100 मिलियन सोशल मीडिया का AI विश्लेषण

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100 मिलियन सोशल मीडिया का AI विश्लेषण

सामाजिक मीडिया

श्रेय: पिक्साबे / CC0 सार्वजनिक डोमेन

हांगकांग में मैरीलैंड विश्वविद्यालय के विज्ञान और प्रौद्योगिकी विश्वविद्यालय और कॉलेज पार्क के शोधकर्ताओं ने एक नया लेख प्रकाशित किया है मार्केटिंग पत्रिका डेटा खरीदने के बजाय ब्रांड के बारे में उपभोक्ता धारणाओं के नजरिए से उत्पाद बाजारों की जांच करता है।


कंपनियां उपभोक्ताओं की विशिष्ट जरूरतों को पूरा करने के लिए प्रतिस्पर्धा करती हैं। बाजार और प्रतिस्पर्धी उत्पादों की “उत्पाद-बाजार” सीमा होती है। उत्पाद-बाजार की सीमा की पहचान करना और उत्पाद-बाजार के भीतर ब्रांडों के बीच प्रतिस्पर्धा की ताकत की जांच करना लंबे समय से प्रबंधकों के लिए महत्वपूर्ण मुद्दे रहे हैं। उत्पाद डिजाइन, उत्पाद स्थिरीकरण, नए ग्राहक अधिग्रहण और मूल्य निर्धारण और प्रचार निर्णयों के लिए इसके निहितार्थ हैं।

हालांकि, प्रतिस्पर्धी माहौल में तेजी से बदलाव के साथ, उत्पाद-बाजार की सीमाओं की पहचान करना तेजी से चुनौतीपूर्ण है। परंपरागत रूप से परिभाषित SIC और NAICS वर्गीकरण कोड पर्याप्त नहीं हो सकते हैं, विशेष रूप से ब्रांड के लिए उपभोक्ता भावना और वरीयताओं को पकड़ने के लिए।

तकनीकी प्रगति उत्पाद बाजार की सीमाओं को बदल रही है। उदाहरण के लिए, फिल्म कैमरों ने डिजिटल कैमरों का नेतृत्व किया, और फिर स्मार्टफोन में तकनीकी प्रगति से डिजिटल कैमरा उत्पाद बाजार को बढ़ावा मिला। इसी तरह फोर्ड ने हाल ही में अपना F-150 लाइटनिंग इलेक्ट्रिक पिक-अप ट्रक 40,000 डॉलर की कम कीमत में पेश किया था। बड़े पैमाने पर बाजार कार खरीदारों के लिए।

दोनों कदमों ने इन कम लागत वाले ऑटोमोटिव बाजारों में प्रतिस्पर्धा को स्थानांतरित कर दिया। कंपनियां तेजी से ऐसे उत्पाद बाजारों में प्रवेश कर रही हैं जो पहले प्रतिस्पर्धी नहीं थे। उदाहरण के लिए, अमेज़ॅन अब तक एक ऑनलाइन प्लेटफ़ॉर्म रहा है जो संपूर्ण खाद्य उत्पादों को खरीदते समय उत्पाद-बाजार की सीमाओं को पार कर जाता है, नए और नवीन प्रतिस्पर्धियों के साथ पारंपरिक किराना ब्रांड पेश करता है। इसी तरह, दुनिया के सबसे बड़े घरेलू उपकरण निर्माता, व्हर्लपूल कॉर्पोरेशन ने यमली का अधिग्रहण किया, जो 20 मिलियन उपयोगकर्ताओं के साथ एक रेसिपी सर्च इंजन है, जो इसके संभावित उपभोक्ताओं के खाना पकाने के करीब है।

सच तो यह है कि विनिर्माण बाजार पहले से कहीं अधिक तरल हैं। ब्रांडों के बीच नए और अप्रत्याशित संबंधों की संभावना को ध्यान में रखते हुए, प्रबंधकों को तरल उत्पाद-बाजार की सीमाओं की गहरी समझ की आवश्यकता है। प्रबंधक संभावित खतरों और अवसरों की सही पहचान कैसे कर सकते हैं, विशेष रूप से विभिन्न उत्पाद बाजारों में? आसानी से सुलभ और सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा का उपयोग करके प्रबंधक इस अंतर्दृष्टि को कैसे प्राप्त कर सकते हैं? पर एक नया अध्ययन मार्केटिंग पत्रिका इन सवालों के जवाब देते हैं और बड़े डेटा (सौ मिलियन से अधिक सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं “विकल्प” और “टिप्पणियों” को शामिल करते हुए) का उपयोग करके मार्केटिंग अंतर्दृष्टि प्राप्त करते हैं, विभिन्न उत्पाद / सेवा श्रेणियों में कई हजारों ब्रांड।

