تجزیه و تحلیل و آزمایشهوش مصنوعیبازاریابی رسانه های اجتماعی

4 روش یادگیری ماشین تقویت بازاریابی رسانه های اجتماعی است

با توجه به اینکه روزانه افراد بیشتری درگیر شبکه های اجتماعی آنلاین هستند ، رسانه های اجتماعی به بخشی ضروری از استراتژی های بازاریابی برای انواع مشاغل تبدیل شده اند.

در سال 4.388 2019 میلیارد کاربر اینترنت در سراسر جهان وجود داشته است و 79٪ آنها کاربران فعال اجتماعی بوده اند.

گزارش جهانی گزارش دیجیتال

وقتی از استراتژیک استفاده می شود ، بازاریابی در شبکه های اجتماعی می تواند به درآمد ، تعامل و آگاهی شرکت کمک کند ، اما صرف حضور در شبکه های اجتماعی به معنای استفاده از تمام آنچه رسانه های اجتماعی برای مشاغل در نظر گرفته اند ، نیست. آنچه واقعاً مهم است نحوه استفاده از کانالهای اجتماعی است و در آنجاست که ممکن است فرصتها از طریق یادگیری ماشین آشکار شود.

ما در حال انفجار داده ها هستیم ، اما این داده ها فایده ای ندارند مگر اینکه آنالیز شوند. یادگیری ماشینی امکان تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بی حد و اندازه و یافتن الگوهای پنهان شده در پشت آنها را فراهم می کند. به طور معمول با کمک مشاوران یادگیری ماشین، این فناوری نحوه تبدیل داده به دانش را بهبود می بخشد و تجارت را قادر می سازد تا پیش بینی های دقیق و تصمیمات مبتنی بر واقعیت را انجام دهد. 

اینها همه مزایا نیستند ، بنابراین بیایید نگاهی دقیق به سایر جنبه های تجاری داشته باشیم که می تواند با یادگیری ماشین بهبود یابد.

1. نظارت بر مارک / گوش دادن به اجتماعی

موفقیت در تجارت امروز با عوامل مختلفی تعیین می شود و شاید یکی از تأثیرگذارترین آنها شهرت آنلاین باشد. مطابق با نظرسنجی بررسی محلی مصرف کنندگان، 82٪ از مصرف کنندگان بررسی آنلاین برای مشاغل را بررسی می کنند ، هر کدام به طور متوسط ​​قبل از اعتماد به یک کسب و کار ، 10 نظر را می خوانند. این ثابت می کند که تبلیغات خوب برای مارک ها بسیار مهم است ، به همین دلیل مدیران باید راهی برای مدیریت موثر شهرت کسب و کار پیدا کنند.

نظارت بر نام تجاری یک راه حل عالی است که جستجوی نام های تجاری در همه منابع موجود ، از جمله رسانه های اجتماعی ، انجمن ها ، وبلاگ ها ، بررسی های آنلاین و مقالات است. نظارت بر نام تجاری به شما این امکان را می دهد تا قبل از اینکه دچار بحران شوند و به موقع واکنش نشان دهند ، مشکلات را دریابند ، به مدیران درک کاملی از مخاطبان هدف خود می دهد و بنابراین در تصمیم گیری بهتر نقش دارد.

چگونه یادگیری ماشین به نظارت بر مارک / گوش دادن به اجتماعی کمک می کند

یادگیری ماشینی به عنوان پایه ای برای تجزیه و تحلیل پیش بینی ، به درک دقیق تصمیم گیرندگان از کلیه فرایندهایی که در شرکت هایشان در جریان است ، کمک می کند ، به طوری که تصمیمات آنها مبتنی بر داده ها و مشتری مداری ، و در نتیجه م moreثرتر می شوند.

اکنون به همه موارد ذکر شده از تجارت خود که بصورت آنلاین در دسترس است فکر کنید - چند مورد از آنها وجود خواهد داشت؟ صدها نفر؟ هزاران نفر؟ جمع آوری و تجزیه و تحلیل آنها به صورت دستی یک چالش قابل کنترل نیست ، در حالی که یادگیری ماشین روند را سرعت می بخشد و دقیق ترین بررسی یک برند را ارائه می دهد.

