4 Cara Machine Learning Meningkatkan Pemasaran Media Sosial

Pemasaran Media Sosial dan Pembelajaran Mesin

Dengan semakin banyaknya orang yang terlibat dalam jejaring sosial online setiap hari, media sosial telah menjadi bagian tak terpisahkan dari strategi pemasaran untuk semua jenis bisnis.

Ada 4.388 miliar pengguna internet di seluruh dunia pada 2019, dan 79% di antaranya adalah pengguna sosial aktif.

Laporan Status Digital Global

Ketika digunakan secara strategis, pemasaran media sosial dapat berkontribusi pada pendapatan, keterlibatan, dan kesadaran perusahaan, tetapi hanya berada di media sosial tidak berarti memanfaatkan semua yang dimiliki media sosial untuk bisnis. Yang paling penting adalah cara Anda menggunakan saluran sosial, dan di situlah peluang dapat terungkap melalui pembelajaran mesin.

Kami sedang mengalami ledakan data, tetapi data ini tidak berguna kecuali jika dianalisis. Pembelajaran mesin memungkinkan untuk menganalisis kumpulan data yang tidak terbatas dan menemukan pola yang tersembunyi di baliknya. Biasanya digunakan dengan bantuan konsultan pembelajaran mesin, teknologi ini meningkatkan cara data diubah menjadi pengetahuan dan memungkinkan bisnis membuat prediksi yang akurat dan keputusan berdasarkan fakta. 

Ini belum semuanya manfaatnya, jadi mari kita lihat lebih dekat aspek bisnis lain yang dapat ditingkatkan dengan pembelajaran mesin.

1. Pemantauan Merek / Mendengarkan Sosial

Keberhasilan bisnis saat ini ditentukan oleh sejumlah faktor, dan mungkin salah satu yang paling berpengaruh di antaranya adalah reputasi online. Berdasarkan Survei Ulasan Konsumen Lokal, 82% konsumen memeriksa ulasan online untuk bisnis, dengan masing-masing membaca rata-rata 10 ulasan sebelum memercayai sebuah bisnis. Ini membuktikan bahwa publisitas yang baik sangat penting bagi merek, oleh karena itu para eksekutif perlu mencari cara untuk mengelola reputasi bisnis secara efektif.

Pemantauan merek adalah solusi sempurna, yaitu mencari setiap penyebutan merek di semua sumber yang tersedia, termasuk media sosial, forum, blog, ulasan online, dan artikel. Memungkinkan bisnis untuk menemukan masalah sebelum mereka tumbuh menjadi krisis dan bereaksi tepat waktu, pemantauan merek juga memberi para eksekutif pemahaman menyeluruh tentang audiens target mereka, dan dengan demikian berkontribusi pada pengambilan keputusan yang lebih baik.

Bagaimana Machine Learning Membantu Pemantauan Merek / Mendengarkan Sosial

Sebagai dasar untuk analitik prediktif, pembelajaran mesin berkontribusi pada pemahaman menyeluruh pembuat keputusan tentang semua proses yang terjadi di perusahaan mereka, sehingga keputusan mereka menjadi lebih berdasarkan data dan berorientasi pelanggan, dan dengan demikian lebih efektif.

Sekarang pikirkan tentang semua penyebutan bisnis Anda yang tersedia secara online — berapa banyak di antaranya? Ratusan? Ribuan? Mengumpulkan dan menganalisisnya secara manual bukanlah tantangan yang dapat dikelola, sementara pembelajaran mesin mempercepat proses dan memberikan tinjauan merek yang paling mendetail.

Kecuali jika pelanggan yang tidak senang menghubungi Anda secara langsung melalui telepon atau email, cara tercepat untuk menemukan dan membantu mereka adalah analisis sentimen — kumpulan algoritme pembelajaran mesin yang mengevaluasi opini publik tentang bisnis Anda. Secara khusus, penyebutan merek difilter oleh konteks negatif atau positif sehingga bisnis Anda dapat dengan cepat bereaksi terhadap kasus yang dapat memengaruhi merek Anda. Dengan menerapkan pembelajaran mesin, bisnis dapat melacak opini pelanggan terlepas dari bahasa yang digunakan untuk menulisnya, yang memperluas area pemantauan.

2. Riset Target Audiens

Profil online dapat memberi tahu sejumlah hal, seperti usia pemiliknya, jenis kelamin, lokasi, pekerjaan, hobi, pendapatan, kebiasaan belanja, dan banyak lagi, yang menjadikan media sosial sebagai sumber tak terbatas bagi bisnis untuk mengumpulkan data tentang pelanggan dan orang mereka saat ini. siapa yang ingin mereka libatkan. Dengan demikian, manajer pemasaran mendapatkan kesempatan untuk mempelajari audiens mereka, termasuk cara produk atau layanan perusahaan digunakan. Ini memfasilitasi proses menemukan kesalahan produk dan mengungkapkan cara-cara di mana suatu produk dapat dikembangkan.

Ini juga dapat diterapkan pada hubungan B2B: berdasarkan kriteria seperti ukuran perusahaan, pendapatan tahunan, dan jumlah karyawan, pelanggan B2B dikelompokkan menjadi beberapa kelompok, sehingga vendor tidak perlu menemukan satu ukuran untuk semua. solusi tetapi menargetkan segmen yang berbeda menggunakan pendekatan yang paling sesuai untuk kelompok tertentu. 

