Marketing and artificial intelligence
বিপণন এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ক্ষেত্রগুলি এমন ব্যবস্থাগুলিতে একত্রিত হয় যা বাজারের পূর্বাভাস, প্রক্রিয়া এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের স্বয়ংক্রিয়করণের মতো ক্ষেত্রে সহায়তা করে, পাশাপাশি কাজের দক্ষতা বৃদ্ধি করে যা সাধারণত মানুষের দ্বারা সম্পাদিত হয়। এই সিস্টেমগুলির পিছনের বিজ্ঞানকে নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং বিশেষজ্ঞ সিস্টেম, কম্পিউটার প্রোগ্রামগুলির মাধ্যমে ব্যাখ্যা করা যেতে পারে যা ইনপুট প্রক্রিয়া করে এবং বিপণনকারীদের জন্য মূল্যবান আউটপুট সরবরাহ করে। সামাজিক কম্পিউটিং প্রযুক্তি থেকে উদ্ভূত কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা ব্যবস্থা ওয়েবে সামাজিক নেটওয়ার্কগুলি বোঝার জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে। বিভিন্ন ধরনের সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ করতে ডেটা মাইনিং কৌশল ব্যবহার করা যেতে পারে। এই বিশ্লেষণ একজন বিপণনকারীকে নেটওয়ার্কের মধ্যে প্রভাবশালী অভিনেতা বা নোডগুলি সনাক্ত করতে সহায়তা করে, যে তথ্যগুলি তখন একটি সামাজিক বিপণন পদ্ধতি গ্রহণের জন্য প্রয়োগ করা যেতে পারে। কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র একটি কৃত্রিম স্নায়ুতন্ত্র হল মানুষের মস্তিষ্ক এবং স্নায়ুতন্ত্রের উপর ভিত্তি করে তৈরি কম্পিউটার প্রোগ্রামের একটি রূপ। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি আন্তঃসংযুক্ত প্রক্রিয়াকরণ নিউরনগুলির একটি সিরিজ নিয়ে গঠিত যা নির্দিষ্ট ফলাফল অর্জনের জন্য একযোগে কাজ করে। মানুষের মতো ট্রায়াল এবং ত্রুটি শেখার পদ্ধতি ব্যবহার করে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ডেটা সেটের মধ্যে বিদ্যমান নিদর্শনগুলি সনাক্ত করে যা সবচেয়ে প্রভাবশালী ডেটার উপর জোর দেওয়ার সময় উল্লেখযোগ্য নয় এমন ডেটা উপেক্ষা করে। বিপণনের দৃষ্টিকোণ থেকে, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সিদ্ধান্ত গ্রহণে সহায়তা করার জন্য ব্যবহৃত সফ্টওয়্যার সরঞ্জামের একটি রূপ। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বড় তথ্য উৎস থেকে তথ্য সংগ্রহ ও উত্তোলনে কার্যকর এবং তথ্যের মধ্যে কারণ ও প্রভাব সনাক্ত করার ক্ষমতা রাখে। এই নিউরাল নেটগুলি শেখার প্রক্রিয়ার মাধ্যমে, ডেটাবেসের মধ্যে সম্পর্ক এবং সংযোগগুলি চিহ্নিত করে। একবার জ্ঞান সঞ্চিত হয়ে গেলে, স্নায়ুতন্ত্রের উপর নির্ভর করে সাধারণীকরণ প্রদান করা যেতে পারে এবং অতীতের জ্ঞান ও শিক্ষাকে বিভিন্ন পরিস্থিতিতে প্রয়োগ করা যেতে পারে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি বাজার বিভাজন এবং কর্মক্ষমতা পরিমাপে কার্যকরভাবে সহায়তা করার মাধ্যমে বিপণন সংস্থাগুলির ভূমিকা পূরণে সহায়তা করে এবং খরচ হ্রাস করে এবং নির্ভুলতা উন্নত করে। তাদের শেখার ক্ষমতা, নমনীয়তা, অভিযোজন এবং জ্ঞান আবিষ্কারের কারণে, স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলি প্রচলিত মডেলগুলির তুলনায় অনেক সুবিধা প্রদান করে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্যাটার্ন শ্রেণিবিন্যাস, পূর্বাভাস এবং বিপণন বিশ্লেষণে সহায়তা করতে ব্যবহার করা যেতে পারে। প্যাটার্ন শ্রেণিবিন্যাস গ্রাহকদের শ্রেণিবিন্যাসকে নিউরাল নেটওয়ার্ক পদ্ধতির মাধ্যমে সহজতর করা যেতে পারে যা সংস্থাগুলিকে অবহিত বিপণন সিদ্ধান্ত নিতে দেয়। এর একটি উদাহরণ স্পিগেল ইনকর্পোরেটেড দ্বারা নিযুক্ত করা হয়েছিল, একটি সংস্থা যা ডাইরেক্ট-মেইল ক্রিয়াকলাপে কাজ করে যা দক্ষতা উন্নত করতে নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে। নিউরালওয়্যার ইনকর্পোরেটেড দ্বারা তৈরি সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে, স্পিগেল একক ক্রয় করা গ্রাহকদের এবং পুনরাবৃত্ত ক্রয় করা গ্রাহকদের জনসংখ্যা চিহ্নিত করে। নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তখন মূল নিদর্শনগুলি সনাক্ত করতে সক্ষম হয় এবং ফলস্বরূপ সেই গ্রাহকদের সনাক্ত করতে সক্ষম হয় যারা ক্রয়ের পুনরাবৃত্তি করতে পারে। এই তথ্য বোঝা স্পিগেলকে বিপণনের প্রচেষ্টাকে সহজতর করতে এবং খরচ কমাতে সহায়তা করেছিল। বিক্রয় পূর্বাভাস পূর্বাভাস হল "প্রকৃত কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ এবং অনিশ্চয়তা হ্রাস করার জন্য মানদণ্ড প্রদানের লক্ষ্য নিয়ে ভবিষ্যতের ঘটনাগুলি অনুমান করার প্রক্রিয়া"। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কৌশলগুলি পণ্যের চাহিদা, বিতরণ, কর্মচারীর টার্নওভার, কর্মক্ষমতা পরিমাপ এবং ইনভেন্টরি নিয়ন্ত্রণের ক্ষেত্রে ক্রমবর্ধমান নির্ভুলতার মাধ্যমে পূর্বাভাসের প্রক্রিয়াটিকে সহজতর করার জন্য আবির্ভূত হয়েছে। নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে পূর্বাভাস দেওয়ার একটি উদাহরণ হল এয়ারলাইন মার্কেটিং অ্যাসিস্ট্যান্ট/ট্যাক্টিশিয়ান; বেহেব হিউরিস্টিক্স দ্বারা তৈরি একটি অ্যাপ্লিকেশন যা নিউরাল নেটওয়ার্কের মাধ্যমে যাত্রীদের চাহিদা এবং ফলস্বরূপ আসন বরাদ্দের পূর্বাভাসের অনুমতি দেয়। এই ব্যবস্থাটি ন্যাশনাল এয়ার কানাডা এবং ইউএসএয়ার দ্বারা ব্যবহৃত হয়েছে। বিপণন বিশ্লেষণ নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তাদের নির্ভরযোগ্যতা, সময় সাশ্রয়ী বৈশিষ্ট্য এবং অসম্পূর্ণ বা কোলাহলপূর্ণ তথ্য থেকে নিদর্শনগুলি সনাক্ত করার দক্ষতার কারণে ঐতিহ্যবাহী পরিসংখ্যানগত মডেলগুলির একটি দরকারী বিকল্প প্রদান করে। বিপণন বিশ্লেষণ ব্যবস্থার উদাহরণগুলির মধ্যে রয়েছে চার্চুল সিস্টেমস ফর ভেরাটেক্স কর্পোরেশন দ্বারা বিকশিত টার্গেট বিপণন ব্যবস্থা। এই সাপোর্ট সিস্টেমটি একটি বাজার ডাটাবেস স্ক্যান করে সুপ্ত গ্রাহকদের সনাক্ত করার জন্য যা ব্যবস্থাপনাকে কোন মূল গ্রাহকদের লক্ষ্যবস্তু করার বিষয়ে সিদ্ধান্ত নেওয়ার অনুমতি দেয়। বিপণন বিশ্লেষণ করার সময়, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি ভোক্তাদের জনসংখ্যা এবং ক্রেডিট ইতিহাস থেকে শুরু করে ভোক্তাদের ক্রয়ের ধরণ পর্যন্ত তথ্য সংগ্রহ ও প্রক্রিয়াকরণে সহায়তা করতে পারে। এআই সংস্থাগুলিকে "এমন একটি বিজ্ঞাপন অভিজ্ঞতা প্রদান করার অনুমতি দিচ্ছে যা প্রতিটি ব্যবহারকারীর জন্য আরও ব্যক্তিগতকৃত, গ্রাহকের যাত্রাকে আকার দেয়, ক্রয়ের সিদ্ধান্তগুলিকে প্রভাবিত করে এবং ব্র্যান্ডের আনুগত্য তৈরি করে" ("কিভাবে")। এআই প্রযুক্তি বিপণনকারীদের তাদের গ্রাহকদের স্বতন্ত্র ব্যক্তিত্বে পৃথক করতে এবং তাদের গ্রাহকদের কী অনুপ্রাণিত করে তা বোঝার অনুমতি দেয়। এখানে তারা তাদের দর্শকদের নির্দিষ্ট প্রয়োজনের দিকে মনোনিবেশ করতে পারে এবং ব্র্যান্ডের (কুশমারো) সাথে দীর্ঘস্থায়ী সম্পর্ক তৈরি করতে পারে। শেষ পর্যন্ত ব্র্যান্ডগুলি ভোক্তাদের সঙ্গে সেই আনুগত্য তৈরি করতে চায় এবং এআই তাদের আরও ভালভাবে এটি অর্জন করতে সহায়তা করবে। "পিনি ইয়াকুয়েল, অপ্টিমোভের প্রতিষ্ঠাতা ও সিইও। "সময়ের সাথে সাথে বিভাগগুলির মধ্যে চলাফেরার উপর ভিত্তি করে গ্রাহকদের বিশ্লেষণ করে, আমরা গতিশীল মাইক্রো-সেগমেন্টেশন অর্জন করতে পারি এবং খুব সঠিক পদ্ধতিতে ভবিষ্যতের আচরণের পূর্বাভাস দিতে পারি" (কুশমারো)। ভোক্তাদের