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AI는 노동 시장에 영향을 미칠 것이지만 근로자는 기술을 두려워하지 말고 수용해야 합니다.

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Alexander Konovalov는 창립자이자 CEO입니다. 비비70개 언어로 AI 기반 비디오 번역 및 더빙을 제공하는 스위스 스타트업입니다.

인공지능(AI)이 미래에 인간 노동자를 대체할 수 있는지에 대한 논쟁은 오래전부터 진행되어 왔다. 기술적 진보는 일방적인 예측의 맥락에서 위협으로 인식될 수 있습니다. 에 따르면 맥킨지“직업의 약 60%에서 구성 활동의 최소 3분의 1이 자동화될 수 있으며, 이는 모든 근로자의 작업장에서 변화와 실질적인 변화를 의미합니다.”

그러나 이러한 추세의 또 다른 측면을 고려해야 합니다. 2025년 말까지 기술 발전으로 1,200만 개의 일자리 추방될 것으로 예상되는 사람들보다 더 많습니다. 영향력 있는 인물들은 또한 자신의 장대한 발언으로 AI에 대한 인식에 영향을 미침으로써 불에 연료를 더합니다(예: Elon Musk). 구성 AI 완벽은 대량 실업으로 이어질 것입니다.)

AI/로봇의 진화에 비추어 실업의 위험에 처하지 않은 사람은 누구입니까? 그리고 왜 우리는 세계 노동력 부족의 실업 상태에 대해 이야기합니까?

사람들은 직업 시장의 미래를 바꿀 잠재력이 있는 기술을 두려워하는 경향이 있습니다.

2000년에서 2003년 사이에 한 기업의 CFO로 근무하고 19개 공장을 담당한 후 특정 회계 프로세스에서 자동화를 구현하기로 결정했습니다. 이로 인해 직위를 잃을까 두려웠던 많은 회계사들에게 실망감을 안겼습니다. 그 당시에는 모든 업무가 컴퓨터로 이루어지기 때문에 회계라는 직업이 곧 사라질 것이라고 모든 사람들이 확신했습니다.

20년 후, 우리는 무엇을 봅니까? 카운터의 수는 증가할 것으로 예상됩니다. 2021년부터 2031년까지 미국의 고용 성장률은 6%로 예상. 요즘에는이 직업에서 사람을 옮기는 것이 문제가 아니지만 자동화하는 것이 훨씬 쉽습니다. 회계사는 회계를 보다 정확하고 쉽게 만드는 데 도움이 되는 도구를 받았습니다. 업계 전문가의 56% 수락하다 기술은 생산성을 높입니다.

AI는 의심할 여지 없이 우리가 일하는 방식에 변화를 가져올 것이며 어떤 식으로든 근로자를 대체할 수도 있지만 모든 사람을 대체하지는 않을 것입니다.

우리는 이미 산업 혁명이 시작되는 동안 이것을 겪었습니다. 1930년대에 대중은 “새로운 질병…즉, 기술 실업” John Maynard Keynes가 말했듯이 기술 발전은 대량 실업으로 이어지지 않았습니다. 이는 OECD에서 확인된 연구.

AI는 수동 작업이 아닌 인지 작업을 자동화한다는 점에서 이전 혁신과 다릅니다. 저숙련 근로자뿐만 아니라 “화이트칼라 근로자”도 일자리를 잃을 위험이 있지만 전부는 아닙니다.

OECD에 따르면 연구, AI를 성공적으로 활용한 근로자는 시장에서 더 나은 위치를 차지합니다. 즉, AI는 지적 활동을 대체하는 것이 아니라 보완하는 것입니다. 대부분의 기술과 마찬가지로 AI는 노동 시장에서 인간을 완전히 대체할 수 없습니다.

기술 업계 리더들은 종종 희망적인 생각에 빠져 있습니다. 아마도 세계는 이미 200주년을 맞는 남자 모든 가정에서, 대부분의 비즈니스 작업은 여전히 ​​한 번의 키 입력으로 해결할 수 있습니다. 그러나 현재로서는 다음이 사실로 남아 있습니다. 좋은 것은 영원히 탁월합니다. AI가 중소기업을 위한 책을 만들 수 있다고 거짓 선전했던 악명 높은 신생 기업인 ScaleFactor의 붕괴를 기억하면 됩니다. 기술은 답을 제공할 수 있지만 질문을 할 수는 없습니다.

