kennisbank item

Machine learning: dé manier om klantbehoeften te ontdekken in user-generated content

Publicatiedatum: 07 | 11 | 2019
Delen:

Eerder onderzoek wijst reeds uit dat consumenten merkgerelateerde beelden gebruiken op hun social media om te communiceren over merken en om hun persoonlijk consumptiegedrag uit te dragen. Door te kijken naar de context waar binnen klanten op social media content plaatsen, kun je meer te weten komen over jouw klanten.

Bron van klantbehoeften
Uit het onderzoek Hoe machine learning helpt bij het doorgronden van klantbehoeften in user-generated content blijkt ook dat user-generated content extreem waardevol is als bron van klantbehoeften voor productontwikkeling. In feite is UGC meer geschikt voor het identificeren van deze behoeften dan andere methoden, zoals kostbare en tijdrovende interviews.

Onbewuste behoeften
Wanneer onderzoekers ook geïnteresseerd zijn in het ontdekken van de onbewuste behoeften van de klant, dan is UGC al helemaal een belangrijke meerwaarde. Het is namelijk onwaarschijnlijk dat deze onbewuste informatie in een interview naar boven komt. Daarom wordt het identificeren van klantenbehoeften in UGC met de hulp van machine learning niet alleen efficiënter, maar ook uitgebreider.

Hier lees je meer over ‘Hoe machine learning helpt bij het doorgronden van klantbehoeften in user-generated content’.

Mail mij 1x per maand een update over merken, marketing en communicatie

  • Dit veld is bedoeld voor validatiedoeleinden en moet niet worden gewijzigd.