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

هوش مصنوعی (AI) اخیراً مورد توجه قرار گرفته است زیرا بسیاری از شرکت‌ها و برندها مانند Zara و H&M در حال استفاده از هوش مصنوعی در مدل‌های تجاری خود هستند. 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 واقع، هوش مصنوعی می تواند از طریق فناوری یادگیری عمیق، بازاریابی را برای بازاریابان آسان تر و موثرتر کند.

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.

یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق

نمونه ای از آموزش های گسترده در زمینه بازاریابی و تبلیغات

آموزش شبکه های عصبی

چگونه بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند

درک آموزش عمیق در بازاریابی

مشابه نحوه یادگیری انسان ها از تجربه، یک الگوریتم یادگیری عمیق 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.

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است. یادگیری ماشینی به این معناست که کامپیوترها از داده ها یاد می گیرند و از الگوریتم هایی برای تفکر و عمل بدون برنامه ریزی استفاده می 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.

یادگیری ماشینی همچنین مستلزم قدرت محاسباتی کمتری است، در حالی که یادگیری عمیق مستلزم مداخله کمتر انسانی است.

نمونه ای از آموزش های گسترده در زمینه بازاریابی و تبلیغات

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 هدف‌گیری مجدد استفاده کنیم.

RTB یک فرآیند خودکار است که در مدت زمان کوتاهی زیر 100 میلی ثانیه انجام می شود. هنگامی که یک کاربر از یک وب سایت بازدید می کند، به تبلیغ کننده هشدار داده می شود و یک سری اقدامات تعیین می کند که آیا آن تبلیغ کننده برای نمایش یک تبلیغ پیشنهاد می دهد یا نه.

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 به این می گوییم “تمایل به خرید”.

در این صورت از یادگیری عمیق برای انجام این پیش بینی استفاده خواهیم کرد. این بدان معناست که نرم افزار RTB ما از یک شبکه عصبی برای پیش بینی تمایل خرید استفاده می کند.

شبکه عصبی در 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 این سناریو، می‌خواهیم بدانیم که آیا یک بازدیدکننده وب‌سایت خاص احتمالاً خودرویی را خریداری می‌کند یا خیر و آیا باید برای تبلیغاتی که هدف آن بازدیدکننده است هزینه کنیم یا خیر. نتیجه به علایق و اقدامات بازدیدکننده وب سایت بستگی دارد.

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

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

این ویژگی ها بر خروجی شبکه عصبی و نتیجه گیری ما تأثیر می گذارد. این خروجی می تواند یکی از دو مقدار را داشته باشد:

1. بازدید کننده وب سایت به محصول علاقه مند است یا “آماده خرید است”. نتیجه گیری: باید یک تبلیغ نمایش دهیم.
2. بازدید کننده وب سایت علاقه ای به محصول ندارد یا “آماده نیست”. نتیجه گیری: تبلیغات را نشان ندهید.

برای هر ورودی از 0 یا 1 استفاده می کنیم.

“1” به این معنی است که کاربر از صفحه وب بازدید کرده است. نورون های وسط مقادیر نورون های متصل خود را با استفاده از وزن اضافه می کنند – به این معنی که آنها اهمیت هر صفحه وب بازدید شده را تعیین می کنند.

این روند از چپ به راست ادامه می یابد تا زمانی که به نورون های «خروجی» برسیم – مطابق لیست قبلی ما “آماده برای خرید” یا “آماده نیست”.

هرچه مقدار خروجی بالاتر باشد، احتمال اینکه خروجی صحیح باشد بیشتر است – یا هرچه شبکه با دقت بیشتری رفتار کاربر را پیش بینی کند.

در این مثال، یکی از بازدیدکنندگان وب سایت صفحات Pricing و Car Configurator را مشاهده کرد، اما مشخصات و تامین مالی را از دست داد. با استفاده از سیستم اعداد بالا، ما “امتیاز” 0.7 را دریافت می کنیم، به این معنی که احتمال 70٪ وجود دارد که این کاربر “آماده خرید” محصول ما باشد.

بنابراین، اگر به فرمول اصلی خود نگاه کنیم، این نتیجه این نتیجه را نشان می دهد که باید مکان تبلیغات RTB را خریداری کنیم.

آموزش شبکه های عصبی

آموزش شبکه عصبی به معنای تغذیه شبکه با داده هایی است که برای تولید نتایج نیاز دارد. چالش این است که ضرایب “وزن” صحیح برای همه اتصالات داخل شبکه عصبی را تعیین کنیم، به همین دلیل است که باید تحت آموزش قرار گیرد.

