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AI ソーシャル リスニング ツールがブランドに役立つ 10 の方法
目次
ブランドが成功するには、関連性を維持することが不可欠です。それは単にトップになることだけではなく、進化する市場の変化に追いつくことが重要です。ブランドは、視聴者の変化する要望やニーズを常に把握しながら、顧客との会話やタイムリーな対応を通じて記憶に残る体験を生み出す必要があります。によると スプラウトソーシャルインデックス ™ によると、消費者の 51% は、ブランドができる最も記憶に残ることは、迅速な対応と顧客との関わりであると考えています。
これらすべてを同時に達成して、目標と目的を達成するのは簡単なことではありません。これに追いつくには、AI を活用したソーシャル リスニングが必要であり、市場のダイナミクスを形成するトレンドに関するリアルタイムの洞察が得られます。これにより、チームは競争力を高めるための戦略を積極的に開発し、事業の方向性を転換することができます。 AIマーケティング 外出先でのキャンペーン。
AI と自動化がソーシャル リスニングをどのように変革しているかを読み続けてください。さらに、より強力で機敏なブランドを実現するためにソーシャル リスニングを使用する戦略的な方法を見つけてください。
AIソーシャルリスニングとは何ですか?
AI ソーシャル リスニングは、次のような AI テクノロジーを使用するプロセスです。 機械学習 (ML) およびテキスト分析により、ソーシャル メディアの会話を監視、分析、理解し、実用的なブランド インサイトを得ることができます。これには、ブランド、製品、業界、または特定のトピックに関するオンラインでの言及が含まれます。
315はどういう意味ですか
ソーシャル メディア分析を自動化することで顧客の意見、新しいトレンド、ブランド感情を追跡できるため、必要なすべての洞察を即座に得ることができます。これは、データに基づいたより迅速な意思決定と、チームへのより効率的なリソース割り当てを意味します。
AI と自動化がソーシャルリスニングをどのように変革するか
ソーシャルリスニングは 2000 年代初頭に始まりました。ソーシャル マーケティング担当者は、顧客のフォーラム、ブログ、ソーシャル メディア ネットワークを手動で検索して、自社の製品、サービス、業界に関するブランドの言及や議論を探していました。
ソーシャル メディア ネットワークが成長し、ユーザー数が増加するにつれて、特定の単語やフレーズの言及を追跡する Google アラートのような基本的なツールが登場しました。しかし、マーケティング担当者は依然として、文脈やセンチメントを確認するために、各コメントを手動で確認する必要がありました。これには時間がかかり、多くの場合不正確でした。特に、国際的または多言語の顧客を抱えるブランドや、膨大な量の顧客を手動で分析することが不可能な大規模な顧客ベースを持つブランドにとっては困難でした。
AI のおかげで、ソーシャルリスニングは今日さらに洗練されました。センチメント分析、機械学習、 自然言語処理 (NLP) ブランドがビジネス インテリジェンスのためにソーシャル リスニングを使用する方法を変える。
AI を活用したソーシャル リスニングを使用すると、 市場調査 膨大な量のソーシャルデータを短時間で分析することによって。複数のネットワークを同時にスキャンして、関連するトピックをリアルタイムで見つけ、状況に応じた洞察を取得して、マーケティング部門やカスタマー サービスや製品開発などの他の部門に情報を提供できます。
スプラウトの例を見てみましょう ソーシャルリスニング AI を使用して数十億のデータ ポイントを数秒で自動的に分析するソリューションです。私たちの AIアシストによるクエリ このツールを使用すると、検索の焦点を絞って、フィードバックやソーシャル チャットから重要な視聴者の洞察を追跡し、迅速に引き出すことができます。また、クエリ内でテーマの提案を作成し、それをリスニング トピック内に適用して、より深い洞察を得ることができます。
プラス、 AIアシストによる集計 800 文字を超えるテキストから要約を生成し、ブランドやキャンペーンの重要な情報を抽出します。
これらの AI 対応の機能強化により、生産性が向上し、他の重要なタスクに集中する時間を節約できます。
AI を使用してソーシャルリスニングの感情を監視する
Sprout のような最新の AI を活用したツールは、基本的な感情分析を超えて、ソーシャル投稿やコメント内の特定の感情やセンチメントを検出します。これにより、ブランドはキャンペーン、製品、サービスについて消費者がどのように感じているかに関するリアルタイムの情報を得ることができます。
Sprout のセンチメント分析モデルは、アスペクト クラスタリングを適用して、数百万のデータ ポイントにまたがるソーシャル リスニング データから関連する詳細をリアルタイムで特定して抽出します。それ 感情の極性を計算します ディープニューラルネットワークとLLMを使用してこのデータで表現された感情では、 トランスフォーマーからの双方向エンコーダー表現 (BERT) モデル。
これにより、マーケティング担当者は ソーシャルメディア感情分析 顧客をより深く理解するために、ソーシャル コンテンツ、メッセージ、絵文字の中の感情を特定します。その結果、チームは顧客のニーズを予測し、計画を最適化して顧客満足度とブランドロイヤルティを向上させることができます。
AIソーシャルリスニングの課題
AI ソーシャルリスニングはゲームチェンジャーですが、それは簡単な作業ではありません。ソーシャルリスニングツールは、多くの場合、次のような共通の課題に直面します。
不適切なフィルタリング
AI ソーシャル リスニング ツールは、ソーシャル ネットワーク上に散在する何百万ものソーシャル会話を収集して分析する必要があります。ツールに堅牢な機械学習アルゴリズムが備わっていない限り、この膨大なデータを洗練するのは困難になる可能性があります。
状況に応じて感情を特定できない
ソーシャルリスニングは、顧客のフィードバックの感情を必ずしも正しく理解できるとは限りません。このツールが皮肉や皮肉を意味するフレーズや慣用句についてトレーニングされていない限り、メッセージを誤解する可能性があります。
1144精神的な意味
不正確な洞察
人間の言語の複雑さとソーシャル メッセージの書き方は、ソーシャル リスニング ツールにとって問題となることがよくあります。彼らは二重否定や絵文字を理解できないことがよくあります。さらに、データ サイズやソーシャル ネットワークの制限によりツールが制限されるため、実用的な結果が得られない場合があります。
AI ソーシャルリスニングの課題を克服する
これらの問題を克服するには、AI ツールには強力な NLP および ML アルゴリズム、広範なデータ統合、強力な集計機能が必要です。これはどういう意味ですか？理解するために掘り下げてみましょう。
自然言語処理
NLP アルゴリズムは、センチメント分析、 固有表現認識 (NER) とセマンティクスを利用して、スラングや文化的言及を含む社会的会話の文脈とニュアンスを理解します。これにより効果的なフィルタリングが強化され、Sprout のようなツールが次のような機能を通じて正確な結果を提供できるようになります。 クエリビルダー 。
15精神的な意味
機械学習
機械学習はビッグデータのパターンと傾向を検出し、繰り返し発生するテーマを自動的に特定します。そのため、アクティビティ、ブランドへの言及、センチメントの異常な急増や低下などの異常検出にも役立ちます。これにより、市場の傾向や顧客の意見の変化を監視し、プロアクティブな製品に対する顧客のニーズを予測することができます。 AIカスタマーサービス 。さらに、その ニューラルネットワーク (NN) はこれらのパターンを記憶するように機能し、時間の経過とともにツールをより賢くします。
データの統合と集約
AI ソーシャル リスニング ツールは、ソーシャル会話の全体像を提供するために、多くのソースからデータを収集できなければなりません。これには、一貫性のある正確なデータが分析に使用されることを保証する、堅牢なデータ クリーニング機能とデータ正規化機能が含まれます。これには、重複または無関係な情報の削除が含まれます。 Sprout のような AI ツールは膨大な情報を利用しています データ統合 これにより、きめ細かく正確なソーシャル メディア リスニングを提供できるようになります。
AI ソーシャル リスニングがデータを洞察に変える 10 の方法
ここでは、ソーシャル リスニングを使用してソーシャル データを、競争力のあるブランド戦略に役立つ洞察に変える 10 の方法を紹介します。
1. 感情分析
ソーシャル リスニングを使用して、特定のトピック、製品、競合他社に基づいて、ソーシャル データの背後にあるセンチメント (肯定的、否定的、または中立的) を特定します。また、その感情の背後にある理由を深く理解します。これは、製品、サービス、ブランド イメージに対する世間の認識や顧客の感情を理解するのに役立ちます。
これらの感情に関する分析情報を使用して、改善すべき領域を特定したり、マーケティング キャンペーンの成果を測定したりするなど、意思決定に影響を与えます。
2. トレンドの特定
AI ソーシャル リスニングは、従来の調査方法と比較して、ソーシャル会話におけるトレンドのトピックや新たなトピックに関する洞察を数分以内に得ます。これ トレンドスポッティング マーケティング担当者がキャンペーンに情報を提供するだけでなく、常に流動するソーシャル ネットワーク アルゴリズムを監視するのにも役立ちます。
Sprout を使用して、Facebook などのソーシャル ネットワークから洞察を取得したり、フォーラムでのディスカッションを探索したりできます。 Redditのソーシャルリスニング あなたの業界で視聴者が何について話しているのかを知るためです。これらの洞察を適用して、 積極的なマーケティング戦略 。さらに、可能性を探る 共同ブランドコラボレーション 市場での地位を強化し、新しい視聴者にリーチします。
3. 会話の推進力を見つける
AI ソーシャル リスニングを使用して、ソーシャル会話に影響を与えている人、業界やターゲット ユーザーに最も影響力のある人を見つけます。また、業界の思想的リーダーを特定して、ブランドの擁護者やアンバサダーを育成します。
Sproutのインフルエンサー管理ツール、 タガー さらに、社会的な会話を聞いて分析し、ターゲット ユーザーの共感を呼び、ブランドの価値観と目標に一致する影響力のある個人を特定するのに役立ちます。それはどうか リンクトイン または YouTube 、この戦略的アプローチは、ブランド認知度の取り組みを効果的に拡大し、有意義なエンゲージメントを推進できる適切な人材を見つけるのに役立ちます。
完了数9
4. 競合他社の分析
ブランドの言及やセンチメントを競合他社と比較して、市場での地位を強化し、競争力を高めます。 Sprout のような AI ソーシャル リスニング ツールは、使いやすい一元化されたダッシュボードで、競合他社の活動、ハッシュタグの使用状況、業界のトレンド、市場センチメントに関する包括的な洞察を提供します。
競合他社のインテリジェンスを深く掘り下げて確立する 競争力のあるベンチマーク 社会的存在感を高め、ブランドを強化します。また、ソーシャル リスニングを使用して、ターゲット ユーザーが他社のキャンペーンや新しいアイデアにどのように反応しているかを追跡します。これ 競争監視 将来に備えて、必要なときに戦略を変更できるようにするのに役立ちます。
5. 市場調査
ソーシャル リスニングは、その場で市場調査を行うための膨大で迅速かつ安価な方法を提供します。これは、新しい視聴者、製品ライン、サービス、顧客ロイヤルティ プログラムなどの新しい収益源を発見するのに役立ちます。
市場調査はパーソナライズを促進することもできます 顧客エンゲージメント 個々のユーザーデータを分析し、視聴者の好みや行動に関する洞察を提供します。これは、消費者とのやり取りを調整し、改善するのに役立ちます 顧客関係 。
6. カスタマーケア
AI ソーシャル リスニングを使用して、プロアクティブ、迅速かつ効率的な顧客ケアを提供します。たとえば、Sprout のリスニング ツールを使用すると、顧客があなたと直接話したり、ソーシャルでタグ付けしたりしていなくても、問題を抱えている顧客を見つけることができます。また、顧客ケアの重要な問題を大規模に追跡するのにも役立ちます。
当社のツールの NER アルゴリズムは、ソーシャル リスニング データから決定されたブランド名、製品名、トピック、その他のキーワードを識別し、感情マイニングは優先度によってメッセージを分離します。この二重メカニズムは、何百万ものデータポイントを分類してリスニングデータをさらに絞り込み、顧客が何を必要としているかを理解するのに役立ちます。したがって、迅速かつ効率的なケアの提供に役立ちます。
さらに理解するには、このビデオをご覧ください。
7. 顧客を驚かせ、喜ばせる
ソーシャルリスニングにより、次のことが可能になります。 お客様を驚かせ、喜ばせる ブランドロイヤルティを促進する思い出に残る瞬間を構築します。ソーシャル リスニングを使用して会話やオンラインでの言及を掘り下げ、顧客の満足度を高めるために創造性を発揮する機会を利用します。たとえば、顧客の要望や期待に基づいて、サプライズギフトや限定イベントを計画します。
AI ソーシャル リスニング ツールは、共通のトピックに関する洞察を収集し、一元化されたダッシュボードからソーシャル アカウント全体で重要な会話に参加するのに役立ちます。したがって、レーダー上のトピックや、ブランドや競合他社について議論しているプロフィールやコミュニティを、ビートを逃すことなくスキャンできるようになります。この思慮深いアプローチは、 顧客中心のマーケティング 戦略はブランドの支持を強化し、生涯にわたる顧客を獲得します。
8. 分析とレポート作成
ソーシャルリスニング分析 は、ダッシュボード、グラフ、チャートを通じてデータを視覚的に表現し、洞察を理解しやすく、実用的なものにします。
Sprout のような AI ツールは、リスニング データを使用して、ブランドへの言及、ブランドのセンチメント、エンゲージメント率、視聴者の人口統計に関する詳細なレポートを作成します。これらのレポートは、あなたとあなたのチームがデータに基づいて賢明な意思決定を行うのに役立ちます。また、あなたの情報を共有することもできます。 ソーシャルROI リーダーやその他の関係者と協力して、将来のプロジェクトに対する経営陣の賛同に影響を与えます。
9. 危機管理
ソーシャルリスニングの洞察は次のことに役立ちます 危機管理 ネガティブな傾向、ネガティブなセンチメントの急増、ブランドに関連する異常なアクティビティを早期に検出します。特別なアラートと詳細なセンチメント分析を使用して危機に備え、変化する会話を観察してブランドの健全性を維持します。
たとえば、Sprout のリスニング ツールはオンライン会話を継続的に監視し、できるだけ早く警告を発するため、潜在的な危機を拡大する前に迅速に特定できます。これにより、迅速な対応と効果的な消火が可能になります。 クライシスコミュニケーション 。この積極的なアプローチは、危機的な状況においてブランドの評判と顧客の信頼を維持するのに役立ちます。
10. キャンペーン分析
ソーシャル リスニングを使用して、マーケティング キャンペーンに対する視聴者の反応をキャプチャし、成功を測定するための適切な指標を取得します。ソーシャル リスニングの分析情報は、キャンペーン、コンテンツ、広告の実行中に人々がどのように考えているかを理解するのに役立ち、それらを迅速に最適化できます。
このデータは、キャンペーンのどの側面が視聴者の共感を呼んだのか、どの領域を改善する必要があるのかについての貴重なフィードバックも提供します。これらの洞察は、マーケティング活動がどの程度うまく機能しているかを測定し、将来のキャンペーンを形成する際に役立ちます。
AI ソーシャル リスニングの洞察でより強力なブランドを構築する
AI ソーシャル リスニングにより、ブランドが顧客を理解し、顧客と話す方法が変わりました。これにより、戦略、顧客エクスペリエンス、ブランドとのつながりが向上しました。ソーシャルリスニングの未来では自動化がさらに進むだけであり、コンテンツ作成、直感的なワークフロー、ブランド戦略の戦略的調整の推進においてAIがさらに強力な役割を果たすようになるでしょう。
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