기업가가 알아야 할 사항

합성 지능은 마케팅 분야에서 계속 뜨거운 주제입니다. 마케팅 및 광고 분야의 AI 시장은 2021년 158억 4000만 달러에서 2028년 1075억 달러로 성장할 것입니다.

마케팅에서 기술의 역할이 확장됨에 따라 "딥 러닝" 및 "기계 검색"이라는 조건을 읽었을 것입니다. 하지만 이러한 문구는 무엇을 의미합니까? 기업가들이 심도 있는 공부와 장비 이해에 대해 알아야 할 사항입니다.

장비 공부 란 무엇입니까?

마케팅 담당자가 기계 검색을 사용하는 3가지 일반적인 방법

딥 디스커버리란?

기업가가 딥 디스커버리를 사용하는 3가지 광범위한 방법

머신 마스터링과 딥 디스커버리 사이의 차이

장치 공부의 예는 음성 인식입니다. 기계 찾기는 음성을 텍스트 소프트웨어 프로그램 목적으로 번역할 수 있으며 상주 음성 및 음성 녹음을 텍스트 문서로 변환할 수 있습니다.

음성 찾기, 음성 다이얼링 및 기기 명령은 모두 음성 인식에서 장치 이해의 예입니다.

따라서 "Alexa, ____ 틀어 줘"라고 표시하여 가장 좋아하는 곡을 들어 본 적이 있다면 기계 학습 기능에 감사할 수 있습니다.

기업가가 장치 마스터링을 사용하는 3가지 일반적인 접근 방식

이 기사에서는 장치 학습이 일반적으로 마케팅 및 광고 전술에 적용되는 몇 가지 전략에 대해 설명합니다.

1. 예측 팁

예측 추천 기계는 지식에 의존하여 사용자가 만족할 만한 서면 콘텐츠 또는 제공자를 예측합니다. 잘 알려진 사례는 대부분 사용자가 현재 본 내용을 기반으로 영화를 보증하고 시연하는 Netflix의 AI 프로그램입니다.

AI는 감소된 이탈률과 더 큰 유지율을 통해 Netflix에서 매년 10억 달러를 절약하는 것으로 알려졌습니다 .

2. 이탈 예측

일부 기업은 장비 이해를 사용하여 소비자가 이탈할 시기를 예측하여 회사가 고객이 떠나기 전에 조치를 취할 수 있습니다.

그들은 잠재적인 행동을 예측하기 위해 인구 통계, 이전 사람의 행동 및 기타 지식을 검사하여 이를 달성합니다.

예를 들어, 고객의 행동이 암시하는 경우 노래 스트림에 대한 구독을 종료할 수 있습니다. 이 경우, 지원은 이탈을 방지하기 위해 일종의 회원비 할인과 같은 고유한 거래를 제공할 수 있습니다.

이러한 유형의 머신 검색은 회사가 상당한 보유 수수료를 유지하는 데 도움이 되며, 이를 통해 잠재 고객은 수익을 높일 수 있습니다.

3. 직접 채점

최고의 점수는 어떤 잠재 고객이 구매자로 전환할 수 있는지 예측합니다. 이러한 다양한 기계 검색을 통해 판매 그룹은 매월 1000명의 유자격 잠재 고객을 수동으로 분류하고 검사하지 않아도 됩니다.

그룹은 직접 채점 모델을 사용하여 기계적으로 가장 유망한 것을 감지하고 우선 순위를 지정할 수 있으므로 비용을 절감하면서도 생산성을 높일 수 있습니다.

딥러닝이란?

딥 마스터링은 설계를 훈련하기 위해 인간의 마음을 모방하기 위해 알고리즘과 사실을 활용하는 기계 발견의 자체 제어입니다. 이 분야는 신경망을 사용하여 특정 활동을 연구하는 방식으로 작동합니다.

신경망은 인간의 마음과 데스크톱에서 정보를 처리하는 상호 연결된 뉴런으로 구성됩니다.

마케팅 담당자가 심화 조사를 사용하는 3가지 일반적인 수단

이 기사에서는 기업가가 절차에 딥 러닝을 사용하는 몇 가지 접근 방식을 소개합니다.

1. 세분화

딥 러닝 제품은 고도로 발전된 세분화를 시작하기 위해 실제로 디자인을 발견할 수 있습니다. 이를 통해 마케터는 쉽고 빠르게 캠페인 대상 시청자를 식별하고 기회 전망을 예측할 수 있습니다.

2. 초개인화

딥 스터디는 기업가가 초개인화된 정보를 제공하는 시스템을 간소화하는 데 도움이 되는 개인화 엔진을 만들 수 있습니다.

초개인화된 구성 요소의 예로는 검색하는 사람에 따라 다를 수 있는 서면 콘텐츠를 제공하는 웹 사이트 또는 투자를 하지 않고 떠나는 쇼핑객을 위한 푸시 알림이 있습니다.

3. 구매자 행동 예측

기업가는 딥 마스터링을 사용하여 고객이 브랜드 웹 사이트를 통해 이동하는 방법과 일반적으로 주문하는 방법을 추적하여 고객의 단계를 예측할 수 있습니다.

그렇게 함으로써 AI는 회사에 어떤 제품과 서비스가 필요하고 미래 전략의 초점이 되어야 하는지 알릴 수 있습니다.

기계 발견과 깊은 이해 사이의 변이

장치 검색은 인공 지능의 하위 집합인 반면 딥 마스터링은 장비 연구의 하위 집합입니다.

장비 마스터링은 개인용 컴퓨터가 알고리즘으로 작업하는 정보에서 프로그래밍 없이 마스터하고 작동하는 것, 즉 인간의 개입 없이 마스터하는 것을 의미합니다. 그리고 깊은 이해는 모델을 가르치기 위해 알고리즘과 신경망을 사용하여 작동합니다.

아래 그림은 합성 지능, 장비 발견 및 심층 연구 간의 결합을 보여줍니다.

딥 러닝에는 상당한 양의 세부 정보가 필요하지만 기계 검색은 더 작은 크기의 지식 집합에 대해서도 준비할 수 있습니다.

딥 마스터링은 설정과 이전 문제로부터의 발견을 통해 향상되지만 장치 연구는 스스로를 찾고 적응하기 위해 훨씬 더 많은 인간의 개입을 요구합니다.

다음은 장비 학습과 딥 마스터링 간의 몇 가지 중요한 차이점입니다.

• 머신 디스커버리에는 더 짧은 교육이 필요하지만 정확도가 떨어질 수 있습니다.
• 딥 러닝은 더 큰 교육과 더 정밀한 결과를 요구합니다.
• 장비 학습은 단순하고 선형적인 상관 관계를 만듭니다.
• 딥 러닝은 복잡하고 비선형적인 상관 관계를 만듭니다.

인공 지능이 다양한 산업과 일상 생활에 더 많이 통합됨에 따라 마케터는 표준 원칙을 이해하고 제조업체를 위해 이를 활용하는 방법을 찾아야 합니다.

두 가지 딥 디스커버리와 머신 마스터링은 번거로운 절차를 간소화하고 청중의 습관을 예측하여 홍보에 새로운 기회를 만들 것입니다.

AI는 기업가가 전술을 강화하고 소비자와 함께 발전할 수 있도록 합니다.