Системы глубокого обучения постоянно работают на фоне известных компаний, таких как Amazon, Facebook и Google. Недавно Deep Learning проложил себе путь глубже в маркетинг. Более того, решения, ранее доступные только крупным корпорациям, стали доступными и доступными для среднего и малого бизнеса. Эти алгоритмы могут повысить общую производительность маркетолога в таких задачах, как создание фирменного контента, извлечение и классификация соответствующей информации, общение с клиентами и т. д.

Имейте в виду, что многие компании, занимающиеся маркетинговыми технологиями, сосредоточены на цифровом маркетинге, но утверждают, что их решения основаны на искусственном интеллекте. Мы хотим помочь вам увидеть разницу между ними. Вот 6 лучших приложений глубокого обучения в маркетинге:

1. Многорукие бандиты — оптимизация контента

AB-тестирование – это эксперимент, в ходе которого покупателю случайным образом демонстрируются два или более варианта контента (электронная почта, макет веб-страницы, визуальные элементы в рекламе и т. д.), а для определения того, вариант работает лучше для данной цели. Недостатком A/B-тестирования является то, что оно связано с периодом «сожаления», когда вы теряете доход, используя менее оптимальный вариант. Так что это чисто исследовательский подход, потому что варианты теста случайным образом назначаются каждой группе с одинаковой вероятностью. Общий результат равен среднему эффекту всех вариантов.

Напротив, бандитские тесты уменьшают упущенную выгоду за счет динамической оптимизации. Идея состоит в том, чтобы одновременно исследовать и использовать варианты, постепенно и автоматически продвигаясь к лучшему выбору. В двух словах, «компромисс между исследованием и эксплуатацией» можно объяснить как получение новых знаний и одновременное получение максимального вознаграждения. Сожаление определяется как уменьшение вознаграждения из-за периода обучения вместо оптимального поведения с самого начала.

Таким образом, алгоритмы многоруких бандитов являются альтернативой A/B-тестированию. Он уравновешивает эксплуатацию и исследование в процессе обучения. Он использует фактические результаты эксперимента, чтобы выделить больше времени на варианты, которые работают лучше, и наоборот. Теоретически алгоритмы многоруких бандитов должны давать более высокие общие результаты, позволяя при этом собирать данные о том, как пользователи взаимодействуют с различными вариантами кампании.

Существует несколько алгоритмов Многорукого бандита. Наиболее популярными из них являются Epsilon Greedy, Thompson Sampling и Upper Confidence Bound.

2. Классификация текстов — информация о пользователе и персонализация

Мечта каждого маркетолога — стать экономическим пророком. Они стремятся смотреть на желания и потребности людей и бизнеса, пытаясь перехитрить друг друга. Не так давно на сцену вышла новая технология — обработка естественного языка. Подобно человеческому пониманию, это позволяет извлекать значение из более широкого контекста вокруг объекта. Теперь маркетологи могут напрямую получать информацию о покупательских намерениях своей аудитории. Технология предлагает новые способы определения отношения целевой аудитории к вашему бренду, продуктам или услугам. Скорость, с которой могут быть получены идеи, несравнимо выше, чем то, что могут предложить процессы с участием человека. Они могут исследовать текстовый или голосовой контент, а затем классифицировать каждый контент на основе различных переменных, чтобы за считанные секунды получить представление о потребителе.

Определение покупательского намерения B2B и B2C

Если вы маркетолог, задачей которого является выявление лиц или компаний, заинтересованных в вашем продукте или товаре, с этой технологией ваш предел — небо. Система сможет найти все упоминания о вашем продукте в социальной сети через продвижение вашей продукции. Система проанализирует контекст, в котором встречается продукт. Вы также можете определить потенциальных покупателей. Точно так же, если вы работаете в сфере B2B, вы можете просмотреть огромное количество веб-сайтов, чтобы определить своих потенциальных клиентов. Вы можете искать тендер, возможности партнерства и многое другое.

Выявление настроений клиентов

Техника обработки естественного языка, называемая распознаванием сущностей, позволяет отделить именованные сущности от любой другой текстовой информации. Эти сущности могут представлять отдельных лиц, бренды или организации. Затем система может обрабатывать всю текстовую информацию, связанную с найденным именованным объектом, и исследовать соответствующий контекст.

Повышение эффективности ваших маркетинговых кампаний по электронной почте

Можно построить прогностическую модель, которая будет учитывать извлеченные объекты и другие важные функции из ваших предыдущих кампаний и использовать их в новых. При этом учитываются структура предложения, тематические группы слов, стиль и качество грамматики. При таком подходе вы можете достичь более высокого показателя Open Email Rate и сделать свои маркетинговые усилия по электронной почте более эффективными.

3. Чат-боты и клиентский опыт

Главной целью при управлении организацией является повышение производительности продукта и охват целевой аудитории. На каждый вопрос, заданный вашей аудиторией, вы должны иметь возможность отвечать, управлять и сохранять их в своей сети. Если вы плохо справляетесь, вы обязательно проиграете. Чтобы преодолеть эти неудачи, вам нужны чат-боты.

Чат-бот — это умный способ взаимодействия между вашим клиентом и компьютером. Ваши клиенты всегда могут получать сообщения по каждому запрошенному вопросу. Поскольку это запрограммированный оператор, нет необходимости постоянно управлять какими-либо человеческими силами.

Имейте в виду, что большинство маркетинговых ботов, которые вы видите в наши дни, полностью написаны по сценарию и используют минимальную обработку естественного языка и глубокое обучение. Более сложные могут ссылаться на внешние базы знаний, адаптироваться к необычным вопросам, а также при необходимости передаваться агентам-людям.

