4 načina strojnog učenja poboljšavaju marketing na društvenim mrežama

Marketing društvenih medija i strojno učenje

Budući da je svaki dan više ljudi uključeno u mrežne društvene mreže, društveni mediji postali su neizostavni dio marketinških strategija za tvrtke svih vrsta.

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

Globalno stanje digitalnog izvješća

Kada se strateški koristi, marketing na društvenim mrežama može pridonijeti prihodu, angažmanu i svijesti tvrtke, ali jednostavno biti na društvenim mrežama ne znači iskoristiti sve ono što društveni mediji imaju za tvrtke. Ono što je zaista važno je način na koji koristite društvene kanale i tu se prilike mogu otkriti strojnim učenjem.

Prolazimo kroz eksploziju podataka, ali ti su podaci beskorisni ako se ne analiziraju. Strojno učenje omogućuje analizu neograničenih skupova podataka i pronalaženje obrazaca skrivenih iza njih. Tipično se postavlja uz pomoć savjetnici za strojno učenje, ova tehnologija poboljšava način na koji se podaci transformiraju u znanje i omogućuje poduzećima točna predviđanja i odluke temeljene na činjenicama. 

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

1. Nadgledanje robne marke / socijalno slušanje

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

Nadgledanje robne marke savršeno je rješenje, a to je traženje bilo kojeg spomena marke u svim dostupnim izvorima, uključujući društvene medije, forume, blogove, mrežne recenzije i članke. Omogućavajući tvrtkama uočavanje problema prije nego što prerastu u krize i reagiranje na vrijeme, nadgledanje robne marke također pruža rukovoditeljima temeljito razumijevanje njihove ciljne publike, a time doprinosi boljem donošenju odluka.

Kako strojno učenje pomaže u praćenju robne marke / socijalnom slušanju

Kao temelj za prediktivnu analitiku, strojno učenje doprinosi temeljitom razumijevanju donositelja odluka svih procesa koji se odvijaju u njihovim tvrtkama, 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? Tisuće? Njihovo ručno prikupljanje i analiza teško je izvodljiv izazov, dok strojno 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 strojnog učenja koji procjenjuju javno mišljenje o vašem poslu. Spominjanja robnih marki posebno su filtrirana prema negativnom ili pozitivnom kontekstu, tako da vaše poslovanje može brzo reagirati na slučajeve koji mogu utjecati na vašu marku. Uvođenje strojnog učenja omogućuje tvrtkama da prate mišljenja kupaca bez obzira na jezik na kojem su napisana, što proširuje područje praćenja.

2. Istraživanje ciljne publike

Internetski profil može reći brojne stvari, kao što su dob vlasnika, spol, mjesto, zanimanje, hobiji, prihod, navike kupovine 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 dobivaju priliku naučiti o svojoj publici, uključujući način na koji se koriste proizvodi ili usluge tvrtke. To olakšava postupak pronalaska kvarova na proizvodu i otkriva načine na koje se proizvod može razviti.

To se također može primijeniti na B2B odnose: na temelju kriterija kao što su veličina tvrtke, 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 skupinu. 

Kako strojno učenje pomaže u istraživanju ciljne publike

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

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

3. Prepoznavanje slika i videa 

2020. prepoznavanje slika i videozapisa dolazi kao nova tehnologija koja je neophodna za sve tvrtke 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. 

Prije svega, prepoznavanje slika omogućuje tvrtkama da prepoznaju omiljene proizvode korisnika. Uzimajući u obzir ove podatke, moći ćete učinkovito ciljati svoje marketinške kampanje na prodaju i višeprodaju ako osoba već koristi vaš proizvod, i potaknuti ih da ga isprobaju po atraktivnijoj cijeni ako koriste konkurentski proizvod . Također, tehnologija doprinosi razumijevanju vaše ciljne publike, jer slike ponekad mogu reći puno više o nečijem prihodu, mjestu i interesima od loše popunjenog profila. 

Još jedan način na koji tvrtke mogu imati koristi od prepoznavanja slika i videa 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 se najčešćim proizvodima na potpuno nov način - pa zašto ga onda ne iskoristiti? 

Kako strojno učenje pomaže u prepoznavanju slika i videozapisa

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

Ipak, slike i videozapise koji se čine korisnima prvo je potrebno pronaći među ogromnim količinama informacija dostupnih na društvenim mrežama, a tada strojno učenje olakšava misiju koja je gotovo nemoguća ako se radi ručno. Pojačano s naprednim tehnologijama strojnog učenja, prepoznavanje slika može potaknuti tvrtke na potpuno novu razinu ciljanja, pružajući jedinstveni uvid u kupce i način na koji koriste proizvode.

4. Ciljanje i podrška kupcima putem chatbotova

Sve više ljudi danas prepoznaje poruke kao najprikladniji način druženja, što tvrtkama daje nove mogućnosti za angažiranje kupaca. Porastom brbljanja općenito i aplikacija za čavrljanje poput WhatsAppa i Facebook Messengera, chatbotovi 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 pomoću društvene mreže ili aplikacije za razmjenu poruka koju preferiraju. I dok se tradicionalni digitalni marketing obično bavi slikama, tekstom i videom, botovi olakšavaju robnim markama da se izravno povežu sa svakim kupcem i izgrade osobni dijalog sličan čovjeku.

Chatbotovi pojačani strojnim učenjem

Većina chatbotova radi na algoritmima strojnog učenja. Ako je chatbot, međutim, usmjeren na zadatak, on može koristiti neuro-lingvističko programiranje i pravila za pružanje strukturiranih odgovora na najopćenitije zahtjeve bez potrebe za strojnim učenjem da bi podržao svoje osnovne sposobnosti. 

Istodobno, postoje prediktivni chatbotovi na temelju podataka - koji djeluju kao inteligentni pomoćnici, u hodu uče pružiti relevantne odgovore i preporuke, a neki čak mogu oponašati emocije. Chat-roboti na temelju podataka pokreću se strojnim učenjem, jer se neprestano obučavaju, razvijaju i analiziraju korisničke preferencije. Zajedno, ove činjenice čine interakciju korisnika s tvrtkom 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 te poboljšanje korisničkog iskustva, chatbotovi postaju jedno od najkorisnijih područja inteligencije u koja se može ulagati za srednje tvrtke i poduzeća.

Što vi mislite?

Ova web stranica koristi Akismet za smanjenje neželjene pošte. Saznajte kako se podaci vašeg komentara obrađuju.