기계 학습이 소셜 미디어 마케팅을 향상시키는 4 가지 방법

소셜 미디어 마케팅 및 기계 학습

매일 더 많은 사람들이 온라인 소셜 네트워킹에 참여하면서 소셜 미디어는 모든 종류의 비즈니스를위한 마케팅 전략의 필수 요소가되었습니다.

4.388 년에는 전 세계적으로 2019 억 79 천 XNUMX 백만 명의 인터넷 사용자가 있었고 그중 XNUMX %는 활발한 소셜 사용자였습니다.

글로벌 디지털 보고서 현황

전략적으로 사용될 때 소셜 미디어 마케팅은 회사의 수익, 참여 및 인지도에 기여할 수 있지만 단순히 소셜 미디어에 있다는 것이 소셜 미디어가 비즈니스에 필요한 모든 것을 활용하는 것을 의미하지는 않습니다. 정말 중요한 것은 소셜 채널을 사용하는 방식이며, 여기서 기계 학습을 통해 기회가 드러날 수 있습니다.

우리는 폭발적인 데이터를 겪고 있지만이 데이터는 분석하지 않으면 쓸모가 없습니다. 기계 학습을 통해 무제한 데이터 세트를 분석하고 그 뒤에 숨겨진 패턴을 찾을 수 있습니다. 일반적으로 다음의 도움으로 배포 기계 학습 컨설턴트,이 기술은 데이터가 지식으로 변환되는 방식을 개선하고 기업이 정확한 예측과 사실에 기반한 결정을 내릴 수 있도록합니다. 

이것이 모든 이점이 아니므로 머신 러닝으로 개선 할 수있는 다른 비즈니스 측면을 자세히 살펴 보겠습니다.

1. 브랜드 모니터링 / 사회적 청취

오늘날의 비즈니스 성공은 여러 요인에 의해 결정되며 아마도 가장 큰 영향을 미치는 요인 중 하나는 온라인 평판입니다. 에 따르면 지역 소비자 리뷰 설문 조사, 82 %의 소비자가 비즈니스에 대한 온라인 리뷰를 확인하고 각 비즈니스를 신뢰하기 전에 평균 10 개의 리뷰를 읽습니다. 이는 좋은 홍보가 브랜드에 중요하다는 것을 증명하기 때문에 경영진이 비즈니스 평판을 효과적으로 관리 할 방법을 찾아야하는 이유입니다.

브랜드 모니터링은 소셜 미디어, 포럼, 블로그, 온라인 리뷰 및 기사를 포함하여 사용 가능한 모든 소스에서 브랜드에 대한 언급을 검색하는 완벽한 솔루션입니다. 기업이 위기로 발전하기 전에 문제를 발견하고 제 시간에 대응할 수 있도록하는 브랜드 모니터링은 경영진에게 대상 고객에 대한 철저한 이해를 제공하여 더 나은 의사 결정에 기여합니다.

머신 러닝이 브랜드 모니터링 / 사회적 청취를 돕는 방법

예측 분석의 기반 인 기계 학습은 의사 결정자가 회사에서 진행되는 모든 프로세스에 대한 철저한 이해에 기여하여 의사 결정이보다 데이터 중심적이고 고객 중심이되어 더욱 효과적이되도록합니다.

이제 온라인에서 사용할 수있는 귀하의 비즈니스에 대한 모든 언급을 생각해보십시오. 그 중 몇 개가있을 것입니까? 수백? 수천? 수동으로 수집하고 분석하는 것은 관리하기 어려운 일이 아니지만 기계 학습은 프로세스의 속도를 높이고 브랜드의 가장 자세한 리뷰를 제공합니다.

불만족스러운 고객이 전화 나 이메일로 직접 연락하지 않는 한 고객을 찾고 지원하는 가장 빠른 방법은 비즈니스에 대한 여론을 평가하는 일련의 기계 학습 알고리즘 인 정서 분석입니다. 특히 브랜드 멘션은 부정적이거나 긍정적 인 맥락으로 필터링되므로 비즈니스가 브랜드에 영향을 미칠 수있는 사례에 신속하게 대응할 수 있습니다. 머신 러닝을 배포하면 기업이 작성된 언어에 관계없이 고객의 의견을 추적 할 수 있으므로 모니터링 영역이 확장됩니다.

2. 대상 고객 조사

온라인 프로필은 소유자의 나이, 성별, 위치, 직업, 취미, 수입, 쇼핑 습관 등과 같은 다양한 정보를 제공 할 수 있으므로 소셜 미디어는 기업이 현재 고객 및 사람에 대한 데이터를 수집 할 수있는 끝없는 소스가됩니다. 참여하고 싶은 사람. 따라서 마케팅 관리자는 회사의 제품 또는 서비스가 사용되는 방식을 포함하여 청중에 대해 배울 수있는 기회를 얻습니다. 이것은 제품 결함을 찾는 프로세스를 용이하게하고 제품이 진화 할 수있는 방법을 보여줍니다.

이는 B2B 관계에도 적용 할 수 있습니다. 회사 규모, 연간 매출 및 직원 수와 같은 기준에 따라 B2B 고객은 그룹으로 분류되므로 공급 업체가 한 가지 규모에 맞는 제품을 찾을 필요가 없습니다. 하지만 특정 그룹에 가장 적합한 접근 방식을 사용하여 서로 다른 세그먼트를 타겟팅합니다. 

