Cómo afecta el aprendizaje profundo a la supervisión de los medios sociales

En aquellos tiempos, las postales, los correos electrónicos, la página web y el teléfono eran las herramientas más comunes para relacionarse con las marcas. Los clientes tomaban sus teléfonos y marcaban los representantes de atención al cliente. Sus preocupaciones eran respondidas a través del teléfono, y si no, había que reservar una cita con el servicio de atención al cliente.

Desde la llegada de las plataformas de medios sociales, las cosas han cambiado. Los medios sociales se han arraigado en el entorno empresarial, creando la necesidad de involucrar a terceros en la vigilancia de los medios sociales. El número de aplicaciones de medios sociales ha aumentado. Los clientes están usando diferentes canales y las marcas se ven obligadas a vigilar todos estos canales. Las estadísticas también muestran que el contenido generado por los usuarios en los medios sociales está aumentando a un ritmo elevado. Por consiguiente, es necesario que las marcas adopten una nueva tecnología para la gestión de los medios sociales. Aquí es donde el aprendizaje profundo y la inteligencia artificial entran en perspectiva.

El aprendizaje profundo se ha vuelto muy importante en diferentes sectores. Desde los vehículos autopropulsados hasta el uso de asistentes de voz, el aprendizaje profundo está básicamente en todas partes. El aprendizaje profundo también se conoce como aprendizaje estructurado profundo. Es un subconjunto de la Inteligencia Artificial que se ocupa de imitar la forma en que el cerebro humano reaccionaría ante una situación. Las máquinas emplean algoritmos de aprendizaje profundo que son capaces de aprender sin supervisión a partir de datos no estructurados (Investopedia).

En este artículo, exploramos cómo el aprendizaje profundo afecta a la supervisión de los medios sociales. A través del uso del aprendizaje profundo, las herramientas de monitoreo de los medios sociales ayudan a las empresas a descubrir los profundos conocimientos de los consumidores. Siga leyendo para saber cómo y por qué!

Ayudas para el aprendizaje profundo Reconocimiento de textos e imágenes

Es un hecho que entre los usuarios de los medios sociales, tenemos enemigos y clientes genuinos. Los odiadores escupirán todo tipo de insultos y harán comentarios negativos sobre las marcas. La suscripción y el uso de los medios sociales ha crecido hasta superar la capacidad de la vigilancia humana, por lo que es necesario el uso de un aprendizaje profundo. La razón por la que las empresas necesitan la vigilancia de los medios sociales es para poder supervisar las menciones e identificar las oportunidades. Básicamente, las marcas quieren ser capaces de identificar comentarios positivos y negativos. A través de esto, las empresas pueden ser capaces de identificar dónde necesitan cambiar su forma de operar y dónde mantener la tendencia. Por lo tanto, a través de algoritmos de aprendizaje profundo, pueden lograr este objetivo de manera efectiva.

El aprendizaje profundo permite a los agentes de vigilancia de los medios sociales clasificar fácilmente estos comentarios negativos y positivos. La agrupación ayuda a determinar cómo responder a las diferentes preocupaciones planteadas en los medios sociales. En algunos casos, todavía tenemos a los seres humanos haciendo monitoreo de los medios sociales, aunque no tan efectivo como aquellos que usan herramientas de monitoreo habilitadas de aprendizaje profundo. Para las marcas, la vigilancia de los medios sociales a través de los esfuerzos humanos solamente, no es una tarea fácil.

Sin embargo, la vigilancia de los medios de comunicación social mediante algoritmos de aprendizaje profundo permite que las empresas puedan obtener más información de los consumidores. Además, el análisis se hace y se presenta en tiempo real. Esto significa que las empresas pueden ser capaces de mantenerse al día con lo que está sucediendo en los medios sociales.

El aprendizaje profundo ayudará a asegurar el cumplimiento de las necesidades del cliente

Uno de los objetivos de la vigilancia de los medios sociales es asegurar que las empresas se ajusten a las necesidades de los clientes. Tengan en cuenta que los clientes se expresarán en diferentes plataformas de medios sociales. Es importante identificar lo que dicen sobre su marca y al mismo tiempo ajustarse a sus necesidades únicas.

