Lo que los emprendedores necesitarán saber

La inteligencia sintética sigue siendo un tema candente en el campo del marketing. El mercado de IA en marketing y publicidad probablemente crecerá a $ 107,5 mil millones para 2028, frente a $ 15,84 mil millones en 2021.

A medida que se expande el trabajo de la tecnología en el marketing, es probable que haya leído las condiciones "aprendizaje profundo" y "descubrimiento de máquinas", pero ¿qué significan estas frases? Esto es lo que los empresarios deben saber sobre el estudio profundo y la comprensión de los equipos.

¿Qué es el estudio de equipos?

3 métodos comunes que utilizan los especialistas en marketing para descubrir máquinas

¿Qué es el descubrimiento profundo?

3 formas generalizadas en que los empresarios utilizan el descubrimiento profundo

La diferencia entre el dominio de la máquina y el descubrimiento profundo

Un ejemplo del estudio de dispositivos es el reconocimiento de voz. El aprendizaje automático puede traducir el habla a texto. Los propósitos del programa de software pueden transformar las grabaciones de voz y habla en vivo en documentos de texto.

La búsqueda por voz, la marcación por voz y el comando de dispositivos son ejemplos de comprensión de dispositivos en el reconocimiento de voz.

Entonces, si alguna vez escuchó su canción favorita diciendo: "Alexa, reproduzca ____", puede agradecer el aprendizaje automático por la capacidad.

3 enfoques predominantes que utilizan los empresarios para dominar dispositivos

En este artículo se presentan algunas estrategias de aprendizaje de dispositivos que generalmente se aplican en tácticas de marketing y publicidad.

1. Consejos predictivos

Las máquinas de recomendaciones predictivas se basan en datos para predecir qué contenido escrito o servicios le gustarían a un usuario. Un caso ilustrativo bien conocido es el programa de IA de Netflix que respalda películas y demostraciones basadas principalmente en lo que un usuario ha visto actualmente.

Según los informes, la IA le ahorra a Netflix $ 1 mil millones cada año a través de una menor rotación y una mayor retención.

2. Predicción de rotación

Algunas empresas utilizan la comprensión del equipo para predecir cuándo un consumidor está a punto de abandonar, de modo que la empresa pueda tomar medidas antes de que el cliente se vaya.

Lo logran mediante la inspección de datos demográficos, acciones anteriores de personas y otros datos para pronosticar conductas potenciales.

Por ejemplo, si la conducta de un cliente implica que puede cerrar su suscripción a un flujo de canciones. En ese caso, la asistencia puede proporcionar una oferta única, como una tarifa de membresía con un descuento breve, para evitar que se agiten.

Este estilo de descubrimiento de máquinas ayuda a las empresas a mantener tarifas de retención sustanciales, lo que aumenta los ingresos de los clientes potenciales.

3. Puntuación directa

La puntuación principal predice qué clientes potenciales se pueden convertir en compradores. Este tipo de aprendizaje automático permite a los grupos de ventas evitar la clasificación manual y el examen de miles de clientes potenciales cada mes.

Los grupos pueden usar un modelo de puntuación directa para detectar y priorizar mecánicamente los más prometedores, lo que aumenta la productividad a la vez que reduce los gastos.

¿Qué es el aprendizaje profundo?

La masterización profunda es un autocontrol del descubrimiento de máquinas que hace uso de algoritmos y hechos para imitar la mente humana para entrenar un diseño. Esta disciplina trabaja mediante el uso de redes neuronales para estudiar una determinada actividad.

Las redes neuronales comprenden neuronas interconectadas que procesan información en la mente humana y los escritorios.

3 medios predominantes que utilizan los especialistas en marketing Deep Finding

En este artículo se presentan algunos enfoques que los emprendedores utilizan el aprendizaje profundo en sus procedimientos.

1. Segmentación

Los productos de aprendizaje profundo pueden descubrir diseños en hechos para iniciar una segmentación altamente desarrollada. Esto hace posible que los especialistas en marketing identifiquen sin esfuerzo y rápidamente a los espectadores objetivo para una campaña y predigan las perspectivas de oportunidades.

2. Hiperpersonalización

El estudio profundo puede crear motores de personalización que ayuden a los empresarios a optimizar el sistema de suministro de información hiperpersonalizada.

Ejemplos de componentes hiperpersonalizados son sitios web que presentan contenido escrito que puede diferir según quién está buscando o notificaciones automáticas para los consumidores que se van sin comprar.

3. Predecir las acciones de los compradores

Los empresarios pueden utilizar el aprendizaje profundo para predecir los pasos de un cliente mediante el seguimiento de cómo se mueven a través del sitio web de la marca y con qué frecuencia realizan sus pedidos.

Al hacerlo, la IA puede informar a las empresas qué productos y servicios desean y deben ser el foco de futuras estrategias.

La variación entre el descubrimiento automático y la comprensión profunda

El descubrimiento de dispositivos es un subconjunto de la inteligencia artificial, mientras que el dominio profundo es un subconjunto del estudio de equipos.

Dominio de equipos significa dominio de computadoras personales a partir de información que trabaja con algoritmos para dominar y actuar sin ser programado, en otras palabras, sin intervención humana. Y la comprensión profunda funciona mediante el uso de algoritmos y redes neuronales para enseñar un modelo.

La imagen debajo ilustra el matrimonio entre la inteligencia sintética, el descubrimiento de equipos y el estudio profundo.

El descubrimiento de máquinas también puede funcionar en conjuntos de datos de menor tamaño, aunque el aprendizaje profundo requiere cantidades significativas de detalles.

El aprendizaje profundo mejora a través de su configuración y al aprender de problemas anteriores, pero el estudio de dispositivos requiere mucha más intervención humana para aprender y adaptarse.

Aquí hay algunas otras distinciones cruciales entre el aprendizaje de equipos y el dominio profundo:

• El descubrimiento de máquinas requiere una educación más corta, pero puede tener como consecuencia una precisión reducida.
• El aprendizaje profundo requiere una mayor educación y resultados con mayor precisión.
• El aprendizaje del equipo haría correlaciones simples y lineales.
• El aprendizaje profundo hará correlaciones complejas y no lineales.

A medida que la inteligencia artificial se integra cada vez más en diversas industrias y en nuestra vida cotidiana, los especialistas en marketing deben comprender sus principios estándar y descubrir cómo aprovecharlos para sus fabricantes.

Los dos descubrimientos profundos y el dominio de la máquina crearán nuevas oportunidades en la promoción al simplificar los procedimientos engorrosos y predecir los hábitos de la audiencia.

La IA puede ayudar a los empresarios a fortalecer sus tácticas y asegurarse de que siempre estén en desarrollo con los consumidores.