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En esta era digital, las marcas más inteligentes son las que hacen uso de la vigilancia de los medios sociales. El proceso de monitoreo de los medios sociales permite a las marcas hacer un seguimiento de su reputación e imagen en línea. Sin embargo, con el tamaño y la complejidad de los datos que aumentan día a día, las marcas necesitan entender no sólo cómo hacer uso de estos datos sino también cómo hacer frente a estos datos crecientes. Hemos visto anteriormente la influencia de la inteligencia artificial en la vigilancia de los medios sociales. En este artículo, vemos cómo una sub-rama de la inteligencia artificial, es decir, el aprendizaje automático está afectando a la monitorización de los medios sociales. Desde la mejora del análisis de los sentimientos hasta la evolución en tiempo real de los algoritmos, se pueden esperar muchos cambios debido al aprendizaje automático.
Contenido:
#1 Mantener una buena reputación
Actualmente, los administradores de los medios sociales están más preocupados por el manejo de la conversación. Es un desafío crítico para los gerentes inspeccionar el contenido para los trolls y los negocios del oponente. Este tipo de contenido trata de estropear la experiencia de la comunidad a través de mensajes ofensivos y contenido indecente.
En un estudio reciente de Business of Reviews, se encontró que el 79% de los propietarios de empresas entrevistados consideran que los mensajes, comentarios y reseñas de los foros en línea son valiosos para la reputación y la base financiera de sus marcas. Además, el 31% de los propietarios creían que estaban buscando formas eficaces de controlar y regular el contenido negativo. La encuesta concluyó que las marcas creen que la supervisión del contenido negativo es necesaria para mejorar la estrategia de comercialización y el servicio al cliente.
Si ocurren eventos no deseados con productos o acciones de los trolls en las plataformas de medios sociales, las pesadillas de relaciones públicas pueden rodear su negocio. Recientemente, Samsung se enfrentó a una caída de 30 puntos en su calificación de BrandIndex debido al escándalo de la Nota 7 de Samsung Galaxy. En este escándalo, se informó que un gran número de los smartphones Samsung Galaxy Note 7 se incendiaron y explotaron. Estos informes cuestionaban la integridad del producto de Samsung, por lo que la compañía tuvo que retirar todos los teléfonos. Se creó un alboroto en los canales de medios sociales que afectó enormemente la reputación de la marca Samsung.
De acuerdo con las predicciones, los sistemas de IA pronto administrarán completamente el flujo de contenido y conversaciones. Estos sistemas utilizan funciones de filtrado para administrar los comentarios de los usuarios a través de varias plataformas de medios sociales. Observan e informan sobre situaciones de crisis emergentes antes de que se extiendan demasiado.
La idea no es borrar todos los comentarios negativos para engañar a los usuarios. En cambio, cuando no hay nada inapropiado u ofensivo en un comentario, deberías hacer declaraciones oficiales para que parezcan transparentes. Esto le da a los clientes la idea de que su opinión importa. Cuando los clientes plantean sus preocupaciones, puedes enviarles mensajes personalizados usando bots y sistemas de aprendizaje automático.
En la era digital moderna, juzgamos la fuerza de una marca por su gestión efectiva de los medios sociales. De la misma manera, juzgamos el éxito de una marca por sus conversaciones y seguimientos en los medios sociales.
#2 Hablar el lenguaje universal
Hace diez años, las herramientas más comunes de elección para la investigación de mercado eran los grupos de discusión y las encuestas. Hoy en día, el aprendizaje automático ha aumentado la fiabilidad, la velocidad y la precisión de las respuestas. Además, también se utiliza para combinar la información recogida para responder a algunas preguntas nuevas. Esto ayuda a cambiar el curso de acción al principio y a reducir las opciones para llegar a una decisión óptima.
Los conocimientos de los medios sociales de una marca educan a los vendedores sobre cómo se sienten los clientes cuando compran un producto, qué nuevas formas de usarlo y también pueden dar ideas para algunas nuevas oportunidades de negocio.
Las técnicas de segmentación de clientes utilizadas anteriormente no pudieron desarrollar personas usuarias. Sin embargo, ahora las empresas utilizan la agrupación para encontrar información útil sobre su cliente típico: su edad, ocupación, intereses, etc. Este conocimiento se utiliza luego para generar mensajes personalizados, también conocido como marketing dirigido.
