Monitorowanie mediów z roku na rok staje się coraz bardziej popularnym narzędziem w budowaniu pozytywnego wizerunku marki. Wszelkiego rodzaju organizacje i korporacje walczą z plagą dezinformacji, która niestety w obecnych czasach jest motorem napędowym fali, która niesie ze sobą ogrom negatywnych opinii, kompletnie nie bazujących na faktach. Dokładna analiza wszelkich publikacji, komentarzy i wzmianek pojawiających się w cyberprzestrzeni wymaga dużego wysiłku i jest niezwykle czasochłonna. Nowinki techniczne powodują to, iż pojawia się nadzieja na równą walkę, a co najważniejsze na pokonanie w niej armii uformowanej z fake newsów. Wszelkie dane zebrane z cyberprzestrzeni są podstawą do stworzenia właściwej strategii marketingowej. Głęboki wgląd w big data wpływa na optymalizację sprzedaży i na poprawę relacji z klientami.
Marki monitorujące media, takie jak Newspoint, na bieżąco wdrażają inteligentne technologie w celu zapewnienia najwyższej dokładności i jakości analizowanych treści. Marketerzy w organizacjach dysponują szeroką gamą narzędzi do zrozumienia klientów, określenia najbliższych perspektyw i wychwycenia stale zmieniających się trendów w mediach społecznościowych. Te aplikacje oparte na sztucznej inteligencji pozwalają na dokładne monitorowanie i analizę social media poprzez zapewnianie dostępu do bardzo istotnych informacji.
Wykorzystanie AI do takich badań umożliwia automatyzację zadań marketingowych, poprawę dokładności i redukcję wysiłku ludzkiego. Narzędzia do zarządzania reputacją online i monitorowania konkurencji są absolutnie niezbędne w budowaniu pozytywnego wizerunku każdej marki. Platformy stworzone do badań mediów społecznościowych oparte na sztucznej inteligencji, które zostały opracowane przy użyciu innowacyjnego podejścia, umożliwiają marketerom lepsze zrozumienie klientów i z pewnością są one najbliższą przyszłością analityki internetowej i branży PR.
Marketing społecznościowy stał się dziś bardzo złożony. Istnieje wiele kanałów social media, urządzeń opartych na funkcjach SMART i technologii, które z dnia na dzień się zmieniają w coraz to bardziej inteligentne systemy. Razem generują one ogromną ilość danych, którymi marketerzy i pr-owcy po prostu nie dają rady dłużej sprawnie zarządzać. Marketing w mediach społecznościowych wspierany przez funkcje sztucznej inteligencji (AI) ułatwia firmom prowadzenie kampanii cyfrowych, jednocześnie zapewniając wykładnicze wyniki i zmniejszając koszty operacyjne.
AI z pewnością odegra kluczową rolę w marketingu social media wprowadzając nowe funkcje automatyzacji zadań w ciągu najbliższych kilku lat. Cyfrowe narzędzia analityczne mogą interpretować i analizować informacje o grupie docelowej odbiorców za pomocą takich funkcji. Udoskonalają również one zarządzanie doświadczeniami klientów (customer experience management).
Chociaż istnieje wiele zastosowań sztucznej inteligencji w marketingu, wszystkie spełniają jeden cel: lepsze zrozumienie konsumenta. Rozumiejąc klienta, marki mogą określać i tworzyć odpowiednie treści marketingowe, znajdować właściwe kanały w mediach społecznościowych, poprawić strategię content marketingową i uzyskać wnikliwe informacje o swoich użytkownikach. Dogłębne zrozumienie konsumentów gwarantuje skuteczną strategię marketingową w mediach społecznościowych.
Sztuczna inteligencja odegra kluczową rolę w rozwoju narzędzi do monitorowania mediów, udostępniając nowe funkcje inteligentnych sugestii i decyzji na podstawie setek tysięcy analizowanych danych.
Powiedzmy, że jesteś całkiem zadowolony ze swojej obecnej strategii marketingowej w mediach społecznościowych i chcesz odkryć więcej platform i kanałów. Jednym z pierwszych kroków, które zrobisz, jest zbadanie, jacy użytkownicy są na nich zarejestrowani. Chcesz mieć pewność, że osoby z Twojej grupy docelowej faktycznie są tam aktywni.
Dane demograficzne w social media pomagają tworzyć tzw. marketing persona i bardziej szczegółowo rozumieć potencjalnych klientów. Jeśli chcesz poszerzyć grono odbiorców, na przykład próbując dotrzeć do „Pokolenia Z”, możesz użyć bieżących danych demograficznych.
