چگونه AI و روش یادگیری ماشین در حال تغییر بازاریابی محتوا هستند؟

بازاریابی محتوا

آینده در نزدیکی ماست و در صنعت بازاریابی انقلاب خواهد شد. برخی از بازاریابان ادعا می کنند که می توانند بخشی از این دنیای دیجیتال هوشمند و متصل باشند، بنابراین آن ها باید خود را برای یادگیری ماشین (ML) و هوش مصنوعی (AL) و بازاریابی محتوا آماده کنند.

 

در حالی که قبلا تعاریف مختلفی برای مفهوم AI وجود داشت، اما در نهایت تجزیه و تحلیل های پیشرفته و نسل جدیدی از خدمات به مشتری توانستند به واقعیت بپیوندند. با توجه به پیش بینی ها بر اساس تحقیقات انجام شده، تا سال 2020، 85 درصد از تعاملات مشتریان شامل عوامل انسانی نخواهند بود.

 

همچنین می توانیم بگوییم که در سال 2017، Chatbot ها توانستند با موفقیت جایگزین نمایندگان خدمات جهانی شوند. تا کنون 34 درصد از مصرف کنندگان این نوع از خدمات به مشتری را نسبت به بقیه ی خدمات ترجیح می دهند. و این یک حقیقت است که chatbot ها بخشی از انقلاب AI هستند و امروزه در همه جا وجود دارند.

در واقع، بسیاری از تعاملات اولیه بین یک سازمان و یک مصرف کننده از طریق ربات ها انجام می شود. این برنامه ها بر اساس کلمات کلیدی ارائه شده کار می کنند و می توانند این کار را با سرعت بیشتر و  ارزان تر از نیروی انسانی انجام دهند. بنابراین این وضعیت برای شرکت های پر رونق و مشتریان آنلاین بسیار پر منفعت است.

 

با این حال، این تنها تغییری نیست که در کسب و کار ها یک تجربه ی بهینه سازی عمده را به ارمغان آورده است. همانطور که ما همچنان از امکانات دیجیتال و دیگر راه حل های پیشرفته ی تکنولوژی ،که فقط یك قسمت از داستان های علمی تخیلی هستند، استفاده می کنیم، تکامل دیجیتال ما را به شکستن محدودیت های بازاریابی نزدیک می کند.

 

چطور؟ با محتوای مرتبط، بازاریابی گسترده تر، فرصت های جدید در بازار و تغییر کلی در ارتباط با تکنولوژی، مشتریان، علامت های تجاری و خدمات.

چرا AL و روش یادگیری ماشین ایجاد شده اند؟

بازاریابی محتوا

هوش مصنوعی و روش یادگیری ماشین دو اصطلاح متفاوت هستند که اغلب به جای یکدیگر استفاده می شوند. در حالی که AI یک مفهوم گسترده تر از ماشین های هوشمند است، اما روش یادگیری ماشین فقط بخشی از آن یا به عبارت دیگر یک ویژگی از قابلیت های AI است. همچنین می توان گفت، هوش مصنوعی ماشینی است که می تواند آنچه را که به عنوان یادگیری ماشین شناخته می شود را انجام دهد و به تنهایی از آن برای حل انواع مشکلات پیچیده استفاده کند.

 

اگر چه در مراحل اولیه توسعه، ML شامل فرآیند یادگیری ماشین بدون برنامه ریزی قبلی است. اما یک تکنیک ویژه برای ML وجود دارد که Deep Learning نامیده می شود و شامل یک شبکه مصنوعی از نورون هاست که شیوه عمل مغز ما را شبیه سازی می کند. برای ساده سازی آن می توانیم یک دسته از داده ها را به یک ماشین بدهیم و ببینیم که چگونه به خودی خود روند را یاد می گیرد.

