یادگیری ماشین چگونه بازاریابی را بهبود می‌دهد

موفقیت بازاریابی به عوامل مختلف و متعددی بستگی دارد. شما باید به دقت در مورد مشتریان تحقیق کنید تا استراتژی برندسازی مؤثری توسعه دهید، محتوای جذابی تولید کنید که مخاطبان از آن لذت ببرند، درک دقیقی از اقتصاد رفتاری داشته باشید و مشتریان را با محرک‌هایی تشویق کنید که شما را به رقیبانتان ترجیح بدهند. در عصر دیجیتال، بازاریابان نمی‌توانند بدون تسلط بر داده‌ها، تحلیل‌ها و اتوماسیون، در بازار برنده شوند.

خوشبختانه یادگیری ماشین (ML) می‌تواند عملکرد فروشندگان را در وظایفی نظیر گروه‌بندی مشتریان، ضمانت برند، استخراج و طبقه‌بندی محتوای مرتبط، ارتباطات مشتری و به‌طور کلی بهره‌وری و تولید، بهبود ببخشد. می‌توان گفت در اقتصاد جدید، یک واحد بازاریابی بدون تسلط بر یادگیری ماشین، در معرض مشکلات جدی خواهد بود.

اما نکته اینجا است که استفاده از یادگیری ماشین بدون درک درست و عینی آن، به آسیب‌های بیشتری منجر می‌شود و معمولاً زمان و سرمایه‌ی زیادی به هدر می‌دهد. یادگیری ماشین، جادو نیست و هیچ شرکتی را به‌خودی‌خود به هدف نمی‌رساند؛ مگر اینکه تیم بازاریابی در چالش‌های خاص، راه‌ حل مناسب ML را انتخاب و پیکربندی کند.

بسیاری از شرکت‌های بازاریابی تکنولوژی ادعا می‌کنند که از آخرین پیشرفت‌های هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. برخی از آن‌ها واقعاً از فناوری‌های پیشرو استفاده می‌کنند؛ اما سایرین، تکنیک‌های تقلیدی، رایج و قابل تکرار را به کار می‌گیرند.

برای اینکه بتوانیم تفاوت این دو گروه از شرکت‌ها را بفهمیم، بهترین برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین در امور بازاریابی را مرور می‌کنیم:

برنامه‌های کاربردی رایج یادگیری ماشین در بازاریابی

ازآنجاکه بازاریابی یک حوزه‌ی ترکیبی است، یادگیری ماشین را می‌توان به انواع تکنیک‌ها اضافه کرد:

کشف و گروه‌بندی مشتریان

همه‌ی مشتریان شبیه به یکدیگر نیستند. یادگیری ماشین می‌تواند به بازاریابان کمک کند مخاطبان خود را به گروه‌های پویا تقسیم کنند و بر این اساس با آن‌ها وارد تعامل شوند. به‌عنوان‌ مثال، پلتفرم Affinio، میلیاردها متغیر منافع مصرف‌کنندگان را تجزیه‌وتحلیل می‌کند، علایق و منافع خاص مشتریان را بر اساس فعالیت‌هایی که در رسانه‌های اجتماعی دارند مشخص می‌کند و سپس در یک گزارش بصری، گروه‌هایی از مردم را که از علایق یکسان برخوردارند، مشخص می‌کند. به‌این‌ترتیب متوجه می‌شوید کدام گروه از مشتریان عاشق غذا خوردن هستند، کدام گروه یک سریال خاص تلویزیونی را دنبال می‌کنند و کدام گروه برنامه‌های سفر مشابهی دارند

