ما هو التعلم الآلي وهل هو الطريق إلى الأمام؟

ألست متأكدًا مما إذا كان للتعلم الآلي مكان في عملك والطريقة التي تُبلغ بها التسويق وتحسنه؟ يشارك الفريق في Distract أفكارهم.

مع تقدم التكنولوجيا ، أصبح التعلم الآلي أكثر رسوخًا في حياتنا اليومية.

بعد كل شيء ، وجد أن 40 ٪ من المسوقين يعتقدون أن البيانات الأفضل ستحسن مخرجاتهم التسويقية.

ونحن نفهم لماذا.

يمكن أن يمنحك الوصول إلى بيانات أفضل مزيدًا من الثقة لاتخاذ قرارات تستند إلى البيانات. ومع تطبيق التعلم الآلي ، يمكنك حتى الحصول على توصيات بديهية بناءً على أداء الحملة.

لذلك في هذه المدونة ، سوف نستكشف:

• ما هو التعلم الآلي؟
• لماذا يمكن أن يستفيد التسويق من التعلم الآلي؟
• الخطوات التي يجب اتخاذها للتحضير لفرص التعلم الآلي

دعنا نتعثر.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي يسمح للتطبيقات البرمجية بالتنبؤ بالنتائج بشكل أفضل باستخدام البيانات والتحليلات التاريخية.

إذا كنت تعمل في مجال التسويق الرقمي ، فأنت تعلم أن التعلم الآلي أمر لا مفر منه وفي كثير من الحالات ، يمكن أن يؤدي إلى زيادة كبيرة في أداء الأعمال.

أمثلة على التعلم الآلي في التسويق

هناك جميع أنواع أدوات الذكاء الاصطناعي التي تدعم الشركات بالتعلم الآلي.

من منظور تسويقي ، هناك خمسة أنواع رئيسية من برامج التعلم الآلي:

1. أنظمة التوصية
2. استهداف التوقعات
3. التنبؤ LTV
4. التنبؤ بمعدل الزبدة
5. إعداد التقارير وتحليل البيانات الضخمة

دعونا نلقي نظرة على كل منها بمزيد من التفصيل.

أنظمة التوصية

هذا إلى حد كبير ما هو مكتوب على القصدير. يمكن أن يستخدم التعلم الآلي للتوصية بيانات سجل الشراء لتقديم المنتجات للمشترين الذين اشتراها مشترون آخرون مثلهم.

من خلال تقديم عروض وتوصيات مخصصة ، يمكن للشركات زيادة المبيعات وتحسين استهدافها.

استهداف التوقعات

بشكل عام ، تستهدف الإعلانات المدفوعة المستخدمين بناءً على خصائص ديموغرافية معينة أو نشاط تاريخي.

ومع ذلك ، هناك أيضًا استهداف تنبؤي ، حيث يمكنك استهداف المستخدمين الذين يُرجح إجراؤهم لعملية شراء.

التنبؤ LTV

يتم حساب LTV كجزء من تقرير مما يعني أنها بأثر رجعي. من الناحية المثالية ، يجب حساب LTV قبل مغادرة العميل. والأفضل من ذلك هو أن تكون قادرًا على التنبؤ بالوقت الذي سيفكر فيه نوع معين من العملاء في التغيير واستخدام ذلك لبدء حملة لإبقائهم في الخدمة.

يمكن استخدامه أيضًا لقياس تأثير الحملات التسويقية على القيمة الدائمة بدلاً من العملاء المتوقعين أو المبيعات فقط.

التنبؤ بمعدل الزبدة

على غرار ما ورد أعلاه ، يمنح التنبؤ بمعدل التغيير للشركات فرصًا تسويقية تنبؤية لإبقاء العملاء في الخدمة لفترة أطول ولتحديد الأسباب الرئيسية للاضطراب في وقت مبكر.

إعداد التقارير وتحليل البيانات الضخمة

أخيرًا وليس آخرًا ، يعد إعداد التقارير وتحليل البيانات الضخمة اتجاهًا مستقبليًا رئيسيًا للتعلم الآلي في التسويق.

بينما تخدمك أدوات مثل Google Analytics جميع بياناتك التسويقية في مكان واحد ، إلا أنها لا تقدم الكثير من الأفكار أو التوصيات.

نتوقع ارتفاعًا في البرامج التي تقدم المزيد من التحليلات التنبؤية من وجهة نظر التسويق.

خطوات التحضير للتعلم الآلي في تحليلات التسويق

من الناحية التاريخية ، اعتمد المسوقون على أدوات مثل Google Analytics والتقارير الأصلية داخل أدوات مثل Google Ads و Facebook Business Manager لفهم جودة حملاتهم التسويقية ، لا سيما إعلاناتهم المدفوعة.

ولكن مع وفاة ملفات تعريف الارتباط الخاصة بالجهات الخارجية وتحديثات الخصوصية ، أصبح تحليل مقاييس المستخدم من أجل التحسين أكثر صعوبة.

