4 sätt maskininlärning förbättrar marknadsföring av sociala medier

Marknadsföring av sociala medier och maskininlärning

Eftersom fler människor deltar i sociala nätverk online varje dag har sociala medier blivit en oumbärlig del av marknadsföringsstrategier för företag av alla slag.

Det fanns 4.388 miljarder internetanvändare över hela världen under 2019 och 79% av dem var aktiva sociala användare.

Global status för digital rapport

När det används strategiskt kan marknadsföring av sociala medier bidra till ett företags intäkter, engagemang och medvetenhet, men att bara vara på sociala medier betyder inte att man använder allt som sociala medier har i beredskap för företag. Det som verkligen betyder är hur du använder sociala kanaler, och det är där möjligheter kan avslöjas genom maskininlärning.

Vi går igenom explosionen av data, men dessa data är värdelösa om de inte analyseras. Maskininlärning gör det möjligt att analysera obegränsade datamängder och hitta mönster gömda bakom dem. Vanligtvis distribueras med hjälp av maskininlärningskonsulter, den här tekniken förbättrar hur data omvandlas till kunskap och gör det möjligt för företag att göra korrekta förutsägelser och faktabaserade beslut. 

Det här är inte alla fördelarna, så låt oss titta närmare på de andra affärsaspekterna som kan förbättras med maskininlärning.

1. Varumärkesövervakning / social lyssnande

Företagets framgång idag bestäms av ett antal faktorer, och kanske en av de mest påverkande av dem är online-rykte. Enligt den lokala konsumentundersökningen82% av konsumenterna tittar på online-recensioner för företag, med varje läsning i genomsnitt 10 recensioner innan de litar på ett företag. Detta bevisar att bra publicitet är avgörande för varumärken, det är därför chefer måste hitta ett sätt att hantera företagets rykte effektivt.

Varumärkesövervakning är en perfekt lösning, som är sökningen efter alla omnämnanden av ett varumärke i alla tillgängliga källor, inklusive sociala medier, forum, bloggar, online-recensioner och artiklar. Genom att låta företag upptäcka problem innan de växer in i kriser och reagerar i tid ger varumärkesövervakning också chefer en grundlig förståelse för sin målgrupp och bidrar därmed till bättre beslutsfattande.

Hur maskininlärning hjälper varumärkesövervakning / social lyssnande

Som grund för prediktiv analys bidrar maskininlärning till beslutsfattarnas grundliga förståelse av alla processer som pågår i deras företag, så att deras beslut blir mer datadrivna och kundorienterade och därmed mer effektiva.

Tänk nu på alla omnämnanden om ditt företag som finns tillgängliga online - hur många kommer det att finnas? Hundratals? Tusentals? Att samla in och analysera dem manuellt är knappast en hanterbar utmaning, medan maskininlärning påskyndar processen och ger varumärkets mest detaljerade granskning.

Om inte olyckliga kunder kontaktar dig direkt via telefon eller e-post är det snabbaste sättet att hitta och hjälpa dem sentimentanalys - en uppsättning maskininlärningsalgoritmer som utvärderar allmänhetens åsikt om ditt företag. I synnerhet filtreras varumärkesnamn efter negativt eller positivt sammanhang så att ditt företag snabbt kan reagera på fall som kan påverka ditt varumärke. Genom att använda maskininlärning kan företag spåra kundernas åsikter oavsett vilket språk de skrivs på, vilket utvidgar övervakningsområdet.

2. Målgruppsforskning

En onlineprofil kan berätta ett antal saker, till exempel ägarens ålder, kön, plats, yrke, hobbyer, inkomst, shoppingvanor och mer, vilket gör sociala medier till en oändlig källa för företag att samla in data om sina nuvarande kunder och människor som de skulle vilja engagera. Marknadschefer får således en möjlighet att lära sig mer om sin publik, inklusive hur företagets produkt eller tjänster används. Detta underlättar processen att hitta produktfel och avslöjar sätt på vilka en produkt kan utvecklas.

Detta kan också tillämpas på B2B-relationer: baserat på kriterier som företagsstorlek, årliga intäkter och antal anställda är B2B-kunder segmenterade i grupper, så att säljaren inte behöver hitta en one-size-fits-all lösning men rikta in sig på olika segment med en metod som är mest lämplig för en viss grupp. 

