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AI与大数据结合,有效提高预测,构建更好的内容

  预测,是研究和预估未来将会发生的事件及结果。比如“预测天气”、“预测股市”、“预测流感”、“预测消费者行为”……
 
  目前AI大数据已经辅助预测地震,通过机器学习更好地了解地震的特性,人工智能可以大大提高其准确性,有助于预测地壳破裂的方向和强度。AudaTarget的人工智能使用来自保险公司的两年数据来“帮助他们确定事故中涉及的车辆是否可以修复,如果是,那么哪个车间是进行维修的最佳选择,所有这些都基于历史数据。”
 
  现在的先进电话机器人已经可以做到与人正常交流,对于人的行为可以进行预测。此次我们已灵声机器人为例,主要体现在基于用户的反应以及由行业的表达、技术、地理或市场术语集成的大数据,识别用户意图,预测用户反应。
 
  提高预测的正确度,需要处理大量数据,此时有两种解决方案可以选择,要么提高计算机性能,要么非常昂贵,要么减少正确完成流程所需的信息量。
 
  在构建预测模型时,需要处理两个问题:发挥作用的变量数量以及为获得最可靠结果而输入系统的示例数量。有了更少的想法,该研究已经能够通过消除那些冗余或“嘈杂”的例子来减少示例的数量,因此不会为创建更好的预测模型贡献任何有用的信息。
 
  通过AI与大数据结合构建更好的内容营销策略
 
  AI的主要功能之一是它能够分析大量数据并对其进行解释。它将帮助内容营销人员准确了解他们的目标对象。据Salesforce研究发现,76%的消费者希望公司了解他们的需求和期望。
 
  毕竟,当今许多最受欢迎的产品和服务都提供高度个性化的体验。需要营销服务机器人,正在努力为客户提供更智能发服务。将帮助公司更好地了解他们的受众及其数据,更重要的是,他们将帮助营销人员制定更有效的策略,并帮助他们了解他们可以期待的结果类型。我们还是以灵声机器人为例。
 
  灵声可以通过语音、文字、数据,吸收和分析所有可被利用的数据,或已经委托或许可的数据。更重要的是,一旦它吸收了所有这些数据,你可以问它可能有什么问题,无论多么复杂,它都会为你找到答案:
  • 你的目标用户画像,人格特质是什么
  • 当前用户画像,人格特质是什么
  • 为用户创造哪些内容组合(话术策略及营销方式)以获得最佳效果?
 
  ……

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