Сегодня почти каждая отрасль использует возможности машинного обучения для того или иного улучшения!
Ожидается, что к 2024 году рынок машинного обучения будет составлять 30,6 млрд долларов. Мир все больше зависит от решений Интернета вещей (IoT) и искусственного интеллекта (ИИ). ML играет важную роль в разработке таких решений.
В этой статье мы сосредоточимся на различных вариантах использования ML в маркетинге, СМИ и издательском деле.
ML в маркетинге
1. Масштабная персонализация
Идея автоматизации персонализации звучит как оксюморон, но искусственный интеллект в маркетинге может сделать персонализацию более эффективной и результативной. Благодаря машинному обучению компьютер обнаруживает предпочтения клиентов и соответствующим образом адаптирует предложения.
2. Динамическое ценообразование
Динамическое ценообразование — один из важных вариантов использования машинного обучения сегодня. Можете ли вы представить себе организацию с миллионами пользователей, которые вручную нацеливают клиентов, чтобы удержать или предоставить им хорошие предложения о присоединении, и в этом нам может помочь машинное обучение с его способностью автоматически нацеливаться на клиентов на основе их прошлого опыта? Используя машинное обучение, организации могут предоставлять динамическое ценообразование части своих клиентов, что может быть выгодно для организации в долгосрочной перспективе.
3. Персонализация обслуживания клиентов
Термин «клиентский опыт» относится к опыту взаимодействия клиента с брендом. Каждый раз, когда клиент посещает ваш сайт, это часть клиентского опыта. Вы хотите, чтобы взаимодействие вашего клиента с вашим брендом было положительным.
4. Чат-боты
Чат-боты могут быть мощным инструментом обслуживания клиентов, но они также могут сыграть важную роль для маркетологов. Чат-бот собирает информацию о клиентах при каждом взаимодействии и узнает, какие ответы лучше всего подходят для вопросов. Маркетологи могут периодически анализировать данные, которые собирают чат-боты. Эта информация может рассказать им, о чем клиенты и потенциальные клиенты хотят узнать больше, что поможет им отточить свои маркетинговые материалы.
5. Предиктивная аналитика
Возможность анализировать данные — это первый шаг к лучшему пониманию ваших клиентов. Что, если бы вы знали, что клиенты будут делать дальше? Вот где на помощь приходит прогнозная аналитика. Прогнозная аналитика показывает вероятность того, что клиент совершит определенное действие.
6. Прогнозирование оттока клиентов
Клиенты являются самым важным активом организации. Больше трафика, больше информационная концепция и, таким образом, увеличение доходов организации. Таким образом, ни одна организация не хочет сокращения своей клиентской базы. Используя машинное обучение, организации могут отслеживать поведение клиентов, которые вот-вот уйдут, и предлагать им предложения, чтобы удержать их на платформе.
Машинное обучение в медиаиндустрии
1. Персонализация контента и рекомендации
Компании предлагают своим клиентам услуги, чтобы пользователи могли персонализировать аудио- и видеоконтент в соответствии со своими предпочтениями и предыдущим опытом. Все крупные компании, такие как YouTube, Netflix, Spotify и т. д., предоставляют эту функцию, чтобы сделать свои сервисы более надежными и удобными для пользователя.
Машинное обучение помогает собирать данные о пользователях, их поведении и демографические данные и, соответственно, рекомендует их. для соответствующего контента, который им больше всего нравился в прошлом.
2. Использование социальных сетей для анализа настроений
Сентиментальный анализ определяется как методы, используемые различными организациями для анализа контента, опубликованного на сайтах социальных сетей. Эти опубликованные данные могут быть собраны и снова использованы машинным обучением для разработки моделей машинного обучения, которые могут анализировать настроения и чувства людей, взаимодействующих друг с другом на платформах социальных сетей.
3. Поисковая оптимизация
Основная цель каждой аудитории — найти соответствующий контент, доступный в Интернете. Иногда становится действительно сложно найти то, что нам именно нужно. AI и ML помогают сделать результаты поиска более похожими и точными в соответствии с требованиями пользователя. Поисковая оптимизация — одно из лучших и самых популярных приложений машинного обучения, используемых в медиа-индустрии.
4. Цифровая реклама и целевая аудитория
Цифровая реклама — один из самых простых способов увеличить доход и продвигать свой бизнес в Интернете. Он играет важную роль в брендинге и продвижении бизнеса. Технологии машинного обучения (ML) значительно помогают сделать цифровую рекламу более точной и продуктивной. Кроме того, это также помогает создать целевую аудиторию с более высоким коэффициентом конверсии.
Машинное обучение в издательском деле
1. Обобщение текста
Обобщенный текст привлекает больше аудитории, чем весь абзац.
С увеличением контента в Интернете люди всегда ищут обобщенный контент, который сокращает время чтения. Автоматическое обобщение — это метод машинного обучения для создания короткого, точного и беглого резюме более длинного текстового документа. При поиске документов для публикации резюме облегчают процесс отбора.
2. Подсказки слов для автозаполнения текста
Общая цель состоит в том, чтобы избавить пользователя от необходимости вводить целые слова, делая предложения для автоматического завершения ввода с максимально возможной точностью. ML помогает в словесных предложениях, которые автоматически могут помочь издателям сократить время на создание контента.
3. Система рекомендаций
Как цифровой издатель, вы постоянно сталкиваетесь с проблемой привлечения лояльной онлайн-аудитории для создания успешного бренда. Лучший способ решить эту проблему — предоставить эффективный и персонализированный контент, который удерживает пользователя. Системы рекомендаций улучшают взаимодействие с пользователем, увеличивают количество просмотров страниц и улучшают рейтинг сайта.
Заключение
Если вы думаете сознательно, вы согласитесь с тем, что маркетинг, СМИ и издательское дело действуют как зонтик для любого бизнеса. Мы можем использовать возможности машинного обучения и можем придумать несколько вариантов использования, подобных тем, которые мы обсуждали выше.
Помимо вышеупомянутого, есть много интересных вариантов использования ML в маркетинге, СМИ и издательском деле. Мы постарались охватить несколько основных. Мы надеемся, что вы хорошо усвоили эту статью.
Удачного обучения!!
ССЫЛКИ:
