4 modi in cui il machine learning sta migliorando il social media marketing

Social Media Marketing e Machine Learning

Con sempre più persone coinvolte nel social networking online ogni giorno, i social media sono diventati una parte indispensabile delle strategie di marketing per aziende di ogni tipo.

Nel 4.388 c'erano 2019 miliardi di utenti Internet in tutto il mondo e il 79% di loro erano utenti social attivi.

Rapporto sullo stato globale del digitale

Se utilizzato strategicamente, il social media marketing può contribuire alle entrate, al coinvolgimento e alla consapevolezza di un'azienda, ma essere semplicemente sui social media non significa fare uso di tutto ciò che i social media hanno in serbo per le aziende. Ciò che conta davvero è il modo in cui utilizzi i canali social, ed è qui che le opportunità possono essere rivelate attraverso l'apprendimento automatico.

Stiamo attraversando un'esplosione di dati, ma questi dati sono inutili se non vengono analizzati. L'apprendimento automatico consente di analizzare set di dati illimitati e trovare modelli nascosti dietro di essi. Tipicamente distribuito con l'aiuto di consulenti in machine learning, questa tecnologia migliora il modo in cui i dati vengono trasformati in conoscenza e consente alle aziende di fare previsioni accurate e decisioni basate sui fatti. 

Questi non sono tutti i vantaggi, quindi diamo uno sguardo più da vicino agli altri aspetti aziendali che possono essere migliorati con l'apprendimento automatico.

1. Monitoraggio del marchio / ascolto sociale

Il successo aziendale oggi è determinato da una serie di fattori e forse uno dei più influenti è la reputazione online. Secondo il sondaggio sulla revisione dei consumatori locali, L'82% dei consumatori controlla le recensioni online per le aziende e ciascuna legge in media 10 recensioni prima di fidarsi di un'azienda. Ciò dimostra che una buona pubblicità è fondamentale per i marchi, ecco perché i dirigenti devono trovare un modo per gestire in modo efficace la reputazione aziendale.

Il monitoraggio del marchio è una soluzione perfetta, ovvero la ricerca di qualsiasi menzione di un marchio in tutte le fonti disponibili, inclusi social media, forum, blog, recensioni online e articoli. Consentendo alle aziende di individuare i problemi prima che si trasformino in crisi e reagiscano in tempo, il monitoraggio del marchio offre anche ai dirigenti una conoscenza approfondita del loro pubblico di destinazione e contribuisce quindi a un migliore processo decisionale.

In che modo l'apprendimento automatico aiuta il monitoraggio del marchio / l'ascolto sociale

Come base per l'analisi predittiva, l'apprendimento automatico contribuisce alla comprensione approfondita dei responsabili delle decisioni di tutti i processi in corso nelle loro aziende, in modo che le loro decisioni diventino più guidate dai dati e orientate al cliente, e quindi più efficaci.

Ora pensa a tutte le menzioni della tua attività disponibili online: quante saranno? Centinaia? Migliaia? Raccoglierli e analizzarli manualmente non è certo una sfida gestibile, mentre l'apprendimento automatico accelera il processo e fornisce la revisione più dettagliata di un marchio.

A meno che i clienti insoddisfatti non ti contattino direttamente per telefono o e-mail, il modo più veloce per trovarli e assisterli è l'analisi del sentiment, l'insieme di algoritmi di apprendimento automatico che valuta l'opinione pubblica sulla tua attività. In particolare, le menzioni del marchio vengono filtrate in base al contesto negativo o positivo in modo che la tua azienda possa reagire rapidamente ai casi che possono influenzare il tuo marchio. L'implementazione del machine learning consente alle aziende di tenere traccia delle opinioni dei clienti indipendentemente dalla lingua in cui sono scritte, il che amplia l'area di monitoraggio.

2. Ricerca sul pubblico di destinazione

Un profilo online può raccontare una serie di cose, come l'età, il sesso, l'ubicazione, l'occupazione, gli hobby, il reddito, le abitudini di acquisto e altro del proprietario, il che rende i social media una fonte inesauribile per le aziende per raccogliere dati sui loro attuali clienti e persone con chi vorrebbero coinvolgere. Pertanto, i responsabili del marketing hanno l'opportunità di conoscere il proprio pubblico, incluso il modo in cui vengono utilizzati i prodotti oi servizi dell'azienda. Ciò facilita il processo di individuazione dei difetti del prodotto e rivela i modi in cui un prodotto può essere evoluto.

Questo può essere applicato anche alle relazioni B2B: in base a criteri come le dimensioni dell'azienda, i ricavi annuali e il numero di dipendenti, i clienti B2B sono segmentati in gruppi, in modo che il fornitore non debba trovare una soluzione valida per tutti soluzione ma mirare a segmenti diversi utilizzando un approccio più adatto per un particolare gruppo. 

