4 तरीके मशीन लर्निंग सोशल मीडिया मार्केटिंग को बढ़ा रहा है

सोशल मीडिया मार्केटिंग और मशीन लर्निंग

हर दिन अधिक लोगों के ऑनलाइन सोशल नेटवर्किंग में शामिल होने के साथ, सोशल मीडिया सभी प्रकार के व्यवसायों के लिए विपणन रणनीतियों का एक अनिवार्य हिस्सा बन गया है।

4.388 में दुनिया भर में 2019 बिलियन इंटरनेट उपयोगकर्ता थे, और उनमें से 79% सक्रिय सामाजिक उपयोगकर्ता थे।

डिजिटल रिपोर्ट की वैश्विक स्थिति

जब रणनीतिक रूप से उपयोग किया जाता है, तो सोशल मीडिया मार्केटिंग किसी कंपनी के राजस्व, जुड़ाव और जागरूकता में योगदान कर सकती है, लेकिन बस सोशल मीडिया पर होने का मतलब यह नहीं है कि व्यवसायों के लिए सोशल मीडिया का उपयोग सभी के लिए है। वास्तव में मायने यह है कि आप सामाजिक चैनलों का उपयोग किस तरह करते हैं, और यहीं से मशीन लर्निंग के माध्यम से अवसरों का पता चल सकता है।

हम डेटा के विस्फोट से गुजर रहे हैं, लेकिन जब तक इसका विश्लेषण नहीं किया जाता, तब तक यह डेटा बेकार है। मशीन लर्निंग से असीम डेटा सेटों का विश्लेषण करना और उनके पीछे छिपे पैटर्न का पता लगाना संभव हो जाता है। की सहायता से आमतौर पर तैनात किया जाता है मशीन सीखने के सलाहकार, यह तकनीक डेटा को ज्ञान में बदलने के तरीके में सुधार करती है और व्यवसायों को सटीक भविष्यवाणियां और तथ्य-आधारित निर्णय लेने में सक्षम बनाती है। 

ये सभी लाभ नहीं हैं, तो चलिए अन्य व्यावसायिक पहलुओं पर करीब से नज़र डालते हैं जिन्हें मशीन सीखने के साथ बेहतर बनाया जा सकता है।

1. ब्रांड की निगरानी / सामाजिक श्रवण

व्यावसायिक सफलता आज कई कारकों द्वारा निर्धारित की जाती है, और शायद उनमें से एक सबसे प्रभावी ऑनलाइन प्रतिष्ठा है। इसके अनुसार स्थानीय उपभोक्ता समीक्षा सर्वेक्षण, 82% उपभोक्ता व्यवसाय के लिए ऑनलाइन समीक्षाओं की जांच करते हैं, प्रत्येक व्यवसाय पर भरोसा करने से पहले औसतन 10 समीक्षाएँ पढ़ते हैं। यह साबित करता है कि ब्रांडों के लिए अच्छा प्रचार महत्वपूर्ण है, यही कारण है कि अधिकारियों को प्रभावी ढंग से व्यावसायिक प्रतिष्ठा का प्रबंधन करने के लिए एक रास्ता खोजने की आवश्यकता है।

ब्रांड मॉनिटरिंग एक संपूर्ण समाधान है, जो सभी उपलब्ध स्रोतों में ब्रांड के किसी भी उल्लेख की खोज है, जिसमें सोशल मीडिया, फ़ोरम, ब्लॉग, ऑनलाइन समीक्षाएं और लेख शामिल हैं। व्यवसायों को समस्याओं के मौके पर पहुंचने और समय पर प्रतिक्रिया देने से पहले ब्रांडिंग की निगरानी करना, ब्रांड मॉनिटरिंग भी अधिकारियों को अपने लक्षित दर्शकों की पूरी समझ देता है, और इस तरह बेहतर निर्णय लेने में योगदान देता है।

मशीन लर्निंग कैसे ब्रांड मॉनिटरिंग / सामाजिक सुनने में मदद करता है

भविष्य कहनेवाला विश्लेषिकी की नींव के रूप में, मशीन लर्निंग निर्णय निर्माताओं की उनकी कंपनियों में चल रही सभी प्रक्रियाओं को पूरी तरह से समझने में योगदान देता है, ताकि उनके निर्णय अधिक डेटा-चालित और ग्राहक-उन्मुख हों, और इस प्रकार अधिक प्रभावी हो।

अब ऑनलाइन उपलब्ध अपने व्यवसाय के सभी उल्लेखों के बारे में सोचें - उनमें से कितने होंगे? सैकड़ों? हजारों? मशीन को मैन्युअल रूप से इकट्ठा करना और उनका विश्लेषण करना शायद ही एक चुनौतीपूर्ण चुनौती है, जबकि मशीन लर्निंग प्रक्रिया को गति देता है और एक ब्रांड की सबसे विस्तृत समीक्षा प्रदान करता है।

