也許您對(dui)自己說：“我(wo)聽到了所(suo)有(you)這些(xie)流(liu)行語(yu)(yu)，但是杭(hang)州vi設(she)計公司的真正含義是什么(me)？” 在數據(ju)科學和數據(ju)分析的情況下，流(liu)行語(yu)(yu)已成為談論業務領域(yu)的一種方式，該領域(yu)通常(chang)理(li)解不(bu)清(qing)并且充(chong)滿誤解。但是，對(dui)于營銷人員(yuan)來說，有(you)幾個AI和數據(ju)科學流(liu)行語(yu)(yu)很(hen)重要。

通過使用這些流行語的實際功能，杭州vi設計公(gong)司可(ke)(ke)以(yi)(yi)自(zi)動化以(yi)(yi)前(qian)必須手動完成的(de)職責(ze)的(de)復雜方面(mian)。通過不僅掌(zhang)握這些(xie)術語(yu)，還掌(zhang)握它們的(de)用法，營(ying)銷人員(yuan)可(ke)(ke)以(yi)(yi)通過帶來寶貴的(de)數據(ju)，預(yu)測和見(jian)解(jie)來顯著提高(gao)其業務(wu)價(jia)值，而這些(xie)數據(ju)，預(yu)測和見(jian)解(jie)在其他情(qing)況(kuang)下是不會被察覺的(de)。以(yi)(yi)下是示例中可(ke)(ke)以(yi)(yi)解(jie)釋的(de)八個(ge)AI和數據(ju)科學流行(xing)語(yu)，這些(xie)示例可(ke)(ke)以(yi)(yi)使您成為更復雜的(de)營(ying)銷人員(yuan)：

1.人(ren)工智能(neng)(neng)（AI）：人(ren)工智能(neng)(neng)是指計算機或(huo)(huo)系統模仿(fang)人(ren)類流程或(huo)(huo)決策(ce)能(neng)(neng)力的(de)(de)情況(kuang)。它吸收有關問(wen)題的(de)(de)信息(xi)和(he)上下文(wen)，并提供建議或(huo)(huo)解決方案。

示(shi)例：客戶呼叫可以通過AI系統(tong)進(jin)行實時流處理，該AI系統(tong)查找相關的(de)內部文(wen)檔，以協助銷售或支持代理提供客戶所需的(de)信(xin)息。根據代理選(xuan)擇(ze)的(de)建議(yi)結果，AI算法會隨著時間(jian)的(de)流逝在(zai)選(xuan)擇(ze)正確的(de)材料時有所改進(jin)。考(kao)慮一(yi)下這可以如何改善您的(de)客戶體(ti)驗(yan)，以及(ji)可以節省(sheng)多少(shao)時間(jian)市場營銷響應或客戶服務(wu)團隊。

2.數據(ju)科(ke)(ke)學(xue)：計算(suan)機科(ke)(ke)學(xue)，統(tong)計，建模和人工智(zhi)能的(de)(de)結合(he)。跨學(xue)科(ke)(ke)致力于從現(xian)代(dai)數據(ju)豐富(fu)的(de)(de)技術環境中(zhong)獲(huo)得最(zui)大收益。

示例：杭州(zhou)vi設計公司可以使用您的(de)B2B電子(zi)商務站(zhan)點數(shu)據(ju)來將運營(ying)數(shu)據(ju)庫中(zhong)的(de)銷售數(shu)據(ju)與(yu)站(zhan)點CRM中(zhong)的(de)客戶(hu)數(shu)據(ju)結合起來。他(ta)們可以評估購買類型之間的(de)趨(qu)勢和相關性，以建議特定(ding)客戶(hu)模式適合特定(ding)廣告系列(lie)。使用廣告投放的(de)A / B測試對這些模式進行(xing)了(le)(le)測試，并通過API提供了(le)(le)經(jing)過驗證的(de)模型。

借助數據科學，您可(ke)以(yi)通過(guo)發現并結合最(zui)成功的(de)營(ying)銷渠(qu)道（例如語音，文字和(he)/或(huo)電子郵件）和(he)不太了解營(ying)銷人員(yuan)可(ke)能(neng)不知道的(de)不同定(ding)位(wei)策略，來構建更(geng)智能(neng)的(de)廣告系列。

3.大數(shu)據(ju)：多(duo)(duo)種因素(su)（移動，物聯網，云）的(de)(de)組合推動了許多(duo)(duo)系統(tong)提取數(shu)據(ju)的(de)(de)數(shu)量和速率的(de)(de)增加。大數(shu)據(ju)的(de)(de)大小沒(mei)有(you)設定的(de)(de)閾值，它僅是一個(ge)(ge)術(shu)語，指代現(xian)代挑戰和處理機會以(yi)(yi)及(ji)對(dui)創建大量數(shu)據(ju)的(de)(de)環境的(de)(de)洞察(cha)力。通常，此類數(shu)據(ju)被(bei)攝取到可伸(shen)縮(suo)的(de)(de)集群環境中。示(shi)例：借助大數(shu)據(ju)，一個(ge)(ge)民(min)族品牌可以(yi)(yi)跟蹤所有(you)零售(shou)地點通過電話進行的(de)(de)銷售(shou)，并(bing)將(jiang)這些(xie)數(shu)據(ju)匯總到反(fan)映每個(ge)(ge)區域廣告(gao)活動的(de)(de)模型中。可以(yi)(yi)實時獲取這些(xie)新見解，以(yi)(yi)便(bian)營銷人員可以(yi)(yi)快速調整其決(jue)策和預算。

4.機(ji)(ji)器(qi)學習（ML）：機(ji)(ji)器(qi)學習使用歷史數據來教導計(ji)算機(ji)(ji)檢(jian)測模式，以便描(miao)述，分類或(huo)預測新(xin)示例。機(ji)(ji)器(qi)學習算法通(tong)常用作(zuo)創建AI應用程(cheng)序的工具。

示例(li)：杭(hang)州(zhou)vi設計公司可以幫助(zhu)您使用(yong)機器(qi)學習(xi)根據關鍵字分類(lei)，活(huo)動和一(yi)天中(zhong)的時間對呼(hu)叫進行聚類(lei)，以發(fa)(fa)現可以推(tui)動新廣告策(ce)略發(fa)(fa)展的趨勢。使用(yong)電話的機器(qi)學習(xi)解決方案，營銷(xiao)人員(yuan)可以分析呼(hu)叫轉換，而(er)無需收聽每個呼(hu)叫。想一(yi)想，如果您能看到營銷(xiao)致電轉化為(wei)約會(hui)或銷(xiao)售的百(bai)分比，該如何改善營銷(xiao)策(ce)略？

5.建(jian)模(mo)：是(shi)指使用(yong)算法(fa)來創建(jian)模(mo)型，這是(shi)一(yi)種評估(gu)新(xin)數據項以分(fen)類或預測用(yong)戶(hu)感興趣(qu)的(de)東西的(de)方法(fa)。

范例：如果杭州vi設計公司(si)已(yi)經在(zai)Google AdWords中指定(ding)了一(yi)個廣告系列來定(ding)位特(te)定(ding)市場或特(te)定(ding)人(ren)群，那(nei)么您實際上(shang)已(yi)經在(zai)創建(jian)模(mo)(mo)型(xing)。您可以(yi)(yi)(yi)使(shi)(shi)用(yong)更(geng)復雜的建(jian)模(mo)(mo)來檢測在(zai)特(te)定(ding)持續時(shi)間內(nei)未以(yi)(yi)(yi)銷售結果狀態結束的呼(hu)叫(jiao)。然后，您可以(yi)(yi)(yi)標記這些(xie)呼(hu)叫(jiao)以(yi)(yi)(yi)進行后續處理。以(yi)(yi)(yi)這種方式使(shi)(shi)用(yong)建(jian)模(mo)(mo)可以(yi)(yi)(yi)幫助您了解如何改善客戶體(ti)驗并增加銷售。