در مثال نمایندگی خودرو ما، شبکه عصبی را با داده های چندین بازدیدکننده وب سایت تغذیه می کنیم. داده‌ها شامل ویژگی‌های بازدیدکننده است، مانند صفحات وب که کاربران از آنها بازدید کرده‌اند. این داده ها همچنین شامل شاخص هایی از تصمیمات خرید نهایی آنها از ما خواهد بود که با “بله” یا “خیر” نشان داده شده است.

شبکه عصبی تمام این داده ها را پردازش می کند، وزن هر نورون را تا زمانی که شبکه عصبی محاسبات مناسب را برای هر فرد در داده های آموزشی انجام دهد، تنظیم می کند. پس از اتمام این مرحله، وزن ها ثابت می شوند و شبکه عصبی می تواند نتایج بازدیدکنندگان جدید وب سایت را با دقت بیشتری پیش بینی کند.

چگونه بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند

جیم لچینسکی، یکی از نویسندگان این مقاله می‌گوید: «یادگیری ماشین می‌تواند برای افزایش کارایی یا بهینه‌سازی استفاده شود. بوم بازاریابی هوش مصنوعی: نقشه راه پنج مرحله ای برای پیاده سازی هوش مصنوعی در بازاریابیدر مصاحبه با Kellogg Insight.

بنابراین، برای مثال، هر گزارش چرخشی را می توان خودکار و کارآمدتر کرد. سپس آن کارکنان تمام وقت می توانند مجدداً منصوب شوند و در دیگر پروژه های رشد استراتژیک مستقر شوند.

اما مهمتر از آن، لچینسکی می گوید که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق توانایی رشد را دارند.

مدیران عامل، هیئت‌مدیره‌ها و بخش‌های بازاریابی بیشتر و بیشتر به بازاریابی به‌عنوان محرک اصلی رشد نگاه می‌کنند که وظیفه دارد پیش‌بینی‌ها یا پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها را برای یافتن ترکیب بهینه محصول مناسب با قیمت مناسب، که در سمت راست تبلیغ می‌شود، انجام دهند. کانال‌های مناسب به افراد مناسب.»

لچینسکی توضیح داد: «داده‌های بزرگ به اضافه یادگیری ماشینی در بسیاری از موارد می‌توانند این پیش‌بینی‌ها را انجام دهند و رشد بهتری نسبت به افراد بدون داده یا افرادی که فقط با داده‌ها به آنها کمک می‌کنند، افزایش دهند».

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

تقسیم بندی

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 را برای یک کمپین مشخص شناسایی کنند، در حالی که ماشین ها از رفتارهای گذشته برای پیش بینی مشتریان بالقوه استفاده می کنند.

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.

به عنوان مثال، هوش مصنوعی HubSpot ما، تقسیم بندی را از طریق ویژگی ضبط خودکار داده های ایمیل ما آسان می کند. این ویژگی به کاربران این امکان را می دهد که به طور خودکار اطلاعات تماس مهم مانند نام، عنوان، شماره تلفن و آدرس را از مشتریان احتمالی و مشتریان دریافت کنند. این ویژگی تقسیم‌بندی، مسیریابی و گزارش‌دهی را برای بازاریابان سریع و آسان می‌کند.

فراشخصی سازی

مطالعه اخیر مک کینزی نشان داد که 71 درصد از مصرف کنندگان از شرکت ها انتظار دارند که تعاملات شخصی ارائه دهند و 76 درصد از آنها 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.

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

شخصی سازی بیش از حد می تواند به ویژگی های ارتباطی مانند چت زنده نیز گسترش یابد و یادگیری عمیق می تواند جمع آوری اطلاعات از این چت های زنده را آسان کند. برای مثال، هوش مصنوعی تشخیص نام چت زنده ما، می‌تواند اطلاعات تماس با ارزش (مانند نام‌ها) را جمع‌آوری کند و آن‌ها را در HubSpot CRM بدون نیاز به ادغام چیزی به‌روزرسانی کند.

پیش بینی رفتار مصرف کننده

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. 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.

درک آموزش عمیق در بازاریابی

اگرچه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی ممکن است ترسناک به نظر برسد، اما در واقع ابزار دیگری است که بازاریابان می توانند برای ساده کردن فرآیندها و 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!