AIコピーライターの導入を通じてパーソナライズされたマーケティングを実現します
研究
- 顧客の利益情報を利用することにより、マーケティングの成功率を高めるためのコンテンツ研究
- 生成AIコンテンツプラットフォームを利用するための入力データ浄化方法
研究目的
- トピックモデルと生成AIコンバージェンスを通じてビジネスパフォーマンスの作成
- マーケティングの成功率を改善するためのパーソナライズされたマーケティングメッセージの自動化
詳細
ビジネス分野の制限/問題
- 予備調査の結果、マーケティング担当者がマーケティングメッセージを書くのに平均50分かかります。
- 最も難しい部分：適切なマーケティングターゲット設定
プロジェクトの目標
- 顧客、製品、トピックのカテゴリデータを使用して新しいセグメントを構築する
- 既存のセグメントは年齢と性別のみで利用可能であり、関心と消費パターンを反映していませんでした。
ステップ1：セグメントの定義
- ？方法論：グラフマイニングの「コミュニティ検出」手法を選択します
- ？クラスタリングとは異なり、グラフは顧客、製品、トピックなどのさまざまなノードタイプを反映できます。
- その中で、ルーヴィンメソッドアプリケーション
- 大規模なネットワークに適しています
- 加重グラフに適用できます
- 複数のノードを反映しています
- 実験結果：？モジュラー値が最大である場合、適切なコミュニティが形成されます（8セグメント）
- 30代と40代の男性、既婚、電子製品の関心
- 20代の男性と女性、積極的な消費活動
- 40代と60代の関心、保険、健康食品、不動産年金など。
- 20代と40代の女性、食材、キッチンクリーニング用品などの食品。
- ...
ステップ2：LLMベースのメッセージ作成
- ？知識グラフの構築：上記のコミュニティ（セグメント）に基づく「値1」、「関係」、「値2」の形式での迅速な構成
- けど一段階のステップ：
- セグメント - >マーケティングメッセージ
- トピック +セグメント - >マーケティングメッセージ
- ビジネスの分野で使用されるマーケティングメッセージ戦略>マーケティングメッセージ
- 文ごとに1つの情報を含む
- 文は簡潔で短いです
- 不要な修飾子除去
- ...
ステップ3：実際の顧客向けのA/Bテスト
利用計画
- トピックモデル +生成AIを組み合わせたマーケティングプラットフォームの開発
- 実際のマーケティングに実施されたA/ Bテスト
関連ページ（詳細については詳細をご覧ください？）
https://www.sktuniv.com/9c5b6d48-36ee-48aa-8be9-f7662cb9db4 https://devocean.sk.com/blog/techboarddetail.do？do = 165042
