KI und Social Media – was sagen sie über uns aus? | KI im Geschäft Nr. 7

Können Sie genau sagen, welche Emotionen Ihre Marke bei Kunden hervorruft? Wenn nicht, könnten Sie herausfinden, welcher Inhalt der Schlüssel zum Auslösen einer guten oder schlechten Reaktion ist? Können Sie alle Rückmeldungen sehen, die Sie in den sozialen Medien generiert haben? Können Sie die Flaggschiffe der Wettbewerber, ihre Bewertungen und Bewertungen ermitteln? Können Sie alle Daten sehen, die Benutzer ins Internet stellen, um Ihre Produkte zu erwähnen, zu vergleichen oder zu bewerten? Keine Sorge, KI kann das. Mit den richtigen Tools liefert es nicht nur eine unschätzbare Analyse von Kundenassoziationen und -verhalten. Es wird Ihnen auch dabei helfen, eine effektive Marketingstrategie für soziale Medien vorzubereiten und Ihren Service zu verbessern. KI und Social Media – was müssen Sie wissen? Lesen Sie weiter, um es herauszufinden!

KI und Social Media – was sagen sie über uns aus? - Inhaltsverzeichnis:

1. Einführung in KI und Social Media
2. Was sieht KI in sozialen Medien?
3. Assoziationsnetzwerke und Kundenemotionen
4. Wie können von KI gesammelte Daten in sozialen Medien verwendet werden?
5. KI und Social Media – Zusammenfassung

Einführung in KI und Social Media

Laut einem Bericht von Verified Market Research ist der Social-Media-KI-Markt heute bereits mehr als 987,5 Millionen US-Dollar wert. Bis zum Jahr 2028 glauben die Prognostiker, dass es sogar eine Versechsfachung erreichen kann. Warum zeichnen Analysten der künstlichen Intelligenz so rosige Wachstumsaussichten? Ist KI mehr als Analyse, Moderation von Aktivitätsunterstützung und Verkaufsentwicklung in sozialen Medien? Lesen Sie weiter, wie wir werden.

Im heutigen Beitrag werden wir uns Folgendes ansehen:

• Welche Daten analysiert KI in Social Media?
• Warum sind solche Daten für geschäftliche Zwecke nützlich?
• Welche KI-basierten Tools können Unternehmen bereits nutzen?

Was sieht KI in sozialen Medien?

Was ist der Grund für eine solche Forderung, KI auf das Verhalten von Menschen anzuwenden, die soziale Medien nutzen? Kurz gesagt, es geht darum, welche und wie viele Daten und Arten von Daten erfasst werden.

Ein nicht KI-gestützter Analyst, der Social-Media-Beiträge überwacht, kann die Reaktionen und die Anzahl der Kommentare zählen , um zu beurteilen, ob Beiträge, die ein Unternehmen markieren, gute oder schlechte Reaktionen hervorrufen. Denn die Aufgabe ist langwierig, intensiv und riskant.

Ein Analyst, der KI verwendet, erhält die Möglichkeit, Daten von allen Stellen zu sammeln, an denen Personen ein Unternehmen erwähnen, sowie eine Prognose darüber zu erhalten, wo sie erscheinen können. Dies ist nur möglich, weil KI in einem viel größeren Maßstab operieren kann. Mit anderen Worten: Big Data, also riesige Datenmengen unterschiedlicher Struktur, können analysiert werden. Außerdem kann es die durchschnittlichen Reaktionstypen der Kunden analysieren und herausfischen. Das Futter für KI umfasst unter anderem hauptsächlich:

• numerische Daten – wie die Anzahl der Kommentare, Beobachter, Reposts,
• Fotos – dank Bilderkennungstechnologie,
• Videos,
• Benutzeraktivitätsdaten – zum Beispiel die Länge und Häufigkeit von Interaktionen mit vom Unternehmen veröffentlichten Inhalten oder die Anzahl der Bestellungen, die über einen bestimmten Zeitraum aufgegeben wurden,
• die textlichen Inhalte von Social Media.

