4 Cara Pembelajaran Mesin Meningkatkan Pemasaran Media Sosial

Pemasaran Media Sosial dan Pembelajaran Mesin

Dengan semakin banyak orang yang terlibat dalam rangkaian sosial dalam talian setiap hari, media sosial telah menjadi bahagian strategi pemasaran yang sangat diperlukan untuk perniagaan dari semua jenis.

Terdapat 4.388 bilion pengguna internet di seluruh dunia pada tahun 2019, dan 79% daripadanya adalah pengguna sosial yang aktif.

Laporan Digital Keadaan Global

Apabila digunakan secara strategik, pemasaran media sosial dapat menyumbang kepada pendapatan, keterlibatan, dan kesadaran syarikat, tetapi hanya menggunakan media sosial tidak bermaksud memanfaatkan semua yang dimiliki media sosial untuk perniagaan. Yang penting ialah cara anda menggunakan saluran sosial, dan di situlah peluang dapat dinyatakan melalui pembelajaran mesin.

Kami sedang mengalami ledakan data, tetapi data ini tidak berguna kecuali dianalisis. Pembelajaran mesin memungkinkan untuk menganalisis set data tanpa had dan mencari corak yang tersembunyi di belakangnya. Biasanya digunakan dengan bantuan perunding pembelajaran mesin, teknologi ini meningkatkan cara data diubah menjadi pengetahuan dan membolehkan perniagaan membuat ramalan yang tepat dan keputusan berdasarkan fakta. 

Ini bukan semua faedahnya, jadi mari kita lihat lebih dekat aspek perniagaan lain yang dapat diperbaiki dengan pembelajaran mesin.

1. Pemantauan Jenama / Mendengar Sosial

Kejayaan perniagaan hari ini ditentukan oleh beberapa faktor, dan mungkin salah satu yang paling mempengaruhi mereka ialah reputasi dalam talian. Menurut Kajian Kajian Pengguna Tempatan, 82% pengguna menyemak ulasan dalam talian untuk perniagaan, dengan setiap membaca rata-rata 10 ulasan sebelum mempercayai perniagaan. Ini membuktikan bahawa publisiti yang baik sangat penting untuk jenama, sebab itulah eksekutif perlu mencari jalan untuk mengurus reputasi perniagaan dengan berkesan.

Pemantauan jenama adalah penyelesaian yang sempurna, iaitu pencarian sebutan jenama di semua sumber yang ada, termasuk media sosial, forum, blog, ulasan dalam talian, dan artikel. Membolehkan perniagaan untuk melihat masalah sebelum mereka berkembang menjadi krisis dan bertindak balas pada waktunya, pemantauan jenama juga memberi eksekutif pemahaman yang mendalam tentang khalayak sasaran mereka, dan dengan demikian menyumbang kepada pengambilan keputusan yang lebih baik.

Bagaimana Pembelajaran Mesin Membantu Pemantauan Jenama / Mendengar Sosial

Sebagai asas untuk analisis ramalan, pembelajaran mesin menyumbang kepada pemahaman menyeluruh para pembuat keputusan mengenai semua proses yang berlaku di syarikat mereka, sehingga keputusan mereka menjadi lebih berorientasikan data dan berorientasikan pelanggan, dan dengan demikian lebih efektif.

Sekarang fikirkan semua sebutan perniagaan anda yang ada dalam talian — berapa banyak yang akan ada? Beratus-ratus? Ribuan? Mengumpulkan dan menganalisisnya secara manual bukanlah satu cabaran yang dapat dikendalikan, sementara pembelajaran mesin mempercepat proses dan memberikan ulasan yang paling terperinci untuk jenama.

Kecuali pelanggan yang tidak berpuas hati menghubungi anda secara langsung melalui telefon atau e-mel, cara terpantas untuk mencari dan menolong mereka adalah analisis sentimen — sekumpulan algoritma pembelajaran mesin yang menilai pendapat umum mengenai perniagaan anda. Khususnya, sebutan jenama disaring berdasarkan konteks negatif atau positif sehingga perniagaan anda dapat dengan cepat bertindak balas terhadap kes yang boleh mempengaruhi jenama anda. Menggunakan pembelajaran mesin membolehkan perniagaan melacak pendapat pelanggan tanpa mengira bahasa di mana mereka ditulis, yang memperluas bidang pemantauan.

2. Penyelidikan Sasaran Penonton

Profil dalam talian boleh menceritakan beberapa perkara, seperti usia, jantina, lokasi, pekerjaan, hobi, pendapatan, tabiat berbelanja dan banyak lagi pemiliknya, yang menjadikan media sosial sebagai sumber yang tidak berkesudahan bagi perniagaan untuk mengumpulkan data mengenai pelanggan dan orang mereka sekarang dengan siapa mereka mahu terlibat. Oleh itu, pengurus pemasaran memperoleh peluang untuk belajar tentang khalayak mereka, termasuk cara produk atau perkhidmatan syarikat digunakan. Ini mempermudah proses mencari kesalahan produk dan mendedahkan cara bagaimana produk dapat dikembangkan.

Ini juga dapat diterapkan pada hubungan B2B: berdasarkan kriteria seperti ukuran perusahaan, pendapatan tahunan, dan jumlah pekerja, pelanggan B2B dibagi menjadi beberapa kumpulan, sehingga vendor tidak perlu mencari satu ukuran yang sesuai jalan keluar tetapi sasarkan segmen yang berbeza menggunakan pendekatan yang paling sesuai untuk kumpulan tertentu. 

