A mai globális verseny egyik legfontosabb erőforrása az adat. Az adatgyűjtés és az ezekre épülő elemzések meghatározzák a vállalatok stratégiáját, különösen akkor, ha mesterséges intelligencia (MI) fejlesztéséről van szó. A gépi tanulás (machine learning) és a mély tanulás (deep learning) ugyanis hatalmas mennyiségű, jól strukturált adatokra épít. Az adatok megléte, mennyisége és minősége határozza meg, hogy az MI milyen hatékonysággal és pontossággal tud tanulni és döntéseket hozni. A gépi tanulás lényege, hogy az MI a bemeneti adatokból és a kívánt kimeneti eredményekből tanul, nem pedig előre megírt szabályok alapján.
Hogyan működik a gépi tanulás?
A hagyományos programozásnál a programozók pontosan meghatározzák, hogy milyen lépéseket kell követnie a számítógépnek egy-egy feladat végrehajtásához. A gépi tanulásnál azonban az MI-nek magának kell kitalálnia, hogyan érheti el a kívánt eredményt. Ez egyfajta „tanulási” folyamatot jelent, ahol a rendszer képes a bemeneti adatok elemzésével és a várható kimenetel figyelembevételével kialakítani a legmegfelelőbb megoldást. Például egy arcfelismerő algoritmus számára több ezer arcképet mutatnak meg, és a rendszer megtanulja, hogyan ismerje fel a képeken az embereket. A folyamat során az MI újra és újra finomítja a saját „tudását”, míg végül képes lesz pontos felismerésekre.
A gépi tanulás azonban nem lenne működőképes megfelelő adatok nélkül. Ahogy egy diák sem tanulhat hatékonyan gyenge minőségű vagy hiányos tananyagból, úgy az MI is csak akkor fejlődik, ha megbízható, releváns adatok állnak rendelkezésére. Egy 2023-as MIT tanulmány szerint az MI rendszerek teljesítménye akár 60%-kal is javulhat, ha az adatokat megfelelően előkészítik és kategorizálják.
Az adatok minősége és a marketing hatékonysága
Az adatok minősége különösen fontos a marketing területén, ahol az MI-t gyakran használják fogyasztói szokások elemzésére és hirdetési kampányok optimalizálására. Az MI-alapú marketingmegoldások egyik nagy előnye, hogy képesek felismerni azokat a finom összefüggéseket és trendeket, amelyeket a hagyományos elemzési módszerek nem. Például egy jól képzett MI algoritmus képes előre jelezni, hogy mely vásárlók lesznek hajlamosak egy adott termék megvásárlására, és ennek megfelelően személyre szabott ajánlatokat küldhet nekik.
A Gartner 2023-as kutatása szerint a vállalatok 78%-a számolt be arról, hogy az MI-vel támogatott kampányaik hatékonyabbak voltak a hagyományos megközelítéseknél. Ezek a kampányok magasabb konverziós arányokat és nagyobb vásárlói elköteleződést értek el. Az MI képes volt felismerni azokat a mintázatokat, amelyek alapján a vásárlók valószínűleg érdeklődnek egy termék vagy szolgáltatás iránt, így a hirdetések pontosabban célozták meg a releváns közönséget.
A rossz minőségű adatok hatása a gépi tanulásra
Bár a gépi tanulás hatékonysága nagymértékben függ az adatok minőségétől, a nem megfelelő adatok használata súlyos következményekkel járhat. Egy példa erre a Microsoft „Tay” nevű chatbotja, amelyet 2016-ban indítottak el, és amelyet a Twitter üzeneteiből származó adatok alapján tanítottak. Mivel azonban nem szűrték megfelelően a tanulási folyamat során használt adatokat, Tay gyorsan elkezdett rasszista és szexista kijelentéseket tenni, ami komoly kritikát váltott ki a közvéleményből.
Egy másik ismert példa a Beauty.AI nevű szépségverseny-értékelő MI, amelyet arra tanítottak, hogy arcvonások alapján értékelje az emberek szépségét. A rendszer azonban túlnyomórészt fehér bőrű nyerteseket választott, mivel az adatkészletben kevésbé voltak jelen a színes bőrű emberek. Ez azt mutatja, hogy az adatok sokszínűsége és pontossága elengedhetetlen az MI kiegyensúlyozott működéséhez.
Mély tanulás: a gépi tanulás továbbfejlesztett változata
A mély tanulás a gépi tanulás egyik ága, amely több szintű adatfeldolgozással dolgozik. Az emberi agy neurális hálózatához hasonlóan az adatok több rétegen keresztül haladnak, és minden réteg újabb szempontok szerint értékeli az információt. Ez a több szintű elemzés teszi lehetővé, hogy a mély tanuló rendszerek bonyolultabb mintázatokat is felismerjenek, például egy képen látható tárgyak közötti kapcsolatokat vagy az emberi beszédben rejlő szándékokat.
A mély tanulás segítségével az MI képes olyan összetett feladatok megoldására is, mint az önvezető autók irányítása vagy a beszédfelismerés. Egy 2022-es Stanford-tanulmány szerint a mély tanulást alkalmazó rendszerek akár 35%-kal pontosabbak lehetnek a természetes nyelvi feldolgozás terén, mint a hagyományos gépi tanulási megközelítések. Ez különösen fontos a marketingben, ahol a fogyasztói visszajelzések elemzése és a trendek felismerése az értékesítési stratégia kulcseleme.
Az adatok jövője a marketingben
A marketingben az adatok és az MI együttműködése új lehetőségeket nyit meg. Az adatvezérelt döntéshozatal révén a cégek gyorsabban reagálhatnak a piaci változásokra, és személyre szabottabb élményeket kínálhatnak a vásárlóknak. Az adatok elemzése révén az MI segíthet az új termékek bevezetésének optimalizálásában, az ügyfélkiszolgálás javításában, valamint a hűségprogramok hatékonyabbá tételében.
Ugyanakkor az MI használata adatvédelmi kérdéseket is felvet. Az ügyfelek egyre tudatosabbak adataik felhasználását illetően, és elvárják, hogy a vállalatok átláthatóan kezeljék az adatgyűjtési és -felhasználási gyakorlataikat. A megfelelő adatkezelési gyakorlatok és az etikus MI-használat kulcsfontosságúak ahhoz, hogy a fogyasztók bizalmát megőrizzék, miközben kihasználják az új technológiák nyújtotta lehetőségeket.
Összegzés
A gépi tanulás és a mély tanulás a marketing számára olyan új eszközöket kínál, amelyekkel a vállalatok hatékonyabbá tehetik kampányaikat és mélyebb kapcsolatot építhetnek ki az ügyfelekkel. Az adatok minősége és mennyisége alapvető fontosságú az MI számára, hiszen ezek az „üzemanyagok”, amelyek révén a rendszerek tanulnak és fejlődnek. A marketingesek számára az adatvezérelt MI megoldások jelentik a jövőt, de csak akkor, ha képesek megfelelően kezelni és felhasználni az adatokat, és nem feledkeznek meg az etikai szempontokról sem. Az MI ereje abban rejlik, hogy képes hatékonyabbá és személyre szabottabbá tenni a marketinget, de a helyes irányt csak a jól strukturált és etikus adatkezelés biztosíthatja.
