2. Piackutatás A marketing piackutatás nagyban különbözik az üzleti piackutatástól, hiszen itt főleg az ügyfélszerzési szempontokat figyelve végezzük el a kutatást – tehát főleg arra vagyunk kiváncsiak, hogy a marketing stratégia: Mennyire működőképes? Hogyan fest a konkurens vállalatok stratégiájához képest? Hol vannak a legnagyobb buktatói? Mekkora erőforrást igényel a piaci dinamizmusok alapján a kivitelezése? Ebben a SWOT vagy a PESTEL elemzés rendkívül jó segítséget tud nyújtani. Vasbútor - Marketing Most referenciák. 3. Célcsoport A marketing egyik legfontosabb eleme maga az ügyfél, akinek a terméket és szolgáltatást el szeretnénk adni. Ahhoz, hogy kellőképpen megismerjük a vágyaikat, igényeiket, szükségleteiket és félelmeiket, többféle adatra is szükségünk van: Demográfiai adatok (pl. : nem, kor, lakhely, stb. ) Pszichográfiai adatok (pl. : preferenciák, személyiségjegyek, stb. ) Viselkedési adatok (pl. : vásárlói szokások, márkahűség, stb. ) Minél többet tudunk a célcsoportról, annál könnyebb lesz rá szabni a terméket, az üzleti stratégiát és a marketinget is.
Donald Miller, szerző – Building a StoryBrand Információgyűjtési /Awareness szakasz: Ebben a stádiumban az üzeneteknek és a tartalmaknak a potenciális vásárló problémái köré kell csoportosulniuk. Fontos szerepet kapnak az olyan edukatív jellegű tartalmak és csatornák amelyek segítségével még jobban rá lehet mutatni, hogy a vásárlónak milyen megoldásra van szüksége. Mindeközben nem szabad nagyon eltérni a problémától és attól, hogy miként tudunk megoldást kínálni. Marketing strategia felépítése. Arra kell törekedni, hogy amit bemutatunk és kínálunk az a vásárló fókuszában maradjon ezalatt az edukációs folyamat során is. Ezt nyilvánvalóan nem a termék konkrét megnevezésével kell elérni – hiszen ebben a szakaszban még a leendő ügyfél valószínűleg nincs is tisztában azzal, hogy ez a termék ebben a formában létezik – hanem a jól megválasztott tartalommal. Ezeknek hasznos eszközei lehetnek az eBook-ok, az ügyfél útmutatók, a blog posztok, infografikák és különböző kutatások eredményeiről készült riportok. Megfontolási/Consideration szakasz: Ebben a szakaszban a tartalomnak még mindig reflektálni kell a vevő problémájára, és bizonyos mértékben tanító jellegűnek is kell lennie, azonban ezen a ponton a hangsúly már azon van, hogy segítsünk neki konkretizálni azon vállalkozások/szolgáltatások körét és termékeket, ami alapján egy bővebb listát fel tud állítani.
Ahhoz, hogy az aktuális pozícióból lépésről-lépésre, hónapról-hónapra közelebb kerülj a megálmodott célhoz, fontos a folyamatos és minőségi megjelenés. Ezzel tudod a követőid aktivitását erősíteni, új követőket szerezni, valamint a teljes bázis elköteleződését növelni. Poszt témák: Törekedj a minőségi és változatos tartalomra. A sikeres blog marketing 9 egyszerű lépése. Ne csak a vállalkozásról posztolj (csak most, csak neked, kihagyhatatlan akció stb), mert ez egy idő után unalmassá válhat és a követőbázisod csökkenéséhez vezethet. Kövesd az 5: 3: 2 szabályt, azaz 10 posztból 5 más forrásból származzon, 3 legyen saját brand poszt, 2 legyen szórakoztató témára épülő tartalom. A következő poszt típusokat alkalmazd: képek videók blogbejegyzések vállalati hírek infografikák, statisztikák aktualitások termékismertetők edukáció könnyed, vicces témák, világnapok, érdekességek. Ütemezés: Az ütemezés, azaz a posztok megjelenésének gyakoriságáról eltérő véleményeket olvashatunk a különféle hazai és nemzetközi szakmai oldalakon. Itt nagyban eltérhet az adott piachoz igazodó igények kielégítése.
