4 maniere waarop masjienleer die bemarking van sosiale media verbeter

Sosiale media bemarking en masjienleer

Aangesien meer mense daagliks by aanlyn sosiale netwerke betrokke is, het sosiale media 'n onmisbare deel van bemarkingstrategieë vir alle soorte ondernemings geword.

Daar was 4.388 miljard internetgebruikers wêreldwyd in 2019, en 79% van hulle was aktiewe sosiale gebruikers.

Globale toestand van digitale verslag

As dit strategies gebruik word, kan die bemarking van sosiale media bydra tot 'n onderneming se inkomste, betrokkenheid en bewusmaking, maar bloot om op sosiale media te wees, beteken nie dat alles wat sosiale media vir ondernemings in die sak het, gebruik word nie. Wat regtig saak maak, is die manier waarop u sosiale kanale gebruik, en dit is waar geleenthede deur masjienleer openbaar kan word.

Ons gaan deur die ontploffing van data, maar hierdie data is nutteloos, tensy dit ontleed word. Masjienleer maak dit moontlik om onbeperkte datastelle te ontleed en patrone daaragter te vind. Tipies ontplooi met behulp van masjienleerkonsultante, verbeter hierdie tegnologie die manier waarop data in kennis getransformeer word en stel dit sakeondernemings in staat om akkurate voorspellings en feitegebaseerde besluite te neem. 

Dit is nie al die voordele nie, so kom ons kyk na die ander sakefasette wat met masjienleer verbeter kan word.

1. Handelsmerkmonitering / sosiale luister

Sakesukses word vandag bepaal deur 'n aantal faktore, en miskien is die aanlyn-reputasie een van die belangrikste hiervan. Volgens die plaaslike verbruikersoorsigopname82% van die verbruikers kyk na aanlynbesprekings vir ondernemings, en lees elke keer gemiddeld 10 resensies voordat hulle 'n onderneming vertrou. Dit bewys dat goeie publisiteit van kardinale belang vir handelsmerke is, en daarom moet bestuurders 'n manier vind om die onderneming se reputasie effektief te bestuur.

Handelsmerkmonitering is 'n perfekte oplossing, naamlik die soek na enige vermelding van 'n handelsmerk in alle beskikbare bronne, insluitend sosiale media, forums, blogs, aanlynresensies en artikels. Sodat ondernemings probleme kan raaksien voordat hulle krisisse word en betyds reageer, gee handelsmerkmonitering bestuurders ook 'n deeglike begrip van hul teikengehoor, en dra dit sodoende by tot beter besluitneming.

Hoe masjienleer handelsmerkmonitering / sosiale luister help

As die grondslag vir voorspellende analise dra masjienleer by tot die deeglike begrip van besluitnemers van al die prosesse wat in hul ondernemings aangaan, sodat hul besluite meer datagedrewe en klantgerig en dus effektiewer word.

Dink nou aan al die vermeldings van u besigheid wat aanlyn beskikbaar is - hoeveel daarvan sal daar wees? Honderde? Duisende? Om dit handmatig te versamel en te ontleed, is moeilik 'n hanteerbare uitdaging, terwyl masjienleer die proses versnel en die mees gedetailleerde oorsig van 'n handelsmerk bied.

Tensy ongelukkige klante u direk per telefoon of e-pos kontak, is die sentimentanalise die vinnigste manier om hulle te vind en te help, die stel masjienleeralgoritmes wat die openbare mening oor u besigheid evalueer. In die besonder word handelsmerkopmerkings gefilter deur negatiewe of positiewe konteks, sodat u besigheid vinnig kan reageer op sake wat u handelsmerk kan beïnvloed. Deur masjienleer te implementeer, kan ondernemings klante se opinies opspoor, ongeag die taal waarin dit geskryf word, wat die gebied van monitering vergroot.

2. Teikengehoornavorsing

'N Aanlyn profiel kan 'n aantal dinge vertel, soos die ouderdom van die eienaar, geslag, ligging, beroep, stokperdjies, inkomste, inkopiegewoontes en meer, wat sosiale media 'n eindelose bron maak vir besighede om data oor hul huidige klante en mense te versamel. wie hulle graag wil betrek. Bemarkingsbestuurders kry dus die geleentheid om meer te wete te kom oor hul gehoor, insluitend die manier waarop die onderneming se produkte of dienste gebruik word. Dit vergemaklik die proses om produkfoute te vind en wys maniere waarop 'n produk kan ontwikkel.

Dit kan ook op B2B-verhoudings toegepas word: op grond van kriteria soos grootte van die onderneming, jaarlikse inkomste en aantal werknemers, word B2B-klante in groepe gesegmenteer, sodat die ondernemer nie 'n eenderse maat hoef te vind nie. oplossing, maar teiken verskillende segmente volgens 'n benadering wat die beste geskik is vir 'n spesifieke groep. 

