4 طرق لتحسين التعلم الآلي للتسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي

التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي وتعلم الآلة

مع مشاركة المزيد من الأشخاص في الشبكات الاجتماعية عبر الإنترنت كل يوم ، أصبحت وسائل التواصل الاجتماعي جزءًا لا غنى عنه من استراتيجيات التسويق للشركات من جميع الأنواع.

كان هناك 4.388 مليار مستخدم للإنترنت حول العالم في عام 2019 ، 79٪ منهم كانوا مستخدمين اجتماعيين نشطين.

تقرير الوضع الرقمي العالمي

عند استخدامه بشكل استراتيجي ، يمكن أن يساهم التسويق عبر وسائل التواصل الاجتماعي في إيرادات الشركة ومشاركتها ووعيها ، ولكن مجرد التواجد على وسائل التواصل الاجتماعي لا يعني الاستفادة من كل ما يخزن من وسائل التواصل الاجتماعي للشركات. ما يهم حقًا هو الطريقة التي تستخدم بها القنوات الاجتماعية ، وهنا يمكن الكشف عن الفرص من خلال التعلم الآلي.

نحن نمر بتضخم البيانات ، لكن هذه البيانات عديمة الفائدة ما لم يتم تحليلها. يتيح التعلم الآلي إمكانية تحليل مجموعات البيانات غير المحدودة والعثور على الأنماط المخفية وراءها. يتم نشرها عادة بمساعدة مستشارو التعلم الآلي، تعمل هذه التكنولوجيا على تحسين طريقة تحويل البيانات إلى معرفة وتمكن الشركات من إجراء تنبؤات دقيقة وقرارات تستند إلى الحقائق. 

هذه ليست جميع الفوائد ، لذلك دعونا نلقي نظرة فاحصة على جوانب الأعمال الأخرى التي يمكن تحسينها من خلال التعلم الآلي.

1. مراقبة العلامة التجارية / الاستماع الاجتماعي

يتم تحديد نجاح الأعمال التجارية اليوم من خلال عدد من العوامل ، وربما يكون أحد أكثرها تأثيرًا هو السمعة عبر الإنترنت. بالنسبة الى مسح مراجعة المستهلك المحلي، يقوم 82٪ من المستهلكين بفحص المراجعات عبر الإنترنت للشركات ، مع قراءة 10 مراجعات في المتوسط ​​قبل الوثوق بشركة ما هذا يثبت أن الدعاية الجيدة أمر بالغ الأهمية للعلامات التجارية ، ولهذا السبب يحتاج المدراء التنفيذيون إلى إيجاد طريقة لإدارة سمعة العمل بفعالية.

تعد مراقبة العلامة التجارية حلاً مثاليًا ، وهو البحث عن أي إشارات لعلامة تجارية في جميع المصادر المتاحة ، بما في ذلك وسائل التواصل الاجتماعي والمنتديات والمدونات والمراجعات عبر الإنترنت والمقالات. السماح للشركات باكتشاف المشكلات قبل أن تتحول إلى أزمات وتتفاعل في الوقت المناسب ، كما أن مراقبة العلامة التجارية تمنح المديرين التنفيذيين فهمًا شاملاً لجمهورهم المستهدف ، وبالتالي تساهم في اتخاذ قرارات أفضل.

كيف يساعد التعلم الآلي في مراقبة العلامة التجارية / الاستماع الاجتماعي

كأساس للتحليلات التنبؤية ، يساهم التعلم الآلي في فهم صانعي القرار الشامل لجميع العمليات الجارية في شركاتهم ، بحيث تصبح قراراتهم أكثر اعتمادًا على البيانات وموجهة نحو العملاء ، وبالتالي أكثر فعالية.

فكر الآن في جميع الإشارات إلى نشاطك التجاري المتاحة عبر الإنترنت - كم منها ستكون موجودة؟ المئات؟ بالآلاف؟ لا يعد جمعها وتحليلها يدويًا تحديًا يمكن إدارته ، بينما يعمل التعلم الآلي على تسريع العملية وتوفير المراجعة الأكثر تفصيلاً للعلامة التجارية.

