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Logikcull 创始人:ChatGPT 带来的影响将超越互联网、云计算和 iPhone

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发表于 2024-11-8 22:31:50 | 显示全部楼层 |阅读模式
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    第一时间获取最前沿的数据、营销、产品等

    Andy 的公司在成功获得第一个客户推荐时感到震惊。

    总部位于旧金山的法律技术公司的创始人兼首席执行官他说:“我的反应与 90 年代初对互联网浏览器的反应相同。”但这一次,我知道它将比互联网、云计算和总和更大。”

    律师事务所和法律团队用来搜索调查人员正在寻找的文件和肤浅信息的工具。它的服务是高接触的——客户的平均合同价值为每年 28,000 美元——而且它的大部分合同都是由专门的销售团队通过电话获得的。但在今年 3 月,一位客户提到他们通过快速响应学习。

    自从获得第一个客户以来,我通过运行的聊天程序看到了源源不断的新客户。“我们相信,按照目前的增长速度,这个频道每月将产生 100,000 美元的订阅收入,” 说。“这是一个勇敢的新世界。”据估计,过去 60 天内 5% 的销售线索是通过提供的答案获得的。

    由于高度专业化的产品和高薪的法律客户,这个数字在电子商务中可能是一个异类。不过,通过聊天获得的潜在客户不止一个:这家总部位于纽约的电子商务品牌数据和调查平台报告称,在客户调查中发现了数十名直接面向消费者的客户。据该公司创始人兼首席执行官 Matt Bahr 称,客户的回应是:“我不敢相信我用了它,但它推荐了一些足够好的东西。”

    “这是一件令人惊讶、令人愉快的事情——AI 机器人可以充当消费者的购物助手,也可以为公司带来销售线索。”

    Bahr 说,目前,客户报告说,由他们的回答引发的销售百分比很低,不到 5%。然而,他将其与推动电子商务品牌销售的早期进行了比较。就像社交媒体平台一样,那些将营销和网站转向对聊天机器人友好的早期采用者将受益最大。

    AI 的繁荣标志着搜索引擎优化领域的范式转变,电子商务企业家正在努力抓住这一机会。最近几个月,人们对使用基于 AI 的聊天程序作为销售推荐平台的兴趣激增。 和  现在正在竞相在其搜索产品中包含基于大型语言模型的聊天功能,甚至将它们重命名为“答案引擎”( )。

    “至于品牌应该做些什么准备,”纽约的 SEO 顾问 Lily Ray 说,“他们应该监控第三方评论网站和搜索结果中的品牌提及。Ray 建议公司通过向满意的客户发送请求以留下正面评价来提高产品评级和评论的质量。从理论上讲,这将有助于该产品在 Bing Chat 和   及其竞争对手上获得更有利的排名。这两家公司筛选了实时搜索结果,以根据用户提示决定推荐哪些产品。

    “除非你在不同的网站上有合理的正面评价,否则你不可能'伪造'你的排名,”Ray 说。“但品牌应该始终关注这些网站上发生的事情,这样他们就知道如何回应顾客以及如何改进他们的商品。”

    SEO 专家建议公司现在就开始努力,使他们的网站内容更容易被聊天机器人阅读。“品牌在商品页面、品类页面和品牌页面上包含清晰的常见问题解答非常重要,”Ray 说,其中包括一个强大的“关于我们”页面,以及对有关产品和品牌的常见问题的全面解答。“这些答案很可能会被纳入 AI 生成的结果中。”

    他说,他已经开始让销售人员捕获有关客户与聊天机器人互动的更多详细信息,包括分享可能会对提及产生回应的 AI 提示。“我们认为,在不久的将来,像这样的工具将有某种广告驱动的收入来源,这将非常有帮助,”他说。就在本周,谷歌宣布它正在尝试在对话式聊天机器人的搜索结果中插入广告。 设想了未来公司在  和 Bing 上的传统广告支出转变为生成式 AI 答案投放。

    根据英国数字营销机构 SEO 和产品主管 Dave 的说法,许多 SEO 专家都在密切关注谷歌在其 5 月 I/O 活动中宣布的一项新功能——搜索生成体验 (SGE)。SGE 会将 AI 生成的响应的快照(包括建议的后续问题)插入到常规(非 AI 生成)搜索查询中。即使是坚持使用像 Bard 这样的 AI 驱动的搜索工具的  用户,可能很快就会看到使用 AI 创建的结果,这意味着公司可能需要相应地重新调整他们的 SEO 策略。

    Ryan 是一家直接面向消费者的搅拌机公司的联合创始人兼首席执行官,多年来一直密切关注 AI。作为创业孵化器 Y 的校友和创始人 Sam 的合伙人,他已经试用了可以更新聊天机器人知识的 Web 浏览器插件的测试版。到目前为止,他发现它不可靠,部分原因是它部署了大量被反垃圾邮件和网络安全工具阻止的用户代理。但他并没有停滞不前。

    对他的网站进行了一些调整,分析了爬取网页时插件在他公司的网站上的呈现方式。例如,使用位于德克萨斯州圣安东尼奥市的 IP 地址,并在访问网站时显示为“-User”。因此,请确保他的网站允许机器人通过。声称使用保护措施的网站有时会阻止机器人,沃尔玛网站也是如此。“这种变化必须发生在所有不同的网络技术上,”他说。

    电子商务高管们正在争论聊天机器人将以多快的速度蚕食传统搜索,但许多人认为未来将取决于对话式产品发现。“非常愿意为大量查询提供具体的产品建议,”他说。”

