یادگیری عمیق چیست؟ در اینجا همه چیزهایی است که بازاریابان باید بدانند

هوش مصنوعی (AI) اخیراً مورد توجه قرار گرفته است زیرا بسیاری از شرکت‌ها و برندها مانند Zara و H&M هوش مصنوعی را در مدل‌های تجاری خود گنجانده‌اند. به عنوان یک بازاریاب، ممکن است تعجب کنید که آیا این موضوع باعث نگرانی است یا خیر. آیا هوش مصنوعی مشاغل ما را تصاحب خواهد کرد؟ در واقعیت، هوش مصنوعی می‌تواند بازاریابی را از طریق فناوری یادگیری عمیق برای بازاریابان آسان‌تر و کارآمدتر کند.

اما یادگیری عمیق چیست؟ چگونه کار می کند؟ و چگونه می توان آن را برای بازاریابی و فروش در شرکت شما اعمال کرد؟ در اینجا همه چیزهایی است که بازاریابان باید در مورد یادگیری عمیق و نقش مفیدی که می تواند در صنعت بازاریابی ایفا کند بدانند.

یادگیری عمیق در هوش مصنوعی چیست؟

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق

نمونه ای از یادگیری عمیق در بازاریابی و تبلیغات

آموزش شبکه عصبی

چگونه بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند

پذیرش یادگیری عمیق در بازاریابی

الگوریتم یادگیری عمیق، مشابه نحوه یادگیری انسان از تجربه، یک کار را به طور مکرر انجام می دهد و هر بار تنظیماتی را برای بهبود نتیجه انجام می دهد. “یادگیری عمیق” به لایه های گسترده (عمیق) شبکه های عصبی اشاره دارد که امکان یادگیری را فراهم می کند.

یادگیری ماشینی در مقابل یادگیری عمیق

یادگیری عمیق نوعی یادگیری ماشینی است. یادگیری ماشینی به این معناست که کامپیوترها با استفاده از الگوریتم‌ها از داده‌ها یاد می‌گیرند تا بدون برنامه‌ریزی فکر و عمل کنند – به عبارت دیگر، بدون دخالت انسان. همانطور که قبلا ذکر شد، یادگیری عمیق در مورد کامپیوترهایی است که با استفاده از ساختارهایی که از مغز انسان الگوبرداری شده اند، فکر می کنند.

یادگیری ماشینی همچنین مستلزم قدرت محاسباتی کمتری است، در حالی که یادگیری عمیق مستلزم مداخله کمتر انسانی است.

نمونه ای از یادگیری عمیق در بازاریابی و تبلیغات

فرض کنید ما یک نمایندگی آنلاین خودرو هستیم و می‌خواهیم از مناقصه بی‌درنگ (RTB) برای خرید فضای تبلیغاتی برای محصول خود در سایر وب‌سایت‌ها برای اهداف هدف‌گذاری مجدد استفاده کنیم.

RTB یک فرآیند خودکار است که در یک بازه زمانی کوتاه زیر 100 میلی ثانیه انجام می شود. هنگامی که کاربر از یک وب سایت بازدید می کند، به تبلیغ کننده هشدار داده می شود و مجموعه ای از اقدامات تعیین می کند که آیا آن تبلیغ کننده برای نمایش آگهی پیشنهاد قیمت می دهد یا نه.

در RTB، ما از نرم‌افزار استفاده می‌کنیم تا تصمیم بگیریم که آیا می‌خواهیم برای یک تبلیغ خاص پیشنهاد بدهیم یا خیر – نرم‌افزار با پیش‌بینی میزان احتمال خرید یکی از محصولات ما توسط بازدیدکنندگان وب‌سایت تصمیم می‌گیرد. ما آن را “میل به خرید” می نامیم.

در این مثال، ما از یادگیری عمیق برای انجام این پیش‌بینی استفاده می‌کنیم. این بدان معناست که نرم افزار RTB ما از یک شبکه عصبی برای پیش بینی تمایل خرید استفاده می کند.

شبکه عصبی داخل نرم افزار RTB ما از نورون ها و اتصالات بین آنها تشکیل شده است. شبکه عصبی در تصویر بالا تنها تعداد انگشت شماری نورون دارد.

در این سناریو، ما می‌خواهیم بفهمیم که آیا یک بازدیدکننده وب‌سایت خاص احتمالاً خودرویی را خریداری می‌کند یا خیر و آیا باید برای یک تبلیغ برای هدف قرار دادن بازدیدکننده هزینه کنیم. نتیجه به علایق و اقدامات بازدیدکننده وب سایت بستگی دارد.

