Marketingo sprendimų modeliavimo žingsniai PDF

Marketingo sprendimų modeliavimo žingsniai Marketingo sprendimų modeliavimas yra procesas, Duomenų rinkimas ir analizė kai naudojamos skaitinės ir/ar analitinės technikos, Segmentavimas siekiant suprasti, prognozuoti ir optimizuoti marketingo strategijas ir sprendimus....

Marketingo sprendimų modeliavimo žingsniai Marketingo sprendimų modeliavimas yra procesas, Duomenų rinkimas ir analizė kai naudojamos skaitinės ir/ar analitinės technikos, Segmentavimas siekiant suprasti, prognozuoti ir optimizuoti marketingo strategijas ir sprendimus. Elgsenos modeliavimas Prognozė Optimizavimas A/B testavimas Technologijų naudojimas Nuolatinis tobulėjimas 2 Dirbtinio intelekto vaidmuo renkant ir analizuojant duomenis Automatizuota duomenų paieška Duomenų rinkimas Vaizdo ir teksto analizė Duomenų valymas Duomenų organizavimas ir tvarkymas Automatinis duomenų transformavimas Įžvalgos Duomenų analizė Modeliavimas ir prognozavimas Duomenų vizualizavimas Vizualizacijairataskaita Automatinis ataskaitų generavimas 4  „ DALL· E yra 12 milijardų GPT-3 parametrų Population density of Europe shown in 3D : https://openai.com/research/dall-e versija, apmokyta generuoti vaizdus iš teksto aprašymų, naudojant teksto ir vaizdo porų duomenų rinkinį. Mes nustatėme, kad jis turi r/MapPorn (reddit.com) įvairių galimybių, įskaitant antropomorfizuotų gyvūnų ir objektų versijų kūrimą, nesusijusių sąvokų derinimą patikimais būdais, teksto pateikimą ir transformacijų taikymą esamiems vaizdams.“ Avocado Chair AI Generated Art Canvas Wall Art Home - Etsy Lithuania Machine Learning Cloud Regression: The Swiss Army Knife of Optimization | by Vincent Granville | Medium 6 Longitudiniųduomenų vizualizavimas 7 Dirbtinio intelekto metodai duomenims rinkti ir analizuoti Neprižiūrimas mašininis Vaizdo atpažinimas (DNN): tinka Teksto analizė ir supratimas mokymasis: tikslingas atliekant įvairioms vaizdo duomenų (NLP): tinka norint išgauti tokias užduotis kaip duomenų funkcijoms atskirti, pvz., produkto prasmingas įžvalgas iš įvairių grupavimas arba pasikartojančių paveikslėliams analizuoti. tekstinių šaltinių, pvz., klientų šablonų atradimas be iš anksto Pavyzdys: automatinis produktų atpažinimas apžvalgų, straipsnių ar socialinės nustatyto rezultato. nuotraukose ir jų skirstymas į kategorijas žiniasklaidos pranešimų. Pavyzdys: jei turite didelį klientų pirkimo pagal tipą. istorijų duomenų rinkinį, grupavimo algoritmų, Pavyzdys: automatinis klientų atsiliepimų pvz., k-vidurkių klasterizavimo, naudojimas gali analizavimas, siekiant nustatyti pagrindines padėti nustatyti panašius elgesio modelius. temas ir išreikštas nuotaikas. Kolaboratyvinisfiltravimas: šis Optimizavimo algoritmai (GA): Taisyklėmis grindžiamos metodas naudingas siūlant naudingi siekiant optimizuoti sistemos: veiksmingos valdant produktus klientams pagal panašių parametrus, kad būtų pagerintas sudėtingus taisyklių ar žinių naudotojų pageidavimus. modelio našumas. rinkinius. Pavyzdys: rekomendacijų teikimas klientams, Pavyzdys: reklamos kampanijos biudžeto Pavyzdys: produktų skirstymas į kategorijas atsižvelgiant į jų ankstesnę pirkimo elgseną ir paskirstymo skirtinguose kanaluose pagal įvairius požymius, pvz., kainą, dydį ir kitų panašaus skonio naudotojų optimizavimas, siekiant maksimaliai padidinti spalvą, naudojant iš anksto nustatytas pageidavimus. naudotojų konversijų skaičių. taisykles. 