یادگیری ماشینی در آستانه تغییر بخش بازاریابی است. از بسیاری جهات، از قبل شروع شده است. طبق گفته گارتنر ، ۳۰ درصد از شرکت ها تا سال ۲۰۲۰ از یادگیری ماشینی در بخشی از فرآیند فروش خود استفاده خواهند کرد. علاوه بر این، این شرکت‌ها از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا با مقابله با برخی از سخت‌ترین چالش‌های بازاریابی، مانند شخصی‌سازی، پشتیبانی فوری مشتری و کلان داده، از رقبا پیشی بگیرند.

یادگیری ماشینی چیست ؟

قبل از پرداختن به جنبه بازاریابی، بیایید یک ثانیه وقت بگذاریم تا بفهمیم هوش مصنوعی و یادگیری ماشین چیست. هوش مصنوعی  به سادگی هر شکلی از هوش است که توسط یک ماشین به جای هوش طبیعی نشان داده شده در انسان و حیوانات نشان داده می شود. هنگامی که بیشتر مردم به هوش مصنوعی فکر می کنند، به طور خاص به رایانه هایی فکر می کنند که سطحی از هوش انسانی را تکرار می کنند.

یادگیری ماشینی  شاخه‌ای از هوش مصنوعی است که سیستم‌ها را قادر می‌سازد تا با یادگیری از اشتباهات و تجربیات، راه‌حل‌های جدید و بهتر را به‌طور خودکار پیدا کنند. هرچه یک الگوریتم به داده ها و تجربیات بیشتری دسترسی داشته باشد، در آینده بهتر می شود. سیستم های یادگیری ماشین را می توان تا حد زیادی به دو زیر مجموعه تقسیم کرد: هدایت شده و هدایت نشده. سیستم های هدایت شده در وهله اول با مجموعه داده ها و راه حل ها توسط انسان ها عرضه می شوند. به آنها آموزش داده می شود که در ابتدا به دنبال کدام الگوها باشند و سپس در شناسایی آن الگوها در آینده بهتر می شوند.

به سیستم‌های هدایت‌نشده دسترسی به مجموعه‌های داده‌ای مرتب ‌نشده و متفاوت داده می‌شود و برای رمزگشایی الگوها به طور مستقل و بدون راهنمایی از سوی انسان‌ها رها می‌شوند. سیستم های هدایت نشده یک الگوریتم ایجاد می کنند و سپس به دنبال راه هایی برای بهبود آن در آینده می گردند.

استفاده از یادگیری ماشینی برای بهبود بازاریابی

ما می دانیم که تیم های بازاریابی به دلیل کمبود داده نمی خواهند. بازاریابان با درک تمام داده هایی که در نوک انگشتان خود دارند و سپس استفاده از آن داده ها تلاش می کنند. این تحلیل جایی است که یادگیری ماشین وارد می شود. دلیل اصلی اضافه کردن یادگیری ماشینی به پشته بازاریابی شما این است که می‌تواند حجم وسیعی از داده‌ها را بسیار سریع‌تر و بسیار مؤثرتر از انسان‌ها درک کند.

این فرآیند می‌تواند از داده‌ها برای شناسایی الگوها و پیش‌بینی‌های تقریباً فوری استفاده کند. سپس بازاریابان می‌توانند از این بینش‌ها برای بهینه‌سازی بخش عظیمی از گردش کار خود استفاده کنند، از اجرای آزمایش‌های بیشتر و بهبود UX وب‌سایت خود گرفته تا شخصی‌سازی تجربه مشتری و خودکارسازی تعامل مشتری. یادگیری ماشینی می تواند برای بهبود تقریباً هر بخش از تلاش های بازاریابی دیجیتال شما استفاده شود. در زیر به پنج مورد از مهم ترین راه ها می پردازیم.

همچنین بخوانید:   فرآیند خرید آنلاین

۱.تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها

با وجود این که از یادگیری ماشین در تلاش های بازاریابی خود استفاده می کنید، احتمالاً این فرآیند با تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها آغاز می شود. به عنوان مثال، یادگیری ماشینی می تواند برای تجزیه و تحلیل و یافتن الگوهای فعالیت کاربر در وب سایت شما استفاده شود. به جای اینکه خودتان داده‌های نمایه Google Analytics خود را غربال کنید  ، یک الگوریتم می‌تواند این کار را در چند ثانیه انجام دهد و رفتار کاربر آینده را پیش‌بینی کند و الگوهایی را شناسایی کند که می‌توانید برای بهینه‌سازی سایت خود از آنها استفاده کنید. 

