Makine Öğreniminin Sosyal Medya Pazarlamasını Geliştirmenin 4 Yolu

Sosyal Medya Pazarlaması ve Makine Öğrenimi

Her gün daha fazla insanın çevrimiçi sosyal ağlara dahil olmasıyla, sosyal medya, her türden işletme için pazarlama stratejilerinin vazgeçilmez bir parçası haline geldi.

4.388'da dünya çapında 2019 milyar internet kullanıcısı vardı ve bunların% 79'u aktif sosyal kullanıcıydı.

Küresel Dijital Durum Raporu

Stratejik olarak kullanıldığında, sosyal medya pazarlaması bir şirketin gelirine, katılımına ve farkındalığına katkıda bulunabilir, ancak yalnızca sosyal medyada olmak, işletmeler için sosyal medyada bulunan her şeyi kullanmak anlamına gelmez. Asıl önemli olan, sosyal kanalları kullanma şeklinizdir ve bu, makine öğrenimi yoluyla fırsatların ortaya çıkabileceği yerdir.

Veri patlamasından geçiyoruz, ancak bu veriler analiz edilmedikçe işe yaramaz. Makine öğrenimi, sınırsız veri kümelerini analiz etmeyi ve bunların arkasında gizli kalıpları bulmayı mümkün kılar. Tipik olarak yardımıyla dağıtılır makine öğrenimi danışmanlarıBu teknoloji, verilerin bilgiye dönüştürülme şeklini iyileştirir ve işletmelerin doğru tahminler ve gerçeklere dayalı kararlar almasını sağlar. 

Bunların hepsi faydalar değil, bu yüzden makine öğrenimi ile geliştirilebilecek diğer iş yönlerine daha yakından bakalım.

1. Marka İzleme / Sosyal Dinleme

Günümüzde iş başarısı bir dizi faktör tarafından belirlenir ve belki de bunlardan en etkili olanlarından biri çevrimiçi itibartır. Göre Yerel Tüketici İnceleme AnketiTüketicilerin% 82'si işletmeler için çevrimiçi incelemelere göz atarken, her biri bir işletmeye güvenmeden önce ortalama 10 inceleme okuyor. Bu, iyi tanıtımın markalar için çok önemli olduğunu kanıtlıyor, bu nedenle yöneticilerin işletme itibarını etkili bir şekilde yönetmenin bir yolunu bulması gerekiyor.

Marka izleme, sosyal medya, forumlar, bloglar, çevrimiçi incelemeler ve makaleler de dahil olmak üzere mevcut tüm kaynaklarda bir markanın herhangi bir sözünün aranması olan mükemmel bir çözümdür. İşletmelerin sorunları krize dönüşmeden önce tespit etmelerine ve zamanında tepki vermelerine olanak tanıyan marka izleme aynı zamanda yöneticilere hedef kitlelerini tam olarak anlamalarını sağlar ve böylece daha iyi karar almalarına katkıda bulunur.

Makine Öğrenimi Marka İzleme / Sosyal Dinlemeye Nasıl Yardımcı Olur?

Tahmine dayalı analitiğin temeli olan makine öğrenimi, karar vericilerin şirketlerinde devam eden tüm süreçleri tam olarak anlamalarına katkıda bulunur, böylece kararları daha veriye dayalı ve müşteri odaklı ve dolayısıyla daha etkili hale gelir.

Şimdi, işletmenizin çevrimiçi olarak mevcut tüm bahsettiğini düşünün - bunlardan kaç tane olacak? Yüzlerce? Binlerce? Bunları manuel olarak toplamak ve analiz etmek neredeyse yönetilebilir bir zorluk değildir; makine öğrenimi süreci hızlandırır ve bir markanın en ayrıntılı incelemesini sağlar.

