Kecerdasan buatan terus menjadi topik hangat dalam industri pemasaran. Pasar untuk AI dalam pemasaran kemungkinan besar akan tumbuh $107,5 miliar pada tahun 2028naik dari $15,84 miliar pada tahun 2021.
Seiring berkembangnya peran teknologi dalam pemasaran, Anda mungkin pernah mendengar istilah “pembelajaran mendalam” dan “pembelajaran mesin”, — tetapi apa arti istilah-istilah ini? Inilah yang perlu diketahui pemasar tentang pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin.
![Panduan Gratis: Cara Menggunakan AI dalam Pemasaran Konten [Download Now]](https://wptips.rbchosting.com/wp-content/uploads/2023/02/Apa-itu-AI-Yang-Perlu-Diketahui-Pemasar.png)
3 Cara Umum Pemasar Menggunakan Pembelajaran Mesin
Apa itu Pembelajaran Mendalam?
3 Cara Umum Pemasar Menggunakan Deep Learning
Perbedaan Antara Machine Learning dan Deep Learning
Apa itu Pembelajaran Mesin?
Pembelajaran mesin adalah cabang kecerdasan buatan yang menggunakan data dan algoritme untuk mencerminkan cara manusia belajar, secara bertahap meningkatkan akurasi. Tujuannya agar komputer belajar tanpa diprogram secara eksplisit — dengan kata lain, tanpa campur tangan manusia.
Contoh pembelajaran mesin adalah pengenalan suara. Pembelajaran mesin dapat menerjemahkan ucapan menjadi teks; aplikasi perangkat lunak dapat mengubah rekaman suara dan ucapan langsung menjadi file teks.
Pencarian suara, panggilan suara, dan kontrol alat adalah contoh pembelajaran mesin dalam pengenalan suara.
Jadi, jika Anda pernah mendengarkan lagu favorit Anda dengan mengatakan, “Alexa, mainkan ____”, Anda dapat berterima kasih kepada pembelajaran mesin atas kemampuannya.
3 Cara Umum Pemasar Menggunakan Pembelajaran Mesin
Berikut adalah beberapa cara pembelajaran mesin sering diterapkan dalam strategi pemasaran.
1. Rekomendasi Prediktif
Mesin rekomendasi prediktif mengandalkan data untuk memprediksi konten atau layanan apa yang akan dinikmati pengguna. Contoh terkenal adalah sistem AI Netflix yang merekomendasikan film dan acara berdasarkan apa yang telah ditonton pengguna.
AI dilaporkan menyelamatkan Netflix $1 miliar setiap tahun melalui penurunan churn dan retensi yang lebih tinggi.
2. Prediksi Churn
Beberapa perusahaan menggunakan pembelajaran mesin untuk memprediksi kapan pelanggan akan melakukan churn sehingga perusahaan dapat mengambil tindakan sebelum pelanggan pergi.
Mereka melakukannya dengan memeriksa demografi, tindakan pengguna di masa lalu, dan data lain untuk memprediksi perilaku di masa mendatang.
Misalnya, jika perilaku pelanggan menunjukkan bahwa mereka dapat mengakhiri langganan streaming musik. Dalam hal ini, layanan dapat menawarkan kesepakatan eksklusif — seperti tarif berlangganan yang didiskon untuk sementara — agar mereka tidak berputar.
Jenis pembelajaran mesin ini membantu perusahaan mempertahankan tingkat retensi yang tinggi, yang mengarah pada peningkatan pendapatan.
3. Penilaian Timbal
Skor terdepan memprediksi prospek mana yang cenderung dikonversi menjadi pelanggan. Bentuk pembelajaran mesin ini membantu tim penjualan menghindari penyortiran dan peninjauan ribuan prospek secara manual setiap bulan.
Tim dapat menggunakan model penskoran prospek untuk secara otomatis mengidentifikasi dan memprioritaskan yang paling menjanjikan, sehingga meningkatkan produktivitas sekaligus mengurangi biaya.
