O que os empreendedores precisam saber

A inteligência sintética continua sendo um tema polêmico na área de marketing. O mercado de IA em marketing e publicidade provavelmente crescerá para US$ 107,5 bilhões até 2028, contra US$ 15,84 bilhões em 2021.

À medida que o trabalho da tecnologia no marketing se expande, você provavelmente já leu as condições de “aprendizagem profunda” e “descoberta de máquina” — mas o que essas frases significam? Isso é o que os empreendedores precisam saber sobre estudo profundo e compreensão do equipamento.

O que é estudar equipamento?

3 métodos comuns que os profissionais de marketing usam descoberta de máquina

O que é Descoberta Profunda?

3 maneiras difundidas pelos empreendedores de usar a descoberta profunda

A variação entre o domínio da máquina e a descoberta profunda

Uma ilustração do estudo do dispositivo é o reconhecimento de fala. O aprendizado de máquina pode traduzir a fala em texto. Os propósitos do software podem transformar gravações de voz e fala ao vivo em documentos de texto.

Procura por voz, discagem por voz e comando do aparelho são exemplos de compreensão do dispositivo no reconhecimento de fala.

Portanto, se você já ouviu sua música favorita dizendo “Alexa, toque ____”, pode agradecer ao aprendizado de máquina por esse recurso.

3 abordagens predominantes que os empreendedores usam para dominar o dispositivo

Neste artigo estão algumas estratégias de aprendizado de dispositivos geralmente aplicadas em táticas de marketing e publicidade.

1. Dicas preditivas

As máquinas de recomendação preditiva dependem do conhecimento para prever de qual conteúdo escrito ou serviços um usuário gostaria. Um exemplo bem conhecido é o programa de IA da Netflix, que endossa filmes e demonstrações com base no que o usuário já viu.

A IA supostamente economiza US$ 1 bilhão para a Netflix todos os anos por meio da redução da rotatividade e maior retenção.

2. Previsão de Churn

Algumas empresas usam a compreensão do equipamento para prever quando um consumidor está prestes a desistir, para que a empresa possa agir antes que o cliente saia.

Eles conseguem isso inspecionando dados demográficos, ações de pessoas anteriores e outros conhecimentos para prever condutas potenciais.

Por exemplo, se a conduta de um cliente implicar que ele pode encerrar sua assinatura de um fluxo de músicas. Nesse caso, o serviço pode fornecer um acordo exclusivo - como uma taxa de assinatura com um breve desconto - para evitar que eles se mexam.

Esse estilo de descoberta de máquina ajuda as empresas a manter taxas de retenção substanciais, que potencializam os clientes para aumentar a receita.

3. Pontuação Direta

A pontuação principal prevê quais clientes em potencial podem se transformar em compradores. Esse tipo de descoberta de máquina permite que os grupos de vendas evitem classificar e examinar manualmente milhares de clientes em potencial qualificados a cada mês.

Os grupos podem usar um modelo de pontuação direta para detectar e priorizar mecanicamente os mais promissores, aumentando assim a produtividade ao mesmo tempo em que reduz os gastos.

O que é Aprendizado Profundo?

Deep mastering é um autocontrole de descoberta de máquina que faz uso de algoritmos e fatos para imitar a mente humana para treinar um projeto. Esta disciplina funciona usando redes neurais para estudar uma determinada atividade.

As redes neurais compreendem neurônios interconectados que processam informações na mente humana e nos desktops.

3 meios predominantes que os profissionais de marketing usam para descobrir profundamente

Neste artigo estão algumas abordagens que os empreendedores usam de aprendizado profundo em seus procedimentos.

1. Segmentação

Os produtos de aprendizado profundo podem revelar designs em fatos para iniciar uma segmentação altamente desenvolvida. Isso permite que os profissionais de marketing identifiquem rapidamente e sem esforço os espectadores-alvo de uma campanha e prevejam oportunidades em potencial.

2. Hiperpersonalização

O estudo profundo pode criar mecanismos de personalização que ajudam os empreendedores a simplificar o sistema de fornecimento de informações hiperpersonalizadas.

Exemplos de componentes hiperpersonalizados são sites que apresentam conteúdo escrito que pode diferir de acordo com quem está pesquisando ou notificações push para compradores que saem sem fazer uma compra.

3. Prevendo as ações do comprador

Os empreendedores podem usar o domínio profundo para prever as etapas de um cliente, rastreando como eles passam pelo site da marca e com que frequência fazem o pedido.

Ao fazer isso, a IA pode informar às empresas quais produtos e serviços são desejados e precisam ser o foco de estratégias futuras.

A variação entre descoberta de máquina e compreensão profunda

A descoberta de dispositivos é um subconjunto da inteligência artificial, enquanto o deep mastering é um subconjunto do estudo de equipamentos.

O domínio do equipamento significa que os computadores dominam a partir da informação trabalhando com algoritmos para dominar e agir sem serem programados - em outras palavras e frases, sem intervenção humana. E a compreensão profunda funciona usando algoritmos e redes neurais para ensinar um modelo.

A imagem abaixo ilustra o casamento entre inteligência sintética, descoberta de equipamentos e estudo profundo.

A descoberta de máquina também pode se preparar em conjuntos de conhecimento de tamanho menor, embora o aprendizado profundo exija quantidades significativas de detalhes.

O domínio profundo melhora por meio de sua configuração e aprendendo com os problemas anteriores, mas o estudo do dispositivo exige muito mais intervenção humana para aprender e se ajustar.

Aqui estão algumas outras distinções cruciais entre aprendizado de equipamento e masterização profunda:

• A descoberta de máquinas requer treinamento mais curto, mas pode resultar em precisão reduzida.
• O aprendizado profundo exige maior educação e resultados com maior precisão.
• O aprendizado do equipamento faria correlações simples e lineares.
• O aprendizado profundo fará correlações complexas e não lineares.

À medida que a inteligência artificial se integra ainda mais em vários setores e em nossa vida cotidiana, os profissionais de marketing devem entender seus princípios padrão e descobrir como aproveitá-la para seus fabricantes.

A descoberta profunda e o domínio da máquina criarão novas oportunidades na promoção, simplificando procedimentos complicados e prevendo os hábitos do público.

A IA pode ajudar os empreendedores a fortalecer suas táticas e garantir que eles estejam constantemente desenvolvendo com os consumidores.