Marketing and artificial intelligence
માર્કેટિંગ અને આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સના ક્ષેત્રો એવી પ્રણાલીઓમાં ભેગા થાય છે જે બજારની આગાહી, અને પ્રક્રિયાઓ અને નિર્ણય લેવાની સ્વચાલિતતા જેવા ક્ષેત્રોમાં મદદ કરે છે, સાથે સાથે કાર્યોની કાર્યક્ષમતામાં વધારો કરે છે જે સામાન્ય રીતે મનુષ્યો દ્વારા કરવામાં આવે છે. આ સિસ્ટમો પાછળના વિજ્ઞાનને ન્યુરલ નેટવર્ક્સ અને નિષ્ણાત સિસ્ટમો, કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ્સ દ્વારા સમજાવી શકાય છે જે ઇનપુટ પર પ્રક્રિયા કરે છે અને માર્કેટર્સ માટે મૂલ્યવાન આઉટપુટ પ્રદાન કરે છે. સોશિયલ કમ્પ્યુટિંગ ટેકનોલોજીમાંથી ઉદભવેલી આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ સિસ્ટમ્સ વેબ પર સોશિયલ નેટવર્ક્સને સમજવા માટે લાગુ કરી શકાય છે. ડેટા માઇનિંગ તકનીકોનો ઉપયોગ વિવિધ પ્રકારના સામાજિક નેટવર્ક્સનું વિશ્લેષણ કરવા માટે થઈ શકે છે. આ વિશ્લેષણ માર્કેટરને નેટવર્કમાં પ્રભાવશાળી અભિનેતાઓ અથવા નોડ્સને ઓળખવામાં મદદ કરે છે, જે માહિતી પછી સામાજિક માર્કેટિંગ અભિગમ અપનાવવા માટે લાગુ કરી શકાય છે. આર્ટિફિશિયલ ન્યુરલ નેટવર્ક એ કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામનું એક સ્વરૂપ છે જે મનુષ્યના મગજ અને ચેતાતંત્ર પર આધારિત છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ એકબીજા સાથે જોડાયેલા પ્રક્રિયા ચેતાકોષોની શ્રેણીથી બનેલા છે જે ચોક્કસ પરિણામો પ્રાપ્ત કરવા માટે એકતામાં કાર્ય કરે છે. "માનવ જેવી અજમાયશ અને ભૂલ શીખવાની પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરીને ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ડેટા સેટમાં અસ્તિત્વમાં રહેલી પેટર્નને શોધી કાઢે છે જે ડેટાને અવગણે છે જે નોંધપાત્ર નથી જ્યારે ડેટા પર ભાર મૂકે છે જે સૌથી પ્રભાવશાળી છે". માર્કેટિંગના દ્રષ્ટિકોણથી, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ એ સોફ્ટવેર સાધનનું એક સ્વરૂપ છે જેનો ઉપયોગ નિર્ણય લેવામાં મદદ કરવા માટે થાય છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ મોટા ડેટા સ્રોતોમાંથી માહિતી એકત્રિત કરવા અને બહાર કાઢવામાં અસરકારક છે અને ડેટામાં કારણ અને અસરને ઓળખવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. શીખવાની