پیش بینی اثربخشی محتوای دیجیتال در صنعت مد با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین

صنعت مد با چالش تولید محتوای دیجیتال اثربخش در فضایی پر از اطلاعات روبروست؛ چالشی که تصمیم گیری شهودی را ناکارآمد ساخته است. پژوهش حاضر با هدف طراحی الگویی داده محور برای پیش بینی اثربخشی محتوا در لینکدین، از رویکرد ترکیبی توالی تبیینی بهره گرفته است. ابتدا با مشارکت ده متخصص بازاریابی دیجیتال و کاربرد روش تحلیل سلسله مراتبی (AHP)، شاخص موزون محبوبیت تعریف شد که در آن، نظرات (۴۴۳/۰)، بازنشرها (۳۷۱/۰) و لایک ها (۱۸۶/۰) با اهمیت متفاوت لحاظ گردیدند. سپس، ۱۱,۹۵۰ پست عمومی لینکدین مرتبط با صنعت مد، با رعایت ملاحظات اخلاقی و ناشناس سازی داده ها، مورد تحلیل قرار گرفت. کاربرد تکنیک های پردازش زبان طبیعی نشان داد که علی رغم غلبه محتوای مثبت (۳/۵۴ درصد)، بیش از ۹۱ درصد پست ها در سطح محبوبیت ضعیف قرار دارند، یافته ای که پارادوکس “مثبت گرایی بدون اثربخشی” را آشکار می سازد. تحلیل واژگانی، اهمیت برجسته کلمات مرتبط با برندهای معتبر، فرصت های شغلی و نوآوری را در جلب توجه مخاطبان نمایان ساخت. در مرحله مدل سازی، الگوریتم جنگل تصادفی با قابلیت استخراج قواعد تفسیرپذیر، به عنوان مدل بهینه شناخته شد، اما علی رغم دقت کلی ظاهری ۹۲ درصد، تحلیل عمیق تر نشان داد که مدل در پیش بینی محتوای موفق (کلاس های اقلیت) با چالش روبروست و بازخوانی آن برای طبقات “خوب” و “عالی” تنها ۴ درصد است. با وجود این محدودیت، قواعد استخراج شده، الگوی عملی ترکیب اعتبار برند، ارزش ملموس و لحن مثبت را برای تولید محتوای اثربخش ارائه می دهند. این پژوهش با پیوند دانش کیفی خبرگان و قدرت تحلیلی یادگیری ماشین، چارچوبی عملیاتی برای گذار از تصمیم گیری شهودی به تصمیمات مبتنی بر شواهد در بازاریابی محتوایی صنعت مد فراهم می آورد.

کلیدواژه ها:

بازاریابی محتوایی ، تحلیل سلسله مراتبی ، یادگیری ماشین ، جنگل تصادفی ، صنعت مد ، تحلیل احساسات