4 начина машинског учења побољшавају маркетинг на друштвеним мрежама

Маркетинг на друштвеним мрежама и машинско учење

Са више људи који су свакодневно укључени у мрежне друштвене мреже, друштвени медији постали су неизоставни део маркетиншких стратегија за предузећа свих врста.

У свету је 4.388. било 2019 милијарди корисника интернета, а 79% њих били су активни друштвени корисници.

Глобално стање дигиталних извештаја

Када се стратешки користи, маркетинг на друштвеним мрежама може да допринесе приходу, ангажману и свести компаније, али једноставно бити на друштвеним мрежама не значи искористити све оно што друштвени медији нуде предузећима. Оно што је заиста важно је начин на који користите друштвене канале и ту се могућности могу открити кроз машинско учење.

Пролазимо кроз експлозију података, али ови подаци су бескорисни уколико се не анализирају. Машинско учење омогућава анализу неограничених скупова података и проналажење образаца скривених иза њих. Типично се поставља уз помоћ консултанти за машинско учење, ова технологија побољшава начин на који се подаци трансформишу у знање и омогућава предузећима да доносе тачна предвиђања и одлуке засноване на чињеницама. 

Нису све предности, па хајде да детаљније погледамо остале пословне аспекте који се могу побољшати машинским учењем.

1. Надгледање бренда / друштвено слушање

Пословни успех данас одређује низ фактора, а можда је један од најутицајнијих међу њима репутација на мрежи. Према анкета о локалној потрошњи, 82% потрошача прегледа онлајн рецензије за предузећа, при чему сваки од њих прочита 10 рецензија у просеку пре него што повери посао. Ово доказује да је добар публицитет пресудан за брендове, зато руководиоци морају пронаћи начин за ефикасно управљање пословном репутацијом.

Надгледање бренда је савршено решење, а то је претрага било ког помена бренда у свим доступним изворима, укључујући друштвене медије, форуме, блогове, рецензије на мрежи и чланке. Омогућавајући предузећима да уоче проблеме пре него што прерасту у кризе и реагују на време, надгледање бренда такође пружа руководиоцима темељно разумевање њихове циљне публике и на тај начин доприноси бољем доношењу одлука.

Како машинско учење помаже надгледању бренда / социјалном слушању

Као основа за предиктивну аналитику, машинско учење доприноси темељном разумевању доносилаца одлука свих процеса који се одвијају у њиховим компанијама, тако да њихове одлуке постају више засноване на подацима и оријентисане ка купцима, а самим тим и ефикасније.

Сада размислите о свим поменима вашег предузећа доступним на мрежи - колико ће их бити? Стотине? Хиљаде? Њихово ручно прикупљање и анализа тешко је изводљив изазов, док машинско учење убрзава процес и пружа најдетаљнији преглед бренда.

Ако вас несрећни купци не контактирају директно телефоном или е-поштом, најбржи начин за проналажење и помоћ им је анализа расположења - скуп алгоритама машинског учења који процењују јавно мњење о вашем послу. Посебно се помињање бренда филтрира према негативном или позитивном контексту, тако да ваше предузеће може брзо реаговати на случајеве који могу утицати на ваш бренд. Примена машинског учења омогућава предузећима да прате мишљења купаца без обзира на језик на којем су написана, што проширује подручје праћења.

2. Истраживање циљне публике

Профил на мрежи може да говори о многим стварима, као што су старост власника, пол, локација, занимање, хобији, приход, навике у куповини и још много тога, што друштвене медије чини непрегледним извором за прикупљање података о тренутним купцима и људима на коме би желели да се ангажују. Тако маркетиншки менаџери добијају прилику да сазнају више о својој публици, укључујући начин на који се користе производи или услуге компаније. Ово олакшава процес проналажења кварова на производу и открива начине на које се производ може развити.

Ово се такође може применити на Б2Б односе: на основу таквих критеријума као што су величина компаније, годишњи приходи и број запослених, Б2Б купци су сегментирани у групе, тако да добављач не мора да пронађе јединствену погодност за све решење, али циљајте различите сегменте користећи приступ који је најприкладнији за одређену групу. 

Како машинско учење помаже у истраживању циљне публике

Маркетиншки стручњаци имају огромне количине података са којима могу да се позабаве - прикупљени из више извора, може се чинити бескрајним када је реч о профилисању купаца и анализи публике. Применом машинског учења компаније олакшавају процес анализе различитих канала и извлачења драгоцених информација из њих. На овај начин ваши запослени могу да користе готове податке на које се могу ослонити приликом сегментирања купаца.

