یادگیری ماشین در بازاریابی، قایق نجات شما در دریای بی مرز داده ها!

توی دنیایی که در دریایی از داده‌ها در حال غرق شدنه، یادگیری ماشین (Machine Learning) همون قایق نجاتیه که می‌تونه باعث بشه فرایندهای بازاریابی شما به نتیجه برسه. یادگیری ماشین به‌عنوان زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، ابزاری قدرتمنده که به‌سرعت در حال متحول کردن دنیای بازاریابیه.

طبق تحقیقات اخیر HubSpot، حدود ۳۵ درصد از بازاریاب‌ها برای ساده‌سازی کارهاشون و خودکار کردن وظایف تکراری و خسته‌کننده از هوش مصنوعی استفاده می‌کنن. با این وجود، همین تحقیق نشون می‌ده که ۹۶ درصد از بازاریاب‌ها همچنان خروجی‌های تولیدشده توسط هوش مصنوعی رو اصلاح می‌کنن که این موضوع نشون می‌ده این فناوری هنوز تا کامل شدن راه زیادی داره.

در این بلاگ شما یاد می‌گیرید که چطور یادگیری ماشین می‌تونه تیم بازاریابی شما رو تقویت کنه.

یادگیری ماشین در بازاریابی چه کاربردی داره؟

یادگیری ماشین شکلی از هوش مصنوعیه (Artificial Intelligence) که به نرم‌افزارها این امکان رو می‌ده تا بدون برنامه‌ریزی مشخص، در پیش‌بینی نتایج دقیق‌تر بشن.

بازاریاب‌ها از یادگیری ماشین برای درک بهتر رفتار مشتری و شناسایی روندها در مجموعه داده‌های بزرگ استفاده می‌کنن. به این ترتیب اون‌ها می‌تونن کمپین‌های بازاریابی کارآمدتری رو اجرا کنن و نرخ بازگشت سرمایه بازاریابی (ROI) کمپیین‌ها رو افزایش بدن.

برای مثال، نتفلیکس از یادگیری ماشین برای بهبود الگوریتم‌های سیستم‌های توصیه‌گر، پیش‌بینی تقاضا و تعامل موثر با مشتری استفاده می‌کنه. این شرکت با استفاده از تاریخچه تماشای مشتری‌ها، بینش قدرتمندی درباره ترجیحات مشتری به دست میاره و به این شکل به اون‌ها این امکان رو می‌ده تا پیشنهادات محتوای مرتبط‌تری رو دریافت کنن.

به زبون ساده‌تر، یادگیری ماشین می‌تونه بر اساس رفتار مشتری مثل تاریخچه خرید و سوابق جستجو در اجرای کمپین‌های شخصی‌سازی شده به بازاریاب‌ها کمک کنه.

یادگیری ماشین می‌تونه از راه‌های مختلفی به بهبود بازاریابی کمک کنه. رایج‌ترین کاربردهای یادگیری ماشین در بازاریابی شامل این موارد می‌شه:

۱- سنجش احساسات مشتری 

الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌تونن به‌طور خودکار احساسات مشتری، مثل نظرات مثبت، خنثی یا منفی رو شناسایی کنن. در ابتدا این الگوریتم‌ها داده‌های متنی رو از منابع مختلفی مثل نظرات مشتری، موارد منشن شده در شبکه‌های اجتماعی، فرم‌های بازخورد یا پاسخ‌های نظرسنجی جمع‌آوری می‌کنن.

سپس این داده‌ها پیش‌پردازش و بر اساس احساسات مربوطه برچسب‌گذاری می‌شن. این موضوع به بازاریاب‌ها کمک می‌کنه تا در مورد احساسات مشتری بینش کسب کنن و بر اساس بازخوردهای دریافتی، بهبودهای لازم رو انجام بدن.

۲- شخصی‌ سازی تجربه‌ کاربر 

مدل‌های یادگیری ماشین می‌تونن رفتار کاربرها و داده‌های تاریخی رو به‌منظور پیش‌بینی ترجیحات مشتری تجزیه‌و‌تحلیل کنن. بازاریاب‌ها از این فرصت برای ارائه پیشنهادهای شخصی‌شده مثل پیشنهاد محصول، تبلیغات یا تخفیف به مشتری‌ها استفاده می‌کنن. علاوه‌بر این، یادگیری ماشین می‌تونه صفحه‌های فید محتوا رو بر اساس علایق کاربر تنظیم کنه و یه سری یادآورهای شخصی‌سازی‌شده برای مشتری‌ها ارسال کنه.

۳- بهینه‌ سازی توزیع محتوا 

یادگیری ماشین می‌تونه عملکرد کانال‌های توزیع محتوای مختلف رو تجزیه‌و‌تحلیل کنه و استراتژی‌های بهینه‌سازی ارائه بده. همچنین با دسترسی به داده‌های تاریخی، می‌تونه بهترین زمان انتشار محتوا و تعداد ایده‌آل محتوا رو به‌منظور جلوگیری از اشباع مخاطب تعیین کنه. همچنین می‌تونه موثرترین کانال‌های توزیع رو شناسایی کنه و به بازاریاب‌ها این امکان رو بده تا منابع خودشون رو به شیوه‌ای درست تخصیص بدن و بیشترین تعامل و حداکثر نرخ بازگشت سرمایه (ROI) رو از تولید محتوا به دست بیارن.