Общайтесь с вашими клиентами - 24/7

Всякий раз, когда клиент достигает, это рабочее время. Каждая минута — это рабочий час для организации. На каждый поставленный вопрос требуется оперативный ответ. Если произошла задержка, есть огромные шансы потерять клиента. Чат-боты помогут вам справиться с такими ситуациями благодаря круглосуточному охвату клиентской базы. Они повышают общую удовлетворенность клиентов и заставляют клиентов обращаться к вам снова.

Увеличьте количество лидов

Чат-боты помогут вам узнать больше о предпочтениях ваших клиентов. Когда пользователь заходит на вашу веб-страницу, вы можете отсортировать его интересы. Эта информация может быть полезна для отправки индивидуальных маркетинговых обновлений через наш чат-бот. Если появляются какие-либо скидки или эксклюзивные коды купонов, предназначенные для определенного типа пользователей, вы можете поделиться ими с клиентами и улучшить лидогенерацию. При таком подходе вы всегда сможете быть клиентоориентированным и улучшить свои продажи.

Персонализированные сообщения

С помощью чат-ботов вы можете связаться со своими клиентами и сделать первый важный шаг с помощью персонализированных сообщений. Благодаря этому клиентоориентированному подходу вы можете легко проверить предпочтения клиентов, а также помочь им узнать больше о вашем бизнесе.

4. Компьютерное зрение — распознавание фирменных объектов

Компьютерное зрение — это быстро развивающаяся область глубокого обучения, которая находит широкое применение. Маркетологи могут использовать эти решения для распознавания продуктов и извлечения информации о пользователях, а также для определения того, когда логотипы их брендов появлялись в пользовательском контенте, и быстро вычислять заработанные медиа с помощью анализа видео.

Особый раздел распознавания объектов — распознавание логотипов. Он определяется как процесс группировки и идентификации логотипов. Когда мы обнаруживаем логотип бренда на изображении, цель состоит в том, чтобы отнести это изображение к определенной группе. Таким образом, распознавание логотипа можно рассматривать как классическую задачу обнаружения объектов, специализированную в маркетинге.

С технической точки зрения мы используем сквозные методы глубокого обучения, основанные на сверточных нейронных сетях. Это позволяет обнаруживать логотипы в разных масштабах, цветах и ​​поворотах.

С деловой точки зрения основная цель – найти упоминаемые бренды в сообщениях социальных сетей без слов. Это последний прорыв в современном цифровом маркетинге, который означает новые возможности для бренда общаться со своими потребителями и понимать их потребности. С другой стороны, лишь немногие избранные знают больше, чем пару основных вариантов использования, помимо развлечения. Эта технология предлагает новые возможности для цифрового маркетинга следующего уровня:

  1. Смотрите отзывы пользователей через неявные упоминания бренда
  2. Отслеживайте негативное отношение к вашему бренду
  3. Откройте для себя «Instagrammable» людей и многое другое

5. Генеративно-состязательные сети — оригинальные медиа

Nvidia шокировала бизнес-сообщество, создав шумиху вокруг своей методики создания фотореалистичных изображений поддельных знаменитостей. Хотя эти изображения выглядят как фотографии реальных людей, они были полностью созданы алгоритмами глубокого обучения — GAN.

Генеративно-состязательные сети (GAN) — это часть глубокого обучения, которая работает путем противопоставления двух нейронных сетей друг другу. Одна нейронная сеть генерирует новые экземпляры данных, а другая оценивает их подлинность.

Эти генеративно-состязательные сети оптимальны для создания, оценки и переработки новых творений. Это основная причина, по которой он был помещен в творческую сторону глубокого обучения.

Код Робби Баррата использовался для обучения GAN портретам 18-го века и в конечном итоге продал одно из своих цифровых творений на аукционе Christie’s за 435 000 долларов.

Потенциал GAN огромен. Они могут научиться имитировать любое распределение данных. Их можно научить создавать миры, подобные нашему, в любой области: изображения, музыка, речь и т. д. Если вы хотите дать этому имя — роботы-художники с выдающейся производительностью.

Сообщество экспериментирует с GAN в области дизайна кроссовок и индустрии высокой моды, создавая совершенно новые цветовые палитры одежды и повышая роль креативного директора в модном доме. Они экспериментируют с GAN при создании описания своих продуктов или нового типа логотипов.

Кроме того, у нас есть селективная сеть с позами. Идея состоит в том, чтобы манипулировать объектом на изображении в разных позах. Представьте, что фотографы могли бы сосредоточиться на создании одного отличного снимка и позволить GAN воссоздать все остальные ракурсы продукта. Большая экономия времени и средств для бизнеса электронной коммерции.

Помимо всех этих очевидных экономических выгод, есть ощущение, что мы все еще упускаем из виду более широкую картину.

Научить GAN создавать ЛЮБОЙ убедительный текст или изображение, просто задав ему набор параметров, — это будущее, к которому мы точно движемся.

Имейте в виду, что теории, лежащей в основе GAN, всего четыре года.

Выводы

Это было захватывающее путешествие, и вы, должно быть, спрашивали себя, что теперь? Что ж, вы должны перевести себя в режим обучения и собрать как можно больше информации о текущих экспериментах и ​​проектах с помощью глубокого обучения. Крайне важно узнать, на что способно глубокое обучение и как мы можем извлечь из этого пользу. Общайтесь со знающими людьми, задавайте вопросы, учитесь в блогах и на форумах и помните об одном важном: эта отрасль настолько динамична, что обычного образования будет недостаточно. Вы должны исследовать сами.

Следующим важным фактором, который станет отличительным фактором между компаниями, которые успешно внедряют решения для глубокого обучения, и теми, кто отстает, являются проприетарные данные.

Какие данные, которые вы собираете сегодня, являются уникальными для вашей организации? Если ответ «нет», лучше что-то предпринять, пока не стало слишком поздно?