¿Qué es el descubrimiento profundo? Aquí está casi todo lo que los especialistas en marketing deben saber

La inteligencia sintética (IA) ha estado en lo más destacado en estos días, ya que muchas empresas y marcas como Zara y H&M incluyen IA en sus tipos de negocios. Como vendedor, quizás se pregunte si esto es motivo de preocupación. ¿Se dirige la IA a adquirir más de nuestros trabajos? De hecho, la IA puede hacer que el marketing sea más simple y más eficaz para los vendedores mediante el uso de conocimientos de aprendizaje profundos.

Pero, ¿qué es la masterización profunda? ¿Cómo funciona? ¿Y cómo se puede utilizar para publicidad, marketing y ganancias en su corporación? A continuación se enumera todo lo que los empresarios deben saber sobre el descubrimiento profundo y la posición beneficiosa que puede desempeñar en el mercado de marketing en Internet.

¿Qué es el estudio profundo en inteligencia artificial?

Descubrimiento de equipos versus estudio profundo

Ejemplo de descubrimiento profundo en marketing y publicidad en Internet

Escolarización de la Red Neuronal

Cómo los emprendedores pueden usar el estudio profundo

Adoptando el estudio profundo en publicidad

Muy similar a cómo las personas descubren a partir del conocimiento, el algoritmo de aprendizaje profundo realiza una tarea repetidamente, produciendo cambios casi siempre para mejorar el resultado. “Descubrimiento profundo” se refiere a las capas anchas (profundas) de las redes neuronales que permiten descubrir.

Investigación de equipos vs. Investigación profunda

El estudio profundo es una especie de aprendizaje automático. El aprendizaje de dispositivos implica que las computadoras aprendan de los datos aplicando algoritmos para asumir y actuar sin ser programados, en otras palabras, sin la necesidad de intervención humana. Como se mencionó anteriormente, la comprensión profunda se trata de que los escritorios aprendan a sentir empleando estructuras modeladas según el cerebro humano.

El descubrimiento de máquinas también implica una capacidad informática considerablemente menor, aunque el aprendizaje profundo necesita mucha menos intervención humana continua.

Ejemplo de Deep Learning en Marketing y Marketing

Supongamos que somos un concesionario de automóviles en línea y queremos utilizar ofertas en tiempo real (RTB) para obtener un lugar publicitario para nuestra mercancía en otros sitios de Internet con fines de retargeting.

RTB es un método automático que se llevará a cabo en un pequeño período de tiempo de menos de 100 milisegundos. Cuando una persona visita un sitio web, se alerta a un anunciante y se establece una serie de acciones independientemente de si ese anunciante ofrece o no una exhibición de anuncios.

En RTB, usamos software para determinar si queremos ofertar por un determinado anuncio: el programa de software elegirá al predecir la probabilidad de que el visitante del sitio web compre solo uno de nuestros productos. Simplemente lo llamamos "propensión a comprar".

En esta ocasión, vamos a utilizar la exploración profunda para realizar esta predicción. Eso indica que nuestro programa de software RTB utilizará una red neuronal para predecir la propensión a comprar.

La comunidad neuronal dentro de nuestra aplicación RTB está compuesta por neuronas y las conexiones entre ellas. La red neuronal en la sobreimpresión tiene solo un puñado de neuronas.

En esta situación, queremos averiguar si es probable que un cliente determinado de un sitio web compre un vehículo y si debemos pagar por un anuncio para enfocarnos en el cliente. El resultado dependerá de los intereses y pasos del visitante del sitio web.

Para pronosticar la propensión a comprar, inicialmente optamos por varias “características” que son cruciales para definir la conducta electrónica de esta persona. Esos atributos de personas consistirán en cuál de las siguientes cuatro páginas web de Internet fue frecuentada:

1. Precios.
2. Configurador automático.
3. Requisitos.
4. Fondos.

Todas esas características afectarán la salida de nuestra red neuronal y nuestro resumen. Esa salida puede tener solo uno de dos valores:

1. El cliente del sitio web está interesado en el artículo o “listo para comprar”. Conclusión: Debemos proyectar un anuncio.
2. El cliente del sitio no está intrigado con la mercancía o “no está listo”. Resumen: No mostrar un anuncio.

Para cada entrada, usamos "0" o "1".

“1” sugiere que el usuario ha visitado la página web. Las neuronas en el medio insertarán los valores de sus neuronas relacionadas trabajando con pesos, lo que significa que determinan el valor de todas y cada una de las páginas web visitadas.

Este proceso continúa de restante a correcto hasta que eventualmente alcanzamos las neuronas de "salida" : "listo para comprar" o "no listo", como en todos nuestros registros anteriores.

Cuanto mayor sea el precio de la salida, mayor será la probabilidad de que esta salida sea la correcta , o más precisamente, la comunidad predice las acciones del usuario.

En este ejemplo, un visitante del sitio web apareció en las páginas Precios y Configurador de automóviles, pero omitió Especificaciones técnicas y Financiamiento. Utilizando el sistema numérico mencionado anteriormente, obtenemos una "puntuación" de 0,7, lo que significa que existe un 70 % de probabilidad de que este usuario esté "listo para comprar" nuestra solución.

Entonces, si echamos un vistazo a nuestros componentes principales, esa calificación significa el resumen que necesitamos para adquirir la ubicación del anuncio RTB.

