كيف تتعلم كيفية تحسين التسويق الخاص بك

0 4

يمكن أن يكون تعلم الآلة حلاً لعملية اتخاذ القرار التسويقية المعقدة ولتوضيح المنظور الذي لم يكن من السهل التعرف عليه من قبل.

نجاح يؤثر التسويق على مجموعة متنوعة من العوامل. أنت بحاجة إلى البحث بعناية عن العملاء لتطوير استراتيجيات فعالة للعلامات التجارية ، وإنشاء محتوى جذاب يمكن أن يستمتع به الجمهور ، ولديه فهم شامل للاقتصاد السلوكي ، وتشجيع العملاء بالحوافز التي ستمنحك منافسيك. في العصر الرقمي ، لا يمكن لجهات التسويق الفوز في السوق دون السيطرة على البيانات والتحليل والأتمتة.

لحسن الحظ، تعلم سيارة (ML) يمكن أن يحسن أداء البائعين في مهام مثل تجميع العملاء ، وضمانات العلامة التجارية ، واستخراج وتصنيف المحتوى ذي الصلة ، وعلاقات العملاء ، والإنتاجية والإنتاجية بشكل عام. يمكن للمرء أن يقول في اقتصاد جديد ، وحدة واحدة تسويق دون إتقان تعلم سيارة ، سيكون في ورطة خطيرة.

لكن النقطة هنا هي أن استخدام التعلم الآلي دون فهمه الصحيح والموضوعي يؤدي إلى مزيد من الضرر وعادة ما يهدر الكثير من الوقت والمال. إن تعلم سيارة ليس سحراً ولا يستهدف أي شركة ما لم يقم فريق التسويق باختيار وتكوين حل ML المناسب في تحديات محددة.

تدعي العديد من شركات تسويق التكنولوجيا أنها تستخدم أحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي. بعضهم يستخدم تقنيات رائدة حقًا ، لكن البعض الآخر يستخدم تقنيات مكررة ومتكررة ومتكررة.

من أجل فهم الفرق بين هاتين المجموعتين من الشركات ، نستعرض أفضل تطبيقات تعلم السيارات في شؤون التسويق:

تطبيقات شعبية لتعليم السيارات في مجال التسويق

نظرًا لأن التسويق هو نطاق هجين ، يمكن إضافة التعلم الآلي إلى مجموعة متنوعة من التقنيات:

تقسيم العملاء

اكتشف وجمع العملاء

جميع العملاء ليسوا مثل بعضهم البعض. يمكن أن يساعد تعلم الآلة جهات التسويق على تقسيم جمهورها إلى مجموعات ديناميكية والتعامل معها وفقًا لذلك. على سبيل المثال ، النظام الأساسي Affinio تقوم مليارات المتغيرات بتحليل مصالح المستهلكين وتحدد اهتمامات ومصالح المستهلكين على أساس الأنشطة على الشبكات الاجتماعية ، ثم تحدد مجموعات من الأشخاص الذين لديهم نفس الاهتمامات في تقرير حدسي. سيساعدك هذا على فهم أي مجموعة من العملاء يحبون تناول الطعام ، أي المجموعة تتبع مسلسل تلفزيوني خاص وأي مجموعة لديها خطط سفر مماثلة.

تحسين المحتوى

تحسين المحتوى

بمساعدة اختبارات A / B يمكنك معرفة أي خيار المحتوى (ضبط البريد الإلكتروني ، وتصميم صفحة الويب ، والعناصر الرسومية في الإعلان ، عنوان المقالة ، وما إلى ذلك) سيكون لها تأثير أكبر على جهة الاتصال الخاصة بك. ومع ذلك ، فإن اختبار A / B يتضمن أيضًا “ندمًا” عند عدم استخدام الخيار الأفضل. عليك الانتظار حتى نهاية العد التنازلي ومعرفة الخيار الأفضل للتفاعل مع الجمهور. أمام اختبارات اللصوص من خلال هذا التحسين الديناميكي ، تقلل هذه التكلفة من فرصة الأسف. تتم مراجعة واستغلال هذه الأنواع من الخيارات في وقت واحد ، ويتحرك المحتوى بشكل تلقائي وتلقائي نحو خيار أفضل.