પ્રક્રિયા દ્વારા આ ચેતા જાળ, ડેટાબેઝ વચ્ચેના સંબંધો અને જોડાણોને ઓળખે છે. એકવાર જ્ઞાન એકત્રિત થઈ જાય પછી, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ પર સામાન્યીકરણ પ્રદાન કરવા માટે આધાર રાખી શકાય છે અને ભૂતકાળના જ્ઞાન અને શિક્ષણને વિવિધ પરિસ્થિતિઓમાં લાગુ કરી શકાય છે. ન્યુરલ નેટવર્ક બજારના વિભાજન અને કામગીરીના માપનમાં અસરકારક રીતે મદદ કરીને માર્કેટિંગ કંપનીઓની ભૂમિકાને પૂર્ણ કરવામાં મદદ કરે છે, જ્યારે ખર્ચ ઘટાડે છે અને ચોકસાઈમાં સુધારો કરે છે. તેમની શીખવાની ક્ષમતા, લવચીકતા, અનુકૂલન અને જ્ઞાનની શોધને કારણે, ન્યુરલ નેટવર્ક પરંપરાગત મોડેલો કરતાં ઘણા ફાયદા પ્રદાન કરે છે. ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ પેટર્ન વર્ગીકરણ, આગાહી અને માર્કેટિંગ વિશ્લેષણમાં મદદ કરવા માટે થઈ શકે છે. પેટર્ન વર્ગીકરણ ગ્રાહકોના વર્ગીકરણને ન્યુરલ નેટવર્ક અભિગમ દ્વારા સરળ બનાવી શકાય છે જે કંપનીઓને જાણકાર માર્કેટિંગ નિર્ણયો લેવાની મંજૂરી આપે છે. આનું એક ઉદાહરણ સ્પિજેલ ઇન્ક દ્વારા કાર્યરત કરવામાં આવ્યું હતું, જે ડાયરેક્ટ-મેઇલ કામગીરીમાં કામ કરતી પેઢી છે જેણે કાર્યક્ષમતા સુધારવા માટે ન્યુરલ નેટવર્કનો ઉપયોગ કર્યો હતો. ન્યુરલવેર ઇન્ક દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલા સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરીને, સ્પીગલે એવા ગ્રાહકોની વસ્તી વિષયક માહિતીને ઓળખી હતી જેમણે એક જ ખરીદી કરી હતી અને તે ગ્રાહકો કે જેમણે પુનરાવર્તિત ખરીદી કરી હતી. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ જ્યાં પછી મુખ્ય પેટર્નને ઓળખવામાં સક્ષમ હોય છે અને પરિણામે એવા ગ્રાહકોને ઓળખી શકે છે કે જેઓ ખરીદીનું પુનરાવર્તન કરે તેવી સૌથી વધુ સંભાવના હતી. આ માહિતીને સમજવાથી સ્પીગલને માર્કેટિંગના પ્રયાસોને સુવ્યવસ્થિત કરવાની અને ખર્ચમાં ઘટાડો કરવાની મંજૂરી મળી. વેચાણની આગાહી એ "વાસ્તવિક કામગીરી પર દેખરેખ રાખવા અને અનિશ્ચિતતા ઘટાડવા માટે બેન્ચમાર્ક પ્રદાન કરવાના ધ્યેય સાથે ભવિષ્યની ઘટનાઓનો અંદાજ કાઢવાની પ્રક્રિયા છે". ઉત્પાદનોની માંગ, વિતરણ, કર્મચારી ટર્નઓવર, પ્રદર્શન માપન અને ઇન્વેન્ટરી નિયંત્રણના ક્ષેત્રોમાં ચોકસાઈ વધારીને આગાહીની પ્રક્રિયાને સરળ બનાવવા માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિ તકનીકો ઉભરી આવી છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સનો ઉપયોગ કરીને આગાહીનું ઉદાહરણ એરલાઇન માર્કેટિંગ આસિસ્ટન્ટ/ટેક્ટીશિયન છે; જે બેહબ હ્યુરિસ્ટિક્સ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલી એપ્લિકેશન છે જે ન્યુરલ નેટવર્ક્સ દ્વારા મુસાફરોની માંગ અને પરિણામે સીટની ફાળવણીની આગાહી કરવાની મંજૂરી આપે છે. આ પ્રણાલીનો ઉપયોગ નેશનલ એર કેનેડા અને યુએસએઆઇઆર દ્વારા કરવામાં આવ્યો છે. ન્યુરલ નેટવર્ક્સ તેમની વિશ્વસનીયતા, સમય બચાવવાની લાક્ષણિકતાઓ અને અપૂર્ણ અથવા ઘોંઘાટીયા ડેટામાંથી પેટર્નને ઓળખવાની ક્ષમતાને કારણે પરંપરાગત આંકડાકીય મોડેલો માટે ઉપયોગી વિકલ્પ પ્રદાન કરે છે. માર્કેટિંગ વિશ્લેષણ પ્રણાલીઓના ઉદાહરણોમાં વેરોટેક્સ કોર્પોરેશન માટે ચર્ચલ સિસ્ટમ્સ દ્વારા વિકસાવવામાં આવેલી લક્ષ્ય માર્કેટિંગ પ્રણાલીનો સમાવેશ થાય છે. આ સપોર્ટ સિસ્ટમ નિષ્ક્રિય ગ્રાહકોને ઓળખવા માટે બજાર ડેટાબેઝને સ્કેન કરે છે, જે વ્યવસ્થાપનને કયા મુખ્ય ગ્રાહકોને લક્ષ્ય બનાવવું તે અંગેના નિર્ણયો લેવાની મંજૂરી આપે છે. માર્કેટિંગ વિશ્લેષણ કરતી વખતે, ન્યુરલ નેટવર્ક્સ ગ્રાહક વસ્તી વિષયક અને ધિરાણ ઇતિહાસથી લઈને ગ્રાહકોની ખરીદીની રીત સુધીની માહિતી એકત્રિત કરવામાં અને તેની પ્રક્રિયામાં મદદ કરી શકે છે. AI સંસ્થાઓને "દરેક વપરાશકર્તા માટે વધુ વ્યક્તિગત હોય તેવો જાહેરાત અનુભવ પ્રદાન કરવાની, ગ્રાહકની યાત્રાને આકાર આપવાની, ખરીદીના નિર્ણયોને પ્રભાવિત કરવાની અને બ્રાન્ડની વફાદારી બનાવવાની" ("કેવી રીતે") મંજૂરી આપે છે. AI ટેકનોલોજી માર્કેટર્સને તેમના ગ્રાહકોને અલગ વ્યક્તિઓમાં અલગ કરવાની અને તેમના ગ્રાહકોને શું પ્રેરિત કરે છે તે સમજવાની મંજૂરી આપે છે. અહીં તેઓ પછી તેમના પ્રેક્ષકોની ચોક્કસ જરૂરિયાતો પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરી શકે છે અને બ્રાન્ડ (કુશમારો) સાથે લાંબા ગાળાના સંબંધો બનાવી શકે છે. આખરે બ્રાન્ડ્સ ગ્રાહક સાથે તે વફાદારી બનાવવા માંગે છે, અને AI તેમને આ વધુ સારી રીતે હાંસલ કરવાની મંજૂરી આપશે. "પિની યાકુએલ, ઓપ્ટિમોવના સ્થાપક અને સીઇઓ. "સમય જતાં સેગમેન્ટ્સ વચ્ચેની તેમની હિલચાલના આધારે ગ્રાહકોનું વિશ્લેષણ કરીને, અમે ગતિશીલ માઇક્રો-સેગમેન્ટેશન પ્રાપ્ત કરી શકીએ છીએ અને ખૂબ જ સચોટ રીતે ભવિષ્યની વર્તણૂકની આગાહી કરી શકીએ છીએ" (કુશમારો). ગ્રાહકોના ભાવિ વર્તણૂકોની આગાહી કરવામાં સક્ષમ બનવું ખૂબ જ મહત્વપૂર્ણ છે. આ રીતે માર્કેટર્સ ખાસ કરીને ગ્રાહકોને તેમના વર્તમાન વર્તણૂકો અને તેમના ભાવિ વર્તણૂકોની આગાહીઓના આધારે માર્કેટિંગ કરી શકે છે. આ ગ્રાહક અને બ્રાન્ડ વચ્ચે વફાદાર સંબંધ માટે પરવાનગી આપશે અને આખરે વ્યવસાયોને મદદ કરશે. માર્કેટિંગના નિર્ણય લેવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ એ નિર્ણય લેવાનું એક જટિલ ક્ષેત્ર છે જેમાં માર્કેટિંગ કરનાર વતી મોટા પ્રમાણમાં નિર્ણય અને અંતર્જ્ઞાન બંનેનો સમાવેશ થાય છે. વ્યક્તિગત નિર્ણય લેનાર જે જટિલતાનો સામનો કરે છે તેમાં પ્રચંડ વધારો નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયાને લગભગ અશક્ય કાર્ય બનાવે છે. માર્કેટિંગ નિર્ણય એન્જિન અવાજને દૂર કરવામાં મદદ કરી શકે છે. વધુ કાર્યક્ષમ વ્યવસ્થાપન પ્રક્રિયાઓની પેઢીને જરૂરિયાત તરીકે ઓળખવામાં આવી છે. નિર્ણય સપોર્ટ સિસ્ટમ દ્વારા નિર્ણય લેવા માટે આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સનો ઉપયોગ નિર્ણયની સમસ્યાઓમાં અનિશ્ચિતતાનો સામનો કરવામાં નિર્ણય લેનારને મદદ કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ તકનીકો વલણોના વિશ્લેષણ દ્વારા નિર્ણયને વધુને વધુ ટેકો આપી રહી છે; આગાહીઓ પૂરી પાડવી; માહિતીનો વધુ પડતો ભાર ઘટાડવો; સહયોગી નિર્ણયો માટે જરૂરી સંદેશાવ્યવહારને સક્ષમ બનાવવો, અને અદ્યતન માહિતી માટે પરવાનગી આપવી. માર્કેટિંગ નિર્ણયોની રચના સંસ્થાઓ ગ્રાહકોની જરૂરિયાતોને સંતોષવા માટે પ્રયત્ન કરે છે, તેમની ઇચ્છાઓ પર ચોક્કસ ધ્યાન આપે છે. ગ્રાહક-લક્ષી અભિગમ માટે આ જરૂરિયાતો સાથે સુસંગત હોય તેવી વસ્તુઓ અને સેવાઓનું ઉત્પાદન જરૂરી છે. ગ્રાહકના વર્તનને સમજવાથી બજારને યોગ્ય નિર્ણયો લેવામાં મદદ મળે છે. આમ, નિર્ણય લેવો એ માર્કેટિંગની સમસ્યા, નિર્ણય લેનાર અને નિર્ણયના વાતાવરણ પર આધારિત છે. નિષ્ણાત પ્રણાલી એ એક સોફ્ટવેર પ્રોગ્રામ છે જે નિષ્ણાતોના જ્ઞાન અને તર્ક પ્રક્રિયાઓનું અનુકરણ કરીને સમસ્યાઓ હલ કરવાના પ્રયાસમાં નિષ્ણાતોના જ્ઞાનને જોડે છે. દરેક નિષ્ણાત પ્રણાલી માહિતી પર પ્રક્રિયા કરવાની ક્ષમતા ધરાવે છે, અને પછી તર્ક દ્વારા, તેને મૂલ્યાંકન, ચુકાદાઓ અને મંતવ્યોમાં રૂપાંતરિત કરે છે, આમ વિશિષ્ટ સમસ્યાઓને સલાહ પૂરી પાડે છે. માર્કેટિંગના ક્ષેત્રમાં લાગુ પડતી નિષ્ણાત પદ્ધતિનો ઉપયોગ માર્કેક્સ (બજાર નિષ્ણાત) છે. આ ઇન્ટેલિજન્ટ ડિસિઝન સપોર્ટ સિસ્ટમ્સ માર્કેટર્સ માટે સલાહકાર તરીકે કામ કરે છે, જે નિર્ણય લેનારને વિવિધ તબક્કામાં, ખાસ કરીને નવી ઉત્પાદન વિકાસ પ્રક્રિયામાં ટેકો આપે છે. સોફ્ટવેર એક વ્યવસ્થિત વિશ્લેષણ પ્રદાન કરે છે જે સૌથી યોગ્ય પ્રવેશ વ્યૂહરચના પસંદ કરવા માટે આગાહી, ડેટા વિશ્લેષણ અને બહુ-માપદંડ નિર્ણય લેવાની વિવિધ પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે. બ્રાન્ડફ્રેમ એ નિર્ણય લેવાની પ્રક્રિયામાં માર્કેટર્સને મદદ કરવા માટે વિકસાવવામાં આવેલી સિસ્ટમનું બીજું ઉદાહરણ છે. આ સિસ્ટમ બ્રાન્ડના લક્ષણો, છૂટક ચેનલો, સ્પર્ધાત્મક બ્રાન્ડ્સ, લક્ષ્યાંકો અને બજેટને ઓળખવાની દ્રષ્ટિએ બ્રાન્ડ મેનેજરને ટેકો આપે છે. નવા માર્કેટિંગ ઇનપુટ સિસ્ટમમાં આપવામાં આવે છે જ્યાં બ્રાન્ડફ્રેમ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરે છે. કિંમત ઘટાડવા અથવા વેચાણ પ્રચાર અભિયાન શરૂ કરવા જેવા માર્કેટિંગ મિશ્ર સાધનોના સંદર્ભમાં સિસ્ટમ દ્વારા ભલામણો કરવામાં આવે છે. આર્ટિફિશિયલ ઇન્ટેલિજન્સ અને ઓટોમેશન કાર્યક્ષમતા માર્કેટિંગ ઓટોમેશન માટે એપ્લિકેશન માર્કેટિંગની દ્રષ્ટિએ, ઓટોમેશન માર્કેટિંગ પ્રક્રિયાઓને કોમ્પ્યુટરાઈઝ કરવા માટે સોફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરે છે જે અન્યથા જાતે જ કરવામાં આવી હોત. તે ગ્રાહક વિભાજન, ઝુંબેશ વ્યવસ્થાપન અને ઉત્પાદન પ્રોત્સાહન જેવી પ્રક્રિયાઓને વધુ કાર્યક્ષમ દરે હાથ ધરવા માટે અસરકારક રીતે મંજૂરી આપવામાં મદદ કરે છે. માર્કેટિંગ ઓટોમેશન એ ગ્રાહક સંબંધ વ્યવસ્થાપન (સી. આર. એમ.) નો મુખ્ય ઘટક છે. કંપનીઓ એવી પ્રણાલીઓનો ઉપયોગ કરી રહી છે જે ડેટા-માઇનિંગ અલ્ગોરિધમ્સનો ઉપયોગ કરે છે જે ગ્રાહક ડેટાબેઝનું વિશ્લેષણ કરે છે, જે ગ્રાહકને વધુ સમજ આપે છે. આ માહિતી સામાજિક-આર્થિક લાક્ષણિકતાઓ, ગ્રાહક સાથેની અગાઉની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને ગ્રાહકના ખરીદી ઇતિહાસ વિશેની માહિતીનો સંદર્ભ આપી શકે છે. સંસ્થાઓને તેમના ડેટા પર નિયંત્રણ આપવા માટે વિવિધ પ્રણાલીઓની રચના કરવામાં આવી છે. ઓટોમેશન ટૂલ્સ સિસ્ટમને ઝુંબેશના પ્રદર્શનનું નિરીક્ષણ કરવાની, પ્રતિસાદ દરમાં સુધારો કરવા માટે ઝુંબેશમાં નિયમિત ગોઠવણો કરવાની અને ઝુંબેશના પ્રદર્શનનું ટ્રેકિંગ પ્રદાન કરવાની મંજૂરી આપે છે. ઉત્પાદનોના વિતરણનું સ્વચાલિત વિતરણ માટે કંપનીઓએ સચોટ માહિતી મેળવવી જરૂરી છે જેથી તેઓ ઉત્પાદનની માંગમાં વધઘટ થતા પ્રવાહોને પ્રતિસાદ આપી શકે. ઓટોમેશન પ્રક્રિયાઓ એક વ્યાપક પ્રણાલી પ્રદાન કરવામાં સક્ષમ છે જે વાસ્તવિક સમયની દેખરેખ અને બુદ્ધિશાળી નિયંત્રણમાં સુધારો કરે છે. એમેઝોને 2012માં વેરહાઉસ રોબોટના ઉત્પાદકો કિવા સિસ્ટમ્સને 77.5 કરોડ ડોલરમાં હસ્તગત કરી હતી. સ્વચાલિત પ્રણાલીની ખરીદી પહેલાં, માનવ કર્મચારીઓએ વિશાળ વેરહાઉસમાં ચાલવું પડશે, પુસ્તકોનું ટ્રેકિંગ અને પુનઃપ્રાપ્ત કરવું પડશે. કિવા રોબોટ્સ ઓર્ડર પરિપૂર્ણતા, ઉત્પાદન પુનઃપ્રાપ્તિ તેમજ ભારે ઉઠાંતરી હાથ ધરવા માટે સક્ષમ છે, આમ કંપની માટે કાર્યક્ષમતામાં વધારો થાય છે. વેબ પર સામાજિક નેટવર્ક્સનું વિશ્લેષણ કરવા માટે કૃત્રિમ બુદ્ધિનો ઉપયોગ એક સામાજિક નેટવર્ક એ અભિનેતાઓની સામાજિક વ્યવસ્થા છે જે નેટવર્કની અંદર જૂથ બનાવે છે; ત્યાં સંબંધો અને ગાંઠોની એક શ્રેણી હોઈ શકે છે જે નેટવર્ક અને સામાન્ય સંબંધોમાં સામાન્ય ઘટનાઓનું ઉદાહરણ આપે છે. લુઇ (2011), સામાજિક નેટવર્કને "સામાજિક સંસ્થાઓ (સંસ્થામાં લોકો, જેને અભિનેતાઓ કહેવાય છે), અને તેમની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને સંબંધોનો અભ્યાસ" તરીકે વર્ણવે છે. ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓ અને સંબંધોને નેટવર્ક અથવા આલેખ સાથે રજૂ કરી શકાય છે, જ્યાં દરેક શિરોબિંદુ (અથવા નોડ) એક અભિનેતાનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે અને દરેક કડી સંબંધનું પ્રતિનિધિત્વ કરે છે. "હાલમાં સામાજિક નેટવર્ક્સના સામાન્ય ઉદભવ સાથે વર્ચ્યુઅલ સોશિયલ નેટવર્કિંગમાં વૃદ્ધિ થઈ રહી છે, ઉદાહરણ તરીકે, ટ્વિટર, ફેસબુક અને લિંક્ડઇન જેવી સામાજિક નેટવર્કિંગ સાઇટ્સ. માર્કેટિંગના દ્રષ્ટિકોણથી, આ નેટવર્કનું વિશ્લેષણ અને અનુકરણ ગ્રાહકના વર્તન અને અભિપ્રાયને સમજવામાં મદદ કરી શકે છે. નેટવર્કનું સામાજિક જ્ઞાન એકત્રિત કરવા માટે એજન્ટ-આધારિત સામાજિક સિમ્યુલેશન તકનીકો અને ડેટા/ઓપિનિયન માઇનિંગનો ઉપયોગ માર્કેટિંગકારને તેમના બજાર અને તેની અંદરના વિભાગોને સમજવામાં મદદ કરી શકે છે. સોશિયલ કમ્પ્યુટિંગ એ ટેકનોલોજીની શાખા છે જેનો