ভবিষ্যৎ আচরণের পূর্বাভাস দিতে সক্ষম হওয়া অত্যন্ত গুরুত্বপূর্ণ। এইভাবে বিপণনকারীরা তাদের বর্তমান আচরণ এবং তাদের ভবিষ্যতের আচরণের পূর্বাভাসের উপর ভিত্তি করে ভোক্তাদের কাছে বিশেষভাবে বাজারজাত করতে পারে। এটি ভোক্তা এবং ব্র্যান্ডের মধ্যে একটি অনুগত সম্পর্কের অনুমতি দেবে এবং শেষ পর্যন্ত ব্যবসাগুলিকে সহায়তা করবে। বিপণনের সিদ্ধান্ত গ্রহণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ বিপণনের সিদ্ধান্ত গ্রহণের একটি জটিল ক্ষেত্র যা বিপণনকারীর পক্ষে রায় এবং অন্তর্দৃষ্টি উভয়েরই একটি বড় মাত্রা জড়িত। ব্যক্তিগত সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী যে জটিলতার মুখোমুখি হন তা সিদ্ধান্ত গ্রহণের প্রক্রিয়াকে প্রায় অসম্ভব করে তোলে। বিপণন সিদ্ধান্ত ইঞ্জিন গোলমাল দূর করতে সাহায্য করতে পারে। আরও দক্ষ পরিচালন পদ্ধতির উৎপাদনকে একটি প্রয়োজনীয়তা হিসাবে স্বীকৃতি দেওয়া হয়েছে। সিদ্ধান্ত সমর্থন ব্যবস্থার মাধ্যমে সিদ্ধান্ত গ্রহণে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার প্রয়োগ সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীকে সিদ্ধান্তের সমস্যাগুলির অনিশ্চয়তা মোকাবেলায় সহায়তা করার ক্ষমতা রাখে। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার কৌশলগুলি ক্রমবর্ধমানভাবে প্রবণতা বিশ্লেষণের মাধ্যমে সিদ্ধান্ত সমর্থন প্রসারিত করছে; পূর্বাভাস প্রদান; তথ্যের অতিরিক্ত বোঝা হ্রাস; সহযোগিতামূলক সিদ্ধান্তের জন্য প্রয়োজনীয় যোগাযোগ সক্ষম করা এবং আপ-টু-ডেট তথ্যের অনুমতি দেওয়া। বিপণন সিদ্ধান্তের কাঠামো সংস্থাগুলি গ্রাহকদের চাহিদা মেটানোর চেষ্টা করে, তাদের আকাঙ্ক্ষার প্রতি নির্দিষ্ট মনোযোগ দেয়। ভোক্তা-ভিত্তিক পদ্ধতির জন্য পণ্য ও পরিষেবার উৎপাদন প্রয়োজন যা এই চাহিদার সঙ্গে সামঞ্জস্যপূর্ণ। ভোক্তাদের আচরণ বোঝা বিপণনকারীকে যথাযথ সিদ্ধান্ত নিতে সহায়তা করে। সুতরাং, সিদ্ধান্ত গ্রহণ বিপণন সমস্যা, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারী এবং সিদ্ধান্তের পরিবেশের উপর নির্ভরশীল। এক্সপার্ট সিস্টেম একটি সফ্টওয়্যার প্রোগ্রাম যা বিশেষজ্ঞদের জ্ঞান এবং যুক্তি পদ্ধতির অনুকরণের মাধ্যমে সমস্যা সমাধানের প্রয়াসে বিশেষজ্ঞদের জ্ঞানকে একত্রিত করে। প্রতিটি বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থার তথ্য প্রক্রিয়াকরণ করার