۴- کمک به تبلیغات هدفمند

یادگیری ماشین، انقلابی در تبلیغات هدفمند به حساب میاد چون با تجزیه‌و‌تحلیل حجم عظیمی از داده‌های مشتری، رفتار مشتری رو پیش‌بینی می‌کنه و کاربرها رو بر اساس یه سری ویژگی‌ها و خصوصیات مشترک بخش‌‌بندی می‌کنه. بازاریاب‌ها هم از این داده‌ها برای تنظیم تبلیغات متناسب با هر بخش‌ استفاده می‌کنن و به این ترتیب با مخاطب‌های هدفی ارتباط برقرار می‌کنن که به احتمال زیاد با تبلیغات تعامل دارن.

۵– بهینه‌ سازی فرایندهای تست A/B

تست A/B نقش مهمی در بازاریابی ایفا می‌کنه، چون به‌طور واضح نشون می‌ده چه چیزی کار می‌کنه و چه چیزی کار نمی‌کنه. یادگیری ماشین به خودکارسازی فرآیندهای تست A/B و دقیق‌تر کردن اون‌ها کمک می‌کنه.یادگیری ماشین با فراهم کردن نظارت لحظه‌ای بر این فرایند، نیاز به مداخله دستی و امکان خطاهای احتمالی رو کاهش می‌ده. علاوه‌بر این یادگیری ماشین، مدت زمان تست A/B رو کاهش می‌ده و در صورت عملکرد خیلی بهتر یه متغیر نسبت به متغیر دیگه، به صرفه‌جویی در زمان و منابع کمک می‌کنه.

چطور یادگیری ماشین رو در بازاریابی پیاده کنیم؟

همون‌طور که گفتیم یادگیری ماشین می‌تونه خیلی مفید باشه، اما لازمه بدونید که چطور باید به‌طور موثر از اون استفاده کنید. در ادامه به پنج نکته مهم برای استفاده موثر از یادگیری ماشین در بازاریابی اشاره می‌کنیم.

• اهداف بازاریابی خودتون رو دقیق مشخص کنید

از اونجایی که یادگیری ماشین مجموعه بزرگی از داده‌ها رو پردازش می‌کنه، به احتمال زیاد با داده‌های غیرضروری زیادی مواجه می‌شید. اما اگه به‌طور دقیق مشخص کنید که قراره به چه هدفی برسید، می‌تونید به‌راحتی از این چالش عبور کنید.

اهداف بازاریابی خودتون رو محدود کنید و اون‌ها رو در گروه‌هایی مثل بخش‌بندی مشتری، بهینه‌سازی تبلیغات، تسریع نرخ تبدیل و غیره گروه‌بندی کنید. آزمایش رو در سطح کوچیک شروع کنید و بعد از کسب نتایج مورد نظر، اون‌ها رو در سطوح بزرگ‌تر تکرار کنید.

• فقط از یه مدل یادگیری ماشین استفاده نکنید

لازمه که چند مدل یادگیری ماشین رو تست کنید. مدل‌های مختلف یادگیری ماشین دارای قابلیت‌های متفاوتی هستن که هر کدوم مزایا و معایب خاص خودشون رو دارن.

برای دستیابی به حداکثر کارایی، باید مدل‌های مختلف یادگیری ماشین رو آزمایش کنید تا بتونید عملکرد اون‌ها رو به‌طور مشخص مقایسه کنید. برای مثال، یه مدل یادگیری ماشین ممکنه در نوع خاصی از کار با داده‌ها عالی باشه، اما برای سناریوهای دیگه عملکرد ضعیفی داشته باشه.

• به ابزارهای یادگیری ماشین بیش از حد وابسته نشید

درحالی که یادگیری ماشین می‌تونه بینش‌های ارزشمندی رو برای بازاریاب‌ها فراهم کنه، وابستگی بیش از حد به اون می‌تونه نتایجی منفی برای بازاریاب‌ها به همراه داشته باشه. مدل‌های یادگیری ماشین همچنان در حال تکامل هستن و کاملا بی‌نقص نیستن و بدون تخصص انسانی نمی‌تونن به‌طور کامل عمل کنن.

برای رسیدن به بهترین نتایج، بهتره یادگیری ماشین رو با دانش انسانی ترکیب کنید. نقش هر کدوم رو به‌طور واضح تعریف کنید و یه مرزبندی سالم برای زمان استفاده از یادگیری ماشین و زمان تکیه بر تصمیم‌های انسانی تعیین کنید.

