Quelle est ta marque?

Les chercheurs ont créé un algorithme qui a prédit avec succès les achats des consommateurs. L'algorithme a utilisé les données de l'activité quotidienne des consommateurs sur les réseaux sociaux. Les marques pourraient l'utiliser pour analyser les clients potentiels. La méthode des chercheurs combine de puissantes techniques de modélisation statistique avec une reconnaissance d'image basée sur l'apprentissage automatique.

Le professeur agrégé Toshihiko Yamasaki et son équipe de la Graduate School of Information Science and Technology de l'Université de Tokyo explorent de nouvelles et intéressantes façons d'utiliser des données telles que les données des médias sociaux. Certaines applications qu'elles développent sont utiles pour des entités comme les entreprises pour améliorer leur efficacité de différentes manières, mais en particulier dans la façon dont elles atteignent et influencent les clients potentiels.

"J'ai posé deux questions à mon équipe:" Est-il possible de calculer la similitude entre différentes marques en fonction de la manière dont les clients interagissent avec eux sur les réseaux sociaux? " Et, 'Si oui, les marques peuvent-elles utiliser ces informations pour améliorer leur façon de se commercialiser?' », A déclaré Yamasaki. "Et avec un peu de temps, d'efforts et de patience, ils sont revenus avec une réponse simple mais confiante: 'Oui!'"

Mais la façon dont leur équipe en a déduit était tout sauf simple. L'analyse informatique des données des médias sociaux est souvent appelée extraction, car le terme suggère que c'est une tâche monumentale et laborieuse. Pour cette raison, les chercheurs dans ce domaine utilisent divers outils informatiques pour analyser les médias sociaux d'une manière que les êtres humains ne peuvent pas.

"Dans le passé, de nombreuses entreprises ont amélioré leurs stratégies de marketing en utilisant des enquêtes et des projections auprès des clients sur la base de leurs données de vente", a expliqué le chercheur principal Yiwei Zhang. "Cependant, ceux-ci prennent du temps et sont imprécis. Nous avons maintenant accès à et une expertise dans des outils tels que l'apprentissage automatique et l'analyse statistique complexe."

L'équipe a commencé son travail en collectant des données de médias sociaux accessibles au public auprès des abonnés de marques sélectionnées. Ils ont utilisé des méthodes éprouvées de reconnaissance d'image et d'apprentissage automatique pour analyser et classer les photos et les hashtags relatifs aux abonnés des marques. Cela a révélé des modèles de comportement des consommateurs envers différentes marques. Ces modèles ont permis aux chercheurs de calculer la similitude entre des marques différentes ou même sans rapport.

"Nous avons évalué notre algorithme proposé par rapport à l'historique des achats et aux questionnaires, qui sont toujours utiles pour fournir un contexte aux informations d'achat", a poursuivi Zhang. "Les résultats expérimentaux montrent que les sociétés de cartes de crédit ou de cartes de pointage pourraient bien prédire le comportement d'achat passé des clients. Notre algorithme pourrait prédire avec précision la volonté des clients d'essayer de nouvelles marques."

Cette recherche pourrait être extrêmement utile pour de nouvelles promotions de marques qui utilisent les réseaux sociaux. Il pourrait également être utilisé par les centres commerciaux et les centres commerciaux pour planifier les magasins qu'ils incluent ou pour que les magasins choisissent eux-mêmes les marques à stocker. Et la recherche pourrait même aider à faire correspondre les marques avec les influenceurs des médias sociaux appropriés pour aider à mieux faire connaître leurs produits.

"Visualiser ce qui n'était pas visible auparavant est toujours très intéressant", a conclu Yamasaki. "Les gens pourraient dire que les professionnels" voient "déjà ce genre de modèles, mais être en mesure de montrer la similitude entre les marques numériquement et objectivement est une nouvelle innovation. Notre algorithme est manifestement plus efficace que de juger ces choses uniquement sur la base de l'intuition."