ذات صلة: ما هي بيانات الطرف الأول وكيفية جمعها

نتيجة لذلك ، تميل منصات التسويق إلى التعلم الآلي ، حيث تأخذ البيانات الحساسة من أيدي المسوقين وتجبرهم على الوثوق في التحسينات الذكية التي تقوم بها المنصات.

تسمح لك منصات التسويق مثل Google و Facebook باختيار هدف لحملاتك الإعلانية لتحقيق أقصى قدر من التحويلات ، أو الوصول إلى عائد نفقات إعلانية معين ، أو ببساطة توجيه حركة المرور إلى موقع الويب الخاص بك. تدعي هذه الأنظمة الأساسية أنها تستطيع استخدام مقاييس مفصلة (لا تفصح عنها حصريًا) حول المستخدمين للوصول إلى هذه الأهداف من أجلك.

ومع ذلك ، فقد خفضت Google بشكل كبير مقدار مصطلحات بحث المستخدم التي يمكنك رؤيتها ، ومع الانتقال إلى GA4 ، سيكون من شبه المستحيل تحليل التنقل في موقع الويب الخاص بك دون وجود مجموعة بيانات كبيرة.

ذات صلة: الاختلافات الرئيسية بين Universal Analytics و GA4

كان لنظام iOS 14 تأثير حاسم آخر على إعلانات Facebook ، حيث لم يعد الاستهداف السكاني متاحًا عند النظر في التحويلات.

مثل هذه القيود لا تترك للمسوقين أي خيار سوى الوثوق بأنظمة التعلم الآلي.

ذات صلة: كيفية التخفيف من تأثير iOS 14.5

لماذا يعد إعداد التحويلات بشكل صحيح أمرًا بالغ الأهمية

عندما تكلف هذه الأنظمة الأساسية بتحسين حملاتك للوصول إلى أهدافك التسويقية ، فمن المهم التأكد من صحة البيانات التي تقدمها لهم.

التأكد من أن تحويلاتك قد تم إعدادها بشكل صحيح وأنها موجودة في الأنظمة الأساسية الخاصة بك سيضعك في الطريق الصحيح ويعني أن الأنظمة الأساسية تعمل على تحسين الشيء الصحيح. إذا لم تزود الأنظمة الأساسية بالبيانات ذات الصلة ، فستستغرق عملية التعلم الآلي وقتًا أطول. من المحتمل أيضًا ألا ترى الفوائد الكاملة.

كلما زادت البيانات التي يمكنك توفيرها للتعلم الآلي ، كان ذلك أفضل. سيكون العثور على أوجه تشابه كبيرة في مجموعة من 10000 مستخدم أكثر دقة من مجموعة من 100 ، مما يعني أن التحسينات الذكية القائمة على مجموعة كبيرة من المرجح أن تؤدي إلى نتيجة إيجابية.

تحسين التحويلات على جوجل

تمتلك Google العديد من أنواع الحملات حيث يكون التعلم الآلي في المقدمة. أحدثها هو Performance Max ، حيث تقوم بإدخال عدد من الأصول وتعلن Google عبر العديد من منصات Google نيابة عنك للمستخدمين الذين تقرر أنهم من المحتمل أن يجلبوا لك تحويلات.

في حين أن هذا يعد شكلاً متطرفًا من أشكال التعلم الآلي ، فلا يتعين عليك الغوص في Google والثقة فيه لإخراج كل شيء من يديك.

تعد إستراتيجيات عروض الأسعار التلقائية أيضًا شكلاً من أشكال التعلم الآلي. يمكنك التحكم في كلماتك الرئيسية والنسخ مع السماح لـ Google بعرض تلك الإعلانات للأشخاص الذين سيقومون بالتحويل.

إن تزويد Google بأكبر قدر ممكن من البيانات سيضعك في أفضل مكان لجلب المستخدمين المناسبين. تتمثل إحدى الفوائد الرئيسية لاستخدام أنظمة Google الأساسية في أن جميع أدوات Google تعمل معًا بسلاسة. هذا يجعل من السهل إعداد التحويلات باستخدام Google Tag Manager أو Google Analytics أو إعلانات Google نفسها. بمجرد إضافة تحويل إلى إعلانات Google ، ستستفيد من التعلم الآلي والتحسين الذكي على الفور. ستستخدم Google التعلم الآلي لتحقيق أهدافك اعتمادًا على إستراتيجية عروض الأسعار الخاصة بك.

باستخدام أداة قياس المسافات ، يمكن استيراد المكالمات أو النماذج إلى إعلانات Google بعدة طرق. يمكن استيراد مكالمات المسطرة تلقائيًا إلى Google Analytics كحدث يمكن بعد ذلك إنشاؤه كهدف واستيراده إلى إعلانات Google.

