W तरीका मेशिन शिक्षा सामाजिक मीडिया मार्केटि En बढाउँदै छ

सामाजिक मिडिया मार्केटिंग र मेशिन लर्निंग

बढि व्यक्तिहरू हरेक दिन अनलाइन सोशल नेटवर्कि inमा संलग्न भएको साथ, सामाजिक मिडिया सबै प्रकारका व्यवसायहरूको लागि मार्केटि strate रणनीतिहरूको अपरिहार्य हिस्सा भएको छ।

२०१ 4.388 मा विश्वव्यापी 2019..79 बिलियन इन्टरनेट प्रयोगकर्ताहरू थिए र ती मध्ये XNUMX%% सक्रिय सामाजिक प्रयोगकर्ताहरू थिए।

डिजिटल रिपोर्टको ग्लोबल राज्य

जब रणनीतिक रूपमा प्रयोग गरिन्छ, सामाजिक मिडिया मार्केटिंगले कम्पनीको राजस्व, सment्लग्नता, र सचेतनामा योगदान पुर्‍याउन सक्छ, तर केवल सामाजिक मिडियामा हुनुको मतलब सामाजिक मिडियालाई व्यवसायका लागि भण्डार भएका सबैको प्रयोग गर्नु हुँदैन। वास्तवमा के महत्त्वपूर्ण कुरा भनेको तपाइँ सामाजिक च्यानलहरू प्रयोग गर्ने तरिका हो, र त्यहि अवसरहरू मेशिन शिक्षाबाट प्रकट हुन सक्छ।

हामी डाटाको विस्फोटको माध्यमबाट जाँदैछौं, तर यो डाटा प्रयोग नगरेसम्म यसको विश्लेषण हुँदैन। मेशिन शिक्षाले असीमित डाटा सेटहरूको विश्लेषण गर्न र पछाडि लुकेका ढाँचाहरू पत्ता लगाउन सम्भव बनाउँदछ। सामान्यतया को साथ सहयोगी गरीएको छ मेशिन शिक्षा परामर्शदाताहरुयस टेक्नोलोजीले डेटालाई ज्ञानमा रूपान्तरण गर्ने तरिकालाई सुधार गर्दछ र व्यवसायहरूलाई सटीक भविष्यवाणीहरू र तथ्य-आधारित निर्णयहरू गर्न सक्षम गर्दछ। 

यी सबै फाइदाहरू होइनन्, त्यसो भए म्यासिंग लर्निंगका साथ सुधार गर्न सकिने अन्य व्यवसायिक पक्षहरूलाई नियालौं।

१. ब्रान्ड अनुगमन / सामाजिक सुनुवाई

व्यापार को सफलता आज धेरै कारकहरु द्वारा निर्धारित गरीएको छ, र हुन सक्छ ती मध्ये एक भन्दा बढी प्रभावकारी मध्ये एक अनलाइन प्रतिष्ठा हो। यस अनुसार स्थानीय उपभोक्ता समीक्षा सर्वेक्षण, 82२% उपभोक्ताहरू ब्यापारहरूको लागि अनलाइन समीक्षा जाँच गर्दछन्, प्रत्येक पठनको साथ औसतमा १० समीक्षा समीक्षा गर्दा व्यायामलाई विश्वास गर्नु अघि। यो प्रमाणित गर्दछ कि राम्रो प्रचार ब्रान्डको लागि महत्वपूर्ण छ, त्यसैले कार्यकारीहरूले व्यापार प्रतिष्ठालाई प्रभावकारी ढंगले ब्यवस्थापन गर्न कुनै तरिका खोज्नु पर्छ।

ब्रान्ड अनुगमन एक उत्तम समाधान हो, जुन सोशल मिडिया, फोरमहरू, ब्लगहरू, अनलाइन समीक्षाहरू, र लेखहरू सहित सबै उपलब्ध स्रोतहरूमा ब्रान्डको कुनै पनि उल्लेखको खोज हो। व्यवसायहरूलाई समस्याहरूमा पर्न दिनु उनीहरू समस्यामा पर्नु भन्दा पहिले र समयमा प्रतिक्रिया देखाईन्छ, ब्रान्ड अनुगमनले पनि कार्यकारीहरूलाई उनीहरूको लक्षित श्रोताको पूर्ण समझ दिन्छ र यसरी निर्णय लिने निर्णयमा ठूलो योगदान पुर्‍याउँछ।

