12+
Оглавление - Искусственный интеллект (AI) в маркетинге: потрясающий и опасный
- Предисловие
- I Искусственный интеллект и его маркетинговое будущее
- 1.1 Понятие искусственного интеллекта. Искусственный интеллект имеет солидный потенциал в маркетинге
- 1.2 Искусственный интеллект включает в себя машинное обучение. Машинное обучение
- 1.3 AI может выполнять высокотехнологичные и специализированные действия. Будущее искусственного интеллекта
- II Необходимость использования AI в маркетинге и основные технологии
- 2.1 Необходимость использования искусственного интеллекта в маркетинге. Глубинное обучение. Компьютерное зрение
- 2.2 Машинное обучение. ML существенно влияет на сценарий цифрового маркетинга
- III Влияние AI на цифровой маркетинг
- 3.1 Искусственный интеллект (AI) и связанные с ним методы активно внедряются. AI способен на многое
- 3.2 Применение AI в маркетинге и ритейле открывает широкие возможности для увеличения прибыли и эффективности. Глобальный рынок AI в маркетинге продемонстрировал значительный рост. Для продуктивной деятельности искусственного интеллекта критически важен обширный массив данных
- 3.3 Использованияе AI в различных Маркетинговых областях
- IV Что AI может делать в маркетинге
- 4.1 Отличие компаний, которые используют AI-инструменты. Для чего маркетологи могут использовать AI. AI в сочетании с высококачественными данными маркетинговых исследований как мощный инструмент
- 4.2 AI может персонализировать маркетинг. Автоматизация задач, которые раньше требовали человеческого интеллекта. Использование AI по отношению к известным способам кибератак
- 4.3 AI в первую очередь занимается удержанием пользователей и конверсией лидов в цифровом маркетинге. ML занимается компьютерными программами, которые получают доступ к данным
- 4.4 Цифровой маркетинг обеспечивает визуально приятный опыт. Анализ людей с помощью искусственного интеллекта
- 4.5 AI помогает маркетологам выявлять и прогнозировать тенденции. Несколько примеров использования и полезности AI
- 4.6 Возможности AI-приложений в цифровом маркетинге. Маркетологи используют AI для повышения клиентского опыта
- 4.7 Программные медийные торги и целевая реклама. Программное обеспечение для распознавания лиц
- 4.8 AI как инструмент в сочетании с данными маркетинговых исследований. Бренды могут использовать AI для улучшения качества обслуживания клиентов
- V Различные преобразования на основе AI для маркетинговых областей
- 5.1 Различные преобразования на основе AI сделали сферу маркетинга более эффективной и впечатляющей. AI играет решающую роль в успехе любой маркетинговой кампании
- 5.2 AI помогает маркетологам расшифровывать постоянно меняющийся мир контент-маркетинга. AI может быть использован для автоматизации поиска уязвимостей программного обеспечения
- 5.3 При выборе инструмента важно учитывать уровень прозрачности. Любые активы также должны контролироваться
- 5.4 AI проник в маркетинг. Нейронные сети разрабатывают динамические инструменты для маркетологов
- 5.5 Традиционный маркетинг радикально изменился. Интернет вещей полностью изменил концепцию обработки данных. Ожидается, что AI окажет значительное влияние на маркетинг в ближайшие годы
- VI Полезные для цифрового маркетинга активности искусственного интеллекта
- 6.1 AI используется в маркетинговых кампаниях в различных отраслях. С помощью программной рекламы маркетологи используют AI для решения различных задач
- 6.2 AI с гораздо большей вероятностью приведет к более высокой окупаемости инвестиций. Эта технология может выполнять тактический анализ данных быстрее, чем люди. Цифровой AI-маркетинг оказывает огромное влияние на цифровой маркетинг
- 6.3 Перечень полезных для цифрового маркетинга активностей искусственного интеллекта
- VII Будущие возможности и опасность искусственного интеллекта
- 7.1 AI ориентирован на использование и обучение. Машинное обучение