ذات صلة: كيفية تتبع المكالمات الهاتفية في Google Analytics

بدلاً من ذلك ، يمكن تصدير بيانات الاستمارة والمكالمة من أداة قياس المسافات وتحميلها إلى الإعلانات. ستعمل هذه الطريقة على إجراء تحويلات بأثر رجعي وربطها بالإعلانات باستخدام GCLIDs. يمكن لـ Google بعد ذلك استخدام هذه المعلومات لإملاء قرارات ذكية.

الاستفادة القصوى من المنصات الاجتماعية

قد يكون من الصعب الحصول على منصات تابعة لجهات خارجية للتحدث مع Facebook ومنصات التواصل الاجتماعي الأخرى. من أفضل الممارسات مع الأنظمة الأساسية الاجتماعية إضافة UTMs إلى كل إعلان بحيث يمكن تتبع الإجراء على موقع الويب إلى الحملة الاجتماعية والمجموعة الإعلانية والإعلان المحدد.

باستخدام Ruler ، يمكن تحليل UTMs لتحديد عدد الاستدعاءات والنماذج التي يمكن إرجاعها.

ومع ذلك ، هناك طريقة أخرى يمكننا من خلالها الاستفادة من التعلم الآلي وهي إنشاء جماهير مخصصة. يمكن تحميل الجماهير على المنصات الاجتماعية باستخدام معرفات مثل أرقام الهواتف وعناوين البريد الإلكتروني. من خلال القيام بذلك ، يمكن بعد ذلك استهداف هذا الجمهور المخصص لتجديد النشاط التسويقي أو الجماهير المشابهة. هذه الجماهير الشبيهة هي المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي.

ستحلل الأنظمة الأساسية الاجتماعية قائمة جمهورك المخصصة وتستخدم علامات رئيسية لتحديد ما يشترك فيه هؤلاء المستخدمون. يمكنهم بعد ذلك إنشاء جمهور يشبه المظهر بناءً على مستخدمين إضافيين يمتلكون أيضًا هذه العلامات الرئيسية. من الناحية النظرية ، سيكون هذا الجمهور مشابهًا لقائمة تجديد النشاط التسويقي ، مما يعني أنه من المرجح أن يتخذوا إجراءات مماثلة.

كلما زادت البيانات التي يمكنك توفيرها لأي نظام أساسي ، كانت التحسينات الذكية أفضل. من المستحسن أن يكون لديك قائمة تضم أكثر من 300 مستخدم عند إنشاء جمهور مخصص.

إذا لم يكن من الممكن إنشاء قائمة بالمشترين أو المحولين السابقين ، فراجع الخطوة قبل التحويل أو الخطوة التي تسبق ذلك. إن إنشاء جمهور من المستخدمين الذين أكملوا الإجراءات الرئيسية على موقعك (سواء كانت هذه هي الخطوة الأخيرة في رحلة التحويل الخاصة بك أم لا) ، يجعل أي جمهور مشابه أقرب إلى التحويل من جمهور عريض جديد تمامًا.

تغليف

لا يمكن الهروب من التعلم الآلي في مجال التسويق الرقمي.

كن استباقيًا وقم بإعداد الجماهير والتتبع الآن. في وقت لاحق ، يمكن استخدامها في الحملات ، وستحتوي الأنظمة الأساسية بالفعل على بيانات لاتخاذ القرارات.

تذكر أن أدوات الإحالة هي الخطوة الأولى للتعلم الآلي. استثمر في واحد الآن للحصول على السبق في بيانات التسويق الخاصة بك.

Ruler Analytics هي أداة إحالة رائدة يمكن أن تتكامل مع جميع أدوات التسويق الرئيسية الخاصة بك. احجز عرضًا لتعلم المزيد.

أو ، إذا كنت بحاجة إلى دعم لإنشاء حملات تسويقية من البداية إلى النهاية ، فتواصل مع فريق صرف الانتباه.

حول هانا لانجتون

هانا هي مديرة حسابات الإعلانات على شبكة البحث في Distract. بخبرة خمس سنوات ، تتطلع هانا إلى مستقبل الإعلان الرقمي والتعلم الآلي.

حول صرف الانتباه  

Distract هي وكالة تسويق وإعلان رقمية إبداعية مقرها في مدينة لينكولن في إيست ميدلاندز. تفخر بالابتكار والإبداع ، مما يمكّن العملاء في قطاعي B2B و B2C من التميز بين منافسيهم.

تعمل فرق البحث والشبكات الاجتماعية في Distract بشكل خلاق مع العملاء لإنشاء حملات تقدم باستمرار عملاء المبيعات المحتملين والاستفسارات وتزيد من الوعي بالعلامة التجارية. يحقق صرف الانتباه ذلك من خلال مزيج من العلامات التجارية الشخصية الواضحة والاستراتيجيات المبتكرة واستخدام العناصر الإبداعية التي يتم إنتاجها من خلال التصميم والفيديو والوسائط الاجتماعية.