WikiDer > Маркетинг искусственного интеллекта
 | Эта статья поднимает множество проблем. Пожалуйста помоги Улучши это или обсудите эти вопросы на страница обсуждения. (Узнайте, как и когда удалить эти сообщения-шаблоны) (Узнайте, как и когда удалить этот шаблон сообщения)
|
Маркетинг искусственного интеллекта (ЦЕЛЬ) является формой маркетинг использование искусственный интеллект концепция и модель, такие как машинное обучение и Байесовская сеть для достижения маркетинговых целей. Основное различие заключается в рассуждение часть, которая предполагает, что это выполняется компьютером и алгоритмом, а не человеком.
Искусственный интеллект применяется в различных областях цифрового маркетинга, таких как контент-маркетинг, электронный маркетинг, маркетинг в социальных сетях, партнерский маркетинг и т. Д.[1]
Поведенческий таргетинг
Под поведенческим таргетингом понимается обращение к потенциальному клиенту или покупателю с помощью сообщения, основанного на неявном или явном поведении. Пониманию поведения способствуют платформы маркетинговых технологий, такие как веб-аналитика, мобильная аналитика, аналитика социальных сетей и маркетинг на основе триггеров платформы. Маркетинг с искусственным интеллектом предоставляет набор инструментов и методов, которые позволяют поведенческий таргетинг.
Чтобы повысить эффективность поведенческого таргетинга, машинное обучение используется. Кроме того, чтобы предотвратить предвзятость людей при нацеливании на клиентов на основе поведения и делать это в масштабе искусственный интеллект используются технологии. Самая продвинутая форма поведенческого таргетинга с помощью искусственного интеллекта называется алгоритмическим маркетингом.
Собирай, рассуждай, действуй
Принцип маркетинга искусственного интеллекта основан на восприятие-рассуждение-цикл действий, который вы найдете в наука о мышлении. В контексте маркетинга этот цикл адаптирован для формирования собирать, причина и действовать цикл.
Собирать
Этот термин относится ко всем видам деятельности, направленным на захват покупатель или же перспектива данные. Будь взят онлайн или же не в сети эти данные затем сохраняются в базе данных клиентов или потенциальных клиентов.
Причина
Это та часть, где данные преобразуются в информацию и в конечном итоге интеллект или же на виду. Это раздел, в котором искусственный интеллект и машинное обучение в частности, должны сыграть ключевую роль.
действовать
С разведкой, собранной из причина шаг выше вы можете тогда действовать. В контексте маркетинга действие будет представлять собой своего рода коммуникацию, которая будет пытаться повлиять на перспективу или решение клиента о покупке, используя стимул управляемое сообщение
Опять же, искусственный интеллект тоже играет свою роль на этом этапе. В конечном итоге в без присмотра модель, машина примет решение и будет действовать в соответствии с информацией, которую получает собирать сцена.
Машинное обучение
Машинное обучение занимается проектированием и разработкой алгоритмы и методы, позволяющие компьютерам «учиться».
Как определено выше, машинное обучение - это один из методов, который можно использовать для повышения эффективности поведенческий таргетинг[2]
Обеспокоенность
Как упоминалось в поведенческий таргетинг статья :
"Многие интернет-пользователи и группы защиты обеспокоены Конфиденциальность проблемы с этим типом таргетинга. Это область, которую индустрия поведенческого таргетинга пытается свести к минимуму с помощью образования, защиты интересов и ограничений продукта, чтобы вся информация не была идентифицируемой лично, или с помощью согласия и разрешения от конечных пользователей (разрешительный маркетинг) ».
Смотрите также
- Маркетинг и искусственный интеллект
- Таргетированная реклама
- Он-лайн реклама
- Сегментация рынка # Статистические методы, используемые при сегментации
Рекомендации
- ^ ЕЧИН, ТУГБА (01.01.2020). "Pazarlama Stratejilerinde Yapay Zekanin". Экев Академи Дергиси (81): 489–506. Дои:10.17753 / ekev1340. ISSN 2148-0710.
- ^ https://www.pdfsupply.com/blog/index.php/2020/10/07/modeling-human-behavior-through-ai-powered-marketing/
дальнейшее чтение
- А.И. для навигатора по маркетингу
- Басенс Барт, Стейн Виаене, Дирк Ван ден Поэль, Ян Вантиенен, и Гвидо Дедене. (2002), "Обучение байесовской нейронной сети для моделирования повторных покупок в прямом маркетинге", Европейский журнал операционных исследований, 138 (1), 191–211.
- Лу Хирш (2002), "Как искусственный интеллект расшифровывает поведение клиентов", CRMDaily.com.
- Исследовательский центр Yahoo Машинное обучение.