データ分析・運用研修（ビッグモデルを活用してユーザーデータを分析し、デジタルマーケティングの効果を高める方法）

ビッグモデルを使用してユーザーデータを分析し、デジタルマーケティングの効果を高める方法

ユーザーデータはデジタルマーケティングの中核資産です。ユーザー データを分析すると、製品マネージャーや運用担当者はユーザーのニーズ、行動、好みを理解し、より効果的なマーケティング戦略を策定できるようになります。この記事では、強力なコンピューティングおよびデータ処理機能を備えた人工知能モデルであるビッグモデルを使用してユーザーデータを分析する方法を紹介します。

この記事では、ユーザー データの前処理、ユーザー データのモデリング、ユーザー データの分析という 3 つの側面からビッグ モデル テクノロジを説明し、読者がビッグ モデルの利点を理解して適用できるようにいくつかの例と図を示します。

ユーザー データの前処理とは、後続の分析とモデリングを容易にするために、収集されたユーザー データに対して行われる一連の操作を指します。ユーザー データの前処理の目的は、データの品質と可用性を向上させ、データ内のノイズと冗長性を排除し、データから有効な情報を抽出することです。ユーザー データの前処理の主な手順には、データのクリーニング、データの正規化、データのセグメンテーションが含まれます。

データ クリーニングとは、データの誤り、不完全、または無関係な部分を削除または修正して、データの正確性と一貫性を高めるプロセスを指します。データクリーニングの一般的な方法には、外れ値の削除と欠損値の補完が含まれます。

• 外れ値を削除する: 外れ値とは、ユーザーの年齢が 200 歳、ユーザーの購入金額が -100 元など、データ内の値が正常範囲から大幅に異なることを指します。外れ値は、データ入力エラー、データ転送エラー、またはデータ収集エラーによって発生する可能性があり、データの分布と統計特性に影響を与え、不正確な分析とモデリング結果につながります。外れ値を除去する方法には、ボックスプロット、3σ 原理、Z スコアなどの使用があります。データの特性とビジネス ニーズに基づいて適切な方法を選択できます。
• 欠損値を埋める: 欠損値とは、ユーザーの性別が空、ユーザーの閲覧時間が 0 など、データに記録されていない値を指します。欠損値は、不完全なデータ収集、データの損失、または意図的なデータ隠蔽によって発生する可能性があり、データの規模と整合性が低下し、分析とモデリングの有効性に影響します。欠損値を埋める方法には、平均、中央値、最頻値、補間、回帰、ランダムフォレストなどがあり、データの種類や分布に応じて適切な方法を選択できます。

データの正規化

データの正規化とは、データの比較や処理を容易にするために、データを統一された標準または範囲に変換することを指します。データ正規化の目的は、データの次元とスケールの影響を排除し、データの偏りと変動を減らし、データの安定性と信頼性を向上させることです。データ正規化の一般的な方法には、標準化と正則化があります。

• 標準化: 標準化とは、データを平均 0、標準偏差 1 の正規分布に変換し、データの分布をより集中的かつ対称的にすることです。標準化の方法には、Z スコア、t スコアなどを使用する方法があります。データの分布と特性に基づいて適切な方法を選択できます。
• 正規化: 正規化とは、データのサイズと範囲の一貫性と制限を高めるために、データを [0, 1] や [-1, 1] などの固定範囲に変換することを指します。正規化の方法には、最大最小法、絶対値法、対数法などがあり、データの極値や分布に応じて適切な方法を選択できます。

データセグメンテーションとは、データ内のテキスト情報を単語、フレーズ、文などの意味のある単位に分割して、データの理解と分析を容易にすることを指します。データ分割の目的は、データから重要な情報を抽出し、データの冗長性とノイズを減らし、データの有効性と可読性を高めることです。データ セグメンテーションの主な手順は、キーワードの抽出と単語の頻度の統計です。

• キーワード抽出: キーワード抽出とは、ユーザーコメントの評価語、ユーザー検索のクエリ語など、データ内のテキスト情報からテキストのテーマや内容を最もよく表す単語やフレーズを識別することを指します。キーワード抽出の方法には、TF-IDF、TextRank、LDA などを使用する方法があります。テキストの長さや複雑さに応じて適切な方法を選択できます。
• 単語頻度統計：単語頻度統計とは、統計データ内のテキスト情報における各単語またはフレーズの出現回数または割合を指します。たとえば、ユーザーコメント内の肯定的な単語と否定的な単語の比率、ユーザー検索での人気単語と不人気単語の数などです。単語頻度統計の方法には、バッグオブワードモデル、nグラムモデル、単語埋め込みモデルなどを使用する方法があります。テキストの特性と目的に基づいて適切な方法を選択できます。

