6 طرق يمكن أن يعزز التعلم الآلي إستراتيجية التسويق الرقمي الخاصة بك

يعد التعلم الآلي موضوعًا ساخنًا في عالم التسويق الرقمي. ولسبب جيد!

يمكن أن يساعدك في استهداف العملاء بشكل فعال ، وإنشاء محتوى ذي صلة ، وتحسين عائد الاستثمار. دعنا نلقي نظرة فاحصة على كيفية عمل ذلك ، بالإضافة إلى خدمات ML المتاحة للشركات اليوم!

التعلم الآلي واستخداماته

التعلم الآلي (ML) هو طريقة لبرمجة أجهزة الكمبيوتر للتعلم من البيانات دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. إنها مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) تركز على تطوير الخوارزميات التي يمكنها التعلم بمفردها.

تُستخدم خوارزميات ML في مجموعة متنوعة من التطبيقات ، بما في ذلك تصفية البريد الإلكتروني واكتشاف الاحتيال وتوقعات سوق الأوراق المالية. فيما يلي بعض حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا:

• خدمة العملاء الآلية: تستخدم شركات مثل Google و Amazon ML لتشغيل أنظمة خدمة العملاء الآلية. بفضل ذلك ، يقدمون دعم العملاء على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع بجزء بسيط من تكلفة مراكز الاتصال التقليدية.
• كشف الاحتيال: يتم استخدام طريقة البرمجة أيضًا من قبل البنوك وشركات بطاقات الائتمان للكشف عن الاحتيال. من خلال تحليل الأنماط في البيانات ، تكتشف هذه الشركات نشاطًا احتياليًا قبل حدوثه.
• التسويق المستهدف: تستخدم Netflix وخدمات البث الأخرى ML لتخصيص توصيات المحتوى الخاصة بهم. يساعدهم على فهم ما يحب المستخدمون مشاهدته ويحافظ على مشاركة الأخير مع خدمتهم.
• السيارات ذاتية القيادة: تعمل كل من Google و Tesla و Uber على السيارات ذاتية القيادة التي تعمل بنظام ML. من خلال تعليم السيارات فهم محيطها ، تأمل هذه الشركات في جعل القيادة أكثر أمانًا وفعالية.
• الصيانة التنبؤية: يستخدم المصنعون ML للتنبؤ بالوقت الذي ستحتاج فيه الآلات إلى الصيانة. يتيح للشركات مراقبة البيانات من أجهزة الاستشعار واكتشاف المشكلات قبل أن تتسبب في حدوث توقف.
• إدارة سلسلة التوريد: يستخدم Walmart وتجار التجزئة الآخرون ML لتحسين سلاسل التوريد الخاصة بهم. من خلال فهم أنماط الطلب ، يمكنهم تخزين أرففهم وتجنب نفاد المخزون.

أنواع خدمات تعلم الآلة المستخدمة في الأعمال اليوم

كما يتضح ، يوفر ML فرصًا واسعة للشركات لتعزيز أدائها. هناك ما لا يقل عن ثمانية أنواع من أنواع حلول ML المتاحة للشركات اليوم:

• حلول التحليلات التنبؤية لتحديد الاتجاهات القادمة
• أنظمة التوصية الشخصية القائمة على ML
• الشبكات العصبية التي تستخدم طريقة التعلم العميق لمعالجة البيانات على الفور
• الأدوات التحليلية التي تعمل مع المنتجات المرئية مثل الصور أو مقاطع الفيديو
• الحلول القائمة على ML والتي تقوم بنسخ الكلام إلى نص
• أدوات الأمان التي تساعد في حماية الشركات من الهجمات الإلكترونية
• أدوات التنقيب عن البيانات
• حلول تسويق متعددة الأغراض

6 طرق لاستخدام التعلم الآلي في التسويق الرقمي

كما ترى ، فإن إحدى المهام التي تساعد الأعمال التجارية في ML هي التسويق. ولكن كيف بالضبط تساعد طريقة البرمجة الشركات في هذا المجال؟ دعونا نحاول أن نفهم معا.

1. تجزئة

في عالم التسويق الرقمي المتغير باستمرار ، تبحث الشركات دائمًا عن طرق لكسب ميزة على منافسيها. ML هو أحد المجالات التي شهدت الكثير من التطور في هذا الصدد مؤخرًا. من خلال تسخير قوة البيانات ، يمكن أن تساعد خوارزميات ML الشركات على تقسيم عملائها واستهدافهم برسائل مخصصة.

