جدید! به مقاله گوش دهید
اگر امروز می خواهید بر بازاریابی حاکم باشید ، نه تنها باید اطلاعات داشته باشید بلکه داده های ارزشمندی را برای تجارت خود دنبال کنید. دانستن اینکه یک شرکت 100000 مشتری بدون چهره دارد کافی نیست. بسیار مهم است که بفهمیم این افراد به چه چیزی علاقه دارند و چه چیزی می تواند به آنها ارائه شود.
یک روش م toثر برای بهبود عملکرد بازاریابی و افزایش فروش ، استفاده از فناوری یادگیری ماشین (ML) برای بهبود و خودکارسازی بازاریابی شما است.
بر اساس گزارش Mordor Intelligence ، بازار نرم افزارهای اتوماسیون بازاریابی تا سال 2026 تقریباً سه برابر می شود و به 19.66 میلیارد دلار می رسد. راه حلها و فناوریهای مارتچ در سالهای آینده به اولویت تبدیل خواهند شد.
هفت حوزه ای که الگوریتم های یادگیری ماشین مفید هستند
1. تجزیه و تحلیل بازاریابی
بازاریابی را تصور کنید که وظیفه تجزیه و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات مشتری را بر عهده دارد. بازاریاب می تواند از روش تجزیه و تحلیل توصیفی ، تشخیصی ، پیش بینی کننده یا تجویزی استفاده کند ، اما برای تجارت مدرن کافی نیست.
به لطف تجزیه و تحلیل مبتنی بر ML ، متخصصان می توانند عملکرد کمپین های بازاریابی را ارزیابی کنند ، آنها را بهبود بخشند و برای آینده بسیار سریعتر پیش بینی کنند.
موارد استفاده: پلتفرم ZyloTech MIT از یادگیری ماشینی برای مرتب سازی داده های مشتری و ایجاد توصیه های مربوطه استفاده می کند. Converseon که با شرکت هایی مانند Google ، Cisco و IBM همکاری می کند ، از ML برای انتخاب و تجزیه و تحلیل بینش رسانه های اجتماعی استفاده می کند تا مشاغل بتوانند بهتر به نیازها و خواسته های مشتری پاسخ دهند.
2. بازاریابی محتوا
یادگیری ماشین به بازاریابان اجازه می دهد تا کارهای تکراری و معمول مانند انتخاب و تحلیل کلمات کلیدی ، جستجوی موضوعات مناسب ، انتشار پست در شبکه های اجتماعی ، ارسال ایمیل و غیره را فراموش کنند.
هوش مصنوعی می تواند موضوعات متداول و جستجوهای جستجو را جمع آوری کرده و پیش بینی کند که کدام موارد در آینده نزدیک برای مخاطبان شما مناسب خواهد بود. جستجوهای دستی وقت گیر هستند. ML به طور قابل توجهی این روند را سرعت می بخشد.
موارد استفاده: Netflix مدت ها پیش مزایای هوش مصنوعی و ML را درک کرده بود ، و اکنون بینندگان را با تریلرهای شخصی از فیلم ها و برنامه های تلویزیونی متناسب با ترجیحات خود جذب می کند. الگوریتم های ML همچنین به Optimail کمک می کند تا کمپین های بازاریابی ایمیل خود را بهبود بخشد. ارسال نامه ها از نظر شخصی سازی به صورت خودکار انجام می شود: قالب ها کامپایل می شوند ، توصیه های محصول ایجاد می شود ، ایمیل هایی با تأیید پرداخت ارسال می شوند و غیره.
3. تبلیغات
بسیاری از مردم از تبلیغات نامربوط و ضعیف طراحی می شوند. ابزارهای مجهز به هوش مصنوعی برای هر کاربر پیشنهادات جذابی ایجاد می کند تا تبلیغات در زمان مناسب و در مکان مناسب به افراد مناسب برسد.
