4 manieren om masinelearen te ferbetterjen fan marketing op sosjale media

Social Media Marketing en Machine Learning

Mei't elke dei mear minsken belutsen binne by online sosjale netwurken, binne sosjale media in ûnmisber diel wurden fan marketingstrategyen foar bedriuwen fan alle soarten.

D'r wiene 4.388 miljard ynternetbrûkers wrâldwiid yn 2019, en 79% fan har wiene aktive sosjale brûkers.

Globale steat fan digitaal rapport

As strategysk brûkt, kin marketing fan sosjale media bydrage oan ynkomsten, belutsenens en bewustwêzen fan in bedriuw, mar gewoan op sosjale media wêze betsjuttet net gebrûk meitsje fan alles wat sosjale media foar bedriuwen hawwe. Wat echt wichtich is, is de manier wêrop jo sosjale kanalen brûke, en dat is wêr't kânsen kinne wurde iepenbiere troch machine learning.

Wy geane troch de eksploazje fan gegevens, mar dizze gegevens binne nutteloos, útsein as se wurde analysearre. Masinelearjen makket it mooglik om unbegryplike datasets te analysearjen en patroanen te finen dy't der efter ferstoppe binne. Typysk ynset mei help fan adviseurs foar masinelearen, ferbetteret dizze technology de manier wêrop gegevens wurdt transformeare yn kennis en stelt bedriuwen yn steat presys te foarsizzen en besluten op basis fan feiten. 

Dit binne net alle foardielen, dus litte wy de oare bedriuwsfasetten fan tichterby besjen dy't kinne wurde ferbettere mei masine-learen.

1. Merkmonitoring / sosjale harkjen

Saaklik sukses hjoed wurdt bepaald troch in oantal faktoaren, en miskien is ien fan 'e meast ynfloedrike dêrfan online reputaasje. Neffens de Undersyk foar pleatslike konsuminten, 82% fan 'e konsuminten kontroleart online beoardielingen foar bedriuwen, mei elk lêzen gemiddeld 10 resinsjes foardat se in bedriuw fertrouwe. Dit bewiist dat goede publisiteit krúsjaal is foar merken, dêrom moatte direkteuren in manier fine om saaklike reputaasje effektyf te behearjen.

Merkmonitoring is in perfekte oplossing, dat is it sykjen nei elke fermelding fan in merk yn alle beskikbere boarnen, ynklusyf sosjale media, forums, blogs, online resinsjes, en artikels. Tastean fan bedriuwen problemen te spoaren foardat se groeie ta krisis en op 'e tiid reagearje, jouwt merkmonitoring ek direkteuren in yngeand begryp fan har doelgroep, en draacht dus by oan bettere beslútfoarming.

Hoe masine learen helpt merkkontrôle / sosjale harkjen

As basis foar foarsizzende analyses draacht masine-learen by oan it deeglike begryp fan beslútmakkers fan alle prosessen dy't yn har bedriuwen geande binne, sadat har besluten mear gegevensstjoerd en klantrjochte wurde, en dus effektiver.

Tink no oan alle online fermeldingen oer jo bedriuw - hoefolle sille d'r wêze? Hûnderten? Tûzenen? Manueel sammelje en analysearje is amper in beheare útdaging, wylst masine-learen it proses rapper makket en de meast detaillearre beoardieling fan in merk leveret.

Behalven as ûngelokkige klanten direkt fia telefoan of e-post kontakt mei jo opnimme, is de fluchste manier om se te finen en te helpen sentimintanalyse - de set fan algoritmen foar masine-learen dy't de publike opiny oer jo bedriuw evaluearje. Benammen merkferhalen wurde filtere troch negative as positive kontekst, sadat jo bedriuw rap kin reagearje op gefallen dy't jo merk kinne beynfloedzje. Mei machine learning ynsette kinne bedriuwen de mieningen fan klanten folgje, nettsjinsteande de taal wêryn se binne skreaun, wat it gebiet fan kontrôle útwreidet.

2. Doelgroepûndersyk

In online profyl kin in oantal dingen fertelle, lykas leeftyd, geslacht, lokaasje, berop, hobby's, ynkommen, winkelgewoanten, en mear fan 'e eigner, wêrtroch sosjale media in einleaze boarne makket foar bedriuwen om gegevens te sammeljen oer har hjoeddeistige klanten en minsken mei wa't se graach meidwaan wolle. Sadwaande krije marketingmanagers in kâns om te learen oer har publyk, ynklusyf de manier wêrop it produkt as tsjinsten fan it bedriuw wurde brûkt. Dit fasilitearret it proses fan it finen fan produktfouten en ferriedt manieren wêrop in produkt kin wurde evoluearre.

Dit kin ek tapast wurde op B2B-relaasjes: basearre op kritearia as bedriuwsgrutte, jierlikse ynkomsten, en oantal meiwurkers, binne B2B-klanten yndield yn groepen, sadat de ferkeaper gjin ien-maat-past-allegear hoecht te finen oplossing mar rjochtsje op ferskate segminten mei in oanpak dy't it meast geskikt is foar in bepaalde groep. 

Hoe Machine Learning helpt doelgroepûndersyk

Marketingspesjalisten hawwe enoarme hoemannichten gegevens om te behanneljen - sammele út in oantal boarnen, it kin einleaze ferskine as it giet om profilearjen fan klanten en publyksanalyse. Troch masjinelearjen yn te setten meitsje bedriuwen it proses makliker om ferskate kanalen te analysearjen en weardefolle ynformaasje derút te heljen. Op dizze manier kinne jo meiwurkers ready-made gegevens brûke om op te fertrouwen by it segmintearjen fan de klanten.

