هوش مصنوعی چیست؟ راهنمای جامع برای کسب و کار حرفه ای
یکی از کلیدهای موفقیت من در طول این سالها توانایی من در یادگیری فناوری جدید بوده است. نوآوری در بازاریابی دیجیتال سریع اما ثابت بوده است... تا کنون. همانطور که پیشرفتهای هوش مصنوعی (AI) را تماشا میکنم، میترسم که عقب بمانم... و این میتواند به قیمت یک شغل عالی برای من تمام شود که در آن هر دقیقه وقتم را صرف مطالعه، استفاده و پیادهسازی با مشتریانم کردهام. و چون هوش مصنوعی است، میدانم که به محض عقب افتادن، ماشینها به مراتب از هر شانسی برای رسیدن به عقب پیشی میگیرند.
بنابراین... من روزانه ابزارها را مطالعه می کنم، فروش و پذیرش بازاریابی را تماشا می کنم و همه چیز را در طول مسیر به اشتراک می گذارم. باید فاش کنم که من یک برتری باورنکردنی نسبت به اکثر حرفه ای های تجارت دارم: پسرم بیل، دانشمند ارشد داده در OpenINSIGHTS با مدرک دکترا است. در ریاضیات از دانشگاه ایلینویز. او علاوه بر اینکه یک متخصص هوش مصنوعی در لبه برتر است، یک معلم استثنایی است... او آزمایشگاه هندسه را در دانشگاه خود رهبری میکرد، دهها دانشآموز را در همه سطوح تدریس میکرد، و دروس حساب دیفرانسیل و انتگرال را تدریس میکرد. خوشبختانه، او از ذهن 50+ من پشتیبانی می کند و به من کمک می کند تا مفاهیم را برای درک بهتر آنها تجزیه کنم.
Martech Zone و هوش مصنوعی
پس از سالها داشتن همان دستههای اولیه در سایتم، بهروزرسانی کردم Martech Zone برای داشتن یک دسته هوش مصنوعی من شک ندارم که احتمالاً همه دسته های دیگر را در اختیار خواهد گرفت زیرا در هر جنبه ای از مشاغل ما پذیرفته شده است. با این وجود، من برای شما، خوانندگان اینجا، راهی آسان برای تحقیق، یادگیری و کشف هوش مصنوعی در زمینه فروش و بازاریابی میخواستم. من میخواهم محتوای این سایت را به گونهای مدیریت کنم که به یک فرد تجاری معمولی ارائه شود... نه یک دانشمند داده یا فردی با مدرک دکترا. آنها در حال حاضر منابع زیادی در آنجا دارند.
با این روحیه، من معتقدم که یک شروع خوب ممکن است کمک به کسب و کارها باشد تا برخی از مفاهیم کلیدی هوش مصنوعی را درک کنند و اینکه چرا در هر جنبه ای از کار روزانه ما ضروری است. برای بسیاری از متخصصان تجارت، درک مفهوم هوش مصنوعی می تواند دشوار باشد. در اینجا یک تفکیک وجود دارد:
- هوش مصنوعی چیست؟
- تاریخچه مختصری از هوش مصنوعی
- GenAI چیست؟
- فروش و بازاریابی و هوش مصنوعی
- نمونه اجرای هوش مصنوعی
- اگر اطلاعات کافی نداشته باشید چه؟
هدف این مقاله ارائه درک روشنی از هوش مصنوعی برای کسانی است که ممکن است پیشینه فنی قوی نداشته باشند. ما برخی از اصطلاحات رایج مرتبط با هوش مصنوعی را پوشش خواهیم داد، تشابهاتی را برای روشن کردن مفاهیم و بررسی تاریخچه هوش مصنوعی تا توسعه ChatGPT ارائه خواهیم کرد.
هوش مصنوعی چیست؟
هوش مصنوعی یا هوش مصنوعی به توسعه سیستمهای کامپیوتری یا ماشینهایی اشاره دارد که میتوانند کارهایی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند. این وظایف شامل حل مسئله، یادگیری، درک و پردازش زبان طبیعی، شناخت الگوها و تصمیم گیری است.
