4 דרכים למידה ממוחשבת היא שיפור השיווק במדיה חברתית

שיווק במדיה חברתית ולמידת מכונה

עם יותר אנשים שמעורבים ברשת חברתית מקוונת מדי יום, המדיה החברתית הפכה לחלק הכרחי באסטרטגיות שיווק עבור עסקים מכל הסוגים.

בשנת 4.388 היו 2019 מיליארד משתמשי אינטרנט ברחבי העולם, ו -79% מהם היו משתמשים חברתיים פעילים.

מצב גלובלי של דוח דיגיטלי

בשימוש אסטרטגי, שיווק במדיה חברתית יכול לתרום להכנסות, מעורבות ומודעות של החברה, אך פשוט להיות ברשתות החברתיות לא אומר לעשות שימוש בכל מה שמדיות חברתיות מצפות לעסקים. מה שחשוב באמת הוא האופן שבו אתה משתמש בערוצים חברתיים, וכאן יתגלו הזדמנויות באמצעות למידת מכונה.

אנו עוברים את התפוצצות הנתונים, אך נתונים אלה חסרי תועלת אלא אם כן הם מנותחים. למידת מכונה מאפשרת לנתח מערכי נתונים בלתי מוגבלים ולמצוא דפוסים המסתתרים מאחוריהם. בדרך כלל נפרס בעזרת יועצים ללימוד מכונה, טכנולוגיה זו משפרת את אופן הפיכתם של המידע לידע ומאפשרת לעסקים לבצע חיזויים מדויקים והחלטות מבוססות עובדות. 

לא כל היתרונות הם, אז בואו נסתכל מקרוב על ההיבטים העסקיים האחרים שניתן לשפר בעזרת למידת מכונה.

1. ניטור מותג / הקשבה חברתית

ההצלחה העסקית כיום נקבעת על ידי מספר גורמים, ואולי אחד המשפיעים שבהם הוא המוניטין המקוון. לפי סקר סקירת הצרכנים המקומית, 82% מהצרכנים בודקים ביקורות מקוונות לעסקים, כאשר כל אחת מהן קוראת 10 ביקורות בממוצע לפני שהם סומכים על עסק. זה מוכיח שפרסום טוב הוא חיוני עבור מותגים, ולכן מנהלים צריכים למצוא דרך לנהל את המוניטין העסקי בצורה יעילה.

ניטור מותגים הוא פיתרון מושלם, שהוא חיפוש כל אזכור של מותג בכל המקורות הזמינים, כולל מדיה חברתית, פורומים, בלוגים, ביקורות מקוונות ומאמרים. המאפשר לעסקים לזהות בעיות לפני שהם גדלים למשברים ולהגיב בזמן, ניטור המותג מעניק למנהלים הבנה מעמיקה של קהל היעד שלהם, וכך תורם לקבלת החלטות טובה יותר.

כיצד למידה ממוחשבת עוזרת לניטור מותגים / הקשבה חברתית

כבסיס לניתוח ניבוי, למידת מכונה תורמת להבנה מעמיקה של מקבלי ההחלטות את כל התהליכים המתרחשים בחברותיהם, כך שההחלטות שלהם הופכות ליותר מונחות נתונים ומכוונות לקוח, ובכך יעילות יותר.

עכשיו חשוב על כל האזכורים של העסק שלך הזמינים באינטרנט - כמה מהם יהיו? מאות? אלפים? איסוף וניתוח אותם באופן ידני אינו מהווה אתגר לניהול, בעוד שלימוד מכונה מזרז את התהליך ומספק סקירה מפורטת ביותר של המותג.

