Réglementation

Image mining

Terme	Définition
Image mining	Image mining" est une méthode de collecte et d'analyse des données d'images sur Internet, afin de générer des informations marketing et publicitaires. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour mieux comprendre l'utilisation de leurs produits ou ceux de leurs concurrents. L'image mining peut également être utilisé pour le ciblage marketing et publicitaire. Des prestataires spécialisés analysent les images publiés sur les réseaux sociaux et transmettent les données aux entreprises clientes sous forme de rapports. Les sociétés spécialisées dans l'image mining reconnaissent les produits à l'aide de logos ou par des techniques de reconnaissance de formes et sont "connectées" aux réseaux sociaux via des API spécifiques. Les réseaux sociaux peuvent demander une compensation pour l'accès aux images publiées ou leur laisser libre accès. L'image mining est importante car elle offre aux entreprises des informations précieuses sur leurs produits et leurs concurrents. Les données peuvent aider les entreprises à améliorer leurs campagnes marketing et à obtenir un avantage concurrentiel. Des exemples d'utilisation du Image Mining incluent le suivi des tendances des produits, la détection des marques et des logos, la reconnaissance des visages et des emplacements, la surveillance des tendances et l'analyse du sentiment. Pour un certain nombre de ces applications, les systèmes automatiques sont plus efficaces que les outils manuels pour analyser les masses importantes de données disponibles sur les médias sociaux. Le Image Mining est également important car il permet aux entreprises d’identifier les publics ciblés pour leurs campagnes publicitaires. Ainsi, en analysant des photos postées sur les réseaux sociaux, les entreprises peuvent identifier les utilisateurs qui sont en situation d’utilisation d’un produit donné et cibler ensuite ces individus pour des campagnes publicitaires spécifiques. Il existe différents acteurs européens impliqués dans le Image Mining, tels que Ditto Labs (États-Unis), Clarifai (États-Unis), ViSenze (Singapour) et Netbase (États-Unis). Parmi les experts du sujet, citons Hameedullah Khan, Directeur technique chez ViSenze, qui est spécialiste en technologies d’apprentissage automatique appliqués à l’image mining; et Seth Stephens-Davidowitz, PDG de Ditto Labs, qui est expert en analyse de données marketing. Les bonnes pratiques du Image Mining incluent l’utilisation de processus automatisés et rapides pour analyser les images; effectuer une surveillance constante pour être alertés rapidement des tendances; et respecter scrupuleusement la confidentialité des données personnelles. Le coût du Image Mining dépendra des services qui sont demandés aux prestataires spécialisés qui fournissent cette technologie.

Terme

Définition

Image mining" est une méthode de collecte et d'analyse des données d'images sur Internet, afin de générer des informations marketing et publicitaires. Les entreprises peuvent utiliser ces informations pour mieux comprendre l'utilisation de leurs produits ou ceux de leurs concurrents. L'image mining peut également être utilisé pour le ciblage marketing et publicitaire. Des prestataires spécialisés analysent les images publiés sur les réseaux sociaux et transmettent les données aux entreprises clientes sous forme de rapports.

Les sociétés spécialisées dans l'image mining reconnaissent les produits à l'aide de logos ou par des techniques de reconnaissance de formes et sont "connectées" aux réseaux sociaux via des API spécifiques. Les réseaux sociaux peuvent demander une compensation pour l'accès aux images publiées ou leur laisser libre accès.

L'image mining est importante car elle offre aux entreprises des informations précieuses sur leurs produits et leurs concurrents. Les données peuvent aider les entreprises à améliorer leurs campagnes marketing et à obtenir un avantage concurrentiel.

Des exemples d'utilisation du Image Mining incluent le suivi des tendances des produits, la détection des marques et des logos, la reconnaissance des visages et des emplacements, la surveillance des tendances et l'analyse du sentiment. Pour un certain nombre de ces applications, les systèmes automatiques sont plus efficaces que les outils manuels pour analyser les masses importantes de données disponibles sur les médias sociaux.

Le Image Mining est également important car il permet aux entreprises d’identifier les publics ciblés pour leurs campagnes publicitaires. Ainsi, en analysant des photos postées sur les réseaux sociaux, les entreprises peuvent identifier les utilisateurs qui sont en situation d’utilisation d’un produit donné et cibler ensuite ces individus pour des campagnes publicitaires spécifiques.

Il existe différents acteurs européens impliqués dans le Image Mining, tels que Ditto Labs (États-Unis), Clarifai (États-Unis), ViSenze (Singapour) et Netbase (États-Unis). Parmi les experts du sujet, citons Hameedullah Khan, Directeur technique chez ViSenze, qui est spécialiste en technologies d’apprentissage automatique appliqués à l’image mining; et Seth Stephens-Davidowitz, PDG de Ditto Labs, qui est expert en analyse de données marketing.

Les bonnes pratiques du Image Mining incluent l’utilisation de processus automatisés et rapides pour analyser les images; effectuer une surveillance constante pour être alertés rapidement des tendances; et respecter scrupuleusement la confidentialité des données personnelles. Le coût du Image Mining dépendra des services qui sont demandés aux prestataires spécialisés qui fournissent cette technologie.