4 maneiras pelas quais o aprendizado de máquina está aprimorando o marketing de mídia social

Marketing de mídia social e aprendizado de máquina

Com mais pessoas envolvidas em redes sociais online todos os dias, as mídias sociais se tornaram uma parte indispensável das estratégias de marketing para empresas de todos os tipos.

Havia 4.388 bilhões de usuários de Internet em todo o mundo em 2019, e 79% deles eram usuários sociais ativos.

Estado Global do Relatório Digital

Quando usado estrategicamente, o marketing de mídia social pode contribuir para a receita, o engajamento e a conscientização de uma empresa, mas simplesmente estar nas mídias sociais não significa fazer uso de tudo o que as mídias sociais reservam para os negócios. O que realmente importa é a maneira como você usa os canais sociais, e é aí que as oportunidades podem ser reveladas por meio do aprendizado de máquina.

Estamos passando por uma explosão de dados, mas esses dados são inúteis a menos que sejam analisados. O aprendizado de máquina torna possível analisar conjuntos de dados ilimitados e encontrar padrões ocultos por trás deles. Normalmente implantado com a ajuda de consultores de aprendizado de máquina, essa tecnologia melhora a maneira como os dados são transformados em conhecimento e permite que as empresas façam previsões precisas e decisões baseadas em fatos. 

Esses não são todos os benefícios, então vamos examinar mais de perto as outras facetas de negócios que podem ser aprimoradas com o aprendizado de máquina.

1. Monitoramento de marca / escuta social

O sucesso dos negócios hoje é determinado por uma série de fatores, e talvez um dos mais impactantes deles seja a reputação online. De acordo com a Pesquisa de Avaliação do Consumidor Local, 82% dos consumidores verificam as avaliações on-line de empresas, com cada um lendo 10 avaliações em média antes de confiar em uma empresa. Isso prova que a boa publicidade é fundamental para as marcas, por isso os executivos precisam encontrar uma maneira de gerenciar a reputação do negócio de forma eficaz.

O monitoramento de marcas é uma solução perfeita, que consiste na busca de qualquer menção a uma marca em todas as fontes disponíveis, incluindo mídias sociais, fóruns, blogs, resenhas online e artigos. Permitindo que as empresas identifiquem os problemas antes que eles se transformem em crises e reajam a tempo, o monitoramento da marca também oferece aos executivos uma compreensão completa de seu público-alvo e, assim, contribui para uma melhor tomada de decisão.

Como o aprendizado de máquina ajuda no monitoramento da marca / escuta social

Como base para a análise preditiva, o aprendizado de máquina contribui para o entendimento completo dos tomadores de decisão de todos os processos em andamento em suas empresas, de modo que suas decisões se tornem mais baseadas em dados e orientadas para o cliente e, portanto, mais eficazes.

Agora pense em todas as menções à sua empresa disponíveis online - quantas delas haverá? Centenas? Milhares? Coletar e analisá-los manualmente dificilmente é um desafio administrável, enquanto o aprendizado de máquina acelera o processo e fornece a análise mais detalhada de uma marca.

A menos que clientes insatisfeitos entrem em contato com você diretamente por telefone ou e-mail, a maneira mais rápida de encontrar e ajudá-los é a análise de sentimento - o conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina que avalia a opinião pública sobre sua empresa. Em particular, as menções à marca são filtradas por contexto negativo ou positivo para que sua empresa possa reagir rapidamente a casos que podem afetar sua marca. A implantação do aprendizado de máquina permite que as empresas rastreiem as opiniões dos clientes, independentemente do idioma em que foram escritas, o que expande a área de monitoramento.

2. Pesquisa de público-alvo

Um perfil online pode dizer uma série de coisas, como idade do proprietário, sexo, localização, ocupação, hobbies, renda, hábitos de compras e muito mais, o que torna a mídia social uma fonte infinita para as empresas coletarem dados sobre seus clientes e pessoas atuais quem eles gostariam de envolver. Assim, os gerentes de marketing ganham a oportunidade de conhecer seu público, incluindo a forma como os produtos ou serviços da empresa são usados. Isso facilita o processo de localização de falhas no produto e revela as maneiras pelas quais um produto pode ser desenvolvido.

Isso também pode ser aplicado a relacionamentos B2B: com base em critérios como tamanho da empresa, receita anual e número de funcionários, os clientes B2B são segmentados em grupos, de modo que o fornecedor não precise encontrar um modelo único para todos solução, mas direcionar diferentes segmentos usando uma abordagem mais adequada para um determinado grupo. 

Como o aprendizado de máquina ajuda a pesquisa de público-alvo

Os especialistas em marketing têm enormes quantidades de dados para lidar - coletados de várias fontes, podem parecer infinitos quando se trata de perfis de clientes e análise de público. Ao implantar o aprendizado de máquina, as empresas facilitam o processo de análise de vários canais e extração de informações valiosas deles. Dessa forma, seus funcionários podem usar dados prontos para confiar ao segmentar os clientes.

