AI e mídias sociais – o que eles dizem sobre nós? | IA nos negócios #7

Você pode dizer exatamente quais emoções sua marca evoca nos clientes? Se não, você poderia descobrir qual conteúdo é a chave para desencadear uma reação boa ou ruim? Você consegue ver todos os comentários que gerou nas mídias sociais? Você pode estabelecer os carros-chefe dos concorrentes, suas classificações e classificações? Você consegue ver todos os dados que os usuários colocam na web mencionando, comparando ou avaliando seus produtos? Não se preocupe, a IA pode. Com as ferramentas certas, ele fornecerá não apenas uma análise inestimável das associações e do comportamento dos clientes. Também o ajudará a preparar uma estratégia eficaz de marketing de mídia social e a melhorar seu serviço. AI e mídias sociais – o que você precisa saber? Continue lendo para descobrir!

AI e mídias sociais – o que eles dizem sobre nós? - índice:

1. Introdução à IA e mídias sociais
2. O que a IA vê nas mídias sociais?
3. Redes de associação e emoções do cliente
4. Como usar os dados coletados pela IA nas mídias sociais?
5. IA e mídias sociais – resumo

Introdução à IA e mídias sociais

De acordo com um relatório da Verified Market Research, o mercado de IA de mídia social já vale mais de US$ 987,5 milhões hoje. Em 2028, os analistas acreditam que pode chegar a um aumento de até seis vezes. Por que os analistas traçam perspectivas de crescimento tão otimistas para a inteligência artificial? Há mais na IA do que analisar, moderar atividades de suporte e desenvolver vendas nas mídias sociais? Leia como nós vamos.

No post de hoje veremos, o seguinte:

• Quais dados a IA analisa nas mídias sociais?
• Por que esses dados são úteis para fins comerciais?
• Quais ferramentas baseadas em IA as empresas já podem usar?

O que a IA vê nas mídias sociais?

Qual é o motivo de tal demanda para aplicar a IA ao comportamento das pessoas que usam as mídias sociais? Em suma, tem a ver com o que e quanto quantidade e tipos de dados estão sendo adquiridos.

Um analista sem suporte de IA que monitora postagens de mídia social pode contar as reações e o número de comentários para avaliar se as postagens que marcam uma empresa têm reações boas ou ruins. Como a tarefa é tediosa, intensiva e arriscada.

Um analista usando IA ganhará a capacidade de coletar dados de todos os lugares onde as pessoas mencionam uma empresa, além de ter uma previsão de onde eles podem aparecer. Isso só é possível porque a IA pode operar em uma escala muito maior. Em outras palavras, pode analisar Big Data, ou seja, grandes quantidades de dados de estruturas variadas. Além disso, ele pode analisar e pescar os tipos médios de reações que os clientes têm. O feed para IA inclui principalmente, entre outras coisas:

• dados numéricos – como o número de comentários, observadores, republicações,
• fotos – graças à tecnologia de reconhecimento de imagem,
• vídeos,
• dados de atividade do usuário – por exemplo, a duração e a frequência das interações com o conteúdo publicado pela empresa ou o número de pedidos feitos em uma determinada escala de tempo,
• o conteúdo textual das mídias sociais.

Tomadas individualmente, cada uma dessas áreas fornece um volume sólido de pesquisas estatísticas para concluir. Em contraste, o que diferencia a análise de mídia social baseada em IA é sua capacidade de combiná-las. O que a IA vê nas mídias sociais são padrões de comportamento do cliente e redes de conexões mostrando relacionamentos que não são aparentes ao analisar dados de um único tipo ou de uma única fonte.

Redes de associação e emoções do cliente

Os números por si só não ajudam a perceber a relação entre uma marca e os clientes que acontece nas redes sociais. Isso ocorre porque o conteúdo publicado neles é principalmente emocionalmente significativo para os usuários, pois desencadeia um impacto para agir. Expressar seus sentimentos com uma lista crescente de emoticons, adicionar um comentário e, eventualmente, comprar um produto.

