اگر بتوانید جنبه های تکراری و اغلب خسته کننده فرآیند بازاریابی خود را خودکار کنید. با هوش مصنوعی، اکنون این امکان وجود دارد. در حالی که یادگیری ماشین برای کارهای مختلف، از بانکداری گرفته تا مراقبت های بهداشتی به کار گرفته شده است، اکنون توسط شرکت هایی در هر اندازه ای برای بهبود تلاش های بازاریابی خود استفاده می شود. دنیای دیجیتال از داده ها بیش از حد اشباع می شود. با استفاده از یادگیری ماشینی، می‌توانیم پیش‌بینی‌ها و تصمیم‌های بهتری در کمپین‌های بازاریابی خود داشته باشیم، از امتیازدهی به سرنخ گرفته تا به حداقل رساندن کاهش و فراتر از آن.
در همان زمان، بسیاری از بازاریابان هنوز با درک اینکه هوش مصنوعی چگونه کار می کند و چه کاری می توانند با آن انجام دهند، مشکل دارند. برای کمک به درک بهتر اینکه چگونه ML می تواند برای استراتژی بازاریابی شما مفید باشد، ما قصد داریم بازاریابی هوش مصنوعی چیست و برخی از رایج ترین کاربردهای یادگیری ماشین برای بازاریابی را برجسته کنیم.
یادگیری ماشینی برای بازاریابی چیست؟
یادگیری ماشینی نوعی هوش مصنوعی است که از الگوریتم ها برای پیش بینی و تصمیم گیری بر اساس داده ها استفاده می کند. در بسیاری از زمینه‌های زندگی مدرن، از مراقبت‌های بهداشتی گرفته تا امور مالی و تبلیغات، استفاده می‌شود و می‌توان آن را مستقیماً در فعالیت‌های بازاریابی مانند امتیازدهی به سرنخ و بازاریابی ایمیلی اعمال کرد.
در زمینه بازاریابی، این ابزار موثری است زیرا می تواند بینشی در مورد رفتار مشتری ارائه دهد که معمولا نادیده گرفته می شود. به عنوان مثال، یک شرکت ممکن است داده های زیادی در مورد افرادی داشته باشد که فرم تماس را در وب سایت خود پر کرده اند، اما آنها نمی دانند که آیا این افراد تبدیل خواهند شد یا نه، یا چگونه وب سایت خود را برای جریان بهتر سرنخ بهینه کنند. با یادگیری ماشینی، آنها می‌توانند مدل‌هایی را آموزش دهند تا پیش‌بینی کنند چه کسی احتمال خرید بیشتری دارد.
یادگیری ماشینی در هسته خود به توانایی کامپیوترها برای یادگیری بدون برنامه ریزی صریح اشاره دارد. در بازاریابی، این بدان معنی است که یک کامپیوتر می تواند الگوهای موجود در داده ها را شناسایی کند و آن الگوها را برای پیش بینی نتایج آینده با درجه بالایی از دقت اعمال کند. به عنوان مثال، یک مدل یادگیری ماشینی ممکن است بتواند پیش بینی کند که کدام سرنخ ها بر اساس رفتار گذشته آنها تبدیل می شوند و سپس اقدام خاصی برای بهینه سازی تجربه آنها برای موفقیت بیشتر انجام دهد.
الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به طور فزاینده‌ای پیچیده می‌شوند و رایانه‌ها را قادر می‌سازند تا به طور خودکار عملکرد خود را در طول زمان با جمع‌آوری مداوم داده‌های جدید و سپس استفاده از آن داده‌ها برای بهبود تصمیم‌گیری‌های خود در آینده بهبود بخشند، همه بدون نیاز به دخالت انسان.
بازاریابی سنتی اغلب شامل استفاده از داده ها برای هدایت اقدامات کسب و کار است. یادگیری ماشینی گام بعدی را با استفاده از این داده‌ها برای تصمیم‌گیری خودکار برمی‌دارد، نه اینکه صرفاً بینشی در مورد آنچه در سطح کلان اتفاق می‌افتد ارائه دهد. به عبارت دیگر، ماشین‌ها اکنون شروع به آموزش نحوه بهینه‌سازی نتایج بدون نیاز به کار دستی انسان کرده‌اند.
در سطح فنی، AutoML Akkio مقدار زیادی از اطلاعات را گروه بندی، دسته بندی و غربال می کند تا الگوهایی را در داده های سفر مشتری جستجو کند و پیش بینی کند. برای مثال، شاید نمایه‌های مشتری با تبدیل بالا آنهایی هستند که تعداد مشخصی ویدیو را در وب‌سایت یک شرکت تماشا کرده‌اند. بر اساس این داده ها، یک شرکت ممکن است برای گسترش و بهبود کتابخانه محتوای ویدیویی خود تلاش کند.
چرا باید از یادگیری ماشینی برای بازاریابی کسب و کار خود استفاده کنید؟
استراتژی کسب و کار پایه به ما می گوید که جذب مشتری کلید رشد بلندمدت است، اما اندازه گیری تاثیر تلاش های بازاریابی می تواند فوق العاده دشوار باشد. تیم های بازاریابی اغلب مسئول جنبه های مختلف استراتژی شرکت خود هستند، از توسعه محصول گرفته تا تصمیمات قیمت گذاری. این امر، دانستن اینکه کدام اقدامات بیشترین تأثیر را در درازمدت بر درآمدزایی خواهد داشت بسیار دشوار می‌کند و یادگیری ماشینی می‌تواند با کمک به شرکت‌ها در درک بهتر مشتریان خود و انجام اقدامات در این بینش، به این امر کمک کند.
تیم‌های بازاریابی همچنین مسئول ایجاد شخصیت‌های مشتری، تعریف بازار هدف و ایجاد پیام‌های مبتنی بر آن داده‌ها هستند اما اغلب دشوار است که بدانیم آیا آنها این کار را به درستی انجام می‌دهند یا بینشی در مورد اینکه چگونه گروه‌های مختلف مردم به طور متفاوت به این داده‌ها واکنش نشان می‌دهند، دشوار است. همان پیام بازاریابی
علم داده می تواند تعدادی بینش در مورد ویژگی های مشتری ارائه دهد که می تواند برای بهبود هدف گذاری و پیام رسانی استفاده شود. به عنوان مثال، ممکن است از یادگیری ماشینی برای تعیین زبانی که کاربر در ایمیل‌ها بر اساس موقعیت جغرافیایی خود ترجیح می‌دهد، استفاده کنید، یا اینکه کاربران بسته به دستگاهی که استفاده می‌کنند به پنجره‌های بازشو یا بنرها پاسخگوتر هستند. نتیجه همه اینها بازاریابی موثرتر است که می تواند رشد و سودآوری شرکت را بهبود بخشد.
نمونه هایی از یادگیری ماشین برای بازاریابی
بیایید نگاهی به ۱۳ مثال از یادگیری ماشین برای بازاریابی بیندازیم. این فهرست کامل نیست. برنامه های بی شماری برای هوش مصنوعی در بازاریابی وجود دارد، از جمله مواردی مانند چت ربات های زبان طبیعی و صفحات فرود هوشمند. ما روی مواردی که در نظر می‌گیریم کاربردی‌ترین مثال‌هایی هستند تمرکز می‌کنیم که چگونه می‌توان از یادگیری ماشین برای بهبود نتایج کسب و کار امروز استفاده کرد.
توصیه های پیش بینی کننده
سیستم‌های توصیه‌کننده می‌توانند برای نشان دادن اطلاعاتی که کاربر ممکن است از آنها لذت ببرد استفاده شود. به عنوان مثال، اگر می‌خواهید بدانید که بر اساس ترجیحات خود چه فیلم‌هایی را تماشا کنید، یا بر اساس نوع خلق و خوی خود به کدام موسیقی گوش دهید، سیستم‌های توصیه‌گر می‌توانند بسیار مفید باشند.
۱. Netflix
نتفلیکس از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی آنچه در آینده می‌خواهید تماشا کنید استفاده می‌کند. اگر شروع به تماشای فیلم کردید و خسته شدید، سیستم هوش مصنوعی نتفلیکس فیلم دیگری را به شما پیشنهاد می کند. برای ارائه این توصیه ها از داده های تاریخی در مورد رفتارهای مشاهده کاربران استفاده می کند.
