AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi? | AI în afaceri #7

Poți spune exact ce emoții evocă brandul tău clienților? Dacă nu, ați putea să vă dați seama ce conținut este cheia pentru a declanșa o reacție bună sau rea? Puteți vedea toate feedback-urile pe care le-ați generat pe rețelele sociale? Puteți stabili flagship-urile concurenților, evaluările și ratingurile acestora? Puteți vedea toate datele puse de utilizatori pe web menționând, comparând sau evaluând produsele dvs.? Nu-ți face griji, AI poate. Cu instrumentele potrivite, acesta va oferi nu numai o analiză neprețuită a asociațiilor și comportamentului clienților. De asemenea, vă va ajuta să pregătiți o strategie eficientă de marketing pe rețelele sociale și să vă îmbunătățiți serviciul. AI și rețelele sociale – ce trebuie să știi? Continuați să citiți pentru a afla!

AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi? - Cuprins:

1. Introducere în AI și rețelele sociale
2. Ce vede AI în rețelele sociale?
3. Rețele de asociere și emoțiile clienților
4. Cum să folosiți datele colectate de AI în rețelele sociale?
5. AI și rețelele sociale – rezumat

Introducere în AI și rețelele sociale

Potrivit unui raport al Verified Market Research, piața AI al rețelelor sociale valorează deja peste 987,5 milioane USD astăzi. Până în 2028, prognozatorii cred că poate ajunge chiar și la o creștere de șase ori. De ce analiștii desenează perspective de creștere atât de roz pentru inteligența artificială? Există mai mult în AI decât analiza, moderarea activității, sprijinirea și dezvoltarea vânzărilor în rețelele sociale? Citiți mai departe așa cum vom face.

În postarea de astăzi ne vom uita la următoarele:

• Ce date analizează AI în rețelele sociale?
• De ce sunt astfel de date utile în scopuri comerciale?
• Ce instrumente bazate pe inteligență artificială pot utiliza deja companiile?

Ce vede AI în rețelele sociale?

Care este motivul pentru o astfel de cerere de a aplica AI la comportamentul persoanelor care folosesc rețelele sociale? Pe scurt, are de-a face cu ce și cât de multă cantitate și tipuri de date sunt achiziționate.

Un analist care nu este susținut de inteligență artificială care monitorizează postările pe rețelele sociale poate număra reacțiile și numărul de comentarii pentru a evalua dacă postările care etichetează o companie au reacții bune sau rele. Deoarece sarcina este plictisitoare, intensivă și riscantă.

Un analist care folosește inteligența artificială va dobândi capacitatea de a culege date din toate locurile în care oamenii menționează o companie, precum și de a avea o prognoză despre unde pot apărea. Acest lucru este posibil doar pentru că AI poate funcționa la o scară mult mai mare. Cu alte cuvinte, poate analiza Big Data, adică cantități uriașe de date cu structuri diferite. De asemenea, poate analiza și identifica tipurile medii de reacții pe care le au clienții. Fluxul pentru AI include în principal, printre altele:

• date numerice – cum ar fi numărul de comentarii, observatori, repostări,
• fotografii – datorită tehnologiei de recunoaștere a imaginii,
• Videoclipuri,
• datele despre activitatea utilizatorului – de exemplu, durata și frecvența interacțiunilor cu conținutul publicat de companie sau numărul de comenzi plasate pe o anumită scală de timp;
• conținutul textual al rețelelor sociale.

Luate individual, fiecare dintre aceste domenii oferă o mare parte solidă a cercetării statistice pentru a concluziona. În schimb, ceea ce diferențiază analiza rețelelor sociale bazată pe inteligență artificială este capacitatea sa de a le combina. Ceea ce vede AI în rețelele sociale sunt modele de comportament ale clienților și rețele de conexiuni care arată relații care nu sunt evidente atunci când se analizează date de un singur tip sau dintr-o singură sursă.

Rețele de asociere și emoțiile clienților

Numerele singure nu vor ajuta la perceperea relației dintre un brand și clienți care are loc pe rețelele sociale. Acest lucru se datorează faptului că conținutul publicat în ele este în primul rând semnificativ din punct de vedere emoțional pentru utilizatori, deoarece declanșează un impact asupra acțiunii. Pentru a-și exprima sentimentele cu o listă extinsă de emoticoane, pentru a adăuga un comentariu și, eventual, pentru a cumpăra un produs.

Până acum, cel mai mare loc de îmbunătățire, și adesea cu rezultate surprinzătoare, au venit din instrumentele din domeniul NLP, sau procesarea limbajului natural, pentru a analiza rețelele sociale. Domeniul NLP include analiza datelor text conținute în postări și comentarii sau extragerea textului. AI poate analiza afirmații într-un mod care nu este disponibil pentru oameni, adică recunoașterea modelelor și detectarea cuvintelor cheie prin studierea frecvenței cuvintelor și frazelor. Un rezultat binecunoscut și impresionant al text mining este vizualizarea rezultatelor sub formă de:

• un nor de cuvinte (nurul de cuvinte care reflectă frecvența apariției lor folosind dimensiunea fontului,
• dendrogramă , sau arbore, astfel încât să puteți vedea în plus relațiile dintre cuvinte și frecvența de apariție concomitentă a cuvintelor.

