Cosa devono sapere gli imprenditori

L'intelligenza sintetica continua a essere un argomento scottante nel campo del marketing. Il mercato dell'intelligenza artificiale nel marketing e nella pubblicità crescerà probabilmente fino a 107,5 miliardi di dollari entro il 2028, rispetto ai 15,84 miliardi di dollari del 2021.

Man mano che il lavoro della tecnologia nel marketing si espande, probabilmente avrai letto le condizioni "deep learning" e "machine discovery", ma cosa significano queste frasi? Questo è ciò che gli imprenditori devono sapere sullo studio approfondito e sulla comprensione delle attrezzature.

Cos'è lo studio dell'attrezzatura?

3 metodi comuni che i marketer utilizzano la scoperta automatica

Cos'è la scoperta profonda?

3 modi diffusi in cui gli imprenditori utilizzano la Deep Discovering

La differenza tra Machine Mastering e Deep Discovering

Un'illustrazione dello studio del dispositivo è il riconoscimento vocale. La scoperta automatica può tradurre il parlato in programmi software di testo che possono trasformare le registrazioni vocali e vocali in documenti di testo.

La ricerca vocale, la composizione vocale e il comando dell'appliance sono tutti esempi di comprensione del dispositivo nel riconoscimento vocale.

Quindi, se hai mai ascoltato la tua melodia più amata indicando "Alexa, suona ____", puoi ringraziare lo studio automatico per la capacità.

3 Approcci prevalenti Gli imprenditori utilizzano il Device Mastering

In questo articolo sono alcune strategie che l'apprendimento del dispositivo viene generalmente applicato nelle tattiche di marketing e pubblicità.

1. Suggerimenti predittivi

Le macchine di raccomandazione predittive si basano sulla conoscenza per prevedere quali contenuti scritti o fornitori un utente trarrebbe piacere. Un noto esempio calzante è il programma di intelligenza artificiale di Netflix che sostiene i film e mostra in base a ciò che un utente ha attualmente visualizzato.

Secondo quanto riferito, l'IA fa risparmiare a Netflix 1 miliardo di dollari all'anno grazie a una minore abbandono e una maggiore fidelizzazione.

2. Previsione del tasso di abbandono

Alcune aziende utilizzano la comprensione delle apparecchiature per prevedere quando un consumatore sta per sfornare, in modo che l'azienda possa agire prima che il cliente se ne vada.

Lo ottengono ispezionando i dati demografici, le azioni precedenti della persona e altre conoscenze per prevedere la condotta potenziale.

Ad esempio, se la condotta di un cliente implica che può chiudere l'abbonamento a un flusso di canzoni. In tal caso, l'assistenza può fornire un accordo unico, ad esempio una quota associativa brevemente scontata, per evitare che si abbandonino.

Questo tipo di scoperta automatica aiuta le aziende a mantenere sostanziali commissioni di conservazione, che consentono ai potenziali clienti di aumentare le entrate.

3. Punteggio diretto

Il primo punteggio prevede quali potenziali clienti possono essere trasformati in acquirenti. Questa varietà di rilevamento automatico consente ai gruppi di vendita di evitare di ordinare ed esaminare manualmente migliaia di potenziali clienti qualificati ogni mese.

I gruppi possono utilizzare un modello di punteggio diretto per rilevare meccanicamente e dare la priorità ai più promettenti, aumentando di conseguenza la produttività pur riducendo le spese.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep mastering è un autocontrollo della scoperta della macchina che fa uso di algoritmi e fatti per imitare la mente umana per addestrare un progetto. Questa disciplina funziona utilizzando reti neurali per studiare una determinata attività.

Le reti neurali comprendono neuroni interconnessi che elaborano informazioni nella mente umana e nei desktop.

3 Mezzi prevalenti che i professionisti del marketing utilizzano Deep Finding out

In questo articolo sono alcuni approcci che gli imprenditori utilizzano il deep learning nelle loro procedure.

1. Segmentazione

I prodotti di deep learning possono scoprire i progetti nei fatti per avviare una segmentazione altamente sviluppata. Ciò consente ai professionisti del marketing di identificare facilmente e rapidamente gli spettatori target per una campagna e prevedere le prospettive di opportunità.

2. Iper-personalizzazione

Lo studio approfondito può creare motori di personalizzazione che aiutano gli imprenditori a semplificare il sistema di fornitura di informazioni iperpersonalizzate.

Esempi di componenti iper-personalizzati sono i siti web che presentano contenuti scritti che possono differire in base a chi sta cercando o le notifiche push per gli acquirenti che se ne vanno senza fare un investimento.

3. Previsione delle azioni degli acquirenti

Gli imprenditori possono utilizzare il deep mastering per prevedere i passi di un cliente monitorando come passano attraverso il sito Web del marchio e come normalmente ordinano.

In tal modo, l'IA può informare le aziende su quali prodotti e servizi sono desiderati e devono essere al centro delle strategie future.

La variazione tra la scoperta della macchina e la comprensione profonda

La scoperta dei dispositivi è un sottoinsieme dell'intelligenza artificiale, mentre il deep mastering è un sottoinsieme dello studio delle apparecchiature.

Il controllo dell'attrezzatura significa che i personal computer padroneggiano le informazioni che lavorano con algoritmi per padroneggiare e agire senza essere programmati, in altre parole e frasi, senza intervento umano. E la comprensione profonda funziona utilizzando algoritmi e reti neurali per insegnare un modello.

L'immagine sottostante illustra il matrimonio tra intelligenza sintetica, scoperta di attrezzature e studio approfondito.

La scoperta automatica può anche prepararsi su set di conoscenza di dimensioni inferiori, anche se il deep learning richiede quantità significative di dettagli.

Il deep mastering migliora attraverso la sua impostazione e scoprendo dai problemi precedenti, ma lo studio del dispositivo richiede molto più intervento umano per scoprirlo e adattarlo.

Ecco alcune altre distinzioni cruciali tra l'apprendimento dell'attrezzatura e il deep mastering:

• La scoperta della macchina richiede un'istruzione più breve, ma può comportare una precisione ridotta.
• Il deep learning richiede un'istruzione più ampia e risultati con maggiore precisione.
• L'apprendimento dell'attrezzatura creerebbe correlazioni semplici e lineari.
• Il deep learning creerà correlazioni complesse e non lineari.

Man mano che l'intelligenza artificiale si integra ulteriormente in vari settori e nella nostra vita quotidiana, i professionisti del marketing devono comprendere i suoi principi standard e scoprire come sfruttarla per i loro produttori.

Le due tecniche di deep discovery e machine mastering creeranno nuove opportunità di promozione semplificando procedure ingombranti e prevedendo le abitudini del pubblico.

L'intelligenza artificiale può consentire agli imprenditori di rafforzare le loro tattiche e assicurarsi che siano spesso in fase di sviluppo con i consumatori.