یک بازاریاب متوسط ​​حدود ۱۶ ساعت در هفته را صرف کارهای تکراری می‌کند؟ زمان‌برترین فعالیت‌ها تولید و جمع‌آوری محتوا، سازمان‌دهی و تجزیه و تحلیل داده‌های بازاریابی از منابع مختلف است. در این جا در مورد چگونگی واگذاری برخی وظایف بازاریابی به ماشین‌هایی که می‌توانند یاد بگیرند، صحبت خواهیم کرد.

داده ها کلید هستند

داده‌های مورد استفاده توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین متمرکز بر بازاریابی می‌تواند برای بسیاری از انواع راه‌حل‌های سودمند برای کسب ‌و کارهایی که به‌دنبال ایمن کردن یا به دست آوردن جای پایی در بازار هستند، استفاده شود. با این حال، در حالی که الگوریتم‌های ML می‌توانند به طور مستقل عمل کنند، کیفیت نتایج آنها کاملاً به مهندسین یادگیری ماشینی بستگی دارد که داده‌های آموزشی را ارائه می‌دهند. بدون داده های با کیفیت بالا، الگوریتم نتایج مفیدی ارائه نخواهد کرد.

هنگامی که دانشمندان داده داده ها را آماده می کنند، اغلب به یک متخصص حوزه کمک می کنند که در دسته بندی و برچسب گذاری داده ها کمک کند. در غیر این صورت، ممکن است به دلیل درک اشتباه از خروجی نهایی مورد انتظار از مدل یادگیری ماشینی، دسته بندی نادرست داده ها و خطای انسانی، صحت داده ها با شکست مواجه شود. بیایید به موارد استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی از دیدگاه متخصصان بازاریابی و مهندسان هوش مصنوعی نگاه کنیم.

ML در تجزیه و تحلیل و داده کاوی

سر و کار داشتن با گیگابایت اطلاعات برای مغز انسان کار سختی است اما به راحتی توسط ماشین ها قابل کنترل است. به عنوان مثال، الگوریتم‌های ML ابزار SocialMiningAI در زمان واقعی از طریق میلیون‌ها پست اجتماعی عمومی جستجو می‌کنند تا مشتریان بالقوه با قصد خرید بالا را شناسایی کنند. با کمک پردازش زبان طبیعی (NLP) و الگوریتم‌های تشخیص تصویر، شناسایی یک پیشرو بالقوه که به یک سرویس یا محصول خاص علاقه‌مند است، آسان است.

همچنین، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای گوش دادن اجتماعی، ابزار قدرتمندی برای مدیریت شهرت و کمپین‌های آگاهی از برند می‌دهد و در ساعات کاری برای مدیران برند صرفه‌جویی می‌کند. الگوریتم‌های مدرن نه‌تنها قادرند حجم عظیمی از داده‌ها را به سرعت پردازش کنند، اشاره‌های سازمان شما یا کلمات کلیدی مرتبط با کسب ‌و کار شما را زیر نظر بگیرند، بلکه می‌توانند الگوها را نیز درک کنند و بینش‌های ارزشمندی را برای بازاریابان فراهم کنند. به عنوان مثال، گوش دادن اجتماعی مبتنی بر ML می تواند به مدیران بازاریابی کمک کند تا سفیران برند را پیدا کنند، بازخورد مشتریان و تجربه آنها در استفاده از محصول برای بهبود آن یا ایجاد کمپین های بازاریابی موثر را مطالعه کنند.

ML  برای تقسیم بندی مشتریان پیشرفته

هر بازاریاب می‌داند که تقسیم‌بندی مشتری کلید عملکرد موفق بازاریابی در یک شرکت است. تقسیم مخاطبان خود به گروه هایی با نیازها و علایق مشترک به شما این امکان را می دهد که پیام های مؤثرتری را برای هر گروه از مشتریان هدف قرار دهید. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای بازاریابی نه تنها به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهند که این فرآیند را خودکار کنند، بلکه الگوهای پنهانی را در داده‌هایی که از چشم انسان دور می‌مانند، بیابند. به لطف این، می توانید بخش های کوچک تری ایجاد کنید و آنها را با شخصی سازی شده ترین کمپین های بازاریابی هدف قرار دهید.

داشتن یک الگوریتم ML که بهترین استراتژی تقسیم بندی را به صورت خودکار پیدا می کند، نه تنها کارآمدتر است، بلکه می تواند منجر به تبدیل بهتر شود. از آنجایی که کسب و کار با تمرکز بیشتری به مخاطبان هدف خود می رسد، آنها می توانند در تبدیل یک مشتری بالقوه به یک خریدار عادی بسیار متقاعد کننده تر و موثرتر باشند. بسیاری از ما این «جادو» را در فیس‌بوک یا اینستاگرام دیده‌ایم که دقیقاً همان محصول یا خدماتی را که شما جستجو می‌کردید یا درباره آن صحبت می‌کردید ارائه می‌شد.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین خوشه‌بندی، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی بدون نظارت هستند، به این معنی که از داده‌های بدون برچسب استفاده می‌کنند و می‌توانند برای کشف الگوهای طبیعی در مجموعه داده استفاده شوند. به عنوان مثال، K-clustering  بر اساس اصل یافتن شباهت یا نزدیکی بین نقاط داده و خوشه بندی داده ها بر اساس آن کار می کند. K در اینجا به معنای تعداد خوشه های ممکن است. خوشه بندی ساختاری را در مجموعه ای از داده های بدون برچسب تعریف می کند.

همچنین بخوانید:   تبلیغات بر اساس رفتار مصرف‌کننده

ML  برای بهینه سازی و خودکارسازی کمپین های بازاریابی

از یادگیری ماشینی می توان برای بهینه سازی و خودکارسازی کمپین های بازاریابی استفاده کرد. این فرصت‌ها را نه تنها برای بهبود کارایی راه‌اندازی و اجرای این کمپین‌ها، بلکه برای صرفه‌جویی در زمان و هزینه‌ای که می‌توان برای پروژه‌های دیگر صرف کرد، باز می‌کند. معمولاً متخصصان بازاریابی ساعت‌ها را صرف یافتن راه‌هایی برای افزایش تبدیل یا بهینه‌سازی بودجه کمپین می‌کنند. ماشین ها می توانند این کار را بسیار سریعتر و کارآمدتر انجام دهند.

به عنوان مثال، یادگیری ماشینی پیشرفته چیزی است که Google Ads را در بین خدمات تبلیغاتی پیشرو می کند. ویژگی هایی مانند مناقصه هوشمند، اسناد مبتنی بر داده یا تبلیغات نمایشی پاسخگو به بازاریابان این امکان را می دهد که برای انتخاب بهینه ترین تنظیمات کمپین تبلیغاتی بر اساس اهداف کمپین به سیستم تکیه کنند. این قابلیت‌های خودآموز الگوریتم‌ها برای سایر ابزارهای بازاریابی نیز اعمال می‌شود و به شما امکان می‌دهد تیترهای مختلف، خطوط موضوع ایمیل، تصاویر، CTA  و سایر متغیرها را آزمایش کنید.

بهینه سازی کمپین های بازاریابی

کمپین های بازاریابی را می توان بدون یادگیری ماشینی با استفاده از تست A/B بهینه کرد. با این حال، این معمولا فقط زمانی امکان پذیر است که از یک یا دو متغیر استفاده کنید. از سوی دیگر، یادگیری ماشینی می‌تواند از متغیرهای بیشتری در یک زمان برای آزمایش اثربخشی انواع مختلف کمپین استفاده کند. پس از انجام این آزمایش، می تواند نتایج را به بازاریاب گزارش دهد. سپس می توان از موثرترین نوع کمپین استفاده کرد.

برخی از ابزارهای بازاریابی مبتنی بر ML می توانند به طور خودکار کانال بازاریابی را بر اساس استراتژی بازاریابی شما انتخاب کنند. به عنوان مثال، Mercato از الگوریتم های هوشمند برای جذب مشتریان به وب سایت خود با استفاده از تبلیغات بهینه شده جغرافیایی در چندین کانال دیجیتال استفاده می کند. اجرای بین کانالی مقرون به صرفه بدون شک چیزی است که می تواند کل فرآیند بازاریابی یک شرکت را بهینه کند و ML ابزار اصلی برای دستیابی به این امر است.

اتوماسیون

بازاریابان باید روزانه به تجزیه و تحلیل خود نگاه کنند. مشاهده الگوهای پیچیده در داده‌ها که می‌تواند تأثیرات عمیقی بر کسب‌وکار داشته باشد، اغلب دشوار است. همچنین یافتن فرصت های بالقوه در این داده ها می تواند چالش برانگیز باشد. صرف زمان لازم برای شناخت این فرصت های بالقوه می تواند پرهزینه باشد. با این حال، یک الگوریتم یادگیری ماشینی می تواند به راحتی این کار را برای شما انجام دهد.

به عنوان مثال، یک الگوریتم ML می‌تواند جهش‌های غیرمعمول در داده‌ها را شناسایی کند و به مدیر بازاریابی از یافته‌های جالبی مانند زمانی از روز که بیشترین تبدیل‌ها در آن انجام می‌شود هشدار دهد و بودجه را دقیقاً در زمانی خرج کند که حداکثر نتیجه را به همراه داشته باشد. اگر یک الگوریتم ML بتواند داده‌های کمپین را به صورت خودکار پردازش و تجزیه و تحلیل کند، این زمان برای مدیران بازاریابی باقی می‌ماند تا زمان بیشتری را برای سایر جنبه‌های کار خود صرف کنند.

مرحله ای بیشتر: محتوای تولید شده به صورت خودکار

فراتر از خودکارسازی و بهینه‌سازی محتوا، یادگیری ماشینی می‌تواند تا آنجا پیش برود که رایانه را قادر می‌سازد تا محتوایی را به‌طور خودکار ایجاد کند که به نظر می‌رسد توسط یک انسان ایجاد شده است. این را می توان از طریق شبکه های متخاصم مولد یا GAN ها برای تصاویر انجام داد. یک شبکه مولد محتوا تولید می کند، در حالی که یک شبکه متخاصم نتایج ناخواسته را شناسایی و حذف می کند. پس از تکرارهای زیاد، نتیجه پروژه شامل محتوای تصویری جدیدی می شود که می تواند برای تقویت کمپین های بازاریابی استفاده شود.

برای تولید متن خودکار معمولاً از رویکرد BERT یا GPT استفاده می شود. به عنوان مثال، BERT  می تواند کل مقاله را در مورد هر موضوعی تنها با چند ورودی جمله تولید کند. این چارچوب دارای مجموعه داده های اطلاعاتی بزرگی است که در ویکی پدیا و Google’s BooksCorpus  آموزش دیده اند. حتی اگر بازاریابان از متن تولید شده در خالص ترین شکل آن استفاده نکنند، می توانند ایده های جدیدی از آن بگیرند یا آن را ویرایش کنند، که همچنان روند تولید محتوا را در مقایسه با زمانی که مجبور به انجام آن از ابتدا انجام می دادید سرعت می بخشد. با استفاده از چنین ابزارهای بازاریابی مبتنی بر ML، کسب و کارها می توانند بیشتر فرآیندهای تولید محتوای خود را خودکار کرده و تمرکز خود را به سمت استراتژی و تجزیه و تحلیل داده ها منحرف کنند.

همچنین بخوانید:   افزایش وفاداری به برند با استفاده از CXM

پیشنهادات شخصی

الگوریتم های یادگیری ماشینی در تشخیص الگوها، به ویژه در زمینه های کسب و کار الکترونیک، عالی هستند. هنگامی که کاربران از ویترین فروشگاه های کسب و کار الکترونیک بازدید می کنند و اقلامی را خریداری می کنند، تمام اطلاعات مربوط به فعالیت و خرید آنها را می توان ثبت و ناشناس کرد تا برای کمپین های بازاریابی استفاده شود. یکی از کاربردی ترین کاربردهای این مثال افزایش وفاداری مشتری با پیشنهادات شخصی سازی شده است که به آن سیستم های توصیه نیز می گویند.

ایجاد یک موتور توصیه یادگیری ماشین معمولاً بر اساس یکی از دو روش است: فیلتر مشارکتی یا فیلتر مبتنی بر محتوا. مدل اول از داده های مربوط به ترجیحات کاربران با شباهت های خاص استفاده می کند و بر اساس آنها توصیه هایی را برای کاربر صادر می کند. رویکرد مبتنی بر محتوا از ویژگی‌های محصول استفاده می‌کند که در آن کاربر علاقه‌مند بود محصولات دیگری مشابه آنچه کاربر دوست دارد را توصیه کند. برای برخی از سیستم ها، ترکیبی از این دو رویکرد نیز می تواند مورد استفاده قرار گیرد.