ઉપયોગ માર્કેટર્સ દ્વારા નેટવર્કમાં સામાજિક વર્તણૂકોનું વિશ્લેષણ કરવા માટે કરી શકાય છે અને કૃત્રિમ સામાજિક એજન્ટોના નિર્માણ માટે પણ પરવાનગી આપે છે. સોશિયલ કમ્પ્યુટિંગ સામાજિક-આધારિત સોફ્ટવેર બનાવવા માટે મંચ પ્રદાન કરે છે; સોશિયલ કમ્પ્યુટિંગના કેટલાક અગાઉના ઉદાહરણો એવી સિસ્ટમો છે જે વપરાશકર્તાને ઇમેઇલ એકાઉન્ટ્સમાંથી સંપર્ક માહિતી જેવી સામાજિક માહિતી કાઢવાની મંજૂરી આપે છે. શરતી રેન્ડમ ફિલ્ડ (સી. આર. એફ.) તકનીકનો ઉપયોગ કરીને વ્યક્તિના ઇમેઇલમાંથી સરનામાંઓ અને કંપનીઓના શીર્ષકો. ડેટા માઇનિંગ ડેટા માઇનિંગમાં હાલની માહિતી માટે વેબ શોધવાનો સમાવેશ થાય છે, એટલે કે અભિપ્રાયો અને લાગણીઓ કે જે સામાજિક નેટવર્ક્સ વચ્ચે ઑનલાઇન પોસ્ટ કરવામાં આવે છે. "અભ્યાસના આ ક્ષેત્રને અભિપ્રાય ખનન અથવા લાગણી વિશ્લેષણ કહેવામાં આવે છે. તે લોકોના મંતવ્યો, મૂલ્યાંકન, વલણ અને સંસ્થાઓ, વ્યક્તિઓ, મુદ્દાઓ, ઘટનાઓ, વિષયો અને તેમના લક્ષણો પ્રત્યેની લાગણીઓનું વિશ્લેષણ કરે છે. જો કે આ માહિતીની શોધ કરવી અને તેનું વિશ્લેષણ કરવું એક મોટું કાર્ય હોઈ શકે છે, આ માહિતીનું જાતે વિશ્લેષણ કરવું પણ સંશોધક પૂર્વગ્રહની સંભાવના રજૂ કરે છે. તેથી, ઓટોમેટેડ ઓપિનિયન માઇનિંગ અને સારાંશ પ્રણાલીઓના રૂપમાં આના ઉકેલ તરીકે ઉદ્દેશ્ય અભિપ્રાય વિશ્લેષણ પ્રણાલીઓ સૂચવવામાં આવે છે. ગ્રાહકના અભિપ્રાય વિશે અનુમાન લગાવવા માટે આ પ્રકારની બુદ્ધિનો ઉપયોગ કરતા માર્કેટર્સે ઓપિનિયન સ્પામથી સાવચેત રહેવું જોઈએ, જ્યાં ઉત્પાદન અથવા સેવાની તરફેણમાં અથવા વિરુદ્ધ સંભવિત ગ્રાહકોને પ્રભાવિત કરવા માટે નકલી મંતવ્યો અથવા સમીક્ષાઓ વેબ પર પોસ્ટ કરવામાં આવે છે. સર્ચ એન્જિન એ એક સામાન્ય પ્રકારની બુદ્ધિ છે જે યોગ્ય માહિતી પ્રસ્તુત કરવા માટે વપરાશકર્તાને શું રસ છે તે જાણવા માંગે છે. પેજરેંક અને HITS એ એલ્ગોરિધમ્સના ઉદાહરણો છે જે હાયપરલિંક્સ દ્વારા માહિતી શોધે છે; ગૂગલ તેના સર્ચ એન્જિનને નિયંત્રિત કરવા માટે પેજરેંકનો ઉપયોગ કરે છે. હાયપરલિંક આધારિત બુદ્ધિનો ઉપયોગ વેબ સમુદાયોને શોધવા માટે થઈ શકે છે, જેને 'સમાન રસ ધરાવતા લોકોના જૂથનું પ્રતિનિધિત્વ કરતા ગાઢ રીતે જોડાયેલા પૃષ્ઠોના સમૂહ' તરીકે વર્ણવવામાં આવે છે. કેન્દ્રીયતા અને પ્રતિષ્ઠા એ માપના શબ્દોના પ્રકારો છે જેનો ઉપયોગ અભિનેતાઓના જૂથમાં સામાન્ય ઘટનાઓના સ્તરનું