• با متخصص‌های داده همکاری کنید 

همه افراد دانش داخلی در مورد علم داده‌ها ندارن. اگه تازه شروع به کار کردید، همکاری با یه متخصص داده برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری ماشین مناسب، ایده‌ خوبی به نظر می‌رسه.

لازمه حتما از متخصص‌های یادگیری ماشین بخواید محدودیت‌های مدل‌های یادگیری ماشین رو توضیح بدن تا انتظارهای غیرواقعی نداشته باشید.

• به سیاست‌ های حریم خصوصی احترام بذارید و شفاف باشید 

ابزارهای هوش مصنوعی و یادگیری ماشین تهدیدی برای نقض داده‌ها و نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی افراد ایجاد می‌کنن.

از اونجایی که داده‌های مشتری آسیب‌پذیر هستن، باید مطمئن باشید که طبق مقررات حریم خصوصی داده‌ها پیش می‌رید. از استفاده غیراخلاقی از داده‌های مشتری خودداری کنید و شفاف باشید. این موارد برای ایجاد اعتماد با مشتری‌ها ضروری هستن.

بازاریاب‌ها از چه ابزارهایی برای یادگیری ماشین استفاده می کنن؟

در این قسمت سه ابزار یادگیری ماشین رو به شما معرفی می‌کنیم تا با کمک اون‌ها تلاش‌های بازاریابی خودتون رو بهینه کنید و سود خودتون رو به حداکثر برسونید.

• ابزار MonkeyLearn

MonkeyLearn یه ابزار هوش مصنوعیه که به کسب‌وکارها کمک می‌کنه تا داده‌ها رو با استفاده از یادگیری ماشین تجزیه‌و‌تحلیل کنن. این ابزار داده‌ها رو از منابع مختلف مانند ایمیل‌ها، نظرسنجی‌ها و پست‌ها استخراج می‌کنه و بازخوردهای مشتری رو در یه محل مشخص تجمیع می‌کنه.

ویژگی‌های اصلی:

• پشتیبانی از فرمت‌های متنی مختلف مانند ایمیل، تیکت‌های پشتیبانی، بازخوردها، نظرسنجی‌های NPS، توییت‌ها و غیره
• طبقه‌بندی متن به دسته‌های مختلف احساسات، موضوعات، جنبه‌ها، قصد، اولویت و غیره
• ادغام با صدها برنامه کاربردی مانند Zendesk، Airtable، Typeform، Intercom و غیره

• ابزار Pecan AI

Pecan AI یه پلتفرم تحلیل پیش‌بینیه که از یادگیری ماشین برای انجام پیش‌بینی‌های دقیق و عملی استفاده می‌کنه. این ابزار به‌طور موثر از حجم زیادی از داده‌های خام بهره می‌بره و ریسک‌ها و نتایج تاثیرگذار بر درآمد مانند ترک مشتری، ارزش طول عمر مشتری (LTV) و غیره رو پیش‌بینی می‌کنه.

ویژگی‌های اصلی:

• الگوهای SQL از پیش ساخته‌شده و قابل تنظیم
• پیش‌بینی تقاضا
• بهینه‌سازی کمپین با استفاده از SKAN
• ادغام با برنامه‌های شخص ثالث

• ابزار Jasper AI

Jasper AI از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تولید متن‌هایی شبیه به نوشته انسان برای وبلاگ‌ها، وب‌سایت‌ها، ایمیل‌ها، رسانه‌های اجتماعی و غیره استفاده می‌کنه. این دستیار تولید محتوا به کسب‌وکارها کمک می‌کنه تا فرایند تولید محتوای خودشون رو گسترش بدن و در زمان صرفه‌جویی کنن.

در Jasper AI شما به‌سادگی لحن متن رو انتخاب می‌کنید، خلاصه کمپین رو بارگذاری می‌کنید و نوع محتوا رو مشخص می‌کنید. این ابزار تنها در ۱۵ ثانیه یه متن برای شما ایجاد می‌کنه.

ویژگی‌های اصلی:

• انتخاب‌های متعدد برای لحن متن، مطابق با استایل برند شما: شوخ، رسمی، جسورانه
• ترجمه محتوا به بیش از ۳۰ زبان
• ۵۰ قالب آماده برای موضوع‌های مختلف
• ساختن تصاویر برای متن‌های شما

در این مقاله، کاربردهای مختلف یادگیری ماشین در بازاریابی رو بررسی کردیم؛ از شخصی‌سازی تجربه مشتری گرفته تا پیش‌بینی رفتار خریدارها. یادگیری ماشین می‌تونه به کسب‌وکار شما کمک کنه تا به نتایج بهتری دست پیدا کنید. با درک اصول اولیه و ابزارهای موجود، می‌تونید از این فناوری قدرتمند برای بهبود استراتژی‌های بازاریابی خودتون استفاده کنید.

اگه به مطالعه موضوعاتی مثل این علاقه دارید، می‌تونید به قسمت سرزمین دیجیتال از بخش بلاگ آژانس دیجیتال مارکتینگ ماکان سر بزنید.

منبع:

https://blog.hubspot.com/