Was Unternehmer wissen müssen

Synthetische Intelligenz ist nach wie vor ein heißes Thema im Marketingbereich. Der Marktplatz für KI in Marketing und Werbung wird voraussichtlich bis 2028 auf 107,5 Milliarden US-Dollar wachsen, gegenüber 15,84 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021.

Da sich der Job der Technologie im Marketing ausweitet, haben Sie wahrscheinlich die Begriffe „Deep Learning“ und „Machine Discovering“ gelesen – aber was bedeuten diese Ausdrücke? Dies ist, was Unternehmer über tiefgreifendes Lernen und Geräteverständnis wissen müssen.

Was ist Gerätestudium?

3 gängige Methoden, mit denen Vermarkter Machine Discovering verwenden

Was ist Deep Discovering?

3 weit verbreitete Möglichkeiten, wie Unternehmer Deep Discovering nutzen

Die Varianz zwischen Machine Mastering und Deep Discovering

Ein Beispiel für das Studium von Geräten ist die Spracherkennung. Maschinelle Erkennung kann Sprache in Text umwandeln Softwarezwecke können vorhandene Sprach- und Sprachaufzeichnungen in Textdokumente umwandeln.

Sprachsuche, Sprachwahl und Gerätebefehl sind alles Beispiele für das Geräteverständnis bei der Spracherkennung.

Wenn Sie also jemals Ihre Lieblingsmelodie mit „Alexa, spiel ____“ gehört haben, können Sie dem maschinellen Lernen für die Fähigkeit danken.

3 vorherrschende Ansätze Unternehmer nutzen Device Mastering

In diesem Artikel werden einige Strategien vorgestellt, die das Gerätelernen im Allgemeinen in Marketing- und Werbetaktiken anwendet.

1. Vorhersagetipps

Prädiktive Empfehlungsmaschinen verlassen sich auf Wissen, um vorherzusagen, welche schriftlichen Inhalte oder Anbieter einem Benutzer gefallen würden. Ein bekanntes Beispiel dafür ist das KI-Programm von Netflix, das Filme unterstützt und demonstriert, hauptsächlich basierend auf dem, was ein Benutzer gerade gesehen hat.

Berichten zufolge spart die KI Netflix jedes Jahr 1 Milliarde Dollar durch geringere Abwanderung und größere Kundenbindung.

2. Abwanderungsvorhersage

Einige Unternehmen verwenden Geräteverständnis, um vorherzusagen, wann ein Verbraucher abwandern wird, damit das Unternehmen Maßnahmen ergreifen kann, bevor der Kunde geht.

Sie erreichen dies, indem sie demografische Daten, frühere Personenaktionen und andere Erkenntnisse untersuchen, um potenzielles Verhalten vorherzusagen.

Wenn beispielsweise das Verhalten eines Kunden impliziert, dass er sein Abonnement für einen Song-Stream schließen kann. In diesem Fall bietet die Unterstützung möglicherweise ein einzigartiges Angebot – etwa einen kurzzeitig ermäßigten Mitgliedsbeitrag – um sie vor Abwanderung zu bewahren.

Diese Art der maschinellen Erkennung hilft Unternehmen dabei, erhebliche Einbehaltungsgebühren einzuhalten, was potenziellen Kunden zu höheren Einnahmen verhilft.

3. Direkte Wertung

In erster Linie sagt das Scoring voraus, welche potenziellen Kunden zu Käufern werden können. Diese Art der maschinellen Suche ermöglicht es Vertriebsgruppen, jeden Monat Tausende von qualifizierten Interessenten manuell zu sortieren und zu prüfen.

Gruppen können ein direktes Bewertungsmodell verwenden, um die vielversprechendsten automatisch zu erkennen und zu priorisieren, wodurch die Produktivität gesteigert und gleichzeitig die Kosten gesenkt werden.

Was ist Deep Learning?

