الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التسويق: هل تنشر النماذج الصحيحة؟

الآن بعد أن توقع المستهلكون السرعة والتخصيص المفرط في جميع الأشياء ، يتعين على المسوقين إيجاد طرق مبتكرة لتلبية الطلبات وزيادة ميزانياتهم. للقيام بذلك ، يتجه المسوقون إلى الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. في الواقع ، هناك مصطلح جديد لهذا فقط - "التسويق بالذكاء الاصطناعي".

توقعات العملاء لم تكن أعلى من أي وقت مضى. وضعت Amazon و Netflix و Google المعيار لما يتوقعه العملاء من التكنولوجيا والتسويق. تأخذ أمازون طلبك بنقرة واحدة وتسلمه في اليوم التالي. تخوض Netflix سنوات من خيارات الترفيه الخاصة بك وتقترح على الفور العروض التالية التي سترغب في مشاهدتها. تقوم Google بتصحيح التهجئة الخاصة بك ، حيث تقوم برامج Alexa بإخبارك بموعد وصول حزمة Amazon وتزويدك بإجابات فورية على أكثر الرهانات غموضًا في الشريط.

يستفيد التسويق بالذكاء الاصطناعي ، كما هو موضح في هذه الأمثلة ، من التكنولوجيا لجمع البيانات ، وتطوير رؤى العملاء ، وتوقع أفضل الإجراءات التالية ، واتخاذ قرارات آلية بشأن جهود التسويق. إذا كان هدفك كمسوق هو زيادة الإيرادات ، والمساعدة في خفض التكاليف من خلال الكفاءات ، وزيادة مشاركة العملاء ورضاهم ، يمكن أن يساعدك التسويق بالذكاء الاصطناعي في تحقيق كل هذه الأشياء.

دعنا نستكشف ثلاثة مجالات يمكن أن يكون فيها التسويق بالذكاء الاصطناعي مفيدًا وما يجب أن تعرفه عن كل مجال قبل البدء في أي مشروع.

لكل مشروع ، سنستكشف بإيجاز ماهيته ، وكيف يعمل للتسويق ، وأي عوائق - فنية أو ثقافية - قد تحتاج إلى أن تكون على دراية بها عند تطبيقه.

1. إدارة بيانات التسويق

ما هذا

إدارة بيانات التسويق عملية جمع ومعالجة بيانات التسويق والاستخبارات التنافسية ومعلومات أبحاث السوق. لا ينبغي أن تحدث هذه الوظيفة في قسم تكنولوجيا المعلومات - فهذا هو جوهر ما يفعله التسويق. من الواضح أن تحديد أفضل مشترٍ لمنتجك أو خدمتك هو وظيفة تسويقية. جمع البيانات المرتبطة بالمشترين وإدارتها هو الاعتبار الأول للتسويق. ماذا تعرف عن عميلك؟ كم لديك منهم؟ كيف تصف الزبون؟ أيهم يشتري المنتجات أو الخدمات؟ ما هو حجم السوق الكامل لمنتجك أو خدماتك؟ يتم الرد على كل هذه الأسئلة التسويقية المهمة من خلال إدارة بيانات التسويق.

كيف يمكن أن تعمل من أجلك

يمكن تطبيق استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في هذا المجال على المستويين الكلي والجزئي. على المستوى الكلي ، يمكنك نشر نماذج الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لفهم كيفية تقسيم شرائح قاعدة العملاء بأكملها إلى مجموعات شراء محددة. على المستوى الجزئي ، يمكنك التنبؤ بقيمة عمر المنتج وربطه بالعملاء الفرديين. يساعدك تحليل البيانات على المستوى الجزئي في تحديد العملاء أو العملاء المحتملين الأفضل لمتابعة المنتجات. يساعد تراكم البيانات من هذه الجهود في جعل نماذجك أقوى وأكثر دقة.

يتطلب تراكم البيانات أيضًا إدارة جودة البيانات التي تجمعها. يمكن نشر التعلم الآلي مقابل مجموعات البيانات الكبيرة لإزالة تكرار السجلات أو توفير تعديلات لتوحيد الحقول مثل الرموز البريدية أو العناوين. يعد ML مفيدًا أيضًا في المساعدة في تنظيم مجموعات البيانات لاستخدامها في تطبيقات الذكاء الاصطناعي الأخرى.

