هوش مصنوعی در بازاریابی چیست؟ یک راهنمای کامل

بسیاری از شرکت‌ها و تیم‌های بازاریابی که از آنها پشتیبانی می‌کنند، به سرعت در حال پذیرش راه‌حل‌های فناوری هوشمند برای تشویق کارایی عملیاتی و در عین حال بهبود تجربه مشتری هستند. این راه‌حل‌های هوشمند اغلب در قالب پلتفرم‌های هوش مصنوعی در بازاریابی ارائه می‌شوند. از طریق این پلتفرم‌ها و تحلیل هوشمند رفتار مشتری، بازاریابان می‌توانند درک دقیق‌تر و جامع‌تری از مخاطبان هدف خود به دست آورند. بینش‌های مبتنی بر هوش مصنوعی که از طریق این فرآیند بهینه‌سازی جمع‌آوری می‌شوند، می‌توانند برای افزایش تبدیل‌ها و در عین حال کاهش حجم کاری تیم‌های بازاریابی استفاده شوند. در ادامه به مقوله هوش مصنوعی در بازاریابی خواهیم پرداخت:

کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی چیست؟

 

 در بازاریابی از فناوری‌های هوش مصنوعی برای تصمیم‌گیری خودکار بر اساس جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل داده‌ها و مشاهدات اضافی از روند مخاطبان یا اقتصادی که ممکن است بر تلاش‌های بازاریابی تأثیر بگذارند، استفاده می‌کند. هوش مصنوعی مولد اغلب در تلاش‌های بازاریابی دیجیتال که سرعت در آنها ضروری است، استفاده می‌شود. ابزارهای  هوش مصنوعی در بازاریابی از داده‌ها و پروفایل‌های مشتری برای یادگیری بهترین روش ارتباط با مشتریان استفاده می‌کنند، سپس پیام‌های سفارشی‌شده را در زمان مناسب بدون دخالت اعضای تیم بازاریابی به آنها ارائه می‌دهند و حداکثر کارایی را تضمین می‌کنند. برای بسیاری از بازاریابان دیجیتال امروزی، هوش مصنوعی مولد برای تقویت تیم‌های بازاریابی یا انجام کارهای تاکتیکی‌تر که نیاز به ظرافت انسانی کمتری دارند، استفاده می‌شود.

موارد استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی شامل:

تجزیه و تحلیل داده‌ها: جمع‌آوری و غربالگری مقادیر زیادی از داده‌های بازاریابی از کمپین‌ها و برنامه‌های مختلف که در غیر این صورت باید به صورت دستی مرتب می‌شدند.

پردازش زبان طبیعی (NLP): ایجاد زبانی شبیه به انسان برای تولید محتوا، ربات‌های خدمات مشتری، شخصی‌سازی تجربه و موارد دیگر.

خرید رسانه: پیش‌بینی مؤثرترین مکان‌های تبلیغاتی و رسانه‌ای برای یک کسب‌وکار برای رسیدن به مخاطبان هدف خود و به حداکثر رساندن بازگشت سرمایه استراتژی بازاریابی.

تصمیم‌گیری خودکار: ابزارهای هوش مصنوعی در بازاریابی به کسب‌وکارها کمک می‌کنند تا بر اساس داده‌های گذشته یا ورودی‌های داده خارجی تصمیم بگیرند که از کدام استراتژی بازاریابی یا رشد کسب‌وکار استفاده کنند.

تولید محتوا: نوشتن قطعات کوتاه و بلند محتوا برای یک استراتژی بازاریابی، مانند زیرنویس ویدیو، خطوط موضوع ایمیل، متن وب، وبلاگ‌ها و موارد دیگر.

شخصی‌سازی در زمان واقعی: تغییر تجربه مشتری با یک دارایی بازاریابی مانند یک صفحه وب، پست اجتماعی یا ایمیل برای مطابقت با ترجیحات گذشته مشتری برای تشویق یک اقدام خاص، مانند کلیک بر روی یک لینک، ثبت نام برای چیزی یا خرید یک محصول.

