7 نمونه استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی
7 نمونه استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی
بازاریابی هوش مصنوعی یا قابلیتهای بهینه‌سازی خود در انواع بازاریابی دیجیتال و در صنایع مختلف از جمله خدمات مالی، دولتی، سرگرمی، مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی و غیره استفاده می‌شود. استفاده از بازاریابی هوش مصنوعی در هر مورد نتایج متفاوتی دارد؛ از بهبود نرخ حفظ مشتریان گرفته تا بهبود عملکرد کمپین، ارتقای تجربه مشتری یا کارایی بیشتر عملیات بازاریابی. کسب‌وکار‌ها می‌توانند به روش‌های مختلف از بازاریابی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده کنند و یک برنامه بازاریابی جامع‌تر طراحی کنند. پس، موارد زیر را حتما در نظر بگیرید:
1. برنامه‌ریزی کردن خریدها
یکی از مشکلات معمول تیم‌های بازاریابی، تصمیم‌گیری درباره محل تبلیغ و پیام‌رسانی است. تیم‌های بازاریابی می‌توانند برنامه‌های آگاهانه‌ای بر اساس ترجیحات کاربران طراحی کنند، اما این تیم‌ها اغلب به‌اندازه کافی انعطاف‌پذیر یا چابک نیستند تا فورا برنامه را بر اساس آخرین اطلاعات مصرف‌کننده تغییر دهند. بازاریابان دیجیتال با استفاده از بازاریابی هوش مصنوعی مشکل برنامه‌ریزی برای نوع و محل تبلیغ را از بین میبرند.
پلتفرم‌های برنامه‌نویسی از یادگیری ماشینی استفاده می‌کنند تا فورا فضای تبلیغاتی مرتبط و متناسب با مخاطبان هدف را پیدا کنند و در این مسیر از داده‌هایی مانند علایق، مکان، تاریخچه خرید، قصد خریدار و موارد دیگر بهره میبرند. این موضوع به تیم‌های بازاریابی دیجیتال کمک می‌کند تا با بازاریابی هوش مصنوعی کانال‌های مناسب را در زمان مناسب و با قیمت رقابتی هدف قرار دهند. برنامه‌ریزی خریدها بر اساس یادگیری ماشینی انعطاف شرکت‌ها در بازاریابی را افزایش می‌دهد و می‌توانند محصولات خود را با نیازها و علایق جدید مشتریان سازگار کنند.
2. انتخاب پیام مناسب
در همه کانال‌ها، مصرف‌کنندگان مختلف به پیام‌های مختلف احساسی، خند‌ه‌دار و منطقی و … واکنش نشان می‌دهند. یادگیری ماشینی و بازاریابی هوش مصنوعی می‌توانند ردیابی کنند که مصرف‌کنندگان به کدام پیام‌ها پاسخ مثبت داده‌اند و در نتیجه پروفایل کامل‌تری از هر کاربر ایجاد کنند. همچنین، تیم‌های بازاریابی می‌توانند پیام‌های اختصاصی‌تری را بر اساس ترجیحات کاربران به آن‌ها ارائه دهند. مثلا، نتفلیکس با استفاده از یادگیری ماشینی ژانرهای محبوب هر کاربر را پیدا می‌کند و سپس فیلم‌‌های مطابق با علاقه او پیشنهاد می‌دهد.
ابزارهای بازاریابی هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی می‌توانند داده‌های ارزشمندی درباره مشتریان جمع‌آوری کنند که به تیم‌های بازاریابی کمک می‌کند نرخ تبدیل را افزایش دهند و تجربه مشتری را بهبود بخشند. سپس تیم‌های بازاریابی می‌توانند همه این داده‌ها را تحلیل کنند و شناخت دقیق‌تری از مشتری به دست آورند و حتی عوامل دیگری را هم در نظر بگیرند؛ مثلا اینکه آیا کاربر فقط عنوان را خوانده و تصویر را تماشا نکرده است و چگونه باید این شناخت از مشتری را در پیام‌های بعدی لحاظ کنند.
3. شخصی‌سازی فردی
مصرف‌کنندگان امروزی سطح بسیار دقیقی از شخصی‌سازی را انتظار دارند. پیام‌های بازاریابی باید بر اساس علایق کاربر، تاریخچه خرید، مکان، تعاملات قبلی او با برند و مجموعه‌ای از داده‌های دیگر طراحی شود. بازاریابی هوش مصنوعی به تیم‌های بازاریابی کمک می‌کند تا از داده‌های جمعیت‌شناختی معمول فراتر بروند و ترجیحات فردی و جزئی هر مصرف‌کننده را پیدا کنند. در نتیجه برندها می‌توانند بر اساس سلیقه منحصر‌به‌فرد هر مشتری، تجربه بهتر و شخصی‌تری برای او ایجاد کنند.
