Читать книгу Искусственный интеллект в маркетинге и его роль в изменении будущего цифрового маркетинга - Маргарита Васильевна Акулич - Страница 4

2.1 Искусственный интеллект должен помочь маркетологам. Машинное обучение

Искусственный интеллект должен помочь маркетологам

Очевидно, что у искусственного интеллекта жизненно значимая роль в том, чтобы помочь маркетологам в налаживании контактов с клиентами.

Следующие компоненты AI-маркетинга составляют ведущие современные решения, помогающие преодолению разрыва между огромными массивами собираемых данных о клиентах и практическими шагами, которые цифровые маркетологи могут предпринять в своих грядущих кампаниях.

Машинное обучение

Машинное обучение базируется на искусственном интеллекте, который включает в себя компьютерные алгоритмы, способные анализировать информацию и автоматически улучшать цифровые маркетинговые кампании с опорой на накопленный опыт.

Использующими машинное обучение устройствами анализируется новая информация в контексте соответствующих исторических данных, что позволяет информировать цифровые маркетинговые кампании на основе того, что сработало либо не сработало в прошлом.

2.2 Большие данные и аналитика. Маркетинговые платформы и AI-инструменты

Большие данные и аналитика

Появление цифровых медиа вызвало приток «больших данных», что дало цифровым маркетологам шанс понять свои усилия и обеспечить точное распределение ценности по каналам. Это также привело к перенасыщению данными, так как многие цифровые маркетологи пытаются определить, какие именно наборы данных стоит собирать. Маркетинговый AI может помочь разобрать все эти данные со скоростью света, отфильтровав их до самых необходимых, и не только проанализировать их, но и порекомендовать лучшие составляющие грядущих цифровых маркетинговых кампаний.

Маркетинговые платформы и AI-инструменты

Высокоэффективные маркетинговые решения на базе AI предоставляют цифровым маркетологам центральную платформу для управления огромными массивами собираемых данных. Эти маркетинговые платформы на AI-основе обладают способностью к извлечению глубоких маркетинговых данных из вашей целевой аудитории, чтобы вы имели возможность принятия базирующиеся на данных решений о том, как лучше всего к ней обращаться. К примеру, такие фреймворки, как Bayesian Learning and Forgetting, способны на оказание маркетологам помощи в получении более четкого представления о том, насколько восприимчивы клиенты к конкретным цифровым маркетинговым усилиям.