يمكن أن يكون هذا النهج فعالًا للغاية ، لأنه يضمن أن العملاء لا يتلقون سوى المعلومات ذات الصلة بهم. على سبيل المثال ، يمكن استخدام الخوارزمية لتحديد الأفراد الذين من المحتمل أن يكونوا مهتمين بإطلاق منتج جديد ؛ بمجرد تحديدها ، يمكن للشركات استخدام أدوات التسويق الرقمي للوصول إليهم برسائل مخصصة.

2. التنبؤ

في السنوات الأخيرة ، أصبح التسويق الرقمي يعتمد بشكل متزايد على البيانات ، وذلك بفضل انتشار أدوات التحليل. يمتلك المسوقون الآن قدرًا هائلاً من المعلومات في متناول أيديهم ، وتفصل كل شيء بدءًا من زوار الموقع إلى سجل الشراء. ومع ذلك ، فإن غربلة كل هذه البيانات يمكن أن تكون مهمة شاقة. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي ، حيث تم تصميم خوارزمياته لتحديد الأنماط والتنبؤ بالنتائج المستقبلية.

من خلال تسخير قوة التعلم الآلي ، يمكن للمسوقين اكتساب فهم أعمق لسلوك العملاء واتخاذ قرارات أكثر استنارة حول مكان تخصيص مواردهم.

3. التخصيص

باستخدام البيانات التي تم جمعها من التفاعلات السابقة ، يمكن أن يساعد التعلم الآلي الشركات على إنشاء تجارب أكثر تخصيصًا لعملائها. من خلال تحليل مجموعات البيانات الكبيرة ، يمكن لخوارزميات تعلم الآلة تحديد الأنماط والأفكار التي يصعب العثور عليها يدويًا. نتيجة لذلك ، تقدم الشركات محتوى أكثر صلة واستهدافًا لجمهورها.

على سبيل المثال ، قد يستخدم موقع ويب البيع بالتجزئة طريقة البرمجة هذه لتخصيص المنتجات المعروضة لكل زائر. أو يمكن لخدمة دفق الموسيقى استخدامها للتوصية بمسارات جديدة بناءً على سجل استماع المستخدم. بهذه الطرق والعديد من الطرق الأخرى ، يعمل ML على تمكين الشركات لتقديم تجارب أكثر تخصيصًا لعملائها.

4. تحليل سلوك العملاء

من خلال تحليل بيانات سلوك العملاء ، يمكن للشركات اكتساب رؤى قيمة حول كيفية تفاعل عملائها مع عروض الأعمال. وبالتالي ، يمكن أن يساعد ML الأعمال على تحديد الأنماط والاتجاهات بالإضافة إلى عمل تنبؤات حول السلوك المستقبلي.

هناك العديد من الطرق التي يمكن من خلالها تطبيق ML على بيانات العملاء ، ولكن بعض الأمثلة الشائعة تشمل تحديد الأنماط في سلوك العميل ، وفهم ما يحفز العملاء ، واكتشاف العلامات المبكرة على الاضطراب. يمكن استخدام هذه المعلومات لتحسين تجربة العميل ، وجهود التسويق المستهدفة ، واتخاذ قرارات أفضل بشأن تطوير المنتجات والتسعير.

5. التحسين

يعد ML أداة قوية يمكنها ، من بين كل شيء آخر ، مساعدة التسويق الرقمي بالتحسين. على سبيل المثال ، يمكن استخدامه لتطوير خوارزميات أكثر كفاءة لمهام مثل الجدولة والتوجيه. يمكنه أيضًا تحديد الأنماط في البيانات التي تعمل على تحسين عملية صنع القرار.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لـ ML تطوير نماذج تتنبأ بكيفية تأثير التغييرات في الظروف على العمليات التجارية. من خلال الاستفادة من قوة هذه الخوارزميات ، يمكن للشركات الحصول على ميزة تنافسية كبيرة

6. يؤدي التهديف

أخيرًا وليس آخرًا ، يمكن أن يساعد ML في التسويق الرقمي من خلال تطوير نماذج تسجيل نقاط الرصاص. تقوم هذه النماذج بتحليل بيانات العملاء لتحديد العملاء المحتملين الذين من المرجح أن يتحولوا إلى عملاء يدفعون. وهذا بدوره يسمح للشركات بتركيز جهود مبيعاتها وتسويقها على العملاء المتوقعين الواعدين ، مما يؤدي إلى استخدام فعال للموارد ومعدلات تحويل أعلى.

تغليف

باختصار ، يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيدًا للغاية للتسويق الرقمي لأنه يشمل مجموعة كاملة من الاحتمالات ، من تحسين الحملات إلى تخصيص المحتوى.

ونظرًا لأن التعلم الآلي يتطور ويتغير باستمرار ، فمن المهم مواكبة أحدث الاتجاهات للحفاظ على تحديث استراتيجية التسويق الرقمي الخاصة بك.

شكرا للقراءة!