中小企業から大企業まで、ほぼすべての企業が顧客の注目を集める機会を求めて競争しています。 20 年前に効果があった従来のマーケティング キャンペーンは、もはや意味を持ちません。時代を先取りして競争に勝つには、情報源に直接マーケティングを行う必要があります。 データの収集は、多くの企業にとって、顧客をターゲットにする手段です。潜在的な購入者に直接マーケティングを行うには、彼らが何に興味を持っているか、何を必要としているか、どこにいるか、そしてどのように広告に反応する可能性が高いかを知る必要があります。 すべての人に過度に詳細なデータの説明を提供することは不可能ですが、いくつかのデータを理解することは確かに良いことです。データを効果的に活用できれば、ターゲット ユーザーを把握するのは難しくありません。これを行う 1 つの方法は、データ マッピングを使用することです。 データマッピングとは何ですか? データ マッピングは、さまざまなデータを管理しやすく理解しやすいシステムに整理する方法です。システムは保存時にデータ フィールドをターゲット フィールドと照合します。 つまり、すべてのデータが同じ組織標準に従うわけではありません。考えられる限りのさまざまな方法で電話番号を引用する可能性があります。データ マッピングにより、電話番号の意味を識別し、他の情報で乱雑にならずに、すべてを同じフィールドに配置できます。 この技術を通じて、取得した組織データをまとめることができます。ターゲット ユーザーの大部分がどこにいるのか、彼らに共通するものは何かを調べ、さらには議論する必要すらない物議を醸す情報を見つけることもできます。 データマッピングと機械学習 電話番号を識別する初期の例は、統合とデータクレンジングに大きく関係していました。これらのプロセスは多くの場合機械学習によって実行されますが、人工知能と混同しないでください。 機械学習は、個々のタスクを実行するのではなく、パターンと推論を使用して予測を提供します。これは、人工知能テクノロジーのサブセットです。前の例では、機械学習を使用して電話番号を識別し、組織が使用できるように適切なカテゴリに割り当てました。 機械学習は電話番号を認識するだけではありません。このテクノロジーは、欠落値やスペルミスなどのエラーを識別し、同じソースからの情報をグループ化することができます。 これが、データ クレンジングと統合の本当の意味です。つまり、人間の入力を必要とせずにすべてのデータをクレンジングし、可能な限り最も正確な形式で情報を提示することです。このプロセスにより時間が節約され、情報の正確さの点でも効率が向上します。 その後、個人または企業が必要とするほぼあらゆる方法でデータを表示できます。たとえば、地理空間データは、機械学習が入力なしで自動的に取得および作成できるパスの 1 つです。地理空間データは基本的に地図に変換されたデータであり、ターゲット ユーザーが毎日利用する物理的な場所とルートをプロットします。このアプローチは、次の広告キャンペーンに独自の支援を提供することができます。 データマッピングにおいて機械学習が重要な理由 機械学習により、データマッピングがより正確になります。このテクノロジーがなければ、データ マッピングは非常に初歩的なものになるか、完全に手動で行う必要があります。 最も基本的なアプローチを採用すると仮定すると、単純なスプレッドシートで情報を取得し、それを正しいカテゴリの推測に入力できるようになります。タイプミスは修正されず、欠損値は欠損したままとなり、一部の情報はランダムな場所に散在することになります。 手作業でデータ マッピングを実行しようとすると、状況はさらに悪くなります。まず、人間が情報の流れに追いつくことは不可能であり、モノのインターネットですでに隠されていて整理する必要がある情報のバックログに追いつくことは不可能です。人間が追いつくことができると仮定しても、データの量が膨大であるため、人間は機械のようにつながりに気づくことができないため、エラーは依然として発生します。 データマッピングが重要な理由 データの使用は現代のマーケティングにおいて極めて重要な部分です。いつ、どこで顧客と関わるべきかを知ることで、より効果的にオーディエンスをターゲットにすることができます。 あらゆるメディア チャネルで自社のブランドを表示する余裕のある大企業でも、コストを節約し、顧客に対する忠誠心を高めるためにデータ マッピングを使用しています。 ビジネスの規模に関係なく、この情報を活用して競合他社より優位に立つことができます。昨今の競争は非常に激しいため、トレンドを先取りすることは誰もが学んでいる技術であり、その中でデータ マッピングは非常に重要な役割を果たします。 |
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