- 7.2 Использования AI для улучшений в будущем. Маркетологи будут экспериментировать
- 7.8 Google прогнозирует, что к 2030 году искусственный интеллект может достичь уровня человеческого и «уничтожить человечество»
- 7.9 Выводы. Заключение
- VIII Прогнозирование спроса на основе искусственного интеллекта: повышение точности и эффективности прогнозов
- 8.1 Многогранные преимущества прогнозирования спроса на основе AI. Эволюция прогнозирования: от традиционных методов к интеграции AI
- 8.2 Традиционное и основанное на AI прогнозирование: сравнительный анализ. Движущие силы перехода на AI в прогнозировании спроса
- 8.3 Основы прогнозировании спроса на базе AI. Сбор и подготовка данных
- 8.4 Выбор подходящих AI-алгоритмов. Механика AI для улучшенного прогнозирования спроса. Предиктивная аналитика и машинное обучение
- 8.5 Интеграция NLP и распознавания изображений. Многогранные преимущества прогнозирования спроса на основе AI
- 8.6 Резкий рост точности прогнозов и операционной эффективности. Принятие стратегических решений и повышение прибыльности
- 8.7 Индивидуальные прогнозы спроса и аналитика в режиме реального времени. Укрепление отношений в цепочке поставок посредством демократизации данных
- 8.8 Практическое применение: прогнозирование спроса с помощью AI в различных отраслях
- 8.9 Внедрение AI в прогнозирование спроса. Определение целей и области действия
- 8.10 Преодоление препятствий при сборе данных и разработке AI моделей. Этические соображения и соблюдение нормативных требований
- 8.11 Текущее управление и развитие AI-моделей. Преодоление проблем прогнозирования спроса на основе AI
- 8.12 Решение проблем качества и интеграции данных. Упрощение сложности и повышение прозрачности моделей
- 8.13 Адаптация к глобальной неопределенности и непрерывное обслуживание. Прорывы и инновации в области AI для прогнозирования спроса
- 8.14 Генеративный AI и его влияние на точность прогнозирования. Прорывы в области искусственного интеллекта: нейронные сети и не только
- 8.15 Примеры использования
- 8.16 Партнерство ради успеха: выбор правильной службы разработки AI. Критерии выбора партнера по разработке AI. Критерии выбора партнера по разработке AI. В центре внимания ведущие поставщики решений в области искусственного интеллекта
- 8.17 Ориентация на будущее AI в планировании спроса. Текущая эволюция технологий искусственного интеллекта и их влияние. Подготовка к будущим тенденциям и инновациям в прогнозировании спроса на AI
- 8.18 Часто задаваемые вопросы о прогнозировании спроса на основе AI. Роль непрерывного обучения и проверки AI-модели
- 8.19 Захватывая горизонт: следующие шаги в прогнозировании спроса на основе AI. На пути к более разумному и предсказуемому будущему: путь вперед
- 8.20 Использование AI для достижения конкурентного преимущества: стратегические идеи для бизнеса. В заключение: преобразующая сила AI, в прогнозировании спроса
- 8.21 Размышления о переходе от традиционных методов к решениям на основе искусственного интеллекта
- IX Как использовать AI для сегментации клиентов: ряд простых шагов и идей
- 9.1. Традиционные способы разделения аудитории оказываются бесполезными. Почему традиционной сегментации клиентов недостаточно. Преимущества сегментации клиентов с помощью AI
- 9.2 Преимущества сегментации с помощью AI
- 9.3 Шаги по внедрению сегментации клиентов на основе
- 9.4 Создание эффективных сегментов клиентов с помощью Clever.AI (как пример)
- 9.5 Реальные применения сегментации клиентов с помощью AI. Перспективы сегментации клиентов с помощью AI
- X AI в брендинге: где сталкиваются эффективность и креативность
- 10.1 Восторг и волна опасений. Бурные дискуссии. Разнообразие новых инструментов искусственного интеллекта и споры по поводу их эффективности
- 10.2 Эффективное использование AI в брендинге На этапе разработки стратегии
- 10.3 Эффективное использование AI в брендинге в процессе творческого развития
