機器學習增強社交媒體營銷的4種方法

社交媒體營銷與機器學習

每天都有越來越多的人參與在線社交網絡,社交媒體已成為各種企業營銷策略中不可或缺的一部分。

4.388年全球有2019億互聯網用戶,其中79%是活躍的社交用戶。

全球數字報告狀況

如果進行戰略性使用,社交媒體營銷可以為公司的收入,參與度和知名度做出貢獻,但是僅僅出現在社交媒體上並不意味著就可以利用社交媒體為企業存儲的所有內容。 真正重要的是您使用社交渠道的方式,這就是通過機器學習發現機會的地方。

我們正在經歷數據的爆炸式增長,但是除非對其進行分析,否則這些數據是無用的。 機器學習可以分析無限的數據集並找到隱藏在它們後面的模式。 通常在以下人員的幫助下進行部署 機器學習顧問,這項技術改善了將數據轉換為知識​​的方式,並使企業能夠做出準確的預測和基於事實的決策。 

這些並不是所有的好處,因此讓我們仔細研究一下可以通過機器學習進行改進的其他業務方面。

1.品牌監控/社交傾聽

今天的業務成功取決於許多因素,其中最有影響力的因素之一可能是在線聲譽。 根據 當地消費者評論調查,有82%的消費者查看企業的在線評論,每個人在信任企業之前平均閱讀10條評論。 這證明了良好的宣傳對品牌至關重要,這就是高管們需要找到一種有效管理企業聲譽的方法的原因。

品牌監控是一個完美的解決方案,它是在所有可用資源中搜索品牌提及的任何內容,包括社交媒體,論壇,博客,在線評論和文章。 品牌監控使企業能夠在危機加劇之前及時發現問題並及時做出反應,還可以使高管對其目標受眾有透徹的了解,從而有助於做出更好的決策。

機器學習如何幫助品牌監控/社交傾聽

作為預測分析的基礎,機器學習有助於決策者全面了解其公司中正在進行的所有流程,從而使他們的決策變得更加以數據為導向,以客戶為導向,從而更加有效。

現在考慮一下網上所有提及您的業務的信息-會有幾條? 幾百個? 幾千? 手動收集和分析它們幾乎不是一個可管理的挑戰,而機器學習可以加快流程並提供品牌最詳盡的評論。

除非不滿意的客戶通過電話或電子郵件直接與您聯繫,否則找到並幫助他們的最快方法就是情感分析,這是一套機器學習算法,用於評估公眾對您的業務的看法。 特別是,品牌提及會受到負面或正面背景的過濾,因此您的企業可以對可能影響您品牌的案例做出快速反應。 部署機器學習使企業可以跟踪客戶的意見,而不管客戶使用哪種語言編寫,從而擴大了監視範圍。

2.目標受眾研究

在線個人資料可能會告訴許多事情,例如其所有者的年齡,性別,位置,職業,嗜好,收入,購物習慣等,這使社交媒體成為企業收集其當前客戶和人員數據的無窮資源。他們想與誰互動。 因此,市場營銷經理有機會了解他們的受眾,包括使用公司產品或服務的方式。 這有助於發現產品故障的過程,並揭示了產品開發的方式。

這也可以應用於B2B關係:基於公司規模,年收入和員工人數等標準,B2B客戶被分為幾類,因此供應商不需要尋找一個“一刀切”的企業解決方案,但使用最適合特定人群的方法定位不同的細分受眾群。 

機器學習如何幫助目標受眾研究

市場營銷專家需要處理大量數據,這些數據是從許多來源收集的,在進行客戶分析和受眾分析時,它似乎是無止境的。 通過部署機器學習,公司可以簡化分析各種渠道並從中提取有價值的信息的過程。 這樣,您的員工可以在分割客戶時使用現成的數據作為依據。

而且,機器學習算法可以揭示該客戶群或該客戶群的行為模式,從而為公司提供機會進行更精確的預測並將其用於其戰略優勢。 

3.圖像和視頻識別 

在2020年,圖像和視頻識別將成為所有希望擁有競爭優勢的公司必不可少的新興技術。 社交媒體,尤其是Facebook和Instagram等網絡,每天都會提供無限數量的照片和視頻,即使不是每一分鐘,這些照片和視頻也會被您的潛在客戶發布。 

首先,圖像識別使公司可以識別用戶最喜歡的產品。 考慮到這些信息,如果某人已經在使用您的產品,您將能夠有效地針對您的營銷活動進行加價銷售和交叉銷售;如果他們正在使用競爭對手的產品,則鼓勵他們以更具吸引力的價格進行嘗試。 。 此外,這項技術有助於您了解目標受眾,因為圖片有時可能比不完整的個人資料更能說明一個人的收入,位置和興趣。 

企業可以從圖像和視頻識別中受益的另一種方法是找到可以使用其產品的新方法。 當今的互聯網上充斥著人們的照片和視頻,這些人以嶄新的方式使用最常見的產品進行實驗並做不尋常的事情,那麼為什麼不利用它呢? 

機器學習如何幫助圖像和視頻識別

機器學習是圖像和視頻識別必不可少的部分,它基於不斷的訓練,而這種訓練只有通過採用正確的算法並使系統記住模式才能實現。 

儘管如此,首先需要在社交媒體上可用的大量信息中找到看似有用的圖像和視頻,而那時機器學習促進了任務,而如果手動完成任務幾乎是不可能的。 借助先進的機器學習技術,圖像識別可以使企業朝著全新的目標水平發展,提供有關客戶及其使用產品方式的獨特見解。

4.通過聊天機器人進行客戶定位和支持

如今,越來越多的人認識到消息傳遞是最便捷的社交方式,這為公司提供了吸引客戶的新機會。 隨著一般聊天的興起以及諸如WhatsApp和Facebook Messenger之類的聊天應用的出現,聊天機器人正成為一種有效的營銷工具,它們可以處理各種信息,並可以響應各種請求:從標準問題到涉及多個變量的任務。

與通常的導航鏈接和網頁不同,聊天機器人為用戶提供了使用他們喜歡的社交網絡或消息傳遞應用程序進行搜索和瀏覽的能力。 傳統的數字營銷通常通過圖像,文字和視頻進行互動,而機器人可以使品牌輕鬆地直接與每個客戶建立聯繫,並建立類似於人的個人對話。

機器學習助力聊天機器人

大多數聊天機器人都運行在機器學習算法上。 但是,如果聊天機器人是面向任務的聊天機器人,則可以使用神經語言編程和規則對最一般的請求提供結構化的響應,而無需機器學習來支持其基本功能。 

同時,有預測性的數據驅動聊天機器人-充當智能助手,他們可以在旅途中學習以提供相關的答案和建議,有些甚至可以模仿情緒。 數據驅動的聊天機器人由機器學習提供動力,因為它們經過不斷培訓,不斷發展和分析用戶的偏好。 這些事實加在一起,使用戶與企業的互動更加個性化:詢問問題,提供相關信息,同理心和開玩笑,聊天機器人吸引了傳統廣告所無法企及的東西。 

借助智能聊天機器人,企業可以隨時隨地為無限數量的客戶提供幫助。 節省金錢和時間並改善客戶體驗,聊天機器人已成為為中型企業和企業投資的最有利的AI領域之一。

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