Bagaimana Machine Learning Membantu Riset Target Audiens

Pakar pemasaran memiliki data dalam jumlah besar untuk ditangani — dikumpulkan dari sejumlah sumber, yang mungkin tampak tidak ada habisnya dalam hal pembuatan profil pelanggan dan analisis audiens. Dengan menerapkan pembelajaran mesin, perusahaan mempermudah proses analisis berbagai saluran dan mengekstrak informasi berharga darinya. Dengan cara ini, karyawan Anda dapat menggunakan data siap pakai untuk diandalkan saat menyegmentasikan pelanggan.

Selain itu, algoritme pembelajaran mesin dapat mengungkapkan pola perilaku kelompok pelanggan ini atau itu, memberi perusahaan kesempatan untuk membuat prediksi yang lebih tepat dan menggunakannya untuk keuntungan strategis mereka. 

3. Pengenalan Gambar dan Video 

Pada tahun 2020, pengenalan gambar dan video hadir sebagai teknologi baru yang diperlukan untuk semua perusahaan yang ingin memiliki keunggulan kompetitif. Media sosial, dan terutama jaringan seperti Facebook dan Instagram, menyediakan foto dan video dalam jumlah tak terbatas yang diposting oleh calon pelanggan Anda setiap hari, jika tidak setiap menit. 

Pertama-tama, pengenalan gambar memungkinkan perusahaan mengidentifikasi produk favorit pengguna. Dengan mempertimbangkan informasi ini, Anda akan dapat secara efektif menargetkan kampanye pemasaran Anda untuk menjual dan menjual silang jika seseorang sudah menggunakan produk Anda, dan mendorong mereka untuk mencobanya dengan harga yang lebih menarik jika mereka menggunakan produk pesaing . Selain itu, teknologi berkontribusi pada pemahaman audiens target Anda, karena gambar terkadang dapat memberi tahu lebih banyak tentang pendapatan, lokasi, dan minat seseorang daripada profil yang diisi dengan buruk. 

Cara lain di mana bisnis dapat memperoleh keuntungan dari pengenalan gambar dan video adalah menemukan cara baru untuk menggunakan produk mereka. Internet saat ini penuh dengan foto dan video orang-orang yang melakukan eksperimen dan melakukan hal-hal yang tidak biasa menggunakan produk yang paling umum dengan cara yang benar-benar baru — jadi mengapa tidak memanfaatkannya? 

Bagaimana Machine Learning Membantu Pengenalan Gambar dan Video

Pembelajaran mesin adalah bagian tak terpisahkan dari pengenalan gambar dan video, yang didasarkan pada pelatihan terus-menerus yang hanya dapat dilakukan dengan menggunakan algoritme yang tepat dan membuat sistem mengingat polanya. 

Namun, gambar dan video yang tampaknya berguna pertama kali harus ditemukan di antara sejumlah besar informasi yang tersedia di media sosial, dan saat itulah pembelajaran mesin memfasilitasi misi yang hampir tidak mungkin dilakukan jika dilakukan secara manual. Diperkuat dengan teknologi pembelajaran mesin yang canggih, pengenalan gambar dapat mendorong bisnis menuju tingkat penargetan yang benar-benar baru, memberikan wawasan unik tentang pelanggan dan cara mereka menggunakan produk.

4. Penargetan dan Dukungan Pelanggan Melalui Chatbots

Semakin banyak orang saat ini mengenali pesan sebagai cara paling nyaman untuk bersosialisasi, yang memberi perusahaan peluang baru untuk melibatkan pelanggan. Dengan maraknya obrolan pada umumnya dan aplikasi obrolan seperti WhatsApp dan Facebook Messenger, chatbots menjadi alat pemasaran yang efektif — mereka memproses semua jenis informasi dan dapat berfungsi untuk menanggapi berbagai permintaan: dari pertanyaan standar hingga tugas yang melibatkan sejumlah variabel.

Tidak seperti tautan navigasi dan halaman web biasa, chatbots memberi pengguna kemampuan untuk mencari dan menjelajah menggunakan jejaring sosial atau aplikasi perpesanan yang mereka sukai. Dan sementara pemasaran digital tradisional biasanya melibatkan melalui gambar, teks, dan video, bot memudahkan merek untuk terhubung ke setiap pelanggan secara langsung dan membangun dialog pribadi yang mirip manusia.

Chatbots Didorong dengan Machine Learning

Kebanyakan chatbot berjalan pada algoritme pembelajaran mesin. Namun, jika chatbot adalah yang berorientasi pada tugas, ia dapat menggunakan pemrograman dan aturan neuro-linguistik untuk mengirimkan respons terstruktur ke permintaan yang paling umum tanpa memerlukan pembelajaran mesin untuk mendukung kemampuan dasarnya. 

Pada saat yang sama, ada chatbot berbasis data prediktif — bertindak sebagai asisten cerdas, mereka belajar saat dalam perjalanan untuk memberikan jawaban dan rekomendasi yang relevan, dan beberapa bahkan dapat meniru emosi. Chatbot berbasis data didukung oleh pembelajaran mesin, karena mereka terus dilatih, berkembang, dan menganalisis preferensi pengguna. Bersama-sama, fakta-fakta ini membuat interaksi pengguna dengan bisnis lebih dipersonalisasi: mengajukan pertanyaan, memberikan informasi yang relevan, berempati, dan bercanda, chatbots menarik apa yang tidak terjangkau untuk iklan tradisional. 

Dengan chatbot cerdas, bisnis dapat membantu pelanggan dalam jumlah tak terbatas di mana pun dan kapan pun mereka berada. Menghemat uang dan waktu serta meningkatkan pengalaman pelanggan, chatbots menjadi salah satu area AI yang paling menguntungkan untuk diinvestasikan bagi bisnis dan perusahaan menengah.

Bagaimana menurut Anda?

Situs ini menggunakan Akismet untuk mengurangi spam. Pelajari bagaimana data komentar Anda diproses.