Rečnik za marketare za AI

Nije više potrebno da marketari prikupe ogromnu količinu podataka već je potreban ‚oštar‘ um da sve to iskoristi, a za to više nije potrebna ljudska pamet.

Zato je veštačka inteligencije ušla tj. izvršila invaziju i Google, Facebook, IBM, Amazon primenjuju machine learning i ugrađuju u svoje platforme.

Zato marketari moraju da razumeju žargon koji mašine donose.

Razjašnjenje pojmova:

Machine learning

Google je prvi uveo mašine u svoju praksu. One su se pokazale efikasne kod email marketinga jer su se pokazale naročito efikasne u preciznom određivanju kada poslati poruku i koja je struktura u bazi je najprijemčljivija za tu određenu poruku.

Prepoznavanje slika

AI prepoznaje obrasce i procenjuje koje su slike efikasnije od drugih. Mašine mogu da analiziraju veliku količinu slika i na osnovu toga odrede obrasce koje ljudi nikad ne bi otkrili.

Klasteri

Klasteri označavaju grupu ljudi koji imaju zajedničke karakteristike. AI u masi ljudi može da identifikuje razne grupe ljudi sa istim karakteristikama što čovek ne bi mogao da prepozna, identifikuje i poveže.

Klasteri dovode do razvijanja publike i tržišnih segmenata za marketing svrhe. I targetiranje istih reklamama.

Nestruktuirani podaci

Marketari imaju i prikupljaju ogromnu količinu podataka. AI pomaže da se identifikuju veze među njima i napravi skladna grupa. Mnogi rezultati su iznenađujući i nezamislivi.

NLP

Mašine mogu da prepoznaju ne samo šta je rečeno već i način na koji je rečno. Mogu da prepoznaju ironiju, sarkazam itd Ovo pruža dublji uvid u ponašanje potrošača i u mnogome, olakšava marketing napore.

Prirodni jezički proces je ključan za automatizovanu korisničku podršku u budućnosti.

Chatbotovi

U okviru mesedžing servisa postoje tzv. chatbot koji pripomažu prikazivanju adekvatnih reklama. A vremenom će prerasti u virtuelne asistent koji će olakšavati život ljudima.

Deep Learning

Naprednija forma machine learning. Sa Deep Learning, marketari mogu da predvide buduća ponašanja potrošača.

Neuronske mreže

AI modelira ljudski mozak i sa alatima kao Deep Learning i NLP vrši prepoznavanje rukopisa i lica na fotografijama.

Dynamic Pricing

Jedan od najčešćih zadataka je određivanje cena na osnovu potrošačkih podataka.

Dinamičko određivanje cena je da je potrošaču prezentovana cena na osnovu potrošačkog iskustva, finansijskog stanja, doba dana i mase drugih parametara.

AI donosi izvesnost kupovine jer se prezentuje cena koja u potpunosti zadovoljava potencijalnog potrošača.

Preporuke

Na osnovu dosadašnjeg ponašanja na internetu, potrošaču se prezentuju ponude koju su kompletno odgovarajuće po što više parametara.

Ali mora se napomenuti da je stanje veštačke inteligencije usko, slabo u odnosu na to kakvo će sa vremenom biti. Dalji razvoj će doneti mnogo više opcija i prednosti.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.