نماذج الانحدار للتسعير الديناميكي

نماذج الانحدار للتسعير الديناميكي

الخطط أو استراتيجيات التسعير يمكن أن تجعل المنتج ناجحًا أو تمامًا خارج السوق. تسمح تقنيات الانحدار في التعلم الآلي للمسوقين بتوقع القيم الرقمية استنادًا إلى التجارب السابقة ، والتي بدورها تمكنهم من تحسين الجوانب المختلفة لتجربة العملاء. كما يمكن استخدام الانحدار للتنبؤ بالمبيعات وتحسين تكاليف التسويق.

المستخدم البصيرة والتشخيص

تصنيف النصوص لمعرفة المستخدم والحرف

نظام التعلم الآلي باستخدام معالجة اللغات الطبيعية ( NLP ) ، يمكنه فحص المحتوى النصي أو الصوتي ثم تصنيف كل محتوى استنادًا إلى متغيرات مثل النغمة أو الميل أو الموضوع لتوليد نفس البصيرة أو المحتوى الخاص بالمستهلك. يمكن لمحلل IBM-Watson على سبيل المثال تحليل آراء العملاء عبر الإنترنت وتحديد الاتجاه العام للمستخدمين لمراجعة المنتجات.

استخراج وتلخيص النص للأخبار

يمكن للمسوقين مساعدة مع ML ابحث عن المحتوى المناسب من القصص الإخبارية على الإنترنت ومصادر البيانات الأخرى لمعرفة كيف يرى الأشخاص علاماتهم التجارية ويتفاعلون مع منتجاتهم. على سبيل المثال ، النظام الأساسي بطل الرواية فهي تساعد الشركات في العثور على أهداف ودوافع عملائها وفهم كيفية تأثير هذه العوامل في كيفية قيام العملاء بالشراء. يمكن لفرق تسويق التكنولوجيا أيضًا استخدام خوارزمية ML باستخدام الخاصة بك API- مثل AYLIENT من أجل جمع الأخبار ذات الصلة ، قم بدراسة الاتجاهات الاجتماعية والأهداف الأخرى.

تعلم الآلة

الشبكة العصبية الاصطناعية للترجمة الآلية

تساعد آليات مهمة للتعلم العميق في تحسين الترجمة الآلية وإعداد بيانات التسويق للدخول إلى الساحة العالمية. يتطلب دخول العلامة التجارية إلى سوق جديدة ومختلفة ترجمة صارمة للتسويق ، لكن التقدم الذي تحقق مؤخرًا في مجال الذكاء الاصطناعي يترجم السيارة إلى ما يقرب من العمل البشري. بطبيعة الحال ، تحاول العديد من الشركات تبرير تكاليفها والتعجيل بعملياتها ، وترجمة إخراج الآلة ، والنظر فقط في ترجمة البشر.

توجيه الشبكات العصبية (RNNs) لتوليد النص

إذا كان فريق التسويق الخاص بك تحت الضغط باستمرار لتقديم أسماء رائعة للمنتجات والحملات والشركات الجديدة ، فيمكنك استخدام نماذج مماثلة مثل RNN لتوفير أسماء موثوق بها وموثوقة بشكل متكرر.

نظم الحوار لتجربة العملاء وأتمتة الدردشة

البوتات والدردشة هي واحدة من أكثر التطبيقات العملية للذكاء الاصطناعي. يتم كتابة العديد من برامج التتبع بشكل كامل واستخدام معالجة اللغات الطبيعية والتعلم الآلي ، ولكن يمكن للأنظمة الأكثر تطوراً الرجوع إلى مصادر المعرفة الأجنبية والرد على الأسئلة غير المعتادة. ولهذا السبب ، يمكن إضافة هذه الأنظمة إلى العوامل البشرية ، إذا لزم الأمر. في الوقت الحالي ، تستخدم بعض الشركات الدردشة لخدمة العملاء. من اللحظة التي يصبح فيها العملاء على دراية بالعلامة التجارية لأول مرة ، ستكون مفيدة جدًا للعملاء عند شراء المنتجات ذات العلامة التجارية وتتطلب خدمة ما بعد البيع.

تحويل النص إلى كلام و STT

نص إلى كلام (TTS) وخطاب إلى نص (STT) لقوة البحث الصوتي

يقدم جزء من نطاق محادثات AI وأنظمة الصوت النشطة وأنظمة الصوت المحضة إمكانيات جديدة لتفاعلات المستخدم في واجهات البرمجيات والأجهزة. في حين أن استخدام المساعدين الافتراضيين المعتمدين على الصوت ، مثل Amazon Echo و Google Assistant ، الذي يوفر إمكانية الشراء والبحث دون لمسة ، أصبح واسع الانتشار على نحو متزايد ، يحتاج التنفيذيون التسويقيون إلى استراتيجية تفاعلية لمنظمة العفو الدولية لضمان تسويقهم في المستقبل.