مورد استفاده: فناوری Dynamic Creative Optimization (DCO+) تبلیغات را از نظر طرح و رنگ بر اساس سلیقه مشتریان تنظیم می کند. سبک نام تجاری حفظ شده است ، اما هر خریدار خاص یک بنر جداگانه می بیند.
انتظار می رود چنین فناوری هایی با الهام بخشیدن به افراد بیشتر در خرید ، فروش را متحول کند.
4. سئو
یادگیری ماشین می تواند به جستجوهای مرتبط برای وب سایت ها و شخصی سازی محتوای متنی کمک کند.
مورد استفاده: الگوریتم های ML امکان انجام سریع ممیزی های فنی ، بهینه سازی محتوا ، ترتیب پیوند و غیره را فراهم می کند. پیشرفت های فنی و غیر فنی حاصله کاربران بیشتری را جذب می کند ، بنابراین خزنده جستجو صفحه شما را جالب می داند و رتبه بالاتری به آن می دهد.
ابزارهای ML به شما این امکان را می دهند که پیش بینی کنید کدام پیشرفت های SEO برای وب سایت شما واقعی است و به شما در پیاده سازی آنها کمک می کند.
5. بازاریابی مبتنی بر حساب
طبق گفته Salesforce ، بازاریابی مبتنی بر حساب (ABM) درآمد شرکت را تا 40 a در سال افزایش می دهد ، در حالی که روشهای سنتی ABM آن را تنها 10 افزایش می دهد.
مورد استفاده: بازاریابان با استفاده از هوش مصنوعی می توانند حساب هایی را که بیشترین میزان تبدیل را دارند ، شناسایی کرده و اوج فروش را پیش بینی کنند.
6. وب سایت های پویا
وب سایت های پویا در زمان واقعی ایجاد می شوند. هنگام باز کردن وب سایت های پویا ، کاربران صفحاتی را می بینند که برای نیازهای منحصر به فرد خود ایجاد شده اند.
مورد استفاده: از طریق ML/AI ، همه چیز در یک صفحه وب را می توان تطبیق داد: سرصفحه ، رنگ عناصر و پس زمینه صفحه ، محصولات توصیه شده ، مرتب سازی بر اساس قیمت و غیره. کاربران نمی توانند بصری آنها را از صفحات استاتیک استاندارد تشخیص دهند و بیشتر هستند علاقمند به گذراندن وقت در آن وب سایت ها و همچنین تمایل بیشتر به خرید هستند.
7. برندسازی
IBM ، Google ، Facebook ، Tesla ، Lenovo ، Amazon ، Microsoft و Uber چه ویژگی مشترکی دارند؟ همه آنها از هوش مصنوعی در ایجاد برند استفاده می کنند.
تجربه کاربر شخصی ، SEO بهتر و استراتژی های بازاریابی ، تبلیغات هدفمند ، پیش بینی دقیق فروش و ریسک ، پشتیبانی 24 ساعته و 7 روزه مشتریان-همه اینها به ایجاد یک نام تجاری کمک می کند و همه اینها با اتوماسیون و یادگیری ماشین انجام می شود.
بهبود عملکرد با هوش مصنوعی
یادگیری ماشین بخشی اساسی از استراتژی بازاریابان مدرن است. تخمین زده می شود که بهره وری کسب و کار تا 40 درصد بهبود یابد.
چنین فناوری هایی به شرکت ها کمک می کند تا با مشتریان رویکردی پیدا کنند ، محتوا و خدمات را با نیازهای آنها مطابقت دهند ، مخاطبان را تقسیم بندی کنند و سایر اقدامات مفید را انجام دهند – بدون ایجاد انتظارات غیرممکن از کارگران انسانی.
منابع بیشتر در زمینه اتوماسیون بازاریابی و یادگیری ماشین
نحوه پیاده سازی هوش مصنوعی در بازاریابی: Rajkumar Venkatesan در زمینه بازاریابی هوشمند [Podcast]
مزایای (بسیاری) اتوماسیون بازاریابی [Infographic]
چهار راه برای تقویت استراتژی بازاریابی ایمیلی خود با هوش مصنوعی