4 måter maskinlæring forbedrer markedsføringen av sosiale medier

Sosial media markedsføring og maskinlæring

Med flere mennesker som er involvert i online sosiale nettverk hver dag, har sosiale medier blitt en uunnværlig del av markedsføringsstrategier for bedrifter av alle slag.

Det var 4.388 milliarder internettbrukere over hele verden i 2019, og 79% av dem var aktive sosiale brukere.

Global State of Digital Report

Når det brukes strategisk, kan markedsføring av sosiale medier bidra til selskapets inntekter, engasjement og bevissthet, men bare å være på sosiale medier betyr ikke å bruke alt det sosiale medier har i butikken for bedrifter. Det som virkelig betyr noe er hvordan du bruker sosiale kanaler, og det er der muligheter kan bli avslørt gjennom maskinlæring.

Vi går gjennom eksplosjonen av data, men disse dataene er ubrukelige med mindre de blir analysert. Maskinlæring gjør det mulig å analysere ubegrensede datasett og finne mønstre skjult bak dem. Vanligvis distribuert ved hjelp av maskinlæringskonsulenter, forbedrer denne teknologien måten data blir transformert til kunnskap og gjør det mulig for bedrifter å gjøre nøyaktige spådommer og faktabaserte beslutninger. 

Dette er ikke alle fordelene, så la oss se nærmere på de andre forretningsfasettene som kan forbedres med maskinlæring.

1. Merkeovervåking / sosial lytting

Virksomhetssuksess i dag bestemmes av en rekke faktorer, og kanskje en av de mest effektive av dem er online omdømme. I følge den lokale forbrukeranalysen82% av forbrukerne sjekker ut anmeldelser på nettet for bedrifter, og hver leser i gjennomsnitt 10 anmeldelser før de stoler på en bedrift. Dette beviser at god omtale er avgjørende for merkevarer, det er derfor ledere må finne en måte å administrere omdømme effektivt på.

Merkeovervåking er en perfekt løsning, som er søket etter eventuelle omtaler av et merke i alle tilgjengelige kilder, inkludert sosiale medier, fora, blogger, online anmeldelser og artikler. Å la bedrifter oppdage problemer før de vokser inn i kriser og reagere i tide, gir merkevareovervåkning også ledere en grundig forståelse av målgruppen, og bidrar dermed til bedre beslutningstaking.

Hvordan maskinlæring hjelper merkevareovervåking / sosial lytting

Som grunnlag for prediktiv analyse, bidrar maskinlæring til beslutningstakernes grundige forståelse av alle prosessene som foregår i deres selskaper, slik at beslutningene deres blir mer datadrevne og kundeorienterte og dermed mer effektive.

Tenk nå på alle omtalene som er tilgjengelige på nettet - hvor mange av dem vil det være? Hundrevis? Tusenvis? Å samle inn og analysere dem manuelt er neppe en håndterbar utfordring, mens maskinlæring påskynder prosessen og gir merkevarens mest detaljerte gjennomgang.

Med mindre ulykkelige kunder kontakter deg direkte via telefon eller e-post, er den raskeste måten å finne og hjelpe dem sentimentanalyse - settet med maskinlæringsalgoritmer som vurderer opinionen om virksomheten din. Spesielt filtreres merkevarenavn etter negativ eller positiv sammenheng, slik at virksomheten din raskt kan reagere på saker som kan påvirke merkevaren din. Ved å distribuere maskinlæring kan bedrifter spore kundenes meninger uavhengig av språket de er skrevet på, noe som utvider overvåkingsområdet.

2. Målgruppeforskning

En online profil kan fortelle en rekke ting, for eksempel eierens alder, kjønn, sted, yrke, hobbyer, inntekt, shoppingvaner og mer, noe som gjør sosiale medier til en uendelig kilde for bedrifter å samle inn data om sine nåværende kunder og mennesker som de gjerne vil engasjere. Dermed får markedssjefer en mulighet til å lære om sitt publikum, inkludert måten selskapets produkt eller tjenester brukes på. Dette letter prosessen med å finne produktfeil og avslører måter som et produkt kan utvikles på.

Dette kan også brukes på B2B-relasjoner: Basert på slike kriterier som bedriftsstørrelse, årlige inntekter og antall ansatte, blir B2B-kunder segmentert i grupper, slik at leverandøren ikke trenger å finne en one-size-fits-all løsning, men målrett mot forskjellige segmenter ved hjelp av en tilnærming som er best egnet for en bestemt gruppe. 

Hvordan maskinlæring hjelper målgruppeforskning

Markedsføringsspesialister har enorme mengder data å håndtere - samlet fra en rekke kilder, det kan se ut til å være uendelig når det gjelder kundeprofilering og publikumsanalyse. Ved å distribuere maskinlæring, letter bedrifter prosessen med å analysere forskjellige kanaler og hente ut verdifull informasjon fra dem. På denne måten kan dine ansatte bruke ferdige data å stole på når de segmenterer kundene.