Jeder dieser Bereiche bietet einzeln betrachtet einen soliden Grundstock an statistischer Forschung. Was die KI-basierte Social-Media-Analyse hingegen auszeichnet, ist ihre Fähigkeit, sie zu kombinieren. Was KI in sozialen Medien sieht, sind Muster des Kundenverhaltens und Netzwerke von Verbindungen, die Beziehungen zeigen, die bei der Analyse von Daten eines einzelnen Typs oder aus einer einzelnen Quelle nicht offensichtlich sind.

Assoziationsnetzwerke und Kundenemotionen

Die Zahlen allein helfen nicht, die Beziehung zwischen einer Marke und Kunden wahrzunehmen, die in sozialen Medien stattfindet. Denn die darin veröffentlichten Inhalte sind für die Nutzer in erster Linie emotional bedeutsam, da sie einen Impact zum Handeln auslösen. Um ihre Gefühle mit einer wachsenden Liste von Emoticons auszudrücken, einen Kommentar hinzuzufügen und schließlich – um ein Produkt zu kaufen.

Das größte Verbesserungspotenzial, und oft mit überraschenden Ergebnissen, liegt bisher bei Tools aus dem Bereich NLP, oder Natural Language Processing, zur Analyse von Social Media. Das Gebiet des NLP umfasst die Analyse von Textdaten, die in Beiträgen und Kommentaren enthalten sind, oder das Text-Mining. KI kann Aussagen auf eine Weise analysieren, die für Menschen nicht verfügbar ist, dh Mustererkennung und Schlüsselworterkennung, indem sie die Häufigkeit von Wörtern und Phrasen untersucht. Ein bekanntes und beeindruckendes Ergebnis des Text Mining ist die Visualisierung von Ergebnissen in Form von:

• eine Wortwolke (Wortwolke , die die Häufigkeit ihres Auftretens unter Verwendung der Schriftgröße widerspiegelt,
• Dendrogramm oder Baum, sodass Sie zusätzlich die Beziehungen zwischen Wörtern und die Häufigkeit des gleichzeitigen Vorkommens von Wörtern sehen können.

Wie können von KI gesammelte Daten in sozialen Medien verwendet werden?

KI-basierte Tools ermöglichen es uns, Assoziationen zu reflektieren, indem wir beispielsweise Beziehungen zwischen einem Produktnamen und Adjektiven zeigen, die Qualität, Emotionen oder damit verbundene Werte beschreiben. Dies kann sich als Schlüsselinstrument für die Social-Media-Analyse erweisen, indem es zeigt, wie Kunden unser Geschäft wahrnehmen.

Die Verknüpfung der Häufigkeit bestimmter Wörter, deren Kombination mit Fotos und emotionalen Reaktionen der Nutzer – eröffnet völlig neue Geschäftsmöglichkeiten. Dies ist jedoch nur der Anfang des Weges, den die KI-gestützte Social-Media-Analyse eröffnet. Dennoch hilft Ihnen die KI beim Lesen der erfassten Daten und hilft Ihnen, das Geschäftspotenzial dieser Ergebnisse zu optimieren. Beispielsweise ermöglichen komplexe Daten, die den Standort von Social-Media-Nutzern mit Fotos kombinieren, Folgendes zu bestimmen:

• wo
• wo
• wie viel Uhr
• mit denen

Kunden unser Produkt nutzen oder von unseren Dienstleistungen profitieren.

Sie ermöglichen auch eine „Lückenanalyse“, das heißt, sie zeigen an, wo Sie neue Kunden finden können, die noch nichts von Ihrem Produkt gehört haben, sowie Gruppen oder sogar ganze Websites, wo Erwähnungen Ihrer Dienstleistungen erscheinen, aber wo Sie sich befinden noch nicht vorhanden.