אלא אם כן לקוחות אומללים פונים אליך ישירות בטלפון או בדוא"ל, הדרך המהירה ביותר למצוא ולסייע להם היא ניתוח סנטימנטים - מכלול האלגוריתמים של למידת מכונה המעריכים את דעת הקהל על העסק שלך. בפרט, אזכור המותג מסונן לפי הקשר שלילי או חיובי, כך שהעסק שלך יכול להגיב במהירות למקרים שיכולים להשפיע על המותג שלך. פריסת למידת מכונה מאפשרת לעסקים לעקוב אחר חוות דעת של לקוחות ללא קשר לשפה בה הם נכתבים, מה שמרחיב את תחום הניטור.

2. מחקר קהל יעד

פרופיל מקוון עשוי לספר על מספר דברים, כגון גיל בעליו, מינו, מיקום, עיסוקו, תחביבים, הכנסה, הרגלי קניות ועוד, מה שהופך את המדיה החברתית למקור אינסופי לעסקים לאסוף נתונים על לקוחותיהם ואנשיהם הנוכחיים. את מי הם היו רוצים לעסוק. כך מנהלי שיווק מקבלים הזדמנות ללמוד על הקהל שלהם, כולל אופן השימוש במוצר או בשירותים של החברה. זה מקל על תהליך איתור תקלות במוצר וחושף דרכים בהן ניתן להתפתח מוצר.

זה יכול להיות מיושם גם על קשרי B2B: בהתבסס על קריטריונים כמו גודל החברה, הכנסות שנתיות ומספר עובדים, לקוחות B2B מחולקים לקבוצות, כך שהספק לא צריך למצוא מידה אחת שמתאימה לכולם. פתרון אך מכוונים למגזרים שונים תוך שימוש בגישה המתאימה ביותר לקבוצה מסוימת. 

כיצד למידה ממוחשבת עוזרת לחקר קהל היעד

למומחי שיווק יש כמויות אדירות של נתונים להתמודד - שנאספו ממספר מקורות, זה עשוי להיראות אינסופי בכל הנוגע לפרופיל לקוחות וניתוח קהל. באמצעות פריסת למידה ממוחשבת, חברות מקלות על תהליך הניתוח של ערוצים שונים ומיצוי מידע רב ערך מהם. בדרך זו, העובדים שלך יכולים להשתמש בנתונים מוכנים להסתמך עליהם בעת פילוח הלקוחות.

כמו כן, אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לחשוף דפוסי התנהגות של קבוצת לקוחות זו או אחרת, ולתת לחברות הזדמנות לחזות מדויק יותר ולהשתמש באלה לטובתם האסטרטגית. 

3. זיהוי תמונות ווידאו 

בשנת 2020, זיהוי תמונות ווידאו מגיע כטכנולוגיה מתפתחת הנחוצה לכל החברות שרוצות להיות בעל יתרון תחרותי. מדיה חברתית, ובמיוחד רשתות כמו פייסבוק ואינסטגרם, מספקות מספר בלתי מוגבל של תמונות וסרטונים שמפורסמים על ידי הלקוחות הפוטנציאליים שלך מדי יום, אם לא בכל דקה. 

ראשית, זיהוי תמונות מאפשר לחברות לזהות את המוצרים המועדפים על המשתמשים. בהתחשב במידע זה, תוכל למקד ביעילות את מסעות הפרסום השיווקיים שלך למכר ולמכור צולב אם אדם כבר משתמש במוצר שלך ולעודד אותו לנסות אותו במחיר אטרקטיבי יותר אם הוא משתמש במוצר של מתחרה. . כמו כן, הטכנולוגיה תורמת להבנת קהל היעד שלך, מכיוון שלעתים תמונות עשויות לספר הרבה יותר על הכנסותיו, מיקומו ותחומי העניין שלו מאשר פרופיל מלא. 

דרך נוספת בה עסקים יכולים ליהנות מהכרת תמונות ווידאו היא למצוא דרכים חדשות לשימוש במוצר שלהם. האינטרנט כיום מלא בתמונות ובסרטונים של אנשים שעורכים ניסויים ועושים דברים יוצאי דופן תוך שימוש במוצרים הנפוצים ביותר בצורה חדשה לגמרי - אז למה לא לעשות בו שימוש? 