Określenie wiarygodnego profilu demograficznego bywa niezwykle trudne, szczególnie wśród najmłodszych użytkowników. Bardzo wiele nastolatków zakłada konta wpisując fałszywe daty urodzin, co później wpływa na niespójność wśród zebranych danych z platform społecznościowych. Może to rzutować na wyniki strategii marketingowej. Z pomocą może przyjść tu rozwój już wcześniej wspomnianej sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego. Jest to niezwykle ważne i trudne wyzwanie dla branży monitoringu mediów, ponieważ stworzenie autentycznego profilu demograficznego jest kolejnym krokiem do zdobycia ogromnej liczby zasięgu i dotarcia, a to są cele każdej marki.
Ludzka twarz jest jednym z najpotężniejszych kanałów przekazywania uczuć. Emocje, które towarzyszą nam codziennie pokazują, jak dobrze zapamiętujemy wydarzenia, marki i ich produkty. Istnieje bardzo wiele korzyści dla organizacji, które chcą wykorzystać rozpoznawanie twarzy w celach marketingowych. Funkcja ta pozwala ekspertom rynku analizować mimikę twarzy na dużą skalę. Dzięki tradycyjnym metodom badawczym, takim jak grupy fokusowe i współczesne techniki neuronauki, ludzie mogą być stronniczy lub niechętni do dzielenia się swoimi prawdziwymi opiniami. Rozpoznawanie twarzy rejestruje obiektywne i autentyczne doznania uczestnika w dyskretny sposób.
Dzięki analizie danych organizacje mogą poprawić relacje z konsumentami poprzez wzbudzanie pewnych, określonych emocji, które wpłyną na zwiększenie zaufania i lojalności wobec marki. Technologia rozpoznawania twarzy może wzmocnić ją niezwykle cennymi danymi w celu podejmowania świadomych decyzji marketingowych, strategicznych i biznesowych.
Wyzwaniem dla branży monitorującej media, może być fakt, iż oprogramowanie do rozpoznawania twarzy narusza prywatność. Bezpieczeństwo to bardzo poważna sprawa w dzisiejszych czasach. Komputery i ludzie będą nagrywać innych ludzi. W niektórych kulturach może to być temat tabu; natomiast w przypadku kolejnych grup społecznych jest to akceptowane, ale mimo wszystko niezbyt mile widziane.
Amerykanom nie podoba się pomysł, że są obserwowani. W sytuacji gdy w marketingu wykorzystywana jest technologia rozpoznawania twarzy, przeciwnicy tegoż oprogramowania twierdzą, że ludzie są manipulowani i wykorzystywani przez korporacje. Ponadto rejestrowanie czyjegoś wyglądu stanowi ryzyko dla osób, których zdjęcia są przechowywane i wykorzystywane w celach reklamowych. Ich dane mogą zostać zhakowane i wykorzystane bez pozwolenia, nawet do podrobienia dokumentów tożsamościowych.
Według Rich Relevance, 67% kupujących uważa, że to wstrętne, gdy marketingowcy używają technologii rozpoznawania twarzy, aby zidentyfikować wcześniejsze nawyki zakupowe i przekazać te informacje różnym markom. Dodatkowo, 64% twierdzi, że byliby przerażeni, gdyby sprzedawca przywitał ich po imieniu w sklepie, ponieważ telefon komórkowy lub aplikacja sygnalizuje ich obecność.
Media społecznościowe to skarbnica olbrzymich zasobów danych, które można wykorzystać do rozwoju biznesu, zwiększania sprzedaży i walki z konkurencją. Istnieje wiele wskaźników na różnych platformach, które można gromadzić w zależności od grupy odbiorców i rodzaju branży. Każda marka ma inne cele, jeśli chodzi o liczby i statystyki, ale metody ich zdobywania pozostają takie same.
Analityka predykcyjna może być głęboko powiązana z danymi społecznościowymi, ponieważ to właśnie odbiorcy informują o stale zmieniających się trendach rynkowych.
Sam biznes nie napędza już rozwoju produktu tak bardzo, jak potrzebuje i chce tego klient. Dlatego ważne jest, aby zrozumieć, czym są metody predykcyjne i jak korzystać z danych społecznościowych do podejmowania świadomych decyzji strategicznych i sprzedażowych.