ユーザー データ モデリングとは、ユーザー データの前処理の結果に基づいて、ユーザーの特性と動作の数学的または論理的モデルを構築し、その後の分析と予測を容易にすることを指します。ユーザー データ モデリングの目的は、ユーザーの属性と動作を抽象化して記述し、ユーザーのパターンと傾向を発見し、ユーザーの定量化と操作性を向上させることです。ユーザーデータモデリングの主な内容には、ユーザーポートレートの構築とユーザー行動モデルの構築が含まれます。

ユーザープロファイリングとは、ユーザーの基本情報や興味の好みをラベル付けして分類し、ユーザーの年齢、性別、興味など、ユーザーをパーソナライズしてセグメント化した説明を作成することを指します。ユーザープロファイリングの方法には、クラスター分析、決定木、ランダムフォレストなどがあります。ユーザーの数や特性に基づいて適切な方法を選択できます。

• ユーザー年齢: ユーザー年齢は、ユーザーの誕生年または年齢層を指します。これはユーザーの基本的な属性の 1 つであり、ユーザーの購買力や習慣に影響を与えます。たとえば、若いユーザーはファッショナブルで流行の商品を購入する傾向が強く、一方、年配のユーザーは健康的で実用的な商品を購入する傾向があります。ユーザーの年齢を取得する方法には、ユーザー登録情報、ユーザー識別情報、ユーザー行動情報などを使用することがあります。データの信頼性と正確性に基づいて適切な方法を選択できます。
• ユーザーの性別: ユーザーの性別は、ユーザーが男性か女性かを示します。これはユーザーの基本的な属性の 1 つであり、ユーザーの消費嗜好や行動に影響を与えます。たとえば、女性ユーザーは美容製品や衣料品を購入する傾向が強く、男性ユーザーはデジタル製品やスポーツ製品を購入する傾向が強いです。ユーザーの性別を取得する方法には、ユーザー登録情報、ユーザー識別情報、ユーザー行動情報などを使用することがあります。データの信頼性と正確性に基づいて適切な方法を選択できます。
• ユーザーの関心: ユーザーの関心とは、特定の分野またはトピックに対するユーザーの好みを指します。これはユーザーのパーソナライズされた属性の 1 つであり、ユーザーの消費動機や消費の選択に影響を与えます。たとえば、ユーザーの旅行への関心は、旅行商品の購入意欲や購入頻度に影響します。ユーザーの興味関心を取得する方法としては、ユーザーの検索情報、ユーザーの閲覧情報、ユーザーのコメント情報などを利用する方法があり、データの豊富さや有効性に応じて適切な方法を選択できます。

ユーザー行動モデルとは、ユーザーの購買傾向、閲覧習慣、ソーシャルメディアでのやりとりなど、ユーザーの行動特性と行動パターンを説明するために、ユーザーの購買、閲覧、ソーシャルなどの行動を分析および予測することを指します。ユーザー行動モデリングの方法には、関連分析、回帰分析、分類分析、クラスター分析などがあります。ユーザーの行動タイプと目標に基づいて適切な方法を選択できます。

• ユーザーの購買傾向: ユーザーの購買傾向とは、ユーザーが特定の製品またはサービスを購入する意思と可能性を指します。これはユーザーの行動特性の 1 つであり、ユーザーの消費決定や消費効果に影響を与えます。たとえば、特定のブランドに対するユーザーの忠誠心は、ユーザーの購買傾向に影響を与えます。ユーザーの購買傾向を分析する方法としては、ユーザーの購入履歴、ユーザーのショッピングカート、ユーザーのお気に入りなどを使用することがあります。データの適時性と関連性に基づいて適切な方法を選択できます。
• ユーザーの閲覧習慣: ユーザーの閲覧習慣とは、Web ページやアプリケーションを閲覧する際のユーザーの行動パターンと好みを指します。ユーザーの行動特性の 1 つであり、ユーザーの閲覧時間、閲覧頻度、閲覧経路など、ユーザーの情報取得と消費に影響を与えます。ユーザーの閲覧習慣を分析する方法には、ユーザーの閲覧記録、ユーザーのクリックスルー率、ユーザーの滞在時間などを使用することがあります。データの整合性と追跡可能性に基づいて適切な方法を選択できます。
• ユーザーのソーシャル メディア インタラクション: ユーザーのソーシャル メディア インタラクションとは、ソーシャル メディア プラットフォームにおけるユーザーの行動パフォーマンスと影響力を指します。これはユーザーの行動特性の 1 つであり、ユーザーの「いいね！」の数、コメントの数、リポストの数など、ユーザーの社会的関係や社会的評判に影響を与えます。ユーザーのソーシャル メディア インタラクションを分析する方法には、ユーザーのソーシャル メディア アカウント、ユーザーのソーシャル メディア コンテンツ、ユーザーのソーシャル メディア ネットワークなどの使用が含まれます。データの知名度と信頼性に基づいて適切な方法を選択できます。

ユーザーデータの分析におけるビッグモデル技術とは、強力なコンピューティングおよびデータ処理機能を備えた人工知能モデルであるビッグモデルを使用して、ユーザーデータの詳細な分析とマイニングを実行し、それによってユーザーデータの価値と意義を向上させることを指します。ユーザーデータの分析におけるビッグモデル技術の目的は、効率、精度、インテリジェンスなどのビッグモデルの利点を活用して、大量のデータ、複雑なデータ、多様なデータなど、ユーザーデータ分析における困難や課題を解決することです。ユーザーデータを分析するビッグモデル技術の主な内容には、自然言語処理技術、画像認識技術、機械学習技術、ディープラーニング技術などがあります。

自然言語処理技術とは、テキスト、音声、ビデオなどのユーザーデータ内の自然言語情報を大規模なモデルで処理および分析し、ユーザーの意図、評価、感情などのユーザーデータ内の意味と感情を抽出することを指します。自然言語処理技術の応用シナリオには、ユーザーコメント分析、ユーザー検索分析、ユーザー会話分析などがあります。ユーザーデータ内の自然言語の種類と目的に基づいて、適切な技術を選択できます。

• ユーザーレビュー分析: ユーザーレビュー分析とは、大規模なモデルを使用して製品やサービスに関するユーザーコメントを分析し、ユーザーの評価、コメント、提案などのユーザー満足度やフィードバックを把握することを指します。ユーザーレビューを分析する手法には、感情分析、テキスト分類、テキスト要約などがあります。ユーザーレビューの長さと複雑さに基づいて適切な手法を選択できます。
• ユーザー検索分析: ユーザー検索分析とは、ユーザーの検索語、検索結果、検索履歴など、ユーザーのニーズや好みを理解するために、大規模なモデルを使用してユーザーの検索行動や検索コンテンツを分析することを指します。ユーザー検索分析の手法には、キーワード抽出、意味理解、クエリ拡張などがあります。ユーザー検索の精度と関連性に基づいて適切なテクノロジを選択できます。
• ユーザー会話分析：ユーザー会話分析とは、大規模なモデルを使用してユーザー会話の内容と有効性を分析し、ユーザーの質問、回答、フィードバックなど、ユーザーの意図と態度を理解することを指します。ユーザー会話分析の技術には、会話の生成、会話の理解、会話の評価などがあります。ユーザー会話の流暢さと有効性に基づいて適切な技術を選択できます。

画像認識技術とは、写真、ビデオ、アニメーションなどのユーザーデータ内の画像情報を大規模なモデルを使用して処理および分析し、ユーザーのイメージ、スタイル、好みなどのユーザーデータ内のビジュアルとコンテンツを抽出することを指します。画像認識技術の応用シナリオには、ユーザーポートレート分析、ユーザービデオ分析、ユーザーアニメーション分析などがあります。ユーザーデータ内の画像タイプとターゲットに基づいて適切な技術を選択できます。

• ユーザーアバター分析：ユーザーアバター分析とは、大規模なモデルを使用してユーザーアバター画像を分析し、ユーザーの年齢、性別、表情などの基本情報と性格特性を理解することを指します。ユーザーアバターを分析するためのテクノロジには、顔認識、顔検出、顔属性などがあります。ユーザーアバターの明瞭性と信頼性に基づいて適切なテクノロジを選択できます。
• ユーザービデオ分析：ユーザービデオ分析とは、大規模なモデルを使用してユーザービデオコンテンツとビデオ効果を分析し、ユーザーの行動、シーン、テーマなどのユーザーの行動と興味を理解することを指します。ユーザービデオ分析の手法には、ビデオ分類、ビデオ注釈、ビデオ要約などがあります。ユーザービデオの長さと複雑さに基づいて適切な手法を選択できます。
• ユーザーアニメーション分析：ユーザーアニメーション分析とは、ビッグモデルを使用してユーザーのアニメーションコンテンツとアニメーション効果を分析し、ユーザーの役割、スタイル、ストーリーなどのユーザーの創造性と好みを理解することを指します。ユーザーアニメーション分析の手法には、アニメーション生成、アニメーション理解、アニメーション評価などがあります。ユーザーアニメーションの品質と独創性に基づいて適切な手法を選択できます。