- 10.4 Бенчмаркинг. Персонализация
- 10.5 Будущее брендинга. Важно использовать дополняющие творческий потенциал человека AI-инструменты
- XI Стратегии ретаргетинга на 2025–2030 годы: сила искусственного интеллекта
- 11.1 Как ретаргетинг на основе AI повышает коэффициент конверсии. Персонализированная динамическая реклама, основанная на поведении пользователей
- 11.2 Сегментация аудитории на основе искусственного интеллекта для лучшего таргетинга. Автоматизация ретаргетинга рекламы с помощью глубокого обучения
- XII Омниканальный подход и использование AI
- 12.1 Взаимодействие клиентов с компаниями в современной цифровой среде. Что такое «Омниканальный опыт»? Омниканальный подход обеспечивает плавный и скоординированный анализ
- 12.2 Ключевые шаги для создания бесперебойного многоканального взаимодействия
- XIII Максимальное использование AI в многоканальном маркетинге
- 13.1 Что такое омниканальный маркетинг? Различие между омниканальным и многоканальным маркетингом. Роль AI в омниканальном маркетинге
- 13.2 Существуют различные типы технологий искусственного интеллекта. Отношения между маркетологом и AI можно рассматривать как своего рода симбиотические
- 13.3 Генеративный AI и омниканальный маркетинг. Использование многоканального AI
- 13.4 Одно из основных преимуществ омниканального маркетинга. Генеративный AI может помочь проанализировать данные о клиентах
- 13.5 Агентный AI и его преимущества. Многоканальный маркетинг и его отношения с агентным AI
- 13.6 Рекомендации ПО управлению процессом поиска товаров для ваших клиентов
- 13.7 Несколько способов интеграции рекомендаций AI в вашу маркетинговую практику
- 13.8 Примеры успешных реализаций рекомендаций AI
- 13.9 Прогнозы и преимущества для бизнеса
- 13.10 Некоторые типы предиктивной аналитики на основе AI
- 13.11 Несколько примеров использования AI
- 13.12 Несколько способов использования AI для генерации контента
- XIV AI и Интернет вещей — каковы их взаимоотношения и как они работают вместе?
- 14.1 Искусственный интеллект и Интернет вещей — две быстроразвивающиеся области современных технологий. Что такое искусственный интеллект (AI)? Что такое Интернет вещей (IoT)?
- 14.2 Совместное использование систем AI и Интернета вещей. Ключевая роль управления данными в системах AI и Интернета вещей. Машинное обучение в системах Интернета вещей
- 14.3 Преимущества и проблемы объединения AI и Интернета вещей
- 14.4 Возможные проблемы. Каковы будущие тенденции в развитии AI и Интернета вещей?
- XV Оптимизация голосового поиска: три возможности AI в 2025 году и далее
- 15.1 Многое изменилось. Поисковая система Google на базе искусственного интеллекта AI Overviews (AIO) меняет традиционный ландшафт SEO
- 15.2 Три тактики
- XVI Максимизация прибыли с помощью AI: как эта революционная технология может помочь вам заработать больше денег
- 16.1 AI открывает перед компаниями прекрасные возможности для улучшения своей финансовой эффективности. Будущее AI в максимизации прибыли
- 16.2 Понимание генеративного AI и того, как он может помочь максимизировать прибыль. Один из способов, которым генеративный AI может помочь компаниям максимизировать прибыль. Еще один способ
- 16.3 Реальные примеры компаний, использующих генеративный AI для увеличения прибыли
- 16.4 Будущее AI в максимизации прибыли. Одна из самых интересных возможностей AI для максимизации прибыли — использование предиктивной аналитики
- XVII Как компании могут оставаться лидерами в цифровом ландшафте, управляемом искусственным интеллектом
- 17.1 Используйте подход, основанный на данных. Обучение и оптимизация моделей
- 17.2 Распознавание образов и генерация аналитических данных. Предиктивная аналитика и прогнозирование
- 17.3 Персонализированный опыт. Непрерывное совершенствование и инновации
- 17.4 Шаги по развитию ориентированной на данные культуры
- 17.1 Используйте подход, основанный на данных
- Литература
- Приложение