4 načina mašinskog učenja poboljšavaju marketing na društvenim mrežama

Marketing na društvenim mrežama i mašinsko učenje

Sa više ljudi koji su svakodnevno uključeni u mrežne društvene mreže, društveni mediji postali su neizostavni dio marketinških strategija za preduzeća svih vrsta.

U svijetu je 4.388. bilo 2019 milijardi korisnika interneta, a 79% njih bili su aktivni društveni korisnici.

Globalno stanje digitalnih izvještaja

Kada se strateški koristi, marketing na društvenim mrežama može doprinijeti prihodu, angažmanu i svijesti kompanije, ali jednostavno biti na društvenim mrežama ne znači iskoristiti sve ono što društveni mediji nude preduzećima. Ono što je zaista važno je način na koji koristite društvene kanale i tu se mogućnosti mogu otkriti kroz mašinsko učenje.

Prolazimo kroz eksploziju podataka, ali ti su podaci beskorisni ako se ne analiziraju. Mašinsko učenje omogućava analizu neograničenih skupova podataka i pronalaženje obrazaca skrivenih iza njih. Tipično se postavlja uz pomoć Konsultanti za mašinsko učenje, ova tehnologija poboljšava način na koji se podaci transformiraju u znanje i omogućava preduzećima da donose tačna predviđanja i odluke zasnovane na činjenicama. 

Nisu sve prednosti, pa ćemo detaljnije pogledati ostale poslovne aspekte koji se mogu poboljšati strojnim učenjem.

1. Nadgledanje brenda / društveno slušanje

Poslovni uspjeh danas određuje niz čimbenika, a možda je jedan od najutjecajnijih među njima reputacija na mreži. Prema anketa o lokalnoj potrošnji, 82% potrošača provjerava internetske recenzije za preduzeća, pri čemu svaki od njih pročita 10 recenzija u prosjeku prije nego što povjere tvrtki. To dokazuje da je dobar publicitet presudan za brendove, zato rukovoditelji moraju pronaći način za učinkovito upravljanje poslovnom reputacijom.

Nadgledanje robne marke je savršeno rješenje, a to je pretraživanje bilo kojeg spominjanja brenda u svim dostupnim izvorima, uključujući društvene medije, forume, blogove, mrežne kritike i članke. Omogućavajući kompanijama da uoče probleme prije nego što prerastu u krize i reagiraju na vrijeme, nadgledanje brenda također pruža rukovoditeljima temeljito razumijevanje njihove ciljne publike, a time doprinosi boljem donošenju odluka.

Kako mašinsko učenje pomaže nadgledanju brenda / socijalnom slušanju

Kao temelj za prediktivnu analitiku, mašinsko učenje doprinosi temeljnom razumijevanju donositelja odluka svih procesa koji se odvijaju u njihovim kompanijama, tako da njihove odluke postaju više usmjerene na podatke i orijentirane na kupca, a time i učinkovitije.

Sada razmislite o svim spomenicima vašeg poslovanja dostupnim na mreži - koliko će ih biti? Stotine? Hiljade? Njihovo ručno prikupljanje i analiza teško je izvodljiv izazov, dok mašinsko učenje ubrzava proces i pruža najdetaljniji pregled robne marke.

Ako vas nesretni kupci ne kontaktiraju izravno telefonom ili e-poštom, najbrži način za pronalaženje i pomoć im je analiza osjećaja - skup algoritama za strojno učenje koji procjenjuju javno mišljenje o vašem poslu. Posebno se spominjanje robne marke filtrira prema negativnom ili pozitivnom kontekstu, tako da vaše poslovanje može brzo reagirati na slučajeve koji mogu utjecati na vašu marku. Primena mašinskog učenja omogućava preduzećima da prate mišljenja kupaca bez obzira na jezik na kojem su napisana, što proširuje područje praćenja.

2. Istraživanje ciljne publike

Internet profil može reći brojne stvari, kao što su dob vlasnika, spol, lokacija, zanimanje, hobiji, prihod, navike u kupovini i još mnogo toga, što društvene medije čini nepreglednim izvorom za prikupljanje podataka o njihovim trenutnim kupcima i ljudima koga bi željeli angažirati. Stoga marketinški menadžeri dobijaju priliku da saznaju više o svojoj publici, uključujući način na koji se koriste proizvodi ili usluge kompanije. Ovo olakšava postupak pronalaska kvarova na proizvodu i otkriva načine na koje se proizvod može razviti.

To se može primijeniti i na B2B odnose: na osnovu takvih kriterija kao što su veličina kompanije, godišnji prihodi i broj zaposlenih, B2B kupci su podijeljeni u grupe, tako da dobavljač ne mora pronaći jedinstvenu veličinu za sve rješenje, ali ciljajte različite segmente koristeći pristup koji je najprikladniji za određenu grupu. 

Kako mašinsko učenje pomaže u istraživanju ciljne publike

Marketinški stručnjaci imaju ogromne količine podataka s kojima se mogu pozabaviti - prikupljeni iz brojnih izvora, može se činiti beskrajnim što se tiče profiliranja kupaca i analize publike. Primjenjujući mašinsko učenje, kompanije olakšavaju proces analize različitih kanala i izvlačenja vrijednih informacija iz njih. Na ovaj način vaši zaposlenici mogu koristiti gotove podatke na koje se mogu osloniti prilikom segmentiranja kupaca.