Otro aspecto del aprendizaje de las máquinas es su capacidad para analizar y trabajar con varios idiomas sin necesidad de reconfiguración. Los algoritmos de aprendizaje automático hacen uso de clusters, lo que significa que pueden interpretar diferentes idiomas sin modificar el código subyacente. Además, las herramientas de vigilancia de los medios sociales que utilizan el aprendizaje automático son excelentes para el análisis. En particular, si tiene en su audiencia hablantes no nativos. Las personas que no tienen el inglés como lengua materna generalmente tienden a ser imprecisas e inconsistentes en su comunicación. Esto puede ser difícil de interpretar y entender incluso para los comerciantes humanos. Sin embargo, el aprendizaje automático facilita este proceso al convertir automáticamente el texto y los emoticonos en mensajes. Las audiencias globales y los usuarios no nativos pueden entonces entender fácilmente estos mensajes.
Un aspecto brillante del aprendizaje de la máquina es que puedes codificarla para determinar patrones. A través del aprendizaje automático, podemos encontrar cosas sin decirle al algoritmo dónde o cuándo buscarlas. Los medios sociales son un paisaje masivo para la comunicación que tiene un aluvión de información sobre tu marca. La clave es encontrar información que sea relevante y que se añada a tu negocio. Aquí es donde el aprendizaje automático juega un papel. Toda la red social puede ser analizada a través del aprendizaje automático para interpretar los mensajes que representan la satisfacción del cliente, la ira, la felicidad y la angustia. Puede aprender más sobre los sentimientos de los clientes implementando el aprendizaje automático en su proceso de monitoreo de medios sociales.
Puede configurar el aprendizaje de la máquina para identificar las partes de su embudo de ventas que generan la mayoría de los clientes potenciales. O puede configurarlo para analizar los clientes a nivel individual para entender cómo interactúan con su marca. Veamos algunas áreas en las que el aprendizaje automático realmente ayuda al proceso de monitoreo de los medios sociales:
- Análisis de los medios de comunicación: Ya sea que se trate de imágenes o videos, los clientes no suelen etiquetar su marca cuando publican medios en los medios sociales. Esto hace que sea increíblemente difícil encontrar manualmente las interacciones de los clientes y los comentarios sobre su marca. Sin embargo, el aprendizaje automático puede agilizar este proceso. Puede entrenar los algoritmos de aprendizaje automático para determinar patrones y logotipos en imágenes y videos. De esta manera, puede identificar cómo, dónde y cuándo la gente menciona su marca en los medios sociales.
- Eficiente extracción de datos: Hay una enorme cantidad de datos en los medios sociales. La clave es recoger, extraer y filtrar los datos para encontrar exactamente lo que es útil para su marca. Hay mucha información que es extremadamente similar pero diferente al mismo tiempo. Por ejemplo, Shell la compañía online o una concha, e. concha marina. El aprendizaje automático puede extraer información sin todo este «ruido» y filtrar sólo lo que se necesita de los datos.
- Mejor procesamiento de datos: Las estadísticas muestran que el número de dispositivos conectados a la Internet aumentará de 15.400 millones en 2015 a 75.000 millones en 2025. Se espera que estos dispositivos converjan pronto con los medios de comunicación social para formar una Internet social de las cosas (IO) que permitirá a los usuarios actualizar automáticamente sus perfiles y publicar en su nombre. Con este crecimiento masivo en el tamaño de los datos que se espera, se necesita un método inteligente y eficiente para automatizar el procesamiento de datos. Esta es otra aplicación del aprendizaje automático, puede automatizar el proceso de procesamiento de datos para obtener resultados mejores y más precisos.
#4 Mejora de la toma de decisiones en los negocios
El objetivo principal de la vigilancia de los medios de comunicación social es mejorar el proceso de adopción de decisiones de las empresas. El aprendizaje automático mejora la supervisión de los medios sociales para proporcionar mejores conocimientos e información más detallada a las empresas. Esto conduce, en última instancia, a mejores tasas de conversión y, por lo tanto, a un aumento de los ingresos. A continuación se indican algunas formas en que el aprendizaje automático puede ayudar a perfeccionar el proceso de adopción de decisiones.
Mejoramiento de la categorización a través del aprendizaje por máquina
Algoritmos de aprendizaje automático predefinidos para interpretar la información sobre los conjuntos de datos que se esperan en el futuro. Esta información «derivada» nos permite hacer predicciones y estimaciones precisas sobre cómo resultarán las cosas en el futuro. El aprendizaje automático es posible porque no importa qué tipo de datos haya, contendrá patrones. Los únicos datos que no contienen patrones son los que son completamente aleatorios. Estos patrones permiten a las máquinas categorizar la información y por lo tanto, hacer predicciones en consecuencia.
