4 ಮಾರ್ಗಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ವರ್ಧಿಸುತ್ತಿದೆ

ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ

ಪ್ರತಿದಿನ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕಿಂಗ್‌ನಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಜನರು ಭಾಗಿಯಾಗುತ್ತಿರುವುದರಿಂದ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವು ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳ ಅನಿವಾರ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ.

4.388 ರಲ್ಲಿ ವಿಶ್ವಾದ್ಯಂತ 2019 ಬಿಲಿಯನ್ ಇಂಟರ್ನೆಟ್ ಬಳಕೆದಾರರು ಇದ್ದರು ಮತ್ತು ಅವರಲ್ಲಿ 79% ಸಕ್ರಿಯ ಸಾಮಾಜಿಕ ಬಳಕೆದಾರರಾಗಿದ್ದರು.

ಗ್ಲೋಬಲ್ ಸ್ಟೇಟ್ ಆಫ್ ಡಿಜಿಟಲ್ ರಿಪೋರ್ಟ್

ಆಯಕಟ್ಟಿನ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿದಾಗ, ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಕಂಪನಿಯ ಆದಾಯ, ನಿಶ್ಚಿತಾರ್ಥ ಮತ್ತು ಜಾಗೃತಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು, ಆದರೆ ಕೇವಲ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿರುವುದು ಎಂದರೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವು ವ್ಯವಹಾರಕ್ಕಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿರುವ ಎಲ್ಲವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಎಂದರ್ಥವಲ್ಲ. ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಮುಖ್ಯವಾದುದು ನೀವು ಸಾಮಾಜಿಕ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನ, ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಮೂಲಕ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.

ನಾವು ಡೇಟಾದ ಸ್ಫೋಟದ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತಿದ್ದೇವೆ, ಆದರೆ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸದ ಹೊರತು ಅದು ನಿಷ್ಪ್ರಯೋಜಕವಾಗಿದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಮಿತಿಯಿಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳ ಹಿಂದೆ ಅಡಗಿರುವ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಹಾಯದಿಂದ ನಿಯೋಜಿಸಲಾಗಿದೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಸಲಹೆಗಾರರು, ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳು ಮತ್ತು ಸತ್ಯ-ಆಧಾರಿತ ನಿರ್ಧಾರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. 

ಇವೆಲ್ಲವೂ ಪ್ರಯೋಜನಗಳಲ್ಲ, ಆದ್ದರಿಂದ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಸುಧಾರಿಸಬಹುದಾದ ಇತರ ವ್ಯವಹಾರ ಅಂಶಗಳನ್ನು ಹತ್ತಿರದಿಂದ ನೋಡೋಣ.

1. ಬ್ರಾಂಡ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ / ಸಾಮಾಜಿಕ ಆಲಿಸುವಿಕೆ

ಇಂದು ವ್ಯವಹಾರದ ಯಶಸ್ಸನ್ನು ಹಲವಾರು ಅಂಶಗಳಿಂದ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಬಹುಶಃ ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಆನ್‌ಲೈನ್ ಖ್ಯಾತಿಯಾಗಿದೆ. ರ ಪ್ರಕಾರ ಸ್ಥಳೀಯ ಗ್ರಾಹಕ ವಿಮರ್ಶೆ ಸಮೀಕ್ಷೆ, 82% ಗ್ರಾಹಕರು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗಾಗಿ ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತಾರೆ, ಪ್ರತಿಯೊಬ್ಬರೂ ವ್ಯವಹಾರವನ್ನು ನಂಬುವ ಮೊದಲು ಸರಾಸರಿ 10 ವಿಮರ್ಶೆಗಳನ್ನು ಓದುತ್ತಾರೆ. ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ಗಳಿಗೆ ಉತ್ತಮ ಪ್ರಚಾರವು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ ಎಂದು ಇದು ಸಾಬೀತುಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಅದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರು ವ್ಯವಹಾರದ ಖ್ಯಾತಿಯನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಒಂದು ಮಾರ್ಗವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು.

