4 спосабы машыннага навучання павышае маркетынг у сацыяльных сетках

Маркетынг у сацыяльных сетках і машыннае навучанне

Калі кожны дзень усё больш людзей прымае ўдзел у сацыяльных сетках, сацыяльныя сеткі сталі незаменнай часткай маркетынгавых стратэгій для прадпрыемстваў усіх відаў.

У 4.388 годзе ва ўсім свеце было 2019 мільярдаў карыстальнікаў Інтэрнэту, і 79% з іх былі актыўнымі сацыяльнымі карыстальнікамі.

Глабальны стан лічбавай справаздачы

Пры стратэгічным выкарыстанні маркетынг у сацыяльных сетках можа спрыяць прыбытку, удзелу і інфармаванасці кампаніі, але простае знаходжанне ў сацыяльных сетках не азначае выкарыстанне ўсяго, што ёсць у сацыяльных сетках для бізнесу. Сапраўды важна тое, як вы карыстаецеся сацыяльнымі каналамі, і менавіта тут магчымасці могуць раскрыцца дзякуючы машыннаму навучанню.

Мы праходзім выбух дадзеных, але гэтыя дарэмныя дадзеныя, калі іх не прааналізаваць. Машыннае навучанне дазваляе аналізаваць неабмежаваныя наборы дадзеных і знаходзіць заканамернасці, схаваныя за імі. Звычайна разгортваецца з дапамогай кансультанты па машынным навучанні, гэтая тэхналогія паляпшае спосаб пераўтварэння дадзеных у веды і дазваляе прадпрыемствам рабіць дакладныя прагнозы і прымаць рашэнні, заснаваныя на фактах. 

Гэта не ўсе перавагі, таму давайце больш падрабязна разгледзім іншыя аспекты бізнесу, якія можна палепшыць пры дапамозе машыннага навучання.

1. Маніторынг брэнда / сацыяльнае праслухоўванне

Сёння поспех у бізнэсе вызначаецца шэрагам фактараў, і, мабыць, адным з найбольш важных з іх з'яўляецца рэпутацыя ў Інтэрнэце. У адпаведнасці з агляд мясцовага спажывецкага агляду, 82% спажыўцоў правяраюць агляды бізнесу ў Інтэрнэце, прычым кожны прачытвае 10 аглядаў у сярэднім, перш чым давяраць бізнесу. Гэта даказвае, што добрая рэклама мае вырашальнае значэнне для брэндаў, таму кіраўнікі павінны знайсці спосаб эфектыўнага кіравання дзелавой рэпутацыяй.

Маніторынг брэнда - ідэальнае рашэнне, якое заключаецца ў пошуку любых згадак пра брэнд ва ўсіх даступных крыніцах, уключаючы сацыяльныя сеткі, форумы, блогі, агляды ў Інтэрнэце і артыкулы. Дазваляючы прадпрыемствам выяўляць праблемы, перш чым яны перарастуць у крызіс і своечасова рэагаваць, маніторынг брэнда таксама дае кіраўнікам глыбокае разуменне сваёй мэтавай аўдыторыі і, такім чынам, спрыяе лепшаму прыняццю рашэнняў.

Як машыннае навучанне дапамагае маніторынгу брэндаў / сацыяльнаму праслухоўванню

Як аснова для прагнастычнай аналітыкі, машыннае навучанне спрыяе глыбокаму разуменню тых, хто прымае рашэнні, усіх працэсаў, якія адбываюцца ў іх кампаніях, каб іх рашэнні сталі больш арыентаванымі на дадзеныя і арыентаванымі на кліента, а значыць, і больш эфектыўнымі.

Цяпер падумайце пра ўсе згадкі пра свой бізнес, даступныя ў Інтэрнэце - колькі іх будзе? Сотні? Тысячы? Збор і аналіз іх уручную наўрад ці выклік, а машыннае навучанне паскарае працэс і дае найбольш падрабязны агляд брэнда.

Калі няшчасныя кліенты не звязваюцца з вамі непасрэдна па тэлефоне ці электроннай пошце, самым хуткім спосабам знайсці і дапамагчы ім з'яўляецца аналіз настрояў - набор алгарытмаў машыннага навучання, якія ацэньваюць грамадскую думку пра ваш бізнес. У прыватнасці, згадкі пра брэнды адфільтраваны па негатыўным ці станоўчым кантэксце, каб ваш бізнес мог хутка рэагаваць на выпадкі, якія могуць паўплываць на ваш брэнд. Разгортванне машыннага навучання дазваляе прадпрыемствам адсочваць меркаванне кліентаў незалежна ад мовы, на якой яны напісаны, што пашырае сферу маніторынгу.

2. Даследаванне мэтавай аўдыторыі

Інтэрнэт-профіль можа расказваць пра шэраг рэчаў, такіх як узрост уладальніка, пол, месцазнаходжанне, занятак, хобі, прыбытак, звычкі пакупак і многае іншае, што робіць сацыяльныя сеткі бясконцай крыніцай для бізнесу, каб збіраць дадзеныя пра сваіх бягучых кліентаў і людзей кім яны хацелі б займацца. Такім чынам, менеджэры па маркетынгу атрымліваюць магчымасць даведацца пра сваю аўдыторыю, у тым ліку пра тое, як выкарыстоўваюцца тавары ці паслугі кампаніі. Гэта палягчае працэс пошуку недахопаў прадукту і раскрывае спосабы развіцця прадукту.

Гэта таксама можна прымяніць да ўзаемаадносін B2B: на падставе такіх крытэрыяў, як памер кампаніі, гадавы даход і колькасць супрацоўнікаў, кліенты B2B размеркаваны па групах, так што пастаўшчыку не трэба шукаць універсальны варыянт для ўсіх рашэнне, але арыентуйцеся на розныя сегменты, выкарыстоўваючы падыход, найбольш прыдатны для пэўнай групы. 

Як машыннае навучанне дапамагае даследаваць мэтавую аўдыторыю

Спецыялісты па маркетынгу маюць велізарны аб'ём дадзеных, якія можна мець на ўвазе - сабраныя з шэрагу крыніц, калі казаць пра прафіліраванне кліентаў і аналіз аўдыторыі, гэта можа здацца бясконцым. Разгортваючы машыннае навучанне, кампаніі палягчаюць працэс аналізу розных каналаў і здабывання з іх каштоўнай інфармацыі. Такім чынам, вашы супрацоўнікі могуць выкарыстоўваць гатовыя дадзеныя, на якія можна разлічваць пры сегментацыі кліентаў.

Акрамя таго, алгарытмы машыннага навучання могуць выяўляць паводзіны той ці іншай групы кліентаў, даючы кампаніям магчымасць рабіць больш дакладныя прагнозы і выкарыстоўваць іх у сваіх стратэгічных перавагах. 

3. Распазнаванне малюнкаў і відэа 

У 2020 годзе распазнаванне малюнкаў і відэа з'яўляецца новай тэхналогіяй, неабходнай для ўсіх кампаній, якія хочуць мець канкурэнтную перавагу. Сацыяльныя сеткі, і асабліва сеткі, такія як Facebook і Instagram, прадастаўляюць неабмежаваную колькасць фота і відэа, якія размяшчаюцца вашымі патэнцыяльнымі кліентамі кожны дзень, калі не кожную хвіліну. 

Перш за ўсё, распазнаванне малюнкаў дазваляе кампаніям ідэнтыфікаваць любімыя карыстальнікамі прадукты. Улічыўшы гэтую інфармацыю, вы зможаце эфектыўна накіраваць свае маркетынгавыя кампаніі на продаж і перапродаж, калі чалавек ужо выкарыстоўвае ваш прадукт, і заахвоціць яго паспрабаваць яго па больш прывабнай цане, калі ён выкарыстоўвае прадукт канкурэнта. . Акрамя таго, тэхналогія спрыяе разуменню вашай мэтавай аўдыторыі, паколькі выявы часам могуць расказваць значна больш пра даход, месцазнаходжанне і інтарэсы чалавека, чым дрэнна запоўнены профіль. 