ক্ষমতা রয়েছে এবং তারপরে যুক্তির মাধ্যমে এটিকে মূল্যায়ন, রায় এবং মতামতগুলিতে রূপান্তরিত করে, এইভাবে বিশেষ সমস্যাগুলির পরামর্শ প্রদান করে। বিপণনের ক্ষেত্রে প্রযোজ্য একটি বিশেষজ্ঞ ব্যবস্থার ব্যবহার হল মার্কেক্স (বাজার বিশেষজ্ঞ)। এই বুদ্ধিমান সিদ্ধান্ত সমর্থন ব্যবস্থা বিপণনকারীদের জন্য পরামর্শদাতা হিসাবে কাজ করে, সিদ্ধান্ত গ্রহণকারীকে বিভিন্ন পর্যায়ে, বিশেষ করে নতুন পণ্য উন্নয়ন প্রক্রিয়ায় সহায়তা করে। সফ্টওয়্যারটি একটি পদ্ধতিগত বিশ্লেষণ প্রদান করে যা সবচেয়ে উপযুক্ত অনুপ্রবেশ কৌশল নির্বাচন করতে পূর্বাভাস, তথ্য বিশ্লেষণ এবং বহু-মানদণ্ডের সিদ্ধান্ত গ্রহণের বিভিন্ন পদ্ধতি ব্যবহার করে। ব্র্যান্ডফ্রেম হল সিদ্ধান্ত গ্রহণ প্রক্রিয়ায় বিপণনকারীদের সহায়তা করার জন্য তৈরি একটি ব্যবস্থার আরেকটি উদাহরণ। ব্র্যান্ডের বৈশিষ্ট্য, খুচরো চ্যানেল, প্রতিযোগিতামূলক ব্র্যান্ড, লক্ষ্য এবং বাজেট চিহ্নিত করার ক্ষেত্রে সিস্টেমটি একজন ব্র্যান্ড ম্যানেজারকে সমর্থন করে। নতুন বিপণন ইনপুট সিস্টেমে দেওয়া হয় যেখানে ব্র্যান্ডফ্রেম তথ্য বিশ্লেষণ করে। বিপণন মিশ্র যন্ত্রের ক্ষেত্রে সিস্টেম দ্বারা সুপারিশ করা হয়, যেমন দাম কমানো বা বিক্রয় প্রচারমূলক প্রচার শুরু করা। কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা এবং স্বয়ংক্রিয় দক্ষতা বিপণন অটোমেশনের প্রয়োগ বিপণনের ক্ষেত্রে, অটোমেশন বিপণন প্রক্রিয়াগুলিকে কম্পিউটারাইজ করার জন্য সফ্টওয়্যার ব্যবহার করে যা অন্যথায় ম্যানুয়ালি সঞ্চালিত হত। এটি গ্রাহক বিভাজন, প্রচারাভিযান পরিচালনা এবং পণ্য প্রচারের মতো প্রক্রিয়াগুলিকে আরও দক্ষ হারে কার্যকরভাবে গ্রহণ করতে সহায়তা করে। বিপণন স্বয়ংক্রিয়তা গ্রাহক সম্পর্ক ব্যবস্থাপনার (সি. আর. এম) একটি মূল উপাদান। কোম্পানিগুলি এমন সিস্টেম ব্যবহার করছে যা ডেটা-মাইনিং অ্যালগরিদম নিয়োগ করে যা গ্রাহকের ডাটাবেস বিশ্লেষণ করে, গ্রাহক সম্পর্কে আরও অন্তর্দৃষ্টি দেয়। এই তথ্যটি আর্থ-সামাজিক বৈশিষ্ট্য, গ্রাহকের সাথে পূর্ববর্তী মিথস্ক্রিয়া এবং গ্রাহকের ক্রয়ের ইতিহাস সম্পর্কিত তথ্যকে বোঝাতে পারে। সংস্থাগুলিকে তাদের তথ্যের উপর নিয়ন্ত্রণ দেওয়ার জন্য বিভিন্ন ব্যবস্থা তৈরি করা হয়েছে। স্বয়ংক্রিয় সরঞ্জামগুলি সিস্টেমকে প্রচারাভিযানের কার্যকারিতা পর্যবেক্ষণ করতে, প্রতিক্রিয়া হার উন্নত করতে এবং প্রচারাভিযানের কার্যকারিতা ট্র্যাকিং প্রদানের জন্য প্রচারাভিযানগুলিতে নিয়মিত সমন্বয় করতে দেয়। বিতরণের স্বয়ংক্রিয়করণ পণ্যের বিতরণের জন্য সংস্থাগুলিকে সঠিক তথ্য অ্যাক্সেস করতে হবে যাতে তারা পণ্যের চাহিদার ওঠানামা প্রবণতাগুলিতে সাড়া দিতে সক্ষম হয়। স্বয়ংক্রিয়করণ প্রক্রিয়াগুলি একটি বিস্তৃত ব্যবস্থা প্রদান করতে সক্ষম যা রিয়েল-টাইম পর্যবেক্ষণ এবং বুদ্ধিমান নিয়ন্ত্রণকে উন্নত করে। অ্যামাজন 2012 সালে 775 মিলিয়ন মার্কিন ডলারে গুদাম রোবটের নির্মাতা কিভা সিস্টেমস অধিগ্রহণ করে। স্বয়ংক্রিয় ব্যবস্থা কেনার আগে, মানব কর্মীদের বিশাল গুদামে হাঁটতে হবে, ট্র্যাকিং করতে হবে এবং বই পুনরুদ্ধার করতে হবে। কিভা রোবটগুলি অর্ডার পূরণ, পণ্য পুনরুদ্ধারের পাশাপাশি ভারী উত্তোলন করতে সক্ষম, এইভাবে কোম্পানির দক্ষতা বৃদ্ধি করে। ওয়েবে সামাজিক নেটওয়ার্ক বিশ্লেষণ করতে কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার ব্যবহার একটি সামাজিক নেটওয়ার্ক হল অভিনেতাদের একটি সামাজিক ব্যবস্থা যা একটি নেটওয়ার্কের মধ্যে একটি গোষ্ঠী গঠন করে; এমন অনেকগুলি বন্ধন এবং নোড থাকতে পারে যা একটি নেটওয়ার্ক এবং সাধারণ সম্পর্কের মধ্যে সাধারণ ঘটনাগুলির উদাহরণ দেয়। লুই (2011), একটি সামাজিক নেটওয়ার্ককে বর্ণনা করেছেন, "সামাজিক সত্তা (একটি সংস্থার মানুষ, যাদের অভিনেতা বলা হয়) এবং তাদের মিথস্ক্রিয়া এবং সম্পর্কের অধ্যয়ন। মিথস্ক্রিয়া এবং সম্পর্কগুলি একটি নেটওয়ার্ক বা গ্রাফের মাধ্যমে উপস্থাপন করা যেতে পারে, যেখানে প্রতিটি শীর্ষ (বা নোড) একটি অভিনেতার প্রতিনিধিত্ব করে এবং প্রতিটি লিঙ্ক একটি সম্পর্কের প্রতিনিধিত্ব করে। "বর্তমানে অনলাইনে সামাজিক নেটওয়ার্কগুলির সাধারণ উত্থানের সাথে ভার্চুয়াল সামাজিক নেটওয়ার্কিংয়ের বৃদ্ধি হচ্ছে, উদাহরণস্বরূপ, টুইটার, ফেসবুক এবং লিঙ্কডইনের মতো সামাজিক নেটওয়ার্কিং সাইটগুলি। বিপণনের দৃষ্টিকোণ থেকে, এই নেটওয়ার্কগুলির বিশ্লেষণ এবং অনুকরণ ভোক্তাদের আচরণ এবং মতামত বুঝতে সাহায্য করতে পারে। নেটওয়ার্কগুলির সামাজিক জ্ঞান সংগ্রহের জন্য এজেন্ট-ভিত্তিক সামাজিক সিমুলেশন কৌশল এবং ডেটা/মতামত খনির ব্যবহার একজন বিপণনকারীকে তাদের বাজার এবং এর মধ্যে বিভাগগুলি বুঝতে সাহায্য করতে পারে। সোশ্যাল কম্পিউটিং হ 'ল প্রযুক্তির শাখা যা বিপণনকারীরা নেটওয়ার্কের মধ্যে সামাজিক আচরণ বিশ্লেষণ করতে ব্যবহার করতে পারে এবং কৃত্রিম সামাজিক এজেন্ট তৈরির অনুমতি দেয়। সোশ্যাল কম্পিউটিং সামাজিক-ভিত্তিক সফ্টওয়্যার তৈরি করার জন্য প্ল্যাটফর্ম সরবরাহ করে; সোশ্যাল কম্পিউটিংয়ের কিছু পূর্ববর্তী উদাহরণ হল এমন ব্যবস্থা যা ব্যবহারকারীকে ইমেল অ্যাকাউন্ট থেকে যোগাযোগের তথ্য যেমন সামাজিক তথ্য বের করার অনুমতি দেয়। শর্তসাপেক্ষ র্যান্ডম ফিল্ড (সিআরএফ) প্রযুক্তি ব্যবহার করে একজনের ইমেল থেকে ঠিকানা এবং সংস্থার শিরোনাম। ডেটা মাইনিং-এর সঙ্গে সামাজিক নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে অনলাইনে পোস্ট করা মতামত এবং অনুভূতির মতো বিদ্যমান তথ্যের জন্য ওয়েবে অনুসন্ধান করা জড়িত। "অধ্যয়নের এই ক্ষেত্রটিকে মতামত খনন বা অনুভূতি বিশ্লেষণ বলা হয়। এটি সত্তা, ব্যক্তি, সমস্যা, ঘটনা, বিষয় এবং তাদের বৈশিষ্ট্যগুলির প্রতি মানুষের মতামত, মূল্যায়ন, মনোভাব এবং আবেগ বিশ্লেষণ করে। তবে এই তথ্য অনুসন্ধান এবং এর বিশ্লেষণ একটি বড় কাজ হতে পারে, ম্যানুয়ালি এই তথ্য বিশ্লেষণও গবেষক পক্ষপাতের সম্ভাবনা উপস্থাপন করে। অতএব, স্বয়ংক্রিয় মতামত খনন এবং সংক্ষিপ্তকরণ ব্যবস্থার আকারে এর সমাধান হিসাবে উদ্দেশ্যমূলক মতামত বিশ্লেষণ ব্যবস্থার পরামর্শ দেওয়া হয়। ভোক্তাদের মতামত সম্পর্কে অনুমান করার জন্য এই ধরনের বুদ্ধিমত্তা ব্যবহার করে বিপণনকারীদের সতর্ক হওয়া উচিত যাকে মতামত স্প্যাম বলা হয়, যেখানে কোনও পণ্য বা পরিষেবার পক্ষে বা বিপক্ষে সম্ভাব্য গ্রাহকদের প্রভাবিত করার জন্য জাল মতামত বা পর্যালোচনা ওয়েবে পোস্ট করা হয়। সার্চ ইঞ্জিন হল একটি সাধারণ ধরনের বুদ্ধিমত্তা যা ব্যবহারকারী উপযুক্ত তথ্য উপস্থাপন করতে কী আগ্রহী তা জানতে চায়। পেজর্যাঙ্ক এবং এইচআইটিএস হল অ্যালগরিদমের উদাহরণ যা হাইপারলিঙ্কের মাধ্যমে তথ্য অনুসন্ধান করে; গুগল তার সার্চ ইঞ্জিন নিয়ন্ত্রণ করতে পেজর্যাঙ্ক ব্যবহার করে। হাইপারলিঙ্ক ভিত্তিক বুদ্ধিমত্তা ওয়েব সম্প্রদায়গুলি খুঁজে বের করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে, যা 'একটি সাধারণ আগ্রহের মানুষের একটি গোষ্ঠীর প্রতিনিধিত্বকারী ঘনভাবে সংযুক্ত পৃষ্ঠাগুলির একটি গুচ্ছ' হিসাবে বর্ণনা করা হয়। কেন্দ্রীয়তা এবং প্রতিপত্তি হল পরিমাপের পদগুলির প্রকার যা অভিনেতাদের একটি গোষ্ঠীর মধ্যে সাধারণ ঘটনার স্তর বর্ণনা করতে ব্যবহৃত হয়; শব্দগুলি একটি সামাজিক নেটওয়ার্কের মধ্যে প্রভাব এবং অভিনেতার ধারণের স্তর বর্ণনা করতে