خطا! ورودی را کنترل کنید
خطا! ورودی را کنترل کنید
ورود خودکار ؟
اگر فرم ثبت نام برای شما نمایش داده نمیشود، اینجا را کلیک کنید.
اگر فرم بازیابی کلمه عبور برای شما نمایش داده نمیشود، اینجا را کلیک کنید.
انجمن گفتگو استارتاپ و کار آفرینی
شما در حال مشاهده انجمن گفتگو استارتاپ های ایران هستید، این انجمن با هدف ایجاد بستر گفتگو پیرامون موضوعات حوزه کارآفرینی و کسب و کار های نوپا ایجاد شده است. با عضویت در این انجمن می توانید با اعضای اکوسیستم کارآفرینی کشور در ارتباط باشید.
این انجمن همچنین مرجع کاملی از شتاب دهنده ها، مراکز رشد و پارک های علم و فناوری، استارتاپ ها، اسامی منتور ها، سرمایه گذاران و فعالان کارآفرینی کشور را گرداوری نموده است.
ما به شما این اطمینان را می دهیم که با جستجو در این انجمن بتوانید هر موضوعی را در رابطه با استارتاپ ها پیدا کنید. کارشناسان ما نیز بطور 24 ساعته پاسخگوی سوالات شما خواهند بود.
جایگزین مناسب برای تکنولوژی تبلیغات، هوش مصنوعی در بازاریابی است!تا به حال امکان این وجود نداشته است که برندها هوش مصنوعی را جایگزین تکنولوژی تبلیغاتی کنونی خود کنند. اما بیشتر آنها از راهحلهای هوش مصنوعی در بازاریابی برای انجام وظایف منحصر به فردی مانند پیشنهادات، تبلیغات هدفمند، اعمالی که مبتنی بر درخواست مشتری هستند و … استفاده میکنند. امروزه با موجی از کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی مواجه هستیم. که این به معنای اجرای خودکار مراحل روند بازاریابی به صورت منسجم است. از این رو استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی برای برندها به منزله کنترل و اعتماد به تکنولوژی برای انجام کارهایی که قبلا دستی انجام میشدند در مقیاسی بزرگتر و در محیطی آرامتر است. اما پیش از این که کنترل کارها را به هوش مصنوعی بسپاریم، لازم است بدانیم که هوش مصنوعی در بازاریابی چگونه عمل میکند. از این رو به بررسی این موضوع در ۵ گام میپردازیم که چگونگی سیر تکامل الگوریتمهای هوش مصنوعی و به دنبال آن اجرای برنامههای بازاریابی دیجیتال را نشان میدهد. هوش مصنوعی در بازاریابی جایگزین مناسبی برای تکنولوژی تبلیغات۱) درک دلیل استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابیاستفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی “خودمختار” فرق چندانی با کاربرد هوش مصنوعی برای یک خودروی خودران و بدون راننده ندارد. هوش مصنوعی استفاده شده در خودرو، باید قدرت تشخیص فاصله با ماشینهای دیگر را داشته باشد. تشخیص دهد که چگونه در موقعیت صحیح بپیچد. چه زمانی پدال گاز باید فشار داده شود، وضعیت جاده چگونه است و … . توجه داشته باشید که استفاده از هوش مصنوعی بدین معنی است که تمامی اینکارها بدون حضور و کنترل راننده صورت میگیرد. بسیاری از تصمیمات مشابه رانندگی خودرو، در برنامههای بازاریابی نیز اتخاذ میشود. به منظور تغییر فرآیندهای بازاریابی و استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی در بازاریابی ابتدا باید درک کنیم که چرابازاریابان ماهر تمایل زیادی به اجرای این ایده دارند؟ در واقع باید علت تصمیم آنها مشخص شود تا بتوانند عملکرد صحیحی داشته باشند. ۲) استفاده از مفاهیم انتزاعی مانند خلاقیت در هوش مصنوعیبدون شک دادهها قلمروی وسیعی از هوش مصنوعی را در بر میگیرند. اما شاید برای شما هم جالب باشد که بدانید که چگونه هوش مصنوعی از ماهیت خلاقیت در تصمیمگیری استفاده میکند؟ ممکن است درک این حقیقت که چرا تصاویر و متونی که در تعامل اول با مشتری نمایش داده میشوند نسبت به سایر تعاملات احساس بیشتری را منتقل میکنند، برای شما هم اندکی دشوار باشد. از سوی دیگر، یک ماشین باید با دانشی طراحی شود که بتواند تصاویر و متون را تشخیص داده و بدون وابستگی شخصی مشخص کند که هر یک از تصاویر باید در چه مکانی ظاهر شوند. این امر نیز نیاز به بهرهگیری از خلاقیت است. ۳) طراحی و برنامهریزی هوش مصنوعی بر اساس تمام سناریوها و پیامدهاتوجه داشته باشید که تعداد زیادی از متغیرها و ترکیبات آنها در هر ثانیه وجود دارند. این متغیرها تاثیر قابل توجهی روی سناریوهای پیش آمده در یک برنامه میگذارند. استفاده از ترکیب شرطی “اگر… آنگاه… ” نیز که در برنامهها مورد استفاده قرار میگیرد بیانگر این واقعیت است. بنابراین برای استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی شما به عنوان یک طراح باید تصمیم بگیرید که از چه سناریو و خلاقیتی استفاده کنید. از این رو معمولا همه گزینههای خلاقانه و سناریوهای ممکن مد نظر قرار میگیرند. سپس تکنولوژی هوش مصنوعی باید با ایجاد یک مدل سریع پیشبینی کند که هر یک از سناریوهای ممکن چه نتایجی را در پی خواهند داشت. تکنولوژی این پیشبینیها را با متغیرهایی از قبیل شناسایی مخاطبان، رفتارهای پیشین مخاطبان، شرایط جدید، منطقه جغرافیایی، زمان و … انجام میدهد. هنگامی که پیامدهای پیشبینیشده احتمالی رخ داد، هوش مصنوعی باید با استفاده از ترکیبات خلاقانه، سناریویی که برای آن پیامد مشخص شده بود را اجرا کند. ۴) فراهم کردن عملکرد سیستم منحصر به فرد به شکلی جامعمساله اصلی که در بازاریابی دیجیتالی با آن مواجه هستیم استفاده از برنامهها و ابزارهای مختلفی مانند بازاریابی پیامکی، بازاریابی ایمیلی، بازاریابی شبکههای اجتماعی و … است. که هر یک از این ابزارها با هدف پیشبرد استراتژی بازاریابی مورد استفاده قرار میگیرند. بنابراین هوش مصنوعی باید بتواند فعل و انفعالات بین همه بخشهای فعال که در یک برنامه جامع جمعآوری میشوند، را درک کند. و با استفاده از قابلیت ساماندهی این بخشها سیستم منحصر به فردی را به صورت جامع در اختیار صاحبان کسب و کار قرار دهد. ۵) ارزیابی عملکرد سیستم هوش مصنوعی استفاده شدهیکی از مسائلی که شرکتها به شدت نگران آن هستند اطمینان از این موضوع است که هوش مصنوعی در بازاریابی مرتکب اشتباه نشود. بنابراین باید قوانینی تعریف کنیم تا از گرفتن تصمیماتی که در طرف مقابل سازمان قرار دارند یا افرادی که هوش مصنوعی به آنها خدمترسانی میکند، جلوگیری شود. درواقع زمانی این مساله اهمیت خود را نشان میدهد که به تصمیمات مربوط به هزینه میرسیم. https://fapool.ir/%D8%AC%D8%A7%DB%8C...%D8%AA-%D9%87/
هوش مصنوعی در بازاریابی محتوا باید با آن مبارزه کرد؟ یا به استقبال آن رفت؟ بازاریابی محتوا یکی از پراستفادهترین اصطلاحات در گفتمان دیجیتالی امروز است. هر محتوا، صرف نظر از اینکه تا حد خوب تولید شده است، اگر به قصد بازاریابی هدفمند نباشد، دیگر برآوردهکنندهی نیازها نخواهد بود. ظرافت بازاریابی محتوا در تحریک سطح تمایل و علاقهی مصرفکنندگان بالقوه، امری فکری و ذهنی نیست و زمانیکه درست انجام بپذیرد، اتحاد محتوا و بازاریابی میتواند برای هر نام تجاری و برند موجب شگفتی شود. این مفهوم که ماشینها زندگی ما را سادهتر کردهاند، چیز جدیدی نیست. شواهد قابلتوجهی نشان میدهد که ایدهی ساخت نهادهای مصنوعی هوشمند به قرن ۱۴ میلادی باز میگردد. از ماشین حساب تا کامپیوتر، همه چیز برای این هدف طراحی شدهاند که راحتی ما را بیشتر کنند. با این حال، آیا آمادهایم تا هوش مصنوعی به جای ما «فکر» کند و برای ما «بیافریند»؟ آیا هوش مصنوعی قادر به تولید محتوای خلاقانه خواهد بود؟ اجازه دهید به بررسی آنچه هوش مصنوعی میتواند یا نمیتواند برای برندهای تجاری انجام دهد، بپردازیم: بخش اول: تواناییهای هوش مصنوعی در تولید محتوای بازاریابی تولید خودکار محتوا: به گزارش گارتنر (Gartner) در سال ۲۰۱۸ حدود ۲۰ درصد از تمام محتوای کسب و کارها توسط ماشینها تولید خواهد شد. بر اساس تحقیقاتی تحت عنوان ورود ربات روزنامهنگار (Enter the Robot Journalist) اکثر خوانندگان حتی نمیتوانند محتوای خودکار را از محتوای نوشته شدهی توسط انسان تمیز دهند. بازیهای رسانههای اجتماعی: هوش مصنوعی در حال حاضر مثل یک بمب در رسانههای اجتماعی حاضر شده است. فیسبوک و اینستاگرام بر روی آن شرطبندی بزرگی کردهاند. ویژگیهای افزوده شده مانند تحلیل احساسات و تشخیص تصویر/صدا، قابلیتهای بالقوهای است در راستای افزایش جلبتوجه و فروش. کمپینهای تبلیغاتی که هرگز شانس به خال زدن را از دست نمیدهد: بازاریابان درمورد پتانسیل هوش مصنوعی بسیار خوشبین هستند. چرا که هوش مصنوعی در حال حاضر قابلیت پیگیری رفتار مصرفکننده و تغییر جبههی آنان در زمانی که چیزی درست کار نمیکند را داراست. تبلیغات هوشمند و تجربهی خرید بهتر: یادگیری عمیق، بازاریابان را در تشخیص تغییر رفتار و علایق مشتری کمک میکند. اگرچه هوش مصنوعی هنوز محدودیتهای خاص خود را داراست، شرکتهای بیشتری از آن به عنوان بهبودبخش تجربه مشتری استفاده میکنند. برای مثال: دستیاران مجازی کاربران را برای حرکت در صفحات وبسایت و آشنایی با ویژگیهای جدید، یاری میدهند. ماشین یادگیری الگوریتمهای گوگل: که توسط گوگل برین رنک (Google’s RankBrain) در اواخر سال ۲۰۱۵ معرفی شدند. به گفته گوگل، جستجو در وب را آسانتر میکند. این ماشین با تلاش برای کشف زبان و تفسیر معانی و کشف علت جستجوی مورد خاصی توسط کاربران، با حذف دخالت نیروی انسانی است. بخش دوم: ضعفهای هوش مصنوعی برای کاربری در بازاریابی محتوای کسب و کارها اختلال خلاقانه: چیزی که هرگز نمیتوانید از هوش مصنوعی انتظار داشته باشید «خلاقیت» است. اگرچه یک ربات میتواند محتوا را با توجه به مطالب ارائه شده، بهینهسازی کند و در سرعت تفکر ارتقاء یابد، اما آیا قادر به تمایز بین «بیارزش» و «درجه یک» خواهد بود؟ پاسخ این است: هنوز نه! چشمانداز فلج: این یکی دیگر از چوبهای زیر بغل هوش مصنوعی است. در حالی که هوش مصنوعی میتواند با دقتی بیبدیل بر روی دادههای ورودی کار کند، نمیتوانید انتظار داشته باشید عمق عاطفی به محتوا بیافزاید. این یعنی پردازش اطلاعات بدون ارائه هیچ دیدگاه و چشماندازی. معضل اصالت: در حالیکه هوش مصنوعی نیاز یک برند برای تعامل و گفتگو با مشتریانش را هموار میسازد، شایان ذکر است که تعامل «انسانی» دورتر و واقعیتر از آن است که یک ربات بتواند جایگزین آن شود. عدم توانایی ربات در پاسخگویی منحصربفرد (از لحاظ حسی) به جای عواطف و جملات قابل پیشبینی به مردم، یکی از دلایل شسکت chatbots ها میباشد. انتخابهای اخلاقی: مالکوم گلدول (Malcom Gladwell) در کتاب خود تحت عنوان پلک زدن (Blink) درباره انتخابهای اخلاقی توسط مردم صحبت میکند. این انتخابهای بطور کلی عاطفی هستند نه تحلیلی. هوش مصنوعی با عدم توانایی در ارائه واکنشهای احساسی، قادر به پاسخگویی به یک نیاز عاطفی نیست. استقبال از قدرت هوش مصنوعی در بازاریابی محتوا به جای مشاهدهی هوش مصنوعی به عنوان یک تهدید، بیایید ببینیم چگونه میتوان از قدرت آن استفاده کرد: – پیدا کردن آنچه مخاطبانتان واقعاً به آن توجه میکنند. – بهینهسازی محتوا برای موتورهای جستجو – توزیع محتوا در روشی درست و مناسب – تجزیه و تحلیل و پیشبینی رفتار طبق دادههای گذشته – انتشار محتواهای بیشتر نتیجهگیری: همانطور که میبینید هوش مصنوعی یک جنبه حیاتی در بازاریابی محتوا است. با این وجود، هرگز نمیتواند انسان را منسوخ بگرداند. بایستی یاد بگیریم از هوش مصنوعی و تغییراتی که در راستای استفاده از آن در آینده برای کاربران تجاربی نو و معنیدار به ارمغان میآید، استقبال کنیم. هوش مصنوعی | بازاریابی محتوا | هوش مصنوعی در بازاریابی محتوا
هوش مصنوعی در بازاریابی محتوا زمانی که بازاریابی محتوا درست انجام بپذیرد و علاقه مخاطبان بالقوه به برقراری ارتباط با برند افزایش یابد، میتواند برای هر نام تجاری و برند موجب شگفتی شود. این مفهوم که ماشینها زندگی ما را سادهتر کردهاند، چیز جدیدی نیست. شواهد قابلتوجهی نشان میدهد که ایده ساخت نهادهای مصنوعی هوشمند به قرن ۱۴ میلادی بازمیگردد ... زمانی که بازاریابی محتوا درست انجام بپذیرد و علاقه مخاطبان بالقوه به برقراری ارتباط با برند افزایش یابد، میتواند برای هر نام تجاری و برند موجب شگفتی شود. این مفهوم که ماشینها زندگی ما را سادهتر کردهاند، چیز جدیدی نیست. شواهد قابلتوجهی نشان میدهد که ایده ساخت نهادهای مصنوعی هوشمند به قرن ۱۴ میلادی بازمیگردد. از ماشینحساب تا کامپیوتر، همه چیز برای این هدف طراحی شدهاند که راحتی ما را بیشتر کنند. با این حال، آیا آمادهایم تا هوش مصنوعی به جای ما «فکر» کند و برای ما «بیافریند»؟ آیا هوش مصنوعی قادر به تولید محتوایی خلاقانه خواهد بود؟ اجازه دهید به بررسی آنچه هوش مصنوعی میتواند یا نمیتواند برای برندهای تجاری انجام دهد، بپردازیم. تواناییهای هوش مصنوعی در تولید محتوای بازاریابی تولید خودکار محتوا: به گزارش گارتنر در سال ۲۰۱۸ حدود ۲۰ درصد از تمام محتوای کسبوکارها توسط ماشینها تولید خواهد شد. بر اساس تحقیقاتی تحت عنوان ورود ربات روزنامهنگار اکثر خوانندگان حتی نمیتوانند محتوای خودکار را از محتوای نوشتهشده توسط انسان تمیز دهند. بازیهای رسانههای اجتماعی: هوش مصنوعی در حال حاضر مثل یک بمب در رسانههای اجتماعی حاضر شده است. فیسبوک و اینستاگرام روی آن شرطبندی بزرگی کردهاند. ویژگیهای افزودهشده مانند تحلیل احساسات و تشخیص تصویر/صدا، قابلیتهای بالقوهای است در راستای افزایش جلبتوجه و فروش. کمپینهای تبلیغاتی که هرگز شانس به خال زدن را از دست نمیدهد: بازاریابان درمورد پتانسیل هوش مصنوعی بسیار خوشبین هستند چرا که هوش مصنوعی در حال حاضر قابلیت پیگیری رفتار مصرفکننده و تغییر جبهه آنان در زمانی که چیزی درست کار نمیکند را داراست. تبلیغات هوشمند و تجربه خرید بهتر: یادگیری عمیق، بازاریابان را در تشخیص تغییر رفتار و علایق مشتری کمک میکند. اگرچه هوش مصنوعی هنوز محدودیتهای خاص خود را داراست، شرکتهای بیشتری از آن به عنوان بهبودبخش تجربه مشتری استفاده میکنند. برای مثال، دستیاران مجازی کاربران را برای حرکت در صفحات وبسایت و آشنایی با ویژگیهای جدید، یاری میدهند. ماشین یادگیری الگوریتمهای گوگل: ماشین یادگیری الگوریتمهای گوگل که توسط گوگل برین رنک در اواخر سال ۲۰۱۵ معرفی شدند، به گفته گوگل، جستوجو در وب را آسانتر میکند. این ماشین با تلاش برای کشف زبان و تفسیر معانی و کشف علت جستوجوی مورد خاصی توسط کاربران، با حذف دخالت نیروی انسانی است. ضعفهای هوش مصنوعی برای کاربری در بازاریابی محتوای کسبوکارها اختلال خلاقانه: چیزی که هرگز نمیتوانید از هوش مصنوعی انتظار داشته باشید «خلاقیت» است. اگرچه یک ربات میتواند محتوا را با توجه به مطالب ارائهشده بهینهسازی کند و در سرعت تفکر ارتقا یابد، اما آیا قادر به تمایز بین «بیارزش» و «درجه یک» خواهد بود؟ پاسخ این است: هنوز نه! چشمانداز فلج: این یکی دیگر از چوبهای زیر بغل هوش مصنوعی است. در حالی که هوش مصنوعی میتواند با دقتی بیبدیل روی دادههای ورودی کار کند، نمیتوانید انتظار داشته باشید عمق عاطفی به محتوا بیفزاید؛ این یعنی پردازش اطلاعات بدون ارائه هیچ دیدگاه و چشماندازی. معضل اصالت: در حالیکه هوش مصنوعی نیاز یک برند برای تعامل و گفتوگو با مشتریانش را هموار میسازد، شایان ذکر است که تعامل «انسانی» دورتر و واقعیتر از آن است که یک ربات بتواند جایگزین آن شود. عدم توانایی ربات در پاسخگویی منحصربهفرد (از لحاظ حسی) به جای عواطف و جملات قابل پیشبینی به مردم، یکی از دلایل شکست chatbotsهاست. انتخابهای اخلاقی: مالکوم گلدول (Malcom Gladwell) در کتاب خود تحت عنوان «پلکزدن» درباره انتخابهای اخلاقی توسط مردم صحبت میکند. این انتخابها بهطور کلی عاطفی هستند نه تحلیلی. هوش مصنوعی با عدم توانایی در ارائه واکنشهای احساسی، قادر به پاسخگویی به یک نیاز عاطفی نیست. استقبال از قدرت هوش مصنوعی در بازاریابی محتوا به جای مشاهده هوش مصنوعی به عنوان یک تهدید، بیایید ببینیم چگونه میتوان از قدرت آن استفاده کرد. هوش مصنوعی میتواند در پیداکردن آنچه مخاطبانتان واقعا به آن توجه میکنند، بهینهسازی محتوا برای موتورهای جستوجو، توزیع محتوا به روشی درست و مناسب، تجزیهوتحلیل و پیشبینی رفتار مخاطب طبق دادههای گذشته و انتشار محتواهای بیشتر به شما کمک کند. https://emavara.com/%D9%87%D9%88%D8%...A%D9%88%D8%A7/
هوش مصنوعی و ابزارهای مدلسازی درحوزه کسب وکار (business)مقدمه توجه به کاربرد تکنیک های هوش مصنوعی و ابزارهای مدل سازی در حوزه کسب و کار به طور فزاینده ای در حال افزایش است. در این راستا سیستم های خبره جایگاه ویژه ای یافته اند. در چند دهه گذشته دو عنوان شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک از موضوعاتی بوده اند که توجه بسیاری از دانشگاهیان را به خود جلب کرده اند . این دو به عنوان ابزاری نیرومند در حل مسائلی که دیگر توسط متدلوژی ها و روش های سنتی گذشته قابل حل نبودند، شناخته شده و مورد استفاده قرارگرفته اند. این روزها استفاده از آنها به زندگی اجتماعی ما نیز تسری یافته تا جایی که کاربرد آنها در تصمیم گیری ها نقش حیاتی یافته است . در این پست شواهدی را مبتنی برامکان استفاده اخلاقی از شبکه های عصبی و الگوریتم ها ی ژنتیک که به منجر به تصمیم گیریهای موفقیت آمیز در ارتباط با مسائل مرتبط با کسب و کار می شود ارائه می کنیم . برای این منظور لازم است که بررسی تطبیقی ای در رابطه با تلاشهای دیگر محققان در قالب ادبیات موضوع صورت گیرد . به همین دلیل ، در این پست بر نقش محققان عملیاتی در حوزه کاربرد شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک تأکید شده است . همچنین در کنار ایجاد چنین پایگاهی برای محققان ، به سوالات اساسی زیر نیز پاسخ داده شده است : ۱) آیا کاربردهای سیستم های مبتنی بر هوش مصنوعی می تواند از فرایندهای تصمیم گیری شرکت شما پشتیبانی کند ؟ ۲) آیا اسناد ودلایل و مدارک معتبری برای اثبات این ادعا وجود دارد ؟ ۳) آیا اینها تنها یک تئوری و ایده دانشگاهی است یا دارای قابلیت کاربرد و تعمیم نیز هست؟ به عبارت دیگر ، با درنظر گرفتن مطالعات مشابه در رابطه با استفاده از سیستم های خبره در کسب و کار، نویسندگان و محققان در آرزوی دستیابی به فرصتی جهت بحث مقایسه ای در باره این سه متدلوژی هوشمند هستند (متاکسیوس و پساراس ۲۰۰۳ ) . یکی از مهم ترین و بحث برانگیزترین تحقیقات ، بررسی صورت گرفته توسط لایبوتز (۲۰۰۱) است که نتیجه آن تحت عنوان «سیستمهای خبره و کاربرد آنها» مطرح شد. ساختار این پست به صورت زیر است : در ابتدا مروری بر پایه و اساس شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک خواهیم داشت و سپس به بازنگری جامعی بر کاربرد شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در حوزه کسب و کار خواهیم پرداخت و نهایتا آن را با نتایج و پیشنهاداتی برای تحقیقات کاربردی آینده به پایان خواهیم رساند . فناوری شبکه عصبی شبکه های عصبی یک تکنیک پردازش اطلاعات مبتنی بر روش سیستم های عصبی بیولوژیکی مانند مغز و پردازش اطلاعات است. مفهوم بنیادی شبکه های عصبی ، ساختار سیستم پردازش اطلاعات است که از تعداد زیادی واحدهای پردازشی (نورون ) مرتبط با شبکه ها تشکیل شده اند . سلول عصبی بیولوژیکی یا نورون، واحد سازنده سیستم عصبی در انسان است. یک نورون ازبخشهای اصلی زیر تشکیل شده است : ۱) بدنه سلولی که هسته در آن است و سایر قسمتهای سلولی از آن منشأ گرفته است. ۲) هسته ۳) آکسون که وظیفه آن انتقال اطلاعات از سلول عصبی است. ۴) دندریت که وظیفه آن انتقال اطلاعات از سلول های دیگر به سلول عصبی است یک سیستم شبکه عصبی از تکنیک های مورد استفاده انسان در یادگیری از طریق استناد به مثالهایی از حل مسائل استفاده می کند (هایکین ،۱۹۹۴ ) . هر نورون ورودیهای متعددی را پذیراست که با یکدیگر به طریقی جمع می شوند .اگر در یک لحظه تعداد ورودی های فعال نرون به حد کفایت برسد نرون نیز فعال شده و آتش می کند . در غیر این صورت نورون به صورت غیر فعال و آرام باقی می ماند .فعالیت هر نورون از مجموعه ای از یک یا چند ورودی ، عملیات و وظیفه خروجی برای محاسبه خروجیهایش تشکیل شده است . عملکرد اساسی این مدل مبتنی بر جمع کردن ورودیها و به دنبال آن به وجود آمدن یک خروجی است . ورودیهای نورون از طریق دندریت ها که به خروجی نورون های دیگر از طریق سیناپس متصل شده اند وارد می شوند . بدنه سلولی کلیه این ورودیها را دریافت می کند و چنانچه جمع این مقادیراز مقداری که به آن آستانه گفته می شود بیشتر شود در اصطلاح بر انگیخته شده یا آتش می کند و درغیر این صورت خروجی نورون روشن یا خاموش خواهد شد. امروزه شبکه های عصبی در کاربردهای مختلفی از قبیل طبقه بندی داده ها و تشخیص الگو از طریق فرایند یادگیری که خود شامل مسائلی مانند تشخیص خط و شناسایی گفتار وپردازش تصویر است به کار می روند .به مثابه سیستم های بیولوژیکی ، آموزش شامل تنظیم پیوندهای بین سیناپس ها که درهر نورون وجود دارند است. به عبارت دیگر ، اطلاعات آموخته شده به شکل ارزشهای عددی به نام «وزن» که به هر واحد پردازش شبکه اختصاص داده می شود ،ذخیره می شوند .به طور کلی ، شبکه های عصبی می توانند بین :روشهای اتصال نورون ها، انواع روشهای ویژه محاسبه عملیات نورون ها، روش انتقال الگوی عملیات از خلال شبکه و روشهای یادگیری آنها که شامل نرخ یادگیری است، تمایز قائل شوند . با در نظر گرفتن ارتباطات بین نورون ها ، می توان بین شبکه های لایه دار و بدون لایه تمایز قایل شد . شبکه های لایه دار گروهی ازنورون ها هستند که در لایه هایی مجتمع گردیده اند که بین لایه ورودی و خروجی که تنها پیوند خارجی دارند یک یا چند لایه پنهان وجود دارد . داده های ورودی از لایه ورودی به وسیله لایه های پنهان (لایه میانی ) به لایه خروجی منتقل می شوند . سیگنالها ی جاری در شبکه های لایه دار به سمت جلو حرکت می کنند که در اصطلاح فنی به آنها پیش خور گفته می شود در حالی که شبکه های بدون لایه دارای گره های اضافی بازخور هستند که از تقسیمات درست لایه ها جلوگیری می کنند . ساختار پیوندها و تماسها و تعداد لایه ها و نورون ها تعیین کننده معماری شبکه است که بایستی قبل از استفاده از شبکه های عصبی تنظیم شود .اگرچه در موارد مشخصی می توان با موفقیت از شبکه های عصبی تک لایه استفاده کرد اما رسم بر این است که شبکه های عصبی حداقل دارای ۳ لایه باشند ( لایه ورودی ،لایه پنهان یا لایه میانی و لایه خروجی . قبل از آنکه شبکه آموزش داده شود ، اوزان اختصاصی کوچک و به صورت تصادفی ارزش گذاری می شوند . در خلال روند آموزش ، اوزان شبکه به شکل تدریجی تعدیل می شود تا جایی که محرز شود که کاملاً روابط فرا گرفته شده است . این شکل از یادگیری ، یادگیری با سرپرست نامیده می شود . وقتی یک الگو در لایه ورودی به کار گرفته می شود تا آن جا جلو می رود که ستانده نهایی در لایه خروجی محاسبه شود . ستانده شبکه با نتایج مطلوب مورد انتظار مدل مقایسه و خطاهای موجود محاسبه می شود .این خطاها مجدداً به عنوان بازخورد به شبکه بازمی گردد تا تغییرات لازم در اوزان پیوندها برای کاهش خطا صورت گیرد .مجموعه ای از مثالهای آموزشی داده _ ستانده مکرراً ارائه می شود. تا جایی که مجموع امتیازات خطا به سطح قابل قبولی کاهش یابد . در این جایگاه م توان آن شبکه را به عنوان شبکه ای آموزش دیده در نظر گرفت . اما در روش دیگری که یادگیری بدون سرپرست نامیده می شود ، شبکه عصبی باید بدون کمک گرفتن از جهان ، بتوانند کار آموزش را انجام دهد . واقعیت آن است که در عمل ازروش یادگیری باسرپرست و یا حداکثر از روشهای ترکیبی استفاده می شود و فرایند آموزش بدون سرپرست به شکل خالص تنها وعده ای است که شاید بتواند در آینده تحقق یابد . در حال حاضر و در کاربردهای پیشرفته ، از روش آموزش بدون سرپرست برای ایجاد تنظیمات اولیه برروی سیگنال های ورودی شبکه های عصبی استفاده می شود و باقی مراحل آموزش به روش با سرپرست ادامه می یابد . حوزه های کاربردی شبکه های عصبی در موضوعات زیر است: همبستگی ناشناخته بین ویژگیهای مطلوب و ارزش متغیرهای مسائل تصمیم گیری ( جایی که راه حل مسائل ناشناخته است. مسائلی که دارای راه حل الگوریتم نیستند. جایی که داده های ناقص وجود دارد. مزیت اصلی شبکه های عصبی ، قابلیت فوق العاده آنها در یادگیری و نیز پایداری شان در مقابل اغتشاشات ناچیز ورودی است ( فاوست ، ۱۹۹۴) .به عنوان مثال اگر از روشهای عادی برای تشخیص دستخط یک انسان استفاده کنیم ممکن است در اثر کمی لرزش دست ، این روشها به تشخیص غلطی برسند در حالی که یک شبکه عصبی که به صورت مناسب آموزش داده شده است حتی در صورت چنین اغتشاشی نیز به پاسخ درست خواهد رسید .درنتیجه ، تاکید ما بر این حقیقت است که انتخاب شبکه درست با محاسبات صحیح، عامل اصلی در تضمین موفقیت عملکرد است . فناوری الگوریتم ژنتیک الگوریتم های ژنتیک روش قدرتمندی را برای توسعه اکتشافی مسائل بهینه سازی ترکیبی مقیاس بزرگ فراهم آورده است . انگیزه اصلی مطرح کردن الگوریتم ژنتیک می تواند این گونه عنوان شودکه «تکامل تدریجی» به شکل قابل ملاحظه ای در توسعه انواع وگونه های پیچیده از طریق مکانیزم های نسبتاً ساده تکمیلی نمود یافته است . حال سوال اساسی این است : پذیرش کدام ایده از تئوری تکامل تدریجی می تواند به ما در حل مسائل این قلمرو کمک کند ؟ این سوال با توجه به غنای پدیده تکامل تدریجی جوابهای متفاوتی دارد. هالند و دی جانگ (۱۹۷۵) از نخستین کسانی هستندکه با معرفی مفهوم الگوریتم ژنتیک به عنوان یک تکنیک جستجوی عمومی که از تکامل تدریجی بیولوژیک در قالب بقای افراد اصلح و مبادله ساختارمند و تصادفی اطلاعات الگوبرداری می کند درصدد پاسخگویی به این سوال برآمدند . یک الگوریتم ژنتیک مسئله را به صورت مجموعه ای از رشته ها که شامل ذرات ریزهستند کد گذاری می کند ، سپس برای تحریک فرایند تکامل تدریجی ،تغییراتی را بر روی رشته ها ا عمال می دارد. در مقایسه با الگوریتم های جستجوی محلی ، در جستجوی عمومی که تنها یک راه حل قابل قبول وجود دارد ، الگوریتم های ژنتیک جامعه ای از افراد را در نظر می گیرند . کـــار با مجموعه ای از افراد، امکان مطالعه ساختارها و ویژگیهای اصلی افراد متفاوت را که منجر به شناسایی و کشف راه حلهای کارآمد تر می شود، فراهم می سازد . در طی مطالعه ، الگوریتم ژنتیک رشته های متناسب با ارزش را برمی گزیند و آن دسته از رشته هایی را که تنــاسب کمتری با جمعیت مورد بررسی دارند حذف می کنند . مروری بر کاربردهای تجاری بعد از مروری بر پیشینه شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک و پیشرفتهای آنها ، می توان حوزه های کاربردی آنها را در کسب و کار شناسایی کرد. بنابر این در این قسمت به بررسی انواع مسائل تجاری که به شکلی مناسب به وسیله شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک قابل حل خواهند بود ، می پردازیم . اما قبل از آن توضیحی مختصر در ارتباط با موضوعات مرتبط با این حوزه خواهیم داد . بازاریابی «انجمن بازاریابی آمریکا» از دیدگاه مدیریتی، بازاریابی را بدین گونه تعریف می کند : بازاریابی یک فرایند اجتماعی و مدیریتی است که به وسیله آن، افراد و گروهها ، نیازها و خواسته ها ی خود را از طریق تولید ، عرضه و مبادله کالاهای مفید و با ارزش با دیگران ، تأمین می کنند . به طور کلی ، بازاریابی دانشی ناشناخته است که با ویژگیهایی از قبیل عدم اطمینان بالا ، ساختار گمشده علّـی ودانشی ناکامل و گسترده قابل شناسایی است .