تأثیر یادگیری ماشین بر بازاریابی دیجیتال

تأثیر یادگیری ماشین بر بازاریابی دیجیتال

 

امروزه، حرفه بازاریابی دیجیتال در حال تغییر و تحول عظیمی است. بازاریابان اغلب در تلاش هستند تا داده‌های مشتریان را به اندازه کافی جمع آوری کرده و به اطلاعات معناداری تبدیل کنند. تحقیقات اخیر نشان می‌دهد که یادگیری ماشین، زمینه‌ای از علوم کامپیوتر است که به توسعه الگوریتم‌های یادگیری اختصاص داده شده است و اغلب از داده‌های بزرگ برای ایجاد پیش بینی‌های مورد نیاز برای تصمیم گیری استفاده می‌کند و می‌تواند به شرکت‌ها در مدیریت سیل عظیمی از داده‌ها کمک کند.

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، مدتی است که در بسیاری از صنایع متداول هستند، صنعت بازاریابی نیز از این قاعده مستثنی نیست. از آن‌ها در صنایع مختلف استفاده می‌شود. به طور واضح تر، قابلیت‌های برجسته‌ای که در یادگیری ماشین و هوش مصنوعی وجود دارند، به زودی آن‌ها را به یک علم ضروری برای همه صنایع تبدیل خواهند کرد. به عنوان مثال، یادگیری ماشین می‌تواند تجربه کاربر را بهینه کرده و خدمات ارائه شده به مشتری را با ارائه تحلیل و پاسخ سریع بهبود بخشد. 

با کمک یادگیری ماشین، مدیران بازاریابی می‌توانند میزان پول خرج کردن مشتریان را ردیابی کرده و از این داده‌ها برای پیشنهاد محصولات مشابه یا خدمات مرتبط به آن‌ها استفاده کنند. آن‌ها همچنین می‌توانند از یادگیری ماشین برای طبقه بندی مشتریان و بهبود فروش با تبلیغات هدفمند استفاده کنند. برخی از شرکت‌ها از مدت‌ها قبل از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در استراتژی‌های بازاریابی خود برای جلب مشتریان از انواع رسانه‌های اجتماعی و اپلیکیشن‌های بومی خود استفاده کرده‌اند که ارزش و تصویر مارک آن‌ها را بهبود بخشیده است.

۹۷ درصد از مدیران بازاریابی معتقدند که یادگیری ماشین، آینده حرفه آن‌ها است. بازاریابی رسانه‌های اجتماعی، تبلیغات کلیکی ( PPC ) و تبلیغات همسان(native) برخی از رشته‌هایی هستند که با یادگیری ماشین در حال پیشرفت هستند.

کاربرد های یادگیری ماشین

 

تقسیم بندی موثرتر گروه‌های مشتری

بسیاری از افراد، هنگامی که برای اولین بار وارد حرفه بازاریابی دیجیتال می‌شوند، معتقد هستند که موفقیت آن‌ها وابسته به تبلیغات می‌باشد. برخی از آن‌ها حتی، اطمینان دارند که نرخ بازگشت سرمایه‌ی ( ROI ) آن‌ها در صورتی که از گرافیک و محتوای عالی استفاده کنند، فوق العاده خواهد بود. این یک اشتباه رایج است که بازاریابان جدید مرتکب می‌شوند.

با گذشت زمان‌، همه بازاریابان به اهمیت بازار هدف پی خواهند برد. مشتریان مختلف به هر مجموعه‌ای از تبلیغات آنلاین واکنش متفاوتی نشان می‌دهند. بازار هدف می‌تواند تأثیر بیشتری بر نرخ بازگشت سرمایه نسبت به تبلیغات، بر بازاریابی داشته باشد.

یکی از بزرگترین چالش‌هایی که تمامی بازاریابان با آن روبرو هستند، تلاش برای تنظیم دقیق بازار هدف می‌باشد. این کار بسیار پیچیده است؛ چراکه با گذشت زمان، مشتریان سودآور تغییر می‌کنند. همانطور که یک مطالعه‌ موردی PPC آمازون نشان داد، تفاوت عملکرد بین کلمات کلیدی مختلف باورنکردنی می‌باشد.

مزایای یادگیری ماشین در تقسیم بندی مشتریان 

یادگیری ماشین به حل این چالش کمک می‌کند. الگوریتم‌های جدید یادگیری ماشین قادر هستند تا گروه‌های مشتری که بهترین عملکرد و سود را دارند شناسایی کنند. از این داده‌ها می‌توان برای شناسایی بهترین کلمات کلیدی برای بازاریابی در موتورهای جستجو (SEM) و همچنین مشخصات مشتریانی که با بالاترین نرخ تبدیل ارتباط دارند‌، استفاده کرد.

اتوماسیون هوشمند و بازاریابان با استعداد

در یک سری مصاحبه‌های سایت QuanticMind، چندین متخصص همگی به یک نکته اشاره کردند که: آینده بازاریابی در دست افراد هوشمند و اتوماسیون هوشمند است. 

بسیاری از مردم از این ترس دارند که اتوماسیون تقریباً همه مشاغل را منسوخ می‌کند؛ درحالی که این کارشناسان معتقدند این امر دور از واقعیت است.

درست است که یادگیری ماشین بینش‌ها و راه حل‌های جدیدی ارائه می‌دهد؛ اما نمی‌توان آن‌را جایگزین مهارت‌های خلاقانه‌ی تصمیم گیرندگان در حل مسئله کرد. یادگیری ماشین در واقع به آن‌ها کمک بیشتری برای حل مشکلات پیچیده می‌کند. هوش مصنوعی نیز به آن‌ها کمک می‌کند تا کارهای پیش پا افتاده و ساده را به صورت خودکار تنظیم کنند تا منابع شناختی خود را برای تمرکز بر چالش‌های مهم‌تر به کار ببندند.

کمک به شخصی سازی کاربر

شخصی سازی محتوا قبلاً یک ویژگی مفید برای پیشی گرفتن از رقبا بود؛ اما امروزه در بسیاری از صنایع، این امر ضروری شده است. مشتریان در هنگام تعامل با مارک‌های مورد علاقه خود به صورت آنلاین انتظار محتوای شخصی سازی شده را دارند.

یادگیری ماشین برای شخصی سازی محتوا ضروری است. در اینجا چندین مثال از چگونگی استفاده از یادگیری ماشین برای شخصی سازی محتوا آورده شده است: 

•  آن‌ها از ابزارهایی مانند نظارت بر بازخورد مشتریان در بسترهای مختلف که تحت کنترل خود شرکت می‌باشد، استفاده می‌کنند. این محتوا به آن‌ها کمک می‌کند تا روحیه و دیدگاه شخصی مشتریان را تعیین کنند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند دیدگاه افرادی را که نسبت به برند مورد نظر منفی است، تغییر دهند. همچنین این الگوریتم‌ها برای افرادی که دیدگاه مطلوبی نسبت به برند دارند، بازاریابی تهاجمی را به کار می‌گیرند.
•  تکنولوژی یادگیری ماشین هچنین می‌تواند واکنش مشتریان را نسبت به محتواهای مختلف بررسی کند تا بسته به موقعیت، سن و میزان درآمد، محتوای دلخواهی را برای کاربران ایجاد کند.
•  محتوا را می‌توان بر اساس رویدادهایی که کاربران قبلاً انجام داده‌اند نیز، شخصی سازی کرد.

شخصی سازی یکی از قوی ترین راه‌ها برای ارزشمند کردن بازاریابی محتوا است که یادگیری ماشین اساس آن می‌باشد.

یادگیری ماشین، آینده بازاریابی دیجیتال 

حرفه بازاریابی دیجیتال به طور مداوم در حال تکامل به فناوری جدید است. یادگیری ماشین یکی از بزرگترین پیشرفت‌های این صنعت می‌باشد. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به برندها اجازه می‌دهند تا با شناسایی روندهای بازار و حتی پیش بینی روندها در آینده نزدیک، تصمیمات استراتژیک بگیرند. 

بدون شک بازاریابان باهوش و با تدبیر در سال‌های آینده سرمایه گذاری بیشتری بر روی یادگیری ماشین انجام خواهند داد.