مثلا، اسپاتیفای از ابزارهای بازاریابی هوش مصنوعی استفاده می‌کند و بر اساس آهنگ‌هایی که مشتری قبلا گوش داده است، آهنگ‌های مطرح آن سبک در حال حاضر و آهنگ‌هایی که همه درباره آن‌ها صحبت می‌کنند، فهرستی اختصاصی به هر کاربر ارائه می‌دهد. این داده‌ها به اسپاتیفای کمک کرده تا به یک سرویس پخش موزیک برتر تبدیل شود و با شخصی‌سازی تجربه مشتری را ارتقا دهد.
یکی دیگر از نمونه‌های شخصی‌سازی با کمک هوش مصنوعی، محتوای اتمی است. در این نمونه، هوش مصنوعی ترجیحات مشتری را پیدا می‌کند و قطعات کوچکی را از این انبار عظیم محتوا بیرون می‌کشد تا یک ایمیل یا پیشنهاد سفارشی با تصاویر، ویدیوها یا مقالات مرتبط برای هر مشتری ارسال کند.
4. چتباتها و تجربه گفتگوها
با گسترش پردازش زبان طبیعی از طریق هوش مصنوعی، در حال حاضر چتباتها برای تقویت کارمندان فعال در حوزه خدمات مشتری استفاده می‌شوند. مشتریانی که سوالهای ابتدایی و بیشتری دارند می‌توانند به چتباتها مراجعه کرده و پاسخ‌های فوری و دقیق دریافت کنند. چتباتها می‌توانند باتوجه‌به سوالهای گذشته و داده‌های قدیمی نتایج اختصاصی‌تری به کاربر ارائه دهند و در نتیجه کارمندان بخش خدمات مشتری وقت کافی دارند تا به درخواست‌های پیچیده‌ای رسیدگی کنند که به دخالت ظریف انسانی نیاز دارد.
5. پیش‌بینی بازاریابی
با وجود داده‌های فراوانی که هر روز به سازمان‌ها سرازیر می‌شود، تیم‌های بازاریابی به‌سختی می‌توانند دیدگاه جامعی از این اطلاعات به دست آورند. ابزارهای بازاریابی هوش مصنوعی به تیم‌های بازاریابی کمک می‌کند تا با استفاده از تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده، نهایت استفاده را از این اطلاعات ببرند و با ترکیبی از یادگیری ماشینی، الگوریتم‌ها، مدل‌ها و مجموعه‌داده‌ها، رفتارهای آینده کاربران را پیش‌بینی کنند.
همچنین تیم‌های بازاریابی دیجیتال می‌توانند انواع محصولاتی که مصرف‌کنندگان دنبال آن‌ها هستند و زمان مناسب ارائه آن‌ها را بشناسند و کمپین‌ها دقیق‌تر طراحی کنند. مثلا، آمازون با استفاده از تحلیل پیش‌بینی‌کننده، محصولاتی را بر اساس خریدها و رفتار گذشته مصرف‌کنندگان به آن‌ها پیشنهاد داده و نرخ تبدیل و رضایت مشتری را افزایش می‌دهد. همچنین ابزارهای بازاریابی هوش مصنوعی به تیم‌های بازاریابی کمک می‌کند تا اسناد و مدارک را دقیق‌تر پیگیری کنند و ببینند کدام کمپین‌ها بیشترین سهم را در بازگشت سرمایه داشته‌‌اند.
6. عملیات بازاریابی
یکی دیگر از قابلیتهای مهم ابزارهای بازاریابی هوش مصنوعی، افزایش کارایی در فرایندهای مختلف است. هوش مصنوعی می‌تواند فرایندهای مهم مثل مرتب‌سازی داده‌های بازاریابی، پاسخ‌گویی به سوالهای رایج مشتریان و ارائه تاییدهای امنیتی را خودکار کند. در نتیجه تیم‌های بازاریابی فرصت بیشتری برای تمرکز بر کارهای استراتژیک و تحلیلی دارند.
7. قیمت‌گذاری پویا
بازاریابی هوش مصنوعی می‌تواند با قیمت‌گذاری پویا به رقابتی‌تر شدن برندها کمک کند. پلتفرم‌های هوش مصنوعی می‌توانند با ارزیابی انبوه داده‌های تاریخی و رقابتی، فورا قیمت‌های بهینه محصولات را به کاربران ارائه دهند. این استراتژی به‌ویژه در خرده‌فروشی موثر بوده و به برندها امکان می‌دهد قیمت‌ها را طوری تنظیم کنند که برای محصولات خاص تقاضا ایجاد کنند، فروش را افزایش دهند و از رقبا پیشی بگیرند.
دیدگاهتان را بنویسید