استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی

به طور خلاصه، یادگیری ماشینی بازاریابان را قادر می سازد تا با تجزیه و تحلیل مجموعه داده های عظیم و ایجاد بینش های دقیق در مورد صنعت، بازار، روندهای اجتماعی و پروفایل‌های مشتری، تصمیم‌گیری خود را به طور قابل توجهی بهبود بخشند.

با افزایش روزافزون قدرت پردازشی سیستم‌های محاسباتی و پیچیدگی روزافزون الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای بازاریابی، سازمان‌ها می‌توانند پیشنهادات، محتوا، محصولات و خدمات بسیار شخصی‌سازی شده را ارائه دهند.

مزایای یادگیری ماشین در بازاریابی

در اینجا برخی از مزایای یادگیری ماشین برای بازاریابی آورده شده است:

● کاهش هزینه ها: با اتوماسیون بازاریابی مبتنی بر ML، شرکت‌ها می‌توانند هزینه‌ها را کاهش دهند و زمان بازاریابان را برای کارهای با ارزش افزوده بیشتر آزاد کنند.

● بیش از حد شخصی سازی: یادگیری ماشینی به شرکت ها اجازه می دهد تا درک بسیار بهتری از پروفایل های مصرف کننده داشته باشند، پیشنهادات شخصی سازی شده را در مقیاس ایجاد کنند و طول عمر مشتری را افزایش دهند.

● بهینه سازی محتوا: با پیشرفت در پردازش و تولید زبان طبیعی، یادگیری ماشینی شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا محتوایی را ارائه دهند که با مشتریان طنین‌انداز شود و تعامل آنها را افزایش دهد.

● تقسیم بندی بهبود یافته: با کمک یادگیری ماشینی در بازاریابی دیجیتال، سازمان‌ها می‌توانند تقسیم‌بندی مشتریان را خودکار کرده و گروه‌های مشتریان جدید و قوی‌تر را کشف کنند.

نمونه هایی از کاربردهای یادگیری ماشین در بازاریابی

1. اتوماسیون بازاریابی

بازاریابان برای تصمیم گیری های داده محور به اطلاعات دقیق نیاز دارند. با این حال، امروزه با وجود مقادیر بسیار زیاد داده در دسترس بازاریابان، پردازش و تجزیه و تحلیل همه آنها به صورت دستی به طور فزاینده ای دلهره آور شده است. اینجاست که یادگیری ماشین می تواند تفاوت ایجاد کند.

برای مثال، تقسیم‌بندی مشتری، یکی از ضروری‌ترین شیوه‌های بازاریابی، شامل گروه‌بندی مشتریان بر اساس ویژگی‌های مختلف از جمله سن، جنس، درآمد و غیره است. یادگیری ماشینی نه‌تنها می‌تواند به‌طور خودکار این مشتریان را با سرعت‌های بسیار سریع گروه‌بندی کند، بلکه بخش‌های جدید مشتریان را نیز بر اساس ترکیبی از ویژگی هایی که برای انسان آشکار نیست کشف می‌کند. به عنوان مثال، Salesforce Einstein AI می‌تواند مقادیر زیادی از داده‌های مشتری و صنعت را تجزیه و تحلیل کند و طیف وسیعی از فعالیت‌های بازاریابی از جمله تقسیم‌بندی مشتری و گزارش‌دهی را خودکار کند.

2. تجزیه و تحلیل بازاریابی

اگر در حوزه بازاریابی نیازی به یک ابرقهرمان وجود داشته باشد، این نیاز برای خواندن احساسات انسانی است. با این حال، یادگیری ماشین برای تشخیص احساسات در حال حاضر به طور گسترده در بسیاری از صنایع استفاده می‌شود، شرکت‌هایی مانند BMW از آن برای ارزیابی هوشیاری راننده و دیزنی برای اندازه گیری واکنش بینندگان به فیلم‌هایش استفاده می‌کنند. بازاریابان می‌توانند از یادگیری ماشینی و تشخیص احساسات برای ارزیابی نحوه واکنش مصرف کنندگان به تبلیغات استفاده کنند و این احساسات را با قصد خرید مرتبط کنند.

3. شخصی سازی تبلیغات

با انبوهی از تبلیغات که مصرف کنندگان روزانه مشاهده می‌کنند، شخصی‌سازی برای دستیابی به موفقیت بسیار مهم است. بازاریابان امروزی از آن آگاه هستند و اغلب از سیستم های خودکار برای تولید کلمات کلیدی و سایر وظایف مرتبط استفاده می‌کنند. مشکل این است که این ابزارها مبتنی بر قوانین هستند و واقعاً زمینه یک مشتری خاص را "درک" ندارند.