8 Struktūrizuotų ir nestruktūrizuotų duomenų analizė naudojant DI STRUKTŪRIZUOTI NESTRUKTŪRUOTI Prognozė Sentimentų analizė Optimizavimas Teksto analizė Klasifikavimas Rekomendacijų sistemos 9 Dirbtinio intelekto metodai pagal analizės tipą Šiuo atveju dažniausiai naudojami Aprašomoji analizė: pagrindiniai statistiniai metodai ir duomenų vizualizavimas. Tiriamoji analizė (naujų įžvalgų Tokiu atveju gali būti naudojami grupavimo, asociacijų taisyklių išgavimo ir teksto paieška): analizės metodai. Nuspėjamoji / preskriptyvinė Dažnai naudojami mašininio mokymosi analizė (būsimų veiksmų prognozavimo metodai, tokie kaip regresija, laiko eilutės ir gilieji neuroniniai tinklai. numatymas): 10 Asociacijų taisyklė Kokie produktai ar paslaugos dažnai perkami kartu Palaikymo matas (Support): arba kaip juos galima susieti su tam tikromis kliento Matuoja, kaip dažnai konkreti savybėmis? taisyklė pasitaiko duomenyse. Tai išreiškiama procentais arba proporcijomis. Pasitikėjimo matas (Confidence): Matuoja, kaip dažnai taisyklė teisinga, kai vienas produktas yra įsigytas. Tai parodo, kaip stiprus yra sąryšis tarp dviejų produktų. Patikimumo matas (Lift): Matuoja, ar vieno produkto įsigijimas padidina tikimybę, kad bus įsigytas ir kitas produktas, lyginant su atsitiktiniu atveju. 12  Dirbtinio intelekto metodai asociacijoms nustatyti Neprižiūrimas mašininis Teksto analizė ir supratimas: Modeliavimas: mokymasis: Šis metodas leidžia išgauti sąsajas ir ryšius Modeliavimas gali būti naudingas vertinant Gali automatiškai aptikti pasikartojančius iš tekstinių duomenų, pvz., atpažinti dažnai skirtingų atributų įtaką ir jų tarpusavio modelius ar sąsajas tarp skirtingų duomenų pasikartojančius žodžius ar frazes. santykius, taip pat gali padėti sukurti elementų be išankstinio žinomo rezultato. asociacijų taisykles, pagrįstas gautais modeliais. 13 Segmentavimo tipai Geografinis segmentavimas Demografinis segmentavimas Psichografinis segmentavimas Segmentai pagal klientų elgseną Segmentai pagal produkto naudojimą 14 Segmentavimo procesas Duomenų 01 Duomenų 02 Segmentų rinkimas analizė identifikavimas 03 Segmentų 04 Segmentų 05 Segmentų aprašymas pasirinkimas strategijos 15 Segmentavimo nauda TIKSLUMAS EFEKTYVUMAS KŪRYBIŠKUMAS PAPILDOMI LOJALUMAS PARDAVIMAI 16 DIvaidmuo ir metodai segmentuojant Neprižiūrimas mašininis mokymasis: Dirbtinis intelektas gali segmentuoti Gali atrasti natūralias grupavimo ribas ir padėti atskleisti skirtingų klientus 100 kartų greičiau nei žmonės segmentų elgseną. Natūralios kalbos apdorojimas (NLP): Leidžia mums nustatyti klientų nuomones, susieti jas su segmentais ir atitinkamai kurti strategijas. Gilieji neuroniniai tinklai (DNN): DNN gali padėti mums nustatyti sudėtingas sąsajas ir ryšius tarp skirtingų duomenų atributų. Modeliavimas ir prognozavimas: Padeda mums pritaikyti strategijas ir planuoti veiksmus, kad pasiektume geriausių rezultatų. Rekomendacijų sistemos: Padeda mums pasiūlyti klientams pritaikytas paslaugas ar produktus. 17 Vartotojų elgsenos modeliavimas Padeda mums suprasti, kaip klientai sąveikauja su prekėmis ar paslaugomis per visą pirkimo ciklą, nuo susidomėjimo produktu / paslauga iki galutinio sprendimo Pirkimo ciklo analizė: Konversija (Conversion): Klientų išlaikymas / lojalumas (Retention)): Ši analizė apima visą kliento kelionę Konversijų rodikliai matuoja, koks Šis aspektas įvertina, kiek klientų nuo pirmojo susidomėjimo produktais potencialių klientų procentas iš tikrųjų grįžta ir naudojasi paslaugomis arba ar paslaugomis iki pirkimo. atlieka norimą veiksmą, pvz., užsako perka produktus kelis kartus. produktą ar užsiprenumeruoja paslaugą. 