بسیاری از وظایف تصمیم گیری و حل مسـئله به صورت بدون ساختار یا نیمه ساختار یافته انجام می شود . به همین دلایل توسعه کاربرد شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در بازاریابی نسبت به سایر حوزه های علم دشوارتر است . در سال ۱۹۹۱ ، کاری و ماتین هو به بحث در رابطه با نقش هوش مصنوعی در بازاریابی پرداختند و جایگاه یابی رقابتی را به وسیله متدلوژی هدف گرا مورد تجزیه و تحلیل قرار دادند . الیس و همکارانش در سال ۱۹۹۱ گزارشی از پیشرفتهای کاربرد مدل های شبکه عصبی در مواجهه با استراتژی قیمت گذاری کششی ارائه کردند در حالی که پراکتر در سال ۱۹۹۲ چگونگی کاربرد تکنولوژی شبکه های عصبی در یادگیری مدل های داده بازاریابی و نقش آنها را در ساختن سیستم های پشتیبانی از تصمیمات بازاریابی به نمایش گذاشت . در سال ۱۹۹۳ کاری و ماتین هو از تکنولوژی شبکه های عصبی در مدل سازی واکنش مصرف کننده به محرک تبلیغات استفاده کردند . رای و همکارانش در سال ۱۹۹۴ شبکه های عصبی را در کمّی سازی فاکتورهای موثر در کیفیت روابط خریدارو فروشنده مورد استفاده قرار دادند . برای این منظور شبکه ای با دو عنصر خروجی کیفیت روابط (رضایت از روابط و اعتماد ) و پنج ورودی ( گرایش فروش فروشنده ، مشتری گرایی ، تخصص، اخلاقیات ، و دوام روابط ) شکل گرفت . در مقایسه با رگرسیون های چند متغیره، تکنیک شبکه های عصبی به نتایج آماری قابل قبول تری دست یافت . از سوی دیگر ، هارلی و همکاران (۱۹۹۴) استفاده از الگوریتم های ژنتیک را در حل مسائل بهینه سازی بازاریابی مورد آزمایش قرار دادند . بر اساس مطالعه آنها ، کاربردهای بالقوه الگوریتم های ژنتیک در بازاریابی می تواند شامل موارد زیر باشد : ۱) رفتار مصرف کننده یادگیری مدل های انتخاب مصرف کننده پردازش اطلاعات مصرف کننده تاثیر گروههای مرجع ۲) بخش بندی،انتخاب بازار هدف، جایگاه یابی بهینه سازی ساختارهای محصول بازار تجزیه و تحلیل فاکتورهای کلیدی خرید جایگاه یابی محصول ۳) مدیریت عناصر آمیخته بازاریابی بهینه سازی چرخه حیات محصول طراحی محصول استراتژی تبلیغات و برنامه ریزی رسانه ای مدیریت فروش گرین و اسمیت (۱۹۸۷) یک سیستم ژنتیک را برای یادگیری مدل های انتخاب مصرف کننده مطرح ساختند و تنگ و هولاک (۱۹۹۲ ) چارچوبی مفهومی را در پیوند مفاهیم بازاریابی با مکانیزم تکامل تدریجی داروین ارائه کردند . در سال ۱۹۹۲ بالاک ریشمن و جاکوب یک الگوریتم ژنتیک مبتنی بر سیستم پشتیبانی از تصمیم گیری برای طراحی محصول ارائه کردند . از سوی دیگرو در حرکتی نوین وناگوپال و بیتز (۱۹۹۴) ازاشتراک شبکه های عصبی و تکنیکهای آماری در تحقیقات بازاریابی استفاده کردند. درنهایت ، می توان گزارشی از پیشرفتهای موجود در این زمینه رابه شکل زیر ارائه کرد : STRATEX _ یک سیستم دانشی با هدف پشتیبانی از انتخاب بخشهای بازار (بورچ و هارتویگسن ، ۱۹۹۱)) ADDUCE _ سیستمی در توجیه واکنش مصرف کننده به تبلیغات (بارک ، ۱۹۹۱)) COMSTRAT _ سیستمی برای تصمیمات استراتژیک بازاریابی با تاکید ویژه بر جایگـاه یابی رقابتی ( ماتین هو و همکاران ۱۹۹۳ ( MARSTRA _ سیستم هوش شبکه ای برای توسعه استراتژی های بازاریابی و ارزیابی فاکتورهای بازاریابی استراتژیک GLOSTRA _ سیستم هوش شبکه ای برای توسعه و بهبود استراتژی های بازاریابی جهانی و بازاریابی اینترنتی ( لی و دیویس ، ۲۰۰۱ ( بانکداری و حوزه های مالی از کاربردهای مهم و مطرح شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در بانکداری و حوزه مسائل مالی می توان به این موارد اشاره کرد : کاربردهای اعتباری ، تجزیه و تحلیل های مالی ، سرمایه گذاری مالی ، و تجزیه و تحلیل بازار مبادله سهام . محققان بسیاری به بررسی کاربردهای شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در بانکداری و مالی پرداخته اند . ازآن جمله ، در سال ۱۹۹۳ ، تفتی و نیکبخت به بحث در ارتباط با استفاده از شبکه های عصبی توسط سازمانها وشرکتهای مالی در جهت اهداف متفاوت امتیازبندی اعتباری پرداختند .تان و دی هاردجو (۲۰۰۱) از طریق افزایش زمان و دوره پیش بینی مدل به توسعه یک تحقیق ابتدایی در استفاده از شبکه های عصبی برای پیش بینی استرس های مالی در اتحادیه های اعتباری استرالیا پرداختند . دستاورد حاصل شده در مقایسه با نتایج به دست آمده از متوسط انحراف از میانگین، نتایج قابل قبولی بود . همچنین دیویس و همکاران نیز در ۱۹۹۶ به بررسی نگرشهای سیستم های خودپرداز براساس تجزیه و تحلیل شبکه های عصبی پرداختند . از سوی دیگر، شناسایی کاربردهای متنوع الگوریتم های ژنتیک از سوی افراد مختلف به صورت زیر ارائه شده است : انتخاب استراتژی های بازار انحصاری چند جانبه ( مارکز ، ۱۹۸۹ ) ، توسعه استراتژی های سرمایه گذاری مالی(باور ،۱۹۹۴ ) ،جستجو برای یافتن قوانین تکنیکی برای اعمال آنها در بازارسرمایه ( کارجالایننن ، ۱۹۹۴ ) ، تجزیه و تحلیل ریسک در بانکداری ( وارتو ،۱۹۹۸ ) . علاوه بر این، در سال ۱۹۹۹ کارجالایننن و آلن از الگوریتم های ژنتیک در پیدا کردن قوانین تکنیکی تجاری استفاده کردند. در همین زمان نیز آندرا و همکارانش (۱۹۹۹) از الگوریتم های ژنتیک در تجــزیه و تحلیل فنی در بازار سهام مادرید استفاده کردند .از دیگر سیستمهای مالی مبتنی بر شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک می توان به موارد زیر اشاره کرد : KABAL _ سیستم دانشی برای تجزیه و تحلیل مالی در بانکداری (هارت ویگسن ، ۱۹۹۰ ( CREDEX _ سیستمی برای ارزیابی اعتبارات ( پینسون ، ۱۹۹۰ ) FINEVA _ سیستم دانشی چند معیاری پشتیبانی از تصمیم گیری برای ارزیابی عملکرد و قابلیت حیات شرکت ( زوپونی دیس ، ۱۹۹۶ ) پیش بینی پیش بینی یکی از قدیمی ترین فعالیتها و وظایف مدیریت وتجارت بوده است . درروزگاران قدیم نمونه هایی از پیشگوییها و پیش بینی ها وجود دارد . به طور کلی ، مدیری را می توان موفق دانست که از قوه تجسم بالایی در تصمیم گیری و قضاوت برخوردار باشد . تجربه ، به انسان در پیش بینی آینده وانتخاب تصمیم درست و دادن رأی صحیح کمک می کند.روش های هوش مصنوعی توانایی بالایی را درپیش بینی و ارائه عملکرد بهتر در مواجهه بامسائل غیرخطی و سایر مشکلات مدل سازی سری های زمانی نشان داده اند .رحمان و بهتنگار (۱۹۹۸ ) یک سیستم خبره را برای پیش بینی کوتاه مدت طراحی کردند ، این درحالی است که چیو (۱۹۹۷) یک شبکه عصبی را در ترکیب با سیستم خبره قانونمند برای همین منظور در تایوان مورد استفاده قرار داد . همچنین تحقیقات کانلن و جیمز (۱۹۹۸) نشان دادکه می توان بین خصیصه های داراییهای اقتصادی و ارزش داراییهای تجاری در یک بازار خاص پیوند برقرار کرد و به مدل ارزش گذاری ای رسید که به پیش بینی کوتاه مدت نوسانات ارزش گذاری دراستفاده از شبکه های عصبی می پردازد . درنهایت بررسیهای انجام شده نشان می دهد که در این حوزه بیشتر بر کاربرد شبکه های عصبی کار شده است تا الگوریتم های ژنتیک . سایر حوزه های تجاری تا اینجا درباره کاربردهای مختلف شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در بخشهای کلیدی تجارت صحبت کردیم : بازاریابی ، بانکداری و مالی ، پیش بینی . قطعاً حوزه های دیگری از تجارت و کسب و کارنیز وجود دارد که در اندازه های متفاوت می توانند از مزایای استفاده از شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک منتفع شوند . به عنوان مثال می توان به کاربرد شبکه های عصبی در صنعت هتلداری ( لاو ، ۱۹۹۸) ، ارزیابی داراییها (لنک و همکاران ۱۹۹۷ ) و پیش بینی تورم (آیکن ، ۱۹۹۹) اشاره کرد. علاوه بر این ، کاملاً مشهود است که بخشهایی ( مانند تولید ، صنایع سنگین ، انرژی ، ساخت و ساز ) وجود دارند که از نظر ما دور مانده اند . مزایای استفاده از این فناوریهای هوش مصنوعی با بررسی اجماعی نظریات و تحقیقات موجود می توان مزایای استفاده از فناوریهای هوش مصنوعی و الگوریتم های ژنتیک را در قالب گزاره های زیر خلاصه کرد : ارائه خدمات بهتر به مشتری تقلیل زمان انجام وتکمیل وظایف افزایش تولید استفاده اثربخش تر از منابع سازگاری و ثبات بیشتر در تصمیم گیری نتایج در این پست سعی کردیم با معرفی کاربردهای شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک در حوزه تجارت و بازرگانی به ویژه در محدودة بازاریابی، مالی و بانکداری و پیش بینی ، بعدی جدید از حوزه تجارت وکسب و کار را نمایان کنیم. نتیجه نهایی این مباحث به تنوع حوزه های کاربردی که بر مزایا و منافع شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک اشاره دارد منتهی می شود . این دو تکنولوژی امروزه بیش از بیش به عنوان ابزار تصمیم گیری سازمانها مورد استفاده قرار می گیرند که البته نتایج حاصل از کاربرد آنها ( همچون تصمیمات صحیح ، صرفه جوییهای زمانی ، انعطاف پذیری ،کیفیت بهبود یافته ، آموزش موثر ) بر محبوبیت آنها افزوده است . اعتقاد ما بر این است که در صورت ادغام مناسب این دو فناوری با سایر فناوریهای هوشمند ( مانند سیستم های خبره ، عوامل هوشمند ، منطق فازی) و تکنیکهای تحقیق درعملیات به ویژه شبیه سازی می توان روز به روز بر موارد استفاده آنها در حوزه های مختلف افزود و از مزایای آنها بهره مند شد. بر اساس تحقیق کتابخانه ای انجام شده موارد زیر برای تحقیقات آینده پیشنهاد می شود: بررسی مزایای استفاده از الگوریتم های ژنتیک در بهینه سازی مسائل بازاریابی مقایسه کاربرد شبکه های عصبی و الگوریتم های ژنتیک و سیستم های خبره برای شناسایی مزایا و ضررهای هر کدام از این فناوریها.https://www.linkedin.com/pulse/%D9%8...reza-hosseiny/