سیستم شبکه عصبی برای دریافت و پردازش داده ها به شیوه ای مشابه با مغز انسان طراحی شده است. از این رو، دستگاه می تواند یاد بگیرد تا الگوها را تشخیص دهد، اظهارات را بیان کند، و برآوردهای دقیق تری، بسته به داده هایی که داده می شود، ارائه کند. اما تمام کار آن نیست.

 

یکی دیگر از بخش های مهم AI داشتن گزینه ای برای همکاری انسان با ماشین ها است. با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، ما توانسته ایم ارتباطات و تعامل یکپارچه ای بین افراد و دستگاه های الکترونیکی ایجاد کنیم. مانند آنچه که در Siri اتفاق می افتد.

 

فناوری در حال تکامل است به طوری که اکنون دستگاه ها می توانند یاد بگیرند چگونه با ما در سطح ارگانیک و طبیعی ارتباط برقرار کنند. هدف اصلی رایانه ها ، رسیدن به درک بشری توسط زبان و متن است. و هنگامی که هدف آن ها تحقق یابد، فقط قادر به درک کردن نخواهند بود، بلکه نتیجه گیری و خلاصه سازی کرده و ارتباط طبیعی نیز برقرار خواهند کرد.

تغییر شکل فیلد بازاریابی بازاریابان چه انتظاراتی می‌توانند داشته باشند ؟

بازاریابی محتوا

تکنولوژی هوش مصنوعی چه تغییراتی را می تواند برای بازاریابان به ارمغان آورد؟

 در سال‌های آینده، این صنعت در شخصی سازی تغییر قابل‌توجهی خواهد کرد. با افزایش انتظارات مشتری،کسب و کارها باید نوآوری‌های بیشتری داشته باشند تا بتوانند تعاملات مشتریان فعلی را متحول کنند.

” برآورده کردن انتظارات مشتری در دهه جدید به معنی تغییر از ” تمرکز مشتری” به ” تعهد مشتری ” است. این تحول آگاهانه نیازمند تغییر اساسی در نحوه فکر، عمل، و همکاری شرکت‌های B2B می باشد.”

اینجا است که استفاده از AL، درهایی برای فرصت‌های پرسود در بازار و روابط بهتر با مشتریان باز می کند. از فعالیت‌های بازاریابی محتوا و طرح‌های وب سایت های تعاملی گرفته تا پلتفرم های تبلیغات دیجیتالی، AL قول می‌دهد که توسط مقدار زیادی از داده‌ها و توسعه استراتژی‌های بازاریابی، قله‌های جدیدی را فتح کرده و رقابت برند ها را افزایش دهد.

مثال‌هایی از فن‌آوری هوش مصنوعی و ML در بازاریابی امروز

امروزه در بازاریابی، هوش مصنوعی در پشت صحنه ی بسیاری از تصمیمات بازاریابان قرار دارد. در حقیقت،تحقیقات بازاریابی داخلی نشان می دهد که اتوماسیون بازاریابی در عرض پنج سال گذشته به یک صنعت ۱.۶۵ میلیارد دلاری تبدیل شده‌است.

 

جالب این است که ۶۳ ٪ از مردم هنوز نمی‌دانند که در حال حاضر به صورت روزانه از آن استفاده می‌کنند. اما این کارمانعی برای استفاده از AL نخواهد بود، چرا که ۶۸ درصد از CMO ها گزارش داده‌اند که شرکت‌ های آن‌ها در فعالیت‌های تجاری خود از AL استفاده می کنند یا قصد دارند از آن استفاده کنند. و ۵۵ درصد از شرکت‌ها انتظار دارند که نسبت به شبکه های اجتماعی، تاثیرات بیشتری بر بازاریابی و ارتباطات دیجیتالی داشته باشند.