현재 AI에는 감성 지능이 없습니다. 그는 창의적인 일을 할 만큼 똑똑하지 않습니다. 또한 AI는 공감 능력이 부족하고 틀에서 벗어나 생각할 수 없습니다. 그리고 이것은 대부분의 경우 혁신 개발의 핵심입니다. 인간의 창의성, 지식 및 상황 인식은 여전히 ​​AI를 작동시키는 핵심 요소입니다.

왜 우리는 글로벌 인력 부족 측면에서 잠재적 실업에 대해 이야기하고 있습니까? AI를 두려워할 가치가 있습니까?

세계 실업 2억 7000만 달러에 이를 것이다., 2022년 말까지 2019년 수치를 약 2100만 명 초과했습니다. 우리는 AI, 로봇 및 전염병을 무기한 비난할 수 있습니다. 그러나 노동 시장을 고려하는 것도 중요합니다. 기업은 자격을 갖춘 인력이 부족하다고 느낍니다. 콘 페리 연구 2030년까지 전 세계의 기술 격차가 8,500만 명을 초과할 것임을 보여줍니다.

일부는 AI의 물에 빠져 죽는 것을 두려워하지만, 다른 일부는 “파도를 타는” 방법을 배우고 기술과 경쟁할 필요가 없는 전문가가 됩니다. 이것이 AI가 인간의 판단 및 의사 결정과 결합되어 증강 지능을 생성하는 직업 시장의 미래입니다.

이 접근 방식은 새로운 일자리를 창출할 뿐만 아니라 의료에 혁명을 일으키고, 도로 안전을 개선하고, 과학자를 위한 복잡한 문제를 해결하고, 정보에 대한 액세스를 개선하고, “기술 이해”를 개발하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다.

증강 지능은 또한 중요한 비즈니스 기회를 창출할 수 있습니다. 세계 증강 지능 시장은 2030년까지 1,215억 달러.

결론

그렇다면 현재 AI의 발달로 인해 실업의 위험에 처하지 않은 사람은 누구입니까? 올바른 질문을 하고 트렌드를 분석할 줄 아는 사람. AI에는 마법이 없습니다. 단순히 데이터를 구성, 구조화 및 분석하는 도구 세트입니다. 우리는 기술이 우리보다 더 나은 일을 하도록 해야 합니다. 그러나 AI를 인간의 지성과 결합해야만 창의성과 사전 예방성을 유지하면서 모든 프로세스를 보다 효율적이고 정확하게 만들 수 있습니다.

기술을 경쟁자가 아닌 도구로 보는 사람들은 윈-윈 상황에 놓이게 될 것입니다. 이러한 사실을 아는 것은 미래에 부분적으로 기술 발전과 관련된 직원 부족과 실업을 모두 극복하는 데 도움이 될 것입니다.


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고객과 연결하고 디지털 마케팅 과제를 극복

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대화형 마케팅 자동화 플랫폼의 CEO 겸 공동 설립자 스펙트럼.

마케팅 환경은 시끄럽습니다. 전통적인 소셜, 이메일 및 디스플레이 마케팅 채널은 쇠퇴하고 있어 눈에 띄기 어렵습니다. 참여에 대한 고객의 선호도 변화에 한발 앞서 있기는 어렵습니다. 그리고 고객의 관심을 끌 수 있다면 그들이 당신과 상호 작용하고 당신에게서 구매하고 싶게 만드는 뭔가 다른 것을 어떻게 그들에게 제공할 수 있을까요?

Spectrm에서 우리는 3천만 건 이상의 대화를 보았습니다. 그러나 우리가 이미 알고 있는 사실에도 불구하고 우리는 오늘날 마케팅 담당자의 현재 성공과 어려움에 대해 더 많이 알고 싶었습니다. 400명의 B2C 공급업체를 대상으로 한 설문조사에서 B2C 대화형 마케팅 현황 보고서에서 우리는 마케터들이 인구 과잉, 개인 정보 보호 제한 및 고객 행동 변화로 인해 기존 채널이 쇠퇴하고 있음을 인식하고 있지만 새로운 채널을 통해 성공을 거두고 있음을 알게 되었습니다.

감소하는 채널과 개인 정보 보호 문제는 새로운 접근 방식을 요구합니다.