 

انواع راه‌حل‌های هوش مصنوعی در بازاریابی چیست؟

 

واضح است که هوش مصنوعی نقش حیاتی در کمک به بازاریابان برای ارتباط با مصرف‌کنندگان دارد. اجزای زیر از هوش مصنوعی در بازاریابی، راه‌حل‌های پیشرو امروزی را تشکیل می‌دهند که به پر کردن شکاف بین مقادیر زیادی از داده‌های مشتری که جمع‌آوری می‌شوند و گام‌های عملی بعدی که بازاریابان دیجیتال می‌توانند در کمپین‌های آینده خود بردارند، کمک می‌کنند:

یادگیری ماشین

یادگیری ماشین توسط هوش مصنوعی هدایت می‌شود که شامل الگوریتم‌های کامپیوتری است که می‌توانند اطلاعات را تجزیه و تحلیل کرده و کمپین‌های بازاریابی دیجیتال را به طور خودکار از طریق تجربه بهبود بخشند. دستگاه‌هایی که از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، اطلاعات جدید را در زمینه داده‌های تاریخی مرتبط تجزیه و تحلیل می‌کنند، که می‌تواند کمپین‌های بازاریابی دیجیتال را بر اساس آنچه کار کرده یا نکرده است، اطلاع‌رسانی کند.

داده‌های بزرگ و تجزیه و تحلیل

ظهور رسانه‌های دیجیتال باعث هجوم داده‌های بزرگ (big Data) شده است که فرصت‌هایی را برای بازاریابان دیجیتال فراهم کرده است تا تلاش‌های خود را درک کرده و ارزش را به طور دقیق در کانال‌ها نسبت دهند. این همچنین منجر به اشباع بیش از حد داده‌ها شده است، زیرا بسیاری از بازاریابان دیجیتال در تعیین اینکه کدام مجموعه داده‌ها ارزش جمع‌آوری دارند، مشکل دارند. هوش مصنوعی در بازاریابی می‌تواند به تجزیه و تحلیل تمام آن داده‌ها با سرعت نور کمک کند، آنها را به عناصر ضروری خود فیلتر کند، آنها را تجزیه و تحلیل کند و بهترین عناصر کمپین‌های بازاریابی دیجیتال آینده را توصیه کند.

پلتفرم‌ها و ابزارهای هوش مصنوعی در بازاریابی

راهکارهای مؤثر بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی، پلتفرمی مرکزی را برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌های جمع‌آوری شده در اختیار بازاریابان دیجیتال قرار می‌دهند. این پلتفرم‌های  هوش مصنوعی توانایی استخراج اطلاعات بازاریابی روشنگر از مخاطبان هدف شما را دارند تا بتوانید تصمیمات مبتنی بر داده در مورد بهترین روش دستیابی به آن‌ها بگیرید. به عنوان مثال، چارچوب‌هایی مانند یادگیری و فراموشی بیزی (Bayesian learning and forgetting) می‌توانند به بازاریابان کمک کنند تا بهتر درک کنند که یک مشتری چقدر نسبت به یک تلاش بازاریابی دیجیتال خاص پذیرنده است.

 

بیشتر بخوانید: کاربرد هوش مصنوعی در CRM چیست؟

 

چالش‌های هوش مصنوعی در بازاریابی چیست؟

 

بازاریابی مدرن بر درک عمیق نیازها و ترجیحات مشتری و توانایی اقدام سریع و مؤثر بر اساس آن دانش متکی است. توانایی اتخاذ تصمیمات بازاریابی مبتنی بر داده در زمان واقعی، راهکارهای بازاریابی هوش مصنوعی را برای ذینفعان بازاریابی به خط مقدم آورده است. با این حال، تیم‌های بازاریابی باید در تصمیم‌گیری در مورد بهترین روش ادغام هوش مصنوعی در کمپین‌ها و عملیات خود دقیق باشند. توسعه و استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی در بازاریابی هنوز در مراحل اولیه خود است. بنابراین، هنگام پیاده‌سازی هوش مصنوعی در استراتژی بازاریابی دیجیتال خود، باید از چند چالش آگاه باشید.

