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在競爭日益激烈的市場營銷條件下，營銷人員不斷尋求可擴(kuò)展的智能解決方案。毫無疑問，人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)現(xiàn)在正被品牌及其營銷組織大量采納。
對于沒有經(jīng)驗的人來說，當(dāng)計算機(jī)自動執(zhí)行人類本來會定義的任務(wù)時，人工智能通常被認(rèn)為是一種技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)作為AI中的一個功能區(qū)域，是指計算機(jī)被給予 最終目標(biāo)，但需要自己計算最佳路徑。
今天，我們看到這些技術(shù) - 特殊是機(jī)器學(xué)習(xí) - 部署在許多營銷領(lǐng)域，包括廣告欺詐檢測，預(yù)測消費(fèi)者行為，推舉系統(tǒng)，創(chuàng)意個性化等等。
雖然這一切都很好，但有一種新的分支技術(shù)，對于營銷人員來說，它將真正滿足機(jī)器學(xué)習(xí)正在制造的需求。它被稱為“強(qiáng)化學(xué)習(xí)”(RL)。
什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)?
從ML到RL的步驟變化不僅僅是一封信。大多數(shù)交付給機(jī)器學(xué)習(xí)的任務(wù)涉及使用單一步驟，例如“識別此圖像”，“理解書籍內(nèi)容”或“捕獲欺詐”。對于營銷人員而言，諸如“吸引，保留和吸引用戶”之類的業(yè)務(wù)目標(biāo)是本質(zhì)上是一個多步驟和長期的，不容易通過機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)。
這就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的用武之地.RL 算法都是關(guān)于優(yōu)化展開和不斷變化的旅程 - 一個發(fā)生動態(tài)問題的旅程。通過使用數(shù)學(xué)“獎勵函數(shù)”來計算每個排列的結(jié)果，RL可以看到未來并做出正確的呼叫。
今天，這種尖端技術(shù)的最佳體現(xiàn)可以在游戲和自動駕駛汽車中看到。當(dāng)谷歌的AlphaGo系統(tǒng)去年擊敗世界上最好的棋盤游戲Go 玩家時，他們的秘訣就是強(qiáng)化學(xué)習(xí)。雖然游戲設(shè)定了規(guī)則，但玩家對勝利路線的選擇會根據(jù)棋盤狀態(tài)動態(tài)變化。通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)，系統(tǒng)會考慮所有可能的排列，這些排列可能會根據(jù)每次下一步行動而發(fā)生變化。
同樣，一輛自動駕駛汽車?yán)^續(xù)行駛，其中道路規(guī)則和目的地的位置保持固定，但沿途的變量 - 從行人到路障到騎車者 - 都會動態(tài)變化。這就是為什么OpenAI，由特斯拉的Elon Musk創(chuàng)立的組織，為其車輛采納先進(jìn)的RL算法。
營銷人員機(jī)器
這對營銷人員意味著什么?
許多營銷人員的核心挑戰(zhàn)是由業(yè)務(wù)狀況向來在變化這一事實(shí)造成的。隨著時間的推移，獲勝的競選策略可能會變得不受歡迎，而舊戰(zhàn)略可以獲得新的動力。RL是摹仿真實(shí)人類智慧的一步，我們從多種結(jié)果的成功和/或失敗中學(xué)習(xí)，并形成未來的制勝戰(zhàn)略。讓我舉幾個例子：
1.用戶參與度增強(qiáng)
讓我們關(guān)注餐飲連鎖店的客戶參與度，以及明年將其增加十倍的目標(biāo)。今天，營銷活動可能涉及發(fā)送帶有折扣優(yōu)惠的生日問候，甚至可能基于食物偏好。這是線性思維，營銷人員已經(jīng)定義了起點(diǎn)和終點(diǎn)。
在繁忙的世界中，客戶的生活在不斷變化的實(shí)時 - 有時他們更加投入，有時甚至更少。在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，系統(tǒng)將不斷重新校準(zhǔn)營銷軍械庫中的哪些策略，在任何給定時刻，最有可能將接收者推向10x參與的最終目標(biāo)。
2.動態(tài)預(yù)算分配
現(xiàn)在想象一個廣告場景，你有100萬美元的預(yù)算，需要每天花一些時間直到月末，分配到四個不同的渠道：電視，忠誠度促銷，F(xiàn)acebook和谷歌。您如何確保以最佳方式支出預(yù)算?答案取決于當(dāng)天，目標(biāo)用戶，庫存價格和許多其他因素。
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，算法將使用歷史廣告結(jié)果數(shù)據(jù)來編寫?yīng)剟詈瘮?shù)，以對某些支出決策進(jìn)行評分。但它也考慮了實(shí)時因素，如定價和目標(biāo)受眾成員積極接受的可能性。通過迭代學(xué)習(xí)，整個月的廣告支出分配將動態(tài)變化。盡管確定了最終目標(biāo)，但RL將通過所有方案以最佳方式分配預(yù)算。(有關(guān)營銷中人工智能的更多信息，請參閱人工智能將如何徹底改變銷售行業(yè)。)
快來了
強(qiáng)化學(xué)習(xí)承認(rèn)復(fù)雜性并認(rèn)識到人們是異質(zhì)的并且解釋這些真理，隨著游戲板的各個部分的變化，隨著時間的推移改進(jìn)每個下一個動作。
強(qiáng)化學(xué)習(xí)仍然主要是研究項目和領(lǐng)先采納者的保留。數(shù)學(xué)概念和技術(shù)已經(jīng)存在了40多年，但由于三個趨勢，直到最近才進(jìn)行部署：
通過高性能圖形處理單元(GPU)擴(kuò)散計算能力。
云計算提供的高端處理器功率只需購買GPU本身的一小部分，同意 第三方租用GPU以相對廉價的價格培訓(xùn)他們的RL模型數(shù)小時，數(shù)天或數(shù)周。
改進(jìn)數(shù)值算法或智能啟示式。RL算法中的一些關(guān)鍵數(shù)字步驟現(xiàn)在能夠以更快的速度收斂。如果沒有這些奇特的數(shù)字技巧，即使使用當(dāng)今功能最強(qiáng)大的計算機(jī)，它們?nèi)匀徊豢尚小?/p>
思量更大
所有這一切都意味著強(qiáng)化學(xué)習(xí)的新力量很快將大規(guī)模地提供給品牌和營銷人員。然而，擁抱它需要轉(zhuǎn)變思維方式。對于營銷經(jīng)理來說，這項技術(shù)意味著能夠?qū)⑺麄兊碾p手放在一邊。
每個企業(yè)都有一個目標(biāo)，但是當(dāng)你深入戰(zhàn)壕時，為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)而采取的日常行動可能會變得含糊?，F(xiàn)在RL技術(shù)將同意 決策者設(shè)定目標(biāo)，更有信心系統(tǒng)將為其制定最佳路線。
例如，在廣告中，現(xiàn)在很多人都意識到點(diǎn)擊率(CTR)之類的指標(biāo)僅僅是真實(shí)業(yè)務(wù)成果的代理，只是因為它們是可數(shù)的。RL驅(qū)動的營銷系統(tǒng)將不再強(qiáng)調(diào)這些中間指標(biāo)以及與之相關(guān)的所有繁重工作，使老板能夠?qū)Ｗ⒂谀繕?biāo)。
這將要求企業(yè)以更加積極主動和長期的方式思量他們的大問題。當(dāng)技術(shù)成熟時，他們將實(shí)現(xiàn)他們的目標(biāo)。
采納的途徑
強(qiáng)化學(xué)習(xí)還沒有為品牌全面使用做好準(zhǔn)備; 然而，營銷人員應(yīng)該花時間去理解這個可以徹底改變品牌營銷方式的新概念，從而有利于機(jī)器學(xué)習(xí)的早期承諾。
當(dāng)電力到達(dá)時，它將帶實(shí)用戶界面的營銷軟件，但該軟件所需的任務(wù)將從根本上簡化。對于員工來說，移動開關(guān)和輸入數(shù)字會減少，閱讀分析報告也會減少并對其進(jìn)行操作。在儀表板后面，算法將處理大部分內(nèi)容。
RL不太可能在門外匹配人類智能。其進(jìn)展速度取決于營銷人員的反饋和建議。我們必須確保我們要求計算機(jī)解決正確的問題，并在沒有問題時對其進(jìn)行懲處。聽起來你會教你自己的孩子，不是嗎?