많은 사람들이 더 이상 예전처럼 성공하지 못하고 있습니다. 바쁜 뉴스 채널과 붐비는 받은 편지함에서 눈에 띄는 것이 점점 더 어려워지고 있으며 마케터들은 어려움을 느끼고 있습니다. 사람들이 당신을 지켜보고 있습니다. 디지털 마케팅 채널 하락, 소셜 네트워크에서 가장 큰 감소. 감소하는 다른 주요 채널로는 인플루언서 마케팅, 이메일 마케팅 및 SMS 마케팅이 있습니다.

도전적인 것은 여러 채널에서 청중의 관심을 끄는 것 뿐만이 아닙니다. 데이터 수집 및 개인 정보 보호에 대한 고객의 우려가 높아지면서 최근 GDPR 및 CCPA와 같은 규정, iOS 14와 같은 운영 체제 개인 정보 업데이트 및 타사 쿠키 차단 브라우저가 증가했습니다. 이 모든 것이 고객에 대해 수집할 수 있는 정보의 양과 유형을 제한합니다. 가맹점 10명 중 6명은 이러한 규정이 마케팅 전술의 효과 감소 고객에 대해 배울 수 있는 새로운 방법을 찾도록 강요합니다.

일반적으로 오늘날의 마케팅 담당자는 이러한 감소하는 채널과 데이터 수집 제한으로 인해 신규 고객을 유치하고 전환하는 것이 더 어렵다는 것을 알게 되었습니다. 귀인 문제는 또한 노력이 효과가 있는지 알기 어렵게 만듭니다. 마케터들은 기존 고객을 유지하고 그들로부터 더 많은 판매를 창출하는 것 또한 점점 더 어려워지고 있다고 말합니다.

바쁜 뉴스 피드와 간행물을 스크롤하는 고객의 관심을 끄는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 마케팅 담당자가 이러한 채널을 사용해서는 안 된다는 의미는 아닙니다. 그들은 단지 그것들로부터 최대한의 가치를 얻을 수 있는 새로운 방법을 찾기만 하면 됩니다.

평소처럼 사업을 계속하십시오.

고객 참여를 높이는 한 가지 방법은 평소처럼 비즈니스를 계속하고 현재 접근 방식을 조정하고 업데이트하는 것입니다. 여기에는 소셜 미디어, 검색, 이메일 및 디스플레이 전반에 걸쳐 진행 중인 웹사이트 트래픽 캠페인이 포함됩니다. 그러나 엔지니어링 리소스를 투자하여 고객이 필요한 것을 더 쉽게 찾을 수 있도록 더 나은 모바일 웹 사이트 경험을 만드십시오. 또한 자사 쿠키를 설정하고 서버측 태깅 솔루션을 설계하여 데이터 제한이 추적 및 속성에 미치는 영향을 완화하십시오.

새로운 접근법을 고려하십시오.

사람들이 매일 휴대기기를 사용하는 시간 중 44%는 메시징 애플리케이션 또는 소셜 네트워크에 소비됩니다.. 고객이 매일 전화로 새로운 브랜드를 검색하고 친구 및 가족과 대화를 나눈다면 그들과도 대화를 나누지 않겠습니까? 대화형 마케팅을 사용하는 것은 마케팅 담당자가 고객과 소통하는 새로운 방법을 찾을 때 고려할 수 있는 또 다른 접근 방식입니다.

매일 사용하는 앱의 메시징 기능을 통해 고객을 교환에 초대하고 원하는 제품이나 서비스를 안내하는 질문을 합니다. 이 접근 방식은 고객으로부터 직접 정보를 수집하므로 증가하는 데이터 규정 및 개인 정보 보호 문제에 대한 솔루션을 제공합니다. 그들이 제공하는 정보를 수집하면 그에 대해 더 많이 알 수 있을 뿐만 아니라 향후 제안을 개인화하고 보다 직관적인 상호 작용을 위해 AI를 더 잘 훈련시키는 데 도움이 될 수 있습니다.

이와 같은 접근 방식으로의 전환을 시작하려면 먼저 상거래 또는 리드 생성과 같은 사용 사례를 식별하십시오. 그런 다음 사용 사례 및 대상에 적합한 메시징 채널을 선택하고 각각에 대한 올바른 진입점을 식별합니다. 그런 다음 개성이 있고 대화형 AI를 사용하는 챗봇을 구축하여 청중과 소통하면서 계속 학습하도록 합니다. 마지막으로, 새로운 채널과 시장으로 확장하면서 대화 퍼널과 AI를 계속 반복하고 최적화하십시오.

