مدل های یادگیری عمیق می توانند الگوهایی را در داده ها پیدا کنند تا تقسیم بندی پیشرفته را آغاز کنند. این به بازاریابان این امکان را می دهد که به راحتی و به سرعت مخاطبان هدف یک کمپین را شناسایی کرده و سرنخ های بالقوه را پیش بینی کنند.
2. بیش از حد شخصی سازی
نمونه هایی از مطالب بیش شخصی شده، وب سایت هایی هستند که محتوایی را نشان می دهند که بسته به افرادی که در حال مرور هستند، متفاوت است یا اعلان های فشاری برای مشتریانی که بدون خرید آن را ترک می کنند، متفاوت است.
3. پیش بینی رفتار مشتری
آنها با بررسی جمعیت شناسی، اقدامات قبلی کاربران و سایر داده ها برای پیش بینی رفتار آینده به این امر دست می یابند.
تصویر زیر رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را نشان می دهد.
ماشین های توصیه پیش بینی برای پیش بینی اینکه کاربر از چه محتوا یا خدماتی لذت می برد، بر داده ها تکیه می کنند. یک مثال معروف سیستم هوش مصنوعی نتفلیکس است که فیلم ها و نمایش ها را بر اساس آنچه کاربر قبلا تماشا کرده است، توصیه می کند.
هوش مصنوعی می تواند به بازاریابان کمک کند تا استراتژی های خود را بهبود بخشند و اطمینان حاصل کنند که همیشه در روند مصرف کنندگان هستند.
برخی از شرکت ها از یادگیری ماشینی برای پیش بینی زمانی که مشتری در شرف ریزش است استفاده می کنند تا شرکت بتواند قبل از خروج مشتری اقدام کند.
همانطور که هوش مصنوعی بیشتر در صنایع مختلف و زندگی روزمره ما ادغام می شود، بازاریابان باید اصول اولیه آن را درک کنند و یاد بگیرند که چگونه از آن برای برندهای خود استفاده کنند.
یادگیری عمیق رشته ای از یادگیری ماشینی است که از الگوریتم ها و داده ها برای تقلید از مغز انسان برای آموزش یک مدل استفاده می کند. این رشته از شبکه های عصبی برای یادگیری یک کار خاص استفاده می کند.
امتیازدهی پیشرو پیش بینی می کند که کدام سرنخ ها احتمالاً به مشتری تبدیل می شوند. این شکل از یادگیری ماشینی به تیم های فروش کمک می کند از مرتب سازی و بررسی دستی هزاران سرنخ در هر ماه اجتناب کنند.
یادگیری عمیق می تواند موتورهای شخصی سازی را ایجاد کند که به بازاریابان کمک می کند تا فرآیند ارائه محتوای فوق شخصی سازی شده را ساده کنند.
در اینجا راه هایی وجود دارد که بازاریابان از یادگیری عمیق در استراتژی های خود استفاده می کنند.
1. تقسیم بندی