    本月早些时候,SEO 咨询公司对 10,000 个不同产品类别所提供问题的答案进行了一项研究。这个聊天机器人提出了近 24,000 个不同的品牌。伦敦的数字营销专家 Dan 表示,其他参与搜索和 AI 的公司无疑会寻求将推荐与产品链接联系起来。他指出,亚马逊(对在其电子商务页面上到处投放广告并不陌生)最近发布了招聘启事,寻找能够创造“交互式对话体验”的工程师。

    认为自己公司出现在回复中,是他几年前为提高网站 SEO 的可读性而进行投资的直接结果。现在他正在寻找新的方法。“我不知道事情会如何发展,”他说。但他确实知道,近年来,他使用 SEO 策略为他的网站带来了 “数百万美元的业务”。“如果这种情况消失了怎么办?这是一个有点可怕的前景。”

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    该专业包括 5 个模块,涵盖 5 种最广泛使用的营销和商业分析方法:

    课程大纲

    “营销分析特辑”。

    硅谷总部营销技术经理 – 营销归因

    1. 什么是跟踪?详细说明不同的跟踪方法:

    网址

    像素

    深

    3. 什么是营销归因?为什么公司需要做营销归因?

    4. 单点归因模型的不同类型和实践

    5. 多触点归因模型的不同类型和实践

    6. 总生命周期时间值

    7. 营销归因涉及的各种高级分析:

    预测 LTV

    用户细分

    同期群分析 ( )。

   


    电梯测试

    跨设备跟踪

    全渠道分析(完整)。

    沃尔玛电子商务

    美国数据科学经理 – 营销组合模型

    1. 什么是混合模型,为什么它能有效提高营销绩效?

    2. 营销组合模型可以解释哪些业务指标?衡量哪些变量对业务指标的影响?

    3. 您如何评估营销组合模型的质量?

    4. 如何通过模型来判断广告效果和营销收入?模型中的重要参数是什么:Decay、Lag 和 Alpha?

    5. 如何通过模型的结果计算和比较媒体渠道的表现?

    6. 模型结果解读:

    模型分解

    可变贡献

    媒体效果和媒体效率

    7. 通过模型结果获得更深入的业务洞察

    8. 业内另一种流行的解决方案 – 领先指标模型

    9. 营销组合模型的典型面试问题

    10. 营销分析师与营销分析经理的技能要求和典型工作日

    苹果

    硅谷总部营销数据科学家

    1. 什么是媒体测试与学习?为什么我们需要在广告和营销领域使用这种方法?

    2. 你会在实际工作中对广告做什么样的实验?谁在接受检测?

    3. 如何设计实验、实验设计的 6 个步骤以及 A/B 测试设计的注意事项

    4. 验证实验数据的可靠性和完整性

    5. 如何分析实验结果

    6. 如何根据样本估计总体均值或比例的置信区间

    7. 如何判断实验组与对照组对某项指标的差异/是否具有统计学意义

    8. 如果我想同时测试多个指标,应该记住什么?

    9. 什么是 PSA,为什么需要 PSA,以及 PSA 的缺点

    10. 什么是幽灵广告?PSA 和 Ghost Ads 之间的区别

    :

    11. 投资回报率与营销活动的增量

    12. 选择偏差

    13. 因果影响分析

    14. A/B 测试的局限性

    15. A/B 测试的扩展:组与多臂

    美国最大的家具电子商务公司

    波士顿市场数据科学经理 – 增量模型

    1. 什么是因果关系和因果推理?

    2. 因果研究的方法有哪些?

    3. 增量在营销中是什么意思?营销产生的收入是多少 ( )?

    4. 增量模型分为哪些类型的用户?如何比较不同营销策略的有效性?

   


    5. 什么是 ?

    6. 增量模型中的随机实验

    7. 增量模型和机器学习;增量模型需要解决的挑战

    8. 增量模型的高级技术

    9. 使用案例研究来了解增量模型的完整过程

    10. 用于实现增量模型

    美国电信巨头

    纽约营销效果经理 – “营销中的随机森林”

    “.

    1. 什么是决策树?营销决策树案例研究

    2. 最常见的聚类分析:K-means 和 K-means 在营销中的应用。练习两种不同的聚类分析方法,并使用 R 语言解释结果

    3. 随机森林算法的原理

    4. 如何解释随机森林的结果以及如何判断随机森林模型的质量

    5. 使用案例研究来了解随机森林的完整过程

    6. 在 R 语言环境中实现随机森林模型

    7. 随机森林分类模型和随机森林回归模型

    8. 其他机器学习算法在营销中的应用

    9. 营销分析求职面试中的机器学习

    每节课都配有精心设计的作业和练习,及时强化课程内容

    课程只能通过作业完全掌握。  专精系列每周都精心设计了以下类别的作业和练习:

    精心设计的作业练习强调课程的重点知识点,帮助学生在完成作业和练习的过程中巩固对课程的掌握。

    沉浸式学习体验,使在线课程更接近离线学习。防止囤积课程,助教监督课程完成

    1). 班主任

    负责规划学习过程,为所有学生分配作业和截止日期。

    2). 助教

    助教组的助教会提醒大家课程进度,并在线解答问题。

    3). 作业和练习

    每周做一次家庭作业,以巩固您在课程中学到的知识。需要 15 到 30 分钟。课件附有数据和课外阅读材料,供学生练习和扩展他们的知识。

    4). 特殊证书

    当所有课程都完成后,学生参加期末考试,得分超过 70 分(满分 100 分)的学生可以获得营销分析大证书

    我该如何注册?

    原价: ¥1540

    团购价格:1299 日元!

    *我们提供可用于企业报销的标准

    信用卡支付购买渠道 微信支付购买渠道

    如果您购买了该专业的任何课程,请咨询助理了解如何购买

    小帮手
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