Ennustav analüüs: kuidas turundajad saavad tulevast tegevust paremaks muuta: sotsiaalmeedia eksamineerija

Kas soovite, et teie turundus oleks tõhusam?

Ei tea, kuidas aitab teie turundustsüklite ennustamine?

Et uurida, kuidas turundajad saavad ennustava analüüsiga alustada, küsitlen Chris Penni.

Lisateavet selle saate kohta

The Sotsiaalmeedia turunduse podcast on sotsiaalmeedia eksamineerija tellitav raadiosaade. See on loodud selleks, et aidata hõivatud turundajatel, ettevõtete omanikel ja loojatel avastada, mis töötab sotsiaalmeedia turundusega.

Selles osas ma intervjueerin Chris Penn, asutaja ja juhtuuendaja aadressil Aju + usaldusteave. Ta on ka Turundus kohvi taga podcast ja sotsiaalmeedia turundusmaailma juhtiv analüüsiekspert.

Chris selgitab, kuidas tagada prognoositavas analüüsis kasutatavate alusandmete kvaliteet.

Samuti avastate andmeallikaid ja tööriistu, mida ennustamiseks kasutatakse.

Jagage oma tagasisidet, lugege saate märkmeid ja hankige allpool selles osas mainitud lingid.

Kuula kohe

Kust tellida: Apple Podcast | Google Podcasts | Spotify | RSS

Kerige artikli lõpuni, et leida linke selles jaos mainitud olulistele ressurssidele.

Siin on mõned asjad, mida selles saates avastate:

Ennustav analüüs

Chrisi lugu

Chris alustas analüütikas oma IT-alase taustaga. 2003. aastal alustas ta õppelaenu käivitamise IT-direktorina, kus tema roll laienes tavapärasest IT-vastutusest kaugemale. Lisaks veebi- ja e-posti serverite haldamisele uuendas ta ka veebisaite ja saatis iganädalase meili.

Chris tegi seda tööd enne Google Analyticsi olemasolu, nii et kui tema ettevõtte tegevjuht küsis, kuidas veebisaidid ja meilid toimivad, polnud Chrisil vastust. Selle selgitamiseks hakkasid Chris ja tema meeskond välja töötama oma tööriistu, et mõista põhitõdesid, näiteks seda, kui palju inimesi iga päev veebisaiti külastas.

Aja jooksul sai analüüsipraktika Chrisi jaoks põhitähelepanu. Ta ei püüdnud mitte ainult teada saada, mis juhtus, vaid ka seda, miks see juhtus ja kuidas ettevõte saaks sellele reageerida.

Kuulake saadet, et kuulda, kuidas Chris arutleb tema haridustausta üle.

Mis on ennustav analüüs?

Ennustav analüütika kasutab statistikat ja masinõpet andmete analüüsimiseks ja ennustamiseks. Inimesed on väga etteaimatavad. Me kõik järgime rutiini, näiteks peseme hambaid ja seejärel käime duši all või paneme iga riideeseme igal hommikul kindlas järjekorras.

Kuna inimesed on ennustatavad nii mikro- kui ka makroskaalas, saavad turundajad enamasti ette näha, mis juhtuma hakkab. Näiteks Põhja-Ameerikas, kui olete B2C turundaja, teate üsna palju, et olete hõivatud 1. novembrist kuni 26. detsembrini, sest see on toodete müügi tippaeg.

Samamoodi on teie kiire ajavahemik 1. jaanuarist kuni mai lõpuni, kui olete B2B turundaja. Seejärel algab äri kohe pärast talgupäeva Ameerika Ühendriikides ja Kanadas ning jätkub USA tänupühade kaudu. Väljaspool neid aegu on palju raskem olla turundaja, hoolimata sellest, kas keskendute digitaalsele, sotsiaalsele või tasulisele teemale.

Kuulake saadet, et kuulda rohkem näiteid inimese prognoositavast käitumisest.

Mida saab prognoosiv analüüs teha?

Kuna me teame neid asju üldiselt, võivad masinad aidata neid ennustusi konkreetsemaks muuta. Ennustava analüüsi väärtus on nende spetsiifika. Kui teate, millisel nädalal peaksite tegema rohkem Facebook Live'i või kulutama vähem reklaamidele, võite oma turunduses tõhusam ja tulemuslikum olla. Kui teate, kuidas ennustada, saate teenida raha, säästa raha, säästa aega ja mitte vallandada.

Ennustav analüütika keskendub eelkõige proovimisele, mis edasi saab. Keskmise turundaja jaoks on aegridade ennustused (või kui midagi juhtuma hakkab) kõige tavalisem ja kasulikum rakendus. Näiteks kui olete sotsiaalmeedia turundaja, tahate teada, millal palgata oma klienditeenindustiim kliendipäringutele vastama.

Ennustava analüüsi abil saab välja selgitada ka näiteks selle, millal keegi uue auto ostab või kas ta on lapseootel lapsevanem. Need rakendused on aga nüansirikkamad kui aegridade ennustused.

Kuulake saadet, et kuulda minu kogemusi ennustava analüütika abil, kui olin B2B kirjanik.

Kuidas prognoosiv analüüs töötab

Ennustav analüütika on praegu tõenäoliselt juba ligi 70 aastat vana. Inimesed on üllatunud, kui distsipliin on vana, sest nende arvates on masinõpe midagi uut. Kuid teooriad ja matemaatilised valemid on olnud olemas juba väga pikka aega.

Muutunud on sülearvutite, lauaarvutite ja pilveserverite arvutusvõimsus. Nad saavad suuremaid numbreid lühema aja jooksul krimpsutada. Teoreetiliselt saate ennustavat analüüsi teha paberil, kuid see nõuaks palju paberit ja aega.

Et ennustavat analüüsi hästi teha, vajate kolme sobivust. Esiteks on teil vaja kedagi, kellel on arendamisoskused, et hankida andmeid teie andmeallikatest, nagu Google Analytics, Facebook Insights, Twitter ja muud tüüpi sotsiaalandmed. Andmed võivad olla teie omandis olevates süsteemides või kolmanda osapoole süsteemides. Kellel on andmeid, peate suutma need välja saada.

Chrisile meeldib väljend "Data on uus õli", sest kui te olete kunagi toornafta kunagi näinud, on see vastik segadus. Sa ei saa sellega palju teha enne, kui selle maast välja tõmbad, täpsustad ja siis annad inimestele, kes saavad seda kasutada autodes või teha plastist kausse, mis põrandale kukkudes ei purune. Prognoosiva analüüsi abil on see peaaegu sama asi.

Rafineerijad on andmeteadlased, kes puhastavad andmed millekski, mida saate kasutada. Siis teevad nende andmetega midagi turundustehnoloogid, mis on tänapäeval paljude sotsiaalmeedia turundajate roll. Nad ei tõlgenda lihtsalt andmeid; nad tegutsevad selle järgi.

Chris rõhutab, kui tähtis on tegutseda saadud andmete järgi. Kui teate, millisel nädalal oma üritust reklaamite, kuid ei tee selle teabega midagi, pole mõtet ennustust teha.

Ennustuste täpsus sõltub aluseks olevatest andmetest ja algoritmist, mida prognooside tegemisel kasutate. Ühel hetkel satub peaaegu kõigil andmekvaliteediga seotud probleem. Võib-olla te ei seadistanud Google Analyticsi õigesti, te ei seadnud oma eesmärke õigesti, unustasite oma Facebooki piksli sisse lülitada; mõni neist asjadest.

Kuulake saadet, et kuulda, kuidas Chris arutleb populaarse tehnilise aktsiaanalüüsi üle.

Praktilised turundusrakendused ennustava analüüsi jaoks

Kui Chris prognoosib prognoosi, on see tavaliselt 52-nädalane joondiagramm. Iga nädala kohta on diagrammil ennustus mis tahes andmerea kohta. Enamasti kasutab Chris otsinguandmeid, kuna inimesed sisestavad Google'i asju, mida nad ei teeks öelge teisele inimesele, muutes otsinguandmed väga heaks indikaatoriks selle kohta, mis tegelikult kellelgi on meeles.

