Жасанды интеллектМаркетингтік инфографика

Жасанды интеллект дегеніміз не? Іскерлік кәсіпқойларға арналған толық нұсқаулық

Жылдар бойы табысқа жетуімнің кілттерінің бірі жаңа технологияны меңгеру қабілетім болды. Сандық маркетингтегі инновациялар тез, бірақ тұрақты болды… осы уақытқа дейін. Жасанды интеллект (AI) жетістіктерін бақылай отырып, мен артта қалдым ба деп қорқамын… және бұл менің әрбір бос минутымды оқуға, қолдануға және тұтынушыларыммен бірге енгізуге жұмсайтын үлкен мансапты жоғалтуы мүмкін. Және бұл AI болғандықтан, мен артта қалсам, машиналар кез келген қуып жету мүмкіндігінен әлдеқайда асып түсетінін білемін.

Сондықтан... Мен құралдарды күнделікті зерттеп, сатылымдар мен маркетингтің қабылдануын бақылап отырамын және осы жолда барлығымен бөлісемін. Мен көптеген кәсіпқойлардан бір керемет артықшылығым бар екенін ашып айтуым керек: менің ұлым Билл OpenINSIGHTS-те Ph.D дәрежесі бар бас деректер ғалымы. Иллинойс университетінен математика бойынша. Алдыңғы қатардағы AI тәжірибешісі болумен қатар, ол ерекше мұғалім… ол өз университетінде геометрия зертханасын басқарды, барлық деңгейдегі ондаған студенттерге сабақ берді және есептеу курстарынан сабақ берді. Бақытымызға орай, ол менің 50+ ақыл-ойымды қолдайды және маған оларды жақсырақ түсіну үшін түсініктерді бөлуге көмектеседі.

Martech Zone Және жасанды интеллект

Менің сайтымда бірдей негізгі санаттар болғаннан кейін мен жаңарттым Martech Zone AI санатына ие болу. Мен оның барлық басқа санаттарды алатынына күмәнданбаймын, өйткені ол біздің жұмысымыздың барлық аспектілеріне енгізілген. Дегенмен, мен сіздерге, осы жердегі оқырмандарға, сату және маркетинг саласында AI-ны зерттеудің, үйренудің және ашудың оңай жолын қалаймын. Мен бұл сайттағы мазмұнды деректанушыға немесе PhD дәрежесі бар адамға емес, қарапайым іскер адамға ұсынылатындай етіп реттегім келеді. Олардың қазірдің өзінде көптеген ресурстары бар.

Осы рухта, менің ойымша, жақсы бастама іскер адамдарға AI-ның кейбір негізгі ұғымдарын түсінуге көмектесу және ол біздің күнделікті жұмысымыздың барлық аспектілерінде неліктен қажет болатынын түсінуге көмектесуі мүмкін. Көптеген кәсіпқойлар үшін AI түсінігін түсіну қиын болуы мүмкін. Міне, бөлу:

Бұл мақала күшті техникалық білімі жоқ адамдар үшін AI туралы нақты түсінік беруге бағытталған. Біз AI-ға қатысты кейбір жалпы терминологияны қарастырамыз, тұжырымдамаларды нақтылау үшін ұқсастықтарды береміз және ChatGPT дамуына дейінгі AI тарихын зерттейміз.

Жасанды интеллект деген не?

AI немесе жасанды интеллект әдетте адам интеллектін қажет ететін тапсырмаларды орындай алатын компьютерлік жүйелерді немесе машиналарды әзірлеуді білдіреді. Бұл тапсырмаларға проблемаларды шешу, үйрену, түсіну және табиғи тілді өңдеу, заңдылықтарды тану және шешім қабылдау жатады.

AI – машиналардың адамның когнитивтік қабілеттерін еліктеуіне мүмкіндік беретін алгоритмдер мен модельдер жасау үшін информатика, математика және доменге қатысты білімдерді біріктіретін көп салалы сала. Бұл AI жүйелеріне деректердің үлкен көлемін талдауға, үлгілерді анықтауға және өңдейтін ақпарат негізінде болжамдар немесе ұсыныстар жасауға мүмкіндік береді.

