اما یادگیری عمیق چیست؟ چگونه کار می کند؟ و چگونه می توان آن را برای بازاریابی و فروش در شرکت شما اعمال کرد؟ در اینجا همه چیزهایی است که بازاریابان باید در مورد یادگیری عمیق و نقش مفیدی که می تواند در صنعت بازاریابی ایفا کند بدانند.
الگوریتم یادگیری عمیق، مشابه نحوه یادگیری انسان از تجربه، یک کار را به طور مکرر انجام می دهد و هر بار تنظیماتی را برای بهبود نتیجه انجام می دهد. “یادگیری عمیق” به لایه های گسترده (عمیق) شبکه های عصبی اشاره دارد که امکان یادگیری را فراهم می کند.
منبع
این فرآیند از چپ به راست ادامه می یابد تا زمانی که به نورون های “خروجی” برسیم – مطابق فهرست قبلی ما، “آماده برای خرید” یا “آماده نیست”.
هر چه بیشتر، مدیران عامل، هیئت‌مدیره‌ها و بخش‌های بازاریابی، بازاریابی را به عنوان موتور اصلی رشد در نظر می‌گیرند که وظیفه دارد پیش‌بینی‌ها یا پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها را برای یافتن ترکیبی بهینه از محصول مناسب با قیمت مناسب، که در قیمت مناسب تبلیغ می‌شود، انجام دهد. از طریق کانال های مناسب به افراد مناسب می رسد.”
او گفت: “بنابراین، به عنوان مثال، هر گزارش مستقیمی می‌تواند خودکار و کارآمدتر انجام شود. سپس آن کارکنان تمام وقت می‌توانند تغییر کاربری داده و مجدداً در سایر پروژه‌های رشد استراتژیک اعمال شوند.”
اما مهمتر از آن، لسینسکی می گوید که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق توانایی رشد را دارند.
فرض کنید ما یک نمایندگی آنلاین خودرو هستیم و می‌خواهیم از مناقصه بی‌درنگ (RTB) برای خرید فضای تبلیغاتی برای محصول خود در سایر وب‌سایت‌ها برای اهداف هدف‌گذاری مجدد استفاده کنیم.
ماشین‌ها همچنین می‌توانند از شبکه‌های عصبی و داده‌ها برای شناسایی مشتریانی که در آستانه خروج هستند استفاده کنند – به بازاریابان اجازه می‌دهند تا به سرعت عمل کنند. در نهایت، هوش مصنوعی حدس و گمان را از تقسیم بندی خارج می کند و به بازاریابان اجازه می دهد تلاش های خود را در جای دیگری متمرکز کنند.
یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است. یادگیری ماشینی به این معناست که کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند تا بدون برنامه‌ریزی فکر و عمل کنند – به عبارت دیگر، بدون دخالت انسان. همانطور که قبلا ذکر شد، یادگیری عمیق در مورد کامپیوترهایی است که با استفاده از ساختارهایی که از مغز انسان الگوبرداری شده اند، فکر می کنند.
اگرچه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی ممکن است ترسناک به نظر برسد، اما در واقع ابزار دیگری است که بازاریابان می‌توانند برای ساده‌سازی فرآیندها و ارتقای رشد شرکت خود از آن استفاده کنند. بازاریابان می توانند یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را در بسیاری از جنبه های بازاریابی دیجیتال و اتوماسیون فروش ادغام کنند. بنابراین، از ماشین نترسید – آن را در آغوش بگیرید!
این ویژگی ها بر خروجی شبکه عصبی و نتیجه گیری ما تأثیر خواهند گذاشت. این خروجی می تواند یکی از دو مقدار را داشته باشد:
- بازدید کننده وب سایت به محصول یا “آماده خرید” علاقه مند است. نتیجه: ما باید یک تبلیغ نمایش دهیم.
- بازدیدکننده وب سایت علاقه ای به محصول ندارد یا «آماده نیست». نتیجه گیری: از نمایش آگهی خودداری کنید.
یادگیری ماشینی همچنین مستلزم قدرت محاسباتی کمتری است، در حالی که یادگیری عمیق مستلزم مداخله کمتر انسانی است.
نمونه ای از یادگیری عمیق در بازاریابی و تبلیغات
در مثال نمایندگی خودرو ما، داده های شبکه عصبی را از چندین بازدیدکننده وب سایت تغذیه می کنیم. داده‌ها شامل ویژگی‌های بازدیدکننده می‌شود، مانند صفحات وب که کاربران بازدید کرده‌اند. این داده ها همچنین شامل نشانگرهایی از تصمیمات خرید نهایی آنها از ما است که با برچسب “بله” یا “خیر” مشخص شده است.
برای مثال، هوش مصنوعی HubSpot ما، بخش‌بندی را از طریق ویژگی ضبط خودکار داده‌های ایمیل ما آسان‌تر می‌کند. این ویژگی به کاربران اجازه می دهد تا اطلاعات تماس مهم مانند نام، عنوان شغل، شماره تلفن و آدرس را از سرنخ ها و مشتریان احتمالی به طور خودکار دریافت کنند. این ویژگی تقسیم‌بندی، مسیریابی و گزارش‌دهی را برای بازاریابان سریع و آسان می‌کند.
بیش از حد شخصی سازی
لسینسکی توضیح داد: «داده‌های بزرگ به اضافه یادگیری ماشینی در بسیاری از موارد می‌توانند این پیش‌بینی‌ها را انجام دهند و رشد بهتری نسبت به انسان‌های بدون داده یا انسان‌هایی که صرفاً با داده‌ها کمک می‌کنند، داشته باشند».
بنابراین، اگر به فرمول اصلی خود نگاه کنیم، آن امتیاز نشان‌دهنده این است که باید تبلیغات RTB را بخریم.
آموزش شبکه عصبی
مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها بیابند که آنها را برای تقسیم‌بندی پیشرفته عالی می‌کند. این به بازاریابان اجازه می دهد تا به راحتی و به سرعت مخاطبان هدف یک کمپین را شناسایی کنند، در حالی که ماشین ها از رفتارهای گذشته برای پیش بینی مشتریان بالقوه استفاده می کنند.
چگونه بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند
با این حال، یادگیری عمیق می تواند برای توسعه موتورهای شخصی سازی استفاده شود که می تواند به بازاریابان کمک کند تا فرآیند ارائه محتوای بیش از حد شخصی سازی شده را ساده کنند. نمونه‌هایی از مطالب بسیار شخصی‌شده شامل وب‌سایت‌هایی است که محتوایی را نمایش می‌دهند که بسته به اینکه چه کسی در حال مرور است، متفاوت است یا اعلان‌های فشاری برای مشتریانی که بدون خرید آن را ترک می‌کنند، نمایش می‌دهند.
یادگیری عمیق همچنین به بازاریابان کمک می‌کند تا با ردیابی اینکه چگونه در وب‌سایت شما حرکت می‌کنند و هر چند وقت یک‌بار خرید انجام می‌دهند، پیش‌بینی کنند که مشتریان در مرحله بعدی چه خواهند کرد. در انجام این کار، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها بگوید که کدام محصولات و خدمات مورد تقاضا هستند و باید تمرکز کمپین‌های آتی باشند.
پذیرش یادگیری عمیق در بازاریابی
“1” به این معنی است که کاربر از صفحه وب بازدید کرده است. نورون‌های وسط، مقادیر نورون‌های متصل خود را با استفاده از وزن اضافه می‌کنند – به این معنی که اهمیت هر صفحه وب بازدید شده را مشخص می‌کنند.
پذیرش یادگیری عمیق در بازاریابی
آموزش شبکه عصبی به معنای تغذیه شبکه با داده هایی است که برای تولید نتایج نیاز دارد. چالش ایجاد فاکتورهای «وزن» صحیح برای همه اتصالات داخل شبکه عصبی است، به همین دلیل است که نیاز به آموزش دارد.