بنابراین برخی از برندها به طور کامل قدرت و مزایای سیستم‌های هوش مصنوعی را درک کرده اند. گوگل که یکی ازپیشگامان علوم هوش مصنوعی است ، در سال ۲۰۱۵ از الگوریتم RankBrain  هوش مصنوعی برای کمک به پیدا کردن ارتباطات در دریای بزرگ منابع جستجو استفاده کرد. این مثال خوبی برای این است که نشان داده شود چگونه NLP  (پردازش زبان طبیعی) می‌تواند بازاریابان را به سمت داده‌های بزرگ و  محتوای مرتبط هدایت کند.

 

به علاوه، شبکه در طراحی وب سایت نیز بخشی از فن‌آوری‌های هوش مصنوعی است. بنابراین معمولا از خودکارکردن سایت‌ها با تشخیص تصویر هوشمند، کراپ کردن، و الگوریتم هایی  که یک چشم‌انداز مناسب ایجاد می‌کنند تا هرچه محتوای بیشتری به آن اضافه کنید، کامل تر شود، استفاده می کنند. یک وب سایت را تصور کنید که خودش را طراحی می‌کند. در عین حال ترسناک و اغوا کننده به نظر می‌رسد، درست است ؟

 

 

 با این حال، الگوریتم های هوش مصنوعی می‌توانند کارهای بیشتری انجام دهند. آن‌ها می‌توانند بر قیمت‌گذاری محصول نیز تاثیر بگذارند. با استفاده از یادگیری ماشین، بازاریابان می‌توانند قیمت صحیح را براساس قیمت‌گذاری و روند فروش، ظرفیت موجودی، و عوامل شرکت های دیگر تعیین کنند. اما چیزی که خوب است، این است که هوش مصنوعی می‌تواند اطلاعات حیاتی را برای کارآفرینان فراهم کند،  از جمله این که چگونه و چرا مشتری ممکن است با شرکت در تماس باشد.

 

این تکنیک پیشگویانه به طور گسترده توسط USAA  استفاده می‌شود و به طور موثر نرخ حدس آن‌ها را از ۵۰٪ به ۸۸ ٪ افزایش داده است. این سیستم می‌تواند هزاران عامل را تجزیه و تحلیل کند و به همین دلیل است که می تواند الگوهای رفتار انسانی را برای هر مصرف‌کننده  تشخیص دهد. از این رو، زمانی که هوش مصنوعی بداند کاربران چگونه و برای کدام یک از محصولات با مرکز تماس خواهند گرفت، خدمات مشتری بهبود خواهد یافت.

 

فونت های اصلی که هوش مصنوعی بر آن ها تاثیر می‌گذارد

بازاریابی محتوا

ما از چه چیزی مطمئن هستیم؟ هوش مصنوعی در بازاریابی در حال توسعه است. بنابراین اجازه دهید همه شاخه‌های بازاریابی که AL تغییر می دهد را مرور کنیم.

چگونه می توان محتوای هوش مصنوعی را توسعه داد؟

علاوه بر اطلاع‌رسانی و حمایت از بازاریابی هوشمند، برخی از عملیات هوش مصنوعی می‌توانند برای جذب مشتریان به وب سایت نیز مفید باشند. به عنوان مثال، در سال ۲۰۱۶ برنامه “WordSmith ” بیش از ۱.۵ میلیارد قطعات محتوایی تولید کرد که نسبت به ۳۰۰ میلیون تولید شده در سال ۲۰۱3،  افزایش یافته است.

 

سیستم نوشتاری می‌تواند به طور موثر بخشی از ساختار داده و زبان را برای ایجاد مقالاتی مشابه مقالات انسانی پی‌گیری کند. اگرچه محتوا بیشتر بر گزارش‌های داده‌ها تمرکز دارد، اما بازاریابان، به خصوص آن‌هایی که درامور مالی کار می کنند، می‌توانند از گزارش‌های بازار، که برنامه های هوش مصنوعی را نیز فراهم می‌کنند، بهره‌مند شوند .