¿Por qué es todo esto importante? ¡Porque esto es exactamente lo que nosotros, las herramientas de monitoreo social, hacemos! Las herramientas de monitoreo de medios sociales pueden clasificar la información basada en etiquetas, sentimientos y categorías. Estas clasificaciones facilitan a las empresas la toma de decisiones. Lo que hace el aprendizaje automático es que mejora este proceso al automatizarlo. Los algoritmos de inteligencia artificial que usan las herramientas de monitoreo avanzado como los Mentionlíticos pueden clasificar la información en una variedad de categorías. Esto proporciona a las empresas conocimientos más significativos que pueden utilizar para tomar decisiones comerciales más informadas.
Sacar conclusiones en tiempo real mediante el aprendizaje por máquina
Al igual que el aprendizaje por máquina, el Procesamiento del Lenguaje Natural (PNL) es una rama de la inteligencia artificial. A través del PNL, las máquinas pueden aprender a entender e interpretar mensajes de voz o de texto directamente. Esto significa que no hay necesidad de filtrar, limpiar o transformar los datos de los canales de entrada de las máquinas. La PNL permite que los algoritmos de aprendizaje de las máquinas identifiquen patrones en los mensajes casuales de los clientes. En las plataformas de medios sociales, como Facebook, los usuarios envían mensajes espontáneos en una variedad de tonos, dialectos y emociones. La clave para una estrategia de monitoreo social exitosa es categorizarlos de manera eficiente y precisa.
La combinación de la PNL y el aprendizaje automático permite que las herramientas de monitoreo social clasifiquen con precisión los mensajes de los clientes. Esto significa que si un cliente tuitea sobre lo positiva que fue su experiencia, lo sabrás. En este caso, deberías dejar un mensaje de agradecimiento. Del mismo modo, si un cliente tuitea sobre lo negativa que fue su experiencia, usted también lo sabría. En este caso, puedes atender las preocupaciones del cliente aprendiendo más sobre su experiencia. Utilizando la PNL y el aprendizaje automático, podemos analizar, categorizar y responder a los diversos elementos del viaje de un cliente en tiempo real para tomar decisiones comerciales estratégicas.
Ejemplos exitosos
Ya hemos visto cómo el aprendizaje automático afecta (y afectará) a la monitorización de los medios sociales. Ahora pasamos a las marcas que han implementado con éxito el aprendizaje automático en su estrategia de marketing de medios sociales. Dos ejemplos de marcas conocidas que utilizan el aprendizaje automático son Delta Faucets y Adore Me.
Grifos de Delta
Delta Faucets es un conocido fabricante de grifos con sede en Indiana, Estados Unidos. La empresa utiliza el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural junto con la supervisión de los medios sociales. Esto les permite medir el rendimiento de sus contenidos. Según el Marketing Artificial Intelligence Institute, la información que Delta Faucets utiliza para su contenido les ayuda a reconocer los indicadores clave del negocio. Esto incluye información sobre qué personas son más propensas a comprometerse con su marca. Esta estrategia les ayudó a aumentar las visitas a sus páginas y el rendimiento del contenido hasta en un 49%.
Adórame
Adore Me es una empresa de lencería e intimidad femenina con sede en Nueva York, Estados Unidos. Es una marca de renombre que fabrica y vende productos exclusivos para mujeres en todo el mundo. Adore Me utiliza el aprendizaje automático y las tecnologías asociadas para segmentar su público. Esto les ayuda a desarrollar estrategias de marketing personalizadas y efectivas. Según Tech Emergence, la marca de lencería ha mejorado notablemente su estrategia de segmentación y su éxito en el mercado desde que incorporó el aprendizaje automático en su comercialización. Adore Me ha mejorado drásticamente su segmentación con esto. ¡Sus ingresos han crecido hasta un 15% en el último año!
Para resumir
Existe el argumento constante de que la inteligencia artificial puede llevar a la ausencia de un elemento humano en la gestión de la comunidad. Sin embargo, la realidad es que la inteligencia artificial y el aprendizaje automático nos permiten trabajar con información más significativa para la toma de decisiones. Aunque los roles puedan cambiar, la toma de decisiones fundamentales siempre debe ser tomada por los humanos. Con el aprendizaje automático, los comerciantes pueden centrarse en proporcionar la mejor experiencia positiva posible a sus clientes. El monitoreo de los medios sociales se vuelve mucho más eficiente, confiable y preciso cuando incorporamos el aprendizaje automático en él.
Los medios de comunicación social están llenos de ricos conocimientos para las marcas. Lo que necesitas es la tecnología y la técnica adecuada para procesar esta información. Aquí es donde el aprendizaje automático te ayuda a refinar los datos procedentes de miles de millones de dispositivos en todo el mundo. Para obtener los mejores beneficios posibles de la supervisión de los medios sociales, es esencial que los profesionales de marketing utilicen herramientas que incorporen el aprendizaje automático.
