ടാർഗെറ്റ് ഓഡിയൻസ് അനാലിസിസും വ്യക്തിത്വവും: സെഗ്മെൻ്റേഷനും ഉൾക്കാഴ്ചയും

നേട്ടങ്ങൾ:

• ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകർ, സെഗ്‌മെൻ്റ്, വ്യക്തിത്വം എന്നിവയുടെ ആശയങ്ങൾ മനസിലാക്കാനും ഇൻസൈറ്റ് സിന്തസിസും വ്യക്തിത്വ ഡ്രാഫ്റ്റും നിർമ്മിക്കുന്നതിന് ശരിയായ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിക്കാനുമുള്ള കഴിവ്.
• അസംസ്‌കൃത ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയെയും വിപണി ഗവേഷണത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി, ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് പിന്തുണയോടെ സെഗ്‌മെൻ്റുകളും സന്ദേശങ്ങളും പൊരുത്തപ്പെടുത്താനുള്ള കഴിവ്
• ഒരു AI വ്യക്തിത്വം അനുമാനങ്ങളുടെ ഒരു ഡ്രാഫ്റ്റാണെന്നും യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയും ഫീൽഡ് മൂല്യനിർണ്ണയവും ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിക്കേണ്ടതുണ്ടെന്നും തിരിച്ചറിയാനുള്ള കഴിവ്

പരസ്യത്തിലെ ഏറ്റവും ചെലവേറിയ തെറ്റ് തെറ്റായ വ്യക്തിയോട് ശരിയായ സന്ദേശം പറയുക എന്നതാണ്. എത്ര നല്ല ഉൽപ്പന്നമായാലും എത്ര ആകർഷകമായ മുദ്രാവാക്യം ഉണ്ടായാലും അത് ശ്രദ്ധിക്കാത്ത പ്രേക്ഷകരിലേക്ക് എത്തിയാൽ ബജറ്റ് പാഴാകും. അതിനാൽ, എല്ലാ കാമ്പെയ്‌നുകളുടെയും അടിസ്ഥാനം ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകരാണ്: പരസ്യം എത്തിച്ചേരാൻ ആഗ്രഹിക്കുന്ന നിർവചിക്കപ്പെട്ട പൊതു സ്വഭാവങ്ങളുള്ള ആളുകളുടെ ഗ്രൂപ്പ്. എന്നാൽ "ലക്ഷ്യപ്രേക്ഷകർ" പലപ്പോഴും ഒറ്റ പിണ്ഡം അല്ല; വ്യത്യസ്ത ആവശ്യങ്ങളും പെരുമാറ്റങ്ങളും ഉള്ള ഉപഗ്രൂപ്പുകൾ ഇതിൽ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു. ഉപഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കുന്ന ഈ പ്രക്രിയയെ സെഗ്മെൻ്റേഷൻ എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ഓരോ സെഗ്‌മെൻ്റും കൂടുതൽ സജീവവും ഉപയോഗയോഗ്യവുമാക്കുന്നതിന്, ആ വിഭാഗത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു സാങ്കൽപ്പിക പ്രതീകം സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നു; ഇതിനെ പേഴ്സണ (വാങ്ങുന്ന വ്യക്തി) എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

ഒരു വ്യക്തി "മധ്യവയസ്‌കരായ സ്ത്രീകൾ" പോലെയുള്ള അമൂർത്തമായ വിവരണത്തെ "സെയ്‌നെപ്, 38, രണ്ട് കുട്ടികളുടെ അമ്മ, മുഴുവൻ സമയവും ജോലിചെയ്യുന്നു, സമയം ലാഭിക്കുന്ന ഉൽപ്പന്നങ്ങൾക്കായി പണം നൽകുന്നു, വൈകുന്നേരം ഫോണിൽ തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നു" എന്നിങ്ങനെയുള്ള മൂർത്തവും സന്ദേശമയയ്‌ക്കാവുന്നതുമായ കഥാപാത്രമാക്കി മാറ്റുന്നു. ഈ യൂണിറ്റിലെ രണ്ട് കാര്യങ്ങൾക്ക് ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗപ്രദമാണ്: അസംസ്‌കൃത ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ സമന്വയിപ്പിക്കുക, വ്യക്തിഗത ബ്ലൂപ്രിൻ്റ് നിർമ്മിക്കുക. എന്നാൽ നിർണായക മുന്നറിയിപ്പ് തുടക്കം മുതൽ വരട്ടെ: AI വ്യക്തിത്വം ഒരു സാങ്കൽപ്പിക സ്കെച്ചാണ്, യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്താവല്ല. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് പരിശോധിക്കാതെ അത് നിസ്സാരമായി എടുക്കുകയാണെങ്കിൽ, നിങ്ങൾ ഒരു തെറ്റായ സ്വപ്നം പരസ്യമാക്കും.