Educación de la Comunidad Neuronal

Entrenar una red neuronal generalmente significa proporcionar a la comunidad los datos que exige para generar resultados. El obstáculo es construir los elementos de "peso" apropiados para todas las conexiones dentro de la red neuronal, razón por la cual necesita pasar por la escolarización.

En nuestro ejemplo de concesionario de vehículos, alimentaríamos los datos de la red neuronal de varios visitantes del sitio web. La información incluiría cosas como las opciones del cliente, como qué páginas web han frecuentado los compradores. El conocimiento también incluiría cosas como indicadores de su eventual inversión en nuestras conclusiones, que se etiquetan como "de hecho" o "no".

La red neuronal procesa toda esta información, ajustando los pesos de cada neurona hasta que la comunidad neuronal tiende a hacer los cálculos adecuados para cada individuo dentro de la enseñanza. En el momento en que el movimiento es total, los pesos se ajustan y la red neuronal puede pronosticar mucho más correctamente los resultados de los visitantes de una nueva página web.

Cómo los especialistas en marketing pueden usar el descubrimiento profundo

“El dominio de dispositivos se puede utilizar para aumentar la eficiencia o la optimización”, afirma Jim Lecinski, coautor de The AI ​​Internet marketing Canvas: A Five Phase Roadmap to Implementing Synthetic Intelligence in Advertising , en una entrevista con Kellogg Insight.

“Entonces, por ejemplo, cualquier informe de memoria podría automatizarse y llevarse a cabo de manera mucho más competente. Luego, este personal de tiempo integral podría reutilizarse y volver a aplicarse a otros trabajos de avance estratégico”, dijo.

Pero lo que es más importante, Lecinski dice que la IA y el aprendizaje profundo tienen la capacidad de impulsar el crecimiento.

“Además y mucho más, los directores ejecutivos, las juntas y los departamentos de publicidad están considerando que el marketing en Internet se está convirtiendo en el principal motor de crecimiento encargado de crear predicciones o proyecciones informadas para obtener la mezcla ideal del artículo adecuado al precio correcto, promocionado. de la manera adecuada a través de los canales adecuados a las personas adecuadas”, dijo.

Lecinski explicó: "La gran cantidad de datos y el control de dispositivos pueden, en muchos casos, hacer esas predicciones e impulsar el progreso mejor que las personas sin información o las personas simplemente asistidas por información".

Aquí hay varias estrategias que los emprendedores pueden usar para fomentar el desarrollo.

Segmentación

Los modelos de aprendizaje profundo están equipados para descubrir patrones en la información que los hacen excelentes para una segmentación innovadora. Esto permite a los empresarios reconocer muy fácil y rápidamente el enfoque en la audiencia para una campaña de marketing cuando las máquinas usan comportamientos pasados ​​para pronosticar posibles clientes.

El equipo también puede usar redes neuronales y datos para reconocer qué compradores están a punto de irse, lo que permite que los especialistas en marketing actúen de inmediato. En última instancia, la IA elimina las conjeturas de la segmentación, lo que hace posible que los especialistas en marketing concentren sus esfuerzos en otro lugar.

Nuestro HubSpot AI, por ejemplo, facilitaría la segmentación a través de nuestro elemento automatizado de captura de datos de correo electrónico. El elemento hace posible que las personas capturen instantáneamente información de contacto importante como nombres, cargos, números de teléfonos celulares y direcciones de clientes potenciales y potenciales. La característica ayuda a que la segmentación, el enrutamiento y la generación de informes sean breves y sin esfuerzo para los empresarios.

Hiperpersonalización

Un estudio moderno de McKinsey revela que el 71 % de los compradores esperan que las empresas generen interacciones personalizadas, y el 76 % se enoja cuando no se materializa. Si bien la personalización es importante para la experiencia del consumidor, realmente es un desafío ejecutarla cuando hay tantos datos que analizar.

Sin embargo, el descubrimiento profundo se puede utilizar para crear motores de personalización que pueden ayudar a los especialistas en marketing a optimizar el enfoque de ofrecer contenido hiperpersonalizado. Los ejemplos de componentes hiperpersonalizados incluyen sitios web que filtran artículos que pueden diferir según quién esté navegando o notificaciones automáticas para los usuarios que se van sin realizar una compra.

La hiperpersonalización también puede extenderse a opciones de comunicación como chats en vivo, y un conocimiento profundo puede hacer que la recopilación de información de estos chats en vivo sea muy sencilla. Nuestra IA de reconocimiento de identidad de chat en vivo, por ejemplo, puede obtener información de voz útil (como nombres) y actualizarla en HubSpot CRM sin tener que integrar nada.

Predecir las acciones del comprador

El estudio profundo también ayudará a los especialistas en marketing a predecir lo que harán los consumidores al monitorear cómo se mueven a través de su sitio y con qué frecuencia realizan un pedido. Al hacerlo, la IA puede explicar a las empresas qué productos y servicios se desean y deberían ser el foco de futuras campañas.

Adopción de un dominio profundo en marketing y publicidad

Aunque la investigación profunda y la IA pueden parecer desalentadores, en realidad es un dispositivo más que los especialistas en marketing pueden aprovechar para optimizar los procesos y el desarrollo del mercado para su organización. Los especialistas en marketing pueden integrar una comprensión profunda y la inteligencia artificial en numerosos aspectos del marketing digital y la automatización de ingresos. Por lo tanto, no le tema al dispositivo: ¡abrácelo!