广州包装设计公司数字营销专家在一篇有关该技术在营销自动化中的作用的文章中说，深度学习具有“在数据中找到模式内部模式的潜力”，以帮助企业了解客户的真正需求。她解释说，深度学习为营销信息和客户体验的超个性化打开了大门，因为它不仅考虑了客户的意图，而且还考虑了他们的交易或互动历史。例如，广州包装设计公司的研究人员发现，有关消费者的兴趣和工作状况的信息用作深度学习方法的输入时，可以帮助预测不同人群的汽车购买意愿和偏好。

预测客户需求并使其正确的能力对于营销人员而言是纯金。在训练有素的AI的帮助下，营销人员可以减少对假设和猜测的依赖，而可以更多地依靠数据驱动的见解来更准确地预测客户行为-甚至将来也可以。正如Black Swan Data首席执行官Steve King 在Deloitte的这段视频中解释的那样，人工智能和分析技术的进步正在塑造“社会预测”的新时代。营销人员可以利用社交数据，例如通过社交媒体收听工具收集的客户情感数据，来识别可帮助他们提前几个月预测消费者行为的模式。

金还建议营销人员开始尝试人工智能，以便他们能够了解这些技术，并且最重要的是，弄清楚如何使用它们来创造价值。他们也没有足够的时间来解决这个问题：广州包装设计公司和研究公司ESI ThoughtLab进行的一项新的全球研究报告指出，尽管“大多数公司仍处于AI的起步门”，但“相当多数”的公司正在快速跟踪AI应用程序，并期望在短短两年内看到其利润，生产率，收入和股东价值方面的显着增长。” 该研究表明，大多数企业将先进的AI应用于几乎所有功能，包括市场营销和客户体验。

深度学习技术投资有望加速

许多领先的公司已经在使用先进的AI为客户提供更多个性化的体验，并预测他们的需求。以Netflix为例，它以AI为驱动力专注于个性化，其推荐系统影响了其订户观看的内容的约80％。该公司还估计，其算法可帮助其每年从保留客户方面节省10亿美元的价值。亚马逊以其产品推荐引擎而闻名，它也通过使用AI来准确预测要在哪里库存产品，从而使它们与要购买的人尽可能接近，从而加快交货速度。（亚马逊早在2013年就获得了“预期运输”的专利。）

寻找深度学习应用程序和工具，以使其迅速普及，并变得更加易于使用。广州包装设计公司非常热衷于帮助推动深度学习技术的发展，因此它提供了云软件，该软件提供了在Google Cloud上启动深度学习项目所需的一切。Facebook还处于深度学习研究的最前沿，并开发了一些功能强大的应用程序，包括名为DeepFace的人脸验证应用程序，该应用程序可以以近乎完美的准确性识别照片中的人物。这家社交媒体巨头现在正在努力创建一个统一的深度学习框架，该框架可供开发人员社区使用-并且这种努力引起了很大的反响。

深度学习的所有这些投资和进步无疑将为营销人员带来令人兴奋的机会。实际上，广州包装设计公司的思想领袖预测，人工智能的大多数业务用例将分为两个领域：供应链管理以及制造，市场营销和销售。他们估计，这些领域中的用例将占整个AI机会的三分之二。根据他们的研究，人工智能在市场营销和销售中的机会转化为全球企业1.4-2.6万亿美元的价值。他们还估计，当今分析可以创造的40％的潜在价值将来自……您猜到了……属于深度学习框架的AI技术。深度学习仍处于起步阶段，但考虑到当今技术发展迅速，这种情况不会持续很长时间。始终如一且高精度地使用受深度学习训练的AI预测消费者行为的能力并不是遥不可及的前景。深度学习已经在改变营销策略和技术，而跟不上这种变化对于任何营销人员来说都是错误的。