IA y redes sociales: ¿qué dicen de nosotros? | IA en los negocios #7

¿Puede decir exactamente qué emociones evoca su marca en los clientes? Si no, ¿podría averiguar qué contenido es la clave para desencadenar una buena o mala reacción? ¿Puedes ver todos los comentarios que generaste en las redes sociales? ¿Puede establecer los buques insignia de los competidores, sus calificaciones y calificaciones? ¿Puedes ver todos los datos que los usuarios ponen en la web mencionando, comparando o calificando tus productos? No te preocupes, la IA puede. Con las herramientas adecuadas, proporcionará no solo un análisis invaluable de las asociaciones y el comportamiento de los clientes. También lo ayudará a preparar una estrategia efectiva de marketing en redes sociales y mejorar su servicio. IA y redes sociales: ¿qué necesita saber? ¡Sigue leyendo para averiguarlo!

IA y redes sociales: ¿qué dicen de nosotros? - Tabla de contenido:

1. Introducción a la IA y las redes sociales
2. ¿Qué ve la IA en las redes sociales?
3. Redes de asociación y emociones de los clientes
4. ¿Cómo utilizar los datos recopilados por la IA en las redes sociales?
5. IA y redes sociales: resumen

Introducción a la IA y las redes sociales

Según un informe de Verified Market Research, el mercado de IA de las redes sociales ya vale más de 987,5 millones de dólares en la actualidad. Para 2028, los meteorólogos creen que puede llegar a multiplicarse por seis. ¿Por qué los analistas dibujan perspectivas de crecimiento tan halagüeñas para la inteligencia artificial? ¿Hay más en la IA que analizar, moderar el apoyo a la actividad y desarrollar ventas en las redes sociales? Siga leyendo como lo haremos.

En el post de hoy vamos a ver, lo siguiente:

• ¿Qué datos analiza la IA en las redes sociales?
• ¿Por qué estos datos son útiles para fines comerciales?
• ¿Qué herramientas basadas en IA ya pueden usar las empresas?

¿Qué ve la IA en las redes sociales?

¿Cuál es la razón de tal demanda de aplicar IA al comportamiento de las personas que usan las redes sociales? En resumen, tiene que ver con qué y cuánta cantidad y tipos de datos se están adquiriendo.

Un analista no compatible con IA que supervisa las publicaciones en las redes sociales puede contar las reacciones y la cantidad de comentarios para evaluar si las publicaciones que etiquetan a una empresa tienen reacciones buenas o malas. Como la tarea es tediosa, intensiva y arriesgada.

Un analista que use IA obtendrá la capacidad de recopilar datos de todos los lugares donde las personas mencionan una empresa, así como también de tener un pronóstico sobre dónde pueden aparecer. Esto es posible solo porque la IA puede operar a una escala mucho mayor. En otras palabras, puede analizar Big Data, es decir, grandes cantidades de datos de estructuras variables. Además, puede analizar y detectar los tipos promedio de reacciones que tienen los clientes. El feed para IA incluye principalmente, entre otras cosas:

• datos numéricos , como el número de comentarios, observadores, reenvíos,
• fotos : gracias a la tecnología de reconocimiento de imágenes,
• vídeos,
• datos de actividad del usuario , por ejemplo, la duración y la frecuencia de las interacciones con el contenido publicado por la empresa, o la cantidad de pedidos realizados en una determinada escala de tiempo,
• El contenido textual de las redes sociales.

Tomadas individualmente, cada una de estas áreas proporciona una gran cantidad de investigación estadística para concluir. Por el contrario, lo que distingue al análisis de redes sociales basado en IA es su capacidad para combinarlos. Lo que AI ve en las redes sociales son patrones de comportamiento del cliente y redes de conexiones que muestran relaciones que no son evidentes cuando se analizan datos de un solo tipo o de una sola fuente.

Redes de asociación y emociones de los clientes

Los números por sí solos no ayudarán a percibir la relación entre una marca y los clientes que tiene lugar en las redes sociales. Esto se debe a que el contenido publicado en ellos tiene un significado principalmente emocional para los usuarios, ya que desencadena un impacto para actuar. Expresar sus sentimientos con una lista en expansión de emoticonos, agregar un comentario y, eventualmente, comprar un producto.

