4 manieren waarop machine learning social media-marketing verbetert

Social media marketing en machine learning

Nu er elke dag meer mensen betrokken zijn bij online sociale netwerken, zijn sociale media een onmisbaar onderdeel geworden van marketingstrategieën voor allerlei soorten bedrijven.

In 4.388 waren er wereldwijd 2019 miljard internetgebruikers, waarvan 79% actieve sociale gebruikers.

Wereldwijd staat van digitaal rapport

Bij strategisch gebruik kan socialemediamarketing bijdragen aan de inkomsten, betrokkenheid en bewustwording van een bedrijf, maar simpelweg op social media zijn betekent niet dat je gebruik moet maken van alles wat social media voor bedrijven in petto heeft. Wat er echt toe doet, is de manier waarop u sociale kanalen gebruikt, en dat is waar kansen kunnen worden onthuld door middel van machine learning.

We maken een explosie van gegevens door, maar deze gegevens zijn nutteloos tenzij ze worden geanalyseerd. Machine learning maakt het mogelijk om grenzeloze datasets te analyseren en patronen te vinden die erachter verborgen zitten. Meestal ingezet met behulp van adviseurs voor machine learningverbetert deze technologie de manier waarop gegevens in kennis worden omgezet en stelt bedrijven in staat nauwkeurige voorspellingen te doen en op feiten gebaseerde beslissingen te nemen. 

Dit zijn niet alle voordelen, dus laten we de andere zakelijke facetten die kunnen worden verbeterd met machine learning eens nader bekijken.

1. Merkmonitoring / sociaal luisteren

Zakelijk succes wordt tegenwoordig bepaald door een aantal factoren, en misschien wel een van de meest impactvolle daarvan is de online reputatie. Volgens de Local Consumer Review SurveyBekijkt 82% van de consumenten online beoordelingen voor bedrijven, waarbij elke klant gemiddeld 10 beoordelingen leest voordat hij een bedrijf vertrouwt. Dit bewijst dat goede publiciteit cruciaal is voor merken, daarom moeten leidinggevenden een manier vinden om de zakelijke reputatie effectief te beheren.

Merkmonitoring is een perfecte oplossing, namelijk het zoeken naar eventuele vermeldingen van een merk in alle beschikbare bronnen, inclusief sociale media, forums, blogs, online recensies en artikelen. Door bedrijven in staat te stellen problemen op te sporen voordat ze uitgroeien tot crises en op tijd te reageren, geeft merkmonitoring leidinggevenden ook een grondig inzicht in hun doelgroep en draagt ​​zo bij aan betere besluitvorming.

Hoe machine learning merkbewaking / sociaal luisteren helpt

Als basis voor voorspellende analyses draagt ​​machine learning bij aan het grondige begrip van besluitvormers van alle processen die in hun bedrijf plaatsvinden, zodat hun beslissingen meer datagedreven en klantgericht en dus effectiever worden.

Denk nu eens na over alle vermeldingen van uw bedrijf die online beschikbaar zijn - hoeveel zullen er zijn? Honderden? Duizenden? Het handmatig verzamelen en analyseren ervan is nauwelijks een beheersbare uitdaging, terwijl machine learning het proces versnelt en de meest gedetailleerde beoordeling van een merk oplevert.

Tenzij ontevreden klanten rechtstreeks telefonisch of per e-mail contact met u opnemen, is sentimentanalyse de snelste manier om ze te vinden en te helpen, de set algoritmen voor machine learning die de publieke opinie over uw bedrijf evalueren. Met name merkvermeldingen worden gefilterd op negatieve of positieve context, zodat uw bedrijf snel kan reageren op gevallen die van invloed kunnen zijn op uw merk. Door machine learning in te zetten, kunnen bedrijven de mening van klanten volgen, ongeacht de taal waarin ze zijn geschreven, waardoor het gebied van monitoring wordt uitgebreid.

2. Doelgroeponderzoek

Een online profiel kan een aantal dingen vertellen, zoals de leeftijd, het geslacht, de locatie, het beroep, de hobby's, het inkomen, de winkelgewoonten en meer van de eigenaar, waardoor sociale media een eindeloze bron zijn voor bedrijven om gegevens te verzamelen over hun huidige klanten en mensen. wie ze zouden willen inschakelen. Zo krijgen marketingmanagers de kans om meer te weten te komen over hun publiek, inclusief de manier waarop de producten of diensten van het bedrijf worden gebruikt. Dit vergemakkelijkt het proces van het opsporen van productfouten en onthult manieren waarop een product kan worden ontwikkeld.

Dit kan ook worden toegepast op B2B-relaties: op basis van criteria als bedrijfsgrootte, jaaromzet en aantal werknemers worden B2B-klanten gesegmenteerd in groepen, zodat de leverancier geen one-size-fits-all hoeft te vinden oplossing, maar richt u op verschillende segmenten met behulp van een aanpak die het meest geschikt is voor een bepaalde groep. 

