Unternehmen sind immer auf der Suche nach Möglichkeiten, ihre Aufgaben zu automatisieren und reibungsloser ablaufen zu lassen. Damit Marketingstrategien funktionieren, sind Fähigkeiten zur Datenerfassung, -analyse und -nutzung erforderlich. Das Sammeln von Daten kann viel Zeit in Anspruch nehmen und zu Fehlern führen. Die optische Zeichenerkennung (OCR) ist eine leistungsstarke Technologie, die die Automatisierung des digitalen Marketings verbessert.

Mit OCR können Unternehmen problemlos Text aus Bildern, beispielsweise gescannten Dokumenten oder Fotos, extrahieren und so die Analyse und Verwendung dieser Daten in Marketingkampagnen vereinfachen. Unternehmen, die die Textextraktion automatisieren, können Zeit und Ressourcen sparen und sich auf die Entwicklung gezielterer und personalisierterer Marketingstrategien konzentrieren.

OCR trägt dazu bei, digitale Marketing-Automatisierungsprozesse zu rationalisieren und die Effizienz bei der Kundenansprache und -interaktion zu steigern. Lassen Sie uns sehen, wie es den digitalen Marketing-Workflow und die Produktivität verbessern kann.

Was ist OCR-Technologie?

OCR ist eine fortschrittliche Technologie zum Identifizieren und Extrahieren von Text aus verschiedenen Quellen, einschließlich Live-Aufnahmen, gescannten Dokumenten, Bildern und anderen Medien. Es hilft auch beim Extrahieren und Ändern von handgeschriebenem Text. Die OCR-Technologie ist im Marketing sehr wichtig, da sie es Unternehmen erleichtert, auf viele Daten aus verschiedenen Quellen zuzugreifen und diese einzusehen. Durch den Einsatz der OCR-Technologie in Marketingkampagnen können Unternehmen Kunden viel schneller und effektiver erreichen und mit ihnen interagieren.

Wie funktioniert OCR?

Ein OCR-System besteht aus zwei Teilen: Hardware und Software. Ziel des Dienstes ist es, den Inhalt eines physischen Dokuments zu untersuchen und seine Teile in ein Skript umzuwandeln, das zur Datenverarbeitung verwendet werden kann. Betrachten Sie als Beispiel Post- und Postsortierdienste. Für sie ist OCR sehr wichtig, um Absender- und Absenderadressen schnell zu verarbeiten und so die Post schneller sortieren zu können. Hier sind die Haupttechniken, die den Kern des Programms bilden:

Bildzugriff: Der Prozess beginnt mit der Erfassung oder dem Erhalt eines Bildes des Dokuments mithilfe eines Scanners, einer Kamera oder anderer bildgebender Geräte.

Vorverarbeitung: Das erhaltene Foto durchläuft möglicherweise Vorverarbeitungsprozesse, um seine Qualität zu verbessern und es für OCR akzeptabel zu machen.Dazu können Rauschunterdrückung, Löschen des Bildes (Umwandlung in Schwarzweiß), Schräglagenkorrektur (Korrektur etwaiger Neigungen im Bild) und andere Verbesserungen zur Verbesserung der OCR-Genauigkeit gehören.

Segmentierung: Hierbei wird das Dokumentbild analysiert, um einzelne Zeichen, Phrasen und andere Merkmale zu identifizieren.Diese Segmentierungsstufe trennt Text von Fotos, Grafiken und anderen Nicht-Text-Elementen.

Merkmalsextraktion: OCR-Software extrahiert verschiedene Eigenschaften aus jedem segmentierten Zeichen oder Wort, um die Unterscheidung voneinander zu erleichtern.Zu diesen Merkmalen können Form, Größe, Ausrichtung und räumliche Verknüpfungen mit Zeichen in der Nähe gehören.

Erkennung: OCR-Software vergleicht die Eigenschaften jedes extrahierten Zeichens oder Wortes mit einer Reihe bekannter Muster oder Vorlagen mithilfe von Algorithmen für maschinelles Lernen, Mustererkennungstechniken oder neuronalen Netzen.Dieser Vergleich hilft herauszufinden, welche Zeichen aus dem Bild am besten zum Satz von Alphabeten passen.

Nachbearbeitung: Nach der Erkennung können Techniken zur Nachbearbeitung eingesetzt werden, um die OCR-Ergebnisse zu verbessern.Dies kann bedeuten, dass Fehler behoben werden, z. B. falsch identifizierte Zeichen oder Wörter, und dass die erhaltenen Daten insgesamt korrekter werden.

Ausgabe: Der identifizierte Text wird in einem veränderbaren, durchsuchbaren oder digital speicherbaren Format versendet.Dies kann je nach Bedarf des Benutzers in Form von bearbeitbaren Textdokumenten (z. B. DOCX- oder TXT-Dateien), durchsuchbaren PDFs oder anderen Formaten erfolgen.

Vorteile von OCR in der Marketingautomatisierung:

Hier sind einige Vorteile von OCR in der Marketingautomatisierung:

Erweiterte Datenextraktion:

OCR-Tools extrahieren Informationen aus physischen Dokumenten und wandeln sie in ein digitales Format um. OCR kann Rechnungen, Feedbackformulare und andere Dokumente genau lesen und auswerten. Das Risiko menschlicher Fehler ist geringer, da keine manuelle Dateneingabe mehr erfolgt.

Kosten- und Zeitersparnis:

Die automatische Zeichenerkennung (OCR) macht die manuelle Dateneingabe deutlich schneller und einfacher. Vermarkter können sich auf wichtigere Aufgaben konzentrieren, die menschliche Fähigkeiten erfordern. Unternehmen senken die Kosten für die Eingabe menschlicher Daten.

Verbesserte Genauigkeit und Qualität:

Präzise Daten sind entscheidend für fundierte Entscheidungen und die Bereitstellung personalisierter Kundenerlebnisse. OCR gewährleistet eine höhere Genauigkeit und Qualität bei der Datenextraktion. Die Zahl der Tippfehler und Missverständnisse nimmt ab.

Anwendungen von OCR in der digitalen Marketingautomatisierung:

Social-Media-Engagement:

OCR ist eine Technologie, die Text aus benutzergenerierten Inhalten (UGC) wie Videos und Fotos extrahiert und ihn vom JPG- in das Word- Format konvertiert. Dies macht es einfach, nutzergenerierte Inhalte (UGC) in Kampagnen zu verwenden, was Vertrauen schafft und Menschen einbezieht . Stellen Sie sich vor, ein Kunde postet auf Instagram ein Bild von sich selbst, wie er Ihr Produkt verwendet, und spricht in der Bildunterschrift darüber, wie großartig es ist. Mit OCR können Sie diese positive Stimmung automatisch erfassen und in einer Social-Media-Werbekampagne verwenden, um zu zeigen, wie sich Ihre Kunden wirklich fühlen.

Inhaltsvermarktung:

Es ist einfach, Texte aus Broschüren, Flyern oder Marktforschungsberichten in digitale Dateien umzuwandeln, die wiederverwendet oder analysiert werden können. Das spart Zeit und stellt sicher, dass die Informationen korrekt sind. Nehmen wir an, Sie verfügen über eine Sammlung alter Marketingbroschüren, die Ihnen viel darüber verraten, was Kunden aus vergangenen Kampagnen mögen. OCR kann diese Broschüren in bearbeitbare digitale Dateien umwandeln, die Sie zusammen mit Ihren aktuellen Marketingdaten betrachten können, um ein umfassenderes Bild der Personen zu erhalten, die Sie erreichen möchten.

Datenerfassung und -verwaltung:

OCR automatisiert die Lead-Erfassung und verringert die Anzahl der Fehler, die bei der Eingabe passieren, indem Visitenkarten oder Website-Formulare mit handgeschriebenen Informationen gescannt und in digitale Daten umgewandelt werden. Bei der Marktforschung können Sie die Informationen, die Sie aus Offline-Umfragen oder Fragebögen erhalten, schnell analysieren, indem Sie sie direkt in digitale Marketingplattformen importieren.

Verbesserung der Zugänglichkeit von Inhalten:

Durch optische Zeichenerkennung (OCR) können bildbasierte Texte in ein Format umgewandelt werden, das von Bildschirmlesegeräten gelesen werden kann, wodurch Ihre Inhalte auch für sehbehinderte Benutzer zugänglich gemacht werden.

Abschluss

Die optische Zeichenerkennungstechnologie bietet eine leistungsstarke Antwort auf das Problem der Automatisierung des digitalen Marketings. Dank der optischen Zeichenerkennung (OCR), die den Prozess der Datenextraktion aus einer Vielzahl von Quellen automatisiert, können Unternehmen Zeit und Ressourcen sparen, die Datengenauigkeit verbessern und wertvolle Erkenntnisse aus einer größeren Vielfalt von Materialien gewinnen. Digitale Vermarkter können sich dann darauf konzentrieren, Kampagnen gezielter und personalisierter zu gestalten, was es einfacher macht, Kunden zu erreichen und mit ihnen zu interagieren. Die OCR-Technologie wird immer besser, was bedeutet, dass ihr Einsatz im digitalen Marketing immer weiter zunehmen und an Bedeutung gewinnen wird.