Hasta ahora, el mayor margen de mejora, y a menudo con resultados sorprendentes, proviene de las herramientas del campo de la PNL, o Procesamiento del lenguaje natural, para analizar las redes sociales. El campo de NLP incluye el análisis de datos de texto contenidos en publicaciones y comentarios, o minería de texto. AI puede analizar declaraciones de una manera que no está disponible para los humanos, es decir, reconocimiento de patrones y detección de palabras clave mediante el estudio de la frecuencia de palabras y frases. Un resultado bien conocido e impresionante de la minería de texto es la visualización de resultados en forma de:

• una nube de palabras (nube de palabras que refleja la frecuencia de su aparición utilizando el tamaño de fuente,
• dendrograma , o árbol, para que además pueda ver las relaciones entre las palabras y la frecuencia de co-ocurrencia de las palabras.

¿Cómo utilizar los datos recopilados por la IA en las redes sociales?

Las herramientas basadas en IA nos permiten reflejar asociaciones, por ejemplo, mostrando relaciones que vinculan el nombre de un producto con adjetivos que describen calidad, emociones o valores asociados. Esto puede resultar una herramienta clave para el análisis de las redes sociales al mostrar cómo los clientes perciben nuestro negocio.

Vincular la frecuencia de ciertas palabras, su combinación con fotos y las reacciones emocionales de los usuarios abre oportunidades comerciales completamente nuevas. Sin embargo, este es solo el comienzo del camino abierto por el análisis de redes sociales asistido por IA. Aún así, la IA lo ayudará a leer los datos capturados y ayudará a optimizar el potencial comercial de esos resultados. Por ejemplo, los datos complejos que combinan la ubicación de los usuarios de redes sociales con fotos permiten determinar:

• dónde
• dónde
• qué hora
• con quién

los clientes utilizan nuestro producto o se benefician de nuestros servicios.

También permiten el “análisis de brechas”, es decir, indican dónde puedes encontrar nuevos clientes que aún no han oído hablar de tu producto, así como grupos, o incluso sitios completos, donde aparecen menciones de tus servicios, pero dónde estás. aún no presente.

El análisis asistido por IA de la actividad de las redes sociales se utiliza principalmente para la gestión de las relaciones con los clientes (CRM, Gestión de las relaciones con los clientes) y la gestión de la experiencia del cliente (CEM, Gestión de la experiencia del cliente). Y las tareas que se pueden asignar a la IA utilizando las herramientas actuales son tan diversas como:

• Automatización de la comunicación : publicación y envío de correos.
• Gestionar la marca y mantener la consistencia de su imagen.
• IA creativa que genera contenido de publicación genuino.
• Personalización del contenido mostrado.

Un problema importante que surge junto con la personalización de las redes sociales basada en IA se relaciona con la privacidad del usuario y la protección de datos. Uno de los principales problemas es la llamada paradoja de la personalización.

La paradoja de la personalización aparece cuando un cliente espera una experiencia personalizada sin el pleno consentimiento de los datos o se siente incómodo al ver contenido que aparece "a la medida" de su actividad en línea. Según un informe de Accenture, hasta el 35 % de los usuarios de las redes sociales no quieren ver anuncios de productos vistos anteriormente. cuyas páginas han visitado.

IA y redes sociales: resumen

El desempeño de la IA en las redes sociales es un área de desarrollo para todos nosotros. AI puede ver patrones de comportamiento en publicaciones dispersas, así como encontrar conexiones invisibles. Con herramientas como el análisis multifacético de contenidos textuales y audiovisuales o la recopilación, y la comparación de reacciones emocionales clave, se abren grandes perspectivas de desarrollo.

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Autor: Robert Whitney

Experto en JavaScript e instructor que entrena a los departamentos de TI. Su objetivo principal es aumentar la productividad del equipo enseñando a otros cómo cooperar de manera efectiva mientras codifican.

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