بهینه‌سازی محتوا

به کمک تست‌های A / B می‌توانید بفهمید که کدام گزینه‌ی محتوا (لحن ایمیل، طراحی صفحه وب، عناصر گرافیک در یک آگهی، عنوان مقاله و …) تأثیرگذاری بیشتری روی مخاطب شما دارد. بااین‌حال تست A / B، زمانی که شما از بهترین گزینه استفاده نکرده‌اید، یک دوره‌ی «پشیمانی» را نیز شامل می‌شود. شما مجبورید تا پایان شمارش معکوس صبر کنید و ببینید کدام گزینه، بهترین راه برقراری تعامل با مخاطبان بوده است. در مقابل تست‌های بندیت، از طریق بهینه‌سازی پویا این هزینه‌ی فرصت پشیمانی را کاهش می‌دهد. در این انواع گزینه‌ها هم‌زمان موردبررسی و بهره‌برداری قرار می‌گیرند و به‌تدریج و به‌صورت خودکار، محتوا به سمت گزینه‌ی بهتر حرکت می‌کند.

مدل‌های رگرسیون برای قیمت‌گذاری پویا

طرح یا استراتژی قیمت‌گذاری، می‌تواند یک محصول را به موفقیت برساند یا کاملاً از بازار خارج کند. تکنیک‌های رگرسیون یادگیری ماشین، به بازاریابان اجازه می‌دهد بر اساس تجارب پیشین، ارزش‌های رقمی را پیش‌بینی کنند؛ امری که به‌نوبه‌ی خود آن‌ها را قادر می‌سازد جوانب مختلف تجربه‌ی مشتریان را بهینه‌سازی کنند. رگرسیون می‌تواند در پیش‌بینی فروش و بهینه‌سازی مخارج بازاریابی نیز مورد استفاده قرار بگیرد.

دسته‌بندی متون برای بینش و شخصیت شناسی کاربر

یک سیستم یادگیری ماشین با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP)، می‌تواند محتوای متنی یا صوتی را بررسی کند و سپس هر محتوا را بر اساس متغیرهایی مانند لحن، گرایش یا موضوع طبقه‌بندی کند تا همان بینش مصرف‌کننده یا محتوای مورد نظر را تولید کند. برای مثال تحلیل‌کننده‌ی تن آی‌بی‌ام- واتسون، می‌تواند بازخوردهای آنلاین مشتریان را آنالیز و گرایش عمومی کاربران را در بررسی محصولات، تعیین کند.

استخراج و خلاصه‌سازی متن برای اخبار

بازاریابان می‌توانند با کمک ML محتوای مناسب را از مقالات خبری آنلاین و سایر منابع داده استخراج کنند و متوجه شوند که مردم، چگونه برند آن‌ها را می‌بینند و به محصولاتشان واکنش نشان می‌دهند. برای مثال پلتفرم Protagonist به شرکت‌ها کمک می‌کند اهداف و انگیزه‌های مشتریان خود را بیابند و متوجه شوند که این فاکتورها، چگونه روی تصمیمات خرید مشتریان تأثیر می‌گذارد. تیم‌های بازاریابی شرکت‌های فن‌آوری همچنین می‌توانند الگوریتم ML خود را با استفاده از API-هایی مانند AYLIENT در راستای جمع‌آوری اخبار مرتبط، بررسی گرایشات اجتماعی و دیگر اهداف طراحی کنند.

شبکه عصبی مصنوعی برای ترجمه‌ی ماشین

مکانیسم‌های توجهی در یادگیری عمیق، به بهبود ترجمه‌ی ماشین کمک می‌کنند و داده‌های بازاریابی را برای ورود به مرحله‌ی جهانی، آماده می‌سازند. ورود یک برند به یک بازار جدید و متفاوت، مستلزم ترجمه‌های دقیق بازاریابی است؛ ولی پیشرفت‌هایی که اخیراً در حوزه‌ی هوش مصنوعی حاصل‌شده، ترجمه‌ی ماشین را تقریباً هم‌تراز با کار انسانی قرار داده است. البته هنوز بسیاری از شرکت‌ها به‌منظور توجیه هزینه‌ها و تسریع پروسه‌های خود، از خروجی‌های ترجمه‌ی ماشین دست می‌کشند و فقط به بررسی ترجمه‌ی انسانی اکتفا می‌کنند.