برای پیش‌بینی تمایل خرید، ابتدا چندین «ویژگی» را انتخاب می‌کنیم که برای تعریف رفتار دیجیتالی این شخص کلیدی هستند. این ویژگی ها شامل کدام یک از چهار صفحه وب زیر است:

1. قیمت گذاری
2. پیکربندی خودرو.
3. مشخصات فنی.
4. تامین مالی

این ویژگی ها بر خروجی شبکه عصبی و نتیجه گیری ما تأثیر خواهند گذاشت. این خروجی می تواند یکی از دو مقدار را داشته باشد:

1. بازدید کننده وب سایت به محصول یا “آماده خرید” علاقه مند است. نتیجه گیری: ما باید یک تبلیغ نمایش دهیم.
2. بازدیدکننده وب سایت علاقه ای به محصول ندارد یا «آماده نیست». نتیجه گیری: از نمایش آگهی خودداری کنید.

برای هر ورودی، از “0” یا “1” استفاده می کنیم.

“1” به این معنی است که کاربر از صفحه وب بازدید کرده است. نورون‌های وسط، مقادیر نورون‌های متصل خود را با استفاده از وزن اضافه می‌کنند – به این معنی که اهمیت هر صفحه وب بازدید شده را مشخص می‌کنند.

این فرآیند از چپ به راست ادامه می یابد تا زمانی که به نورون های “خروجی” برسیم – مطابق فهرست قبلی ما، “آماده برای خرید” یا “آماده نیست”.

هر چه مقدار خروجی بالاتر باشد، احتمال اینکه این خروجی صحیح باشد بیشتر است -یا هرچه شبکه با دقت بیشتری رفتار کاربر را پیش بینی کند.

در این مثال، یکی از بازدیدکنندگان وب سایت به صفحات Pricing و Car Configurator نگاه کرد، اما مشخصات و تامین مالی را نادیده گرفت. با استفاده از سیستم عددی بالا، “امتیاز” 0.7 را دریافت می کنیم، به این معنی که 70٪ احتمال دارد این کاربر “آماده خرید” محصول ما باشد.

بنابراین، اگر به فرمول اصلی خود نگاه کنیم، آن امتیاز نشان‌دهنده این است که باید تبلیغات RTB را بخریم.

آموزش شبکه عصبی

آموزش شبکه عصبی به معنای تغذیه شبکه با داده هایی است که برای تولید نتایج نیاز دارد. چالش ایجاد فاکتورهای «وزن» صحیح برای همه اتصالات داخل شبکه عصبی است، به همین دلیل است که نیاز به آموزش دارد.

در مثال نمایندگی خودرو ما، داده های شبکه عصبی را از چندین بازدیدکننده وب سایت تغذیه می کنیم. داده‌ها شامل ویژگی‌های بازدیدکننده می‌شود، مانند صفحات وب که کاربران بازدید کرده‌اند. این داده ها همچنین شامل نشانگرهایی از تصمیمات خرید نهایی آنها از ما است که با برچسب “بله” یا “خیر” مشخص شده است.

شبکه عصبی تمام این داده ها را پردازش می کند، وزن هر نورون را تا زمانی که شبکه عصبی محاسبات مناسب را برای هر فرد در داده های آموزشی انجام دهد، تنظیم می کند. هنگامی که آن مرحله کامل شد، وزن ها ثابت می شوند و شبکه عصبی می تواند نتایج بازدیدکنندگان وب سایت جدید را با دقت بیشتری پیش بینی کند.

چگونه بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق استفاده کنند

جیم لسینسکی، یکی از نویسندگان این مقاله می‌گوید: «یادگیری ماشینی را می‌توان برای افزایش بهره‌وری یا بهینه‌سازی استفاده کرد. بوم بازاریابی هوش مصنوعی: نقشه راه پنج مرحله ای برای پیاده سازی هوش مصنوعی در بازاریابی، در مصاحبه با Kellogg Insight.

او گفت: “بنابراین، به عنوان مثال، هر گزارش مستقیمی می‌تواند خودکار و کارآمدتر انجام شود. سپس آن کارکنان تمام وقت می‌توانند تغییر کاربری داده و مجدداً در سایر پروژه‌های رشد استراتژیک اعمال شوند.”

اما مهمتر از آن، لسینسکی می گوید که هوش مصنوعی و یادگیری عمیق توانایی رشد را دارند.

هر چه بیشتر، مدیران عامل، هیئت‌مدیره‌ها و بخش‌های بازاریابی، بازاریابی را به عنوان موتور اصلی رشد در نظر می‌گیرند که وظیفه دارد پیش‌بینی‌ها یا پیش‌بینی‌های مبتنی بر داده‌ها را برای یافتن ترکیبی بهینه از محصول مناسب با قیمت مناسب، که در قیمت مناسب تبلیغ می‌شود، انجام دهد. از طریق کانال های مناسب به افراد مناسب می رسد.”

لسینسکی توضیح داد: «داده‌های بزرگ به اضافه یادگیری ماشینی در بسیاری از موارد می‌توانند این پیش‌بینی‌ها را انجام دهند و رشد بهتری نسبت به انسان‌های بدون داده یا انسان‌هایی که صرفاً با داده‌ها کمک می‌کنند، داشته باشند».

در اینجا چند راه وجود دارد که بازاریابان می توانند از یادگیری عمیق برای تقویت رشد استفاده کنند.

تقسیم بندی

مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها بیابند که آنها را برای تقسیم‌بندی پیشرفته عالی می‌کند. این به بازاریابان اجازه می دهد تا به راحتی و به سرعت مخاطبان هدف یک کمپین را شناسایی کنند، در حالی که ماشین ها از رفتارهای گذشته برای پیش بینی مشتریان بالقوه استفاده می کنند.

ماشین‌ها همچنین می‌توانند از شبکه‌های عصبی و داده‌ها برای شناسایی مشتریانی که در آستانه خروج هستند استفاده کنند – به بازاریابان اجازه می‌دهند تا به سرعت عمل کنند. در نهایت، هوش مصنوعی حدس و گمان را از تقسیم بندی خارج می کند و به بازاریابان اجازه می دهد تلاش های خود را در جای دیگری متمرکز کنند.

برای مثال، هوش مصنوعی HubSpot ما، بخش‌بندی را از طریق ویژگی ضبط خودکار داده‌های ایمیل ما آسان‌تر می‌کند. این ویژگی به کاربران اجازه می دهد تا اطلاعات تماس مهم مانند نام، عنوان شغل، شماره تلفن و آدرس را از سرنخ ها و مشتریان احتمالی به طور خودکار دریافت کنند. این ویژگی تقسیم‌بندی، مسیریابی و گزارش‌دهی را برای بازاریابان سریع و آسان می‌کند.

بیش از حد شخصی سازی

مطالعه اخیر توسط McKinsey نشان می دهد که 71٪ از مصرف کنندگان انتظار دارند که شرکت ها تعاملات شخصی ارائه دهند و 76٪ وقتی این اتفاق نمی افتد ناامید می شوند. در حالی که شخصی سازی برای تجربه مشتری بسیار مهم است، زمانی که اطلاعات زیادی برای تجزیه و تحلیل وجود دارد، اجرای آن دشوار است.

با این حال، یادگیری عمیق می تواند برای توسعه موتورهای شخصی سازی استفاده شود که می تواند به بازاریابان کمک کند تا فرآیند ارائه محتوای بیش از حد شخصی سازی شده را ساده کنند. نمونه‌هایی از مطالب بسیار شخصی‌شده شامل وب‌سایت‌هایی است که محتوایی را نمایش می‌دهند که بسته به اینکه چه کسی در حال مرور است، متفاوت است یا اعلان‌های فشاری برای مشتریانی که بدون خرید آن را ترک می‌کنند، نمایش می‌دهند.

شخصی سازی بیش از حد می تواند به ویژگی های ارتباطی مانند چت های زنده نیز گسترش یابد و یادگیری عمیق می تواند جمع آوری اطلاعات از این چت های زنده را آسان کند. برای مثال، هوش مصنوعی تشخیص نام چت زنده ما، می‌تواند اطلاعات تماس با ارزش (مانند نام‌ها) را جمع‌آوری کند و بدون نیاز به ادغام چیزی در HubSpot CRM به‌روزرسانی کند.

پیش بینی رفتار مصرف کننده

یادگیری عمیق همچنین به بازاریابان کمک می‌کند تا با ردیابی اینکه چگونه در وب‌سایت شما حرکت می‌کنند و هر چند وقت یک‌بار خرید انجام می‌دهند، پیش‌بینی کنند که مشتریان در مرحله بعدی چه خواهند کرد. در انجام این کار، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها بگوید که کدام محصولات و خدمات مورد تقاضا هستند و باید تمرکز کمپین‌های آتی باشند.

پذیرش یادگیری عمیق در بازاریابی

اگرچه یادگیری عمیق و هوش مصنوعی ممکن است ترسناک به نظر برسد، اما در واقع ابزار دیگری است که بازاریابان می‌توانند برای ساده‌سازی فرآیندها و ارتقای رشد شرکت خود از آن استفاده کنند. بازاریابان می توانند یادگیری عمیق و هوش مصنوعی را در بسیاری از جنبه های بازاریابی دیجیتال و اتوماسیون فروش ادغام کنند. بنابراین، از دستگاه نترسید – آن را در آغوش بگیرید!