在2021年的一項調查,86%的企業說,人工智能是成為“主流技術”在他們的公司,而另一個調查顯示,采用機器學習的方法在45%。數字營銷是一種產業,可以大大受益於這種技術,利用高級細分,個性化,SEO優化。
機器可以處理大數據的優點是快,從中學習為了得出結論和對客戶做出準確的預測行為。深入學習和不斷學習,一步一個腳印地做事情,我們將探討在這篇文章中。
深度學習是什麼?
深度學習是機器學習的一個子集(ML)的計算機教授認為這類人的方式。它使用的算法稱為人工神經網絡(ann)包含幾層的神經元或決策單位,就是為什麼它被稱為“深度”學習。
深度學習模型是能夠做出假設,測試它們,和自主學習,沒有顯式地編程。它們已經用於無人駕駛汽車、虛擬助理,和圖像識別。
這種技術能夠管理和學習大量的結構化和非結構化數據。模型,改進自己的學習,它接收更多的數據,導致更精確的結果。
深度學習如何工作?
人工神經網絡是複雜的算法,從每一個新的學習數據的能力。他們是為了複製人腦的神經元和突觸。然而,機器使用網絡能處理大量的數據,比人類更快地學習新技能,不管有多少講解員的視頻我們的手表!
深入學習算法可以根據輸入到達一個特定的結果。神經元能夠改變自己的連接是基於他們學到什麼,這意味著他們可以預測客戶的行為。
模型訓練使用已經分類的數據,使係統對新數據進行分類。例如,磚TensorFlow集成神經網絡可以幫助你訓練和深入。
雖然這些機器可以自主學習,他們從creators-if仍然需要一些幫助你希望他們學習新單詞,你就必須告訴他們每個單詞是什麼意思。您可以使用數據虛擬化找到最相關的數據用於訓練目的。
持續學習人工智能是什麼?
最先進的機器現在獲取新知識的能力在他們的壽命。他們繁殖人類學習能力逐步提煉和轉移他們的知識和技能。
在人工智能方麵,連續(有時稱為持續)學習意味著計算機模型學習和發展得到越來越多的數據。至關重要的是,他們可以吸收新的信息,同時保留他們已經學過的東西。
大多數毫升模型訓練有素的脫機輸入提要。但最新發展是讓機器學習和培訓,通過喂養了不斷變化的數據和趨勢。
它如何幫助數字營銷?
數字營銷團隊的優勢之一就是人工智能模型可以通過自動化重複流程節省時間。
例如,他們可以自動添加標題圖片在你的網站上,利用圖像識別。或者他們可以創建不同語言版本的網站使用自動翻譯。毫升也在銷售建議和使用合同發電機基於客戶端數據的軟件,創建文檔。
以及釋放營銷人員與客戶關注人工交互,持續學習模型也有助於提高客戶參與度,忠誠,和收入。方法如下:
分割在規模
深度學習模型找到微妙的數據中的模式,這使得它們適合高級細分。營銷人員可以識別特定運動目標受眾,而機器還可以預測潛在的領導根據過去的行為。
人工神經網絡能夠做出決定基於大型數據集,所以數字營銷人員沒有使用猜測。例如,連續學習模型可以告訴你哪些渠道或平台你應該專注於廣告。
機器也可以識別顧客即將離開,給你機會采取行動。此外,他們可以發現潛在的支持者,幫助你激勵他們來推廣你的品牌。
Hyper-personalization
71%消費者預期定製的相互作用,但它是不容易當有這麼多的數據來分析和推斷。快速持續學習模型的過程數據,確定每個客戶的利益的行為。
深度學習用於開發個性化引擎,幫助營銷人員提供,內容要極致個性化才行。認為動態網站顯示不同的內容取決於誰是瀏覽,或者推送通知顧客離開不買。
甚至有可能為他們推薦解決方案之前,客戶搜索。對聖誕禮物而不是一個通用的電子郵件,這台機器可以使個性化推薦基於社交媒體活動。
增加接觸