حفظ وفاداری

توصیه های هوشمند باعث افزایش تعامل کاربر و افزایش وفاداری به برند می شود. این چیزی است که Spotify یاد گرفته است. لیست پخش Discover Weekly Spotify از یادگیری ماشینی برای ارائه پیشنهادات موسیقی به کاربران استفاده می کند. هدف از این کار این است که کاربران را در پلتفرم خود گوش دهند و آنها را مشترک نگه دارند. این با جمع آوری داده های شنیداری در مورد کاربران کار می کند. هنگامی که کاربر به آهنگ خاصی گوش می دهد، الگوریتم به آنچه افراد دیگری که همان آهنگ را گوش می دهند نگاه می کند. سپس الگوریتم ML می تواند پیشنهادی را ارائه دهد که به لیست پخش هفتگی Discover اضافه می شود تا کاربر گوش کند و از آن لذت ببرد. در نتیجه، Spotify  بهتر می تواند وفاداری مشتریان خود را حفظ کند.

کسب و کار به کسب و کار

این فناوری نه تنها برای فروش B2C، بلکه برای B2B نیز مفید است. Zylotech و Bombora در حال متحد کردن تمرکز بر روی یادگیری ماشینی و داده‌های خود هستند تا به کسب ‌و کارها کمک کنند تا شناسایی کنند کدام مشتریان تجاری بالقوه آماده خرید هستند. این می‌تواند به یک کسب ‌و کار کمک کند تا دقیقاً بداند چه زمانی باید یک مکالمه شخصی با مشتری برای انجام فروش آغاز کند. از اطلاعاتی که آنها جمع آوری می کنند نیز می توان برای درک بهتر مشتری و شخصی تر کردن فروش استفاده کرد.

پیش بینی

از آنجایی که مدل‌های یادگیری ماشین برای بازاریابی، تشخیص الگوها در داده‌ها را بسیار ساده می‌کنند، برای پیش‌بینی خرید مصرف‌کننده، ارزش طول عمر مشتریان و سایر داده‌ها در آینده نیز بسیار مفید هستند.

پیش بینی تقاضا

هنگامی که نوبت به مدیریت عرضه محصول و همچنین قیمت گذاری پویا می رسد، پیش بینی تقاضا با استفاده از یادگیری ماشینی می تواند بسیار کمک کند. با استفاده از داده‌های گذشته برای پیش‌بینی اینکه چه زمانی مشتریان احتمال بیشتری برای خرید محصولات خاص دارند، کسب‌وکارها می‌توانند محصولات را زودتر ذخیره کنند تا تقاضا را برآورده کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند کمپین‌های بازاریابی را برای آگاه کردن مشتریان از فروش‌هایی که در آن زمان‌ها با سایر مشاغل رقابت می‌کنند، آماده کنند.

خریدهای مشتری

هنگام استفاده از الگوریتم یادگیری ماشین و داده‌های مناسب، کسب ‌و کارها می‌توانند پیش‌بینی کنند که مصرف‌کنندگان در آینده چه چیزی را خریداری خواهند کرد. این می تواند برای برنامه ریزی مالی مفید باشد، اما همچنین می تواند برای برنامه ریزی زمان اجرای کمپین های بازاریابی برای محصولات خاص مفید باشد. اگر می‌دانید که مصرف‌کنندگان در زمان خاصی از سال تمایل بیشتری به خرید اقلام دارند، می‌توانید در این زمان‌ها تبدیل‌ها را افزایش دهید تا سود بیشتری به دست آورید.

همچنین بخوانید:   تقویت برند در رسانه‌های اجتماعی

ارزش طول عمر

با استفاده از داده‌های گذشته، یادگیری ماشینی می‌تواند بهتر درک کند که هر مشتری چقدر به کسب و کار کمک می‌کند. این می تواند برای پیش بینی ارزش طول عمر مشتریان برای یک کسب و کار استفاده شود. این اطلاعات نه تنها برای سرمایه گذاران، بلکه برای تصمیم گیری بلندمدت شرکت نیز مفید است.

