Рост социальных сетей за последнее десятилетие был стремительным и беспрецедентным. Компании любого типа теперь взаимодействуют с клиентами на различных платформах, чтобы создавать сообщества единомышленников и последователей и получать конкурентное преимущество. Между тем, огромное количество данных, которыми теперь располагают бренды об аудитории и ее поведении, открыло новые возможности для дальновидных маркетологов.
Маркетинговые команды понимают, что для того, чтобы эффективно ориентироваться на потребителей, они должны знать, кто их потребители, что потребляют их потребители, как они это потребляют и как их продукт вписывается в ассортимент. Благодаря недавним разработкам в области искусственного интеллекта и машинного обучения доступ к информации о потребителях стал проще, чем когда-либо.
Одной из перспективных областей является компьютерное зрение. Эта ветвь искусственного интеллекта имитирует человеческое восприятие визуальных данных и может быстро идентифицировать, классифицировать и классифицировать эти данные. Эти алгоритмы могут понимать и описывать элементы изображения или видео и преобразовывать их в точную информацию с помощью методов машинного обучения. Эта методология имеет широкий спектр применения в нескольких отраслях.
Например, в пищевой промышленности Computer Vision может определить, какие вкусы и цвета лучше всего продаются, на основе изображений, снятых с полки супермаркета. В логистике Computer Vision меняет способы транспортировки, хранения и доставки товаров компаниями. А в медицине врачи используют компьютерное зрение для выявления, диагностики и лечения заболеваний, имея возможность читать, анализировать и понимать тысячи рентгеновских снимков за доли секунды.
Компьютерное зрение и социальные сети
Изображения и видео являются важнейшими элементами коммуникации бренда, и это требование только возросло с появлением социальных сетей. Согласно одному исследованию, большинство людей, более 65 процентов, описывают себя как визуалов, что означает, что они извлекают больше информации из того, что видят, а не из того, что читают.
Основные прорывы в области компьютерного зрения для маркетинга произошли примерно в 2017 году, когда органический охват резко падал, а маркетологи изо всех сил пытались привлечь внимание. Социальные сети стали огромными и громоздкими. Потребители обменивались миллионами изображений каждую секунду, прямые трансляции стали массовыми, а контент создавался как никогда раньше.
Любой маркетолог, часами прочесывающий социальные сети в поисках идей, достойных публикации, в какой-то момент начнет задаваться вопросом, как именно изображения и видеоклипы в конечном итоге отбираются для публикации? Что делает определенные визуальные посты привлекательными для аудитории? И как я могу быть уверен, что мой пост взлетит?
Знать, что работает, сложно, и это зависит от обоснованных предположений, которые чаще всего ненадежны. Computer Vision обещает устранить человеческие предубеждения и догадки, связанные с принятием этих творческих решений.
Вот как…
Инструменты компьютерного зрения, подобные тому, который мы используем для наших клиентов в HelloScribe, могут получать изображения и видеоданные в режиме реального времени вместе с метаданными, такими как реакции пользователей (лайки, публикации) и хэштеги, а также перекрестные ссылки на набор данных из 35 000 брендов, каждый с данными изображений и видео из социальных сетей за 3 года. Затем он присваивает показатель качества, который отвечает на вопрос; какой пост вызовет наибольшее вовлечение»?
Такой подход предлагает ряд уникальных преимуществ. Ключевым среди них является тот факт, что «Маркетологи теперь могут создавать опыт, адаптированный к тому, как их клиенты предпочитают взаимодействовать с брендами в своей категории. Используя ИИ для принятия более обоснованных решений, они могут подключиться к централизованному хранилищу знаний, полученных с помощью ИИ, вместо того, чтобы полагаться на свой собственный опыт, предубеждения или память, чтобы решить, какой контент будет лучше всего работать для каждого канала.
Как успешные маркетологи используют компьютерное зрение
Есть несколько компаний, которые пожинают плоды искусственного интеллекта в социальных сетях. И одним из них является Кока-Кола. В недавнем тематическом исследовании было показано, как они используют Computer Vision для анализа социальных сетей и понимания того, где, когда и как их клиенты предпочитают потреблять их продукты, а также какие продукты более популярны на разных рынках. Поскольку более 90% их новых потребителей принимают решения о покупке на основе контента социальных сетей, понимание того, как эти миллионы клиентов обсуждают и взаимодействуют с их брендами на таких платформах, как Facebook, Twitter и Instagram, является ключевой частью их стратегии.
Coca-Cola проанализировала взаимодействие с более чем 120 000 единиц социального контента, чтобы понять демографию и поведение своих клиентов и тех, кто обсуждает продукты. Используя Computer Vision для обработки этих сообщений в социальных сетях, а также глубокий анализ показателей социальной активности, Coca-Cola начала использовать эти идеи, чтобы оставаться на рынке безалкогольных напитков с более качественным и своевременным контентом, который привлекает больше внимания. и более высокий уровень лояльности к бренду.
Советы
Целью любого маркетинга в социальных сетях является та или иная конверсия. А конверсия сводится к знанию своего рынка. Где они сосредотачивают свое внимание. Какое сообщение они хотят услышать? И какая новая информация им нужна, чтобы действовать.
Ответы на эти вопросы позволят вам лучше узнать своих потребителей и построить более глубокие и выгодные отношения в долгосрочной перспективе. Это то, что позволяет компьютерное зрение. Чтобы узнать, подходит ли эта технология для вашей компании, поговорите с одним из наших экспертов.
