12 طريقة يمكن للتعلم الآلي أن يحسن التسويق

يمكن أن يساعد التعلم الآلي المسوقين على استخلاص الرؤى من البيانات والعثور على تكتيكات قابلة للتنفيذ لتحسين حملاتهم التسويقية. من أكثر الأسئلة التسويقية شيوعًا التي يطرحها المسوقون "أين يمكنني العثور على عملاء محتملين ذوي جودة؟" و "كيف يمكنني تحسين حملاتي؟"

يساعد التسويق المعتمد على الذكاء الاصطناعي المسوقين على تحقيق معدلات تحويل ومبيعات أفضل لأنه يعتمد على معلومات محددة حول العملاء ، بما في ذلك سلوكهم وأنماط الشراء وغير ذلك الكثير.

تساعد النماذج المدعومة بخوارزميات مختلفة في جميع أنواع الجوانب المختلفة للتسويق. إنها تساعد على تحسين الوصول إلى العملاء ، وإنشاء محتوى مخصص ، وإطلاق استجابة ، وإنشاء تجربة مستخدم رائعة.

فيما يلي بعض الطرق العديدة التي يمكن أن يساعد بها التعلم الآلي في تحسين التسويق.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) التي لها التعرف على الأنماط في جوهرها. يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على تحليل البيانات وتفسيرها وتقديم تنبؤات دقيقة دون أي برمجة صريحة.

كلما زاد عدد نقاط البيانات المستخدمة لتدريب الخوارزميات ، كان ذلك أفضل ، حيث يتيح ذلك فتح رؤى أعمق واكتشاف المزيد والمزيد من الأنماط الدقيقة.

وجد استطلاع أجرته شركة QuanticMind أن ما يقرب من 100٪ من خبراء الصناعة يعتقدون أن مستقبل التسويق الرقمي سيتأثر بتقنيات التعلم الآلي وأتمتة التسويق القائمة على الذكاء الاصطناعي.

يعتقد الكثير منهم أن تحسين تجربة العملاء سيكون المجال الذي يكون فيه التعلم الآلي أكثر فائدة.

1. دمج روبوتات المحادثة لتحسين خدمة العملاء

من المشاهد الشائعة على مواقع الويب الحديثة برامج الدردشة التي تظهر في الزاوية السفلية من الشاشة وتقدم المساعدة بعد وقت قصير من وصول الزائر إلى الموقع. يتيح استخدام روبوتات المحادثة للعلامات التجارية تزويد العملاء بدعم على مدار 24 ساعة.

يمكن لروبوتات الدردشة هذه الإجابة على استفسارات العملاء البسيطة وإحالتهم إلى الأشخاص المناسبين إذا لم يتمكنوا من المساعدة. يواصلون التعلم من تفاعلهم مع الزوار ، ويجمعون ويفسرون البيانات لتقديم إجابات أكثر دقة.

إن eBay chatbot المصمم لـ Google Assistant هو عبارة عن روبوت محادثة للتجارة الإلكترونية يساعد العملاء على استخدام البحث الصوتي للعثور على أفضل صفقة على المنتجات المفضلة.

يستخدم Designer Shoe Warehouse ( DSW ) روبوت Facebook Messenger كمساعد تسوق. بعد شراء العملاء للأحذية ، يسهل DSW عليهم تتبع حزمهم وتلقي معلومات الشحن المخصصة.

يمكن استخدام الروبوتات للعديد من الأغراض الأخرى أيضًا ، مثل مشاركة المعلومات حول الخصومات أو القسائم والإعلان عن إطلاق منتج جديد.

2. تحسين المحتوى

يعد تحسين المحتوى أحد أهم جوانب تحسين محركات البحث التي تساعد على زيادة الرؤية في البحث العضوي. يساعد المحتوى الذي يتلقى الكثير من النقرات على المساهمة في الحصول على مكانة أفضل في محركات البحث وزيادة حركة المرور إلى موقع الويب.

يساعد التعلم الآلي في الكشف عن المحتوى الأفضل أداءً ، سواء كان ذلك في سطور موضوع البريد الإلكتروني أو عناوين المقالات أو الصور. على سبيل المثال ، قد تجد أن صور شخص واحد تعمل بشكل أفضل من الصور الجماعية وتعطي الأولوية لتلك النتائج.

يمكن أن تساعد الرؤى المستخلصة من كميات هائلة من بيانات العملاء حول الاهتمامات والمشتريات السابقة والسلوك عبر الإنترنت المسوقين على إنشاء نوع المحتوى الذي سيجذب القراء بشكل أكبر في جميع نقاط الاتصال في رحلتهم ، من رسائل البريد الإلكتروني التي يكتبونها إلى المنتجات التي يقدمونها.