نرخ ریزش

برعکس، هنگامی که یک مصرف کننده از طریق لغو اشتراک از یک خبرنامه یا برنامه دیگری سیستم را ترک می کند، به نرخ ریزش کسب و کار کمک می کند و می تواند بر معیارهای آن تأثیر منفی بگذارد. یادگیری ماشینی می تواند روندهای نرخ ریزش کسب و کار را بهتر تحلیل کند و به بازاریابان کمک کند تا بفهمند چه چیزی و چه زمانی اشتباه رخ داده است. با درک اطلاعات جمعیتی و رفتارهای کاربرانی که سیستم را ترک می کنند، بازاریابان می توانند استراتژی هایی برای کاهش ضرر و زیان خود ارائه دهند.

پردازش زبان طبیعی و چت ربات ها

با در نظر گرفتن موارد استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی دیجیتال، غیرممکن است که دستیاران هوش مصنوعی را نادیده بگیرید. امروزه، یکی از قدرتمندترین ابزارهای مدرن برای بهبود خدمات مشتریان و بهینه سازی تلاش های بازاریابی است.

دستیاران هوش مصنوعی می توانند نقش مشاوران آنلاین را ایفا کنند که سطح تعامل مشتری با برند را افزایش می دهند. ارائه توصیه های محصول یا کوپن های تخفیف، ارائه اطلاعات سفارش یا نزدیکترین آدرس فروشگاه تنها چند کار است که دستیاران هوش مصنوعی می توانند انجام دهند. دستیارهای هوش مصنوعی مدرن باهوش‌تر می‌شوند و می‌توانند طیف وسیعی از وظایف را انجام دهند و این تصور را ایجاد می‌کنند که خریدار با یک شخص واقعی در ارتباط است.

به عنوان مثال، سامسونگ چند سال پیش یک آواتار مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی به نام نئون معرفی کرد. این یک دستیار هوش مصنوعی است که شبیه هولوگرام انسان است، می تواند با شما ارتباط برقرار کند و مانند یک همراه واقعی عمل کند.

از آنجایی که هر کسب ‌و کاری نمی‌تواند بر ایجاد آواتارهای هوش مصنوعی خود مسلط باشد، همتای ساده‌تر آنها می‌تواند چت‌بات‌های مبتنی بر ML باشد. با توجه به پیشرفت در پردازش زبان طبیعی ، چت بات ها می توانند جنبه های خاصی از خدمات مشتریان یک کسب و کار را بسیار کارآمدتر کنند. چت بات ها نمی توانند از پس هر کاری برآیند، اما می توانند در کارهایی مانند عیب یابی و حتی خرید به مشتریان کمک کنند. در شرایطی که یک ربات چت نمی تواند از عهده آن برآید، برنامه می تواند به طور خودکار آن را به یک نماینده خدمات مشتری انسانی افزایش دهد. این فرآیند می تواند به صرفه جویی در هزینه در عملیات خدمات مشتری و در عین حال بهبود کیفیت خدمات کمک کند.

آینده یادگیری ماشینی در بازاریابی

یادگیری ماشینی روز به روز در حال بهبود است، اما میزان داده هایی که ما جمع آوری می کنیم نیز روز به روز در حال افزایش است. هرچه داده‌های باکیفیت بیشتری داشته باشیم، پیش‌بینی‌ها و تحلیل‌های الگوی ما بهتر خواهد بود. با این حال، شرایط همیشه در حال تغییر است، بنابراین کسب و کارها باید در بالای منحنی باقی بمانند تا ارتباط خود را در بازار حفظ کنند. یادگیری ماشینی از طرق مختلفی به غیر از فناوری بازاریابی که باید برای به‌روز ماندن برای آن آماده شوید، بر کسب‌ و کارها تأثیر می‌گذارد.

جمع بندی

حفظ کسب و کار خود در صدر یا مستحکم کردن جایگاه آن در بازار اگر از قبل جایگاهی ندارید، اهدافی هستند که ممکن است تنها با نوآوری و خلاقیت محقق شوند. یادگیری ماشینی در بازاریابی و فروش راهی عالی برای شروع اتخاذ استراتژی‌های فناوری جدید است. مشاوره با کارشناسان علم داده و یادگیری ماشین به شما کمک می کند تا روند به روز رسانی کسب و کار خود را آغاز کنید.

انتهای مطلب/ منبع