هوش مصنوعی (AI) در بهبود اثربخشی بازاریابی در دنیای دیجیتال امروز اهمیت فزاینده ای پیدا کرده است. از تعامل بی‌درنگ مشتری گرفته تا تعاملات در وب‌سایت‌ها، داده‌ها تقریباً از هر جنبه‌ای از یک تجارت تولید می‌شوند. و برای مهار این قدرت، به قابلیت‌های محاسباتی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین نیاز داریم.
هوش مصنوعی یکی از موثرترین فناوری‌ها برای پیش‌بینی رفتار احتمالی آینده است. به گفته فارستر، برندها به سمت راه‌حل‌های مربوط به مخاطبان مبتنی بر هوش مصنوعی هجوم می‌آورند و به رشد ۲۰ درصدی دسته‌بندی رسانه‌ها و تبلیغات در سال 2022 دامن می‌زنند. با هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی، بازاریابان می‌توانند در زمان و در مقیاس واقعی بینشی به دست آورند و به آنها اجازه می‌دهد مخاطبان خود را بهتر درک کنند. به چه چیزی نیاز دارند و کجا به دنبال آن هستند. این به آنها قدرت می‌دهد تا تجربیات آنلاین بهتری ایجاد کنند، عملکرد تجاری را بهبود بخشند و از طریق ارتباط واقعی اعتماد به برند ایجاد کنند. اگر یک بازاریاب یا تبلیغ‌کننده از راه‌حل‌های مبتنی بر هوش مصنوعی برای بهبود کمپین‌های خود استفاده نکند، بینش، مخاطبان جدید و دستاوردهای بهره‌وری را از دست می‌دهد. شرکت‌هایی که اکنون از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استقبال می‌کنند، مزیت رقابتی بلندمدتی به دست خواهند آورد.
در اینجا به پنج روشی که هوش مصنوعی بازاریابی دیجیتال را متحول می کند، اشاره می کنیم:
۱- مدل سازی پیش بینی در زمان واقعی و پیش بینی روندها
درک روندها برای اکثر شرکت ها یک چالش بزرگ است. با استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای ایجاد مدل‌های هم‌زمان، بازاریابان دید بهتری از آنچه ممکن است در آینده اتفاق بیفتد دارند. هسته اصلی پلتفرم Quantcast ترکیبی منحصر به فرد از داده‌های واقعی، شخص اول و هوش مصنوعی و موتور یادگیری ماشینی ثبت‌شده ما است. آرا قادر است به جدیدترین رویدادها در سراسر اینترنت واکنش نشان دهد و رفتار مصرف کننده در حال تغییر را ثبت کند، علاقه مصرف کننده را درک کند و قصد مصرف کننده را استنباط کند.
برای دستیابی به آن نوع هوشمندی و پیچیدگی آرا از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیشرفته برای ساخت مدل‌های پیش‌بینی سفارشی برای هر کمپین استفاده می‌کند. علاوه بر این مدل‌های کمپین آرا، مدل‌های رسانه‌ای را برای قابلیت مشاهده و ایمنی برند و همچنین مدل‌های عمومی، مانند نقشه موضوعی اینترنت باز، می‌سازد. تمام این مدل‌سازی‌ها با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری ماشین مانند شبکه‌های عصبی و در برخی موارد یادگیری عمیق (مدل‌سازی موضوعی) انجام می‌شود.
۲- تجربه شخصی مشتری
برندها باید به سرعت تکامل یابند تا مصرف کننده دیجیتالی در حال ظهور را جذب کنند و از یک مدل مشتری سنتی به مدلی متمرکز بر تجربه آنلاین حرکت کنند. برای دستیابی به نسل بعدی مشتریان با تجربیات شخصی، برندها می توانند از قدرت اتوماسیون، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی و تقسیم بندی برای افزایش آگاهی از برند، تغییر ادراک، بهبود ترافیک وب و رشد فروش بهره ببرند.
