A aprendizaxe automática de 4 xeitos está mellorando o marketing en redes sociais

Marketing en redes sociais e aprendizaxe automática

Con cada día máis xente involucrada nas redes sociais en liña, as redes sociais convertéronse nunha parte indispensable das estratexias de mercadotecnia para empresas de todo tipo.

En 4.388 había 2019 millóns de usuarios de internet en todo o mundo e o 79% deles eran usuarios sociais activos.

Informe global sobre o estado dixital

Cando se usa de forma estratéxica, o mercadotecnia en redes sociais pode contribuír aos ingresos, compromiso e sensibilización dunha empresa, pero o simple feito de estar nas redes sociais non significa facer uso de todo o que as redes sociais reservan para as empresas. O que realmente importa é a forma de usar as canles sociais, e aí é onde se poden revelar as oportunidades a través da aprendizaxe automática.

Estamos atravesando a explosión de datos, pero estes datos son inútiles a non ser que sexan analizados. A aprendizaxe automática permite analizar conxuntos de datos ilimitados e atopar patróns agochados detrás deles. Normalmente despregado coa axuda de consultores de aprendizaxe automática, esta tecnoloxía mellora a forma en que os datos se transforman en coñecemento e permite ás empresas facer predicións precisas e decisións baseadas nos feitos. 

Non son todos os beneficios, así que vexamos de preto as outras facetas do negocio que se poden mellorar coa aprendizaxe automática.

1. Seguimento de marca / escoita social

O éxito empresarial hoxe está determinado por unha serie de factores e quizais un dos que máis impacta é a reputación en liña. Dacordo con a Enquisa Local de Revisión do ConsumidorO 82% dos consumidores comproban as opinións en liña para empresas, cada unha delas lía 10 críticas de media antes de confiar nunha empresa. Isto demostra que a boa publicidade é crucial para as marcas, por iso é polo que os executivos necesiten atopar un xeito de xestionar a reputación empresarial con eficacia.

O seguimento da marca é unha solución perfecta, que consiste na busca de calquera mención a unha marca en todas as fontes dispoñibles, incluídas as redes sociais, foros, blogs, comentarios en liña e artigos. Permitindo ás empresas detectar problemas antes de converterse en crises e reaccionar a tempo, o seguimento da marca tamén ofrece aos executivos unha comprensión completa do seu público obxectivo e, así, contribúe a unha mellor toma de decisións.

Como a aprendizaxe automática axuda ao seguimento de marcas / escoita social

Como base para a análise predictiva, a aprendizaxe automática contribúe á comprensión completa dos tomadores de decisións de todos os procesos que están a suceder nas súas empresas, de xeito que as súas decisións se volven máis orientadas aos datos e orientadas ao cliente e, polo tanto, máis eficaces.

Agora pensa en todas as mencións á túa empresa dispoñibles en liña: cantas delas haberá? ¿Centos? Miles? Recollelos e analizalos manualmente non é un desafío manexable, mentres que a aprendizaxe automática acelera o proceso e proporciona a revisión máis detallada dunha marca.

A menos que os clientes infelices se poñan en contacto contigo directamente por teléfono ou correo electrónico, o xeito máis rápido de atopalos e axudalos é a análise de sentimentos: o conxunto de algoritmos de aprendizaxe automática que avalían a opinión pública sobre o teu negocio. En particular, as mencións á marca fíltranse por contexto negativo ou positivo para que a súa empresa poida reaccionar rapidamente aos casos que poden afectar á súa marca. A implantación da aprendizaxe automática permite ás empresas realizar un seguimento das opinións dos clientes independentemente do idioma no que estean escritas, o que amplía a área de control.

2. Investigación do público obxectivo

Un perfil en liña pode dicir varias cousas, como a idade, o sexo, a situación, a ocupación, as afeccións, os ingresos, os hábitos de compra e moito máis do seu propietario, o que fai das redes sociais unha fonte interminable para que as empresas recopilen datos sobre os seus clientes e persoas actuais. a quen lles gustaría contratar. Así, os xestores de mercadotecnia teñen a oportunidade de coñecer o seu público, incluído o xeito no que se usan o produto ou servizos da empresa. Isto facilita o proceso de atopar fallos no produto e revela xeitos en que se pode evolucionar un produto.

Isto tamén se pode aplicar ás relacións B2B: en función de criterios como o tamaño da empresa, os ingresos anuais e o número de empregados, os clientes B2B están segmentados en grupos, de xeito que o vendedor non necesita atopar un tamaño único para todos. solución pero diríxense a diferentes segmentos mediante un enfoque máis axeitado para un grupo particular. 

Como a aprendizaxe automática axuda á investigación do público obxectivo

Os especialistas en mercadotecnia teñen que tratar enormes cantidades de datos; recollidos de varias fontes, pode parecer infinito cando se trata de perfís de clientes e análise de audiencia. Ao implementar a aprendizaxe automática, as empresas facilitan o proceso de análise de varias canles e extraen información valiosa delas. Deste xeito, os seus empregados poden empregar datos xa feitos nos que confiar ao segmentar os clientes.