هوش مصنوعی یک زمینه چند رشتهای است که علوم کامپیوتر، ریاضیات و دانش خاص حوزه را برای ایجاد الگوریتمها و مدلهایی که ماشینها را قادر میسازد تواناییهای شناختی انسان را تقلید کنند، ترکیب میکند. این به سیستمهای هوش مصنوعی اجازه میدهد تا حجم زیادی از دادهها را تجزیه و تحلیل کنند، الگوها را شناسایی کنند و بر اساس اطلاعاتی که پردازش میکنند، پیشبینی یا توصیههایی ارائه کنند.
اگر من قبلاً شما را گیج می کنم، بیایید یک قیاس ارائه دهیم. یک دانشمند داده را به عنوان یک سرآشپز تصور کنید که دستور تهیه غذا را می سازد. سرآشپز (دانشمند داده) مواد (داده ها) و دستورالعمل ها (الگوریتم ها) را برای تهیه یک غذا ارائه می دهد. مانند یک کارآموز ماهر، سیستم هوش مصنوعی از این دستور العمل ها یاد می گیرد و می تواند غذاهای مشابه را به تنهایی ایجاد کند. با گذشت زمان، سیستم هوش مصنوعی ممکن است دستور العمل های جدیدی را بر اساس درک خود از مواد و تکنیک ها ایجاد کند.
در هوش مصنوعی، دانشمند داده الگوریتم ها را طراحی می کند و داده ها را ارائه می دهد، در حالی که سیستم هوش مصنوعی (هوش) از این ورودی یاد می گیرد و می تواند وظایف را به طور مستقل انجام دهد. بهبود الگوریتم ها در طول آموزش یا بازآموزی الگوریتم ها اتفاق می افتد. به عنوان مثال، الگوریتم هوش مصنوعی فیس بوک یا X (توئیتر سابق) تنها به این دلیل که داده های بیشتری درباره شما در طول زمان دارد یا به این دلیل که توسعه دهندگان یک الگوریتم بهتر ایجاد می کنند، در درک شما بهتر می شود، نه به این دلیل که به طور مستقل خودش را بهبود می بخشد. وقتی این روزها با یک مدل تعامل می کنید، معمولاً از قبل آموزش دیده است.
هوش باریک مصنوعی
ANI (یا هوش مصنوعی ضعیف) به سیستمهای هوش مصنوعی اطلاق میشود که در وظایف خاص در یک دامنه محدود برتری دارند، مانند موتور توصیهای در یک وبسایت خرید که محصولاتی را بر اساس سابقه مرور و ترجیحات شما پیشنهاد میکند. از آنجایی که سیستمهای ANI برای تمرکز بر یک کار خاص طراحی شدهاند، به راهنمایی و ورودی انسانی نیاز دارند تا در زمینههای مختلف یا برای وظایف جدید اعمال شوند.
هوش عمومی مصنوعی
AGI یک سیستم هوش مصنوعی خواهد بود که می تواند هوش خود را به طور مستقل درک کند، یاد بگیرد و در طیف وسیعی از وظایف، مشابه هوش انسانی، به کار گیرد. به عنوان مثال، یک AGI می تواند بازی شطرنج، نوشتن شعر، و تشخیص بیماری ها را بیاموزد، در حالی که دانش و مهارت های خود را با حوزه های جدید تطبیق می دهد.
ابر هوش مصنوعی
ASI سطح فرضی هوش مصنوعی را نشان می دهد که از هر جنبه از هوش انسانی پیشی می گیرد. یک ASI می تواند به سرعت مشکلات پیچیده جهانی را حل کند، اکتشافات علمی پیشگامانه انجام دهد و راه حل های نوآورانه ای فراتر از توانایی های متخصصان انسانی ایجاد کند، در حالی که به طور مداوم توانایی های خود را بهبود می بخشد.
تاریخچه مختصر هوش مصنوعی
سفر هوش مصنوعی از مفهوم به واقعیت با کار تورینگ در دهه 1950 آغاز شد. خلق LISPاولین زبان هوش مصنوعی در دهه 1960 پیشرفت چشمگیری داشت. یادگیری ماشینی در دهه 1990 در مرکز توجه قرار گرفت و انقلابی در این زمینه ایجاد کرد. دهه 2000 تمرکز جدیدی بر روی رباتیک و پردازش زبان در هوش مصنوعی ایجاد کرد. تغییر دهنده واقعی بازی، توسعه سری GPT OpenAI بوده است که نشان دهنده یک جهش قابل توجه در هوش مصنوعی است. GPT-3 و GPT-4 پتانسیل بی حد و حصری که هوش مصنوعی دارد را به نمایش می گذارد.
- دهه 1950-1960: پایه های هوش مصنوعی با کار آلن تورینگ و جان مک کارتی، که مفهوم تست تورینگ را توسعه دادند و این اصطلاح را ابداع کردند، پایه گذاری شد. هوش مصنوعی، به ترتیب. محققان در این دوره خوشبین بودند که کامپیوترها می توانند برای حل مسائل کلی، استفاده از عقل و تصمیم گیری برنامه ریزی شوند.
- دهه 1970-1980: تحقیقات هوش مصنوعی با تمرکز بر سیستم های خبره مبتنی بر قانون، که می تواند تصمیم گیری متخصصان انسانی را در حوزه های خاص تقلید کند، گسترش یافت. با این حال، خوشبینی محققان اولیه کاهش یافت زیرا پیشرفت کمی در سیستمهای هوش مصنوعی حل مسئله عمومیتر حاصل شد.
- دهه 1990-2000: فراگیری ماشین (ML) در مرکز توجه قرار گرفت، زیرا محققان الگوریتم هایی را که می توانستند از داده ها یاد بگیرند، کشف کردند که منجر به توسعه ماشین های بردار پشتیبان، درخت های تصمیم گیری و سایر تکنیک های ML شد.
- دهه 2010: با پیشرفت در قدرت محاسباتی و در دسترس بودن مجموعه داده های بزرگتر، یادگیری عمیق به عنوان یک رویکرد قدرتمند برای حل مشکلات پیچیده هوش مصنوعی در تشخیص تصویر و پردازش زبان طبیعی ظاهر شد.
- دهه 2020: توسعه مدل های زبان بزرگ مبتنی بر ترانسفورماتور (LLMs) پسندیدن AI را باز کنیدGPT-3 و Google's BERT پردازش زبان طبیعی را متحول کرد. هوش مصنوعی باز مدل های زبان بزرگ خود را با یادگیری تقویتی برای ساخت ترکیب کرد GPT چتیک سیستم هوش مصنوعی قدرتمند با زبان طبیعی. سایر ابزارهای مولد هوش مصنوعی مانند SLAB و میانه سفر در حال توسعه هستند.
- 2030 و فراتر از آن: ادامه ادغام سیستم های هوش مصنوعی از هوش مصنوعی باریک (ANI) می تواند منجر به هوش مصنوعی عمومی شود (AGI) و ابر هوش مصنوعی (ASI) با این پتانسیل برای دگرگونی بنیادی جهان آنطور که ما می شناسیم.
پیشرفت سریع هوش مصنوعی در سال های اخیر را می توان به چندین عامل کلیدی، از جمله افزایش پهنای باند موجود، بهبود سرعت محاسبات، پذیرش گسترده رایانش ابری و پیشرفت در برنامه نویسی نسبت داد. این عوامل یک محیط هم افزایی ایجاد کرده اند که توسعه و پذیرش هوش مصنوعی را به پیش برده است.
- پهنای باند: رشد اینترنت و افزایش در دسترس بودن پهنای باند، امکان انتقال و پردازش حجم عظیمی از داده ها را با سرعت بالا فراهم کرده است. این امر توسعه مدلهای هوش مصنوعی را تسهیل کرده است که برای آموزش و تجزیه و تحلیل به مجموعه دادههای بزرگ متکی هستند. پهنای باند بیشتر همچنین به برنامه های کاربردی هوش مصنوعی اجازه می دهد تا به طور موثر عمل کنند و بینش ها و پیش بینی ها را در زمان واقعی ارائه دهند.
- سرعت محاسبات: پیشرفت در سخت افزار کامپیوتر، به ویژه در واحدهای پردازش گرافیک (GPU ها) و تراشه های تخصصی هوش مصنوعی، سرعت محاسبات را به میزان قابل توجهی افزایش داده اند. این امر الگوریتم های هوش مصنوعی را قادر می سازد تا حجم زیادی از داده ها را پردازش کرده و محاسبات پیچیده را با سرعت بیشتری انجام دهند. سرعتهای محاسباتی سریعتر، آموزش و استقرار مدلهای هوش مصنوعی را تسریع کرده است و انجام وظایف پیچیدهتر و سختتر را که قبلا غیرممکن بودند، امکانپذیر میسازد.
- پردازش ابری: ظهور محاسبات ابری دسترسی آسان به منابع و زیرساخت های محاسباتی قدرتمند را برای کسب و کارها و محققان فراهم کرده است. این امر موانع ورود به توسعه هوش مصنوعی را کاهش داده است، زیرا سازمان ها دیگر نیازی به سرمایه گذاری هنگفت روی سخت افزارهای داخلی برای ساخت و استقرار مدل های هوش مصنوعی ندارند. پلتفرمهای هوش مصنوعی مبتنی بر ابر، همکاری، مقیاسپذیری و انعطافپذیری یکپارچه را در به کارگیری برنامههای هوش مصنوعی امکانپذیر میکنند.
- برنامه نويسي: پیشرفت در زبانهای برنامهنویسی، کتابخانهها و چارچوبها، روند توسعه برنامههای کاربردی هوش مصنوعی را ساده کرده است. کتابخانه های منبع باز مانند TensorFlow, PyTorchو یادگیری توابع و ابزارهای از پیش ساخته شده را برای کمک به توسعه دهندگان برای ایجاد مدل های هوش مصنوعی با سهولت نسبی ارائه می دهد. این کتابخانهها محیطی مشارکتی ایجاد کردهاند که توسعهدهندگان را قادر میسازد کارهای خود را به اشتراک بگذارند و از نوآوریهای یکدیگر بهره ببرند. این منجر به پیشرفت های سریع در الگوریتم ها، تکنیک ها و برنامه های هوش مصنوعی شده است.
تلاقی این عوامل طوفانی عالی برای توسعه هوش مصنوعی ایجاد کرده است. پهنای باند و سرعت محاسبات بیشتر پردازش و تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده ها را ممکن کرده است، در حالی که رایانش ابری منابع محاسباتی پیشرفته را در دسترس و مقرون به صرفه کرده است. در اینجا کاربردهای رایج هوش مصنوعی آورده شده است:
- دسته بندی: هوش مصنوعی را می توان برای دسته بندی داده ها در کلاس های مختلف بر اساس ویژگی های آنها استفاده کرد. به عنوان مثال، فیلترهای هرزنامه ایمیل، سیستم های تشخیص تصویر و ابزارهای تجزیه و تحلیل احساسات بر الگوریتم های طبقه بندی متکی هستند.
- پسرفت: هوش مصنوعی می تواند مقادیر پیوسته را بر اساس ویژگی های ورودی پیش بینی کند. به عنوان مثال می توان به پیش بینی قیمت مسکن بر اساس ویژگی های مختلف، پیش بینی فروش، و تخمین احتمال ریزش مشتری اشاره کرد.
- سیستم های پیشنهادی: الگوریتمهای هوش مصنوعی میتوانند توصیههای شخصیسازی شده را بر اساس ترجیحات، رفتار و دادههای تاریخی به کاربران ارائه دهند. به عنوان مثال می توان به توصیه های فیلم در سیستم عامل های پخش و پیشنهادات محصول در وب سایت های تجارت الکترونیک اشاره کرد.
- پردازش زبان طبیعی (NLP): از هوش مصنوعی می توان برای تجزیه و تحلیل، درک و تولید زبان انسانی استفاده کرد. برخی از کارهای رایج NLP عبارتند از ترجمه ماشینی، خلاصه سازی متن، و شناسایی موجودیت نامگذاری شده.
- تشخیص گفتار: هوش مصنوعی می تواند زبان گفتاری را به متن نوشتاری تبدیل کند. این فناوری در برنامه هایی مانند دستیارهای مجازی، خدمات رونویسی و سیستم های کنترل صدا استفاده می شود.
- بینایی کامپیوتری: هوش مصنوعی می تواند اطلاعات بصری مانند تصاویر و ویدئوها را پردازش و تجزیه و تحلیل کند. از جمله برنامه های کاربردی می توان به تشخیص اشیا، تشخیص چهره و تشخیص نوری کاراکتر (OCR) اشاره کرد.
