Phần 2 : Các loại hình Social Marketing thường gặp và cách thức để đo lương Social Marketing
4. Tại sao trí tuệ nhân tạo lại lại tốt cho việc phân tích mạng xã hội
Thêm dữ liệu có thông tin chi tiết hơn: Phân tích phương tiện truyền thông xã hội dựa trên dữ liệu
lớn để có thêm thông tin chi tiết cho chiến lược tiếp thị của bạn . Bạn càng biết nhiều về khán giả trên mạng xã hội, bạn càng có thể tiếp thị sản phẩm của mình tốt hơn. Máy học cho phép bạn chia tỷ lệ phân tích mạng xã hội của mình thành bất kỳ lượng dữ liệu nào - có nghĩa là hàng nghìn tỷ bài đăng! Và bạn vẫn có thể dễ dàng bắt kịp ý kiến và xu hướng của người tiêu dùng.
Nhanh chóng xác định các cuộc trò chuyện quan trọng: Bạn có thể tổng hợp dữ liệu đó để tìm ra
xu hướng tổng thể. Nhưng trí tuệ nhân tạo cũng có thể được đào tạo để làm nổi bật các bài đăng đặc biệt có giá trị . Hệ thống học máy được đào tạo với các bài đăng ví dụ để nhận dạng các mẫu trong văn bản hoặc hình ảnh. Họ có khả năng giải thích các sắc thái nhỏ và có thể trả lại kết quả phù hợp nhất cho câu hỏi của bạn với độ chính xác cao .
Phân tích văn bản bằng bất kì ngôn ngữ nào: Vì máy học dựa vào các ví dụ để nhận dạng các
mẫu, nó có thể sử dụng các ví dụ về bài đăng bằng bất kỳ ngôn ngữ nào để học cách phân loại các bài đăng mới miễn là các bài đăng này được chú thích chính xác với dự đoán mong đợi.
Thu thập thông tin chi tiết từ hình ảnh : Mạng xã hội ngày càng trở nên trực quan hiện nay với
các nền tảng như Instagram, Snapchat hoặc Pinterest. Các bài đăng trên các nền tảng này chủ yếu là trực quan và chỉ có một số gợi ý trong nội dung của văn bản. Các hệ thống này hiện có thể nhận dạng logo, khuôn mặt và đối tượng, trong cả hình ảnh và video. Nếu bạn cần biết khi nào mọi người đang chia sẻ sản phẩm của bạn trên phương tiện truyền thông xã hội, nhận dạng hình ảnh là hoàn toàn cần thiết.
Hiểu tiếng nói của người tiêu dùng: học máy hiện cung cấp cho chúng ta các phân tích tự động có
độ chính xác cao. Các mô hình phức tạp có thể được thiết kế để hiểu ý nghĩa thực sự được thể hiện trong các bài đăng mà không thể nắm bắt được bằng các phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống.
55
Phát hiện chủ đề và xu hướng mới nổi: Học máy rất hữu ích để nhận dạng các mẫu trong ngôn
ngữ, hình ảnh hoặc trong siêu dữ liệu. Và bây giờ chúng ta có thể dựa vào các mẫu này để sắp xếp các bài đăng thành các danh mục được xác định trước. Thuật toán tìm kiếm các cấu trúc thú vị và cố gắng nhóm các ví dụ tương tự. Các kỹ thuật máy học này được gọi là “không được giám sát” và chúng làm nổi bật như một công cụ khám phá hoặc khi kết quả mới nằm ngoài dự kiến.
Link bài viết sử dụng: https://www.linkfluence.com/blog/ai-basics-how-ai-machine-learning-
supercharge-social-media-marketing
7.3. Trình bày các kỹ thuật trong Machine learning cho social marketing Better Personalization (Cá nhân hóa tốt hơn) Better Personalization (Cá nhân hóa tốt hơn)
Một vài công ty khác đang sử dụng AI và ML để nâng cao trải nghiệm khách hàng:
+ The North Face sử dụng công nghệ máy học để giúp người mua sắm tìm thấy sản phẩm giải trí ngoài trời tốt nhất
+ Yelp sử dụng công nghệ máy học để sắp xếp hình ảnh theo đúng danh mục.
+ Starbucks sử dụng công nghệ máy học để giới thiệu đồ uống qua ứng dụng mà khách hàng có thể sẽ thích.
Chủ đề chung giữa tất cả chúng là việc sử dụng máy học để quản lý hành trình của khách hàng qua các trải nghiệm kỹ thuật số khác nhau theo cách tối đa hóa giá trị trải nghiệm và do đó, tương tác.
Faster Customer Service ( Dịch vụ chăm sóc khách hàng)
Nghiên cứu cho thấy 79% khách hàng thích trò chuyện trực tiếp vì câu hỏi của họ được trả lời nhanh chóng. Dưới đây là những lợi ích của chatbots dịch vụ khách hàng:
+ Không có thời gian chờ đợi của khách hàng
+ Tính khả dụng 24/7
+ Cơ sở tri thức ngày càng mở rộng
+ Thêm vào đó, họ có khả năng định tuyến các truy vấn phức tạp đến các đối tác của con người
Các eBay chatbot xây dựng cho Google Assistant , đó là” the most advanced e-commerce chatbot out there. And is also the most used ”, giúp khách hàng tìm thấy ưu đãi tốt nhất cho các sản phẩm ưa thích của họ bằng cách sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói
56
Curating More Precise Content (Quản lí nội dung chính xác hơn)
Curata và Vestorly là hai công cụ có thể gửi nội dung phù hợp đến đúng người vào đúng thời
điểm. Các công cụ này tập hợp các bài viết từ các điểm đến trực tuyến ưa thích (blog, kênh truyền thông xã hội, v.v.) và cá nhân hóa trải nghiệm nội dung cho khách hàng của bạn.
+ Dễ dàng sắp xếp, chú thích và tạo nội dung để thu hút và truyền cảm hứng cho chính bạn và khán giả của bạn.
+ Đề xuất nội dung và ưu tiên theo mức độ liên quan thông qua công cụ đề xuất tự học + Điền trước bài đăng một cách thông minh
Smart Content Creator (Sản xuất nội dung thông minh)
Công cụ này sử dụng AI đàm thoại - cho phép máy tính giao tiếp với mọi người bằng ngôn ngữ tự nhiên, tức là có các cuộc trò chuyện - để tạo tóm tắt nội dung và trả lời các câu hỏi của khách hàng.
+ Giúp nhóm nội dung của bạn nghiên cứu các chủ đề và chuẩn bị tóm tắt trong thời gian ngắn hơn.
+ Qui mô sáng tạo nội dung bằng cách tập trung vào khoảng trống chủ đề
+ Sử dụng chiến lược nội dung hướng vào câu hỏi của khách hàng
+ Liên tục tối ưu hóa nội dung trang web hiện có của bạn
Có thể kể ra một vài công cụ tự động hóa như: Conversation AI – Frase.io, Natural Language Generation (NLG), AI-Powered Copywriting.
Stunning Website Design & UX (Thiết kế và trải nghiệm trang web)
Bạn có thể tạo thiết kế web dựa trên nhiều dữ liệu thực tế hơn là dựa trên phỏng đoán của nhà thiết kế.
+ Học máy có thể tập hợp dữ liệu liên quan đến sở thích của người dùng, bản đồ nhiệt trang web, các phương pháp hay nhất về thiết kế và các bài kiểm tra A / B.
+ Một công cụ thiết kế web hỗ trợ máy học là Wix ADI ™ (Trí tuệ thiết kế nhân tạo), sử dụng dữ liệu được thu thập từ 86 triệu sở thích của người dùng để xây dựng các trang web tuyệt đẹp (bao gồm cả của riêng nó) trong vòng vài phút.
Easier Marketing Automation (Tự động hóa tiếp thị)
Dưới đây là một số thống kế về tự động hóa:
+ Các thương hiệu quản lý trải nghiệm người dùng bằng các công cụ tự động hóa tiếp thị đạt được tỷ lệ khách hàng tiềm năng đủ điều kiện cao hơn 451%.
+ Các thương hiệu quản lý khách hàng tiềm năng của họ bằng cách sử dụng các công cụ để tiếp thị tự động hóa trải nghiệm tăng 10% + tỷ lệ doanh thu tăng sau 6-9 tháng.
57
+ 49% doanh nghiệp sử dụng các công cụ tiếp thị để tự động hóa email của họ.
Tự động hóa sử dụng công nghệ máy học để xử lý các con số, học hỏi từ các mẫu và kết quả trong quá khứ, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết đáng tin cậy - về phân khúc khách hàng, đề xuất theo quy định, nhắm mục tiêu nội dung và theo dõi - giúp đơn giản hóa việc ra quyết định của bạn.
Optimized Advertising (Tối ưu hóa quảng cáo)
Tận dụng sức mạnh của học máy có thể tối ưu hóa hiệu suất của các chiến dịch tiếp thị hiện tại của bạn
+ Ví dụ: bằng cách sử dụng tính năng Đối tượng Lookalike của Facebook, các nhà tiếp thị có thể tiếp cận những khách hàng tiềm năng có cùng đặc điểm với khách hàng hiện tại của bạn (nhưng bạn có thể khó xác định điểm giống nhau)
+ Đặt giá thầu thông minh của Google sử dụng công nghệ máy học để tự động hóa giá thầu nhằm tối ưu hóa chuyển đổi và có thể giúp bạn tiết kiệm thời gian cũng như cải thiện ROI của mình
Automated Email Marketing Campaigns (Chiến dịch tiếp thị qua Email tự động)
Tiếp thị qua email được hỗ trợ bởi Machine Learning có thể giúp tận dụng các phân khúc và cá tính khách hàng đa dạng, một thư viện nội dung và dữ liệu về khách hàng tiềm năng. Dưới đây là 4 cách học máy đặc biệt giúp các nhà tiếp thị cải thiện hiệu quả chiến dịch email:
+ Content Creation (Sáng tạo nội dung): Viết các dòng chủ đề và thông điệp được thiết kế riêng để giúp thúc đẩy mức độ tương tác của người dùng (gửi nội dung gì).
+ Data Segmentation (Phân loại dữ liệu): Xác định các quy tắc để gửi email đến khách hàng tiềm năng (gửi cho ai).
+ Timing (Thời gian): Sử dụng các phản hồi trước đó để xác định thời điểm phù hợp để gửi email cho khách hàng tiềm năng (gửi khi nào).
+ Delivery (Chuyển gửi): Nâng cao danh tiếng của miền gửi, để đảm bảo gửi tất cả các email (cách gửi) một cách đáng tin cậy.
Powerful Social Media Management (Quản lí phương tiện truyền thông)
Dưới đây là những cách khác nhau mà máy học đang sáng tạo lại phương tiện truyền thông xã hội và biến nó thành một buồng lái tiếp thị mạnh mẽ cho các thương hiệu:
+ Reputation Management (Quản lí danh tiếng): học máy có thể giúp các nhà tiếp thị xác định người sử dụng thông tin liên lạc, đánh giá và khiếu nại về truyền thông xã hội đáp ứng nhu cầu ưu tiên.
+ Social Listening (Lắng nghe xã hội): Học máy có thể phân tích hàng terabyte dữ liệu để hiểu cách khán giả tương tác với các chủ đề và loại nội dung cụ thể. Các công cụ lắng nghe trên mạng xã
58
hội do Machine Learning cung cấp không chỉ tự động theo dõi các lượt đề cập đến thương hiệu, từ khóa và thẻ bắt đầu bằng # trên nhiều nguồn mạng xã hội.
+ Perfect Timing (Thời điểm hoàn hảo): Các công cụ như Cortex giúp các thương hiệu xác định thời điểm hoàn hảo để đăng bất cứ thứ gì lên Instagram, Facebook và các nền tảng truyền thông xã hội khác dựa trên phân tích hàng trăm nghìn hồ sơ.
+ Better Data Segmentation (Phân đoạn dữ liệu tốt hơn): Các thuật toán học máy giúp phân loại vô số thông điệp truyền thông xã hội thành các cụm. Các thuật toán này được tạo ra để hoạt động với dữ liệu phi cấu trúc và có thể sử dụng điều này để cung cấp thông tin chi tiết to lớn về nhân khẩu học, sở thích và hành vi của người dùng thông qua phân đoạn dữ liệu nâng cao.
Link tham khảo: https://www.singlegrain.com/artificial-intelligence/12-ways-to-use-machine-learning- in-digital-marketing/
59