Mutsuz müşteriler sizinle doğrudan telefon veya e-posta yoluyla iletişim kurmadıkça, onları bulmanın ve onlara yardımcı olmanın en hızlı yolu, işletmeniz hakkındaki kamuoyunu değerlendiren makine öğrenimi algoritmaları kümesi olan duyarlılık analizidir. Özellikle markadan bahsetme, olumsuz veya olumlu bağlamlara göre filtrelenir, böylece işletmeniz markanızı etkileyebilecek durumlara hızla tepki verebilir. Makine öğrenimini kullanmak, işletmelerin yazıldıkları dilden bağımsız olarak müşterilerin fikirlerini izlemelerine olanak tanır ve bu da izleme alanını genişletir.

2. Hedef Kitle Araştırması

Çevrimiçi bir profil, sahibinin yaşı, cinsiyeti, konumu, mesleği, hobileri, geliri, alışveriş alışkanlıkları ve daha fazlası gibi birçok şeyi anlatabilir, bu da sosyal medyayı işletmelerin mevcut müşterileri ve insanları hakkında veri toplamaları için sonsuz bir kaynak haline getirir. kime katılmak istedikleri. Böylece pazarlama yöneticileri, şirketin ürün veya hizmetlerinin kullanım şekli dahil olmak üzere hedef kitleleri hakkında bilgi edinme fırsatı elde eder. Bu, ürün hatalarını bulma sürecini kolaylaştırır ve bir ürünün geliştirilebileceği yolları ortaya çıkarır.

Bu aynı zamanda B2B ilişkilerine de uygulanabilir: şirket büyüklüğü, yıllık gelirler ve çalışan sayısı gibi kriterlere dayalı olarak, B2B müşterileri gruplara ayrılır, böylece satıcının herkese uyan tek bir beden bulmasına gerek kalmaz. çözüm ancak belirli bir grup için en uygun yaklaşımı kullanarak farklı segmentleri hedefleyin. 

Makine Öğrenimi Hedef Kitle Araştırmasına Nasıl Yardımcı Olur?

Pazarlama uzmanlarının ilgilenmesi gereken muazzam miktarda veri vardır - bir dizi kaynaktan toplanır, müşteri profili oluşturma ve hedef kitle analizi söz konusu olduğunda sonsuz gibi görünebilir. Şirketler, makine öğrenimini kullanarak çeşitli kanalları analiz etme ve bunlardan değerli bilgileri çıkarma sürecini kolaylaştırır. Bu şekilde, çalışanlarınız müşterileri segmentlere ayırırken güvenmek için hazır verileri kullanabilir.

Ayrıca, makine öğrenimi algoritmaları şu veya bu müşteri grubunun davranış kalıplarını ortaya çıkararak şirketlere daha kesin tahminler yapma ve bunları stratejik avantajları için kullanma fırsatı verir. 

3. Görüntü ve Video Tanıma 

2020 yılında, görüntü ve video tanıma, rekabet üstünlüğü elde etmek isteyen tüm şirketler için gerekli olan yeni bir teknoloji olarak geliyor. Sosyal medya ve özellikle Facebook ve Instagram gibi ağlar, potansiyel müşterileriniz tarafından her dakika olmasa da her gün sınırsız sayıda fotoğraf ve video gönderilmesini sağlar. 

Her şeyden önce, görüntü tanıma, şirketlerin kullanıcıların favori ürünlerini tanımlamasına olanak tanır. Bu bilgiler dikkate alındığında, bir kişi ürününüzü zaten kullanıyorsa, pazarlama kampanyalarınızı daha yüksek satış ve çapraz satış için etkili bir şekilde hedefleyebilecek ve bir rakibin ürününü kullanıyorsa daha cazip bir fiyata denemeleri için onları teşvik edebileceksiniz. . Ayrıca, resimler bazen kişinin geliri, konumu ve ilgi alanları hakkında yetersiz doldurulmuş bir profilden çok daha fazlasını anlatabildiğinden, teknoloji hedef kitlenizin anlaşılmasına katkıda bulunur. 

İşletmelerin görüntü ve video tanımadan yararlanabilmesinin bir başka yolu, ürünlerinin kullanılabileceği yeni yollar bulmaktır. Bugün internet, deneyler yapan ve en yaygın ürünleri tamamen yeni bir şekilde kullanarak alışılmadık şeyler yapan insanların fotoğrafları ve videolarıyla doludur - öyleyse neden bundan yararlanmayasınız? 