A Mesterséges Intelligencia Műhely soron következő találkozóján (2022. március 9., szerda, 17:00 órai kezdettel) Műhelyünk egyik alapító tagja, Tóth Zoltán tart gyakorlatias előadást arról, hogy milyen módszerekkel lehet programozás nélkül gyakorlati feladatokat megoldani gépi tanulás segítségével. Tervezett napirend: Gépi tanulás bemutatása Első neurális hálózatunk elkészítése Objektumfelismerési feladat megvalósítása közösen Hozzatok magatokkal laptopot!
Mindez nagy hatással lehet a mesterséges intelligencia fejlődésére. A mesterséges intelligenciát (MI) alkotó algoritmusok az elmúlt években egyre nagyobbak és összetettebbek lettek, hogy a rendszerek minél precízebbek lehessenek. Csakhogy az MI hatékonyságát nem feltétlenül csak a mögöttes eljárások nagyságában lehet mérni. A Singularity Hub talált rá arra a tudományos lapban egyelőre még nem publikált tanulmányra, amely szerzői azon dolgoznak, hogy a mesterséges intelligencia felépítése gyorsabbá és hatékonyabbá válhasson. Úgy kódol a DeepMind MI-je, mint egy jó közepes programozó - Bitport – Informatika az üzlet nyelvén. Ennek érdekében az egyik kulcsfontosságú területre, a tanulási folyamatra fókuszáltak. A hagyományos mesterséges intelligenciát általában hosszú tanítási folyamattal, rengeteg adattal, szuperszámítógépek segítségével képzik ki, hogy tenni tudja a dolgát. Ezzel szemben a hiperhálózat néven emlegetett új algoritmus másként dolgozik: ahelyett, hogy tanítgatná az MI-t, az algoritmusok paramétereit igyekszik kitalálni, hogy aztán az MI a helyes eredményt adja válaszul: például egy képről el tudja dönteni, hogy azon kutya vagy macska látható-e. A szakemberek állítják, a GHN-2 képes másodpercek alatt beállítani – vagyis betanítani – a képzetlen neurális hálózatokat, így nem kell napokig egy szuperszámítógépet pörgetni ahhoz, hogy betanítsák a mesterséges intelligenciát.
A leállások elkerülhetők, az alkatrészek élettartama megnő, a raktározási követelmények pedig csökkennek. A helyhez kötött (on-premises) mesterséges intelligencia esetében a vállalatok saját szervereket használnak, amelyek rendszerszinten vagy belső termelési szinten mesterséges intelligenciával működnek. Ez növeli a biztonságot, mivel az érzékeny adatok nem hagyják el a vállalati hálózatot, és biztosítja a folyamatok gyors stabilizálását és üzembe helyezését. A hibák is gyorsan lokalizálhatók. A felhőben lévő mesterséges intelligencia egy lépéssel továbbmegy. Ilyenkor a vállalatok a globális adatfelhő óriási erejét használják ki a nagy mennyiségű adat elemzésére. A folyamatoptimalizálás mellett ez a modell lehetővé teszi a vállalatok számára, hogy új technológiákat és üzleti modelleket kínáljanak használatalapú fizetéssel, vagy akár maguk is használhatják ezeket a technológiákat, hogy megtakarítsák a nagyobb hardver- és szerverberuházások költségeit. Mesterséges intelligencia programozás kezdőknek. A felhőben lévő mesterséges intelligencia lehetővé teszi a rendszerekhez való globális távoli hozzáférést és ezáltal a könnyű és gyors távoli karbantartást is.