맞춤화에 투자하십시오.

마지막으로, 오늘날 고객은 브랜드에 대한 개인화된 경험을 찾고 있기 때문에 또 다른 접근 방식은 웹 사이트 개인화 도구 및 대체 데이터 소스에 투자하여 사용자를 더 잘 식별하고 개인화된 경험을 제공하는 것입니다. 마케터는 구매 후 설문조사를 활용하여 사람들이 귀하의 브랜드에 대해 어떻게 배우고 있는지 알아볼 수 있으며 귀하는 이러한 유형의 직접적인 피드백을 통해 귀속 보고서를 작성할 수 있습니다.

함께 모아서

오늘날의 마케팅 담당자에게는 채널 감소, 데이터 규정 증가, 고객 선호도 변화 등 많은 문제가 있습니다. 그러나 이러한 어려움을 극복할 수 있는 기회도 있습니다.

고객 참여를 위한 새로운 접근 방식을 찾고 있는 마케터는 고객이 있는 곳과 메시징 앱과 같이 매일 사용하는 플랫폼으로 이동해야 합니다. 또한 마케팅 담당자는 개인 광고로 인터넷을 뒤덮는 것이 아니라 고객을 위해 제안을 개인화하는 방법을 생각해야 합니다. 또한 고객과 소통하는 데 사용할 채널을 고려할 때 개인 정보 보호 우선 방법을 고려하십시오. 일반적으로 이전 방식이 더 이상 효과적이지 않으면 고객과 연결하는 새로운 방식에 대해 창의적이고 전략적으로 생각하십시오.


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2023년 싱가포르에서 열리는 첫 번째 올림픽 e스포츠 위크

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국제올림픽위원회(IOC)는 2023년 6월 22일부터 25일까지 싱가포르에서 첫 번째 e스포츠 올림픽 위크를 개최한다고 오늘 발표하면서 최고 수준의 글로벌 대회에서 e스포츠를 지원하기 위한 또 다른 조치를 취했습니다.

싱가포르 국가 올림픽 위원회(SNOC), 싱가포르 시 정부 문화, 커뮤니티 및 청소년 및 스포츠부와 협력하여 올림픽 e스포츠 위크는 주로 이러한 하이브리드 물리적 및 시뮬레이션 스포츠를 탐구하는 데 중점을 둘 것입니다. 토론 및 교육 세션, 전시 경기 개최.

4일간의 이 행사는 또한 작년 대회를 기반으로 국제 연맹(IF)과 함께 만든 “가상 및 시뮬레이션 글로벌 스포츠 대회”인 올림픽 e스포츠 시리즈의 첫 번째 생중계 결승전에서 절정에 달할 것입니다. 올림픽 가상 시리즈– 100개국에서 250,000명 이상의 참가자가 참가한 야구, 모터스포츠, 사이클, 조정 및 세일링 시리즈.

IOC는 토마스 바흐 IOC 위원장이 공개적으로 “e스포츠가 언젠가 올림픽의 일부가 될 수 있을까요?“벌써 2018년.

펜싱의 전 서독 금메달리스트인 Bach는 최신 개발에 대해 말하면서 이번 올림픽 e스포츠 개막 주간이 올림픽 운동 내에서 가상 스포츠의 성장을 지원하는 데 중요한 이정표를 세웠다고 말했습니다.

그는 이어 “처음으로 진행되는 실시간 결승전과 함께 가상 스포츠 경기의 흥미진진한 새로운 형식이 e스포츠 선수들과 더 많이 소통하고 선수와 팬 모두에게 새로운 기회를 창출할 수 있는 기회라고 믿는다.

“2010년 제1회 유스 올림픽을 개최함으로써 올림픽 운동의 혁신을 지원한 역사를 가진 싱가포르와 협력할 수 있는 완벽한 기회이며 긴밀히 협력하기를 기대합니다.”

SNOC 이사회 멤버이자 IOC 부회장인 Ng Ser Miang은 다음과 같이 말했습니다. 싱가포르는 가상 스포츠 및 e스포츠 일정에서 가장 큰 이벤트를 성공적으로 개최한 역사가 있습니다. 우리는 이 공유된 비전을 실현하기 위해 IOC와 협력하게 된 것을 영광으로 생각합니다.”