زمان آموزش و کیفیت داده

ابزارهای هوش مصنوعی در بازاریابی به طور خودکار نمی‌دانند برای دستیابی به اهداف بازاریابی چه اقداماتی را انجام دهند. آن‌ها مانند انسان‌ها به زمان و آموزش نیاز دارند تا اهداف سازمانی، ترجیحات مشتری و روندهای تاریخی را بیاموزند، زمینه کلی را درک کنند و تخصص کسب کنند. این فرآیند یادگیری همچنین به تضمین کیفیت داده نیاز دارد. فرض کنید ابزارهای هوش مصنوعی در بازاریابی شما با داده‌های با کیفیت بالا که دقیق، به موقع و نماینده هستند، آموزش داده نشده‌اند. در این صورت، با تصمیمات داده‌ای نادرست مواجه خواهید شد که واقعاً منعکس کننده خواسته‌های مصرف کننده نیستند و ابزار هوش مصنوعی جدید و درخشان شما را چیزی بیش از یک اسباب‌بازی نمی‌سازند.

حریم خصوصی

مصرف کنندگان و نهادهای نظارتی در حال سخت‌گیری در مورد نحوه استفاده سازمان‌ها از داده‌های آن‌ها هستند. تیم‌های بازاریابی دیجیتال باید اطمینان حاصل کنند که از داده‌های مصرف کننده به صورت اخلاقی و مطابق با استانداردها مانند مقررات عمومی حفاظت از داده ها (GDPR) استفاده می‌کنند، در حالی که یک استراتژی هوش مصنوعی را پیاده‌سازی می‌کنند، در غیر این صورت با جریمه‌های سنگین و آسیب به اعتبار مواجه خواهند شد. مگر اینکه ابزارهای  هوش مصنوعی شما به طور خاص برای رعایت دستورالعمل‌های قانونی خاص برنامه‌ریزی شده باشند، ممکن است از آنچه در زمینه استفاده از داده‌های مصرف کننده برای شخصی‌سازی بازاریابی قابل قبول تلقی می‌شود، فراتر روند.

کسب موافقت

برای تیم‌های بازاریابی دیجیتال دشوار است که ارزش سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی در بازاریابی را به ذینفعان کسب و کار نشان دهند. در حالی که شاخص های کلیدی (KPI) مانند نرخ بازگشت سرمایه( ROI) و کارایی به راحتی قابل اندازه‌گیری هستند، نشان دادن اینکه چگونه  هوش مصنوعی در بازاریابی تجربه مشتری یا اعتبار برند را بهبود بخشیده است، ممکن است کمتر واضح باشد. با در نظر گرفتن این موضوع، تیم‌های بازاریابی دیجیتال باید اطمینان حاصل کنند که ابزارهای اندازه‌گیری مناسبی مانند انتساب مولد را برای نسبت دادن این دستاوردهای کیفی به سرمایه‌گذاری‌های هوش مصنوعی مولد در اختیار دارند.

بهترین شیوه‌های پیاده‌سازی

از آنجایی که هوش مصنوعی ابزار جدیدتری در جعبه ابزار بازاریاب دیجیتال است، بهترین شیوه‌های قطعی هنوز برای راهنمایی پیاده‌سازی‌های اولیه تیم‌های بازاریابی ایجاد نشده‌اند، هر تیم بازاریابی دیجیتال باید به اثرات بلندمدت پیاده‌سازی یک استراتژی هوش مصنوعی در بازاریابی فکر کند، نه فقط مزایای کوتاه‌مدتی که می‌توانند به دست آورند.

سازگاری با چشم‌انداز بازاریابی در حال تغییر

با ظهور هوش مصنوعی در بازاریابی، اختلالی در عملیات روزمره بازاریابی ایجاد می‌شود. بازاریابان باید ارزیابی کنند که کدام مشاغل جایگزین خواهند شد و کدام مشاغل ایجاد خواهند شد. یک مطالعه نشان داد که تقریباً 6 شغل از هر ده شغل متخصص و تحلیلگر بازاریابی، با فناوری بازاریابی جایگزین خواهد شد.

