4 cách Máy học tăng cường Tiếp thị Truyền thông Xã hội

Tiếp thị truyền thông xã hội và học máy

Với việc ngày càng có nhiều người tham gia vào mạng xã hội trực tuyến, mạng xã hội đã trở thành một phần không thể thiếu trong các chiến lược tiếp thị của các doanh nghiệp thuộc mọi loại hình.

Có 4.388 tỷ người dùng internet trên toàn thế giới vào năm 2019 và 79% trong số đó là người dùng mạng xã hội tích cực.

Báo cáo Tình trạng Kỹ thuật số Toàn cầu

Khi được sử dụng một cách chiến lược, tiếp thị truyền thông xã hội có thể đóng góp vào doanh thu, mức độ tương tác và nhận thức của công ty, nhưng chỉ đơn giản là trên mạng xã hội không có nghĩa là tận dụng tất cả những gì truyền thông xã hội có sẵn cho doanh nghiệp. Điều thực sự quan trọng là cách bạn sử dụng các kênh xã hội và đó là nơi cơ hội có thể được bộc lộ thông qua học máy.

Chúng ta đang trải qua sự bùng nổ dữ liệu, nhưng dữ liệu này sẽ vô dụng trừ khi nó được phân tích. Máy học giúp bạn có thể phân tích vô hạn các tập dữ liệu và tìm ra các mẫu ẩn đằng sau chúng. Thường được triển khai với sự trợ giúp của nhà tư vấn học máy, công nghệ này cải thiện cách dữ liệu được chuyển đổi thành kiến ​​thức và cho phép các doanh nghiệp đưa ra dự đoán chính xác và quyết định dựa trên thực tế. 

Đây không phải là tất cả những lợi ích, vì vậy chúng ta hãy xem xét kỹ hơn các khía cạnh kinh doanh khác có thể được cải thiện với học máy.

1. Giám sát thương hiệu / Lắng nghe xã hội

Sự thành công của doanh nghiệp ngày nay được quyết định bởi một số yếu tố, và có lẽ một trong những yếu tố tác động nhất trong số đó là danh tiếng trực tuyến. Dựa theo Khảo sát Đánh giá Người tiêu dùng Địa phương, 82% người tiêu dùng xem các bài đánh giá trực tuyến dành cho doanh nghiệp, trung bình mỗi người đọc 10 bài đánh giá trước khi tin tưởng một doanh nghiệp. Điều này chứng tỏ rằng quảng bá tốt là điều tối quan trọng đối với thương hiệu, đó là lý do tại sao các nhà điều hành cần tìm ra cách quản lý danh tiếng doanh nghiệp một cách hiệu quả.

Giám sát thương hiệu là một giải pháp hoàn hảo, là việc tìm kiếm bất kỳ đề cập nào về thương hiệu trong tất cả các nguồn có sẵn, bao gồm mạng xã hội, diễn đàn, blog, đánh giá trực tuyến và các bài báo. Cho phép các doanh nghiệp phát hiện các vấn đề trước khi chúng phát triển thành khủng hoảng và phản ứng kịp thời, giám sát thương hiệu cũng giúp các giám đốc điều hành hiểu rõ về đối tượng mục tiêu của họ và do đó góp phần đưa ra quyết định tốt hơn.

Cách Học máy giúp Giám sát thương hiệu / Lắng nghe xã hội

Là nền tảng cho phân tích dự đoán, học máy góp phần giúp các nhà ra quyết định hiểu thấu đáo về tất cả các quy trình đang diễn ra trong công ty của họ, để các quyết định của họ trở nên dựa trên dữ liệu và hướng đến khách hàng, và do đó hiệu quả hơn.

Bây giờ, hãy nghĩ về tất cả các đề cập về doanh nghiệp của bạn có sẵn trên mạng — sẽ có bao nhiêu đề cập trong số chúng? Hàng trăm? Hàng ngàn? Thu thập và phân tích chúng theo cách thủ công hầu như không phải là một thách thức có thể quản lý được, trong khi máy học đẩy nhanh quá trình và cung cấp đánh giá chi tiết nhất về thương hiệu.

