IA et réseaux sociaux – que disent-ils de nous ? | L'IA en entreprise #7

Pouvez-vous dire exactement quelles émotions votre marque évoque chez les clients ? Si non, pourriez-vous déterminer quel contenu est la clé pour déclencher une bonne ou une mauvaise réaction ? Pouvez-vous voir tous les commentaires que vous avez générés sur les réseaux sociaux ? Pouvez-vous établir les produits phares des concurrents, leurs notes et notes ? Pouvez-vous voir toutes les données que les utilisateurs mettent sur le Web mentionnant, comparant ou notant vos produits ? Ne vous inquiétez pas, l'IA le peut. Avec les bons outils, il fournira non seulement une analyse inestimable des associations et du comportement des clients. Cela vous aidera également à préparer une stratégie marketing efficace sur les réseaux sociaux et à améliorer votre service. IA et réseaux sociaux : que devez-vous savoir ? Continuez à lire pour le savoir !

IA et réseaux sociaux – que disent-ils de nous ? - table des matières:

1. Introduction à l'IA et aux médias sociaux
2. Que voit l'IA dans les médias sociaux ?
3. Réseaux associatifs et émotions clients
4. Comment utiliser les données collectées par l'IA dans les médias sociaux ?
5. IA et médias sociaux – résumé

Introduction à l'IA et aux réseaux sociaux

Selon un rapport de Verified Market Research, le marché de l'IA des médias sociaux vaut déjà plus de 987,5 millions de dollars aujourd'hui. D'ici 2028, les prévisionnistes pensent qu'il pourrait même être multiplié par six. Pourquoi les analystes dessinent-ils de si belles perspectives de croissance pour l'intelligence artificielle ? Y a-t-il plus dans l'IA que d'analyser, de modérer l'activité, de soutenir et de développer les ventes sur les réseaux sociaux ? Lisez la suite comme nous le ferons.

Dans l'article d'aujourd'hui, nous examinerons les éléments suivants :

• Quelles données l'IA analyse-t-elle dans les médias sociaux ?
• Pourquoi ces données sont-elles utiles à des fins commerciales ?
• Quels outils basés sur l'IA les entreprises peuvent-elles déjà utiliser ?

Que voit l'IA dans les médias sociaux ?

Quelle est la raison d'une telle demande d'appliquer l'IA au comportement des personnes utilisant les médias sociaux ? En bref, cela a à voir avec la nature et la quantité et les types de données qui sont acquises.

Un analyste non pris en charge par l'IA qui surveille les publications sur les réseaux sociaux peut compter les réactions et le nombre de commentaires pour évaluer si les publications identifiant une entreprise ont de bonnes ou de mauvaises réactions. Car la tâche est fastidieuse, intensive et risquée.

Un analyste utilisant l'IA aura la possibilité de collecter des données à partir de tous les endroits où les gens mentionnent une entreprise, ainsi que d'avoir une prévision sur l'endroit où ils peuvent apparaître. Cela n'est possible que parce que l'IA peut fonctionner à une échelle beaucoup plus grande. En d'autres termes, il peut analyser le Big Data, c'est-à-dire d'énormes quantités de données de structures variables. En outre, il peut analyser et rechercher les types moyens de réactions des clients. Le flux pour l'IA comprend principalement, entre autres :

• données numériques – telles que le nombre de commentaires, d'observateurs, de rediffusions,
• photos – grâce à la technologie de reconnaissance d'images,
• vidéos,
• les données d'activité des utilisateurs - par exemple, la durée et la fréquence des interactions avec les contenus publiés par l'entreprise, ou le nombre de commandes passées sur une certaine échelle de temps,
• le contenu textuel des médias sociaux.

Pris individuellement, chacun de ces domaines fournit une solide masse de recherches statistiques à conclure. En revanche, ce qui distingue l'analyse des médias sociaux basée sur l'IA, c'est sa capacité à les combiner. Ce que l'IA voit dans les médias sociaux, ce sont des modèles de comportement des clients et des réseaux de connexions montrant des relations qui ne sont pas apparentes lors de l'analyse de données d'un seul type ou d'une seule source.

Réseaux associatifs et émotions clients

Les chiffres seuls ne permettent pas de percevoir la relation entre une marque et ses clients qui se déroule sur les réseaux sociaux. En effet, le contenu qui y est publié est principalement significatif sur le plan émotionnel pour les utilisateurs, car il déclenche un impact pour agir. Pour exprimer leurs sentiments avec une liste croissante d'émoticônes, pour ajouter un commentaire et, éventuellement, pour acheter un produit.

