Firmy nieustannie szukają sposobów na automatyzację swoich zadań i usprawnienie ich działania. Aby strategie marketingowe zadziałały, niezbędne są umiejętności gromadzenia, analizowania i wykorzystywania danych. Gromadzenie danych może zająć dużo czasu i prowadzić do błędów. Optyczne rozpoznawanie znaków (OCR) to zaawansowana technologia usprawniająca automatyzację marketingu cyfrowego.

OCR umożliwia firmom łatwe wyodrębnianie tekstu z obrazów, takich jak zeskanowane dokumenty lub zdjęcia, co ułatwia analizę i wykorzystanie tych danych w kampaniach marketingowych. Firmy, które automatyzują wyodrębnianie tekstu, mogą zaoszczędzić czas i zasoby, pozwalając im skupić się na opracowywaniu bardziej ukierunkowanych i spersonalizowanych strategii marketingowych.

OCR pomaga usprawnić procesy automatyzacji marketingu cyfrowego oraz zwiększyć efektywność w docieraniu i angażowaniu klientów. Zobaczmy, jak może poprawić przepływ pracy i produktywność w marketingu cyfrowym.

Czym jest technologia OCR?

OCR to zaawansowana technologia przeznaczona do identyfikacji i wyodrębniania tekstu z różnych źródeł, w tym przechwytów na żywo, zeskanowanych dokumentów, obrazów i innych multimediów. Pomaga także w ekstrakcji i modyfikacji tekstu pisanego odręcznie. Technologia OCR jest bardzo ważna w marketingu, ponieważ ułatwia firmom dostęp do wielu danych z różnych źródeł i przeglądanie ich. Wykorzystując technologię OCR w kampaniach marketingowych, firmy mogą znacznie szybciej i efektywniej docierać do klientów i wchodzić z nimi w interakcję.

Jak działa OCR?

System OCR składa się z dwóch części: sprzętu i oprogramowania. Celem usługi jest sprawdzenie zawartości fizycznego dokumentu i przekształcenie jego części w skrypt, za pomocą którego można przetwarzać dane. Jako przykład rozważmy usługi pocztowe i sortowanie poczty. OCR jest dla nich bardzo ważny, ponieważ szybko przetwarza adresy źródłowe i zwrotne, dzięki czemu poczta może być szybciej sortowana. Oto główne techniki składające się na rdzeń programu:

Dostęp do obrazu: proces rozpoczyna się od przechwycenia lub uzyskania obrazu dokumentu za pomocą skanera, aparatu lub innego urządzenia do przetwarzania obrazu.

Obróbka wstępna: Uzyskane zdjęcie może zostać poddane procesom wstępnej obróbki w celu poprawy jego jakości i umożliwienia przyjęcia go do OCR.Może to obejmować redukcję szumów, oczyszczanie obrazu (przekształcanie go w czarno-biały), korekcję przekrzywienia (korekta pochylenia obrazu) i inne ulepszenia poprawiające dokładność rozpoznawania OCR.

Segmentacja: obejmuje analizę obrazu dokumentu w celu identyfikacji poszczególnych znaków, fraz i innych cech.Ten etap segmentacji oddziela tekst od zdjęć, grafiki i innych elementów nietekstowych.

Ekstrakcja cech: Oprogramowanie OCR wyodrębnia różne właściwości z każdego podzielonego na segmenty znaku lub słowa, aby pomóc odróżnić je od siebie.Cechy te mogą obejmować kształt, rozmiar, orientację i powiązania przestrzenne z pobliskimi postaciami.

Rozpoznawanie: Oprogramowanie OCR porównuje właściwości każdego wyodrębnionego znaku lub słowa z zestawem znanych wzorców lub szablonów przy użyciu algorytmów uczenia maszynowego, technik rozpoznawania wzorców lub sieci neuronowych.Porównanie to pomaga znaleźć, które znaki z obrazka najlepiej pasują do zestawu alfabetów.

Przetwarzanie końcowe: Po rozpoznaniu można zastosować techniki przetwarzania końcowego, aby poprawić wyniki OCR.Może to oznaczać naprawianie błędów, takich jak błędna identyfikacja znaków lub słów, i ogólnie poprawianie uzyskanych danych.

Dane wyjściowe: zidentyfikowany tekst jest wysyłany w formacie, który można zmieniać, wyszukiwać lub zapisywać cyfrowo.Może to mieć formę edytowalnych dokumentów tekstowych (np. plików DOCX lub TXT), plików PDF z możliwością przeszukiwania lub innych formatów w zależności od potrzeb użytkownika.

Korzyści z OCR w Marketing Automation:

Oto niektóre zalety OCR w automatyzacji marketingu:

Ulepszona ekstrakcja danych:

Narzędzia OCR wyodrębniają informacje z dokumentów fizycznych i konwertują je do formatu cyfrowego. OCR może dokładnie czytać i analizować faktury, formularze opinii i inne dokumenty. Możliwość wystąpienia błędu ludzkiego jest mniejsza, ponieważ nie ma już ręcznego wprowadzania danych.

Oszczędność kosztów i czasu:

Automatyczne rozpoznawanie znaków (OCR) sprawia, że ​​ręczne wprowadzanie danych jest znacznie szybsze i łatwiejsze. Marketerzy mogą skupić się na ważniejszych zadaniach, które wymagają ludzkich umiejętności. Firmy ograniczają wydatki związane z wprowadzaniem danych ludzkich.

Poprawiona dokładność i jakość:

Dokładne dane mają kluczowe znaczenie dla podejmowania świadomych decyzji i zapewniania spersonalizowanych doświadczeń klientów. OCR zapewnia większą dokładność i jakość ekstrakcji danych. Zmniejsza się liczba literówek i nieporozumień.

Zastosowania OCR w Digital Marketing Automation:

Zaangażowanie w mediach społecznościowych:

OCR to technologia, która wyodrębnia tekst z treści generowanych przez użytkowników (UGC), takich jak filmy i zdjęcia, i konwertuje go z formatu JPG na format Word. Ułatwia to wykorzystanie treści generowanych przez użytkowników (UGC) w kampaniach, co buduje zaufanie i angażuje ludzi . Wyobraź sobie, że klient publikuje na Instagramie zdjęcie, na którym korzysta z Twojego produktu, a w podpisie opowiada o tym, jak wspaniały jest. Możesz automatycznie uchwycić ten pozytywny nastrój za pomocą OCR i wykorzystać go w kampanii reklamowej w mediach społecznościowych, aby pokazać, jak naprawdę czują się Twoi klienci.

Marketing treści:

Tekst z broszur, ulotek lub raportów z badań rynkowych można łatwo przekształcić w pliki cyfrowe, które można ponownie wykorzystać lub przeanalizować. Oszczędza to czas i daje pewność, że informacje są prawidłowe. Załóżmy, że masz kolekcję starych broszur marketingowych, które wiele mówią o tym, co lubią klienci z poprzednich kampanii. OCR może zamienić te broszury w edytowalne pliki cyfrowe, które możesz przeglądać w połączeniu z bieżącymi danymi marketingowymi, aby uzyskać pełniejszy obraz osób, do których chcesz dotrzeć.

Przechwytywanie i zarządzanie danymi:

OCR automatyzuje przechwytywanie leadów i zmniejsza liczbę błędów pojawiających się podczas wprowadzania danych, skanując wizytówki lub formularze internetowe z odręcznymi informacjami i przekształcając je w dane cyfrowe. Prowadząc badania rynkowe, możesz szybko przeanalizować informacje uzyskane z ankiet lub kwestionariuszy offline, importując je bezpośrednio do cyfrowych platform marketingowych.

Poprawa dostępności treści:

Dzięki optycznemu rozpoznawaniu znaków (OCR) tekst oparty na obrazach można przekształcić w format odczytywany przez czytniki ekranu, dzięki czemu Twoje treści będą dostępne dla użytkowników niedowidzących.

Wniosek

Technologia optycznego rozpoznawania znaków stanowi skuteczną odpowiedź na problem automatyzacji marketingu cyfrowego. Firmy mogą zaoszczędzić czas i zasoby, poprawić dokładność danych i uzyskać cenne informacje z szerszej gamy materiałów dzięki optycznemu rozpoznawaniu znaków (OCR), które automatyzuje proces wyodrębniania danych z różnych źródeł. Marketerzy cyfrowi mogą następnie skoncentrować się na tworzeniu bardziej ukierunkowanych i spersonalizowanych kampanii, co ułatwia dotarcie do klientów i interakcję z nimi. Technologia OCR jest coraz lepsza, co oznacza, że ​​jej zastosowanie w marketingu cyfrowym będzie coraz większe i coraz ważniejsze.