آشنایی با نحوه عملکرد هوش مصنوعی در بازاریابی

متعهد‌سازی یا مشارکت مشتری یکی از ویژگی‌های بارزیابی موفق در قرن بیست و یکم است. متعهد سازی مشتری باعث ایجاد تعامل با مصرف کنندگان در چندین کانال برای تقویت روابط شرکت با آن‌ها می‌شود. پیشرفت در شبکه‌های اجتماعی باعث شده است که متعهد‌سازی مشتری در بالاترین حد خود قرار بگیرد. با این حال، هنگامی که کسب و کارها گسترش می‌یابند، متوجه خواهند شد که هیچ راهی وجود ندارد که بتوانند به صدها یا حتی هزاران نظر، سوال و بازخورد مرتبط از مصرف کنندگان رسیدگی کنند. برخی از مشاغل سعی می‌کنند برای حل این مسئله، کارمندانی استخدام کنند، اما آن‌ها به سرعت متوجه می‌شوند که این کار یک تلاش بیهوده است. در ادامه شما را با نحوه عملکرد هوش مصنوعی در بازاریابی بیش‌تر آشنا می‌کنیم.

نحوه عملکرد هوش مصنوعی در بازاریابی

هوش مصنوعی یک راه حل فوری برای بررسی مقدار زیادی از داده است. MIT اشاره می‌کند که استفاده از AI برای Big Data  یا داده‌های بزرگ برای کسب و کارها یک امر حیاتی است و باعث بهبود عملیات‌های یک کسب و کار می‌شود. با این حال، هنگامی که ما در مورد هوش مصنوعی در بازاریابی صحبت می‌کنیم، این اصطلاح طیف گسترده‌ای از فن آوری‌های نوظهور را در بر می‌گیرد. همه آن‌ها در مفاهیم تجربه مشتری و متعهد سازی قابل اجرا نیستند. در اینجا خواهیم فهمید که چگونه داده‌ها و هوش مصنوعی می‌توانند با هم کار کنند و به ایجاد یک سیستم متعهدسازی مشتری عمیق‌تر و قوی‌تر برای یک کسب و کار کمک کنند.

منابع داده و تجربه مشتری (CX)

اگر اخیراً از Google برای جستجو استفاده کرده‌اید، فهمیده‌اید که موتور جستجو کاربران را به سمت آنچه که به دنبال آن هستند سوق دهد. میزان ربط (relevance) که موتور جستجو به شما ارائه می‌دهد حیاتی است و برای کسب و کارهایی که از داده‌ها برای تقویت هوش مصنوعی خود استفاده می‌کنند تفاوتی ندارد. شرکت‌ها می‌توانند با جمع آوری داده‌ها از کوکی‌ها یا برنامه‌های تلفن همراه، هوش مصنوعی خود را آموزش دهند و تجربه مشتری منحصر به فردی را ایجاد کنند. از آنجا که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی (Machine learning) امکان آموزش مجدد بر اساس اطلاعات جدید را دارند، پاسخ‌های AI همیشه براساس آخرین داده‌های جمع آوری شده در حساب آن کاربر مرتبط خواهند بود. جمع آوری داده‌ها فرآیندی متنوع است، اما اگر کسب و کارها قصد انجام این کار را دارند، باید اطمینان حاصل کنند که با تمام پلتفرم‌ها مطابقت دارند.

پردازش الگوریتمی با درجه بالاتر

الگوریتم‌ها یک اصطلاح ریاضی و به مجموعه‌ای از مراحل برای محاسبات خاص گفته می‌شود. استفاده از آن در علوم کامپیوتر، ظرافت و دقت بیشتری پیدا می‌کند. یادگیری الگوریتمی در قلب هوش مصنوعی است زیرا به سیستم می‌آموزد چه چیزی را باید از داده‌های جدید انتخاب کند. در حالی که امروزه بیشتر الگوریتم‌ها تحت نظارت هستند (توسط ناظر تحت نظارت قرار می‌گیرند و در صورت بروز خطا اصلاح می‌شوند)، در نهایت می‌توانند به تنهایی اجرا شوند. یادگیری ماشین (Machine learning) می‌تواند تفاوت‌های ظریف رفتار مصرف کننده را در نظر گرفته و جنبه‌های روانشناختی خریدار را نمایان سازد. داده‌‌هایی که تولید می‌‌کنند، می‌‌توانند به تعیین تصمیمات خرید مشتریان کمک کند.

