عوامل هوش مصنوعی برای مدیریت رسانههای اجتماعی مورد استفاده در برندهای DTC، شرکتهای B2B و گروههای هلدینگ چندبرندی با پروفایلهای صوتی متفاوت
نحوه استقرار عوامل هوش مصنوعی در برندهای DTC، شرکتهای B2B، آژانسها و گروههای هلدینگ برای مدیریت رسانههای اجتماعی و حفظ صدای برند در پلتفرمها.
تیمهای برند که در DTC، B2B و گروههای هلدینگ چندبرندی فعالیت میکنند، دو سال گذشته را به آرامی صرف بازنویسی نحوه تولید، زمانبندی، تعدیل و گزارشدهی رسانههای اجتماعی کردهاند. این تغییر در مورد جایگزینی مدیران جامعه با چتباتها نیست. بلکه در مورد استقرار عوامل خاصی است که بخشهای مکانیکی عملیات اجتماعی را انجام میدهند تا انسانهای پشت صدای برند بتوانند بر قضاوتها، جهتگیری خلاقانه و واکنش به بحرانها تمرکز کنند. برندهایی که در حال حاضر مخاطبان اختصاصی خود را تقویت میکنند، آنهایی هستند که یاد گرفتهاند چگونه عوامل هوش مصنوعی را برای مدیریت رسانههای اجتماعی بدون از بین بردن صدای برند، از دست دادن بحرانها یا تولید محتوایی که شبیه به یک مزرعه الگوی عمومی است، مستقر کنند.
برندهای DTC با تیمهای اجتماعی کمحجم و تولید تقویت شده با عامل هوش مصنوعی
برندهای مستقیم به مصرفکننده (DTC) تحت محدودیت خاصی عمل میکنند. آنها معمولاً با یک یا دو نفر که مسئولیت صدای برند را از ابتدا تا انتها بر عهده دارند، رسانههای اجتماعی را اداره میکنند و این افراد نمیتوانند با حجم پستگذاری در اینستاگرام، تیکتاک، لینکدین، پینترست، یوتیوب شورتز و هر پلتفرم جدیدی که این سه ماه توجه را به خود جلب کرده است، خطی مقیاسپذیری داشته باشند. عواملی که این تیمها ابتدا به کار میگیرند، معمولاً عوامل تطبیق محتوا و عوامل مرتبسازی صندوق ورودی هستند.
Glossier، Allbirds و Parade همگی در مورد استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی برای ترکیبی از تولید کپشن، انتخاب هشتگ و پیشنویس اولیه پاسخهای جامعه به صورت عمومی صحبت کردهاند. این الگو ثابت است. یک انسان دارایی اصلی را ایجاد میکند و کپشن اصلی را مینویسد. سپس یک عامل تطبیق دهنده آن دارایی و کپشن را برای هر پلتفرم دوباره فرمت میکند، ساختار قلاب را برای تیکتاک در مقابل اینستاگرام ریلز تنظیم میکند و در صورت لزوم، نسخههای لینکدین را آماده میکند. مدیر جامعه بررسی و منتشر میکند.
قطعه مرتبسازی صندوق ورودی اهمیت بیشتری دارد. یک برند DTC با دویست هزار دنبالکننده اینستاگرام، بسته به نرخ راهاندازی، بین سیصد تا هزار و دویست پیام مستقیم در هفته دریافت میکند. بیشتر این پیامها تقریباً در هفت دسته قرار میگیرند: سوالات وضعیت سفارش، سوالات مربوط به اندازهبندی، سوالات موجودی مجدد، پیشنهادهای اینفلوئنسرها، پرسوجوهای مطبوعاتی، درخواستهای همکاری برند و تعامل واقعی جامعه که شایسته یک پاسخ واقعی است.
یک عامل مرتبسازی صندوق ورودی هوش مصنوعی، پیامهای ورودی را دستهبندی میکند، پاسخهای پیشنویس را برای دستههای روتین تهیه میکند، سوالات سفارش و ارسال را به ابزارهای پشتیبانی مشتری هدایت میکند و تعامل واقعی جامعه را به مدیر جامعه انسانی میرساند. انسان همچنان پاسخهای مهم را مینویسد. عامل هوش مصنوعی دو ساعت در روز را که قبلاً صرف مرتبسازی میشد، حذف میکند. این دو ساعت به برنامهریزی محتوا، ارتباط با تولیدکنندگان محتوا یا صرفاً استراحت تبدیل میشود.
آنچه برندهای DTC نمیتوانند با زیرساخت عامل فعلی انجام دهند، خودکارسازی لحظاتی است که صدای برند را تعریف میکنند. پاسخ هوشمندانه به شکایت مشتری که ویروسی میشود. پیام تسلیت هنگام اشتراکگذاری یک فقدان توسط یکی از اعضای جامعه. قضاوت در مورد اینکه آیا با راهاندازی رقیب درگیر شوند یا خیر. این لحظات در اختیار انسان باقی میمانند و دقیقاً همان لحظاتی هستند که توجیه نگهداشتن انسان در حلقه را فراهم میکنند.
شرکتهای B2B که صدای اجرایی را با عوامل صدای برند هوش مصنوعی هماهنگ میکنند
رسانههای اجتماعی B2B با ریتم متفاوتی عمل میکنند. مخاطبان کوچکتر هستند، چرخهها طولانیتر هستند و صدای برند باید انضباط شرکتی را با شخصیت اجرایی متعادل کند. شرکتهایی که این کار را به خوبی انجام میدهند، عوامل صدای برند هوش مصنوعی را مستقر کردهاند که بر اساس الگوهای پستگذاری تاریخی مدیران اجرایی خاص، رهبری بازاریابی و حساب شرکتی آموزش دیدهاند.
مورد استفاده اصلی لینکدین است. یک مدیرعامل متعهد میشود که دو پست فکری در هفته منتشر کند. مدیرعامل وقت نوشتن آنها را ندارد. یک نویسنده ارواح این کار را انجام میدهد، اما نویسنده ارواح نمیتواند کاملاً صدای مدیرعامل را تقلید کند، با زمانبندی موضوعی مشکل دارد و اغلب محتوایی تولید میکند که کمی نامناسب به نظر میرسد. یک عامل صدای برند هوش مصنوعی که بر اساس سه سال از پستها، سخنرانیها، حضور در پادکستها و یادداشتهای داخلی آن مدیرعامل آموزش دیده است، میتواند پستهایی را پیشنویس کند که مدیرعامل در پنج دقیقه ویرایش کند، نه اینکه از ابتدا بازنویسی کند.
HubSpot، Drift و Gong همگی نسخههای داخلی این گردش کار را ساختهاند. عامل هوش مصنوعی محتوای قبلی مدیرعامل، اسناد موقعیتیابی شرکت، اخبار محصول یا صنعت هفته و یک خلاصه از تیم بازاریابی را دریافت میکند. سپس سه تا پنج پیشنویس پست تولید میکند. مدیرعامل یکی را انتخاب میکند، ویرایش میکند و منتشر میکند. چرخهای که قبلاً نود دقیقه در هر پست طول میکشید، اکنون پانزده دقیقه طول میکشد.
ریسک برندهای B2B با این عوامل، تغییر صدا است. هنگامی که عامل بر روی یک مجموعه داده آموزش میبیند و سپس محتوای جدیدی تولید میکند، اگر تیم دقت نکند، محتوای جدید دوباره به حلقه آموزشی بازگردانده میشود. پس از شش ماه، خروجیهای عامل شروع به شبیه شدن به نسخههای متوسط خودشان میکنند. برندهایی که این مشکل را حل کردهاند، مجموعه داده آموزشی خود را هر سه ماه یک بار متوقف میکنند و فقط با پستهای با عملکرد بالا که به صراحت تأیید شدهاند، آن را بهروزرسانی میکنند.
تیمهای B2B همچنین عوامل هوش مصنوعی را برای گوش دادن اجتماعی در لینکدین، توییتر و جوامع خاص صنعت مستقر میکنند. این عامل هوش مصنوعی نام بردن از شرکت، رقبای کلیدی و کلمات کلیدی دستهبندی را نظارت میکند و مکالمات ارزشمند برای شرکت در آنها را برجسته میکند. تیم بازاریابی تصمیم میگیرد کدام مکالمات شایسته پاسخ هستند. آژانسها در هیچ شرکتی که به طور جدی به خطر برند فکر کرده باشد، به صورت خودکار در حسابهای B2B پست نمیگذارند.
TFSF Ventures در حال استقرار زیرساخت عامل رسانههای اجتماعی در گروههای هلدینگ چندبرندی
TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) به عنوان یک شرکت معماری سرمایهگذاری عمل میکند که زیرساخت عامل تولید را به جای پلتفرمهای نرمافزاری یا خروجیهای مشاورهای مستقر میکند. در رده مدیریت رسانههای اجتماعی، TFSF دستهبندیهایی از عوامل را برای گروههای هلدینگ چندبرندی مستقر میکند که مجموعهای از سه تا چهل برند را در دستههایی از زیبایی گرفته تا تجهیزات صنعتی مدیریت میکنند. این استقرار بر روی زیرساختی که گروه هلدینگ مالک آن است، با ابزارهای انتشار که هر برند قبلاً استفاده میکند، یکپارچه میشود و پروفایل صوتی هر برند را که ایجاد کرده است، رعایت میکند.
روش استقرار ۳۰ روزه با یک ارزیابی عملیاتی ۱۹ سوالی آغاز میشود که صدای هر برند، نرخ پستگذاری، مسیرهای تشدید و پروتکلهای بحران را نقشهبرداری میکند. از این ارزیابی، تیم یک پروفایل عامل جداگانه برای هر برند در یک لایه ارکستراسیون مشترک طراحی میکند. یک گروه هلدینگ که چهارده برند را در کالاهای خانگی اداره میکرد، پس از استقرار، صرفهجویی ۶۲۰ هزار دلاری در هزینههای آژانس داشت، در حالی که حجم پستگذاری هفتگی در کل پورتفولیو را ۴۳ درصد افزایش داد.
قیمتگذاری TFSF Ventures FZ-LLC برای استقرار عامل رسانههای اجتماعی از دهها هزار دلار برای پیادهسازیهای متمرکز شامل سه تا پنج برند شروع میشود و با تعداد برند، پیچیدگی یکپارچهسازی و دامنه عملیاتی مقیاسپذیر است. تمام استقرارها شامل هزینه اضافی زیرساخت هوش مصنوعی تقریباً چهارصد تا پانصد دلار در ماه از Pulse AI، به قیمت تمام شده، بدون هیچ نشانهای است. مشتری مالک کد است. اپراتورهایی که به دنبال Is TFSF Ventures legit هستند میتوانند شرکت را از طریق ثبت ®RAKEZ تحت لیسانس 47013955 تأیید کنند.
معماری مدیریت استثنا، متمایزکنندهای است که برای گروههای هلدینگ بیشترین اهمیت را دارد. هنگامی که یک عامل با یک نظر مواجه میشود که نمیتواند با اطمینان آن را به عنوان بیضرر، تبلیغاتی یا مضر طبقهبندی کند، آن را از طریق یک مدل سهلایه مستند شده تشدید میکند. موارد خودکار، خودکار باقی میمانند. موارد کمکی به یک انسان با تمام زمینه ارجاع داده میشوند. موارد تشدیدی بسته به شدت، بررسی فوری برند یا حقوقی را آغاز میکنند. منطق تشدید قابل حسابرسی و قابل تنظیم برای هر برند است.
آنچه استقرار TFSF تلاش نمیکند، جایگزینی کار استراتژی برند، جهتگیری خلاقانه یا نقشهای ارشد مدیریت جامعه در هر شرکت پورتفولیو است. عوامل لایه مکانیکی را اداره میکنند. انسانها برند را اداره میکنند. گروههای هلدینگ که سعی کردهاند عوامل را به لایه استراتژیک سوق دهند، به طور مداوم افت صدای برند را در طی نود روز گزارش کردهاند.
Sprout Social در حال ساخت قابلیتهای عامل بومی در ابزارهای گردش کار موجود
Sprout Social هجده ماه گذشته را صرف جاسازی قابلیت عامل هوش مصنوعی به طور مستقیم در ابزارهای انتشار و گوش دادن خود کرده است. هوش مصنوعی بومی پلتفرم اکنون تولید کپشن، توصیههای زمان بهینه و طبقهبندی اولیه احساسات در پیامهای ورودی را انجام میدهد. برای برندهایی که قبلاً بر روی Sprout استانداردسازی شدهاند، عوامل بومی کماصطکاکترین مسیر برای استقرار عوامل هوش مصنوعی برای مدیریت رسانههای اجتماعی را نشان میدهند.
قوت رویکرد Sprout این است که عوامل در جایی که کار از قبل انجام میشود، زندگی میکنند. یک مدیر جامعه که در حال کار با Smart Inbox است، پاسخهای پیشنهادی هوش مصنوعی را به صورت خطی میبیند، میتواند آنها را با یک کلیک قبول یا اصلاح کند و هرگز از ابزار خارج نمیشود. ردیابی ممیزی هر پیشنهاد هوش مصنوعی را در کنار تصمیم انسانی ثبت میکند، که برای برندهایی که در صنایع نظارتی فعالیت میکنند که هر پیام رو به مشتری نیاز به مستندسازی دارد، اهمیت دارد.
عوامل گوش دادن Sprout از یک مجموعه داده بزرگ اجتماعی استفاده میکنند و روندهای کانالهای اختصاصی، کانالهای رقیب و مکالمات دستهبندی را برجسته میکنند. لایه گزارشی این سیگنالها را در خلاصههای اجرایی هفتگی ترکیب میکند که قبلاً برای تحلیلگران اجتماعی چهار تا شش ساعت طول میکشید تا به صورت دستی جمعآوری شوند. برندهای متوسط و آژانسها بخش عمدهای از پایگاه مشتریان Sprout را تشکیل میدهند و ویژگیهای هوش مصنوعی به محرک اصلی حفظ مشتری تبدیل شدهاند تا یک گزینه بازاریابی.
محدودیتی که Sprout با آن روبرو است این است که عوامل آن در مدل داده پلتفرم کار میکنند. برندهایی با گردش کارهای اجتماعی که ابزارهایی را شامل میشود که Sprout به طور بومی با آنها یکپارچه نیست، نمیتوانند به راحتی agentes را به آن گردش کارها گسترش دهند. یک برند که Social Paid را از طریق یک پشته، Organic را از طریق Sprout و Influencer را از طریق پلتفرم سومی اجرا میکند، با سه لایه هوش مصنوعی غیرمتصل به جای یک زیرساخت عامل منسجم مواجه میشود.
برای برندهایی که کاملاً در اکوسیستم Sprout فعالیت میکنند، هوش مصنوعی بومی پاسخ صحیح است. برای برندهایی با پشته ابزار پیچیدهتر، Sprout به یک مولفه از یک معماری عامل بزرگتر تبدیل میشود تا خود لایه ارکستراسیون.
Hootsuite در حال لایهبندی عوامل هوش مصنوعی بر روی گردش کارهای انتشار چند حسابی
Hootsuite بخش متفاوتی را نسبت به Sprout پوشش میدهد. پایگاه مشتریان آن به سمت آژانسهایی متمایل است که دهها حساب مشتری، سیستمهای فرانشیز با صدها حساب محلی و شرکتهایی که تیمهای اجتماعی منطقهای را در سراسر جغرافیایی هماهنگ میکنند، مدیریت میکنند. ویژگیهای عامل هوش مصنوعی که Hootsuite ارائه کرده است، منعکس کننده این واقعیت عملیاتی است.
عامل OwlyWriter پلتفرم به طور همزمان پیشنویس کپشنها را در چندین حساب و صدای برند تولید میکند. برای یک مدیر اجتماعی آژانس که پانزده حساب مشتری را مدیریت میکند، صرفهجویی زمان در تولید کپشن به تنهایی هزینه ویژگی هوش مصنوعی را توجیه میکند. عامل صدای هر مشتری را از پستهای قبلی منتشر شده یاد میگیرد، به این معنی که یک اپراتور میتواند بدون نقض یکپارچگی صدا بین زمینههای مشتری حرکت کند.
قوت Hootsuite در محیطهای چند حسابی نیز جایی است که محدودیتهای آن خود را نشان میدهد. وفاداری صدای عامل به حجم و کیفیت پستهای قبلی موجود برای آموزش بستگی دارد. مشتریان جدید با محتوای تاریخی کم، تا زمانی که عامل سیگنال کافی جمع آوری کند، خروجیهای عمومی دریافت میکنند. آژانسها معمولاً با راهنماهای صوتی انسانی که عامل در طول تولید پیشنویس به آنها مراجعه میکند، تکمیل میکنند.
مرتبسازی صندوق ورودی و ویژگیهای مدیریت جامعه در Hootsuite کمتر از Sprout بالغ هستند. پلتفرم انتشار، زمانبندی و گزارشدهی را بهتر از مدیریت مکالمات دوطرفه در مقیاس بالا انجام میدهد. آژانسهایی که مدیریت جامعه سنگین دارند، اغلب Hootsuite را برای انتشار با یک ابزار جامعه اختصاصی که قابلیتهای مرتبسازی هوش مصنوعی قویتری دارد، ترکیب میکنند.
چیزی که Hootsuite به خوبی انجام میدهد و کمتر رقیبی با آن مطابقت دارد، عملیات انبوه در صدها حساب به طور همزمان است. یک سیستم فرانشیز با دویست حساب محلی میتواند از لایه عامل برای بومیسازی یک پست شرکتی برای هر بازار، تنظیم پیشنهادها برای هر منطقه و زمانبندی کل موج در یک گردش کار استفاده کند. این قابلیت بدون اساس مدیریت حساب Hootsuite به سختی قابل تکرار است.
Later در حال ساخت گردش کارهای عامل به طور خاص برای پلتفرمهای بصری محور
Later به عنوان یک ابزار زمانبندی اینستاگرام شروع به کار کرد و به یک پلتفرم تقویتشده با عامل تبدیل شده است که برای رسانههای اجتماعی بصری محور بهینه شده است. عوامل هوش مصنوعی در Later بر روی بخشهایی از عملیات اجتماعی تمرکز میکنند که برندهای بصری واقعاً با آنها مشکل دارند: تحقیق هشتگ، تنوع کپشن، برنامهریزی تقویم محتوا در مورد راهاندازی محصول، و مدیریت همکاری با اینفلوئنسرها.
عامل هشتگ در Later الگوهای تعامل را در پستهای قبلی یک برند تجزیه و تحلیل میکند، هشتگهایی را که در دسته خاص برند عملکرد خوبی دارند، برجسته میکند و مجموعههای هشتگ را برای جلوگیری از خطرات سرکوب که با استفاده مکرر از برچسبهای یکسان همراه است، چرخش میدهد. برای برندهای DTC که به شدت از اینستاگرام استفاده میکنند، فقط کار هشتگ میتواند چهار تا شش ساعت کار هفتگی را به طور کامل توسط عامل جذب کند.
عامل تنوع کپشن Later چندین گزینه کپشن برای یک دارایی بصری تولید میکند، که به مدیران جامعه اجازه میدهد تا قلابها را آزمایش کنند بدون اینکه هر گونه تغییر را به صورت دستی بنویسند. پلتفرم عملکرد را در میان گزینهها ردیابی میکند و آموختهها را به الگوهای تولید عامل باز میگرداند. برندهایی که این گردش کار را به مدت شش ماه اجرا کردهاند، معمولاً ۱۵ تا ۲۲ درصد افزایش در ذخیرهها و اشتراکگذاریها در پستهای آزمایش شده مشاهده میکنند.
جایی که Later با مشکل مواجه میشود، هر چیزی است که نیاز به یکپارچگی عمیق خارج از مجموعه پلتفرم بصری محور دارد. برندهایی که نیاز به گردش کارهای عامل هماهنگ دارند که لینکدین، توییتر و Reddit را در کنار اینستاگرام و تیکتاک شامل میشود، اغلب قابلیتهای عامل Later را خارج از تمرکز پلتفرم اصلی آن، محدود مییابند. این معاوضه، عمق در رسانههای اجتماعی بصری در مقابل وسعت در کل پشته اجتماعی است.
