یادگیری عمیق چیست؟ در اینجا همه چیزهایی است که بازاریابان باید بدانند

11 مهر 140218 بهمن 1401 از علی جهانی

ماشین‌ها همچنین می‌توانند از شبکه‌های عصبی و داده‌ها برای شناسایی مشتریانی که در آستانه خروج هستند استفاده کنند – به بازاریابان اجازه می‌دهند تا به سرعت عمل کنند. در نهایت، هوش مصنوعی حدس و گمان را از تقسیم بندی خارج می کند و به بازاریابان اجازه می دهد تلاش های خود را در جای دیگری متمرکز کنند.

این فرآیند از چپ به راست ادامه می یابد تا زمانی که به نورون های “خروجی” برسیم – مطابق فهرست قبلی ما، “آماده برای خرید” یا “آماده نیست”.

یادگیری ماشینی همچنین مستلزم قدرت محاسباتی کمتری است، در حالی که یادگیری عمیق مستلزم مداخله کمتر انسانی است.

نمونه ای از یادگیری عمیق در بازاریابی و تبلیغات

لسینسکی توضیح داد: «داده‌های بزرگ به اضافه یادگیری ماشینی در بسیاری از موارد می‌توانند این پیش‌بینی‌ها را انجام دهند و رشد بهتری نسبت به انسان‌های بدون داده یا انسان‌هایی که صرفاً با داده‌ها کمک می‌کنند، داشته باشند».

مطالعه اخیر توسط McKinsey نشان می دهد که 71٪ از مصرف کنندگان انتظار دارند که شرکت ها تعاملات شخصی ارائه دهند و 76٪ وقتی این اتفاق نمی افتد ناامید می شوند. در حالی که شخصی سازی برای تجربه مشتری بسیار مهم است، زمانی که اطلاعات زیادی برای تجزیه و تحلیل وجود دارد، اجرای آن دشوار است.

فرض کنید ما یک نمایندگی آنلاین خودرو هستیم و می‌خواهیم از مناقصه بی‌درنگ (RTB) برای خرید فضای تبلیغاتی برای محصول خود در سایر وب‌سایت‌ها برای اهداف هدف‌گذاری مجدد استفاده کنیم.

هوش مصنوعی (AI) اخیراً مورد توجه قرار گرفته است زیرا بسیاری از شرکت‌ها و برندها مانند Zara و H&M هوش مصنوعی را در مدل‌های تجاری خود گنجانده‌اند. به عنوان یک بازاریاب، ممکن است تعجب کنید که آیا این موضوع باعث نگرانی است یا خیر. آیا هوش مصنوعی مشاغل ما را تصاحب خواهد کرد؟ در واقعیت، هوش مصنوعی می‌تواند بازاریابی را از طریق فناوری یادگیری عمیق برای بازاریابان آسان‌تر و کارآمدتر کند.

در این مثال، یکی از بازدیدکنندگان وب سایت به صفحات Pricing و Car Configurator نگاه کرد، اما مشخصات و تامین مالی را نادیده گرفت. با استفاده از سیستم عددی بالا، “امتیاز” 0.7 را دریافت می کنیم، به این معنی که 70٪ احتمال دارد این کاربر “آماده خرید” محصول ما باشد.

برای هر ورودی، از 0 یا 1 استفاده می کنیم.

یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چیست؟

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها بیابند که آنها را برای تقسیم‌بندی پیشرفته عالی می‌کند. این به بازاریابان اجازه می دهد تا به راحتی و به سرعت مخاطبان هدف یک کمپین را شناسایی کنند، در حالی که ماشین ها از رفتارهای گذشته برای پیش بینی مشتریان بالقوه استفاده می کنند.

هر چه بیشتر، مدیران عامل، هیئت‌مدیره‌ها و بخش‌های بازاریابی، بازاریابی را به عنوان موتور اصلی رشد در نظر می‌گیرند که وظیفه دارد پیش‌بینی‌ها یا پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها را برای یافتن ترکیبی بهینه از محصول مناسب با قیمت مناسب، که در قیمت مناسب تبلیغ می‌شود، انجام دهد. از طریق کانال های مناسب به افراد مناسب می رسد.”

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق

شبکه عصبی داخل نرم افزار RTB ما از نورون ها و اتصالات بین آنها تشکیل شده است. شبکه عصبی در تصویر بالا تنها تعداد انگشت شماری نورون دارد.

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق

در مثال نمایندگی خودرو ما، داده های شبکه عصبی را از چندین بازدیدکننده وب سایت تغذیه می کنیم. داده‌ها شامل ویژگی‌های بازدیدکننده می‌شود، مانند صفحات وب که کاربران بازدید کرده‌اند. این داده ها همچنین شامل نشانگرهایی از تصمیمات خرید نهایی آنها از ما است که با برچسب “بله” یا “خیر” مشخص شده است.

در این سناریو، ما می‌خواهیم بفهمیم که آیا یک بازدیدکننده وب‌سایت خاص احتمالاً خودرویی را خریداری می‌کند یا خیر و آیا باید برای یک تبلیغ برای هدف قرار دادن بازدیدکننده هزینه کنیم. نتیجه به علایق و اقدامات بازدیدکننده وب سایت بستگی دارد.

شبکه عصبی تمام این داده ها را پردازش می کند، وزن هر نورون را تا زمانی که شبکه عصبی محاسبات مناسب را برای هر فرد در داده های آموزشی انجام دهد، تنظیم می کند. هنگامی که آن مرحله کامل شد، وزن ها ثابت می شوند و شبکه عصبی می تواند نتایج بازدیدکنندگان وب سایت جدید را با دقت بیشتری پیش بینی کند.

چگونه بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند

آموزش شبکه عصبی به معنای تغذیه شبکه با داده هایی است که برای تولید نتایج نیاز دارد. چالش ایجاد فاکتورهای «وزن» صحیح برای همه اتصالات داخل شبکه عصبی است، به همین دلیل است که نیاز به آموزش دارد.

شخصی سازی بیش از حد می تواند به ویژگی های ارتباطی مانند چت های زنده نیز گسترش یابد و یادگیری عمیق می تواند جمع آوری اطلاعات از این چت های زنده را آسان کند. برای مثال، هوش مصنوعی تشخیص نام چت زنده ما، می‌تواند اطلاعات تماس با ارزش (مانند نام‌ها) را جمع‌آوری کند و بدون نیاز به ادغام چیزی در HubSpot CRM به‌روزرسانی کند.

پیش بینی رفتار مصرف کننده

او گفت: “بنابراین، به عنوان مثال، هر گزارش مستقیمی می‌تواند خودکار و کارآمدتر انجام شود. سپس آن کارکنان تمام وقت می‌توانند تغییر کاربری داده و مجدداً در سایر پروژه‌های رشد استراتژیک اعمال شوند.”

اما یادگیری عمیق چیست؟ چگونه کار می کند؟ و چگونه می توان آن را برای بازاریابی و فروش در شرکت شما اعمال کرد؟ در اینجا همه چیزهایی است که بازاریابان باید در مورد یادگیری عمیق و نقش مفیدی که می تواند در صنعت بازاریابی ایفا کند بدانند.

نمونه ای از یادگیری عمیق در بازاریابی و تبلیغات

بنابراین، اگر به فرمول اصلی خود نگاه کنیم، آن امتیاز نشان‌دهنده این است که باید تبلیغات RTB را بخریم.

آموزش شبکه عصبی

“1” به این معنی است که کاربر از صفحه وب بازدید کرده است. نورون‌های وسط، مقادیر نورون‌های متصل خود را با استفاده از وزن اضافه می‌کنند – به این معنی که اهمیت هر صفحه وب بازدید شده را مشخص می‌کنند.

پذیرش یادگیری عمیق در بازاریابی

چگونه بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند

جیم لسینسکی، یکی از نویسندگان این مقاله می‌گوید: «یادگیری ماشینی را می‌توان برای افزایش بهره‌وری یا بهینه‌سازی استفاده کرد. بوم بازاریابی هوش مصنوعی: نقشه راه پنج مرحله ای برای پیاده سازی هوش مصنوعی در بازاریابی، در مصاحبه با Kellogg Insight.