۷ ابزار هوش مصنوعی که به رشد وبلاگها کمک می کنندهوش مصنوعی برای عده زیادی حکم یک بازی نامشخص و پیچیده را دارد. در جامعه بازاریابی زمزمههای زیادی درباره این موضوع وجود دارد و مردم بر این باورند که این تکنولوژی منجر به ایجاد تغییرات بزرگی در جهان خواهد شد. اما کاربردهای واقعی هوش مصنوعی در حال حاضر شامل چه مواردی هستند؟ بازاریاب ها چطور از هوش مصنوعی برای حل مشکلات واقعی خودشان استفاده می کنند؟ تمام حدس و گمان ها و نظریه هایی که در این زمینه وجود دارند، جذاب هستند. اما در نهایت عملکرد بازاریاب ها بر اساس شاخص های کلیدی عملکرد و اهداف شغلی محک زده می شود. این مطلب را با بررسی یکی از چالش های متداول در بازاریابی شروع می کنیم: مسلما شما هم تمایل دارید که افراد بیشتری پست های وبلاگ شما را مطالعه کنند. مطالعه بیشتر پست ها به معنای ایجاد فرصت های بیشتری برای تبدیل این خواننده ها به مشتری بالقوه است. افزایش مشتریان بالقوه به معنای ایجاد فرصت های بیشتر برای فروش است. فروش بیشتر به معنای رضایت مدیران اجرایی است که معادل با رضایت خود بازاریاب است. ابزارهای هوش مصنوعی مختلفی وجود دارند که می توانند به شما برای جذب خوانندگان بیشتر به روش های مختلف کمک کنند و با استفاده از این ابزارها می توانید همین حالا فعالیت تان را شروع کنید. کیفیت پست ها را افزایش دهید بهتر شدن کیفیت پست ها به معنای جذب و تعامل بیشتر خواننده ها است. اما همیشه افزایش کیفیت نوشته های تیم شما به سرعت ممکن نیست. برای غلبه بر این چالش می توانید از هوش مصنوعی کمک بگیرید. Grammarly ابزاری است که از هوش مصنوعی استفاده می کند تا توصیه هایی برای بهتر شدن نوشته ها ارائه بدهد. این ابزار می تواند به شما اعلام کند چه اشتباهات گرامری را مرتکب شدید و چطور می توانید آن ها را اصلاح کنید. همچنین این ابزار می تواند توصیه های قدرتمندی برای بهبود سبک و لحن نوشته های شما ارائه دهد. نتیجه استفاده از این ابزار، جلب توجه بیشتر مخاطبین است. این ابزار برای نویسندگان وبلاگ که به صورت تک نفره کار می کنند، برای این که همیشه جزء بهترین ها باشند بسیار حیاتی است. برای تیم ها نیز این قابلیت را دارد که کیفیت و اثربخشی کل وبلاگ را افزایش دهد. درباره مطالبی وبلاگ نویسی کنید که برای مردم جذابیت داشته باشد شما می توانید بهترین مطلب جهان را بنویسید اما در صورتیکه موضوع این پست برای مخاطبین جذابیتی نداشته باشد و به آن اهمیتی ندهند، تلاشتان بیهوده خواهد بود. اما چطور می توانید موضوعات محبوب و جذاب را پیدا کنید؟ ابزارهایی هستند که با قدرت هوش مصنوعی می توانند به شما جهت انجام این کار کمک کنند. Crayon از هوش مصنوعی استفاده می کند تا به شما اطلاع بدهد در حال حاضر رقبا چه اقداماتی را انجام می دهند. این ابزار بیش از ۱۰۰ نوع داده ی مختلف از ۷ میلیون منبع را بررسی می کند و تغییرات وبسایت های رقبا را طی زمان ارزیابی می کند. همچنین از هوش مصنوعی برای ایجاد مناسب ترین دیدگاه ها راجع به فعالیت های رقبا استفاده می کند. این دیدگاه ها، اطلاعات زیادی را درباره پیام یک کمپانی و استراتژی محتوای آن نمایان می کند و مطالب زیادی را جهت وبلاگ نویسی در اختیار بازاریاب ها قرار می دهد. می توانید تشخیص بدهید که چه موضوعاتی بیشترین محبوبیت را در نظر مخاطبین دارند و چه خلاهایی وجود دارند که می توانید با استفاده از محتوا آن ها را رفع کنید. می توانید Crayon را با ابزار Content Strategy شرکت HubSpot ترکیب کنید. Content Strategy از هوش مصنوعی برای کمک به بازاریاب ها جهت اکتشاف ایده های جدید برای تولید محتوا کمک می کند و به شما پیشنهاد می دهد که چه موضوعاتی را دنبال کنید. به این ترتیب متوجه می شوید که چه فرصت هایی ارزش صرف وقت جهت نوشتن محتوا را دارند. این دو ابزار هوش مصنوعی قابلیت های زیادی برای تعیین موضوعات قدرتمند دارند. حتی ممکن است تعداد موضوعاتی که به شما پیشنهاد می شوند، بشدت زیاد باشند. مخاطبین را بیشتر مشغول کنید ممکن است مخاطبین فعلی شما به مطالب شما علاقمند باشند. اما چه تعداد از آن ها در هر بازدید بیشتر از یک پست را مطالعه می کنند؟ آیا قبل از این که این افراد وبسایت شما را ترک کنند، محتوای تازه و بروز در اختیارشان قرار می گیرد؟ مهم تر این که آیا محتوای جانبی که برایشان جالب و با اهمیت باشد در اختیارشان قرار می گیرد؟ کلید مشغول نگه داشتن مخاطبین و برگرداندن آن ها به سایت یا وبلاگ، شخصی سازی است. یک ابزار هوش مصنوعی به نام Uberflip می تواند به شما برای رسیدن به این هدف کمک کند. Uberflip از هوش مصنوعی برای دسته بندی موضوعاتی که پیش از این راجع به آن ها مطلب نوشته اید، استفاده می کند. سپس بر اساس مطالبی که بازدیدکنندگان پیش از این در سایتتان مطالعه کرده اند، محتوای مناسبی را به آن ها توصیه می کند. این روش یک روش مقیاس پذیر برای اطمینان از این است که مخاطبین شما مدت زمان بیشتری در وبلاگتان باقی می مانند و مطالب بیشتری را مطالعه می کنند. خوانندگان وبلاگتان را افزایش دهید به غیر از تولید محتوای باکیفیت از چه روش هایی برای جذب خواننده استفاده می کنید؟ یک راه حرکت به سمت مکان هایی از فضای آنلاین است که مخاطبین موردنظرتان در آن ها حضور دارند. ابزاری تحت عنوان Pathmatics می تواند مسیر حرکت مناسب برای این کار را مشخص کند. Pathmatics از هوش مصنوعی استفاده می کند تا اطلاعات تبلیغات دیجیتال مربوط به صدها برند را به شما نمایش دهد. می توانید مشاهده کنید که یک برند چقدر برای یک تبلیغ خاص هزینه صرف کرده است. همچنین می توانید مشاهده کنید که این برند چه تبلیغاتی را اجرا و پخش می کند. مورد مهم تر با توجه به اهداف مورد نظر ما این است که می توانید بررسی کنید این برندها در چه جاهایی تبلیغات می کنند. این اطلاعات می توانند به شما اعلام کنند که مخاطبینی شبیه مخاطبین مورد نظر شما در چه مکان هایی از فضای آنلاین قرار دارند. مثلا می توانید از Pathmatics استفاده کنید تا متوجه شوید رقبای شما بیشتر در چه محل هایی تبلیغ می کنند و سپس از بین این محل ها وبسایت های صنعتی که با وبلاگ نویسی شما همتراز هستند را انتخاب کنید. بعلاوه این اطلاعات می تواند به شما کمک کند تا افراد مناسب برای نویسندگی به عنوان میهمان در وبلاگ خودتان را انتخاب کنید. مقیاس وبلاگ نویسی خودتان را افزایش داده و پست های بیشتری تولید کنید هر چه کیفیت محتوای وبلاگ شما افزایش پیدا کند، مخاطبین وبلاگ تان هم بیشتر خواهند شد. به هر حال این کار باعث می شود افراد بیشتری بتوانند وبلاگ شما را پیدا کرده، به اشتراک گذاشته و لینک کنند. اما برای رسیدن به این هدف باید مقیاس وبلاگ نویسی خودتان را افزایش دهید و انجام این کار چندان ساده نیست بخصوص برای سازمان های بزرگ. در صورتیکه شما هم از سازمان هایی هستید که به دنبال افزایش مقیاس وبلاگ نویسی هستند، می توانید از ابزار Acrolinx استفاده کنید. Acrolinx از یک هوش مصنوعی استفاده می کند که محتوای وبسایت شما را خوانده و تحلیل می کند. سپس از آنچه آموزش دیده برای اطمینان از این که همه افراد از استانداردها و خط مشی ها برند پیروی می کنند، استفاده می کند. هر تعداد نویسنده که در سطح دنیا داشته باشید، با این ابزار می توانید همه آن ها را سازماندهی کنید تا تمام پست ها سازگار با خط مشی های برند باشند و ضوابط مربوط به سبک نویسندگی رعایت شود. این ابزار کمک زیادی به صرفه جویی در زمان صرف شده برای تغییر، قالب بندی و ویرایش محتوا می کند. می توانید از این زمان برای افزایش کیفیت وبلاگ نویسی خودتان استفاده کنید. یکی دیگر از ابزارهای مفید برای شرکت هایی که به دنبال افزایش مقیاس هستند، BrightEdge است. مجموعه محصولات مجهز به هوش مصنوعی BrightEdge تولید محتوا را بسیار ساده تر می کند. از طرفی راهکار این شرکت به شما جهت اتوماسیون کارهای تولیدی کمک می کند و با استفاده از آن می توانید با کارهای پر زحمتی مثل افزودن تگ های عنوان، لینک سازی متقابل و بهینه سازی خداحافظی کنید. از طرف دیگر BrightEdge به شما اعلام می کند که چه نوع محتوایی برای برندتان بهتر کار می کند. این ویژگی باعث صرفه جویی زیادی در زمان می شود و میزان اعتماد به بازگشت سرمایه صرف شده برای وبلاگ نویسی را افزایش می دهد. همچنین BrightEdge راههایی برای رتبه گرفتن محتوا و مشغول نگه داشتن مخاطبین پیشنهاد می کند. ۷ ابزار هوش مصنوعی که به رشد وبلاگها کمک می کنند - آموزش کسب و کار اینترنتی
