استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی

یکی از مهم‌ترین مراحل رشد هر شرکت  توسعه بازار و جذب مشتری برای محصولاته. این همون مرحله‌ایه که بازاریابی نام داره. بازاریاب‌ها،  با استفاده از دانش و مهارتشون ،همواره برای ترغیب مشتریان بالقوه، نگهداری مشتریان موجود، افزایش میزان فروش، تحلیل نیازمندی‌های مشتریان،راه هایی رو ابداع می‌کردن. مهم‌ترین ابزار بازاریابی  تبلیغاته. امروزه تبلیغات اینترنتی و شبکه های اجتماعی دارن سهم قابل توجهی از بازار تبلیغات رو دراختیار میگیرن. اما در چند سال اخیر، به‌واسطه هوش مصنوعی، ابزارهای دیگری نیز برای بازاریابی ساخته شدن. ابزارهایی که به واسطه اونا انقلابی در بازار‌یابی ایجاد شده.

تا به حال بستر جایگزینی هوش مصنوعی در تکنولوژی تبلیغاتی کنونی به وجود نیومده. اما برخی از صاحبان برند از راه‌حل‌های هوش مصنوعی در بازاریابی برای انجام وظایف منحصر به فردی مانند پیشنهادات، تبلیغات هدفمند، اَعمالی که مبتنی بر درخواست مشتری هستند و … استفاده می‌کنن.ما امروزه با موجی از کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی مواجهیم و این به معنی اجرای خودکار روند بازاریابی به صورت منسجمه. از این رو استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی برای برندها به معنی کنترل و اعتماد به تکنولوژی برای انجام کارهاییه که قبلا دستی انجام می‌شدن اما در مقیاسی بزرگتر .

======

تا اینجا متوجه شدیم علم بازاریابی نیز مانند سایر حوزه های تجارت بی تاثیر از ظهور هوش مصنوعی در فرآیندهاش نبوده. هوش مصنوعی در بسیاری از پلتفرم ها و اپلیکیشن ها جای خودشو باز کرده.اما هوش مصنوعی چه نقشی در بازاریابی دیجیتال می تونه داشته باشه؟ بازاریابی دیجیتال هم یکی از حوزه هاییه  که با ورود هوش مصنوعی بسیاری از چالش های اون رفع شده و دچار تغییر و تحول شده.

پیش بینی شده که دنیای هوش مصنوعی تا جایی به رشد خودش ادامه میده که با بیشترحوزه های کسب و کار ادغام بشه. Biz Journals پیش بینی کرده که 62% از متخصصین تا سال 2018 از تکنولوژی های هوش مصنوعی استفاده خواهند کرد که این میزان نسبت به کسب و کارهایی که از آن در سال 2017 استفاده می کردند 38 % بیشتر شده.

این نگرانی وجود داره که هوش مصنوعی، با انجام کارهایی که تا به حال انسان ها انجام میدادن، بازاریاب ها را بیکار کنه.در حالی که هوش مصنوعی، قادره تا به سرعت بسیاری کارهای زمان بر و خسته کننده ای مثل مثل پیشنهادات و خدمات مشتریان که قبلا صاحبان کسب و کارهای کوچک باید انجام می دادن را انجام بده تا زمان افراد آزاد بشه و بتونن روی کارهای مهم تری مثل توسعه کمپین های تبلیغاتی تعاملی که نیازمند فعالیت انسانیه تمرکز کنن.

طبق اظهارات چارلز دیویس بنیان‌گذار شرکت المنت دیتا از شرکت‌های فعال در حوزه‌ی هوش مصنوعی، تاثیرات این فناوری هم اکنون نیز در زندگی روزمره قابل لمسه.  هوش مصنوعی انقلابی در حوزه‌ی موتور‌های جست‌وجو، موتور‌های پیشنهاد دهی، چت‌بات‌ها، تشخیص صدا و سایر فناوری‌‌هایی که به صورت روزمره توسط بازاریابان به کار برده می‌شه، پدید آورده. 

=====

شرکت‌های بسیاری از صنایع مختلف. تحقیقاتی درباره‌ی کاربرد ترکیب هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در امر بازاریابی انجام دادن. آمازون و نت‌فلیکس از اولین‌ شرکت‌‌هایی ان که در این عرصه پا به میدان گذاشتن. اونا از این فناوری‌ برای تهیه‌ی پیشنهادات شخصی و بهینه شده برای مشتریانشان استفاده می‌کنن.

کاربرد های هوش مصنوعی در بازاریابی

1.بهبود عملکرد جستجو: امروزه تکنولوژی‌ها و الگوریتم‌های مربوط به جستجو به عنوان یکی از  ابزار‌های مهم در تجارت‌های الکترونیک مطرح میشن که برای درخواست‌های جستجو می‌تونن مناسب‌ترین نتایح را به همراه داشته باشن. ماهیت پراکنده‌ی این تکنولوژی‌ها این امکان را فراهم میکنه تا داده‌های زیادی را به صورت همزمان و موازی پردازش کنه و در سریع‌ترین زمان ممکن ،بهترین نتایج رو در پاسخ به جستجوی مشتری بده.