Makine Öğrenimi Görüntü ve Video Tanıma Nasıl Yardımcı Olur?

Makine öğrenimi, yalnızca doğru algoritmaları kullanmak ve sistemin kalıpları hatırlamasını sağlamakla mümkün olabilecek sürekli eğitime dayanan görüntü ve video tanımanın vazgeçilmez bir parçasıdır. 

Yine de, yararlı görünen resim ve videoların ilk önce sosyal medyada bulunan muazzam hacimli bilgiler arasında bulunması gerekiyor ve bu, makine öğreniminin, manuel olarak yapılması durumunda neredeyse imkansız olan görevi kolaylaştırdığı zamandır. Gelişmiş makine öğrenimi teknolojileriyle güçlendirilen görüntü tanıma, işletmeleri tamamen yeni bir hedefleme düzeyine doğru teşvik ederek müşteriler ve ürünleri kullanma biçimleri hakkında benzersiz bilgiler sağlayabilir.

4. Chatbotlar Üzerinden Müşteri Hedefleme ve Destek

Günümüzde giderek daha fazla insan, mesajlaşmanın sosyalleşmenin en uygun yolu olduğunu kabul ediyor ve bu da şirketlere müşterilerle etkileşim kurmak için yeni fırsatlar sunuyor. Genel olarak sohbetlerin ve WhatsApp ve Facebook Messenger gibi sohbet uygulamalarının yükselişiyle birlikte, sohbet robotları etkili bir pazarlama aracı haline geliyor - her türden bilgiyi işliyorlar ve standart sorulardan bir dizi değişkeni içeren görevlere kadar çeşitli taleplere yanıt vermeye hizmet edebiliyorlar.

Normal gezinme bağlantılarından ve web sayfalarından farklı olarak, sohbet robotları, kullanıcılara tercih ettikleri bir sosyal ağ veya mesajlaşma uygulamasını kullanarak arama ve keşfetme yeteneği sağlar. Geleneksel dijital pazarlama tipik olarak resimler, metinler ve videolar aracılığıyla etkileşim halindeyken, botlar markaların her bir müşteriye doğrudan bağlanmasını ve insan benzeri kişisel bir diyalog oluşturmasını kolaylaştırır.

Makine Öğrenimi ile Güçlendirilen Sohbet Robotları

Sohbet robotlarının çoğu, makine öğrenimi algoritmaları üzerinde çalışır. Bir chatbot görev odaklıysa, temel yeteneklerini desteklemek için makine öğrenimi gerektirmeden en genel isteklere yapılandırılmış yanıtlar vermek için nöro-dilbilimsel programlama ve kuralları kullanabilir. 

Aynı zamanda, tahmine dayalı veriye dayalı sohbet robotları da var - akıllı asistanlar olarak hareket ediyorlar, ilgili cevaplar ve öneriler sağlamak için hareket halindeyken öğreniyorlar ve hatta bazıları duyguları taklit edebiliyor. Veriye dayalı sohbet robotları, sürekli eğitildikleri, kullanıcıların tercihlerini geliştirdikleri ve analiz ettikleri için makine öğrenimi ile desteklenir. Tüm bu gerçekler, kullanıcıların bir işletmeyle olan etkileşimlerini daha kişisel hale getirir: sorular sormak, alakalı bilgiler sağlamak, empati kurmak ve şakalaşmak, sohbet robotları geleneksel reklamlar için ulaşılamayan şeylere hitap eder. 

Akıllı sohbet robotları ile işletmeler, nerede ve ne zaman olurlarsa olsunlar sınırsız sayıda müşteriye yardımcı olabilir. Para ve zamandan tasarruf sağlayan ve müşteri deneyimini iyileştiren sohbet robotları, orta ölçekli işletmeler ve kuruluşlar için yatırım yapmak için en faydalı yapay zeka alanlarından biri haline geliyor.

Ne düşünüyorsunuz?

Bu site spam'i azaltmak için Akismet'i kullanıyor. Yorum verilerinizin nasıl işlendiğini öğrenin.