Χρησιμοποιώντας την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) στο Marketing

ΕΠΙΠΕΔΟ:
Μεσαίο-Προχωρημένο
ΑΞΙΟΛΟΓΗΣΗ:
No votes yet

όπου ως τεχνητή νοημοσύνη ορίζουμε τη δυνατότητα των υπολογιστών (εν γένει) να «βλέπουν», να καταλαβαίνουν τη φωνή μας και να αλληλεπιδρούν (π.χ. chatbots).

Η βάση πίσω από όλα αυτά είναι οι έξυπνες μηχανές, δηλαδή αυτές που φτιάχνονται με τέτοιο τρόπο ώστε να μπορούν να αλλάξουν γνώμη! Ο κώδικας στον οποίο βασίζονται στη λογική «εντολή-εκτέλεση», χρησιμοποιούν έναν κώδικα πιο ρευστό που χρησιμοποιεί τα δεδομένα που αποθηκεύει μετά από κάθε συναλλαγή για να γίνουν εξυπνότερες και αποτελεσματικότερες.

Μια μηχανή που αναρωτιέται: «Ποιά διαφήμιση να δείξω;» «Πως να απαντήσω σε αυτή την ερώτηση;» Κάθε φόρα που μπαίνουν νέα δεδομένα στο σύστημα, αλλάζει η στάθμιση των προηγούμενων και η μηχανή προσαρμόζεται στην πραγματικότητα. Υπάρχουν τρεις κατηγορίες έξυπνων μηχανών: επιβλεπόμενες, μη επιβλεπόμενες και εξαναγκασμένης μάθησης. Χρησιμοποιούμε την επιβλεπόμενη όταν η απάντηση στην ερώτηση είναι γνωστή (είναι αυτή η εικόνα μιας γάτας;), την μη επιβλεπόμενη όταν η απάντηση είναι άγνωστη (Τι κοινό έχουν οι καλύτεροι μου πελάτες;) και την εξαναγκασμένη όταν δεν υπάρχει μία συγκεκριμένη απάντηση (ποια είναι η καλύτερη διαφήμιση να δείξω σε αυτόν τον πελάτη τώρα;).

Ας δούμε τώρα πως αυτά μπορούν να εφαρμοστούν πρακτικά στο marketing και τί απαιτούν.

Ξεσκονίσμα στις γνώσεις στατιστικής

Τα μαθηματικά είναι για πολλούς ένα από τα πιο στριφνά μαθήματα αλλά στην προκειμένη περίτπωση καλό είναι ένα ξεσκονισματάκι γιατί τα στατιστικά δεδομένα που προκύπτουν είναι πολλά και απαιτούν σημαντικές αναλυτικές ικανότητες.

Παρακολούθηση των εξελίξεων

Οι εξελίξεις στον κλάδο τρέχουν, κυριολεκτικά. Για αυτό θα πρέπει από καιρό σε καιρό να τις παρακολουθούμε, να βλέπουμε που βρισκόμαστε και να εξοικειωνόμαστε με την ορολογία.

machine learning

Δοκιμαστική χρήση

Υπάρχουν εφαρμογές των εφαρμογών και πλήθος εργαλείων επάνω στο θέμα και καλό είναι να δοκιμάσουμε μερικές ώστε να μάθουμε τη βασική δομή και λειτουργία. Εργαλεία που μας βοηθούν στα ακόλουθα σημεία :

  • Δοκιμές
  • Βαθμολόγηση δυνητικών πελατών
  • Προγραμματισμό συνατήσεων
  • Προσωποποιημένο περιεχόμενο
  • Ξεκαθάρισμα εισερχομένων
  • Παρακοκούθηση Social media
  • Programmatic advertising
  • Δημιουργία διαφημιστικών κειμένων

Αγαπήστε τα ασαφή νούμερα και την αποτυχία

Οι άνθρωποι πολύ συχνά αλλάζουμε γνώμη για κάτι. Και συνήθως μπορούν να αιτιολογήσουν την αλλαγή αυτή ακόμα και αν βασίζεται στο συναίσθημα και όχι στη λογική. Οι έξυπνες μηχανές, βασίζονται στην εκλογίκευση. Δεν έχουν καθόλου συναίσθημα και έτσι βασίζονται στους μαθηματικούς συσχετισμούς για να πάρουν μία απόφαση.  

Δείτε ένα παράδειγμα:

Οι γυναίκες 18-34 είναι πιθανότερο να ενδιαφέρονται για ένα καινούριο, λουλουδάτο άρωμα, λέει η εταιρία που διενεργεί τα focus groups.

Η μηχανή θα έλεγε ότι τα άτομα που σκοράρουν α) 53,25% περισσότερο σε αυτό και β) 45,98% περισσότερο σε αυτό και γ) έχουν επιδείξει μία από αυτές τις 200 συμπεριφορές σε αυτό το χρονικό διάστημα έχουν περισσότερες πιθανότητες να ενδιαφέρονται. Μερικές φορές κάτι τέτοιο δεν είναι απόλυτα κατανοητό από τους ανθρώπους αλλά η ουσία είναι ότι τα αποτελέσματα είναι εντυπωσιακά. Κατά συνέπεια, γίνετε φίλοι με την «πιθανότητα» και με το γεγονός ότι δεν υπάρχει πια άσπρο ή μαύρο αλλά πολλές αποχρώσεις του γκρι...

chatbot

Γίνετε φορέας της αλλαγής

Ένας αποτελεσματικός marketer βασίζεται στη λήψη αποφάσεων. Η σωστή λήψη αποφάσεων εξαρτάται από την εμπειρία και τις καλύτερες πρακτικές. Κάποιος μπορεί να βρει αυτές τις καλύτερες πρακτικές και να πάρει τα ηνία ή να περιμένει κάποιον άλλον να το κάνει. Αλλά τότε δεν θα είναι ηγέτης. Χάρη στην τεχνητή νοημοσύνη και τις έξυπνες μηχανές, η κριτική ικανότητα και το θάρρος θα είναι πιο πολύτιμα από την εμπειρία και τις καλύτερες πρακτικές.

Είναι σχεδόν σίγουρο ότι κάποιο κομμάτι της επιχείρησής σας ασχολείται με την τεχνητή νοημοσύνη και τις εφαρμογές της. Βρείτε το και ενσταλάξτε του τη διάθεση να δουλέψει για το marketing. Κάντε το πριν από τους ανταγωνιστές σας.

Η διοίκηση αλλαγών είναι από τα σημαντικότερα σε έναν οργανισμό και απαιτεί να πείσετε τους άλλους για την αναγκαιότητα των εν λόγω αλλαγών.

Η δουλειά με έναν επιστήμονα δεδομένων είναι πολύ διαφορετική από αυτή με έναν κλασσικό IT, ή ένα σχεδιαστή βάσεων δεδομένων ή έναν προγραμματιστή. Η δημιουργία ενός συστήματος τεχνητής νοημοσύνης είναι σαν χορός στον οποίο πρέπει να ξέρεις τον παρτενέρ σου!

Το πιο σημαντικό από όλα όμως είναι να καταλάβουν οι άνθρωποι ότι δεν πρόκειται να αντικατασταθούν από μηχανές αλλά να συμπληρωθούν από αυτές!

Συγγραφή Άρθρου: Φιλαλίθη Ευτυχία

Πείτε μας τη γνώμη σας!