Girişimcilerin Bilmesi Gerekenler

Sentetik zeka, pazarlama alanında yakıcı bir konu olmaya devam ediyor. Pazarlama ve reklamcılıkta AI pazarı, 2021'de 15,84 milyar dolardan 2028'de muhtemelen 107,5 milyar dolara çıkacak.

Teknolojinin pazarlamadaki işi genişledikçe, muhtemelen "derin öğrenme" ve "makine keşfi" koşullarını okudunuz, ancak bu ifadeler ne anlama geliyor? Girişimcilerin derin çalışma ve ekipman anlayışı hakkında bilmesi gereken şey budur.

Ekipman Eğitimi Nedir?

Pazarlamacıların Makine Keşfi Kullandığı 3 Yaygın Yöntem

Derin Keşif nedir?

Girişimcilerin Derin Keşfetmeyi Kullanmasının 3 Yaygın Yolu

Makine Uzmanlığı ve Derin Keşif Arasındaki Fark

Cihaz eğitiminin bir örneği konuşma tanımadır. Makine bulma, konuşmayı metne çevirebilir, yazılım programı amaçları canlı ses ve konuşma kayıtlarını metin belgelerine dönüştürebilir.

Sesle arama, sesle arama ve cihaz komutunun tümü, konuşma tanımada cihaz anlamaya örnektir.

Bu nedenle, "Alexa, ____ çal" diyerek en sevdiğiniz melodiyi dinlediyseniz, yeteneği için makine öğrenimine teşekkür edebilirsiniz.

Girişimcilerin Cihaz Uzmanlığını Kullandığı 3 Yaygın Yaklaşım

Bu makalede, cihaz öğreniminin genellikle pazarlama ve reklamcılık taktiklerinde uygulanan bazı stratejileri vardır.

1. Tahmini İpuçları

Tahmine dayalı öneri makineleri, bir kullanıcının hangi yazılı içerikten veya sağlayıcılardan zevk alacağını tahmin etmek için bilgiye dayanır. İyi bilinen bir örnek, Netflix'in, çoğunlukla bir kullanıcının o anda görüntülediklerine dayalı olarak filmleri ve gösterileri destekleyen AI programıdır.

Yapay zekanın, azalan kullanıcı akışı ve daha fazla elde tutma yoluyla Netflix'e her yıl 1 milyar dolar tasarruf sağladığı bildiriliyor .

2. Kayıp Tahmini

Bazı işletmeler, bir tüketicinin ne zaman işten çıkmak üzere olduğunu tahmin etmek için ekipman anlayışını kullanır, böylece firma müşteri ayrılmadan önce harekete geçebilir.

Bunu, potansiyel davranışı tahmin etmek için demografiyi, önceki kişi eylemlerini ve diğer bilgileri inceleyerek elde ederler.

Örneğin, bir müşterinin davranışı, bir şarkı akışına olan aboneliğini sonlandırabileceğini ima ediyorsa. Bu durumda, yardım, çalkalanmalarını önlemek için benzersiz bir anlaşma - bu tür kısa süreli indirimli bir üyelik ücreti gibi - sağlayabilir.

Bu tür makine keşfi, şirketlerin, potansiyel müşterilerin gelirlerini artırmasını sağlayan önemli saklama ücretlerini korumalarına yardımcı olur.

3. Doğrudan Puanlama

En önemli puanlama, hangi potansiyel müşterilerin alıcıya dönüştürülebileceğini tahmin eder. Bu çeşitli makine bulma, satış gruplarının her ay 1000'lerce kalifiye müşteri adayını manuel olarak sıralamaktan ve incelemekten kaçınmasına olanak tanır.

Gruplar, en umut verici olanı mekanik olarak tespit etmek ve önceliklendirmek için doğrudan bir puanlama modeli kullanabilir ve sonuç olarak giderleri azaltırken üretkenliği artırır.

Derin Öğrenme Nedir?

Derin ustalık, bir tasarımı eğitmek için insan zihnini taklit etmek için algoritmalardan ve gerçeklerden yararlanan, makine keşfinin kendi kendini kontrol etmesidir. Bu disiplin, belirli bir etkinliği incelemek için sinir ağlarını kullanarak çalışır.

Sinir ağları, insan zihnindeki ve masaüstlerindeki bilgileri işleyen birbirine bağlı nöronlardan oluşur.

Pazarlamacıların Derin Bulmayı Kullandığı 3 Yaygın Araç

Bu makalede, girişimcilerin prosedürlerinde derin öğrenmeyi kullandıkları bazı yaklaşımlar yer almaktadır.

1. Segmentasyon

Derin öğrenme ürünleri, oldukça gelişmiş segmentasyonu başlatmak için gerçeklerdeki tasarımları ortaya çıkarabilir. Bu, pazarlamacıların bir kampanya için hedef izleyicileri zahmetsizce ve hızlı bir şekilde belirlemesini ve fırsat olasılıklarını tahmin etmesini mümkün kılar.

2. Hiper kişiselleştirme

Derinlemesine çalışma, girişimcilerin aşırı kişiselleştirilmiş bilgi sağlama sistemini kolaylaştırmasına yardımcı olan kişiselleştirme motorları oluşturabilir.

Hiper-kişiselleştirilmiş bileşenlere örnek olarak, kimin aradığına bağlı olarak değişebilen yazılı içerik sunan web siteleri veya yatırım yapmadan uzaklaşan müşteriler için push bildirimleri verilebilir.

3. Müşteri İşlemlerini Tahmin Etme

Girişimciler, markanın web sitesi aracılığıyla nasıl hareket ettiklerini ve normalde nasıl sipariş verdiklerini takip ederek bir müşterinin adımlarını tahmin etmek için derinlemesine uzmanlaşmayı kullanabilir.

Yapay zeka, bunu gerçekleştirirken firmalara hangi ürün ve hizmetlerin arzu edildiğini ve gelecekteki stratejilerin odak noktası olması gerektiğini bildirebilir.

Makine Keşfi ve Derin Anlayış Arasındaki Fark

Cihaz keşfi, yapay zekanın bir alt kümesiyken, derinlemesine ustalaşma, ekipman çalışmasının bir alt kümesidir.

Ekipman uzmanlığı, kişisel bilgisayarların algoritmalarla çalışan bilgilerden uzmanlaşıp programlanmadan - başka bir deyişle insan müdahalesi olmadan - hareket etmesi anlamına gelir. Derin anlayış, bir modeli öğretmek için algoritmalar ve sinir ağları kullanılarak çalışır.

Alttaki resim, sentetik zeka, ekipman keşfi ve derin çalışma arasındaki evliliği gösteriyor.

Derin öğrenme önemli miktarda ayrıntı gerektirse de, makine keşfi daha küçük boyutlu bilgi kümeleri üzerinde de hazırlık yapabilir.

Derin uzmanlaşma, kurulumu ve önceki problemlerden keşfederek gelişir, ancak cihaz çalışması, bulmak ve kendini uygun hale getirmek için çok daha fazla insan müdahalesi gerektirir.

Ekipman öğrenimi ile derinlemesine ustalaşma arasındaki diğer bazı önemli farklar şunlardır:

• Makine keşfi daha kısa eğitim gerektirir ancak doğruluğun azalmasına neden olabilir.
• Derin öğrenme, daha büyük eğitim ve daha yüksek hassasiyette sonuçlar gerektirir.
• Ekipman öğrenimi basit, doğrusal korelasyonlar yapar.
• Derin öğrenme, karmaşık, doğrusal olmayan ilişkiler kuracaktır.

Yapay zeka, çeşitli sektörlere ve günlük hayatımıza daha fazla entegre oldukça, pazarlamacılar onun standart ilkelerini anlamalı ve onu üreticileri için nasıl kullanacaklarını bulmalıdır.

İki derin keşif ve makine uzmanlığı, hantal prosedürleri kolaylaştırarak ve izleyici alışkanlıklarını tahmin ederek tanıtımda yeni fırsatlar yaratacak.

AI, girişimcilerin taktiklerini güçlendirmelerine ve genellikle tüketicilerle geliştirme aşamasında olduklarından emin olmalarına olanak sağlayabilir.