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人工智能如何颠覆营销模式!!

这是一封来自Mad-Records的时事通讯MAD Logix的电子邮件。MAD Logix

要赢得客户,你必须脱颖而出。但应该脱颖而出的不是产品,而是你传播信息的方式。我们中的许多人都有很棒的想法,比如一个新的杀手级应用程序,它将改变世界。我们建立了一个网站,投资建造产品,然后等待客户的到来–但没有人这样做。搜索引擎优化是第一个难学的课程,然后是电子邮件营销(冷热),然后是社交媒体营销和内外营销策略之战。但归根结底,如果没有适当的营销,最好的想法也不会被注意到,而营销是唯一为你的企业创造收入的过程。

因此,如果我们想要有任何成功的机会,我们需要“正确”地进行营销,但问题是,营销是一个不断演变的过程,而不是一次性的任务。我们必须不断衡量什么管用,什么不管用。此外,个性化是极其重要的,因为我们是在与人打交道,而不是与机器打交道。人们有他们特定的需要、愿望和恐惧。要卖东西,我们需要多听少说。如果没有这一点,营销将是浪费金钱和努力。没有人有无穷无尽的现金可以花在尝试不同的营销策略上,所以我们必须聪明地指导我们的营销努力-这就把我们带到了人工智能。

那么,人工智能如何才能提供帮助呢?

  • 通过创建个人资料,它可以找到转换用户和未转换用户之间的相似之处,从而让您知道您最应该关注哪些线索(推荐)
  • 通过内容生成,它可以为每个客户创建个性化内容(即使您是成批引用它们)
  • 通过组合和显示许多不同的参数,它可以为您提供有关客户端及其预期行为的整体视图
  • 通过自动化重复的劳动密集型任务,它可以解放您的时间,让您专注于您最擅长的事情

为什么是人工智能?是什么让它与众不同?

对一切进行编程,特别是当涉及到人性(这是所有类型中最不可预测的)时,这几乎是一项不可能完成的任务。这就是为什么我们需要创造能够自动学习的机器-因此我们有了人工智能。人工智能不知道它做了什么,但它做了它被训练得异常出色的事情。那么,我们如何创造学习的机器呢?

简单的路径是统计和概率-我们通过向算法提供大量数据来“训练”算法,然后在我们的预测中使用该算法。这是我们在机器学习中所做的简化版本。不过,深度学习有点棘手。

深度学习的产生是由大脑及其神经网络的工作方式推动的。但为了简化它,想象一下一台有数百万个旋钮的巨大机器。每个旋钮都会影响机器的输出,只要设置得当,这台机器几乎可以做任何事情。但美丽之处在于训练部分:我们不需要知道所有可能的设置-我们可以让机器自己训练。利用反向传播,这台机器可以根据反馈给它的数据来调整它的旋钮。因此,在深度学习中,我们有一台可训练的机器,给出足够的数据,它可以学习检测模式和相似性。这就是包括人脸识别在内的许多技术的工作原理。

深度学习对于无监督学习特别有用,在无监督学习中,你甚至不能真正用数学方式向计算机描述问题。

人工智能在行动中

根据阿维·戈德法布(Avi Goldfarb)的说法,当咖啡价格下降时,人们可能会购买更多咖啡。这是一个简单的预测,但我们也可以预测,人们会买更少的茶,而会买更多的糖和奶油。观察不同的参数并找出相关性,对于建立准确的预测模型和揭示最重要的是很重要的。这就是Netflix和亚马逊的推荐引擎如此强大的原因。Avi Goldfarb

但除了预测之外,我们还有行动的问题。行动实际上是指利用预测,在前景中驱动某种行为。这是人工智能可以创造奇迹的另一个部分-通过创建预测和行动循环,人工智能可以不断改进其营销方法。RTB House使用此功能优化显示给用户的广告-如果用户没有参与,它将更改广告上的推荐。他们的深度学习算法知道如何在正确的时间预测、调整和推荐正确的广告-导致点击率提高到41%。RTB House

虽然人工智能为企业节省了时间,但它也提高了专业水平。由于人工智能经过了培训,使用它的人受益于一个内置了适当方法的系统。“人们做自己的营销是王道,但人们不做自己的营销。Anything App的创始人Lodewijk Veldhuijzen表示:“人们不是企业家,也不是受过那样的教育。”他专注于一种解决方案,任何人都可以销售他们的服务,而人工智能为他们做营销。“搜索引擎了解哪些地区经常使用哪些查询。哪些配置文件正在接收点击,而不是呼叫。也不知道哪些人在接电话。你倾向于追求一个特定的价格范围。你倾向于称自己为近距离或远距离。像你这样的人在给谁打电话。持续学习将意味着,考虑到你的人口统计和地理位置,我们可以准确地展示你应该感兴趣的东西。“

走哪条路呢?

回到我们的“杀手级应用”例子,我们现在有了一个工具,可以让我们的营销变得更聪明。人工智能不是另一层努力或费用-相反,它是关于更智能、更快、更具成本效益地做你已经在做的事情。人工智能不是黑魔法,但它是一种必要的成分,让你专注于正确的前景,同时自动让你看起来更专业和更相关。毕竟,这是一台通过观察数以千计的样本来学习的机器–比我们大多数人都要多。

作者姓名:尼纳德·马哈卜

作者电子邮件:ninead@iwizardolutions.com

简短的作者简介:尼纳德是一名开发人员和自由职业技术人员,涵盖了人工智能和计算机视觉的各种主题。他试图确定技术在人类生活中的交叉点,以及它如何影响我们的未来。

  • 推特:@FalconMadhab
  • 媒体:https://madhab-ninad98.medium.com/

原创文章,作者:fendouai,如若转载,请注明出处:https://panchuang.net/2021/08/01/%e4%ba%ba%e5%b7%a5%e6%99%ba%e8%83%bd%e5%a6%82%e4%bd%95%e9%a2%a0%e8%a6%86%e8%90%a5%e9%94%80%e6%a8%a1%e5%bc%8f%ef%bc%81%ef%bc%81/

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