Até agora, o maior espaço para melhorias, e muitas vezes com resultados surpreendentes, veio de ferramentas da área de PNL, ou Processamento de Linguagem Natural, para analisar mídias sociais. O campo da PNL inclui a análise de dados de texto contidos em postagens e comentários, ou mineração de texto. A IA pode analisar declarações de uma maneira que não está disponível para humanos, ou seja, reconhecimento de padrões e detecção de palavras-chave estudando a frequência de palavras e frases. Um resultado bem conhecido e impressionante da mineração de texto é a visualização de resultados na forma de:

• uma nuvem de palavras (nuvem de palavras refletindo a frequência de sua ocorrência utilizando o tamanho da fonte,
• dendrogram , ou árvore, para que você possa ver adicionalmente as relações entre as palavras e a frequência de co-ocorrência de palavras.

Como usar os dados coletados pela IA nas mídias sociais?

As ferramentas baseadas em IA nos permitem refletir associações, por exemplo, mostrando relacionamentos que ligam um nome de produto a adjetivos que descrevem qualidade, emoções ou valores associados. Isso pode revelar-se uma ferramenta fundamental para análise de mídia social, mostrando como os clientes percebem nosso negócio.

Vincular a frequência de certas palavras, sua combinação com fotos e reações emocionais dos usuários – abre oportunidades de negócios totalmente novas. No entanto, este é apenas o começo do caminho aberto pela análise de mídia social assistida por IA. Ainda assim, a IA ajudará você a ler os dados capturados e a otimizar o potencial de negócios desses resultados. Por exemplo, dados complexos que combinam a localização de usuários de mídia social com fotos permitem determinar:

• Onde
• Onde
• que horas
• com quem

clientes usam nosso produto ou se beneficiam de nossos serviços.

Eles também possibilitam a “análise de lacunas”, ou seja, indicam onde você pode encontrar novos clientes que ainda não ouviram falar do seu produto, bem como grupos, ou mesmo sites inteiros, onde aparecem menções aos seus serviços, mas onde você está ainda não está presente.

A análise assistida por IA da atividade de mídia social é usada principalmente para gerenciamento de relacionamento com o cliente (CRM, Customer Relationship Management) e gerenciamento da experiência do cliente (CEM, Customer Experience Management). E as tarefas que podem ser atribuídas à IA usando as ferramentas atuais são tão diversas quanto:

• Automação de comunicação – publicação e envio de mensagens.
• Gerir a marca e manter a consistência da sua imagem.
• IA criativa gerando conteúdo de postagem genuíno.
• Personalização do conteúdo exibido.

Uma questão importante que surge ao lado da personalização de mídias sociais baseada em IA está relacionada à privacidade do usuário e à proteção de dados. Um dos principais problemas é o chamado paradoxo da personalização.

O paradoxo da personalização aparece quando um cliente espera uma experiência personalizada sem consentimento total para os dados ou se sente desconfortável ao visualizar conteúdo que aparece “sob medida” para sua atividade online. De acordo com um relatório da Accenture, até 35% dos usuários de mídia social não querem ver anúncios de produtos de visualizações anteriores. cujas páginas visitaram.

IA e mídias sociais – resumo

A atuação da IA ​​nas mídias sociais é uma área de desenvolvimento para todos nós. A IA pode ver padrões comportamentais em postagens espalhadas, bem como encontrar conexões invisíveis. Com ferramentas como análise multifacetada de conteúdo textual e audiovisual ou coleta, e comparando as principais reações emocionais, abrem-se grandes perspectivas de desenvolvimento.

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Autor: Robert Whitney

Especialista e instrutor em JavaScript que treina departamentos de TI. Seu principal objetivo é aumentar a produtividade da equipe, ensinando outras pessoas a cooperar efetivamente durante a codificação.

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