یادگیری ماشینی چگونه به بهبود شرایط کسب وکارها کمک میکند؟ امروزه بسیاری از شرکتهای بزرگ تجاری از جمله شرکتهایی که در بازار داخلی کشور فعالیت دارند، از چنین رویکردی برای دریافت آمارهای واقعگرایانه استفاده میکنند. قاعده کلی این رویکرد به این شکل است که هر کسبوکاری بر حسب نیاز، باید الگوریتمهای متناسب با حوزه کاری خود را استفاده کرده یا در صورتی که متخصصان این حوزه را در اختیار دارد، الگوریتمهای مورد نیاز را طراحی کند. با توجه به اینکه امروزه هوش مصنوعی در کانون توجه شرکتهای بزرگ قرار دارد، در این مقاله تعدادی از کاربردهای یادگیری ماشینی را در حوزه محصولات تجاری بررسی خواهیم کرد. امروزه هوش مصنوعی و پرچمداران آن، یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق، بیش از پیش در صدر اخبار قرار گرفتهاند. در حالی که یادگیری عمیق بیشتر برای تجهیزات بسیار پیچیده و کاربردهای خاص استفاده میشود و البته طراحی مدلها و آموزش مدلهای آن فرایند نسبتاً سختی است، یادگیری ماشینی بهوفور در صنایع مختلف استفاده میشود. در حال حاضر، طیف گستردهای از خدمات و محصولات مبتنی بر یادگیری ماشینی در اختیار کسبوکارهای کوچک و بزرگ و حتی کاربران عادی قرار دارد. شرکتهایی همچون مایکروسافت یا گوگل در تلاش هستند بهترین سرویسهای تحلیلی و آماری را بر مبنای الگوریتمهای یادگیری ماشینی در اختیار مشترکان خود قرار دهند. سیری اپل یا بلندگوی اکو آمازون بهترین نمونههایی هستند که میتوان به آنها اشاره کرد. در حال حاضر، طیف گستردهای از خدمات و محصولات مبتنی بر یادگیری ماشینی در اختیار کسبوکارهای کوچک و بزرگ و حتی کاربران عادی قرار دارد. سرمایهگذاریهای سنگین در راستای تحقیق و توسعه در حوزه فناوریهای مرتبط با هوش مصنوعی، امروزه از سوی شرکتهایی همچون مایکروسافت، در قالب تراشههای مجتمع دیجتالی برنامهپذیر، گوگل، در قالب پروژههای ارائهشده از سوی DeepMind و بهویژه تانسورفلو، اپل، در قالب سیری و خرید استارتآپهای فعال در این حوزه بهشدت دنبال میشود. شرکتهای دوراندیش عصر ما بهخوبی میدانند که میتوانند از ظرفیتهای مبتنی بر هوش مصنوعی بهمنظور درآمدزاییهای زیاد استفاده کنند. حال تصور کنید آژانسهای تبلیغاتی از این ظرفیت بهمنظور بهبود کیفیت سرویسها استفاده کنند؛ آنگاه چه سود عظیمی عاید این شرکتها میشود. خلق محتوای ارزشی از دادههای دریافتشده از کاربران دادههایی که به طور معمول از کاربران دریافت میشود، ارزش چندانی ندارند. دادههای خامی که از کاربران دریافت میشود، بدتر از آن چیزی است که تصور میکنید. این دادهها مملو از غلط املایی بوده و در اکثر موارد عامیانه هستند؛ به طوری که گاهی صیقل دادن آنها به اطلاعات خام، بیفایده خواهد بود. اما شرکتها میتوانند با اتکا بر الگوریتمهای یادگیری ماشینی، این دادهها را فیلتر کرده، موارد ارزشمند را از دادههای بیهوده تفکیک کرده و در نهایت این دادهها را بدون آنکه به عامل انسانی برای برچسبگذاری نیازی باشد، سازماندهی کنند. این رویکرد دقیقاً همان چیزی است که آژانسهای تبلیغاتی به آن نیاز دارند. آیا زمانی را که ایمیلتان مملو از اسپمهای مختلف بود، به یاد میآورید؟ یادگیری ماشینی به شرکتها کمک کرد تا فرایند حذف اسپمها را به طور خودکار سازماندهی کنند. به همین دلیل است که امروزه دیگر خبری از آن حجم وحشتناک از هرزنامهها نیست. در نمونه دیگری، Pinterest از یادگیری ماشینی برای نمایش محتوایی که مورد علاقه کاربران است، استفاده میکند. این سرویس از الگوریتمهای یادگیری ماشینی بهمنظور مرتبسازی تصاویری که کاربران آپلود میکنند، استفاده میکند. در نمونه دیگری، شرکت NextDoor از یادگیری ماشینی بهمنظور مرتبسازی اطلاعات و محتوایی که کاربران در بردهای پیامها وارد میکنند، استفاده میکند. کشف سریعتر محصولات شرکتهای فعال در حوزه جستوجو همچون گوگل، همواره پژوهشگران عرصه یادگیری ماشینی را استخدام میکنند. گوگل بهتازگی کارشناسانی را در زمینه یادگیری ماشینی به گروه جستوجوی خود افزوده است. هر چند فرایند شاخصگذاری حجم بسیار سنگینی از دادهها، قدمتی بسیار طولانی دارد و به دهه 70 میلادی بازمیگردد، عاملی که باعث متمایز شدن گوگل از سایر شرکتها میشود، به درک سامانه گوگل مربوط میشود که همواره نتایج منطبق بر شناخت را به مخاطب خود ارائه میکند. این رویکرد باعث شده است گوگل همواره نتایجی را که به محاوره واردشده شباهت بیشتری دارند، در صدر فهرست نتایج به مخاطب خود نشان دهد. اپل نیز در فروشگاه خود برای نشان دادن برنامههای مشابه به یکدیگر از یادگیری ماشینی استفاده میکند. امروزه بسیاری از استارتآپهای موفق در عرصه تجارت الکترونیک به منظور ارائه محتوایی که کیفیت مطلوبی داشته و متناسب با سلیقه کاربر باشد، از زیرساختهای مبتنی بر یادگیری ماشینی استفاده میکنند. استارتآپهایی همچون Rich Relevance و Edgecase از استراتژیهای یادگیری ماشینی برای نشان دادن محصولات برتر و مورد تقاضا به کاربران خود استفاده میکنند. تعامل بهتر با مشتریان شاید به این نکته توجه کرده باشید که بخش تماس با ما (contact us) در سالهای اخیر، بهتر از گذشته شده است. این حوزهای است که یادگیری ماشینی به درون آن وارد شده و به کسبوکارها کمک کرده است تا فرایندهای تجاری این بخش را سادهتر از قبل مدیریت کنند. کاربران در گذشته برای شرح مشکل خود باید یک فهرست بازشو را انتخاب میکردند، مشکل خود را از درون آن برمیگزیدند و در ادامه، فیلدهای بیپایان موجود در فرم را پر میکردند. امروزه کاربران میتوانند بهسادگی مشکل خود را به صورت کوتاه شرح دهند و بهترین پاسخ را از یادگیری ماشینی دریافت کنند. شاید حل این مشکل کمی ساده به نظر برسد، اما در نمونه دیگری، اگر گروههای فروش، پژوهش جامعی درباره فروش یک محصول در اختیار داشته باشند، دیگر برای صفهای طولانی خریداران ناراضی یا شکایتهای متعدد خریداران، دغدغهای نخواهند داشت؛ در نتیجه به میزان قابل توجهی در پول و وقت شرکت صرفهجویی میشود. درک رفتار کاربران بدون شک، یادگیری ماشینی در شناخت رفتار کاربران نقش مهمی بازی میکند. نتایجی که از درک و شناخت درست رفتار مشتریان به دست میآید، در زمینه بازاریابی تأثیرگذاری بیبدیلی خواهد داشت. امروزه استارتآپهایی که برای بازاریابی محصولات خود به سراغ آژانسهای تبلیغاتی میآیند، از این تکنیک استفاده میکنند. برای مثال، یک استودیوی فیلمسازی را در نظر بگیرید که تصمیم میگیرد تریلر مربوط به فیلم ساختهشده خود را نمایش دهد. زمانیکه تریلر به نمایش درمیآید، این استودیو میتواند نظرات کاربران را دریافت و آنها را تحلیل کند و در ادامه، ویژگیهایی را که باعث شدهاند کاربران دید مثبتی به تریلر داشته باشند، برجسته و در تبلیغات بعدی از آنها استفاده کند. این تکنیک باعث میشود تعداد بیشتری از مخاطبان کنجکاو شوند و برای تماشای فیلم به سینما بروند. یادگیری ماشینی این تحلیلهای هوشمندانه را بهراحتی در اختیار این استودیوی فیلمسازی قرار میدهد. گام بعدی در این زمینه چیست؟ سیر تحول و پیشرفت الگوریتمهای یادگیری ماشینی پیچیده و زمانبر است. الگوریتمهای رایج قابل پیشبینی هستند؛ بهراحتی میتوانیم آنها را کالبد شکافی کنیم و دریابیم چگونه کار میکنند. در مقابل، رویکرد تصمیمگیری الگوریتمهای یادگیری ماشینی، شباهت زیادی به نمونههای انسانی دارد و همین موضوع باعث میشود تا درک دقیق آنها یا توسعه هوشمندانهشان کمی زمانبر باشد. اگر یک دهه به عقب بازگردیم، بهسختی میتوانیم شرکتهایی به غیر از گوگل و یاهو را بیابیم که در حوزه یادگیری ماشینی به تحقیق و توسعه میپرداختند. اما امروزه یادگیری ماشینی در هر مکانی یافت میشود. دادهها بیش از گذشته فراگیر شدهاند و به سادهترین شکل در اختیار شرکتها قرار دارند. محصولات جدیدی همچون Microsoft Azure ML و IBM Watson به شکل قابل توجهی هزینههای مربوط به راهاندازی و استقرار الگوریتمهای یادگیری ماشینی را کاهش دادهاند و به شرکتها اجازه میدهند بدون اینکه برای پیادهسازی چنین الگوریتمهایی دغدغهای داشته باشند، بهراحتی از آنها استفاده کنند. امروزه بسیاری از استارتآپهای موفق در عرصه تجارت الکترونیک بهمنظور ارائه محتوایی که کیفیت مطلوبی داشته و متناسب با سلیقه کاربر باشد، از زیرساختهای مبتنی بر یادگیری ماشینی استفاده میکنند. در فرهنگ عامه مردم این ذهنیت شکل گرفته است که یادگیری ماشینی تنها برای دستیارهای صوتی هوشمند و ماشینهای خودران کاربرد دارد، اما واقعیت این است که امروزه بسیاری از سایتها در زمان تعامل با کاربر در پشت صحنه از یادگیری ماشینی استفاده میکنند. شرکتهای بزرگ سرمایهگذاریهای سنگینی برای یادگیری ماشینی انجام دادهاند؛ نه به این دلیل که این فناوری یک تب زودگذر است یا در مقطع فعلی بازار داغی دارد، بلکه به این دلیل که نتایج مثبت آن را به طور ملموس تجربه کردهاند. شاید به همین دلیل است که نوآوری همچنان دوست دارد در مسیر پیشرفت گام بردارد تا زندگی راحتتری را پیش روی بشریت قرار دهد. به اعتقاد بسیاری از کارشناسان، پژوهشها و فعالیتهایی که شرکتهای بزرگی همچون گوگل در این زمینه انجام میدهند، در درازمدت باعث خواهد شد تا عموم توسعهدهندگان در سراسر جهان بتوانند از این فناوری در حوزه کاری خود استفاده کنند. به نظر میرسد در گام بعد، یادگیری ماشینی بر مبنای الگوریتمهایی که توسعهدهندگان مختلف در سراسر جهان تولید میکنند، به سراغ تجهیزات ملموس زندگی انسانها برود. منبع اصلی مقاله: تک کرانچ منبع درج : ماهنامه شبکه ۱۸۶ - شبکه | هوش مصنوعی در تعامل با جنبههای مختلف تجارت
با هوش مصنوعی بازاریابی کنید «اتوماسیون» یا «خودکارسازی» کلمهای طلایی در دنیای کسبوکار امروز بهشمار میرود. هر چه بیشتر خودکارسازی انجام دهید، میتوانید سریعتر حرکت کنید، رشد بیشتری داشته باشید، کارآیی بیشتری بهدست آورید و موثرتر ارتباط برقرار کنید. بدون خودکارسازی، مجبور هستید همه چیز را با دست انجام دهید؛ یعنی هر جنبه از کسبکار-صفر تا ۱۰۰ آن را- بهصورت دستی انجام دهید.ایده کلی پشت اتوماسیون قادر بودن به انجام کارهای متوالی از پیش تعیینشده و بارها و بارها تکرار آنها است. گرچه گام بعدی نیاز به المانهای «هوش مصنوعی» و «یادگیری ماشینی» دارد؛ که در آن رفتار گذشته میتواند بر قدمهای آینده اثر بگذارد. به گزارش دنیای اقتصاد، اخیرا در اخبار شنیدم که فیسبوک دو روباتی را که توسعه داده بود متوقف کرده است؛ این اتفاق زمانی افتاد که این عناصر هوش مصنوعی زبان خودشان را ابداع کرده بودند. روباتها برای یافتن سریعترین و موثرین راه برای رفتن از نقطه A به نقطه B، بر مبنای یک هدف یا پاداش خاص، برنامهریزی شدهاند. طی زمان این روباتها، «آموختند» که زبان انگلیسی کارآترین ابزار ارتباطی نیست و به آرامی شروع به ابداع و گسترش زبان خود کردند تا به هدف از پیش برنامهریزی شده خود دست یابند و این داستان در سراسر اینترنت پخش شد. اما من میخواهم در مورد آینده تکنولوژی بهطور منصفانهای خوشبین باشم؛ بنابراین این اشتباهات کوچک را به یادگیری آزمون و خطا نسبت میدهم. اما در عین حال این مساله من را بر آن داشت تا در مورد نحوه تکامل هوش مصنوعی و برنامههای کسبوکاری که هوش مصنوعی بهزودی در صنایع مختلف به ارمغان خواهد آورد فکر کنم.اخیرا با گرگ پیتراسینزکی، مدیر ارشد اجرایی و یکی از موسسان Growbots، یک ابزار فروش یادگیری ماشینی، صحبت میکردم. گفتوگوی ما پیرامون برخی چالشهای حلنشده در هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی بود و مشاهده کردیم که Growbots ، ۵/ ۲ میلیون دلار درآمد کسب کرده و کل بودجه خود را به ۲/ ۴ میلیون دلار رسانده است؛ اینها فرصتهایی هستند که او از آنها بسیار آگاه است.پیتراسینزکی میگوید «من فکر میکنم که چالشهای همراه با هوش مصنوعی دو لایه دارند: دادههایی که برای یادگیری الگوریتمتان استفاده میکنید و خود الگوریتمها. بدون دادههای آموزشی مرتبط، همه الگوریتمها بیفایده هستند. محققان هوش مصنوعی میگویند که کسب اطلاعات ۹۰ درصد تلاش و ۱۰ درصد ساخت الگوریتم است. بسیاری از افراد تعجب میکنند که چرا تسلا اولین شرکتی بود که ویژگی اتوپایلوت را در اتومبیلهای خود معرفی کرد؛ اما پاسخ بسیار ساده است: آنها دادهها را از تمام اتومبیلهای خود در جادهها جمعآوری کردهاند؛ درحالیکه گوگل تنها از چند نمونه اولیه داده گردآوری کرده است.» این همان طرزفکری است که Growbots برای توانمندیهای هوش مصنوعی خود بهکار برده است و این در حالی است که از فعالیتهای مشتریان برای بهبود الگوریتمهای هدف میآموزد. چگونگی کارکرد آن، پلتفرمی است که به عنوان یک نرمافزار تخصصی «مدیریت ارتباط با مشتری» (CRM) عمل میکند. بهعنوان یک کسبوکار، شما خصوصیات مشتری ایدهآل خود را درخواست میکنید و سپس Growbots هر روز میلیونها وبسایت شرکت را جستوجو میکند تا مخاطبانی پیدا کند که با آن ویژگیهای معین منطبق باشند. کاربران این پلتفرم، مسوول نوشتن محتوای ایمیلها هستند؛ اما همه ایمیلهای پیگیری و توالیهای فروش خودکارسازی شدهاند. واضح است که تقاضایی برای آن وجود دارد. طبق گزارش TechCrunch، Growbots به عنوان یک شرکت در حال تجربه ۱۰ درصد رشد بهطور ماهانه و ۴ میلیون فروش سالانه است. پیتر اسینزکی میگوید: «در مورد تواناییهای هوش مصنوعی، چیزهای هیجانانگیز زیادی وجود دارد.» «وقتی به آن فکر میکنید، ارتباط با مشتریان بالقوه، بزرگترین چالش برای هر شرکتی است. بنابراین جز اینکه این فرآیند را خودکارسازی کنید، چه گزینههای دیگری دارید؟ شما میخواهید هم میلیونها دلار در تبلیغات صرف کنید و هم تیمهای فروش بسیار گران بسازید. هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به سرعت به شرکتهای کوچکتر اجازه میدهد تا با رقبای بزرگتر با بودجههای کلانشان به رقابت بپردازند.»البته عموم مردم اغلب در مورد اخلاقیات پشت هوش مصنوعی، روباتها، یادگیری ماشینی و… بیشترین نگرانی را دارند.ما در عصری زندگی میکنیم که تبلیغات به شدت هدفدار تا حدی میهمان ناخوانده زندگی ما محسوب میشوند. شخصا برایم آزاردهنده است که به تلفن یک شرکت زنگ بزنم و با یک صدای خودکار صحبت کنم. قطعا یک مولفه اخلاقی برای تکنولوژی و نوآوری وجود دارد و متاسفانه این موضوعی است که معمولا نادیده گرفته میشود. اما یکی از چالشهای اخلاقی که شرکتهای تکنولوژیک با آن مواجه خواهند بود این است که چه زمانی به مشتریان بگویند آنها با یک فرد واقعی صحبت میکنند (به عنوان مثال از طریق چتبات وبسایت) و چه زمانی با یک روبات. پیتر اسینزکی میگوید: «در مورد ما، همه چیز در مورد این است که صادقانه بگوییم چه چیزی خودکارسازی شده و چه چیزی خودکارسازی نشده است.گرچه کلمه «خودکار» ممکن است تداعیکننده «کیفیت پایینتر» برای برخی افراد باشد؛ اما کاملا برعکس است. الگوریتمهای ما میتوانند میلیونها نقطه داده را در چند ثانیه آنالیز کنند؛ به طوری که میتوانید مطمئن باشید که تنها با مشتریان کاملا متناسب تماس میگیرید و اینکه آنها محتوای مربوطه را در ایمیلهایی که برایشان ارسال میشود دریافت میکنند. ماشینها در تجزیه و تحلیل داده فوقالعاده هستند؛ بنابراین ما ماشینهایی میخواهیم که به بهترین نحو کار کنند: داده مبادله کنید و تطبیقهای بالقوه پیشنهاد دهید؛ به طوری که افراد در خلال فرآیند فروش، زمان بیشتری برای صحبت با افراد واقعی داشته باشند.» بنابراین هر چقدر که بازار اتوماسیون بازاریابی طی ۵ تا ۷ سال گذشته داغ بوده است، اگر میخواهید بهتر از حد متوسط ظاهر شوید، چیزی که باید به آن توجه کنید «هوش مصنوعی» خواهد بود. با هوش مصنوعی بازاریابی کنید | | رهنُمون
هوش مصنوعی و تحول دنیای کار آیندههوش مصنوعی دیگر راه خود را در عرصه کسبوکار باز کرده است. انواع مختلفی از شرکتها هوش مصنوعی را تحت کنترل خود درآوردهاند تا تقاضا را پیشبینی کنند، نیرو استخدام کنند و با مشتریان تعامل داشته باشند. آمارها نشان میدهد در سال ۲۰۱۷ شرکتها در سراسر دنیا حدود ۲۲ میلیارد دلار برای ادغام و تملکهای مرتبط با هوش مصنوعی هزینه کردهاند که افزایش ۲۶ برابری نسبت به سال ۲۰۱۶ را نشان میدهد. موسسه مککینزی اذعان کرده که استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی، فروش و زنجیره تامین به تنهایی میتواند تا ۲۰ سال آینده، ارزش اقتصادی و از جمله سود ۲/۷ تریلیون دلاری به همراه بیاورد. این پیشبینیهای بزرگ علاوه بر امید، ترس و اضطراب هم به دنبال دارند. بسیاری از کارشناسان میگویند هوش مصنوعی سریعتر از آنکه شغل ایجاد کند، به از بین رفتن شغل میانجامد. موضوع دیگری که کمتر به آن پرداخته شده، اما سوالی که اهمیت زیادی دارد این است که هوش مصنوعی چگونه محیط کار را متحول خواهد کرد. مدیران شرکتها با استفاده از هوش مصنوعی میتوانند کنترل شگفتآوری بر کارکنان خود داشته باشند و در نتیجه بهرهوری را افزایش دهند؛ مثلا شرکت آمازون دستبندی اختراع کرده که حرکت کارکنان انبارها را ردگیری میکند. شرکتها میتوانند با انواع اپلیکیشنها و برنامهها به سوء رفتار کارکنان یا از زیر کار در رفتن آنها پی ببرند. از طرف دیگر، چک کردن شرایط ایمنی در محیط کار با استفاده از هوش مصنوعی میسر میشود. همچنین کارکنان میتوانند بازخورد کارشان را دریافت کنند. با استفاده از الگوریتمها، سوگیری و غرضورزی در استخدامها به حداقل میرسد. در چنین شرایطی، افرادی که مهارتهای آنها همچنان کاربرد دارد، در برابر بیکاری مصون می مانند، اما کارکنان ساعتی در صنایعی مثل خردهفروشی که میزان دستمزدها در آن پایین است، بیشترین آسیبپذیری را دارند. قانونگذاران و کارفرماها همزمان با سبک سنگین کردن مزیتها و معایب هوش مصنوعی در محیط کار، باید به این نکته توجه کنند که حفظ حریم خصوصی و شفافیت در استفاده از دادهها برای بهره گیری از این تکنولوژی باید در اولویت باشد. http://fa.ieb.today/1773
تاثیر سئو هوش مصنوعی (Artificial intelligence SEO) بر نتیجه کسب و کار. تصور کنید شما به داده هایی دسترسی پیدا کنید که به شما دقیقا بگوید به منظور بهینه سازی وب سایت خود و بهبود آمار بازدید در موتورهای جستجو، نیاز دارید که چه کارهایی انجام دهید.!! خب، در حال حاضر این تکنولوژی در دسترس است. گرچه تکنولوژی سئوی هوش مصنوعی گوگل هنوز در مراحل ابتدایی قرار دارد،اما در چند سال آینده بر چگونگی توسعه استراتژی های سئو در شرکت های بازاریابی دیجیتال تاثیر بسزایی خواهد گذاشت. هوش مصنوعی در حال حاضر در بازاریابی دیجیتال برای جمع آوری داده ها در بخش آگهی ها، تعیین رابطه موجود بین محتوای وب سایت ها، شناسایی انواع مشتری برای فروش متقابل، ساده سازی کمپین های بازاریابی و آنالیز ارزش های احساسی که تاثیر زیادی بر روی مخاطبان هدف دارند، مورد استفاده قرار می گیرد. در حال حاضر تعداد کمی شرکت از یادگیری ماشین برای بهبود رتبه بندی موتورهای جستجو استفاده می کنند. در حالی که استفاده از پیشنهادات هوش مصنوعی به بازاریابان بینشی می دهد که کمپین های تبلیغاتی را بهبود بخشند، انطباق هوش مصنوعی به طور خاص برای سئو به شما تاکتیک هایی را ارئه می دهد که بتوانید رتبه بالاتری در موتورهای جستجو کسب کنید و بازدید بیشتر و بهینه تری بدست آورید. سئوی هوش مصنوعی چگونه کار می کند؟ در ابتدا به شما اطلاعاتی می دهد که بتوانید وب سایت خود را بهینه کنید، به طور موثری لینک سازی کنید و بهترین کلمات کلیدی برای استفاده در هر صفحه را شناسایی کنید. در واقع همه کاری که شما باید انجام دهید این است: ایجاد ساختار محتوای مناسب قابلیت اصلی هوش مصنوعی استفاده از الگوریتم هایی است که الگوهایی را در سیستم کاربر شناسایی می کند. این داده ها باعث ایجاد دید درست و پیش بینی هایی می شود که اغلب از تجزیه و تحلیل های انسانی دقیق تر است. اما هوش مصنوعی در حال حاضر به مرحله “یادگیری عمیق” پیشرفت کرده است. این مرحله شما را قادر می سازد تا با استفاده از داده های خام یک لیست از امکانات و انجام وظایف را تخمین بزنید. این مورد به شدت نیاز انسان را به نوشتن نرم افزار و کدزنی کاهش می دهد و موجب صرفه جویی در مقدار زیادی از زمان و پول می شود. Google’s Rank Brain یک نمونه اولیه از سئوی هوش مصنوعی است. این قسمت از هسته الگوریتم های موتور جستجو، شرایط جستجو را که قبلا مورد استفاده قرار نگرفته است و کلمات کلیدی را در مقایسه با سایر جستجوها در نظر می گیرد تا نوع نتایجی که کاربر به دنبال آن است را حدس بزند. اما Rank Brain ارتباط بین صفحات وب در شرایط خاصی از جستجو، داده هایی را نیز به گوگل می دهد. این کار شرکت موتور جستجو را قادر می سازد تا صفحات وب را به طور مناسب در برابر آن شرایط جستجو طبقه بندی کند. اگر مالکان وب سایت به این داده های سطح بالا دسترسی داشته باشند، آگاهی پیدا می کنند که کاربران چه اطلاعاتی را جستجو می کنند. ازین پس می توانند آن محتوا را در وب سایت خود منتشر کنند و صفحات وب سایت خود را به بهترین شکل بهینه کنند. این کاری است که سئوی هوش مصنوعی یا AI SEO انجام می دهد. آوردن داده های بزرگ به SEO: ماشین گوگل ، اطلاعات زیادی رااز سراسر اینترنت جمع آوری می کند و شیوه هایی را که بهترین نتایج را به دست آورده اند، مقایسه می کند. در مورد RankBrain گوگل می تواند نوع وب سایت هایی که بیشترین آمار بازدید و مورد استفاده را در میان کاربران داشته اند شناسایی کند. در نتیجه گوگل می تواند بر اساس داده هایی که شامل معماری اطلاعات، عمق محتوا، استفاده از تصاویر و … است، سایت های خوب را از سایت های بد متمایز و طبقه بندی کند. این داده ها سپس به عنوان یک معیار برای اندازه گیری پتانسیل پیش بینی نشده سایر وب سایت ها، مورد استفاده قرار می گیرد. وب سایت هایی که زیرساخت مشابه با وب سایت های معیار داشته باشند، رتبه بالاتری در موتورهای جستجو خواهند داشت. علاوه بر این RankBrain طبقه بندی های جستجو را ارزیابی می کند و این تنظیمات معیار را به عنوان یک مقیاس اصلی نسبت به سایر وب سایت هایی که در این گستره قرار دارند در نظر می گیرد. به عنوان مثال، وب سایتی که محتوایی در رابطه با روان درمانی منتشر می کند، ساختار و محتوای متفاوتی نسبت به یک وب سایت تجارت الکترونیک دارد بنابراین تنظیمات معیار آن نیز متفاوت خواهد بود. استفاده از هوش مصنوعی برای سئو یک هدف است. به این معنی که راهکارهایی را که برای وب سایت شما مناسب تر است محدود می کند. یعنی به شما می گوید که اساسا نیاز دارید چه کارهایی انجام دهید تا در رقابت بهینه عمل کنید. از کجا می توانید AI SEO را دریافت کنید؟ خوشبختانه تعدادی تنظیمات AI برای سئو وجود دارد. در زمان نوشتن این مقاله تنها یک آژانس سئو در انگلستان خدمات AI SEO انجام می دهد. Digipeak از یک سوپرکامپیوتر ۳m$ استفاده می کند که میزان موفقیت آن بیش از ۹۹ درصد است. از جمله ابزارهایی که برای این کار در زمینه هوش مصنوعی وجود دارد نرم افزارهایی مثل SEO Powersuite و Muncheye است. در بهترین حالت این نرم افزار به شما در رعایت دستورالعمل های موتورهای جستجو کمک می کند، بر روی کلمات کلیدی نظارت می کند و لینک های قدرتمند را شناسایی می کند. همانطور که الگوریتم های موتورهای جستجو، پیچیدگی های خود را با موتورهای جستجو بالا می برند، نیاز است تا سئوکاران خود را در زمینه دستیابی به بینش و داده های مشابه برای سازگاری با نتایج موتورهای جستجو، ارتقاء دهند. سوپرکامپیوتر AI این کار را برای شما انجام می دهد و از آنجا که نرم افزارهای موجود در اینترنت در مقایسه با آن در سطح متوسطی هستند، کسب و کارهای آنلاین می توانند انتظار داشته باشند که شرکت های سئو بیشتر از چندین میلیون کامپیوتر استفاده کنند که این نتایج را به دست آورند. در چند سال آینده شاهد رشد چشمگیر سئوی هوش مصنوعی یا Artificial intelligence SEO خواهیم بود. هوش مصنوعی چگونه SEO را تغییر می دهد؟ - شرکت طراحی وب سایت در مشهد-بازاریابی اینترنتی-سئو وب سایت در مشهد
کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی و افزایش فروش با پیشرفت هوش مصنوعی صنعت بازاریابی به چه سمتی خواهد رفت؟ به گزارش آلامتو و به نقل از ibazaryabi.com؛ در هر زمینهای که فعالیت میکنید احتمالا در مورد پیشرفت چشمگیر هوش مصنوعی و تاثیر آن بر روی فرآیند فروش و بازاریابی چیزهایی شنیدهاید. یادگیری ماشین و سایر فناوریهای تجزیه و تحلیل دادهها و پیشبینی بازار رهبران و نوآوران بازار و به تبع آن فرآیند فروش در کسب و کارها را تحت تاثیر قرار داده است. از اینرو امروزه به جای استفاده از شهود انسانی و اطلاعات تجربی از هوش مصنوعی و دیگر تکنیکهای علم اطلاعات برای پیشبینی بازار، تجزیه و تحلیل ترافیک سایتها و کمک به فرآیند فروش استفاده میشود. اگر شما هم مایل هستید که با روشهای مبتنی بر هوش مصنوعی و یادگیری ماشین که برای تجزیه و تحلیل ترافیک سایت و کمک به فرآیند فروش استفاده میشوند آشنا شوید. در این مطلب با ما همراه باشید تا چند تکنیک مهم در این زمینه را مورد بررسی قرار دهیم. تجزیه و تحلیل دادهها و جمعآوری اطلاعات برای پیگیری فرآیند فروش اگر در زمینهی تجارت الکترونیکی فعالیت کرده باشید مطمئنا میدانید که در کنار خریدهای اینترنتی که در هر ماه انجام میشود. تعدادی از خریدهای مشتریان نیز به دلایل مختلف نیمه کاره متوقف میشود. توقف یا نیمه کاره رها شدن سفارش میتواند دلایل مختلفی داشته باشد. تجزیه و تحلیل دادههای به دست آمده از سایتها توسط الگوریتمهای هوش مصنوعی میتواند اطلاعات دقیقی در مورد دلایل توقف این سفارشها در اختیار صاحبان کسب و کار قرار دهد. پیگیری این اطلاعات و رفع نواقص میتواند با تسهیل فرآیند خرید مشتری میزان فروش کسب و کارها را افزایش دهد. در حقیقت میتوان گفت تحلیل این دادهها برای بهبود فرآیند فروش نوعی سرمایه گذاری بلند مدت برای کسب و کارها است. رتبهبندی شهرها بر اساس میزان ورود از موتور جستجو و تکمیل خرید اگر قصد دارید به عنوان یک کسب و کار موفق فعالیت خود را توسعه دهید بهتر است میزان ورودی سایت خود را همواره مورد بررسی قرار دهید. هر چند در کسب و کارهای اینترنتی مسئلهی ناحیهی جغرافیایی رنگ میبازد. اما گاهی برای توسعه کسب و کار خود لازم است که با بررسی دقیق میزان ورودی از موتورهای جستجو، مشتریان خود را بر اساس شهر و کشورشان دستهبندی کنید. این کار باعث میشود ناحیهای که امکان گسترش حیطه شغلی شما در آن بیشتر است را شناسایی کنید. توجه داشته باشید که معمولا شهرهای بزرگ میزان تقاضای بیشتری از محصولات متنوع را دارند. اما اگر قصد دارید خارج از مرزهای جغرافیایی فکر کنید بنابراین نیاز چندانی به دستهبندی شهرها و استانها نخواهید داشت. بلکه لازم است اطلاعاتی در مورد علایق و سلایق مردم این کشورها به دست آورید. استفاده از هوش مصنوعی برای گسترش بازار و ورود به بازارهای جدید تجزیه و تحلیل دادههای سایتها فرصت مناسبی برای گسترش بازار و فراهم کردن امکانات برای ورود به بازارهای جدید است. فراموش نکنید که مدلسازی کسب و کار و پیشبینی نیازها و سلایق مشتریان مهمترین گام برای رشد و توسعه کسب و کار شما خواهد بود. البته توجه داشته باشید که امروزه گسترش استفاده از الگوریتمهای هوش مصنوعی امکان تحلیل اطلاعات و دادههای سایتها و شبکههای اجتماعی را تا میزان زیادی تسهیل کرده است. همین الگوریتمها میتوانند امکان گسترش بازار و ورود به بازارهای جدید را برای کسب و کارهای نوپا فراهم کنند. البته لازم به ذکر است که پیشبینی بازار برای ورود به بازارهای جدید و ایجاد نیاز در مخاطب نیازمند استفاده از روشها و ابزارهای دیگری است. بالا بردن سطح آگاهی با شناسایی مخاطبان هدف و تسهیل فرآیند فروش میتوان گفت تیم بازاریابی هر کسب و کاری مهمترین بخش از فعالیتهای فرآیند فروش را پیش میبرد. بنابراین برای تسهیل فرآیند فروش کسب و کارها لازم است که تیم فروش به کمک تیم بازاریابی به شناسایی مخاطبان هدف بپردازد. افزایش آگاهی و اطلاعات در مورد مخاطبان هدف و تحلیل اطلاعات آنها به کمک الگوریتمهای هوش مصنوعی میتواند گام موثری در جهت پیشبرد اهداف برندها و کسب و کارها باشد. بنابراین برای تبدیل شدن به یک کسب و کار موفق لازم است با شناسایی مخاطبان هدف و تحلیل اطلاعات آنها سعی کنید با پیشنهاد محصولات مورد علاقهی هر مشتری فرآیند فروش محصولات خود و خرید مشتری را لذت بخشتر کنید. آنچه که گفته شد تنها اشارهی کوچکی به نقش الگوریتمهای هوش مصنوعی در فرآیند فروش، بازاریابی و طراحی محصول است. به عنوان یک کسب و کار مدرن لازم است که با افزایش آگاهی خود در زمینهی تحلیل اطلاعات و بزرگ دادهها سعی کنید به پیشبینی نیازهای مشتریان و بازار بپردازید. این امر به شما کمک خواهد کرد که همواره از پیشگامان بازار باقی بمانید. کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی و افزایش فروش – مجله دوستم
نمایش برچسبها
مشاهده قوانین انجمن