Las empresas siempre están buscando formas de automatizar sus tareas y hacerlas funcionar mejor. Las habilidades de recopilación, análisis y uso de datos son necesarias para que las estrategias de marketing funcionen. La recopilación de datos puede llevar mucho tiempo y dar lugar a errores. El reconocimiento óptico de caracteres (OCR) es una poderosa tecnología que mejora la automatización del marketing digital.

OCR permite a las empresas extraer fácilmente texto de imágenes, como documentos escaneados o fotografías, lo que simplifica el análisis y el uso de estos datos en campañas de marketing. Las empresas que automatizan la extracción de texto pueden ahorrar tiempo y recursos, lo que les permite centrarse en desarrollar estrategias de marketing más específicas y personalizadas.

OCR ayuda a optimizar los procesos de automatización del marketing digital y aumentar la eficiencia para llegar a los clientes e interactuar con ellos. Veamos cómo puede mejorar el flujo de trabajo y la productividad del marketing digital.

¿Qué es la tecnología OCR?

OCR es una tecnología avanzada diseñada para identificar y extraer texto de diversas fuentes, incluidas capturas en vivo, documentos escaneados, imágenes y otros medios. También ayuda en la extracción y modificación de texto escrito a mano. La tecnología OCR es muy importante en marketing porque facilita a las empresas acceder y examinar una gran cantidad de datos de diferentes fuentes. Al utilizar la tecnología OCR en campañas de marketing, las empresas pueden llegar a los clientes e interactuar con ellos de forma mucho más rápida y eficaz.

¿Cómo funciona el OCR?

Un sistema OCR consta de dos partes: hardware y software. El objetivo del servicio es observar el contenido de un documento físico y convertir sus partes en un script que pueda usarse para procesar datos. Consideremos como ejemplo los servicios postales y de clasificación de correo. El OCR es muy importante para ellos para procesar rápidamente las direcciones de origen y de retorno para que el correo se pueda clasificar más rápidamente. Estas son las principales técnicas que conforman el núcleo del programa:

Acceso a imágenes: el proceso comienza capturando u obteniendo una imagen del documento utilizando un escáner, cámara u otros dispositivos de imágenes.

Preprocesamiento: la fotografía obtenida puede pasar por procesos de preprocesamiento para mejorar su calidad y hacerla aceptable para OCR.Esto puede incluir reducción de ruido, limpieza de la imagen (convertirla en blanco y negro), corrección de inclinación (corregir cualquier inclinación en la imagen) y otras mejoras para mejorar la precisión del OCR.

Segmentación: esto implica analizar la imagen del documento para identificar caracteres, frases y otras características individuales.Esta etapa de segmentación separa el texto de las fotografías, gráficos y otros elementos que no son de texto.

Extracción de funciones: el software OCR extrae varias propiedades de cada carácter o palabra segmentada para ayudar a diferenciar uno del otro.Estas características podrían incluir vínculos de forma, tamaño, orientación y espacio con personajes cercanos.

Reconocimiento: el software OCR compara las propiedades de cada carácter o palabra extraída con un conjunto de patrones o plantillas conocidos utilizando algoritmos de aprendizaje automático, técnicas de reconocimiento de patrones o redes neuronales.Esta comparación ayuda a encontrar qué caracteres de la imagen coinciden mejor con el conjunto de alfabetos.

Postprocesamiento: después del reconocimiento, se pueden utilizar técnicas de posprocesamiento para mejorar los resultados del OCR.Esto podría significar corregir errores, como caracteres o palabras mal identificados, y hacer que los datos obtenidos sean más correctos en general.

Salida: El texto identificado se envía en un formato que se puede cambiar, buscar o guardar digitalmente.Esto podría tomar la forma de documentos de texto editables (por ejemplo, archivos DOCX o TXT), archivos PDF con capacidad de búsqueda u otros formatos según las necesidades del usuario.

Beneficios del OCR en la automatización del marketing:

A continuación se presentan algunos beneficios del OCR en la automatización del marketing:

Extracción de datos mejorada:

Las herramientas de OCR extraen información de documentos físicos y la convierten a formato digital. OCR puede leer y calcular con precisión facturas, formularios de comentarios y otros documentos. La posibilidad de que se produzca un error humano es menor porque ya no es necesario introducir datos manualmente.

Ahorro de costos y tiempo:

El reconocimiento automático de caracteres (OCR) hace que la introducción de datos manualmente sea mucho más rápida y sencilla. Los especialistas en marketing pueden centrarse en tareas más importantes que necesitan habilidades humanas. Las empresas reducen los gastos derivados del uso de la entrada de datos humanos.

Precisión y calidad mejoradas:

Los datos precisos son fundamentales para tomar decisiones informadas y brindar experiencias personalizadas a los clientes. OCR garantiza una mayor precisión y calidad en la extracción de datos. Se reduce el número de errores tipográficos y malentendidos.

Aplicaciones de OCR en la automatización del marketing digital:

Participación en las redes sociales:

OCR es una tecnología que extrae texto de contenido generado por el usuario (CGU), como vídeos y fotografías, y lo convierte de formato JPG a Word . Esto facilita el uso de contenido generado por el usuario (CGU) en campañas, lo que genera confianza e involucra a la gente. Imagine que un cliente publica una foto de sí mismo usando su producto en Instagram y habla de lo fantástico que es en el título. Puede capturar automáticamente ese sentimiento positivo con OCR y utilizarlo en una campaña publicitaria en las redes sociales para mostrar cómo se sienten realmente sus clientes.

Marketing de contenidos:

Es fácil convertir texto de folletos, volantes o informes de investigación de mercado en archivos digitales que se pueden volver a utilizar o analizar. Esto ahorra tiempo y garantiza que la información sea correcta. Supongamos que tiene una colección de folletos de marketing antiguos que le dicen mucho sobre lo que les gusta a los clientes de campañas anteriores. El OCR puede convertir esos folletos en archivos digitales editables que puede consultar con sus datos de marketing actuales para obtener una imagen más completa de las personas a las que desea llegar.

Captura y gestión de datos:

OCR automatiza la captura de clientes potenciales y reduce la cantidad de errores que ocurren durante el ingreso al escanear tarjetas de presentación o formularios de sitios web con información escrita a mano y convertirlos en datos digitales. Al realizar una investigación de mercado, puede analizar rápidamente la información que obtiene de las encuestas o cuestionarios fuera de línea importándola directamente a las plataformas de marketing digital.

Mejorar la accesibilidad al contenido:

A través del reconocimiento óptico de caracteres (OCR), el texto basado en imágenes se puede convertir a un formato que puedan leer los lectores de pantalla, haciendo así que su contenido sea accesible para usuarios con discapacidad visual.

Conclusión

La tecnología de reconocimiento óptico de caracteres proporciona una potente respuesta al problema de la automatización del marketing digital. Las empresas pueden ahorrar tiempo y recursos, mejorar la precisión de los datos y obtener información valiosa de una variedad más amplia de materiales gracias al reconocimiento óptico de caracteres (OCR), que automatiza el proceso de extracción de datos de una variedad de fuentes. Luego, los especialistas en marketing digital pueden centrarse en realizar campañas más específicas y personalizadas, lo que facilita llegar a los clientes e interactuar con ellos. La tecnología OCR siempre está mejorando, lo que significa que sus usos en marketing digital solo crecerán y se volverán más importantes.