4. تولید محتوا

به طور سنتی، کپی‌رایتینگ و تولید محتوای بازاریابی همیشه با خلاقیت و آگاهی احساسی همراه بوده است که الگوریتم‌های خونسرد قطعاً فاقد آن هستند. همانطور که مشخص است، احساسات مصرف کننده در مورد پیام‌های بازاریابی را می‌توان به عنوان داده در قلمرو دیجیتال تفسیر کرد. بینش‌های تولید شده از آن داده‌ها را می‌توان برای ایجاد زبان دقیقی استفاده کرد که مصرف کننده خاص را تشویق به اقدام کند.

این دقیقاً همان چیزی است که بسیاری از غول‌های صنعت از پلتفرم هوش مصنوعی Persado Motivation برای اصلاح زبانی که در پیام‌های بازاریابی استفاده می‌کنند استفاده می‌کنند. ترکیبی از یادگیری ماشین اختصاصی و مدل‌های یادگیری عمیق به سیستم Persado اجازه می‌دهد تا الگوهای پاسخ را برای یک مصرف‌کننده خاص بیاموزد، پیام‌های بسیار شخصی‌شده را ارائه دهد و بازاریابی محتوا را به طور کلی بهبود بخشد.

مدل پردازش زبان طبیعی Persado محتوای یک برند را برای تعیین لحن و صدای آن ارزیابی می‌کند. سپس، چگونگی پاسخ یک مشتری خاص به پیام های بازاریابی مختلف را تجزیه و تحلیل می‌کند و یک نمایه احساسی ایجاد می‌کند. پس از آن، این پلتفرم خلاقیت‌های بازاریابی را تجزیه می‌کند، هزاران ترکیب پیام بالقوه را با استفاده از یک مدل یادگیری ماشینی آزمایش می‌کند و یک کپی فوق شخصی ایجاد می‌کند که بیشترین طنین را برای یک مشتری خاص خواهد داشت.

5. بازاریابی ناشی از آب و هوا

به همان اندازه که ما سعی می‌کنیم بر هر بخش از زندگی خود تأثیر بگذاریم، چه خوب یا بد، انسان‌ها نتوانسته اند نحوه کنترل شرایط آب و هوایی را یاد بگیرند. با این حال، با یادگیری ماشین و نرم‌افزار تحلیل پیش‌بینی‌کننده، ما نه تنها می‌توانیم آب و هوا را پیش‌بینی کنیم، بلکه می‌توانیم چگونگی تأثیر تغییرات شرایط آب‌وهوایی بر رفتار مصرف‌کننده را نیز پیش‌بینی کنیم.

به عنوان مثال، روزهای بارانی باعث خالی ماندن کارواش‌ها می‌شود، برف زودهنگام فصل پرباری را برای پیست‌های اسکی تضمین می‌کند و روزهای گرم تابستان باعث می‌شود فروش بستنی سر به فلک بکشد. در حالی که کسب‌وکارها مدت‌هاست از این همبستگی‌ها آگاه بوده‌اند، یادگیری ماشینی امکان رویکرد بسیار واکنش‌گرایانه‌تری به بازاریابی و تبلیغات دیجیتال را می‌دهد.

به عنوان مثال، IBM Watson Advertising Weather Targeting به شرکت ها اجازه می دهد تا از تأثیر آب و هوای محلی بر ترجیحات و اقدامات مصرف کننده بهره ببرند. مدل یادگیری ماشین IBM به‌طور خودکار نسخه‌های تبلیغاتی و عناصر خلاقانه را بر اساس شرایط آب و هوایی در زمان واقعی تنظیم می‌کند.

6. تبلیغات متنی

در سال 1994، اولین تبلیغ آنلاین AT&T که در HotWired نمایش داده شد، 44% نرخ کلیک (CTR) داشت. امروزه، 0.3% یک CTR متوسط برای یک بنر آنلاین است. با انبوهی از تبلیغات آنلاین که روزانه به یک کاربر مدرن اینترنت نمایش داده می‌شود، ایجاد تبلیغاتی که واقعاً با مشتریان بالقوه طنین انداز شود برای بازاریابان سخت شده است. با تقویت مقررات پیرامون کوکی ها، بازاریابی محتوا حتی سخت تر شده است، که باعث می شود شرکت‌ها بیشتر به تبلیغات متنی متکی باشند.

در زمینه بازاریابی، تبلیغات متنی به معنای قرار دادن تبلیغاتی است که مخاطبان خاصی را در وب سایت های مربوطه هدف قرار می‌دهند. به عنوان مثال، یک وب سایت خبری اختصاص داده شده به لوازم الکترونیکی مصرفی به طور بالقوه مکانی عالی برای نمایش تبلیغات برای یک گوشی جدید خواهد بود. با این حال، پیدا کردن بهترین صفحات وب برای نمایش تبلیغات و فرموله کردن پیام مناسب برای مخاطبان هدف، اگر به صورت دستی انجام شود، کار مهمی است.

7. شناسایی فرصت های بازاریابی

در حالی که ما اغلب ارزش یادگیری ماشین را به بهبود سرعت و دقت فرآیند تصمیم‌گیری مبتنی بر داده نسبت می‌دهیم، پتانسیل واقعاً مخرب آن در توانایی آن برای درک بارهای داده‌های بدون ساختار نهفته است. به همان اندازه که تکیه بر معیارهای شناخته شده برای ایجاد کمپین‌های بازاریابی مفید است، بازاریابان بزرگ نیز سعی می‌کنند عمیق‌تر کاوش کنند و درک کنند که چه روندهای اجتماعی و تفاوت های فرهنگی باعث افزایش تقاضای مصرف کننده می‌شود. کتاب‌ها، فیلم‌ها، موسیقی و تعداد بی‌شماری از منابع رسانه‌ای دیگر بر تفکر ما و در نتیجه رفتارهای خرید ما تأثیر می‌گذارند.

8. سیستم توصیه

امروزه سیستم‌های توصیه ستون فقرات فروشگاه های تجارت الکترونیک موفق هستند. موتورهای توصیه محصول، به مشتریان کمک می‌کنند تا در کاتالوگ های آنلاین غالباً عظیم پیمایش کنند و اقلام مورد نیاز خود را بیابند. سیستم‌های توصیه مبتنی بر یادگیری ماشین نقش ارزشمندی در افزایش رضایت و تعامل مشتری و بهبود نتیجه شرکت دارند.

9. بهینه سازی بودجه بازاریابی

جدا از مشخصات مشتری و ارائه خلاقیت‌های بعدی، همه بازاریابان باید هنر بهینه سازی بودجه را بیاموزند. خرج کردن خیلی کم منجر به درآمد ناکافی می‌شود، در حالی که هزینه های زیاد به سودآوری آسیب می‌زند. به خصوص وقتی صحبت از شرکت‌های بزرگ با هزاران کمپین بازاریابی به طور همزمان می‌شود، معمولاً یک تیم اختصاصی از افراد وجود دارند که تصمیم می‌گیرند چگونه بودجه را برای کسب بیشترین بازده سرمایه گذاری تخصیص دهند. جای تعجب نیست، این اغلب زمان زیادی را می‌طلبد و نتایج می تواند بسیار پایین باشد.

با توجه به اینکه هیچ کمبودی در مورد عملکرد کمپین و رفتار مشتری وجود ندارد، می توان از یادگیری ماشینی برای خودکارسازی بخش بزرگی از مناقصه کمپین و افزایش عملکرد آن استفاده کرد.

10. تغییر سرنخ

در حالی که هدف هر بازاریاب تولید هرچه بیشتر سرنخ‌ها است، شناسایی قوی‌ترین سرنخ‌ها و تبدیل آن‌ها یک کار پیچیده‌تر است، به‌ویژه زمانی که تعداد سرنخ‌ها بیشتر از آن چیزی است که کارکنان یک شرکت می‌توانند به صورت فیزیکی پردازش کنند. با جدیدترین پیشرفت ها در پردازش زبان طبیعی، ارزیابی خودکار و هوشمندانه شانس تبدیل سرنخ ها امکان پذیر شده است.

نتیجه

بازاریابی همیشه در مورد ایجاد ارتباطات معنادار با مشتریان بوده است. به یک معنا، گفتگوهای ما با همکاران، دوستان، اقوام و عزیزان زمانی معنادار می شود که هر دو طرف از تجربیات گذشته یکدیگر آگاه باشند، بتوانند به طور هوشمندانه احساسات یکدیگر را ارزیابی کنند و همدل باشند. در حالی که ممکن است استفاده از فناوری برای تبدیل شدن به یک انسان غیرمعمول به نظر برسد، اما مشخص شده است که یادگیری ماشینی می‌تواند در رمزگشایی احساسات، نیازها، خواسته‌ها و نیات انسان با تجزیه و تحلیل کوه‌هایی از داده‌هایی که شرکت‌ها در اختیار دارند، فوق‌العاده خوب باشد.

چه اتوماسیون بازاریابی باشد و چه تجزیه و تحلیل، یادگیری ماشین برای بازاریابان آماده است و زمان آن رسیده است که شرکت‌ها بخش های بازاریابی خود را با آن تقویت کنند.