這篇文章是我們關注的焦點的一部分係列特色AI-powered公司和產品,營銷人員可以使用它來驅動性能和改變他們的職業生涯。
營銷人員收集的數據和分析的見解夜以繼日。它通常需要正確設置轉化跟蹤分析平台和沉重的讀取的數據分析。但在一天結束的時候,我們回答基線網絡分析的問題,”數據顯示什麼見解?我們所做的工作嗎?”
PaveAI (@paveAI)是一個人工智能平台,使用機器學習與穀歌分析為我們回答這些問題。它的機器學習算法梳理1600萬多個可能的組合生成數據驅動的報告預測指標,預測分析和可行的見解,幫助穀歌分析用戶實現他們的營銷目標。
這是一個聰明的營銷水平,與傳統分析是不可能的。
我們學會了如何與埃裏克Ho PaveAI創始人在分析人工智能解決方案。
在一個句子或聲明,描述PaveAI。
PaveAI使用機器學習和數據科學將Google Analytics數據轉化為可操作的建議和報告。
公司如何使用人工智能(即機器學習、自然語言生成自然語言處理、深度學習,等等)?
PaveAI使用機器學習和數據科學算法來實現統計模型。隨著基於上下文的知識,這讓我們預測的價值每一部分的用戶訪問一個網站。然後,我們使用自然語言生成(NLG)使這些見解消化我們的企業和客戶。
你認為今天人工智能的局限性,因為它存在嗎?
有哲學討論創意和藝術AI的局限性。如果電腦創造了一段音樂,它是“創造性”或者隻是重複的學到了什麼?但從更實際的角度來看,局限性主要圍繞數據和處理真正的隨機性。
人工智能算法往往需要大量的相關數據能夠“學習。“穀歌的無人駕駛汽車工作的pb的數據(規模,一個拍字節需要20年平均網速下載)。雖然PaveAI不是建築自動駕駛汽車,我們的算法具有學習數以億計的數據點能夠持續識別關鍵的見解。
另一個限製是人工智能與隨機性之間的交互。每個人都是不同的,我們的行為是很難預測的。自動駕駛汽車可以部署在道路明天如果AIs是每個開車,而是因為他們現在要開車與人類,這個問題將變得更加困難。
從長遠來看,我們相信,隻要有足夠的數據和適當的情況下,人工智能可以執行幾乎任何任務比一個人類。
你認為人工智能的未來潛力營銷?
我們已經看到了AI定製消息,裁縫為每個用戶的網站,和優化滴運動。甚至我們的一個客戶使用人工智能自動存儲定價。
隨著人工智能在健康和醫學的進步,我們將會看到營銷目標人根據鍛煉,頻率,和他們的健身目標。基於行為的線索,算法可以預測當一個人即將購買並自動執行直接營銷活動目標。
是什麼讓PaveAI不同競爭或傳統的解決方案?
我們把數據變成推薦!當其他公司隻是向您展示圖和告訴你多少你的跳出率增加句子的格式,我們可以告訴你不同的數據點之間的關係,是否相關,是否這是一個因果關係和相關性,並建議的方式為你實現你的目標。
不同的數據集產生不同的結果與其他的解決方案,我們建立了我們的算法與營銷的了解每個網站都是不同的。換句話說,我們不是一個通用的放之四海而皆準的解決方案是使用。
這始於良好的數據。我們第一次後處理數據,精心清洗和刪除垃圾郵件。然後我們整合不同數據源,像Facebook廣告和AdWords,確保他們是一致的,讓我們連接的成本行為的用戶在購買之前。
我們的算法看超過1600萬種可能的排列,找出影響轉化率的因素最多,並且確切地告訴你如何改善你可以控製的因素。
結果是一個美麗的和可用的報告,告訴用戶他們需要知道的所有關於他們的網站和營銷工作,從入站與出站,有機的廣告。
是誰的原型客戶公司規模和行業嗎?
我們處理超過3億遊客一個月,客戶喜歡四季私人住宅,高層Basecamp,我們工作的方式,和數以百計的機構和行業。
PaveAI的主要用例是什麼?
如果你沒有時間花在分析挖掘,發現見解和找出是什麼工作,不是什麼以及如何改善,PaveAI確切地告訴你如何增加你的投資回報率。
例如,我們可以預測有多少讓你會如果你重新分配200美元“Facebook活動”“入站+關鍵詞廣告C”。
我們的合作夥伴計劃允許機構為他們的客戶使用這些報告。機構可以告訴軟件營銷努力評論,加上有能力編輯和白標簽的報告。我們已經看到增加超過212%的客戶保留。
人工智能在營銷上任何其他的想法,或者建議營銷者剛剛開始探索人工智能的可能性?
撰寫《奇異點已近》雷Kurzwell,而不是一個AI書針對營銷人員,是一個奇妙的書關於人工智能的未來及其後果。我們的投資者,Y Combinator,也與Elon Musk OpenAI開始,有一個迷人的麵試題目如何構建未來在YouTube上。
但最重要的是,實驗!試一試,看看工具為你工作,並理解其局限性。當AI是偉大的在幫助營銷人員增加他們的工作流程,其他方麵,像人類和創造力方麵,尚未達到他們的邊界。