Cos'è Deep Finding Out? Ecco quasi tutto ciò che gli esperti di marketing devono sapere

L'intelligenza sintetica (AI) è stata al centro dell'attenzione in questi giorni poiché molte aziende e marche come Zara e H&M includono l'IA nei loro tipi di attività. Come marketer, potresti forse chiederti se questo è motivo di preoccupazione. L'intelligenza artificiale sta per acquisire più dei nostri posti di lavoro? In effetti, l'intelligenza artificiale può effettivamente rendere il marketing più semplice e più efficace per i professionisti del marketing utilizzando un know-how di studio approfondito.

Ma cos'è il deep mastering? Come funziona? E come può essere utilizzato per la pubblicità, il marketing e i profitti nella tua azienda? Di seguito è elencato tutto ciò che gli imprenditori dovranno sapere sulla scoperta approfondita e sulla posizione vantaggiosa che può svolgere nel mercato del marketing su Internet.

Cos'è lo studio approfondito nell'intelligenza artificiale?

Attrezzatura che scopre contro studio profondo

Esempio di Deep Discovering nel marketing e nella pubblicità su Internet

Scolarizzazione della rete neurale

In che modo gli imprenditori possono utilizzare lo studio approfondito

Abbracciare lo studio approfondito nella pubblicità

Molto simile a come le persone scoprono dalla conoscenza, l'algoritmo di deep learning esegue ripetutamente un'attività, producendo modifiche quasi ogni volta per migliorare il risultato. La "scoperta profonda" si riferisce agli strati ampi (profondi) delle reti neurali che consentono di scoprire.

Attrezzatura che scopre contro Deep Finding out

Lo studio approfondito è una sorta di apprendimento automatico. Lo studio dei dispositivi implica che i computer apprendano dai dati applicando algoritmi per supporre e agire senza essere programmati, in altre parole e frasi, senza la necessità dell'intervento umano. Come accennato in precedenza, la comprensione profonda riguarda i desktop che imparano a sentire impiegando strutture modellate sul cervello umano.

La scoperta delle macchine comporta anche una capacità di calcolo notevolmente inferiore, sebbene il deep learning richieda molto meno intervento umano continuo.

Esempio di Deep Learning nel marketing e nel marketing

Supponiamo di essere un concessionario di auto online e di voler utilizzare le offerte in tempo reale (RTB) per ottenere uno spazio pubblicitario per i nostri prodotti su altri siti Internet a scopo di retargeting.

RTB è un metodo automatico che si svolgerà in un breve lasso di tempo inferiore a 100 millisecondi. Quando una persona visita un sito Web, un inserzionista viene avvisato e viene stabilita una serie di azioni indipendentemente dal fatto che l'inserzionista faccia o meno un'offerta per una mostra pubblicitaria.

In RTB, utilizziamo il software per determinare se vogliamo fare un'offerta per un determinato annuncio: il programma software sceglierà prevedendo quanto è probabile che il visitatore del sito web acquisti solo uno dei nostri prodotti. La chiamiamo semplicemente "propensione all'acquisto".

In questa occasione, useremo la scoperta profonda per fare questa previsione. Ciò indica che il nostro programma software RTB utilizzerà una rete neurale per prevedere la propensione all'acquisto.

La comunità neurale all'interno della nostra applicazione RTB è composta da neuroni e dalle loro connessioni. La rete neurale nell'impressione eccessiva ha solo una manciata di neuroni.

In questa situazione, vogliamo scoprire se è più probabile che un determinato cliente di un sito Internet acquisti un veicolo e se dobbiamo rimborsare per una pubblicità che si concentri sul cliente. Il risultato dipenderà dagli interessi e dai passaggi del visitatore del sito web.

Per prevedere la propensione all'acquisto, optiamo inizialmente per alcune “caratteristiche” che sono cruciali per definire il comportamento elettronico di questa persona. Questi attributi delle persone consistono in quale delle 4 seguenti pagine Internet del World Wide Web è stata frequentata:

1. Prezzi.
2. Configuratore automatico.
3. Requisiti.
4. Finanziamento.

Tutte queste caratteristiche influenzeranno l'output della nostra rete neurale e il nostro riepilogo. Tale output può avere solo uno dei due valori:

1. Il cliente del sito web è interessato all'articolo o "pronto per l'acquisto". Conclusione: dobbiamo vagliare un annuncio.
2. Il cliente del sito non è interessato alla merce o "non è pronto". Sommario: non mostrare un annuncio.

Per ogni immissione, usiamo "0" o "1".

"1" suggerisce che l'utente ha visitato la pagina web. I neuroni nel mezzo inseriranno i valori dei loro neuroni correlati lavorando con i pesi, il che significa che determinano il valore di ogni singola pagina web visitata.

Questo processo continua dal rimanere alla correzione fino a quando alla fine raggiungiamo i neuroni "output" - "pronti per l'acquisto" o "non pronti", come per ogni nostro record precedente.

Maggiore è il prezzo dell'output, maggiore è la probabilità che questo output sia quello corretto , o più precisamente la comunità prevede le azioni dell'utente.

In questo esempio, un visitatore del sito web è apparso nelle pagine Prezzi e Configuratore auto, ma ha saltato Specifiche tecniche e Finanziamento. Usando il sistema numerico menzionato in precedenza, otteniamo un "punteggio" di 0,7, il che significa che esiste una probabilità del 70% che questo utente sia "pronto ad acquistare" la nostra soluzione.

Quindi, se diamo un'occhiata ai nostri componenti principali, quella valutazione indica il riepilogo di cui abbiamo bisogno per acquisire il posizionamento dell'annuncio RTB.