فناوری پردازش زبان طبیعی (NLP)

پردازش زبان طبیعی سعی دارد تا هوش مصنوعی با استفاده از پارامتر‌های انسانی و نه آنچه از کامپیوتر انتظار دارید، واکنش نشان دهد. در واقع رایانه زبان انسان را متوجه شود. NLP نحوه تعامل یک برند با خریداران خود را تغییر می‌دهد. این امر باعث می‌شود که ارتباط با هوش مصنوعی از دیدگاه مصرف کننده بسیار در دسترس‌تر باشد زیرا آن‌ها نیازی به یادگیری رابط کاربری پیچیده ندارند. این سیستم به راحتی با آن‌ها به زبان انگلیسی ساده صحبت می‌کند و بازخوردها را جمع آوری و آن‌ها را به ذخیره داده‌های موجود اضافه می‌کند. Chatbot همچنین دارای سیستم‌های یکپارچه سازی است که می‌تواند در وب سایت یک شرکت قرار بگیرد. هزینه‌های توسعه برای ادغام این فناوری در یک وب سایت تجاری نیز به میزان قابل توجهی کم‌تر است.

بینش رایانه (Computer Vision) و تجربه مشتری

مشتریان همیشه به دنبال روش‌های کارآمدتر برای یافتن خریدهای خود هستند. بینش رایانه‌ای (Computer vision) دریافت یک ورودی و تجزیه و تحلیل داده‌ها توسط سیستم است. به عنوان مثال، بینش کامپیوتر با جمع‌آوری داده‌های ترافیک در یک فروشگاه می‌تواند یک نقشه‌ای ایجاد کند تا نشان دهد اکثر مصرف کنندگان در چه زمانی وقت خود را صرف خرید می‌کنند. یکی دیگر از نمونه‌های عالی استفاده از بینش رایانه‌ای، ویژگی Pinterest lens است. به گفته Pinterest، لنز به کاربران امکان جستجو با اسکن کردن توسط تلفن هوشمند را می‌دهد. لنزها دقیقاً نشان می‌دهند که هوش مصنوعی چه توانایی‌هایی دارد.

یادگیری عمیق (Deep Learning) در کنار تجربه مشتری

یادگیری عمیق شیوه تفکر انسان‌ها را به هوش مصنوعی آموزش می‌دهد. این کار برای ما به عنوان یک انسان آسان است زیرا آن را به صورت طبیعی انجام می‌دهیم، اما این یک فرایند پیچیده است و نیاز به پردازش زیادی دارد. الگوریتم‌های یادگیری عمیق می‌تواند در جذب مخاطب هدف با ارزش و یک فرصت عالی برای کسب و کارها باشد. یکی از بهترین نمونه‌ها در بخش مراقبت‌های بهداشتی استفاده از داده‌های مقیاس پذیر در دنیای واقعی است که توسط Trialbee پیاده سازی شده است. مشارکت بیماران در طی تحقیقات بالینی برای آزمایشات واکسن بسیار سودمند است. این مورد متمرکز بر ارائه یک راه‌حل مشارکتی برای شرکت کنندگان است که از هوش مصنوعی برای مطابقت شرکت‌ها با شرکت کنندگانی که در مطالعات مشابهی در سراسر جهان شرکت کرده‌اند، استفاده می‌کند. این کار را با استفاده از معیارهایی انجام می‌دهد تا محدودیت‌های لازم برای تعداد معدودی از متقاضیان مشخص شود و شرکت مطمئن باشد متقاضیان حتما می‌خواهند در مطالعه آن‌ها شرکت کنند. استفاده از هوش مصنوعی در این زمینه برای سازمان‌های دارویی، medtech، بیوتکنولوژی و CRO بسیار سودمند است و تجربه مشتری منحصر به فردی را برای شرکت کنندگان ایجاد می‌کند.

یکی دیگر از کاربردهای یادگیری عمیق، تعاملات به موقع است. مصرف کنندگان انتظار دارند که در حین ارتباط با نماینده خدمات مشتری، کارشان انجام پذیرد. اکثر مشتریان برای وقت خود ارزش قائل هستند و منتظر ماندن باعث می‌شود که آن‌ها تمایل خود را از آن برند تجاری از دست بدهند. تعاملات به موقع باعث می‌شود که هوش مصنوعی به طور دقیق پاسخ دهد. این سیستم با استفاده از هدف کاربر تعیین می‌کند که آن‌ها چه کاری می‌خواهند انجام دهند و نسبت به زمان واقعی عملکرد آن‌ها واکنش نشان می‌دهد.

حالا که با نحوه عملکرد هوش مصنوعی در بازاریابی آشنا شدید، می‌توانید از دیگر مقالات سایت اول نیوز دیدن کنید و پیشنهاد می‌شود مقاله شهرهای هوشمند را هم مطالعه فرمایید.