Компании всегда ищут способы автоматизировать свои задачи и сделать их более плавными. Навыки сбора, анализа и использования данных необходимы для того, чтобы маркетинговые стратегии работали. Сбор данных может занять много времени и привести к ошибкам. Оптическое распознавание символов (OCR) — это мощная технология, улучшающая автоматизацию цифрового маркетинга.

OCR позволяет предприятиям легко извлекать текст из изображений, таких как отсканированные документы или фотографии, что упрощает анализ и использование этих данных в маркетинговых кампаниях. Компании, которые автоматизируют извлечение текста, могут сэкономить время и ресурсы, позволяя им сосредоточиться на разработке более целевых и персонализированных маркетинговых стратегий.

OCR помогает оптимизировать процессы автоматизации цифрового маркетинга и повысить эффективность поиска и взаимодействия с клиентами. Давайте посмотрим, как это может улучшить рабочий процесс и производительность цифрового маркетинга.

Что такое технология OCR?

OCR — это передовая технология, предназначенная для идентификации и извлечения текста из различных источников, включая живые снимки, отсканированные документы, изображения и другие носители. Это также помогает в извлечении и модификации рукописного текста. Технология оптического распознавания символов очень важна в маркетинге, поскольку она позволяет компаниям легко получать доступ к большому количеству данных из разных источников и просматривать их. Используя технологию OCR в маркетинговых кампаниях, компании могут гораздо быстрее и эффективнее связываться с клиентами и взаимодействовать с ними.

Как работает OCR?

Система оптического распознавания символов состоит из двух частей: аппаратного и программного обеспечения. Цель сервиса — просмотреть содержимое физического документа и превратить его части в сценарий, который можно использовать для обработки данных. В качестве примера рассмотрим почтовые службы и службы сортировки почты. OCR очень важно для них, чтобы быстро обрабатывать исходные и обратные адреса, чтобы почту можно было быстрее сортировать. Вот основные приемы, составляющие ядро ​​программы:

Доступ к изображению: процесс начинается с захвата или получения изображения документа с помощью сканера, камеры или других устройств обработки изображений.

Предварительная обработка: полученная фотография может пройти предварительную обработку, чтобы улучшить ее качество и сделать ее приемлемой для оптического распознавания символов.Это может включать снижение шума, очистку изображения (превращение его в черно-белое изображение), коррекцию перекоса (коррекцию любого наклона изображения) и другие улучшения для повышения точности распознавания.

Сегментация: включает в себя анализ изображения документа для идентификации отдельных символов, фраз и других особенностей.На этом этапе сегментации текст отделяется от фотографий, графики и других нетекстовых элементов.

Извлечение признаков: программное обеспечение OCR извлекает различные свойства из каждого сегментированного символа или слова, чтобы помочь отличить одно от другого.Эти характеристики могут включать форму, размер, ориентацию и пространственную связь с близлежащими персонажами.

Распознавание: программное обеспечение OCR сравнивает свойства каждого извлеченного символа или слова с набором известных шаблонов или шаблонов, используя алгоритмы машинного обучения, методы распознавания образов или нейронные сети.Такое сравнение помогает найти, какие символы с изображения лучше всего соответствуют набору алфавитов.

Постобработка: после распознавания можно использовать методы постобработки, чтобы улучшить результаты оптического распознавания символов.Это может означать исправление ошибок, например неправильной идентификации символов или слов, а также повышение точности полученных данных в целом.

Вывод: Идентифицированный текст отправляется в формате, который можно изменить, найти или сохранить в цифровом виде.Это может принимать форму редактируемых текстовых документов (например, файлов DOCX или TXT), PDF-файлов с возможностью поиска или других форматов в зависимости от потребностей пользователя.

Преимущества OCR в автоматизации маркетинга:

Вот некоторые преимущества OCR в автоматизации маркетинга:

Расширенное извлечение данных:

Инструменты OCR извлекают информацию из физических документов и преобразуют ее в цифровой формат. OCR может точно читать и анализировать счета-фактуры, формы обратной связи и другие документы. Вероятность человеческой ошибки снижается, поскольку больше нет ручного ввода данных.

Экономия средств и времени:

Автоматическое распознавание символов (OCR) делает ввод данных вручную намного быстрее и проще. Маркетологи могут сосредоточиться на более важных задачах, требующих человеческих навыков. Предприятия сокращают расходы на ввод данных человеком.

Улучшенная точность и качество:

Точные данные имеют решающее значение для принятия обоснованных решений и обеспечения персонализированного обслуживания клиентов. OCR обеспечивает большую точность и качество извлечения данных. Снижается количество опечаток и недоразумений.

Применение OCR в автоматизации цифрового маркетинга:

Взаимодействие в социальных сетях:

OCR — это технология, которая извлекает текст из пользовательского контента (UGC), например видео и фотографий, и преобразует его из формата JPG в формат Word. Это упрощает использование пользовательского контента (UGC) в кампаниях, что укрепляет доверие и вовлекает людей . Представьте, что покупатель публикует в Instagram фотографию, на которой использует ваш продукт, и в подписи рассказывает о том, насколько он хорош. Вы можете автоматически фиксировать это позитивное настроение с помощью OCR и использовать его в рекламной кампании в социальных сетях, чтобы показать, что на самом деле чувствуют ваши клиенты.

Контент-маркетинг:

Текст из брошюр, листовок или отчетов об исследованиях рынка легко превратить в цифровые файлы, которые можно использовать повторно или анализировать. Это экономит время и гарантирует правильность информации. Допустим, у вас есть коллекция старых маркетинговых брошюр, которые многое рассказывают о том, что нравится клиентам из прошлых кампаний. OCR может превратить эти брошюры в редактируемые цифровые файлы, которые вы можете просмотреть вместе с текущими маркетинговыми данными, чтобы получить более полное представление о людях, которых вы хотите охватить.

Сбор данных и управление ими:

OCR автоматизирует захват потенциальных клиентов и снижает количество ошибок, возникающих при вводе, путем сканирования визитных карточек или форм веб-сайтов с рукописной информацией и преобразования их в цифровые данные. Проводя исследование рынка, вы можете быстро проанализировать информацию, полученную из офлайн-опросов или анкет, импортировав ее непосредственно на платформы цифрового маркетинга.

Улучшение доступности контента:

Благодаря оптическому распознаванию символов (OCR) текст на основе изображения можно преобразовать в формат, который может быть прочитан программами чтения с экрана, тем самым делая ваш контент доступным для пользователей с ослабленным зрением.

Заключение

Технология оптического распознавания символов дает мощный ответ на проблему автоматизации цифрового маркетинга. Компании могут сэкономить время и ресурсы, повысить точность данных и получить ценную информацию из более широкого спектра материалов благодаря оптическому распознаванию символов (OCR), которое автоматизирует процесс извлечения данных из различных источников. Затем специалисты по цифровому маркетингу могут сосредоточиться на создании более таргетированных и персонализированных кампаний, что облегчает доступ к клиентам и взаимодействие с ними. Технология оптического распознавания символов постоянно совершенствуется, а это означает, что ее использование в цифровом маркетинге будет только расти и становиться все более важным.