شبکه‌ی عصبی تکرارشونده (RNN) برای تولید متن

اگر تیم بازاریابی شما دائماً تحت‌فشار باشد تا برای محصولات جدید، کمپین‌ها و شرکت‌ها، نام‌های عالی پیشنهاد دهد، می‌توانید از مدل‌های نسبی مانند RNN استفاده کنید تا مکرراً نام‌های قابل‌ اعتماد و باورپذیر را به شما ارائه کند.

سیستم‌های دیالوگ برای اتوماسیون تجربه‌ی مشتری و چت‌بات‌ها

بات‌ها و چت‌بات‌ها، از کاربردی‌ترین برنامه‌های هوش مصنوعی هستند. بسیاری از بات‌های بازاریابی، به‌طور کامل اسکریپت شده‌اند و از پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین استفاده می‌کنند؛ اما سیستم‌های پیچیده‌تر، می‌توانند به منابع دانش خارجی نیز رجوع کنند و به سؤالات غیر معمول پاسخ دهند. به همین دلیل می‌توان در صورت لزوم، این سیستم‌ها را به عوامل انسانی افزود. در حال حاضر برخی از شرکت‌ها، از چت‌بات‌ برای خدمت به مشتریان استفاده می‌کنند. از همان لحظه‌ای که مشتریان برای نخستین بار با یک برند آشنا می‌شوند تا زمانی که محصولات برند را خریداری می‌کنند و به خدمات پس از فروش نیازمند می‌شوند، این چت‌بات‌ها در خدمت‌رسانی به مشتریان کاملاً مفید واقع می‌شوند.

متن به گفتار (TTS) و گفتار به متن (STT) برای قدرت جستجو مبتنی بر صدا

بخشی از دامنه‌ی مکالمه‌ای هوش مصنوعی، یعنی سیستم‌های صوتی فعال و سیستم‌های صرفاً صوتی، امکانات جدیدی برای تعاملات کاربری در رابط‌های نرم‌افزاری و سخت‌افزاری ما معرفی می‌کند. درحالی‌که استفاده از دستیارهای مجازی مبتنی بر صدا، نظیر آمازون اکو و دستیار گوگل که امکان خرید و جستجوی بدون لمس را فراهم می‌کنند در حال فراگیر شدن است، مدیران بازاریابی به یک استراتژی محاوره‌ای هوش مصنوعی نیاز دارند تا بازاریابی آینده‌ی خود را تضمین کنند.

شبکه‌های تبلیغاتی تولیدی (GAN) برای رسانه‌های اصلی

انویدیا با متدولوژی خود (ایجاد تصاویر واقعی از سلبریتی‌های جعلی) دنیای کسب‌وکار را در بهت فرو برد. درحالی‌که به نظر می‌رسید این تصاویر، از مردم واقعی گرفته‌ شده باشند، همه‌ی آن‌ها توسط فناوری هوش مصنوعی تولیدشده بودند. سیستم انویدیا با بهره‌گیری از شبکه‌ی تبلیغاتی مولد، به‌تدریج در تولید عکس‌های جعلی اما فوق‌العاده باورپذیر، مهارت و تبحر بیشتری پیدا می‌کند.

GAN-ها شامل دو شبکه رقیب، یعنی ژنراتور و متمایزکننده هستند. این دو شبکه همیشه در حال پیشی گرفتن و آموختن از یکدیگر هستند و به‌این‌ترتیب، دائماً در تولید و تشخیص تصاویر جعلی، بهتر و بهتر عمل می‌کنند. تکنولوژی‌های دیگر از GAN برای ساخت لوگو استفاده می‌کنند و تصاویری باورپذیر و واقعی از طرح اولیه‌ی خود به دست می‌آورند. گاهی این پروسه برای تولید صدا نیز اجرا می‌شود.

