تأثير التعلم الآلي في التسويق الرقمي: ماذا سيكون المستقبل؟

تطور التسويق التجاري والتنظيمي بشكل كبير منذ بدايته في أواخر القرن التاسع عشر. التسويق هو استخدام أبحاث السوق أو العميل لترويج أو بيع الخدمات والسلع التي تقدمها كيانات مختلفة.

تطورت أساليب التسويق من خلال أربع مراحل متميزة منذ بدايتها. هذه المراحل هي:

1. التسويق الموجه نحو المنتج
2. التسويق الموجه نحو المبيعات
3. التسويق الموجه للمستهلكين
4. التسويق الموجه للعلاقات

في جميع مراحل التسويق الأربعة المتميزة ، كان الدفع نحو التطور عاملين: تكنولوجيا التسويق واحتياجات العملاء. تستلزم احتياجات المستهلك اعتماد أساليب تسويقية للتأكد من أنها تلبي احتياجات المستهلك ، وبالتالي الحصول على المزيد من العملاء.

تستلزم تكنولوجيا التسويق استخدام أفضل التطورات التكنولوجية وعالية الأداء للتسويق. أحدث التسويق الرقمي ثورة في صناعة التسويق بشكل كبير.

لقد عرضت خيارات تسويقية أرخص كانت في كثير من الأحيان أكثر كفاءة. وصلت استراتيجيات التسويق الرقمي أيضًا إلى عدد أكبر من الأشخاص مقارنة بأساليب التسويق التقليدية. دفعت هاتان الفائدتان على التسويق التقليدي إلى الانتقال إلى التسويق الرقمي للعديد من الشركات.

تعلم الآلة في التسويق الرقمي

علاوة على ذلك ، تطورت تقنيات التسويق الرقمي واعتمدت استخدام التعلم الآلي. التعلم الآلي هو استخدام البيانات الموجودة بالفعل لإنشاء نماذج بيانات يمكنها تحليل البيانات الجديدة واستخراج الرؤى منها.

يمكن أيضًا تطوير نماذج التعلم الآلي باستخدام التكنولوجيا التي تتيح لها أن تصبح أفضل طوال فترة استخدامها. تصبح أفضل في الاستخدام لأنها تحصل على المزيد من البيانات والمعلومات.

في التسويق الرقمي ، يتم استخدام التعلم الآلي لتحليل بيانات السوق وتحليل الرؤى الإعلانية. ساعد التعلم الآلي العديد من الشركات والمؤسسات على توقع اتجاهات البيانات والتنبؤ بها من خلال تحليل البيانات الموجودة مسبقًا.

في هذه المقالة ، سنناقش آثار التعلم الآلي في التسويق الرقمي.

1. إضفاء الطابع الشخصي على توصيات العميل

إذا كنت من مستخدمي Netflix ، فكم عدد المرات التي شعرت فيها أن الموقع يعرف ذوق فيلمك وعروضك التلفزيونية جيدًا؟ مرات عديدة ، أليس كذلك؟ تستخدم Netflix نماذج التعلم الآلي لتحليل جميع مستخدميها وفهم تفضيلاتهم. عند التحليل ، يمكن للموقع التنبؤ بسهولة بالأفلام أو البرامج التلفزيونية التي سيحبها المستخدم.

هذا مثال على استخدام التعلم الآلي للتوصيات الشخصية. تساعد التوصيات المخصصة في بناء ولاء المستخدم للأعمال التجارية. هذا لأن المستخدم يشعر أن الشركة تفهمها جيدًا.

ومع ذلك ، يمكن أن تكون إدارة نماذج التوصية صخبًا لأن النظام يتطلب الكثير من التحليل على البيانات الضخمة وتصميم الخوارزمية. بعد تحليل البيانات ، يمكن أن ينتهي العمل بالعديد من نماذج التوصيات لمجموعات العملاء المختلفة. تأتي إدارة النماذج للتسويق الرقمي لمساعدة الشركات على إدارة نماذجها.

تتعامل خدمات إدارة النماذج مع تطوير ونشر نماذج التعلم الآلي للشركات. تتيح خدمات إدارة النماذج للأعمال التجارية التركيز على وظائفها الأساسية ، بينما تعمل أعمال إدارة النموذج على تطوير نماذج التعلم الآلي المحسّنة لعملائها.

2. تنبؤات دقيقة للسوق

السمة المميزة الرئيسية للتسويق الرقمي هي جمع البيانات. في التسويق الرقمي ، يتم جمع البيانات لتحليل معدل النجاح أو معدل فشل أسلوب التسويق والمقاييس الأخرى. ومع ذلك ، يمكن أن تكون البيانات التي تم جمعها أكثر من اللازم لتحليل البيانات يدويًا.

يمكن أن يساعد التعلم الآلي في تحليل ما تم جمعه واكتساب رؤى مفيدة منه. في هذه الأيام ، يعد استخدام نماذج التعلم الآلي لتوقعات السوق أسلوبًا شائعًا تستخدمه الشركات.