 

نقاط ضعف هوش مصنوعی در بازاریابی چیست؟

در اینجا به برخی از مهم‌ترین نقاط ضعف و چالش‌هایی اشاره می‌شود که بازاریابان باید پیش از به‌کارگیری هوش مصنوعی در کمپین‌های خود به‌دقت در نظر بگیرند. اگرچه این فناوری می‌تواند فرآیندها را بهبود بخشد و بهره‌وری را افزایش دهد، اما بدون درک درست از محدودیت‌های آن، ممکن است نتایجی برخلاف انتظار حاصل شود.

مدل‌های قدیمی با داده‌های ناقص و محدودیت‌های فنی

این مدل ها دیگر در چشم‌انداز بازاریابی سریع و مبتنی بر داده امروزی مرتبط نیستند.گرچه در گذشته کاربردی داشتند،اما پیشرفت در فناوری و در دسترس بودن داده‌های بزرگ، آن‌ها را ناکارآمد کرده است. هوش مصنوعی برای بازاریابی نباید به مدل‌های قدیمی که برای محدودیت‌ها و موانع گذشته ساخته شده‌اند، تکیه کند. در عوض، مدل‌های جدید و نوآورانه باید توسعه یابند تا از پتانسیل هوش مصنوعی و حجم عظیم داده‌های موجود امروزی به طور کامل استفاده شود. بازاریابان باید با این مدل‌های جدید سازگار شوند و آن‌ها را بپذیرند تا در چشم‌انداز دیجیتال همیشه در حال تحول رقابتی باقی بمانند.

عدم شفافیت و قابلیت تفسیر

الگوریتم‌های هوش مصنوعی در بازاریابی و فرآیندهای تصمیم‌گیری نیازمند شفافیت و قابلیت تفسیر هستند. بازاریابان باید به الگوریتم اعتماد کنند و برای ایجاد اعتماد، باید کارشناسان داخلی و خارجی را که الگوریتم‌ها را درک می‌کنند، درگیر کنند. تفسیر نتایج الگوریتم‌های هوش مصنوعی به دلیل فرآیندهای تصمیم‌گیری پیچیده و دشوار آن‌ها می‌تواند چالش‌برانگیز باشد. برای رفع این مشکلات، بازاریابان باید با توضیح واضح نحوه عملکرد الگوریتم‌های هوش مصنوعی و به اشتراک گذاشتن داده‌ها و روش‌های مورد استفاده، شفافیت را در اولویت قرار دهند. باید قابلیت واضح و شفافی برای مقایسه توصیه‌های الگوریتم با مجموعه‌های حقیقت دنیای واقعی وجود داشته باشد تا از اعتماد و اطمینان در فرآیندهای هوش مصنوعی اطمینان حاصل شود.

نگرانی‌های اخلاقی و سوگیری

بازاریابی هوش مصنوعی شامل استفاده از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مصرف‌کننده و ایجاد کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی شده است. با این حال، نگرانی‌های اخلاقی و سوگیری جنبه‌های مهمی هستند که باید در نظر گرفته شوند. مسائل مربوط به حریم خصوصی و حفاظت از داده‌ها می‌تواند به دلیل دسترسی الگوریتم‌های هوش مصنوعی به اطلاعات شخصی ایجاد شود. همچنین خطر سوگیری در الگوریتم‌های هوش مصنوعی وجود دارد که ممکن است منجر به کمپین‌های بازاریابی تبعیض‌آمیز و ناعادلانه شود. بررسی و درک تأثیر این مسائل بر شیوه‌های بازاریابی بسیار مهم است. برای رفع سوگیری، انجام ممیزی الگوریتم‌ها، اطمینان از تنوع در داده‌های آموزشی و اجرای اقدامات شفافیت و پاسخگویی مهم است. این شامل اطمینان از این است که داده‌های آموزشی مدل نماینده کسب‌وکار و بازار هستند.

اتکای بیش از حد به هوش مصنوعی بدون تخصص انسانی

ظهور هوش مصنوعی در بازاریابی نگرانی‌هایی را در مورد اتکای بیش از حد به هوش مصنوعی بدون تخصص انسانی ایجاد کرده است. هوش مصنوعی می‌تواند فرآیندهای بازاریابی را خودکار کند و بینش‌های مفیدی ارائه دهد، اما فاقد لمس انسانی و هوش هیجانی موجود در انسان‌ها است. تخصص انسانی در بازاریابی بسیار مهم است زیرا امکان درک و تفسیر رفتار، احساسات و ترجیحات پیچیده مصرف‌کننده را فراهم می‌کند. بدون دخالت انسان، خطر نادیده گرفتن نکات ظریف و زمینه‌های حیاتی وجود دارد که هوش مصنوعی ممکن است آن‌ها را درک نکند. بنابراین، برای استراتژی‌های بازاریابی مؤثر که با مخاطب هدف ارتباط برقرار می‌کنند، تعادل بین قابلیت‌های هوش مصنوعی و بینش‌های انسانی مهم است.

خطرات حریم خصوصی داده‌ها و امنیت

جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل گسترده داده‌های مشتری می‌تواند منجر به نقض و دسترسی غیرمجاز به اطلاعات حساس شود. این می‌تواند منجر به سرقت هویت، ضرر مالی و آسیب به شهرت شرکت شود. بنابراین، بازاریابان باید خطرات احتمالی مدیریت داده‌های مشتری را درک کنند و بهترین شیوه‌ها را برای اطمینان از حریم خصوصی داده‌ها و امنیت در تلاش‌های خود برای پیاده سازی پیاده سازی هوش مصنوعی اجرا کنند. اقدامات امنیتی قوی، مانند رمزگذاری و ذخیره‌سازی امن، باید همراه با رعایت مقررات حریم خصوصی و استانداردهای صنعت، برای محافظت از مشتریان و برند شرکت اجرا شود.

دسترسی به داده‌های اختصاصی

بازاریابان برای کسب بینش در مورد مخاطبان هدف، روندهای صنعت و رقابت بازار به داده‌های اختصاصی نیاز دارند. با این حال، محافظت از این داده‌ها در برابر دسترسی یا استفاده توسط ارائه‌دهندگان هوش مصنوعی بسیار مهم است. شرکای فناوری هوش مصنوعی نباید بتوانند داده‌های بازاریاب را فراتر از مرزهای مشخص شده توسط شرکت بازاریاب به اشتراک بگذارند یا استفاده کنند. این امر محرمانگی، امنیت و حفظ مزیت رقابتی و اطلاعات حساس بازاریاب را تضمین می‌کند.

 

نحوه استفاده و بهره‌برداری از هوش مصنوعی در کمپین های بازاریابی

هنگام بهره‌برداری از هوش مصنوعی در کمپین‌ها و عملیات بازاریابی، مهم است که با یک برنامه جامع شروع کنید. این کار تضمین می‌کند که تیم‌های بازاریابی چالش‌های پرهزینه را به حداقل رسانده و بیشترین ارزش را از سرمایه‌گذاری خود در هوش مصنوعی در کمترین زمان ممکن به دست آورند. قبل از پیاده‌سازی هرگونه ابزار هوش مصنوعی در بازاریابی، چند عامل کلیدی وجود دارد که بازاریابان دیجیتال باید در نظر بگیرند:

تعیین اهداف

مانند هر برنامه بازاریابی، مهم است که اهداف روشن و تحلیل‌های بازاریابی برای برنامه پیاده سازی هوش مصنوعی در بازاریابی شما از ابتدا تعیین شود. با شناسایی حوزه‌هایی در کمپین‌ها یا عملیات که می‌توانند بهبود یابند، مانند بخش‌بندی، شروع کنید. سپس، شاخص‌های کلیدی عملکرد روشنی را تعیین کنید که به روشن شدن میزان موفقیت کمپین بازاریابی تقویت‌شده با هوش مصنوعی کمک می‌کند – این امر به ویژه برای اهداف کیفی مانند “بهبود تجربه مشتری” مهم است.

استانداردهای حفظ حریم خصوصی داده‌ها

در ابتدای برنامه بازاریابی جدید خود، مطمئن شوید که پلتفرم هوش مصنوعی در بازاریابی به نام شخصی‌سازی داده‌ها از خط استفاده قابل قبول از داده‌ها عبور نخواهد کرد. مطمئن شوید که استانداردهای حفظ حریم خصوصی داده‌ها تعیین شده و در پلتفرم‌های بازاریابی هوش مصنوعی شما در صورت لزوم برای حفظ انطباق و اعتماد مصرف‌کننده برنامه‌ریزی شده‌اند.

مقدار و منابع داده

برای شروع بازارایابی با هوش مصنوعی، بازاریابان دیجیتال معمولاً نیاز به مقدار زیادی داده در اختیار دارند. این داده‌ها ابزار هوش مصنوعی را در مورد ترجیحات مشتری، روندهای خارجی و سایر عواملی که بر موفقیت کمپین‌های بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی تأثیر می‌گذارند، آموزش می‌دهند. این داده‌ها را می‌توان از مدیریت ارتباط با مشتریان (CRM) سازمان، کمپین‌های بازاریابی قبلی و داده‌های وب‌سایت دریافت کرد. علاوه بر این، بازاریابان ممکن است این داده‌ها را با داده‌های شخص دوم و سوم، از جمله داده‌های موقعیت مکانی، داده‌های آب و هوا و سایر عوامل خارجی که ممکن است در تصمیم خرید نقش داشته باشند، تکمیل کنند.

کسب استعداد علم داده

بسیاری از تیم‌های بازاریابی فاقد کارمندانی با تخصص لازم در علم داده و هوش مصنوعی هستند، که کار با حجم زیادی از داده‌ها و ارائه بینش‌ها را دشوار می‌کند. برای راه‌اندازی برنامه‌های بازاریابی هوش مصنوعی، سازمان‌ها باید با سازمان‌های شخص ثالثی همکاری کنند که می‌توانند در جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای آموزش ابزارهای خود برای عملکرد بهینه و تسهیل نگهداری مداوم کمک کنند.

حفظ کیفیت داده

همانطور که برنامه‌های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بازاریابی داده‌های بیشتری را مصرف می‌کنند، یاد می‌گیرند که تصمیمات دقیق و مؤثری بگیرند. با این حال، اگر داده‌های وارد شده به برنامه هوش مصنوعی شما استاندارد و بدون خطا نباشند، بینش‌ها مفید نخواهند بود. آنها در واقع می‌توانند باعث تصمیماتی شوند که به جای کمک به سود شما، به آن آسیب می‌رسانند. قبل از پیاده‌سازی هرگونه برنامه هوش مصنوعیدر بازاریابی، تیم‌های بازاریابی باید با تیم‌های مدیریت داده و سایر خطوط کسب‌وکار هماهنگ شوند تا فرآیندهای پاکسازی داده و نگهداری داده را ایجاد کنند. هنگام انجام این کار، هفت بعد ضروری داده را در نظر بگیرید:

• به موقع بودن
• کامل بودن
• سازگاری
• ارتباط
• شفافیت
• دقت
• نمایندگی

 

ایجاد یک استراتژی یکپارچه هوش مصنوعی در بازاریابی

بیشتر بازاریابان دیجیتال ابزارهای هوش مصنوعی خود را به ویژه زمانی مؤثر می‌دانند که با استراتژی بازاریابی موجود آنها یکپارچه شده باشند، نه اینکه به عنوان یک تاکتیک مستقل استفاده شوند. ابزارهای هوش مصنوعی در بازاریابی فرصت‌هایی را برای بهینه‌سازی مراحل در یک استراتژی بازاریابی ایجاد می‌کنند که ممکن است در حال حاضر فشرده باشند، مانند تجزیه و تحلیل داده‌ها، یا خطر عدم دقت داشته باشند، مانند انتساب.

با گنجاندن هوش مصنوعی برای پر کردن این “نقاط کور”، بازاریابان دیجیتال نه تنها می‌توانند از این روش‌های قدرتمند و آینده‌نگر برای ارتقای بازاریابی خود به سطح بعدی بهره ببرند، بلکه بر اساس روش‌های مؤثر بازاریابی دیجیتال که در گذشته استفاده کرده‌اند، بنا کنند.

 

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی در erp چیست؟

 

نحوه انتخاب پلتفرم هوش مصنوعی در بازاریابی

انتخاب پلتفرم یا پلتفرم‌های مناسب یک گام حیاتی در راه‌اندازی برنامه هوش مصنوعی در بازاریابی است. بازاریابان باید در شناسایی شکاف‌هایی که پلتفرم در تلاش برای پر کردن آنهاست، دقیق باشند و راه‌حل‌ها را بر اساس قابلیت‌ها انتخاب کنند.این موضوع حول هدفی می‌چرخد که بازاریابان در تلاش برای دستیابی به آن هستند. به عنوان مثال، اهداف سرعت و بهره‌وری به عملکرد متفاوتی نسبت به ابزارهایی که برای بهبود رضایت کلی مشتری با هوش مصنوعی استفاده می‌شوند، نیاز دارند.

یکی از مواردی که هنگام انتخاب ابزار باید در نظر داشت، سطح دیدی است که شما در مورد اینکه چرا یک پلتفرم هوش مصنوعی تصمیم خاصی گرفته است، نیاز خواهید داشت. بسته به الگوریتم مورد استفاده، تیم‌های بازاریابی دیجیتال ممکن است گزارش واضحی در مورد اینکه چرا تصمیم خاصی گرفته شده و کدام داده‌ها بر این تصمیم تأثیر گذاشته‌اند، دریافت کنند. در مقابل، الگوریتم‌هایی که در سطح پیشرفته‌تری با یادگیری عمیق کار می‌کنند، ممکن است نتوانند استدلال قطعی ارائه دهند.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی چیست؟

موارد استفاده بی‌شماری برای گنجاندن هوش مصنوعی در برنامه‌های بازاریابی دیجیتال شما وجود دارد و هر یک از این موارد استفاده، مزایای متفاوتی را به همراه دارد. به عنوان مثال، هوش مصنوعی در بازاریابی می‌تواند در زمینه‌هایی مانند کاهش ریسک، افزایش سرعت، رضایت بیشتر مشتری، افزایش درآمد و موارد دیگر یک دارایی باشد. مزایا ممکن است قابل اندازه‌گیری(تعداد فروش) یا غیرقابل اندازه‌گیری(رضایت کاربر) باشند. چند مزیت کلی وجود دارد که می‌توان آنها را در موارد استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی به کار برد:

افزایش بازگشت سرمایه کمپین

اگر به درستی استفاده شود، بازاریابان می‌توانند از هوش مصنوعی برای تغییر کل برنامه بازاریابی خود با استخراج ارزشمندترین بینش‌ها از مجموعه داده‌های خود و اقدام بر اساس آنها در زمان واقعی استفاده کنند. پلتفرم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصمیمات سریعی در مورد نحوه تخصیص بهینه بودجه در کانال‌های رسانه‌ای بگیرند یا مؤثرترین مکان‌های تبلیغاتی را برای تعامل مداوم‌تر با مشتریان تجزیه و تحلیل کنند و بیشترین ارزش را از کمپین‌ها به دست آورند.

روابط بهتر با مشتری و شخصی‌سازی در زمان واقعی

 هوش مصنوعی می‌تواند به شما کمک کند پیام‌های شخصی‌سازی شده را در نقاط مناسب چرخه عمر مصرف‌کننده به مشتریان ارائه دهید. همچنین می‌تواند به بازاریابان دیجیتال کمک کند مشتریان در معرض خطر را شناسایی کرده و آنها را با اطلاعاتی هدف قرار دهند که باعث می‌شود دوباره با برند درگیر شوند.

اندازه‌گیری بهبود یافته بازاریابی

بسیاری از سازمان‌ها در همگام شدن با تمام داده‌هایی که کمپین‌های بازاریابی دیجیتال تولید می‌کنند، مشکل دارند و این امر ارتباط موفقیت با کمپین‌های خاص را دشوار می‌کند. داشبورد هایی که از هوش مصنوعی در بازاریابی استفاده می‌کنند، دید جامع‌تری از آنچه کار می‌کند ارائه می‌دهند تا بتوان آن را در کانال‌ها تکرار کرد و بودجه‌ها را بر اساس آن تخصیص داد.

