მანქანაში სწავლის 4 გზა არის სოციალური მედიის მარკეტინგის გაძლიერება

სოციალური მედიის მარკეტინგი და მანქანური სწავლება

ყოველდღიურად უფრო მეტი ადამიანი მონაწილეობს ონლაინ სოციალურ ქსელში, სოციალური მედია გახდა ყველანაირი ბიზნესის მარკეტინგული სტრატეგიის შეუცვლელი ნაწილი.

4.388 წელს მსოფლიოში იყო 2019 მილიარდი ინტერნეტის მომხმარებელი და მათი 79% იყო აქტიური სოციალური მომხმარებელი.

ციფრული ანგარიშის გლობალური მდგომარეობა

როდესაც სტრატეგიულად გამოიყენება, სოციალური მედიის მარკეტინგს შეუძლია ხელი შეუწყოს კომპანიის შემოსავალს, ჩართულობასა და ინფორმირებულობას, მაგრამ უბრალოდ სოციალურ მედიაში ყოფნა არ ნიშნავს ყველაფრის გამოყენებას, რაც სოციალურ მედიას აქვს მაღაზიებისთვის. სინამდვილეში მნიშვნელოვანია სოციალური არხების გამოყენების წესი და სწორედ აქ შეიძლება გამოვლინდეს შესაძლებლობები მანქანური სწავლის საშუალებით.

ჩვენ ვაწარმოებთ მონაცემთა აფეთქებას, მაგრამ ეს მონაცემები აზრი არ აქვს, თუ არ გაანალიზდება. მანქანური სწავლება საშუალებას გვაძლევს მონაცემთა უსაზღვრო ნაკრებების ანალიზი და მათ უკან დაფარული შაბლონების პოვნა. როგორც წესი, განლაგებულია დახმარებით მანქანათმშენებლობის კონსულტანტები, ეს ტექნოლოგია აუმჯობესებს მონაცემთა ცოდნაში ტრანსფორმაციის გზას და საშუალებას აძლევს ბიზნესს, მიიღოს ზუსტი პროგნოზები და ფაქტებზე დაფუძნებული გადაწყვეტილებები. 

ეს არ არის ყველა სარგებელი, მოდით, უფრო დეტალურად გავეცნოთ სხვა ბიზნეს ასპექტებს, რომელთა გაუმჯობესებაც შესაძლებელია მანქანური სწავლების შედეგად.

1. ბრენდის მონიტორინგი / სოციალური მოსმენა

დღეს ბიზნესის წარმატება განისაზღვრება მრავალი ფაქტორით და მათ შორის, ალბათ, ერთ-ერთი ყველაზე გავლენიანია ონლაინ რეპუტაცია. Მიხედვით ადგილობრივი მომხმარებლების მიმოხილვის კვლევამომხმარებელთა 82% შეამოწმებს ონლაინ მიმოხილვას ბიზნესისთვის, თითოეული კითხულობს საშუალოდ 10 მიმოხილვას, სანამ ბიზნესს ენდობა. ეს ადასტურებს, რომ ბრენდებისთვის კარგი პუბლიკაცია გადამწყვეტია, ამიტომ აღმასრულებლებმა უნდა მოძებნონ ბიზნესის რეპუტაციის ეფექტურად მართვის გზა.

ბრენდის მონიტორინგი შესანიშნავი გამოსავალია, რაც მოიცავს ბრენდის ნებისმიერი მოხსენიების ძიებას ყველა არსებულ წყაროში, მათ შორის სოციალურ მედიაში, ფორუმებში, ბლოგებში, ონლაინ მიმოხილვებსა და სტატიებში. ბრენდების მონიტორინგი საშუალებას აძლევს ბიზნესს, შეამჩნევს პრობლემებს, სანამ კრიზისში გადაიზრდება და დროულად მოახდენს რეაგირებას, ასევე საშუალებას აძლევს აღმასრულებლებს გააზრდნენ მათი სამიზნე აუდიტორია და, შესაბამისად, ხელს უწყობენ გადაწყვეტილების უკეთ მიღებას.