اتوماسیون رباتیک برای عملیات بازاریابی

بازاریابی دیجیتال به‌طور روزافزون از اتوماسیون بهره می‌گیرد تا کار را برای شاغلان تحت‌فشار، آسان‌تر کند. فرایندهای خودکار خواندن ایمیل، باز کردن و آنالیز ضمیمه‌های ایمیل، واردکردن داده‌ها به فرم‌های آماده‌شده‌ی گزارش‌ها و ردیابی و تعاملات شبکه‌های اجتماعی، به بازاریابان کمک می‌کند سریع‌تر و مؤثرتر حرکت کنند. برای مثال پلتفرم هوش متنوعی آلبرت، نیاز به دخالت انسان در خریدهای رسانه‌ای را کاهش می‌دهد، به محاسبات تحلیلی مورد نیاز، سرعت می‌بخشد و کمپین‌های غیر رایگان تبلیغاتی را بهینه‌سازی می‌کند.

تجسم سازی خودکار داده‌ها برای گزارش‌های پیشرفته

تصاویر بلندتر و رساتر از واژه‌ها صحبت می‌کنند. هوش مصنوعی، بسیار سریع‌تر و کاراتر از هر انسان متخصص، داده‌ها را به تصاویر تبدیل می‌کند. معمولاً تحلیلگران از ابزارهایی مانند اکسل یا Tableau استفاده می‌کنند تا تصاویر بصری را به‌صورت دستی ایجاد کنند؛ اما راه‌ حل‌های تجزیه‌وتحلیل خودکار سازمانی مانند Qlik، می‌توانند منابع داده‌ها را متمرکز کنند و داشبوردها و گزارش‌های مفیدی برای تیم بازاریابی آماده کنند. امروزه بسیاری از پلتفرم‌ها، از آنالیز دیتا و الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین استفاده می‌کنند تا به روندهای بازار، الگوهای رفتاری افراد و سایر اطلاعاتی که به‌راحتی قابل‌ درک نیستند، وضوح بیشتری ببخشند.

یادگیری تقویتی برای تصمیم‌گیری‌های متوالی بازاریابی

برخی از پیچیده‌ترین تصمیماتی که ما اتخاذ می‌کنیم، صرفاً پیش‌بینی‌های منفرد نیستند، بلکه مجموعه‌ای تصمیمات را در یک افق بلندمدت کنار یکدیگر قرار می‌دهند. واقعیت این است که برقراری تعادل بین خواسته‌های کوتاه‌مدت و سود بلندمدت، اصلاً کار ساده‌ای نیست.

یادگیری تقویتی در چنین مواردی کارایی بالایی دارد. به‌عنوان‌مثال پلتفرم AlphaGo Deepmind دقیقاً برای کمک به تصمیم‌گیری‌ها پیچیده‌ی انسانی در شرایط دشوار طراحی‌ شده است. تحقیقات دانشمندان IBM نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از یادگیری تقویتی برای بهبود و بهینه‌سازی بازاریابی هدفمند استفاده کرد.

نکته‌ی آخر اینکه در طول یک دهه‌ی گذشته، با توجه به ظهور کلان داده و افزایش قدرت محاسبات، هوش مصنوعی و زیرشاخه‌های آن مانند یادگیری عمیق، چشم‌انداز کامپیوتر و پردازش زبان طبیعی به‌طور چشمگیری مورد استقبال قرار گرفته است.

مشکل اینجا است که برخی از کارشناسان می‌خواهند محصولات هوش مصنوعی را مانند «روغن مار» به فروش برسانند؛ گویی که اکسیری برای درمان همه‌ی مشکلات بازاریابی است. اما شرکت‌ها باید پیش از هر اقدامی، اهداف کسب‌وکار و معیارهای موفقیت خود را به‌وضوح مشخص کنند و بر اساس آن به دنبال راه‌ حل‌های اتوماسیون و هوش مصنوعی بگردند. به یاد داشته باشید که یادگیری ماشین، درمان همه‌ی معضلات بازاریابی نیست.