कसरी मेशिन लर्निंगले ब्रान्ड मोनिटरि / / सामाजिक सुन्न मद्दत गर्दछ

पूर्वानुमानात्मक एनालिटिक्सको लागि आधारको रूपमा, मेशिन लर्नि companiesले निर्णयकर्ताहरूलाई उनीहरूको कम्पनीहरूमा भइरहेको सबै प्रक्रियाहरूको पूर्ण समझमा योगदान पुर्‍याउँछ, जसले गर्दा उनीहरूका निर्णयहरू थप डाटा-आधारित र ग्राहक-उन्मुख हुन्छन् र यसरी बढी प्रभावकारी हुन्छन्।

अब सोच्नुहोस् तपाईंको ईन्टरनेटमा उपलब्ध सबै व्यवसायका उल्लेखहरू - त्यसमध्ये कति वटा हुनेछन्? सयौं? हजारौं? म्यानुअल तरिकाले उनीहरूलाई संकलन र विश्लेषण गर्न सम्भव ब्यवस्थापन चुनौती हो, जबकि मेशिन लर्निंगले प्रक्रियाको गतिलाई र ब्राण्डको विस्तृत समीक्षा प्रदान गर्दछ।

असन्तुष्ट ग्राहकहरूले तपाईंलाई फोन वा ईमेल मार्फत सिधा सम्पर्क नगरेसम्म, तिनीहरूलाई खोजी गर्ने र सहयोग पुर्‍याउने सब भन्दा छिटो तरीका भावना विश्लेषण हो - मेशिन लर्निंग एल्गोरिदमहरूको सेट जुन तपाईंको व्यवसायको बारेमा सार्वजनिक धारणाको मूल्यांकन गर्दछ। विशेष रूपमा, ब्रान्ड उल्लेखहरू नकारात्मक वा सकारात्मक प्रस .्गद्वारा फिल्टर गरिन्छ ताकि तपाईंको व्यवसायले द्रुत प्रतिक्रिया दिन सक्दछ जुन तपाईंको ब्रान्डलाई असर गर्न सक्छ। मेशिन लर्निंग डिप्लोयिंगले व्यवसायहरूलाई ग्राहकहरूको राय ट्र्याक गर्न दिन्छ भाषा जुन उनीहरूले लेखेका छन्, जुन अनुगमनको क्षेत्र विस्तार गर्दछ।

२. लक्षित श्रोता अनुसन्धान

एक अनलाइन प्रोफाइलले धेरै चीजहरू बताउन सक्छ, जस्तै यसको मालिकको उमेर, लि gender्ग, स्थान, पेशा, शौक, आय, किनमेल बानी, र अधिक, जसले सामाजिक मिडियालाई व्यवसायका लागि उनीहरूको वर्तमान ग्राहकहरू र व्यक्तिहरूको बारेमा डेटा स collect्कलन गर्न अनन्त स्रोत बनाउँदछ। जसलाई तिनीहरू संलग्न हुन चाहान्छन्। यसैले, मार्केटिंग प्रबन्धकहरूले आफ्ना दर्शकहरूको बारेमा जान्नको लागि अवसर प्राप्त गर्दछन्, जसमा कम्पनीको उत्पादन वा सेवाहरू प्रयोग गरिन्छ। यसले उत्पादन त्रुटिहरू पत्ता लगाउने प्रक्रियालाई सजिलो बनाउँछ र उत्पादनहरू विकास भएको मार्गहरू प्रकट गर्दछ।

यो B2B सम्बन्धमा पनि लागू गर्न सकिन्छ: कम्पनी आकार, वार्षिक राजस्व, र कर्मचारीहरूको संख्या जस्ता मापदण्डको आधारमा, B2B ग्राहकहरू समूहमा विभाजित हुन्छन्, ताकि विक्रेतालाई एक-आकार फिट-सबै फेला पार्न आवश्यक पर्दैन। समाधान तर एक विशेष समूह को लागी सबसे उपयुक्त दृष्टिकोण प्रयोग गरी बिभिन्न खण्डहरु लाई लक्षित गर्नुहोस्। 

कसरी मेशिन लर्निंग लक्ष्य दर्शक अनुसन्धान मदत गर्दछ

मार्केटिंग विशेषज्ञहरुसँग डील गर्न धेरै मात्रामा डाटा हुन्छ - धेरै स्रोतहरूबाट स—्कलन गरिएको, यो अनन्त देखिन्छ जब यो ग्राहक प्रोफाइल र श्रोताको विश्लेषणको कुरा आउँदछ। मेशिन लर्निंग प्रयोग गरेर, कम्पनीहरूले विभिन्न च्यानलहरूको विश्लेषण प्रक्रिया गर्न सजिलो गर्दछ र तिनीहरूबाट बहुमूल्य जानकारी निकाल्दछ। यस तरिकाले, तपाइँका कर्मचारीहरूले ग्राहकलाई विभाजन गर्दा निर्भर डेटा तयार डेटा प्रयोग गर्न सक्दछन्।

