آنچه بازاریابان باید بدانند

از

هوش مصنوعی همچنان یک موضوع داغ در صنعت بازاریابی است. بازار هوش مصنوعی در بازاریابی احتمالاً تا سال 2028 به 107.5 میلیارد دلار افزایش خواهد یافت که از 15.84 میلیارد دلار در سال 2021 بیشتر است.

3 روش رایج که بازاریابان از یادگیری عمیق استفاده می کنند

هم یادگیری عمیق و هم یادگیری ماشینی با ساده‌سازی فرآیندهای خسته‌کننده و پیش‌بینی رفتار مخاطب، امکانات جدیدی در بازاریابی ایجاد می‌کنند.

3 روش رایج که بازاریابان از یادگیری ماشینی استفاده می کنند

در اینجا روش هایی وجود دارد که یادگیری ماشین اغلب در استراتژی های بازاریابی پیاده سازی می شود.

1. توصیه های پیش بینی

یادگیری عمیق از طریق محیط خود و با یادگیری از اشتباهات گذشته بهبود می یابد، اما یادگیری ماشینی به مداخله انسانی بیشتری برای یادگیری و اصلاح نیاز دارد.

راهنمای رایگان: نحوه استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی محتوا [Download Now]

برای مثال، اگر رفتار مشتری نشان دهد که ممکن است اشتراک خود را در یک جریان موسیقی پایان دهد. در آن صورت، این سرویس ممکن است یک معامله انحصاری – مانند نرخ اشتراک با تخفیف موقت – ارائه دهد تا از سرگردانی آنها جلوگیری کند.

دعوت به اقدام جدید



منبع

یادگیری ماشینی چیست؟

در اینجا چند تفاوت کلیدی دیگر بین یادگیری ماشین و یادگیری عمیق وجود دارد:

نمودار دایره‌ای که یادگیری ماشین را نشان می‌دهد زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشینی است.

با گسترش نقش فناوری در بازاریابی، احتمالاً اصطلاحات “یادگیری عمیق” و “یادگیری ماشینی” را شنیده اید – اما این اصطلاحات به چه معنا هستند؟ در اینجا چیزی است که بازاریابان باید در مورد یادگیری عمیق و یادگیری ماشین بدانند.

بنابراین اگر تا به حال به آهنگ مورد علاقه خود با گفتن «الکسا، بازی ____» گوش داده‌اید، می‌توانید از یادگیری ماشین برای این قابلیت تشکر کنید.

یادگیری ماشینی شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که از داده‌ها و الگوریتم‌ها برای منعکس کردن نحوه یادگیری انسان‌ها استفاده می‌کند و به تدریج دقت را بهبود می‌بخشد. هدف این است که یک کامپیوتر بدون برنامه ریزی صریح – به عبارت دیگر، بدون دخالت انسان – یاد بگیرد.

یادگیری ماشینی به این معناست که رایانه‌ها با استفاده از الگوریتم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند تا بدون برنامه‌ریزی – به عبارت دیگر، بدون دخالت انسان – یاد بگیرند و عمل کنند. و یادگیری عمیق از الگوریتم ها و شبکه های عصبی برای آموزش یک مدل استفاده می کند.

یادگیری عمیق چیست؟

شبکه های عصبی شامل نورون های به هم پیوسته ای هستند که داده ها را در مغز انسان و کامپیوترها پردازش می کنند.

3 روش رایج که بازاریابان از یادگیری عمیق استفاده می کنند

با انجام این کار، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها بگوید که کدام محصولات و خدمات مورد تقاضا هستند و باید تمرکز کمپین‌های آینده باشد.

تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

3 روش رایج که بازاریابان از یادگیری ماشینی استفاده می کنند

یک مثال از یادگیری ماشینی، تشخیص گفتار است. یادگیری ماشینی می تواند گفتار را به متن ترجمه کند. برنامه های نرم افزاری می توانند صدای ضبط شده و گفتار زنده را به فایل های متنی تبدیل کنند.

جستجوی صوتی، شماره گیری صوتی و کنترل دستگاه همگی نمونه هایی از یادگیری ماشینی در تشخیص گفتار هستند.

این نوع یادگیری ماشینی به شرکت‌ها کمک می‌کند تا نرخ‌های نگهداری بالا را حفظ کنند، که منجر به افزایش درآمد می‌شود.

3. امتیازدهی سرب

بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق برای پیش بینی اقدامات مشتری با ردیابی نحوه حرکت آنها در وب سایت برند و تعداد دفعات خرید آنها استفاده کنند.

بر اساس گزارش‌ها، هوش مصنوعی سالانه یک میلیارد دلار از طریق کاهش ریزش و حفظ بیشتر نتفلیکس صرفه‌جویی می‌کند.

2. Churn Prediction

تیم‌ها می‌توانند از مدل امتیازدهی سرنخ برای شناسایی و اولویت‌بندی خودکار امیدوارکننده‌ها استفاده کنند، در نتیجه بهره‌وری را افزایش داده و هزینه‌ها را کاهش دهند.

یادگیری عمیق چیست؟

یادگیری ماشینی همچنین می تواند بر روی مجموعه داده های کوچکتر آموزش ببیند، در حالی که یادگیری عمیق به مقادیر زیادی داده نیاز دارد.

یادگیری ماشینی زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است، در حالی که یادگیری عمیق زیرمجموعه ای از یادگیری ماشینی است.

تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

یادگیری ماشینی چیست؟

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها پیدا کنند تا تقسیم‌بندی 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

نمونه‌هایی از مطالب بیش‌شخصی‌شده، وب‌سایت‌هایی هستند که محتوایی را نشان می‌دهند که بسته به افرادی که در حال مرور هستند، متفاوت است یا اعلان‌های فشاری برای مشتریانی که بدون خرید آن را ترک می‌کنند، 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.

ماشین‌های توصیه پیش‌بینی برای پیش‌بینی اینکه کاربر از چه محتوا یا خدماتی لذت می‌برد، بر داده‌ها تکیه می‌کنند. 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 می‌تواند به بازاریابان کمک کند تا استراتژی‌های خود را بهبود بخشند و اطمینان حاصل کنند که همیشه در روند مصرف‌کنندگان هستند.

برخی از شرکت‌ها از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی زمانی که مشتری در شرف ریزش است استفاده می‌کنند 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 تیم‌های فروش کمک می‌کند از مرتب‌سازی 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