Такође, алгоритми машинског учења могу открити обрасце понашања ове или оне групе купаца, пружајући компанијама прилику да прецизније предвиђају и користе их у своју стратешку предност. 

3. Препознавање слика и видео записа 

2020. препознавање слика и видеа долази као нова технологија која је неопходна за све компаније које желе да имају конкурентску предност. Друштвени медији, а посебно мреже попут Фацебоок-а и Инстаграма, пружају неограничен број фотографија и видео снимака које потенцијални купци постављају сваког дана, ако не и сваког минута. 

Пре свега, препознавање слика омогућава компанијама да идентификују омиљене производе корисника. Узимајући у обзир ове информације, моћи ћете ефикасно да циљате своје маркетиншке кампање на продају и унакрсно продају ако особа већ користи ваш производ, и подстакните их да га испробају по атрактивнијој цени ако користе конкурентски производ . Такође, технологија доприноси разумевању ваше циљне публике, јер слике понекад могу рећи много више о нечијем приходу, локацији и интересима од лоше попуњеног профила. 

Још један начин на који предузећа могу имати користи од препознавања слика и видео записа је проналажење нових начина на који се њихов производ може користити. Интернет је данас препун фотографија и видео снимака људи који спроводе експерименте и раде необичне ствари користећи најчешће производе на потпуно нов начин - па зашто га не искористити? 

Како машинско учење помаже у препознавању слика и видео записа

Машинско учење је неизоставни део препознавања слике и видеа, који се заснива на сталном тренингу који је можда могућ само коришћењем правих алгоритама и чинећи да систем памти обрасце. 

Ипак, слике и видео записи који се чине корисним прво треба пронаћи међу огромним количинама информација доступних на друштвеним мрежама, и тада машинско учење олакшава мисију која је готово немогућа ако се ради ручно. Појачано напредним технологијама машинског учења, препознавање слика може подстаћи предузећа ка потпуно новом нивоу циљања, пружајући јединствени увид у купце и начин на који користе производе.

4. Циљање и подршка купцима путем цхатботова

Све више људи данас препознаје поруке као најприкладнији начин дружења, што компанијама даје нове могућности да ангажују купце. Са порастом четовања уопште и апликација за ћаскање попут ВхатсАпп-а и Фацебоок Мессенгер-а, цхат-ботови постају ефикасан маркетиншки алат - обрађују информације свих врста и могу служити као одговор на различите захтеве: од стандардних питања до задатака који укључују бројне променљиве.

За разлику од уобичајених веза за навигацију и веб страница, цхатботови пружају корисницима могућност претраживања и истраживања помоћу друштвене мреже или апликације за размену порука које преферирају. И док се традиционални дигитални маркетинг обично бави сликама, текстом и видео записима, ботови олакшавају брендовима да се директно повежу са сваким купцем и изграде лични дијалог сличан човеку.

Цхатботови појачани машинским учењем

Већина цхатботова ради на алгоритмима машинског учења. Ако је цхатбот, међутим, оријентисан на задатак, он може да користи неуро-лингвистичко програмирање и правила за пружање структурираних одговора на најопштије захтеве, без потребе за машинским учењем да би подржао своје основне могућности. 

У исто време постоје предиктивни цхат-ботови вођени подацима - делујући као интелигентни помоћници, они уче у покрету да дају релевантне одговоре и препоруке, а неки чак могу и имитирати емоције. Цхатботови засновани на подацима покрећу се машинским учењем, јер се непрестано обучавају, развијају и анализирају преференције корисника. Заједно, ове чињенице чине интеракцију корисника са предузећем персонализованијом: постављањем питања, пружањем релевантних информација, саосећањем и шали, цхатботови привлаче оно што је недостижно за традиционалне огласе. 

Помоћу интелигентних цхат ботова предузећа могу да помогну неограниченом броју купаца ма где и када били. Уштеда новца и времена и побољшање корисничког искуства, цхатботови постају једно од најкориснијих подручја интелигенције у која се може улагати за средња предузећа и предузећа.

Шта ви мислите?

Ова страница користи Акисмет како би смањила нежељену пошту. Сазнајте како се ваш коментар обрађује.