Bagaimana Pembelajaran Mesin Membantu Penyelidikan Penonton Sasaran

Pakar pemasaran mempunyai sejumlah besar data untuk dikendalikan - dikumpulkan dari sejumlah sumber, mungkin kelihatan tidak berkesudahan ketika datang ke profil pelanggan dan analisis audiens. Dengan menggunakan pembelajaran mesin, syarikat memudahkan proses menganalisis pelbagai saluran dan mengekstrak maklumat berharga dari mereka. Dengan cara ini, pekerja anda dapat menggunakan data siap pakai untuk diandalkan ketika membuat segmentasi pelanggan.

Juga, algoritma pembelajaran mesin dapat mengungkapkan corak tingkah laku ini atau sekumpulan pelanggan tersebut, memberi peluang kepada syarikat untuk membuat ramalan yang lebih tepat dan menggunakannya untuk keuntungan strategik mereka. 

3. Pengecaman Gambar dan Video 

Pada tahun 2020, pengecaman gambar dan video muncul sebagai teknologi baru yang diperlukan untuk semua syarikat yang ingin memiliki kelebihan daya saing. Media sosial, dan terutama rangkaian seperti Facebook dan Instagram, menyediakan jumlah foto dan video yang tidak terhad yang disiarkan oleh bakal pelanggan anda setiap hari, jika tidak setiap minit. 

Pertama sekali, pengecaman gambar membolehkan syarikat mengenal pasti produk kegemaran pengguna. Dengan mempertimbangkan maklumat ini, anda akan dapat menargetkan kempen pemasaran anda secara efektif untuk menjual dan menjual silang jika seseorang sudah menggunakan produk anda, dan mendorong mereka untuk mencubanya dengan harga yang lebih menarik jika mereka menggunakan produk pesaing . Juga, teknologi ini menyumbang kepada pemahaman khalayak sasaran anda, kerana gambar kadang-kadang dapat memberitahu lebih banyak tentang pendapatan, lokasi dan minat seseorang daripada profil yang kurang lengkap. 

Cara lain di mana perniagaan dapat memanfaatkan pengenalan gambar dan video adalah mencari cara baru produk mereka dapat digunakan. Internet hari ini penuh dengan foto dan video orang yang melakukan eksperimen dan melakukan perkara yang tidak biasa menggunakan produk yang paling biasa dengan cara yang sama sekali baru - jadi mengapa tidak menggunakannya? 

Bagaimana Pembelajaran Mesin Membantu Pengecaman Imej dan Video

Pembelajaran mesin adalah bahagian yang sangat diperlukan dari pengenalan gambar dan video, yang berdasarkan latihan berterusan yang hanya mungkin dilakukan dengan menggunakan algoritma yang tepat dan membuat sistem mengingat coraknya. 

Namun, gambar dan video yang kelihatan berguna terlebih dahulu perlu dijumpai di antara banyak maklumat yang terdapat di media sosial, dan ketika itulah pembelajaran mesin memudahkan misi yang hampir mustahil jika dilakukan secara manual. Dipenuhi dengan teknologi pembelajaran mesin yang canggih, pengecaman gambar dapat mendorong perniagaan menuju tahap penargetan yang sama sekali baru, memberikan pandangan unik tentang pelanggan dan cara mereka menggunakan produk.

4. Sasaran dan Sokongan Pelanggan Melalui Chatbots

Semakin ramai orang hari ini mengakui pesanan sebagai cara paling senang untuk bersosial, yang memberi peluang baru kepada syarikat untuk melibatkan pelanggan. Dengan meningkatnya sembang pada umumnya dan aplikasi berbual seperti WhatsApp dan Facebook Messenger, chatbots menjadi alat pemasaran yang berkesan — mereka memproses maklumat dari semua jenis dan dapat berfungsi untuk menjawab pelbagai permintaan: dari pertanyaan standard hingga tugas yang melibatkan sejumlah pemboleh ubah.

Tidak seperti pautan navigasi dan laman web biasa, chatbots memberikan pengguna kemampuan untuk mencari dan menjelajah menggunakan rangkaian sosial atau aplikasi pesanan yang mereka sukai. Walaupun pemasaran digital tradisional biasanya melalui gambar, teks, dan video, bot memudahkan jenama untuk berhubung dengan setiap pelanggan secara langsung dan membina dialog seperti manusia.

Chatbots Ditingkatkan dengan Pembelajaran Mesin

Sebilangan besar chatbots dijalankan menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Namun, jika chatbot berorientasikan tugas, ia dapat menggunakan pengaturcaraan dan peraturan neuro-linguistik untuk menyampaikan respons terstruktur terhadap permintaan yang paling umum tanpa memerlukan pembelajaran mesin untuk mendukung kemampuan dasarnya. 

Pada masa yang sama, terdapat ramalan obrolan berdasarkan data - bertindak sebagai pembantu pintar, mereka belajar dalam perjalanan untuk memberikan jawapan dan cadangan yang relevan, dan ada juga yang dapat meniru emosi. Chatbot berasaskan data dikuasakan oleh pembelajaran mesin, kerana mereka selalu dilatih, berkembang dan menganalisis pilihan pengguna. Bersama-sama, fakta-fakta ini menjadikan interaksi pengguna dengan perniagaan lebih diperibadikan: mengemukakan soalan, memberikan maklumat yang relevan, berempati, dan bergurau, bot chat menarik apa yang tidak dapat dijangkau untuk iklan tradisional. 

Dengan chatbots yang cerdas, perniagaan dapat membantu jumlah pelanggan yang tidak terhad di mana sahaja dan kapan pun mereka berada. Menjimatkan wang dan masa dan meningkatkan pengalaman pelanggan, chatbots menjadi salah satu bidang AI yang paling bermanfaat untuk dilaburkan untuk perniagaan dan perusahaan bersaiz sederhana.

Apa yang anda fikir?

Laman web ini menggunakan Akismet untuk mengurangkan spam. Ketahui bagaimana data komen anda diproses.