بسیاری از کسب و کارها در حال حاضر در حال گسترش روش‌های علم داده برای شامل یادگیری ماشین هستند. تجزیه و تحلیل بازاریابی یکی از آنهاست. هر چیزی را می توان به اعداد کاهش داد، از جمله رفتار مشتری و درک رنگ، بنابراین هر چیزی را می توان تجزیه و تحلیل، مدل سازی و پیش بینی کرد.
تجزیه و تحلیل بازاریابی در حال حاضر شامل طیف گسترده ای از تکنیک های جمع آوری و تبدیل داده است. رسانه های اجتماعی و بازاریابی مبتنی بر وب، فشار زیادی در دیجیتالی شدن فضا ایجاد کرده است. شمارش تعداد بازدید، تعداد لایک، دقیقه بازدید، تعداد مشتریان بازگشته و غیره یک روش معمول است. با این حال، ما می‌توانیم یک سطح بالاتر برویم و الگوریتم‌های یادگیری ماشین و آمار را روی داده‌های موجود اعمال کنیم تا تصویر بهتری نه تنها از وضعیت فعلی، بلکه از وضعیت آینده نیز به دست آوریم.
بازاریابان می توانند از تکنیک های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل مجموعه داده های بزرگ برای شناسایی الگوها یا انجام تجزیه و تحلیل های پیش بینی کننده استفاده کنند. در این جا، مطالعات موردی را یکی یکی شرح خواهیم داد و ویژگی های هر یک از آنها و بینش هایی را که به ارمغان می آورند را نشان می دهیم.
۱.پیش بینی ریزش مشتری
با استفاده از داده‌های مشتری موجود (مثلاً مبادله‌ای، روان‌شناختی، نگرشی)، مدل‌های ریزش پیش‌بینی‌کننده با هدف طبقه‌بندی مشتریانی که سرگردان شده‌اند یا باقی مانده‌اند، و همچنین تخمین احتمال ریزش مشتریان جدید، همه در یک فرآیند خودکار است. اگر احتمال ریزش بسیار زیاد باشد و مشتری ارزشمند باشد، شرکت ممکن است بخواهد اقداماتی را برای جلوگیری از این ریزش انجام دهد.
۲. تحلیل احساسات
احساسات یکی دیگر از معیارهای محبوبی است که در بازاریابی برای ارزیابی واکنش کاربران و مشتریان به یک ابتکار، محصول، رویداد و غیره مورد استفاده قرار می گیرد. به دنبال محبوبیت این موضوع، ما چند راه حل را به پیاده سازی یک ارزیاب احساسات برای اسناد متنی اختصاص داده ایم. . چنین راه حل هایی در پوشه “تحلیل احساسات” موجود است. همه راه‌حل‌ها بر سه طبقه احساسات متمرکز هستند: مثبت، منفی و خنثی.
دو رویکرد اصلی برای مشکل احساسات وجود دارد:
- مبتنی بر فرهنگ لغت. در اینجا، فهرستی از واژه‌های مثبت و فهرستی از واژه‌های منفی، مرتبط با موضوعات مجموعه، گردآوری می‌شود و قواعد دستور زبان برای تخمین قطبیت یک متن خاص اعمال می‌شود. بیاموزید که چگونه با استفاده از تجزیه و تحلیل احساسات مبتنی بر واژگان، یک پیش بینی کننده احساسات بسازید .
- مبتنی بر یادگیری ماشینی راه‌حل‌ها در اینجا به هیچ قاعده‌ای متکی نیستند، بلکه به مدل‌های یادگیری ماشینی متکی هستند. مدل‌های نظارت شده برای تمایز بین متون منفی، مثبت و خنثی آموزش داده می‌شوند و سپس بر روی متون جدید برای تخمین قطبیت آنها اعمال می‌شوند.