مطمئناً، انسان‌ها خودشان کاملاً قادر به تجزیه و تحلیل داده‌ها هستند، اما شما نمی‌توانید این کار را با سرعت و دقت نصف راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی انجام دهید. بازاریابان همچنین می توانند از یادگیری ماشینی برای به دست آوردن درک بهتری از پایگاه مشتری خود استفاده کنند.

به عنوان مثال تقسیم بندی مشتریان را در نظر بگیرید. تقسیم مخاطبان به گروه‌های مختلف می‌تواند تلاش‌های بازاریابی شما را بسیار مؤثرتر کند، اما انجام این کار خودتان زمان‌بر است. از سوی دیگر، یک الگوریتم یادگیری ماشینی می تواند به طور خودکار پایگاه مشتری شما را بر اساس اقدامات و الگوهای رفتاری که نمی توانید به شناسایی آنها امیدوار باشید تقسیم بندی کنید.

۲. ایجاد و بهینه سازی محتوا

نیازی نیست که من اهمیت محتوا را  در تلاش‌های بازاریابی دیجیتال خود تکرار کنم. با این حال، ممکن است نیاز به توضیح داشته باشید که چگونه یادگیری ماشینی می تواند آنچه را که می نویسید و منتشر می کنید بهبود بخشد و چرا استفاده از آن در استراتژی بازاریابی محتوای شما ضروری است.

برای شروع، یادگیری ماشینی می تواند به رتبه بندی مقالات شما در نتایج موتورهای جستجو کمک کند. نویسنده بزرگ بودن یک چیز است . نوشتن به گونه ای است که گوگل را خشنود کند، بنابراین در SERP به شما پاداش می دهد. شما باید مطمئن شوید که از همه کلمات کلیدی مرتبط استفاده می کنید ، در مورد هر موضوع مرتبط بحث می کنید و به طور کلی همه پایه های خود را پوشش می دهید.

۳. افزایش شخصی سازی

شخصی سازی برای مصرف کنندگان اهمیت دارد. تحقیقات Accenture  نشان می دهد که ۹۱٪ از مصرف کنندگان مارک هایی را ترجیح می دهند که به یاد داشته باشند که چه کسانی هستند و در نتیجه پیشنهادات و توصیه های مربوطه را ارائه می دهند. علاوه بر این، اگر تجربه شخصی‌سازی‌شده را به دست نیاورند، بیش از نیمی از مصرف‌کنندگان از روی آوردن به یک رقیب بسیار خوشحال هستند.

همچنین بخوانید:   بازاریابی اینترنتی کسب‌وکارهای پزشکی

یادگیری ماشینی به شما امکان می دهد شخصی ترین تجربه ممکن را برای مشتری ارائه دهید. می‌توانید از الگوریتمی استفاده کنید که رفتار کاربر را در سطح ریز ردیابی می‌کند، می‌آموزد چه محصولاتی را دوست دارند و در نتیجه یک صفحه اصلی شخصی و فهرست توصیه‌ها ایجاد می‌کند.

به عنوان مثال، آمازون از الگوریتم‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کند که تاریخچه خرید کاربران، اقلام موجود در سبد خرید و عادات مشاهده آن‌ها را در نظر می‌گیرد تا توصیه‌های محصولی را ارائه دهد که به احتمال زیاد تبدیل می‌شوند. همین الگوریتم همچنین می‌تواند پیشنهادهای شخصی‌سازی شده را برای هر مشتری ایجاد کند و در زمانی که احتمال خرید آنها بیشتر است، آن‌ها را برای مشتریان ایمیل کند.

۴. بهبود اتوماسیون بازاریابی

شخصی سازی بهتر یکی از راه هایی است که یادگیری ماشینی می تواند نحوه تعامل برند شما با مشتریان را تغییر دهد، اما این تنها راه نیست. همچنین می تواند تلاش های بازاریابی شما را بهتر خودکار کند و در نتیجه تعامل مشتری را به میزان قابل توجهی بهبود بخشد.

برای برندهای  SaaS، ابزارهای اتوماسیون بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند مجموعه داده‌های بسیار بزرگ‌تر و متفاوت‌تری را برای سرنخ‌های بخش بهتر تجزیه و تحلیل کنند. این به نمایندگان فروش اجازه می دهد تا آن دسته از سرنخ هایی را که احتمال تبدیل آنها بسیار بیشتر است، اولویت بندی کنند.

اتوماسیون بازاریابی فوق العاده قدرتمند است. طبق گفته Invesp ، اتوماسیون بازاریابی منجر به افزایش بیش از ۱۴ درصدی در بهره وری فروش و کاهش بیش از ۱۲ درصدی در هزینه های بازاریابی می شود. انجام این کار بدون یادگیری ماشین کاملاً ممکن است، اما هوش مصنوعی تلاش‌های اتوماسیون شما را بسیار شخصی‌تر و بسیار قدرتمندتر می‌کند.

