Ce vor trebui să știe antreprenorii

Inteligența sintetică continuă să fie un subiect arzător în domeniul marketingului. Piața pentru AI în marketing și publicitate va crește probabil la 107,5 miliarde USD până în 2028, de la 15,84 miliarde USD în 2021.

Pe măsură ce munca tehnologiei în marketing se extinde, probabil că ați citit condițiile „învățare profundă” și „descoperire a mașinii”, dar ce înseamnă aceste expresii? Acesta este ceea ce trebuie să știe antreprenorii despre studiul profund și înțelegerea echipamentelor.

Ce este studiul echipamentelor?

3 metode obișnuite pe care marketerii folosesc Descoperirea automată

Ce este Deep Discovering?

3 moduri răspândite în care antreprenorii folosesc Deep Discovering

Diferența dintre stăpânirea mașinilor și descoperirea profundă

O ilustrare a studierii dispozitivelor este recunoașterea vorbirii. Descoperirea automată poate traduce vorbirea în text, scopul programului software poate transforma înregistrările vocale și vocale în documente text.

Căutarea vocală, apelarea vocală și comanda dispozitivului sunt toate exemple de înțelegere a dispozitivului în recunoașterea vorbirii.

Deci, dacă ați ascultat vreodată cea mai iubită melodie a voastră indicând: „Alexa, joacă ____”, poți să mulțumești mașinii de studiu pentru capacitatea.

3 abordări predominante Antreprenorii folosesc Device Mastering

În acest articol sunt câteva strategii de învățare prin dispozitiv care sunt aplicate în general în tacticile de marketing și publicitate.

1. Sfaturi predictive

Mașinile de recomandare predictivă se bazează pe cunoștințe pentru a prezice de ce conținut scris sau furnizori ar primi plăcere un utilizator. Un exemplu binecunoscut este programul AI al Netflix, care susține filmele și demonstrează, în principal, pe baza a ceea ce un utilizator a văzut în prezent.

Se pare că inteligența artificială economisește Netflix 1 miliard de dolari în fiecare an, prin reducerea pierderii și retenția mai mare.

2. Predicția abandonului

Unele companii folosesc înțelegerea echipamentelor pentru a prezice când un consumator este pe cale să se retragă, astfel încât firma să poată lua mișcare înainte de plecarea clientului.

Ei obțin acest lucru prin inspectarea datelor demografice, a acțiunilor anterioare ale persoanei și a altor cunoștințe pentru a prognoza comportamentul potențial.

Pentru un caz concret, dacă comportamentul unui client implică, acesta își poate închide abonamentul la un flux de melodii. În acest caz, asistența poate oferi o ofertă unică - un fel de taxă de membru redusă pentru scurt timp - pentru a le împiedica să se dezvolte.

Acest stil de descoperire a mașinilor ajută companiile să mențină taxe substanțiale de reținere, pe care clienții potențiali le pot crește veniturile.

3. Scor direct

Scorul principal prezice ce clienți potențiali pot fi transformați în cumpărători. Această varietate de descoperire a mașinilor permite grupurilor de vânzări să evite sortarea manuală și examinarea a 1000 de clienți potențiali calificați în fiecare lună.

Grupurile pot folosi un model de punctaj direct pentru a detecta mecanic și a prioritiza pe cele mai promițătoare, ca rezultat creșterea productivității chiar dacă reduc cheltuielile.

Ce este Deep Learning?

Stăpânirea profundă este un autocontrol al descoperirii mașinilor care folosește algoritmi și fapte pentru a imita mintea umană pentru a antrena un design. Această disciplină funcționează prin utilizarea rețelelor neuronale pentru a studia o anumită activitate.

Rețelele neuronale cuprind neuroni interconectați care procesează informații în mintea și desktopurile umane.

3 Mijloace predominante pe care marketerii folosesc Deep Finding

În acest articol sunt câteva abordări pe care antreprenorii folosesc învățarea profundă în procedurile lor.

1. Segmentarea

Produsele de învățare profundă pot descoperi modele în fapte pentru a iniția o segmentare foarte dezvoltată. Acest lucru face posibil ca agenții de marketing să identifice fără efort și rapid spectatorii țintă pentru o campanie și să prezică perspectivele de oportunitate.

2. Hiper-personalizare

Studierea profundă poate crea motoare de personalizare care îi ajută pe antreprenori să eficientizeze sistemul de furnizare de informații hiperpersonalizate.

Exemple de componente hiperpersonalizate sunt site-urile web care prezintă conținut scris care poate diferi în funcție de cine caută sau de notificări push pentru cumpărătorii care dispar fără să investească.

3. Prezicerea acțiunilor cumpărătorului

Antreprenorii pot folosi deep mastering pentru a prezice pașii unui client, urmărind modul în care se transferă prin intermediul site-ului web al mărcii și cât de normal comandă.

Procedând astfel, AI poate informa firmele care produse și servicii sunt dorite și care trebuie să fie în centrul strategiilor viitoare.

Variația dintre descoperirea mașinilor și înțelegerea profundă

Descoperirea dispozitivelor este un subset al inteligenței artificiale, în timp ce stăpânirea profundă este un subset al studierii echipamentelor.

Stăpânirea echipamentelor înseamnă stăpânirea computerelor personale de la informații care lucrează cu algoritmi la stăpânire și acționează fără a fi programate - cu alte cuvinte și expresii, fără intervenția umană. Și înțelegerea profundă funcționează folosind algoritmi și rețele neuronale pentru a preda un model.

Imaginea de mai jos ilustrează căsătoria dintre inteligența sintetică, descoperirea echipamentelor și studiul profund.

Descoperirea mașinii se poate pregăti și pe seturi de cunoștințe de dimensiuni mai mici, chiar dacă învățarea profundă necesită cantități semnificative de detalii.

Stăpânirea profundă se îmbunătățește prin setarea sa și prin descoperirea din problemele anterioare, dar studierea dispozitivelor necesită mult mai multă intervenție umană pentru a se descoperi și a se potrivi.

Iată câteva alte distincții cruciale între învățarea echipamentelor și stăpânirea profundă:

• Descoperirea mașinii necesită o educație mai scurtă, dar poate avea drept consecință o precizie redusă.
• Învățarea profundă necesită o educație mai mare și rezultate cu o mai mare precizie.
• Învățarea cu echipamente ar face corelații simple, liniare.
• Învățarea profundă va face corelații complexe, neliniare.

Pe măsură ce inteligența artificială se integrează și mai mult în diverse industrii și în viața noastră de zi cu zi, agenții de marketing trebuie să înțeleagă principiile ei standard și să afle cum să o folosească pentru producătorii lor.

Cele două descoperiri profunde și stăpânirea mașinilor vor crea noi oportunități de promovare prin eficientizarea procedurilor greoaie și predicția obiceiurilor audienței.

Inteligența artificială poate permite antreprenorilor să-și consolideze tacticile și să se asigure că sunt adesea în dezvoltare cu consumatorii.