AI i media społecznościowe – co o nas mówią? | AI w biznesie #7

Czy potrafisz dokładnie powiedzieć, jakie emocje wywołuje u klientów Twoja marka? Jeśli nie, czy możesz dowiedzieć się, jaka treść jest kluczem do wywołania dobrej lub złej reakcji? Czy widzisz wszystkie opinie, które wygenerowałeś w mediach społecznościowych? Czy potrafisz ustalić flagowce konkurentów, ich oceny i rankingi? Czy widzisz wszystkie dane, które użytkownicy umieszczają w sieci, wspominając, porównując lub oceniając Twoje produkty? Nie martw się, AI może. Dzięki odpowiednim narzędziom zapewni nie tylko nieocenioną analizę skojarzeń i zachowań klientów. Pomoże Ci również przygotować skuteczną strategię marketingową w mediach społecznościowych i ulepszyć Twój serwis. AI i media społecznościowe – co musisz wiedzieć? Czytaj dalej aby się dowiedzieć!

AI i media społecznościowe – co o nas mówią? – spis treści:

1. Wprowadzenie do AI i mediów społecznościowych
2. Co AI widzi w mediach społecznościowych?
3. Sieci skojarzeń i emocje klientów
4. Jak wykorzystać dane gromadzone przez AI w mediach społecznościowych?
5. AI i media społecznościowe – podsumowanie

Wprowadzenie do AI i mediów społecznościowych

Według raportu Verified Market Research rynek AI w mediach społecznościowych jest już wart ponad 987,5 miliona dolarów. Prognozy uważają, że do 2028 r. może osiągnąć nawet sześciokrotny wzrost. Dlaczego analitycy rysują tak optymistyczne perspektywy rozwoju sztucznej inteligencji? Czy AI to coś więcej niż analizowanie, moderowanie działań wspierających i rozwijających sprzedaż w mediach społecznościowych? Czytaj dalej, jak będziemy.

W dzisiejszym poście przyjrzymy się następującym:

• Jakie dane analizuje AI w mediach społecznościowych?
• Dlaczego takie dane są przydatne do celów biznesowych?
• Z jakich narzędzi opartych na sztucznej inteligencji firmy mogą już korzystać?

Co AI widzi w mediach społecznościowych?

Jaki jest powód takiego żądania zastosowania AI do zachowań osób korzystających z mediów społecznościowych? Krótko mówiąc, ma to związek z tym, jaką ilość i jakiego rodzaju dane są pozyskiwane.

Analityk niewspierany przez sztuczną inteligencję, który monitoruje posty w mediach społecznościowych, może zliczyć reakcje i liczbę komentarzy , aby ocenić, czy posty oznaczone tagiem firmy mają dobre, czy złe reakcje. Ponieważ zadanie jest żmudne, intensywne i ryzykowne.

Analityk wykorzystujący sztuczną inteligencję zyska możliwość zbierania danych ze wszystkich miejsc, w których ludzie wspominają o firmie, a także prognozę, gdzie mogą się pojawić. Jest to możliwe tylko dlatego, że AI może działać na znacznie większą skalę. Innymi słowy potrafi analizować Big Data, czyli ogromne ilości danych o różnych strukturach. Ponadto może analizować i wyłapywać przeciętne typy reakcji klientów. Feed dla AI zawiera głównie między innymi:

• dane liczbowe – takie jak liczba komentarzy, obserwatorów, repostów,
• zdjęcia – dzięki technologii rozpoznawania obrazu,
• filmy,
• dane dotyczące aktywności użytkownika – np. długość i częstotliwość interakcji z treściami publikowanymi przez firmę, czy liczba zamówień złożonych w określonej skali czasowej,
• treść tekstową mediów społecznościowych.

Rozpatrywane indywidualnie, każdy z tych obszarów dostarcza solidnej większości badań statystycznych na zakończenie. Natomiast tym, co wyróżnia analizę mediów społecznościowych opartą na sztucznej inteligencji, jest możliwość ich łączenia. Sztuczna inteligencja widzi w mediach społecznościowych wzorce zachowań klientów i sieci połączeń pokazujące relacje, które nie są widoczne podczas analizy danych jednego typu lub z jednego źródła.

Sieci skojarzeń i emocje klientów

Same liczby nie pomogą dostrzec relacji między marką a klientami, która ma miejsce w mediach społecznościowych. Dzieje się tak, ponieważ publikowane w nich treści mają przede wszystkim znaczenie emocjonalne dla użytkowników, ponieważ wywołują wpływ na działanie. Aby wyrazić swoje uczucia za pomocą powiększającej się listy emotikonów, dodać komentarz, a ostatecznie – kupić produkt.