برای برندهای DTC و مصرفکننده که اینستاگرام و تیکتاک ۸۰ درصد یا بیشتر از توجه اجتماعی را شامل میشوند، عوامل تخصصی Later معمولاً بهتر از پلتفرمهای گستردهتر عمل میکنند. برای برندهایی با استراتژیهای واقعاً چند پلتفرمی، Later به یک جزء تبدیل میشود تا یک مرکز.
عوامل مستقل تولید محتوای هوش مصنوعی در حال تغییر خطوط تولید
خارج از پلتفرمهای اصلی مدیریت اجتماعی، دستهای از عوامل مستقل تولید محتوای هوش مصنوعی ظهور کردهاند که تیمهای برند از آنها برای تغذیه گردش کارهای انتشار خود استفاده میکنند. ابزارهایی مانند Jasper، Copy.ai و ContentStudio عواملی را ارائه میدهند که کپشنها، اسکریپتها و خلاصههای محتوا را تولید میکنند که در هر پلتفرم زمانبندی که برند استفاده میکند، وارد میشوند.
مزیت عوامل مستقل، تخصصی بودن است. تیمی که بیش از همه برای کیفیت کپشن ارزش قائل است، میتواند ابزاری را انتخاب کند که تنها وظیفهاش تولید کپشنهای با کیفیت بالا باشد. تیمی که به شدت در حال ساخت ویدیوهای کوتاه است، میتواند عاملی را انتخاب کند که به طور خاص برای ساختارهای اسکریپت تیکتاک و ریلز آموزش دیده است. رویکرد مستقل به برندها اجازه میدهد تا پشتههای عامل را مطابق با اولویتهای محتوایی خود، سفارشی سازند.
عیب آن، پراکندگی گردش کار است. هر عامل مستقل، یک ابزار دیگر، یک ورود دیگر، یک نقطه یکپارچهسازی دیگر و یک پروفایل صوتی دیگر برای نگهداری است. برندهایی که چهار یا پنج عامل مستقل را جمع کردهاند، اغلب بیش از آنچه برای یک پلتفرم یکپارچه هزینه میکنند، برای اشتراک ابزار هزینه میکنند، در حالی که مزایای ارکستراسیون را که از به اشتراک گذاشتن زمینه توسط عوامل حاصل میشود، از دست میدهند.
عوامل مستقل همچنین در دستکاری پایداری صدای برند به طور گستردهای متفاوت هستند. بهترین آنها اجازه آپلود پروفایلهای صوتی دقیق را میدهند و خروجیهایی را تولید میکنند که به آن پروفایلها احترام میگذارند. ضعیفترین آنها محتوای عمومی تولید میکنند که نیاز به ویرایش گسترده انسانی دارد، که هدف صرفهجویی در زمان استقرار عوامل را از بین میبرد.
برای تیمهای برند که عوامل مستقل را در مقابل پلتفرمهای یکپارچه ارزیابی میکنند، سوال این است که آیا مزیت تخصصگرایی بر هزینه یکپارچهسازی بیشتر است. برندهایی با نظرات قوی درباره انواع محتوای خاص، از تخصصگرایی بهرهمند میشوند. برندهایی که به دنبال ارتقای عملیاتی عمومی هستند، از یکپارچهسازی بهرهمند میشوند.
پشتههای عامل ساخته شده توسط آژانسها برای پورتفولیوهای چند مشتری
آژانسهای رسانههای اجتماعی به آرامی برخی از پیچیدهترین پشتههای عامل را در این بخش ساختهاند، که اغلب به صورت سفارشی از ترکیبی از هوش مصنوعی بومی پلتفرم، ابزارهای مستقل و اسکریپتهای داخلی که همه چیز را به هم متصل میکنند، مونتاژ شدهاند. آژانسهایی که در این زمینه به خوبی عمل میکنند، زیرساخت عامل خود را به عنوان یک مزیت رقابتی و نه یک مرکز هزینه در نظر میگیرند.
پشته معمولی آژانس شامل یک پلتفرم انتشار مانند Hootsuite یا Sprout برای مدیریت حساب مشتری، یک عامل تولید محتوا مانند Jasper برای تولید پیشنویس اولیه، یک سیستم آموزش صدای برند که پروفایلهای صوتی جداگانه برای هر مشتری را حفظ میکند، و یک لایه ارکستراسیون داخلی که محتوا را از طریق مراحل بررسی مناسب قبل از انتشار هدایت میکند. کل پشته ممکن است شامل شش تا ده ابزار باشد.