الشبكة الإعلانية المُولّدة (GAN) للوسائط السائدة

يبتلع Nvidia عالم الأعمال بمنهجيته الخاصة (إنشاء صور واقعية لأجهزة الكمبيوتر المحمولة المزيفة). وبينما يبدو أن هذه الصور مأخوذة من أشخاص حقيقيين ، فإن جميع هذه الأجهزة كانت تنتجها تكنولوجيا الذكاء الاصطناعي. نظام Nvidia ، مع استخدام شبكة إعلانات منتجة ، أصبح تدريجيا أكثر مهارة في إنتاجه من الصور المزورة ، ولكن فائقة قابلة للتصديق.

تشمل شبكات GAN شبكتين متنافستين ومولدات ومفرقات. هاتان الشبكتان تتفوقان دائما وتتعلمان من بعضهما البعض ، وبالتالي ، تعملان باستمرار بشكل أفضل وأفضل في إنتاج وكشف الصور المزيفة. يتم استخدام تقنيات أخرى من GAN لإنشاء الشعار والحصول على صور واقعية وذات مصداقية من تصميمها الأصلي. في بعض الأحيان يتم استخدام هذه العملية أيضا لتوليد الصوت.

أتمتة العمليات الروبوتية

أتمتة الروبوتية لعمليات التسويق

التسويق الرقمي تستخدم بصورة متزايدة أتمتة العمل للموظفين تحت الضغط، وجعلها أكثر سهولة.

تصور البيانات تلقائيا للتقارير المتقدمة

الصور أعلى وأعلى من الكلمات. الذكاء الاصطناعي ، يحول البيانات إلى صور بسرعة وكفاءة أكثر من أي شخص خبير. يستخدم المحللون عادة أدوات مثل Excel أو Tableau وهي تستخدم لإنشاء صور بصرية يدويًا ؛ ولكن الحلول التحليلية التنظيمية التلقائية مثل Qlik، يمكن التركيز على مصادر البيانات وإعداد لوحات المعلومات والتقارير المفيدة لفريق التسويق. واليوم ، تستخدم العديد من المنصات تحليل البيانات وخوارزميات التعلم الآلي المتقدمة لزيادة توضيح اتجاهات السوق وأنماط السلوك وغير ذلك من المعلومات التي لا يمكن فهمها بسهولة.

تعزيز التعلم لقرارات التسويق المتسلسلة

تعزيز التعلم لقرارات التسويق المتتالية

إن بعض القرارات الأكثر تعقيدا التي نتخذها ليست مجرد توقعات فردية ، بل مجموعة من القرارات على آفاق طويلة الأجل. والحقيقة هي أن تحقيق التوازن بين المطالب قصيرة الأجل والأرباح طويلة الأجل ليس بالأمر السهل على الإطلاق.

تعزيز التعلم في مثل هذه الحالات لديه أداء عال. كمثال على النظام الأساسي AlphaGo Deepmind تم تصميمه بدقة لمساعدة اتخاذ القرارات البشرية المعقدة في الظروف الصعبة. بحث العلماء IBM يوضح كيفية استخدام التعلم التعزيزي لتحسين التسويق المستهدف وتحسينه.

وأخيرًا ، على مدار العقد الماضي ، نظرًا لظهور بيانات كبيرة وقوة حوسبة متزايدة ، تم الترحيب بشكل كبير بالذكاء الاصطناعي وفئاته الفرعية مثل التعلم العميق ورؤية الكمبيوتر ومعالجة اللغات الطبيعية.

تكمن المشكلة في أن بعض الخبراء يرغبون في بيع منتجات استخباراتية اصطناعية مثل Snake Oil ، كما لو أن Axiory في طور معالجة جميع مشاكل التسويق. ولكن يتعين على الشركات تحديد أهدافها التجارية ومعدلاتها بوضوح قبل المتابعة والبحث عن حلول الأتمتة وحلول الذكاء الاصطناعي. تذكر أن تعلم سيارة ليس علاجًا لجميع مشكلات التسويق.

اترك رد

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني.