Маркетинг и нейросети
Не знаем как там в вашем инфополе, но в нашем постоянно мелькает информация про нейросети.
Инфоблогеры во всю запускают курсы по нейронкам. Мы решили не обходить столь горячую тему и разобрать вообще что это такое, их преимущества и возможности в мире маркетинга.
В современном цифровом мире маркетинг становится все более сложным и конкурентным. Для успешного продвижения продуктов и услуг компании нуждаются в инновационных и эффективных подходах.
Ну и использование нейросетей сегодня, как любой технологичный прогресс, значительно изменил подход, к маркетингу в том числе.
Что такое нейросети?
Мы решили быть креативными и спросили «нейросеть». И вот какой ответ мы получили:
Нейросеть (или искусственная нейронная сеть) — это модель, которая имитирует работу человеческого мозга и состоит из соединенных и взаимодействующих искусственных нейронов. Нейросеть представляет собой математическую модель, которая обрабатывает и анализирует данные, используя слои нейронов, веса и функции активации. Нейросети широко используются в области машинного обучения и глубокого обучения для решения различных задач, таких как классификация, регрессия, обработка естественного языка и распознавание образов.
А какими они бывают, мы немного не ожидали получить именно этот ответ, потому что, как правило, у многих в контенте мы видим список и как их можно использовать, а тут такое дело:
- Рекуррентные нейронные сети (RNN).
Эти сети используются для анализа последовательных данных, таких как тексты или временные ряды. Маркетолог может использовать RNN для анализа комментариев клиентов, отзывов или прогнозирования трендов в потребительском поведении.
- Сверточные нейронные сети (CNN).
CNN широко применяются для анализа и обработки визуальных данных, таких как изображения и видео. Маркетолог может использовать CNN для распознавания объектов, анализа настроений или создания эффективной визуальной рекламы.
- Глубокие нейронные сети (DNN).
Это одна из наиболее распространенных форм нейросетей, используемых в различных областях, включая маркетинг. DNN может быть применена для задач, таких как классификация данных, прогнозирование и рекомендации. Маркетолог может использовать DNN для анализа данных клиентов и создания персонализированных рекомендаций.
- Генеративно-состязательные сети (GAN).
GAN состоят из двух нейронных сетей, генератора и дискриминатора, которые соревнуются друг с другом. Маркетолог может использовать GAN для создания синтетических данных, разработки новых дизайнов или генерации контента, который может быть использован в маркетинговых кампаниях.
- Long Short-Term Memory (LSTM).
LSTM — это разновидность RNN, способная обрабатывать и анализировать длинные последовательности данных. Маркетолог может использовать LSTM для анализа текстовых данных, прогнозирования спроса или предсказания поведения клиентов на основе исторических данных.
Получается, что нейросеть — это технология?
Тогда у нас возник закономерный вопрос.
Чем нейросеть отличается от искусственного интеллекта?
Еще одно модное и технологичное явление — это искусственный интеллект.
Нейросеть и искусственный интеллект (ИИ) являются связанными понятиями, но имеют отличия.
Искусственный интеллект — это более общий термин, который описывает концепцию создания систем и компьютерных программ, которые могут выполнять задачи, требующие интеллектуальной деятельности человека.
ИИ включает в себя широкий спектр технологий и методов, включая нейронные сети, но не ограничивается ими.
ИИ также может включать в себя разные методы символьной обработки, экспертные системы и многое другое.
Цель искусственного интеллекта — создание систем, которые способны анализировать данные, принимать решения, извлекать знания и обучаться из опыта.
То есть, все то, что называют нейросетями по факту ИИ, а нейросеть является одним из подходов в рамках искусственного интеллекта.
Вот такой технологичный экскурс.
Как думаете, что ответил Chat-GPT, на вопрос: «Что он: нейросеть или ИИ?»
Дочитайте статью и узнаете.
Как все это может помочь маркетологу?
- Повышать точность анализа данных.
Нейросети позволяют собирать и анализировать большие объемы данных. Алгоритмы нейросетей способны обрабатывать множество переменных и факторов, чтобы предсказывать, например, предпочтения и поведение потенциальных клиентов.
- Совместно с ИИ создавать контент.
Генерировать тексты, картинки, создавать презентации, рекламные ролики и многое другое. Считаем, что это не предел.
- Могут прогнозировать спрос и тренды.
Так как они собирают и анализируют данные, то логично, что они могут находить зависимости в этих связях. В реальности это делают, например, маркетологи-аналитики.
- Автоматизируют процессы.
Нейросети, бесспорно, облегчают работу и берут часть работы на себя. Например, они могут помочь в автоматическом сегментировании клиентской базы данных, создании персонализированных электронных писем, определении оптимального времени отправки сообщений и даже разработке автономных систем поддержки клиентов.
- Генерят идеи и инсайты.
Просто данные — это набор информации. А структурированные данные — основа идей, инсайтов и управленческих решений.
Думаем, бессмысленно отрицать, что использование нейросетей в маркетинге и не только открывает широкий спектр возможностей.
Ну и не будем держать больше интригу про Chat-GPT, вот что он нам ответил:
Этот чат — это основанная на нейросети модель, которая работает на базе искусственного интеллекта (ИИ).
Более конкретно, чат представляет собой пример приложения искусственного интеллекта, использующего модель языка GPT-3, разработанную компанией OpenAI.
GPT-3 основана на глубоких нейронных сетях и предназначена для генерации текста и ответов на основе входных запросов. Она обучена на большом объеме текстовых данных и способна выполнять различные задачи, включая отвечать на вопросы, предоставлять информацию и помогать в решении задач.
Таким образом, можно сказать, что этот чат представляет собой комбинацию нейросетей и искусственного интеллекта для обеспечения взаимодействия с пользователями и предоставления ответов на их запросы.
Команда агентства креативного маркетинга KURAGA