企業家需要知道什麼

合成智能仍然是營銷領域的熱門話題。 到 2028 年，人工智能在營銷和廣告領域的市場規模可能會從 2021 年的 158.4 億美元增長到 1075 億美元。

隨著技術在營銷中的作用不斷擴大，您可能已經讀過“深度學習”和“機器發現”等條件，但這些短語是什麼意思？ 這是創業者需要了解的深度學習和設備理解。

什麼是設備研究？

營銷人員使用機器發現的 3 種常用方法

什麼是深度發現？

企業家使用深度發現的 3 種普遍方式

機器掌握與深度發現之間的差異

設備學習的一個例子是語音識別。 機器學習可以將語音翻譯成文本軟件程序的目的是可以將實時語音和語音記錄轉換為文本文件。

語音搜索、語音撥號和設備命令都是語音識別中設備理解的例子。

因此，如果你曾經通過指示“Alexa，播放 ____”來聽過你最喜歡的曲子，你可以感謝機器學習的能力。

企業家使用設備控制的 3 種流行方法

本文介紹了設備學習通常應用於營銷和廣告策略的一些策略。

1.預測提示

預測性推薦機器依靠知識來預測用戶會從哪些書面內容或提供者那裡獲得樂趣。 一個著名的例子是 Netflix 的 AI 程序，該程序基於用戶當前觀看的內容來支持電影和演示。

據報導，人工智能通過減少客戶流失和提高留存率每年為 Netflix 節省10 億美元。

2.流失預測

一些企業使用設備理解來預測消費者何時會流失，以便公司可以在客戶離開之前採取行動。

他們通過檢查人口統計數據、以前的人的行為和其他知識來預測潛在行為來實現這一點。

例如，如果客戶的行為暗示他們可能會關閉對歌曲流的訂閱。 在這種情況下，該支持可能會提供獨特的優惠——例如會員費的臨時折扣——以防止他們流失。

這種機器發現方式有助於公司維持可觀的保留費用，從而增加潛在客戶的收入。

3.直接計分

最重要的評分預測哪些潛在客戶有可能轉變為購買者。 這種機器搜索的多樣性使銷售團隊無需每個月手動分類和檢查 1000 名合格的潛在客戶。

團隊可以使用直接評分模型來機械地檢測最有前途的人並確定其優先級，從而在降低開支的同時提高生產力。

什麼是深度學習？

深度掌握是一種機器學習的自我控制，它利用算法和事實來模仿人類思維來訓練設計。 該學科通過使用神經網絡來研究特定活動來工作。

神經網絡由相互連接的神經元組成，這些神經元處理人類思維和桌面中的信息。

營銷人員使用深度發現的 3 種普遍方式

在這篇文章中，企業家在他們的程序中使用深度學習的一些方法。

1.分割

深度學習產品可以揭示事實中的設計，以啟動高度發達的細分。 這使營銷人員可以輕鬆快速地確定活動的目標觀眾並預測機會前景。

2.超個性化

深度學習可以創建個性化引擎，幫助企業家簡化提供超個性化信息的系統。

超個性化組件的示例是提供書面內容的網站，這些內容可能會因誰在搜索或推送通知而有所不同，這些用戶會離開而沒有進行投資。

3. 預測購物者行為

企業家可以使用深度掌握通過跟踪客戶如何訪問品牌網站以及他們訂購的頻率來預測客戶的步驟。

在這樣做的過程中，人工智能可以告知公司需要哪些產品和服務，並且需要將其作為未來戰略的重點。

機器發現與深度理解之間的差異

設備發現是人工智能的一個子集，而深度掌握是設備學習的一個子集。

設備控制意味著個人計算機在沒有編程的情況下使用算法控制信息並採取行動——換句話說，沒有人為乾預。 深度理解通過使用算法和神經網絡來教授模型來發揮作用。

下圖說明了人工智能、設備發現和深度學習之間的結合。

機器發現還可以在較小的知識集上進行準備，即使深度學習需要大量的細節。

深度掌握通過其設置和從以前的問題中發現來增強，但設備學習需要更多的人為乾預來發現和適應自己。

以下是設備學習和深度掌握之間的其他一些重要區別：

• 機器發現需要較短的教育，但可能會導致準確性降低。
• 深度學習需要更廣泛的教育和更精確的成果。
• 設備學習會產生簡單的線性相關性。
• 深度學習會產生復雜的非線性關聯。

隨著人工智能進一步融入各個行業和我們的日常生活，營銷人員必須了解其標準原理，並找出如何為他們的製造商利用它。

兩次深度發現和機器掌握將通過簡化繁瑣的程序和預測受眾習慣來創造新的推廣機會。

人工智能可以讓企業家加強他們的策略，並確保他們經常與消費者一起發展。