همانطور که The Motley Fool گزارش می‌دهد، گفته می‌شود که موتور توصیه‌کننده نتفلیکس سالانه ۱ میلیارد دلار از طریق کاهش ریزش و نگهداری بیشتر، صرفه‌جویی می‌کند. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی یک تغییر دهنده بازی برای نتفلیکس است و بخش بزرگی از دلیل حضور آنها در گروه مورد علاقه FAANG (یا اکنون MANGA) است. آمازون نمونه معروف دیگری از موتورهای توصیه در دنیای واقعی است.
۲. Airbnb
Airbnb از مدل‌سازی پیش‌بینی‌کننده برای توصیه مکان‌هایی استفاده می‌کند که بازدیدکنندگان ممکن است بخواهند هنگام بازدید از یک شهر جدید بمانند. این سرویس توصیه به مسافران کمک می کند تا بر اساس عواملی مانند اقامت قبلی خود و همچنین امکانات رفاهی و موقعیت مکانی، فضای مناسب برای نیازهای خود را پیدا کنند.
علاوه بر این، آنها از هوش مصنوعی برای قیمت‌گذاری هوشمند استفاده می‌کنند، زیرا میزبان‌ها اغلب نمی‌دانند چگونه قیمت‌گذاری عالی را با توجه به عرضه و تقاضای فعلی و همچنین جزئیات خاص فهرست تعیین کنند. در نهایت، Airbnb حتی از هوش مصنوعی برای بررسی مهمانان بر اساس داده های شخص ثالث استفاده می کند تا از بازیگران بد جلوگیری کند. IPO فوق العاده موفق Airbnb که منجر به ارزش گذاری بالاتر از مجموع ارزش ماریوت و هیلتون شد، عمدتاً به لطف نوآوری هایی مانند این است. Airbnb با استفاده از هوش مصنوعی نشان داده است که برای پیشی گرفتن از رقبا آنچه لازم است را دارند.
۳. Twitter
توییتر چیزی بیش از یک پلتفرم رسانه اجتماعی دیگر است. این به عنوان یک موتور بینش مصرف کننده توصیف شده است، و این نمی تواند درست باشد. از طریق یادگیری ماشینی، آنها می‌توانند به‌طور هوشمندانه تصاویر را برش دهند، جدول‌های زمانی و محتوای مرتبط را توصیه کنند تا کاربران را در حرکت نگه دارند، و حتی سخنان مشوق نفرت را فیلتر کنند.
اینها تنها تعدادی از راه‌هایی هستند که هوش مصنوعی به توییتر کمک می‌کند تا خدمات خود را برای کاربران بهتر کند، که نقش مهمی در نبرد آنها برای ارتباط اجتماعی و حفظ قدرت دارد. با ابزارهای اتوماسیون بازاریابی، می‌توانید به‌طور خودکار احساسات توییت‌هایی را که به پیشنهاد شما اشاره می‌کنند، اندازه‌گیری کنید، که برای تحقیقات بازار، ابتکارات بازاریابی، یا حتی برای نوآوری محصولات جدید با فهمیدن اینکه مشتریان چه می‌خواهند ارزشمند است.
۴. Spotify
شرکت‌هایی مانند Spotify از یادگیری ماشینی برای پیش‌بینی زمانی که مشتری سرگردان می‌شود استفاده می‌کنند تا بتوانند قبل از خروج مشتری اقدام کنند. آنها این کار را با نگاه کردن به اطلاعات جمعیتی، رفتار کاربران گذشته و سایر قالب‌های داده برای پیش‌بینی اقدامات آینده انجام می‌دهند.
با استفاده از این فناوری، این شرکت‌ها می‌توانند نرخ‌های نگهداری بالا را حفظ کنند که به نوبه خود باعث افزایش درآمد و افزایش سود می‌شود. به عنوان مثال، اگر آنها پیش‌بینی کنند که یک مشتری در شرف ریزش است، می‌توانند مشوق‌هایی را برای ماندن او ارائه کنند، مانند نرخ اشتراک با تخفیف برای ۳ ماه. در نتیجه، آنها می توانند از یادگیری ماشین برای بازاریابی استفاده کنند تا به طور موثر ارزش طول عمر مشتری را افزایش دهند.