تا زمانی که مشتریان ناراضی مستقیماً از طریق تلفن یا ایمیل با شما تماس نگیرند ، سریعترین راه برای یافتن و کمک به آنها تجزیه و تحلیل احساسات است - مجموعه الگوریتم های یادگیری ماشین که افکار عمومی راجع به تجارت شما ارزیابی می کنند. به طور خاص ، نام های تجاری توسط زمینه های منفی یا مثبت فیلتر می شوند تا کسب و کار شما بتواند به سرعت به مواردی که می تواند بر نام تجاری شما تأثیر بگذارد واکنش نشان دهد. استفاده از یادگیری ماشینی به شما امکان می دهد بدون توجه به زبانی که در آنها نوشته شده است ، نظرات مشتریان را ردیابی کند ، که این امر زمینه نظارت را گسترش می دهد.

2. تحقیقات مخاطبان هدف

یک نمایه آنلاین ممکن است موارد مختلفی از جمله سن صاحب ، جنسیت ، موقعیت مکانی ، شغل ، سرگرمی ها ، درآمد ، عادات خرید و موارد دیگر را بیان کند ، که باعث می شود شبکه های اجتماعی به منبع بی انتهایی برای کسب و کارها برای جمع آوری داده ها در مورد مشتریان فعلی و افراد خود تبدیل شود. آنها دوست دارند با آنها درگیر شوند. بنابراین ، مدیران بازاریابی فرصتی برای یادگیری درمورد مخاطبان خود ، از جمله نحوه استفاده از محصول یا خدمات شرکت ، کسب می کنند. این امر فرآیند یافتن عیب های محصول را تسهیل می کند و راه هایی را برای توسعه محصول نشان می دهد.

این را می توان در روابط B2B نیز اعمال کرد: بر اساس معیارهایی مانند اندازه شرکت ، درآمد سالانه و تعداد کارمندان ، مشتریان B2B به گروههایی تقسیم می شوند ، بنابراین فروشنده نیازی به پیدا کردن یک مورد متناسب با همه ندارد راه حل اما بخشهای مختلف را با استفاده از رویکردی مناسب برای یک گروه خاص هدف قرار دهید. 

چگونه یادگیری ماشین به تحقیقات مخاطبان هدف کمک می کند

متخصصان بازاریابی داده های عظیمی برای پرداختن به اطلاعات دارند - از چندین منبع جمع آوری شده ، وقتی صحبت از مشخصات مشتری و تجزیه و تحلیل مخاطب می شود ، ممکن است بی پایان باشد. با استفاده از یادگیری ماشینی ، شرکتها روند تجزیه و تحلیل کانالهای مختلف و استخراج اطلاعات ارزشمند از آنها را آسان می کنند. به این ترتیب ، کارمندان شما می توانند از داده های آماده استفاده کنند تا هنگام تقسیم بندی مشتریان به آنها اعتماد کنند.

همچنین ، الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند الگوهای رفتاری این یا آن دسته از مشتریان را نشان دهند و به این شرکت ها فرصتی می دهند تا پیش بینی های دقیق تری انجام دهند و از آنها برای منافع استراتژیک خود استفاده کنند. 

3. تشخیص تصویر و فیلم 

در سال 2020 ، تشخیص تصویر و فیلم به عنوان یک فناوری در حال ظهور برای کلیه شرکتهایی که می خواهند از مزیت رقابتی برخوردار باشند ضروری است. رسانه های اجتماعی و به ویژه شبکه هایی مانند فیس بوک و اینستاگرام ، هر تعداد و هر دقیقه تعداد نامحدودی عکس و فیلم را که توسط مشتریان بالقوه شما ارسال می شود ، ارائه می دهند. 

اول از همه ، تشخیص تصویر به شرکت ها امکان می دهد محصولات مورد علاقه کاربران را شناسایی کنند. با در نظر گرفتن این اطلاعات ، اگر شخصی از محصول شما استفاده می کند ، می توانید مبارزات بازاریابی خود را برای فروش و فروش متقابل هدفمند کنید و آنها را تشویق کنید که با استفاده از کالای رقیب با قیمت جذاب تری آن را امتحان کنند. . همچنین ، این فناوری به درک مخاطبان هدف شما کمک می کند ، زیرا تصاویر گاهی اوقات ممکن است در مورد درآمد ، موقعیت مکانی و علایق شخص چیزهای بیشتری از یک نمایه ضعیف پر شده بیان کنند. 

روش دیگری که مشاغل می توانند از شناسایی تصویر و فیلم بهره مند شوند ، یافتن راه های جدیدی برای استفاده از محصولشان است. اینترنت امروز پر از عکس و فیلم افرادی است که با استفاده از متداول ترین محصولات به روشی کاملاً جدید آزمایش هایی انجام می دهند و کارهای غیرمعمول انجام می دهند - پس چرا از آن استفاده نمی کنید؟ 

چگونه یادگیری ماشین به تشخیص تصویر و فیلم کمک می کند

یادگیری ماشینی بخشی ضروری از تشخیص تصویر و فیلم است که مبتنی بر آموزش مداوم است که فقط با به کارگیری الگوریتم های مناسب و به خاطر سپردن الگوها به سیستم امکان پذیر است. 