La vigilancia eficaz de los medios sociales se logra mediante el uso de algoritmos de aprendizaje profundo. Esto ayuda a identificar y categorizar las necesidades de los clientes. Por lo tanto, las empresas pueden responder a estas necesidades mientras se aseguran de que coincidan. Esto es a través del desarrollo de estrategias de marketing mejor dirigidas y el desarrollo de contenido relevante. Estos son los primeros pasos que son importantes cuando se trata de atraer nuevos prospectos a un negocio. En última instancia, la empresa obtendrá un mayor rendimiento de las inversiones gracias a unos enfoques mejor orientados.

Cuanto más rápido una empresa responda a lo que sus clientes potenciales quieren, mejor. Por lo tanto, un negocio que quiera asegurarse de que ganan oportunidades debe adoptar un aprendizaje profundo en el seguimiento de los medios sociales para aprender efectivamente qué ofrecer a sus clientes.

El uso del aprendizaje profundo en el monitoreo de los medios sociales ayuda a asegurar un servicio al cliente efectivo

Los medios sociales no sólo son buenos como plataforma de marketing. También hemos señalado que los medios sociales ayudan en el servicio al cliente. La interacción en tiempo real es una de las estrategias para asegurar una atención al cliente efectiva. Hay docenas de clientes que llegan a las marcas a través de los medios sociales. Estos clientes buscan una respuesta rápida de estas marcas. Por lo tanto, quieren asegurarse de que pueden identificar fácilmente la comunicación de los clientes. Esto, en última instancia, ayudará a la empresa a hacer una respuesta oportuna.

Hay cientos de comentarios enviados por clientes preocupados cada hora. ¿Cómo puede una empresa identificar cuáles quieren una respuesta inmediata? Es a través de algoritmos de aprendizaje profundo desplegados para el monitoreo de medios sociales. Por lo tanto, un negocio que ha desplegado una plataforma de monitoreo de medios sociales de aprendizaje profundo registrará un alto nivel de satisfacción del cliente. A su vez, lograrán clientes más felices, lo que les permitirá obtener más beneficios.

Una de las áreas de aplicación del aprendizaje profundo en la mejora de la satisfacción del cliente es el desarrollo de los chatbots. Estos son capaces de interpretar la solicitud del cliente y responder adecuadamente. Las marcas han introducido los chatbots en sus cuentas de medios sociales que responden a las consultas de los clientes incluso después del horario de trabajo. A través de esta estrategia, una empresa es capaz de ofrecer respuestas a las solicitudes de los clientes las 24 horas del día, los 7 días de la semana.

Ejemplo

Un buen ejemplo en el que el aprendizaje profundo se utiliza en la vigilancia de los medios sociales para impulsar el apoyo al cliente es el de KLM. La aerolínea holandesa desplegada quería asegurarse de que los clientes sintieran un toque personal en cada respuesta que enviaran a la aerolínea. El chatbot de Facebook de KLM envía actualizaciones automáticas a los clientes que preguntan por los vuelos disponibles y los horarios de los mismos. Vea la siguiente captura de pantalla para ver algunas de las respuestas que la compañía envió a sus clientes a través del chatbot.

KLM-Facebook-Chatbot Deep Learning

Aprendizaje profundo para el análisis de datos de medios sociales

Además de interactuar con los clientes, las marcas utilizan los medios sociales como plataforma de aprendizaje. Hay mucha información en los medios sociales que las empresas necesitan analizar para tomar decisiones efectivas. Por lo tanto, es fundamental asegurarse de que las empresas puedan analizar estos datos para obtener conclusiones lógicas. ¿Pero cómo se aseguran las empresas de tener la información que necesitan? Es por supuesto, a través del uso de algoritmos de aprendizaje profundo para analizar los datos en bruto. Por lo tanto, a través del aprendizaje profundo una empresa será capaz de analizar los datos corregidos a través de la herramienta de análisis de medios sociales.

Analizar estos datos sin hacer uso de un aprendizaje profundo puede resultar en la pérdida de algunos datos cruciales. Además, llevará más tiempo analizar los datos masivos recogidos de los medios sociales. Por supuesto, esto tendrá un efecto significativo en el rendimiento de la empresa. Sin embargo, un negocio que ha aplicado el aprendizaje profundo en el análisis de los datos corregidos a través de la monitorización de los medios sociales, tendrá una ventaja añadida.