എന്താണ് ഉൾക്കാഴ്ച, എഐ എവിടെ സഹായിക്കുന്നു

ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷകരുടെ പെരുമാറ്റത്തിന് പിന്നിലെ യഥാർത്ഥ കാരണം പിടിച്ചെടുക്കുന്ന കണ്ടെത്തലാണ് പരസ്യത്തിലെ ഉൾക്കാഴ്ച. ഉദാഹരണത്തിന്, "ആളുകൾ ടൂത്ത് ബ്രഷുകൾ വാങ്ങുന്നു" എന്നത് ഒരു നിരീക്ഷണമാണ്; "ആളുകൾക്ക് യഥാർത്ഥത്തിൽ ടൂത്ത് ബ്രഷിൽ താൽപ്പര്യമില്ല, പക്ഷേ രാവിലെ നന്നായി പക്വതയുള്ളതായി തോന്നുന്നു" എന്നത് ഒരു ഉൾക്കാഴ്ചയാണ്. നല്ല ഉൾക്കാഴ്ച സന്ദേശം ഉപരിതലത്തിൽ നിന്ന് ആഴത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുപോകുന്നു. AI-ക്ക് നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റ (സർവേ പ്രതികരണങ്ങൾ, ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ, വിൽപ്പന ഡാറ്റ, സോഷ്യൽ മീഡിയ സംഭാഷണങ്ങൾ) വേഗത്തിൽ വായിക്കാനും പാറ്റേണുകളും തീമുകളും എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യാനും കഴിയും; ഉൾക്കാഴ്ചയ്ക്കുള്ള വേട്ടയിലെ ശക്തമായ ആക്സിലറേറ്ററാണിത്. എന്നാൽ AI എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റുചെയ്യുന്ന തീം ഒരു സിദ്ധാന്തമാണ്; യഥാർത്ഥ ഉപഭോക്താവുമായി ഇത് സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ടത് നിങ്ങളാണ്.

നുറുങ്ങ്: AI-യുടെ റോ ഡാറ്റ നൽകുക (അജ്ഞാത ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ പോലെ) "അതിൽ നിന്ന് എന്ത് ആവർത്തന തീമുകൾ ഉയർന്നുവരുന്നു?" സ്ക്രാച്ചിൽ നിന്ന് ഒരു വ്യക്തിത്വം സൃഷ്ടിക്കാൻ ആരോടെങ്കിലും ആവശ്യപ്പെടുന്നതിനുപകരം, ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒരു തീം ഉണ്ടാക്കാൻ അവരോട് ആവശ്യപ്പെടുന്നത് കൂടുതൽ വിശ്വസനീയമാണ്.

ഘട്ടം ഘട്ടമായി: സെഗ്‌മെൻ്റിൽ നിന്ന് സന്ദേശത്തിലേക്ക്

ഘട്ടം 1 - ഡാറ്റ ശേഖരിക്കുകയും അജ്ഞാതമാക്കുകയും ചെയ്യുക. ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ, സർവേ ഉത്തരങ്ങൾ, വിൽപ്പന രേഖകൾ. പേര്, ഇമെയിൽ, ഫോൺ തുടങ്ങിയ സ്വകാര്യ ഡാറ്റ നീക്കം ചെയ്യുക.