Saadaval on palju otsinguandmeid ja mõnele sellisele tööriistale saate tasuta juurde pääseda AdWordsi märksõnade plaanija või Google Trends. Pärast andmete olemasolu saate prognoosida mingisugust suundumust, mis on andmerida, ning seejärel tuvastada tipud ja orud. Chris soovitab prognoosi aluseks võtta 1–5-aastaseid andmeid.

Oletame, et eraldate sotsiaalmeediaturunduses 5-aastaseid otsinguandmeid, sest mõtlete, millal järgmise aasta jooksul otsivad inimesed turundus. " Kui juhtute teadma, et saabub tuleva aasta 20. märts, 19. aprill, 27. mai, 4. juuli, 10. september ja 21. oktoober, on need teie suurvee märgid.

Nende kuupäevadega saate vaadata ka seda, mis juhtub 2–3 nädalat enne igat kuupäeva. Tavaliselt on selle tipu eelvaade. Seega peab sotsiaalmeedia turundaja oma reklaamikulusid kokku tõmbama. Orgaaniline turundaja peab palju postitama ja kahekordistama nende tehtud Instagrami lugude arvu. Suhtekorraldusisik peab selleks kuupäevaks trükistes ilmuma juba mitu kuud ette.

Samuti teate, millal orud juhtuvad, nii et saate planeerida sisu panka, kuigi palju ei toimu. Võite salvestada taskuhäälingusaateid, külalis hostida muudel saitidel, kirjutada hulga blogipostitusi ja varuda sisu. Siis, kui järgmine tipp kätte jõuab, saate löögiks vajamineva kiiruse lüüa läbi põlemata.

Sel moel aitavad ennustused teil piikidel raha teenida ja langustel raha kokku hoida. Saate oma strateegiat kavandada ja koostada lähtuvalt sellest, millal asjad tõenäoliselt juhtuvad. See rakendus töötab nii B2C kui ka B2B ettevõtete jaoks, kuna inimesed sisestavad Google'i asju kogu päeva ja iga päev.

Küsin, milliseid muid andmeallikaid saaksite ennustamiseks kasutada. Chris ütleb, et mis tahes ajapõhine andmeallikas on kehtiv ja sotsiaalmeedia vestlused on igas võrgus erinevad. Teie Pinteresti ennustused võivad olla erinevad kui teie Facebooki ja Twitteri ennustused. Tehke kõigi nende andmete põhjal ennustusi.

Selleks on üks tõeliselt suurepärane tööriist CrowdTangle. See on fantastiline, sest annab teile aegridade andmed kuni postituse tasemeni. Suhtekorraldusega tegelev inimene saab uudiseid mainida ja kajastada. Reklaamija saab hankida kõik need asjad, mis maksavad kliki eest, pakkumishinnad.

Kolmandate osapoolte andmeallikad on head, kuna te ei saa ettevõttena neid andmeid iseenesest rikkuda, kuigi võite küsida valesid asju. Üks mainekas andmemüüja on SEMrush, millel on hea kvaliteediga andmed. Teine müüja, Bränd24, teeb meedia jälgimist.

Samuti saate vaadata SEO-tööriistade otsinguandmeid, mis pole Google'i omad. Need kõik on head andmeallikad, kuna need on järjepidevad, normaliseeritud ja korrapärased. Samuti on need mõistlikult puhtad.

Seejärel jagab Chris veel ühe näite, kuidas saate oma ettevõttele ennustavat analüüsi rakendada. Chris tegi kasiinos ennustava jooksu, mis põhines mänguautomaatide iga-aastasel tulul. Pärast nende andmete sisestamist algoritmi suutis Chris prognoosida kasiino järgmise aasta tulusid.

Nende prognooside abil nägi kasiino, millal teenindusaegade sissetulek on väike, ja neil oli vaja kampaaniaid käivitada, reklaame esitada, spetsiaalne külalisesineja meelitada või midagi sellist. Andmed aitasid neil oma sissetulekute lünki lappida.

Ma küsin, kuidas turundajad väldivad andmete mõjutamist. Hüpoteetiliselt öelgem, et kohandame sotsiaalmeedia turundusmaailma turunduskampaaniaid teatud ajakavadega, mis ei põhine tingimata ennustustel, vaid nendel, mida otsustasime kasutada. Kuidas välistada, et hõimu ja kogukonna käitumist ei pruugi tingimata põhjustada meie tegevus?

Chris ütleb, et sotsiaalmeedia turundusmaailm on nii suur ja edukas saade, see mõjutab tegelikult seda, kui inimesed otsivad selliseid asju nagu „sotsiaalne meediaturundus. ” Siiski saate täpsustada andmeid, mida tõmbate, mitmel erineval viisil, et minimeerida sündmuste, probleemide jms mõju.

Näiteks kui kasutate sotsiaalse kuulamise tööriista, võite välistada sotsiaalmeedia turundusmaailma, #socialmediaexaminer, Michael Stelzneri ja sellega seotud üksuste mainimise. Need välistused aitavad vähendada andmepunkte, mida seal arvatavasti pole.

Võite kasutada ka võrdlusuuringut, mis loob baasjoone väljaspool konkreetset hooaega, lisades päevas 20 000 mainimist. Kas isegi hooajal on midagi ebaproportsionaalset sellega, mis seal peaks olema? Sel viisil saate prognoose käivitada.

Parim viis andmete täpsustamiseks on aga andmete tase. Parema sõna puudumisel eemaldage kraam, mis teie teada on saastav. Siis saate täpsustatud andmete põhjal prognoosida.

See tähendab, et kui te turundate sotsiaalmeedia turundusmaailma, ei soovi te tingimata andmeid sellisel viisil täpsustada. Kui panete hõimu mõjutama seda, kuidas inimesed kogu maailmas otsivad sõna „sotsiaalmeedia turundus”, on see hea. See on põhjus, miks oma edu tähistada ja proovida veelgi rohkem käitumismuutusi, ületades trende veelgi varem.

Kuulake saadet, et kuulda minu mõtteid ennustatavate inimlike mustrite kohta.

Mida ei saa ette ennustada

Chris ütleb, et kolme asja ei saa ette ennustada. Esimene on suur murrang, mis moonutab teie andmeid, näiteks poliitilised rahutused, kultuuriline murrang, loodusõnnetus ja muud sellised asjad. Kõik need asjad põhjustavad suuri häireid, mis võivad prognoose rikkuda. Suure murranguga sektoreid, nagu aktsiaturg, on peaaegu võimatu täpselt ette näha.

Teine on midagi, mida pole kunagi juhtunud, näiteks 2016. aasta presidendivalimised. Konkurentsi kahe kandideerinud kandidaadi vahel polnud varem juhtunud. Paljud valimiste ennustamisvahendeid ja prognoose loovad inimesed lähtusid oma mudelitest 2012. aasta valimistest.

Kuid kummagi partei kandidaadid olid nende valimisaastate vahel väga erinevad inimesed. Nii et inimeste poolt 2016. aastaks loodud tööriistad põhinesid millelgi, mis oli varem juhtunud, kuid mida praegu ei juhtunud. Seda, mida pole kunagi juhtunud, ei saa ennustada.

Kolmas ennustava analüüsi diskvalifitseerija on halvad andmed. Kui teil on rikutud andmeid või andmed puuduvad, ei saa te täpseid ennustusi teha. Kui teate, et teie ettevõttel on probleeme andmete infrastruktuuriga, on ennustav analüüs tegelikult ohtlik. See oleks nagu sõita GPS-iga, millel on halvad andmed ja mis käsib sõita kohe kaljult.

Kuula saadet, et kuulda, kuidas Chris jagab teist terminit murrang.

Levinud andmetega seotud probleemid

Kui soovite proovida ennustavat analüüsi, on Google Analytics hea algus. Enamikul turundajatel on need andmed kindlasti olemas, kuid neil võib olla probleeme. Näiteks kui kasutate turunduse automatiseerimise tarkvara, peate oma tarkvara Google Analytics märgendid oma sihtlehtedele panema. Kui te seda ei tee, on teil andmete terviklikkuse probleeme.

Küsin siis, kuidas robotite ja blokeerijatega ümber käia. Chris ütleb, et sotsiaalmeedias, eriti Instagramis ja Twitteris, on robotitest palju. Hea uudis on see, et botide käitumine on üsna prognoositav, kuna need robotid kirjutanud inimesed kasutasid väga primitiivseid algoritme. Andmete ettevalmistamise käigus on robotid hõlpsasti märgatavad ja saate need eemaldada.

Illustreerimiseks on ühel botil alati täpselt sama vormingut järgiv elulugu. Elulugu algab erinevate sõnadega, mis on erineva pikkusega, millele järgneb “check me out” ja seejärel link.

Blokeerijatega on oluliselt raskem töötada. Kui proovite prognoosida reklaamiandmete põhjal ja blokeerijad eemaldavad andmeid, on seda väga raske parandada. Andmed pole valed; sul pole seda isegi. See on puudulik.

Puudulike andmetega saate hakkama kahel viisil. Esiteks võite otsida midagi, mis on suunatud, sest teie andmed on endiselt esinduslikud. Oletame, et teate, et 30% blokeeritud reklaamidest toimub mobiilseadmes, kuid see on pidevalt 30%. Teil pole ühel saidil blokeeritud 22%, kuid teisel saidil 5% reklaamidest.

Kui blokeerimine on suhteliselt järjekindel, suunatakse teid ikka õigel viisil, sest aja jooksul toimivad mõned reklaamid paremini või halvemini.

Teine võimalus on saadaval ainult tohutu andmebaasiga ettevõtetele, näiteks suured tehnoloogiaettevõtted või andmeettevõtted. Suure andmemahu korral saate seda teha imputatsioon, mis kasutab puudulike tükkide täitmiseks olemasolevat koolitatud andmekogumit ja masinõpet.

Tõeliselt heaks imputeerimise näiteks on sotsiaalsed aktsiad. Veebruari alguses lülitas LinkedIn oma aktsianumbrid välja, nii et te ei saa seda numbrit enam ühestki sotsiaalmeedia jälgimise tööriistast. Kui Chris töötaks sotsiaalmeedia jälgimisettevõttes, kasutaks ta viimase 10 aasta andmeid koolituskomplektina ja järeldaks aktsiate arvu.

Aktsiate arvu saate järeldada seni, kuni teil on muid paralleelseid andmekogumeid, nagu Twitter ja Pinterest. Need aktsianumbrid lasevad masinal sisuliselt täita LinkedIni aktsiate tühjad kohad.

Kuula saatest minu mõtteid robotite ja blokeerijate kohta.

Näited

Tuntud kontoritarvete ettevõtte jaoks korraldas Chris kaubamärgi ja üldmõiste „kontor” ennustavaid analüüse tarvikud. " Ehkki kaubamärk ja üldnimetus peegeldasid teineteist, jäid kontoritarbed kaubamärgile alla 20 päeva nimi.

Näiteks oli kaubamärgil augusti lõpus suur teravik, mille Chris omistas koolihooajale ja tööle naasvatele inimestele. Kuid siis 20 päeva hiljem järgis termin "kontoritarbed" täpselt sama teravikku ja sama mustrit. Ükskõik, mis seal käitumuslikult juhtub, otsivad inimesed brändi ja otsivad siis 20 päeva hiljem üldnimetust.

Tulemuste põhjal soovitas Chris ettevõttel koostada uuesti sihtimise kampaania, mille tähtaeg on 19 päeva. Sihtige uuesti kõik, kes teie veebisaiti 19 päeva hiljem külastavad, reklaamiga, mis tuletab neile meelde, et tuleksite veel kontoritarvete järele. Uuesti sihitava reklaami abil saaks ettevõte osa sellest nõudlusest tagasi võtta.

Sel moel võib ennustav analüüs pakkuda suurt investeeringutasuvust. Keegi võib eeldada, et kõik, mida nad teevad, enam ei tööta, ja lihtsalt lõpetada. Prognoosiva analüüsi abil näete, et teie sotsiaalne turundus on lihtsalt sünkroonis klientide mustritega.

Järgmisena jagab Chris näite omaenda ettevõttest. Ta tegi võrdlusuuringuid selle põhjal, kui inimesed otsivad Outlooki kontoriväliseid seadeid, sest kui keegi seda teeb seda otsides teate, et nad valmistuvad puhkusele minema, mis tähendab, et nad ei loe neid e-post. Pärast selle võrdlusaluse kasutamist 2017. aasta oktoobris prognoosis Chris esimeseks kvartaliks edasi.

Chris prognoosis, et otsingumaht oli kõige väiksem, see tähendab, et enamik inimesi oli kontoris, 18. jaanuari 2018. aasta nädalal. Sel nädalal korraldas Chris oma raamatu jaoks sama kampaania samasse nimekirja ja sama pakkumisega nagu ta 2017. aastal.

Täpsustades oma 2018. aasta kampaania ajastamist, suurendas Chris raamatumüüki 40%. Tema 2017. aasta kampaania oli umbes 2 nädalat väljalülitatud ja Chris sai teada, et vaatajaskonnaga sünkroonis olemine tegi tohutut muutust.

Ma küsin, kuidas teavet avaldav ettevõte saaks oma strateegia parandamiseks kasutada ennustavat analüüsi. Selle näite jaoks ütleb Chris, et üks tema lemmikrakendustest on sisustrateegia. Oletame, et kajastate regulaarselt teatud teemasid. Nendest ennustustest saate käivitada terve kombinatsiooni.

Kõige paremini toimiv 10% võib juhtida teie toimetuse kalendrit, sest kui teate, millistel kuudel inimesi mõni teema kõige rohkem huvitab, saate selle teema ümber planeerida igakuiseid funktsioone. Näete isegi nädalani, millal teatud teema sisu avaldada. Nii saate iga kuu kõrgeima noodi lüüa.

Prognoosiv analüüs võimaldab teavitada ka teie reklaamikalendrit. Kui teate, et avaldate teataval teemal, saate selle teema põhjal määratleda kaarti. Kuuks, mil teate, et vaatajaskonna nõudlus teema järgi on suur, võiksite reklaamijatelt, kes on sellest teemast huvitatud, küsida täishinda. Kui teate, et huvi reklaamijate sihtteema vastu on väike, võite pakkuda 40% soodustust.

Kuulake saadet, et kuulda, kuidas Chris arutleb selle üle, kuidas Social Media Examiner võiks oma sisu suhtes ennustavat analüüsi rakendada.

Tööriistad

Chris ütleb, et parimad tööriistad on tasuta. Nad on programmeerimiskeeled (nagu R ja Python), samuti raamatukogud (nagu SIDEKIT, NumPy, timetk), mis pakuvad koodi, mida saate teatud ülesannete jaoks kasutada. Nende tasuta tööriistade kasutamiseks vajate aga palju tehnilisi kogemusi. Programmeerimiskeeled ja teegid on nagu mootori osad. Auto saamiseks peate selle ise ehitama.

Igas suuruses tehniliselt võimeka ettevõtte jaoks, kui teil on keegi või mitu inimest, kes suudavad täita rolle arendaja, andmeteadlane ja turundustehnoloog, saate prognoosimiseks luua ennustava analüütika tasuta.

Kui teil pole aga aega ega teadmisi nende tööriistade kasutamiseks, kuid teil on raha, on teie parim ennustuse tellimine allhanke korras. Palkata andmeteadusettevõte.

Kui olete huvitatud andmeteaduse toimimise õppimisest, soovitab Chris tungivalt ajaveebi aadressil KDnuggets.com ja IBM andmeteaduse ajaveeb. The IBM Data Science Experience on ka suurepärane. Samuti peaksite jälgima suurte tehnoloogiaettevõtete arendajate ajaveebe Microsoft, Amazon, Googleja IBM.

Parima teabe andmeteaduse kohta leiate siiski aastast akadeemilised tööd. Kui saate neid pabereid uinumata lugeda ja teavet hankida, leiate tõelise kulla. Õpite tehnikaid, mida saate oma andmete peal proovida.

See ennustav algoritm, millest oleme rääkinud, on olnud kasutusel juba 70 aastat. See on tööriist nagu spaatlit. Kui kõik, mida te kunagi teete, on röstsaia keeramine, on teil väga kallis röstsai.

Kui aga mõelda grillimisele, praadimisele ja kõigile muudele asjadele, mida saab spaatliga teha, saavad võimalused lõputuks. Sama lugu on andmeteaduse tööriistade ja algoritmidega. Kõigi nende erinevate viiside proovimiseks võite kasutada oma loovust ja uudishimu.

Tulevikus muutub nende tööriistade kasutamine sama lihtsaks kui Facebooki reklaami esitamine, sest paljud ennustavad analüüsid on juba väga mehhaniseeritud. Inimese hinnangute ja kontekstiga seotud osa toimumine võtab aga kauem aega. Masinad ei saa aru, kuidas ettevõtted töötavad, ja ei näe seetõttu neid võimalusi.

Kuid pärast suure strateegia kaardistamist saate varsti klõpsata nupul, pühkida oma krediitkaarti, maksta 99-dollarise kuutasu ja tööriist sülitab graafikuid. Chris arvab, et see võimalus on saadaval järgmise viie aasta jooksul.

Tee peal, kui üldotstarbeline tehisintellekt paraneb, võiksite masinale öelda, et soovite optimeerida oma Facebooki kulutusi vastavalt nõudlusele. Seejärel teeb masin automaatselt ennustuse, saab aru, kui tipud ja orud tekivad, ning esitab põhimõtteliselt teie eelarve ja reklaamid. See on ilmselt 5–10 aastat väljas.

Kuulake saadet, et kuulda, kuidas Chris jagab rohkem teavet selle kohta, mida masinad ei suuda.

Nädala avastus

Tulistas uuesti on aktsiafotode sait, mis väldib klišeelikke varude kujutisi.

Reshotis olevad fotod kajastavad fotograafi ainulaadset vaatenurka. Sel moel on fotod kvaliteetsemad kui paljudel teistel stockfoto saitidel.

Sait kasutab a lihtne litsents ja tingimustel mis annavad teile fotode kasutamisel palju paindlikkust.

Reshot-fotod on tasuta, ehkki võite leida fotosid ka Reshot-i partneritelt. Piltide sirvimiseks või lisateabe saamiseks külastage veebisaiti.

Lisateabe saamiseks kuulake saadet ja andke meile teada, kuidas Reshot teie jaoks töötab.

Selles jaos mainitud peamised väljavõtmised:

• Lisateave Chrisi ettevõtte kohta, Aju + usaldusteave.
• Järgige Chrisit edasi Twitter.
• Loe Chrisi ajaveeb.
• Kuula Chrisi podcasti, Turundus kohvi taga.
• Juurdepääs otsinguandmetele rakendusega AdWordsi märksõnade plaanija või Google Trends.
• Lisateave CrowdTangle.
• Tutvuge kolmandate osapoolte andmemüüjatega SEMrush ja Bränd24.
• Lisateave statistiliste andmete kohta imputatsioon.
• Lisateave R ja Python ja raamatukogudele meeldib SIDEKIT, NumPyja timetk.
• Külasta KDnuggets.com, IBM andmeteaduse ajaveebja IBM Data Science Experience.
• Järgige arendaja blogisid Microsoft, Amazon, Googleja IBM.
• Leidke oma sisu jaoks fotosid Tulistas uuesti.
• Vaadake meie iganädalast sotsiaalmeediaturunduse vestlussaadet reedeti kell 10.00 Vaikse ookeani ajal Rahvaülekanne või häälestage end Facebook Live'is.
• Laadige alla 2017. aasta sotsiaalse meedia turundussektori aruanne.

Mida sa arvad? Mis on teie mõtted ennustava analüüsi kohta? Palun jagage oma kommentaare allpool.