5 способов, как машинное обучение и ИИ трансформируют социальные сети

В настоящее время социальные сети претерпевают трансформацию благодаря искусственному интеллекту и технологиям, таким как Машинное обучение. ML использует большие наборы данных, чтобы получить представление и оптимизировать бизнес-процессы. На самом деле, социальные сети производят огромные объемы данных. В основном это контент, комментарии, взаимодействие с клиентами и многое другое.
Маркетологи могут использовать машинное обучение для маркетинга, чтобы лучше понять личность покупателя, увеличить количество потенциальных клиентов, улучшить качество обслуживания клиентов и даже увеличить продажи и коэффициент конверсии. Также вы можете поощрять взаимодействие с социальными сетями с помощью механизмов персонализации ИИ, которые будут соответствовать предпочтениям каждого отдельного человека. Но давайте посмотрим на некоторые конкретные примеры.

Ниже вы можете увидеть 5 способов, как машинное обучение и ИИ трансформируют социальные сети сегодня:

1. Персонализация контента.
Алгоритмы искусственного интеллекта и машинное обучение в маркетинговой аналитике определяют предпочтения каждого пользователя, а затем рекомендуют соответствующий контент для них. Это также можно назвать системой рекомендаций.
Такое решение для персонализации и рекомендации контента увеличивает и улучшает пользовательский интерфейс, который напрямую превращается во время, которое пользователи тратят на сайт, и, как следствие, в их монетизацию. Правило очень простое — показывать правильный контент в нужное время для нужного человека.

2. Прогноз популярности контента.
Прогнозирование ежедневного спроса на контент даст вам возможность расставить приоритеты контента на вашем сайте. Вы также можете правильно расположить контент на сайте в соответствии с предпочтениями клиентов. Это решение помогает компаниям планировать публикации контента по темам и по очень конкретной целевой группе пользователей.
В настоящее время социальные сети позволяют потребителям становиться участниками и распространителями созданного контента. В результате это привело к экспоненциальному росту информации и привело к конкуренции за внимание потребителей. В последние несколько лет предприятия, наблюдая за определенной динамикой популярности контента, пытаются понять, что делает один фрагмент текста более популярным, чем другой, и в большей степени способным предсказать популярность контента. Прогноз популярности контента используется в различных областях социальных сетей, интернета и некоторых платформ, таких как Netflix, например.

3. Прогнозирование оттока клиентов.
Это поможет поддерживать отношения с клиентами с высоким уровнем риска. Это очень полезно, потому что стоимость привлечения клиента в 5 раз превышает удержание существующих клиентов.

4. Прогноз ценности жизни клиента.
Анализируя поведение пользователей в социальных сетях и на цифровых платформах, искусственный интеллект может определить их привычки и побудить их тратить деньги.

5. Анализ настроений в социальных сетях.
Это помогает проверить, как пост влиятельного лица воспринимается общественностью. Например, для производственных компаний полезно узнать мнение о своем новом продукте в интернете и социальных сетях. Эти компании могут взаимодействовать с существующими или потенциальными клиентами и лучше понимать их ожидания и потребности с точки зрения продукта.
Социальные сети генерируют много данных, которые потенциально могут быть использованы для монетизации ваших клиентов и улучшения их опыта. Возможности использования данных намного шире, все зависит от того, какую информацию вы собираете в своей компании и каким образом. Сегодня существует множество возможностей использовать окружающие вас данные, которые генерируются каждую секунду.

Оставьте ответ