ഘട്ടം 2 - എക്സ്ട്രാക്റ്റ് സെഗ്മെൻ്റ്. പ്രേക്ഷകരെ അർത്ഥവത്തായ ഉപഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കുക: ആവശ്യം, പെരുമാറ്റം, വാങ്ങൽ ആവൃത്തി, ജീവിത ഘട്ടം മുതലായവ. നിങ്ങൾക്ക് AI-ക്ക് ഡാറ്റ നൽകുകയും "എത്ര വ്യത്യസ്ത സ്വഭാവ ഗ്രൂപ്പുകൾ പ്രത്യക്ഷപ്പെടുന്നു?" എന്ന് ചോദിക്കുകയും ചെയ്യാം.

ഘട്ടം 3 - ഒരു വ്യക്തിഗത ഡ്രാഫ്റ്റ് നിർമ്മിക്കുക. ഓരോ പ്രധാന സെഗ്‌മെൻ്റിനും ഒരു വ്യക്തിത്വം: ജനസംഖ്യാശാസ്‌ത്രം, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, വേദന പോയിൻ്റുകൾ, വാങ്ങൽ ട്രിഗർ, എതിർപ്പ് പോയിൻ്റുകൾ.

ഘട്ടം 4 - മാച്ച് സന്ദേശം. ഏത് വാഗ്ദാനമാണ്, ഏത് ടോൺ, ഏത് ചാനലാണ് ഓരോ വ്യക്തിക്കും അനുയോജ്യമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുക.

ഘട്ടം 5 - സ്ഥിരീകരിക്കുക. യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് വ്യക്തിത്വങ്ങളും സെഗ്‌മെൻ്റുകളും പരിശോധിക്കുക (വിൽപ്പന കണക്കുകൾ, സർവേ, ഫീൽഡ് അഭിമുഖം); പ്രവർത്തിക്കാത്തത് അപ്ഡേറ്റ് ചെയ്യുക.

ഇനിപ്പറയുന്ന പട്ടിക ഒരേ ഉൽപ്പന്നത്തിനായുള്ള രണ്ട് വ്യത്യസ്ത വ്യക്തിത്വങ്ങളും സന്ദേശ പൊരുത്തങ്ങളും കാണിക്കുന്നു (ഡിഷ്വാഷർ ഡിറ്റർജൻ്റ്):

ഇനം

വ്യക്തി 1: "സെയ്നെപ്, ആരാണ് സമയം വിജയിക്കുന്നത്"

വ്യക്തി 2: "സഫറുഫു കെമാൽ"

പ്രൊഫൈൽ

38, ജോലി ചെയ്യുന്ന അമ്മ, തിരക്കിലാണ്

55, വിരമിച്ച, ശ്രദ്ധാപൂർവം വാങ്ങുന്നയാൾ

പ്രധാന ആവശ്യം

വേഗത്തിലുള്ള, അനായാസമായ ക്ലീനിംഗ്

ദീർഘകാല, സാമ്പത്തിക ഉപയോഗം

തടസ്സം

സമയമില്ല

പാഴാക്കുന്നത് ഒഴിവാക്കുന്നു

വാഗ്ദാനം

"വെളിച്ചമുള്ളത്, നിങ്ങൾക്കുള്ള സമയം"

"കുറവ് ഉൽപ്പന്നം, കൂടുതൽ കഴുകൽ"

അനുയോജ്യമായ ചാനൽ

ഇൻസ്റ്റാഗ്രാം, ഹ്രസ്വ വീഡിയോ

പത്രം സപ്ലിമെൻ്റ്, ഇ-മെയിൽ

ടോൺ

പ്രായോഗിക, ഊർജ്ജസ്വലമായ

വിശ്വസനീയമായ, താങ്ങാവുന്ന വില

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള ഉൾക്കാഴ്ച. ഒരു ഇ-കൊമേഴ്‌സ് ബ്രാൻഡിന് 800 ഉപഭോക്തൃ അവലോകനങ്ങൾ വായിക്കാൻ സമയം കണ്ടെത്താനായില്ല. അദ്ദേഹം അഭിപ്രായങ്ങൾ അജ്ഞാതമായി (പേര്/ഓർഡർ നമ്പർ ഒഴിവാക്കി) AI-ക്ക് നൽകുകയും ആവർത്തിച്ചുള്ള തീമുകൾ ആവശ്യപ്പെടുകയും ചെയ്തു. "ഷിപ്പിംഗ് വേഗത പ്രതീക്ഷയെ കവിയുമ്പോൾ സംതൃപ്തി ഉയരുന്നു" എന്ന തീം YZ ഹൈലൈറ്റ് ചെയ്തു. ടീം സ്വന്തം വിൽപ്പന ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് സ്ഥിരീകരിക്കുകയും പ്രചാരണ സന്ദേശം "അതേ ദിവസം ഷിപ്പിംഗ്" വാഗ്ദാനത്തിൽ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ചെയ്തു. AI ഒരു തീം കൊണ്ടുവന്നു, മനുഷ്യൻ അത് പരിശോധിച്ച് ഒരു തീരുമാനമാക്കി മാറ്റി.

