Machine Learning and Generative AI for Marketing: Take your data-driven marketing strategies to the next level using Python / Машинное обучение и генеративный ИИ для маркетинга: Поднимите свои маркетинговые стратегии, основанные на данных, на новый уровень с помощью Python.
Год издания: 2024
Автор: Hwang Y.H., Burtch N.C. / Хван Ю.Х., Берч Н.К.
Издательство: Packt Publishing
ISBN: 978-1-83588-940-4
Серия: Expert Insight
Язык: Английский
Формат: PDF/EPUB
Качество: Издательский макет или текст (eBook)
Интерактивное оглавление: Да
Количество страниц: 483
Описание: Start transforming your data-driven marketing strategies and increasing customer engagement. Learn how to create compelling marketing content using advanced gen AI techniques and stay in touch with the future AI ML landscape.
Key Features
Enhance customer engagement and personalization through predictive analytics and advanced segmentation techniques
Combine Python programming with the latest advancements in generative AI to create marketing content and address real-world marketing challenges
Understand cutting-edge AI concepts and their responsible use in marketing
Book Description
In the dynamic world of marketing, the integration of artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) is no longer just an advantage—it’s a necessity. Moreover, the rise of generative AI (GenAI) helps with the creation of highly personalized, engaging content that resonates with the target audience.
This book provides a comprehensive toolkit for harnessing the power of GenAI to craft marketing strategies that not only predict customer behaviors but also captivate and convert, leading to improved cost per acquisition, boosted conversion rates, and increased net sales.
Starting with the basics of Python for data analysis and progressing to sophisticated ML and GenAI models, this book is your comprehensive guide to understanding and applying AI to enhance marketing strategies. Through engaging content & hands-on examples, you’ll learn how to harness the capabilities of AI to unlock deep insights into customer behaviors, craft personalized marketing messages, and drive significant business growth. Additionally, you’ll explore the ethical implications of AI, ensuring that your marketing strategies are not only effective but also responsible and compliant with current standards
By the conclusion of this book, you’ll be equipped to design, launch, and manage marketing campaigns that are not only successful but also cutting-edge.
What you will learn
Master key marketing KPIs with advanced computational techniques
Use explanatory data analysis to drive marketing decisions
Leverage ML models to predict customer behaviors, engagement levels, and customer lifetime value
Enhance customer segmentation with ML and develop highly personalized marketing campaigns
Design and execute effective A/B tests to optimize your marketing decisions
Apply natural language processing (NLP) to analyze customer feedback and sentiments
Integrate ethical AI practices to maintain privacy in data-driven marketing strategies
Who this book is for
This book targets a diverse group of professionals:
Data scientists and analysts in the marketing domain looking to apply advanced AI ML techniques to solve real-world marketing challenges
Machine learning engineers and software developers aiming to build or integrate AI-driven tools and applications for marketing purposes
Marketing professionals, business leaders, and entrepreneurs who must understand the impact of AI on marketing
Reader are presumed to have a foundational proficiency in Python and a basic to intermediate grasp of ML principles and data science methodologies
Начните трансформировать свои маркетинговые стратегии, основанные на данных, и повышайте вовлеченность клиентов. Узнайте, как создавать привлекательный маркетинговый контент, используя передовые технологии gen AI, и оставайтесь на связи с будущим ландшафтом AI ML.
Основные характеристики
Повышайте уровень вовлеченности клиентов и персонализации с помощью прогнозной аналитики и передовых методов сегментации
Сочетайте программирование на Python с последними достижениями в области генеративного искусственного интеллекта для создания маркетингового контента и решения реальных маркетинговых задач
Разбирайтесь в передовых концепциях искусственного интеллекта и их ответственном использовании в маркетинге
Описание книги
В динамичном мире маркетинга интеграция искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) больше не является просто преимуществом — это необходимость. Более того, развитие генеративного искусственного интеллекта (GenAI) помогает создавать высоко персонализированный, привлекательный контент, который находит отклик у целевой аудитории.
Эта книга представляет собой всеобъемлющий инструментарий для использования возможностей GenAI для разработки маркетинговых стратегий, которые не только предсказывают поведение клиентов, но и привлекают и конвертируют их, что приводит к повышению затрат на приобретение, повышению коэффициента конверсии и увеличению чистых продаж.
Начиная с основ Python для анализа данных и переходя к сложным моделям ML и GenAI, эта книга станет вашим всеобъемлющим руководством по пониманию и применению искусственного интеллекта для совершенствования маркетинговых стратегий. Благодаря увлекательному контенту и практическим примерам вы узнаете, как использовать возможности искусственного интеллекта для получения глубокого представления о поведении клиентов, создания персонализированных маркетинговых сообщений и обеспечения значительного роста бизнеса. Кроме того, вы изучите этические аспекты применения искусственного интеллекта, чтобы убедиться, что ваши маркетинговые стратегии не только эффективны, но и ответственны и соответствуют современным стандартам
Прочитав эту книгу, вы будете готовы к разработке, запуску и управлению маркетинговыми кампаниями, которые будут не только успешными, но и передовыми.
Чему вы научитесь
Определите ключевые маркетинговые показатели эффективности с помощью передовых вычислительных технологий
Используйте пояснительный анализ данных для принятия маркетинговых решений
Используйте модели ML для прогнозирования поведения клиентов, уровня вовлеченности и их ценности на протяжении всей жизни
Улучшайте сегментацию клиентов с помощью ML и разрабатывайте персонализированные маркетинговые кампании
Разрабатывайте и проводите эффективные A / B-тесты для оптимизации ваших маркетинговых решений
Применяйте обработку естественного языка (NLP) для анализа отзывов и настроений клиентов
Внедряйте этические методы искусственного интеллекта для обеспечения конфиденциальности в маркетинговые стратегии, основанные на данных
Для кого предназначена эта книга
Эта книга адресована широкому кругу профессионалов:
Специалистам по обработке данных и аналитикам в области маркетинга, которые хотят применять передовые методы искусственного интеллекта для решения реальных маркетинговых задач
Инженеры по машинному обучению и разработчики программного обеспечения, стремящиеся создавать или интегрировать инструменты и приложения, управляемые искусственным интеллектом, для маркетинговых целей
Специалисты по маркетингу, бизнес-лидеры и предприниматели, которые должны понимать влияние искусственного интеллекта на маркетинг
Предполагается, что читатель обладает базовыми знаниями Python и базовым или средним пониманием принципов ML и методологий data science
Примеры страниц (скриншоты)
Оглавление
Preface xix
Chapter 1: The Evolution of Marketing in the AI Era and Preparing Your Toolkit 1
Chapter 2: Decoding Marketing Performance with KPIs 29
Chapter 3: Unveiling the Dynamics of Marketing Success 69
Chapter 4: Harnessing Seasonality and Trends for Strategic Planning 107
Chapter 5: Enhancing Customer Insight with Sentiment Analysis 143
Chapter 6: Leveraging Predictive Analytics and A/B Testing for Customer Engagement 183
Chapter 7: Personalized Product Recommendations 223
Chapter 8: Segmenting Customers with Machine Learning 253
Chapter 9: Creating Compelling Content with Zero-Shot Learning 285
Chapter 10: Enhancing Brand Presence with Few-Shot Learning and Transfer Learning 323
Chapter 11: Micro-Targeting with Retrieval-Augmented Generation 361
Chapter 12: The Future Landscape of AI and ML in Marketing 393
Chapter 13: Ethics and Governance in AI-Enabled Marketing 409
Index 445