Trừ khi khách hàng không hài lòng liên hệ trực tiếp với bạn qua điện thoại hoặc email, cách nhanh nhất để tìm và hỗ trợ họ là phân tích cảm xúc — tập hợp các thuật toán máy học đánh giá dư luận về doanh nghiệp của bạn. Đặc biệt, các đề cập thương hiệu được lọc theo ngữ cảnh tiêu cực hoặc tích cực để doanh nghiệp của bạn có thể nhanh chóng phản ứng với các trường hợp có thể ảnh hưởng đến thương hiệu của bạn. Việc triển khai học máy cho phép các doanh nghiệp theo dõi ý kiến ​​của khách hàng bất kể ngôn ngữ mà chúng được viết, điều này mở rộng phạm vi giám sát.

2. Nghiên cứu đối tượng mục tiêu

Hồ sơ trực tuyến có thể cho biết một số điều, chẳng hạn như tuổi tác, giới tính, vị trí, nghề nghiệp, sở thích, thu nhập, thói quen mua sắm của chủ sở hữu, v.v., điều này làm cho phương tiện truyền thông xã hội trở thành nguồn vô tận cho các doanh nghiệp thu thập dữ liệu về khách hàng và con người hiện tại của họ người mà họ muốn tham gia. Do đó, các nhà quản lý tiếp thị có cơ hội tìm hiểu về khán giả của họ, bao gồm cả cách sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty được sử dụng. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình tìm ra lỗi của sản phẩm và tiết lộ các cách thức mà sản phẩm có thể được phát triển.

Điều này cũng có thể được áp dụng cho các mối quan hệ B2B: dựa trên các tiêu chí như quy mô công ty, doanh thu hàng năm và số lượng nhân viên, khách hàng B2B được phân khúc thành các nhóm, do đó nhà cung cấp không cần phải tìm một đối tượng phù hợp nhất nhưng nhắm mục tiêu các phân khúc khác nhau bằng cách tiếp cận phù hợp nhất cho một nhóm cụ thể. 

Cách học máy giúp nghiên cứu đối tượng mục tiêu

Các chuyên gia tiếp thị có lượng dữ liệu khổng lồ cần xử lý — được thu thập từ một số nguồn, có vẻ như là vô tận khi nói đến hồ sơ khách hàng và phân tích đối tượng. Bằng cách triển khai học máy, các công ty dễ dàng quá trình phân tích các kênh khác nhau và trích xuất thông tin có giá trị từ chúng. Bằng cách này, nhân viên của bạn có thể sử dụng dữ liệu có sẵn để dựa vào khi phân khúc khách hàng.

Ngoài ra, các thuật toán học máy có thể tiết lộ các mẫu hành vi của nhóm khách hàng này hoặc nhóm khách hàng đó, tạo cơ hội cho các công ty đưa ra các dự đoán chính xác hơn và sử dụng chúng cho lợi thế chiến lược của họ. 

3. Nhận dạng hình ảnh và video 

Vào năm 2020, nhận dạng hình ảnh và video trở thành một công nghệ mới nổi cần thiết cho tất cả các công ty muốn có lợi thế cạnh tranh. Phương tiện truyền thông xã hội, và đặc biệt là các mạng như Facebook và Instagram, cung cấp không giới hạn số lượng ảnh và video được khách hàng tiềm năng của bạn đăng hàng ngày, nếu không phải là mỗi phút. 

Trước hết, nhận dạng hình ảnh cho phép các công ty xác định sản phẩm yêu thích của người dùng. Với thông tin này được xem xét, bạn sẽ có thể nhắm mục tiêu hiệu quả các chiến dịch tiếp thị của mình để bán thêm và bán kèm nếu một người đã sử dụng sản phẩm của bạn và khuyến khích họ dùng thử với mức giá hấp dẫn hơn nếu họ đang sử dụng sản phẩm của đối thủ cạnh tranh . Ngoài ra, công nghệ góp phần vào sự hiểu biết về đối tượng mục tiêu của bạn, vì hình ảnh đôi khi có thể cho biết nhiều hơn về thu nhập, vị trí và sở thích của một người hơn là một hồ sơ kém đầy đủ. 