رویکردهای مبتنی بر یادگیری ماشینی بیشتر و بیشتر محبوب شده اند، عمدتاً به دلیل توانایی آنها در دور زدن همه قوانین دستور زبان که نیاز به کدنویسی سخت دارند. در میان راه حل های مبتنی بر یادگیری ماشین، چند گزینه ممکن است:
- الگوریتم های یادگیری ماشین سنتی در این حالت، متون به بردارهای عددی تبدیل می‌شوند، جایی که هر واحد نشان‌دهنده حضور و غیاب یا فراوانی یک کلمه معین از فرهنگ لغت بدنه است. پس از آن، الگوریتم‌های یادگیری ماشین سنتی، می‌توانند برای طبقه‌بندی قطبیت متن اعمال شوند. توجه داشته باشید که در فرآیند برداری، ترتیب کلمه در متن حفظ نمی شود.
- مبتنی بر یادگیری عمیق راه حل های مبتنی بر یادگیری عمیق روز به روز برای تجزیه و تحلیل احساسات محبوب تر می شوند، زیرا برخی از معماری های یادگیری عمیق می توانند از متن کلمه برای تخمین بهتر احساسات سوء استفاده کنند. در این مورد، متون به صورت یک داغ در بردارها کدگذاری می شوند، دنباله این بردارها به شبکه عصبی ارائه می شود و شبکه برای تشخیص قطبیت متن آموزش داده می شود. اغلب، معماری شبکه عصبی شامل یک لایه از واحدهای حافظه بلند مدت (LSTM) است، زیرا LSTM این کار را با در نظر گرفتن ترتیب ظاهر بردارهای ورودی (کلمات) انجام می دهد، یعنی با در نظر گرفتن بافت کلمه برای ایجاد یک رویکرد یادگیری عمیق برای تجزیه و تحلیل احساسات، یک آموزش کاوش کنید .
- مدل های زبان همچنین به آنها به عنوان مدل‌های زبانی عمیق بافتی اشاره می‌شود، زیرا معنای وابسته به بافت کلمات را منعکس می‌کنند. استدلال شده است که این روش‌ها نسبت به شبکه‌های عصبی مکرر کارآمدتر هستند، زیرا امکان رمزگذاری موازی نشانه‌های کلمه و زیرکلمه مشروط به زمینه آنها را می‌دهند.
۳. تشخیص موضوع و تجربه مشتری
مدیریت تجربه مشتری و سفر مشتری یکی از محبوب ترین موضوعات بازاریابی در صنعت بازاریابی است. بسیاری از اطلاعات در مورد تجربه مشتری از بررسی ها و بازخوردها و یا از سیستم های رتبه بندی ستاره در وب سایت ها و رسانه های اجتماعی می آید.
۴. بازاریابی محتوا و تصویر کاوی
ده سال گذشته رشد تصاعدی داده های بصری از جمله تصاویر و فیلم ها را نشان داده است. این رشد منجر به توسعه روزافزون فناوری‌ها برای طبقه‌بندی و استخراج بینش مرتبط از تصاویر شده است. این پدیده بر بازاریابی نیز تأثیر داشته است. از آنجایی که هم مصرف‌کنندگان و هم شرکت‌ها بیشتر به تصاویر و ویدئوها برای برقراری ارتباط متکی هستند، محققان به فرآیندها و روش‌های جدیدی برای تجزیه و تحلیل این نوع داده‌ها نیاز دارند.
۵. تحقیق کلمات کلیدی برای سئو
مشخص است که موتورهای جستجو صفحات وب را بر اساس وجود کلمات کلیدی خاص یا گروهی از کلمات کلیدی از نظر مفهومی و یا مرتبط با معنایی رتبه بندی می کنند. علاوه بر این، کلمات کلیدی باید از زبان تخصصی توسط متخصصان و همچنین از زبان مکالمه توسط افراد تازه کار گرفته شود. منابع محبوب برای چنین کلمات کلیدی SERP (صفحات نتایج موتور جستجو) و همچنین رسانه های اجتماعی هستند.
انتهای مطلب/ منبع