가상 올림픽 선수가 될 자질이 있다고 생각한다면 올림픽 e스포츠 주간 및 올림픽 e스포츠 시리즈에 참여하는 방법에 대한 자세한 내용은 2023년 초에 공개될 예정입니다.

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IT/기술

멀티터치 어트리뷰션이 새로운 마지막 클릭 어트리뷰션인 이유와 해결 방법

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의 설립자 겸 CEO 세그먼트 스트림쿠키 없는 세상에서 마케팅 분석을 해결하는 전환 모델링 플랫폼입니다.

적절한 속성은 마케터에게 어려운 과제입니다. 웹사이트를 처음 방문하여 구매하는 고객은 드문 유형이며 마케터는 고객 여정의 얽힌 문제를 해결하는 데 대부분의 시간을 보냅니다.

사용자 여정의 복잡성으로 인해 마케터는 새로운 기여 모델을 발명하고 단일 터치 모델에서 다중 터치 모델로 전환하도록 동기를 부여했습니다. 하지만 멀티터치 모델이 많은 마케터들이 싫어하는 단순한 마지막 클릭 모델보다 낫지 않다면 어떨까요?

기여 소개

일반적인 고객 여정을 상상하고 기여도 모델이 이를 어떻게 처리하는지 살펴보겠습니다. 한 사람이 인스타그램에서 흥미로운 여행 제안 광고를 봅니다. 나중에 조사하기 위해 광고를 클릭하고 링크를 저장합니다. 그들은 Safari를 통해 개인 노트북에서 이 링크를 열고 다음 급여일에 이 여행을 예약하기로 결정합니다. 10일 후, 그들은 월급을 받고 최종 예약을 위해 웹사이트의 URL을 입력하여 동일한 노트북에서 다시 웹사이트를 방문합니다.

• 원터치 속성. 이러한 모델은 여정의 단일 터치포인트(전환 전 마지막 방문)에 기여도를 부여합니다. 그러나 마지막 접촉 속성은 여정의 모든 접촉 지점의 영향을 평가하는 데 공정하지 않습니다. 오픈 채널은 일부 전환에 필수적이지만 크레딧을 받지 못합니다.

• 멀티 터치 속성. 멀티 터치 모델은 미리 설정된 규칙에 따라 사용자 여정의 각 터치 포인트에 가치를 할당합니다. 복잡한 알고리즘을 사용하여 여러 터치 포인트에 전환 가치를 분배하는 고급 모델이 있습니다. 가장 정교한 멀티터치 모델 중 하나는 데이터 기반 기여입니다. 여기에서 기계 학습(ML)은 성능을 기반으로 여러 접점에 가치를 할당합니다. ML 모델은 전환으로 이어지지 않은 여정에 대해 성공적인 여정을 분석하고 전환 가능성에 영향을 미치는 측면에서 가장 가치 있는 터치포인트를 감지합니다.

멀티터치 기여가 마지막 클릭 기여보다 나은 이유

알려진 모든 멀티터치 기여 모델은 동일한 방식으로 작동합니다. 즉, 웹사이트 쿠키를 사용하여 사용자 전환 경로를 일치시킨 다음 소급하여 고객 여정의 각 접점에 전환 가치를 할당합니다.

현재 제한 사항으로 인해 이제 사용자의 전체 전환 경로를 추적하는 것이 불가능하며 멀티탭 어트리뷰션은 가치를 올바르게 분배할 수 없습니다. 마케터에게 “마지막 클릭” 보고서에서 얻은 것과 매우 유사한 데이터를 제공합니다.

기여를 제한하는 것은 무엇입니까?

제한 사항 중 하나는 오늘날의 고객이 정기적으로 사용하는 장치(스마트폰, 개인 및 업무용 노트북 등)가 두 개 이상이라는 것입니다. 모든 분석 도구는 여러 웹 사이트 세션을 단일 여정으로 연결하는 데 어려움을 겪을 것이며 여러 개별 고객 여정처럼 보일 것입니다. 이런 식으로 채널을 여는 것은 공정한 신용을 얻지 못합니다.

