4 formas en que el aprendizaje automático está mejorando el marketing en redes sociales

Marketing en redes sociales y aprendizaje automático

Con más personas involucradas en las redes sociales en línea cada día, las redes sociales se han convertido en una parte indispensable de las estrategias de marketing para empresas de todo tipo.

Había 4.388 mil millones de usuarios de Internet en todo el mundo en 2019, y el 79% de ellos eran usuarios sociales activos.

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Cuando se usa estratégicamente, el marketing en redes sociales puede contribuir a los ingresos, el compromiso y la conciencia de una empresa, pero el simple hecho de estar en las redes sociales no significa hacer uso de todo lo que las redes sociales tienen para las empresas. Lo que realmente importa es la forma en que utiliza los canales sociales, y ahí es donde se pueden revelar las oportunidades a través del aprendizaje automático.

Estamos atravesando una explosión de datos, pero estos datos son inútiles a menos que se analicen. El aprendizaje automático permite analizar conjuntos de datos ilimitados y encontrar patrones ocultos detrás de ellos. Normalmente se implementa con la ayuda de consultores de aprendizaje automático, esta tecnología mejora la forma en que los datos se transforman en conocimiento y permite a las empresas realizar predicciones precisas y tomar decisiones basadas en hechos. 

Estos no son todos los beneficios, así que echemos un vistazo más de cerca a las otras facetas comerciales que se pueden mejorar con el aprendizaje automático.

1. Monitoreo de marca / Escucha social

El éxito empresarial actual está determinado por una serie de factores, y quizás uno de los más impactantes es la reputación online. De acuerdo a la Encuesta de revisión del consumidor local, El 82% de los consumidores consulta las reseñas en línea de empresas, y cada uno lee 10 reseñas en promedio antes de confiar en una empresa. Esto demuestra que una buena publicidad es crucial para las marcas, por eso los ejecutivos necesitan encontrar una forma de gestionar la reputación empresarial de forma eficaz.

El monitoreo de marca es una solución perfecta, que es la búsqueda de cualquier mención de una marca en todas las fuentes disponibles, incluidas las redes sociales, foros, blogs, reseñas en línea y artículos. Al permitir que las empresas detecten problemas antes de que se conviertan en crisis y reaccionen a tiempo, el monitoreo de la marca también brinda a los ejecutivos una comprensión profunda de su público objetivo y, por lo tanto, contribuye a una mejor toma de decisiones.

Cómo el aprendizaje automático ayuda a la supervisión de la marca / la escucha social

Como base para el análisis predictivo, el aprendizaje automático contribuye a que los responsables de la toma de decisiones comprendan a fondo todos los procesos que tienen lugar en sus empresas, de modo que sus decisiones se vuelvan más basadas en datos y orientadas al cliente y, por lo tanto, sean más efectivas.

Ahora, piense en todas las menciones de su empresa disponibles en línea: ¿cuántas de ellas habrá? Cientos? ¿Miles? Recopilarlos y analizarlos manualmente no es un desafío manejable, mientras que el aprendizaje automático acelera el proceso y proporciona la revisión más detallada de una marca.

A menos que los clientes descontentos se comuniquen con usted directamente por teléfono o correo electrónico, la forma más rápida de encontrarlos y ayudarlos es el análisis de sentimientos, el conjunto de algoritmos de aprendizaje automático que evalúan la opinión pública sobre su empresa. En particular, las menciones de marca se filtran por contexto negativo o positivo para que su empresa pueda reaccionar rápidamente a los casos que pueden afectar su marca. La implementación del aprendizaje automático permite a las empresas rastrear las opiniones de los clientes independientemente del idioma en el que estén escritas, lo que amplía el área de monitoreo.

2. Investigación del público objetivo

Un perfil en línea puede decir una serie de cosas, como la edad, el género, la ubicación, la ocupación, los pasatiempos, los ingresos, los hábitos de compra de su propietario y más, lo que hace que las redes sociales sean una fuente inagotable para que las empresas recopilen datos sobre sus clientes y personas actuales a quienes les gustaría contratar. Por lo tanto, los gerentes de marketing tienen la oportunidad de aprender sobre su audiencia, incluida la forma en que se utilizan los productos o servicios de la empresa. Esto facilita el proceso de búsqueda de fallas en los productos y revela las formas en que un producto puede evolucionar.

Esto también se puede aplicar a las relaciones B2B: en función de criterios como el tamaño de la empresa, los ingresos anuales y el número de empleados, los clientes B2B se segmentan en grupos, de modo que el proveedor no necesita encontrar una solución única para todos. solución, pero apunte a diferentes segmentos utilizando un enfoque más adecuado para un grupo en particular. 

