Սոցիալական մեդիան դարձել է տվյալների ոսկու հանք, և բիզնեսներն ավելի ու ավելի են դիմում կանխատեսող վերլուծություններին և մեքենայական ուսուցմանը` տեղեկատվության այս հարուստ աղբյուրից արժեքավոր պատկերացումներ ստանալու համար: Կառավարման տեղեկատվական համակարգերի (MIS) ոլորտում կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման ինտեգրումը սոցիալական մեդիա վերլուծության մեջ հեղափոխություն է անում բիզնեսների ընկալման և իրենց լսարանի հետ շփվելու ձևի մեջ:
Կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման դերը սոցիալական մեդիա վերլուծության մեջ
Քանի որ բիզնեսները ձգտում են առաջ մնալ արագընթաց թվային լանդշաֆտում, կանխատեսող վերլուծությունների և մեքենայական ուսուցման օգտագործումը կարևոր է դարձել MIS-ի շրջանակներում սոցիալական մեդիայի արդյունավետ վերլուծության համար: Կանխատեսող վերլուծությունը ներառում է տվյալների, վիճակագրական ալգորիթմների և մեքենայական ուսուցման տեխնիկայի օգտագործում՝ պատմական տվյալների հիման վրա ապագա արդյունքների հավանականությունը բացահայտելու համար: Սոցիալական մեդիայի տվյալների օրինաչափություններն ու միտումները վերլուծելով՝ կանխատեսող վերլուծությունը կարող է կանխատեսել օգտատերերի վարքագիծը, նախասիրությունները և մարքեթինգային արշավների հնարավոր արդյունքները:
Մյուս կողմից, մեքենայական ուսուցումը հնարավորություն է տալիս MIS-ին օգտագործել ալգորիթմներ և մոդելներ, որոնք ինքնաբերաբար բարելավվում են փորձի միջոցով: Սոցիալական մեդիա վերլուծության համատեքստում մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները կարող են մշակել հսկայական քանակությամբ չկառուցված տվյալներ սոցիալական մեդիա հարթակներից՝ ավտոմատ կերպով բացահայտելու միտումները, տրամադրությունների վերլուծությունը և թեմաների մոդելավորումը՝ առանց ձեռքով միջամտության:
Կառավարման տեղեկատվական համակարգերում որոշումների կայացման ընդլայնում
Կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման ինտեգրումը սոցիալական մեդիա վերլուծության մեջ բիզնեսին հնարավորություն է տալիս տվյալների վրա հիմնված որոշումներ կայացնել MIS-ում: Օգտագործելով այս տեխնոլոգիաների ուժը՝ բիզնեսները կարող են ավելի խորը պատկերացում կազմել սպառողների վարքագծի, տրամադրությունների և նախասիրությունների մասին՝ թույլ տալով նրանց հարմարեցնել իրենց մարքեթինգային ռազմավարությունները և արտադրանքի զարգացման նախաձեռնությունները՝ բավարարելու իրենց թիրախային լսարանի զարգացող կարիքները:
Ավելին, կանխատեսող վերլուծությունը և մեքենայական ուսուցումը բիզնեսին թույլ են տալիս կանխատեսել շուկայի միտումները, բացահայտել պոտենցիալ ռիսկերը և օպտիմալացնել իրենց սոցիալական լրատվամիջոցների արշավները իրական ժամանակում: Սոցիալական մեդիա վերլուծության այս ակտիվ մոտեցումը MIS-ի շրջանակներում կարող է զգալիորեն բարելավել որոշումների կայացման ռազմավարական գործընթացը՝ ի վերջո հանգեցնելով բիզնեսի բարելավման և մրցակցային առավելությունների:
Հեղափոխական հանդիսատեսի ներգրավվածությունը և հաճախորդների փորձը
MIS-ում կանխատեսող վերլուծությունների, մեքենայական ուսուցման և սոցիալական մեդիա վերլուծությունների համատեղումը փոխում է բիզնեսի ներգրավվածությունը իրենց լսարանի հետ և բարելավում է հաճախորդների ընդհանուր փորձը: Սոցիալական մեդիայի տվյալները իրական ժամանակում վերլուծելով՝ ձեռնարկությունները կարող են բացահայտել և կապիտալացնել զարգացող միտումները, արագ արձագանքել հաճախորդների հարցումներին և արձագանքներին և անհատականացնել իրենց փոխգործակցությունը հաճախորդների հետ՝ ելնելով նրանց նախասիրություններից և վարքագծից:
