Профессор Дарья Дзябура рассказала о принципиально новом подходе к бренд-коммуникациям, основанном на использовании технологий машинного обучения. Совместно с коллегами из Вашингтонского и Колорадского университетов (США) она провела исследование визуальных ассоциаций потребителей, связанных с брендами. Для этого был разработан специальный инструмент интеллектуального анализа изображений BrandImageNet, позволяющий проанализировать фотографии из Instagram и понять, каким «видят» бренд пользователи.

Производители уже давно перестали быть единственным источником информации о своих товарах. Сегодня маркетологам приходится действовать в коммуникационном пространстве, где потребители выступают независимыми авторами контента о бренде. В социальных сетях, видеоблогах, на тематических форумах и др. они охотно делятся огромным количеством информации о себе, своих привычках и предпочтениях, и впечатлениях от бренда. Пользователи являются полноправными и влиятельными создателями образа бренда наряду с маркетологами, которые в свою очередь не могут игнорировать все более заметный голос покупателей при выстраивании маркетинговых кампаний. 

При этом использование изображений становится очень популярным в онлайн-общении. По данным SMM-сервиса SocialPilot, ежедневно пользователи Instagram публикуют 95 млн фотографий с упоминанием брендов – например, поиск по хештегу #nike выдает более 92 млн фото. Зачастую визуальный контент пользователей отличается от тех изображений, которые создали сами бренды. Посты в социальных сетях, как правило, связаны с потребительским опытом и «рассказывают» о жизненных ситуациях, в которых используется тот или иной товар, и впечатлениях и эмоциях, которые он вызывает. Например, покупательница #Prada может сделать эффектное селфи с модной вечеринки в очках марки, а ценитель спортивного бренда #EddieBauer выложит в соцсети свою фотографию с заснеженной горнолыжной трассы. Изучение визуальных коммуникаций в соцмедиа открывает маркетологам новые возможности для исследования поведения покупателей и оценки их потребностей.

Сегодня существует множество систем мониторинга социальных сетей, однако все они предназначены для анализа текста или отслеживания использования логотипа. Мы предлагаем принципиально новый подход к изучению пользовательского контента – метод «визуального подслушивания» в соцсетях. Он дает возможность аналитикам заметно расширить спектр доступных сейчас данных о поведении потребителей и проанализировать релевантный для брендов фотоконтент из социальных медиа, а также более точно оценить эффективность маркетинговых кампаний.

Совместно с коллегами мы разработали специальный инструмент, использующий технологии глубокого машинного обучения, BrandImageNet. Он позволяет сформировать портрет бренда, основанный на визуальных ассоциациях по отношению к товарам этой марки. В нашем исследовании мы изучили 56 брендов одежды и напитков – категории очень популярные у пользователей Instagram. Для этого мы отобрали фотографии с упоминанием нужных нам брендов, размещенные как производителями, так и пользователями, а также выбрали четыре потребительские характеристики наиболее релевантные для сегмента одежды и напитков –  «гламурный», «качественный», «здоровый», «веселый». Затем мы с помощью инструмента BrandImageNet рассчитали вероятность появления данных «аттрибутов» у отобранных нами изображений. Для этой оценки мы разработали специальную метрику – показатель визуального образа бренда (IBBI, image-based brand image), выражающий среднюю вероятность появления в фотоконтенте пользователей четырых вышеназванных характеристик. Чем выше данный показатель, тем более «гламурным», «качественным», «здоровым» или «веселым» выглядит тот или иной бренд в глазах потребителей. Затем мы сравнили полученные результаты с данными опросов потребителей о восприятии ими брендов. Мы выявили устойчивую корреляцию между показателями, полученными с помощью BrandImageNet, и результатами маркетингового исследования респондентов. 

Таким образом, описанная модель доказала свою эффективность для анализа визуального контента в Instagram. Мы пришли к выводу, что визуальные «истории» пользователей соцсетей, демонстрирующие образные ассоциации с товаром, отражают реальное восприятие бренда потребителями. Фотографии в социальных медиа – важный и полезный источник информации о вкусах и предпочтениях целевой аудитории для маркетологов. Анализ фотоконтента пользователей соцсетей позволит маркетологам оценить, насколько эффективной была маркетинговая кампания, и в случае необходимости скорректировать действия в зависимости от потребностей потребителей.