Også maskinlæringsalgoritmer kan avsløre atferdsmønstre for denne eller den aktuelle kundegruppen, noe som gir bedriftene en mulighet til å komme med mer presise spådommer og bruke dem til deres strategiske fordel. 

3. Bildegjenkjenning 

I 2020 kommer bilde- og videogjenkjenning som en ny teknologi som er nødvendig for alle selskaper som ønsker å ha et konkurransefortrinn. Sosiale medier, og spesielt nettverk som Facebook og Instagram, gir et ubegrenset antall bilder og videoer som blir lagt ut av dine potensielle kunder hver dag, om ikke hvert minutt. 

Først av alt tillater bildegjenkjenning selskaper å identifisere brukernes favorittprodukter. Når du vurderer denne informasjonen, vil du effektivt kunne målrette markedsføringskampanjene dine for å selge og kryssalg hvis en person allerede bruker produktet ditt, og oppmuntre dem til å prøve det til en mer attraktiv pris hvis de bruker et konkurrentprodukt. . Også teknologien bidrar til forståelsen av målgruppen din, ettersom bilder noen ganger kan fortelle mye mer om ens inntekt, beliggenhet og interesser enn en dårlig fylt profil. 

En annen måte som bedrifter kan dra nytte av bilde- og videogjenkjenning, er å finne nye måter deres produkt kan brukes på. Internett i dag er fullt av bilder og videoer av mennesker som utfører eksperimenter og gjør uvanlige ting ved å bruke de vanligste produktene på en helt ny måte - så hvorfor ikke bruke det? 

Hvordan maskinlæring hjelper bilde- og videogjenkjenning

Maskinlæring er en uunnværlig del av bilde- og videogjenkjenning, som er basert på konstant trening som kanskje bare er mulig ved å bruke riktige algoritmer og få systemet til å huske mønstrene. 

Likevel må bilder og videoer som ser ut til å være nyttige først, bli funnet blant enorme mengder informasjon tilgjengelig på sosiale medier, og det er da maskinlæring letter oppdraget som er nesten umulig hvis det gjøres manuelt. Fremhevet med avanserte maskinlæringsteknologier, kan bildegjenkjenning fremme bedrifter mot et helt nytt nivå av målretting, noe som gir unik innsikt om kunder og måten de bruker produkter på.

4. Kundemålretting og støtte via chatbots

Flere og flere mennesker i dag anerkjenner meldinger som den mest praktiske måten å sosialisere på, noe som gir selskaper nye muligheter til å engasjere kunder. Med økningen av chatter generelt og chatteapper som WhatsApp og Facebook Messenger, blir chatbots et effektivt markedsføringsverktøy - de behandler informasjon av alle slag og kan tjene til å svare på forskjellige forespørsler: fra standard spørsmål til oppgaver som involverer en rekke variabler.

I motsetning til vanlige navigasjonskoblinger og websider, gir chatbots brukerne muligheten til å søke og utforske ved hjelp av et sosialt nettverk eller en meldingsapp de foretrekker. Og mens tradisjonell digital markedsføring vanligvis engasjerer seg gjennom bilder, tekst og video, gjør bots det enkelt for merkevarer å koble seg direkte til hver kunde og bygge en personlig menneskelignende dialog.

Chatbots forbedret med maskinlæring

De fleste chatbots kjøres på maskinlæringsalgoritmer. Hvis en chatbot er en oppgaveorientert, kan den imidlertid bruke nevro-språklig programmering og regler for å levere strukturerte svar på de mest generelle forespørslene uten å kreve maskinlæring for å støtte sine grunnleggende evner. 

Samtidig er det prediktive datadrevne chatbots - de fungerer som intelligente assistenter, de lærer på farten for å gi relevante svar og anbefalinger, og noen kan til og med etterligne følelser. Datadrevne chatbots drives av maskinlæring, ettersom de kontinuerlig trent, utvikler og analyserer brukernes preferanser. Til sammen gjør disse fakta brukernes samspill med en bedrift mer personlig: å stille spørsmål, gi relevant informasjon, empatisere og tulle, chatbots appellerer til det som er utenfor rekkevidden for tradisjonelle annonser. 

Med intelligente chatbots kan bedrifter hjelpe et ubegrenset antall kunder hvor og når de er. Spar penger og tid og forbedrer kundeopplevelsen, og chatbots blir et av de mest fordelaktige AI-områdene å investere i for mellomstore bedrifter og bedrifter.

Hva tror du?

Dette nettstedet bruker Akismet for å redusere spam. Lær hvordan kommentaren din behandles.