Егер мен сізді шатастырып жатсам, аналогия келтірейік. Деректер ғалымын рецепттер жасайтын аспаз ретінде елестетіңіз. Аспазшы (деректерді зерттеуші) тағамды дайындауға арналған ингредиенттерді (деректер) және нұсқауларды (алгоритмдерді) қамтамасыз етеді. Білікті шәкірт сияқты, AI жүйесі осы рецепттерден үйренеді және ұқсас тағамдарды өздігінен жасай алады. Уақыт өте келе, AI жүйесі ингредиенттер мен әдістерді түсінуге негізделген жаңа рецепттер жасай алады.

AI-де деректер ғалымы алгоритмдерді құрастырады және деректерді береді, ал AI жүйесі (интеллект) осы кірістен үйренеді және тапсырмаларды автономды түрде орындай алады. Алгоритмдерді жетілдіру алгоритмдерді оқыту немесе қайта даярлау кезінде болады. Мысалы, Facebook немесе X (бұрынғы Twitter) AI алгоритмі сізді түсінуде жақсырақ болады, өйткені онда уақыт өте келе сіз туралы көбірек деректер бар немесе әзірлеушілер өздігінен жетілдірілетіндіктен емес, жақсырақ жасайды. Осы күндері модельмен әрекеттескенде, ол әдетте алдын ала дайындалады.

Жасанды тар интеллект

АНИ (немесе әлсіз AI) шолу журналы мен қалауларыңызға негізделген өнімдерді ұсынатын сауда веб-сайтындағы ұсыныс жүйесі сияқты шектеулі домендегі арнайы тапсырмаларды орындайтын AI жүйелеріне жатады. ANI жүйелері белгілі бір тапсырмаға назар аудару үшін жасалғандықтан, олар әртүрлі контексттерде немесе жаңа тапсырмалар үшін қолдану үшін адам басшылығы мен енгізуін қажет етеді.

Жасанды жалпы интеллект

AGI өзінің интеллектін түсінуге, үйренуге және адам интеллектіне ұқсас тапсырмалардың кең ауқымына автономды түрде қолдана алатын AI жүйесі болар еді. Мысалы, AGI өз білімі мен дағдыларын жаңа салаларға бейімдей отырып, шахмат ойнауды, өлең жазуды және ауруларды диагностикалауды үйрене алады.

Жасанды супер интеллект

ASI барлық аспектіде адам интеллектінен асып түсетін AI гипотетикалық деңгейін білдіреді. ASI күрделі жаһандық мәселелерді жылдам шеше алады, жаңашыл ғылыми жаңалықтарды жасай алады және адам сарапшыларының мүмкіндіктерінен тыс инновациялық шешімдерді жасай алады, сонымен бірге өз қабілеттерін үнемі жетілдіре алады.

AI-ның қысқаша тарихы

Жасанды интеллекттің тұжырымдамадан шындыққа саяхаты 1950 жылдардағы Тьюринг жұмысынан басталды. құрылуы LISP, бірінші AI тілі, 1960 жылдары айтарлықтай қадам жасады. 1990 жылдары машиналық оқыту орталық орын алып, бұл салада төңкеріс жасады. 2000 жылдар робототехникаға және AI-дағы тілді өңдеуге жаңа назар аударды. Нағыз ойын өзгертуші OpenAI GPT сериясының дамуы болды, бұл AI-дағы елеулі секірісті білдіреді. GPT-3 және GPT-4 AI иеленетін шексіз әлеуетті көрсетеді.

AI эволюциясы
Ақпарат көзі: AI өрті
  • 1950-1960 жылдар: Жасанды интеллект негізі Тьюринг сынағы тұжырымдамасын жасаған және терминді енгізген Алан Тьюринг пен Джон Маккартидің еңбектерімен қаланды. Жасанды интеллект, тиісінше. Бұл кезеңдегі зерттеушілер компьютерлерді жалпы мәселелерді шешуге, ақыл-ойды қолдануға және шешім қабылдауға бағдарламалауға болатынына оптимистік көзқараста болды.
  • 1970-1980 жылдар: AI зерттеулері белгілі бір домендерде адам сарапшыларының шешім қабылдауын үлгі ете алатын ережеге негізделген сараптамалық жүйелерге назар аудара отырып, кеңейтілді. Дегенмен, алғашқы зерттеушілердің оптимизмі әлсіреді, өйткені AI жүйесінде жалпы проблемаларды шешуде аз ғана ілгерілеушілік болды.
  • 1990-2000 жылдар: Машиналық оқыту (ML) зерттеушілер қолдау векторлық машиналарын, шешім ағаштарын және басқа да ML әдістерін дамытуға әкелетін деректерден үйренуге болатын алгоритмдерді зерттеген кезде орталық сахнаға шыға бастады.
  • 2010-жылдар: Есептеу қуатының жетілдірілуімен және үлкен деректер жиынтығының қол жетімділігімен терең оқыту кескінді тану мен табиғи тілді өңдеудегі күрделі AI мәселелерін шешудің қуатты тәсілі ретінде пайда болды.
  • 2020-жылдар: Трансформатор негізіндегі үлкен тілдік модельдерді әзірлеу (LLMs) сияқты Ашық AIGPT-3 және Google компаниясының BERT табиғи тілді өңдеуде төңкеріс жасады. Open AI өзінің үлкен тіл үлгілерін құрастыруды күшейтетін оқытумен біріктірді GPT чат, қуатты генеративті табиғи тілдің AI жүйесі. Басқа генеративті AI құралдары сияқты ТАҚТАША және Орташа сапар әзірленуде.
  • 2030 және одан кейінгі жылдар: AI жүйелерінің үздіксіз интеграциясы жасанды тар интеллекттен ауысады (АНИ) жасанды жалпы интеллектке әкелуі мүмкін (AGI) және жасанды супер интеллект (ASI) біз білетін әлемді түбегейлі өзгерту мүмкіндігі бар.

Соңғы жылдардағы AI-ның қарқынды дамуын бірнеше негізгі факторларға жатқызуға болады, соның ішінде қол жетімді өткізу қабілеттілігінің ұлғаюы, есептеу жылдамдығының жақсаруы, бұлтты есептеулерді кеңінен қолдану және бағдарламалаудағы жетістіктер. Бұл факторлар жасанды интеллектті дамыту мен қабылдауды ынталандыратын синергетикалық ортаны құрды.

  • Өткізу қабілеті: Интернеттің өсуі және өткізу қабілеттілігінің артуы үлкен көлемдегі деректерді жоғары жылдамдықпен тасымалдауға және өңдеуге мүмкіндік берді. Бұл оқыту және талдау үшін үлкен деректер жиынына сүйенетін AI үлгілерін әзірлеуге көмектесті. Үлкен өткізу қабілеттілігі сонымен қатар AI қолданбаларына тиімді жұмыс істеуге және нақты уақыттағы түсініктер мен болжамдарды жеткізуге мүмкіндік береді.
  • Есептеу жылдамдығы: Компьютерлік жабдықтағы жетістіктер, әсіресе графикалық өңдеу блоктарында (GPUs) және мамандандырылған AI чиптері есептеу жылдамдығын айтарлықтай арттырды. Бұл AI алгоритмдеріне үлкен көлемдегі деректерді өңдеуге және күрделі есептеулерді тезірек орындауға мүмкіндік берді. Жылдамырақ есептеу жылдамдығы AI үлгілерін оқытуды және қолдануды жеделдетіп, бұрын мүмкін болмаған күрделі және күрделі тапсырмаларды шешуге мүмкіндік берді.
  • Бұлтты есептеу: Бұлтты есептеулердің өсуі бизнес пен зерттеушілерге қуатты есептеуіш ресурстар мен инфрақұрылымға оңай қол жеткізуді қамтамасыз етті. Бұл AI әзірлеуге кірудегі кедергілерді азайтты, өйткені ұйымдар бұдан былай AI үлгілерін құру және орналастыру үшін жергілікті аппараттық құралдарға көп қаражат салудың қажеті жоқ. Бұлтқа негізделген AI платформалары сонымен қатар AI қолданбаларын орналастыруда үздіксіз ынтымақтастықты, ауқымдылықты және икемділікті қамтамасыз етеді.
  • Бағдарламалау: Бағдарламалау тілдеріндегі, кітапханалардағы және фреймворктардағы жетістіктер AI қосымшаларын әзірлеу процесін жеңілдетті. Ашық бастапқы кітапханалар ұнайды TensorFlow, PyTorch, және скитит-үйрену әзірлеушілерге AI үлгілерін салыстырмалы түрде оңай жасауға көмектесетін алдын ала жасалған функциялар мен құралдарды ұсыныңыз. Бұл кітапханалар әзірлеушілерге өз жұмыстарымен бөлісуге және бір-бірінің жаңалықтарынан пайда алуға мүмкіндік беретін бірлескен ортаны дамытты. Бұл AI алгоритмдерінде, әдістерінде және қолданбаларында жылдам жетістіктерге әкелді.

Осы факторлардың тоғысуы AI дамуы үшін тамаша дауыл жасады. Өткізу қабілетінің жоғарылауы мен есептеу жылдамдығы үлкен көлемдегі деректерді өңдеуге және талдауға мүмкіндік берді, ал бұлтты есептеулер жетілдірілген есептеу ресурстарын қолжетімді және қолжетімді етті. Міне, AI-ның жалпы қолданбалары:

  1. Жіктелуі: AI деректерді мүмкіндіктеріне қарай әртүрлі сыныптарға бөлу үшін пайдаланылуы мүмкін. Мысалы, электрондық пошта спам сүзгілері, кескінді тану жүйелері және сезімді талдау құралдары жіктеу алгоритмдеріне сүйенеді.
  2. Регрессия: AI кіріс мүмкіндіктеріне негізделген үздіксіз мәндерді болжай алады. Мысалдар әртүрлі атрибуттарға негізделген үй бағасын болжауды, сатуды болжауды және тұтынушыдан бас тарту ықтималдығын бағалауды қамтиды.
  3. Ұсыныс жүйелері: AI алгоритмдері пайдаланушыларға олардың қалауларына, мінез-құлқына және тарихи деректеріне негізделген жекелендірілген ұсыныстар бере алады. Мысалдар ағындық платформалардағы фильм ұсыныстарын және электрондық коммерция веб-сайттарындағы өнім ұсыныстарын қамтиды.
  4. Табиғи тілдерді өңдеу (НЛП): AI адам тілін талдау, түсіну және жасау үшін қолданылуы мүмкін. Кейбір жалпы NLP тапсырмаларына машиналық аударма, мәтінді қорытындылау және аталған нысанды тану кіреді.
  5. Сөйлеуді тану: AI ауызша тілді жазбаша мәтінге көшіре алады. Бұл технология виртуалды көмекшілер, транскрипция қызметтері және дауыспен басқарылатын жүйелер сияқты қолданбаларда қолданылады.
  6. Компьютерлік көру: AI суреттер мен бейнелер сияқты көрнекі ақпаратты өңдей және талдай алады. Қолданбаларға нысанды анықтау, бет-әлпетті тану және оптикалық таңбаларды тану (OCR) кіреді.
  7. Робототехника: AI тапсырмаларды автономды немесе жартылай автономды түрде орындай алатын роботтарды жасауда қолданылады. Мысалдарға өздігінен жүретін көліктер, дрондар және робот көмекшілері жатады.
  8. Ойын ойнау: Жасанды интеллект шахмат, Go және бейне ойындар сияқты әртүрлі ойындарда ойнауды үйрене алады және көбінесе адам ойыншыларынан асып түседі.
  9. Аномалияны анықтау: AI деректердегі әдеттен тыс үлгілерді немесе шектен тыс мәндерді анықтау үшін пайдаланылуы мүмкін, бұл алаяқтықты анықтауда, желі қауіпсіздігінде және сапаны бақылауда пайдалы болуы мүмкін.

Бүгінгі жасанды интеллекттегі ең маңызды жетістік Ұрпақты AI (GenAI):

Генеративті AI дегеніміз не?

GenAI - мәтінді, кескіндерді, бейнелерді және т.б. қоса, мазмұнды жасауға бағытталған жасанды интеллекттің ішкі жиынтығы. GenAI жүйелері адам шығармашылығына еліктеуге және мазмұнды автономды түрде жасауға арналған. Бұл жүйелер терең оқыту әдістерін, негізінен қайталанатын нейрондық желілер сияқты нейрондық желілердің нұсқаларын пайдаланады.RNNs) және Генеративті қарсылас желілер (GAN), тапсырмаларын орындау.

Сатылым және маркетинг контекстіндегі GenAI негізгі мүмкіндіктері мен қолданбаларына мыналар жатады:

  1. Мазмұнды құру: GenAI адамның араласуынсыз блог мақалалары, әлеуметтік желілердегі жазбалар және электрондық пошта науқандары сияқты жоғары сапалы маркетингтік мазмұнды жасай алады. Бұл мүмкіндік мазмұн кестесін сақтау және кеңірек аудиториямен араласу үшін әсіресе құнды.
  2. Даралау: GenAI жекелендірілген өнім ұсыныстары мен маркетингтік хабарламаларды жасау үшін тұтынушы деректері мен қалауларын талдай алады. Бұл жекелендіру тұтынушы тәжірибесін жақсартады және түрлендіру ықтималдығын арттырады.
  3. Автоматтандыру: GenAI A/B тестілеу, деректерді талдау және жарнаманы оңтайландыру сияқты қайталанатын маркетингтік тапсырмаларды автоматтандыруы мүмкін. Бұл маркетинг мамандарын науқандарының стратегиясы мен шығармашылық аспектілеріне назар аударуға босатады.
  4. Тілдік аударма: GenAI маркетингтік материалдарды бірнеше тілге аударуға көмектесе алады, бұл бизнеске жаһандық нарықтарға шығуға мүмкіндік береді.
  5. Көрнекі мазмұнды құру: GenAI инфографика, логотиптер және бейнеклиптер сияқты көрнекі бейнелерді жасай алады, бұл дизайнерлер мен бейнеграфтарды жалдау уақыты мен құнын азайтады.
  6. Нарықты зерттеу: GenAI әлеуметтік медиадан, шолулардан және жаңалықтар көздерінен алынған үлкен көлемдегі деректерді өңдеу арқылы нарық үрдістері мен тұтынушылардың көңіл-күйін талдауға көмектесе алады. Бұл ақпарат деректерге негізделген маркетингтік шешімдер қабылдау үшін құнды.

GenAI контент жасауды автоматтандыру, тұтынушылардың өзара әрекеттесуін жекелендіру және маркетингтік операцияларды оңтайландыру арқылы сату және маркетинг индустриясында шешуші рөл атқарады. Ол AI-ге негізделген шығармашылық пен тиімділікті пайдалана отырып, бизнеске цифрлық ландшафтта бәсекеге қабілетті болып қалуға мүмкіндік береді.

Сатылым және маркетинг AI

AI бірнеше себептерге байланысты сату мен маркетингте өзгереді:

  1. Даралау: AI деректердің үлкен көлемін талдай алады және жекелендірілген тұтынушы тәжірибесін жасауға көмектесетін үлгілерді анықтай алады. Бұл тұтынушылардың жақсырақ араласуына, жоғары конверсия жылдамдығына және тұтынушылардың адалдығын арттыруға әкелуі мүмкін.
  2. Автоматтандыру: Жасанды интеллект жетекші ұпайларды бағалау, электрондық пошта маркетингі және тұтынушыларды сегменттеу сияқты көптеген қайталанатын және уақытты қажет ететін тапсырмаларды автоматтандырады, бұл сату және маркетинг топтарына көбірек стратегиялық әрекеттерге назар аударуға мүмкіндік береді.
  3. Болжамдық талдау: AI компанияларға тұтынушылардың қажеттіліктерін болжауға, маркетингтік науқандарды оңтайландыруға және сату стратегияларын жақсартуға мүмкіндік беретін болашақ тұтынушылардың мінез-құлқын болжау үшін тарихи деректерді талдай алады.
  4. Жетілдірілген шешім қабылдау: Жасанды интеллект деректердің үлкен көлемін жылдам және дәл өңдей алады, сауда және маркетинг топтарына мақсатты бағыттау, хабар алмасу және өнімді әзірлеу туралы негізделген шешімдер қабылдау үшін құнды түсініктер береді.
  5. Жақсартылған тиімділік: AI компанияларға сату және маркетинг процестерін оңтайландыруға, шығындарды азайтуға және өнімділікті арттыруға көмектеседі.

AI енгізу үлгісі

Міне, біз AI-ның бүгінгі күнге әсер ететінін көріп отырған кең таралған жағдай… B2B жетекші ұпай. Сіздің CRM фирмалық және мінез-құлық деректерін біріктіретін және алгоритмдерді құра отырып, клиенттердің тарихи деректері, компаниялар болашақ тұтынушылардың жетекші дерекқорын жинай алады. Міне қадамдар:

1-қадам: Деректерді алу және дайындау

  1. CRM жүйесінен тұтынушы туралы ақпаратты жинаңыз. Бұл олардың компаниялары туралы мәліметтерді, мысалы, көлемі мен саласын және олардың сіздің бизнесіңізбен қалай әрекеттесетінін (мысалы, электрондық хаттар, веб-сайтқа кіру, т.б.) қамтиды.
  2. Клиенттеріңіз және олардың компаниялары алатын табысы, оларда жұмыс істейтін қызметкерлер саны және олардың орналасқан жері сияқты ықтимал тұтынушылар туралы қосымша ақпаратты жинаңыз.
  3. CRM ақпаратын және қосымша деректерді бір деректер жиынына біріктіріңіз.
  4. Деректерді тазалаңыз және реттеңіз, кез келген жетіспейтін мәліметтерді толтырыңыз және ақпараттың барлық түрлері AI пайдалана алатын пішімде болуын қамтамасыз етіңіз.

2-қадам: Функцияны құрастыру және таңдау

  1. Тұтынушылар болу ықтималдығын болжауға көмектесетін жаңа деректер нүктелерін жасаңыз. Бұл бар деректер нүктелерінің комбинациясы немесе қатынасы болуы мүмкін.
  2. Тұтынушы болумен қандай факторлардың ең күшті байланысы бар екенін анықтауға көмектесетін әдістерді пайдалану арқылы ықтимал ықтималды түрлендіруді болжау үшін ең маңызды деректер нүктелерін анықтаңыз.

3-қадам: Үлгіні әзірлеу және оқыту

  1. Деректер жиынтығын екі бөлікке бөліңіз: бірі AI-ны үйрету үшін, екіншісі оның өнімділігін тексеру үшін.
  2. Деректердегі үлгілерді үйреніп, болжам жасай алатын қолайлы AI әдісін таңдаңыз. Мысалдар логистикалық регрессияны, қолдау векторлық машиналарын немесе градиентті күшейтетін машиналарды қамтиды. Біз бұл жерде егжей-тегжейлерге тоқталмаймыз!
  3. Жаттығу деректерін пайдалана отырып, AI-ны оған деректердегі үлгілерді және нәтижелерді көрсетуге үйретіңіз (жетекші тұтынушы болды ма, жоқ па).

4-қадам: Үлгіні бағалау және жетекші балл қою

  1. Болжамдарды белгілі нәтижелермен салыстыру арқылы сынақ жиынында AI өнімділігін тексеріңіз. Дәлдік, еске түсіру, F1 ұпайы және астындағы аумақ сияқты оның қаншалықты жақсы орындалып жатқанын түсінуге көмектесетін көрсеткіштерді пайдаланып оның дәлдігін өлшеңіз. РОК қисық.
  2. Егер AI жақсы жұмыс істесе, оны әлеуетті тұтынушылардың тұтынушыларға айналу ықтималдығын болжау үшін пайдаланыңыз.

5-қадам: Жетекші басымдықтарын анықтау және бақылау

  1. Клиенттерге айналудың болжамды ықтималдылығына негізделген ықтимал тұтынушыларды ұйымдастырыңыз.
  2. Сату және маркетингтік күш-жігеріңізді болжамды ықтималдығы жоғары тұтынушыларға бағыттаңыз, өйткені олардың тұтынушыларға айналу мүмкіндігі жақсы.

Осы қадамдарды орындау арқылы сіз AI-ны тұтынушы деректерін талдау және сату және маркетинг әрекеттеріңізді тиімдірек етуге көмектесетін конверсия ықтималдығы негізінде ықтимал тұтынушыларға басымдық беру үшін пайдалана аласыз.

Деректеріңіз жеткіліксіз болса ше?

AI деректер зерттеушісіне және қажетті инфрақұрылымға қол жеткізе алатын ауқымды деректер жиынтығы бар ірі компаниялар үшін ғана емес. Шағын деректер жинағы бар және деректер ғалымы жоқ компаниялар үшін AI пайдалану келесі тәсілдер арқылы әлі де мүмкін:

  1. Үшінші тараптың AI құралдары: Көптеген AI платформалары мен құралдары деректер ғылымының арнайы топтары жоқ шағын бизнеске немесе компанияларға қызмет етеді. Бұл құралдар тұтынушыларды сегменттеу, ықтимал бағалау және маркетингті автоматтандыру сияқты ішкі тәжірибені қажет етпей-ақ көмектесе алады.
  2. Алдын ала дайындалған модельдер: Кейбір AI құралдары көңіл-күйді талдау немесе кескінді тану сияқты нақты тапсырмаларға қолдануға болатын алдын ала дайындалған үлгілерді ұсынады. Бұл үлгілер деректеріңізбен жасалған реттелетін үлгілер сияқты дәл болмауы мүмкін, бірақ олар әлі де құнды түсініктерді бере алады.
  3. Бірлескен платформалар: Ұтымды платформалар Каггл немесе нақты қажеттіліктеріңізге арналған AI үлгілерін жасауға көмектесетін штаттан тыс деректер ғалымдарымен байланысыңыз. Деректер туралы ғылым жұмысын аутсорсинг арқылы сату және маркетинг стратегияларын жақсарту үшін AI жасаған түсініктерді пайдалануға назар аударуға болады.
  4. Деректерді көбейту: Деректер жинағы кішкентай болса да, бұрыннан бар деректерден жаңа мысалдар жасау арқылы деректер жинағын кеңейту үшін деректерді кеңейту сияқты әдістерді пайдалана аласыз. Бұл деректеріңізге үйретілген AI үлгілерінің жұмысын жақсартуға көмектеседі.

Осы тәсілдерді пайдалана отырып, шектеулі деректері мен ресурстары бар компаниялар әлі де өздерінің сату және маркетингтік күш-жігерін жақсарту үшін AI-ның трансформациялық күшін пайдалана алады. Сондай-ақ мен сіздің командаңызды AI және машиналық оқыту негіздерін онлайн курстар, семинарлар немесе сертификаттар арқылы үйренуге ынталандыруды ұсынамын. Бұл олардың жұмысында AI-ны қалай қолдану керектігін жақсы түсінуге және ұйымыңыздағы жалпы деректер сауаттылығын арттыруға көмектеседі.

Ұлыма рахмет, Билл Карр, осы мақалаға көмектескені үшін! Билл компаниясының бас деректер жөніндегі маманы OpenINSIGHTS.

Douglas Karr

Douglas Karr CMO болып табылады OpenINSIGHTS және негізін қалаушы Martech Zone. Дуглас ондаған табысты MarTech стартаптарына көмектесті, Martech сатып алулары мен инвестицияларына 5 миллиард доллардан астам қаражатты мұқият тексеруге көмектесті және компанияларға сату және маркетинг стратегияларын енгізу және автоматтандыруға көмектесуді жалғастыруда. Дуглас – халықаралық деңгейде танылған цифрлық трансформация және MarTech сарапшысы және спикері. Дуглас сонымен қатар Dummie's guide және бизнес көшбасшылығы кітабының жарияланған авторы.

Қатысты Мақалалар

Басына оралу
жақын

Adblock анықталды

Martech Zone Сізге бұл мазмұнды ақысыз ұсына алады, өйткені біз сайтымызды жарнамадан түсетін табыс, серіктестік сілтемелері және демеушілік арқылы монетизациялаймыз. Сайтымызды көрген кезде жарнама блокаторын алып тастасаңыз, біз ризамыз.