Một cách khác mà các doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ nhận dạng hình ảnh và video là tìm ra những cách mới để sản phẩm của họ có thể được sử dụng. Internet ngày nay tràn ngập ảnh và video về những người tiến hành thí nghiệm và làm những điều khác thường bằng cách sử dụng các sản phẩm phổ biến nhất theo một cách hoàn toàn mới — vậy tại sao không tận dụng nó? 

Cách học máy giúp nhận dạng hình ảnh và video

Học máy là một phần không thể thiếu của nhận dạng hình ảnh và video, dựa trên việc đào tạo liên tục mà chỉ có thể có được bằng cách sử dụng các thuật toán phù hợp và làm cho hệ thống ghi nhớ các mẫu. 

Tuy nhiên, hình ảnh và video có vẻ hữu ích trước tiên cần phải được tìm thấy trong số lượng khổng lồ thông tin có sẵn trên phương tiện truyền thông xã hội và đó là khi học máy tạo điều kiện cho sứ mệnh gần như bất khả thi nếu được thực hiện thủ công. Được thúc đẩy với các công nghệ máy học tiên tiến, nhận dạng hình ảnh có thể thúc đẩy các doanh nghiệp hướng tới một cấp độ nhắm mục tiêu hoàn toàn mới, cung cấp những hiểu biết độc đáo về khách hàng và cách họ sử dụng sản phẩm.

4. Nhắm mục tiêu và hỗ trợ khách hàng qua Chatbots

Ngày nay, ngày càng nhiều người công nhận nhắn tin là cách thuận tiện nhất để xã hội hóa, điều này mang đến cho các công ty những cơ hội mới để thu hút khách hàng. Với sự gia tăng của các cuộc trò chuyện nói chung và các ứng dụng trò chuyện như WhatsApp và Facebook Messenger, chatbot đang trở thành một công cụ tiếp thị hiệu quả — chúng xử lý thông tin thuộc mọi loại và có thể đáp ứng các yêu cầu khác nhau: từ các câu hỏi tiêu chuẩn đến các nhiệm vụ liên quan đến một số biến số.

Không giống như các liên kết điều hướng và trang web thông thường, chatbots cung cấp cho người dùng khả năng tìm kiếm và khám phá bằng cách sử dụng mạng xã hội hoặc ứng dụng nhắn tin mà họ thích. Và trong khi tiếp thị kỹ thuật số truyền thống thường tương tác thông qua hình ảnh, văn bản và video, bot giúp các thương hiệu dễ dàng kết nối trực tiếp với từng khách hàng và xây dựng một cuộc đối thoại cá nhân giống như con người.

Chatbots được tăng cường nhờ Machine Learning

Hầu hết các chatbot đều chạy trên các thuật toán học máy. Tuy nhiên, nếu chatbot là hướng tác vụ, nó có thể sử dụng quy tắc và lập trình ngôn ngữ thần kinh để cung cấp các phản hồi có cấu trúc cho các yêu cầu chung nhất mà không yêu cầu máy học hỗ trợ các khả năng cơ bản của nó. 

Đồng thời, có các chatbot dựa trên dữ liệu dự đoán — hoạt động như những trợ lý thông minh, chúng học khi di chuyển để đưa ra các câu trả lời và khuyến nghị có liên quan và một số thậm chí có thể bắt chước cảm xúc. Các chatbot hướng dữ liệu được hỗ trợ bởi máy học, vì chúng được đào tạo liên tục, phát triển và phân tích sở thích của người dùng. Cùng với nhau, những thực tế này làm cho tương tác của người dùng với một doanh nghiệp được cá nhân hóa hơn: đặt câu hỏi, cung cấp thông tin liên quan, đồng cảm và nói đùa, chatbot thu hút những gì nằm ngoài khả năng của quảng cáo truyền thống. 

Với chatbot thông minh, các doanh nghiệp có thể hỗ trợ không giới hạn số lượng khách hàng mọi lúc mọi nơi. Tiết kiệm tiền bạc, thời gian và cải thiện trải nghiệm khách hàng, chatbots đang trở thành một trong những lĩnh vực AI có lợi nhất để đầu tư cho các doanh nghiệp và doanh nghiệp quy mô vừa.

Bạn nghĩ gì?

Trang web này sử dụng Akismet để giảm spam. Tìm hiểu cách xử lý dữ liệu nhận xét của bạn.