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「マーケティングにChatGPTを利用する15の方法」

マーケティングは非常にダイナミックなセクターであり、常に先を行くために苦労するものです。成功を達成するためには、競争したり、ビジネスのライバルを上回る必要があります。成功を維持することは、それを達成することと同じくらい重要です。ChatGPTは成功への切符であり、今日の高速で常に進化するデジタルの風景における技術の贈り物です。それは効果的にあなたをガイドし、顧客を自動化し、関与させるための魅力的なコンテンツを作り上げる手助けをすることができます。それによって、コンバージョンとブランドの成功をもたらすことができます。ChatGPTのようなAIパワードツールは、ビジネスを育成するために無限の機会を提供してくれます。ここでは、マーケティングにChatGPTを活用する15の興味深い方法を紹介します。マーケティングにChatGPTを活用する15の方法前述の通り、マーケティングにChatGPTを活用する方法を紹介します。GPTマーケティングがあなたにとってゲームチェンジャーとなる方法を発見してください：コンテンツ生成顧客サポートメールマーケティング SEO最適化顧客データの洞察ソーシャルメディアマーケティングコンテンツのアイデア出し A/Bテストのアイデアコンテンツのローカライズマーケティングの自動化コンテンツカレンダーの管理リードジェネレーションチャットボット製品説明データ分析また、読む：AIマーケティング戦略の作り方コンテンツ生成コンテンツ生成について話すと、ChatGPTはマーケターの最良のパートナーになるかもしれません。彼は非常に効率的に記事やブログ投稿、ソーシャルメディアのコピーを作成することができます！そのため、コンテンツの生成を効率化することができます。これにより、マーケターは戦略と創造性にさらに時間とお金を注ぐことができますが、興味深いコンテンツの一定の流れを維持します。これは、忙しいマーケティングチームにとっては恵みとなります。最新のコンテンツは視聴者を引き付け、SEOランキングを向上させ、ブランドへの信頼を築きます。アイデアの要約マーケティング記事、ブログ投稿、ソーシャルメディアの更新を作成するランディングページのコンテンツや製品の説明を作成する…

ChatGPT for Marketing

「教師なし学習の解明」

「教師なし学習のパラダイムを探求してください主要な概念、技術、および人気のある教師なし学習アルゴリズムに慣れてください」

Machine learning

顧客サービス向けAI | トップ10のユースケース

どんな企業でも、顧客の問い合わせは絶え間ないものです。さまざまな問題の発生や製品に関する理解を深めるために、企業は常に応答時間を短縮し、解決プロセスを迅速化しようと努めています。このような状況で効率的なシステムは、従来の人間のシステムと比較して生成型AIベースのシステムです。生成型AIは、従来のAIシステムと比較して新しいデータを生成する能力を持っています。大規模言語モデル（LLM）および深層学習技術を利用して、自然言語の会話応答を解釈します。より高度な改良と研究が進行中であり、複雑な問い合わせを簡単に理解できるようにするため、現在のチャットボットベースの顧客の問い合わせの一部が可視化されています。顧客サービスに生成型AIを使用する利点改善された応答時間：生成型AIの導入により、顧客の待ち時間が短縮され、迅速な応答が提供され、問題が即座に解決されることを目指しています。拡張性と24/7の利用可能性：複数の人員を雇う煩雑なプロセスを排除し、AIを使用したスケーラブルな運用は最小限の労力とコストで行うことができ、持続可能なスケーラブルなオプションです。時間制約もなくなります。営業時間や従業員の存在に関係なくサポートを提供します。強化された個別化：迅速な提供と常時利用可能性により、顧客体験がさらに向上します。ほとんどの場合、人間に比べて顧客の声が効率的に対応されます。一貫した応答：AIが生成した応答により、顧客は解決策に一貫性と正確性を得ることができます。統一されたトーンと情報の出力を維持することができます。出典：Hubspot 生成型AIツールについてすべて知り、それらをどのように使用し、日常の業務にどのように役立てるかなどを知るために、独占的な生成型AIプログラムに登録してください！顧客サービスにどの生成型AIを使用するか？一般的な顧客サービスと人工知能（AI）を利用した顧客サービスは、各企業ごとに異なります。技術的な専門知識、使用事例、予算などの要素が重要な決定要因です。段階的なアクションは、異なる生成型AIモデルに自己紹介し、必要に応じた適切なモデルを選択することです。異なる生成型AIモデル言語モデル（例：GPT-3）これは、人間のテキストを生成するための事前トレーニングが施された以前のバージョンです。GPT-3は、複数のアプリケーションに対して微調整が可能な多目的なAIです。顧客サービスでは、一般的な問い合わせに対する回答、テキストの生成、情報提供に適しています。言語モデルはAPIを介して簡単に利用でき、複数の言語をサポートしています。ただし、特定の顧客サービスタスクのための微調整には、一定の重要なデータと専門知識が必要な場合があります。チャットボットと仮想アシスタントこれらは、エンドツーエンドの対話型顧客インタラクションを目的として特別に設計されています。ルールまたは自然言語処理モデルによって駆動されることがあります。チャットボットと仮想アシスタントは、ルーチンの問い合わせを処理し、顧客インタラクションを自動化し、即座の応答を提供するために使用されます。ブランドのトーンとスタイルに合わせてカスタマイズすることができます。このタイプの生成型AIはリアルタイムの顧客サポートを提供し、大量の問い合わせを処理し、メッセージングプラットフォームと統合されています。ただし、複雑な問い合わせに対応することが困難な場合があります。カスタマイズされた生成型モデルカスタマイズとは、企業固有の顧客サービスタスクのためにAIモデルをトレーニングすることを指します。カスタマイズは既存のフレームワークに依存する場合もありますし、ゼロから始める場合もあります。AIカスタマーケアの適用は、独自の顧客サービス要件がある場合に行われます。企業内のトレーニングにより柔軟性と制御性が提供されるため、これらの生成型AIは特殊なタスクを処理するようにカスタマイズされています。その作成には技術的な専門知識が必要であり、時間とお金の投資が必要です。顧客サービスのニーズに適したモデルの選択上記のタイプは、企業の異なる要求を示しています。したがって、適切なモデルの選択も主観的です。以下のステップを分析することで、論理的な意思決定を行うのに役立ちます：処理する必要がある問い合わせのタイプや特定のタスクなど、要件を理解する利用可能な資本、リソース、技術的な専門知識の存在を把握する利用可能なデータとそれが異なるモデルに適しているかを確認する成長の期待に応じてスケーラビリティを考慮する生成型モデルがテストと評価パラメーターに適合しているかを確認する…

「Retrieval Augmented GenerationとLangChain Agentsを使用して、内部情報へのアクセスを簡素化する」

この投稿では、顧客が内部文書を検索する際に直面する最も一般的な課題について説明し、AWSサービスを使用して内部情報をより有用にするための生成型AI対話ボットを作成するための具体的なガイダンスを提供します組織内に存在するデータのうち、非構造化データが全体の80％を占めています[...]