امتیازدهی سرنخ و بهینه سازی قیف فروش
امتیازدهی سرنخ اساساً علم پیش‌بینی اینکه کدام سرنخ احتمالاً تبدیل می‌شود است، در حالی که بهینه‌سازی قیف فروش بهینه‌سازی قیف فروش بر اساس داده‌های فروش تاریخی است تا تمرکز بهتری بر تلاش‌های فروش داشته باشد. این می تواند به بهینه سازی هزینه های بازاریابی و فروش شما و بهبود تبدیل ها کمک کند.
بدون امتیازدهی سرنخ، تیم‌های فروش باید هر ماه هزاران سرنخ را به‌صورت دستی مرتب‌سازی و بررسی کنند. با یادگیری ماشینی، همان تیم‌ها می‌توانند از مدل امتیازدهی سرنخ استفاده کنند تا به‌طور خودکار امیدوارکننده‌ترین سرنخ‌ها را شناسایی کنند و زمان و توجه آنها را اولویت‌بندی کنند – به آنها اجازه می‌دهد بهره‌وری تیم خود را افزایش دهند و در عین حال هزینه‌ها را نیز کاهش دهند. حتی در زمینه B2C، امتیازدهی سرنخ می‌تواند ابزار فوق‌العاده قدرتمندی باشد، مانند کمک به خرده‌فروشان آنلاین در درک اینکه کاربر احتمالاً کدام محصولات را بر اساس رفتار گذشته خود خریداری می‌کند و نشان دادن تبلیغ مناسب به فرد مناسب در زمان مناسب.
۵. DoorDash
شرکت‌ها در تمام صنایع از یادگیری ماشینی برای بهینه‌سازی هزینه‌های بازاریابی استفاده می‌کنند. DoorDash نمونه‌ای از یک شرکت چند میلیارد دلاری است که از این فناوری برای کاهش ۱۰ تا ۳۰ درصدی هزینه‌ها استفاده می‌کند، در حالی که همچنان به همان تعداد مشتری دسترسی دارد. بهینه سازی هزینه های بازاریابی به طور سنتی یک مشکل حل نشدنی است که بسیاری از شرکت ها را دچار مشکل کرده است. با استفاده از هوش مصنوعی، آنها می توانند برای افزایش درآمد به ازای هر مشتری و در عین حال کاهش هزینه های بازاریابی تلاش کنند
طبقه بندی متن و درک زبان طبیعی
مشتریان از طریق بازخورد متنی، از جمله بررسی محصول، توییت‌ها، ارسال فرم‌ها، ایمیل‌ها و موارد دیگر با کسب و کار شما تعامل دارند. ضروری است که بتوانید احساسات آنها را درک کنید. با پردازش زبان طبیعی مبتنی بر یادگیری ماشین، ساختن و به کارگیری همه چیز از پرچم‌گذاری منفی توییت تا کمپین‌های پرورش هدفمند آسان است.
این بینش بی‌سابقه‌ای را در مورد مشتریان، نیازهای آنها و آنچه در مورد برند شما می‌گویند را ممکن می‌سازد. همچنین به شما توانایی واکنش سریع به احساسات منفی را می دهد و از این بینش برای بهبود محصول یا خدمات خود استفاده کنید. به عنوان مثال، اگر یک مشتری یک توییت منفی در مورد پیشنهاد شما ارسال کند، این اطلاعات برای بهبود محصول یا خدمات شما در آینده بسیار ارزشمند خواهد بود، در حالی که فرصتی برای جلب مجدد مشتری فراهم می کند.
۶. لوازم الکترونیکی مصرفی
یک شرکت بزرگ لوازم الکترونیکی مصرفی برای ساخت از مدل‌های یادگیری ماشینی استفاده کرد که بازخورد محصول را دسته‌بندی و اولویت‌بندی می‌کند، کارایی را افزایش می‌دهد و به تیم‌های مهندسی اجازه می‌دهد تا روی موارد مهم تمرکز کنند: بهبود محصولات و رفع مشکلات.
