Машинное обучение (МО)
В основе революции ИИ в маркетинге лежит машинное обучение. Алгоритмы МО используют исторические данные для прогнозирования или принятия решений без явного программирования для выполнения этой задачи. В маркетинге МО обеспечивает работу рекомендательных систем (например, Netflix или Amazon), персонализирует данные телеграммы клиентский опыт, сегментируя пользователей на основе поведения, и динамически оптимизирует стратегии ценообразования для соответствия моделям потребительского спроса.
Обработка естественного языка (НЛП)
NLP позволяет компьютерам понимать, интерпретировать и воспроизводить человеческий язык. Этот аспект ИИ обеспечивает работу чат-ботов и виртуальных помощников, предоставляя клиентам немедленные ответы и поддержку. Более того, NLP имеет решающее значение для анализа настроений, позволяя маркетологам оценивать общественное мнение в социальных сетях и упоминаниях брендов, предлагая бесценную информацию о настроениях и тенденциях потребителей.
Прогностическая аналитика
Предиктивная аналитика использует ИИ для прогнозирования будущих тенденций и поведения путем анализа существующих данных. Для маркетологов это означает возможность прогнозировать потребности клиентов, определять потенциальный отток и настраивать маркетинговые стратегии для лучшего таргетинга. Это как иметь хрустальный шар, который позволяет заглянуть в будущее поведение потребителей на основе их прошлых взаимодействий.
