我们每天谈论世界所经历的变化以及这种变化带来的机遇。现在我们还有更多的工作要做,我们正在慢慢地关闭人力。预计汽车司机,卡车司机或工厂工人现在将失业,这不是未来主义。

随着工业4.0的概念,不再可能在工厂建立照明系统,因为每个人都意识到没有更多的人需要合作。这种生计变化对营销部门的影响是什么?机器学习将如何影响市场营销?

机器学习 我们可以说这些系统使用过去的数据预测未来的行为,并基于这些估计开发新的行动。 Shaning取得了很大的进步,但显然有很多方法可以获得它。例如,微软已经在Twitter上发布@TayandYou帐户作为学习机器人,所以人们给了这么多不同的帐户,以至于该帐户已成为纳粹帐户。机器学习是一个需要自然的长期学习过程。如果人们在童年时期做着荒谬的事情,他们可以在这些系统的学习过程中废话。当一个2岁的婴儿吞咽时,他笑着说,当同一个婴儿长大并发誓时,他就会战斗。

 

Machine Learning的产品与简单的自动化系统有很大不同。当我们说自动化时,可能会想到重复相同业务的系统。例如,您准备的内容是每天15:00分享的自动化内容。但是,机器学习还包括内容的准备。因此,对于那些每天做同样工作的人来说,钟声已经玩了很长一段时间了,而且他们也在为那些以某种系统方式做生意的人工作。

考虑AdWords帐户管理。您使用最合适的文字和视觉材料进行最合适的出价。我们将把它变成机器学习。因为在什么时间间隔,系统将能够预测我们系统中最合适的投标。之前的拍卖时间有多少里拉?下一个小时会有多少里拉?另一方面,机器学习可以谈论。他可以学习我们的语言。理性地说,至少有90%说全球话的人比大多数人说得更合理。你的想法可能是Botego开发的第一款游戏,即“西洋双陆棋的西洋双陆棋”。不,我正在谈论一个稍微先进的系统。机器学习可预测将“最大限度地转换”到您所在位置的文本。这是因为您可以输入系统中以前广告的数据,甚至可以输入目标数据。例如,您可以通过Facebook Marketing API获得目标受众的权限。你可以看到所有属于群众的Facebook动作。人的因素无法处理如此多的数据,它只能在某些预测中找到,但机器学习可以在一天当中为这些受众制定数十种不同的目标,并以最低的CPC将其关闭。 Facebook或Twitter广告也是如此。在接下来的几年中,广告管理将完全自动化。像程序化一样思考。

也不需要公司支付高额的设备。对于设计人员,您将获得RDP(远程桌面)或VDI,而不是10个计算机。在远程桌面上,您将拥有高度配置的计算机,不需要任何硬件,并且您可以从任何地方进行连接。你只需要一台显示器。我认为出来的硬件将首先被市场部门采用。因为我认为世界的“第一批采用者”变成了更多的营销人员。这当然会减少您对办公室的需求。公司电脑在云端后,没有理由让人们一起工作。随着VR技术在会议上的发展,它将被转移到一个虚拟的虚拟环境中。所以我的意思是那些“老式”高管们正在经历艰难时期!

当机器在后面运行时,个性化的机会也会增加。我们近来越来越多的个性化视频将体验到个性化电子邮件的黄金时代。也许这个广告给我们未来的想法;

汉堡王的想法非常重要。现在我们正在进入一个设备互相通信的循环。我只需要将机器学习评估为系统学习并据此采取行动。现在,当冰箱里的鸡蛋结束了,我们正在谈论自动订购的智能冰箱,并且想到这个问题。冰箱如何决定购买哪个鸡蛋品牌?为什么“男人”会在冰箱里买这个品牌?机器学习也可以参与这个决策阶段。你为什么不能决定哪个鸡蛋品牌更好,或者我们更喜欢哪个品牌?他知道我们喜欢什么蛋之前。由于家居用品听我们的谈话,我们的智能时钟知道哪个心跳正在加速,无论我们吃什么鸡蛋。

B2B或B2C已经结束,我有句话说我喜欢H2H循环。否,M2M现在将接管周期!销售现在将被机器操作。这些机器将决定我们认为我们会喜欢的投入,并相应地做出购买决定。事实上,我们营销人员会试图再次影响人们,但有时我们会将机器当作工具。想想那些试图影响你的机器决定的营销人员。

现在算法只能是高中数学的问题。尤其适用于营销人员。我们需要更好地理解机器如何思考。我们必须适应这个新的营销时代。我们可以将一个众所周知的词翻译为:
如果你不想饿了一年,请学习Adwords。如果你不想饿了5年,请学习Google Analytics。如果你不想饿了50年,学习算法!

我即将完成机器学习的发展(我认为TDK应该用这个词代替无人机)。我们的系统完全是在土耳其太多一直觉得,人们试图对英语运行。他们没有足够多的人搬到了这个地区在土耳其。随着软件供应商开始进入这一领域并且CPU价格下降,当我们是软件开发人员时,我们将理解机器学习专家。因为准备一个网站或移动应用程序现在正在成为一个人人都可以做的事情。网站建设者日益增长。有多少营销人员将获得他们的机器,而那些不发展自己的人也将获得这些机器。甚至可能在之前。