Além disso, os algoritmos de aprendizado de máquina podem revelar padrões de comportamento deste ou daquele grupo de clientes, dando às empresas a oportunidade de fazer previsões mais precisas e usá-las em sua vantagem estratégica. 

3. Reconhecimento de imagem e vídeo 

Em 2020, o reconhecimento de imagem e vídeo surge como uma tecnologia emergente necessária para todas as empresas que desejam ter uma vantagem competitiva. As mídias sociais, e especialmente as redes como Facebook e Instagram, fornecem um número ilimitado de fotos e vídeos postados por seus clientes em potencial todos os dias, se não a cada minuto. 

Em primeiro lugar, o reconhecimento de imagem permite que as empresas identifiquem os produtos favoritos dos usuários. Com essas informações consideradas, você poderá direcionar com eficácia suas campanhas de marketing para upsell e vendas cruzadas se uma pessoa já estiver usando seu produto, e incentivá-la a experimentá-lo a um preço mais atraente se estiver usando um produto do concorrente . Além disso, a tecnologia contribui para a compreensão do seu público-alvo, já que as fotos às vezes podem dizer muito mais sobre a renda, localização e interesses de uma pessoa do que um perfil mal preenchido. 

Outra maneira pela qual as empresas podem se beneficiar do reconhecimento de imagem e vídeo é descobrir novas maneiras de usar seus produtos. A internet hoje está cheia de fotos e vídeos de pessoas que conduzem experimentos e fazem coisas incomuns usando os produtos mais comuns de uma forma completamente nova - então por que não fazer uso disso? 

Como o aprendizado de máquina ajuda no reconhecimento de imagem e vídeo

O aprendizado de máquina é uma parte indispensável do reconhecimento de imagem e vídeo, que se baseia em um treinamento constante que só pode ser possível empregando os algoritmos certos e fazendo o sistema lembrar os padrões. 

Ainda assim, imagens e vídeos que parecem úteis primeiro precisam ser encontrados entre enormes volumes de informações disponíveis nas redes sociais, e é aí que o aprendizado de máquina facilita a missão que é quase impossível se feito manualmente. Impulsionado por tecnologias avançadas de aprendizado de máquina, o reconhecimento de imagem pode estimular os negócios a um nível completamente novo de segmentação, fornecendo percepções exclusivas sobre os clientes e a maneira como eles usam os produtos.

4. Segmentação do cliente e suporte via chatbots

Mais e mais pessoas hoje reconhecem as mensagens como a forma mais conveniente de socializar, o que dá às empresas novas oportunidades de envolver os clientes. Com o aumento dos chats em geral e dos aplicativos de chat como WhatsApp e Facebook Messenger, os chatbots estão se tornando uma ferramenta de marketing eficaz - eles processam informações de todos os tipos e podem servir para responder a várias solicitações: desde perguntas padrão a tarefas envolvendo uma série de variáveis.

Ao contrário dos links de navegação e páginas da web usuais, os chatbots fornecem aos usuários a capacidade de pesquisar e explorar usando uma rede social ou um aplicativo de mensagens de sua preferência. E, embora o marketing digital tradicional normalmente se envolva por meio de imagens, texto e vídeo, os bots tornam mais fácil para as marcas se conectarem a cada cliente diretamente e construir um diálogo pessoal semelhante ao humano.

Bots de chat impulsionados com aprendizado de máquina

A maioria dos chatbots é executada em algoritmos de aprendizado de máquina. No entanto, se um chatbot for orientado a tarefas, ele pode usar programação neurolinguística e regras para fornecer respostas estruturadas às solicitações mais gerais sem a necessidade de aprendizado de máquina para oferecer suporte a seus recursos básicos. 

Ao mesmo tempo, existem chatbots baseados em dados preditivos - agindo como assistentes inteligentes, eles aprendem em movimento a fornecer respostas e recomendações relevantes, e alguns podem até imitar emoções. Os chatbots baseados em dados são alimentados por aprendizado de máquina, pois são constantemente treinados, evoluindo e analisando as preferências dos usuários. Juntos, esses fatos tornam a interação dos usuários com uma empresa mais personalizada: fazendo perguntas, fornecendo informações relevantes, empatia e brincando, os chatbots apelam para o que está fora do alcance dos anúncios tradicionais. 

Com chatbots inteligentes, as empresas podem ajudar um número ilimitado de clientes onde e quando eles estiverem. Economizando dinheiro e tempo e melhorando a experiência do cliente, os chatbots estão se tornando uma das áreas de IA mais benéficas para investir para empresas de médio porte.

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