Les entreprises sont toujours à la recherche de moyens d’automatiser leurs tâches et de les rendre plus fluides. Les compétences en matière de collecte, d’analyse et d’utilisation des données sont nécessaires au fonctionnement des stratégies marketing. La collecte de données peut prendre beaucoup de temps et conduire à des erreurs. La reconnaissance optique de caractères (OCR) est une technologie puissante qui améliore l'automatisation du marketing numérique.

L'OCR permet aux entreprises d'extraire facilement du texte à partir d'images, telles que des documents numérisés ou des photos, ce qui simplifie l'analyse et l'utilisation de ces données dans les campagnes marketing. Les entreprises qui automatisent l’extraction de texte peuvent économiser du temps et des ressources, ce qui leur permet de se concentrer sur le développement de stratégies marketing plus ciblées et personnalisées.

L'OCR aide à rationaliser les processus d'automatisation du marketing numérique et à accroître l'efficacité pour atteindre et interagir avec les clients. Voyons comment cela peut améliorer le flux de travail et la productivité du marketing numérique.

Qu’est-ce que la technologie OCR ?

L'OCR est une technologie avancée conçue pour identifier et extraire du texte à partir de diverses sources, notamment des captures en direct, des documents numérisés, des images et d'autres médias. Il aide également à l’extraction et à la modification de textes manuscrits. La technologie OCR est très importante en marketing car elle permet aux entreprises d'accéder et d'examiner facilement de nombreuses données provenant de différentes sources. En utilisant la technologie OCR dans les campagnes marketing, les entreprises peuvent atteindre et interagir avec les clients beaucoup plus rapidement et efficacement.

Comment fonctionne l'OCR ?

Un système OCR comporte deux parties : le matériel et le logiciel. L'objectif du service est d'examiner le contenu d'un document physique et de transformer ses parties en un script pouvant être utilisé pour traiter les données. Prenons l’exemple des services postaux et de tri du courrier. L'OCR est très important pour eux afin de traiter rapidement les adresses source et de retour afin que le courrier puisse être trié plus rapidement. Voici les principales techniques qui constituent le cœur du programme :

Accès aux images : le processus commence par la capture ou l'obtention d'une image du document à l'aide d'un scanner, d'un appareil photo ou d'autres appareils d'imagerie.

Prétraitement : la photo obtenue peut subir des processus de prétraitement pour améliorer sa qualité et la rendre acceptable pour l'OCR.Cela peut inclure la réduction du bruit, l'éclaircissement de l'image (la transformer en noir et blanc), la correction de l'inclinaison (corriger toute inclinaison de l'image) et d'autres améliorations pour améliorer la précision de l'OCR.

Segmentation : cela implique l'analyse de l'image du document pour identifier des caractères individuels, des phrases et d'autres caractéristiques.Cette étape de segmentation sépare le texte des photos, graphiques et autres éléments non textuels.

Extraction de fonctionnalités : le logiciel OCR extrait diverses propriétés de chaque caractère ou mot segmenté pour aider à les différencier les uns des autres.Ces caractéristiques peuvent inclure la forme, la taille, l’orientation et les liens spatiaux avec les personnages proches.

Reconnaissance : le logiciel OCR compare les propriétés de chaque caractère ou mot extrait à un ensemble de modèles ou de modèles connus à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique, de techniques de reconnaissance de formes ou de réseaux de neurones.Cette comparaison permet de déterminer quels caractères de l'image correspondent le mieux à l'ensemble des alphabets.

Post-traitement : après la reconnaissance, des techniques de post-traitement peuvent être utilisées pour améliorer les résultats OCR.Cela pourrait impliquer de corriger des erreurs, telles que des caractères ou des mots mal identifiés, et de rendre globalement les données obtenues plus correctes.

Résultat : Le texte identifié est envoyé dans un format qui peut être modifié, recherché ou enregistré numériquement.Cela peut prendre la forme de documents texte modifiables (par exemple, des fichiers DOCX ou TXT), de fichiers PDF consultables ou d'autres formats en fonction des besoins de l'utilisateur.

