4 Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen das Social Media Marketing verbessert

Social Media Marketing und maschinelles Lernen

Da täglich mehr Menschen in soziale Online-Netzwerke involviert sind, sind soziale Medien zu einem unverzichtbaren Bestandteil von Marketingstrategien für Unternehmen aller Art geworden.

Im Jahr 4.388 gab es weltweit 2019 Milliarden Internetnutzer, von denen 79% aktive soziale Nutzer waren.

Globaler Stand des digitalen Berichts

Bei strategischer Nutzung kann Social Media Marketing zu Umsatz, Engagement und Bekanntheit eines Unternehmens beitragen. Nur in Social Media zu sein, bedeutet jedoch nicht, alles zu nutzen, was Social Media für Unternehmen bereithält. Was wirklich zählt, ist die Art und Weise, wie Sie soziale Kanäle nutzen. Hier können sich durch maschinelles Lernen Chancen ergeben.

Wir machen eine Explosion von Daten durch, aber diese Daten sind nutzlos, wenn sie nicht analysiert werden. Maschinelles Lernen ermöglicht es, unbegrenzte Datensätze zu analysieren und dahinter verborgene Muster zu finden. Wird normalerweise mit Hilfe von bereitgestellt Berater für maschinelles LernenDiese Technologie verbessert die Art und Weise, wie Daten in Wissen umgewandelt werden, und ermöglicht es Unternehmen, genaue Vorhersagen und faktenbasierte Entscheidungen zu treffen. 

Dies sind nicht alle Vorteile. Schauen wir uns also die anderen geschäftlichen Aspekte genauer an, die durch maschinelles Lernen verbessert werden können.

1. Markenüberwachung / Social Listening

Der heutige Geschäftserfolg wird von einer Reihe von Faktoren bestimmt, und einer der wichtigsten davon ist möglicherweise die Online-Reputation. Gemäß die Local Consumer Review Survey82% der Verbraucher lesen Online-Bewertungen für Unternehmen, wobei jede durchschnittlich 10 Bewertungen liest, bevor sie einem Unternehmen vertrauen. Dies zeigt, dass eine gute Werbung für Marken von entscheidender Bedeutung ist. Deshalb müssen Führungskräfte einen Weg finden, um den Ruf eines Unternehmens effektiv zu verwalten.

Markenüberwachung ist eine perfekte Lösung, bei der nach Erwähnungen einer Marke in allen verfügbaren Quellen gesucht wird, einschließlich Social Media, Foren, Blogs, Online-Bewertungen und Artikeln. Durch die Markenüberwachung können Unternehmen Probleme erkennen, bevor sie in Krisen geraten und rechtzeitig reagieren. Außerdem erhalten Führungskräfte ein gründliches Verständnis ihrer Zielgruppe und tragen so zu einer besseren Entscheidungsfindung bei.

Wie maschinelles Lernen zur Markenüberwachung / zum sozialen Zuhören beiträgt

Als Grundlage für Predictive Analytics trägt maschinelles Lernen dazu bei, dass Entscheidungsträger alle Prozesse in ihren Unternehmen gründlich verstehen, sodass ihre Entscheidungen datengesteuerter, kundenorientierter und damit effektiver werden.

Denken Sie jetzt an alle online verfügbaren Erwähnungen Ihres Unternehmens - wie viele davon wird es geben? Hunderte? Tausende? Das manuelle Sammeln und Analysieren ist kaum eine überschaubare Herausforderung, während maschinelles Lernen den Prozess beschleunigt und die detaillierteste Bewertung einer Marke liefert.

Sofern unglückliche Kunden Sie nicht direkt per Telefon oder E-Mail kontaktieren, ist die Stimmungsanalyse der schnellste Weg, sie zu finden und zu unterstützen - eine Reihe von Algorithmen für maschinelles Lernen, mit denen die öffentliche Meinung über Ihr Unternehmen bewertet wird. Insbesondere werden Markennamen nach negativem oder positivem Kontext gefiltert, sodass Ihr Unternehmen schnell auf Fälle reagieren kann, die sich auf Ihre Marke auswirken können. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen können Unternehmen die Meinungen ihrer Kunden unabhängig von der Sprache, in der sie geschrieben sind, verfolgen. Dies erweitert den Bereich der Überwachung.

2. Zielgruppenforschung

Ein Online-Profil kann eine Reihe von Informationen enthalten, z. B. Alter, Geschlecht, Standort, Beruf, Hobbys, Einkommen, Einkaufsgewohnheiten usw. des Eigentümers. Dies macht Social Media zu einer endlosen Quelle für Unternehmen, um Daten über ihre aktuellen Kunden und Personen zu sammeln wen sie gerne engagieren würden. Auf diese Weise erhalten Marketingmanager die Möglichkeit, sich über ihre Zielgruppe zu informieren, einschließlich der Art und Weise, wie die Produkte oder Dienstleistungen des Unternehmens verwendet werden. Dies erleichtert das Auffinden von Produktfehlern und zeigt Wege auf, wie ein Produkt entwickelt werden kann.

Dies kann auch auf B2B-Beziehungen angewendet werden: Basierend auf Kriterien wie Unternehmensgröße, Jahresumsatz und Anzahl der Mitarbeiter werden B2B-Kunden in Gruppen unterteilt, sodass der Anbieter keine Einheitsgröße finden muss Lösung, aber zielen Sie auf verschiedene Segmente mit einem Ansatz ab, der für eine bestimmte Gruppe am besten geeignet ist. 

Wie maschinelles Lernen die Zielgruppenforschung unterstützt

Marketing-Spezialisten haben enorme Datenmengen zu verarbeiten - sie stammen aus einer Reihe von Quellen und scheinen endlos zu sein, wenn es um Kundenprofile und Zielgruppenanalysen geht. Durch den Einsatz von maschinellem Lernen vereinfachen Unternehmen die Analyse verschiedener Kanäle und das Extrahieren wertvoller Informationen. Auf diese Weise können Ihre Mitarbeiter vorgefertigte Daten verwenden, auf die sie sich bei der Segmentierung der Kunden verlassen können.

Darüber hinaus können Algorithmen für maschinelles Lernen Verhaltensmuster dieser oder jener Kundengruppe aufdecken und Unternehmen die Möglichkeit geben, genauere Vorhersagen zu treffen und diese zu ihrem strategischen Vorteil zu nutzen. 

3. Bild- und Videoerkennung 

Im Jahr 2020 ist die Bild- und Videoerkennung eine aufstrebende Technologie, die für alle Unternehmen erforderlich ist, die Wettbewerbsvorteile erzielen möchten. Soziale Medien und insbesondere Netzwerke wie Facebook und Instagram bieten eine unbegrenzte Anzahl von Fotos und Videos, die von Ihren potenziellen Kunden jeden Tag, wenn nicht jede Minute, gepostet werden. 

Erstens ermöglicht die Bilderkennung Unternehmen, die Lieblingsprodukte der Benutzer zu identifizieren. Mit diesen Informationen können Sie Ihre Marketingkampagnen effektiv auf Upselling und Cross-Selling ausrichten, wenn eine Person Ihr Produkt bereits verwendet, und sie dazu ermutigen, es zu einem attraktiveren Preis auszuprobieren, wenn sie das Produkt eines Mitbewerbers verwendet . Die Technologie trägt auch zum Verständnis Ihrer Zielgruppe bei, da Bilder manchmal viel mehr über Einkommen, Standort und Interessen aussagen als ein schlecht ausgefülltes Profil. 

Eine andere Möglichkeit, wie Unternehmen von der Bild- und Videoerkennung profitieren können, besteht darin, neue Möglichkeiten für die Verwendung ihres Produkts zu finden. Das Internet ist heute voll von Fotos und Videos von Menschen, die Experimente durchführen und ungewöhnliche Dinge mit den gängigsten Produkten auf völlig neue Weise tun - warum also nicht davon Gebrauch machen? 

Wie maschinelles Lernen die Bild- und Videoerkennung unterstützt

Maschinelles Lernen ist ein unverzichtbarer Bestandteil der Bild- und Videoerkennung, die auf ständigem Training basiert, das möglicherweise nur möglich ist, wenn die richtigen Algorithmen verwendet werden und das System sich an die Muster erinnert. 

Dennoch müssen Bilder und Videos, die zunächst als nützlich erscheinen, in enormen Mengen an Informationen gefunden werden, die in sozialen Medien verfügbar sind, und dann erleichtert maschinelles Lernen die Mission, die bei manueller Ausführung fast unmöglich ist. Dank fortschrittlicher Technologien für maschinelles Lernen kann die Bilderkennung Unternehmen zu einer völlig neuen Ausrichtungsebene führen und einzigartige Einblicke in Kunden und deren Verwendung von Produkten bieten.

4. Kundenorientierung und Support über Chatbots

Heutzutage erkennen immer mehr Menschen Messaging als die bequemste Art, Kontakte zu knüpfen, was Unternehmen neue Möglichkeiten bietet, Kunden zu gewinnen. Mit dem Aufkommen von Chats im Allgemeinen und Chat-Apps wie WhatsApp und Facebook Messenger werden Chatbots zu einem effektiven Marketinginstrument - sie verarbeiten Informationen aller Art und können dazu dienen, auf verschiedene Anfragen zu antworten: von Standardfragen bis zu Aufgaben mit einer Reihe von Variablen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Navigationslinks und Webseiten bieten Chatbots Benutzern die Möglichkeit, mithilfe eines von ihnen bevorzugten sozialen Netzwerks oder einer von ihnen bevorzugten Messaging-App zu suchen und zu erkunden. Während traditionelles digitales Marketing in der Regel über Bilder, Text und Videos erfolgt, erleichtern Bots Marken die direkte Verbindung zu jedem Kunden und den Aufbau eines persönlichen, menschenähnlichen Dialogs.

Mit maschinellem Lernen gesteigerte Chatbots

Die meisten Chatbots laufen mit Algorithmen für maschinelles Lernen. Wenn ein Chatbot jedoch aufgabenorientiert ist, kann er mithilfe neurolinguistischer Programmierung und Regeln strukturierte Antworten auf die allgemeinsten Anforderungen liefern, ohne dass maschinelles Lernen erforderlich ist, um seine grundlegenden Funktionen zu unterstützen. 

Gleichzeitig gibt es vorausschauende datengesteuerte Chatbots, die als intelligente Assistenten unterwegs lernen, relevante Antworten und Empfehlungen zu geben, und einige können sogar Emotionen imitieren. Datengesteuerte Chatbots basieren auf maschinellem Lernen, da sie ständig geschult werden, die Vorlieben der Benutzer weiterentwickeln und analysieren. Zusammengenommen machen diese Fakten die Interaktion der Nutzer mit einem Unternehmen personalisierter: Fragen stellen, relevante Informationen bereitstellen, sich einfühlen und Spaß machen. Chatbots appellieren an das, was für herkömmliche Anzeigen unerreichbar ist. 

Mit intelligenten Chatbots können Unternehmen eine unbegrenzte Anzahl von Kunden unterstützen, wo und wann immer sie sind. Chatbots sparen Geld und Zeit und verbessern das Kundenerlebnis. Sie werden zu einem der vorteilhaftesten KI-Bereiche, in die mittelständische Unternehmen investieren können.

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