Hoe masjienleer die doelwitnavorsing help

Bemarkingspesialiste het enorme hoeveelhede data om mee te hanteer - dit word uit 'n aantal bronne versamel, dit kan lyk asof dit eindeloos is wat klanteprofilering en gehoorontleding betref. Deur masjienleer te gebruik, vergemaklik ondernemings die proses om verskillende kanale te ontleed en waardevolle inligting daaruit te onttrek. Op hierdie manier kan u werknemers gereedgemaakte data gebruik om op te vertrou wanneer hulle die klante segmenteer.

Masjienleeralgoritmes kan ook gedragspatrone van hierdie of daardie groep klante openbaar, wat ondernemings die geleentheid bied om meer presiese voorspellings te maak en dit tot hul strategiese voordeel te gebruik. 

3. Beeld- en videoherkenning 

In 2020 is beeld- en videoherkenning 'n opkomende tegnologie wat nodig is vir alle ondernemings wat 'n mededingende voordeel wil hê. Sosiale media, en veral netwerke soos Facebook en Instagram, bied 'n onbeperkte aantal foto's en video's wat elke dag deur u potensiële klante geplaas word, indien nie elke minuut nie. 

In die eerste plek bied beeldherkenning dit vir ondernemings moontlik om gebruikers se gunsteling produkte te identifiseer. As u hierdie inligting oorweeg, kan u u bemarkingsveldtogte effektief teiken om te verkoop en kruisverkoop as iemand reeds u produk gebruik, en kan hulle aanmoedig om dit teen 'n aantrekliker prys uit te probeer as hulle 'n mededinger se produk gebruik. . Die tegnologie dra ook by tot die begrip van u teikengehoor, aangesien foto's soms baie meer kan vertel oor u inkomste, ligging en belangstellings as 'n swak gevulde profiel. 

'N Ander manier waarop ondernemings voordeel kan trek uit beeld- en videoherkenning, is om nuwe maniere te vind waarop hul produk gebruik kan word. Die internet is vandag vol foto's en video's van mense wat eksperimente doen en ongewone dinge doen met die mees algemene produkte op 'n heeltemal nuwe manier - so waarom gebruik jy dit nie? 

Hoe masjienleer beeld- en videoherkenning help

Masjienleer is 'n onmisbare deel van beeld- en videoherkenning, wat gebaseer is op voortdurende opleiding wat moontlik net moontlik is deur die regte algoritmes te gebruik en die stelsel die patrone te laat onthou. 

Beelde en video's wat eers nuttig blyk te wees, moet steeds gevind word onder enorme hoeveelhede inligting wat op sosiale media beskikbaar is, en dit is wanneer masjienleer die missie vergemaklik wat amper onmoontlik is as dit handmatig gedoen word. Verhoog met gevorderde masjienleertegnologieë, kan beeldherkenning besighede bevorder tot 'n heeltemal nuwe vlak van teiken, wat unieke insigte bied oor klante en die manier waarop hulle produkte gebruik.

4. Klante-teiken en -ondersteuning via Chatbots

Meer en meer mense erken vandag boodskappe as die maklikste manier om te sosialiseer, wat nuwe geleenthede bied om klante te betrek. Met die opkoms van geselsies in die algemeen en geselsprogramme soos WhatsApp en Facebook Messenger, word chatbots 'n effektiewe bemarkingsinstrument - hulle verwerk inligting van alle soorte en kan dien om te reageer op verskillende versoeke: van standaardvrae tot take wat 'n aantal veranderlikes insluit.

Anders as gewone navigasieskakels en webbladsye, bied chatbots gebruikers die vermoë om te soek en te verken met behulp van 'n sosiale netwerk of 'n boodskapprogram wat hulle verkies. En hoewel tradisionele digitale bemarking gewoonlik deur beelde, teks en video gebruik word, maak bots dit vir handelsmerke maklik om direk met elke klant te skakel en 'n persoonlike mensagtige dialoog te bou.

Chatbots versterk met masjienleer

Die meeste chatbots word op masjienleer-algoritmes gebruik. As 'n chatbot taakgerig is, kan hy neuro-linguistiese programmering en reëls gebruik om gestruktureerde antwoorde op die mees algemene versoeke te lewer, sonder dat masjienleer die basiese vermoëns moet ondersteun. 

Terselfdertyd is daar voorspellende data-gedrewe chatbots - wat optree as intelligente assistente, hulle leer onderweg om relevante antwoorde en aanbevelings te gee, en sommige kan selfs emosies naboots. Datagedrewe chatbots word aangedryf deur masjienleer, aangesien hulle voortdurend opgelei word, wat gebruikers se voorkeure ontwikkel en ontleed. Saam maak hierdie feite gebruikers se interaksie met 'n onderneming meer gepersonaliseerd: vrae stel, relevante inligting verskaf, empatie en grap maak, en chatbots vind 'n beroep op wat buite die bereik van tradisionele advertensies is. 

Met intelligente chatbots kan ondernemings 'n onbeperkte aantal kliënte help waar en wanneer hulle ook al is. Bespaar geld en tyd en verbeter die kliënte-ervaring, word chatbots een van die voordeligste KI-gebiede om in middelgroot ondernemings en ondernemings te belê.

Wat dink jy?

Hierdie webwerf gebruik Akismet om spam te verminder. Leer hoe jou opmerking verwerk is.