കേസ് 2 - പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാത്ത വ്യക്തിത്വത്തിൻ്റെ വില. "യുവ ഉപയോക്താക്കൾക്കായി വ്യക്തിത്വങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ" ഒരു ആപ്പ് ബ്രാൻഡ് AI-യോട് പറഞ്ഞു. YZ "18-24 വയസ്സ് പ്രായമുള്ള, സോഷ്യൽ മീഡിയ അഡിക്റ്റഡ്, വില സെൻസിറ്റീവ്" എന്ന വ്യക്തിത്വം നൽകി. ഇത് വസ്‌തുതയായി അംഗീകരിച്ച് സംഘം പ്രചാരണം നടത്തി. എന്നിരുന്നാലും, യഥാർത്ഥ ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ കാണിക്കുന്നത് പ്രധാന പ്രേക്ഷകർ 30-40 വയസ് പ്രായമുള്ള പ്രൊഫഷണലുകളാണ്. ചില ബജറ്റ് തെറ്റായ പ്രേക്ഷകരിലേക്ക് പോയി. തെറ്റ്: ഡാറ്റ നോക്കാതെ AI സൃഷ്ടിച്ച വ്യക്തിത്വത്തെ വിശ്വസിക്കുക.

കേസ് 3 - സെഗ്മെൻ്റ് വേർതിരിവിൻ്റെ മൂല്യം. ഒരു ജിം എല്ലാ അംഗങ്ങൾക്കും ഒരേ "സ്‌റ്റേ ഫിറ്റ്" സന്ദേശം അയയ്‌ക്കുകയായിരുന്നു. AI ഉപയോഗിച്ച് അംഗങ്ങളുടെ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമായി വിശകലനം ചെയ്യുന്നത് രണ്ട് വ്യക്തമായ സെഗ്‌മെൻ്റുകൾ വെളിപ്പെടുത്തി: "ലജ്ജാശീലരായ പുതുമുഖങ്ങൾ", "ലക്ഷ്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള വെറ്ററൻസ്." രണ്ട് ഗ്രൂപ്പുകളിലേക്ക് രണ്ട് വ്യത്യസ്ത സന്ദേശങ്ങൾ അയച്ചപ്പോൾ (ഒന്ന് "ആദ്യ ഘട്ടം എളുപ്പമാണ്" മറ്റൊന്ന് "സ്വയം മറികടക്കുക"), പ്രതികരണ നിരക്ക് ഗണ്യമായി വർദ്ധിച്ചു. സെഗ്‌മെൻ്റ് വേർതിരിവ് സന്ദേശത്തെ പോയിൻ്റ് ആക്കി.

പകർത്താവുന്ന നാല് ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

1) അഭിപ്രായങ്ങളിൽ നിന്നുള്ള തീം എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റർ:

അജ്ഞാത ഉപഭോക്തൃ അഭിപ്രായങ്ങൾ ചുവടെയുണ്ട് (പേര്/ഓർഡർ വിവരങ്ങളൊന്നുമില്ല):[അഭിപ്രായങ്ങൾ ഒട്ടിക്കുക] ടാസ്‌ക്: (1) ആവർത്തിച്ചുള്ള 5 തീമുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റ് ചെയ്യുക (സംതൃപ്തിയും പരാതിയും വെവ്വേറെ).(2) ഓരോ തീമിനുമുള്ള സാമ്പിൾ കമൻ്റുകളുടെ എണ്ണം കണക്കാക്കി ഉദ്ധരണികൾ നൽകുക.(3) ഇവയിൽ ഏതാണ് ഒരു കാമ്പെയ്ൻ സന്ദേശമായി മാറേണ്ടതെന്ന് നിർദ്ദേശിക്കുക. ഡാറ്റയിൽ ഇല്ലാത്ത തീമുകളൊന്നും ഉണ്ടാക്കരുത്; നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക.