Takođe, algoritmi mašinskog učenja mogu otkriti obrasce ponašanja ove ili one grupe kupaca, pružajući kompanijama priliku da preciznije predviđaju i koriste ih u svoju stratešku prednost. 

3. Prepoznavanje slike i videa 

2020. prepoznavanje slika i videa dolazi kao tehnologija u nastajanju neophodna za sve kompanije koje žele imati konkurentsku prednost. Društveni mediji, a posebno mreže poput Facebooka i Instagrama, pružaju neograničen broj fotografija i videozapisa koje vaši potencijalni kupci objavljuju svakog dana, ako ne i svake minute. 

Pre svega, prepoznavanje slika omogućava kompanijama da identifikuju omiljene proizvode korisnika. Uzimajući u obzir ove informacije, moći ćete efikasno ciljati svoje marketinške kampanje na prodaju i unakrsno prodaju ako neka osoba već koristi vaš proizvod, i potaknuti ih da ga isprobaju po atraktivnijoj cijeni ako koriste konkurentski proizvod . Takođe, tehnologija doprinosi razumijevanju vaše ciljne publike, jer slike ponekad mogu reći puno više o nečijem prihodu, lokaciji i interesima od loše popunjenog profila. 

Još jedan način na koji preduzeća mogu imati koristi od prepoznavanja slika i video zapisa je pronalaženje novih načina na koji se njihov proizvod može koristiti. Internet je danas prepun fotografija i videozapisa ljudi koji provode eksperimente i rade neobične stvari koristeći najčešće proizvode na potpuno nov način - pa zašto ga ne iskoristiti? 

Kako mašinsko učenje pomaže u prepoznavanju slika i video zapisa

Mašinsko učenje je neizostavan dio prepoznavanja slike i videa, koji se temelji na stalnom treningu koji je možda moguć samo primjenom pravih algoritama i tjeranjem sistema da pamti obrasce. 

Ipak, slike i videozapisi koji se čine korisnima prvo treba pronaći među ogromnim količinama informacija dostupnih na društvenim mrežama, a tada mašinsko učenje olakšava misiju koja je gotovo nemoguća ako se radi ručno. Pojačano s naprednim tehnologijama mašinskog učenja, prepoznavanje slika može potaknuti preduzeća na potpuno novi nivo ciljanja, pružajući jedinstvene uvide o kupcima i načinu na koji koriste proizvode.

4. Ciljanje i podrška kupcima putem chatbotova

Sve više ljudi danas prepoznaje poruke kao najprikladniji način druženja, što kompanijama daje nove mogućnosti za angažiranje kupaca. S porastom brbljanja općenito i aplikacija za čavrljanje poput WhatsApp-a i Facebook Messengera, chat-botovi postaju učinkovit marketinški alat - obrađuju informacije svih vrsta i mogu služiti kao odgovor na razne zahtjeve: od standardnih pitanja do zadataka koji uključuju brojne varijable.

Za razliku od uobičajenih navigacijskih veza i web stranica, chatbotovi pružaju korisnicima mogućnost pretraživanja i istraživanja koristeći društvenu mrežu ili aplikaciju za razmjenu poruka koju preferiraju. I dok se tradicionalni digitalni marketing obično bavi slikama, tekstom i videom, botovi olakšavaju brendovima da se direktno povežu sa svakim kupcem i izgrade lični dijalog sličan čovjeku.

Chatbotovi pojačani strojnim učenjem

Većina chatbotova radi na algoritmima mašinskog učenja. Ako je chatbot, međutim, orijentiran na zadatak, on može koristiti neuro-lingvističko programiranje i pravila za pružanje strukturiranih odgovora na najopštije zahtjeve, bez potrebe za mašinskim učenjem kako bi podržao svoje osnovne sposobnosti. 

U isto vrijeme postoje prediktivni chatbotovi vođeni podacima - djelujući kao inteligentni pomoćnici, oni uče u pokretu da daju relevantne odgovore i preporuke, a neki čak mogu oponašati emocije. Chatbotovi vođeni podacima pokreću se mašinskim učenjem, jer se neprestano obučavaju, razvijaju i analiziraju preferencije korisnika. Zajedno, ove činjenice čine interakciju korisnika s poduzećem personaliziranijom: postavljanjem pitanja, pružanjem relevantnih informacija, suosjećanjem i šali, chatbotovi privlače ono što je nedostižno za tradicionalne oglase. 

Pomoću inteligentnih chat robota tvrtke mogu pomoći neograničenom broju kupaca gdje god i kad god se oni nalazili. Ušteda novca i vremena i poboljšanje korisničkog iskustva, chatbotovi postaju jedno od najkorisnijih područja inteligencije u koja se može ulagati za srednja preduzeća i preduzeća.

Šta ti misliš?

Ova stranica koristi Akismet kako bi smanjila neželjenu poštu. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.