企業は常にタスクを自動化し、よりスムーズに実行する方法を模索しています。 マーケティング戦略を機能させるには、データの収集、分析、使用のスキルが必要です。 データの収集には時間がかかり、間違いが発生する可能性があります。 光学式文字認識 (OCR) は、デジタル マーケティングの自動化を向上させる強力なテクノロジーです。

OCR を使用すると、企業はスキャンした文書や写真などの画像からテキストを簡単に抽出できるため、このデータを分析してマーケティング キャンペーンに使用することが容易になります。 テキスト抽出を自動化する企業は、時間とリソースを節約し、よりターゲットを絞ったパーソナライズされたマーケティング戦略の開発に集中できるようになります。

OCR は、デジタル マーケティング自動化プロセスを合理化し、顧客へのリーチと顧客対応の効率を向上させるのに役立ちます。 デジタル マーケティングのワークフローと生産性がどのように向上するかを見てみましょう。

OCR技術とは何ですか?

OCR は、ライブ キャプチャ、スキャンされたドキュメント、画像、その他のメディアを含むさまざまなソースからテキストを識別して抽出するように設計された高度なテクノロジーです。 手書きテキストの抽出と修正にも役立ちます。 OCR テクノロジーは、企業がさまざまなソースからの大量のデータに簡単にアクセスして確認できるようにするため、マーケティングにおいて非常に重要です。 マーケティング キャンペーンで OCR テクノロジーを使用することにより、企業はより迅速かつ効果的に顧客にリーチし、顧客と対話できるようになります。

OCRはどのように機能しますか?

OCR システムには、ハードウェアとソフトウェアの 2 つの部分があります。 このサービスの目標は、物理ドキュメントの内容を調べ、その部分をデータ処理に使用できるスクリプトに変換することです。 郵便や郵便物の仕分けサービスを例に考えてみましょう。 OCR は、送信元アドレスと返信先アドレスを迅速に処理して、メールをより迅速に分類できるようにするために非常に重要です。 プログラムの中核を構成する主なテクニックは次のとおりです。

画像アクセス:プロセスは、スキャナー、カメラ、またはその他の画像デバイスを使用して文書の画像をキャプチャまたは取得することから始まります。

前処理:取得した写真は、品質を向上させ、OCR に受け入れられるようにするために前処理プロセスを経る場合があります。これには、ノイズの低減、画像のクリア (白黒にする)、スキュー補正 (画像の傾きの補正)、および OCR 精度を向上させるためのその他の改善が含まれる場合があります。

セグメンテーション:これには、文書画像を分析して個々の文字、語句、その他の特徴を識別することが含まれます。このセグメンテーション段階では、テキストを写真、グラフィック、その他の非テキスト項目から分離します。

特徴抽出: OCR ソフトウェアは、セグメント化された各文字または単語からさまざまなプロパティを抽出して、一方を他方と区別しやすくします。これらの特性には、形状、サイズ、向き、近くのキャラクターとの空間リンクなどが含まれます。

認識: OCR ソフトウェアは、機械学習アルゴリズム、パターン認識技術、またはニューラル ネットワークを使用して、抽出された各文字または単語のプロパティを既知のパターンまたはテンプレートのセットと比較します。この比較は、画像内のどの文字が一連のアルファベットに最もよく一致するかを見つけるのに役立ちます。

後処理:認識後、後処理技術を使用して OCR 結果を改善できます。これは、文字や単語の誤認識などの間違いを修正し、取得されたデータを全体的により正確なものにすることを意味します。

出力:識別されたテキストは、変更、検索、またはデジタル保存できる形式で送信されます。これは、ユーザーのニーズに基づいて、編集可能なテキスト ドキュメント (DOCX または TXT ファイルなど)、検索可能な PDF、またはその他の形式の形式を取ることができます。

マーケティングオートメーションにおける OCR の利点:

マーケティングオートメーションにおける OCR の利点は次のとおりです。

強化されたデータ抽出:

OCR ツールは、物理文書から情報を抽出し、デジタル形式に変換します。 OCR は、請求書、フィードバック フォーム、その他の文書を正確に読み取り、把握できます。 データを手動で入力する必要がなくなるため、人的エラーが発生する可能性が低くなります。

コストと時間の節約:

自動文字認識 (OCR) により、データを手で入力するのがはるかに速く簡単になります。 マーケティング担当者は、人間のスキルが必要なより重要なタスクに集中できます。 企業は人的データ入力にかかるコストを削減します。

精度と品質の向上:

正確なデータは、情報に基づいた意思決定を行い、パーソナライズされた顧客エクスペリエンスを提供するために不可欠です。 OCR により、データ抽出の精度と品質が向上します。 タイプミスや誤解が減ります。

デジタル マーケティング オートメーションにおける OCR の応用:

ソーシャルメディアエンゲージメント:

OCR は、ビデオや写真などのユーザー生成コンテンツ (UGC) からテキストを抽出し、 JPGから Word 形式に変換するテクノロジーです。 これにより、キャンペーンでユーザー生成コンテンツ (UGC) を簡単に使用できるようになり、信頼を築き、人々を巻き込むことができます。 顧客があなたの製品を使用している自分の写真を Instagram に投稿し、そのキャプションで製品の素晴らしさを語っていると想像してください。 OCR を使用してそのポジティブな感情を自動的にキャプチャし、ソーシャル メディア広告キャンペーンで使用して、顧客の本当の気持ちを示すことができます。

コンテンツマーケティング:

パンフレット、チラシ、市場調査レポートのテキストを、再利用したり分析したりできるデジタル ファイルに簡単に変換できます。 これにより時間を節約し、情報が正しいことを確認できます。 過去のキャンペーンで顧客が気に入ったものについて多くのことがわかる、古いマーケティング パンフレットのコレクションがあるとします。 OCR を使用すると、これらのパンフレットを編集可能なデジタル ファイルに変換して、現在のマーケティング データと照らし合わせて、リーチしたい人々の全体像を把握できます。

データのキャプチャと管理:

OCR は、手書き情報が含まれる名刺や Web フォームをスキャンしてデジタル データに変換することで、リードの獲得を自動化し、入力時に発生する間違いの数を減らします。 市場調査を行う場合、オフライン調査やアンケートから得た情報をデジタル マーケティング プラットフォームに直接インポートすることで、迅速に分析できます。

コンテンツのアクセシビリティの向上:

光学式文字認識 (OCR) を通じて、画像ベースのテキストをスクリーン リーダーで読み取れる形式に変換することで、視覚障害のあるユーザーがコンテンツにアクセスできるようになります。

結論

光学式文字認識テクノロジーは、デジタル マーケティングの自動化の問題に対する強力な答えを提供します。 企業は、さまざまなソースからデータを抽出するプロセスを自動化する光学式文字認識 (OCR) により、時間とリソースを節約し、データの精度を向上させ、さまざまな資料から貴重な洞察を得ることができます。 これにより、デジタル マーケティング担当者は、よりターゲットを絞ったパーソナライズされたキャンペーンの作成に集中できるようになり、顧客へのアプローチや顧客とのやり取りが容易になります。 OCR テクノロジーは常に改良されており、デジタル マーケティングにおける OCR テクノロジーの使用は今後も拡大し、重要性が増すことになります。