जब तक नाखुश ग्राहक आपसे सीधे फ़ोन या ईमेल पर संपर्क नहीं करते, उन्हें खोजने और उनकी सहायता करने का सबसे तेज़ तरीका है, भावना विश्लेषण - मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का सेट जो आपके व्यवसाय के बारे में सार्वजनिक राय का मूल्यांकन करता है। विशेष रूप से, ब्रांड उल्लेखों को नकारात्मक या सकारात्मक संदर्भ से फ़िल्टर किया जाता है ताकि आपका व्यवसाय उन मामलों पर तुरंत प्रतिक्रिया दे सके जो आपके ब्रांड को प्रभावित कर सकते हैं। मशीन शिक्षण सीखने से व्यवसायों को ग्राहकों की राय पर ध्यान दिए बिना उस भाषा की परवाह किए बिना लिखा जाता है जिसमें वे निगरानी के क्षेत्र का विस्तार करते हैं।

2. लक्ष्य श्रोता अनुसंधान

एक ऑनलाइन प्रोफ़ाइल कई चीजों को बता सकती है, जैसे कि उसके मालिक की उम्र, लिंग, स्थान, व्यवसाय, शौक, आय, खरीदारी की आदतें और बहुत कुछ, जो सोशल मीडिया को व्यवसायों के लिए अपने वर्तमान ग्राहकों और लोगों के बारे में डेटा एकत्र करने का एक अंतहीन स्रोत बनाता है। वे किससे जुड़ना चाहते हैं। इस प्रकार, विपणन प्रबंधक अपने दर्शकों के बारे में जानने का अवसर प्राप्त करते हैं, जिसमें कंपनी के उत्पाद या सेवाओं का उपयोग किया जाता है। यह उत्पाद दोषों को खोजने की प्रक्रिया को आसान बनाता है और उन तरीकों को प्रकट करता है जिससे उत्पाद विकसित हो सकता है।

इसे बी 2 बी रिश्तों पर भी लागू किया जा सकता है: कंपनी के आकार, वार्षिक राजस्व और कर्मचारियों की संख्या जैसे मानदंडों के आधार पर, बी 2 बी ग्राहकों को समूहों में विभाजित किया जाता है, ताकि विक्रेता को एक-आकार-फिट-सभी खोजने की आवश्यकता न हो समाधान लेकिन किसी विशेष समूह के लिए सबसे उपयुक्त दृष्टिकोण का उपयोग करके विभिन्न खंडों को लक्षित करें। 

मशीन लर्निंग कैसे मदद करता है टारगेट ऑडियंस रिसर्च

विपणन विशेषज्ञों के पास कई स्रोतों से एकत्र किए जाने वाले डेटा की भारी मात्रा है, ग्राहक रूपरेखा और दर्शकों के विश्लेषण की बात आती है तो यह अंतहीन हो सकता है। मशीन लर्निंग को तैनात करके, कंपनियां विभिन्न चैनलों का विश्लेषण करने और उनसे बहुमूल्य जानकारी निकालने की प्रक्रिया को आसान बनाती हैं। इस तरह, आपके कर्मचारी ग्राहकों को विभाजित करते समय भरोसा करने के लिए तैयार डेटा का उपयोग कर सकते हैं।

इसके अलावा, मशीन लर्निंग एल्गोरिदम इस या ग्राहकों के समूह के व्यवहार पैटर्न को प्रकट कर सकता है, जिससे कंपनियों को अधिक सटीक भविष्यवाणियां करने और अपने रणनीतिक लाभ के लिए उपयोग करने का अवसर मिलता है। 

3. छवि और वीडियो मान्यता 

2020 में, छवि और वीडियो मान्यता एक उभरती हुई प्रौद्योगिकी के रूप में आती है जो सभी कंपनियों के लिए आवश्यक है जो प्रतिस्पर्धा में बढ़त चाहते हैं। सोशल मीडिया, और विशेष रूप से फेसबुक और इंस्टाग्राम जैसे नेटवर्क, आपके संभावित ग्राहकों द्वारा हर दिन, अगर हर मिनट नहीं, तो असीमित संख्या में फ़ोटो और वीडियो प्रदान करते हैं। 

सबसे पहले, छवि मान्यता कंपनियों को उपयोगकर्ताओं के पसंदीदा उत्पादों की पहचान करने की अनुमति देती है। इस जानकारी पर विचार करने के साथ, यदि आप पहले से ही अपने उत्पाद का उपयोग कर रहे हैं, तो आप अपने मार्केटिंग अभियानों को प्रभावी ढंग से लक्षित कर सकते हैं और उन्हें बेच सकते हैं, और यदि वे किसी प्रतियोगी उत्पाद का उपयोग कर रहे हैं, तो उन्हें और अधिक आकर्षक कीमत पर इसे आजमाने के लिए प्रोत्साहित करें। । इसके अलावा, तकनीक आपके लक्षित दर्शकों की समझ में योगदान देती है, क्योंकि कभी-कभी चित्र किसी की भरी हुई प्रोफ़ाइल की तुलना में किसी की आय, स्थान और हितों के बारे में अधिक बता सकते हैं। 

एक और तरीका जिसमें व्यवसायों को छवि से लाभ हो सकता है और वीडियो मान्यता नए तरीके ढूंढ रही है जिससे उनके उत्पाद का उपयोग किया जा सके। इंटरनेट आज उन लोगों की तस्वीरों और वीडियो से भरा है जो प्रयोगों का संचालन करते हैं और पूरी तरह से नए तरीके से सबसे आम उत्पादों का उपयोग करके असामान्य चीजें करते हैं - तो इसका उपयोग क्यों न करें? 

कैसे मशीन लर्निंग छवि और वीडियो पहचान में मदद करता है

मशीन लर्निंग छवि और वीडियो मान्यता का एक अनिवार्य हिस्सा है, जो निरंतर प्रशिक्षण पर आधारित है जो केवल सही एल्गोरिदम को नियोजित करके और सिस्टम को पैटर्न याद रखने के लिए संभव हो सकता है। 

फिर भी, जो चित्र और वीडियो उपयोगी प्रतीत होते हैं, उन्हें पहले सोशल मीडिया पर उपलब्ध सूचनाओं की भारी मात्रा के बीच पाया जाना चाहिए, और जब मशीन सीखना मिशन की सुविधा देता है जो मैन्युअल रूप से किया जाता है तो लगभग असंभव है। उन्नत मशीन लर्निंग प्रौद्योगिकियों के साथ बढ़ाया गया, छवि मान्यता व्यवसायों को लक्षित करने के एक नए स्तर की ओर अग्रसर कर सकती है, ग्राहकों को अद्वितीय अंतर्दृष्टि प्रदान करती है और जिस तरह से वे उत्पादों का उपयोग करते हैं।

4. ग्राहक लक्ष्यीकरण और वाया चैटबॉट का समर्थन

आज अधिक से अधिक लोग संदेश को सामाजिककरण के सबसे सुविधाजनक तरीके के रूप में पहचानते हैं, जो कंपनियों को ग्राहकों को संलग्न करने के लिए नए अवसर प्रदान करता है। व्हाट्सएप और फेसबुक मैसेंजर जैसे सामान्य और चैटिंग एप्स में चैट के उदय के साथ, चैटबॉट एक प्रभावी विपणन उपकरण बनते जा रहे हैं - वे सभी प्रकार की सूचनाओं की प्रक्रिया करते हैं और विभिन्न अनुरोधों का जवाब देने के लिए सेवा कर सकते हैं: मानक प्रश्नों से लेकर कई प्रकार के चर शामिल हैं।

सामान्य नेविगेशन लिंक और वेब पेजों के विपरीत, चैटबॉट उपयोगकर्ताओं को एक सामाजिक नेटवर्क या एक मैसेजिंग ऐप का उपयोग करके खोज और खोज करने की क्षमता प्रदान करते हैं जो उन्हें पसंद है। और जबकि पारंपरिक डिजिटल मार्केटिंग आम तौर पर छवियों, पाठ और वीडियो के माध्यम से संलग्न होती है, बॉट ब्रांड के लिए प्रत्येक ग्राहक से सीधे कनेक्ट करना और व्यक्तिगत मानव-जैसा संवाद बनाना आसान बनाता है।

चैटबॉट मशीन लर्निंग के साथ बूस्टेड हैं

अधिकांश चैटबॉट मशीन लर्निंग एल्गोरिदम पर चलते हैं। यदि एक चैटबोट एक कार्य-उन्मुख है, हालांकि, यह अपनी मूल क्षमताओं का समर्थन करने के लिए मशीन सीखने की आवश्यकता के बिना सबसे सामान्य अनुरोधों को संरचित प्रतिक्रिया देने के लिए न्यूरो-भाषाई प्रोग्रामिंग और नियमों का उपयोग कर सकता है। 

उसी समय, अनुमानित डेटा-चालित चैटबोट हैं - बुद्धिमान सहायक के रूप में कार्य करते हुए, वे प्रासंगिक उत्तर और सिफारिशें प्रदान करने के लिए चलते हैं, और कुछ भी भावनाओं का अनुकरण कर सकते हैं। डेटा-चालित चैटबोट मशीन लर्निंग द्वारा संचालित होते हैं, क्योंकि वे उपयोगकर्ताओं की वरीयताओं को लगातार प्रशिक्षित, विकसित और विश्लेषण करते हैं। साथ में, ये तथ्य उपयोगकर्ताओं के व्यापार को अधिक वैयक्तिकृत करने के साथ बातचीत करते हैं: प्रश्न पूछना, प्रासंगिक जानकारी प्रदान करना, सहानुभूति, और मजाक करना, चैटबॉट अपील करते हैं कि पारंपरिक विज्ञापनों के लिए क्या पहुंच से बाहर है। 

बुद्धिमान चैटबॉट के साथ, व्यवसाय जहाँ भी और जब भी हो, असीमित संख्या में ग्राहकों की सहायता कर सकते हैं। पैसे और समय की बचत और ग्राहकों के अनुभव में सुधार, चैटबॉट्स मध्य आकार के व्यवसायों और उद्यमों के लिए निवेश करने के लिए सबसे अधिक लाभकारी AI क्षेत्रों में से एक बन रहे हैं।

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