ಬ್ರಾಂಡ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಒಂದು ಪರಿಪೂರ್ಣ ಪರಿಹಾರವಾಗಿದೆ, ಇದು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮ, ವೇದಿಕೆಗಳು, ಬ್ಲಾಗ್‌ಗಳು, ಆನ್‌ಲೈನ್ ವಿಮರ್ಶೆಗಳು ಮತ್ತು ಲೇಖನಗಳು ಸೇರಿದಂತೆ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಎಲ್ಲ ಮೂಲಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಯಾವುದೇ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಹುಡುಕಾಟವಾಗಿದೆ. ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಬಿಕ್ಕಟ್ಟುಗಳಾಗಿ ಬೆಳೆಯುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ಸಮಯಕ್ಕೆ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುವ ಮೊದಲು ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಬ್ರಾಂಡ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಾಹಕರಿಗೆ ತಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ತಮ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವಲ್ಲಿ ಸಹಕರಿಸುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಬ್ರಾಂಡ್ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ / ಸಾಮಾಜಿಕ ಆಲಿಸುವಿಕೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಮುನ್ಸೂಚಕ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಅಡಿಪಾಯವಾಗಿ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ನಿರ್ಧಾರ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುವವರು ತಮ್ಮ ಕಂಪನಿಗಳಲ್ಲಿ ನಡೆಯುತ್ತಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಸಂಪೂರ್ಣ ತಿಳುವಳಿಕೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಅವರ ನಿರ್ಧಾರಗಳು ಹೆಚ್ಚು ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕ-ಆಧಾರಿತವಾಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗುತ್ತವೆ.

ಈಗ ಆನ್‌ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದ ಎಲ್ಲಾ ಉಲ್ಲೇಖಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಯೋಚಿಸಿ them ಅವುಗಳಲ್ಲಿ ಎಷ್ಟು ಇರುತ್ತದೆ? ನೂರಾರು? ಸಾವಿರಾರು? ಅವುಗಳನ್ನು ಕೈಯಾರೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುವುದು ಮತ್ತು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವುದು ಅಷ್ಟೇನೂ ನಿರ್ವಹಿಸಲಾಗದ ಸವಾಲು, ಆದರೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ವೇಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಅತ್ಯಂತ ವಿವರವಾದ ವಿಮರ್ಶೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಅತೃಪ್ತ ಗ್ರಾಹಕರು ನಿಮ್ಮನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಫೋನ್ ಅಥವಾ ಇಮೇಲ್ ಮೂಲಕ ಸಂಪರ್ಕಿಸದಿದ್ದರೆ, ಅವರನ್ನು ಹುಡುಕಲು ಮತ್ತು ಸಹಾಯ ಮಾಡಲು ತ್ವರಿತ ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಭಾವನೆ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ your ನಿಮ್ಮ ವ್ಯವಹಾರದ ಬಗ್ಗೆ ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಅಭಿಪ್ರಾಯವನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳ ಸೆಟ್. ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಹೇಳುವುದಾದರೆ, ಬ್ರಾಂಡ್ ಉಲ್ಲೇಖಗಳನ್ನು ನಕಾರಾತ್ಮಕ ಅಥವಾ ಸಕಾರಾತ್ಮಕ ಸಂದರ್ಭದಿಂದ ಫಿಲ್ಟರ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ ಇದರಿಂದ ನಿಮ್ಮ ವ್ಯಾಪಾರವು ನಿಮ್ಮ ಬ್ರ್ಯಾಂಡ್‌ನ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುವಂತಹ ಪ್ರಕರಣಗಳಿಗೆ ತ್ವರಿತವಾಗಿ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯಿಸುತ್ತದೆ. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವುದರಿಂದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಗ್ರಾಹಕರ ಅಭಿಪ್ರಾಯಗಳನ್ನು ಅವರು ಯಾವ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿ ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಲೆಕ್ಕಿಸದೆ ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡಲು ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ, ಇದು ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯ ಪ್ರದೇಶವನ್ನು ವಿಸ್ತರಿಸುತ್ತದೆ.

2. ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಸಂಶೋಧನೆ

ಆನ್‌ಲೈನ್ ಪ್ರೊಫೈಲ್ ಅದರ ಮಾಲೀಕರ ವಯಸ್ಸು, ಲಿಂಗ, ಸ್ಥಳ, ಉದ್ಯೋಗ, ಹವ್ಯಾಸಗಳು, ಆದಾಯ, ಶಾಪಿಂಗ್ ಹವ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚಿನವುಗಳನ್ನು ಹೇಳಬಹುದು, ಇದು ವ್ಯವಹಾರಗಳಿಗೆ ತಮ್ಮ ಪ್ರಸ್ತುತ ಗ್ರಾಹಕರು ಮತ್ತು ಜನರ ಬಗ್ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮವನ್ನು ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದ ಮೂಲವನ್ನಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಯಾರನ್ನು ಅವರು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಬಯಸುತ್ತಾರೆ. ಹೀಗಾಗಿ, ಕಂಪನಿಯ ಉತ್ಪನ್ನ ಅಥವಾ ಸೇವೆಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನ ಸೇರಿದಂತೆ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕರು ತಮ್ಮ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಬಗ್ಗೆ ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಅವಕಾಶವನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ. ಇದು ಉತ್ಪನ್ನದ ದೋಷಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನವು ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುವ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ತಿಳಿಸುತ್ತದೆ.

ಇದನ್ನು ಬಿ 2 ಬಿ ಸಂಬಂಧಗಳಿಗೂ ಅನ್ವಯಿಸಬಹುದು: ಕಂಪನಿಯ ಗಾತ್ರ, ವಾರ್ಷಿಕ ಆದಾಯ ಮತ್ತು ಉದ್ಯೋಗಿಗಳ ಸಂಖ್ಯೆಯಂತಹ ಮಾನದಂಡಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ, ಬಿ 2 ಬಿ ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ಗುಂಪುಗಳಾಗಿ ವಿಂಗಡಿಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಮಾರಾಟಗಾರರಿಗೆ ಒಂದು-ಗಾತ್ರ-ಫಿಟ್ಸ್-ಎಲ್ಲವನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲ ಪರಿಹಾರ ಆದರೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಂಪಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ಸೂಕ್ತವಾದ ವಿಧಾನವನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ವಿಭಿನ್ನ ಭಾಗಗಳನ್ನು ಗುರಿಯಾಗಿಸಿ. 

ಟಾರ್ಗೆಟ್ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ಸಂಶೋಧನೆಗೆ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ತಜ್ಞರು ಹಲವಾರು ಮೂಲಗಳಿಂದ ಸಂಗ್ರಹಿಸಿದ - ವ್ಯವಹರಿಸಲು ಅಪಾರ ಪ್ರಮಾಣದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊಂದಿದ್ದಾರೆ, ಇದು ಗ್ರಾಹಕರ ಪ್ರೊಫೈಲಿಂಗ್ ಮತ್ತು ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಗೆ ಬಂದಾಗ ಅದು ಅಂತ್ಯವಿಲ್ಲದಂತೆ ಕಾಣಿಸಬಹುದು. ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ಕಂಪನಿಗಳು ವಿವಿಧ ಚಾನೆಲ್‌ಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುವ ಮತ್ತು ಅವರಿಂದ ಅಮೂಲ್ಯವಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸರಾಗಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ನಿಮ್ಮ ಉದ್ಯೋಗಿಗಳು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ವಿಭಾಗಿಸುವಾಗ ಅವಲಂಬಿಸಲು ರೆಡಿಮೇಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಅಲ್ಲದೆ, ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ಈ ಅಥವಾ ಆ ಗ್ರಾಹಕರ ಗುಂಪಿನ ವರ್ತನೆಯ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು, ಕಂಪೆನಿಗಳಿಗೆ ಹೆಚ್ಚು ನಿಖರವಾದ ಮುನ್ಸೂಚನೆಗಳನ್ನು ನೀಡಲು ಮತ್ತು ಅವುಗಳನ್ನು ತಮ್ಮ ಕಾರ್ಯತಂತ್ರದ ಅನುಕೂಲಕ್ಕೆ ಬಳಸಲು ಅವಕಾಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. 

3. ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವಿಡಿಯೋ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ 

2020 ರಲ್ಲಿ, ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಸ್ಪರ್ಧಾತ್ಮಕ ಅಂಚನ್ನು ಹೊಂದಲು ಬಯಸುವ ಎಲ್ಲಾ ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಅಗತ್ಯವಾದ ಉದಯೋನ್ಮುಖ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವಾಗಿ ಬರುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮಗಳು ಮತ್ತು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ಮತ್ತು ಇನ್‌ಸ್ಟಾಗ್ರಾಮ್‌ನಂತಹ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ನಿಮ್ಮ ಸಂಭಾವ್ಯ ಗ್ರಾಹಕರು ಪ್ರತಿದಿನ ಪ್ರತಿ ನಿಮಿಷದಲ್ಲಾದರೂ ಅನಿಯಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳನ್ನು ಪೋಸ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತವೆ. 

ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ, ಇಮೇಜ್ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ಬಳಕೆದಾರರ ನೆಚ್ಚಿನ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಗುರುತಿಸಲು ಕಂಪನಿಗಳಿಗೆ ಅನುವು ಮಾಡಿಕೊಡುತ್ತದೆ. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ, ಒಬ್ಬ ವ್ಯಕ್ತಿಯು ನಿಮ್ಮ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಈಗಾಗಲೇ ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ನಿಮ್ಮ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಅಭಿಯಾನಗಳನ್ನು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಗುರಿಯಾಗಿಸಲು ಮತ್ತು ಅಡ್ಡ-ಮಾರಾಟ ಮಾಡಲು ನಿಮಗೆ ಸಾಧ್ಯವಾಗುತ್ತದೆ, ಮತ್ತು ಅವರು ಪ್ರತಿಸ್ಪರ್ಧಿ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತಿದ್ದರೆ ಅದನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಆಕರ್ಷಕ ಬೆಲೆಯಲ್ಲಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಲು ಅವರನ್ನು ಪ್ರೋತ್ಸಾಹಿಸಿ. . ಅಲ್ಲದೆ, ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ನಿಮ್ಮ ಉದ್ದೇಶಿತ ಪ್ರೇಕ್ಷಕರ ತಿಳುವಳಿಕೆಗೆ ಕೊಡುಗೆ ನೀಡುತ್ತದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಚಿತ್ರಗಳು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕಳಪೆಯಾಗಿ ತುಂಬಿದ ಪ್ರೊಫೈಲ್‌ಗಿಂತ ಒಬ್ಬರ ಆದಾಯ, ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಆಸಕ್ತಿಗಳ ಬಗ್ಗೆ ಹೆಚ್ಚಿನದನ್ನು ಹೇಳಬಹುದು. 

ವ್ಯವಹಾರ ಮತ್ತು ಇಮೇಜ್ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯಿಂದ ಲಾಭ ಪಡೆಯುವ ಮತ್ತೊಂದು ಮಾರ್ಗವೆಂದರೆ ಅವರ ಉತ್ಪನ್ನವನ್ನು ಬಳಸಬಹುದಾದ ಹೊಸ ಮಾರ್ಗಗಳನ್ನು ಕಂಡುಹಿಡಿಯುವುದು. ಇಂದು ಹೊಸ ಅಂತರ್ಜಾಲವು ಪ್ರಯೋಗಗಳನ್ನು ನಡೆಸುವ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ರೀತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಅಸಾಮಾನ್ಯ ಕೆಲಸಗಳನ್ನು ಮಾಡುವ ಜನರ ಫೋಟೋಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳಿಂದ ತುಂಬಿದೆ - ಆದ್ದರಿಂದ ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಬಳಸಬಾರದು? 

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗೆ ಹೇಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಚಿತ್ರ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯ ಒಂದು ಅನಿವಾರ್ಯ ಭಾಗವಾಗಿದೆ, ಇದು ನಿರಂತರ ತರಬೇತಿಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದೆ, ಅದು ಸರಿಯಾದ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದರ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯನ್ನು ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನೆನಪಿಡುವಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 

ಇನ್ನೂ, ಉಪಯುಕ್ತವೆಂದು ತೋರುವ ಚಿತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳು ಮೊದಲು ಸಾಮಾಜಿಕ ಮಾಧ್ಯಮದಲ್ಲಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ ಅಗಾಧ ಪ್ರಮಾಣದ ಮಾಹಿತಿಯ ನಡುವೆ ಕಂಡುಹಿಡಿಯಬೇಕು, ಮತ್ತು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕೈಯಾರೆ ಮಾಡಿದರೆ ಅಸಾಧ್ಯವಾದ ಮಿಷನ್‌ಗೆ ಅನುಕೂಲವಾಗುತ್ತದೆ. ಸುಧಾರಿತ ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ವರ್ಧಿಸಲ್ಪಟ್ಟ, ಚಿತ್ರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯು ವ್ಯವಹಾರಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಹೊಸ ಮಟ್ಟದ ಗುರಿಗಳತ್ತ ಬೆಳೆಸಬಹುದು, ಗ್ರಾಹಕರ ಬಗ್ಗೆ ಅನನ್ಯ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಮತ್ತು ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ.

4. ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಗ್ರಾಹಕ ಗುರಿ ಮತ್ತು ಬೆಂಬಲ

ಇಂದು ಹೆಚ್ಚು ಹೆಚ್ಚು ಜನರು ಸಂದೇಶ ಕಳುಹಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಬೆರೆಯಲು ಅತ್ಯಂತ ಅನುಕೂಲಕರ ಮಾರ್ಗವೆಂದು ಗುರುತಿಸುತ್ತಾರೆ, ಇದು ಕಂಪನಿಗಳನ್ನು ಗ್ರಾಹಕರನ್ನು ತೊಡಗಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ಹೊಸ ಅವಕಾಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಾಟ್‌ಗಳ ಏರಿಕೆ ಮತ್ತು ವಾಟ್ಸಾಪ್ ಮತ್ತು ಫೇಸ್‌ಬುಕ್ ಮೆಸೆಂಜರ್‌ನಂತಹ ಚಾಟಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳು, ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಾಧನವಾಗುತ್ತಿವೆ - ಅವು ಎಲ್ಲಾ ರೀತಿಯ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ಸ್ಪಂದಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ: ಪ್ರಮಾಣಿತ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳಿಂದ ಹಲವಾರು ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುವ ಕಾರ್ಯಗಳು.

ಸಾಮಾನ್ಯ ನ್ಯಾವಿಗೇಷನ್ ಲಿಂಕ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೆಬ್ ಪುಟಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಸಾಮಾಜಿಕ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್ ಅಥವಾ ಅವರು ಇಷ್ಟಪಡುವ ಮೆಸೇಜಿಂಗ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಬಳಸಿ ಹುಡುಕುವ ಮತ್ತು ಅನ್ವೇಷಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಡಿಜಿಟಲ್ ಮಾರ್ಕೆಟಿಂಗ್ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಚಿತ್ರಗಳು, ಪಠ್ಯ ಮತ್ತು ವೀಡಿಯೊಗಳ ಮೂಲಕ ತೊಡಗಿಸಿಕೊಂಡರೆ, ಬಾಟ್‌ಗಳು ಪ್ರತಿ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ನೇರವಾಗಿ ಸಂಪರ್ಕ ಸಾಧಿಸಲು ಮತ್ತು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾನವ-ರೀತಿಯ ಸಂವಾದವನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸಲು ಬಾಟ್‌ಗಳು ಸುಲಭವಾಗಿಸುತ್ತದೆ.

ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯೊಂದಿಗೆ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಹೆಚ್ಚಿವೆ

ಹೆಚ್ಚಿನ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ. ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್ ಕಾರ್ಯ-ಆಧಾರಿತವಾಗಿದ್ದರೆ, ಅದರ ಮೂಲಭೂತ ಸಾಮರ್ಥ್ಯಗಳನ್ನು ಬೆಂಬಲಿಸಲು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯ ಅಗತ್ಯವಿಲ್ಲದೇ ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿನಂತಿಗಳಿಗೆ ರಚನಾತ್ಮಕ ಪ್ರತಿಕ್ರಿಯೆಗಳನ್ನು ತಲುಪಿಸಲು ಇದು ನರ-ಭಾಷಾ ಪ್ರೋಗ್ರಾಮಿಂಗ್ ಮತ್ತು ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು. 

ಅದೇ ಸಮಯದಲ್ಲಿ, data ಹಿಸುವ ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳಿವೆ-ಬುದ್ಧಿವಂತ ಸಹಾಯಕರಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಾರೆ, ಅವರು ಸಂಬಂಧಿತ ಉತ್ತರಗಳು ಮತ್ತು ಶಿಫಾರಸುಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸಲು ಪ್ರಯಾಣದಲ್ಲಿ ಕಲಿಯುತ್ತಾರೆ, ಮತ್ತು ಕೆಲವರು ಭಾವನೆಗಳನ್ನು ಅನುಕರಿಸಬಹುದು. ಡೇಟಾ-ಚಾಲಿತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಯಂತ್ರ ಕಲಿಕೆಯಿಂದ ನಡೆಸಲ್ಪಡುತ್ತವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಅವುಗಳು ನಿರಂತರವಾಗಿ ತರಬೇತಿ ಪಡೆಯುತ್ತವೆ, ವಿಕಸನಗೊಳ್ಳುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಬಳಕೆದಾರರ ಆದ್ಯತೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸುತ್ತವೆ. ಒಟ್ಟಾರೆಯಾಗಿ, ಈ ಸಂಗತಿಗಳು ವ್ಯವಹಾರದೊಂದಿಗೆ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂವಹನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ವೈಯಕ್ತೀಕರಿಸುತ್ತವೆ: ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳುವುದು, ಸಂಬಂಧಿತ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು, ಅನುಭೂತಿ ನೀಡುವುದು ಮತ್ತು ತಮಾಷೆ ಮಾಡುವುದು, ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಜಾಹೀರಾತುಗಳಿಗೆ ತಲುಪಲು ಸಾಧ್ಯವಾಗದ ಸಂಗತಿಗಳನ್ನು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಆಕರ್ಷಿಸುತ್ತವೆ. 

ಬುದ್ಧಿವಂತ ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ, ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಅವರು ಎಲ್ಲಿದ್ದರೂ ಮತ್ತು ಯಾವಾಗ ಬೇಕಾದರೂ ಅನಿಯಮಿತ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಗ್ರಾಹಕರಿಗೆ ಸಹಾಯ ಮಾಡಬಹುದು. ಹಣ ಮತ್ತು ಸಮಯವನ್ನು ಉಳಿಸುವುದು ಮತ್ತು ಗ್ರಾಹಕರ ಅನುಭವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸುವುದು, ಮಧ್ಯಮ ಗಾತ್ರದ ವ್ಯವಹಾರಗಳು ಮತ್ತು ಉದ್ಯಮಗಳಿಗೆ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡಲು ಚಾಟ್‌ಬಾಟ್‌ಗಳು ಅತ್ಯಂತ ಪ್ರಯೋಜನಕಾರಿ AI ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗುತ್ತಿವೆ.

ನೀವು ಏನು ಆಲೋಚಿಸುತ್ತೀರಿ ಏನು?

ಸ್ಪ್ಯಾಮ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಈ ಸೈಟ್ ಅಕಿಸ್ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಕಾಮೆಂಟ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯಿರಿ.