スケーリングされたデータのラベル付けはマーケティングとどのように連携しますか？
データラベリングは、生データを有用な情報に変換し、最適化されたマーケティングに利用できるようにします。ただし、生データをラベル付きデータに変換するには時間がかかります。人間が内部で行う場合、これはコストがかかり、非効率的です。
良いニュースは、適切なデータラベリングソフトウェアを使用すると、データラベリングがスケーラブルになることです。適切なプラットフォームを使用して、効率と機械学習プロセスを改善しながら、全体的なコストを削減できます。
もちろん、このラベル付けされたデータをどのように使用するかは、それがどのように行われるかと同じくらい重要です。そのため、この記事では、マーケティングのためのデータラベル付けの多くの使用法と、データを最大限に活用するために使用を検討する必要があるいくつかのプラットフォームについて詳しく説明します。
データラベリングとは何ですか？
データのラベル付けは、生データを分析してラベル付けし、機械学習ソフトウェア、アルゴリズム、エンドユーザーにコンテキストを提供するプロセスです。たとえば、写真を分析し、画像の内容でラベル付けします。
データのラベル付けには、次のようなさまざまな種類があります。
画像
ビデオ
オーディオ
文章
データラベリングは、ヘルスケア、金融、研究、自動車、テクノロジーなど、さまざまな業界で使用されています。人工知能（AI）テクノロジーの成長に伴い、データのラベル付けもマーケティングに不可欠になっています。
データラベリングはどのように機能しますか？
データのラベル付けをよりよく理解するには、それが人間と機械のアルゴリズムの間の継続的なプロセスであることを知っておく必要があります。タスクは通常、ソフトウェア、プロセス、および人員の組み合わせによって完了します。生データが分析され、コンテキストに基づいてラベルが付けられます。コンテキストは、企業または業界のニーズによって決定されます。
ニール・パテルとの協議
私の代理店があなたのウェブサイトへの大量のトラフィックをどのように促進できるかをご覧ください
SEO-大量のSEOトラフィックのロックを解除します。実際の結果をご覧ください。
コンテンツマーケティング-私たちのチームは、共有され、リンクを取得し、トラフィックを引き付ける壮大なコンテンツを作成します。
有料メディア-明確なROIを備えた効果的な有料戦略。
電話を予約する
次に、コンテキストを使用して、機械学習アルゴリズムをトレーニングおよび開発します。最初のラベル付けにより、人間のアナリストは、将来の予測に使用する機械学習アルゴリズムに適切な変数を選択できます。提供するコンテキストが多いほど、AIはより適切に学習できます。これは、将来、より良いアルゴリズム結果を提供するのに役立ちます。
アルゴリズムと言えば、これは、問題を解決するために構築された自己定義の一連の命令を指すあいまいな用語です。アルゴリズムのオプションは一見無限に見えますが、ニーズは業界によって異なります。一般的なアルゴリズムのいくつかの例には、eコマースWebサイトの検索クエリ結果と並べ替えおよびフィルター機能が含まれます。
マーケティングにおけるデータラベリングの5つの用途
データのラベル付けは、ヘルスケアや金融などの最先端のテクノロジーに大きく依存している業界で一般的です。ただし、機械学習がマーケターにとってより一般的なツールになるにつれて、データのラベル付けの必要性が高まります。これまで考えたことのない、マーケティングにおけるデータラベリングの5つの用途を次に示します。
1.パーソナライズを強化する
Statistaによると、消費者の90％は、マーケティングのパーソナライズが非常にまたはある程度魅力的であると感じています。そのため、マーケターは最初から最後までエクスペリエンスをパーソナライズする必要があります。マーケティングキャンペーン、ソーシャルポスト、広告コピー、およびWebサイトフローはすべてそのプロセスに含まれます。
パーソナライズは、市場の人口統計に合わせてサービスまたは製品を調整する方法です。これを実現するためにデータラベリングを使用することが可能です。
たとえば、ターゲットオーディエンスのさまざまなセグメントのクリエイティブアセットを分類するアルゴリズムを構築できます。この例としては、画像やビデオアセットの顔認識を利用して、それらの特性を識別するオーディエンスにそのアセットを配信できるようにすることが挙げられます。
また、パーソナライズを使用して、検索クエリ結果を改善し、パーソナライズされた製品の推奨事項を提供し、製品属性を強化して分類を改善することもできます。
2.価格を最適化する
分析のために考慮すべきデータソースは多数あります。競争に勝つために、キャンペーンや広告で競合他社のクリエイティブを分析することを検討してください。
