کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing: Take your data-driven marketing strategies to the next level using Python (یادگیری ماشین و هوش مصنوعی مولد برای بازاریابی: استراتژی‌های بازاریابی مبتنی بر داده خود را با استفاده از پایتون به سطح بعدی ببرید) یک راهنمای جامع برای متخصصان بازاریابی است که می‌خواهند از قدرت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای بهبود تصمیم‌گیری‌ها و تعامل با مشتریان استفاده کنند.
این کتاب با پوشش طیف وسیعی از موضوعات از جمله تحلیل داده، مدل‌سازی پیش‌بینی، شخصی‌سازی محتوا و موارد دیگر، به خوانندگان کمک می‌کند تا از تکنیک‌های پیشرفته هوش مصنوعی برای ایجاد کمپین‌های بازاریابی مؤثرتر و هدفمندتر بهره‌برداری کنند.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing:
در دنیای پویای بازاریابی، ادغام هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) دیگر تنها یک مزیت نیست، بلکه یک ضرورت است. ادغام AI/ML در استراتژی‌های بازاریابی نشان‌دهنده یک تغییر پارادایم به سمت رویکردهای بازاریابی داده‌محور، کارآمدتر و تاثیرگذارتر است.
با ظهور علوم داده، کسب‌وکارها اکنون می‌توانند درک عمیقی از مکانیزم موفقیت‌ها و شکست‌های بازاریابی خود کسب کنند و رفتار و تعامل مشتریان را با وضوح بی‌سابقه‌ای درک کنند.
علاوه بر این، ظهور هوش مصنوعی مولد (GenAI) فرصت‌های جدیدی را برای ایجاد آسان محتوای بسیار شخصی‌سازی‌شده و جذاب ایجاد می‌کند که با مخاطب هدف در سطحی کاملاً جدید ارتباط برقرار می‌کند.
کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing یک جعبه ابزار جامع برای بهره‌برداری از قدرت ML و GenAI برای طراحی استراتژی‌های بازاریابی ارائه می‌دهد که نه تنها رفتار مشتریان را پیش‌بینی می‌کند، بلکه آن‌ها را جذب و تبدیل می‌کند و منجر به بهبود هزینه جذب، افزایش نرخ تبدیل و افزایش فروش خالص می‌شود.
با شروع از مبانی پایتون برای تحلیل داده و پیشرفت به سمت مدل‌های پیچیده‌تر ML و GenAI، کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing راهنمای جامع شما برای درک و کاربرد AI برای تقویت استراتژی‌های بازاریابی است.
ما از مثال‌های عملی استفاده خواهیم کرد تا به شما نشان دهیم چگونه می‌توانید از قابلیت‌های AI برای کشف بینش‌های عمیق در مورد رفتار مشتریان، طراحی پیام‌های بازاریابی شخصی‌سازی شده و هدایت رشد قابل‌توجه کسب‌وکار استفاده کنید. همچنین پیامدهای اخلاقی AI را بررسی خواهیم کرد که به شما کمک می‌کند تا اطمینان حاصل کنید که استراتژی‌های بازاریابی شما نه تنها موثر هستند بلکه مسئولانه و مطابق با استانداردهای فعلی هستند.
با پایان کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing، درک قوی از تکنیک‌های مختلف علوم داده، ML و GenAI که مخصوص بازاریابی طراحی شده‌اند، کسب خواهید کرد. با استفاده از این دانش، شما قادر خواهید بود کمپین‌های بازاریابی را طراحی، راه‌اندازی و مدیریت کنید که نه تنها موفق هستند بلکه پیشرو هستند و اطمینان حاصل کنید که کسب‌وکار شما در خط مقدم انقلاب بازاریابی دیجیتال قرار دارد.
بیشتر بخوانید: کتاب Generative AI For Dummies
کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing برای چه کسانی است؟
- متخصصان بازاریابی در هر سطحی که به دنبال استفاده از AI/ML برای تصمیم‌گیری داده‌محور و تقویت استراتژی‌های تعامل با مشتری خود هستند.
- دانشمندان داده و تحلیلگران در حوزه بازاریابی که به دنبال کاربرد تکنیک‌های پیشرفته AI/ML برای حل چالش‌های واقعی بازاریابی هستند.
- مهندسان ML و توسعه‌دهندگان نرم‌افزار که هدفشان ساخت یا ادغام ابزارها و اپلیکیشن‌های مبتنی بر AI برای اهداف بازاریابی است.
- رهبران کسب‌وکار و کارآفرینان که باید تأثیر AI بر بازاریابی را درک کنند تا نوآوری را پیش ببرند و مزیت رقابتی خود را در چشم‌انداز امروز حفظ کنند.
فرض بر این است که خوانندگان:
- تسلط پایه ای بر برنامه‌نویسی پایتون دارند.
- درک اولیه تا متوسطی از اصول ML و روش‌های علوم داده دارند.
- احتمالاً در حال حاضر در نقش‌هایی هستند یا به دنبال نقش‌هایی هستند که در آن‌ها کاربرد AI/ML مستقیماً بر نتایج بازاریابی و استراتژی‌های کسب‌وکار تأثیر می‌گذارد.
موضوعات پوشش داده شده در کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing:
فصل 1: تکامل بازاریابی در عصر AI و آماده‌سازی جعبه ابزار شما
این فصل به بررسی تکامل بازاریابی در عصر AI، تکنیک‌های اصلی AI/ML که شکل‌دهنده آینده بازاریابی هستند، و راه‌اندازی محیط پایتون برای پروژه‌های بازاریابی می‌پردازد.
فصل 2: رمزگشایی عملکرد بازاریابی با KPIها
هر استراتژی بازاریابی داده‌محور یا AI/ML محور با اهداف بهینه‌سازی و بهبود مرتبط با معیارهای کلیدی عملکرد (KPIها) آغاز می‌شود. درک و تحلیل این KPIها برای ارزیابی اثربخشی کمپین‌ها و استراتژی‌های بازاریابی حیاتی است. این فصل از کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing در مورد چگونگی شناسایی و محاسبه KPIهای مهم بازاریابی، بهره‌برداری از آن‌ها برای تحلیل داده‌های توضیحی، و استفاده از این بینش‌ها برای هدایت تصمیمات بازاریابی بحث می‌کند.
فصل 3: پرده برداری از دینامیک موفقیت بازاریابی
با استفاده از تکنیک‌های علوم داده و AI/ML، می‌توانید بینش‌های عمیقی در مورد عوامل محرک کمپین‌های بازاریابی موفق کسب کنید. موضوعات پوشش داده شده شامل تحلیل تعاملات مشتری، شناسایی الگوهای موفق بازاریابی، و بهینه‌سازی استراتژی‌ها بر اساس بینش‌های داده‌محور است.
فصل 4: بهره‌برداری از فصلی بودن و روندها برای برنامه‌ریزی استراتژیک
فصلی بودن و روندها نقش حیاتی در شکل‌دهی استراتژی‌های بازاریابی ایفا می‌کنند. این فصل از کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing بر استفاده از AI/ML برای شناسایی و بهره‌برداری از نوسانات قابل پیش‌بینی در رفتار مصرف‌کننده و دینامیک بازار تمرکز دارد. با درک این الگوها، می‌توانید کمپین‌هایی را برنامه‌ریزی و اجرا کنید که با علایق مصرف‌کننده و شرایط بازار همسو باشد.
فصل 5: تقویت بینش مشتری با تحلیل احساسات
احساسات مشتری یک شاخص ارزشمند از ادراک برند و رضایت مشتری است. این فصل از کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing به بررسی چگونگی استفاده از تحلیل احساسات، که توسط AI/ML تقویت شده است، برای تقویت بینش‌های مشتری می‌پردازد. شما یاد خواهید گرفت که چگونه بازخورد مشتری، نظرات و تعاملات رسانه‌های اجتماعی را تحلیل کنید تا استراتژی‌های خود را برای بهبود تجربه و تعامل مشتری تنظیم کنید.
فصل 6: بهره‌برداری از تحلیل پیش‌بینی و تست A/B برای تعامل مشتری
تحلیل پیش‌بینی و تست A/B ابزارهای ضروری برای تقویت تعامل مشتری هستند. این فصل از کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing توضیح می‌دهد که چگونه از مدل‌های AI/ML برای پیش‌بینی رفتار و سطح تعامل مشتری استفاده کنید. همچنین طراحی و اجرای تست‌های A/B مؤثر برای بهینه‌سازی تصمیمات بازاریابی و بهبود تجربه کاربری را پوشش می‌دهد.
فصل 7: توصیه‌های شخصی‌شده محصولات
توصیه‌های شخصی‌شده محصولات احتمال خرید را به طور قابل‌توجهی افزایش می‌دهند با همسو کردن پیشنهادات با ترجیحات و رفتارهای مشتری. این فصل از کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing تکنیک‌های مختلفی برای تولید توصیه‌های شخصی‌شده، از جمله تحلیل سبد خرید، فیلترینگ مشارکتی، و سایر روش‌های توصیه را پوشش می‌دهد.
فصل 8: تقسیم‌بندی مشتریان با یادگیری ماشین
تقسیم‌بندی مشتریان یک جنبه حیاتی بازاریابی هدفمند است. این فصل از کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing به استفاده از ML برای تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس عوامل مختلف، مانند رفتار خرید، جمعیت‌شناسی، و علایق می‌پردازد. تکنیک‌هایی مانند خوشه‌بندی K-means و استفاده از مدل‌های زبان بزرگ (LLM) برای بینش‌های عمیق‌تر تقسیم‌بندی مشتری را پوشش می‌دهد.
فصل 9: ایجاد محتوای جذاب با یادگیری صفر شات
یادگیری صفر شات (ZSL) تکنیکی است که به مدل‌های AI اجازه می‌دهد محتوای بازاریابی مرتبط را بدون نمونه‌های مستقیم قبلی تولید کنند. ZSL خلاقیت و سرعت را افزایش می‌دهد و به شما امکان می‌دهد محتوایی را برای دسته‌ها و زمینه‌های جدید با استفاده از الگوهای یاد گرفته شده و استنتاج دانش ایجاد کنید. شما مثال‌های عملی و بهترین روش‌ها برای ادغام ZSL در استراتژی‌های بازاریابی را پیدا خواهید کرد، که نشان می‌دهد چگونه محتوای پویا را برای توضیحات محصول، پست‌های وبلاگ و رسانه‌های اجتماعی ایجاد کنید.
فصل 10: تقویت حضور برند با یادگیری کم‌داده و انتقال یادگیری
این فصل به یادگیری کم‌داده (FSL) می‌پردازد، روشی که برای تطبیق مدل‌های AI با وظایف جدید با استفاده از تعداد کمی از مثال‌های برچسب‌گذاری شده استفاده می‌شود. این فصل اصول FSL، از جمله متا-یادگیری را پوشش می‌دهد که به مدل‌ها اجازه می‌دهد به طور مؤثری به سناریوهای جدید تعمیم داده شوند. مثال‌های عملی نشان می‌دهند که چگونه می‌توانید FSL را در کمپین‌های بازاریابی اعمال کنید، با تأکید بر اهمیت آن در درک جنبه‌های ظریف روحیه برند و اصلاح استراتژی‌های بازاریابی بر اساس بازخورد مشتری.
فصل 11: میکروتارگتینگ با نسل تقویت‌شده با بازیابی
این فصل نسل تقویت‌شده با بازیابی (RAG) را به عنوان ابزاری برای بازاریابی دقیق، ترکیب GenAI با بازیابی اطلاعات بلادرنگ، بررسی می‌کند. این رویکرد ترکیبی امکان ایجاد محتوای بسیار شخصی‌سازی شده را با دسترسی و ادغام داده‌های فعلی در طول فرآیند تولید فراهم می‌کند. این فصل از کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing چارچوب عملیاتی RAG و کاربرد آن در میکروتارگتینگ را تشریح می‌کند، و نشان می‌دهد که چگونه می‌تواند با ارائه محتوای مناسب و دقیق، تعامل و تبدیل مشتری را بهبود بخشد.
فصل 12: چشم‌انداز آینده AI و ML در بازاریابی
این فصل مفاهیم کلیدی AI و ML از فصل‌های قبلی را تلفیق می‌کند و کاربردهای آینده آن‌ها در بازاریابی را مورد بحث قرار می‌دهد. فناوری‌های نوظهوری مانند GenAI چندوجهی، معماری‌های پیشرفته مدل، و ادغام AI با واقعیت افزوده و مجازی را پوشش می‌دهد. این پیشرفت‌ها نوید ایجاد استراتژی‌های بازاریابی پویاتر، پاسخگوتر و شخصی‌تر را می‌دهند. این فصل بینش‌هایی در مورد چگونگی شکل‌دهی این فناوری‌ها به آینده بازاریابی، امکان تجربه‌های غنی‌تر مصرف‌کننده و شیوه‌های نوآورانه بازاریابی را ارائه می‌دهد.
فصل 13: اخلاق و حکمرانی در بازاریابی AI-محور
این فصل به بررسی ملاحظات اخلاقی و چالش‌های حکمرانی مرتبط با فناوری‌های AI در بازاریابی می‌پردازد. به حریم خصوصی داده، سوگیری الگوریتمی و نیاز به شفافیت می‌پردازد و تأثیر آن‌ها بر اعتماد مصرف‌کننده و یکپارچگی برند را برجسته می‌کند.
این فصل از کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing همچنین چارچوب‌های نظارتی اصلی مانند GDPR و CCPA را پوشش می‌دهد و استراتژی‌هایی برای استقرار مسئولانه AI، شفافیت مدل و انطباق ارائه می‌دهد. در نهایت، به دستورالعمل‌های عملی برای کاهش سوگیری، اطمینان از حریم خصوصی داده، و ایجاد ساختارهای حکمرانی قوی برای ترویج استفاده اخلاقی از AI در بازاریابی می‌پردازد.
سرفصل‌های کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing:
- Cover
- Copyright Page
- Contributors
- Table of Contents
- Preface
- Chapter 1: The Evolution of Marketing in the Al Era and Preparing Your Toolkit
- Chapter 2: Decoding Marketing Performance with KPIs
- Chapter 3: Unveiling the Dynamics of Marketing Success
- Chapter 4: Harnessing Seasonality and Trends for Strategic Planning
- Chapter 5: Enhancing Customer Insight with Sentiment Analysis
- Chapter 6: Leveraging Predictive Analytics and A/B Testing for Customer Engagement
- Chapter 7: Personalized Product Recommendations
- Chapter 8: Segmenting Customers with Machine Learning
- Chapter 9: Creating Compelling Content with Zero-Shot Learning
- Chapter 10: Enhancing Brand Presence with Few-Shot Learning and Transfer Learning
- Chapter 11: Micro-Targeting with Retrieval-Augmented Generation
- Chapter 12: The Future Landscape of Al and ML in Marketing
- Chapter 13: Ethics and Governance in Al-Enabled Marketing
- PacktPage
- Other Books You May Enjoy
- Index
جهت دانلود کتاب Machine Learning and Generative AI for Marketing می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.