 

با این وجود، محتوای هوش مصنوعی برای کمک به تعامل بیشتر با مشتریان ایجاد شده است. با این روش، برندها می‌توانند با ارائه مطالب مرتبط با آن‌ها ، بازدیدکنندگان را سرگرم کنند.

 

علاوه بر این ، یک استراتژی عالی برای مدیریت اشتراک نیز می باشد. زیرا با افزایش تدریجی توصیه ها تعداد کاربران افزایش می‌یابد . چگونه؟ با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشینی که به خاطر دارند خریداران در کجا فرآیند خرید را نیمه کاره ول کرده اند و همچنین الگوها را نیز آنالیز می‌کنند.

 

 بازاریابی خودکار چیست؟

چگونه اتوماسیون بازاریابی می‌تواند به فروش کمک کند؟ فن‌آوری قدرت هوش مصنوعی می‌تواند موفقیت و رتبه‌بندی فروش را براساس شانس تبدیل اندازه‌گیری کند.

 

بازاریابانی که از یادگیری ماشین و الگوریتم های هوش مصنوعی برای فروش استفاده می‌کنند، به برنامه‌های ایمیل مارکتینگ، بهبود فعالیت‌های پست الکترونیکی، و … دسترسی خواهند داشت. بنابراین سیستم‌های هوش مصنوعی قطعا بازار فعلی و تلاش‌های بازاریابی را به طور کلی تغییر خواهند داد.

 

تجربه ی سفارشی سازی وب سایت ها و برنامه ها

خریداران آنلاین به طور مداوم به دنبال کسب و کارهای شفاف و نوآورانه هستند، اما بیشتر از  یک طراحی وب سایت جالب و یا یک پیام واضح، responsive بودن اهمیت دارد. با استفاده از مدل هوش مصنوعی قابل پیش بینی، مشتریان می‌توانند یک سرویس مشتری خوب با محتوای باکیفیت در همه ی زمینه‌ها داشته باشند.

 

مشتریان وفادار اطلاعات بیشتری در مورد محصولات و خدماتی دارند که در گذشته آن ها را پسندیده اند، در حالی که بازدیدکنندگان جدید با محتوای اطلاعاتی درگیر خواهند شد تا منافع خود را حفظ کنند.

بازاریابی ایمیل در هوش مصنوعی

همانطور که قبلا اشاره شد ، هوش مصنوعی می‌تواند به بهینه‌سازی بازاریابی ایمیل کمک کند. با استفاده از چشم اندازی که از تکنولوژی هوش مصنوعی ایجاد می‌شود، بازاریابان می‌توانند کشف کنند مشتریان به خرید چه محصولاتی بیشتر تمایل دارند و سپس ویژگی های مرتبط با محصولات مورد نظر مشتریان را پیدا کنند. هنگامی که آن‌ها یک خبرنامه را باز می‌کنند، ایمیل معاملات بالقوه، سهام محصول، و قیمت‌گذاری هایی که شرکت باید ارائه دهد، نمایش داده می شود.

 

تجزیه و تحلیل پیشگویانه

در نهایت بازاریابان ، چشم انداز و پیش‌بینی‌های دقیقی خواهند داشت تا در مرحله ی بهره‌وری به آن‌ها تکیه کنند. اگر چه مدل Propensity موفق است، این مدل می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا از رقبای خود جلوتر باشند.

 

فن‌آوری هوش مصنوعی قابل پیش بینی مسیر را به مفاهیم بازاریابی جدید (از جمله بازاریابی محتوا ) سوق می دهد و طراحی کمپین های تبلیغاتی را ممکن می سازد. پیش‌بینی قیمت‌ها، تبدیل ها، خریدهای مکرر، و روش های کاربر پسند، و … بیشتر به یک هنجار بازاریابی جدید و یک فرمول اصلی برای افزایش درآمد، تبدیل خواهند شد.