بررسی تمام بازخوردها برای یافتن با ارزش ترین بینش ها برای تیم های تحلیلگر کار وقت گیر است. با استفاده از NLP بدون کد آنها توانستند مدل‌هایی بسازند که احساسات را در مقیاسی که قبلا غیرممکن بود شناسایی کنند و تصمیم‌گیری‌های کاربردی‌تر محصول را برای تیم‌های مهندسی‌شان ممکن می‌سازد.
پیش بینی هدف گذاری و تصمیم گیری
پیش بینی یکی از رایج ترین موارد استفاده برای یادگیری ماشین است. این به شما امکان می دهد درآمد آینده خود، هزینه های شما یا حتی قیمت کالاها را پیش بینی کنید. این به شما کمک می کند تا تصمیمات بهتری در مورد موجودی، پیش بینی پاسخ های کمپین و موارد دیگر بگیرید.
۷. کمپین های تبلیغاتی هوشمند
هنگام اجرای کمپین های تبلیغاتی در فیس بوک، می توانید افرادی را هدف قرار دهید که قبلاً با برند شما تعامل داشته اند یا در زمینه محصول شما ابراز علاقه کرده اند. شکلی از پیش بینی هدف گذاری و پیش بینی پاسخ کمپین، بنابراین تبلیغات خود را بر روی افرادی متمرکز کنید که احتمال بیشتری برای تبدیل شدن دارند. پیش‌بینی همچنین به شما کمک می‌کند تا تصمیم‌های بهتری در مورد محصول اتخاذ کنید، مانند انتشار یا عدم انتشار یک ویژگی یا محصول جدید. اگر می‌دانید که شرکت شما برای کسب درآمد به‌شدت به ثبت‌نام‌های ایمیلی متکی است، پس منطقی است که تلاش‌های توسعه را برای بهبود جریان ثبت نام ایمیل خود در اولویت قرار دهید. این به افزایش ثبت نام ها در عین کاهش ریزش کمک می کند.
۸. خرده فروشی
در صنعت خرده فروشی، یادگیری ماشینی برای قیمت گذاری استفاده می شود. با درک چگونگی نوسانات تقاضا و اینکه کدام محصولات با چه قیمتی به فروش می رسند، خرده فروشان می توانند تصمیمات بهتری در مورد قیمت گذاری موجودی خود بگیرند. این به آنها کمک می کند تا در رقابت باقی بمانند و در عین حال سود را نیز به حداکثر برسانند.
تبلیغات و تخفیف های هدفمند
با یادگیری ماشینی، می‌توانید تبلیغات و تخفیف‌ها را برای مشتریان خاصی که به احتمال زیاد تبدیل می‌شوند، هدف بگیرید. این به افزایش درآمد و کاهش هزینه های جذب مشتری کمک می کند.
۹. کسب و کار الکترونیک
شرکت‌های کسب و کار الکترونیک از یادگیری ماشینی برای هدف قرار دادن تبلیغات و تخفیف‌ها برای مشتریان خاصی استفاده می‌کنند که به احتمال زیاد تبدیل می‌شوند. به عنوان مثال، اگر مشتری دارید که به محصولات شما علاقه نشان داده است اما هرگز خرید نکرده است، می توانید یک کد تخفیف برای او ارسال کنید تا او را تشویق کنید تا از فروشگاه شما چیزی بخرد.
علاوه بر این، می توانید از یادگیری ماشینی برای تقسیم بندی مشتریان خود استفاده کنید تا بتوانید مرتبط ترین معاملات را به آنها ارائه دهید. به عنوان مثال، اگر مشتری دارید که همیشه محصولات با کیفیت بالا می‌خرد، می‌توانید کوپن‌هایی برای کالاهای لوکس دیگری که ممکن است به آنها علاقه مند باشند برای او بفرستید. زمانی که اقلامی که به آنها علاقه نشان داده اند به فروش می رسند، می خواهند برای آنها اعلان ارسال کنند.