Do tej pory największe pole do poprawy, często z zaskakującymi rezultatami, dają narzędzia z zakresu NLP, czyli przetwarzania języka naturalnego, służące do analizy mediów społecznościowych. Dziedzina NLP obejmuje analizę danych tekstowych zawartych w postach i komentarzach, czy też text mining. Sztuczna inteligencja może analizować wypowiedzi w sposób niedostępny dla ludzi, tj. rozpoznawanie wzorców i wykrywanie słów kluczowych, badając częstotliwość słów i fraz. Znanym i imponującym efektem text miningu jest wizualizacja wyników w postaci:

• chmura słów (chmura słów odzwierciedlająca częstotliwość ich występowania z wykorzystaniem rozmiaru czcionki,
• dendrogram , czyli drzewo, dzięki czemu dodatkowo można zobaczyć zależności między słowami oraz częstość współwystępowania słów.

Jak wykorzystać dane gromadzone przez AI w mediach społecznościowych?

Narzędzia oparte na sztucznej inteligencji pozwalają nam odzwierciedlać skojarzenia, na przykład poprzez pokazywanie relacji łączących nazwę produktu z przymiotnikami opisującymi jakość, emocje lub powiązane wartości. Może to okazać się kluczowym narzędziem do analizy mediów społecznościowych, pokazując, jak klienci postrzegają nasz biznes.

Powiązanie częstotliwości określonych słów, ich połączenia ze zdjęciami i emocjonalnymi reakcjami użytkowników – otwiera zupełnie nowe możliwości biznesowe. To jednak dopiero początek drogi, którą otworzyła wspomagana przez sztuczną inteligencję analiza mediów społecznościowych. Mimo to sztuczna inteligencja pomoże Ci odczytać zebrane dane i zoptymalizować potencjał biznesowy tych wyników. Przykładowo, złożone dane łączące lokalizację użytkowników mediów społecznościowych ze zdjęciami pozwalają określić:

• gdzie
• gdzie
• jaki czas
• z kim

klienci korzystają z naszego produktu lub korzystają z naszych usług.

Umożliwiają również „analizę luk”, czyli wskazują, gdzie można znaleźć nowych klientów, którzy jeszcze nie słyszeli o Twoim produkcie, a także grupy, a nawet całe witryny, na których pojawiają się wzmianki o Twoich usługach, ale gdzie jesteś jeszcze nie obecny.

Wspomagana sztuczną inteligencją analiza aktywności w mediach społecznościowych jest wykorzystywana przede wszystkim do zarządzania relacjami z klientami (CRM, Customer Relationship Management) oraz zarządzania doświadczeniami klientów (CEM, Customer Experience Management). A zadania, które można przypisać sztucznej inteligencji za pomocą dzisiejszych narzędzi, są tak różnorodne, jak:

• Automatyzacja komunikacji – publikacja postów i mailing.
• Zarządzanie marką i utrzymanie spójności jej wizerunku.
• Kreatywna sztuczna inteligencja generująca autentyczne treści do publikacji.
• Personalizacja wyświetlanych treści.

Ważna kwestia, która pojawia się obok personalizacji mediów społecznościowych w oparciu o sztuczną inteligencję, dotyczy prywatności użytkowników i ochrony danych. Jednym z głównych problemów jest tzw. paradoks personalizacji.

Paradoks personalizacji pojawia się, gdy klient oczekuje spersonalizowanego doświadczenia bez pełnej zgody na dane lub gdy ogląda niewygodne treści, które wyskakują „dopasowane” do jego aktywności online. Według raportu Accenture, aż 35% użytkowników mediów społecznościowych nie chce oglądać reklam produktów z poprzednich odsłon. których strony odwiedzili.

AI i media społecznościowe – podsumowanie

Wydajność AI w mediach społecznościowych to obszar rozwoju dla nas wszystkich. AI może widzieć wzorce zachowań w rozproszonych postach, a także znajdować niewidzialne połączenia. Dzięki takim narzędziom jak wieloaspektowa analiza treści tekstowych i audiowizualnych czy gromadzenie i porównywanie kluczowych reakcji emocjonalnych otwierają się wielkie perspektywy rozwoju.

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej pracowitej społeczności pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pintereście.

Autor: Robert Whitney

Ekspert i instruktor JavaScript, który szkoli działy IT. Jego głównym celem jest podnoszenie produktywności zespołu poprzez uczenie innych efektywnej współpracy podczas kodowania.

Zobacz wszystkie posty

AI w biznesie:

1. Sztuczna inteligencja w biznesie - Wprowadzenie
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
3. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
4. Aplikacje AI w biznesie - przegląd
5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
9. Chatboty tekstowe wspomagane przez sztuczną inteligencję
10. Działanie i aplikacje biznesowe Voicebotów
11. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
12. Biznes NLP dziś i jutro
13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
16. Co to jest analiza biznesowa?
17. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
18. Zautomatyzowane posty w mediach społecznościowych
19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
20. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
21. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
22. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
23. RPA i API w cyfrowej firmie
24. Nowe usługi i produkty działające z AI
25. Przyszły rynek pracy i nadchodzące zawody
26. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji