Sepet Pazarlama Vs Sosyal Medya Analytics
Etkinlikler, etkinlikler bulmak, fotoğraf paylaşmak ve arkadaşlarla sohbet etmek, ancak markayla iletişim kurmak, bir ürün satmak ve telefon hizmeti almak, e-posta göndermek veya ihtiyacınız olan bilgiyi almak için şirket web sitesini ziyaret etmek için bir hizmet sunmak için sosyal medya eğlenceli araçlar olarak hazırlandı.
Büyük veriler ortaya çıktığında, markalar artık müşteri tabanından çok daha fazla bilgiye erişebiliyorlar. Sosyal medya pazarlamacılığının en büyük zorluklarından birisi, çevrimiçi etkinliklerine ve demografik özelliklerine dayanarak ilgi duydukları içeriğe sahip kişileri segmentlere ayırmaktır.
Büyük veri analizi ve makine öğrenimi karışımlarını kullanan markalar, kullanıcıları gerçekten mesajlaşarak anladıkları bir dilde hedefleyebilir ve onlara çeşitli kanallarda hitap eden teklifler, fırsatlar ve reklamlar basabilir.
Makine öğrenimi, benzer kullanıcıları, grupları, ilgi alanlarını, faaliyetleri ve davranışları, kullanıcıların daha önce gördüğü ve değerlendirdiği öğelerin benzer öğelerinin analiz edilmesiyle tercih öğelerini göstermek veya tavsiye yapmak için analiz etmek için önerilen ve küme algoritmasını kullanır.
Kullanıcı Tabanlı Filtreleme
In this type of filtering, recommendations are made based on predictions of user preferences resulting in interactions between other users.
which establishes recommendations based on items consumed by users with the same consumption pattern as the current user. This type is used in Amazon and YouTube recommended videos.
İçerik Tabanlı Filtreleme
TIçerik temelli filtreleme yaklaşımı, kullanıcının önceden kendisi tarafından görülen öğelere benzer öğeleri görmek istemesi üzerine kuruludur.
Belirli bir içerik ve bu bilgilere ilişkin olabilecek bir kullanıcıyla ilgili verilerle, kullanıcı ve içerik arasındaki ilişkiyi tanımlamak mümkündür.
Örneğin, bilgisayarla ilgili derslerin öğrencilerine programlama ile ilgili bir kitap tavsiye edilebilir.
İçerik temelli önerilerin, içerikler hakkında ilişki kullanmak yerine içeriği tanımlamak için kullanıcılar arasındaki ilişkileri kullanmadığının temelini oluşturur;
Ilgi ve hobileri doğrudan bilinmeyen bir şekilde kullanıcı tarafından çıkarsanır.
×
Fig.2 - User-Based Filtering VS Content-Based Filtering
Biz ne
DataCave'de, sepet pazarlama yoluyla sosyal medya değerini en üst düzeye çıkarmak için portföyünüze yeni müşterilerin ve ürünlerin nasıl eklenebileceğini anlamak için sosyal medya kanallarınızı inceleyip analiz ediyoruz :
- Potansiyel müşteriyi sosyal medyadaki herhangi bir yeni reklamla ayıklayın
- Müşteri başına ürün başına ürün kümelendirin
- Müşteri, müşteri hizmetleri ihtiyaçlarına göre segmentlere ayırın
- Yeni pazar, gruplar ve müşterileri, tavsiye edilen puan sistemine dayanan özel bir ürünle hedefleyin.
- Hesaplarınızı inceleyin ve takip edin
- Yerli metriklerin ve reklam metriklerinin tümünü izleyin
- Ücretli ve organik içeriğinizin maliyet etkinliğini ölçün
- Profilinizin Alaka Derecelendirmesinin gelişimini izleyin ve içeriğinizin onu nasıl etkilediğini görün
Tavsiye sistemini kullanmak, işletmelerin müşterinin ihtiyaçlarını, davranışlarını daha iyi anlamasına, müşteriyi yakından tanımasına, müşterilerinizi aynı ağ içinde gruplamasına ve ürün ve müşteri portföyünü, her düğümün kendi ihtiyaç ve kültüre sahip düğümlere bölmesine yardımcı olur.