19  Vartotojų elgsenos modeliavimo naudojant dirbtinį intelektą nauda Dirbtinis intelektas padidina pelną nuo verslo santykių su klientu pradžios per visą laikotarpį 25 proc. Dirbtinis intelektas prognozuoja klientų paradimus 90 proc. tikslumu. Duomenų Greitis ir Objektyvumas Nuolatinis Didelio masto apdorojimas ir efektyvumas mokymasis analizė analizė https://blog.aspiration.m ark eting/en/ai-im pact-on-customer-segmentation-targeting 20 DI vaidmuo ir technikos segmentuojant Neprižiūrimas mašininis mokymas Dirbtinis Gali atrasti natūralias grupavimo ribas ir padėti atskleisti skirtingų segmentų elgseną. intelektas gali segmentuoti Natūralios kalbos apdorojimas klientus 100 kartų Leidžia identifikuoti klientų nuomones, susieti jas su segmentais ir kurti strategijas greičiau nei atitinkamai. žmonės Giliųjų neuroninių tinklų (GNT) taikymas GNT gali padėti identifikuoti kompleksines sąsajas ir ryšius tarp skirtingų duomenų atributų. Modeliavimas ir prognozavimas Padeda pritaikyti strategijas ir planuoti veiksmus, kad būtų pasiekti geriausi rezultatai. Rekomendacijų sistemos Padeda klientams pasiūlyti pritaikytas paslaugas ar produktus. 21 Dirbtinio intelekto metodai vartotojų elgsenai modeliuoti Mašininio mokymosi Prižiūrimo mokymosi algoritmai, skirti prognozuoti vartotojų pageidavimus remiantis istoriniais duomenimis. panaudojimas: Neprižiūrimo mokymosi metodai, pvz., grupavimas, siekiant suskirstyti vartotojus į atskiras grupes pagal elgesio modelius. Skatinamasis mokymasis asmeninėms rekomendacijoms ir dinaminėms kainodaros strategijoms. Natūralios kalbos Klientų atsiliepimų analizė, siekiant įvertinti bendrą pasitenkinimą ir nustatyti tobulintinas sritis. apdorojimas (NLP): Temų modeliavimas, siekiant suprasti pagrindines temas ir temas, kurias vartotojai aptaria apžvalgose ir socialinėje žiniasklaidoje. Kolaboratorinis Rekomendavimo sistemos, analizuojančios naudotojų elgseną ir nuostatas, kad pasiūlytų produktus ar turinį, pritaikytą pagal filtravimas: individualų skonį. Gilus mokymasis Bendradarbiavimo filtravimo metodai išnaudoja naudotojų panašumus, kad galėtų teikti suasmenintas rekomendacijas. vaizdų analizei: Vaizdų atpažinimo algoritmai, skirti analizuoti vartotojų sąveiką su vaizdiniu turiniu, pvz., produktų vaizdais ar reklamomis. Laiko eilučių analizė: Vartotojų reakcijų ir pageidavimų supratimas analizuojant veido išraiškas arba įsitraukiant į vizualinius dirgiklius. Vartotojų paklausos ir tendencijų prognozavimas naudojant istorinius pardavimo duomenis ir išorinius veiksnius, tokius kaip sezoniškumas ar ekonominiai rodikliai. Nuspėjamieji modeliai, skirti optimizuoti atsargų valdymą, kainodaros strategijas ir rinkodaros kampanijas. Skatinamasis Adaptyvios kainodaros strategijos, kurios koreguojamos realiuoju laiku, atsižvelgiant į vartotojų elgesį, rinkos sąlygas ir konkurentų mokymasis dinaminei kainodarą. kainodarai: Kainodaros politikos optimizavimas siekiant maksimaliai padidinti pajamas, atsižvelgiant į vartotojų jautrumą kainų pokyčiams. Generatyviniai Suasmenintų produktų rekomendacijų, skelbimų ar turinio generavimas pagal individualius vartotojų profilius. personalizavimo Sukurti pritaikytą patirtį, atitinkančią vartotojų pageidavimus ir interesus, naudojant generatyviniomodeliavimo metodus. modeliai: Daugiakanalė analizė: Duomenų iš įvairių šaltinių, tokių kaip internetinės operacijos, socialinės žiniasklaidos sąveika ir klientų aptarnavimo sąveika, integravim as. Holistinis vartotojų elgsenos vaizdas keliuose sąlyčio taškuose, siekiant optimizuoti rinkodaros strategijas ir pagerinti klientų patirtį. 