Avantages de l'OCR dans l'automatisation du marketing :

Voici quelques avantages de l’OCR dans l’automatisation du marketing :

Extraction de données améliorée :

Les outils OCR extraient les informations des documents physiques et les convertissent au format numérique. OCR peut lire et comprendre avec précision les factures, les formulaires de commentaires et d'autres documents. Le risque d’erreur humaine est moindre car il n’y a plus de saisie manuelle des données.

Gains de temps et d'argent :

La reconnaissance automatique des caractères (OCR) rend la saisie manuelle des données beaucoup plus rapide et plus facile. Les spécialistes du marketing peuvent se concentrer sur des tâches plus importantes qui nécessitent des compétences humaines. Les entreprises réduisent les dépenses liées à l’utilisation de la saisie humaine de données.

Précision et qualité améliorées :

Des données précises sont essentielles pour prendre des décisions éclairées et offrir des expériences client personnalisées. L'OCR garantit une plus grande précision et qualité dans l'extraction des données. Il y a une réduction du nombre de fautes de frappe et de malentendus.

Applications de l'OCR dans l'automatisation du marketing numérique :

Engagement sur les réseaux sociaux :

L'OCR est une technologie qui extrait le texte du contenu généré par l'utilisateur (UGC), tel que des vidéos et des photos, et le convertit du format JPG au format Word. Cela facilite l'utilisation du contenu généré par les utilisateurs (UGC) dans les campagnes, ce qui renforce la confiance et implique les gens. Imaginez qu'un client publie une photo de lui-même en train d'utiliser votre produit sur Instagram et explique à quel point il est génial dans la légende. Vous pouvez automatiquement capturer ce sentiment positif avec l'OCR et l'utiliser dans une campagne publicitaire sur les réseaux sociaux pour montrer ce que ressentent réellement vos clients.

Marketing de contenu :

Il est facile de transformer le texte de brochures, de dépliants ou de rapports d’études de marché en fichiers numériques pouvant être réutilisés ou analysés. Cela permet de gagner du temps et de garantir que les informations sont correctes. Supposons que vous disposiez d’une collection d’anciennes brochures marketing qui vous en disent long sur ce que les clients apprécient lors des campagnes passées. L'OCR peut transformer ces brochures en fichiers numériques modifiables que vous pouvez consulter avec vos données marketing actuelles pour obtenir une image plus complète des personnes que vous souhaitez atteindre.

Capture et gestion des données :

L'OCR automatise la capture des leads et réduit le nombre d'erreurs qui se produisent lors de la saisie en numérisant des cartes de visite ou des formulaires de sites Web contenant des informations manuscrites et en les transformant en données numériques. Lorsque vous effectuez une étude de marché, vous pouvez analyser rapidement les informations que vous obtenez à partir d’enquêtes ou de questionnaires hors ligne en les important directement dans des plateformes de marketing numérique.

Améliorer l'accessibilité du contenu :

Grâce à la reconnaissance optique de caractères (OCR), le texte basé sur une image peut être converti dans un format lisible par les lecteurs d'écran, rendant ainsi votre contenu accessible aux utilisateurs malvoyants.

Conclusion

La technologie de reconnaissance optique de caractères apporte une réponse puissante au problème de l’automatisation du marketing numérique. Les entreprises peuvent économiser du temps et des ressources, améliorer la précision des données et obtenir des informations précieuses à partir d'une plus grande variété de matériaux grâce à la reconnaissance optique de caractères (OCR), qui automatise le processus d'extraction de données à partir de diverses sources. Les spécialistes du marketing numérique peuvent alors se concentrer sur la création de campagnes plus ciblées et personnalisées, ce qui facilite l'atteinte et l'interaction avec les clients. La technologie OCR s'améliore toujours, ce qui signifie que ses utilisations dans le marketing numérique ne feront que croître et devenir plus importantes.