深度學習發(fā)揮展廳設(shè)計的作用與價值

現(xiàn)代營銷人員在實施基于人工智能的工具方面處于領(lǐng)先地位，因為只有超過一半的人已經(jīng)依賴至少一種工具來獲取客戶洞察或提高工作流程的效率。無論廣州展廳設(shè)計是將深度學習解決方案外包給供應(yīng)商，還是在內(nèi)部引入該專業(yè)知識（如果您已經(jīng)擁有專門的數(shù)據(jù)科學團隊），營銷人員都需要做以下事情才能使深度學習發(fā)揮作用：

1. 知道你想要優(yōu)化的結(jié)果

對于任何類型的深度學習，最重要的是了解廣州展廳設(shè)計要優(yōu)化的結(jié)果，然后構(gòu)建一個有效的訓練集來幫助您實現(xiàn)目標。也許您想了解是什么推動了網(wǎng)站點擊率的提高，或者哪些活動吸引了轉(zhuǎn)化率最高的潛在客戶。通過深度學習，有無數(shù)交互需要研究。您應(yīng)該首先明確定義您要解決的問題，然后確定您的理想結(jié)果。這個項目的成功是什么樣的？什么是失敗的結(jié)果？此外，請考慮如何使用從機器學習中學到的輸出或信息。所有這些步驟都將幫助您弄清楚廣州展廳設(shè)計正在尋找什么信息以及您計劃如何到達那里。

2. 收集您的數(shù)據(jù)

深度學習由數(shù)據(jù)推動，但輸入其中的數(shù)據(jù)（訓練集）必須是機器可讀的。這意味著必須將其轉(zhuǎn)換為一致的數(shù)學格式才能進行評估。從歷史上看，這個過程需要數(shù)據(jù)科學專業(yè)知識。要構(gòu)建有效的訓練集，您首先需要確定可以將哪些數(shù)據(jù)用于項目，以及可以模擬哪些數(shù)據(jù)有助于解決問題。最耗時的部分可能是準備數(shù)據(jù)以使其對機器學習有用。您必須確保材料準確才能使其有用。您擁有的數(shù)據(jù)越多，機器學習的性能就會越準確。即使您現(xiàn)在還沒有準備好投資深度學習解決方案，也要養(yǎng)成以有組織的方式收集和存儲客戶數(shù)據(jù)的習慣。如果廣州展廳設(shè)計現(xiàn)在有效地構(gòu)建數(shù)據(jù)，那么當引入深度學習技術(shù)確實有意義時，您將有一個良好的開端。在貴公司的數(shù)據(jù)孤島之間建立連接，以挖掘只能通過使用多個數(shù)據(jù)源才能找到的特殊見解。此外，請確保您有權(quán)使用這些信息。歐洲的通用數(shù)據(jù)保護條例限制了某些數(shù)據(jù)的使用，一些州正在考慮類似的法律。3. 決定如何實施你的戰(zhàn)略

無論您是想通過聊天實時聯(lián)系潛在客戶和潛在客戶，還是提供電子郵件等后續(xù)溝通方式，還是讓銷售人員直接聯(lián)系，您都應(yīng)該制定計劃將他們移到漏斗中。深度學習可以根據(jù)顯式和隱式數(shù)據(jù)建議哪種策略可能最有效。但最終由您作為營銷領(lǐng)導來解釋預(yù)測并實施正確的策略。一個在營銷中使用機器學習的成功案例是化妝品品牌絲芙蘭，它使用預(yù)測模型來定制其電子郵件營銷策略。該公司根據(jù)之前的購買情況向最忠實的客戶推薦產(chǎn)品并提供優(yōu)惠和獎勵，這使生產(chǎn)力提高了70%。而且這一切都在沒有顯著增加支出的情況下完成。

4. 接受限制，并進行監(jiān)控以將風險降至最低

深度學習非常強大，但其內(nèi)部運作通常是不透明的。得出特定結(jié)論的原因通常是不可知的，即使在原則上也是如此。這種限制對于企業(yè)來說可能是一顆難以下咽的藥丸，因為它限制了問責制。這種限制是仔細關(guān)注訓練過程很重要的一個原因。垃圾數(shù)據(jù)輸入意味著垃圾預(yù)測輸出。即使有好的數(shù)據(jù)，深度學習也會放大數(shù)據(jù)集中的偏差。持續(xù)監(jiān)控和評估針對結(jié)果的預(yù)測非常重要。這樣，您就可以快速解決因無效或有偏見的培訓而出現(xiàn)的問題。使用不斷更新的數(shù)據(jù)集的機器學習項目會產(chǎn)生最佳結(jié)果。因此，采用一種可以持續(xù)改進數(shù)據(jù)集的策略。這也使競爭對手更難復制您的數(shù)據(jù)集。營銷人員的工作很艱巨，但深度學習可以幫助公司更好地理解廣州展廳設(shè)計收集的營銷數(shù)據(jù)，并用它來吸引和吸引客戶。通過按照這些步驟在您的公司實施深度學習，您可以利用這項強大的技術(shù)。