2.موتور توصیه: ایجاد یک موتور پیشنهاد دهنده‌ی قوی یکی از کلیدهای اصلی ایجاد تجربه‌ی کاربری شخصی سازی شده اس. نت‌فلیکس یکی از بهترین مثال‌هاییه که نشون می‌ده این موتور چجوری کار میکنه. بیش از ۸۰ درصد از برنامه‌هایی که توسط افراد در نت‌فلیکس دیده میشن از طریق هوش مصنوعی به مخاطبان معرفی میشن.

3.دسته‌بندی مشتریان: یکی دیگه از کاربردهای هوش مصنوعی بهبود فرآیند بازاریابی از طریق یادگیری رفتار مشتریانه. به طور مثال شرکت‌هایی هستند که با استفاده از هوش مصنوعی دائما رفتار مشتریان رو آنالیز میکنن و به بازاریاب‌ها برای بهینه‌ کردن فرآیند بازاریابی و دسترسی به محتمل‌ترین مشتریان کمک می‌کنن تا جایی که صحت حدس‌هایش در مورد اینکه مشتریان برای چه محصولی و چطور تماس خواهند گرفت را از ۵۰% به ۸۸% افزایش بده.

4.پیشگیری از حقه‌بازی و دزدی اطلاعات: متخصصان امنیتی با تجزیه و تحلیل الگوهای استفاده از کارت‌های اعتباری و دسترسی به وسایل ارتباطی می‌تونن به اهداف تراکنش‌ها پی ببرن.

5.طراحی وب‌سایت:مثلا گرید یک پلتفرم طراحی وب‌سایت هوش مصنوعیه که برای حوزه های مشخصی مثل تشخیص عکس هوشمند و پالت الگوریتمی برش و انتخاب تایپوگرافی ، از هوش مصنوعی استفاده می‌کنه و به این ترتیب تونسته طراحی وب رو به طور مؤثری خودکار کنه.

===

6.قیمت گذاری محصولات: بهینه‌سازی قیمت دینامیک با استفاده از ماشین یادگیری و الگوریتم می‌تونه در این کار به تولید‌کننده‌ها کمک کند و فاکتورهای دیگری مثل مدیریت دسته‌بندی و سطح طبقه‌بندی رو انجام بده.

7.تبلیغات هدف‌گیری شده: ماشین یادگیری در هدف‌گیری تبلیغات برنامه‌ریزی شده کمک می‌کنه تا احتمال کلیک کاربر رو بالا ببره؛ مثلاً می‌تونه با بهینه‌سازی اینکه چه محصولاتی نمایش داده بشن یا برای افراد هر منطقه از چه تبلیغاتی استفاده بشه، این کار رو انجام بده.

8.تشخیص کلام: مترجم اسکایپ در حال حاضر از زبان‌های عربی، انگلیسی، فرانسوی، آلمانی، ایتالیایی، چینی، پرتغالی و اسپانیایی پشتیبانی می‌کنه. یکی از منتقدان این محصول گفته خطاهایی وجود داره، اما من معمولاً با کمی تأمل می‌‎تونم معنایش را بفهمم. تشخیص کلام از پنج سال پیش تا به امروز بکارمیره.

9.پیش‌بینی فروش: منظور همان مدیریت نرخ تبدیل مشتریه، اما این بار با استفاده از ارتباطات داخلی. ایمیل‌های داخلی هم مثل خدمات پیش‌بینی‌کننده مشتری می‌تونن تجزیه و تحلیل بشن و تا بتونن بر اساس مکالمات و رفتارهای مشتری‌ها اقدامات مناسب رو انجام بدن.

10.تشخیص تصویر: می تونیم از طریق قسمت تصاویر گوگل بجای استفاده از کلمات از عکس استفاده کنیم  و محتوای دقیق یا مشابه اون عکس رو دریافت نمود. فیسبوک می‌تونه چهره رو تشخیص بده. ابزار جابجایی چهره اسنپ چت هم همینطور. جالب‌ترین کاربرد تشخیص عکس DuLight  هست که برای افراد دچار اختلال بینایی طراحی شده و اونچه رو که در مقابل فرد هست توصیف می‌کنه.

11.بات ها، APPها و مسنجرها: چت‌بات‌ها احتمالاً در آینده جایگزین داده‌های کاربر در اپلیکیشن‌های موبایل خواهند شد یعنی با تحلیل زبان طبیعی و درک منبع داده‌های برند، میشه فقط با صحبت کردن یا تایپ کردن در یک چت‌بات، از خدمات اون بهره برد.

=== 

 

اگه می‌خواین از هوش مصنوعی در بازاریابی استفاده کنید باید این نکاتو در نظر بگیرین:

به دنبال فرصت‌ها باشید. از تولید ایمیل‌ تا شخصی‌سازی، هوش مصنوعی می‌تونن تأثیر خوبی داشته باشن و برگشت سرمایه چشم‌گیری حاصل کنن.

اطمینان حاصل کنید که داده‌های موجود برای یادگیری الگوریتم‌ها کافین.

مواظب باشین که بیش‌ازحد شخصی‌سازی نکنین. تمام محتواهای نمایش داده‌شده و ایمیل‌های ارسالی باید برای کاربران طبیعی جلوه کنن.