وفقًا للخبراء في خدمة كتابة المقالات في المملكة المتحدة ، في الماضي ، كان المسوقون يطلقون حملاتهم الإعلانية دون معرفة جمهورهم حقًا ، وكانوا يهدرون الأموال على الإعلانات أو الجهود الترويجية التي لا يتردد صداها معهم.

يساعد التعلم الآلي على التخلص من هذه النفايات. إنه يأخذ التخمين ويسمح للمسوقين بالوصول إلى الجمهور المناسب بنوع المحتوى الذي يوفر أفضل فرصة للمشاركة.

3. تطوير منتجات وخدمات جديدة

يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي في تصميم منتجات وخدمات جديدة بدقة أكبر وفقًا لاحتياجات المستهلك. على سبيل المثال ، يصبح من الممكن إجراء استطلاعات الرأي في جميع أنحاء العالم مع العملاء المحتملين وتحليل البيانات لتقديم منتج.

يمكن أن يساعد ذلك الشركات على تحديد الفرص الجديدة والمنتجات الجديدة التي يمكنهم تطويرها لتلبية احتياجات مجموعة جديدة من العملاء.

يمكن أن يساعد الحل نفسه الشركات على تقديم منتجات أو إصدارات مختلفة من نفس المنتج إلى أسواق مختلفة. على سبيل المثال ، قد تشير الاستطلاعات إلى أن السائقين في الولايات المتحدة يفضلون الدفع الرباعي بينما في أوروبا ، هناك طلب على المركبات الهجينة.

باستخدام هذا النوع من المعلومات ، سيكون بإمكان مصنّع السيارات تصميم سيارة مناسبة للأسواق الأمريكية والأوروبية.

4. كشف الاتجاهات

ينجم التعلم الآلي عن البيانات غير المهيكلة ويسمح بإلقاء نظرة ثاقبة على ما يتحدث عنه العملاء في المجال العام. يمكنه فك رموز الأحاديث الاجتماعية لإلهام أفكار المنتج أو المحتوى الجديدة التي تتعلق مباشرة بتفضيلات العملاء.

مثال على ذلك عندما اكتشف Ben & Jerry's أن الناس كانوا يتحدثون عن الآيس كريم في الإفطار في الأماكن العامة وقرروا إطلاق مجموعة من الآيس كريم بنكهة الإفطار.

5. إضفاء الطابع الشخصي على توصيات المنتج

هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها للتعلم الآلي تحسين تجربة التسوق للعملاء. يمكنه توجيه رحلة المشترين وتقديم توصيات مخصصة للمنتج.

تولد أمازون نسبة عادلة من إيراداتها السنوية من خلال توصيات المنتجات الشخصية.

تعمل Netflix أيضًا على زيادة إيراداتها باستخدام خوارزمية لتقديم توصيات أفلام مخصصة للعملاء. يساعد التعلم الآلي على اقتراح أن مشاهدي المحتوى سيستمتعون على الأرجح بناءً على ما شاهدوه سابقًا أو تم تقييمه أو تجاهله.

يمكن أن يكون لعملية البيع الإضافي والبيع العابر مشاركة أفضل عندما يساعد التعلم الآلي في تسريع التوصية بالمنتج وتحسينها.

من خلال تحليل سلوك العملاء السابق والتنبؤ بالطلب ، يستطيع المسوقون تقديم عروض مستهدفة مع فرص أفضل للتحويل.

6. تحسين توليد الرصاص والتسجيل

العملاء المحتملون هم شريان الحياة للأعمال التجارية ويمكن أن يساعدهم التعلم الآلي في تكوين المزيد من العملاء المحتملين المؤهلين تأهيلا عاليا . يمكن للروبوتات التي تستخدم الذكاء الاصطناعي التعلم من المحادثات التي تحدث على موقع ما بين المندوبين والمستهلكين.

تمكنهم هذه المعلومات من الإجابة على الأسئلة ، وفهم المزيد حول ما يجعل عميلاً محتملاً جيدًا ، وتكوين عملاء محتملين من الزيارات على نطاق واسع.

يمكن أن تساعد معرفة احتمالية قيام عميل محتمل بإجراء عملية شراء المسوقين الذين يتعين عليهم التعامل مع العديد من العملاء المحتملين. يستخدم التعلم الآلي البيانات لتسجيل العملاء المتوقعين مما يؤدي إلى زيادة الكفاءة وتوفير الوقت.