머신 러닝이 대상 고객 연구를 돕는 방법

마케팅 전문가는 처리해야 할 엄청난 양의 데이터를 보유하고 있습니다. 여러 소스에서 수집 한 데이터는 고객 프로파일 링 및 대상 분석과 관련하여 끝없는 것처럼 보일 수 있습니다. 기계 학습을 배포함으로써 기업은 다양한 채널을 분석하고 여기에서 귀중한 정보를 추출하는 프로세스를 용이하게합니다. 이러한 방식으로 직원은 고객을 세분화 할 때 기성 데이터를 사용할 수 있습니다.

또한 기계 학습 알고리즘은이 고객 그룹 또는 고객 그룹의 행동 패턴을 드러내어 기업이보다 정확한 예측을하고이를 전략적 이점에 사용할 수있는 기회를 제공합니다. 

3. 이미지 및 비디오 인식 

2020 년에는 이미지 및 비디오 인식이 경쟁 우위를 확보하려는 모든 기업에 필요한 새로운 기술로 등장합니다. 소셜 미디어, 특히 Facebook 및 Instagram과 같은 네트워크는 매분은 아니지만 매일 잠재 고객이 게시하는 사진과 비디오를 무제한으로 제공합니다. 

우선 이미지 인식을 통해 기업은 사용자가 선호하는 제품을 식별 할 수 있습니다. 이 정보를 고려하면 어떤 사람이 이미 귀하의 제품을 사용하고있는 경우 마케팅 캠페인을 상향 판매 및 교차 판매하도록 효과적으로 타겟팅 할 수 있으며 경쟁 업체의 제품을 사용하는 경우 더 매력적인 가격으로 사용해 보도록 권장 할 수 있습니다. . 또한이 기술은 사진이 제대로 채워지지 않은 프로필보다 수입, 위치 및 관심사에 대해 훨씬 더 많은 정보를 제공 할 수 있기 때문에 대상 청중을 이해하는 데 도움이됩니다. 

기업이 이미지 및 비디오 인식의 이점을 누릴 수있는 또 다른 방법은 제품을 사용할 수있는 새로운 방법을 찾는 것입니다. 오늘날 인터넷은 실험을 수행하고 가장 일반적인 제품을 완전히 새로운 방식으로 사용하여 특이한 일을하는 사람들의 사진과 비디오로 가득 차 있습니다. 그렇다면 그것을 활용 해 보는 것이 어떨까요? 

기계 학습이 이미지 및 비디오 인식을 돕는 방법

머신 러닝은 이미지 및 비디오 인식에 없어서는 안될 부분으로, 올바른 알고리즘을 사용하고 시스템이 패턴을 기억하도록해야만 가능한 지속적인 훈련을 기반으로합니다. 

그래도 처음에는 유용 ​​해 보이는 이미지와 비디오를 소셜 미디어에서 사용할 수있는 방대한 양의 정보에서 찾아야합니다. 바로 이때 기계 학습이 수동으로 수행하면 거의 불가능한 임무를 용이하게합니다. 고급 기계 학습 기술로 강화 된 이미지 인식은 고객과 고객이 제품을 사용하는 방식에 대한 고유 한 통찰력을 제공하여 완전히 새로운 수준의 타겟팅으로 비즈니스를 육성 할 수 있습니다.

4. 챗봇을 통한 고객 타겟팅 및 지원

오늘날 점점 더 많은 사람들이 메시징을 가장 편리한 사교 방법으로 인식하고 있으며, 이는 기업이 고객과 소통 할 수있는 새로운 기회를 제공합니다. 일반적인 채팅과 WhatsApp 및 Facebook Messenger와 같은 채팅 앱이 증가함에 따라 챗봇은 모든 종류의 정보를 처리하고 표준 질문에서 다양한 변수를 포함하는 작업에 이르기까지 다양한 요청에 응답하는 효과적인 마케팅 도구가되고 있습니다.

일반적인 탐색 링크 및 웹 페이지와 달리 챗봇은 사용자가 선호하는 소셜 네트워크 또는 메시징 앱을 사용하여 검색하고 탐색 할 수있는 기능을 제공합니다. 전통적인 디지털 마케팅은 일반적으로 이미지, 텍스트 및 비디오를 통해 참여하지만 봇을 사용하면 브랜드가 각 고객에게 직접 연결하고 인간과 같은 개인적인 대화를 쉽게 구축 할 수 있습니다.

머신 러닝으로 강화 된 챗봇

대부분의 챗봇은 기계 학습 알고리즘에서 실행됩니다. 하지만 챗봇이 작업 지향적이라면 신경 언어 프로그래밍과 규칙을 사용하여 기본 기능을 지원하기 위해 기계 학습을 요구하지 않고도 가장 일반적인 요청에 구조화 된 응답을 전달할 수 있습니다. 

동시에 예측 데이터 기반 챗봇이 있습니다. 지능형 비서 역할을하고 이동 중에 학습하여 관련 답변과 권장 사항을 제공하며 일부는 감정을 모방 할 수도 있습니다. 데이터 기반 챗봇은 지속적으로 훈련되고 진화하며 사용자의 선호도를 분석하는 기계 학습을 기반으로합니다. 이러한 사실은 사용자와 비즈니스 간의 상호 작용을 더욱 개인화합니다. 질문을하고, 관련 정보를 제공하고, 공감하고, 농담하는 챗봇은 기존 광고의 도달 범위를 벗어난 것에 호소합니다. 

지능형 챗봇을 통해 기업은 언제 어디서나 무제한의 고객을 지원할 수 있습니다. 비용과 시간을 절약하고 고객 경험을 개선하는 챗봇은 중소기업과 대기업에 투자 할 수있는 가장 유익한 AI 영역 중 하나가되고 있습니다.

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