4 façons dont l'apprentissage automatique améliore le marketing des médias sociaux

Marketing des médias sociaux et apprentissage automatique

Avec de plus en plus de personnes impliquées dans les réseaux sociaux en ligne chaque jour, les médias sociaux sont devenus un élément indispensable des stratégies de marketing pour les entreprises de toutes sortes.

Il y avait 4.388 milliards d'internautes dans le monde en 2019, et 79% d'entre eux étaient des utilisateurs actifs des réseaux sociaux.

Rapport mondial sur l'état du numérique

Lorsqu'il est utilisé de manière stratégique, le marketing des médias sociaux peut contribuer aux revenus, à l'engagement et à la notoriété d'une entreprise, mais le simple fait d'être sur les médias sociaux ne signifie pas utiliser tout ce que les médias sociaux ont en réserve pour les entreprises. Ce qui compte vraiment, c'est la façon dont vous utilisez les canaux sociaux, et c'est là que les opportunités peuvent être révélées grâce à l'apprentissage automatique.

Nous traversons l'explosion des données, mais ces données sont inutiles à moins d'être analysées. L'apprentissage automatique permet d'analyser des ensembles de données illimités et de trouver des modèles cachés derrière eux. Généralement déployé avec l'aide de consultants en apprentissage automatique, cette technologie améliore la façon dont les données sont transformées en connaissances et permet aux entreprises de faire des prédictions précises et des décisions factuelles. 

Ce ne sont pas tous les avantages, alors examinons de plus près les autres facettes commerciales qui peuvent être améliorées avec l'apprentissage automatique.

1. Surveillance de la marque / écoute sociale

Le succès commercial actuel est déterminé par un certain nombre de facteurs, et peut-être l'un des plus importants d'entre eux est la réputation en ligne. Selon le sondage d'examen des consommateurs locaux, 82% des consommateurs consultent les avis en ligne des entreprises, chacun lisant 10 avis en moyenne avant de faire confiance à une entreprise. Cela prouve qu'une bonne publicité est cruciale pour les marques, c'est pourquoi les dirigeants doivent trouver un moyen de gérer efficacement la réputation de l'entreprise.

La surveillance de la marque est une solution parfaite, qui consiste à rechercher toutes les mentions d'une marque dans toutes les sources disponibles, y compris les médias sociaux, les forums, les blogs, les critiques en ligne et les articles. Permettant aux entreprises de repérer les problèmes avant qu'ils ne se transforment en crise et de réagir à temps, la surveillance de la marque permet également aux dirigeants d'avoir une compréhension approfondie de leur public cible et contribue ainsi à une meilleure prise de décision.

Comment l'apprentissage automatique contribue à la surveillance de la marque / à l'écoute sociale

En tant que fondement de l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique contribue à la compréhension approfondie par les décideurs de tous les processus en cours dans leur entreprise, de sorte que leurs décisions deviennent plus axées sur les données et orientées client, et donc plus efficaces.

Maintenant, pensez à toutes les mentions de votre entreprise disponibles en ligne - combien y en aura-t-il? Des centaines? Milliers? Les collecter et les analyser manuellement n'est guère un défi gérable, tandis que l'apprentissage automatique accélère le processus et fournit l'examen le plus détaillé d'une marque.

À moins que des clients mécontents ne vous contactent directement par téléphone ou par e-mail, le moyen le plus rapide de les trouver et de les aider est l'analyse des sentiments, l'ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique qui évaluent l'opinion publique sur votre entreprise. En particulier, les mentions de marque sont filtrées par contexte négatif ou positif afin que votre entreprise puisse réagir rapidement aux cas qui peuvent affecter votre marque. Le déploiement de l'apprentissage automatique permet aux entreprises de suivre les opinions des clients quelle que soit la langue dans laquelle ils sont écrits, ce qui élargit le domaine de la surveillance.

2. Recherche d'audience cible

Un profil en ligne peut indiquer un certain nombre de choses, telles que l'âge, le sexe, l'emplacement, la profession, les loisirs, les revenus, les habitudes d'achat, etc. de son propriétaire, ce qui fait des médias sociaux une source infinie pour les entreprises de collecter des données sur leurs clients et personnes actuels. avec qui ils aimeraient s'engager. Ainsi, les responsables marketing ont l'opportunité d'en apprendre davantage sur leur public, notamment sur la manière dont les produits ou services de l'entreprise sont utilisés. Cela facilite le processus de recherche des défauts du produit et révèle les façons dont un produit peut évoluer.

Cela peut également être appliqué aux relations B2B: en fonction de critères tels que la taille de l'entreprise, les revenus annuels et le nombre d'employés, les clients B2B sont segmentés en groupes, de sorte que le fournisseur n'a pas besoin de trouver un modèle unique. solution mais ciblez différents segments en utilisant une approche plus appropriée pour un groupe particulier. 

Comment l'apprentissage automatique aide à cibler la recherche d'audience

Les spécialistes du marketing ont d'énormes quantités de données à traiter - collectées à partir d'un certain nombre de sources, elles peuvent sembler infinies en matière de profilage des clients et d'analyse d'audience. En déployant l'apprentissage automatique, les entreprises facilitent le processus d'analyse de divers canaux et d'en extraire des informations précieuses. De cette façon, vos employés peuvent utiliser des données prêtes à l'emploi sur lesquelles s'appuyer lors de la segmentation des clients.

En outre, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent révéler des modèles de comportement de tel ou tel groupe de clients, donnant aux entreprises la possibilité de faire des prédictions plus précises et de les utiliser à leur avantage stratégique. 

3. Reconnaissance d'images et de vidéos 

En 2020, la reconnaissance d'images et de vidéos devient une technologie émergente nécessaire à toutes les entreprises qui souhaitent avoir un avantage concurrentiel. Les médias sociaux, et en particulier les réseaux comme Facebook et Instagram, fournissent un nombre illimité de photos et de vidéos publiées par vos clients potentiels chaque jour, voire toutes les minutes. 

Tout d'abord, la reconnaissance d'image permet aux entreprises d'identifier les produits préférés des utilisateurs. En tenant compte de ces informations, vous serez en mesure de cibler efficacement vos campagnes de marketing pour inciter à la vente incitative et la vente croisée si une personne utilise déjà votre produit, et l'encourager à l'essayer à un prix plus attractif si elle utilise le produit d'un concurrent. . En outre, la technologie contribue à la compréhension de votre public cible, car les images peuvent parfois en dire beaucoup plus sur les revenus, l'emplacement et les intérêts d'une personne qu'un profil mal rempli. 

Une autre façon dont les entreprises peuvent bénéficier de la reconnaissance d'images et de vidéos est de trouver de nouvelles façons d'utiliser leur produit. Aujourd'hui, Internet regorge de photos et de vidéos de personnes qui mènent des expériences et font des choses inhabituelles en utilisant les produits les plus courants d'une manière complètement nouvelle - alors pourquoi ne pas en profiter? 

Comment l'apprentissage automatique aide à la reconnaissance d'images et de vidéos

L'apprentissage automatique est un élément indispensable de la reconnaissance d'images et de vidéos, qui repose sur un entraînement constant qui ne peut être possible qu'en utilisant les bons algorithmes et en faisant en sorte que le système se souvienne des modèles. 

Pourtant, les images et les vidéos qui semblent utiles doivent d'abord être trouvées parmi d'énormes volumes d'informations disponibles sur les médias sociaux, et c'est à ce moment-là que l'apprentissage automatique facilite la mission qui est presque impossible si elle est effectuée manuellement. Renforcée par les technologies avancées d'apprentissage automatique, la reconnaissance d'image peut inciter les entreprises à atteindre un tout nouveau niveau de ciblage, fournissant des informations uniques sur les clients et la façon dont ils utilisent les produits.

4. Ciblage des clients et assistance via les chatbots

De plus en plus de personnes reconnaissent aujourd'hui la messagerie comme le moyen le plus pratique de socialiser, ce qui offre aux entreprises de nouvelles opportunités pour engager les clients. Avec l'essor des chats en général et des applications de chat comme WhatsApp et Facebook Messenger, les chatbots deviennent un outil de marketing efficace - ils traitent des informations de toutes sortes et peuvent servir à répondre à diverses demandes: des questions standard aux tâches impliquant un certain nombre de variables.

Contrairement aux liens de navigation et aux pages Web habituels, les chatbots offrent aux utilisateurs la possibilité de rechercher et d'explorer à l'aide d'un réseau social ou d'une application de messagerie de leur choix. Et tandis que le marketing numérique traditionnel se fait généralement par le biais d'images, de texte et de vidéo, les bots permettent aux marques de se connecter directement à chaque client et de créer un dialogue personnel de type humain.

Les chatbots optimisés grâce à l'apprentissage automatique

La plupart des chatbots fonctionnent sur des algorithmes d'apprentissage automatique. Si un chatbot est axé sur les tâches, cependant, il peut utiliser une programmation et des règles neurolinguistiques pour fournir des réponses structurées aux demandes les plus générales sans nécessiter d'apprentissage automatique pour prendre en charge ses capacités de base. 

Dans le même temps, il existe des chatbots prédictifs basés sur les données - agissant comme des assistants intelligents, ils apprennent en déplacement à fournir des réponses et des recommandations pertinentes, et certains peuvent même imiter des émotions. Les chatbots basés sur les données sont alimentés par l'apprentissage automatique, car ils sont constamment formés, évoluent et analysent les préférences des utilisateurs. Ensemble, ces faits rendent l'interaction des utilisateurs avec une entreprise plus personnalisée: poser des questions, fournir des informations pertinentes, faire preuve d'empathie et plaisanter, les chatbots font appel à ce qui est hors de portée des publicités traditionnelles. 

Avec les chatbots intelligents, les entreprises peuvent aider un nombre illimité de clients où et quand ils se trouvent. Économisant de l'argent et du temps et améliorant l'expérience client, les chatbots sont en train de devenir l'un des domaines d'IA les plus avantageux dans lesquels investir pour les entreprises et les entreprises de taille moyenne.

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