Дата-ориентированный подход в разработке PR-стратегии для продвижения бренда HI!

Растущий объем генерируемой информации в медиасреде делает все более актуальным вопрос эффективного применения передовых инструментов обработки больших данных для решения задач медиа-аналитики и своевременной адаптации коммуникационной и маркетинговой стратегии коммерческих компаний. В настоящем исследовании предпринимается попытка применить алгоритмы обработки естественного языка на базе машинного обучения и ИИ для анализа большого объема текстовых данных медиасреды в целях выявления инсайтов и закономерностей, имеющих ценность для стратегического планирования коммуникаций бренда в сегменте продуктов питания на растительной основе. Анализ проводился на базе сформированных корпусы данных трех типов – комментариев в социальных сетях, публикаций в СМИ и отзывов на маркетплейсах и сайтах-отзовиках. В рамках исследования, было проведено тематическое моделирование с помощью алгоритма LDA и суммаризация тематических кластеров текстов с помощью большой языковой модели GPT-4. Параллельно с этим, была реализована собственная методология на базе алгоритмов машинного обучения (TextRank, fastText) и базового статистического анализа для выявления ценностных мотивов потребления продуктов на растительной основе. По итогам анализа, удалось сформировать содержательные выводы, которые легли в основу конкретных коммуникационных рекомендаций для бренда продуктов питания на растительной основе. Ключевые слова: анализ больших данных, тематическое моделирование, обработка естественного языка, стратегическое коммуникационное планирование