Машиналық оқытудың 4 тәсілі әлеуметтік медиа маркетингін күшейтеді

Әлеуметтік медиа маркетинг және машиналық оқыту

Интернеттегі әлеуметтік желіге күн сайын көбірек адамдар тартылатындықтан, әлеуметтік медиа барлық түрдегі бизнес үшін маркетингтік стратегиялардың ажырамас бөлігі болды.

4.388 жылы әлемде 2019 миллиард интернет қолданушы болды, олардың 79% белсенді әлеуметтік қолданушылар болды.

Әлемдік сандық есеп

Стратегиялық тұрғыдан қолданған кезде әлеуметтік медиа маркетинг компанияның кірісіне, қатысуына және хабардар болуына ықпал етуі мүмкін, бірақ жай әлеуметтік медиада болу әлеуметтік медианың кәсіпкерлерге арнап жинақтаған барлығын пайдалануды білдірмейді. Әлеуметтік арналарды пайдалану тәсілі маңызды, сондықтан машиналық оқыту арқылы мүмкіндіктер ашылуы мүмкін.

Біз деректердің жарылысынан өтіп жатырмыз, бірақ бұл мәліметтер талданбаса пайдасыз. Машиналық оқыту шексіз мәліметтер жиынтығын талдауға және олардың артында жасырынған үлгілерді табуға мүмкіндік береді. Әдетте көмегімен машиналық оқыту бойынша кеңес берушілер, бұл технология деректерді білімге айналдыру тәсілін жақсартады және бизнеске нақты болжамдар мен фактілерге негізделген шешімдер қабылдауға мүмкіндік береді. 

Бұл барлық артықшылықтар емес, сондықтан машиналық оқыту арқылы жақсартуға болатын басқа бизнес қырларын егжей-тегжейлі қарастырайық.

1. Брендті бақылау / әлеуметтік тыңдау

Қазіргі кездегі бизнестің жетістігі бірқатар факторлармен анықталады, мүмкін солардың ішіндегі ең ықпалдыларының бірі - интернеттегі бедел. Сәйкес жергілікті тұтынушыларға шолуТұтынушылардың 82% -ы бизнеске арналған интернеттегі шолуларды тексереді, олардың әрқайсысы бизнеске сенім артқанға дейін орта есеппен 10 шолуды оқиды. Бұл жақсы жарнама брендтер үшін өте маңызды екенін дәлелдейді, сондықтан басшылар іскери беделді тиімді басқару тәсілін табуы керек.

Брендті бақылау - бұл барлық қол жетімді ақпарат көздерінен, соның ішінде әлеуметтік медиадан, форумдардан, блогтардан, интернеттегі шолулардан және мақалалардан бренд туралы кез-келген ескертулерді іздеу болып табылатын тамаша шешім. Кәсіпкерлерге дағдарысқа ұласқанға дейін және уақытында реакция жасамай тұрып проблемаларды анықтауға мүмкіндік беру, брендтің мониторингі сонымен қатар басшыларға олардың мақсатты аудиториясын толық түсінуге мүмкіндік береді және осылайша шешім қабылдауды жақсартады.

Машиналық оқыту брендті бақылауға / әлеуметтік тыңдауға қалай көмектеседі

Болжалды аналитиканың негізі ретінде, машиналық оқыту шешім қабылдаушыларға олардың компанияларында болып жатқан барлық процестерді мұқият түсінуге ықпал етеді, осылайша олардың шешімдері мәліметтерге негізделген және тұтынушыларға бағытталған болады, осылайша тиімді болады.

Енді сіздің бизнесіңіз туралы Интернетте қол жетімді барлық еске түсірулер туралы ойланыңыз - олардың саны қанша болады? Жүз? Мың? Оларды қолмен жинау және талдау қиынға соғады, ал машиналық оқыту процесті жылдамдатады және брендтің егжей-тегжейлі шолуын қамтамасыз етеді.