כיצד למידה ממוחשבת מסייעת בזיהוי תמונות ווידאו

לימוד מכונה הוא חלק חיוני בזיהוי תמונות ווידאו, המבוסס על אימונים מתמידים שעשויים להיות אפשריים רק על ידי שימוש באלגוריתמים הנכונים וגורם למערכת לזכור את הדפוסים. 

ובכל זאת, תמונות וסרטונים שנראים שימושיים תחילה צריכים להימצא בין כמויות עצומות של מידע הזמין ברשתות החברתיות, וכאשר למידת מכונה מקלה על המשימה שכמעט בלתי אפשרית אם נעשית באופן ידני. בזכות טכנולוגיות למידת מכונה מתקדמות, זיהוי תמונות עשוי לטפח עסקים לרמת מיקוד חדשה לחלוטין, ולספק תובנות ייחודיות לגבי הלקוחות ואופן השימוש במוצרים.

4. מיקוד לקוחות ותמיכה באמצעות צ'טבוטים

יותר ויותר אנשים כיום מכירים בהודעות כדרך הנוחה ביותר להתרועע, מה שמעניק לחברות הזדמנויות חדשות לעסוק בלקוחות. עם עלייתם של צ'אטים באופן כללי ואפליקציות צ'אט כמו WhatsApp ו- Facebook Messenger, צ'אט-בוטים הופכים לכלי שיווקי יעיל - הם מעבדים מידע מכל הסוגים ויכולים לשמש כמענה לבקשות שונות: משאלות סטנדרטיות וכלה במשימות הכוללות מספר משתנים.

שלא כמו קישורי ניווט ודפי אינטרנט רגילים, צ'אט-בוטים מספקים למשתמשים יכולת לחפש ולחקור באמצעות רשת חברתית או אפליקציית העברת הודעות שהם מעדיפים. ובעוד שיווק דיגיטלי מסורתי בדרך כלל מתקיים באמצעות תמונות, טקסט ווידאו, בוטים מקלים על מותגים להתחבר ישירות לכל לקוח ולבנות דיאלוג אישי דמוי אדם.

צ'טבוטים מוגברים עם למידת מכונה

רוב הצ'ט-בוטים פועלים על אלגוריתמים של למידת מכונה. אולם אם צ'אט-בוט הוא מכוון משימות, הוא יכול להשתמש בתכנות וכללים נוירו-לשוניים כדי לספק תגובות מובנות לבקשות הכלליות ביותר מבלי שידרוש כי למידת מכונה תתמוך ביכולות הבסיסיות שלו. 

יחד עם זאת, ישנם צ'אט-בוטים מונעי נתונים מנבאים - הפועלים כעוזרים חכמים, הם לומדים בדרכים לספק תשובות והמלצות רלוונטיות, וחלקם אף יכולים לחקות רגשות. צ'אט-בוטים מונעי נתונים מופעלים על ידי למידת מכונה, מכיוון שהם מאומנים כל הזמן, מתפתחים ומנתחים את העדפות המשתמשים. יחד, עובדות אלה הופכות את האינטראקציה של המשתמשים עם עסק להתאמה אישית יותר: שאילת שאלות, מתן מידע רלוונטי, אמפתיה והתבדחות, צ'אט בוטים פונים למה שאיננו בהישג יד למודעות מסורתיות. 

בעזרת צ'אט-בוטים חכמים, עסקים יכולים לסייע למספר בלתי מוגבל של לקוחות בכל מקום ובכל זמן שהם נמצאים. חיסכון בכסף ובזמן ושיפור חוויית הלקוח, צ'אט-בוטים הופכים לאחד מתחומי ה- AI המועילים ביותר להשקעה עבור עסקים ועסקים בינוניים.

מה אתה חושב?

אתר זה משתמש Akismet כדי להפחית דואר זבל. למד כיצד הנתונים שלך מעובדים.