يصبح من الأسهل بكثير تركيز الطاقات على محاولة تحويل مثل هذه الخيوط. عند النظر إلى ملفات تعريف العملاء الذين يشترون أكثر من غيرهم ، يستطيع المسوقون تحديد السمات المشتركة التي يمكنهم وضعها في الاعتبار أثناء التسويق.

7. تحسين الإعلان

يتطلب الإعلان تقليديًا اتخاذ قرارات بشأن القناة الإعلانية التي يجب اختيارها ، ومقدار المساحة الإعلانية المراد شراؤها ، ومتى يتم وضع إعلان ، والمدة التي يجب أن تستمر فيها الحملة.

يمثل الإعلان تكلفة كبيرة للشركات ويمكن أن يساعد استخدام التعلم الآلي في تحسين أدائها .

أصبحت القرارات السابقة التي كان يتعين على جهات التسويق اتخاذها من خلال التعلم الآلي. على سبيل المثال ، سيساعد استخدام Facebook Lookalike Audience المسوقين في العثور على العملاء المحتملين واستهدافهم بسمات مماثلة لعملائهم الحاليين.

عروض الأسعار الذكية هي إستراتيجية تستخدم التعلم الآلي لجعل حملات الدفع بالنقرة أكثر فعالية. فهو يجمع بين التعلم الآلي والإشارات السياقية لتحسين عروض الأسعار. تُستخدم المليارات من نقاط البيانات لتقدير احتمالية تحويل العميل المحتمل.

8. أتمتة التسويق

الأتمتة تأخذ التسويق إلى المستوى التالي. يتغلب التعلم الآلي على الأرقام ويتعلم من النتائج السابقة ويقدم رؤى قابلة للتنفيذ.

إنه يساعد في جميع جوانب التسويق مثل تقسيم العملاء وتقديم التوصيات وتخصيص المحتوى وخدمة العملاء.

يساعد هذا في تبسيط عملية اتخاذ القرار للمسوقين ، ومع استمرار التعلم ، يستمر في التحسن. تحقق العلامات التجارية التي تدير تجربة المستخدم باستخدام أتمتة التسويق معدل أعلى بكثير من العملاء المتوقعين المؤهلين وتجربة زيادة في الإيرادات.

يساعد التسويق عبر البريد الإلكتروني المدعوم من التعلم الآلي المسوقين على تقسيم العملاء وإضفاء الطابع الشخصي على حملات البريد الإلكتروني الخاصة بهم. يمكنهم كتابة سطور مواضيع البريد الإلكتروني الشخصية والرسائل المصممة لتعزيز مشاركة العملاء.

يمكنهم استخدام الردود السابقة لتحديد الوقت والطريقة المثلى لإرسال الرسائل. يمكن أن يساعد إنشاء اختبار الانقسام في التسويق عبر البريد الإلكتروني في استمرار زيادة عائد الاستثمار.

9. تحسين الأسعار

التسعير الديناميكي موجود بالفعل منذ بعض الوقت وغالبًا ما يستخدم في صناعات الضيافة والسفر. تقدم هذه الصناعات أسعارًا مرنة بناءً على ظروف السوق وطلب العملاء.

على نحو متزايد ، تستخدم شركات البيع بالتجزئة أيضًا أسعارًا مرنة بفضل امتلاكها البيانات التي يحتاجونها والتعلم الآلي لتحليلها.

يتم تحديد مرونة التسعير لكل منتج من خلال أخذ عناصر مثل فترة المبيعات وشريحة العميل وموضع المنتج والمزيد. يمكن أن تساعد خوارزميات التعلم الآلي أيضًا في تحديد العملاء الذين من المرجح أن يستجيبوا لعرض الخصم.

10. توقع زبد العميل

القدرة على التنبؤ بضغوط العملاء تمكن الشركات من الوصول إليهم قبل مغادرتهم. من الممكن تدريب نموذج التعلم الآلي بأمثلة للعملاء الذين فعلوا ذلك أو لم يتدخلوا لاكتشاف الأنماط وتحديد تلك التي لا يحتمل أن تتخبط.

تستخدم Urban Airship ، وهي شركة رقمية نامية ، خوارزمية التعلم الآلي لتحليل سلوك عملاء الأجهزة المحمولة لمساعدة ناشري التطبيقات على تحديد المستخدمين المخلصين والتنبؤ بمن هم على الأرجح سيتصرفون.

يمكن للمسوقين بعد ذلك اتخاذ إجراءات لتعميق مشاركة العملاء أو زيادة الاستثمار في الاحتفاظ بقطاعات معينة من العملاء.

11. استهدف المؤثرين المناسبين

المزيد والمزيد من العلامات التجارية تستخدم المؤثرين اليوم. إنهم يعرفون أفضل من استخدامها بشكل أعمى ويريدون تلك التي تتوافق مع قيم علامتهم التجارية. يمكن أن يساعدهم ذلك في الوصول إلى جمهور أوسع والتفاعل معه وتعزيز مصداقية العلامة التجارية.