2) സെഗ്മെൻ്റ് ഔട്ട്ലൈൻ:

ഉൽപ്പന്നം: [ഉൽപ്പന്നം]. അജ്ഞാത ഉപഭോക്തൃ സവിശേഷതകൾ ചുവടെയുണ്ട്: [ഡാറ്റ/സംഗ്രഹം]. ടാസ്‌ക്: ആവശ്യത്തെയും പെരുമാറ്റത്തെയും അടിസ്ഥാനമാക്കി ഈ പ്രേക്ഷകരെ 3-4 സെഗ്‌മെൻ്റുകളായി വിഭജിക്കുക. ഓരോ സെഗ്‌മെൻ്റിനും: ടാഗ്‌ലൈൻ, വ്യതിരിക്തമായ സവിശേഷത, പ്രധാന ആവശ്യം, വാങ്ങൽ ട്രിഗർ. ഇതൊരു പ്രാരംഭ രൂപരേഖയാണ്; യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിച്ച് ഞാൻ പരിശോധിക്കുമെന്ന് കരുതുക.

3) വ്യക്തി ജനറേറ്റർ:

സെഗ്‌മെൻ്റ്: "[സെഗ്‌മെൻ്റിൻ്റെ പേരും സംഗ്രഹവും]". ടാസ്‌ക്: ഈ സെഗ്‌മെൻ്റിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു വ്യക്തിഗത ഡ്രാഫ്റ്റ് എഴുതുക. ഉള്ളടക്കം: പേര്, പ്രായപരിധി, ജീവിത സാഹചര്യം, ലക്ഷ്യങ്ങൾ, തടസ്സങ്ങൾ (വേദന പോയിൻ്റുകൾ), വാങ്ങുന്നതിന് മുമ്പുള്ള എതിർപ്പുകൾ, ഏത് ചാനലിലാണ് അവൻ സമയം ചെലവഴിക്കുന്നത്. ഇത് ഒരു യഥാർത്ഥ വ്യക്തിയല്ല, ഒരു അനുമാനമാണെന്ന് തലക്കെട്ടിൽ പ്രസ്താവിക്കുക.

4) വ്യക്തി-സന്ദേശ മാച്ചർ:

എൻ്റെ വ്യക്തിത്വങ്ങൾ: [വ്യക്തിത്വം 1 സംഗ്രഹം], [വ്യക്തിത്വം 2 സംഗ്രഹം]. ഉൽപ്പന്ന വാഗ്ദാനം: [വാഗ്ദാനം]. ടാസ്ക്: ഓരോ വ്യക്തിക്കും: ഏറ്റവും അനുയോജ്യമായ ഒരു വാക്യ സന്ദേശം, ടോൺ, മുൻഗണനാ ചാനൽ, സാധ്യതയുള്ള എതിർപ്പിനുള്ള പ്രതികരണം. തെളിവ് ആവശ്യമുള്ള ഒരു അവകാശവാദം ഉന്നയിക്കുന്നു.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ്:

എൻ്റെ ഉൽപ്പന്നത്തിനായി ഒരു ടാർഗെറ്റ് പ്രേക്ഷക വ്യക്തിത്വം സൃഷ്ടിക്കുക.

ഡാറ്റയില്ല, ഉൽപ്പന്നമില്ല, സന്ദർഭമില്ല; വ്യക്തികളെ പൂർണ്ണമായും സാമാന്യവൽക്കരിക്കാതെ AI നിർമ്മിക്കുന്നു, അവ പരിശോധിക്കാൻ കഴിയില്ല.