マーケティングにおけるデータラベリング-価格の最適化
データラベリングの助けを借りて、競合他社の生データを認識、分析、分類するための専用ソフトウェアをトレーニングできます。価格を最適化するために、これは主にテキストと画像になります。このデータが手元にあれば、データに裏付けられた業界の傾向に基づいて価格を決定できます。
たとえば、競合他社がソーシャルメディアでキャンペーンを実行して、季節的な傾向を追跡する時期を学びます。競合他社のデジタル広告チラシを毎日または毎週分析するアルゴリズムを作成することもできます。このデータをすぐに決定するために常に使用できるとは限りませんが、将来のキャンペーンに通知するためにいつでも使用できます。
3.カスタマーレビューを分析する
これまで以上に多くの消費者がオンラインで購入するようになり、顧客のレビューがこれまで以上に重要になっています。実際、消費者の93％は、購入の決定はオンラインレビューに大きく影響されたと述べています。
スケーリングされたデータラベリングを使用すると、トレーニングできます
顧客レビューの感情を分析するためのアルゴリズム。そうです、データのラベル付けは、キーワードに基づいてデータを分類するだけではありません。適切なデータモデルを使用すると、ドットを接続し、受け取った各レビューに感情スコアを与えるように教えることができます。
ReviewTrackersによると、消費者の94％が、悪いレビューがビジネスを避けるように説得したと述べています。感情分析アルゴリズムを使用すると、否定的なレビューをほぼ即座に見つけて対応できます。これは、消費者の懸念を和らげるのに役立ちます。
4.ユーザー生成コンテンツを分類する
消費者が購入するブランドよりも他の消費者を信頼しているのは本当に驚きですか？ Olapic and Cite Researchの調査によると、消費者の51％がブランドクリエイティブよりもユーザー画像を信頼しているのはそのためです。
ブランドはこれをどのように活用できますか？ユーザー生成コンテンツ（UGC）に依存する。ユーザー生成コンテンツは、Webサイト、電子メールキャンペーン、およびソーシャルメディアで使用できます。
データラベリングサービスを利用することで、アルゴリズムはこのコンテンツを効果的に分類して使用できます。これは、さまざまなタイプのコンテンツが属するキャンペーン、ソーシャルメディアプラットフォーム、およびWebサイトページを決定することを意味します。たとえば、顧客の居間でスタイリングされたホームブランドのコーヒーテーブルを示す画像は、テーブルや居間の装飾など、関連するカテゴリページに表示される必要があります。アルゴリズムをトレーニングして、画像内の商品と完全に一致する商品を特定し、商品の表示ページで使用することもできます。
5.製品の提供と可用性を強化する
持っていないものをマーケティングすることはできません。そのため、効果的なマーケティングキャンペーンでは、製品の品揃えと可用性が非常に重要です。品揃えのギャップを埋め、特定のキャンペーンの可用性を確保するにはどうすればよいですか？もちろん、適切にトレーニングされた機械学習アルゴリズムを使用します。
データラベリングおよびアノテーションサービスを使用すると、競合他社の品揃えの分析に基づいて、自社の製品と可用性のギャップを判断できます。競合他社からデータをクロールしてスクレイピングするために開発されたアルゴリズムを使用すると、時間を節約しながら、利益の可能性を高めることができます。
5データラベリングサービス
1.データソース
データラベリングに特化したソフトウェアをお探しの場合は、Datasaurをご検討ください。多くの業界に数十のクライアントがいるDatasaurには、必要な専門知識があります。
考慮すべきいくつかの重要な機能は、自動化されたインテリジェンス、ワークフロー管理、およびデータプライバシーです。自動化されたインテリジェンスとワークフロー管理により、Datasaurはデータ分析と分類をエンドツーエンドで処理します。より高度な（つまり、人間の）分析を必要とするデータをすばやくカリングし、残りのデータを処理することで、これを効率的に実行します。
Datasaurはウェブサイトに価格を記載していませんが、次の3つのプランから選択できます。
無料：月額最大5,000ラベル
成長：月に最大100,000ラベル
エンタープライズ：無制限のラベル
無料のプランを開始すると、スケーリングが可能であることを知りながら、ソフトウェアをテストできます。
2.イサヒト
L’OrealやSodexoなどのブランドをクライアントとして、Isahitは確かにデータラベリング業界で名を馳せてきました。敏捷性、透明性、拡張性のプラットフォーム上に構築されたIsahitは、あらゆる種類の企業に詳細なデータ分析およびラベリングサービスを提供します。
フランスを拠点とする企業として、Isahitの価格はユーロです。 Isahitは、次の4つのプランを提供しています。
基本：月額185ユーロ
優先順位：月額255ユーロ
ゴールド：月額331.67ユーロ
居住地：月額630ユーロ
Isahitは、会社固有のニーズを満たすためのカスタムプランオプションも提供します。
3. Datax
効果的なAIモデルを構築するために必要な手作業は、ほとんどの企業が社内で処理できる以上の作業になる可能性があります。 Dataxは、データのラベル付け、AIモデルのカスタマイズと検証、ビジネスプロセスの自動化を含むプロセス全体を処理します。
データラベリングサービス-Datax
Dataxのウェブサイトには価格が含まれていません。お問い合わせフォームに記入して、カスタマイズされた見積もりを受け取ることができます。
4.データループ
注釈プラットフォーム、データ管理、生産パイプラインなどのサービスを備えたDataloopは、eコマースを含む多くの業界向けのエンドツーエンドのソリューションです。
データのラベル付けに関しては、Dataloopは、非常に正確なデータセットを作成するのに役立つ一連のデータ注釈ツールを提供します。 AIモデルと人間の分析の組み合わせで、これらのツールには次のものが含まれます。
自動注釈
ビデオアノテーション
労働力管理
データのQAと検証
統合されたラベリングサービス。
Dataloopのウェブサイトには価格やプランがありません。デモをリクエストして、ソフトウェアの詳細を確認し、営業担当者と話すことができます。
5.ラベルボックス
多くのデータラベリングプラットフォームから選択できるため、ニーズに最適なプラットフォームを見つけるのは難しい場合があります。 Labelboxはそのようなプラットフォームの1つですが、クライアントのリストや独自のアカデミックプログラムでさえも際立っています。
Labelboxは、政府、小売、保険、eコマースなどのさまざまな業界にサービスを提供しています。そのサービスには、注釈、診断、および優先順位付けが含まれます。
ソフトウェアプラットフォーム
3つの計画があります：
無料：完全なエディタースイートへのアクセス、レート制限されたAPIアクセス、および1か月あたり最大10,000のアノテーション。
プロ：すべてが無料で、無制限のAPIアクセス、無制限のチームアクセス、カスタマーサポートがあります。
エンタープライズ：Proのすべてに加えて、モデル支援のラベリング、高度なキューのカスタマイズ、およびプレミアムカスタマーサポート。
データラベリングに関するよくある質問
データのラベル付けにはどのような手法がありますか？
データのラベル付け手法は、自動と手動の2つのカテゴリに分けられます。自動ラベリングには半教師あり学習と転移学習が含まれ、手動ラベリングには内部（つまり社内）および外部（つまり外部委託）のラベリングが含まれます。
データラベリングプラットフォームを選択するときに何を探す必要がありますか？
データ注釈サービスのみが必要な場合でも、完全なエンドツーエンドのサポートが必要な場合でも、肯定的なレビュー、強力なコミュニケーションスキル、およびeコマース業界での確立されたプレゼンスを備えたプラットフォームを探す必要があります。
データラベリングをアウトソーシングすることのセキュリティリスクは何ですか？
機密データの潜在的な露出を含む、データのラベル付けのアウトソーシングに関連する固有のリスクが常にあります。データは選択したサービスと同じくらい安全です。そのため、適切な審査プロセスが必要です。
データラベリングサービスを拡張して採用する時期を知るにはどうすればよいですか？
内部データラベリングソリューションが非効率になり、費用便益曲線が低下し始める時期が来ています。これがいつ発生するかを判断できるのはチームだけですが、データラベリングサービスを拡張して採用する時期には、従業員の燃え尽き症候群の増加、データの不正確さの増大、新しいアナリストの継続的な雇用の必要性などがあります。
データラベリングの結論
あなたのビジネスが成長するにつれて、そのニーズも成長します。マーケティング活動で機械学習を何らかの形で利用している場合、このAIの構築、トレーニング、維持に費やされる時間も増加します。そのため、マーケターは最初からデータラベリングソフトウェアへの投資を検討する必要があります。
上記のオプションのようなデータラベリングソフトウェアを使用すると、マーケターはデータセットを継続的に拡張して、機械学習アルゴリズムにフィードできます。これにより、時間の経過とともに必要な人的入力が少なくて済む、よりスマートなアルゴリズムが保証されます。マーケターがこの機械学習を使用できるいくつかの方法には、パーソナライズの強化、価格設定の最適化、製品の提供と可用性の強化などがあります。
マーケティングにおけるデータラベリングのどの用途を最初に実装しますか？
