サイモンさんはマーケティング業界で数年間働いています。マーケティング担当者である自分と、ターゲット ユーザーの双方に役立つ機械学習の使用方法を学んでいます。機械学習によって、サイモンさんの中心的な職務はどのように変化するでしょうか。
機械学習は実用的な方法であり、クライアントの簡潔な説明を、必要な機能をすべて備えたアカウント構造に自動的に変換できる。
機械学習は自動化されたソリューションなので、迅速にクライアントと連絡を取ることができる。
戦略やカスタマー エクスペリエンスの構築に注力できる時間が増える。
同業他社で使用されているアカウント構造を効率的に学習できる。
解説
正解の解説 機械学習は、Google広告の入札最適化や広告のパーソナライズなど、複雑なデータ分析とルーティン作業を自動化します。これにより、マーケターであるサイモンさんは、手作業による運用から解放され、より多くの時間を長期的な戦略立案や顧客体験の向上といった、創造的かつ付加価値の高い業務に集中できるようになります。これは、人間の強みである戦略的思考を最大化する変化です。
不正解の分析 - 「クライアントの簡潔な説明を、必要な機能をすべて備えたアカウント構造に自動的に変換できる。」：現在の機械学習は、曖昧な指示から完璧なアカウント構造を自動生成するほど万能ではありません。設定の効率化は可能ですが、完全な自動変換は現実的ではありません。 - 「迅速にクライアントと連絡を取ることができる。」：機械学習はコミュニケーションツールではなく、直接的な連絡を迅速化するものではありません。 - 「同業他社で使用されているアカウント構造を効率的に学習できる。」：Google Adsの機械学習は、競合他社のアカウント構造を直接「学習」し、コピーする機能は提供していません。