Bagaimana Anda Dapat Memulai Pembelajaran Mesin Dalam Pemasaran
Diterbitkan: 2021-06-20Kunci di balik semua algoritme ML yang baik adalah data yang baik dan untuk mengambil data ini dari database relasional seperti yang kemungkinan besar digunakan oleh perusahaan Anda, Anda akan memerlukan pengetahuan tentang SQL
Analisis pemasaran di sebagian besar perusahaan masih terbatas pada pembuatan laporan di lembar Google dan menggunakan perkiraan deret waktu sederhana (atau dugaan) untuk memproyeksikan penjualan
Sementara beberapa perusahaan sekarang menjadi sangat canggih dalam menangani data besar seperti itu dan menggabungkannya untuk segmen dan pengguna pasar yang lebih baik, banyak yang masih mengejar.
Sesekali kita semua mendengar bagaimana Machine Learning akan mengambil alih pekerjaan biasa kita dan bagaimana AI adalah masa depan. Tapi terus terang hari ini Machine Learning dan Algorithms bukanlah cerita masa depan, ini ada di mana-mana, dari pencarian google Anda, hingga saran Netflix Anda.
Meskipun pada awalnya Anda mungkin tidak akan pernah dapat mengenali kecerdasan tersembunyi ini dalam sistem di sekitar Anda, tetapi sistem ini dirancang untuk memberi Anda pengalaman yang mulus sehingga rasanya hampir seperti "Sihir".
Pembelajaran mesin adalah bagian dari Kecerdasan Buatan, dan kami hanya akan berbicara tentang Pembelajaran Mesin saja untuk saat ini.
Pembelajaran mesin hanya menggunakan komputer untuk memahami data yang kompleks dan besar yang mungkin sulit dipahami oleh kita sebagai manusia.
Hari ini ketika kita memikirkan pemasaran, kita tidak bisa tidak memikirkan "Pemasaran Digital". Dengan penemuan awalan ini, muncul banyak data digital. Data tentang cara kami memperoleh pelanggan hingga data seputar perilaku pengguna pada produk kami.
Sementara beberapa perusahaan sekarang menjadi sangat canggih dalam menangani data besar seperti itu dan menggabungkannya untuk segmen dan pengguna pasar yang lebih baik, banyak yang masih mengejar.
Analisis pemasaran di sebagian besar perusahaan masih terbatas pada pembuatan laporan di lembar Google dan menggunakan perkiraan deret waktu sederhana (atau dugaan) untuk memproyeksikan penjualan.
Sementara sebagian besar eksekutif pemasaran puncak tahu bahwa Pembelajaran Mesin dapat berguna dalam pemasaran, hanya sedikit yang tahu persis caranya. Dan tanpa mengetahui bagaimana caranya, bagaimana Anda bisa mendapatkan ilmuwan data di perusahaan Anda untuk membantu Anda?
Jangan khawatir, dalam artikel ini, saya akan memberi Anda kerangka kerja untuk memulai perjalanan Anda menjadi Ilmuwan Pemasaran dan menggunakan Pembelajaran Mesin untuk memberdayakan aktivitas pemasaran Anda.
Bagaimana cara memulai?
- Pelajari SQL dasar: Kunci di balik semua algoritme ML yang baik adalah data yang baik dan untuk mengambil data ini dari database relasional seperti yang kemungkinan besar digunakan oleh perusahaan Anda, Anda memerlukan pengetahuan tentang SQL. Biasakan diri Anda dengan sintaks dasar, sehingga Anda dapat mengambil data yang relevan dan menyimpannya dalam CSV.
- Pelajari Python: Ketika berbicara tentang Kecerdasan Buatan atau Pembelajaran Mesin atau apa pun yang berkaitan dengan topik ini, Python adalah Bahasa Standar Emas untuk itu. Tingkat sumber daya dan bantuan tidak terbatas dan begitu Anda mulai, Anda harus membuat kode dalam waktu singkat.
Biasakan diri Anda dengan python dasar dan paket seperti pandas dan numpy, pelajari cara membersihkan data dan pra-prosesnya untuk model ML. Ini bisa melibatkan penanganan nilai nol, penataan data dengan baik dan sedikit pemilihan fitur dan rekayasa fitur.
Setelah Anda menyelesaikan manipulasi dan pembersihan data, dan memilih semua fitur yang tepat untuk membangun model, Anda membagi data Anda ke dalam set "pengujian" dan "pelatihan". Rangkaian kereta membantu model Anda untuk belajar sementara rangkaian pengujian membantu menguji keakuratan model Anda.
Direkomendasikan untukmu:
Bagaimana Kerangka Kerja Agregator Akun RBI Ditetapkan Untuk Mengubah Fintech Di India
Pengusaha Tidak Dapat Menciptakan Startup yang Berkelanjutan dan Skalabel Melalui 'Jugaad': Cit...
Bagaimana Metaverse Akan Mengubah Industri Otomotif India
Apa Arti Ketentuan Anti-Profiteering Bagi Startup India?
Bagaimana Startup Edtech Membantu Tenaga Kerja India Meningkatkan Keterampilan & Menjadi Siap Masa Depan...
Saham Teknologi Zaman Baru Minggu Ini: Masalah Zomato Berlanjut, EaseMyTrip Posting Stro...
Ada 2 cabang utama Machine Learning yang dapat Anda manfaatkan;
- Pembelajaran Mesin yang Diawasi: Seperti namanya, jenis model pembelajaran mesin ini digunakan saat kami mengajarkan algoritme dengan data berlabel untuk memprediksi hasil atau mengklasifikasikan data ke dalam kategori.
Misalnya; Anda dapat menggunakan algoritme pembelajaran mesin yang diawasi untuk memprediksi anggaran pemasaran yang diperlukan berdasarkan faktor-faktor seperti pembelanjaan periode terakhir, target penjualan, dll
- Pembelajaran Mesin Tanpa Pengawasan: Meskipun pembelajaran mesin yang diawasi mengharuskan Anda melatih algoritme dengan data berlabel, algoritme pembelajaran mesin tanpa pengawasan menemukan pola tersembunyi dalam data tanpa campur tangan manusia.
Misalnya: pembelajaran mesin tanpa pengawasan dapat membantu mengelompokkan pelanggan yang diberikan atribut tertentu untuk pelanggan tersebut.
Perhatian: Tidak peduli seberapa bagus pembelajaran tanpa pengawasan terdengar, umumnya sangat sulit untuk menjelaskan cara kerja model pembelajaran tanpa pengawasan kepada pemangku kepentingan bisnis. Lebih baik tetap menggunakan Pembelajaran Mesin yang Diawasi, setidaknya untuk permulaan.
Kategori algoritma dalam Pembelajaran Mesin Terawasi
Ada 2 jenis algoritma dalam Supervised Machine Learning;
1. Klasifikasi : Klasifikasi akan membantu Anda untuk memprediksi label Misalnya: segmentasi pelanggan berdasarkan variabel dependen lainnya seperti Pendapatan, Frekuensi pembelian, Kekinian pembelian, Waktu yang dihabiskan di situs web dll.
Model Klasifikasi Populer: Regresi Logistik (sementara namanya menunjukkan regresi, sebenarnya digunakan untuk masalah klasifikasi), Stochastic Gradient Descent, K-Nearest Neighbours. Pohon Keputusan. Hutan Acak. Mendukung Mesin Vektor.
- Regresi : Masalah regresi membantu untuk memprediksi jumlah variabel. Misalnya; penjualan di bulan berikutnya.
Model Regresi Populer: Regresi Linier, Regresi Ridge. Regresi Lasso. Regresi Jaringan Elastis
Setelah Anda mengetahui apakah masalah yang Anda coba selesaikan adalah salah satu dari Klasifikasi atau Regresi, pemilihan model sangat bergantung pada kasus penggunaan Anda. Ada metrik yang ingin Anda optimalkan (misalnya: kesalahan kuadrat rata-rata), untuk memilih model terbaik untuk kasus penggunaan Anda.
Mulailah dengan masalah:
Sesuatu jika dipelajari dan tidak diterapkan akan dilupakan dalam beberapa waktu. Oleh karena itu, disarankan untuk mempertimbangkan kasus penggunaan saat Anda mulai terbiasa dengan dunia Pembelajaran Mesin. Ini tidak hanya akan membuat Anda tertarik untuk mempelajari model yang lebih baru, tetapi Anda juga dapat memamerkan keterampilan yang baru Anda pelajari.
Saat Anda maju, Anda harus mulai dengan masalah untuk dipecahkan. Ini bisa berupa apa saja mulai dari mencoba mengelompokkan pengguna Anda dengan pengelompokan KMeans hingga memproyeksikan penjualan dengan Regresi Linier hingga memprediksi churn dengan pengklasifikasi KNN.
Setelah Anda cukup belajar untuk menerapkan model siap produksi, Anda dapat mencoba menerapkan model lain dan menyempurnakan fitur untuk meningkatkan akurasi model Anda. Keakuratan model Anda mungkin berubah seiring waktu, jadi selalu disarankan untuk mengunjungi kembali model Anda nanti.
Kiat Pro: Ada model dalam Python misalnya: SARIMAX yang tidak termasuk dalam Pembelajaran Mesin per kata, tetapi merupakan model yang sangat berguna untuk perkiraan deret waktu. Jangan membatasi diri Anda pada Pembelajaran Mesin, ada model lain yang akan berguna saat Anda mempelajari Python.
Dan ingat, semua model pembelajaran mesin sebagus data yang Anda masukkan untuk melatihnya. Model untuk memprediksi indikator terbaik untuk peringkat SERP Anda akan ditentukan oleh seberapa lengkap dan masuk akal daftar fitur Anda. Pengetahuan domain sangat penting saat Anda membangun model pembelajaran mesin Anda.