التسويق الرقمي في عصر التعلم الآلي

أو ... ما الذي لديك Ro مان الروبوتات من أي وقت مضى بالنسبة لنا؟

يعد التعلم الآلي أحد أكثر التقنيات الجديدة إثارة التي ظهرت في السنوات الأخيرة. إنه فرع من فروع الذكاء الاصطناعي يمنح أجهزة الكمبيوتر القدرة على التعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح.

ستستكشف هذه المقالة بعض الطرق التي يمكن من خلالها تطبيق التعلم الآلي على التسويق الرقمي.

لماذا يجب أن يهتم التسويق بالتعلم الآلي؟

على مدى العامين الماضيين ، حدث ثورة في عالم التسويق الرقمي من خلال التعلم الآلي. لقد كان هذا تغييرًا عميقًا في الطريقة التي نستخدم بها البيانات لاتخاذ القرارات وغيّر الطريقة التي نتعامل بها مع التسويق.

يمكن تطبيق التعلم الآلي على التسويق عبر الإنترنت لتحليل سلوك العملاء والتنبؤ بالأنماط المستقبلية دون الحاجة إلى مدخلات من الإنسان (وأسرع بكثير من الإنسان!) وبهذه الطريقة ، يمكن للمؤسسات تطوير استراتيجيات بسهولة أكبر بناءً على التغييرات في احتياجات المستهلك و الأذواق.

كشكل من أشكال الذكاء الاصطناعي ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي الشركات على توقع كيفية تفاعل العملاء مع المنتجات أو الخدمات الجديدة. يمكن أن يساعد التعلم الآلي في التنبؤ بالتركيبة السكانية للعملاء والملفات الشخصية السيكوجرافية ، إلى جانب عادات الشراء المحتملة. يمكن للشركة بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لتكييف استراتيجياتها التسويقية لمجموعات معينة من العملاء.

في الواقع ، تستخدم Google التعلم الآلي في كل ما تفعله تقريبًا. من التحليلات إلى الإعلانات إلى التعرف على الصوت ، فإنه يستخدم كميات كبيرة من البيانات التي يحصل عليها لاتخاذ قرارات مستنيرة وتحليل ذلك نيابة عنا.

الشيء العظيم هو أنه يمكننا أيضًا استخدام نفس الأساليب للاستفادة من البيانات بأنفسنا. يوفر هذا فرصًا تتجاوز ما يمكن أن تقدمه Google لنا في أدواتها وقدرة أكبر أيضًا على تكييف جهودنا مع أي هدف نختاره.

تطبيقات التعلم الآلي في التسويق

فيما يلي نظرة عامة موجزة عن بعض المجالات الرئيسية التي يفيد فيها التعلم الآلي التسويق.

تحليلات البيانات

الآلات رائعة في العمل مع البيانات التي قد تكون مملة أو غير مفهومة للبشر. من خلال تطبيق الخوارزميات على مجموعات البيانات الكبيرة ، يمكننا الكشف عن جميع أنواع الأنماط التي قد تمر دون أن يلاحظها أحد من خلال مراقبة جداول البيانات يدويًا. يمكن أن يشمل ذلك ميزات مثل:

• الارتباطات : يمكن أن تكشف هذه العلاقات داخل البيانات التي لم تفكر فيها.
• الاتجاهات : بخلاف المخططات البسيطة ثنائية وثلاثية الأبعاد ، يمكن أن تكون هناك اتجاهات خفية يصعب اكتشافها.
• التجميع : نظرًا لأن معظم البيانات معقدة للغاية بحيث لا يمكن تصورها كلها مرة واحدة ، فقد يكون من المستحيل تقريبًا رؤية أوجه التشابه بين المتغيرات المتعددة والمتباينة.
• القيم المتطرفة والشذوذ : مرة أخرى ، قد يكون من الصعب جدًا إنشاء هذا يدويًا عندما تكون البيانات معقدة.
• " البيانات الضخمة ": بينما يمكن إجراء بعض تحليل البيانات في جدول بيانات باستخدام ذكي للصيغ ، عندما تتجاوز مجموعة البيانات حجمًا معينًا ، فإن هذا الأسلوب سيتوقف عن كونه عمليًا. يتيح لنا نهج التعلم الآلي التعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة للغاية.

الأتمتة والتخصيص

من خلال التعلم أثناء تقدمه (أو "عبر الإنترنت" في تعلم الآلة) ، يمكن للخوارزمية ضبط الإعدادات تلقائيًا بناءً على الأحداث الخارجية (فكر: سلوك المستخدم).

يمكن أن تشمل التطبيقات:

• محتوى مقترح على موقع ويب بناءً على مستخدمين مشابهين (فكر في: توصيات الأفلام)
• الاستجابة ديناميكيًا لطول فترة نشاط جلسة التصفح (فكر: مدى اهتمام الزائر!)
• الإعلان عن المنتجات ذات الصلة ديناميكيًا استنادًا إلى الظروف الجوية دون الحاجة إلى وضع علامة على كل منتج تبيعه (فكر في: الصيف والمظلات في المملكة المتحدة!)