以及使其更容易個性化內容本身,還連續學習工具幫助您確定最優時間和交付方法。如果你的目標和正確的信息在正確的時間正確的人,你有一個更好的接觸的機會。
例如,AI可能檢測到一個特定的客戶總是在上午8:00檢查他們的電子郵件,並且經常點擊通過特價。另一個客戶花大部分的時間在Facebook上,但很少使用電子郵件。在這兩種情況下,營銷團隊知道如何吸引這些客戶。
當然,你需要對所有客戶正確的聯係方式電子郵件儀軟件使用機器學習找到最新的地址所以你的營銷努力不是白費了。
預測消費者行為
持續學習的另一個有用的方麵是,它可以幫助企業預測客戶下一步將做什麼。從跟蹤人們如何瀏覽你的網站如何他們購物,AI模型可以學習和從數據得出準確的結論。
這不僅有助於個性化,但也告訴公司哪些產品或服務可能的需求。企業可以利用這一知識船受歡迎的產品提前他們的倉庫(像亞馬遜一樣)和更好地分配他們的營銷預算。
您還可以使用基於規則的優化自動擴展營銷活動和廣告做出調整,基於交通和人們的瀏覽行為,而不需要進行任何手動更改。
值得記住的是,可能存在偏差的數據集,例如當為一個特定的組有更少的數據。你可以確保你的ML模式並不偏向使用SageMaker減少偏見工具。
使用持續學習人工智能在數字營銷
會話的人工智能
多虧了自然語言編程(NLP),機器可以被訓練在自然回應客戶的查詢,non-robotic方式。例如,持續學習從人類談話和聊天機器人分析數據,隨著時間的推移,他們學會聲音更人性化。
作為吸引客戶,收集更多的數據,同時他們聊天。他們可以通過情緒分析識別客戶的情緒和反應,給營銷人員進一步了解。
熱點圖
深度學習工具可以使用熱映射來分析一個網站的特定領域的性能。通過跟蹤鼠標點擊和運動(甚至用戶的眼球運動)他們確定哪些領域得到最“熱”的遊客。營銷人員可以確保他們的位置等主要元素cta在那些地方,從而增加點擊率,提高用戶體驗。
搜索引擎優化
熱量映射是一個市場營銷人員可以使用的工具來優化搜索引擎優化,同時不斷學習模型也將掃描在線內容和客戶搜索條件來識別熱門關鍵詞和主題。網站自動生成軟件可以實時優化網站設計和內容,這是更有效的比手工測試和實驗。
社交媒體
社交媒體的興起為營銷人員提供了大量的數據分析,因此需要持續的學習工具來幫助營銷人員把所有的都弄懂。通過掃描關鍵字和情緒的帖子,評論,和評論,機器可以生產報告用戶如何感知和與品牌溝通。
使用持續學習人工智能的挑戰
需求
毫升確實需要一些投資方麵的數據管理和科技基礎設施,如工具,可以運行和分析大量的模擬。你可能會有大量的數據數據湖,但需要足夠的計算能力來處理和分析它。需要大量數據訓練神經網絡,所以新企業可能沒有足夠的客戶詳細信息提供給機器。
再培訓
人工智能機器很聰明,但不可靠。你可以看到性能,同時減少新數據集成或甚至是一個覆蓋以前的知識與新數據。還有一個叫做災難性故障遺忘,深層網絡無法回憶起他們學到什麼,必須不斷提醒。
它是昂貴和費時的再培訓模型每次有新數據。確保你的新模式能正常工作,你需要測試它在舊數據之前和期間的部署。MLOps與磚是一種維護和監控毫升模型。
隱私問題
三分之二客戶很樂意分享他們的數據,或將考慮共享數據,如果他們得到了一些有價值的東西在return-such個性化提供。然而,公司必須小心不要疏遠客戶給了一個跟蹤狂的氛圍!這也是基本遵守隱私法。
外賣
采用任何新技術帶來的挑戰,但在持續學習的情況下,往往會大於好處。這過程中巨大的數據集快,節約時間和幫助營銷者識別他們的目標受眾。
這項技術還提供了深入理解客戶的需求和現在的行為,必定可以使用個性化的消息和改善經驗。如果你利用這種技術來充分發揮其潛力,你會看到更多的參與和客戶忠誠度,增加收入。