“
تغییرات بزرگی در دنیای بازاریابی رخ داده است و این تغییرات تا حد زیادی به قدرت Machine Learning (ML) کاهش می یابد. این تأثیر آن است که ۹۷٪ از رهبران معتقدند که آینده بازاریابی متشکل از بازاریاب باهوش است که با همکاری نهادهای اتوماسیون مبتنی بر یادگیری ماشین کار می کنند.
از تکنیک های ML برای حل بسیاری از مشکلات متنوع استفاده می شود ، و ما می خواهیم به جهانی که داده ها ، کانال ها ، محتوا و زمینه های بیش از حد همگرا تبدیل می شود ، سود زیادی برساند. برای تیم بازاریابی مدرن ، ML در جستجوی بخش هایی از دانش پیش بینی در موج داده های ساختاری و بدون ساختار و استفاده از آنها به نفع شما است.
توانایی پاسخ سریع و دقیق به تغییرات در رفتار مشتری در دنیای امروز و یادگیری ماشین بسیار مهم است. در این مقاله ، ما فناوریهای ML را که به طور مؤثر مورد استفاده قرار می گیرند و کاربردهای بالقوه آن در بین مشاغل مورد بررسی قرار می دهیم.
فن آوری های یادگیری ماشین در حال ظهور چیست؟
یادگیری ماشینی قبلاً در زمینه مراقبت های بهداشتی و همچنین کشف تقلب نقش برجسته ای داشته است ، و PayPal از آن برای مبارزه با پولشویی استفاده می کند. و هر دو فن آوری یادگیری ماشین های جدید و نوظهور قرار است موج هایی در عرصه بازاریابی ایجاد کنند. این نوآوری های فعلی شامل موارد زیر است:
IBM واتسون
جرقه
کافکا
یادگیری ماشین فقط برای شرکت های اولیه دیجیتالی نیست
یک مطالعه جدید نشان می دهد که چت بات ها تا سال ۲۰۲۰ ۸۵٪ از تعامل های خدمات به مشتریان را تأمین می کنند. از آنجا که شیوع یادگیری ماشینی در دنیای تجارت شیوع بیشتری پیدا می کند ، امثال Netflix ، از جمله دیگر ، سرمایه گذاری های زیادی را در فناوری ML انجام می دهند. مشارکت مشتری
با این حال ، این فناوری پیشرفته دیگر منحصر به پژوهشگران هوش مصنوعی و شرکت های دیجیتالی مانند آمازون و Google نیست. در صورت استفاده بهینه ، می تواند در سال های ۲۰۱۸ بر مناطق کلیدی اکوسیستم داده های بزرگ بازاریابی تأثیر بگذارد.
با وجود توانایی حیرت انگیز در خودکار کردن تعامل خدمات مشتری به روش هوشمندانه و انسانی ، chatbot ها به منظور افزایش بهره وری به روشی بزرگ خدمت می کنند. در حقیقت ، ۴۴٪ از مصرف کنندگان در ایالات متحده قبلاً چت بابات را برای روابط مشتری با انسان ترجیح می دهند – این اثبات اثربخشی فناوری ML برای تجارت است.
با دموکراتیک کردن استفاده از داده های کلیدی و آنالیز ، ارائه کارمندان در خط مقدم و همچنین افرادی که در نقش های فنی و بازاریابی قرار دارند ، با مهارت های لازم ، رهبران تجارت نه تنها بیشترین بهره را از فناوری ML می گیرند بلکه به تشویق فرزندخواندگی در کل مشاغل کمک می کنند. .
۲۰٪ از مدیران سطح C از یادگیری ماشینی به عنوان بخش اصلی استراتژی تجاری خود استفاده می کنند – McKinsey & Co
این توییت
بنابراین ، دقیقاً چگونه مشاغل می توانند از ML برای افزایش بهره وری و بهره وری استفاده کنند؟
تجسم خودکار داده ها
۹۰٪ از داده های جهان فقط در دو سال گذشته تولید شده اند. توانایی تجسم روابط قابل توجه در داده ها نه تنها به مشاغل کمک می کند تا تصمیم گیری بهتری بگیرند بلکه باعث ایجاد اعتماد به نفس می شوند. تعدادی ابزار وجود دارد که عکسهای غنی از داده ها را ارائه می دهند که می توانند برای داده های ساختاری و بدون ساختار استفاده شوند. اما ، در حال حاضر ، ابزارهای تجسم تنها در صورتی قدرتمند هستند که بتوانید داده های اساسی را تفسیر کنید.
با پیشرفت یادگیری ماشینی ، انتظار داریم سیستم عامل های تجسم خودکار و داده های کاربرپسند بیشتری که از طریق یادگیری ماشینی مرتب و تفسیر شده اند ، به دست آوردن بینش جدید و افزایش بهره وری در فرایند.