সহায়তা করে। একটি নেটওয়ার্কের মধ্যে যার অনেক সম্পর্ক রয়েছে তাকে 'কেন্দ্রীয়' বা 'মর্যাদাপূর্ণ' অভিনেতা হিসাবে বর্ণনা করা হবে। একটি সামাজিক নেটওয়ার্কের মধ্যে এই নোডগুলি সনাক্ত করা বিপণনকারীদের জন্য সামাজিক নেটওয়ার্কগুলির মধ্যে ট্রেন্ডসেটার কে তা খুঁজে বের করতে সহায়ক। সোশ্যাল মিডিয়া এআই-ভিত্তিক সরঞ্জাম এলট (2017) এআই-ভিত্তিক সরঞ্জামগুলির দিকে নজর দিয়েছে যা সোশ্যাল মিডিয়া বাজারগুলিকে রূপান্তরিত করছে। সোশ্যাল মিডিয়া বিপণনের ছয়টি ক্ষেত্র রয়েছে যা এআই দ্বারা প্রভাবিত হচ্ছেঃ বিষয়বস্তু তৈরি, ভোক্তা বুদ্ধিমত্তা, গ্রাহক পরিষেবা, প্রভাবশালী বিপণন, বিষয়বস্তু অপ্টিমাইজেশন এবং প্রতিযোগিতামূলক বুদ্ধিমত্তা। একটি টুল, টুইজু, ব্যবহারকারীদের খাওয়ার জায়গা খুঁজে পেতে সহায়তা করার জন্য রেস্তোরাঁগুলি সম্পর্কে সামাজিক নেটওয়ার্কিং সাইটগুলি থেকে পর্যালোচনা সংগ্রহ করতে এআই ব্যবহার করে। টুইজু তার ব্যবহারকারীদের প্রতিক্রিয়া থেকে অনেক সাফল্য পেয়েছিল এবং "একটি উইজেট চালু করে প্রসারিত হয়েছিল যেখানে ভ্রমণ এবং আতিথেয়তা ওয়েবসাইটগুলি অবিলম্বে সেই সামাজিক মাধ্যমের পর্যালোচনাগুলি তাদের নিজস্ব দর্শকদের কাছে নিয়ে আসতে পারে" (টুইজো, 2017)। সোশ্যাল মিডিয়ায় প্রভাবশালী বিপণন বিশাল। অনেক ব্র্যান্ড জনপ্রিয় সোশ্যাল মিডিয়া ব্যবহারকারীদের সহযোগিতা ও পৃষ্ঠপোষকতা করে এবং তাদের পণ্যগুলি সেই সোশ্যাল মিডিয়া ব্যবহারকারীর অনুগামীদের কাছে প্রচার করার চেষ্টা করে। এটি সুগার বিয়ার হেয়ার এবং সাবস্ক্রিপশন বক্স কোম্পানি ফ্যাবফিটফানের জন্য একটি সফল কৌশল। একটি সংস্থা, ইনসাইটপুল, ব্র্যান্ডের ব্যক্তিত্ব এবং লক্ষ্য দর্শকদের সাথে মানানসই প্রভাবশালীদের খুঁজে পেতে সোশ্যাল মিডিয়ায় 600 মিলিয়নেরও বেশি প্রভাবশালীদের মাধ্যমে অনুসন্ধান করতে এআই ব্যবহার করে (এলট, 2017)। নতুন প্রভাবশালী বা নির্দিষ্ট দর্শকদের অনুসন্ধান করার সময় এটি একটি কার্যকর হাতিয়ার হতে পারে। এমন কাউকে খুঁজে পাওয়াও সাশ্রয়ী হতে পারে যিনি বিখ্যাত নন (যেমন কারদাশিয়ান/ব্যাচেলোরেট কাস্ট) কিন্তু বিশাল দর্শকদের প্রভাবিত করতে পারেন এবং বিক্রয় আনতে পারেন আরও দেখুন বিপণন বুদ্ধিমত্তা মিডিয়া বুদ্ধিমত্তা বিষয়বস্তু বুদ্ধিমত্তা গ্রাহক ডেটা প্ল্যাটফর্ম রেফারেন্স বিপণন কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অ্যাপ্লিকেশন গণ মাধ্যম পর্যবেক্ষণ