როგორ ეხმარება მანქანური სწავლება ბრენდის მონიტორინგს / სოციალურ მოსმენას

როგორც პროგნოზირების ანალიზის საფუძველი, მანქანური სწავლება ხელს უწყობს გადაწყვეტილების მიმღებთა სრულყოფილად გაცნობიერებას მათ კომპანიაში მიმდინარე პროცესების შესახებ, რათა მათი გადაწყვეტილებები გახდეს მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული და მომხმარებელზე ორიენტირებული და, ამრიგად, უფრო ეფექტური.

ახლა დაფიქრდით თქვენი ბიზნესის ყველა ხსენებაზე, რომელიც ინტერნეტით არის ხელმისაწვდომი - რამდენი მათგანი იქნება? ასობით? ათასობით? მათი ხელით შეგროვება და ანალიზი ძნელად მართვადი გამოწვევაა, ხოლო მანქანური სწავლება აჩქარებს პროცესს და უზრუნველყოფს ბრენდის ყველაზე დეტალურ მიმოხილვას.

თუ უკმაყოფილო მომხმარებლები არ დაგიკავშირდებიან უშუალოდ ტელეფონით ან ელექტრონული ფოსტით, მათ პოვნისა და დახმარების უსწრაფესი გზა არის სენტიმენტების ანალიზი - მანქანური სწავლების ალგორითმები, რომლებიც აფასებს საზოგადოების აზრს თქვენი ბიზნესის შესახებ. კერძოდ, ბრენდის ხსენება იფილტრება უარყოფითი ან პოზიტიური კონტექსტის მიხედვით, რათა თქვენსმა ბიზნესმა სწრაფად მოახდინოს რეაგირება იმ შემთხვევებზე, რომლებმაც შეიძლება გავლენა მოახდინოს თქვენს ბრენდზე. მანქანით სწავლის საშუალებით ბიზნესს საშუალებას აძლევს თვალყური ადევნოს მომხმარებელს მოსაზრებებს, განურჩევლად იმისა, თუ რომელ ენაზეა დაწერილი ეს, რაც აფართოებს მონიტორინგის არეალს.

2. მიზნობრივი აუდიტორიის კვლევა

ონლაინ პროფილმა შეიძლება უამრავ რამე თქვას, როგორიცაა მისი მფლობელის ასაკი, სქესი, ადგილმდებარეობა, პროფესია, ჰობი, შემოსავალი, შოპინგის ჩვევები და ა.შ. ვისთან ურთიერთობაც სურს. ამრიგად, მარკეტინგის მენეჯერებს ეძლევათ საშუალება გაეცნონ თავიანთ აუდიტორიას, მათ შორის კომპანიის პროდუქტის ან მომსახურების გამოყენების წესს. ეს ხელს უწყობს პროდუქტის შეცდომების აღმოჩენის პროცესს და ავლენს პროდუქტის განვითარების გზებს.

ეს ასევე შეიძლება გამოყენებულ იქნას B2B ურთიერთობებზე: ისეთი კრიტერიუმების გათვალისწინებით, როგორიცაა კომპანიის ზომა, წლიური შემოსავლები და თანამშრომელთა რაოდენობა, B2B მომხმარებლები სეგმენტირებულნი არიან ჯგუფებად, ისე, რომ გამყიდველს არ სჭირდება ერთნაირი მოთხოვნების მოძებნა. გამოსავალი, მაგრამ მიზნად ისახავს სხვადასხვა სეგმენტებს კონკრეტული ჯგუფისთვის შესაფერისი მიდგომის გამოყენებით. 

როგორ ეხმარება მანქანური სწავლება სამიზნე აუდიტორიის კვლევას

მარკეტინგის სპეციალისტებს უზარმაზარი მონაცემები აქვთ მოსაგვარებლად - აგროვებენ მრავალი წყაროდან, რაც შეიძლება უსასრულო აღმოჩნდეს, როდესაც საქმე ეხება მომხმარებლის პროფილს და აუდიტორიის ანალიზს. მანქანური სწავლების გამოყენებით, კომპანიები ამარტივებენ სხვადასხვა არხების ანალიზისა და მათგან ღირებული ინფორმაციის მოპოვების პროცესს. ამ გზით თქვენს თანამშრომლებს შეუძლიათ გამოიყენონ მზა მონაცემები, რომელზეც ენდებიან მომხმარებლების სეგმენტირებისას.

