深(shen)度(du)學習發揮展廳(ting)設(she)計的作用與價值

現代營銷人員在實施基于人工智能的工具方面處于領先地位，因為只有超過一半的人已經依賴至少一種工具來獲取客戶洞察或提高工作流程的效率。無論廣州展廳設計是將深度學(xue)習解決方(fang)案外包給供應商，還是在內部引入該專(zhuan)業(ye)知識（如果您已(yi)經擁有專(zhuan)門的數據科學(xue)團隊），營銷(xiao)人(ren)員都需要做(zuo)以下(xia)事情才(cai)能使深度學(xue)習發(fa)揮作用：

1. 知道你想要優化的結果

對于任何類型的深度學習，最重要的是了解廣州展廳設計要優化的結果，然后構建一個有效的訓練集來幫助您實現目標。也許您想了解是什么推動了網站點擊率的提高，或者哪些活動吸引了轉化率最高的潛在客戶。通過深度學習，有無數交互需要研究。您應該首先明確定義您要解決的問題，然后確定您的理想結果。這個項目的成功是什么樣的？什么是失敗的結果？此外，請考慮如何使用從機器學習中學到的輸出或信息。所有這些步驟都將幫助您弄清楚廣州展廳設計正在(zai)尋找什么信息以及您計劃(hua)如何到達(da)那里。

2. 收集您的數據

深度學習由數據推動，但輸入其中的數據（訓練集）必須是機器可讀的。這意味著必須將其轉換為一致的數學格式才能進行評估。從歷史上看，這個過程需要數據科學專業知識。要構建有效的訓練集，您首先需要確定可以將哪些數據用于項目，以及可以模擬哪些數據有助于解決問題。最耗時的部分可能是準備數據以使其對機器學習有用。您必須確保材料準確才能使其有用。您擁有的數據越多，機器學習的性能就會越準確。即使您現在還沒有準備好投資深度學習解決方案，也要養成以有組織的方式收集和存儲客戶數據的習慣。如果廣州展廳設計現在有(you)效(xiao)地構建(jian)數(shu)據(ju)(ju)(ju)，那么當引入深度(du)學習技術確(que)實(shi)有(you)意義時，您(nin)將有(you)一個良(liang)好(hao)的(de)(de)(de)(de)開端。在貴公司(si)的(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)(ju)孤島之間建(jian)立連接，以挖掘只能(neng)通過使(shi)用多個數(shu)據(ju)(ju)(ju)源才能(neng)找到的(de)(de)(de)(de)特殊見解。此外，請確(que)保您(nin)有(you)權(quan)使(shi)用這些(xie)信息。歐洲的(de)(de)(de)(de)通用數(shu)據(ju)(ju)(ju)保護條(tiao)例限制了(le)某些(xie)數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)(de)(de)(de)使(shi)用，一些(xie)州(zhou)正在考(kao)慮(lv)類似的(de)(de)(de)(de)法律。3. 決定如何實(shi)施你的(de)(de)(de)(de)戰略

無論您是(shi)想通(tong)過(guo)聊天實(shi)時聯系潛(qian)在客(ke)(ke)戶和潛(qian)在客(ke)(ke)戶，還(huan)是(shi)提(ti)供電子(zi)郵件(jian)(jian)等后續溝(gou)通(tong)方式，還(huan)是(shi)讓銷(xiao)售人員(yuan)直(zhi)接聯系，您都應該制定計劃將他(ta)們移到(dao)漏斗(dou)中。深(shen)度學習可以(yi)根據顯(xian)式和隱式數據建議(yi)哪種策(ce)略可能最(zui)(zui)有(you)效。但(dan)最(zui)(zui)終由您作(zuo)為營(ying)銷(xiao)領導來解釋預(yu)測并實(shi)施(shi)正確的策(ce)略。一個在營(ying)銷(xiao)中使用(yong)機器學習的成(cheng)功(gong)案(an)例是(shi)化妝品品牌絲芙蘭，它使用(yong)預(yu)測模型來定制其電子(zi)郵件(jian)(jian)營(ying)銷(xiao)策(ce)略。該公司根據之(zhi)前(qian)的購買情況向(xiang)最(zui)(zui)忠實(shi)的客(ke)(ke)戶推(tui)薦產(chan)品并提(ti)供優惠和獎勵，這使生(sheng)產(chan)力提(ti)高了70%。而且這一切(qie)都在沒有(you)顯(xian)著增加支出(chu)的情況下完成(cheng)。

4. 接受限制(zhi)，并進行(xing)監控(kong)以(yi)將風險(xian)降至最(zui)低

深度學習非常強大，但其內部運作通常是不透明的。得出特定結論的原因通常是不可知的，即使在原則上也是如此。這種限制對于企業來說可能是一顆難以下咽的藥丸，因為它限制了問責制。這種限制是仔細關注訓練過程很重要的一個原因。垃圾數據輸入意味著垃圾預測輸出。即使有好的數據，深度學習也會放大數據集中的偏差。持續監控和評估針對結果的預測非常重要。這樣，您就可以快速解決因無效或有偏見的培訓而出現的問題。使用不斷更新的數據集的機器學習項目會產生最佳結果。因此，采用一種可以持續改進數據集的策略。這也使競爭對手更難復制您的數據集。營銷人員的工作很艱巨，但深度學習可以幫助公司更好地理解廣州展廳設計收集(ji)的(de)營銷數據，并用(yong)它來(lai)吸引(yin)(yin)和吸引(yin)(yin)客(ke)戶。通過按照(zhao)這些步驟在您的(de)公司(si)實施深度學習，您可(ke)以利(li)用(yong)這項強大的(de)技術。