برای مثال، BDG (که قبلاً با نام Bustle Digital Group شناخته می‌شد)، یکی از ناشران جهانی با سریع‌ترین رشد در رسانه‌های مدرن)، با Quantcast کار کرد تا بینش مخاطبان را در مورد چگونگی طنین‌اندازی و درگیر شدن با محتوای آن، که توسط این درگیری مخاطبان در سراسر جهان به دست می‌آورد، را پیدا کند. سایت های آن ابزارهایی که Quantcast فراهم می کند به ویراستاران و نویسندگان BDG این امکان را می دهد که بر اساس نحوه واکنش مخاطبان به محتوای آینده که تولید می کنند، متفاوت فکر کنند. وقتی BDG بر خواسته‌های مخاطبان خود تمرکز می‌کند، ناشر نرخ تعامل را می‌بیند که سه تا چهار برابر بیشتر از زمانی است که نمی‌خواهد. در نتیجه، BDG به بیشترین میزان دسترسی و تعامل در میان ناشران Millennial و Gen Z-متمرکز دست یافته است.
۳- تجزیه و تحلیل مخاطبان پیشرفته
AI/ML می تواند الگوها را در حجم وسیعی از داده ها شناسایی کند و به بازاریابان کمک می کند تا هم از داده ها و هم از مشتریان بالقوه خود درک بهتری داشته باشند Quantcast بینشی در مورد رفتار، علاقه و قصد مصرف کننده زنده را امکان پذیر می کند. بر روی داده های بلادرنگ کار می کند، به این معنی که در مقیاس عظیم (تا 20 تا 40 پتابایت داده پردازش شده روزانه) کار می کند و می تواند با تاخیر کم یا حداقل تاخیر کار کند. این امر با یک سیستم تجزیه و تحلیل داده ساخته شده از پایه امکان پذیر می شود – سیستمی که حجم عظیمی از داده ها را به یک زمین بازی بینش تبدیل می کند. این پایگاه داده بیش از یک تریلیون سیگنال آنلاین را در کمتر از 100 میلی ثانیه جستجو می کند تا یک تجربه تعاملی و آنی را ارائه دهد. این نوع زیرساخت های اطراف است که به درک مزایای واقعی هوش مصنوعی کمک می کند.
۴- توانایی بیشتر در تشخیص ترجیحات
مجموعه داده‌های بزرگی که با یادگیری ماشینی کار می‌کنند نه تنها به جداسازی الگوها کمک می‌کنند، بلکه ترجیحات را نیز تشخیص می‌دهند. یک قدم مهم این است که بازاریابی خود را به مصرف کننده و فرد متصل کنید و این کلید رضایت است. هنگامی که از آنها پرسیده می شود، اکثر مصرف کنندگان در واقع تجربیات شخصی تر را ترجیح می دهند. برای انجام این کار به خوبی، مصرف‌کنندگان باید بخشی از گفتگو باشند و موارد رضایت از ما را برای استفاده از داده‌هایشان برای مقاصد مشخص ارائه کنند تا بتوانیم محصولات مرتبط‌تری را که مطابق با ترجیحات آنها باشد، به آنها تحویل دهیم.
۵- الگو شناسی
تشخیص الگو زمینه را برای استفاده موثر هوش مصنوعی در بازاریابی فراهم می کند. با تجزیه و تحلیل داده ها در مورد جمعیت شناسی، رفتارهای مرور وب و خریدهای گذشته، بازاریابان می توانند ویژگی های مشترک را شناسایی کرده و بخش هایی از مصرف کنندگان را درک کنند. این ویژگی های مشترک را می توان با شناسایی مشتریانی که رفتارهای مشابهی از خود نشان می دهند، تقویت کرد.
برای مثال، یک برند بزرگ خرده‌فروشی قهوه از طریق شراکت استراتژیک خود با WITHIN، یک شرکت برندسازی عملکردی که به برندهای پیشرو جهانی کمک می‌کند تا طیف گسترده‌ای از چالش‌های پیچیده را حل کنند، همه‌گیری را پشت سر گذاشت. تیم WITHIN با تجزیه و تحلیل داده‌های مخاطبان غنی موجود در پلتفرم Quantcast متوجه شد که مشترکان قهوه موجود این شرکت تمایل زیادی به موضوعاتی مانند «باغبانی» و «بهسازی خانه» دارند. اینها موضوعاتی بودند که برند قبلاً با مخاطبان خود مرتبط نبوده یا به عنوان بخشی از توسعه و برنامه ریزی کمپین خود از آنها استفاده نکرده بود. این بینش‌های مخاطب از Quantcast آنقدر ارزشمند بود که اکنون پایه‌ای را برای نحوه شناسایی و هدف قرار دادن مخاطبان برند در سایر پلتفرم‌ها فراهم می‌کند.
