Thiết kế Website

Tại sao ngay cả các nhà tiếp thị cũng nên hiểu giá trị của học máy

Theo lời của Roy Amara, công nghệ tuyệt vời làm cho “những điều đơn giản trở nên đơn giản và những điều phức tạp trở nên khả thi”. AI và cụ thể hơn là học máy, có tiềm năng làm được điều đó. Trong thế giới quảng cáo và tiếp thị, chúng ta càng có nhiều “công cụ” trong hộp công cụ của nhà tiếp thị để thực hiện các chiến dịch hiệu quả hơn thì càng tốt. Ngày nay, các nhà tiếp thị hàng đầu đang sử dụng các giải pháp máy học và hỗ trợ AI có sẵn rộng rãi có thể thực hiện công việc khó khăn trong việc phát hiện các tín hiệu trong tiếng ồn. Khi làm như vậy, họ đang nâng cao chất lượng ra quyết định của mình và thúc đẩy kết quả tốt hơn. Như mọi khi, Bắt đầu với Dữ liệu Dữ liệu là trọng tâm của việc đưa ra các quyết định dựa trên AI thông minh hơn. Dữ liệu của bên thứ nhất, dữ liệu kinh doanh, tín hiệu trực tuyến, dữ liệu được sự đồng ý, dữ liệu tình cảm và dữ liệu từ vô số nguồn là cần thiết để cung cấp cho công cụ học máy. Để rõ ràng hơn, khi chúng ta nói về dữ liệu, chúng ta không muốn nói đến “phân đoạn”. Ý của chúng tôi là các luồng dữ liệu thời gian thực khổng lồ: các quan sát về thế giới thực được thu thập trực tiếp và có sẵn ngay lập tức. Dữ liệu thô, lộn xộn, đa dạng và nhiễu – bản thân mỗi điểm dữ liệu thường hoàn toàn vô nghĩa, nhưng nếu không có dữ liệu, chúng ta mù tịt! Mặc dù dữ liệu tự nó là không đủ, nhưng nó là nền tảng cần thiết để cạnh tranh với những khu vườn có tường bao quanh như Facebook khi nói đến việc các nhà tiếp thị và nhà quảng cáo hiểu, tiếp cận và ảnh hưởng đến khán giả. Đây chính là lúc Máy học ra đời Để hiểu dữ liệu internet trên quy mô lớn và theo thời gian thực, có các kỹ thuật máy học quét internet để hiểu chủ đề và ý nghĩa của nội dung mà người tiêu dùng duyệt, các mô hình truyền thông để dự đoán những thứ như mức độ phù hợp của thương hiệu và khả năng xem cũng như các mô hình chiến dịch cụ thể để dự đoán kết quả – tất cả đều được sử dụng trong thời gian thực để các nhà tiếp thị sử dụng có thể hành động trong thời điểm này. Vì vậy, khi tôi được hỏi câu hỏi: “Nhắm mục tiêu theo ngữ cảnh có tốt như nhắm mục tiêu theo hành vi không?”, Câu trả lời của tôi luôn là: “Tại sao bạn chọn một?” Một lợi thế to lớn của việc áp dụng các công nghệ như máy học vào lượng lớn dữ liệu và sau đó đưa ra quyết định là bạn không phải giảm giá trị của một lần hiển thị xuống các kích thước giới hạn mà con người có thể kiểm soát một cách hợp lý (chẳng hạn như danh sách cho phép, một số phân đoạn và một số yếu tố giá thầu). Tất cả các tín hiệu đều có thể được sử dụng và các hệ thống có thể tự động thích ứng với thế giới động xung quanh chúng. Làm tiếp thị, không phải Martech Với AI và máy học, các nhà tiếp thị có thể chuyển từ việc kéo đòn bẩy hoặc bận rộn trên các bảng xoay, và tệ hơn, lo lắng về hệ thống adtech hoặc martech của họ. Họ có thể tập trung vào sáng tạo, phân tích tâm lý học hoặc thử nghiệm các ý tưởng. Máy học là một công nghệ cơ bản giúp hiểu dữ liệu, tìm ra các mẫu và có thể đưa ra dự đoán – điều này cuối cùng dẫn đến việc ra quyết định thông minh và kết quả kinh doanh tốt hơn. Giới thiệu về Tác giả Là Giám đốc Công nghệ tại Quantcast, Tiến sĩ Peter Day chịu trách nhiệm tạo ra một nền tảng đối tượng thông minh mới và sáng tạo, sử dụng máy học và dữ liệu thời gian thực trực tiếp để đạt được kết quả. Trước khi gia nhập Quantcast, anh ấy đã dành 12 năm làm việc trong thị trường tài chính. Peter có bằng Tiến sĩ trong học máy. Đăng ký nhận bản tin InsideBIGDATA miễn phí. Tham gia với chúng tôi trên Twitter: @ InsideBigData1 – https://twitter.com/InsideBigData1

  • Trang chủ
  • CRM
  • Email doanh nghiệp
  • Email marketing
  • Marketing News
  • Marketing tổng thể
  • SEO
  • Thiết kế Website
  • Web Hosting
  • Chatbot
  • Data science
  • Back to top button