Маркетинг и нейросети

2023-05-11 17:44:26 Время чтения 7 мин 573

Мы агентство креативного маркетинга KURAGA. Команда независимых, энергичных и гибких профессионалов. Любим маркетинг и хотим делиться своей экспертизой.

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:

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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?

  1. 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.

  1. Совместно с ИИ создавать контент.

Генерировать тексты, картинки, создавать презентации, рекламные ролики и многое другое. Считаем, что это не предел.

  1. 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.

  1. 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.

  1. 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.