Іншы спосаб, якім прадпрыемствы могуць атрымаць выгаду ад распазнавання малюнкаў і відэа, - пошук новых спосабаў выкарыстання іх прадукту. Інтэрнэт сёння поўны фотаздымкаў і відэа людзей, якія праводзяць эксперыменты і робяць незвычайныя рэчы, выкарыстоўваючы самыя распаўсюджаныя прадукты зусім па-новаму - дык чаму б ім не скарыстацца? 

Як машыннае навучанне дапамагае распазнаваць выявы і відэа

Машыннае навучанне - незаменная частка распазнавання малюнкаў і відэа, якая заснавана на пастаянных трэнінгах, якія могуць быць магчымыя толькі пры выкарыстанні правільных алгарытмаў і прымушэнні сістэмы запамінаць заканамернасці. 

Тым не менш, выявы і відэа, якія здаюцца карыснымі ў першую чаргу, трэба знайсці сярод велізарных аб'ёмаў інфармацыі, даступнай у сацыяльных сетках, і менавіта тады машыннае навучанне палягчае місію, якая практычна немагчыма зрабіць пры ўручную. Пашыранае з дапамогай перадавых тэхналогій машыннага навучання, распазнаванне малюнкаў можа садзейнічаць развіццю бізнесу на зусім новым узроўні таргетынгу, даючы унікальнае ўяўленне пра кліентаў і спосаб іх выкарыстання.

4. Арыентацыя на кліентаў і падтрымка праз чаты

Усё больш людзей сёння прызнаюць абмен паведамленнямі найбольш зручным спосабам зносін, які дае кампаніям новыя магчымасці прыцягнуць кліентаў. З ростам чатаў наогул і такіх прыкладанняў, як WhatsApp і Facebook Messenger, чат-боты становяцца эфектыўным маркетынгавым інструментам - яны апрацоўваюць разнастайную інфармацыю і могуць служыць адказам на розныя запыты: ад стандартных пытанняў да задач, якія ўключаюць шэраг зменных.

У адрозненне ад звычайных навігацыйных спасылак і вэб-старонак, чат-боты прадастаўляюць карыстальнікам магчымасць пошуку і даследавання з дапамогай сацыяльнай сеткі альбо дадатку для абмену паведамленнямі, які яны аддаюць перавагу. І ў той час як традыцыйны лічбавы маркетынг звычайна выкарыстоўваецца з дапамогай малюнкаў, тэксту і відэа, боты палягчаюць брэндам непасрэднае падключэнне да кожнага кліента і пабудову асабістага дыялогу, падобнага на чалавека.

Чат-боты, павышаныя з дапамогай машыннага навучання

Большасць чат-ботаў працуе на алгарытмах машыннага навучання. Калі чат-бот арыентаваны на задачу, ён можа выкарыстоўваць нейралінгвістычнае праграмаванне і правілы, каб даваць структураваныя адказы на самыя агульныя запыты, не патрабуючы машыннага навучання для падтрымкі сваіх асноўных магчымасцей. 

У той жа час ёсць чат-боты, якія кіруюцца дадзенымі - выконваючы ролю разумных памочнікаў, яны вучацца на хаду, каб даваць адпаведныя адказы і рэкамендацыі, а некаторыя нават могуць імітаваць эмоцыі. Чат-боты, кіраваныя дадзенымі, працуюць з дапамогай машыннага навучання, паколькі яны пастаянна навучаюцца, развіваюцца і аналізуюць перавагі карыстальнікаў. Разам гэтыя факты робяць узаемадзеянне карыстальнікаў з бізнесам больш персаналізаваным: задаючы пытанні, падаючы адпаведную інфармацыю, суперажываючы і жартуючы, чат-боты звяртаюцца да таго, што недаступна для традыцыйнай рэкламы. 

З інтэлектуальнымі чат-ботамі прадпрыемствы могуць дапамагчы неабмежаванай колькасці кліентаў, дзе б яны ні знаходзіліся. Эканомія грошай і часу і паляпшэнне кліенцкага досведу, чат-боты становяцца адной з самых выгадных сфер ІІ, у якія можна інвеставаць для сярэдняга бізнесу і прадпрыемстваў.

Што вы думаеце?

Гэты сайт выкарыстоўвае Akismet для барацьбы са спамам. Даведайцеся, як дадзеныя апрацоўваюцца каментар.