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        2021-12-28

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        深度学习如何改变展厅设计的营销结果

        深度学习如何改变展厅设计的营销结果

        无论广州展厅设计是将深度学习解决方案外包给供应商,还是在内部引入该专业知识,营销人员都需要做以下事情才能使深度学习发挥作用。技术不断突破营销人员的可能性。虽然大多数营销主管都知道软件可以推动增长,但并不是每个人都熟悉支持最新工具的底层技术。没关系,因为广州展厅设计的工作是让软件发挥作用,而不是将它们组合在一起。但是,对其中一些工具的工作原理有一个基本的了解,可以让您更好地决定将预算投资到哪里。考虑到这一点,让我们来看看一种通常伴随着大量炒作但缺乏清晰度的技术:深度学习。理解深度学习,现代营销团队专注于全渠道参与,并希望通过网站、内容、活动和其他地方跟踪潜在客户与其公司的每一次互动。这些数据可能会让他们全面了解将潜在客户从渠道转移到销售团队的因素和接触点。


        不幸的是,今天的营销团队可能会遇到一些十年前还被认为是令人羡慕的问题:信息太多。这导致了许多通常相互矛盾的模型来衡量不同策略的投资回报,并且普遍缺乏对何时何地参与的理解。进入深度学习。广州展厅设计是一种基于神经网络(模拟人脑结构的数学算子)的机器学习的一种特别强大的形式,当您拥有大量合理结构化的数据时,它非常有价值。它可以帮助营销人员在粒度级别上了解客户交互,并预测这些交互将如何导致特定结果。此外,由于深度学习可以同时考虑数以千计的潜在决策路径,因此预测比通过传统统计方法所做的要强大得多。为了更好地了解这是如何实现的,让我们看两个用例:潜在客户优先级和销售对齐。

        线索优先级,传统的潜在客户评分围绕两个问题:1. 这个公司或个人是否适合我们的业务?2. 引导行动告诉我们关于兴趣的什么?这远非一门精确的科学。

        考虑两个潜在的线索。两人都是初创公司的创始人,拥有 C 级头衔,并销售到类似的行业。然而,非创始人高管团队的经验和能力截然不同。


        使用传统方法,广州展厅设计可能会类似地对这些潜在客户进行评分,并且您的营销将达到这两者。但是,投资回报率可能会有很大不同。使用深度学习工具,程序可以为每个人分析不同类型的背景信息,并以相互关联的方式解释这些因素,以告诉您某个人是否与您的产品相匹配,而不是与您的角色相匹配。销售调整,如果您遵循基于帐户的营销策略,则您的重点是少数顶级帐户和每个帐户的关键利益相关者。广州展厅设计的目标不一定与传统的入站营销人员的目标相同;他们可能更多地与销售组织联系在一起,并支持影响收入的流程。深度学习可以告诉 ABM 营销人员与帐户关联的哪些买家最重要的目标,其他可能的影响者在帐户中的位置,以及帐户转换的可能性。它甚至可以帮助您围绕对您的组织最重要的成功标准来调整您的资源。


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