또 다른 문제는 쿠키 제한 및 개인 정보 보호 규정입니다. 예를 들어, 애플은 향상 타사 쿠키를 차단하고 자신의 수명을 제한하는 Safari 기능인 Smart Tracking Prevention입니다. 대부분의 경우 1-7일 안에 만료됩니다.

여행 제안에 대한 예에서 사용자는 이전 웹 사이트 방문 후 10일 후에 예약하기로 결정했습니다. 사용자가 Safari를 사용하고 있었기 때문에 사용자가 웹 사이트를 다시 방문하면 첫 번째 방문 쿠키가 만료되었습니다. 이것은 두 개의 서로 다른 쿠키 세트가 관련되어 있음을 의미합니다.

여기에서 모든 멀티터치 모델은 마지막 클릭 모델과 마찬가지로 전환 전 단일 세션만 보고 전체 전환 가치를 여기에 부여합니다.

기여 문제를 극복하기 위한 전환 모델의 역할

멀티 터치 어트리뷰션을 둘러싼 한계로 인해 대체 마케팅 측정 접근 방식이 생겨났습니다.

이러한 접근 방식 중 하나는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 실제 전환을 관찰할 수 없을 때 마케팅 노력의 영향을 평가하는 전환 모델링입니다. 원래 예에서 전환 모델은 기여 모델이 다른 기기의 방문을 전환에 연결할 수 없을 때 도움이 될 수 있습니다.

전환 모델링은 고객 여정의 구멍을 막고 마케터가 전환 경로를 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다. 알고리즘은 중요한 정보로 마케팅 측정을 검증하고 지원하기 위해 관찰 가능한 사용자 데이터 및 과거 추세를 제공합니다.

대체 측정 방식으로의 전환 준비

일부 마케터들은 얼마 전에 싱글탭 어트리뷰션을 멀티탭 어트리뷰션으로 교체했고 이제 다시 한 번 새로운 변화를 겪어야 합니다. 일부 마케터와 비즈니스의 경우 이는 프로세스와 사고 방식에 큰 변화가 되지만 경쟁력을 유지하는 데 중요합니다.

예를 들어, 성공적인 마케팅 측정은 주로 쿠키에 의존했기 때문에 미래는 블랙박스인 것 같습니다. 매년 새로운 추적 제한 및 개인 정보 보호 규정이 있어 전환을 관찰할 수 없는 상황이 점점 더 많이 발생합니다. 이러한 추세는 쿠키 이후의 세계로 우리를 데려가는 미래에도 계속될 것으로 예상됩니다.

마케터들은 각 채널의 진정한 광고 투자수익률(ROAS)을 측정하려고 노력하고 있으며 이는 종종 비즈니스 수준에서 목표로 설정됩니다. 안타깝게도 앞서 언급한 쿠키 제한 및 개인정보 보호 규정으로 인해 현재 채널 또는 캠페인 수준에서 정확한 ROAS 또는 전환당 비용을 표시할 수 있는 기여 모델이 없습니다. 마케터가 이 목표를 계속 추구한다면 마케팅 믹스의 부적절한 최적화와 비용 낭비로 이어질 것입니다. 전체 마케팅 믹스의 ROAS를 계산하는 것만 가능하며 마케터는 이 접근 방식을 고수해야 합니다. 이것은 프로세스와 업무 사고 방식/태도 모두에서 중요한 변화이며 모든 회사가 이를 장려할 것을 제안합니다.

기술적인 관점에서 기업과 마테크 기업은 이 블랙박스 미래를 모델화된 미래로 바꿀 수 있는 머신러닝에 더 많은 관심을 기울여야 합니다.

동의 종속성, 브라우저 개인 정보 보호 기능 및 추적 제한으로 인해 데이터 수집이 심하게 제한되는 경우 기계 학습은 사용 가능한 데이터의 작은 덩어리를 명확하고 실행 가능한 통찰력(우리의 경우 모델링된 전환)으로 전환할 수 있습니다. .

마케팅 측정의 미래 형성

정교한 모델도 전체 고객 여정을 추적할 수 없으므로 최신 기술로 전환하는 것이 마케터에게 매우 중요합니다. 기계 학습은 새로운 측정 도구의 원동력 중 하나이며 귀인에 대한 대안의 중요한 세부 사항입니다. 그 중 하나는 전환 모델링으로, 쿠키 이후의 세계에서 실제로 차이를 만드는 접근 방식입니다.


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