4 måder, maskinlæring forbedrer markedsføringen af ​​sociale medier

Marketing på sociale medier og maskinlæring

Da flere mennesker er involveret i online socialt netværk hver dag, er sociale medier blevet en uundværlig del af markedsføringsstrategier for virksomheder af enhver art.

Der var 4.388 milliarder internetbrugere over hele verden i 2019, og 79% af dem var aktive sociale brugere.

Global tilstand af digital rapport

Når det bruges strategisk, kan marketing på sociale medier bidrage til en virksomheds indtægter, engagement og bevidsthed, men simpelthen at være på sociale medier betyder ikke at bruge alt det, som sociale medier har i vente for virksomheder. Det, der virkelig betyder noget, er den måde, du bruger sociale kanaler på, og det er her muligheder kan afsløres gennem maskinindlæring.

Vi gennemgår eksplosionen af ​​data, men disse data er ubrugelige, medmindre de analyseres. Maskinindlæring gør det muligt at analysere ubegrænsede datasæt og finde mønstre skjult bag dem. Typisk implementeret ved hjælp af maskinlæringskonsulenter, forbedrer denne teknologi den måde, hvorpå data omdannes til viden og gør det muligt for virksomheder at foretage nøjagtige forudsigelser og faktabaserede beslutninger. 

Dette er ikke alle fordelene, så lad os se nærmere på de andre forretningsfacetter, der kan forbedres med maskinindlæring.

1. Brandovervågning / social lytning

Forretningssucces i dag bestemmes af en række faktorer, og måske er en af ​​de mest effektive af dem online omdømme. Ifølge den lokale forbrugerundersøgelse82% af forbrugerne tjekker online anmeldelser for virksomheder, hver læser i gennemsnit 10 anmeldelser, før de stoler på en virksomhed. Dette beviser, at god omtale er afgørende for mærker, det er grunden til, at ledere skal finde en måde at styre virksomheds omdømme effektivt på.

Brandovervågning er en perfekt løsning, som er søgningen efter enhver omtale af et brand i alle tilgængelige kilder, herunder sociale medier, fora, blogs, online anmeldelser og artikler. At give virksomheder mulighed for at få øje på problemer, inden de vokser ind i kriser og reagere i tide, giver brandovervågning også ledere en grundig forståelse af deres målgruppe og bidrager således til bedre beslutningstagning.

Hvordan maskinindlæring hjælper brandovervågning / social lytning

Som grundlaget for forudsigende analyse bidrager maskinindlæring til beslutningstagernes grundige forståelse af alle de processer, der foregår i deres virksomheder, så deres beslutninger bliver mere datadrevne og kundeorienterede og dermed mere effektive.

Tænk nu på alle de omtaler af din virksomhed, der er tilgængelige online - hvor mange af dem vil der være? Hundredvis? Tusinder? At indsamle og analysere dem manuelt er næppe en håndterbar udfordring, mens maskinindlæring fremskynder processen og giver et brands mest detaljerede gennemgang.

Medmindre ulykkelige kunder kontakter dig direkte via telefon eller e-mail, er den hurtigste måde at finde og hjælpe dem på, sentimentanalyse - det sæt maskinindlæringsalgoritmer, der evaluerer den offentlige mening om din virksomhed. Især brandomtaler filtreres efter negativ eller positiv sammenhæng, så din virksomhed hurtigt kan reagere på sager, der kan påvirke dit brand. Implementering af maskinlæring lader virksomheder spore kundernes meninger uanset hvilket sprog de er skrevet på, hvilket udvider overvågningsområdet.

2. Målgruppeforskning

En online-profil fortæller muligvis en række ting, såsom ejerens alder, køn, placering, beskæftigelse, hobbyer, indkomst, shoppingvaner og mere, hvilket gør sociale medier til en uendelig kilde for virksomheder til at indsamle data om deres nuværende kunder og mennesker som de gerne vil engagere. Således får marketingledere mulighed for at lære om deres publikum, herunder den måde, virksomhedens produkt eller tjenester bruges på. Dette letter processen med at finde produktfejl og afslører måder, hvorpå et produkt kan udvikles.

Dette kan også anvendes på B2B-relationer: Baseret på kriterier som virksomhedsstørrelse, årlig omsætning og antal medarbejdere er B2B-kunder opdelt i grupper, så sælgeren ikke behøver at finde en one-size-fits-all løsning, men målrette mod forskellige segmenter ved hjælp af en tilgang, der er bedst egnet til en bestemt gruppe. 

Hvordan maskinindlæring hjælper målgruppeforskning

Marketingspecialister har enorme mængder data at håndtere - indsamlet fra en række kilder, det kan synes at være uendelige, når det kommer til kundeprofilering og publikumsanalyse. Ved at implementere maskinindlæring letter virksomheder processen med at analysere forskellige kanaler og udtrække værdifuld information fra dem. På denne måde kan dine medarbejdere bruge færdige data til at stole på, når de segmenterer kunderne.

Også maskinlæringsalgoritmer kan afsløre adfærdsmønstre for denne eller den anden gruppe kunder, hvilket giver virksomhederne mulighed for at komme mere præcise forudsigelser og bruge dem til deres strategiske fordel. 

3. Billed- og videogenkendelse 

I 2020 kommer billed- og videogenkendelse som en ny teknologi, der er nødvendig for alle virksomheder, der ønsker at have en konkurrencemæssig fordel. Sociale medier og især netværk som Facebook og Instagram giver et ubegrænset antal fotos og videoer, der sendes af dine potentielle kunder hver dag, hvis ikke hvert minut. 

Først og fremmest giver billedgenkendelse virksomheder mulighed for at identificere brugernes foretrukne produkter. Når disse oplysninger overvejes, vil du være i stand til effektivt at målrette dine marketingkampagner til at sælge og krydssælge, hvis en person allerede bruger dit produkt, og opfordre dem til at prøve det til en mere attraktiv pris, hvis de bruger en konkurrents produkt . Også teknologien bidrager til forståelsen af ​​din målgruppe, da billeder undertiden måske fortæller meget mere om ens indkomst, placering og interesser end en dårligt udfyldt profil. 

En anden måde, hvorpå virksomheder kan drage fordel af billed- og videogenkendelse, er at finde nye måder, hvorpå deres produkt kan bruges. Internettet i dag er fyldt med fotos og videoer af mennesker, der udfører eksperimenter og gør usædvanlige ting ved hjælp af de mest almindelige produkter på en helt ny måde - så hvorfor ikke bruge det? 

Hvordan maskinindlæring hjælper billed- og videogenkendelse

Maskinindlæring er en uundværlig del af billed- og videogenkendelse, som er baseret på konstant træning, som muligvis kun er mulig ved at anvende de rigtige algoritmer og få systemet til at huske mønstrene. 

Alligevel skal billeder og videoer, der først synes at være nyttige, findes blandt enorme mængder information, der er tilgængelig på sociale medier, og det er da maskinindlæring letter den mission, der næsten er umulig, hvis den udføres manuelt. Fremhævet med avancerede maskinlæringsteknologier kan billedgenkendelse fremme virksomheder i retning af et helt nyt målretningsniveau, der giver unik indsigt om kunder og den måde, de bruger produkter på.

4. Kundemålretning og support via chatbots

Flere og flere mennesker i dag anerkender meddelelser som den mest bekvemme måde at socialisere på, hvilket giver virksomheder nye muligheder for at engagere kunder. Med stigningen af ​​chats generelt og chatapps som WhatsApp og Facebook Messenger, bliver chatbots et effektivt marketingværktøj - de behandler information af enhver art og kan tjene til at svare på forskellige anmodninger: fra standardspørgsmål til opgaver, der involverer en række variabler.

I modsætning til sædvanlige navigationslinks og websider giver chatbots brugerne en mulighed for at søge og udforske ved hjælp af et socialt netværk eller en messaging-app, de foretrækker. Og mens traditionel digital marketing typisk engagerer sig gennem billeder, tekst og video, gør bots det let for brands at oprette direkte forbindelse til hver kunde og opbygge en personlig menneskelignende dialog.

Chatbots styrket med maskinlæring

De fleste chatbots kører på maskinlæringsalgoritmer. Hvis en chatbot er en opgaveorienteret, kan den dog bruge neurosproglig programmering og regler til at levere strukturerede svar på de mest generelle anmodninger uden at kræve maskinlæring for at understøtte dens grundlæggende muligheder. 

Samtidig er der forudsigelige datadrevne chatbots - de fungerer som intelligente assistenter, de lærer på farten for at give relevante svar og anbefalinger, og nogle kan endda efterligne følelser. Datadrevne chatbots drives af maskinlæring, da de konstant trænes, udvikler og analyserer brugernes præferencer. Tilsammen gør disse fakta brugernes interaktion med en virksomhed mere personlig: stille spørgsmål, give relevant information, empati og sjov, chatbots appellerer til, hvad der er uden for rækkevidde for traditionelle annoncer. 

Med intelligente chatbots kan virksomheder hjælpe et ubegrænset antal kunder, uanset hvor og når de er. Ved at spare penge og tid og forbedre kundeoplevelsen bliver chatbots et af de mest gavnlige AI-områder at investere i for mellemstore virksomheder og virksomheder.

Hvad mener du?

Dette websted bruger Akismet til at reducere spam. Lær, hvordan dine kommentardata behandles.