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം:

ഉൽപ്പന്നം: വീടിനുള്ള സ്മാർട്ട് തെർമോസ്റ്റാറ്റ്. വില: മിഡ്-അപ്പർ സെഗ്മെൻ്റ്. അജ്ഞാത ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റയുടെ ഒരു സംഗ്രഹം ചുവടെയുണ്ട്:- മിക്ക വാങ്ങലുകാരും 35-50 വയസ്സ് പ്രായമുള്ളവരാണ്, വീട്ടുടമസ്ഥർ, സാങ്കേതികവിദ്യയിലേക്ക് തുറന്നിരിക്കുന്നു.- മിക്കപ്പോഴും ഉദ്ധരിച്ച പ്രയോജനം: ബിൽ സേവിംഗും സുഖവും.- ഏറ്റവും പതിവ് എതിർപ്പ്: ഇൻസ്റ്റാളേഷനിലെ ബുദ്ധിമുട്ടിനെക്കുറിച്ചുള്ള ആശങ്ക. ടാസ്ക്: ഈ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് 2 വ്യക്തിത്വ സ്കെച്ചുകൾ സൃഷ്ടിക്കുക. ഓരോന്നിനും, ലക്ഷ്യം, തടസ്സം, വാങ്ങൽ ട്രിഗർ, ഇൻസ്റ്റാളേഷൻ എതിർപ്പിനുള്ള പ്രതികരണം, ഉചിതമായ ചാനൽ. ഇത് സ്ഥിരീകരിക്കേണ്ട ഒരു അനുമാനമാണെന്ന് പ്രസ്താവിക്കുക; ഡാറ്റയിൽ ഇല്ലാത്തത് ഉണ്ടാക്കരുത്.

രണ്ടാമത്തെ ക്ലെയിം യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ളതാണ്; ഫീൽഡ്, സെയിൽസ് ഡാറ്റ എന്നിവയ്‌ക്കെതിരെ ഔട്ട്‌പുട്ട് ഇപ്പോഴും പരീക്ഷിക്കപ്പെടുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• ഡാറ്റ നൽകാതെ ഒരു വ്യക്തിത്വം അഭ്യർത്ഥിക്കുന്നു. AI സാമാന്യവൽക്കരിക്കാതെ ഉണ്ടാക്കുന്നു; ഇത് യഥാർത്ഥ പ്രേക്ഷകരെ പ്രതിഫലിപ്പിച്ചേക്കില്ല.
• വ്യക്തിത്വത്തെ യഥാർത്ഥമായി തെറ്റിദ്ധരിപ്പിക്കുന്നു. വ്യക്തിത്വം ഒരു സിദ്ധാന്തമാണ്; വിൽപ്പനയും ഫീൽഡ് ഡാറ്റയും ഉപയോഗിച്ച് സ്ഥിരീകരിക്കുന്നത് വരെ തീരുമാനങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനമായി ഇത് എടുക്കാൻ കഴിയില്ല.
• ഒരൊറ്റ പ്രേക്ഷകർ എന്ന് അനുമാനിക്കുന്നു. വ്യത്യസ്‌ത ആവശ്യങ്ങൾ വിഭാഗീകരിക്കാത്തത് സന്ദേശം എല്ലാവർക്കും ഒരേ പോലെയുള്ളതും ഫലപ്രദമല്ലാത്തതുമാക്കുന്നു.
• ഉപകരണത്തിലേക്ക് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ഒട്ടിക്കുന്നു. പേര്, ഇ-മെയിൽ, ഫോൺ നമ്പർ എന്നിവ കെവികെകെയുടെ പരിധിയിലാണ്; അജ്ഞാതമാക്കുക.
• വ്യക്തിത്വം അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യുന്നില്ല. ബഹുജന സ്വഭാവം മാറുന്നു; വ്യക്തിത്വം ഒരു ജീവനുള്ള രേഖയാണ്.

മുന്നറിയിപ്പ്: വ്യക്തിത്വം എത്രത്തോളം വ്യക്തമായി എഴുതുന്നുവോ അത്രത്തോളം അത് "യഥാർത്ഥ"മായി അനുഭവപ്പെടുന്നു; ഇതൊരു കെണിയാണ്. സജീവത എന്നാൽ കൃത്യത എന്നല്ല. "ഏത് ഡാറ്റയാണ് ഇതിനെ പിന്തുണയ്ക്കുന്നത്?" എന്ന ചോദ്യം ഉപയോഗിച്ച് ഓരോ വ്യക്തിത്വവും പരിശോധിക്കുക

