Pages Facebook: des chercheurs de l'IIT Kharagpur créent un algorithme de marketing et de vente sur les médias sociaux

Des chercheurs de l’Institut indien de technologie de Kharagpur (IITKgp) ont mis au point un algorithme permettant de suivre les activités de marketing et de vente sur les médias sociaux. Selon les chercheurs, cette solution à faible coût profiterait particulièrement aux micro, petites et moyennes entreprises (MPME). La solution est un modèle basé sur un algorithme informatisé permettant d'identifier les influenceurs des médias sociaux (avec de nombreux contacts et suiveurs) qui ont davantage de portée et d'impact sur les médias sociaux.

L'algorithme est appliqué aux données dérivées de certaines pages de médias sociaux de produits de test. C'est un excellent moyen d'optimiser le marketing pour les entreprises disposant de moins de ressources, a déclaré le professeur MK Tiwari, qui dirige les recherches à l'IIT Kharagpur.

"Un tel modèle leur permettrait de toucher le bon groupe d'influenceurs à moindre coût et d'utiliser leur influence pour augmenter leurs ventes et maximiser leurs profits", a déclaré Tiwari.

L'algorithme a d'abord été testé sur des pages Facebook avec peu d'autres plates-formes de médias sociaux. Elle a utilisé des produits de vente au détail en ligne, en mettant l’accent sur la mode et les vêtements.

Les chercheurs de l'IITKgp vont maintenant passer à l'étape suivante, celle de la commercialisation, en dialoguant avec l'industrie, en particulier les MPME, qui utilisent généralement les médias sociaux pour vendre leurs produits via des startups technologiques ou des sociétés informatiques.

L'algorithme identifie les influenceurs des médias sociaux susceptibles d'influencer davantage les acheteurs potentiels en fonction d'opinions et de liens sociaux sur une plateforme de réseau social populaire. Dans cette recherche, la force de la relation entre les influenceurs et les adoptants (client potentiel) est considérée comme la différence de temps entre leurs commentaires.

«Nous savons déjà que les commentaires sur les médias sociaux affectent les acheteurs potentiels», a déclaré Tiwari. «Nous avons examiné l'évaluation personnelle des adoptants en fonction de leurs commentaires. Au départ, nous avons séparé les adoptants et les influenceurs en fonction de leur valorisation et de la valeur seuil pour devenir un influenceur. »

Dans le deuxième modèle, les connexions des pairs sont considérées comme influençant un utilisateur. Ce travail a été financé par le ministère du Développement des ressources humaines dans le cadre de centres de formation et de recherche dans les domaines scientifiques et technologiques de pointe.

Written by yikyak