بهینه سازی مستمر کمپین های بازاریابی
با یادگیری ماشینی، می‌توانید کمپین‌های بازاریابی خود را در زمان واقعی بهینه کنید تا همیشه بهترین عملکرد خود را داشته باشند. این شامل مواردی مانند آزمایش A/B استراتژی های مختلف کپی تبلیغات یا کمپین، و همچنین بهینه سازی صفحات فرود برای بهینه سازی نرخ تبدیل (CRO) می شود.
۱۰. تست کپی آگهی
می‌توانید از یادگیری ماشینی برای آزمایش A/B نسخه‌های مختلف آگهی استفاده کنید تا بتوانید سرفصل‌ها، توضیحات، فراخوان برای اقدام (CTA) و تصاویر با بهترین عملکرد را برای تبلیغات خود بیابید. این تضمین می‌کند که کمپین‌های شما همیشه برای عملکرد بهینه‌سازی می‌شوند و به شما کمک می‌کند پول بیشتری را به دست آورید.
۱۱. بهینه سازی صفحه فرود
همچنین می توانید از یادگیری ماشینی برای بهینه سازی صفحات فرود خود برای بهینه سازی نرخ تبدیل (CRO) استفاده کنید. این شامل مواردی مانند تست سرفصل‌های مختلف، کپی، تصاویر و دکمه‌های CTA می‌شود تا ببینید چه چیزی بهتر عمل می‌کند. با یادگیری ماشینی، می‌توانید به‌طور خودکار انواع با بهترین عملکرد را آزمایش و اجرا کنید تا همیشه بیشترین بهره را از کمپین‌های خود ببرید.
شخصی سازی
شخصی سازی کلید ارائه یک تجربه عالی برای مشتری است. با یادگیری ماشینی، می‌توانید وب‌سایت، ایمیل‌ها، تبلیغات و موارد دیگر را برای هر مشتری شخصی‌سازی کنید. این به بهبود تبدیل، تعامل و حفظ کمک می کند.
۱۲. بازاریابی ایمیلی
می‌توانید از یادگیری ماشینی برای شخصی‌سازی کمپین‌های بازاریابی ایمیلی خود استفاده کنید تا به هر گیرنده مرتبط‌تر باشد. به عنوان مثال، می توانید لیست خود را بر اساس علایق تقسیم کنید و ایمیل های مختلفی را به گروه های مختلف ارسال کنید. یا می توانید از داده های تعاملات گذشته برای ارسال ایمیل های هدفمندتر استفاده کنید. به عنوان مثال، اگر مشتری سبد خرید خود را رها کرد، می توانید یک کد تخفیف برای او ارسال کنید تا او را تشویق کنید تا خرید خود را تکمیل کند.
۱۳. شخصی سازی وب سایت
همچنین می‌توانید از یادگیری ماشینی برای شخصی‌سازی وب‌سایت خود استفاده کنید تا برای هر بازدیدکننده فردی مرتبط‌تر باشد. این شامل مواردی مانند نمایش صفحات اصلی یا پیشنهادات مختلف بر اساس موقعیت مکانی کاربر یا رفتار گذشته است. همچنین شامل مواردی مانند توصیه های محصول و نتایج جستجوی شخصی شده است. با شخصی‌سازی وب‌سایت خود، تجربه بهتری را برای بازدیدکنندگان خود فراهم می‌کنید که به بهبود نرخ تبدیل و حفظ آن کمک می‌کند.
تقسیم بندی مشتری
تقسیم بندی مشتری فرآیند تقسیم مشتریان به گروه ها بر اساس ویژگی های مشترک است تا بتوانید به طور موثرتری برای آنها بازاریابی کنید. با یادگیری ماشینی، می‌توانید این فرآیند را خودکار کنید تا دقیق‌تر و کارآمدتر باشد.
جمع بندی
یادگیری ماشین در بازاریابی دیجیتال می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا در طول چرخه عمر مشتری، از امتیازدهی سرنخ و بهینه‌سازی قیف فروش گرفته تا کاهش ریزش، تصمیم‌های بهتری بگیرند. با به دست آوردن بینش در مورد نقاط چسبنده مشتری، می توانید تجربه مشتری را بهبود ببخشید، تعامل مشتری را افزایش دهید و ریزش مشتری را در این فرآیند کاهش دهید.
انتهای مطلب/ منبع