Удосконалення автоматизованої системи NLP, як фактор підвищення якості формування маркетингової стратегії

Анотація

Оброблення природної мови у сфері маркетингу компаній перетворює аналітику даних, пропонуючи нові можливості для розуміння клієнтів та оптимізації стратегій.

Вступна частина. Оброблення природної мови спрощує процеси, такі як аналіз настроїв, сегментація та направлення реклами. Важливо враховувати точність даних, безпеку та навчання навичок управління запитами для ефективного використання технологій.

Постановка проблеми. Однією з основних проблем у маркетинговій аналітиці є перетворення первісних числових даних у зрозумілі та корисні для людини висновки. Шляхом вирішення проблеми є технології оброблення природної мови та генеративний штучний інтелект, які дозволяють перетворювати складні дані на доступну та корисну для роботи інформацію.

Нерозв’язані аспекти. Традиційний ручний аналіз відгуків у маркетинговій аналітиці вже давно перестав відповідати сучасним вимогам бізнесу, тому що потребує величезних людських ресурсів, що робить процес надзвичайно затратним. Природна мовна обробка пропонує вирішення цієї проблеми через застосування алгоритмів, здатних автоматично аналізувати семантику тексту, визначати тональність висловлювань та виокремлювати ключові теми з великих масивів даних.

Мета статті. Метою даного дослідження є розроблення системи автоматизованого аналізу відгуків користувачів на основі розроблених ефективних методів та моделей для автоматизованого аналізу відгуків користувачів у сфері маркетингу компаній з використанням технологій природної мовної обробки.

Основний матеріал. У роботі проводиться опис проблеми, що вирішується, та формулюється наукове завдання; проводиться аналіз підходів, методів та моделей вирішення завдань дослідження; здійснюється постановка завдань дослідження, аналізуються теоретичні підходи, щодо розв'язання завдань дослідження; розглядаються теоретичні аспекти природної мовної обробки; досліджуються різні моделі та алгоритми для аналізу відгуків, а також проводиться експериментальна оцінка їх ефективності на реальних даних; досліджуються моделі, алгоритми та проводиться аналіз їх адекватності при розв’язанні завдань дослідження; удосконалюється методичне забезпечення, щодо організації проведення досліджень.

Висновки. Результати дослідження можуть бути використані для розроблення програмних рішень, що дозволять компаніям краще розуміти потреби своїх клієнтів, швидко реагувати на проблеми та підвищувати якість своїх продуктів і послуг.