營銷網絡科學數學簡介

營銷網絡科學數學簡介

營銷網絡科學

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社交網絡,金融系統,航空公司,通信系統,互聯網 – 這些複雜的網絡是現代生活的基礎和實質。

諸如因特網之類的網絡遵循被稱為%E6%A8%99%E5%BA%A6%E7%B6%B2%E7%B5%A1%E6%8B%93%E6%92%B2%E7%9A%84%E5%89%B5%E6%96%B0%E7%90%86%E8%A7%A3%E3%80%82″>

營銷數據的激增和硬件的快速發展使營銷人員能夠繪製和衡量其市場生態系統的動態。 網絡科學的方法使他們能夠理解它。

營銷生態系統的整體,網絡層面的理解為營銷人員提供了無數的好處,事實上,它將無限期地改變營銷過程。 這為營銷人員擺脫最終點擊歸因和其他簡單模型提供了一個重要機會。 今天,營銷人員可以識別哪些節點(域,網站,社交影響者)正在影響流量和收入 – 在客戶到達他們或其競爭對手的域之前的多個步驟。

圖形理論方法使精明的營銷人員不僅可以構建高度準確的市場地圖,而且可以跟踪競爭對手,準確識別出現在哪裡的輸贏,並預測可以捕獲最大收益機會的位置。

這是第一批試圖繪製地球地理圖的製圖師與今天繞地球軌道運行的2000多顆衛星之間的區別。 擁有整體的網絡級視圖,使我們能夠以指數精度理解我們的周圍環境。

營銷中的整體網絡

當與%E9%80%A3%E6%8E%A5%E4%B8%BB%E7%BE%A9%E8%A6%96%E5%9C%96%E7%8D%B2%E5%BE%97%E9%87%8D%E8%A6%81%E7%9A%84%E8%A6%8B%E8%A7%A3%EF%BC%8C%E4%BD%86%E5%A6%82%E6%9E%9C%E6%88%91%E5%80%91%E8%83%BD%E5%A4%A0%E7%90%86%E8%A7%A3%E7%AB%B6%E7%88%AD%E7%94%9F%E6%85%8B%E7%B3%BB%E7%B5%B1%E4%B8%AD%E7%9A%84%E9%80%A3%E6%8E%A5%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E5%A6%82%E4%BD%95%E6%8C%81%E7%BA%8C%E5%88%B0%E6%9C%AA%E4%BE%86%EF%BC%8C%E9%80%99%E4%BA%9B%E8%A6%8B%E8%A7%A3%E5%B0%87%E8%AE%8A%E5%BE%97%E6%9B%B4%E5%85%B7%E9%A0%90%E6%B8%AC%E6%80%A7%E3%80%82″>

使用先進的數學技術(包括

我們將此間接(或“傳遞”)流量稱為源的傳播值 。 域之間的連通性和時間流量模式的差異可能導致傳播值急劇變化。 這意味著,雖然兩個來源可能會為網站帶來相同的直接流量,但其中一個來源通常會將流量帶入生態系統中對特定營銷商或品牌更有價值的其他網站。

最好的營銷人員將尋求了解每個來源的直接流量貢獻 – 以及相同來源的間接傳播價值 – 以發現最大的流量和創收來源。

能夠看到最強大的直接和間接來源的營銷人員可以預測競爭變化,抓住份額,贏得交通和收入遊戲。

通過優先考慮具有更高傳播價值的生態系統中的機會及其競爭,營銷人員將看到其生態系統中多個站點的流量獲得比僅通過直接或最終點擊流量激勵的選擇更大的收益。

用人工智能優化預算分配

營銷渠道的激增導致了大量的媒體和營銷投資機會,以及大量的數據。 當生態系統內的消費者偏好,趨勢,季節和其他變量不斷變化時,沒有復雜的AI工具的營銷人員就不可能實時檢測,預測或響應機會或競爭威脅。

在市場營銷中,有影響力的AI實施歸結為一個目標 – 實時,可操作的結果。

雖然人工智能在媒體上被視為一種獨特的,不祥的強大技術,但現實情況是,有許多種機器學習算法,每種都適合於特定的任務。

事實上,AI的藝術很少在構建算法本身。 相反,它能夠以這樣一種方式定義問題:在給定可用的數據和計算資源的情況下,算法可以識別模式並“學習”最佳解決方案。

與自動駕駛汽車具有用於識別車道和其他車輛的內部模型的方式大致相同,時間網絡模型能夠形成用於定義大多數營銷問題並在多種可能的營銷活動中優化預測結果的背景。 。

雖然營銷人員肯定可以從其他眾所周知的人工智能品種中受益 – 例如那些致力於自然語言處理或圖像分類的人工智能,但人工智能在市場營銷方面的未來將圍繞動態優化方法,如強化學習,從歷史中學到同樣好數據以及實時性能。

強化學習(RL)是一種現代人工智能技術,可以解決傳統優化方法無法識別的問題。 RL能夠根據新信息不斷調整自身,使其成為動態網絡中嵌入的優化問題的理想選擇,如預算分配和顯示定位。

向前進

營銷人員在未來幾年有很多值得期待的AI。 圖論和代數拓撲不是人工智能。 它們是構建在線市場智能係統的基礎。 環境是一個不斷變化的目標,多個競爭對手,趨勢,多個尺度以及不完整的數據集使這些問題變得特別困難。

在接下來的幾年裡,我們可能會看到更多的副駕駛型系統,而不是自動駕駛系統(“設置並忘記它”)系統。 漸漸地,隨著科學家學會建立更好的模型來捕捉市場動態,這些系統將承擔更多的營銷人員的機械負荷,讓他們有時間專注於他們工作中更具戰略性和創造性的方面。

謝謝,泰勒!

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