Искусственный интеллект остается горячей темой в маркетинговой индустрии. Рынок ИИ в маркетинге, вероятно, вырастет до 107,5 млрд долларов в 2028 годупо сравнению с $15,84 млрд в 2021 году.
По мере расширения роли технологий в маркетинге вы, вероятно, слышали термины «глубокое обучение» и «машинное обучение» — но что эти термины означают? Вот что нужно знать маркетологам о глубоком обучении и машинном обучении.
![Бесплатное руководство: как использовать ИИ в контент-маркетинге [Download Now]](https://no-cache.hubspot.com/cta/default/53/3e25e192-30c3-40c1-a7da-a4d054c9e157.png "Глубокое обучение против машинного обучения: что нужно знать маркетологам 3")
3 распространенных способа, которыми маркетологи используют машинное обучение
3 распространенных способа, которыми маркетологи используют глубокое обучение
Разница между машинным обучением и глубоким обучением
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это ветвь искусственного интеллекта, которая использует данные и алгоритмы для отражения того, как люди учатся, постепенно повышая точность. Цель состоит в том, чтобы компьютер обучался без явного программирования, другими словами, без вмешательства человека.
Примером машинного обучения является распознавание речи. Машинное обучение может преобразовывать речь в текст; программные приложения могут преобразовывать живой голос и записи речи в текстовые файлы.
Голосовой поиск, голосовой набор и управление устройствами — все это примеры машинного обучения в распознавании речи.
Так что, если вы когда-нибудь слушали свою любимую песню, говоря: «Алекса, включи ____», вы можете поблагодарить машинное обучение за такую возможность.
3 распространенных способа, которыми маркетологи используют машинное обучение
Вот несколько способов, которыми машинное обучение часто используется в маркетинговых стратегиях.
1. Прогнозные рекомендации
Механизмы прогнозирующих рекомендаций полагаются на данные, чтобы предсказать, какой контент или услуги будут интересны пользователю. Известным примером является система искусственного интеллекта Netflix, которая рекомендует фильмы и шоу на основе того, что пользователь уже видел.
ИИ все-таки спасает Netflix 1 миллиард долларов ежегодно из-за снижения текучести кадров и более высокого уровня удержания.
2. Прогноз оттока
Некоторые компании используют машинное обучение, чтобы предсказать, когда клиент вот-вот уйдет, чтобы компания могла принять меры до того, как клиент уйдет.
Они достигают этого, изучая демографию, прошлые действия пользователей и другие данные, чтобы предсказать поведение в будущем.
Например, если поведение клиента указывает на то, что он может прекратить подписку на музыкальный поток. В этом случае служба может предложить эксклюзивную сделку, например, временную скидку на стоимость подписки, чтобы они не изменились.
Этот тип машинного обучения помогает компаниям поддерживать высокий уровень удержания, что приводит к увеличению доходов.
3. Оценка потенциальных клиентов
Оценка потенциальных клиентов позволяет предсказать, какие лиды могут превратиться в клиентов. Эта форма машинного обучения помогает отделам продаж избежать ручной сортировки и проверки тысяч потенциальных клиентов каждый месяц.
Команды могут использовать модель оценки лидов для автоматического определения наиболее перспективных лидов и определения их приоритетности, повышая производительность и снижая затраты.
Что такое глубокое обучение?
Глубокое обучение — это дисциплина машинного обучения, которая использует алгоритмы и данные для имитации человеческого мозга для обучения модели. Эта дисциплина использует нейронные сети для изучения конкретной задачи.
Нейронные сети включают взаимосвязанные нейроны, которые обрабатывают данные в человеческом мозгу и компьютерах.
3 распространенных способа, которыми маркетологи используют глубокое обучение
Вот несколько способов, которыми маркетологи используют глубокое обучение в своих стратегиях.
1. Сегментация
Модели глубокого обучения могут находить закономерности в данных, чтобы инициировать расширенную сегментацию. Это позволяет маркетологам легко и быстро определять целевую аудиторию для кампании и прогнозировать потенциальных потенциальных клиентов.
2. Гипер-персонализация
Глубокое обучение может разработать механизмы персонализации, которые помогут маркетологам упростить процесс доставки гиперперсонализированного контента.
Примерами гиперперсонализированных материалов являются веб-сайты, содержимое которых меняется в зависимости от того, кто их просматривает, или push-уведомления для клиентов, которые уходят, не совершив покупку.
3. Прогнозировать поведение клиентов
Маркетологи могут использовать глубокое обучение для прогнозирования действий клиентов, отслеживая, как они перемещаются по веб-сайту бренда и как часто покупают.
Благодаря этому ИИ может сообщить компаниям, какие продукты и услуги пользуются спросом и должны быть в центре внимания будущих кампаний.
Разница между машинным обучением и глубоким обучением
Машинное обучение — это часть искусственного интеллекта, а глубокое обучение — часть машинного обучения.
Машинное обучение означает, что компьютеры учатся на основе данных, используя алгоритмы, чтобы учиться и действовать без программирования — другими словами, без вмешательства человека. А глубокое обучение использует алгоритмы и нейронные сети для обучения модели.
Изображение ниже иллюстрирует взаимосвязь между искусственным интеллектом, машинным обучением и глубоким обучением.
Машинное обучение также может обучать на небольших наборах данных, в то время как глубокое обучение требует больших объемов данных.
Глубокое обучение совершенствуется благодаря своей среде и обучению на предыдущих ошибках, но машинное обучение требует большего вмешательства человека, чтобы учиться и исправлять себя.
Вот некоторые другие важные различия между машинным обучением и глубоким обучением:
- Машинное обучение требует более короткого обучения, но может привести к снижению точности.
- Глубокое обучение требует более высокой подготовки и приводит к более высокой точности.
- Машинное обучение создает прямые линейные корреляции.
- Глубокое обучение создает сложные нелинейные корреляции.
Поскольку искусственный интеллект продолжает интегрироваться в различные отрасли и нашу повседневную жизнь, маркетологи должны понять его основные принципы и научиться использовать его для своих брендов.
Как глубокое обучение, так и машинное обучение откроют новые возможности в маркетинге за счет оптимизации утомительных процессов и прогнозирования поведения аудитории.
ИИ может помочь маркетологам улучшить свои стратегии и убедиться, что они всегда в тренде у потребителей.