Salesforceは、データ駆動型のAIとCRMを通じて生産性と顧客の信頼性を高める、新しいEinstein 1プラットフォームを発表しました

顧客データは混乱しています。組織は通常、1,061の独自のアプリケーションを使用していますが、そのうちの29%しか本当に統合されていません。クラウド、ソーシャルメディア、モバイルコンピューティングの革命によって作成されたデータアイランドの増殖により、複雑な企業データスタックが生まれています。 Salesforceが開発した元のメタデータフレームワークは、Salesforceのすべてのアプリケーション間でデータの整理と理解を容易にします。これは、同じコアプラットフォーム上に構築されたアプリケーションに対して共有の言語を持つことに似ています。複数のシステムからのデータをSalesforceのメタデータフレームワークにマッピングすることで、会社のデータの統合ビューを作成することができます。 SalesforceのEinstein AIとData Cloudの最新のアップデートにより、ビジネスはデータと人工知能を活用して生産性を向上させ、顧客との相互作用をカスタマイズすることが容易になりました。Salesforceの新しいEinstein 1プラットフォームは、EinsteinプラットフォームのAI機能とData CloudをCRMプログラムにシームレスに統合しています。企業は今や簡単にインテリジェントなワークフローをオペレーションに統合し、別々のデータ保管場所に格納された顧客データを組み合わせ、AIパワードのアプリケーションを作成することができます。顧客データ、企業コンテンツ、テレメトリデータ、Slackの議論、その他の構造化および非構造化データは、SalesforceのData Cloudを介して顧客の一元的なビューを形成するために結合されます。このリアルタイムハイパースケールデータエンジンは、毎日1000億のレコードをリンクおよび統合し、1か月に300兆のトランザクションを実行しています。新しいData CloudがEinstein 1プラットフォームとの緊密な統合を実現したことで、企業は以前アクセスできなかったデータを解放し、包括的な顧客プロファイルを生成し、革新的なCRMサービスを導入することができます。スケール時のデータ: Einstein 1プラットフォームは、顧客ごとに数兆行のデータと数千のメタデータ対応アイテムを処理できるようになりました。SalesforceがCustomer 360を提供するために買収したMarketing CloudとCommerce Cloudの消費者スケールのテクノロジースタックも、Einstein 1プラットフォーム上で再設計されました。スケール時の自動化: 大規模なデータセットをEinstein 1プラットフォームに外部ソースからインポートし、即座にインタラクティブなSalesforceオブジェクトとして利用できるようになりました。インターネットオブシングスデバイスからのイベント、計算された洞察、またはAIの予測である場合でも、MuleSoftを使用して、組織内のレガシーシステムを含む任意のシステムと20,000イベント/秒のスピードで対話することができます。スケール時の分析: Salesforceは、多様なユースケースに対応するReports…

GraphReduce グラフを使用した特徴エンジニアリングの抽象化

編集者の注 Wes Madrigalさんは、10月30日から11月2日までODSC Westのスピーカーです彼の講演「大規模特徴エンジニアリングパイプラインにおけるグラフの使用」をぜひチェックして、GraphReduceなどについてもっと学んでください！ML/AIで働く読者にとっては、機械学習モデルはよく知られています...

West 2023

「捕獲再捕獲法」

この記事では、生物学の領域から来た、完全に数えずに人口の大きさを推定するための統計的手法であるキャプチャー・リキャプチャー法を紹介したいと思います

「アジャイルな製品開発のためのAI主導のデジタル戦略」

この記事は、AIを主導するデジタル戦略とアジャイルソフトウェア開発手法の交差点を探求し、製品開発ライフサイクルの改善を強調します

「5つのステップで始めるSQL」

この包括的なSQLチュートリアルでは、SQL環境の設定から結合、サブクエリ、クエリのパフォーマンス最適化などの高度な概念のマスタリングまで、すべてをカバーしていますステップバイステップの例を使用したこのガイドは、データ管理スキルを向上させたい初心者に最適です

SQL

「モデルガバナンスを向上させるために、Amazon SageMaker Model Cardsの共有を利用してください」

MLガバナンスの一環として利用可能なツールの1つは、Amazon SageMaker Model Cardsですこのツールは、モデルのライフサイクル全体での文書化を中央集権化して標準化することにより、モデル情報の真実の一元化を可能にします SageMakerモデルカードにより、モデルの設計、構築、トレーニング、評価など、モデルのライフサイクルを可視化するための標準化が可能になりますモデルカードは、監査や文書化の目的で信頼性のあるビジネスおよび技術メタデータの真実の一元化を意図していますモデルの重要な情報を提供するファクトシートとなります

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