Егер бақытсыз клиенттер сізбен тікелей телефон немесе электрондық пошта арқылы байланыспаса, оларды табудың және оларға көмектесудің ең жылдам тәсілі - бұл сентименталды талдау - сіздің бизнесіңіз туралы қоғамдық пікірді бағалайтын машиналық оқыту алгоритмдерінің жиынтығы. Атап айтқанда, сауда белгілері жағымсыз немесе жағымды контекст бойынша сүзіледі, сонда сіздің бизнес сіздің брендке әсер етуі мүмкін жағдайларға тез жауап береді. Машиналық оқытуды қолдану кәсіпкерлерге олардың қай тілде жазылғанына қарамастан клиенттердің пікірлерін қадағалауға мүмкіндік береді, бұл бақылау аймағын кеңейтеді.

2. Мақсатты аудиторияны зерттеу

Интернеттегі профиль бірнеше нәрсені, мысалы, иесінің жасын, жынысын, орналасқан жерін, кәсібін, хоббиін, кірісін, сауда әдеттерін және басқаларын айтуы мүмкін, бұл әлеуметтік медианы бизнес үшін қазіргі тұтынушылар мен адамдар туралы мәліметтер жинаудың шексіз қайнар көзі етеді. кіммен айналысқысы келеді. Осылайша, маркетинг менеджерлері өз аудиториялары туралы, оның ішінде компанияның өнімін немесе қызметтерін пайдалану тәсілі туралы білуге ​​мүмкіндік алады. Бұл өнімнің ақауларын іздеу процесін жеңілдетеді және өнімнің даму жолдарын анықтайды.

Мұны B2B қатынастарына да қолдануға болады: компанияның мөлшері, жылдық кірісі және қызметкерлер саны сияқты критерийлерге сүйене отырып, B2B клиенттері топтарға бөлінеді, сондықтан сатушыға бір өлшемді табу қажет емес шешім, бірақ белгілі бір топқа қолайлы тәсілді қолдана отырып, әр түрлі сегменттерді бағыттаңыз. 

Машиналық оқыту аудиторияны зерттеуді мақсатты етуге қалай көмектеседі

Маркетинг мамандары көптеген деректерді жинайды, олар көптеген дереккөздерден жинақталған, клиенттердің профилін құру және аудиторияны талдау туралы сөз болғанда, олар шексіз болып көрінуі мүмкін. Машиналық оқытуды қолдана отырып, компаниялар әртүрлі арналарды талдау және олардан құнды ақпарат алу процестерін жеңілдетеді. Осылайша, сіздің қызметкерлеріңіз клиенттерді сегменттеу кезінде дайын деректерді қолдана алады.

Сондай-ақ, машиналық оқыту алгоритмдері клиенттердің осы немесе басқа тобының мінез-құлық заңдылықтарын анықтай алады, бұл компанияларға нақты болжау жасауға және оларды стратегиялық артықшылықтарға пайдалануға мүмкіндік береді. 

3. Бейнені және бейнені тану 

2020 жылы имидж бен бейнені тану бәсекеге қабілетті болғысы келетін барлық компаниялар үшін қажет болатын жаңа технология болып табылады. Әлеуметтік медиа, әсіресе Facebook және Instagram сияқты желілер сіздің әлеуетті клиенттеріңіз минут сайын болмаса да, күн сайын жариялайтын шексіз фотосуреттер мен бейнелерді ұсынады. 

Біріншіден, кескінді тану компанияларға пайдаланушылардың сүйікті өнімдерін анықтауға мүмкіндік береді. Осы ақпаратты қарастыра отырып, сіз өзіңіздің маркетингтік науқаныңызды тиімді сатыға ала аласыз, егер адам сіздің өніміңізді пайдаланып жатса, сату және кросс-сату, және бәсекелестің өнімін қолданып жатса, оларды тартымды бағамен байқап көруге талпындыру. . Сондай-ақ, технология сіздің мақсатты аудиторияңызды түсінуге ықпал етеді, өйткені суреттер кейде нашар толтырылған профильден гөрі адамның табысы, орналасқан жері және қызығушылықтары туралы көбірек хабарлауы мүмкін. 

Кәсіпорындардың имидж бен бейнені танудан пайда табудың тағы бір әдісі - олардың өнімін пайдаланудың жаңа тәсілдерін табу. Қазіргі кезде интернетте эксперименттер жүргізіп, әдеттегідей емес заттарды ең кең таралған өнімдерді мүлдем жаңа әдіспен қолданатын адамдардың фотосуреттері мен бейнелері толып жатыр, сондықтан оны неге пайдаланбасқа? 