Cum să folosiți datele colectate de AI în rețelele sociale?

Instrumentele bazate pe inteligență artificială ne permit să reflectăm asocieri, de exemplu, arătând relații care leagă numele unui produs de adjective care descriu calitatea, emoțiile sau valorile asociate. Acesta se poate dovedi a fi un instrument cheie pentru analiza rețelelor sociale, arătând modul în care clienții percep afacerea noastră.

Legarea frecvenței anumitor cuvinte, combinarea lor cu fotografii și reacțiile emoționale ale utilizatorilor – deschide oportunități de afaceri complet noi. Cu toate acestea, acesta este doar începutul drumului deschis de analiza rețelelor sociale asistată de inteligență artificială. Cu toate acestea, inteligența artificială vă va ajuta să citiți datele capturate și să optimizați potențialul de afaceri al acestor rezultate. De exemplu, datele complexe care combină locația utilizatorilor rețelelor sociale cu fotografii fac posibilă determinarea:

• Unde
• Unde
• la ce oră
• cu cine

clienții folosesc produsul nostru sau beneficiază de serviciile noastre.

Ele permit, de asemenea, „analiza decalajului”, adică indică unde puteți găsi clienți noi care nu au auzit încă despre produsul dvs., precum și grupuri sau chiar site-uri întregi, unde apar mențiuni despre serviciile dvs., dar unde vă aflați. încă neprezentă.

Analiza asistată de AI a activității din rețelele sociale este utilizată în principal pentru gestionarea relațiilor cu clienții (CRM, Customer Relationship Management) și pentru gestionarea experienței clienților (CEM, Customer Experience Management). Iar sarcinile care pot fi atribuite AI folosind instrumentele de astăzi sunt la fel de diverse ca:

• Automatizarea comunicațiilor – post-publicare și corespondență.
• Gestionarea mărcii și menținerea coerenței imaginii acestuia.
• AI creative care generează conținut de postare autentic.
• Personalizarea conținutului afișat.

O problemă importantă care apare alături de personalizarea bazată pe inteligență artificială a rețelelor sociale se referă la confidențialitatea utilizatorilor și protecția datelor. Una dintre principalele probleme este așa-numitul paradox al personalizării.

Paradoxul personalizării apare atunci când un client se așteaptă la o experiență personalizată fără consimțământul deplin pentru date sau este incomod la vizualizarea conținutului care apare „adaptat” activității sale online. Potrivit unui raport al Accenture, până la 35% dintre utilizatorii rețelelor sociale nu doresc să vadă reclame pentru produse din vizualizările anterioare. ale căror pagini le-au vizitat.

AI și rețelele sociale – rezumat

Performanța AI în rețelele sociale este un domeniu de dezvoltare pentru noi toți. AI poate vedea modele de comportament în postări împrăștiate, precum și poate găsi conexiuni invizibile. Cu instrumente precum analiza cu mai multe fațete a conținutului textual și audiovizual sau adunarea și compararea reacțiilor emoționale cheie, se deschid perspective mari de dezvoltare.

Dacă vă place conținutul nostru, alăturați-vă comunității noastre de albine ocupate pe Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

Autor: Robert Whitney

Expert JavaScript și instructor care antrenează departamentele IT. Scopul său principal este de a crește productivitatea echipei, învățându-i pe alții cum să coopereze eficient în timp ce codifică.

Vizualizați toate postările

AI în afaceri:

1. Inteligența artificială în afaceri - Introducere
2. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 1)
3. Amenințările și oportunitățile AI în afaceri (partea 2)
4. Aplicații AI în afaceri - prezentare generală
5. Ce este NLP sau procesarea limbajului natural în afaceri
6. Procesarea automată a documentelor
7. AI și rețelele sociale – ce spun ei despre noi?
8. Traducător automat. Localizare inteligentă a produselor digitale
9. Chatbot text asistați de inteligență artificială
10. Operarea și aplicațiile de afaceri ale vocii roboților
11. Tehnologia asistentului virtual sau cum să vorbești cu AI?
12. Business NLP astăzi și mâine
13. Cum poate ajuta inteligența artificială cu BPM?
14. Va înlocui inteligența artificială pe analiștii de afaceri?
15. Rolul AI în luarea deciziilor în afaceri
16. Ce este Business Intelligence?
17. Programarea postărilor pe rețelele sociale. Cum poate ajuta AI?
18. Postări automate pe rețelele sociale
19. Inteligența artificială în managementul conținutului
20. AI creativ de astăzi și de mâine
21. AI multimodal și aplicațiile sale în afaceri
22. Interacțiuni noi. Cum schimbă AI modul în care operăm dispozitivele?
23. RPA și API-uri într-o companie digitală
24. Servicii și produse noi care operează cu AI
25. Viitoarea piață a muncii și viitoarele profesii
26. AI verde și AI pentru Pământ
27. EdTech. Inteligența artificială în educație