ما لم يتصل بك العملاء غير الراضين مباشرة عبر الهاتف أو البريد الإلكتروني ، فإن أسرع طريقة للعثور عليهم ومساعدتهم هي تحليل المشاعر - مجموعة خوارزميات التعلم الآلي التي تقيم الرأي العام حول عملك. على وجه الخصوص ، يتم تصفية إشارات العلامة التجارية حسب السياق السلبي أو الإيجابي بحيث يمكن لعملك أن يتفاعل بسرعة مع الحالات التي يمكن أن تؤثر على علامتك التجارية. يتيح نشر التعلم الآلي للشركات تتبع آراء العملاء بغض النظر عن اللغة المكتوبة بها ، مما يوسع مجال المراقبة.

2. أبحاث الجمهور المستهدف

قد يخبر ملف التعريف عبر الإنترنت عددًا من الأشياء ، مثل عمر مالكه وجنسه وموقعه ومهنته وهواياته ودخله وعادات التسوق وغير ذلك ، مما يجعل وسائل التواصل الاجتماعي مصدرًا لا نهاية له للشركات لجمع البيانات حول عملائها الحاليين والأشخاص مع من يرغبون في المشاركة. وبالتالي ، يكتسب مديرو التسويق فرصة للتعرف على جمهورهم ، بما في ذلك طريقة استخدام منتجات الشركة أو خدماتها. هذا يسهل عملية العثور على أخطاء المنتج ويكشف عن الطرق التي يمكن أن يتطور المنتج من خلالها.

يمكن تطبيق هذا أيضًا على العلاقات بين الشركات: استنادًا إلى معايير مثل حجم الشركة والإيرادات السنوية وعدد الموظفين ، يتم تقسيم عملاء B2B إلى مجموعات ، بحيث لا يحتاج البائع إلى العثور على مقاس واحد يناسب الجميع حل ولكن استهدف شرائح مختلفة باستخدام نهج أكثر ملاءمة لمجموعة معينة. 

كيف يساعد التعلم الآلي في استهداف أبحاث الجمهور

لدى المتخصصين في التسويق كميات هائلة من البيانات للتعامل معها - تم جمعها من عدد من المصادر ، وقد يبدو أنها لا نهاية لها عندما يتعلق الأمر بتوصيف العملاء وتحليل الجمهور. من خلال نشر التعلم الآلي ، تسهل الشركات عملية تحليل القنوات المختلفة واستخراج المعلومات القيمة منها. بهذه الطريقة ، يمكن لموظفيك استخدام البيانات الجاهزة للاعتماد عليها عند تقسيم العملاء.

أيضًا ، يمكن أن تكشف خوارزميات التعلم الآلي عن أنماط سلوكية لهذه المجموعة أو تلك من العملاء ، مما يمنح الشركات فرصة لعمل تنبؤات أكثر دقة واستخدامها لصالحها الإستراتيجي. 

3. التعرف على الصور والفيديو 

في عام 2020 ، يأتي التعرف على الصور والفيديو كتقنية ناشئة ضرورية لجميع الشركات التي ترغب في الحصول على ميزة تنافسية. توفر وسائل التواصل الاجتماعي ، وخاصة الشبكات مثل Facebook و Instagram ، عددًا غير محدود من الصور ومقاطع الفيديو التي ينشرها عملاؤك المحتملون كل يوم ، إن لم يكن كل دقيقة. 

بادئ ذي بدء ، يتيح التعرف على الصور للشركات تحديد المنتجات المفضلة للمستخدمين. مع مراعاة هذه المعلومات ، ستتمكن من استهداف حملاتك التسويقية بشكل فعال لزيادة البيع والبيع التكميلي إذا كان الشخص يستخدم منتجك بالفعل ، وتشجيعهم على تجربته بسعر أكثر جاذبية إذا كانوا يستخدمون منتج منافس . أيضًا ، تساهم التكنولوجيا في فهم جمهورك المستهدف ، حيث قد تخبر الصور أحيانًا الكثير عن دخل الفرد وموقعه واهتماماته أكثر من الملف الشخصي المملوء بشكل سيئ. 

