在人工智能时代,如何赋能营销?

佚名 2022-08-01

随着消费者对更个性化、相关和辅助体验的期望越来越高,“机器学习”成为满足这些需求的宝贵工具。帮助营销人员细分更智能的客户,提供更多相关的创意活动,更有效地衡量绩效。事实上,85%的高管认为人工智能将帮助他们的公司获得或保持竞争优势。

一、机器学习如何为你使用?

1、机器学习指南营销人员机器学习是一种快速标记和分析大量数据集的方法。人们可以自己做,但机器可以帮助我们更快地完成更大规模的数据分析。事实上,66%的营销总监认为,自动化和机器学习将使他们的团队更加关注战略营销活动。但机器不能自己学习——它们需要人类的帮助。进入交互式机器学习测试,了解机器学习。

2、交互式机器学习测试你好,机器学习可以是像我们这样的营销人员改变游戏规则的技术。为什么这么说?让我们来看看机器学习是如何工作的,以及人机合作是如何工作的简单而强大的过程。通过一系列的问题,我将解释机器学习是如何成为你一直想要的手的。 首先,你能在图中找到三角形吗?

可以!你擅长识别图形。

对于识别三角形的机器,它首先需要知道什么是三角形。要做到这一点,它需要人类为它提供正确的模型——即程序员设定的标准——以及大量的三角形图像,并将这些图像作为数据。这些数据有助于机器知道什么是三角形,什么不是三角形。这个过程叫做训练。 现在问题变得有点困难:你能从图中看到多少个三角形?

32个。因为人类擅长识别图形,我们可以找到难以识别的三角形。 机器学习算法为了找到这些三角形,会经历一个类似于你我经历的过程。而且,就像我们一样,一旦一台机器能够识别出一个三角形,它就会准确地找到它们,即使它们很难找到。

你能在五秒钟内根据颜色分组图形吗?

5秒是很短的时间。这时,机器学习就派上了用场。 机器学习和你做的没什么区别。如果你有足够的时间,你可以分类这些形状,但仅此而已。一旦机器能很好地分类数据,它就能帮助你在很短的时间内完成大规模的数据分类。 你能预测下一个图形是什么吗?正方形,三角形,还是圆形?

这个问题很难。但是机器学习可以帮助你做出非常准确的预测。 一旦机器学会了如何识别图像并找到规则,就可以帮助营销人员查看数据集,预测新的或未来的数据。算法甚至可以告诉你哪些数据可能是更好的预测指标,所以你可以调整你的评估策略。

开始你的机器学习:它比你想象的要简单

为什么第一步是后一步?

现在你已经知道什么是机器学习了,你可能会问自己如何开始使用它。我们已经看到很多营销人员从头开始建立机器学习程序。但这是一件棘手的事情,需要大量的早期投资,可能需要几年才能完美。

“企业经常犯的一个错误是,他们认为机器学习是神奇的,所以他们跳过了思考的步骤——做好这项任务意味着什么?”

——凯西 首席决策科学家科济列夫

与其跳进机器学习太快,不如后退一步。包括谷歌(Google)包括公司在内的公司已经开始将机器学习整合到现有和新的营销产品中,帮助您在没有团队额外努力的情况下从数据中获得更深入的见解。你需要做的是确保你的组织能够从这些产品中获得最大的价值。 我们总结了每个营销人员在开始机器学习之旅之前应该考虑的三个关键因素。

1、提前明确机器学习的营销目标机器就像人,当你给它们一个明确的目标时,它们会工作得更好。您的目标,或输出,是一个框架。它可以帮助数据科学家建立机器学习模型,并在训练模型时确定正确的数据,以确保量化和可测量的。提前做这项工作将有助于定义和评估模型的成功。

2、算法的质量取决于数据这里有一机器学习算法的质量取决于它输入的数据。因此,为了有效地利用机器学习,你必须有适当的数据来解决你面临的问题。这不仅仅是几个数据点,机器需要大量的数据来学习,比如成千上万的数据点。为了适应您的算法,您需要格式化、清理和整合您的数据,并建立两个数据集:一个用于模型训练,另一个用于模型评估。

3、以正确的态度组建多元化的团队营销团队可以确定机器学习的最佳用例,但数据科学家和分析师对机器学习的实施至关重要。这就是为什么任何机器学习项目的成功都至关重要。但要充分利用组织中的机器学习,你需要有一个正确的团队和正确的心态。后者需要一种文化转变,是指对实验、评估和测试的优先考虑和奖励。 本文介绍了人工智能在营销领域的应用,欢迎在评论区或私信交流。


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