Ek kinne algoritmen foar masine learen gedrachspatroanen fan dizze of dy groep klanten iepenbierje, wêrtroch bedriuwen de kâns jouwe om presysere foarsizzingen te meitsjen en dy te brûken foar har strategysk foardiel. 

3. Ofbyldings- en fideo-erkenning 

Yn 2020 komt ôfbylding en fideo-erkenning as in opkommende technology dy't nedich is foar alle bedriuwen dy't in konkurrinsjefoardiel hawwe wolle. Sosjale media, en benammen netwurken lykas Facebook en Instagram, leverje in unbeheind oantal foto's en fideo's dy't elke dei wurde pleatst troch jo potensjele klanten, as net elke minút. 

Alderearst kinne ôfbyldingsherkenning bedriuwen de favorite produkten fan brûkers identifisearje. Mei dizze beskôge ynformaasje kinne jo jo marketingkampanjes effektyf rjochtsje op upsell en cross-ferkeap as in persoan al jo produkt brûkt, en stimulearje se om it út te probearjen tsjin in oantrekliker priis as se it produkt fan in konkurrint brûke , Ek draacht de technology by oan it begryp fan jo doelgroep, om't foto's soms folle mear kinne fertelle oer jins ynkommen, lokaasje en ynteresses dan in min ynfolle profyl. 

In oare manier wêrop bedriuwen profitearje kinne fan ôfbylding en fideo-erkenning is it finen fan nije manieren wêrop har produkt kin wurde brûkt. It ynternet hjoed is fol mei foto's en fideo's fan minsken dy't eksperiminten dogge en ûngewoane dingen dogge mei de meast foarkommende produkten op in folslein nije manier - dus wêrom net gebrûk meitsje? 

Hoe masine learen helpt by it werkenjen fan ôfbyldings en fideo's

Masinelearjen is in ûnmisber ûnderdiel fan ôfbyldings- en fideo-erkenning, dat is basearre op konstante training dy't allinich mooglik kin wêze troch de juste algoritmen te brûken en it systeem de patroanen te ûnthâlden. 

Dochs moatte ôfbyldings en fideo's dy't earst nuttich lykje te finen wurde fûn ûnder enoarme folumes ynformaasje dy't beskikber binne op sosjale media, en dat is as masine-learen de missy fasiliteart dy't hast ûnmooglik is as de hân dien wurdt. Boosted mei avansearre masjine-leartechnologyen, kin ôfbyldingsherkenning bedriuwen stimulearje nei in folslein nij nivo fan targeting, en unike ynsjoggen leverje oer klanten en de manier wêrop se produkten brûke.

4. Klantrjochting en stipe fia Chatbots

Hieltyd mear minsken erkenne hjoed berjochten as de maklikste manier om te sosjalisearjen, wat bedriuwen nije kânsen jout om klanten yn te skeakeljen. Mei de opkomst fan petearen yn 't algemien en petearapps lykas WhatsApp en Facebook Messenger wurde chatbots in effektyf marketing-ark - se ferwurkje ynformaasje fan alle soarten en kinne tsjinje om te reagearjen op ferskate fersiken: fan standert fragen oant taken dy't in oantal fariabelen omfetsje.

Oars as gewoane navigaasje-keppelings en websiden, jouwe chatbots brûkers de mooglikheid om te sykjen en te ûndersiikjen mei in sosjaal netwurk as in app foar berjochten dy't se foarkomme. En hoewol tradisjonele digitale marketing typysk dwaande hâldt mei ôfbyldings, tekst en fideo, meitsje bots it maklik foar merken om direkt mei elke klant te ferbinen en in persoanlike minsklike dialooch te bouwen.

Chatbots fersterke mei Machine Learning

De measte chatbots draaie op algoritmen foar masine-learen. As in chatbot in taakgerichte is, kin hy lykwols neuro-taalkundige programmearring en regels brûke om struktureare antwurden te leverjen op 'e meast algemiene oanfragen sûnder dat masjine-learing nedich is om har basisfunksjes te stypjen. 

Tagelyk binne d'r foarsizzende data-oandreaune chatbots - hannelje as yntelliginte assistinten, se leare ûnderweis relevante antwurden en oanbefellings te leverjen, en guon kinne sels emoasjes neidwaan. Data-driven chatbots wurde oandreaun troch machine learning, om't se konstant wurde trainearre, evoluearje en analysearje de foarkar fan brûkers. Mei-inoar meitsje dizze feiten de ynteraksje fan brûkers mei in bedriuw mear personaliseare: fragen stelle, relevante ynformaasje leverje, meilibje, en grapje, chatbots dogge in berop op wat bûten berik is foar tradisjonele advertinsjes. 

Mei yntelliginte chatbots kinne bedriuwen in unbeheind oantal klanten helpe wêr't en wannear't se ek binne. Besparje jild en tiid en ferbetterje klantûnderfining, chatbots wurde ien fan 'e meast foardielige AI-gebieten om yn te ynvestearjen foar middelgrutte bedriuwen en bedriuwen.

Wat tinksto?

Dizze side brûkt Akismet om spam te ferleegjen. Learje hoe't jo kommentaargegevens ferwurke wurde.