Маркетингтегі жасанды интеллект бұрмалануын азайтудың 5 қадамы
блог
АВТОР: https://heylink.me/roskhanzor
Қазіргі таңда жасанды интеллект негізінде көбірек маркетингтік құралдар жұмыс істейді. Бұл өзгеріс орын алғандықтан, маркетологтар әрдайым осы платформаларға әсер ететін алгоритмдік бұрмаланудың қандай-да бір түрі болады. Ауыстыру деректерді өңдеу командалары оны білместен бағдарламаланған, бұл оны табу мен жоюды қиындатады.
Маркетологтар ретінде біз өзіміз жасайтын немесе сатып алатын Алгоритмдер болсын, жарнама үшін пайдаланатын алгоритмдердегі бұрмалаушылықтарды архивті етеміз.
Сонымен, біз қолданатын алгоритмдердің минималды қателігін қамтамасыз ету үшін нақты қадамдар жасау өте маңызды, бұл сіздің AI немесе AI-провайдерлердің шешімі болмақ. Жасанды интеллект, атап айтқанда Машиналық оқыту қазірдің өзінде көптеген маркетингтік шешімдердің мүмкіндіктерін кеңейтеді, соның ішінде гиперсегментация, динамикалық шығармашылық, инвентарлық сапаны сүзу, динамикалық веб-сайттар және қону парақтары бар. Бірақ алгоритмнің сәтті болуына кедергі келтіретін көптеген нәрселер кездесерлік.
Жасанды интеллектке деген көзқарас әр түрлі жолдармен күш пен науқанға зиян келтіруі мүмкін. Бұл көбінесе маркетологтар кейбір жағдайлар немесе клиенттер туралы басқаларға қарағанда жақсы немесе үлкен мәліметтерге ие болғандықтан болады және бұл алгоритмнің үлкен көлемдегі мәліметтерге ие адамдар үшін дәлірек болуына әкеледі. Мұнда бірнеше жалпы мысалдар келтірілген:
Біз бәріміз ЦА бәсекелес клиенттерді "жеңіп алғымыз келеді", бірақ маркетологтар болашақ перспективалардан гөрі бар клиенттер туралы жақсы ақпарат алады. Нәтижесінде, бұл алгоритмдердің қазіргі клиенттеріне ұқсас адамдарды табуда анағұрлым сәтті болу қаупі туындауы мүмкін.
Көптеген маркетологтар сегменттейді және жоғары құнды клиенттерге назар аударады. Өйткені олардың, ең алдымен, аз, алгоритмдер, әдетте, білім алуда, негізінен, деректер неғұрлым көп клиенттерге тараса, соғұрлым құны төмендейді. Демек, бұл алгоритмдер төмен құны бар клиенттерді табуға бағытталған, бұл жалпы күш-жігерге кері әсерін тигізеді.
Маркетологтар ерте пайдаланушылар жаңа өнім үшін клиенттік базаның көп бөлігін құрайтын кеш клиенттер үшін маркетингті оңтайландыруда қиындықтарға тап болуы мүмкін. Бұл оп-оңай болуы ғажап емес, өйткені алгоритмді үйрену үшін бірінші кезекте пайдаланушылардың деректері қолданылады.
Маркетологтар байқаусызда қысқа қосымшаларды түгендеуге басымдық бере алады, өйткені біз ставкаларды оңтайландыру үшін қолданатын алгоритмдерде басқаларға қарағанда осы қосымшаларда көбірек оқыту деректері бар.
Мұндағы басты мәселе-біз жасанды интеллект алгоритмдерін номиналды түрде қабылдай алмаймыз және олар сөзсіз толыққанды мінсіз емес. Жаңа технологиялар мен жаңа мүмкіндіктермен қатар, сіз білуіңіз керек мәселелердің жаңа жиынтығы пайда болады. Маркетологтар көптеген сұрақтар қоюы керек - жасанды интеллект сататын компанияның мотивациясынан бастап, оқу деректері қайдан келетініне дейін. […]