Hur maskininlärning hjälper målgruppsforskning

Marknadsföringsspecialister har enorma mängder data att hantera - samlade från ett antal källor, det kan tyckas vara oändligt när det gäller kundprofilering och publikanalys. Genom att distribuera maskininlärning underlättar företagen processen att analysera olika kanaler och extrahera värdefull information från dem. På så sätt kan dina anställda använda färdiga data att lita på när de segmenterar kunderna.

Dessutom kan maskininlärningsalgoritmer avslöja beteendemönster för denna eller den här kundgruppen, vilket ger företag möjlighet att göra mer exakta förutsägelser och använda dem till deras strategiska fördel. 

3. Bild- och videoigenkänning 

År 2020 kommer bild- och videoigenkänning att vara en framväxande teknik som är nödvändig för alla företag som vill ha en konkurrensfördel. Sociala medier, och särskilt nätverk som Facebook och Instagram, ger ett obegränsat antal foton och videor som publiceras av dina potentiella kunder varje dag, om inte varje minut. 

Först och främst tillåter bildigenkänning företag att identifiera användarnas favoritprodukter. Med denna information beaktad kan du effektivt rikta dina marknadsföringskampanjer för att sälja och korsförsälja om en person redan använder din produkt, och uppmuntra dem att testa det till ett mer attraktivt pris om de använder en konkurrents produkt . Dessutom bidrar tekniken till förståelsen för din målgrupp, eftersom bilder ibland kan berätta mycket mer om din inkomst, plats och intressen än en dåligt fylld profil. 

Ett annat sätt på vilket företag kan dra nytta av bild- och videoigenkänning är att hitta nya sätt att använda deras produkt. Internet idag är fullt av foton och videor av människor som gör experiment och gör ovanliga saker med de vanligaste produkterna på ett helt nytt sätt - så varför inte använda det? 

Hur maskininlärning hjälper bild- och videoigenkänning

Maskininlärning är en oumbärlig del av bild- och videoigenkänning, som baseras på ständig träning som kanske bara är möjlig genom att använda rätt algoritmer och få systemet att komma ihåg mönstren. 

Ändå måste bilder och videor som verkar vara användbara först hittas bland enorma mängder information tillgänglig på sociala medier, och det är då maskininlärning underlättar uppdraget som är nästan omöjligt om det görs manuellt. Förstärkt med avancerad maskininlärningsteknik kan bildigenkänning främja företag mot en helt ny nivå av inriktning, vilket ger unik insikt om kunder och hur de använder produkter.

4. Kundinriktning och support via chatbots

Fler och fler människor idag känner igen meddelanden som det bekvämaste sättet att umgås, vilket ger företag nya möjligheter att engagera kunder. Med ökningen av chattar i allmänhet och chattappar som WhatsApp och Facebook Messenger blir chatbots ett effektivt marknadsföringsverktyg - de bearbetar information av alla slag och kan fungera för att svara på olika förfrågningar: från standardfrågor till uppgifter som involverar ett antal variabler.

Till skillnad från vanliga navigationslänkar och webbsidor ger chatbots användarna möjlighet att söka och utforska med hjälp av ett socialt nätverk eller en meddelandeprogram som de föredrar. Och medan traditionell digital marknadsföring vanligtvis engagerar sig genom bilder, text och video, gör bots det enkelt för varumärken att ansluta direkt till varje kund och bygga en personlig människoliknande dialog.

Chatbots förstärkt med maskininlärning

De flesta chatbots körs på maskininlärningsalgoritmer. Om en chatbot är en uppgiftsorienterad kan den dock använda neurolingvistisk programmering och regler för att leverera strukturerade svar på de mest allmänna förfrågningarna utan att maskininlärning kräver att stödja dess grundläggande funktioner. 

Samtidigt finns det prediktiva datadrivna chatbots - de fungerar som intelligenta assistenter, de lär sig på språng för att ge relevanta svar och rekommendationer, och vissa kan till och med imitera känslor. Datadrivna chatbots drivs av maskininlärning, eftersom de kontinuerligt utbildas, utvecklas och analyserar användarnas preferenser. Tillsammans gör dessa fakta användarnas interaktion med ett företag mer personlig: att ställa frågor, tillhandahålla relevant information, empati och skämt, chatbots tilltalar vad som är utom räckhåll för traditionella annonser. 

Med intelligenta chatbots kan företag hjälpa ett obegränsat antal kunder var och när de är. Spara pengar och tid och förbättra kundupplevelsen, chatbots blir ett av de mest fördelaktiga AI-områdena att investera i för medelstora företag och företag.

Vad tror du?

Den här sidan använder Akismet för att minska spam. Läs om hur din kommentardata behandlas.