Ավելին, կանխատեսող վերլուծությունը և մեքենայական ուսուցումը բիզնեսին հնարավորություն են տալիս զարգացնել սոցիալական մեդիայի թիրախային արշավներ, որոնք ռեզոնանսվում են լսարանի որոշակի հատվածների հետ՝ հանգեցնելով ավելի բարձր ներգրավվածության, փոխակերպումների և ապրանքանիշի հավատարմության: Հանդիսատեսի ներգրավման այս անհատական մոտեցումը կարող է խթանել հաճախորդների հավատարիմ բազան և խթանել բիզնեսի կայուն աճը այսօրվա մրցակցային թվային լանդշաֆտում:
MIS-ում սոցիալական մեդիա վերլուծության համար կանխատեսելի վերլուծությունների և մեքենայական ուսուցման իրականացման հնարավորություններն ու մարտահրավերները
Թեև MIS-ում սոցիալական մեդիա վերլուծության համար կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման օգուտները զգալի են, բիզնեսները նույնպես բախվում են որոշակի մարտահրավերների՝ արդյունավետորեն կիրառելով այս տեխնոլոգիաները: Հիմնական մարտահրավերներից մեկը տվյալների կառավարման և գաղտնիության ապահովման ամուր միջոցառումների անհրաժեշտությունն է՝ ապահովելու, որ սոցիալական մեդիայի տվյալները կօգտագործվեն համապատասխան և էթիկական ձևով:
Բացի այդ, ձեռնարկությունները պետք է ներդրումներ կատարեն առաջադեմ վերլուծական կարողությունների զարգացման և տվյալների հմուտ գիտնականների և վերլուծաբանների հավաքագրման մեջ՝ կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման ներուժը արդյունավետորեն օգտագործելու սոցիալական մեդիա վերլուծության մեջ: Ավելին, տեխնոլոգիական ենթակառուցվածքներում և գործիքներում շարունակական ներդրումների կարիք կա, որոնք կարող են աջակցել իրական ժամանակում սոցիալական լրատվամիջոցների մեծ ծավալների տվյալների մշակմանը և վերլուծությանը:
Չնայած այս մարտահրավերներին, կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման կողմից ներկայացված հնարավորությունները սոցիալական լրատվամիջոցների վերլուծության համար MIS-ում հսկայական են: Ճիշտ ռազմավարական մոտեցման և ներդրումների դեպքում ձեռնարկությունները կարող են ձեռք բերել մրցակցային առավելություն՝ օգտագործելով այս տեխնոլոգիաները՝ սոցիալական մեդիայի տվյալներից գործնական պատկերացումներ քաղելու, տեղեկացված որոշումների կայացման խթանման և թվային մարքեթինգի և հաճախորդների ներգրավման իրենց ընդհանուր ռազմավարությունները բարձրացնելու համար:
Եզրակացություն
Կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման ինտեգրումը սոցիալական մեդիա վերլուծության մեջ ներկայացնում է փոխակերպիչ տեղաշարժ կառավարման տեղեկատվական համակարգերի ոլորտում: Օգտագործելով այս առաջադեմ տեխնոլոգիաները՝ բիզնեսները կարող են բացել սոցիալական մեդիայի տվյալների ողջ ներուժը, խորը պատկերացում կազմել սպառողների վարքագծի և նախասիրությունների վերաբերյալ և բարձրացնել իրենց ռազմավարական որոշումների կայացման գործընթացները: Քանի որ բիզնեսները շարունակում են ընդունել կանխատեսող վերլուծության և մեքենայական ուսուցման ուժը, MIS-ի շրջանակներում սոցիալական մեդիա վերլուծության լանդշաֆտը կշարունակի զարգանալ՝ առաջարկելով նոր հնարավորություններ նորարարության, աճի և մրցակցային տարբերակման համար: