AmazonとGoogleの鍵は何ですか 収益の成功 ?誰もが答えを知っています: データです。
Facebookのソーシャルメディア帝国とSpotifyが音楽ストリーミング事業をひっくり返す理由は?データ。
これらの企業はすべて、検索習慣、共有する投稿、購入する製品、または聞く音楽など、多数のユーザーから得た膨大な量の情報を主要な収益源に活用することに成功しています。これらの企業が数百万 (これらの企業の場合は数十億) のデータを収集できたという事実だけではありません。それは、それらの企業がそのデータを効果的に利用して、ユーザーをよりよく理解し、マーケティングすることに成功したということです。これらの企業はすべて、これを行うために人工知能 (より正確には、深層学習) を使用しています。
マーカス・アレンの身長はどれくらいですか
もちろん、データを競争上の優位性に変えるために、Amazon や Google のような支配的な企業である必要はないことに注意することが重要です。人工知能がますます進歩し、より広く採用されるようになるにつれて、より優れたデータ戦略を考え出し、顧客の採用を勝ち取り、競合他社との競争力を高めるために、大小さまざまな企業が AI に目を向け始めます.
ニューラル ネットワーク テクノロジーの先駆者であるジェレミー フェイン氏によると、競争に打ち勝つための鍵 認知的に 、はより良いデータを持っています - 必ずしもそれ以上ではありませんが、あなたの競合他社が持っていないデータです.理論的には、すべてのブランドは独自のデータ資産を開発することができます。なぜなら、すべてのブランドは競争するにはわずかに異なる必要があるからです。これは、ブランドの顧客が競合他社の顧客とは少なくともわずかに異なることを意味します。つまり、彼らは利用できる独自の角度を持っているということです。したがって、顧客または潜在的な顧客について取得するすべてのデータは、効果的なマーケティングまたは広告戦略を作成するために使用できる別の情報です。
ドクター・ヘブンリー・キムス純資産
この情報を効果的に使用するには、まず目標を決定する必要があります。さらなる売上を求めていますか?店舗での来店数を増やすことを目指していますか?あなたの目標は、あなたの製品の市場での認知度を高めることですか?それが完了したら、データを調べて、深層学習で使用するのに適切な形式であるかどうかを確認できます。これは単純に説明するのが難しいことですが、基本的に、データは細分化された状態である必要があります。つまり、データは複数のソースから取得され、そこからより詳細な結論を導き出すことができます。つまり、実際に何人の人が店を訪れたかを知る必要はなく、正確に各人がいつ訪れたかを知る必要があります。販売数だけでなく、それぞれの販売が誰に向けられたものかを調べる必要はもうありません。さらに一歩進むには、顧客との取引前に顧客とのタッチポイント、表示された広告、すべての対話がいつどこで発生したかを特定する必要があります。この種のデータをまだ収集しませんか?そうですね、それがあなたの最初の宿題です。
これは、これまでよりも多くのデータを保存できることを意味しますが、ストレージが安価であることは朗報です。さらに、その情報がなければ、深層学習の力を活用してこの新しい世界で競争することはできません。
双子座の女の子と魚座の男の子
Fortune 1000 の経営者を対象とした 2016 年の調査 それを明らかにした 調査対象者の 48.4% のみが、データ イニシアチブの結果として測定可能な結果を報告しましたが、80.7% は、その取り組みが成功し、不可欠であると感じています。これは、誰もがもっとうまくやる必要があることを知っていて、代替案を見つけていませんが、測定可能な利益が全面的に達成される前に、さらに何かが必要であることを意味します.
ほとんどのデータ イニシアチブは、ディープ ラーニングという 1 つの単純な要素を見逃しています。これは誤解されがちなトピックであり、Cognitiv の Fain によって「人間のような洞察を生成できる、より高度なタイプの機械学習」と定義されています。ビッグデータから結果を得るディープラーニングの能力は、競争上の理由からだけでなく、ビッグデータへの以前の投資を回収するためにも不可欠です。悲しいことに、 調査対象者の 39.3% 彼らの組織にはエンタープライズ ビッグ データ戦略が欠けている、または存在するかどうかに気付かなかったと依然として述べています。これらの企業には、登るのに長い道のりがあります。実際、ほとんどのデータ駆動型の専門家は、私たちの前に急な登りを待ち構えています。 「課題の一部は、業界自体がデータに関して未熟であることです。今から 15 年後に私たちが行っていることを振り返り、「それはかわいかったですか?」と、あるグローバル メディア エージェンシーのプログラマティック メディア担当ディレクターが最近のインタビューで語っています。 ウィンターベリー・グループのIAB調査 .
ビッグデータ、データ分析、人工知能は密接に関係しています。人工知能 - ひいては深層学習 - には、データとその大量のデータが必要です。深層学習が組織にとって効果的である唯一の方法は、それをフィードするための安定した情報の流れを持っている場合です。この情報を活用して、深層学習とニューラル ネットワークは、ブランドに固有のアルゴリズムと戦略を作成できるため、ブランドの競争力と革新性を維持できます。アズ・フェイン 指摘している , 「消費者の行動をより完全に説明し理解する能力は、これまで以上に完全であり、そのようなデータにより、AIマーケティングツールは今後数年間でさらに効果的になるでしょう.」
この時点で、すべてのブランドは強力なデータ戦略を必要としています。 Amazon や eBay のような e コマースの巨人によるデータ中心のアプローチの結果として苦戦している、今日のメーシーズや J.C. ペニーのようなブランドを見てください。適切な戦略と、データを最大限に活用するための適切なツールを持つことは、会社の競争力と成功を維持するのに役立ちます。