ასევე, მანქანური სწავლების ალგორითმებს შეუძლიათ გამოავლინონ მომხმარებელთა ამა თუ იმ ჯგუფის ქცევითი შაბლონები, რაც კომპანიებს საშუალებას აძლევს გააკეთონ უფრო ზუსტი პროგნოზები და გამოიყენონ ისინი თავიანთი სტრატეგიული უპირატესობისთვის. 

3. გამოსახულების და ვიდეოს ამოცნობა 

2020 წელს გამოსახულების და ვიდეოს ამოცნობა წარმოიქმნება, როგორც განვითარებადი ტექნოლოგია, რომელიც აუცილებელია ყველა კომპანიისთვის, ვისაც სურს კონკურენტული უპირატესობა ჰქონდეს. სოციალური მედია და განსაკუთრებით ისეთი ქსელები, როგორიცაა Facebook და Instagram, გთავაზობთ შეუზღუდავი რაოდენობის ფოტოს და ვიდეოს, რომელსაც თქვენი პოტენციური მომხმარებლები ავრცელებენ ყოველდღე, თუ არა ყოველ წუთს. 

უპირველეს ყოვლისა, სურათის ამოცნობა საშუალებას აძლევს კომპანიებს დაადგინონ მომხმარებლების საყვარელი პროდუქტები. ამ ინფორმაციის გათვალისწინებით, თქვენ შეძლებთ ეფექტურად დაუმიზნოთ თქვენი მარკეტინგული კამპანიები გაყიდვების გასაყიდად, თუ ადამიანი უკვე იყენებს თქვენს პროდუქტს და წაახალისეთ, რომ ისინი უფრო მიმზიდველ ფასად იცადონ, თუ ისინი იყენებენ კონკურენტის პროდუქტს. . ასევე, ეს ტექნოლოგია ხელს უწყობს თქვენი სამიზნე აუდიტორიის გაგებას, რადგან სურათებით ზოგჯერ შეიძლება ბევრად უფრო მეტი იყოს ნათქვამი თქვენი შემოსავლის, ადგილმდებარეობისა და ინტერესების შესახებ, ვიდრე ცუდად შევსებული პროფილი. 

კიდევ ერთი გზა, რომლითაც ბიზნესს შეუძლია ისარგებლოს სურათისა და ვიდეოს ამოცნობით, არის მათი პროდუქტის გამოყენების ახალი გზების მოძებნა. დღეს ინტერნეტი სავსეა იმ ადამიანების ფოტოებით და ვიდეოებით, რომლებიც ექსპერიმენტებს ატარებენ და უჩვეულო საქმეს აკეთებენ ყველაზე გავრცელებული პროდუქტების გამოყენებით, სრულიად ახლებურად - რატომ არ იყენებენ მას? 

როგორ ეხმარება მანქანური სწავლება სურათისა და ვიდეოს ამოცნობას

მანქანური სწავლება არის სურათისა და ვიდეოს ამოცნობის შეუცვლელი ნაწილი, რომელიც ემყარება მუდმივ ტრენინგს, რაც შესაძლებელია მხოლოდ სწორი ალგორითმების გამოყენებით და სისტემის ნიმუშების დამახსოვრებით. 

მიუხედავად ამისა, პირველ რიგში, სასარგებლო და გამოსადეგი სურათები უნდა მოიძებნოს სოციალურ მედიაში არსებული უზარმაზარი ინფორმაციისა და ეს მაშინ, როდესაც მანქანური სწავლება ხელს უწყობს მისიას, რაც თითქმის შეუძლებელია ხელით შესრულების შემთხვევაში. დაწინაურებული მანქანური სწავლების ტექნოლოგიებით, სურათის ამოცნობამ შეიძლება ხელი შეუწყოს ბიზნესს მიზანმიმართვის სრულიად ახალი დონისკენ, რაც უზრუნველყოფს უნიკალურ შეხედულებებს მომხმარებლებისა და პროდუქტების გამოყენების შესახებ.

4. მომხმარებელთა დამიზნება და მხარდაჭერა Chatbots– ით

დღეს უფრო და უფრო მეტი ადამიანი ცნობს შეტყობინებებს, როგორც სოციალიზაციის ყველაზე მოსახერხებელ გზას, რაც კომპანიებს მომხმარებლების ჩართვის ახალ შესაძლებლობებს აძლევს. ზოგადად ჩეთები და ჩეთის პროგრამები, როგორიცაა WhatsApp და Facebook Messenger, ჩეთბოტი ხდება ეფექტური მარკეტინგის ინსტრუმენტი - ისინი ამუშავებენ ყველა სახის ინფორმაციას და ემსახურებიან სხვადასხვა მოთხოვნების რეაგირებას: სტანდარტული კითხვებიდან დავალებების ჩათვლით, რიგ ცვლადებში.

ნავიგაციის ჩვეულებრივი ბმულების და ვებ – გვერდებისგან განსხვავებით, ჩოთბოტები მომხმარებლებს შესაძლებლობას აძლევენ მოძებნონ და შეისწავლონ სასურველი ქსელის ან შეტყობინებების აპის გამოყენებით. მიუხედავად იმისა, რომ ტრადიციული ციფრული მარკეტინგი, როგორც წესი, ჩართულია სურათების, ტექსტისა და ვიდეოს საშუალებით, ბოტები ბრენდებს უადვილებს პირდაპირ დაკავშირებას თითოეულ მომხმარებელთან და ადგენენ პიროვნულ დიალოგს.

Chatbots გაძლიერებულია მანქანური სწავლებით

ჩეტბოტების უმეტესობა მუშაობს მანქანური სწავლების ალგორითმებზე. თუ ჩატბოტი ამოცანაზეა ორიენტირებული, მას შეუძლია გამოიყენოს ნეირო-ლინგვისტური პროგრამირება და წესები ყველაზე ზოგად მოთხოვნებზე სტრუქტურირებული პასუხების მისაღებად, მისი ძირითადი შესაძლებლობების დასაზუსტებლად მანქანური სწავლის მოთხოვნის გარეშე. 

ამავდროულად, არსებობს მონაცემების პროგნოზირებული ჩეთი, რომლებიც მოქმედებენ როგორც ინტელექტუალური თანაშემწეები, ისინი სწავლობენ შესაბამისი პასუხებისა და რეკომენდაციების მიწოდებას, ზოგიერთ მათგანს ემოციების იმიტაციაც კი შეუძლია. მონაცემთა ბაზაზე ორიენტირებული ჩოთბოტი უზრუნველყოფილია მანქანური სწავლით, რადგან ისინი მუდმივად სწავლობენ, ვითარდებიან და აანალიზებენ მომხმარებელთა პრეფერენციებს. ერთად, ეს ფაქტები უფრო პერსონალურად აქცევს მომხმარებელთა ურთიერთობას ბიზნესთან: კითხვების დასმა, შესაბამისი ინფორმაციის მიწოდება, თანაგრძნობა და ხუმრობა, ჩეთბოტები მიმართავენ ტრადიციულ რეკლამას. 

ინტელექტუალური ჩეთბოტების საშუალებით, ბიზნესს შეუძლია შეუზღუდავი მომხმარებლების დახმარება, სადაც არ უნდა იყოს ისინი და როდესაც ისინი არიან. დაზოგე ფული და დრო და გააუმჯობესე მომხმარებელთა გამოცდილება, ჩეთბოტები ხდება ერთ – ერთი ყველაზე სასარგებლო AI სფერო, სადაც უნდა ჩადო ინვესტიცია საშუალო ბიზნესის და საწარმოებისათვის.

ეს საიტი იყენებს Akismet- ს, რათა შეამციროს სპამი. შეისწავლეთ თქვენი კომენტარის მონაცემები დამუშავებული.