Czy wiesz, jakie emocje klienci wiążą z marką, którą rozwijasz? Jaki wydźwięk mają ich komentarze w mediach społecznościowych? Czy wiesz, z jakimi produktami konkurencji najczęściej porównywany jest twój flagowy produkt i jak wypada na ich tle? Sztuczna inteligencja wie. Jeśli skorzystasz z odpowiednich narzędzi, dostarczy nie tylko analizy skojarzeń i zachowań klientów. Pomoże także przygotować skuteczną strategię marketingową w mediach społecznościowych, oraz poprawić jakość usług. Sprawdź jak połączyć AI i media społecznościowe, by zoptymalizować potrzeby twojego przedsiębiorstwa.

AI i media społecznościowe – omówione zagadnienia:

  1. Wstęp
  2. Co AI widzi w mediach społecznościowych?
  3. Sieci skojarzeń i emocje klientów
  4. Jak wykorzystać dane zebrane przez AI i media społecznościowe?
  5. Podsumowanie

Wstęp

 

Według raportu Verified Market Research, rynek obejmujący AI i media społecznościowe jest już dzisiaj wart ponad 987,5 miliona dolarów. Do 2028 roku jego wartość ma wzrosnąć niemal sześciokrotnie. Dlaczego analitycy rysują tak różowe perspektywy wzrostu dla sztucznej inteligencji analizującej, moderującej działanie, a w końcu – wspierającej sprzedaż w mediach społecznościowych?

W dzisiejszym poście przyjrzymy się, następującym kwestiom:

  • jakie dane analizuje AI w mediach społecznościowych?
  • dlaczego takie dane są przydatne do celów biznesowych?
  • z jakich narzędzi opartych na AI już dziś mogą korzystać firmy?

Co AI widzi w mediach społecznościowych?

 

Z czego wynika ogromna potrzeba stosowania AI do zachowań ludzi korzystających z mediów społecznościowych? Chodzi przede wszystkim o ilość i rodzaje pozyskiwanych danych.

Analityk nie wspierany przez AI, który podejmuje się monitorowania wpisów w mediach społecznościowych, może policzyć reakcje i ilość komentarzy albo ocenić, czy wpisy, w których oznaczono firmę są pozytywne lub negatywne. Zadanie będzie żmudne, pracochłonne, a jego rezultaty – podatne na błędy.

Analityk korzystający z pomocy AI zyska możliwość zebrania danych z wszystkich miejsc, gdzie pojawiają się wzmianki o firmie, a także uzyskania informacji o tym, gdzie ich jeszcze nie ma, a powinny się pojawić. Jest to możliwe, ponieważ AI może działać w znacznie większej skali. Innymi słowy, jest w stanie analizować Big Data, czyli ogromne ilości danych o zróżnicowanej strukturze. Także takich, które łączą się bezpośrednio z emocjami klientów. Mogą one zawierać między innymi:

  • dane liczbowe – takie jak ilość komentarzy, obserwujących, repostów
  • zdjęcia – dzięki technologii rozpoznawania obrazu
  • materiały video
  • dane dotyczące aktywności użytkowników – na przykład długość i częstość interakcji z treściami publikowanymi przez firmę, albo ilość zamówień składanych w określonej skali czasowej,
  • tekstową zawartość mediów społecznościowych

Każdy z tych obszarów wzięty z osobna daje ogromne pole do badań statystycznych. Natomiast tym, co wyróżnia opartą na AI analizę mediów społecznościowych jest możliwość ich łączenia. Tym, co AI widzi w mediach społecznościowych są więc wzorce zachowań klientów oraz sieci połączeń ukazujące zależności, które nie są widoczne przy analizie danych jednego typu lub pochodzących z jednego źródła.

Sieci skojarzeń i emocje klientów

 

Relacji do firmy czy marki, która tworzy się w mediach społecznościowych, nie sposób zrozumieć analizując dane ilościowe. Dzieje się tak, ponieważ treści w nich publikowane mają dla użytkowników przede wszystkim znaczenie emocjonalne. I to właśnie emocjonalne reakcje prowokują użytkowników do działania. Do oddania swoich uczuć za pomocą poszerzającej się listy emotikonów, dodania komentarza, a w końcu – kupienia produktu.

Jak na razie największe pole do popisu, a także często zaskakujące rezultaty, daje wykorzystanie do analizy mediów społecznościowych narzędzi z dziedziny NLP, czyli Natural Language Processing. Do dziedziny NLP należy między innymi analiza danych tekstowych zawartych w postach i komentarzach, czyli text mining. AI może analizować wypowiedzi w sposób niedostępny dla człowieka, czyli rozpoznawać wzorce i wykrywać słowa kluczowe dzięki badaniu częstotliwości używania słów i fraz. Znanym i efektownym rezultatem text mining jest wizualizacja rezultatów w postaci:

  • chmury słów (wordcloud) odzwierciedlającej częstość ich występowania za pomocą wielkości czcionki
  • dendrogramu, czyli drzewka, dzięki któremu można dodatkowo zobaczyć zależności między słowami oraz częstość współwystępowania słów.

Jak wykorzystać dane zebrane przez AI i media społecznościowe?