साथै, मेशिन लर्निंग एल्गोरिदमले यो वा ग्राहकहरूको समूहको व्यवहार ढाँचा प्रकट गर्न सक्छ, कम्पनीहरूलाई थप सटीक भविष्यवाणी गर्ने अवसर प्रदान गर्दछ र ती रणनीतिक लाभको लागि ती प्रयोग गर्दछ। 

Image. छवि र भिडियो मान्यता 

२०२० मा, छवि र भिडियो मान्यता एक उदीयमान टेक्नोलोजीको रूपमा आउँछ जुन सबै कम्पनीहरूको लागि प्रतिस्पर्धी किनार चाहिन्छ। सामाजिक मिडिया, र विशेष गरी नेटवर्क जस्तै फेसबुक र इन्स्टाग्राम, असीमित संख्यामा तस्बिरहरू र भिडियोहरू प्रदान गर्दछ तपाईंको सम्भावित ग्राहकहरू द्वारा हरेक दिन पोष्ट गरिएको छ, यदि प्रत्येक मिनेट छैन भने। 

सबै भन्दा पहिले, छवि मान्यता कम्पनिहरु लाई प्रयोगकर्ताको मनपर्ने उत्पादनहरु को पहिचान गर्न अनुमति दिन्छ। यस जानकारीलाई ध्यानमा राखेर तपाईं आफ्नो मार्केटिंग अभियानहरूलाई प्रभावी ढ target्गले लक्षित गर्न सक्नुहुनेछ अपसेट र क्रस-बेच्न यदि कुनै व्यक्तिले पहिले नै तपाईंको उत्पादन प्रयोग गरिरहेको छ, र उनीहरूलाई एक अधिक आकर्षक मूल्यमा प्रयास गर्न प्रोत्साहित गर्नुहोस् यदि उनीहरू एक प्रतिस्पर्धीको उत्पादन प्रयोग गर्दै छन्। । साथै, टेक्नोलोजीले तपाईंको लक्षित दर्शकहरूको बुझाइमा योगदान पुर्‍याउँछ, किनकि चित्रहरूले कहिलेकाँही व्यक्तिको आय, स्थान र रूचिको बारेमा नराम्रो भरिएको प्रोफाइल भन्दा बढि बताउन सक्छ। 

व्यवसायबाट छवि र भिडियो मान्यताबाट लाभ लिन सक्ने अर्को तरिका उनीहरूको उत्पादन प्रयोग गर्न सक्ने नयाँ तरिकाहरू पत्ता लगाउँदैछ। आज इन्टरनेटमा फोटोहरू र भिडियोहरू भरिएका छन् जसले प्रयोगहरू गर्दछन् र अनौंठो चीजहरू गर्दछन् र सामान्य रूपमा सामान्य उत्पादनहरू पूर्ण रूपमा नयाँ तरिकाले प्रयोग गर्दछन् - त्यसोभए किन यसलाई प्रयोग नगर्ने? 

कसरी मेशिन शिक्षा छवि र भिडियो मान्यता मद्दत गर्दछ

मेशिन लर्निंग छवि र भिडियो मान्यताको एक अपरिहार्य अंश हो, जुन स्थिर प्रशिक्षणमा आधारित छ जुन सही एल्गोरिदमहरू प्रयोग गरेर र प्रणालीलाई सम्झनाहरू बनाएर सम्भव हुन सक्छ। 

अझै, छविहरू र भिडियोहरू जुन उपयोगी देखिन्छ पहिले सामाजिक मिडियामा उपलब्ध जानकारीको विशाल खण्डहरू बीचमा फेला पार्नु आवश्यक पर्दछ, र त्यहि बेला जब मेशिन लर्निंगले मिसनलाई मद्दत गर्दछ जुन म्यानुअल तरिकाले गरिएको छ भने लगभग असम्भव छ। उन्नत मेशिन लर्निंग टेक्नोलोजीको साथ बुस गरिएको, छवि मान्यताले व्यवसायलाई लक्ष्यीकरणको पूर्ण नयाँ स्तरमा बढावा दिन सक्छ, ग्राहकहरू र उनीहरूका उत्पादनहरूको प्रयोग गर्ने तरिकाको बारेमा अद्वितीय अन्तरदृष्टि प्रदान गर्दछ।