Deep Mastering ist eine Selbstkontrolle der maschinellen Entdeckung, die Algorithmen und Fakten nutzt, um den menschlichen Geist nachzuahmen, um ein Design zu trainieren. Diese Disziplin funktioniert, indem sie neuronale Netze verwendet, um eine bestimmte Aktivität zu untersuchen.

Die neuronalen Netze umfassen miteinander verbundene Neuronen, die Informationen im menschlichen Verstand und auf Desktops verarbeiten.

3 vorherrschende Mittel, die Marketer nutzen, um Deep Finding zu nutzen

In diesem Artikel werden einige Ansätze vorgestellt, die Unternehmer in ihren Verfahren mit Deep Learning anwenden.

1. Segmentierung

Deep-Learning-Produkte können Designs in Fakten aufdecken, um eine hochentwickelte Segmentierung einzuleiten. Auf diese Weise können Vermarkter mühelos und schnell die Zielgruppen für eine Kampagne identifizieren und potenzielle Chancen vorhersagen.

2. Hyperpersonalisierung

Ausführliches Studieren kann Personalisierungs-Engines schaffen, die Unternehmern dabei helfen, das System zur Bereitstellung hyperpersonalisierter Informationen zu rationalisieren.

Beispiele für hyperpersonalisierte Komponenten sind Websites, die geschriebene Inhalte präsentieren, die je nachdem, wer sucht, variieren können, oder Push-Benachrichtigungen für Käufer, die weggehen, ohne eine Investition zu tätigen.

3. Vorhersage von Käuferaktionen

Unternehmer können mithilfe von Deep Mastering die Schritte eines Kunden vorhersagen, indem sie nachverfolgen, wie sie über die Website der Marke wechseln und wie oft sie bestellen.

Dabei kann KI Unternehmen darüber informieren, welche Produkte und Dienstleistungen gefragt sind und im Mittelpunkt zukünftiger Strategien stehen müssen.

Die Variation zwischen maschinellem Entdecken und tiefem Verstehen

Device Discovery ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, während Deep Mastering eine Teilmenge der Gerätestudie ist.

Equipment Mastering bedeutet, dass PCs von Informationen, die mit Algorithmen arbeiten, gemastert werden und funktionieren, ohne programmiert zu werden – mit anderen Worten und Worten, ohne menschliches Eingreifen. Und tiefes Verständnis funktioniert, indem Algorithmen und neuronale Netze verwendet werden, um ein Modell zu lehren.

Das Bild unten veranschaulicht die Verbindung zwischen synthetischer Intelligenz, der Entdeckung von Ausrüstung und tiefgreifendem Studium.

Machine Discovery kann auch auf kleineren Wissenssets vorbereiten, obwohl Deep Learning erhebliche Mengen an Details erfordert.

Deep Mastering verbessert sich durch seine Einstellung und durch das Entdecken früherer Probleme, aber das Studium von Geräten erfordert viel mehr menschliches Eingreifen, um es herauszufinden und sich selbst anzupassen.

Hier sind einige weitere entscheidende Unterschiede zwischen Equipment Learning und Deep Mastering:

• Die maschinelle Erkennung erfordert eine kürzere Schulung, kann jedoch zu einer verringerten Genauigkeit führen.
• Deep Learning erfordert umfassendere Bildung und Ergebnisse mit größerer Präzision.
• Gerätelernen würde einfache, lineare Korrelationen herstellen.
• Deep Learning wird komplexe, nichtlineare Korrelationen herstellen.

Da künstliche Intelligenz immer mehr in verschiedene Branchen und unser tägliches Leben integriert wird, müssen Marketingspezialisten ihre Standardprinzipien verstehen und herausfinden, wie sie sie für ihre Hersteller nutzen können.

Die beiden Technologien „Deep Discovering“ und „Machine Mastering“ werden neue Möglichkeiten für die Werbung schaffen, indem umständliche Verfahren optimiert und Publikumsgewohnheiten vorhergesagt werden.

KI kann es Unternehmern ermöglichen, ihre Taktiken zu stärken und sicherzustellen, dass sie sich häufig mit den Verbrauchern entwickeln.