Die KI-gestützte Analyse von Social-Media-Aktivitäten wird vor allem für das Customer Relationship Management (CRM, Customer Relationship Management) und das Customer Experience Management (CEM, Customer Experience Management) eingesetzt. Und die Aufgaben, die KI mit heutigen Werkzeugen übertragen werden können, sind so vielfältig wie:

• Kommunikationsautomatisierung – Post-Publishing und Mailing.
• Verwaltung der Marke und Aufrechterhaltung der Konsistenz ihres Images.
• Kreative KI, die echte Posting-Inhalte generiert.
• Personalisierung der angezeigten Inhalte.

Ein wichtiges Thema, das sich neben der KI-basierten Personalisierung von Social Media stellt, betrifft die Privatsphäre und den Datenschutz der Benutzer. Eines der Hauptprobleme ist das sogenannte Personalisierungsparadoxon.

Das Paradoxon der Personalisierung tritt auf, wenn ein Kunde ein personalisiertes Erlebnis ohne vollständige Zustimmung zu Daten erwartet oder sich unwohl fühlt, wenn er Inhalte sieht, die auf seine Online-Aktivitäten „zugeschnitten“ erscheinen. Laut einem Bericht von Accenture wollen bis zu 35 % der Social-Media-Nutzer keine Anzeigen für Produkte aus früheren Aufrufen sehen. deren Seiten sie besucht haben.

KI und Social Media – Zusammenfassung

Die Leistungsfähigkeit von KI in sozialen Medien ist für uns alle ein Entwicklungsbereich. KI kann Verhaltensmuster in verstreuten Beiträgen erkennen und unsichtbare Verbindungen finden. Mit Werkzeugen wie der facettenreichen Analyse von textlichen und audiovisuellen Inhalten oder dem Sammeln und Vergleichen wichtiger emotionaler Reaktionen eröffnen sich große Entwicklungsperspektiven.

Wenn Ihnen unsere Inhalte gefallen, werden Sie Teil unserer fleißigen Bienen-Community auf Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Autor: Robert Whitney

JavaScript-Experte und Ausbilder, der IT-Abteilungen coacht. Sein Hauptziel ist es, die Teamproduktivität zu steigern, indem er anderen beibringt, wie man beim Programmieren effektiv zusammenarbeitet.

Alle Beiträge anzeigen

KI in der Wirtschaft:

1. Künstliche Intelligenz in der Wirtschaft - Einführung
2. Bedrohungen und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 1)
3. Gefahren und Chancen von KI in der Wirtschaft (Teil 2)
4. KI-Anwendungen in der Wirtschaft – Überblick
5. Was ist NLP oder Verarbeitung natürlicher Sprache in der Wirtschaft?
6. Automatische Dokumentenverarbeitung
7. KI und Social Media – was sagen sie über uns aus?
8. Automatischer Übersetzer. Intelligente Lokalisierung digitaler Produkte
9. KI-unterstützte Text-Chatbots
10. Der Betrieb und die Geschäftsanwendungen von Voicebots
11. Virtuelle Assistententechnologie oder wie man mit KI spricht?
12. Business NLP heute und morgen
13. Wie kann künstliche Intelligenz bei BPM helfen?
14. Wird künstliche Intelligenz Business Analysten ersetzen?
15. Die Rolle der KI bei der Entscheidungsfindung in Unternehmen
16. Was ist Business Intelligence?
17. Planen von Social-Media-Beiträgen. Wie kann KI helfen?
18. Automatisierte Social-Media-Posts
19. Künstliche Intelligenz im Content Management
20. Kreative KI von heute und morgen
21. Multimodale KI und ihre Anwendungen in der Wirtschaft
22. Neue Interaktionen. Wie verändert KI die Art und Weise, wie wir Geräte bedienen?
23. RPA und APIs in einem digitalen Unternehmen
24. Neue Dienstleistungen und Produkte, die mit KI arbeiten
25. Der Arbeitsmarkt der Zukunft und kommende Berufe
26. Grüne KI und KI für die Erde
27. EdTech. Künstliche Intelligenz in der Bildung