تصمیم‌گیری سریع‌تر

هوش مصنوعی در قادر به انجام تجزیه و تحلیل داده‌های تاکتیکی سریع‌تر از همتایان انسانی خود است و از یادگیری ماشین برای رسیدن به نتایج سریع بر اساس زمینه کمپین و مشتری استفاده می‌کند. این به اعضای تیم زمان می‌دهد تا بر روی ابتکارات استراتژیکی تمرکز کنند که سپس می‌توانند کمپین‌های مبتنی بر هوش مصنوعی را هدایت کنند. با هوش مصنوعی در بازاریابی، بازاریابان دیجیتال دیگر مجبور نیستند تا پایان یک کمپین برای تصمیم‌گیری صبر کنند، بلکه می‌توانند از تجزیه و تحلیل در زمان واقعی برای انتخاب‌های رسانه‌ای بهتر استفاده کنند.

 

بیشتر بخوانید: هوش مصنوعی در برنامه ریزی کسب و کار چیست؟

 

نمونه‌هایی از هوش مصنوعی در بازاریابی چیست؟

 هوش مصنوعی در ابتکارات بازاریابی دیجیتال در موارد استفاده متعدد در طیف گسترده‌ای از صنایع استفاده می‌شود. صنایعی که از هوش مصنوعی و قابلیت‌های بهینه‌سازی آن در بازاریابی استفاده می‌کنند شامل خدمات مالی، دولتی، سرگرمی، مراقبت‌های بهداشتی، خرده‌فروشی و موارد دیگر هستند. هر مورد استفاده از هوش مصنوعی نتایج متفاوتی را ارائه می‌دهد، از بهبود حفظ مشتری تا عملکرد کمپین، تجربه بهبود یافته مشتری یا کارایی بیشتر در عملیات بازاریابی، روش‌های متعددی وجود دارد که بازاریابان می‌توانند از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای ایجاد یک برنامه بازاریابی جامع‌تر استفاده کنند، موارد زیر را در نظر بگیرید:

1. پیشنهاد قیمت در خریدهای رسانه‌ای برنامه‌ریزی شده

مشکلی که تیم‌های بازاریابی اغلب با آن روبرو می‌شوند، تصمیم‌گیری در مورد محل قرار دادن تبلیغات و پیام‌ها است. آن ها می‌توانند برنامه‌های آگاهانه‌ای بر اساس ترجیحات کاربر ایجاد کنند، اما این تیم‌ها اغلب به اندازه کافی انعطاف‌پذیر یا چابک نیستند که بتوانند برنامه را در زمان واقعی بر اساس آخرین اطلاعات مصرف‌کننده تغییر دهند. بازاریابان دیجیتال از هوش مصنوعی برای کاهش این چالش از طریق تبلیغات برنامه‌ریزی شده استفاده می‌کنند.

پلتفرم‌های برنامه‌ریزی شده از یادگیری ماشین برای پیشنهاد قیمت در فضای تبلیغاتی مرتبط با مخاطب هدف در زمان واقعی استفاده می‌کنند. این پیشنهاد قیمت بر اساس داده‌هایی مانند علایق، موقعیت مکانی، سابقه خرید، قصد خرید و موارد دیگر است. این امر تیم‌های بازاریابی دیجیتال را قادر می‌سازد تا از هوش مصنوعی برای هدف قرار دادن کانال‌های مناسب در زمان صحیح با قیمت رقابتی استفاده کنند. خرید برنامه‌ریزی شده یا خرید رسانه نمونه‌ای از چگونگی افزایش انعطاف‌پذیری بازاریابی توسط یادگیری ماشین برای پاسخگویی به مشتریان با تکامل نیازها و علایق آنها است.

2. انتخاب پیام مناسب

در کانال‌های مختلف، مصرف‌کنندگان مختلف به پیام‌های متفاوتی پاسخ می‌دهند – برخی ممکن است با یک درخواست احساسی، برخی با طنز و برخی دیگر با منطق ارتباط برقر%A