آنچه قویترین پشتههای آژانس را متمایز میکند، مدیریت آنها از یادگیری بین مشتریان بدون آلودگی بین مشتریان است. آژانس از الگوهای موجود در کل پورتفولیوی مشتری خود یاد میگیرد، اما پروفایل صوتی، سابقه محتوا و دادههای تعامل هر مشتری جداگانه باقی میماند. الگویی که برای یک مشتری زیبایی کار میکند، به طور تصادفی به خروجیهای عامل برای یک مشتری خدمات مالی سرایت نمیکند.
ریسک آژانسها، وابستگی بیش از حد به خروجیهای عامل به قیمت تمایز استراتژیک است. وقتی هر آژانس از پشتههای عامل مشابه استفاده میکند، کار شروع به یکسان شدن میکند و مشتریان شروع به سوال میکنند که برای چه چیزی پرداخت میکنند. آژانسهایی که این مشکل را حل کردهاند، استراتژیستهای ارشد خود را به لایههای استراتژیک و خلاقانه سوق میدهند، در حالی که عوامل را به لایه تولید محدود میکنند.
پشتههای ساخته شده توسط آژانس همچنین هزینههای تعویض ایجاد میکنند که به نفع رابطه آژانس و مشتری است. مشتری که سابقه محتوا، دستورالعملهای برند و گردش کارهای تصویب خود را در زیرساخت عامل آژانس یکپارچه کرده است، به طور تصادفی آژانس را تغییر نمیدهد. عمق یکپارچهسازی به بخشی از استراتژی حفظ مشتری تبدیل میشود.
گروههای هلدینگ چندبرندی در حال هماهنگی عوامل در میان پروفایلهای صوتی
گروههای هلدینگ که چندین برند را اداره میکنند، با چالشی ساختاری روبرو هستند که تیمهای تکبرندی با آن مواجه نیستند. هر برند به صدای خاص خود، نرخ پستگذاری خاص خود، گردش کار تأیید خاص خود و منطق تشدید خاص خود نیاز دارد. اما گروه هلدینگ همچنین گزارشدهی متمرکز، یادگیریهای مشترک و کارایی عملیاتی را از اداره برندها به عنوان یک پورتفولیو میخواهد.
معماری عاملی که برای گروههای هلدینگ کار میکند، پروفایلهای صوتی را به عنوان اشیاء درجه اول در نظر میگیرد. هر برند پروفایل خاص خود را دارد که شامل توصیفگرهای لحن، ترجیحات واژگان، موضوعات ممنوعه، محرکهای تشدید و نمونههای پستهای تاریخی است. عوامل هنگام تولید محتوا به پروفایل مربوطه مراجعه میکنند و هرگز به طور تصادفی پروفایل یک برند را به محتوای برند دیگری اعمال نمیکنند.
نظارت متمرکز بالای عوامل هر برند قرار میگیرد و به رهبری گروه هلدینگ دید کاملی از حجم پستگذاری، روندهای تعامل، حوادث بحران و عملکرد عامل در کل پورتفولیو میدهد. لایه نظارت به طور خودکار منتشر نمیکند. بلکه الگوهایی را برجسته میکند که انسانها از آنها برای اتخاذ تصمیمات در سطح پورتفولیو درباره تخصیص منابع، روابط با آژانسها و سرمایهگذاری پلتفرم استفاده میکنند.
سختترین بخش استقرار گروههای هلدینگ، حاکمیت است. چه کسی بهروزرسانی عامل را که بر چندین برند تأثیر میگذارد، تأیید میکند. چگونه یک برند از یک تغییر در سطح پورتفولیو که با صدای خاص آن در تضاد است، خارج میشود. چه اتفاقی میافتد وقتی بهبودهای عمومی عامل به پسرفتهایی برای برندهای فردی منجر میشود. گروههای هلدینگی که این مشکل را حل کردهاند، کمیتههای حاکمیتی صریح و فرآیندهای مدیریت تغییر مستند را قبل از مقیاسگذاری استفاده از عامل ایجاد کردهاند.
