혼란스러운 소셜 데이터, 수많은 미디어 영향력 행사자, 계속 증가하는 서비스 요청으로 인해 마케터는 소셜 미디어의 이점을 극대화하는 데 도움이 되는 방법을 모색해야 합니다. 현재 기업은 효과적인 마케팅과 대응력 향상을 통해 소셜 미디어의 이점을 활용하고 있지만 인공 지능이라는 새로운 기술은 소셜 미디어 마케팅 방식을 바꿀 준비가 되어 있습니다.
사회적 공간을 이야기하면 현재 이 영역은 시끄럽고 모호하기 때문에 소셜미디어 기반 기업을 차별화하기 어렵다. 그러나 인공 지능은 이 문제를 단계적으로 해결할 수 있습니다. 방대한 주제이기 때문에 소셜 미디어 마케팅은 업그레이드 가능성과 함께 무수한 기회를 제공하는 경향이 있습니다. AI가 큰 영향을 미칠 수 있는 소셜 미디어 마케팅의 가능한 영역은 다음과 같습니다.
1. 콘텐츠 개발:
효율적이고 강력한 콘텐츠 없이는 어떤 소셜 미디어 캠페인도 실행할 수 없기 때문에 현재 콘텐츠는 왕으로 취급되고 있습니다. 온라인에서 고객을 타겟팅하여 비즈니스를 브랜드로 전환하거나 고객이 제품을 구매하도록 유도하려는 경우 모든 조작 프로세스에는 콘텐츠가 필요합니다. 엄청난 수요로 인해 개발자들은 콘텐츠 제작을 위한 혁신적인 AI 기반 애플리케이션을 만들고 있습니다. 인공 지능을 기반으로 온라인에서 사용할 수 있는 여러 소셜 콘텐츠 플랫폼이 있습니다. 브랜드 웹사이트에서 사용자 생성 소셜 미디어 콘텐츠를 자동으로 감지하고 표시할 수 있습니다.
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2. 소비자의 지적:
소비자의 관점에서 이 모호하고 시끄러운 사회 공간에서 무엇이든 검색하고 원하는 결과를 얻는 것은 전적으로 소비자의 지능에 달려 있습니다. 올바른 키워드를 사용하고 일부 기술 전문 지식의 도움으로 사용자는 원하는 모든 것을 찾을 수 있습니다. 그러나 모든 사람이 기술에 정통한 것은 아니며 건초 더미에서 바늘을 뽑는 것과 같기 때문에 짜증을 낼 가능성이 높습니다. 이 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 사용하여 소셜 및 고객의 소리 데이터에서 통찰력을 수집하는 플랫폼이 있습니다.
3. 클라이언트 서비스 :
기계가 인간을 대체하고 인간의 인지 능력을 능가할 것이라는 생각은 아직 실험 단계에 있습니다. 그러나 전문가들은 언젠가 인간이 기계의 노예가 될 것이라고 주장합니다. AI 기계를 만드는 유일한 목적은 고객에게 최대한의 만족을 제공하는 효율적인 클라이언트 서비스를 제공하는 것입니다. 인공 지능을 사용하면 소셜 또는 모바일 채널을 통해 쉽게 도움을 받을 수 있는 고객용 플랫폼을 만들 수 있습니다.
4. 인플루언서 마케팅 :
이러한 종류의 마케팅은 브랜드를 타겟 고객이 아닌 블로거 및 인플루언서와 연결하는 과정입니다. 블로거와 인플루언서의 엄청난 팬 팔로워로 인해 다른 사람의 구매 결정에 영향을 미칠 수 있는 힘이 있습니다. 그러나 성격, 특성, 목표 측면에서 브랜드의 DNA에 맞는 올바른 인플루언서를 찾는 것은 어려운 작업이며 유명인의 지지와 다릅니다. AI의 도움으로 소셜 미디어 플랫폼에서 수백만 명의 인플루언서를 검색하고 정확한 일치 항목을 찾을 수 있는 플랫폼을 만들 수 있습니다.
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5. 콘텐츠 최적화:
데이터를 살펴보고 궁극적으로 홍보하거나 더 집중할 가치가 있는 최고의 스토리를 결정할 수 있는 지능형 로봇을 갖는 것이 시급합니다. 앞서 논의한 바와 같이 인터넷은 콘텐츠로 가득 차 있지만 모든 이야기가 동일한 영향을 미칠 수는 없습니다. 현재 우리에게 필요한 것은 고객에게 최대의 영향을 제공하는 기이한 이야기 더미에서 이야기를 선택할 수 있는 인공 지능 기반 플랫폼입니다.
6. 경쟁 정보:
인공 지능 내에서 관절을 위해 주로 수행되는 두 가지 특정 작업이 있습니다. 첫째, 정확하게 검색하는 데 소요되는 시간을 줄이고 두 번째로 브랜드 통찰력을 위해 소셜 데이터를 마이닝합니다. 경쟁 인텔리전스는 비즈니스 전략을 개발하기 위해 경쟁업체 및 시장에 대한 데이터를 수집하고 조사하는 프로세스입니다. 그 목표는 가능한 최선의 결정을 내리기 위해 경쟁 환경에 대한 모든 것을 연구하는 것입니다. 따라서 시장에서 제공되는 모든 정보를 분석한 후 의사 결정 과정을 지원할 수 있는 플랫폼이 필요합니다.
인공 지능 기술은 아직 개발 단계에 있으며 소셜 미디어 마케터는 프로그램 관리에서 기계 학습으로 전환할 시간이 필요합니다. 그러나 이 기술은 마케팅 믹스에 가치를 제공하고 경쟁력을 높이는 것으로 보입니다.