AI와 소셜 미디어 – 그들은 우리에 대해 무엇이라고 말합니까? | 비즈니스의 AI #7

브랜드가 고객에게 어떤 감정을 불러일으키는지 정확히 알 수 있습니까? 그렇지 않다면 어떤 콘텐츠가 좋은 반응이나 나쁜 반응을 일으키는 열쇠인지 알 수 있습니까? 소셜 미디어에서 생성한 모든 피드백을 볼 수 있습니까? 경쟁업체의 플래그십, 등급 및 등급을 설정할 수 있습니까? 사용자가 웹에서 귀하의 제품을 언급, 비교 또는 평가한 모든 데이터를 볼 수 있습니까? AI가 할 수 있으니 걱정하지 마세요. 올바른 도구를 사용하면 고객 연관성 및 행동에 대한 귀중한 분석을 제공할 뿐만 아니라 또한 효과적인 소셜 미디어 마케팅 전략을 준비하고 서비스를 개선하는 데 도움이 됩니다. AI와 소셜 미디어 – 무엇을 알아야 합니까? 계속 읽으십시오!

AI와 소셜 미디어 – 그들은 우리에 대해 무엇이라고 말합니까? – 목차:

1. AI 및 소셜 미디어 소개
2. AI는 소셜 미디어에서 무엇을 보는가?
3. 협회 네트워크 및 고객 감정
4. AI가 수집한 데이터를 소셜 미디어에서 어떻게 사용합니까?
5. AI 및 소셜 미디어 – 요약

AI 및 소셜 미디어 소개

Verified Market Research의 보고서에 따르면 소셜 미디어 AI 시장은 오늘날 이미 9억 8,750만 달러 이상의 가치가 있습니다. 예측가들은 2028년까지 6배나 증가할 수 있다고 믿습니다. 분석가가 인공 지능에 대해 그렇게 장밋빛 성장 전망을 그리는 이유는 무엇입니까? 소셜 미디어에서 분석, 활동 지원 및 판매 개발보다 AI에 더 많은 것이 있습니까? 계속 읽으십시오.

오늘 포스팅에서는 다음 내용을 살펴보도록 하겠습니다.

• AI는 소셜 미디어에서 어떤 데이터를 분석합니까?
• 이러한 데이터가 비즈니스 목적에 유용한 이유는 무엇입니까?
• 기업이 이미 사용할 수 있는 AI 기반 도구는 무엇입니까?

AI는 소셜 미디어에서 무엇을 보는가?

소셜미디어를 사용하는 사람들의 행동에 AI를 적용해야 한다고 요구하는 이유는 무엇일까? 요컨대, 수집되는 데이터의 양과 유형과 관련이 있습니다.

소셜 미디어 게시물을 모니터링하는 AI 지원되지 않는 분석가는 회사를 태그하는 게시물의 반응이 좋은지 나쁜지 평가하기 위해 반응과 댓글 수를 계산할 수 있습니다 . 작업이 지루하고 집중적이며 위험하기 때문입니다.

AI를 사용하는 분석가는 사람들이 회사를 언급하는 모든 장소에서 데이터를 수집하고 그들이 나타날 수 있는 위치에 대한 예측을 할 수 있는 능력을 얻게 됩니다. 이것은 AI가 훨씬 더 큰 규모로 작동할 수 있기 때문에 가능합니다. 즉, 다양한 구조의 방대한 데이터인 빅데이터를 분석할 수 있다. 또한 고객의 평균 반응 유형을 분석하고 파악할 수 있습니다. AI용 피드에는 주로 다음이 포함됩니다.

• 숫자 데이터 – 댓글 수, 관찰자 ​​수, 재게시자 수,
• 사진 – 이미지 인식 기술 덕분에
• 비디오,
• 사용자 활동 데이터 – 예를 들어, 회사에서 게시한 콘텐츠와의 상호 작용 길이 및 빈도, 또는 특정 시간 규모에 이루어진 주문 수,
• 소셜 미디어의 텍스트 콘텐츠.

개별적으로 고려하면 이러한 각 영역은 결론을 내릴 수 있는 상당한 양의 통계적 연구를 제공합니다. 대조적으로, AI 기반 소셜 미디어 분석을 차별화하는 것은 그것들을 결합하는 능력입니다. AI가 소셜 미디어에서 보는 것은 단일 유형 또는 단일 소스의 데이터를 분석할 때 명확하지 않은 관계를 보여주는 고객 행동 패턴과 연결 네트워크입니다.

협회 네트워크 및 고객 감정

숫자만으로는 소셜 미디어에서 발생하는 브랜드와 고객 간의 관계를 인식하는 데 도움이 되지 않습니다. 그 안에 게시된 콘텐츠는 행동에 임팩트를 유발하기 때문에 주로 사용자에게 정서적으로 의미가 있기 때문입니다. 확장된 이모티콘 목록으로 자신의 감정을 표현하고, 의견을 추가하고, 결국에는 제품을 구매합니다.

지금까지 소셜 미디어를 분석하기 위한 NLP(자연어 처리) 분야의 도구에서 개선의 여지가 가장 많았고 종종 놀라운 결과가 나타났습니다. NLP의 분야는 게시물과 댓글에 포함된 텍스트 데이터를 분석하거나 텍스트 마이닝을 포함합니다. AI는 단어와 구문의 빈도를 연구하여 패턴 인식 및 키워드 감지와 같이 인간이 사용할 수 없는 방식으로 문장을 분석할 수 있습니다. 텍스트 마이닝의 잘 알려져 있고 인상적인 결과는 다음과 같은 형태로 결과를 시각화한 것입니다.

• 워드 클라우드( 글꼴 크기를 활용하여 발생 빈도를 반영한 ​​워드 클라우드,
• dendrogram 또는 tree를 사용하여 단어 간의 관계와 단어의 동시 발생 빈도를 추가로 볼 수 있습니다.

AI가 수집한 데이터를 소셜 미디어에서 어떻게 사용합니까?

AI 기반 도구를 사용하면 예를 들어 제품 이름을 품질, 감정 또는 관련 가치를 설명하는 형용사와 연결하는 관계를 표시하여 연관성을 반영할 수 있습니다. 이것은 고객이 우리 비즈니스를 어떻게 인식하는지 보여줌으로써 소셜 미디어 분석을 위한 핵심 도구임을 증명할 수 있습니다.

특정 단어의 빈도, 사진과의 조합 및 사용자의 감정적 반응을 연결하면 완전히 새로운 비즈니스 기회가 열립니다. 그러나 이것은 AI 지원 소셜 미디어 분석을 통해 열린 길의 시작에 불과합니다. 그러나 AI는 캡처된 데이터를 읽고 해당 결과의 비즈니스 잠재력을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어 소셜 미디어 사용자의 위치와 사진을 결합한 복잡한 데이터를 통해 다음을 결정할 수 있습니다.

• 어디
• 어디
• 몇시
• 누구 랑

고객이 당사 제품을 사용하거나 당사 서비스로부터 혜택을 받습니다.

그들은 또한 "갭 분석"을 가능하게 합니다. 즉, 아직 귀하의 제품에 대해 들어보지 못한 신규 고객을 찾을 수 있는 위치와 귀하의 서비스에 대한 언급이 나타나는 그룹 또는 전체 사이트를 나타냅니다. 아직 존재하지 않습니다.

소셜 미디어 활동에 대한 AI 지원 분석은 주로 고객 관계 관리(CRM, 고객 관계 관리) 및 고객 경험 관리(CEM, 고객 경험 관리)에 사용됩니다. 그리고 오늘날의 도구를 사용하여 AI에 할당할 수 있는 작업은 다음과 같이 다양합니다.

• 커뮤니케이션 자동화 – 게시 및 메일링 게시.
• 브랜드를 관리하고 이미지의 일관성을 유지합니다.
• 진정성 있는 포스팅 콘텐츠를 만들어내는 크리에이티브 AI.
• 표시된 콘텐츠의 개인화.

AI 기반 소셜 미디어 개인화와 함께 발생하는 중요한 문제 는 사용자 개인 정보 및 데이터 보호와 관련이 있습니다. 주요 문제 중 하나는 소위 개인화의 역설입니다.

개인화의 역설은 고객이 데이터에 대한 완전한 동의 없이 개인화된 경험을 기대 하거나 온라인 활동에 "맞춤형"으로 표시되는 콘텐츠를 보는 것이 불편할 때 나타납니다. Accenture의 보고서에 따르면 소셜 미디어 사용자의 35%가 과거 조회수에서 제품 광고를 보고 싶어하지 않는다고 합니다. 그들이 방문한 페이지.

AI 및 소셜 미디어 – 요약

소셜 미디어에서 AI의 성능은 우리 모두를 위한 개발 영역입니다. AI는 흩어져 있는 게시물에서 행동 패턴을 볼 수 있을 뿐만 아니라 보이지 않는 연결도 찾을 수 있습니다. 텍스트 및 시청각 콘텐츠 또는 수집에 대한 다면적 분석과 주요 감정 반응 비교와 같은 도구를 사용하면 개발에 대한 큰 가능성이 열립니다.

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저자: 로버트 휘트니

IT 부서를 지도하는 JavaScript 전문가이자 강사입니다. 그의 주요 목표는 코딩하는 동안 다른 사람들에게 효과적으로 협력하는 방법을 가르쳐 팀 생산성을 높이는 것입니다.

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