تجزیات اور جانچمصنوعی ذہانتسوشل میڈیا اور متاثر کن مارکیٹنگ

مشین لرننگ کے 4 طریقے سوشل میڈیا مارکیٹنگ کو بہتر بنارہے ہیں

روزانہ زیادہ سے زیادہ لوگ آن لائن سوشل نیٹ ورکنگ میں شامل ہونے کے ساتھ ، سوشل میڈیا ہر طرح کے کاروبار کے ل marketing مارکیٹنگ کی حکمت عملی کا ناگزیر حصہ بن گیا ہے۔

4.388 میں دنیا بھر میں 2019 بلین انٹرنیٹ صارفین موجود تھے ، اور ان میں سے 79٪ فعال سماجی صارف تھے۔

ڈیجیٹل رپورٹ کی عالمی ریاست

جب اسٹریٹجک طریقے سے استعمال کیا جائے تو ، سوشل میڈیا مارکیٹنگ کسی کمپنی کی آمدنی ، مصروفیت اور بیداری میں اہم کردار ادا کر سکتی ہے ، لیکن صرف سوشل میڈیا پر ہونے کا مطلب یہ نہیں ہے کہ سوشل میڈیا میں جو کچھ ہے اسے کاروبار میں استعمال کیا جا.۔ واقعی اہم بات یہ ہے کہ آپ جس طرح سے سوشل چینلز کو استعمال کرتے ہیں ، اور مشین سیکھنے کے ذریعہ مواقع سامنے آسکتے ہیں۔

ہم اعداد و شمار کے دھماکے سے گزر رہے ہیں ، لیکن جب تک اس کا تجزیہ نہ کیا جائے یہ اعداد و شمار بیکار ہے۔ مشین لرننگ سے لامحدود ڈیٹا سیٹوں کا تجزیہ اور ان کے پیچھے چھپی ہوئی نمونوں کا پتہ لگانا ممکن ہوتا ہے۔ عام طور پر کی مدد سے تعینات مشین سیکھنے کے مشیر، یہ ٹیکنالوجی ڈیٹا کو علم میں تبدیل کرنے کے طریقے کو بہتر بناتی ہے اور کاروباریوں کو صحیح پیش گوئیاں اور حقائق پر مبنی فیصلے کرنے کے قابل بناتی ہے۔ 

یہ سب فوائد نہیں ہیں ، لہذا آئیے دوسرے کاروباری پہلوؤں کو قریب سے دیکھیں جنہیں مشین سیکھنے سے بہتر بنایا جاسکتا ہے۔

1. برانڈ مانیٹرنگ / سوشل سننے

کاروباری کامیابی آج متعدد عوامل سے طے کی جاتی ہے ، اور شاید ان میں سے ایک سب سے زیادہ اثر آن لائن ساکھ ہے۔ کے مطابق مقامی صارفین کا جائزہ سروے، 82٪ صارفین کاروبار پر آن لائن جائزے چیک کرتے ہیں ، ہر کاروبار پر اعتماد کرنے سے پہلے اوسطا 10 جائزے پڑھتے ہیں۔ اس سے یہ ثابت ہوتا ہے کہ برانڈز کے لئے اچھی تشہیر ضروری ہے ، اسی لئے ایگزیکٹو کو کاروباری ساکھ کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کے لئے کوئی راستہ تلاش کرنے کی ضرورت ہے۔

برانڈ مانیٹرنگ ایک بہترین حل ہے ، جو تمام دستیاب ذرائع میں ، جس میں سوشل میڈیا ، فورمز ، بلاگز ، آن لائن جائزے ، اور مضامین شامل ہیں ، میں کسی برانڈ کے کسی بھی ذکر کی تلاش ہے۔ کاروباروں کو پریشانیوں میں پڑنے سے پہلے ہی پریشانیوں کا سامنا کرنے اور وقت پر رد عمل ظاہر کرنے سے ، برانڈ مانیٹرنگ بھی ایگزیکٹوز کو ان کے ہدف کے سامعین کی مکمل تفہیم فراہم کرتی ہے ، اور یوں بہتر فیصلہ سازی میں اہم کردار ادا کرتی ہے۔

مشین لرننگ کس طرح برانڈ مانیٹرنگ / سماجی سننے میں مدد دیتی ہے

پیشن گوئی کے تجزیات کی بنیاد کے طور پر ، مشین لرننگ فیصلہ سازوں کو ان کی کمپنیوں میں جاری تمام عمل کی مکمل تفہیم میں معاونت کرتی ہے ، تاکہ ان کے فیصلے زیادہ ڈیٹا سے چلنے والے اور کسٹمر پر مبنی اور اس سے زیادہ موثر ہوں۔

اب آن لائن دستیاب اپنے کاروبار کے تمام تذکروں کے بارے میں سوچیں - ان میں سے کتنے ہوں گے؟ سیکڑوں؟ ہزاروں۔ ان کو دستی طور پر جمع کرنا اور ان کا تجزیہ کرنا مشکل سے چلنے والا ایک چیلنج ہے ، جبکہ مشین لرننگ اس عمل کو تیز کرتی ہے اور ایک برانڈ کا انتہائی تفصیلی جائزہ فراہم کرتی ہے۔

جب تک ناخوش گراہک آپ سے فون یا ای میل کے ذریعہ براہ راست رابطہ نہیں کرتے ہیں ، ان کی تلاش اور ان کی مدد کرنے کا تیز ترین طریقہ جذبات کا تجزیہ ہے machine مشین لرننگ الگورتھم کا سیٹ جو آپ کے کاروبار کے بارے میں عوامی رائے کا اندازہ کرتا ہے۔ خاص طور پر ، برانڈ کا تذکرہ منفی یا مثبت سیاق و سباق کے ذریعہ فلٹر کیا جاتا ہے تاکہ آپ کا کاروبار ایسے معاملات پر جلد رد reعمل دے سکے جو آپ کے برانڈ کو متاثر کرسکتے ہیں۔ مشین لرننگ کی تعی businessesن سے کاروباری صارفین کی زبان سے قطع نظر وہ صارفین کی رائے کو ٹریک کرسکتے ہیں جس میں وہ لکھا ہوا ہے ، جو نگرانی کے شعبے میں توسیع کرتا ہے۔

2. ہدف شائقین کی تحقیق

ایک آن لائن پروفائل متعدد چیزیں بتا سکتا ہے ، جیسے اس کے مالک کی عمر ، جنس ، مقام ، پیشہ ، مشغلہ ، آمدنی ، خریداری کی عادات اور بہت کچھ ، جو سوشل میڈیا کو کاروباری اداروں کو اپنے موجودہ صارفین اور لوگوں کے بارے میں ڈیٹا اکٹھا کرنے کا ایک نہ ختم ہونے والا ذریعہ بناتا ہے۔ جن سے وہ مشغول ہونا چاہیں گے۔ اس طرح ، مارکیٹنگ کے مینیجر اپنے سامعین کے بارے میں جاننے کا موقع حاصل کرتے ہیں ، جس میں کمپنی کے مصنوع یا خدمات کو استعمال کرنے کے طریقے بھی شامل ہیں۔ اس سے مصنوع کے نقائص کو تلاش کرنے کے عمل میں سہولت ملتی ہے اور ان طریقوں سے پتہ چلتا ہے جن میں مصنوع تیار ہوسکتا ہے۔

اس کا اطلاق B2B تعلقات پر بھی کیا جاسکتا ہے: کمپنی کے سائز ، سالانہ محصولات ، اور ملازمین کی تعداد جیسے معیارات کی بنیاد پر ، B2B صارفین کو الگ الگ گروپوں میں تقسیم کیا جاتا ہے ، تاکہ فروش کو ایک ہی سائز کے فٹ ڈھونڈنے کی ضرورت نہ ہو۔ حل لیکن کسی خاص گروپ کے لئے موزوں نقطہ نظر استعمال کرکے مختلف طبقات کو نشانہ بنائیں۔ 

مشین لرننگ کس طرح ہدف شائقین کی تحقیق میں مدد کرتی ہے

مارکیٹنگ کے ماہرین کے پاس بہت سارے اعداد و شمار موجود ہیں جن سے نمٹنے کے ل— متعدد ذرائع سے جمع کیا جاتا ہے ، جب یہ صارفین کی پروفائلنگ اور سامعین کے تجزیے کی بات کی جائے تو یہ نہ ختم ہونے والی معلوم ہوسکتی ہے۔ مشین لرننگ کی تعیناتی کرکے ، کمپنیاں مختلف چینلز کا تجزیہ کرنے اور ان سے قیمتی معلومات نکالنے کے عمل کو آسان کرتی ہیں۔ اس طرح ، آپ کے ملازمین صارفین کو قطعہ تقسیم کرتے وقت انحصار کرنے کیلئے ریڈی میڈ ڈیٹا استعمال کرسکتے ہیں۔

نیز ، مشین لرننگ الگورتھم اس یا اس کے صارفین کے گروپ کے طرز عمل کے نمونے ظاہر کرسکتے ہیں ، جس سے کمپنیوں کو زیادہ سے زیادہ واضح پیش گوئیاں کرنے اور ان کو اپنے اسٹریٹجک فائدہ میں استعمال کرنے کا موقع ملتا ہے۔ 

3. تصویری اور ویڈیو کی پہچان 

2020 میں ، امیج اور ویڈیو کی پہچان ایک ایسی ابھرتی ہوئی ٹکنالوجی کے طور پر سامنے آتی ہے جو ان تمام کمپنیوں کے لئے ضروری ہے جو مسابقتی برتری حاصل کرنا چاہتے ہیں۔ سوشل میڈیا ، اور خصوصا Facebook فیس بک اور انسٹاگرام جیسے نیٹ ورکس ، ہر ممکن نہیں ، اگر آپ کے ممکنہ صارفین کے ذریعہ ہر دن پوسٹ کیے جاتے ہیں ، تو لامحدود تعداد میں تصاویر اور ویڈیوز مہیا کرتے ہیں۔ 

سب سے پہلے ، تصویری شناخت کمپنیوں کو صارفین کی پسندیدہ مصنوعات کی شناخت کرنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس معلومات پر غور کے ساتھ ، اگر آپ پہلے سے ہی کوئی شخص آپ کی مصنوعات استعمال کررہا ہے تو آپ اپنی مارکیٹنگ کی مہموں کو مؤثر طریقے سے فروخت اور کراس بیچنے کا ہدف بناسکیں گے ، اور اگر وہ کسی مدمقابل کی مصنوعات کو استعمال کررہے ہیں تو زیادہ کشش قیمت پر اس کی آزمائش کرنے کی ترغیب دیں گے۔ . نیز ، ٹیکنالوجی آپ کے ہدف کے سامعین کی تفہیم میں معاون ہے ، کیوں کہ تصاویر کبھی کبھی کسی کی آمدنی ، محل وقوع اور مفادات کے بارے میں کچھ زیادہ ہی نہیں بتاسکتی ہیں جس کی وجہ یہ ناقص پروفایل ہوتا ہے۔ 

دوسرا طریقہ جس میں کاروبار سے امیج اور ویڈیو کی پہچان سے فائدہ ہوسکتا ہے وہ ہے ان کی مصنوعات کے استعمال کے لئے نئے طریقے تلاش کرنا۔ انٹرنیٹ آج ان لوگوں کی تصاویر اور ویڈیوز سے بھرا ہوا ہے جو تجربات کرتے ہیں اور انتہائی عام مصنوعات کو بالکل نئے انداز میں استعمال کرتے ہوئے غیر معمولی چیزیں کرتے ہیں — تو پھر اس کا استعمال کیوں نہیں کیا جاتا ہے؟ 

مشین لرننگ تصویر اور ویڈیو کی پہچان میں کس طرح مدد کرتی ہے

مشین لرننگ امیج اور ویڈیو کی پہچان کا ایک لازمی حصہ ہے ، جو مستقل تربیت پر مبنی ہے جو صرف صحیح الگورتھم کو ملازمت دینے اور سسٹم کو نمونوں کو یاد رکھنے کے ذریعہ ہی ممکن ہوسکتی ہے۔ 

پھر بھی ، ایسی تصاویر اور ویڈیوز جو سب سے پہلے کارآمد ثابت ہوتی ہیں انھیں سوشل میڈیا پر دستیاب معلومات کی بے تحاشا مقدار میں ڈھونڈنے کی ضرورت ہوتی ہے ، اور اسی وقت جب مشین سیکھنے کو مشن کی سہولت فراہم ہوتی ہے جو دستی طور پر کیا جاتا ہے۔ اعلی درجے کی مشین لرننگ ٹکنالوجی کی مدد سے ، امیج کی پہچان کاروباریوں کو نشانہ بنانے کی مکمل طور پر نئی سطح کی سمت بڑھا سکتی ہے ، جو صارفین کے بارے میں انوکھی بصیرت فراہم کرتی ہے اور وہ اپنی مصنوعات کو کس طرح استعمال کرتے ہیں۔

4. گاہک کو نشانہ بنانا اور چیٹ بوٹس کے ذریعہ معاونت کرنا

آج زیادہ سے زیادہ لوگ پیغام رسانی کو سماجی نوعیت کا آسان ترین طریقہ تسلیم کرتے ہیں ، جس سے کمپنیوں کو صارفین کو مشغول کرنے کے نئے مواقع ملتے ہیں۔ واٹس ایپ اور فیس بک میسنجر جیسی عام طور پر چیٹس کے اضافے اور چیٹنگ ایپس کے ساتھ ، چیٹ بوٹس ایک مؤثر مارکیٹنگ ٹول بن رہے ہیں — وہ ہر طرح کی معلومات پر عملدرآمد کرتے ہیں اور مختلف درخواستوں کا جواب دے سکتے ہیں: معیاری سوالات سے لے کر متعدد متغیروں سے متعلق کاموں تک۔

نیویگیشن کے معمول کے لنکس اور ویب صفحات کے برعکس ، چیٹ بوٹس صارفین کو سوشل نیٹ ورک یا میسجنگ ایپ کو جس کی ترجیح دیتے ہیں ان کو تلاش کرنے اور دریافت کرنے کی اہلیت فراہم کرتی ہے۔ اور جبکہ روایتی ڈیجیٹل مارکیٹنگ عموما images تصاویر ، متن اور ویڈیو کے ذریعے مشغول ہوتی ہے ، بوٹس ہر برانڈ کے ساتھ براہ راست رابطہ کرنے اور ذاتی طور پر انسان نما مکالمہ بنانا آسان بناتے ہیں۔

مشین لرننگ کے ساتھ چیٹ بوٹس کو فروغ ملا

زیادہ تر چیٹ بوٹس مشین لرننگ الگورتھم پر چلتی ہیں۔ اگر ایک چیٹ بوٹ ایک کام پر مبنی ہے ، اگرچہ ، یہ مشینری سیکھنے کی بنیادی صلاحیتوں کی حمایت کرنے کے بغیر معمولی درخواستوں پر ساختی ردعمل دینے کے لئے نیورو لسانی پروگرامنگ اور قواعد استعمال کرسکتا ہے۔ 

ایک ہی وقت میں ، یہاں تک کہ پیش گوئی کرنے والے اعداد و شمار سے چلنے والی چیٹ بوٹس ہیں intelligent ذہین معاونین کی حیثیت سے کام کر رہے ہیں ، وہ متعلقہ جوابات اور سفارشات فراہم کرنے کے لئے جاتے ہوئے سیکھتے ہیں ، اور کچھ جذبات کی نقل بھی کر سکتے ہیں۔ ڈیٹا سے چلنے والی چیٹ بوٹس مشین لرننگ کے ذریعہ چلتی ہیں ، کیوں کہ وہ مستقل تربیت یافتہ ، صارفین کی ترجیحات تیار کرتے اور تجزیہ کرتے ہیں۔ ایک ساتھ ، یہ حقائق بزنس کے ساتھ صارفین کی بات چیت کو زیادہ ذاتی نوعیت کا بناتے ہیں: سوالات پوچھنا ، متعلقہ معلومات مہیا کرنا ، ہمدردی اور مذاق اڑانا ، چیٹ بٹس روایتی اشتہارات کی رسائ سے باہر ہونے کی اپیل کرتے ہیں۔ 

ذہین چیٹ بوٹس کے ذریعہ ، کاروبار جہاں بھی اور جب بھی ہوتے ہیں لامحدود تعداد میں صارفین کی مدد کر سکتے ہیں۔ پیسہ اور وقت کی بچت اور صارفین کے تجربے کو بہتر بنانا ، چیٹ بوٹس درمیانے درجے کے کاروبار اور کاروباری اداروں میں سرمایہ کاری کرنے کے لئے اے آئی کے سب سے زیادہ فائدہ مند مقام بن رہے ہیں۔

آندرے کوپٹیلو

آندرے کوپٹیلوف اس کا تبادلہ تجارتی تجزیہ کار ہے ، جو ایک کسٹم سافٹ ویئر ڈویلپمنٹ کمپنی ہے جس کا صدر دفتر ڈینور میں ہے۔ آئی ٹی میں گہرے تجربے کے ساتھ ، وہ آئی او ٹی ، مصنوعی ذہانت ، اور مشین سیکھنے میں نئی ​​خلل انگیز ٹیکنالوجیز اور بدعات کے بارے میں لکھتا ہے۔

متعلقہ مضامین

واپس اوپر بٹن
کلوز

ایڈ بلاک کا پتہ چلا

Martech Zone آپ کو یہ مواد بغیر کسی قیمت کے فراہم کرنے کے قابل ہے کیونکہ ہم اپنی سائٹ کو اشتھاراتی آمدنی، ملحقہ لنکس اور اسپانسرشپ کے ذریعے منیٹائز کرتے ہیں۔ اگر آپ ہماری سائٹ کو دیکھتے ہی اپنے ایڈ بلاکر کو ہٹا دیں تو ہم اس کی تعریف کریں گے۔