22 Prognozavimas rinkodaroje Rinkodaros modeliai yra matematiniai arba statistiniai modeliai, atspindintys rinkos ar klientų elgsenos dėsningumus. Šie modeliai gali būti naudojami būsimiems veiksmams prognozuoti remiantis ankstesniais duomenimis ir pagrindiniais veiksniais. Planavimas Tendencijų Srautų Rizikos Sėkmingos ir strategijos nustatymas valdymas mažinimas kampanijos 23 Dirbtinio intelekto metodai prognozuojant Mašininis mokymasis Natūralios kalbos apdorojimas Dirbtinis intelektas gali Semantinė paieška suasmeninti rinkodaros Objekto atpažinimas (NER) ir neuroniniai tinklai kampanijas 80 Emocijų analizė proc. tikslumu Rekomendacijų sistemos https://blog.aspiration.m ark eting/en/ai-im pact-on-customer-segmentation-targeting 25 Dirbtinis intelektas optimizavimo procese Dirbtinis intelektas naudojamas ieškant optimalių sprendimų. Pavyzdžiui, reklamos kampanijų biudžetus galima optimizuoti skirtinguose kanaluose. Padeda nustatyti geriausią kainodaros strategiją. Dirbtinis intelektas Modeliai analizuoja duomenis ir numato, kaip sprendimai gali paveikti gali rezultatus. sumažinti rinkodaros Tai padeda pasiekti didesnį efektyvumą ir pelną bei sumažinti riziką. išlaidas 30 Dirbtinis intelektas padeda mums priimti geriausius sprendimus ir proc. prisitaikyti prie besikeičiančių sąlygų. 26 Dirbtinio intelekto metodai optimizavime A/B testavimas Optimizavimo algoritmai Prognozavimas ir modeliavimas Rekomendacijų sistemos Dinaminiai modeliai Tiesioginės komunikacijos modeliai 27 A/B testavimas Tai eksperimentinis metodas, kuriame lyginami du ar daugiau skirtingų variantų (A ir B), A/B testavimas: siekiant nustatyti, kuris veikia geriausiai. Vartotojai atsitiktinai skirstomi į dvi grupes: A grupė, kuri gauna vieną parinktį, ir B grupė, Eksperimentinė strategija: kuri gauna kitą. Kontrolinė (A) grupė gauna dabartinį sprendimą arba verslo praktiką, o eksperimentinė Kontrolinė ir eksperimentinė grupė: (B) grupė gauna naują arba alternatyvų sprendimą. Įvertina tokius veiksnius kaip konversijų rodikliai, paspaudimai ar pardavimas ir palygina Metrika ir rezultatai: A ir B grupes. Statistiniai metodai naudojami siekiant nustatyti, ar yra reikšmingų skirtumų tarp grupių ir Statistinė analizė: ar naujas variantas yra veiksmingesnis. Remiantis rezultatais, galima patvirtinti arba paneigti hipotezę apie tai, kuris variantas Patvirtinimas arba atmetimas: yra efektyvesnis. Remiantis rezultatais, galima optimizuoti sprendimus tobulinant produktus, paslaugas ar Optimizavimas: svetaines. Periodinis testavimas: A / B testavimas gali būti taikomas nuolat, siekiant nuolat gerinti rezultatus ir našumą. 