يمكن تحديث هذا النوع من السلوك ونظام الاستجابة باستمرار دون تدخل بشري.

التحسين والعائد على الاستثمار

هل تريد أن تعرف أيًا من نفقاتك التسويقية العديدة تعطي أكبر قدر من الفائدة على أموالك؟ بالنظر إلى البيانات الصحيحة ، يمكن للخوارزمية معرفة التدفقات التي تعطي أفضل عائد على الاستثمار وتحت أي شروط.

يكمن جمال هذا في نموذج البيانات التي يمكن أن ينتجها التعلم الآلي. باستخدام هذا النموذج ، يمكنك إدخال بيانات جديدة فيه بأي تكوين تهتم بتجربته وسيخبرك بالنتيجة المحتملة بناءً على الأحداث الماضية.

هذا يفتح القدرة على توقع عائد الاستثمار لأي مجموعة من الإنفاق والظروف التي ترغب في اختيارها. بالإضافة إلى ذلك ، كلما زادت جودة البيانات التي تدخلها ، كانت التوقعات أفضل ، لذلك يجب أن تتحسن التوقعات بمرور الوقت.

نسخ الجيل

بعض من أعظم التطورات الحديثة في عالم التعلم الآلي كانت في معالجة اللغة الطبيعية (NLP). مع إصدار GPT-3 من OpenAI ، أصبح من الممكن تمامًا الآن تضمين التعلم الآلي مباشرة في سير عمل مؤلفي النصوص وتحسين محركات البحث والمسوقين - في الواقع ، يمكن لأي شخص يعمل مع النص أن يحصل على بعض الفوائد من التفاعل مع هذا النوع من الذكاء الاصطناعي. (بعد قولي هذا ، أعدك أن الشخص الذي يكتب هذا هو إنسان وليس آلة - صادق!)

لتحقيق أقصى استفادة من ذكاء اصطناعي كهذا ، يتطلب الأمر قضاء بعض الوقت في فهم كيفية التفاعل معه - وغالبًا ما تحتاج إلى عين من ذوي الخبرة لتحريره. من الواضح أن فهم الموضوع الذي تعمل عليه مفيد للغاية أيضًا ، ولكن هناك حجة للقول إن توفير الوقت الإجمالي والنتائج اللاحقة قد يكون يستحق كل هذا العناء.

هل التعلم الآلي مناسب لعملي؟

هذا سؤال مهم حقًا وسيتعين على كل عمل تسويقي معالجته في مرحلة ما.

في حين أن التعلم الآلي يمكن أن يحقق ميزة كبيرة عند تطبيقه بشكل مناسب ، إلا أنه ليس شيئًا يمكنك أن تسقطه في مؤسسة وجني الفوائد. سيكون من المفيد أخذ الوقت الكافي للنظر بعناية في البيانات التي يجب عليك العمل بها وما يمكن فعله بها.

يعد الحصول على بيانات عالية الجودة بالتنسيق الصحيح أمرًا في غاية الأهمية. لكن معالجة البيانات وتنظيفها تستغرق وقتًا وموارد وكثيرًا من المعرفة.

لذا فإن القرار النهائي يعود إلى:

• هل لدينا بيانات مناسبة؟
• هل لدينا حالة استخدام واضحة؟
• هل سيستحق الوقت والجهد المبذولين لأعمالنا؟

خاتمة

رأيي؟ ML هو مستقبل التسويق

ليس هناك من ينكر أن التعلم الآلي يجلب إمكانات مذهلة للتسويق الرقمي. مع تنافس الشركات الكبرى مثل Google و Facebook و Amazon للسيطرة على مجال التعلم الآلي ، فقد أصبح بالفعل جزءًا أساسيًا من طريقة تفكيرنا في الإستراتيجية.

ومع ذلك ، لا تزال الشركات الصغيرة في المراحل الأولى من التبني. من وجهة نظر التسويق والعمليات ، هذا يعني أن المجال مفتوح للغاية لاكتساب ميزة على المنافسين من خلال تبسيط وتحديد الفرص.

في حين أن تنفيذ حلول التعلم الآلي داخليًا قد يكون ممكنًا لبعض الشركات ، إلا أنه ليس شيئًا يمكن لمعظم الشركات التركيز عليه بما يكفي لجعله ذا قيمة. هذا هو المكان الذي يمكن أن يساعد فيه العمل مع شركة مثل Hallam على دمج التعلم الآلي في مهام سير العمل الحالية. يعني نهجنا الذي يركز على البيانات أنه يجب عليك التركيز على ما تعرفه بشكل أفضل - بياناتك - أثناء تعاملنا مع تقنية المعالجة.