Educazione della comunità neurale

Il coaching di una rete neurale di solito significa fornire alla comunità i fatti che richiede per creare risultati. L'ostacolo è costruire gli elementi di "peso" appropriati per tutte le connessioni all'interno della rete neurale, motivo per cui deve passare attraverso la scuola.

Nel nostro esempio di concessionaria di veicoli, alimenteremmo i dati della rete neurale da vari visitatori del sito web. Le informazioni includerebbero cose come le opzioni del cliente come le pagine web che gli acquirenti hanno frequentato. La conoscenza includerebbe anche cose come indicatori del loro eventuale investimento nelle nostre conclusioni, che sono etichettati come "infatti" o "no".

La rete neurale elabora tutte queste informazioni, regolando i pesi di ogni neurone fino a quando la comunità neurale tende a fare calcoli adeguati per ogni singola persona all'interno della conoscenza dell'insegnamento. Nel momento in cui la mossa è completa, i pesi sono fissati e la rete neurale può prevedere in modo molto più corretto i risultati dei nuovi visitatori della pagina web.

In che modo i professionisti del marketing possono utilizzare la Deep Discovering

"Il mastering del dispositivo può essere utilizzato per aumentare l'efficienza o l'ottimizzazione", afferma Jim Lecinski, coautore di The AI ​​Internet marketing Canvas: A Five Phase Roadmap to Implementing Synthetic Intelligence in Advertising , in un'intervista con Kellogg Insight.

“Quindi, ad esempio, qualsiasi segnalazione meccanica potrebbe essere automatizzata ed eseguita in modo molto più competente. Quindi questo personale a tempo pieno potrebbe essere riproposto e riapplicato ad altri lavori di avanzamento strategico ", ha affermato.

Ma ancora più importante, Lecinski afferma che l'intelligenza artificiale e la scoperta profonda hanno la capacità di spingere la crescita.

“Inoltre, amministratori delegati, consigli di amministrazione e dipartimenti pubblicitari stanno vedendo il marketing su Internet come il principale motore di crescita incaricato di creare previsioni o proiezioni informate dalle informazioni per ottenere la combinazione ideale dell'articolo adatto al prezzo corretto, promosso nel modo appropriato tramite i canali appropriati alle persone giuste ", ha affermato.

Lecinski ha spiegato: "I dati di grandi dimensioni e il controllo del dispositivo possono, in molte circostanze, fare tali previsioni e guidare il progresso meglio di persone prive di fatti o individui semplicemente assistiti da fatti".

Ecco alcune strategie che gli imprenditori possono utilizzare lo studio approfondito per favorire lo sviluppo.

Segmentazione

I modelli di deep learning sono attrezzati per scoprire modelli nelle informazioni che li rendono eccellenti per la segmentazione innovativa. Ciò consente agli imprenditori di riconoscere molto facilmente e rapidamente l'attenzione sul pubblico per una campagna di marketing quando le macchine utilizzano comportamenti passati per prevedere probabili potenziali clienti.

Le apparecchiature possono anche utilizzare reti neurali e fatti per riconoscere quali acquirenti stanno per andarsene, consentendo agli operatori di marketing di agire immediatamente. In definitiva, l'intelligenza artificiale elimina le congetture dalla segmentazione, consentendo ai professionisti del marketing di concentrare i propri sforzi altrove.

La nostra intelligenza artificiale HubSpot, ad esempio, renderebbe la segmentazione meno difficile tramite il nostro elemento di sequestro automatico delle informazioni sulla posta elettronica. L'elemento consente alle persone di acquisire istantaneamente contatti importanti con informazioni come nomi, titoli di lavoro, numeri di cellulari e indirizzi di lead e potenziali clienti. La caratteristica aiuta a rendere la segmentazione, l'instradamento e il reporting brevi e semplici per gli imprenditori.

Iper-personalizzazione

Uno studio moderno di McKinsey rivela che il 71% degli acquirenti si aspetta che le aziende producano interazioni personalizzate e il 76% si arrabbia quando non si concretizza. Sebbene la personalizzazione sia importante per l'esperienza del consumatore, è davvero difficile da eseguire quando ci sono così tanti fatti da esaminare.

Tuttavia, la scoperta approfondita può essere utilizzata per creare motori di personalizzazione che possono aiutare i professionisti del marketing a semplificare l'approccio all'offerta di contenuti iper-personalizzati. Esempi di componenti iper-personalizzati includono siti Web che visualizzano articoli che possono differire a seconda di chi sta navigando o notifiche push per gli utenti che partono senza effettuare un acquisto.

L'iper-personalizzazione può anche estendersi alle opzioni di comunicazione come le chat dal vivo e una profonda comprensione può rendere la raccolta di informazioni da queste chat dal vivo un gioco da ragazzi. La nostra chat residente identifica il riconoscimento AI, ad esempio, può ottenere utili informazioni sui colloqui (come i nomi) e aggiornarle in HubSpot CRM senza dover integrare qualcosa.

Previsione delle azioni dell'acquirente

Lo studio approfondito aiuterà anche gli esperti di marketing a prevedere cosa faranno i consumatori monitorando come si muovono attraverso il tuo sito e in che modo generalmente effettuano un ordine. In questo modo, l'intelligenza artificiale può spiegare alle aziende quali prodotti e servizi sono desiderati e dovrebbero essere al centro delle campagne future.

Abbracciando Deep Mastering in Marketing e pubblicità

Anche se la scoperta approfondita e l'intelligenza artificiale possono sembrare scoraggianti, è davvero un altro dispositivo che i marketer possono sfruttare per semplificare i processi e lo sviluppo del mercato per la loro organizzazione. I professionisti del marketing possono integrare una profonda comprensione e l'intelligenza artificiale in numerosi aspetti del marketing digitale e dell'automazione delle entrate. Quindi, non temere il dispositivo: abbraccialo!