内容 隐藏
1 机器学习和用于营销的生成式 AI
2 Machine Learning and Generative AI for Marketing
2.1 主要优势
2.2 描述
2.3 这本书适合谁阅读？
2.4 您将学习什么

机器学习和用于营销的生成式 AI

Machine Learning and Generative AI for Marketing

使用 Python 将数据驱动的营销策略提升到一个新的水平

 主要优势

  • 通过预测分析和高级细分技术增强客户参与度和个性化
  • 将 Python 编程与生成式 AI 的最新进展相结合，以创建营销内容并应对现实世界的营销挑战
  • 了解前沿的 AI 概念及其在营销中负责任地使用

 描述

在充满活力的营销世界中，人工智能 （AI） 和机器学习 （ML） 的集成不再只是一种优势，而是一种必需品。此外，生成式 AI （GenAI） 的兴起有助于创建与目标受众产生共鸣的高度个性化、引人入胜的内容。这本书提供了一个全面的工具包，用于利用 GenAI 的强大功能来制定营销策略，这些策略不仅可以预测客户行为，还可以吸引和转化，从而改善每次获取成本、提高转化率并增加净销售额。从用于数据分析的 Python 基础知识开始，到复杂的 ML 和 GenAI 模型，本书是您理解和应用 AI 来增强营销策略的综合指南。通过引人入胜的内容和实践示例，您将学习如何利用AI的能力来深入了解客户行为，制作个性化的营销信息，并推动显著的业务增长。此外，您将探索人工智能的道德影响，确保您的营销策略不仅有效，而且负责任并符合当前标准。在本书的结论下，您将有能力设计、启动和管理不仅成功而且前沿的营销活动。

这本书适合谁阅读？

本书面向不同的专业人士群体： 营销领域的数据科学家和分析师，希望应用先进的 AI ML 技术来解决现实世界的营销挑战 机器学习工程师和软件开发人员，旨在构建或集成 AI 驱动的工具和应用程序以用于营销目的 必须了解 AI 对营销的影响的营销专业人士、商业领袖和企业家 Reader 假定具有 Python 的基本熟练程度以及对 ML 原理和数据科学方法的基本到中级掌握

 您将学习什么

  • 使用高级计算技术掌握关键营销 KPI
  • 使用解释性数据分析来推动营销决策
  • 利用 ML 模型来预测客户行为、互动水平和客户生命周期价值
  • 使用 ML 增强客户细分并开发高度个性化的营销活动
  • 设计并执行有效的 A/B 测试以优化您的营销决策
  • 应用自然语言处理 （NLP） 来分析客户反馈和情绪
  • 在数据驱动的营销策略中整合合乎道德的 AI 实践以维护隐私
声明：本站所有文章，如无特殊说明或标注，均为本站原创发布。任何个人或组织，在未征得本站同意时，禁止复制、盗用、采集、发布本站内容到任何网站、书籍等各类媒体平台。如若本站内容侵犯了原著者的合法权益，可联系我们进行处理。