۵. از چت بات ها استفاده کنید

چت بات ها یک ابزار قدرتمند خدمات مشتری هستند. از هر ده مصرف کننده ای  که با آنها درگیر بوده اند، هشت نفر تجربه مثبتی را گزارش می دهند. اگر یک کسب و کار آنلاین دارید، همه آنها ضروری هستند.

با چت ربات ها ، برای پاسخ دادن به مشتریان، نیازی به داشتن یک انسان در دسترس ندارید. در عوض، چت ربات‌های مبتنی بر یادگیری ماشینی می‌توانند به طور خودکار به پرسش‌های مصرف‌کننده با دقت بسیار بالایی پاسخ دهند. این به این دلیل است که چت بات شما از محتوای وب سایت شما و مکالماتی که با مصرف کنندگان دارد یاد می گیرد که دائماً پاسخ هایی را که ارائه می دهد بهبود بخشد.

همچنین بخوانید:   نمونه هایی از یادگیری ماشینی برای الهام بخشیدن به بازاریابان دیجیتال

از آنجایی که چت بات به طور مداوم در حال یادگیری و بهبود خود است، تجربه بهتری را برای مشتری با مکالمات بیشتر ارائه می دهد. ممکن است بخواهید ابتدا ربات چت خود یک پرس و جوی فوق العاده پیچیده را به یک انسان ارسال کند، اما به زودی ربات آنقدر مؤثر می شود که نیازی به دخالت انسان نخواهد بود. در نهایت، شما یک ربات چت به اندازه کافی هوشمند خواهید داشت که بتواند مصرف کننده را بالا بفروشد، نه فقط به سوالات آنها پاسخ دهد.

احتمالاً مصرف کنندگان نیز نمی توانند بگویند که با یک روبات صحبت می کنند. برخی ربات‌های چت، مانند  IntelliTicks، از شاخه دیگری از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی (NLP) استفاده می‌کنند تا مکالمه‌ای در سطح انسانی با مشتریان داشته باشند. علاوه بر این، داده‌های جمع‌آوری‌شده توسط ربات‌های گفتگوی مبتنی بر هوش مصنوعی را می‌توان توسط الگوریتم یادگیری ماشینی دیگر برای ایجاد بینشی که بازاریابان می‌توانند برای بهینه‌سازی تلاش‌های خود در آینده استفاده کنند، تجزیه و تحلیل کرد.

آینده یادگیری ماشینی چیست ؟

همه چیز در دنیای یادگیری ماشینی به سرعت پیش می رود. انتظار داشته باشید پیشرفت در بازاریابی هوش مصنوعی به سرعت اتفاق بیفتد. به عنوان مثال، الگوریتم های بهبود یافته در حال حاضر در حال توسعه هستند. این الگوریتم‌ها در ابتدا نیازی به ورودی انسان ندارند و پیاده‌سازی آنها را برای بازاریابان بسیار آسان‌تر و سریع‌تر می‌کند.

شخصی سازی حتی قدرتمندتر نیز خواهد شد. الگوریتم‌های یادگیری ماشینی در تشخیص اینکه مصرف‌کنندگان چه می‌خواهند بهتر می‌شوند، اما روش‌های ادغام آنها با فروشگاه‌های آنلاین نیز بهبود خواهد یافت. به زودی، بازاریابان می‌توانند هر قسمت از سایت‌های خود را برای کاربران شخصی شخصی‌سازی کنند، دقیقاً مانند جدول زمانی رسانه‌های اجتماعی که برای هر کاربر شخصی‌سازی شده است.

در نهایت، انتظار پیشرفت های بزرگ در یادگیری ماشین تلفن همراه را داشته باشید. دستیارهای دیجیتال مجهز به هوش مصنوعی به بخش برجسته تری از زندگی ما تبدیل خواهند شد و بازاریابان باید استراتژی هایی را برای مقابله با آن ایجاد کنند. اپلیکیشن‌های موبایل همچنین می‌توانند ویژگی‌های یادگیری ماشین را به همان روشی که وب‌سایت‌ها در حال حاضر می‌توانند یکپارچه کنند.

جمع بندی

یادگیری ماشینی می تواند تلاش های بازاریابی دیجیتال شما را متحول کند. با این حال، در آن عجله نکنید. اتخاذ راه‌حل‌ها بدون درک نحوه عملکرد فن‌آوری و نقش آن در شرکت شما معمولاً بیش از آنکه فایده داشته باشد، ضرر خواهد داشت. یادگیری ماشین قدرتمند است، اما یک گلوله نقره ای نیست. با این حال، هر بار یک راه حل را اتخاذ کنید، خوب خواهید بود. 

انتهای مطلب/ منبع