機械学習技術とは、大規模なモデルを使用してユーザーデータからユーザー特性や行動規則やパターンを学習・推論し、ユーザーの購入確率、ユーザー離脱リスク、ユーザー推奨製品など、ユーザーの将来の行動や結果を予測・最適化することを指します。機械学習技術の応用シナリオには、ユーザー購入予測、ユーザー離脱防止、ユーザー推奨システムなどがあります。ユーザーデータの規模と複雑さに基づいて適切な技術を選択できます。

• ユーザー購入予測: ユーザー購入予測とは、大規模なモデルを使用して、ユーザーが特定の商品やサービスを購入する確率と時期を予測し、それによってユーザーのコンバージョン率と収益を向上させることを指します。たとえば、ユーザーが特定のクーポンを使用する確率、ユーザーが新製品を購入する時期などです。 ユーザー購入を予測する手法には、ロジスティック回帰、サポートベクターマシン、ランダムフォレストなどがあります。 ユーザー購入のスパース性と非線形性に基づいて、適切な手法を選択できます。
• ユーザー離脱防止: ユーザー離脱防止とは、大規模なモデルを使用して、ユーザーが一定期間内に製品やサービスの使用を停止するかどうかを予測し、ユーザーの維持率と忠誠度を向上させることを指します。たとえば、ユーザーが来月サブスクリプションをキャンセルするかどうか、ユーザーが次の有効期限後にサブスクリプションを更新するかどうかなどです。ユーザー離脱を防ぐための手法には、生存分析、協調フィルタリング、ディープニューラルネットワークなどがあります。ユーザー離脱の周期性と多様性に基づいて適切な手法を選択できます。
• ユーザー推奨システム: ユーザー推奨システムとは、大規模なモデルを使用して、ユーザーが興味を持つ可能性のある製品やサービスを推奨し、それによってユーザーの満足度とアクティビティを向上させることを指します。たとえば、ユーザーが好む可能性のある映画、ユーザーが必要とする可能性のある商品などです。ユーザー推奨システムのテクノロジには、協調フィルタリング、マトリックス分解、ディープラーニングなどがあります。ユーザーの好みやフィードバックに基づいて適切なテクノロジを選択できます。

ディープラーニング技術とは、大規模なモデルを使用して人間のニューラルネットワークをシミュレートし、ユーザーデータから高レベルの特徴と抽象化を自動的に学習して抽出し、ユーザーの音声認識、ユーザー画像生成、ユーザーの自然言語生成など、ユーザーデータの効率的でインテリジェントな分析と処理を実現することを指します。ディープラーニング技術の応用シナリオには、ユーザー音声分析、ユーザー画像分析、ユーザーテキスト分析などがあります。ユーザーデータの次元と構造に基づいて適切な技術を選択できます。

• ユーザー音声分析：ユーザー音声分析とは、大規模なモデルを使用してユーザー音声情報を分析し、ユーザー音声コマンド、ユーザー音声翻訳、ユーザー音声アシスタントなどのユーザー音声認識、音声変換、音声合成などを実現することを指します。ユーザー音声分析の技術には、畳み込みニューラルネットワーク、リカレントニューラルネットワーク、変分オートエンコーダーなどがあります。ユーザー音声のタイミングと多様性に基づいて適切な技術を選択できます。
• ユーザー画像分析：ユーザー画像分析とは、大規模なモデルを使用してユーザー画像情報を分析し、ユーザー画像検索、ユーザー画像フィルター、ユーザー画像作成などのユーザー画像認識、画像変換、画像生成などを実現することを指します。ユーザー画像分析の技術には、畳み込みニューラルネットワーク、生成的敵対ネットワーク、変分オートエンコーダーなどがあります。ユーザー画像の空間性と複雑さに基づいて適切な技術を選択できます。
• ユーザーテキスト分析：ユーザーテキスト分析とは、大規模なモデルを使用してユーザーテキスト情報を分析し、ユーザーテキストの要約、ユーザーテキストの翻訳、ユーザーテキストの作成など、ユーザーテキストの理解、テキスト変換、テキスト生成などを実現することを指します。ユーザーテキスト分析の手法には、リカレントニューラルネットワーク、トランスフォーマー、生成的敵対ネットワークなどがあります。ユーザーテキストの意味と創造性に基づいて適切な手法を選択できます。

この記事では、ビッグモデルを使用してユーザーデータを分析し、デジタルマーケティングの効果を高める方法を紹介します。この記事では、ユーザー データの前処理、ユーザー データのモデリング、ユーザー データの分析という 3 つの側面からビッグ モデル テクノロジについて説明し、読者がビッグ モデルの利点を理解して適用できるようにいくつかの例と図を示します。

この記事はもともと、Everyone is a Product Manager で @产品经理独孤虾 によって公開されました。無断転載禁止

タイトル画像はCC0ライセンスに基づいてUnsplashから引用しています

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