Apa itu Pembelajaran Mendalam?
Pembelajaran mendalam adalah disiplin pembelajaran mesin yang menggunakan algoritme dan data untuk meniru otak manusia untuk melatih model. Disiplin ini menggunakan jaringan saraf untuk mempelajari tugas tertentu.
Jaringan saraf terdiri dari neuron yang saling berhubungan yang memproses data di otak manusia dan komputer.
3 Cara Umum Pemasar Menggunakan Deep Learning
Berikut adalah beberapa cara pemasar menggunakan pembelajaran mendalam dalam strategi mereka.
1. Segmentasi
Model pembelajaran mendalam dapat menemukan pola dalam data untuk memulai segmentasi lanjutan. Hal ini memungkinkan pemasar untuk dengan mudah dan cepat mengidentifikasi audiens target untuk kampanye dan memprediksi prospek potensial.
2. Hyper-personalisasi
Pembelajaran mendalam dapat mengembangkan mesin personalisasi yang membantu pemasar merampingkan proses penyampaian konten yang sangat dipersonalisasi.
Contoh materi yang sangat dipersonalisasi adalah situs web yang menampilkan konten yang bervariasi bergantung pada siapa yang menjelajah atau pemberitahuan push untuk pelanggan yang keluar tanpa melakukan pembelian.
3. Memprediksi Perilaku Pelanggan
Pemasar dapat menggunakan pembelajaran mendalam untuk memprediksi tindakan pelanggan dengan melacak bagaimana mereka menelusuri situs web merek dan seberapa sering mereka membeli.
Dengan demikian, AI dapat memberi tahu perusahaan produk dan layanan mana yang diminati dan harus menjadi fokus kampanye di masa mendatang.
Perbedaan Antara Machine Learning dan Deep Learning
Pembelajaran mesin adalah bagian dari kecerdasan buatan, sedangkan pembelajaran mendalam adalah bagian dari pembelajaran mesin.
Pembelajaran mesin berarti komputer belajar dari data menggunakan algoritme untuk belajar dan bertindak tanpa diprogram — dengan kata lain, tanpa campur tangan manusia. Dan pembelajaran mendalam menggunakan algoritme dan jaringan saraf untuk melatih model.
Gambar di bawah mengilustrasikan hubungan antara kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, dan pembelajaran mendalam.
Pembelajaran mesin juga dapat melatih kumpulan data yang lebih kecil, sedangkan pembelajaran mendalam membutuhkan data dalam jumlah besar.
Pembelajaran mendalam meningkat melalui lingkungannya dan dengan belajar dari kesalahan masa lalu, tetapi pembelajaran mesin membutuhkan lebih banyak intervensi manusia untuk belajar dan memperbaiki dirinya sendiri.
Berikut adalah beberapa perbedaan utama antara pembelajaran mesin dan pembelajaran mendalam:
Pembelajaran mesin membutuhkan pelatihan yang lebih singkat tetapi dapat menghasilkan akurasi yang lebih rendah. Pembelajaran mendalam membutuhkan pelatihan yang lebih tinggi dan menghasilkan akurasi yang lebih tinggi. Pembelajaran mesin membuat korelasi linier yang lugas. Deep learning membuat kompleks, korelasi non-linear.
Saat kecerdasan buatan semakin terintegrasi ke dalam berbagai industri dan kehidupan kita sehari-hari, pemasar harus memahami prinsip dasarnya dan mempelajari cara memanfaatkannya untuk merek mereka.
Pembelajaran mendalam dan pembelajaran mesin akan menciptakan kemungkinan baru dalam pemasaran dengan merampingkan proses yang membosankan dan memprediksi perilaku audiens.
AI dapat membantu pemasar meningkatkan strategi mereka dan memastikan mereka selalu mengikuti tren dengan konsumen.