Customer. ग्राहक लक्षित र कुराकानी मार्फत समर्थन

अधिक र अधिक व्यक्ति आज मैसेजिंगलाई सामाजिकताको सब भन्दा सुविधाजनक तरीकाका रूपमा चिन्दछन् जसले कम्पनीहरूलाई ग्राहकहरुलाई संलग्न गराउन नयाँ अवसर प्रदान गर्दछ। सामान्य रूपमा च्याटको उदयसँग र व्हाट्सएप र फेसबुक मेसेन्जर जस्ता च्याट गर्ने अनुप्रयोगहरू, च्याटबोटहरू एक प्रभावकारी मार्केटिंग उपकरण भइरहेका छन् — ती सबै प्रकारका जानकारीहरू प्रशोधन गर्छन् र बिभिन्न अनुरोधहरूको जवाफ दिन सक्छन्: मानक प्रश्नहरूदेखि विभिन्न चरहरूसँग सम्बन्धित कार्यहरूमा।

सामान्य नेभिगेशन लि and्कहरू र वेब पृष्ठहरूको विपरीत, च्याटबट्सले प्रयोगकर्ताहरूलाई खोजी गर्न र खोजी गर्न क्षमता प्रदान गर्दछ सामाजिक नेटवर्क वा सन्देश अनुप्रयोग प्रयोग गरेर उनीहरूले मन पराउँछन्। र जबकि पारम्परिक डिजिटल मार्केटिंगले सामान्यतया छविहरू, पाठ, र भिडियो मार्फत संलग्न गर्दछ, बट्सले ब्रान्डको लागि प्रत्येक ग्राहकसँग सीधा सम्पर्क गर्न र व्यक्तिगत मानव जस्तो संवाद निर्माण गर्न सजिलो बनाउँदछ।

च्याटबोट्स मेशिन लर्निंगको साथ बुस्ट गरिएको

धेरै च्याटबटहरू मेशिन लर्निंग एल्गोरिदममा चल्दछन्। यदि एक कुराकानी एक कार्य उन्मुख छ, यद्यपि यसले न्यूरो-भाषिक प्रोग्रामिंग र नियमहरू प्रयोग गर्न सक्दछ संरचनात्मक प्रतिक्रियाहरू प्राय जसो सामान्य अनुरोधहरूको लागि यसको आधारभूत क्षमताहरू समर्थन गर्न मेशिन लर्निंगको आवश्यकता बिना। 

उही समयमा, पूर्वानुमानवादी डेटा-द्वारा संचालित च्याटबोटहरू छन् intelligent बौद्धिक सहायकहरूको रूपमा काम गर्ने, तिनीहरू प्रासंगिक उत्तरहरू र सिफारिशहरू प्रदान गर्न जान्छन्, र केहीले भावनाहरूको नक्कल पनि गर्न सक्दछन्। डाटा-द्वारा संचालित चैटबोटहरू मेशिन लर्निंग द्वारा संचालित हुन्छन्, किनकि तिनीहरू निरन्तर तालिम पाएका हुन्छन्, विकास र प्रयोगकर्ताहरूको प्राथमिकताहरूको विश्लेषण गर्छन्। सँगै, यी तथ्यहरूले व्यवसायको साथ प्रयोगकर्ताको अन्तर्क्रिया अझ बढी निजीकृत गर्दछ: प्रश्नहरू सोध्ने, सान्दर्भिक जानकारी प्रदान गर्ने, समानुभूति प्रदान गर्ने, र मजाक गर्ने, कुराकानीले पारम्परिक विज्ञापनहरूको पहुँचबाट टाढा के हुन्छ भनेर अपील गर्छन्। 

बुद्धिमान कुराकानीको साथ, व्यवसायहरूले असीमित संख्यामा ग्राहकहरूलाई कहिँ पनि र जुनसुकै ठाउँमा उनीहरूलाई सहयोग गर्न सक्दछन्। पैसा र समय बचत गर्ने र ग्राहकको अनुभव सुधार गर्ने, च्याटबट्स मध्य आकारका व्यवसाय र उद्यमहरूको लागि लगानी गर्नको लागि सबै भन्दा लाभदायक एआई क्षेत्रहरू मध्ये एक भएका छन्।

तिम्रो के बिचार छ?

यो साइट स्प्याम कम गर्न Akismet को उपयोग गर्दछ। जान्नुहोस् कि तपाईंको डेटा कसरी संसाधित छ.