آنچه بازاریابان باید بدانند

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

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.

یادگیری ماشینی چیست؟

3 روش رایج که بازاریابان از یادگیری ماشینی استفاده می کنند

یادگیری عمیق چیست؟

3 روش رایج که بازاریابان از یادگیری عمیق استفاده می کنند

تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

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 نمونه هایی از یادگیری ماشینی در تشخیص گفتار هستند.

بنابراین اگر تا به حال با گفتن «Alexa, play ____» به آهنگ مورد علاقه خود گوش داده اید، می توانید از یادگیری ماشین برای این امکان تشکر کنید.

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 اعمال می شود.

1. توصیه های تخمینی

موتورهای توصیه پیش‌بینی برای پیش‌بینی اینکه کاربر از چه محتوا یا خدماتی لذت خواهد برد، 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.

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

2. پیش بینی Ebb

برخی از شرکت ها از یادگیری ماشینی برای پیش بینی زمان خروج مشتری استفاده می کنند، بنابراین شرکت می تواند قبل از خروج مشتری اقدام کند.

آنها این کار را با بررسی جمعیت شناسی، اقدامات قبلی کاربران و سایر داده ها برای پیش بینی رفتار آینده انجام می دهند.

به عنوان مثال، اگر رفتار مشتری نشان دهد که ممکن است اشتراک پخش موسیقی خود را خاتمه دهد. در آن صورت، این سرویس ممکن است یک معامله انحصاری ارائه دهد – مانند قیمت اشتراک موقتاً با تخفیف – تا از پاره شدن آنها جلوگیری کند.

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

3. امتیازدهی پیشرو

امتیازدهی سرنخ 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.

تیم ها می توانند از یک مدل امتیازدهی سرنخ برای شناسایی و اولویت بندی خودکار امیدوارکننده ترین ها استفاده کنند و در نتیجه بهره وری را افزایش دهند و در عین حال هزینه ها را کاهش دهند.

یادگیری عمیق چیست؟

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.

شبکه‌های عصبی از نورون‌های به هم پیوسته تشکیل شده‌اند که داده‌ها را در مغز انسان و رایانه‌ها پردازش می‌کنند.

3 روش رایج که بازاریابان از یادگیری عمیق استفاده می کنند

در اینجا چند روش وجود دارد که بازاریابان از یادگیری عمیق در استراتژی های خود استفاده می کنند.

1. تقسیم بندی

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها پیدا کنند تا تقسیم‌بندی پیشرفته را آغاز کنند. این به بازاریابان اجازه می دهد تا به راحتی و به سرعت مخاطبان هدف یک کمپین معین را شناسایی کرده و مشتریان بالقوه را پیش بینی کنند.

2. فراشخصی سازی

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.

نمونه‌هایی از محتوای بیش‌شخصی‌شده، وب‌سایت‌هایی هستند که محتوایی را نمایش می‌دهند که بسته به افرادی که در حال مشاهده هستند متفاوت است، یا اعلان‌های هدفمند برای مشتریانی که بدون خرید آن را ترک می‌کنند.

3. پیش بینی رفتار مشتری

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

به این ترتیب، هوش مصنوعی می تواند به شرکت ها بگوید که کدام محصولات و خدمات مورد تقاضا هستند و باید تمرکز کمپین های آینده باشد.

تفاوت بین یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق

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

یادگیری ماشینی به این معنی است که رایانه ها از داده ها یاد می گیرند و از الگوریتم هایی برای یادگیری و عمل بدون برنامه ریزی استفاده می کنند – به عبارت دیگر، بدون دخالت انسان. و یادگیری عمیق از الگوریتم ها و شبکه های عصبی برای آموزش یک مدل استفاده می کند.

تصویر زیر رابطه بین هوش مصنوعی، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق را نشان می دهد.

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

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.

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

• یادگیری ماشینی به آموزش کوتاه تری نیاز دارد، اما ممکن است منجر به دقت کمتر شود.
• یادگیری عمیق نیاز به آموزش بالاتر دارد و منجر به دقت بالاتر می شود.
• یادگیری ماشینی همبستگی های خطی و واضحی را ایجاد می کند.
• یادگیری عمیق همبستگی های پیچیده و غیرخطی ایجاد می کند.

از آنجایی که هوش مصنوعی بیشتر در صنایع مختلف و زندگی روزمره ما ادغام شده است، بازاریابان باید اصول آن را درک کنند و یاد بگیرند که چگونه از آن برای برندهای خود استفاده کنند.

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

هوش مصنوعی می تواند به بازاریابان کمک کند تا استراتژی های خود را بهبود بخشند و اطمینان حاصل کنند که همیشه در صدر روندهای مصرف کننده هستند.