هنوز هم ، تصاویر و فیلم هایی که به نظر می رسد مفید هستند ، ابتدا باید در میان حجم عظیمی از اطلاعات موجود در شبکه های اجتماعی پیدا شوند ، و این زمانی است که یادگیری ماشینی مأموریت را تسهیل می کند که اگر به صورت دستی انجام شود تقریباً غیرممکن است. با استفاده از فن آوری های پیشرفته یادگیری ماشین ، تشخیص تصویر ممکن است باعث شود که کسب و کارها به سمت هدف جدیدی سوق پیدا کنند ، تا بینش منحصر به فردی در مورد مشتریان و نحوه استفاده آنها از محصولات فراهم کند.

4. مشتری یابی و پشتیبانی از طریق Chatbots

امروزه هر روز تعداد بیشتری از افراد پیام رسانی را به عنوان راحت ترین راه برای معاشرت می شناسند که به شرکت ها فرصت های جدیدی برای جذب مشتری می دهد. با افزایش چت ها به طور کلی و برنامه های چت مانند WhatsApp و Facebook Messenger ، چت ربات ها در حال تبدیل شدن به یک ابزار بازاریابی موثر هستند - آنها انواع اطلاعات را پردازش می کنند و می توانند برای پاسخگویی به درخواست های مختلف کار کنند: از سوالات استاندارد گرفته تا کارهایی که شامل تعدادی متغیر است.

برخلاف پیوندهای معمول ناوبری و صفحات وب ، گپ بات ها امکان جستجو و کاوش با استفاده از یک شبکه اجتماعی یا یک برنامه پیام رسانی را که ترجیح می دهند ، در اختیار کاربران قرار می دهد. و در حالی که بازاریابی دیجیتال سنتی معمولاً از طریق تصاویر ، متن و ویدئو انجام می شود ، ربات ها باعث می شوند مارک ها به طور مستقیم با هر مشتری ارتباط برقرار کنند و گفتگوی شخصی مانند انسان ایجاد کنند.

Chatbots با یادگیری ماشین تقویت می شود

بیشتر بات چت ها با الگوریتم های یادگیری ماشین کار می کنند. اگرچه یک chatbot وظیفه محور است ، می تواند از برنامه نویسی و زبان عصبی برای ارائه پاسخ های ساخت یافته به عمومی ترین درخواست ها بدون نیاز به یادگیری ماشین برای پشتیبانی از قابلیت های اساسی خود استفاده کند. 

در همان زمان ، گپ های ربات مبتنی بر داده پیش بینی شده وجود دارد - که به عنوان دستیار هوشمند عمل می کنند ، آنها در حین حرکت یاد می گیرند تا پاسخ ها و توصیه های مربوطه را ارائه دهند ، و حتی برخی می توانند احساسات را تقلید کنند. چت بات های داده محور با یادگیری ماشینی تأمین می شوند ، زیرا به طور مداوم آموزش می یابند ، در حال پیشرفت و تجزیه و تحلیل ترجیحات کاربران هستند. در مجموع ، این حقایق تعامل کاربران با یک تجارت را شخصی تر می کند: پرسیدن س askingال ، ارائه اطلاعات مربوط ، همدردی و شوخی ، ربات های چت برای آنچه برای تبلیغات سنتی دور از دسترس است جلب می کنند. 

با چت ربات های هوشمند ، مشاغل می توانند به تعداد نامحدودی از مشتری در هر کجا و هر زمان که باشند کمک کنند. با صرفه جویی در هزینه و وقت و بهبود تجربه مشتری ، چت ربات ها به یکی از مناطق مفید AI برای سرمایه گذاری در مشاغل و شرکت های متوسط ​​تبدیل شده اند.

آندری کوپتلوف

Andrey Koptelov یک تحلیلگر نوآوری در Itransition است ، یک شرکت توسعه دهنده نرم افزار سفارشی با مقر اصلی در دنور. او با یک تجربه عمیق در فناوری اطلاعات ، در مورد فن آوری های جدید مخرب و نوآوری در اینترنت اشیا ، هوش مصنوعی و یادگیری ماشین می نویسد.

مقالات مرتبط

شما چه فکر میکنید؟

این سایت از Akismet برای کاهش هرزنامه استفاده می کند. بدانید که چگونه نظر شما پردازش می شود.