تشمل الاستخدامات الأخرى للتعلم الآلي تقنيات مثل تجريف الويب. هذه العملية مفيدة عند محاولة فهم منافسيك. عادةً ما يحتوي موقع الويب الخاص بكل منافس على معلومات يمكن تجميعها عبر هذه الطريقة مثل المنتجات الجديدة المتاحة والعملاء المذكورين والبرامج الخاصة. هذه كلها معلومات عامة ، وباستخدام الخوارزميات الصحيحة ، يمكن لعلماء البيانات جمع المعلومات الأساسية حول المنافسين الحاليين والناشئين.

اقرأ التالي: لماذا نهتم بالذكاء الاصطناعي في التسويق

أشياء للبحث عنها

هناك حشود من الأدوات والوكالات الاستشارية في السوق التي ترغب في مساعدتك في إدارة بيانات التسويق. تشمل الأدوات مجموعة واسعة من Google Analytics إلى SAS ، كل منها يوفر قدرة معينة. سيساعدك فهم ما تريد تحقيقه - تقسيم السوق والتحليل التنافسي وما إلى ذلك - على اتخاذ قرار بشأن الأدوات أو الوكالات التي يمكنها دعمك. إن إشراك قائد عمليات التسويق الخاصة بك هو أيضًا فكرة جيدة.

عند بدء مشاريع إدارة بيانات التسويق ، ضع في اعتبارك أولاً الغرض من إدارة بياناتك ثم ابحث عن الأدوات الأفضل في القيام بهذه المهام المحددة. عند إشراك وكالات استشارية ، ابحث عن أولئك الذين لديهم خبرة في مجال احتياجك.

2. نية العميل

ما هذا

بيانات نية العميل هي معلومات المبيعات والتسويق المستمدة من مراقبة تصرفات العميل عند الوصول إلى المحتوى عبر الإنترنت ، أو البحث عن المنافسين ، أو التسجيل في الأحداث ، أو الاتصال بالمحللين ، أو الانخراط في أي عدد من أنشطة وسائل التواصل الاجتماعي - من البحث على الويب إلى النشر على LinkedIn . تعتمد كل مؤسسة تسويق اليوم تقريبًا على هذا النوع من البيانات إلى حد ما ، لكنها غالبًا لا تعمل مع جميع المسوقين.

كيف يمكن أن تعمل من أجلك

من البيانات التي تم جمعها حول تفاعلات كل عميل مع علامتك التجارية أو موقع الويب أو الموظفين ، يمكن للإحصائيين وعلماء البيانات إجراء استنتاجات حول اهتمامات العميل ونواياهم للمشاركة والشراء من شركتك. يمكن أن تكون هذه الاستدلالات مفيدة في تحديد المنتج المناسب للعملاء في الوقت المناسب.

بمجرد تطوير خوارزمية لتحديد هؤلاء العملاء ، من الضروري أن تقوم أيضًا بجمع مدخلات حول مخرجات نموذج الذكاء الاصطناعي من فرق المبيعات التي ستستخدم هذه المعلومات ، وكذلك من المسوقين الذين قد يطبقونها على الحملات عبر الإنترنت. اختبر ناتج النموذج ، ولكن اختبر أيضًا كيفية استخدام المبيعات والتسويق له.

أشياء للبحث عنها

مصادر البيانات هي الأكثر أهمية في تحديد النية. لديك بالفعل معلومات جيدة حول ما يشتريه عملاؤك ، وعندما يشترون ، ومن يشترون منه ، ونوع الشركة أو الفرد الذي يشتري. لكن بيانات النية تعتمد أيضًا على الإجراءات التي قد يقوم بها عملاؤك أو عملاؤك المحتملون قبل الشراء الفعلي.

على سبيل المثال ، قد يتطلب هذا من خوارزمية الذكاء الاصطناعي الخاصة بك إجراء اتصالات بين استفسار على موقع منافسك وقائمة العملاء المحتملين أو قائمة العملاء. هناك شركات يمكنها تقديم بيانات نية على مستوى الاتصال تحدد الشخص الفعلي الذي يتخذ إجراءً. هذه المعلومات مفيدة ولكن يجب استخدامها بحذر لتجنب التأثير "المخيف".

احصل على النشرة الإخبارية اليومية التي يعتمد عليها المسوقون الرقميون.

جارى المعالجة .. انتظر من فضلك.

الإشتراك

انظر الشروط.

أيضًا ، عند استخدام بيانات النية ، تذكر أنها اتجاهية فقط - فهي ليست محددة أو فعلية. إذا كان فريق المبيعات الخاص بك يستخدم بيانات النية ، فسيحتاجون إلى تدريب على ما تعنيه المعلومات بالفعل. على سبيل المثال ، قد يعني تحديد رئيس قسم المعلومات الذي من المرجح أن يشتري نظام تخطيط موارد المؤسسات في الثلاثين يومًا القادمة أن رئيس قسم المعلومات قد بدأ عملية مدتها عام لتحديد النظام. قد يكون إعطاء هذا للمبيعات كرائد بدون تفسير ضربة لمؤسستك التسويقية.

