یادگیری عمیق چیست؟ در اینجا همه چیزهایی است که بازاریابان باید بدانند

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 پیش‌بینی تمایل خرید، ابتدا چندین «ویژگی» را انتخاب می‌کنیم که برای تعریف رفتار دیجیتالی این شخص کلیدی هستند. این ویژگی ها شامل کدام یک از چهار صفحه وب زیر است:

1. قیمت گذاری
2. پیکربندی خودرو.
3. مشخصات فنی.
4. تامین مالی

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».

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.”

“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.

در RTB، ما از نرم‌افزار استفاده می‌کنیم تا تصمیم بگیریم که آیا می‌خواهیم برای یک تبلیغ خاص پیشنهاد بدهیم یا خیر – نرم‌افزار با پیش‌بینی میزان احتمال خرید یکی از محصولات ما توسط بازدیدکنندگان وب‌سایت تصمیم می‌گیرد. ما آن را “میل به خرید” می نامیم.

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.

در این مثال، ما از یادگیری عمیق برای انجام این پیش‌بینی استفاده می‌کنیم. این بدان معناست که نرم افزار RTB ما از یک شبکه عصبی برای پیش بینی تمایل خرید استفاده می کند.

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.

مطالعه اخیر توسط McKinsey نشان می دهد که 71٪ از مصرف کنندگان انتظار دارند که شرکت ها تعاملات شخصی ارائه دهند و 76٪ وقتی این اتفاق نمی افتد ناامید می شوند. در حالی که شخصی سازی برای تجربه مشتری بسیار مهم است، زمانی که اطلاعات زیادی برای تجزیه و تحلیل وجود دارد، اجرای آن دشوار است.

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.

هوش مصنوعی (AI) اخیراً مورد توجه قرار گرفته است زیرا بسیاری از شرکت‌ها و برندها مانند Zara و H&M هوش مصنوعی را در مدل‌های تجاری خود گنجانده‌اند. به عنوان یک بازاریاب، ممکن است تعجب کنید که آیا این موضوع باعث نگرانی است یا خیر. آیا هوش مصنوعی مشاغل ما را تصاحب خواهد کرد؟ در واقعیت، هوش مصنوعی می‌تواند بازاریابی را از طریق فناوری یادگیری عمیق برای بازاریابان آسان‌تر و کارآمدتر کند.

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”.

شبکه عصبی داخل نرم افزار RTB ما از نورون ها و اتصالات بین آنها تشکیل شده است. شبکه عصبی در تصویر بالا تنها تعداد انگشت شماری نورون دارد.

در اینجا چند راه وجود دارد که بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق برای تقویت رشد استفاده کنند.

تقسیم بندی

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