La importancia de Python y la IA para el marketing

Python y la IA pueden ayudar al marketing a predecir las intenciones de los clientes, organizar los datos y ahorrar tiempo, dinero y otros recursos.

Por ejemplo, en la segmentación por audiencia, se utiliza una matriz para representar las calificaciones de los usuarios de algunos anuncios. Aquí se requiere la descomposición de la matriz, es decir, la matriz se divide en el producto de dos matrices. una de las cuales representa la calificación de cada usuario, el grado de preferencia por ciertas funciones, y otra matriz representa las calificaciones de estos anuncios en estas funciones. La IA puede predecir los espacios en blanco en esta matriz y predecir las calificaciones que los usuarios darán a los anuncios no calificados. Con la matriz obtenida al multiplicar esto, puede conocer la calificación del usuario del anuncio no calificado y luego establecer un umbral. Cuando la calificación sea superior a este umbral, el anuncio se enviará. Aquí puede usar LightFM, que es una biblioteca de Python. Hay muchos algoritmos de recomendación populares que pueden generar La representación matricial de usuario y elemento puede aprender la incrustación de cada característica y luego multiplicar las dos matrices de usuario y elemento para obtener una puntuación. También puede usar redes neuronales para obtener una puntuación más significativa. expresiones TensorRec es una biblioteca A más nueva basada en Tensorflow para crear un sistema de recomendación que puede generar un nuevo anuncio que le puede gustar al usuario en función de los anuncios que le han gustado en el pasado.

La IA tiene muchas aplicaciones en marketing, como búsqueda, sistemas de recomendación, publicidad programática, predicciones de mercado, reconocimiento de voz/texto (comercio conversacional), prevención de fraude, diseño web, fijación de precios de productos, robots de chat, etc.