Машиналық оқыту кескін мен бейнені тануға қалай көмектеседі

Машиналық оқыту - бұл дұрыс алгоритмдерді қолдану және жүйені заңдылықтарды есте сақтау арқылы мүмкін болатын тұрақты жаттығуларға негізделген бейне мен бейнені танудың ажырамас бөлігі. 

Әлі де пайдалы болып көрінетін кескіндер мен бейнелерді алдымен әлеуметтік медиада қол жетімді көлемді ақпараттың арасынан табу керек, сондықтан машиналық оқыту миссияны жеңілдетеді, егер қолмен жасалса, мүмкін емес. Компьютерлік оқытудың озық технологиялары арқылы имиджді тану бизнесті мақсатты түрде жаңа деңгейге көтеруге, тұтынушылар мен олардың өнімдерін пайдалану тәсілдері туралы бірегей түсініктер беруі мүмкін.

4. Chatbots арқылы тұтынушыларға бағытталғандық және қолдау

Қазіргі уақытта адамдар хабар алмасуды қоғамдастықтың ыңғайлы тәсілі ретінде таниды, бұл компанияларға клиенттерді тартуға жаңа мүмкіндіктер береді. Жалпы чаттардың және WhatsApp пен Facebook Messenger сияқты чат қосымшаларының өсуімен чат-боттар тиімді маркетингтік құралға айналуда - олар барлық түрдегі ақпараттарды өңдейді және әр түрлі сұраныстарға жауап беру үшін қызмет ете алады: стандартты сұрақтардан бастап бірқатар айнымалыларды қосатын тапсырмаларға дейін.

Әдеттегі навигациялық сілтемелер мен веб-парақтардан айырмашылығы, чат-боттар пайдаланушыларға іздеу мен зерттеуге әлеуметтік желіні немесе өздеріне ұнайтын хабарлама қосымшасын қолдану арқылы мүмкіндік береді. Дәстүрлі цифрлық маркетинг әдетте кескіндер, мәтіндер мен бейнелер арқылы жұмыс жасайтын болса, боттар брендтердің әр тұтынушыға тікелей қосылуын және адам тәрізді жеке диалог құруды жеңілдетеді.

Чат-боттар машиналық оқыту арқылы күшейтілді

Чат-боттардың көпшілігі машинада оқыту алгоритмімен жұмыс істейді. Егер чатбот тапсырмаға бағытталған болса, онда ол нейро-лингвистикалық бағдарламалау мен ережелерді қолдана отырып, ең негізгі сұраныстарға құрылымдық жауаптар беруі мүмкін, оның негізгі мүмкіндіктерін қолдау үшін машиналық оқыту қажет емес. 

Сонымен бірге, деректерге негізделген болжамды чат-боттар бар - олар ақылды көмекшілер ретінде әрекет етеді, олар тиісті жауаптар мен ұсыныстар беру үшін жолда үйренеді, ал кейбіреулері эмоцияларға еліктей алады. Деректермен басқарылатын чат-боттар машиналық оқудан қуат алады, өйткені олар үнемі оқытылып, дамып, қолданушылардың қалауын талдайды. Бұл фактілер қолданушылардың бизнеспен өзара әрекеттесуін жекелендіреді: сұрақтар қою, тиісті ақпарат беру, жанашырлық білдіру және әзіл-қалжың, чат-боттар дәстүрлі жарнаманың қол жетімсіз жеріне жүгінеді. 

Интеллектуалды чат-боттардың көмегімен кәсіпкерлер кез-келген жерде және кез-келген уақытта шектеусіз клиенттерге көмектесе алады. Ақша мен уақытты үнемдеу және клиенттердің тәжірибесін жақсарту, чат-боттар орта бизнес пен кәсіпорындар үшін инвестициялаудың ең пайдалы АИ бағыттарының біріне айналуда.

Сен не ойлайсың?

Бұл сайт спамның төмендеуі үшін Akismet пайдаланады. Деректеріңіздің қалай өңделетінін біліңіз.