يمكن أن تساعد أداة التعلم الآلي في البحث في منشورات الوسائط الاجتماعية عن مؤشرات مختلفة والتوصية بالمؤثرين الذين يمكنهم التواصل بشكل أفضل مع الجمهور.

يساعد التعلم الآلي على محاربة واحدة من أكبر المشاكل عند استخدام المؤثرين وهي مشكلة المؤثرين الذين لديهم متابعين مزيفين وأولئك الذين يضخمون من أدائهم.

يمكن للأدوات القائمة على التعلم الآلي في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) فهم محتوى الفيديو الذي ينشره المؤثرون ومساعدة العلامات التجارية في اختيار دعاة العلامة التجارية المناسبين. كما أنه يساعدهم على فهم كيفية قيام المؤثر برسائل العلامة التجارية.

استخدمت Mazda IBM Watson لاختيار المؤثرين لإطلاق إحدى سياراتهم الجديدة في مهرجان في أوستن ، تكساس ، تجولوا حول المدينة في السيارة ثم نشروا تجاربهم باستخدام علامة التجزئة #MazdaSXSW .

12. إدارة وسائل التواصل الاجتماعي

يساعد التعلم الآلي المسوقين على استخدام قوة البيانات لتحسين وجودهم على وسائل التواصل الاجتماعي . على سبيل المثال ، يمكن أن يساعدهم في تحديد المراجعات أو الشكاوى التي تحتاج إلى استجابة مباشرة من أجل إدارة سمعة العلامة التجارية.

يمكن لأدوات الاستماع الاجتماعي المدعومة من التعلم الآلي تتبع علامات التصنيف والكلمات الرئيسية وإشارات العلامة التجارية عبر جميع منصات الوسائط الاجتماعية.

يمكن أن تساعد الرؤى التي تم الحصول عليها من تحليل هذه البيانات العلامات التجارية على إنشاء النوع المناسب من المحتوى لكل نظام أساسي يعمل على إشراك الجمهور على مستوى عميق.

لا يحل التعلم الآلي محل دور المسوق

لا يزال المسوقون الجيدون مهمين كما كان دائمًا ، والتعلم الآلي لا يحل محل دورهم. ومن المفارقات أن التعلم الآلي يساعد على إضفاء الطابع الإنساني على جهودهم التسويقية. = لا يتعين عليهم إضاعة الوقت في محتوى عديم القيمة أو تجاهل الملاءمة.

لديهم القدرة على الوصول إلى العملاء بفعالية في كل نقطة اتصال في رحلتهم.

من الممكن توقع العملاء الأكثر ولاءً وقضاء الوقت في التركيز عليهم. يمكنهم أيضًا توقع العملاء الذين على وشك التدخل والتدخل قبل فوات الأوان. إنهم يفهمون المحتوى الأكثر فعالية ويحقق أفضل النتائج.

إن الاضطرار إلى الوصول إلى جمهور عام والأمل في الأفضل هو شيء من الماضي. لديهم الآن رؤى كافية من بيانات العملاء ليكونوا قادرين على التخطيط للحملات بشكل فعال وتحقيق أفضل النتائج لأنهم لا يطلقون النار في الظلام.

كلمة أخيرة

أصبح التعلم الآلي في التسويق عاملاً في تغيير قواعد اللعبة حيث أن موجة من التقنيات الجديدة التي تستفيد منها تضع القوة في أيدي المسوقين. هذا يتيح حقبة جديدة من القدرة على فهم المستهلكين بشكل أفضل وتعزيز تجربة العملاء.

على مدى السنوات القليلة المقبلة ، من المحتمل أن يصبح أكثر وضوحًا كيف يغير التعلم الآلي الطريقة التي تتفاعل بها العلامات التجارية مع العملاء وتقدم تجربة أكثر واقعية في جذبهم وبيعهم وخدمتهم.

من المحتمل أن يكون لهذا تأثير كبير على أرباح الأعمال.

المؤلف السيرة الذاتية

يعمل تشارلي سفينسون ككاتب أكاديمي كبير في خدمة كتابة مقالات جامعية رائدة في المملكة المتحدة. لديه خبرة غنية في كتابة الأطروحة والمقالات وتقارير المختبر والدورات الدراسية. يقوم حاليًا بتطوير دورة عبر الإنترنت لتسهيل التعلم على الطلاب غير الناطقين باللغة الإنجليزية الذين يدرسون في الولايات المتحدة والمملكة المتحدة.