深度学习AI在营销中的作用是什么

对营销人员来说，有效使用数据至关重要并不是秘密。它是执行成功的活动的关键，这些活动吸引消费者并推动长期，有利可图的关系，人工智能(AI)和机器学习是大规模分析和优化数据的重要部分。

关于消费者及其习惯，偏好和行为的可用数据量继续增长。因此，理解数据并做出准确的预测越来越具有挑战性。消费者通过使用移动设备和个人计算机的社交媒体和电子商务分享自己的信息，这些数据可以证明，如果营销人员能够查看所有数据点以构建过去，现在和潜在客户的整体概况，那么这些数据将非常有价值。

营销人员开始就深度学习开展新的对话。深度学习是人工智能最先进的分支。深度学习使用多层“神经网络”(以人脑和神经系统为模型的计算机系统)来处理大量分散的数据。

在Appier，我们看到深度学习特别适合应用内营销。到2021年，亚太地区的应用内支出预计将增加105%(根据AppAnnie的说法)，营销人员越来越依赖于应用内购买的收入。但是，移动营销人员面临着大量分散数据以及获取，吸引和留住高质量用户的挑战。深度学习是管理这些问题的理想选择，因为它可以处理大规模的数据 - 每个数据点的可能值都很大的重要数据量。例如，消费者的访问时间和频率在整个数字活动中可能具有许多可能的值。深度学习还可以考虑具有抽象意义的所有可能的应用内事件 - 例如“此用户喜欢彩色图像” - 进行准确预测以找到最有价值的用户。

从2018年3月到10月，Appier测试了深度学习算法，以预测用户采取未来行动的可能性，例如在应用中进行购买或完成注册。我们将深度学习应用于13个亚太地区市场的240多个移动应用广告系列，产生了5亿个数据点，并将结果与​​没有深度学习的广告系列进行了比较。我们发现，应用深度学习，保留率上升了7%; 登记率上升35%; 购买率上升9%; 与传统的AI /机器学习技术相比，广告支出(ROAS)的整体回报率提高了10%。

但是，在为每项活动确定合适的技术时，营销人员需要保持辨别力。想到它的一种方法是与您的日常通勤相比。飞机是地球上最先进和最先进的车辆。然而，尽管飞机具有极高的速度和动力，但自行车，汽车或火车可能比飞机更有效地让您上班。

在这种情况下，深度学习是飞机：在某些商业环境中是理想的，而在其他情况下则不是。在某些情况下，传统的机器学习解决方案将胜过深度学习。

营销人员如何识别最佳状态?关键在于数据的可用数据和值格式。如果您的数据维度有限且具有具体的价值意义(例如，仅限于性别，年龄和访问频率)，那么“传统的”AI和机器学习将非常适合并提供结果。但是，如果您有复杂的数据维度，其中一些具有抽象含义的值(即消费者的习惯或首选产品类别)和大数据量(即100,000个或更多客户的数据而不是100个)，那么深度学习将非常有效。

毫无疑问，随着人们不断产生数据，深度学习将继续对营销人员至关重要。然而，在营销人员盲目追求深度学习并尝试将其用于所有数据分析之前，他们必须密切关注他们的数据维度和数据量，以确保他们从现有的各种先进技术中获得最大收益。