Hoe Machine Learning doelgroeponderzoek helpt

Marketingspecialisten hebben te maken met enorme hoeveelheden gegevens - verzameld uit een aantal bronnen, kan het eindeloos lijken als het gaat om klantprofilering en doelgroepanalyse. Door machine learning in te zetten, vergemakkelijken bedrijven het proces van het analyseren van verschillende kanalen en het extraheren van waardevolle informatie daaruit. Zo kunnen uw medewerkers kant-en-klare data gebruiken om op te vertrouwen bij het segmenteren van de klanten.

Ook kunnen algoritmen voor machine learning gedragspatronen van deze of gene groep klanten onthullen, waardoor bedrijven de kans krijgen om nauwkeurigere voorspellingen te doen en deze in hun strategisch voordeel te gebruiken. 

3. Beeld- en videoherkenning 

In 2020 komt beeld- en videoherkenning als een opkomende technologie die nodig is voor alle bedrijven die een concurrentievoordeel willen hebben. Sociale media, en vooral netwerken zoals Facebook en Instagram, bieden een onbeperkt aantal foto's en video's die elke dag, zo niet elke minuut, door uw potentiële klanten worden gepost. 

Allereerst stelt beeldherkenning bedrijven in staat om de favoriete producten van gebruikers te identificeren. Met deze informatie in overweging, kunt u uw marketingcampagnes effectief richten op upselling en cross-selling als iemand uw product al gebruikt, en hen aanmoedigen om het uit te proberen tegen een aantrekkelijkere prijs als ze een product van een concurrent gebruiken. . Ook draagt ​​de technologie bij aan het begrip van uw doelgroep, aangezien foto's soms veel meer vertellen over iemands inkomen, locatie en interesses dan een slecht gevuld profiel. 

Een andere manier waarop bedrijven kunnen profiteren van beeld- en videoherkenning, is het vinden van nieuwe manieren waarop hun product kan worden gebruikt. Het internet staat tegenwoordig vol met foto's en video's van mensen die experimenten uitvoeren en ongebruikelijke dingen doen met de meest voorkomende producten op een geheel nieuwe manier - dus waarom zou u er geen gebruik van maken? 

Hoe Machine Learning beeld- en videoherkenning helpt

Machine learning is een onmisbaar onderdeel van beeld- en videoherkenning, dat is gebaseerd op constante training die misschien alleen mogelijk is door de juiste algoritmen te gebruiken en het systeem de patronen te laten onthouden. 

Toch moeten afbeeldingen en video's die nuttig lijken eerst te worden gevonden tussen enorme hoeveelheden informatie die beschikbaar is op sociale media, en dat is wanneer machine learning de missie mogelijk maakt, wat bijna onmogelijk is als het handmatig wordt gedaan. Gestimuleerd met geavanceerde machine learning-technologieën, kan beeldherkenning bedrijven stimuleren om een ​​volledig nieuw niveau van targeting te bereiken, door unieke inzichten te bieden over klanten en de manier waarop ze producten gebruiken.

4. Klantgerichtheid en ondersteuning via chatbots

Steeds meer mensen erkennen messaging als de handigste manier om te socializen, waardoor bedrijven nieuwe kansen krijgen om klanten te binden. Met de opkomst van chats in het algemeen en chat-apps zoals WhatsApp en Facebook Messenger, worden chatbots een effectieve marketingtool - ze verwerken allerlei soorten informatie en kunnen dienen om te reageren op verschillende verzoeken: van standaardvragen tot taken met een aantal variabelen.

In tegenstelling tot gebruikelijke navigatielinks en webpagina's, bieden chatbots gebruikers de mogelijkheid om te zoeken en te verkennen met behulp van een sociaal netwerk of een berichten-app die ze verkiezen. En hoewel traditionele digitale marketing doorgaans wordt gebruikt via afbeeldingen, tekst en video, maken bots het voor merken gemakkelijk om rechtstreeks met elke klant in contact te komen en een persoonlijke mensachtige dialoog op te bouwen.

Chatbots versterkt met machine learning

De meeste chatbots draaien op algoritmen voor machine learning. Als een chatbot echter een taakgerichte robot is, kan hij neuro-linguïstisch programmeren en regels gebruiken om gestructureerde antwoorden te geven op de meest algemene verzoeken zonder dat machine learning nodig is om de basisfuncties te ondersteunen. 

Tegelijkertijd zijn er voorspellende datagestuurde chatbots - die optreden als intelligente assistenten, die onderweg leren om relevante antwoorden en aanbevelingen te geven, en sommige kunnen zelfs emoties imiteren. Datagestuurde chatbots worden mogelijk gemaakt door machine learning, omdat ze voortdurend worden getraind, evolueren en de voorkeuren van gebruikers analyseren. Samen maken deze feiten de interactie van gebruikers met een bedrijf persoonlijker: vragen stellen, relevante informatie verstrekken, empathie en grappen maken, chatbots doen een beroep op wat buiten het bereik van traditionele advertenties ligt. 

Met intelligente chatbots kunnen bedrijven een onbeperkt aantal klanten helpen, waar en wanneer ze ook zijn. Door geld en tijd te besparen en de klantervaring te verbeteren, worden chatbots een van de voordeligste AI-gebieden om in te investeren voor middelgrote bedrijven en ondernemingen.

Wat denk je?

Deze site gebruikt Akismet om spam te verminderen. Ontdek hoe uw reactiegegevens worden verwerkt.