<blockquote id = "" "" امروزه از بین فناوریهای بازاریابی با استفاده از ML و هوش مصنوعی ، خرید برنامه نویسی تبلیغاتی و بهبود تخصیص هزینه های تبلیغاتی بیشتر مرا تحت تأثیر قرار می دهد. " – جو مارتین ، رهبر و تحلیلگران اجتماعی در Adobe
یکی از مهمترین راهها برای تشویق وفاداری به برند ، تعامل درایو و ایجاد روابط طولانی مدت با مصرف کننده ، برقراری مکالمه های معنی دار با مشتری خود است. از آنجا که مارک ها و مشاغل آرزو می کنند با مشتریان خود گفتگوهای با ارزش تری داشته باشند ، یادگیری ماشین در تحلیل کلمات ، عبارات ، اصطلاحات ، جملات و قالب های محتوا که با اعضای خاص مخاطب طنین انداز است ، بسیار مهم است.
آموزش ماشین افزایشی
با استفاده از مجموعه های بزرگ و پیچیده داده ها ، ابزارهای یادگیری ماشینی می توانند پایگاه دانش و توانایی های خود را بطور مداوم توسعه دهند و به یک تجارت کمک می کنند تا از طریق اتوماسیون باهوش تر ، پس انداز تر و آگاه تر شود.
در حال حاضر ، شیوه ای که سیستم عاملهای یادگیری ماشینی داده های پیش بینی را تفسیر می کنند ، می تواند تا حدودی محدود باشد ، در نتیجه تکه های داده های کلیدی موجود نیست. اما ، همزمان با پیشرفت یادگیری ماشین افزایشی ، راه حلهایی ایجاد می شود که باعث می شود تحولات جدید و لایه هایی از داده ها در زمان واقعی پراکنده شوند ، و از این طریق قابلیت های پیش بینی شده و اجرای بازاریابی را بهبود می بخشند. افزایش دقت و بدون هیچ شکافی در داده ها به معنای نتایج بهتر است و یادگیری ماشین افزایشی نقش محوری را در آن بازی می کند.
با یادگیری ماشین رایج تر ، پذیرفته شده تر و کاربردی تر می شود ، مارک ها و مشاغل قادر خواهند بود از قدرت خود به نفع خود استفاده کنند و درک کنند چگونه می تواند نتایج بازاریابی را به دست آورد و رشد را تسریع کند. ML به جای جایگزین کردن نقش های موجود ، ML آنها را گسترش می دهد ، و تلاش های انسانی را به جای مانع کردن آنها عملی می کند.
اکنون یادگیری ماشین در حال جابجایی جدی است. این وظیفه مدیران سطح بالا است که شرکت خود را در جهت صحیح هدایت کنند ، و اطمینان حاصل کنند که هر تیم می داند چگونه ML نقش خود را گسترش و ارتقا خواهد داد.
این فناوری جدید و مهیج باعث می شود تا مشاغل تولیدی ، پیش بینی کننده ، کارآمد و باهوش تر شوند ، اما در ابتدا ممکن است با سطح خاصی از بدبینی روبرو شوید.
با فکر کردن در مورد آنچه شما می خواهید این نهادهای ML انجام دهند ، روشی که ما از آنها می خواهیم رفتار کنند ، یا عملیاتی کنند و اینکه چگونه با آنها همکاری خواهید کرد تا تجارت را به جلو سوق دهید ، می توانید یک استراتژی شفاف را اجرا کنید و به دیگران کمک کنید مهارت ها و فرآیندهای خود را بر این اساس سازگار کنید.
برای پیاده سازی موفقیت آمیز ML در محیط کار ، رهبران دیجیتال باید سه مرحله مهم را در نظر بگیرند:
- توضیحات: جمع آوری داده ها در پایگاه های داده برای نگاهی به بینش گذشته و جمع آوری یک عکس دقیق از اهداف ، اهداف و الزامات تجاری است.
- پیش بینی: جمع آوری داده های پیش بینی شده برای پیش بینی نتایج مهم آینده برای تجارت. برای اطمینان از موفقیت آمیز این امر ، مدیران باید از کیفیت ، وضوح و سازماندهی این داده ها بی عیب و نقص اطمینان حاصل کنند.
- نسخه: این بخش از فرایند تصویب ML بیشترین رویکرد مشترک انسان و ماشین را در پیش خواهد گرفت. برای ترجمه این جریانهای همه جانبه از داده ها و استفاده از آنها برای درک چگونگی فعالیت مشاغل در اکوسیستم جدید خود ، مجموعه C باید مستقیماً در ایجاد و تدوین اهدافی که این الگوریتم ها سعی در بهینه سازی دارند درگیر باشد. >
ما وارد دنیایی می شویم که مردم و ماشین آلات با هماهنگی کار می کنند تا محصولات و خدمات خود را به روشی شخصی تر ، کارآمدتر و آگاه تر از قبل متصل کرده و به بازار عرضه کنند.
شما با در آغوش گرفتن پتانسیل ML ، ورود به ذهنیت درست و کمک به تیم خود در درک چگونگی کمک به آنها در انجام کارهای خود به طور مؤثرتر ، شما ایستادگی می کنید تا فردا و در آینده به یک تأثیر واقعی بپردازید.
