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无论您是将深度学习解决方案外包给供应商，还是将该专业知识带入内部，营销人员都需要做些什么才能使深度学习发挥作用。虽然大多数市场营销主管都知道软件可以推动增长，但并不是每个人都熟悉驱动最新工具的基础技术。没关系，因为你的工作就是让软件发挥作用，而不是把它放在一起。但是基本了解这些工具的工作原理可以让您更好地决定在何处投资您的预算。考虑到这一点，让我们看一看通常伴随着大量炒作但不够清晰的技术：深入学习。深入了解learningModern营销团队专注于全渠道参与，并希望通过网站、内容、事件和其他地方跟踪潜在客户与公司的每一次互动。这些数据可能会使他们对将潜在客户从漏斗中转移到销售团队的因素和接触点有一个全面的了解。不幸的是，今天的营销团队可能会受到一些问题的困扰，这些问题仅仅在十年前才被认为是一个令人羡慕的问题：太多的信息。这导致了许多经常矛盾的模型来衡量不同战略的投资回报，并且普遍缺乏对何时何地参与的了解。这是一种基于神经网络（模拟人脑结构的数学运算符）的特别强大的机器学习形式，当你有大量合理结构的数据时，它是非常有价值的。此外，由于深度学习可以同时考虑数以千计的潜在决策路径，因此预测比通过传统统计方法所能达到的效果要强大得多。为了更好地理解这是如何实现的，我们来看两个使用案例：销售线索优先级和销售一致性。销售线索prioritizationTraditional的销售线索评分围绕两个问题：这家公司或个人是否适合我们的业务？2.领导行动告诉我们什么是兴趣？这不是一个确切的科学。考虑两个潜在的线索。这两家公司都是初创公司的创始人，都拥有C级头衔，并向类似行业销售。然而，非创始人管理团队

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