 

Narzędzia oparte na AI pozwalają na odzwierciedlenie skojarzeń, na przykład pokazując zależności łączące nazwę produktu z przymiotnikami określającymi jakość, emocje, lub związane z nim wartości. Może to okazać się kluczowym narzędziem analizy mediów społecznościowych pokazując, jak klienci postrzegają nasz biznes.

Powiązanie częstości występowania określonych słów, ich połączenie ze zdjęciami i reakcjami emocjonalnymi użytkowników – otwierają zupełnie nowe możliwości biznesowe. Jednak to dopiero początek drogi, którą otwiera wspomagana przez AI analiza mediów społecznościowych. AI może bowiem pomóc także w odczytywaniu pozyskanych danych oraz pomóc w optymalizacji biznesowego potencjału tych wyników. Przykładowo, złożone dane łączące lokalizację użytkowników mediów społecznościowych ze zdjęciami pozwalają określić:

  • w jakich miejscach
  • w jakich sytuacjach
  • o jakiej porze
  • z kim

klienci używają naszego produktu lub korzystają z naszych usług.

Umożliwiają one także “analizę braku”, czyli wskazują, gdzie można znaleźć nowych klientów, którzy jeszcze nie słyszeli o twoim produkcie, a także grupy, lub nawet całe strony, gdzie pojawiają się wzmianki o twoich usługach, a gdzie jeszcze nie jesteś obecny.

Wspierana przez AI analiza aktywności w mediach społecznościowych jest wykorzystywana przede wszystkim do zarządzania relacjami z klientem (CRM, Customer Relationship Management) i zarządzania doświadczeniem klienta (CEM, Customer Experience Management). Zaś zadania, jakie można powierzyć AI używając dzisiejszych narzędzi są tak różnorodne jak:

  • automatyzacja komunikacji – publikacja postów i mailing
  • zarządzanie marką i utrzymanie spójności jej wizerunku
  • wykorzystanie kreatywnej AI do tworzenia treści postów
  • personalizacja treści wyświetlanych użytkownikowi

Ważnym problemem, o którym trzeba wspomnieć poruszając temat opartej na AI personalizacji treści w mediach społecznościowych są zagadnienia związane z prywatnością i ochroną danych osobowych użytkowników. Jednym z głównych problemów jest tak zwany paradoks personalizacji.

Paradoks personalizacji to sytuacja, w której klient oczekuje spersonalizowanego doświadczenia. Jednak nie zgadza się na udostępnianie swoich danych, lub czuje się nieswojo oglądając treści dopasowane do swojej aktywności w Internecie. Według raportu firmy Accenture, aż 35% użytkowników mediów społecznościowych nie chce w nich oglądać reklam produktów, których strony odwiedzili.

Co o nas mówią? AI i media społecznościowe

Podsumowanie

 

AI i media społecznościowe to jedna z najbliższych nam wszystkim obszarów rozwoju sztucznej inteligencji. AI może dostrzec w rozproszonych postach wzorce zachowań, a także niewidoczne dla ludzi zależności, które mogą zostać wykorzystane do rozwijania biznesu przy użyciu odpowiednich narzędzi. Dzięki wielostronnej analizie treści tekstowych i audiowizualnych, a także związanych z nimi reakcji emocjonalnych zastosowanie AI otwiera zupełnie nowe perspektywy dla optymalizacji i personalizacji treści wspierających funkcjonowanie naszego biznesu.

Wiesz już jak AI i media społecznościowe mogą współpracować, sprawdź również: Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych

Jeśli podobają Ci się treści, które tworzymy, sprawdź również: Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest.

AI i media społecznościowe - co o nas mówią? | AI in business #7 robert whitney avatar 1background

Autor: Robert Wilczycki

Ekspert i wykładowca JavaScript, który zajmuje się szkoleniem działów IT. Jego głównym celem jest zwiększanie produktywności zespołów poprzez uczenie innych efektywnej współpracy.

AI w biznesie:

  1. Sztuczna inteligencja w biznesie. Wprowadzenie
  2. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.1
  3. AI w biznesie: zagrożenia i szanse cz.2
  4. Zastosowania AI w biznesie. Przegląd
  5. Co to jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
  6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
  7. AI i media społecznościowe – co o nas mówią?
  8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
  9. Czatboty tekstowe wspomagane przez AI
  10. O działaniu i biznesowych zastosowaniach voicebotów
  11. Wirtualny asystent, czyli jak rozmawiać z AI?
  12. Dziś i jutro biznesowego NLP
  13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
  14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
  15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
  16. Czym jest Business Intelligence?
  17. Planowanie wpisów w mediach społecznościowych. W czym może pomóc AI?
  18. Automatyczne wpisy w mediach społecznościowych? Co może dzisiejsza AI
  19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu contentem
  20. Dziś i jutro kreatywnej AI w biznesie
  21. Multimodalna AI i jej zastosowania w biznesie
  22. Nowe interakcje. Jak AI zmienia sposób obsługi urządzeń?
  23. Jak to wszystko połączyć? RPA i API w cyfrowej firmie
  24. Nowe produkty i usługi oparte o działanie sztucznej inteligencji
  25. Przyszłość pracy i zawody przyszłości
  26. Zielona AI i AI dla Ziemi. Odpowiedzialność ekologiczna sztucznej inteligencji i tworzenie zielonych rozwiązań
  27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji