起業家が知っておくべきこと

合成知能は、マーケティング分野で引き続き注目を集めています。 マーケティングと広告における AI の市場規模は、2021 年の 158 億 4000 万ドルから、2028 年までにおそらく 1075 億ドルに成長するでしょう。

マーケティングにおけるテクノロジの役割が拡大するにつれて、「ディープ ラーニング」や「機械発見」という言葉を目にしたことがあるかもしれませんが、これらのフレーズは何を意味するのでしょうか? これは、起業家が深い研究と機器の理解について知っておくべきことです。

設備学習とは？

マーケティング担当者が機械発見を使用する 3 つの一般的な方法

ディープディスカバリーとは？

起業家がディープ ディスカバリーを使用する 3 つの広範な方法

マシン マスタリングとディープ ディスカバリーの違い

デバイス学習の例は、音声認識です。 機械検出は、音声をテキストに変換できます。ソフトウェア プログラムの目的は、生の音声と音声の録音をテキスト ドキュメントに変換できます。

音声検索、音声ダイヤル、アプライアンス コマンドはすべて、音声認識におけるデバイス理解の例です。

したがって、「アレクサ、____ を再生して」と指示して、最も好きな曲を聴いたことがある場合は、その機能を学習する機械に感謝することができます。

起業家がデバイス マスタリングを使用する 3 つの一般的なアプローチ

この記事では、デバイス学習が一般的にマーケティングおよび広告戦術に適用されるいくつかの戦略について説明します。

1. 予測のヒント

予測レコメンデーション マシンは、知識に基づいて、ユーザーがどのコンテンツやプロバイダーから喜びを得るかを予測します。 よく知られているのは、主にユーザーが現在視聴したものに基づいてフリックを推奨し、デモンストレーションを行う Netflix の AI プログラムです。

AI は、チャーンの減少と継続率の向上により、Netflix で毎年 10 億ドルを節約していると報告されています。

2.解約予測

一部の企業は、機器の理解を使用して、消費者が離れようとしている時期を予測して、顧客が去る前に会社が行動を起こすことができるようにします。

彼らは、人口統計、以前の人の行動、および潜在的な行動を予測するためのその他の知識を調査することによってこれを達成します。

適切な例として、顧客の行動が曲ストリームへのサブスクリプションを終了する可能性があることを示唆している場合です。 その場合、サポートは独自の取引を提供する可能性があります-この種の一時的な会員費の割引など-彼らが解約しないようにします.

このスタイルのマシン検出は、企業が実質的な維持費を維持するのに役立ち、潜在的な顧客が収益を増加させます。

3. 直接採点

最も重要なスコアリングは、どの潜在的な顧客が購入者に変わる可能性があるかを予測します。 このようなさまざまな機械による発見により、営業グループは毎月、数千人の有望な見込み客を手動で分類して調査する必要がなくなります。

グループは、ダイレクト スコアリング モデルを使用して、最も見込みのあるものを機械的に検出して優先順位を付けることができます。その結果、費用を削減しながら生産性を高めることができます。

ディープラーニングとは

ディープ マスタリングとは、アルゴリズムと事実を利用して人間の心を模倣し、デザインをトレーニングする機械発見のセルフ コントロールです。 この分野は、ニューラル ネットワークを使用して特定のアクティビティを研究することによって機能します。

ニューラル ネットワークは、人間の心とデスクトップで情報を処理する相互接続されたニューロンで構成されています。

マーケティング担当者がディープ ファインディングを使用する 3 つの一般的な手段

この記事では、起業家が手順でディープ ラーニングを使用するいくつかのアプローチを紹介します。

1.セグメンテーション

深層学習製品は、高度に発達したセグメンテーションを開始するために、事実の設計を明らかにすることができます。 これにより、マーケティング担当者は、キャンペーンの対象となる視聴者を簡単かつ迅速に特定し、機会の見通しを予測することができます。

2.ハイパーパーソナライゼーション

深い研究により、起業家が超個人化された情報を提供するシステムを合理化するのに役立つ個人化エンジンを作成できます。

高度にパーソナライズされたコンポーネントの例としては、誰が検索しているかに基づいて異なる可能性のある記述されたコンテンツを表示する Web サイトや、投資をせずに立ち去った買い物客へのプッシュ通知が挙げられます。

3.買い物客の行動を予測する

起業家はディープ マスタリングを使用して、顧客がブランドの Web サイトを経由してどのように移動し、どのように注文するかを追跡することで、顧客の歩みを予測できます。

そうすることで、AI は、どの製品やサービスが望まれており、将来の戦略の焦点となる必要があるかを企業に知らせることができます。

マシンの発見と深い理解の間の違い

デバイスの発見は人工知能のサブセットであり、ディープ マスタリングは機器の研究のサブセットです。

機器のマスタリングとは、パーソナル コンピューターが、アルゴリズムを使用して情報をマスターし、プログラムされていない状態で、つまり人間の介入なしに、マスターして行動することを意味します。 また、深い理解は、アルゴリズムとニューラル ネットワークを使用してモデルを教えることで機能します。

下の図は、人工知能、機器の発見、および深い研究の結びつきを示しています。

ディープ ラーニングではかなりの量の詳細情報が必要ですが、マシン ディスカバリーでは、小規模な知識セットを準備することもできます。

ディープ マスタリングは、その設定と以前の問題からの発見によって強化されますが、デバイス スタディは、それ自体を見つけて適切にするために、より多くの人間の介入を必要とします。

機器の学習とディープ マスタリングのその他の重要な違いを次に示します。

• 機械発見はより短い教育で済みますが、結果として精度が低下する可能性があります。
• 深層学習では、より大きな教育とより高い精度での結果が求められます。
• 機器の学習により、単純な線形相関が得られます。
• ディープ ラーニングは、複雑で非線形の相関関係を作成します。

人工知能がさまざまな業界や私たちの日常生活にさらに統合されるにつれて、マーケティング担当者はその標準原則を理解し、それを製造業者に活用する方法を見つける必要があります。

ディープディスカバリーとマシーンマスタリングの2つが、面倒な手続きを効率化し、視聴者の傾向を予測することで、プロモーションに新たな機会を生み出します。

AI により、起業家は戦術を強化し、消費者と一緒に開発することが多いことを確認できます。