データ主導の精密マッチング意思決定システム
EasyKolはマルチソースデータを統合してオーディエンスプロファイリングシステムを構築し、基本的な性別年齢地理分布だけでなく、機械学習によってファンのコメント感情傾向、アクティブ時間帯、デバイスタイプを分析する。例えば、あるフィットネス機器ブランドは、「25～40歳の男性の割合＞70%」「東部沿岸地域に集中＞60%」といった条件により、バンドワゴン転換率12.7%のフィットネスブロガーを選別することに成功した。
肖像データは、1）プラットフォームの公式APIによって提供されるマクロデータ、2）クロールされたファンの公開情報、3）サードパーティのデータプロバイダーによって補足されたもの、から得られる。システムは、各データ次元の信頼度をマークし、ウェブ有名人の最近のファン構造の急激な変化（例えば、50万人のファンの急激な増加）を検出すると、データ更新プロンプトをトリガーし、古い情報に基づくマーケティング決定を回避する。
この答えは記事から得たものである。EasyKol：ウェブセレブリティ（KOL）を見つけ、彼らのEメール受信ボックスを取得するためのマーケティングツールについて
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