تساعد توقعات السوق الشركات والمؤسسات على اتخاذ القرارات الاستراتيجية اللازمة. تساعد القرارات الإستراتيجية على ضمان أن الشركات تتغلب على تغيرات السوق.

3. أتمتة عمليات التسويق

المصدر: Pixabay

على عكس الرأي السائد ، فإن الغرض الوحيد من التعلم الآلي ليس مراقبة المستخدمين واستهدافهم استراتيجيًا. تم تطوير التعلم الآلي لغرض وحيد هو تمكين أتمتة العمليات دون الحاجة إلى تدخل بشري.

تتكون حملات التسويق الرقمي من عدة خطوات. من بين هذه الخطوات ، العديد منها عادي و / أو متكرر. يمكن نشر نماذج التعلم الآلي لأداء مثل هذه الوظائف ، وبالتالي ضمان حملة تسويقية محسّنة وناجحة.

هذا لأنه عندما يقوم البشر بمهام متكررة أو عادية ، فإنهم غالبًا ما يشعرون بالملل والتعب مما يقلل من كفاءتهم. ومع ذلك ، ليس هذا هو الحال مع نماذج التعلم الآلي. يمكنهم أداء 1000 تكرار للمهمة دون تقليل كفاءتهم.

تتيح أتمتة عمليات التسويق الرقمي للمسوقين التركيز على المهام التي تتطلب تدخلًا بشريًا. هذه الأتمتة تخلق عملية حملة تسويقية فعالة.

4. كشف الاحتيال الاعلاني

منذ ظهور تقنيات الإنترنت ، كان الاحتيال يمثل وباءً كبيرًا للخدمة. تشير التقارير إلى أنه في عام 2020 ، تم الإبلاغ عن ما مجموعه 2.2 مليون حالة احتيال. تصور هذه الأرقام الإحصائية الحالة المقلقة لإساءة استخدام خدمات الإنترنت.

الاحتيال الإعلاني هو محاولة من قبل المجرمين لسرقة الشركات من جهودهم الإعلانية الرقمية. تتضمن قضايا الاحتيال الإعلاني عمومًا مجرمين يسرقون الهوية عبر الإنترنت ويتظاهرون بأنهم شركة ، ثم يخدعون جميع المشترين الراغبين.

يعد اكتشاف الاحتيال في الإعلانات الرقمية عملية طويلة تتضمن تحليل البيانات من مصادر مختلفة لتحديد الاتجاهات المبهمة للإعلانات. غالبًا ما تكون هذه العملية ثقيلة جدًا بحيث لا يمكن للبشر القيام بها. في الآونة الأخيرة ، تم استخدام نماذج التعلم الآلي لتحديد الإعلانات الاحتيالية والإبلاغ عنها.

تعمل نماذج التعلم الآلي على تحليل البيانات ومقارنتها في وقت واحد ، مثل اتجاهات المشاركة في الإعلانات الرقمية ، واتجاهات توقيت الإعلان ، وما إلى ذلك. تقوم النماذج بتحليل البيانات بشكل نقدي لتحديد أي نشاط لا ضمير له.

بمجرد أن يكتشف التعلم الآلي الاحتيال في الإعلانات ، فإنه يقوم تلقائيًا بحظر الإعلانات من منصة التسويق الرقمي. يمكن أيضًا دمج هذه النماذج مع تقنية التعلم العميق التي تتيح لهم اكتساب المزيد من المعرفة حول اكتشاف الاحتيال في الإعلانات. سيؤدي ذلك إلى تحسين كفاءة النموذج في اكتشاف الاحتيال الإعلاني.

5. أسعار المنتجات والخدمات الديناميكية

يمكن نشر نماذج التعلم الآلي لتحليل الأسعار الإقليمية للمنتجات والخدمات وتقديم تقرير مفصل. يتيح ذلك للشركات تسعير منتجاتها وخدماتها على قدم المساواة مع منافسيها ، دون المبالغة في التسعير أو التهميش.

يمكن أيضًا استخدام هذه الخدمة لتحديد العملاء الذين بحثوا عن المنتج ولم يشتروا ، أو أضافوه إلى عربة التسوق وتركوه. يقدم النموذج رموز خصم في الوقت المناسب لهؤلاء العملاء لإجبارهم على إكمال الشراء.

خاتمة

يرسم نشر نماذج التعلم الآلي في التسويق الرقمي مستقبلًا مشرقًا للخدمة. من خلال تكامل التعلم العميق بشكل أفضل ، يمكن تقليل حالات الاحتيال في الإعلانات عبر الإنترنت بشكل كبير. يمكن تقليلها باستخدام نماذج الكشف عن الاحتيال الإعلاني المجهزة بتقنية التعلم العميق.

مع التعلم الآلي ، ستتحسن كفاءة استراتيجيات التسويق الرقمي بشكل كبير ، وبالتالي تحسين هوامش الربح للشركات.