- رباتیک: هوش مصنوعی در توسعه ربات هایی استفاده می شود که می توانند وظایف را به صورت مستقل یا نیمه مستقل انجام دهند. به عنوان مثال می توان به اتومبیل های خودران، هواپیماهای بدون سرنشین و دستیارهای روباتیک اشاره کرد.
- بازی: هوش مصنوعی میتواند یاد بگیرد که در بازیهای مختلف بازی کند و در بازیهای مختلف مانند شطرنج، Go و بازیهای ویدیویی برتری یابد، که اغلب از بازیکنان انسانی بهتر عمل میکند.
- تشخیص ناهنجاری: هوش مصنوعی میتواند برای شناسایی الگوهای غیرعادی یا نقاط پرت در دادهها استفاده شود که میتواند در تشخیص تقلب، امنیت شبکه و کنترل کیفیت مفید باشد.
شاید مهمترین پیشرفت در هوش مصنوعی امروزه باشد هوش مصنوعی مولد (ژن):
هوش مصنوعی مولد چیست؟
GenAI زیرمجموعه ای از هوش مصنوعی است که بر تولید محتوا از جمله متن، تصاویر، ویدئوها و موارد دیگر تمرکز دارد. سیستم های GenAI برای تقلید از خلاقیت انسان و تولید محتوا به صورت مستقل طراحی شده اند. این سیستمها از تکنیکهای یادگیری عمیق، عمدتاً انواع شبکههای عصبی مانند شبکههای عصبی مکرر استفاده میکنند.RNN ها) و شبکه های متخاصم مولد (GAN ها، برای انجام وظایف خود.
ویژگی ها و کاربردهای کلیدی GenAI در زمینه فروش و بازاریابی عبارتند از:
- تولید محتوا: GenAI میتواند محتوای بازاریابی با کیفیت بالا، مانند مقالات وبلاگ، پستهای رسانههای اجتماعی، و کمپینهای ایمیلی را بدون دخالت انسان تولید کند. این قابلیت به ویژه برای حفظ یک برنامه محتوای ثابت و تعامل با مخاطبان گستردهتر ارزشمند است.
- شخصی: GenAI می تواند داده ها و ترجیحات مشتری را برای ایجاد توصیه های شخصی محصول و پیام های بازاریابی تجزیه و تحلیل کند. این شخصیسازی تجربیات مشتری را افزایش میدهد و احتمال تبدیل را افزایش میدهد.
- اتوماسیون: GenAI می تواند وظایف بازاریابی تکراری مانند تست A/B، تجزیه و تحلیل داده ها و بهینه سازی تبلیغات را خودکار کند. این امر به متخصصان بازاریابی اجازه می دهد تا روی استراتژی و جنبه های خلاقانه کمپین های خود تمرکز کنند.
- ترجمه زبان: GenAI می تواند در ترجمه مطالب بازاریابی به چندین زبان کمک کند و کسب و کارها را قادر می سازد به بازارهای جهانی دست یابند.
- تولید محتوای بصری: GenAI می تواند تصاویری مانند اینفوگرافیک، لوگو و کلیپ های ویدئویی تولید کند و زمان و هزینه استخدام طراحان و فیلمبرداران را کاهش دهد.
- تحقیقات بازار: GenAI می تواند با پردازش حجم وسیعی از داده ها از رسانه های اجتماعی، بررسی ها و منابع خبری، به تحلیل روندهای بازار و احساسات مشتری کمک کند. این اطلاعات برای اتخاذ تصمیمات بازاریابی مبتنی بر داده ارزشمند است.
GenAI با خودکارسازی تولید محتوا، شخصیسازی تعاملات با مشتری و سادهسازی عملیات بازاریابی، نقشی محوری در صنعت فروش و بازاریابی ایفا میکند. با استفاده از خلاقیت و کارایی مبتنی بر هوش مصنوعی، کسبوکارها را قادر میسازد تا در چشمانداز دیجیتال رقابتی باقی بمانند.
هوش مصنوعی فروش و بازاریابی
هوش مصنوعی به چند دلیل در فروش و بازاریابی متحول است:
- شخصی: هوش مصنوعی می تواند حجم زیادی از داده ها را تجزیه و تحلیل کند و الگوهایی را شناسایی کند که به ایجاد تجربیات شخصی مشتری کمک می کند. این می تواند به تعامل بهتر مشتری، نرخ تبدیل بالاتر و افزایش وفاداری مشتری منجر شود.
- اتوماسیون: هوش مصنوعی میتواند بسیاری از کارهای تکراری و زمانبر مانند امتیازدهی به سرنخ، بازاریابی ایمیلی و تقسیمبندی مشتری را خودکار کند و به تیمهای فروش و بازاریابی اجازه دهد بر فعالیتهای استراتژیکتر تمرکز کنند.
- تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده: هوش مصنوعی میتواند دادههای تاریخی را برای پیشبینی رفتار مشتری در آینده تجزیه و تحلیل کند و به شرکتها اجازه دهد نیازهای مشتری را پیشبینی کنند، کمپینهای بازاریابی را بهینه کنند و استراتژیهای فروش را بهبود بخشند.
- افزایش تصمیم گیری: هوش مصنوعی میتواند حجم وسیعی از دادهها را به سرعت و با دقت پردازش کند و به تیمهای فروش و بازاریابی بینشهای ارزشمندی برای تصمیمگیری آگاهانه در مورد هدفیابی، پیامرسانی و توسعه محصول ارائه دهد.
- بهره وری بهبود یافته: هوش مصنوعی می تواند به شرکت ها در بهینه سازی فرآیندهای فروش و بازاریابی، کاهش هزینه ها و افزایش بهره وری کمک کند.
نمونه ای از پیاده سازی هوش مصنوعی
در اینجا یک مورد استفاده رایج وجود دارد که امروزه شاهد تاثیرگذاری هوش مصنوعی بر روی آن هستیم… B2B امتیاز دهی با توجه به شما CRM و دادههای تاریخی مشتری، با ترکیب دادههای فیرموگرافیک و رفتاری، و ساخت الگوریتمها، شرکتها میتوانند پایگاه دادهای از مشتریان احتمالی را بهدست آورند. در اینجا مراحل انجام می شود:
مرحله 1: استخراج و آماده سازی داده ها
- اطلاعات مشتری را از سیستم CRM خود جمع آوری کنید. این شامل جزئیات مربوط به شرکت های آنها، مانند اندازه و صنعت، و نحوه تعامل آنها با کسب و کار شما (به عنوان مثال، ایمیل، بازدید از وب سایت، و غیره) است.
- اطلاعات بیشتری درباره مشتریان و سرنخهای بالقوهتان جمعآوری کنید، مانند درآمدی که شرکتهایشان تولید میکنند، تعداد کارمندانی که دارند، و جایی که در آن قرار دارند.
- اطلاعات CRM خود و داده های اضافی را در یک مجموعه داده ترکیب کنید.
- داده ها را تمیز و سازماندهی کنید، جزئیات گم شده را پر کنید و اطمینان حاصل کنید که انواع مختلف اطلاعات در قالبی هستند که هوش مصنوعی می تواند استفاده کند.
مرحله 2: مهندسی ویژگی و انتخاب
- نقاط داده جدیدی ایجاد کنید که ممکن است به پیش بینی اینکه کدام سرنخ ها احتمالاً مشتری می شوند کمک کند. اینها می توانند ترکیب یا نسبت نقاط داده موجود باشند.
- با استفاده از تکنیک هایی که به شما کمک می کند تعیین کنید کدام عوامل قوی ترین رابطه را با تبدیل شدن به مشتری دارند، مهم ترین نقاط داده را برای پیش بینی تبدیل سرنخ شناسایی کنید.
مرحله 3: توسعه و آموزش مدل
- مجموعه داده را به دو بخش تقسیم کنید: یکی برای آموزش هوش مصنوعی و دیگری برای آزمایش عملکرد آن.
- یک روش هوش مصنوعی مناسب را انتخاب کنید که بتواند الگوهای موجود در داده ها را یاد بگیرد و پیش بینی کند. به عنوان مثال می توان به رگرسیون لجستیک، ماشین های بردار پشتیبان یا ماشین های تقویت کننده گرادیان اشاره کرد. ما در اینجا قصد نداریم وارد این جزئیات شویم!
- با استفاده از داده های آموزشی به هوش مصنوعی آموزش دهید و الگوهای موجود در داده ها و نتایج را به آن نشان دهید (خواه یک سرنخ مشتری تبدیل شود یا نه).
مرحله 4: ارزیابی مدل و امتیازدهی
- با مقایسه پیشبینیهای آن با نتایج شناخته شده، عملکرد هوش مصنوعی را روی مجموعه آزمایشی آزمایش کنید. دقت آن را با استفاده از معیارهایی اندازه گیری کنید که به شما کمک می کند تا میزان عملکرد آن را درک کنید، مانند دقت، یادآوری، امتیاز F1 و مساحت زیر ROC منحنی
- اگر هوش مصنوعی عملکرد خوبی داشت، از آن برای پیشبینی احتمال تبدیل شدن مشتریان به مشتریان بالقوه استفاده کنید.
مرحله 5: اولویت بندی و پیگیری را هدایت کنید
- سرنخ ها را بر اساس احتمال پیش بینی شده آنها برای تبدیل شدن به مشتری سازماندهی کنید.
- تلاش های فروش و بازاریابی خود را بر سرنخ هایی با بیشترین احتمال پیش بینی شده متمرکز کنید، زیرا آنها بهترین شانس را برای تبدیل به مشتری دارند.
با دنبال کردن این مراحل، می توانید از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده های مشتریان خود و اولویت بندی سرنخ ها بر اساس احتمال تبدیل آنها استفاده کنید، که می تواند به کارآمدتر کردن تلاش های فروش و بازاریابی شما کمک کند.
اگر داده های کافی نداشته باشید چه؟
هوش مصنوعی فقط برای شرکتهای بزرگ با مجموعه دادههای عظیمی که میتوانند از عهده دانشمند داده و زیرساختهای لازم برآیند، نیست. برای شرکت هایی با مجموعه داده های کوچک و بدون دانشمند داده، استفاده از هوش مصنوعی همچنان از طریق روش های زیر امکان پذیر است:
- ابزارهای هوش مصنوعی شخص ثالث: بسیاری از پلتفرمها و ابزارهای هوش مصنوعی برای کسبوکارهای کوچک یا شرکتهایی که تیمهای اختصاصی علم داده را ندارند، پاسخگو هستند. این ابزارها میتوانند به وظایفی مانند تقسیمبندی مشتری، امتیازدهی به سرنخ و اتوماسیون بازاریابی بدون نیاز به تخصص داخلی کمک کنند.
- مدل های از قبل آموزش دیده: برخی از ابزارهای هوش مصنوعی مدل های از پیش آموزش دیده ای را ارائه می دهند که می توانند برای کارهای خاصی مانند تجزیه و تحلیل احساسات یا تشخیص تصویر اعمال شوند. اگرچه ممکن است این مدلها به اندازه مدلهای سفارشی ساخته شده با دادههای شما دقیق نباشند، اما همچنان میتوانند بینش ارزشمندی ارائه دهند.
- پلتفرم های مشارکتی: سیستم عامل های اهرم مانند کجگل یا با دانشمندان داده آزاد کار کنید که می توانند به شما در ساخت مدل های هوش مصنوعی برای نیازهای خاص شما کمک کنند. با برون سپاری کار علم داده، می توانید بر استفاده از بینش های ایجاد شده توسط هوش مصنوعی برای بهبود استراتژی های فروش و بازاریابی خود تمرکز کنید.
- افزایش داده ها: حتی اگر مجموعه داده شما کوچک باشد، همچنان میتوانید از تکنیکهایی مانند افزایش دادهها برای گسترش مجموعه داده خود با ایجاد نمونههای جدید از دادههای موجود استفاده کنید. این می تواند به بهبود عملکرد مدل های هوش مصنوعی آموزش داده شده بر روی داده های شما کمک کند.
با استفاده از این رویکردها، شرکت هایی با داده ها و منابع محدود همچنان می توانند از قدرت تحول آفرین هوش مصنوعی برای بهبود تلاش های فروش و بازاریابی خود استفاده کنند. همچنین توصیه میکنم تیم خود را تشویق کنید تا اصول هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را از طریق دورههای آنلاین، کارگاهها یا گواهینامهها بیاموزند. این می تواند به آنها کمک کند تا درک بهتری از نحوه استفاده از هوش مصنوعی در کار خود داشته باشند و سواد کلی داده در سازمان شما را افزایش دهند.
با تشکر از پسرم، بیل کار، برای کمک او با این مقاله! بیل دانشمند ارشد داده در OpenINSIGHTS.