AI dan media sosial – apa yang mereka katakan tentang kita? | AI dalam bisnis #7

Diterbitkan: 2022-07-29

Bisakah Anda mengetahui dengan tepat emosi apa yang ditimbulkan merek Anda pada pelanggan? Jika tidak, dapatkah Anda mengetahui konten apa yang menjadi kunci untuk memicu reaksi baik atau buruk? Bisakah Anda melihat semua umpan balik yang Anda buat di media sosial? Bisakah Anda menetapkan flagships pesaing, peringkat dan peringkat mereka? Dapatkah Anda melihat semua data yang dimasukkan pengguna di web yang menyebutkan, membandingkan, atau menilai produk Anda? Jangan khawatir, AI bisa. Dengan alat yang tepat, ini tidak hanya akan memberikan analisis yang tak ternilai tentang asosiasi dan perilaku pelanggan. Ini juga akan membantu Anda mempersiapkan strategi pemasaran media sosial yang efektif, dan meningkatkan layanan Anda. AI dan media sosial – apa yang perlu Anda ketahui? Baca terus untuk mencari tahu!

AI dan media sosial – apa yang mereka katakan tentang kita? - Daftar isi:

  1. Pengantar AI dan media sosial
  2. Apa yang AI lihat di media sosial?
  3. Jaringan asosiasi dan emosi pelanggan
  4. Bagaimana cara menggunakan data yang dikumpulkan oleh AI di media sosial?
  5. AI dan media sosial – ringkasan

Pengantar AI dan media sosial

Menurut sebuah laporan oleh Verified Market Research, pasar AI media sosial sudah bernilai lebih dari $987,5 juta hari ini. Pada tahun 2028, peramal percaya itu bisa mencapai peningkatan enam kali lipat. Mengapa analis menarik prospek pertumbuhan yang cerah untuk kecerdasan buatan? Apakah AI lebih dari sekadar menganalisis, memoderasi, mendukung aktivitas, dan mengembangkan penjualan di media sosial? Baca terus seperti yang kita akan.

Dalam posting hari ini kita akan melihat, berikut ini:

  • Data apa yang dianalisis AI di media sosial?
  • Mengapa data tersebut berguna untuk tujuan bisnis?
  • Alat berbasis AI apa yang sudah dapat digunakan perusahaan?

Apa yang AI lihat di media sosial?

Apa alasan permintaan untuk menerapkan AI pada perilaku orang yang menggunakan media sosial? Singkatnya, ini berkaitan dengan apa dan berapa banyak jumlah dan jenis data yang diperoleh.

Analis yang tidak didukung AI yang memantau posting media sosial dapat menghitung reaksi dan jumlah komentar untuk menilai apakah posting yang menandai perusahaan memiliki reaksi baik atau buruk. Karena tugas itu membosankan, intensif, dan berisiko.

Seorang analis yang menggunakan AI akan memperoleh kemampuan untuk mengumpulkan data dari semua tempat di mana orang menyebut perusahaan, serta memiliki perkiraan di mana mereka dapat muncul. Ini hanya mungkin karena AI dapat beroperasi pada skala yang jauh lebih besar. Dengan kata lain, ia dapat menganalisis Big Data, yaitu sejumlah besar data dari berbagai struktur. Selain itu, ia dapat menganalisis dan mengetahui jenis reaksi rata-rata yang dimiliki pelanggan. Umpan untuk AI terutama mencakup, antara lain:

  • data numerik – seperti jumlah komentar, pengamat, repost,
  • foto – berkat teknologi pengenalan gambar,
  • video,
  • data aktivitas pengguna – misalnya, durasi dan frekuensi interaksi dengan konten yang dipublikasikan oleh perusahaan, atau jumlah pesanan yang dilakukan dalam skala waktu tertentu,
  • konten tekstual media sosial.

Diambil secara individual, masing-masing bidang ini memberikan sebagian besar penelitian statistik yang solid untuk disimpulkan. Sebaliknya, yang membedakan analisis media sosial berbasis AI adalah kemampuannya untuk menggabungkannya. Apa yang dilihat AI di media sosial adalah pola perilaku pelanggan dan jaringan koneksi yang menunjukkan hubungan yang tidak terlihat saat menganalisis data dari satu jenis atau dari satu sumber.

AI and social media – what do they say about us?

Jaringan asosiasi dan emosi pelanggan

Angka saja tidak akan membantu untuk memahami hubungan antara merek dan pelanggan yang terjadi di media sosial. Ini karena konten yang dipublikasikan di dalamnya terutama bermakna secara emosional bagi pengguna karena memicu dampak untuk bertindak. Untuk mengekspresikan perasaan mereka dengan daftar emotikon yang terus bertambah, menambahkan komentar, dan akhirnya – membeli produk.

Sejauh ini, ruang terbesar untuk perbaikan, dan seringkali dengan hasil yang mengejutkan, datang dari alat dari bidang NLP, atau Pemrosesan Bahasa Alami, untuk menganalisis media sosial. Bidang NLP mencakup menganalisis data teks yang terkandung dalam posting dan komentar, atau penambangan teks. AI dapat menganalisis pernyataan dengan cara yang tidak tersedia bagi manusia, yaitu pengenalan pola dan deteksi kata kunci dengan mempelajari frekuensi kata dan frasa. Hasil text mining yang terkenal dan mengesankan adalah visualisasi hasil berupa:

  • cloud kata (wordcloud mencerminkan frekuensi kemunculannya menggunakan ukuran font,
  • dendrogram , atau pohon, sehingga Anda juga dapat melihat hubungan antara kata dan frekuensi kemunculan kata bersama.