Por lo tanto, el aprendizaje profundo ayudará a las empresas a superar la sobrecarga de información. Hemos notado que las herramientas de monitoreo de los medios sociales generarán mucha información. Sin embargo, no toda esta información tiene sentido para la empresa. Básicamente, las empresas se enfrentan a una sobrecarga de información en forma de texto, video, imagen y sonidos. Para superar la sobrecarga, las herramientas de monitoreo de medios sociales necesitan tener una herramienta de aprendizaje profundo apropiada. A través de esta herramienta, la empresa clasificará la información y así podrá extraer los datos importantes necesarios para la toma de decisiones.

El aprendizaje profundo permite a las empresas estar atentas a los temas emergentes

Los medios de comunicación social son la mejor plataforma para leer las últimas noticias y estar al día de lo que pasa. Las empresas quieren estar al día con las tendencias actuales para aprovechar el potencial de comercialización de sus productos. Si estás familiarizado con los hashtags de tendencias de los medios sociales, entonces ya sabes el gran potencial que ofrecen a los negocios.

Para una empresa que quiere estar informada de las noticias de tendencia, el mejor enfoque es el aprendizaje profundo en la vigilancia de los medios sociales. Se puede obtener mucha información examinando lo que los bloggers están compartiendo en los medios sociales (Researchgate).

Desde una perspectiva de negocios, los comerciantes también estarían interesados en saber qué se dice de los temas de tendencias. Esto implica escarbar más allá de las palabras clave para establecer lo que los colaboradores están diciendo. Por lo tanto, el uso del aprendizaje profundo es esencial para lograrlo. Una vez que establezcan de qué trata el tema, pueden entonces elaborar un contenido apropiado. Este contenido ayuda a la empresa a aprovechar los temas de tendencia actuales para impulsar el compromiso.

El aprendizaje profundo ayuda a las empresas a lograr un mayor retorno de la inversión

Las empresas que utilizan el aprendizaje profundo para la supervisión de los medios sociales lograrán mayores beneficios de la inversión. ¿Pero por qué es este caso? El uso del aprendizaje automático en la monitorización de medios sociales elimina la necesidad de intervención humana. Las máquinas tienen una mayor capacidad para lograr la comprensión del consumidor, ya que pueden trabajar durante más tiempo. Por lo tanto, los algoritmos de aprendizaje profundo pueden funcionar durante más tiempo con un mínimo de tiempo de inactividad experimentado.

En el mundo de los negocios, se trata de tomar decisiones oportunas y aprovechar las oportunidades antes de que las tomen los competidores. Recuerde que las empresas están compitiendo por el mismo consumidor. Los comerciantes quieren ser capaces de identificar a un consumidor que esté dispuesto a gastar y asegurarse de que ganan la oportunidad. Es un hecho que los consumidores han adoptado los medios de comunicación social como un canal de aprendizaje y comunicación. Por lo tanto, comienzan su viaje de compras desde los medios sociales y lo completan allí. Esto es haciendo una investigación en línea mientras discuten los productos y hacen una comparación de las marcas relacionadas.

Como vendedor, unirse a la conversación aumenta las posibilidades de asegurarse de que ganará el trato. Por otro lado, también quieres poder compartir y comentar los mensajes de clientes satisfechos que comparten su experiencia a través de los medios sociales. Estos esfuerzos tienen un impacto positivo en su rentabilidad general. Para maximizar el retorno de la inversión, las empresas deben asegurarse de invertir en sistemas de aprendizaje profundo.

Conclusión

El aprendizaje profundo generalmente hará posible que las empresas tomen decisiones apropiadas. Para empezar, las máquinas no necesitan dormir. Por lo tanto, a través del uso de máquinas para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo, las empresas pueden monitorear el espacio de los medios sociales en todo momento. Esto ayuda a crear un mayor tanque de conocimiento para las empresas. A través del aprendizaje profundo, las empresas pueden obtener mejores conocimientos de los consumidores ayudando en la toma de decisiones. Esto es porque el aprendizaje profundo permite un escrutinio minucioso de los datos disponibles a través del espacio de los medios sociales.

El aprendizaje profundo también permite a las empresas observar lo que sucede en la industria de manera holística. Usted ya es consciente de la tendencia de los hashtags y lo eficaces que son para el marketing de los medios sociales. Las empresas que utilizan una herramienta de monitoreo de medios sociales de aprendizaje profundo serán capaces de identificar los temas de tendencias mucho más rápido. Esto les permite aprovechar estos temas antes de que los competidores los encuentren. A largo plazo, los negocios que aprovechen el aprendizaje profundo lograrán un mayor retorno de la inversión.

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