Jusqu'à présent, la plus grande marge d'amélioration, et souvent avec des résultats surprenants, est venue des outils du domaine du NLP, ou Natural Language Processing, pour analyser les médias sociaux. Le domaine de la PNL comprend l'analyse des données textuelles contenues dans les publications et les commentaires, ou l'exploration de texte. L'IA peut analyser des déclarations d'une manière qui n'est pas disponible pour les humains, c'est-à-dire la reconnaissance de formes et la détection de mots clés en étudiant la fréquence des mots et des phrases. Un résultat bien connu et impressionnant du text mining est la visualisation des résultats sous la forme de :

• un nuage de mots (wordcloud reflétant la fréquence de leur occurrence en utilisant la taille de la police,
• dendrogramme , ou arbre, afin que vous puissiez également voir les relations entre les mots et la fréquence de cooccurrence des mots.

Comment utiliser les données collectées par l'IA dans les médias sociaux ?

Les outils basés sur l'IA nous permettent de refléter des associations, par exemple en montrant des relations liant un nom de produit à des adjectifs décrivant la qualité, les émotions ou les valeurs associées. Cela peut s'avérer être un outil clé pour l'analyse des médias sociaux en montrant comment les clients perçoivent notre entreprise.

Lier la fréquence de certains mots, leur combinaison avec des photos et les réactions émotionnelles des utilisateurs - ouvre des opportunités commerciales entièrement nouvelles. Cependant, ce n'est que le début de la voie ouverte par l'analyse des médias sociaux assistée par l'IA. Néanmoins, l'IA vous aidera à lire les données capturées et à optimiser le potentiel commercial de ces résultats. Par exemple, des données complexes combinant la localisation des utilisateurs des réseaux sociaux avec des photos permettent de déterminer :

• où
• où
• quelle heure
• avec qui

clients utilisent notre produit ou bénéficient de nos services.

Ils permettent également une "analyse des écarts", c'est-à-dire qu'ils indiquent où vous pouvez trouver de nouveaux clients qui n'ont pas encore entendu parler de votre produit, ainsi que des groupes, voire des sites entiers, où les mentions de vos services apparaissent, mais où vous êtes pas encore présent.

L'analyse assistée par l'IA de l'activité des médias sociaux est principalement utilisée pour la gestion de la relation client (CRM, Customer Relationship Management) et la gestion de l'expérience client (CEM, Customer Experience Management). Et les tâches qui peuvent être confiées à l'IA à l'aide des outils d'aujourd'hui sont aussi diverses que :

• Automatisation de la communication – post-publication et mailing.
• Gérer la marque et maintenir la cohérence de son image.
• Creative AI générant un contenu de publication authentique.
• Personnalisation du contenu affiché.

Un problème important qui se pose parallèlement à la personnalisation des médias sociaux basée sur l'IA concerne la confidentialité des utilisateurs et la protection des données. L'un des principaux problèmes est le soi-disant paradoxe de la personnalisation.

Le paradoxe de la personnalisation apparaît lorsqu'un client s'attend à une expérience personnalisée sans consentement total pour les données ou lorsqu'il est mal à l'aise de voir un contenu qui apparaît « adapté » à son activité en ligne. Selon un rapport d'Accenture, jusqu'à 35 % des utilisateurs de médias sociaux ne veulent pas voir de publicités pour des produits vus par le passé. dont les pages qu'ils ont visitées.

IA et réseaux sociaux – résumé

La performance de l'IA dans les médias sociaux est un domaine de développement pour nous tous. L'IA peut voir des modèles de comportement dans des messages dispersés, ainsi que trouver des connexions invisibles. Avec des outils tels que l'analyse multiforme de contenus textuels et audiovisuels ou la collecte, et la comparaison des principales réactions émotionnelles, de grandes perspectives de développement s'ouvrent.

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Auteur : Robert Whitney

Expert JavaScript et instructeur qui coache les départements informatiques. Son objectif principal est d'augmenter la productivité de l'équipe en enseignant aux autres comment coopérer efficacement lors du codage.

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L'IA en entreprise :

1. L'intelligence artificielle en entreprise - Introduction
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