3. الفرصة وتوقع الشراء.

ما هذا

التنبؤ هو وسيلة للتنبؤ بما سيحدث في المستقبل. على سبيل المثال ، يمكنك التنبؤ بما قد تكون عليه مبيعات المنتجات والخدمات في أي فترة معينة.

يساعد التنبؤ بالمبيعات على إدارة التخطيط للنفقات أو نمو الأعمال أو فترات الركود الاقتصادي. إنها الكرة الكريستالية التي يستخدمها مديرو المبيعات عند توقع ما إذا كانوا سيحققون أهدافهم أم لا. عادة ما يكون التنبؤ بالمبيعات دقيقًا إلى حد ما لأنه يستخدم معاملات المبيعات السابقة للتنبؤ بالمعاملات المستقبلية.

كيف يمكن أن تعمل من أجلك

يمكن للتسويق استخدام التنبؤات في عملهم أيضًا. على سبيل المثال ، تستخدم وزارة السياحة النرويجية منهجيات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بعدد السياح الذين سيزورون البلاد. على الرغم من أنه ليس رقم مبيعات ، إلا أنه يمثل مؤشر أداء رئيسي مهم لسياحة النرويج. يمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي أو التحليل الإحصائي المتقدم أيضًا في التنبؤ بحضور الأحداث ، أو عدد الأشخاص الذين سيأخذونك في عرض خاص يتم تقديمه على موقع الويب الخاص بك ، أو عدد العملاء المتوقعين المؤهلين الذين سيمكنهم الشراء.

أشياء للبحث عنها

يمكن أن يكون التنبؤ مجزيًا للغاية ، لكنه مفيد فقط إذا ثبت أنه دقيق. هنا بعض النصائح:

• ضع في اعتبارك أكثر من مجرد أرقام الربع الأخير. تتضمن التنبؤات الجيدة بالمبيعات ما لا يقل عن 18 إلى 24 شهرًا من بيانات أداء الشركة. يتيح لك العمل مع هذا القدر الكبير من البيانات أن تكون أكثر دقة في توقعاتك. إذا كانت البيانات غير متوفرة ، فتجنب التنبؤ.
• ضع في اعتبارك التغيير في عملك بشكل عام. حسابات التنبؤ الجيد لبيع نفس المنتج والخدمة بمرور الوقت. إن الحصول على منتجات جديدة للبيع ، والتخلص من المنتجات وتغيير الأسعار أو الإستراتيجية ، كلها عوامل تؤثر على قدرتك على التنبؤ بالمبيعات بدقة. أيضًا ، إذا كنت تتوقع أحداثًا تسويقية أخرى ، فإن أحد المتغيرات التي غالبًا ما تكون مهمة هي الميزانية المخصصة لنشاط ما. إذا كان ذلك يختلف اختلافًا كبيرًا من ربع إلى آخر أو من سنة إلى أخرى ، فقد يكون من الصعب التنبؤ به ، أو قد تحتاج إلى السماح بهذه الفروق في النموذج.
• لا تحاول توقع المبيعات في أسواق جديدة مع عملاء جدد. بغض النظر عن مدى إغراء ذلك ، فأنت بحاجة إلى بيانات الأداء للتنبؤ بالمبيعات. اترك هذا التنبؤ لفرق المبيعات الخاصة بك. غالبًا ما يُعتبر هذا تطويرًا للأعمال ، وتعرف فرق المبيعات هذه كيفية تقييم ما إذا كان العميل سيشتري أم لا. بالنسبة للمسوقين ، هذه مسألة جمع المعلومات من فريق المبيعات ، وتطوير ملف تعريف للعميل الجيد ثم تطبيق تحليلات "التماثل" على العملاء المحتملين الآخرين.

هذه ليست سوى عدد قليل من المجالات الرئيسية للتسويق لتطبيق تقنيات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. بينما تستكشف المزيد في هذا العالم ، ستجد أن الفرص كثيرة بشكل خاص في مساعدة التسويق على تبسيط القرارات التي لا تعد ولا تحصى التي يتخذونها كل يوم.

الآراء الواردة في هذا المقال هي آراء المؤلف الضيف وليست بالضرورة آراء MarTech. مؤلفو طاقم العمل مدرجون هنا.