ചുരുക്കത്തിൽ

ശരിയായ വ്യക്തിക്ക് ശരിയായ സന്ദേശം നൽകുന്നതിൻ്റെ അടിസ്ഥാനം ടാർഗെറ്റ് ഓഡിയൻസ് വിശകലനമാണ്. സെഗ്മെൻ്റേഷൻ പ്രേക്ഷകരെ അർത്ഥവത്തായ ഉപഗ്രൂപ്പുകളായി വിഭജിക്കുന്നു; വ്യക്തി ഓരോ സെഗ്‌മെൻ്റിനെയും ഒരു സന്ദേശം സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മൂർത്തമായ പ്രതീകമാക്കി മാറ്റുന്നു. അജ്ഞാത ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് തീമുകളും സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളും എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുന്നതിലും വ്യക്തികളെ സൃഷ്‌ടിക്കുന്നതിലും ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഒരു ശക്തമായ ആക്സിലറേറ്ററാണ്. എന്നിരുന്നാലും, AI നിർമ്മിക്കുന്ന ഓരോ സെഗ്മെൻ്റും വ്യക്തിത്വവും ഒരു സാങ്കൽപ്പിക സ്കെച്ച് ആണ്; യഥാർത്ഥ വിൽപ്പന, സർവേകൾ, ഫീൽഡ് ഡാറ്റ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ തീരുമാനങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനമായി ഇത് എടുക്കാനാവില്ല. സ്വകാര്യ ഡാറ്റ എപ്പോഴും അജ്ഞാതമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

ഒരു ഉൽപ്പന്നം തിരഞ്ഞെടുക്കുക. (1) നിങ്ങളുടെ യഥാർത്ഥ അല്ലെങ്കിൽ സാങ്കൽപ്പിക ഉപഭോക്തൃ വിവരങ്ങൾ ഒരു അജ്ഞാത സംഗ്രഹത്തിലേക്ക് സമാഹരിക്കുക. (2) "സെഗ്‌മെൻ്റ് സ്കെച്ച്" ടെംപ്ലേറ്റ് ഉപയോഗിച്ച് 3 സെഗ്‌മെൻ്റുകൾ എക്‌സ്‌ട്രാക്റ്റുചെയ്യുക. (3) "വ്യക്തിഗത ജനറേറ്റർ" ഉപയോഗിച്ച് ഒരു സെഗ്‌മെൻ്റ് തത്സമയ വ്യക്തിത്വമാക്കി മാറ്റുക. (4) "വ്യക്തി-സന്ദേശ മാച്ചർ" ഉപയോഗിച്ച് ഈ വ്യക്തിക്കായി ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട സന്ദേശവും ടോണും ചാനലും സജ്ജമാക്കുക. (5) ഏറ്റവും പ്രധാനമായി: ഈ വ്യക്തിത്വത്തെ സാധൂകരിക്കാൻ നിങ്ങൾ നോക്കുന്ന 3 യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ (വിൽപ്പന, സർവേ, അഭിമുഖം) എഴുതുക. സ്ഥിരീകരിക്കാത്ത വ്യക്തികളെ "നിശ്ചയം" എന്ന് അടയാളപ്പെടുത്തരുത്.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ ഉപകരണത്തിന് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഞാൻ അജ്ഞാതമാക്കി.
• [ ] ഞാൻ പിണ്ഡത്തെ സെഗ്മെൻ്റുകളായി കണക്കാക്കി, ഒരു പിണ്ഡം അല്ല.
• [ ] ഞാൻ AI വ്യക്തിത്വങ്ങളെ "ഹൈപ്പോതെസിസ് സ്കെച്ച്" എന്ന് ലേബൽ ചെയ്തു.
• [ ] ഓരോ വ്യക്തിക്കുമുള്ള സന്ദേശവും ടോണും ചാനലും ഞാൻ പൊരുത്തപ്പെടുത്തി.
• [ ] വ്യക്തികളെ ഞാൻ പരിശോധിക്കുന്ന യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉറവിടങ്ങൾ ഞാൻ തിരിച്ചറിഞ്ഞു.
• [ ] വ്യക്തിത്വവും സെഗ്‌മെൻ്റുകളും അപ്‌ഡേറ്റ് ചെയ്യാൻ ഞാൻ ഒരു പദ്ധതി തയ്യാറാക്കി.