企業應該完全依靠AI來做社交營銷嗎？

至頂網軟體頻道消息： 客戶的期望值正在變化，當他們接觸社交媒體上的品牌時，他們將不再滿足於那些一成不變的回復。

事實上，有52％的消費者表示，如果溝通是非個性化的，他們會拋棄這個品牌。同時，由於資源不足，51％的營銷人員承認通過不同渠道反覆使用相同的信息。

對於小品牌來說，個性化和真實度可能會更容易做到。然而，當你的企業每天收到幾千條消息、並且通常是相同內容的時候，個性化就會迅速演變成一件高成本的事情。

對於社交媒體來說，自動化已經不是什麼新鮮事了。但隨著「更智能」的工具被用於各種場景中，人們就會想到一個合乎邏輯的問題：人工智慧是否準備好在社交媒體上與人類進行交互？

對於那些希望在自動化交互中增加一些「個性化」的企業來說，聊天機器人是其中一種解決方法。據Gartner估計，到2020年聊天機器人將處理85％的客戶互動。千禧一代特別喜歡聊天機器人，其中55％的人表示與聊天機器人互動提高了他們對企業的看法。

聊天機器人相當擅長協助處理日常任務，如收集訂單詳情、提供聯繫信息、提供自定義偏好或安排電話會議/會面等。但是當一位客戶提出了「腳本之外」的問題時，這些「聰明的溝通者」很快變得一無是處。

在「學習」方面的設計差距和缺陷，也會對AI在社交媒體上處理多層對話能力造成負面影響。曾經有一家企業讓AI自己發推文，釀成了一場重大的公關災難。

社交聆聽會變得「更聰明」

有近一半的企業高管認為AI最大的優勢是通信自動化，這將為決策提供額外的數據支持。

如前所述，聊天機器人和類似的智能工具可以有效地收集有關客戶的信息，當與神經語言編程（NLP）功能配合使用時，可以分析在線發生的無數對話，並確定關於你的品牌或競賽的關鍵主題、最新趨勢和情緒。

以AI為動力的社交媒體營銷工具可以幫助品牌減少噪音，並在恰當的時間以恰當的價格瞄準恰當的人群。例如，作為新一代「智能」工具，Aubry可以在線跟蹤和分析超過190億實時客戶行為，並為企業找出準備購買的潛在客戶——而不是僅僅符合人群側寫的潛在客戶。顯然，人工智慧可以在這樣人類團隊無法與之競爭的規模下進行分析。

除了幫助品牌找到理想的受眾群體，並為他們提供所需的信息，人工智慧工具還可以幫助將數據用於廣告中，制定最佳的廣告選擇。

Facebook、Google和LinkedIn廣告平台已經具有的「智能」功能，可以提供與廣告相匹配的類似客戶側寫。不僅如此，讓人工智慧來解決影響力營銷——在2017年有92％的營銷人員發現這一舉措是有效的。

但總有改進的空間。大多數品牌稱，尋找和篩選真正高質量的影響力者，是需要大量手動工作、非常耗時的事情。衡量投資回報率也具有挑戰性。人工智慧可以更好地處理這些雜事，甚至可以處理更複雜的任務，例如：

· 使用預定義的變數來尋找具有正確目標受眾、個性和品牌風格的影響者

· 根據過去合作關係的數據預測可能的影響者表現

· 建議廣告的最佳發布時間和持續時間，以最大範圍覆蓋到用戶

· 根據影響者的已知偏好和過去的行為，預估推薦的激勵措施

總的來說，智能演算法可以幫助降低與不匹配的影響者合作的風險，這些影響者往往沒有符合特定品牌活動的受眾群體或信譽度。

KLM是一家受歡迎的荷蘭航空公司，每周他們在社交媒體上會有130,000次「被提及」。他們聘請了一個由250名社交媒體經理組成的團隊，來處理所有這些客戶查詢。顯然，這是一筆可以優化的巨大開支。

人工智慧可能沒有完全準備好接管社交媒體上的所有溝通，但「智能」的幫助可以減輕人類團隊的負擔。這正是荷蘭航空正在做的。

荷蘭航空公司最近率先推出了一個由人工代理和人工智慧組成的團隊，以處理所有與Twitter、Facebook Messenger和WhatsApp上的客戶社交媒體對話。現在有超過50％的傳入查詢（通常是大致相同的問題）是由AI處理的。

這種演算法可以根據對話背景向人類代理建議可能的答案，從而自動回答最簡單的、最常見的問題。這個人工智慧系統也逐漸從代理的行為中逐漸學習，從而逐漸能夠處理更複雜的問題。人類員工則不再處理重複的日常瑣事，有更多時間為焦慮的客戶提供個性化支持。

人工智慧尚未準備好在社交媒體上獨立行事，並代表品牌主導所有對話。但人工智慧系統正在迅速改進，已被證明是人力資源管理不可或缺的助手。毫無疑問，我們將在不遠的未來看到社交媒體上有更多人工智慧與人類團隊合作的例子。

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