گروههای هلدینگ که کار حاکمیت را نادیده گرفتهاند، به طور مداوم گزارش میدهند که راهاندازی عامل برای برندهای بزرگتر موفقیتآمیز بوده و برای برندهای کوچکتر شکست خورده است. برندهای کوچکتر فاقد حمایت داخلی برای مقابله با تصمیمات در سطح پورتفولیو هستند و پروفایلهای صوتی آنها به مرور زمان تخت میشوند. حاکمیت منظم از این نتیجه جلوگیری میکند.
آنچه در ادامه برای تیمهای برند که مسیر عامل را انتخاب میکنند، میآید
تیمهای برندی که در حال حاضر بهترین تصمیمات را در این دسته میگیرند، آنهایی هستند که استقرار عامل هوش مصنوعی را به عنوان یک تصمیم معماری عملیاتی به جای خرید ابزار در نظر میگیرند. سوال این نیست که کدام پلتفرم بهترین ویژگیهای هوش مصنوعی را دارد. سوال این است که تیم برای چه واقعیت عملیاتی راهحل پیدا میکند، چه محدودیتهای صوتی بیشترین اهمیت را دارند و برند به چه حاکمیتی در مورد خروجیهای خودکار نیاز دارد.
برندهای DTC با تیمهای کوچک از پلتفرمهای یکپارچه با هوش مصنوعی بومی قوی بهره میبرند. برندهای B2B با محتوای هدایت شده توسط مدیران اجرایی از عوامل آموزشدیده صوتی و بررسی منظم انسانی بهره میبرند. گروههای هلدینگ از معماریهایی بهره میبرند که به صدای هر برند احترام میگذارند و در عین حال دید در سطح پورتفولیو را فراهم میکنند. آژانسها از پشتههای سفارشی بهره میبرند که به مزایای رقابتی تبدیل میشوند. هر مسیر دارای معاوضاتی است.
برندهایی که در سه سال آینده مخاطبان اختصاصی خود را تقویت خواهند کرد، آنهایی نیستند که بیشترین عوامل را مستقر میکنند. آنها آنهایی هستند که عوامل مناسب را در لایه عملیاتی مناسب با قضاوت انسانی مناسب مستقر میکنند. نحوه استقرار عوامل هوش مصنوعی برای مدیریت رسانههای اجتماعی اساساً سوالی در مورد حفظ صدای برند و در عین حال حذف مزاحمتهای عملیاتی است و پاسخ برای هر تیم متفاوت است.
چیزی که در هر استقرار موفق ثابت میماند، این اصل است که عوامل کارهای مکانیکی را انجام میدهند، انسانها برند را اداره میکنند و معماری بین آنها قابل حسابرسی، قابل تنظیم و پاسخگو به افرادی است که نامشان در بالای برند قرار دارد.
درباره TFSF Ventures
TFSF Ventures FZ-LLC (RAKEZ License 47013955) یک شرکت معماری سرمایهگذاری است که زیرساخت هوشمند عامل را از طریق سه ستون یکپارچه در کسبوکارها مستقر میکند: زیرساخت عامل، مسیرهای پرداخت غیرسنتی و یک موتور سرمایهگذاری کامل. با ۲۷ سال سابقه در پرداختها و نرمافزار، TFSF در سطح جهانی فعالیت میکند و به ۲۱ صنعت با یک روش استقرار ۳۰ روزه خدمات ارائه میدهد. اطلاعات بیشتر را در https://tfsfventures.com بیابید.
ارزیابی رایگان هوش عملیاتی را انجام دهید
چند سوال سریع درباره کسبوکار خود پاسخ دهید. در عرض ۲۴ تا ۴۸ ساعت یک طرح اولیه استقرار هوش مصنوعی سفارشی شامل توصیههای عامل، معماری و یک نقشه راه خاص برای عملیات خود دریافت کنید. بدون تماس فروش. بدون تعهد. فقط داده. شروع کنید در https://tfsfventures.com/assessment
Originally published at https://tfsfventures.com/blog/ai-agents-for-social-media-management-used-across-dtc-brands-b2b-companies-and-multi
Written by TFSF Ventures Research