Cómo el aprendizaje automático ayuda a la investigación del público objetivo

Los especialistas en marketing tienen enormes cantidades de datos con los que lidiar; recopilados de varias fuentes, puede parecer interminable cuando se trata de perfiles de clientes y análisis de audiencias. Al implementar el aprendizaje automático, las empresas facilitan el proceso de analizar varios canales y extraer información valiosa de ellos. De esta manera, sus empleados pueden utilizar datos listos para usar en los que confiar al segmentar a los clientes.

Además, los algoritmos de aprendizaje automático pueden revelar patrones de comportamiento de este o aquel grupo de clientes, lo que brinda a las empresas la oportunidad de hacer predicciones más precisas y utilizarlas para su ventaja estratégica. 

3. Reconocimiento de imagen y video 

En 2020, el reconocimiento de imágenes y videos se presenta como una tecnología emergente necesaria para todas las empresas que desean tener una ventaja competitiva. Las redes sociales, y especialmente las redes como Facebook e Instagram, brindan una cantidad ilimitada de fotos y videos que sus clientes potenciales publican todos los días, si no cada minuto. 

En primer lugar, el reconocimiento de imágenes permite a las empresas identificar los productos favoritos de los usuarios. Con esta información considerada, podrá orientar eficazmente sus campañas de marketing para realizar ventas adicionales y ventas cruzadas si una persona ya está usando su producto, y alentarla a que lo pruebe a un precio más atractivo si está usando el producto de un competidor. . Además, la tecnología contribuye a la comprensión de su público objetivo, ya que las imágenes a veces pueden decir mucho más sobre los ingresos, la ubicación y los intereses de una persona que un perfil deficiente. 

Otra forma en que las empresas pueden beneficiarse del reconocimiento de imágenes y videos es encontrar nuevas formas de utilizar su producto. Hoy en día, Internet está lleno de fotos y videos de personas que realizan experimentos y hacen cosas inusuales utilizando los productos más comunes de una manera completamente nueva. Entonces, ¿por qué no hacer uso de él? 

Cómo el aprendizaje automático ayuda al reconocimiento de imágenes y videos

El aprendizaje automático es una parte indispensable del reconocimiento de imágenes y videos, que se basa en un entrenamiento constante que solo puede ser posible empleando los algoritmos adecuados y haciendo que el sistema recuerde los patrones. 

Aún así, las imágenes y los videos que parecen ser útiles primero deben encontrarse entre los enormes volúmenes de información disponible en las redes sociales, y es entonces cuando el aprendizaje automático facilita la misión que es casi imposible si se hace manualmente. Impulsado con tecnologías avanzadas de aprendizaje automático, el reconocimiento de imágenes puede impulsar a las empresas hacia un nivel de orientación completamente nuevo, proporcionando información única sobre los clientes y la forma en que usan los productos.

4. Orientación al cliente y asistencia a través de chatbots

Hoy en día, cada vez más personas reconocen la mensajería como la forma más conveniente de socializar, lo que brinda a las empresas nuevas oportunidades para involucrar a los clientes. Con el auge de los chats en general y las aplicaciones de chat como WhatsApp y Facebook Messenger, los chatbots se están convirtiendo en una herramienta de marketing eficaz: procesan información de todo tipo y pueden servir para responder a diversas solicitudes: desde preguntas estándar hasta tareas que involucran una serie de variables.

A diferencia de los enlaces de navegación y las páginas web habituales, los chatbots brindan a los usuarios la capacidad de buscar y explorar utilizando una red social o una aplicación de mensajería que prefieran. Y mientras que el marketing digital tradicional generalmente se involucra a través de imágenes, texto y video, los bots facilitan que las marcas se conecten directamente con cada cliente y construyan un diálogo personal similar al humano.

Chatbots impulsados ​​con aprendizaje automático

La mayoría de los chatbots se ejecutan en algoritmos de aprendizaje automático. Sin embargo, si un chatbot está orientado a tareas, puede utilizar la programación neurolingüística y las reglas para ofrecer respuestas estructuradas a las solicitudes más generales sin requerir aprendizaje automático para respaldar sus capacidades básicas. 

Al mismo tiempo, existen chatbots predictivos basados ​​en datos, que actúan como asistentes inteligentes, aprenden sobre la marcha para proporcionar respuestas y recomendaciones relevantes, y algunos incluso pueden imitar emociones. Los chatbots basados ​​en datos funcionan con aprendizaje automático, ya que se capacitan constantemente, evolucionan y analizan las preferencias de los usuarios. Juntos, estos hechos hacen que la interacción de los usuarios con una empresa sea más personalizada: hacer preguntas, proporcionar información relevante, empatizar y bromear, los chatbots atraen lo que está fuera del alcance de los anuncios tradicionales. 

Con los chatbots inteligentes, las empresas pueden ayudar a un número ilimitado de clientes donde y cuando sea que estén. Los chatbots, que ahorran tiempo y dinero y mejoran la experiencia del cliente, se están convirtiendo en una de las áreas de inteligencia artificial más beneficiosas en las que invertir para las empresas medianas.

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