De említhetném a Terrán Tetőcserépgyárat is, ahol kamera ellenőriz minden egyes cserepet (másodpercenként hármat), mielőtt az a raklapra kerülne, annak érdekében, hogy megfelelő minőségű termék kerüljön az ács kezébe a tetőn dolgozva. Ezek olyan monoton, és az ember számára csak kis hatékonysággal végezhető feladatok, ahol senki sem bánja, ha a gépek elveszik a munkájukat. Hiszen a munkatársak nem az utcára, hanem egy magasabb hozzáadott értéket előállító munkakörbe tudnak kerülni. A banki dolgozók sem kerültek tömegesen az utcára az ATM-ek feltalálásával és elterjedésével, egyszerűen értékesebb munkát tudtak ellátni, mint a pénzjegyek számolása. Hogyan tanítsuk programozás nélkül a mesterséges intelligenciát? - Mesterséges Intelligencia Műhely. A technológia fejlődésének ráadásul nem csak az az előnye, hogy korábban megoldhatatlan feladatok is automatizálhatókká válnak, hanem az is, hogy a megoldások bekerülési költsége csökken, így azok nem csak a nagyvállalatok számára érhetők el, hanem a kkv-k is élvezhetik az előnyeit. Vissza az előző oldalra
| 2022. 03. 11 13:22 Fotó: KUKA Blog A Mitsubishi Electric kifejlesztett egy hangalapú robotprogramozási technológiát. A vállalat állítása szerint a speciális előképzettséget nem igénylő megoldással – összevetve konvencionális metódussal – tized annyi vagy még rövidebb idő alatt lehet betanítani robotokat olyan feladatokra, mint a termékek elrendezése. A Mitsubishi szerint a technológia különösen hasznos lesz az olyan alkalmazásoknál, ahol a termékvariációk nagyok, megnehezítve a robotok használatát a gyakori átprogramozásokon keresztül. Mesterséges intelligencia programozás könyv. Az új technológia lehetővé teszi, hogy szóbeli parancsokat követve a robot önállóan programozza vagy korrigálja mozdulatait. A Mitsubishi, közlése szerint az első, verbális parancsok felismerésére alkalmas mesterséges intelligenciát (MI) fejlesztette ki ipari robotokhoz. Egy élelmiszerüzemben egy gyári dolgozó például azt az utasítást adhatja, hogy: "rakj három darab csirkét az ételdoboz első részébe. " A parancs megkapása után a rendszer 3D szenzorokkal méri fel környezetét, majd automatikusan beprogramozza a megfelelő mozdulat elvégzésére a robotkart.
(Nem véletlen, hogy a koronavírus-járvány leküzdésére is ennyire gyorsan előállítottak vakcinákat. Programozási hibákat kereső mesterséges intelligencia kódját nyitotta meg az Intel - Prog.Hu. Az amerikai Moderna cég már a mindennapi működésében is inkább mesterséges intelligenciával felszerelt, technológiai, mintsem medikai cégként viselkedik. ) Mi várható az Mi jövőjében? E végtelenül szerteágazó terület mostanában rengeteg szenzációs hírrel látja el a felületes olvasókat. Néhány trend azonban világosan kitapintható.
Fejlődnek azonban a már létező fenyegetések is – hangsúlyozza közleményében a G Data. A multi-zsarolóvírusos támadások során a bűnözők több támadási eszközt kombinálnak. Például adatokat lopnak el a vállalatoktól, titkosítják a hálózatban fellelhető adatokat, és mindezt egy túlterheléses (DDoS) támadással tetézik. Legvégül pedig nemcsak a megtámadott céget, hanem annak ügyfeleit is zsarolják az ellopott bizalmas adatok nyilvánosságra hozatalával. A G Data szerint a kis- és középvállalkozások (kkv-k) azért érdekesek a bűnözők számára, mert jellemzően nem rendelkeznek olyan védelemmel, mint a nagyvállalatok, mégis gyakran kapcsolódnak azok informatikai rendszereihez. A vállalatok mellett a hálózatra kapcsolt termékek – például járművek, játékkonzolok, konyhai vagy hálózatba kötött ipari eszközök – is vonzó célpontot jelentenek a bűnözők számára, és célkeresztben maradnak a kritikus infrastruktúrák üzemeltetői is. Ha máskor is tudni szeretne hasonló dolgokról, lájkolja a HVG Tech rovatának Facebook-oldalát.