In che modo l'apprendimento automatico aiuta la ricerca sul pubblico di destinazione

Gli specialisti di marketing hanno enormi quantità di dati da gestire: raccolti da una serie di fonti, possono sembrare infiniti quando si tratta di profilazione dei clienti e analisi del pubblico. Distribuendo l'apprendimento automatico, le aziende facilitano il processo di analisi di vari canali e di estrazione di informazioni preziose da essi. In questo modo, i tuoi dipendenti possono utilizzare dati già pronti su cui fare affidamento durante la segmentazione dei clienti.

Inoltre, gli algoritmi di apprendimento automatico possono rivelare modelli comportamentali di questo o quel gruppo di clienti, offrendo alle aziende l'opportunità di fare previsioni più precise e di utilizzarle a proprio vantaggio strategico. 

3. Riconoscimento di immagini e video 

Nel 2020, il riconoscimento di immagini e video si presenta come una tecnologia emergente necessaria per tutte le aziende che vogliono avere un vantaggio competitivo. I social media, e in particolare le reti come Facebook e Instagram, forniscono un numero illimitato di foto e video pubblicati dai tuoi potenziali clienti ogni giorno, se non ogni minuto. 

Prima di tutto, il riconoscimento delle immagini consente alle aziende di identificare i prodotti preferiti dagli utenti. Con queste informazioni considerate, sarai in grado di indirizzare efficacemente le tue campagne di marketing per l'upsell e il cross-sell se una persona sta già utilizzando il tuo prodotto e incoraggiarla a provarlo a un prezzo più interessante se sta utilizzando il prodotto di un concorrente . Inoltre, la tecnologia contribuisce alla comprensione del pubblico di destinazione, poiché le immagini a volte possono dire molto di più sul proprio reddito, posizione e interessi rispetto a un profilo mal riempito. 

Un altro modo in cui le aziende possono trarre vantaggio dal riconoscimento di immagini e video è trovare nuovi modi in cui il loro prodotto può essere utilizzato. Internet oggi è pieno di foto e video di persone che conducono esperimenti e fanno cose insolite utilizzando i prodotti più comuni in un modo completamente nuovo, quindi perché non utilizzarlo? 

In che modo l'apprendimento automatico aiuta il riconoscimento di immagini e video

L'apprendimento automatico è una parte indispensabile del riconoscimento di immagini e video, che si basa su una formazione costante che può essere possibile solo impiegando gli algoritmi giusti e facendo in modo che il sistema ricordi i modelli. 

Tuttavia, le immagini ei video che sembrano essere utili devono prima essere trovati tra enormi volumi di informazioni disponibili sui social media, ed è allora che l'apprendimento automatico facilita la missione che è quasi impossibile se fatta manualmente. Potenziato con tecnologie avanzate di apprendimento automatico, il riconoscimento delle immagini può incoraggiare le aziende verso un livello di targeting completamente nuovo, fornendo approfondimenti unici sui clienti e sul modo in cui utilizzano i prodotti.

4. Targeting del cliente e supporto tramite chatbot

Sempre più persone oggi riconoscono la messaggistica come il modo più conveniente per socializzare, che offre alle aziende nuove opportunità per coinvolgere i clienti. Con l'aumento delle chat in generale e delle app di chat come WhatsApp e Facebook Messenger, i chatbot stanno diventando uno strumento di marketing efficace: elaborano informazioni di ogni tipo e possono servire a rispondere a varie richieste: dalle domande standard alle attività che coinvolgono una serie di variabili.

A differenza dei normali collegamenti di navigazione e delle pagine Web, i chatbot offrono agli utenti la possibilità di cercare ed esplorare utilizzando un social network o un'app di messaggistica che preferiscono. E mentre il marketing digitale tradizionale si impegna in genere attraverso immagini, testo e video, i bot rendono facile per i marchi connettersi direttamente a ciascun cliente e costruire un dialogo personale simile a quello umano.

Chatbot potenziati con il machine learning

La maggior parte dei chatbot viene eseguita su algoritmi di apprendimento automatico. Se un chatbot è orientato alle attività, tuttavia, può utilizzare la programmazione e le regole neuro-linguistiche per fornire risposte strutturate alle richieste più generali senza richiedere l'apprendimento automatico per supportare le sue capacità di base. 

Allo stesso tempo, ci sono chatbot predittivi basati sui dati: agiscono come assistenti intelligenti, imparano in movimento per fornire risposte e consigli pertinenti e alcuni possono persino imitare le emozioni. I chatbot basati sui dati sono alimentati dall'apprendimento automatico, poiché sono costantemente addestrati, in evoluzione e analizzando le preferenze degli utenti. Insieme, questi fatti rendono l'interazione degli utenti con un'azienda più personalizzata: porre domande, fornire informazioni pertinenti, empatizzare e scherzare, i chatbot fanno appello a ciò che è fuori portata per gli annunci tradizionali. 

Con i chatbot intelligenti, le aziende possono assistere un numero illimitato di clienti ovunque e in qualsiasi momento. Risparmiando tempo e denaro e migliorando l'esperienza del cliente, i chatbot stanno diventando una delle aree di intelligenza artificiale più vantaggiose in cui investire per le medie imprese e le imprese.

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