تبلیغات قابل برنامه ریزی

بازاریابی Programmatic (قابل برنامه ریزی) می‌تواند از یادگیری ماشین و الگوریتم‌های پیش بینی استفاده کند تا برای مهم‌ترین مشتریان موردنظر خود تبلیغات کند.  گفته می‌شود که همه ی پلتفرم های اجتماعی برای تبلیغات شما مناسب نیستند. از زمانی که گوگل به دلیل تبلیغات شرکت‌هایی که در وب سایت‌های مشکوک ظاهر می شدند ، در امنیت شبکه رسوا شده است، در حال حاضر بازاریابان مراقب ارسال تبلیغات هستند.

اما هوش مصنوعی می‌تواند با تشخیص مکان‌های مشکوک و حذف آن‌ها از فهرست کانال‌ها، امنیت شبکه راافزایش دهد. به عبارت دیگر، هوش مصنوعی در بازاریابی Programmatic می‌تواند به بازاریابان بهترین گزینه‌ها را برای قرار دادن تبلیغات هدفمندشان نشان دهد.

هوش مصنوعی و گرایش‌های یادگیری ماشین برای سال ۲۰۱۸

بازاریابی محتوا

اگرچه این تکامل تازه آغاز شده‌است، اما ما می‌توانیم انتظار داشته باشیم که نتایج هوش مصنوعی را درابتدای سال ۲۰۱۸  ببینیم. نسل بعدی مراقبت از مشتری و بازاریابی محتوا ، صنعت را در دست خواهد گرفت. در میان بسیاری از روش‌های AL، چندین کاربرد وجود دارد که AL تا سال ۲۰۱۸ آن ها را انجام خواهد داد.

تعاملات ماشین-انسان

یادگیری ماشین با ربات‌ها پایان نمی پذیرد. در حقیقت، آن‌ها تنها می‌توانند به بازاریابان کمک کنند تابا تحویل محتوای درست در زمان مناسب ، در مقابل مشتریان خود سربلند باشند. از آنجا که ماشین‌ها می‌توانندموضوع گفتگو را پیش‌بینی کنند ، حل هر گونه شکایت یا مسائل دیگری که کاربران ممکن است با آن ها روبه رو شوند ، آسان‌تر خواهد شد.

 

بر خلاف مکالمات chatbot  سنتی و حتی ارتباطات صوتی/ متن، هوش مصنوعی اجازه ی شکل جدیدی از هم‌کاری را می‌دهد. مایکروسافت در حال حاضر در حال بررسی پتانسیل ارتباطات ” چند حسی ” است که مواردی ازقبیل بینایی، لمس، صدا و حرکات را در بر می‌گیرد.

 

نتیجه‌گیری

اکنون تمرکز بر روی مشتریان است – مشتریان خواستار نوآوری و روابط بهتر با شرکت ها هستند. باپیش‌بینی دقیق‌تر اطلاعات، در نهایت هوش مصنوعی  کسب و کارها را با مخاطبان مرتبط خواهد کرد.

 

علاوه بر این ، AL فن‌آوری‌های بازاریابی های مختلف را خودکار خواهد کرد. با استفاده از محتوای تولید شده، تحلیل دقیق رفتار انسانی، و قابلیت‌های یادگیری ماشین، هوش مصنوعی در حمایت از رشد کسب‌وکار ها، فقط یک ابزار نیست و با زمان به بخشی از فرهنگ ما تبدیل خواهد شد.

 

احتمالات  فراتر از تصور ما هستند. بازاریابان باید دقیق باشند، چون فن‌آوری هوش مصنوعی در سال ۲۰۱۸ بیشتر مورد استفاده قرار خواهد گرفت. در هر صورت، آینده دور نیست و ما می‌توانیم انتظار تغییرات زیادی را در سال آینده داشته باشیم. بنابراین اگر می‌خواهید کسب وکارتان ادامه داشته و پیشرفت کند ، برای ارتباطات ربات آماده باشید و هر چه سریع‌تر بازاریابی خود را خودکار کنید.