對于營銷人員而言，了解消費者的需求和理想狀態(tài)（理想情況下甚至是在他們還沒有這么做之前）就一直是當務(wù)之急。人工智能（AI）可以使這項工作變得容易得多，尤其是隨著深度學習的出現(xiàn)。深度學習是AI的一個子集，杭州包裝設(shè)計公司可以通過幫助企業(yè)預(yù)測消費者的行為來改變營銷的未來。這是一種機器學習方法，它使用類似于生物大腦中發(fā)現(xiàn)的分層或“深度”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學習技能和解決復(fù)雜問題的速度超過了人們。它可以幫助計算機（或機器人）處理“人類”任務(wù)，例如感知物體，識別語音和翻譯語言。

在給定一組輸入的情況下，深度學習提供了一種訓練AI預(yù)測輸出的方法。聽起來很容易，但事實并非如此：相比傳統(tǒng)的機器學習技術(shù)，深度學習需要人類進行更少的數(shù)據(jù)預(yù)處理，而深度學習則需要大量的數(shù)據(jù)集和大量的計算能力。但是，如果深度學習系統(tǒng)可以訪問這些關(guān)鍵元素，則可以學習相當準確地預(yù)測人類行為。考慮“預(yù)測性視覺”實驗。麻省理工學院計算機科學與人工智能實驗室的研究人員訓練了深度學習系統(tǒng)，以預(yù)測“辦公室”等節(jié)目中場景中的人物是擁抱，親吻，握手還是五歲以下。觀看了600多個小時的YouTube視頻后，系統(tǒng)可以在43％的時間內(nèi)預(yù)測動作。根據(jù)杭州包裝設(shè)計公司研究人員的說法，現(xiàn)有算法只能在36％的時間內(nèi)完成。

深度學習預(yù)測人類行為的能力的另一個著名示例涉及自動駕駛汽車。康奈爾大學和斯坦福大學的研究人員開發(fā)了“ Brains4Cars”系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括攝像頭，傳感器和可穿戴設(shè)備，用于監(jiān)控駕駛員的肢體語言和車輛周圍的交通狀況。當駕駛員似乎快要出車禍時，系統(tǒng)會發(fā)出警報。該系統(tǒng)的算法可以提前約3.5秒預(yù)測駕駛員的行為。

發(fā)現(xiàn)新客戶-并提前幾個月預(yù)測消費者行為

這些實驗取得了令人信服的結(jié)果，但是對營銷人員來說，結(jié)果是什么？隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，杭州包裝設(shè)計公司最終可以將其收集的有關(guān)大量在線和離線渠道的當前，以前和潛在客戶的所有海量數(shù)據(jù)投入使用。隨著物聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，深度學習將成為營銷人員更重要的工具，并且從各種各樣的設(shè)備生成和收集更多有關(guān)消費者行為的數(shù)據(jù)。

將大數(shù)據(jù)與深度學習相結(jié)合將幫助企業(yè)創(chuàng)建個性化的營銷方法，從而吸引可能購買其產(chǎn)品的任何人。要更好地了解這個機會，請查看杭州包裝設(shè)計公司首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Jeremy Fain的這篇文章。他的熱狗立場比喻闡述了如何基于現(xiàn)有客戶和其他數(shù)據(jù)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法如何幫助識別未來的客戶。