Ademais, os algoritmos de aprendizaxe automática poden revelar patróns de comportamento de tal ou cal grupo de clientes, dando ás empresas a oportunidade de facer predicións máis precisas e utilizalas para a súa vantaxe estratéxica. 

3. Recoñecemento de imaxes e vídeos 

En 2020, o recoñecemento de imaxe e vídeo é unha tecnoloxía emerxente necesaria para todas as empresas que queiran ter unha vantaxe competitiva. As redes sociais, e especialmente redes como Facebook e Instagram, proporcionan un número ilimitado de fotos e vídeos publicados polos teus potenciais clientes todos os días, se non cada minuto. 

En primeiro lugar, o recoñecemento de imaxes permite ás empresas identificar os produtos favoritos dos usuarios. Con esta información considerada, poderás orientar de xeito efectivo as túas campañas de mercadotecnia para vender e vender cruzadas se unha persoa xa está a usar o teu produto e animalos a probalo a un prezo máis atractivo se está a usar o produto dun competidor. . Ademais, a tecnoloxía contribúe á comprensión do seu público obxectivo, xa que ás veces as imaxes poden dicir moito máis sobre os ingresos, a situación e os intereses que un perfil mal cuberto. 

Outra forma de que as empresas poidan beneficiarse do recoñecemento de imaxes e vídeos é atopar novas formas de utilizar o seu produto. Internet hoxe está cheo de fotos e vídeos de persoas que realizan experimentos e fan cousas pouco comúns utilizando os produtos máis comúns dun xeito completamente novo; entón, por que non facelo uso? 

Como a aprendizaxe automática axuda ao recoñecemento de imaxes e vídeos

A aprendizaxe automática é unha parte indispensable do recoñecemento de imaxe e vídeo, que se basea nun adestramento constante que só pode ser posible empregando os algoritmos adecuados e facendo que o sistema lembre os patróns. 

Aínda así, as imaxes e os vídeos que parecen ser útiles primeiro deben atoparse entre enormes volumes de información dispoñibles nas redes sociais, e é cando a aprendizaxe automática facilita a misión que é case imposible se se fai manualmente. Impulsado con tecnoloxías avanzadas de aprendizaxe automática, o recoñecemento de imaxes pode fomentar as empresas cara a un nivel de orientación completamente novo, proporcionando información única sobre os clientes e o xeito no que usan os produtos.

4. Orientación ao cliente e asistencia vía Chatbots

Cada vez hai máis xente que recoñece a mensaxería como o xeito máis conveniente de socializar, o que ofrece ás empresas novas oportunidades para atraer aos clientes. Co auxe dos chats en xeral e das aplicacións de chat como WhatsApp e Facebook Messenger, os chatbots convértense nunha ferramenta de mercadotecnia eficaz: procesan información de todo tipo e poden servir para responder a varias solicitudes: desde preguntas estándar ata tarefas que inclúen unha serie de variables.

A diferenza das ligazóns e páxinas web de navegación habituais, os chatbots proporcionan aos usuarios a posibilidade de buscar e explorar mediante unha rede social ou unha aplicación de mensaxería que prefiran. E aínda que o mercadotecnia dixital tradicional adoita implicarse a través de imaxes, texto e vídeo, os robots facilitan que as marcas se conecten directamente a cada cliente e constrúan un diálogo persoal.

Chatbots impulsados ​​coa aprendizaxe automática

A maioría dos chatbots funcionan con algoritmos de aprendizaxe automática. Non obstante, se un chatbot está orientado ás tarefas, pode usar regras e programacións neuro-lingüísticas para entregar respostas estruturadas ás solicitudes máis xerais sen que a aprendizaxe automática admita as súas capacidades básicas. 

Ao mesmo tempo, hai chatbots preditivos baseados en datos; actúan como axudantes intelixentes, aprenden sobre a marcha para proporcionar respostas e recomendacións relevantes e algúns poden incluso imitar emocións. Os chatbots baseados en datos están alimentados pola aprendizaxe automática, xa que están constantemente adestrados, evolucionando e analizando as preferencias dos usuarios. Xuntos, estes feitos fan que a interacción dos usuarios cunha empresa sexa máis personalizada: facendo preguntas, proporcionando información relevante, empatizando e bromeando, os chatbots atraen o que non está ao alcance dos anuncios tradicionais. 

Con chatbots intelixentes, as empresas poden axudar a un número ilimitado de clientes onde queira que estean. Aforrando diñeiro e tempo e mellorando a experiencia do cliente, os chatbots convértense nunha das áreas de IA máis beneficiosas nas que investir para empresas e empresas de tamaño medio.

¿Que pensas?

Este sitio usa Akismet para reducir o spam. Aprende a procesar os teus datos de comentarios.