28  Sėkmingi A/B testavimo pavyzdžiai -2000 m.: Google inžinieriai rado optimalų rezultatų skaičių paieškos puslapyje -10 rezultatų puslapyje. -2008 m.: BarackObama kampanijoje išbandytas kampanijos donorų puslapio variantas, kuris generavo 40 proc. daugiau paspaudimų. -2008 m.: Panašūs bandymai prisidėjo prie 4 mln. naujų prisijungimų ir papildomų 75 mln. JAV dolerių kampanijos aukų. -2009 m.: „Microsoft“ darbuotojas sukūrė naujos nuorodos tipą, padidinusį pagrindinio „MSN“ puslapio spustelėjimų skaičių 8,9 proc. -2009 m.: „Google“ atliko daugiau nei 40 spalvų derinių bandymą paieškos rezultatų puslapiui, papildomai uždirbo 200 mln. dolerių per metus. -2012 m.: „Microsoft“ „Bing“ paieškos variklyje vykęs A/B testas padidino pardavimus 12 proc., kas atitiko 100 mln. dolerių papildomų pajamų per metus. -2013 m.: „Microsoft“ išbandė naujas spalvas pavadinimams ir antraštėms paieškos rezultatų puslapiuose, padidindama pajamas 10 mln. dolerių per metus. https://www.convertize.com/ab-testing/ 29 A/B testavimas naudojant DI Žmonės: Hipotezė Dirbtinis intelektas leidžia Eksperimento planavimas daug efektyviau atlikti A/B testavimą, leidžiantį Dalyvių pasiskirstymas išsigryninti geriausias strategijas ir pasiekti kuo Duomenų rinkimas geresnių rezultatų Statistinė analizė rinkodaros srityje. Dirbtinis intelektas: Duomenų analizė Statistinė analizė Rezultatų prognozavimas Išorinių veiksnių kontrolė 30 Technologijų naudojimas rinkodaros sprendimų modeliavimui Šiuolaikinės technologijos, įskaitant dirbtinio intelekto algoritmus ir mašininį mokymąsi, suteikia galimybių optimizuoti modelius verslo kontekste. Dirbtinio intelekto algoritmai geba aptikti subtilybes ir ryšius tarp skirtingų veiksnių, padeda geriau suprasti rinkos dinamiką. Mašininis mokymasis leidžia modeliams nuolat tobulėti ir prisitaikyti prie naujų duomenų, atspindinčių rinkos pokyčius. Šios technologijos padeda prognozuoti ateities tendencijas ir efektyviai analizuoti didelius duomenų kiekius. Technologijų naudojimas leidžia geriau suprasti vartotojų elgesį ir rinkos dinamiką, padedant optimizuoti verslo sėkmės modelius ir strategijas. 34 Dirbtinio intelekto ateitis marketinge Dirbtinio intelekto rinkodaros įrankiai gali gauti vertingų duomenų Kompiuterinė rega: iš skaitmeninių nuotraukų, leidžiančių mums atlikti įvairias užduotis nuo teksto išgavimo iš nuotraukų iki prekės ženklo atpažinimo vaizdo įrašuose. Kalbos AI leidžia naudoti virtualius agentus ir pokalbių robotus, AI pokalbių robotai: kurie gali padidinti prekės ženklo matomumą, pagerinti klientų įsitraukimą ir generuoti potencialius klientus, pateikdami nuspėjamosios ir nurodomosios rinkodaros įžvalgas. Tai leidžia efektyviai naudoti socialinio stebėjimo duomenis, kurti Nuspėjamoji dirbtinio intelekto analizė: tikslines reklamas ir įrašus bei prognozuoti verslo rezultatus remiantis ankstesniais klientų / naudotojų duomenimis. Atsižvelgiant į tai, kad esami DI modeliai nėra tobuli, atsakinga DI Atsakingas dirbtinis intelektas: rinkodara siekia užtikrinti vientisumą, saugumą, patikimumą ir skaidrumą. 35  Dirbtinio intelekto vaidmuo nuolatiniame tobulėjime: rinkodara Duomenų analizė ir naujų duomenų ▪ integravimas Modelio optimizavimas ir ▪ mokymasis A/B bandymai ir eksperimentai ▪ Nuolatinė stebėsena ir pranešimai ▪ Tikslumo ir efektyvumo didinimas ▪ Automatizavimas ir efektyvumas ▪ 37  Dirbtinio intelekto naudojimo nuolatiniam rinkodaros tobulinimui pavyzdžiai Rekomendacijų sistemos: A/B testavimas su dirbtiniu El. laiškų suasmeninimas: Socialinių tinklų analizė: intelektu: Dirbtinis intelektas nuolat stebi ir Dirbtinis intelektas analizuoja vartotojų Algoritmai optimizuoja A/B testų AI analizuoja duomenis, kad sukurtų tobulina socialinės žiniasklaidos elgseną, siūlydamas asmeninius rezultatus, efektyviai taikydami suasmenintus el. laiškus ir pagerintų pasiūlymus ir didindamas pardavimus. rinkodaros kampanijas. rodiklius. strategijas ir turinį. 38