Bagaimana cara menggunakan data yang dikumpulkan oleh AI di media sosial?

Alat berbasis AI memungkinkan kita untuk mencerminkan asosiasi, misalnya, dengan menunjukkan hubungan yang menghubungkan nama produk dengan kata sifat yang menggambarkan kualitas, emosi, atau nilai terkait. Ini terbukti menjadi alat utama untuk analisis media sosial dengan menunjukkan bagaimana pelanggan memandang bisnis kita.

Menghubungkan frekuensi kata-kata tertentu, kombinasinya dengan foto, dan reaksi emosional pengguna – membuka peluang bisnis yang sama sekali baru. Namun, ini hanyalah awal dari pembukaan analisis media sosial yang dibantu AI. Namun, AI akan membantu Anda membaca data yang diambil dan membantu mengoptimalkan potensi bisnis dari hasil tersebut. Misalnya, data kompleks yang menggabungkan lokasi pengguna media sosial dengan foto memungkinkan untuk menentukan:

  • di mana
  • di mana
  • jam berapa
  • dengan siapa

pelanggan menggunakan produk kami atau mendapatkan manfaat dari layanan kami.

Mereka juga mengaktifkan "analisis kesenjangan", yaitu, mereka menunjukkan di mana Anda dapat menemukan pelanggan baru yang belum pernah mendengar tentang produk Anda, serta grup, atau bahkan seluruh situs, tempat penyebutan layanan Anda muncul, tetapi di mana Anda berada belum hadir.

Analisis aktivitas media sosial yang dibantu AI digunakan terutama untuk manajemen hubungan pelanggan (CRM, Manajemen Hubungan Pelanggan) dan manajemen pengalaman pelanggan (CEM, Manajemen Pengalaman Pelanggan). Dan tugas yang dapat ditugaskan ke AI menggunakan alat saat ini beragam seperti:

  • Otomatisasi komunikasi – penerbitan dan pengiriman pos.
  • Mengelola merek dan menjaga konsistensi citranya.
  • AI kreatif menghasilkan konten posting asli.
  • Personalisasi konten yang ditampilkan.

Masalah penting yang muncul bersamaan dengan personalisasi media sosial berbasis AI terkait dengan privasi pengguna dan perlindungan data. Salah satu masalah utama adalah apa yang disebut paradoks personalisasi.

Paradoks personalisasi muncul ketika pelanggan mengharapkan pengalaman yang dipersonalisasi tanpa persetujuan penuh untuk data atau tidak nyaman melihat konten yang muncul “disesuaikan” dengan aktivitas online mereka. Menurut laporan Accenture, sebanyak 35% pengguna media sosial tidak ingin melihat iklan produk dari tampilan sebelumnya. halaman siapa yang telah mereka kunjungi.

AI and social media – what do they say about us?

AI dan media sosial – ringkasan

Kinerja AI di media sosial adalah area pengembangan bagi kita semua. AI dapat melihat pola perilaku di pos yang tersebar, serta menemukan koneksi yang tidak terlihat. Dengan alat seperti analisis multifaset dari konten atau pengumpulan tekstual dan audiovisual, dan membandingkan reaksi emosional utama, prospek besar untuk pengembangan terbuka.

Jika Anda menyukai konten kami, bergabunglah dengan komunitas lebah sibuk kami di Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

AI and social media - what do they say about us? | AI in business #7 robert whitney avatar 1background

Pengarang: Robert Whitney

Pakar JavaScript dan instruktur yang melatih departemen TI. Tujuan utamanya adalah meningkatkan produktivitas tim dengan mengajari orang lain cara bekerja sama secara efektif saat coding.

Lihat semua posting

AI dalam bisnis:

  1. Kecerdasan buatan dalam bisnis - Pendahuluan
  2. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 1)
  3. Ancaman dan peluang AI dalam bisnis (bagian 2)
  4. Aplikasi AI dalam bisnis - gambaran umum
  5. Apa itu NLP, atau pemrosesan bahasa alami dalam bisnis?
  6. Pemrosesan dokumen otomatis
  7. AI dan media sosial – apa yang mereka katakan tentang kita?
  8. Penerjemah otomatis. Lokalisasi cerdas produk digital
  9. Chatbot teks berbantuan AI
  10. Operasi dan aplikasi bisnis voicebots
  11. Teknologi asisten virtual, atau bagaimana cara berbicara dengan AI?
  12. Bisnis NLP hari ini dan besok
  13. Bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu BPM?
  14. Akankah kecerdasan buatan menggantikan analis bisnis?
  15. Peran AI dalam pengambilan keputusan bisnis
  16. Apa itu Intelijen Bisnis?
  17. Menjadwalkan posting media sosial. Bagaimana AI dapat membantu?
  18. Posting media sosial otomatis
  19. Kecerdasan buatan dalam manajemen konten
  20. AI kreatif hari ini dan besok
  21. AI multimodal dan aplikasinya dalam bisnis
  22. Interaksi baru. Bagaimana AI mengubah cara kita mengoperasikan perangkat?
  23. RPA dan API di perusahaan digital
  24. Layanan dan produk baru yang beroperasi dengan AI
  25. Pasar kerja masa depan dan profesi yang akan datang
  26. AI Hijau dan AI untuk Bumi
  27. EdTech. Kecerdasan buatan dalam pendidikan