यह शोध सोशल मीडिया एंगेजमेंट डेटा के आधार पर उपभोक्ता ब्रांडों की धारणाओं पर केंद्रित है और पहले से उल्लिखित उत्पाद बाजार के भीतर लॉक किए गए खरीद डेटा का उपयोग करने के बजाय, खेल में अधिक गतिशीलता का खुलासा करते हुए उत्पाद बाजारों को एक अलग दृष्टिकोण से देखता है। सीमाएं “दो ब्रांड दिखा सकते हैं कि वे एक-दूसरे के बहुत करीब हैं, भले ही वे पूरी तरह से अलग एसआईसी प्रकार के हों। दूसरे शब्दों में, ब्रांड-उपयोगकर्ता संबंधों की जांच करके, हम ब्रांड की सामग्री और वर्तमान प्रतिनिधित्व और प्रतिस्पर्धा / पूरक बनाते हैं। . उनके बीच संबंध,” यांग कहते हैं।

लाखों सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं से जुड़े ब्रांड जुड़ाव डेटा का उपयोग करते हुए, शोधकर्ता हजारों ब्रांडों और कई क्षेत्रों में छिपे हुए संबंधों की सबसे सटीक बाजार संरचना को उजागर कर रहे हैं। वे ब्रांड-उपयोगकर्ता नेटवर्क बनाने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं, जो तब नेटवर्क को एक बाजार संरचना मानचित्र में संपीड़ित करता है जो ब्रांडों का प्रतिनिधित्व करता है।

“उदाहरण के लिए,” झांग बताते हैं, “अमेज़ॅन को संपूर्ण खाद्य पदार्थ प्राप्त करने पर विचार करें। नीचे दी गई तालिका में, हरे रंग की रेखाएं लक्ष्य और वॉलमार्ट जैसे पूरे भोजन के अन्य खुदरा ब्रांडों की अंतरंगता को बढ़ाती हैं, जबकि लाल रेखाएं सुपरमार्केट के करीब होती हैं, जबकि गोया फूड्स और हेलोफ्रेश जैसे ब्रांड”।

100 मिलियन सोशल मीडिया संपर्कों का एआई विश्लेषण उत्पाद प्रबंधकों को सिखा सकता है

ब्रांड संबंध चार्ट। श्रेय: यी यांग, कुनपेंग झांग, बीके कन्नन

हमारा मार्केट सिस्टम मैप प्रबंधकों को उत्पाद बाजार के बाहर के ब्रांडों की पहचान करने की अनुमति देता है जो किसी विशेष ब्रांड के सबसे करीब हैं। उदाहरण के लिए, डिज़्नी क्रूज़ लाइन और हयात विमानन बाज़ार से बाहर के दो ब्रांड हैं, लेकिन उन्हें दक्षिण-पश्चिम के निकटतम ब्रांड के रूप में पहचाना जाता है, लेकिन यूनाइटेड के लिए नहीं। इस तरह के निष्कर्ष सोशल मीडिया पर डिज़नी क्रूज़ और हयात जैसे उपयोगकर्ताओं को लक्षित करने के लिए दक्षिण-पश्चिम के अवसर प्रदान कर सकते हैं। साउथवेस्ट डिज़्नी क्रूज़ और/या हयात एक-दूसरे की वेबसाइट या अलायंस लॉयल्टी प्रोग्राम लॉन्च कर सकते हैं। हयात के साथ प्रतिस्पर्धा करने वाली अन्य होटल श्रृंखलाओं को ध्यान में रखते हुए, इस तरह की अंतर्दृष्टि को पहले से इकट्ठा करने से वे सक्रिय कार्रवाई करने में सक्षम होंगे। नीचे दी गई छवि इन संबंधों को दर्शाती है।

100 मिलियन सोशल मीडिया संपर्कों का एआई विश्लेषण उत्पाद प्रबंधकों को सिखा सकता है

बाजार प्रणाली का नक्शा। श्रेय: यी यांग, कुनपेंग झांग, बीके कन्नन

इस शोध से पता चलता है कि प्रबंधक सोशल मीडिया साइटों पर उपयोगकर्ता जुड़ाव डेटा से सबसे प्रभावी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। कन्नन के अनुसार, “हमारी प्रणाली में बाजार संरचना में गतिशील परिवर्तनों को पकड़ने की शक्ति है। क्योंकि मानचित्र बड़े डेटा के विश्लेषण पर आधारित होते हैं जिन्हें अपेक्षाकृत कम समय में एकत्र किया जा सकता है, हमारा सिस्टम ब्रांडों में परिवर्तनों को ट्रैक कर सकता है।” कंपनियां विशिष्ट संभावित ग्राहकों को बेहतर ढंग से लक्षित करके अपने सामाजिक नेटवर्क आधारित विपणन प्रयासों को बढ़ाने के लिए हमारे सिस्टम का उपयोग कर सकती हैं।


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और जानकारी:
यी यांग एट अल।, एक्सप्रेस: ​​मार्केट स्ट्रक्चर की पहचान: सामाजिक भागीदारी के डीप नेटवर्क में लर्निंग रिप्रेजेंटेशन, मार्केटिंग पत्रिका (२०२१) डीओआई: 10.1177 / 00222429211033585

बाजार प्रणाली मानचित्र: बाजार- संरचनाएं

अमेरिकन मार्केटिंग एसोसिएशन द्वारा प्रस्तुत

उद्धरण: उत्पाद प्रबंधकों को 100 मिलियन सोशल मीडिया संपर्कों का एआई विश्लेषण सिखाया जा सकता है (2021, 9 सितंबर)

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Source by phys.org

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