W skrócie, analityka predykcyjna opisuje zestawy narzędzi i metodologii wykorzystywanych do optymalizacji alokacji zasobów i zwiększenia pozytywnych wyników marketingowych. Wykorzystuje dane archiwalne, algorytmy i uczenie maszynowe, tak, aby strategie sprzedażowe były jak najbardziej skuteczne. Jest to sposób na wyjście poza zgadywanie, co stanie się z rozwojem produktu, poprzez zapewnienie najlepszej prognozy – nawet jeszcze przed wprowadzeniem produktu na rynek.
Metody predykcyjne mogą stać się poważnym wyzwaniem dla branży monitoringu mediów, gdyż wciąż zmieniające się regulaminy użytkowania platform social media takich jak Facebook, Instagram czy Twitter powodują znaczne zmniejszenie dostępności danych. Z jednej strony oczywiście to dobrze, bo najważniejsze jest bezpieczeństwo użytkowników, lecz z drugiej, gdy postawimy się w roli firmy budującej świadomość swojej marki w mediach społecznościowych, zobaczymy, że zbieranie danych użytkowników w celach marketingowych staje się niezwykle trudne i coraz bardziej ograniczane.
Kiedy ktoś pisze do Ciebie sarkastyczną wiadomość (bez ikonek emoji), czy możesz powiedzieć w stu procentach, że to jest dokładnie to, co chciał przekazać adresat, czy może trochę nonszalancko podszedł do sytuacji i chciał zabłysnąć swoim specyficznym poczuciem humoru? Jeśli człowiek ma problemy z wyłapaniem sarkazmu z jednej wypowiedzi, to jak ciężko musi mieć maszyna, która filtruje kilkaset takich treści na minutę.
Wydźwięk publikacji jest rzeczą, która towarzyszy branży monitorującej media praktycznie od początku jej istnienia. Jest jednym z najważniejszych wskaźników budowania pozytywnego wizerunku każdej marki. To sprawia, że dokładna analiza sentymentów jest bardzo pożądaną i interesującą dziedziną. Zwana również eksploracją opinii zajmuje się definiowaniem i kategoryzowaniem jej w danym tekście jako pozytywny, negatywny lub neutralny.
Sarkazm jest formą ironii, której automatyczna analiza sentymentów niestety nie jest w stanie wykryć. Zatrudnianie armii ludzi, których jedynym zadaniem byłoby czytanie ze zrozumieniem każdego komentarza na profilu firmowym w kanałach social media mija się z celem, gdyż wzmianek takich potrafią być dziesiątki tysięcy, a dodatkowe katalogowanie ich i opisywanie przez pracowników trwałoby bardzo długo i kosztowało krocie. W budowaniu wizerunku marki liczy się czas. Im dłużej trwa reakcja na negatywne opinie, tym szybciej ludzie przestaną ufać danej organizacji, ponieważ stwierdzą, że absolutnie nie liczy się z ich opinią.
Mimo wszystko, wraz ze wzrostem możliwości technologicznych wydźwięk publikacji staje się coraz częściej wykorzystywanym narzędziem marketingowym dla firm. Platformy do monitorowania mediów społecznościowych używają go, aby dać użytkownikom wgląd w to, jak opinia publiczna wpływa na wizerunek marki i jej produktów.
Niestety, w przeszłości zdarzały się również mroczniejsze okoliczności wykorzystywania tego narzędzia. Na przykład Facebook znalazł się pod ostrzałem, gdy odkryto, że używa analizy sentymentów, aby sprawdzić, czy może manipulować emocjami ludzi, zmieniając tak algorytmy, aby częściej wprowadzać negatywne lub pozytywne posty do kanałów informacyjnych użytkowników, nie informując ich o tym.
Algorytmy odpowiedzialne za zbieranie i analizę wydźwięku publikacji, takie jak SVMs (maszyna wektorów nośnych), NB i Decision Tree (drzewo decyzyjne) są ciągle udoskonalane tak, aby dane, które pobrały, jak najbardziej odzwierciedlały nastroje opinii publicznej.
Analiza sentymentów nie jest doskonała i prawdopodobnie w ciągu najbliższych lat nic wielkiego się w tej kwestii nie zmieni. W ramach monitorowania mediów społecznościowych marki potrzebują wydźwięku publikacji jako punktu wyjścia, aby zrozumieć ogólne nastroje społeczne. Dzięki temu są w stanie zainicjować kampanie reklamowe i marketingowe na podstawie opinii użytkowników.
Kanały social media to największa pula, z której możesz wydobywać recenzje i zacząć gromadzić informacje o sukcesie lub porażce Twojej marki w prowadzonych akcjach marketingowych.