هناك طريقة أخرى يمكن للشركات من خلالها الاستفادة من التعرف على الصور والفيديو وهي إيجاد طرق جديدة يمكن من خلالها استخدام منتجهم. الإنترنت اليوم مليء بالصور ومقاطع الفيديو لأشخاص يجرون تجارب ويقومون بأشياء غير عادية باستخدام المنتجات الأكثر شيوعًا بطريقة جديدة تمامًا - فلماذا لا تستفيد منها؟ 

كيف يساعد التعلم الآلي في التعرف على الصور والفيديو

يعد التعلم الآلي جزءًا لا غنى عنه من التعرف على الصور والفيديو ، والذي يعتمد على التدريب المستمر الذي قد لا يكون ممكنًا إلا من خلال استخدام الخوارزميات الصحيحة وجعل النظام يتذكر الأنماط. 

ومع ذلك ، يجب أولاً العثور على الصور ومقاطع الفيديو التي تبدو مفيدة بين كميات هائلة من المعلومات المتاحة على وسائل التواصل الاجتماعي ، وذلك عندما يسهل التعلم الآلي المهمة التي تكاد تكون مستحيلة إذا تم تنفيذها يدويًا. مع تعزيز تقنيات التعلم الآلي المتقدمة ، قد يؤدي التعرف على الصور إلى تعزيز الأعمال نحو مستوى جديد تمامًا من الاستهداف ، مما يوفر رؤى فريدة حول العملاء وطريقة استخدامهم للمنتجات.

4. استهداف العملاء والدعم عبر Chatbots

يتعرف المزيد والمزيد من الأشخاص اليوم على المراسلة باعتبارها الطريقة الأكثر ملاءمة للتواصل الاجتماعي ، مما يمنح الشركات فرصًا جديدة لإشراك العملاء. مع صعود الدردشات بشكل عام وتطبيقات الدردشة مثل WhatsApp و Facebook Messenger ، أصبحت روبوتات الدردشة أداة تسويقية فعالة - فهي تعالج المعلومات من جميع الأنواع ويمكن أن تستجيب للطلبات المختلفة: من الأسئلة القياسية إلى المهام التي تنطوي على عدد من المتغيرات.

على عكس روابط التنقل المعتادة وصفحات الويب ، توفر برامج الدردشة الآلية للمستخدمين إمكانية البحث والاستكشاف باستخدام شبكة اجتماعية أو تطبيق مراسلة يفضلونه. وبينما ينخرط التسويق الرقمي التقليدي عادةً من خلال الصور والنصوص والفيديو ، فإن الروبوتات تجعل من السهل على العلامات التجارية التواصل مع كل عميل مباشرةً وبناء حوار شخصي يشبه الإنسان.

Chatbots مدعومة بتعلم الآلة

تعمل معظم روبوتات المحادثة على خوارزميات التعلم الآلي. إذا كان روبوت المحادثة موجهًا نحو المهام ، فيمكنه استخدام قواعد وقواعد لغوية عصبية لتقديم استجابات منظمة للطلبات العامة دون الحاجة إلى التعلم الآلي لدعم قدراته الأساسية. 

في الوقت نفسه ، هناك روبوتات محادثة تنبؤية تعتمد على البيانات - تعمل كمساعدين أذكياء ، وتتعلم أثناء التنقل لتقديم إجابات وتوصيات ذات صلة ، ويمكن للبعض حتى تقليد المشاعر. يتم تشغيل روبوتات المحادثة المبنية على البيانات من خلال التعلم الآلي ، حيث يتم تدريبهم باستمرار وتطوير وتحليل تفضيلات المستخدمين. معًا ، تجعل هذه الحقائق تفاعل المستخدمين مع نشاط تجاري أكثر تخصيصًا: طرح الأسئلة ، وتقديم المعلومات ذات الصلة ، والتعاطف ، والمزاح ، تستهوي روبوتات المحادثة ما هو بعيد المنال للإعلانات التقليدية. 

باستخدام روبوتات المحادثة الذكية ، يمكن للشركات مساعدة عدد غير محدود من العملاء أينما كانوا ومتى كانوا. توفير المال والوقت وتحسين تجربة العملاء ، أصبحت روبوتات الدردشة واحدة من أكثر مجالات الذكاء الاصطناعي فائدة للاستثمار فيها للشركات والمؤسسات متوسطة الحجم.

ما رأيك؟

يستخدم هذا الموقع نظام Akismet لتقليل الرسائل الضارة. تعرف كيف تتم معالجة بيانات تعليقك.