વર્ણન કરવા માટે થાય છે; આ શબ્દો સામાજિક નેટવર્કમાં પ્રભાવ અને અભિનેતાના સ્તરનું વર્ણન કરવામાં મદદ કરે છે. નેટવર્કમાં ઘણા સંબંધો ધરાવતી વ્યક્તિને 'કેન્દ્રીય' અથવા 'પ્રતિષ્ઠા' અભિનેતા તરીકે વર્ણવવામાં આવશે. સોશિયલ નેટવર્કમાં આ નોડ્સને ઓળખવા એ માર્કેટર્સ માટે સોશિયલ નેટવર્કમાં ટ્રેન્ડસેટર કોણ છે તે શોધવામાં મદદરૂપ થાય છે. સોશિયલ મીડિયા AI-આધારિત ટૂલ્સ એલોટ (2017) એ AI-આધારિત ટૂલ્સ પર ધ્યાન આપ્યું જે સોશિયલ મીડિયા બજારોમાં પરિવર્તન લાવી રહ્યા છે. સોશિયલ મીડિયા માર્કેટિંગના છ ક્ષેત્રો છે જે AI દ્વારા પ્રભાવિત થઈ રહ્યા છેઃ સામગ્રી નિર્માણ, ગ્રાહક બુદ્ધિ, ગ્રાહક સેવા, પ્રભાવક માર્કેટિંગ, સામગ્રી ઓપ્ટિમાઇઝેશન અને સ્પર્ધાત્મક બુદ્ધિ. એક સાધન, ટ્વિઝૂ, વપરાશકર્તાઓને ખાવા માટે જગ્યા શોધવામાં મદદ કરવા માટે રેસ્ટોરન્ટ્સ વિશે સોશિયલ નેટવર્કિંગ સાઇટ્સમાંથી સમીક્ષાઓ એકત્રિત કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે. ટ્વિઝૂને તેના વપરાશકર્તાઓના પ્રતિસાદથી ઘણી સફળતા મળી હતી અને "એક વિજેટ જ્યાં મુસાફરી અને આતિથ્ય વેબસાઇટ્સ તરત જ તે સોશિયલ મીડિયા સમીક્ષાઓને તેમના પોતાના પ્રેક્ષકો સુધી લાવી શકે છે" (ટ્વિઝો, 2017) શરૂ કરીને વિસ્તરણ કર્યું હતું. સોશિયલ મીડિયા પર પ્રભાવક માર્કેટિંગ વિશાળ છે. ઘણી બ્રાન્ડ લોકપ્રિય સોશિયલ મીડિયા વપરાશકર્તાઓને સહયોગ અને પ્રાયોજિત કરે છે અને તેમના ઉત્પાદનોને તે સોશિયલ મીડિયા વપરાશકર્તાના અનુયાયીઓ સુધી પહોંચાડવાનો પ્રયાસ કરે છે. સુગર બેર હેર અને સબ્સ્ક્રિપ્શન બોક્સ કંપની ફેબફિટફુન માટે આ એક સફળ યુક્તિ રહી છે. એક કંપની, ઇનસાઇટપૂલ, બ્રાન્ડના વ્યક્તિત્વ અને લક્ષિત પ્રેક્ષકોને બંધબેસતા પ્રભાવકોને શોધવા માટે સોશિયલ મીડિયા પર 600 મિલિયનથી વધુ પ્રભાવકો દ્વારા શોધ કરવા માટે AI નો ઉપયોગ કરે છે (એલોટ, 2017). નવા પ્રભાવકો અથવા ચોક્કસ પ્રેક્ષકોની શોધ કરતી વખતે આ એક અસરકારક સાધન બની શકે છે. કોઈ એવી વ્યક્તિને શોધવી પણ ખર્ચ-અસરકારક હોઈ શકે છે જે પ્રખ્યાત નથી (જેમ કે કરદાશિયનો/બેચલરટે કાસ્ટ) પણ મોટા પ્રેક્ષકોને પ્રભાવિત કરી શકે છે અને વેચાણમાં લાવી શકે છે માર્કેટિંગ ઇન્ટેલિજન્સ મીડિયા ઇન્ટેલિજન્સ કન્ટેન્ટ ઇન્ટેલિજન્સ ગ્રાહક ડેટા પ્લેટફોર્મ જુઓ કૃત્રિમ બુદ્ધિની માર્કેટિંગ એપ્લિકેશન્સ માસ મીડિયા મોનિટરિંગ