هوش مصنوعی (AI) پتانسیل عظیمی در بازاریابی دارد. این فناوری به گسترش منابع اطلاعات و داده، بهبود قابلیت‌های مدیریت داده نرم‌افزارها و طراحی الگوریتم‌های پیچیده و پیشرفته کمک می‌کند. هوش مصنوعی نحوه تعامل برندها و کاربران با یکدیگر را تغییر می‌دهد. کاربرد این فناوری به شدت به ماهیت وب‌سایت و نوع کسب‌وکار بستگی دارد. بازاریاب‌ها اکنون می‌توانند تمرکز بیشتری بر مشتری داشته باشند و نیازهای آنها را در لحظه برآورده کنند. با استفاده از هوش مصنوعی، آنها می‌توانند به سرعت تعیین کنند که چه محتوایی را برای مشتریان هدف قرار دهند و از چه کانالی در چه زمانی استفاده کنند؛ این امر به لطف داده‌های جمع‌آوری شده و تولید شده توسط الگوریتم‌های آن میسر می‌شود. وقتی از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی تجربه‌های کاربران استفاده می‌شود، آنها احساس راحتی می‌کنند و تمایل بیشتری به خرید آنچه ارائه می‌شود، پیدا می‌کنند. ابزارهای هوش مصنوعی همچنین می‌توانند برای تجزیه و تحلیل عملکرد کمپین‌های یک رقیب و آشکار کردن انتظارات مشتریان آنها استفاده شوند. یادگیری ماشین (ML) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است که به کامپیوترها اجازه می‌دهد تا داده‌ها را بدون برنامه‌ریزی صریح، تجزیه و تحلیل و تفسیر کنند. علاوه بر این، یادگیری ماشین به انسان‌ها در حل کارآمد مسائل کمک می‌کند. با ورود داده‌های بیشتر به الگوریتم، الگوریتم یاد می‌گیرد و عملکرد و دقت خود را بهبود می‌بخشد. برای این تحقیق، مقالات مرتبط با هوش مصنوعی در بازاریابی از پایگاه‌های اطلاعاتی اسکوپوس، گوگل اسکالر، ریسرچ‌گیت و سایر پلتفرم‌ها شناسایی شدند. سپس این مقالات خوانده شدند و موضوع مقاله توسعه یافت. این مقاله تلاش می‌کند تا نقش هوش مصنوعی در بازاریابی را بررسی کند. کاربردهای خاص هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف بازاریابی و تغییراتی که برای بخش‌های بازاریابی ایجاد می‌کنند، بررسی می‌شوند. در نهایت، کاربردهای حیاتی هوش مصنوعی برای بازاریابی شناسایی و تحلیل می‌شوند.
۱. مقدمه
هوش مصنوعی (AI) در بلندمدت به بخش جدایی‌ناپذیر هر نهاد تجاری در سراسر جهان تبدیل خواهد شد. روندهای جدید در اتوماسیون مبتنی بر هوش مصنوعی، تغییرات اساسی در چشم‌انداز هوش مصنوعی را منعکس می‌کنند. این امر در قالب ایده‌ها، علایق و سرمایه‌گذاری‌های بازپیکربندی شده در زمینه پذیرش هوش مصنوعی توسط شرکت‌ها مشهود است [[۱]، [۲]، [۳]]. این فناوری به اندازه‌ای پیشرفته است که می‌تواند چهره‌ها و اشیاء را تشخیص دهد که پیامدهای عظیمی برای کاربردهای مختلف تجاری دارد. برای اهداف امنیتی، تشخیص چهره می‌تواند افراد را متمایز کند. از سوی دیگر، تشخیص شیء می‌تواند برای تشخیص و تجزیه و تحلیل تصاویر استفاده شود. هوش مصنوعی با تصاویر انسانی مانند کوکی‌ها رفتار می‌کند و خدمات شخصی‌سازی شده بیشتری را بر اساس ترجیحات مشتریان ارائه می‌دهد. برخی از کسب‌وکارها در حال آزمایش تشخیص چهره برای تشخیص خلق و خوی مشتریان خود هستند و در نتیجه، توصیه‌های محصول مناسب ارائه می‌دهند.
هوش مصنوعی عمدتاً با حفظ کاربر و تبدیل سرنخ (مشتریان بالقوه) در بازاریابی دیجیتال مرتبط است. این فناوری می‌تواند با استفاده از چت‌بات‌های هوش مصنوعی بصری، بازاریابی ایمیلی هوشمند، طراحی وب تعاملی و سایر خدمات بازاریابی دیجیتال، کاربر را در مسیری که با اهداف کسب‌وکار همسو است، هدایت کند. عوامل متعددی بر تأثیر هوش مصنوعی بر بازاریابی دیجیتال تأثیر می‌گذارند. یادگیری ماشین (ML)، زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی، به برنامه‌های کامپیوتری می‌پردازد که به داده‌ها دسترسی پیدا می‌کنند و از آنها برای یادگیری مستقل استفاده می‌کنند. این فناوری داده‌ها را از مکان‌های مختلف، از جمله حساب‌های رسانه‌های اجتماعی، منوها، نظرات آنلاین و وب‌سایت‌ها جمع‌آوری می‌کند. سپس هوش مصنوعی از این اطلاعات برای تولید و ارائه محتوای مرتبط با مخاطب استفاده می‌کند. نرم‌افزار هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل عمیق آنلاین رستوران‌ها و مشتریان آنها را امکان‌پذیر می‌سازد [[۶]، [۷]، [۸]]. با پیاده‌سازی هوش مصنوعی در استراتژی بازاریابی، کسب‌وکارها می‌توانند از داده‌های موجود به شکل بهتری استفاده کنند و با تبلیغات جذاب در زمان‌های مناسب‌تر به مشتریان بالقوه دسترسی پیدا کنند.
بازاریابی دیجیتال با استفاده از هوش مصنوعی برای تبلیغات در رسانه‌های اجتماعی و پلتفرم‌های دیجیتال مانند فیس‌بوک و اینستاگرام، تجربه‌ای بصری و دلپذیر برای مشتریان فراهم می‌کند. این پلتفرم‌ها قبل از هدایت کاربران به پیشنهادهای متناسب با خواسته‌هایشان، اطلاعات آنها را به طور کامل ارزیابی می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین به بازاریاب‌ها در شناسایی و پیش‌بینی روندها کمک می‌کند [۹، ۱۰]. این فناوری از هزینه‌های بیش از حد شرکت در تبلیغات دیجیتال جلوگیری می‌کند و تضمین می‌کند که پول به درستی خرج می‌شود. توانایی یک کامپیوتر در تشخیص اشیاء، صحنه‌ها و فعالیت‌ها در تصاویر به عنوان بینایی کامپیوتر شناخته می‌شود. تجزیه و تحلیل تصویربرداری پزشکی، تشخیص چهره، امنیت عمومی و نظارت امنیتی چند نمونه از کاربردهای آن هستند. اگر بینایی کامپیوتر و هوش مصنوعی به درستی با هم ترکیب شوند، ربات‌ها می‌توانند آنچه در آینده اتفاق می‌افتد را پیش‌بینی کنند و بر اساس تغییرات احتمالی، مطابق با آن عمل کنند.
هوش مصنوعی، ساخت پروفایل مشتری و درک فرآیند سفر مشتری را ساده کرده است. این فناوری به برندها اجازه می‌دهد تا به سرعت و به راحتی محتوای شخصی‌سازی شده ارزشمندی را برای پروفایل‌های مختلف مشتری در هر مرحله از قیف بازاریابی و در هر کانال ارائه دهند. بر اساس داده‌های تاریخی، برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال می‌توانند تعیین کنند که کدام محتوا به احتمال زیاد مشتریان را به سایت بازمی‌گرداند. هوش مصنوعی مشخص می‌کند که کدام مشتریان به احتمال زیاد از یک سرویس خاص لغو اشتراک می‌کنند و تجزیه و تحلیل می‌کند که کدام ویژگی‌ها در بین لغوکنندگان اشتراک مشترک است. در نتیجه این تجزیه و تحلیل‌ها، بازاریاب‌ها می‌توانند کمپین‌های آینده خود را برنامه‌ریزی کنند و اقداماتی را برای تشویق افراد به ماندن، اجرا کنند.
برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال می‌توانند میلیاردها نقطه داده را در اینترنت غربال کنند و دقیقاً آنچه را که برای کسب‌وکار لازم است، بگویند. این فناوری توضیح می‌دهد که چه قیمتی بیشترین تبدیل را به دست می‌آورد، بهترین زمان برای ارسال پست چه زمانی است، کدام موضوع بیشترین توجه را به خود جلب می‌کند و غیره. بازاریاب‌های هوشمند با تمام روندها همگام می‌مانند. این فناوری کارها را ساده می‌کند و امکان خلاقیت و تفکر خارج از چارچوب را فراهم می‌کند. همچنین برای مشتریانی که از آن بهره می‌برند، ارزش افزوده ایجاد می‌کند. این مقاله هوش مصنوعی و نیاز آن در بخش بازاریابی را بررسی کرد. ما به طور خلاصه کاربردهای مختلف هوش مصنوعی را در بخش‌های مختلف بازاریابی پوشش می‌دهیم. این مقاله همچنین به سایر تغییرات مبتنی بر هوش مصنوعی برای صنایع بازاریابی می‌پردازد. در نهایت، این مطالعه کاربردهای مهم هوش مصنوعی در بازاریابی را شناسایی و مورد بحث قرار می‌دهد.
۱.۱. هوش مصنوعی
هوش مصنوعی یک فناوری علوم کامپیوتر است که به کامپیوترها آموزش می‌دهد تا ارتباط و رفتار انسانی را درک و تقلید کنند. بر اساس داده‌های ارائه شده، هوش مصنوعی ماشین هوشمند جدیدی ایجاد کرده است که مانند انسان فکر می‌کند، پاسخ می‌دهد و وظایف را انجام می‌دهد. هوش مصنوعی می‌تواند فعالیت‌های بسیار فنی و تخصصی مانند رباتیک، تشخیص گفتار و تصویر، پردازش زبان طبیعی، حل مسئله و غیره را انجام دهد. هوش مصنوعی مجموعه‌ای از چندین فناوری است که قادر به انجام وظایفی است که به هوش انسانی نیاز دارند. هنگامی که این فناوری‌ها در فرآیندهای تجاری استاندارد به کار گرفته می‌شوند، می‌توانند با هوشی شبیه به انسان یاد بگیرند، عمل کنند و عملکرد داشته باشند. این فناوری، هوش انسانی را در ماشین‌ها شبیه‌سازی می‌کند و در معاملات تجاری در زمان و هزینه ما صرفه‌جویی می‌کند.
هوش مصنوعی به ایجاد ماشین‌های هوشمندی می‌پردازد که می‌توانند مانند انسان فکر و عمل کنند. این فناوری فرصت‌های استثنایی را برای طیف گسترده‌ای از صنایع فراهم می‌کند. هر صنعتی که ذکر شود، از ورود هوش مصنوعی یا وحشت‌زده یا شیفته است. هوش مصنوعی ماشین‌ها و دستگاه‌های هوشمندی را ایجاد می‌کند که می‌توانند مانند انسان فکر و واکنش نشان دهند. این فناوری به عنوان “گام بعدی” در انقلاب صنعتی لقب گرفته است. اعتقاد بر این است که هوش مصنوعی و یادگیری ماشین راه‌حل‌هایی برای اکثر مشکلات امروزی دارند.
علاوه بر این، هوش مصنوعی ممکن است در پیش‌بینی مشکلات آینده کمک کند. هوش مصنوعی می‌تواند فناوری‌ها، صنایع و محیط‌های جدیدی ایجاد کند. به طور خلاصه، هوش مصنوعی فرآیندهای هوش انسانی را توسط ماشین‌ها شبیه‌سازی می‌کند. این ممکن است شامل یادگیری، استدلال و مهم‌تر از همه، توانایی خوداصلاحی باشد.
هوش مصنوعی می‌تواند تجزیه و تحلیل کند، درک کند و تصمیم بگیرد. این فناوری برای داده‌های کاربر موجود است و برای پیش‌بینی بازار و پیش‌بینی رفتار کاربر استفاده می‌شود. این فناوری به عنوان پیش‌بینی داده نیز شناخته می‌شود و سازمان‌ها در سراسر جهان از آن برای تنظیم دقیق استراتژی‌های فروش و بازاریابی خود برای افزایش فروش استفاده می‌کنند. اکثر برنامه‌های کاربردی هوش مصنوعی در بازاریابی امروزه از یادگیری ماشین استفاده می‌کنند، از شخصی‌سازی پیشنهادات محصول گرفته تا کمک به کشف موفق‌ترین کانال‌های تبلیغاتی، تخمین نرخ ریزش مشتری یا ارزش طول عمر مشتری و ایجاد گروه‌های مشتری برتر.
۱.۲. نیاز به هوش مصنوعی در بازاریابی
هوش مصنوعی یک فناوری جذاب و پیشرفته است که استراتژی محتوای فعلی یک شرکت را تکمیل می‌کند. این فناوری یک اصطلاح گسترده است که طیف وسیعی از فناوری‌ها مانند پردازش زبان طبیعی، یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، بینایی کامپیوتر و بسیاری دیگر را در بر می‌گیرد. یادگیری ماشین به دلیل توانایی خود در تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه ابزارهای تحلیلی، تأثیر قابل توجهی بر سناریوی بازاریابی دیجیتال دارد. در نتیجه، به تیم‌های بازاریابی در انجام تحلیل‌های مبتنی بر نیاز کمک می‌کند. کسب‌وکارهایی که از ابزارهای هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، با تمرکز بر سایر جنبه‌های بازاریابی دیجیتال، در زمان صرفه‌جویی می‌کنند. هوش مصنوعی یک تکامل تکنولوژیکی عظیم و مداوم با پیامدهای گسترده است. در نتیجه، توصیه می‌شود که برای پرورش نوآوری و بهبود بهره‌وری در سال‌های آینده، از هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال استقبال شود.
بازاریاب‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای به دست آوردن بینش عمیق‌تر از مصرف‌کنندگان و درک بهتر نحوه دسته‌بندی و هدایت مشتریان به مرحله بعدی در سفرشان استفاده کنند و بهترین تجربه ممکن را ارائه دهند. بازاریاب‌ها می‌توانند با بررسی دقیق داده‌های مصرف‌کننده و دانستن آنچه واقعاً می‌خواهند، ROI (بازگشت سرمایه) را بدون صرف هزینه برای تلاش‌های بی‌اثر افزایش دهند. آنها همچنین می‌توانند از اتلاف وقت برای تبلیغات خسته‌کننده که مشتریان را آزار می‌دهد، جلوگیری کنند. هوش مصنوعی بازاریابی را به روش‌های مختلف شخصی‌سازی می‌کند. بسیاری از شرکت‌ها در حال حاضر از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی وب‌سایت‌ها، ایمیل‌ها، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، ویدیوها و سایر مطالب خود برای پاسخگویی بهتر به خواسته‌های مشتری استفاده می‌کنند. یکی از اهداف اصلی هوش مصنوعی، خودکارسازی کارهایی است که قبلاً به هوش انسانی نیاز داشتند. این کاهش در تعداد منابع نیروی کار مورد نیاز یک سازمان برای اجرای یک پروژه، یا مقدار زمانی که یک فرد باید به کارهای روزمره اختصاص دهد، مزایای بهره‌وری قابل توجهی را به همراه دارد.
۱.۳. اهداف تحقیق
برندها از قدرت هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی ایمیل‌های بازاریابی بر اساس ترجیحات و رفتار مصرف‌کننده استفاده می‌کنند تا تعامل را افزایش دهند و آنها را متقاعد به تبدیل شدن به مشتری یا خرید کنند. هوش مصنوعی فرآیند بخش‌بندی را خودکار کرد و شروع به ارائه مطالب شخصی‌شده از طریق ایمیل، پیامک و اعلان‌های درون برنامه‌ای بر اساس مرحله چرخه عمر هر گیرنده کرد. استفاده از هوش مصنوعی در تکنیک‌های حملات سایبری موجود مانند نیزه‌ماهیگیری (spear-phishing) اثربخشی آنها را بهبود می‌بخشد و با غلبه بر محدودیت‌های نیروی کار، تعداد بازیگرانی که قادر به انجام آنها هستند را افزایش می‌دهد. در حالی که هوش مصنوعی اغلب به عنوان خطری برای حریم خصوصی به تصویر کشیده می‌شود، می‌تواند به حفظ حریم خصوصی و مالکیت داده‌های خصوصی و دارایی‌های مشتق شده از آن نیز کمک کند. سیاست‌گذاران باید با دقت در مورد چگونگی کنترل فناوری‌های نوظهور، تعادلی بین نیاز به دور نگه داشتن سلاح‌های قدرتمند از دست بازیگران بد و در عین حال اطمینان از خفه نشدن نوآوری، فکر کنند. اهداف اصلی تحقیق این مقاله به شرح زیر است:
RO1: ارائه توضیح مختصری در مورد هوش مصنوعی و نیاز به آن در بازاریابی.
RO2: بررسی کاربردهای خاص هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف بازاریابی.
RO3: بررسی تغییرات مختلف مبتنی بر هوش مصنوعی برای بخش‌های بازاریابی.
RO4: شناسایی و بحث در مورد کاربردهای مهم هوش مصنوعی برای بازاریابی.
۱.۴. روش مورد استفاده برای نوشتن این مقاله
به عنوان بخشی از این ارزیابی مبتنی بر مرور متون، مطالعه‌ی چندین مقاله، وبلاگ و کتاب مرتبط با هوش مصنوعی برای بازاریابی انجام شد. سپس نویسندگان این نشریات را به طور انتقادی در رابطه با مسئله تحقیق تجزیه و تحلیل کردند. این مرور متون، وضعیت جامعی در مورد تحقیق در مورد مسئله خاص ارائه می‌دهد. این مقاله شامل دسته‌های مفهومی مرتبط با هوش مصنوعی برای بازاریابی است و به طور معمول از یک ساختار پیروی می‌کند. بنابراین، برای نوشتن این مقاله، تقریباً ۲۱۷ نشریه تحقیقاتی بررسی شد. این مطالعه به سؤالات تحقیق پاسخ می‌دهد و بحث مفصلی در مورد هوش مصنوعی برای بازاریابی ارائه می‌دهد.
۲. کاربردهای خاص هوش مصنوعی در بخش‌های مختلف بازاریابی
بخش‌های اصلی مختلف ابتکارات هوش مصنوعی در شکل ۱ نشان داده شده است. قیمت‌گذاری، استراتژی و برنامه‌ریزی، محصول، تبلیغات و مدیریت مکان در هدف قرار دادن سیستم‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در سناریوهای بازاریابی حیاتی بوده‌اند. اهمیت و مفهوم مسائل دیگر مانند هدف‌گذاری و جایگاه‌یابی، موقعیت‌ها و مدل‌های فکری در طراحی محصول و نیازهای مشتری نهایی به عنوان جنبه‌های اساسی بازاریابی برای کاربردهای هوش مصنوعی مورد هدف قرار گرفته‌اند.
بازاریاب‌ها از هوش مصنوعی برای افزایش تقاضای مشتری استفاده می‌کنند. مشتریان از طریق برنامه‌های یکپارچه که از هوش ماشینی استفاده می‌کنند، تجربه کاربری مثبتی دارند. این برنامه‌ها خریدها، از جمله محل و زمان انجام آنها را پیگیری می‌کنند. آنها می‌توانند داده‌ها را تجزیه و تحلیل کنند و پیام‌های بازاریابی سفارشی‌شده را به مشتریان ارائه دهند. هنگامی که یک کاربر از یک خرده‌فروش در همان نزدیکی بازدید می‌کند، این پیام‌ها حاوی پیشنهادات و تخفیف‌های ویژه برای بهبود میانگین ارزش سفارش مشتری هستند [۴۱، ۴۲]. بازاریابی با استفاده از یک رویکرد یکپارچه برای خودکارسازی سیستم، به شرکت مزیت رقابتی می‌دهد. تصمیم‌گیری و مدیریت خرد مشتری از مزایای رویکرد بازاریابی هوش مصنوعی است. داده برای بهبود الگوهای مطالب پیشنهادی به مشتریان توسط الگوریتم‌های یادگیری ماشین بسیار مهم است. پیشنهاد قیمت رسانه‌ای برنامه‌ریزی‌شده، رویه خودکار برای خرید و فروش آگهی‌های تبلیغاتی اینترنتی است. این مدل‌های مبتنی بر کامپیوتر، ویژگی‌های یادگیری ماشین را به ارث می‌برند، از داده‌های مخاطب استفاده می‌کنند و تبلیغات مرتبط را به خریداران هدف ارائه می‌دهند.
از آنجا که الگوریتم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای کمک به مدل‌ها استفاده می‌شوند، خطر خطای انسانی کاهش می‌یابد، داده‌های مخاطب کارآمد هستند و تبلیغات نمایشی مقیاس‌بندی می‌شوند. مردم دوست دارند تبلیغاتی را ببینند که مرتبط با آنها باشد یا به نگرانی‌های آنها پاسخ دهد. بازاریاب‌ها با ایجاد استراتژی‌های تبلیغاتی هدفمند برای مشتریان مناسب، می‌توانند اطمینان حاصل کنند که با گروه‌های اصلی مصرف‌کننده مناسبی که به احتمال زیاد به تبلیغات پیش روی خود رفتار و پاسخ مثبت نشان می‌دهند، سر و کار دارند. بازاریاب‌ها می‌توانند این کار را با استفاده از ابرهوش دیجیتال مدل‌ها و الگوریتم‌های هوش مصنوعی انجام دهند. هوش مصنوعی می‌تواند به بازاریاب‌ها در کمپین‌های بازاریابی هدفمند که شامل هدف‌گذاری تبلیغات است، کمک کند. می‌تواند از یادگیری ماشین برای تمایز بین رفتار خرید، تبدیل واقعی و رفتار اکتشافی استفاده کند و چشم‌اندازها را با احتمال تبدیل بیشتر، دوباره هدف قرار دهد. نرم‌افزار تشخیص چهره، یکی از بسیاری از ابزارهای شگفت‌انگیز مبتنی بر هوش مصنوعی، به پیگیری بازدیدهای مشتریان از فروشگاه و پیوند تصاویر به پروفایل‌های رسانه‌های اجتماعی آنها کمک می‌کند. هنگامی که این فناوری‌های پیشرفته با اعلان‌های هوشمند مجهز به هوش مصنوعی جفت می‌شوند، پیشنهادات تخفیف و پیام‌های خوشامدگویی را در زمان واقعی برای هر بازدیدکننده ارسال می‌کنند و در نتیجه سطح جدیدی از تجربه کاربری سفارشی‌شده ایجاد می‌شود.
هوش مصنوعی هنگامی که با داده‌های تحقیقات بازار با کیفیت بالا ترکیب شود، ابزاری قدرتمند است. این امر شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا طیف گسترده‌ای از وظایف را انجام دهند. بخش‌بندی گروه‌های هدف یکی از ویژگی‌های مهم این مورد استفاده پرکاربرد است. هوش مصنوعی در این کار به طور قابل توجهی سریع‌تر و کارآمدتر از انسان است. کسب‌وکارها ممکن است پیشنهادات متناسب‌تری را به مخاطبان هدف خود ارائه دهند که به احتمال زیاد آنها را می‌پذیرند، اگر تحقیقات عمیق‌تری انجام دهند. با گسترش سریع فناوری‌های جدید، بسیاری از رهبران صنعت تشویق شده‌اند تا به یک زمینه پیشرفته‌تر و کارآمدتر حرکت کنند، که در آن هوش مصنوعی خود را به عنوان مفیدترین تثبیت کرده است. سازمان‌هایی که هوش مصنوعی را در اختیار دارند، شانس بیشتری برای جلو ماندن از رقابت به روش‌های مختلف خواهند داشت.
بازاریاب‌ها می‌توانند دقیق‌تر مشخص کنند که کدام مشتریان باید هدف قرار گیرند و آیا باید در کمپین گنجانده شوند یا خیر. مشتریان بهتر با محصولاتی که احتمالاً می‌خرند مطابقت داده می‌شوند و از محصولات نامربوط یا خارج از انبار اجتناب می‌شود. برندها می‌توانند از هوش مصنوعی برای بهبود تجربه مشتری با ارائه محتوا و پیشنهادات متناسب و خدمات عالی به مشتری برای هر مصرف‌کننده استفاده کنند. تجزیه و تحلیل بازاریابی پیش‌بینی‌کننده یکی از روش‌هایی است که شرکت‌ها با هوش مصنوعی از آن استفاده می‌کنند. با تجزیه و تحلیل داده‌های رویدادهای قبلی، هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل اعتماد و کافی پیش‌بینی کند که عملکرد در آینده چگونه خواهد بود، بسته به طیف وسیعی از پارامترها. درک اینکه افراد بیشتر به چه چیزی ارزش می‌دهند می‌تواند به ارائه توصیه‌های معنادارتر به آنها کمک کند. با این حال، بیشتر راه‌حل‌های سفارشی‌سازی مبتنی بر هوش مصنوعی از بالا به پایین شروع می‌شوند و به جای یک گروه کامل، برای فرد طراحی شده‌اند. ظرفیت استفاده از هوش مصنوعی برای پیش‌بینی موفقیت ابتکارات بازاریابی و بهبود تجربیات کاربر، یک روند فنی عظیم است که برای سال‌های متمادی ادامه خواهد داشت.
پرسش‌های جستجوی محاوره‌ای و الگوریتم‌ها به دلیل هوش مصنوعی در حال تکامل هستند و بازاریاب‌های موتورهای جستجو و توسعه‌دهندگان محتوا را وادار به سازگاری می‌کنند. در مورد خودکارسازی بازاریابی، هوش مصنوعی می‌تواند زمان حیاتی بازاریاب‌های انسانی را آزاد کند در حالی که به سرعت مطالب بازاریابی متمرکزتری را ایجاد می‌کند که با مشتریان تبدیل بهتری دارند. شبکه‌های اجتماعی بزرگ به شدت با برخی از روش‌ها برای بازاریاب‌هایی که از هوش مصنوعی در رسانه‌های اجتماعی استفاده می‌کنند، مخالفت کرده‌اند. این امر مصرف‌کنندگان را قادر می‌سازد تا از یک ربات پشتیبانی مشتری سؤالاتی بپرسند که نیازی به تماس تلفنی یا بحث کامل انسانی ندارند. میلیون‌ها نفر در سراسر جهان از خدمات پیام‌رسانی ناپدیدشونده برای ارتباط شخصی با دوستان و بازاریاب‌هایی که به دنبال تعامل واقعی‌تر و صمیمانه‌تر با مصرف‌کنندگان هستند، استفاده می‌کنند. برندها می‌توانند به لطف قدرت هوش مصنوعی، به روش‌های منحصر به فرد و صمیمی با افرادی که مخاطبان وقت خود را به صورت آنلاین، به ویژه در رسانه‌های اجتماعی، می‌گذرانند، تعامل داشته باشند.
محصولات اضافی مانند نرم‌افزار HubSpot ممکن است به مدیریت وظایف کمک کند، که ایمیل‌های خاص را از طریق یک فرآیند خودکار می‌کند. در حالی که درست است که هزینه کم و سطح بالای کارایی هوش مصنوعی جذاب است، موارد زیادی وجود دارد که هوش مصنوعی می‌تواند تقلید کند. بازاریاب‌ها برای شروع بازاریابی با هوش مصنوعی باید به مقدار زیادی داده دسترسی داشته باشند. بسیاری از تیم‌های بازاریابی فاقد تخصص در علم داده و هوش مصنوعی هستند و کار با حجم زیادی از داده‌ها و ارائه بینش را دشوار می‌کند [۶۶، ۶۷]. برای راه‌اندازی برنامه‌ها، شرکت‌ها باید با سازمان‌های شخص ثالثی که می‌توانند در جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌ها برای آموزش سیستم‌های هوش مصنوعی و امکان نگهداری مداوم کمک کنند، همکاری کنند. سیستم‌های یادگیری ماشین با ورود داده‌های بیشتر، یاد می‌گیرند که تصمیمات درست و مؤثری بگیرند. فناوری هوش فرآیند به طور فزاینده‌ای بینش دقیق و جامعی در مورد عملیات خود در زمان واقعی به کسب‌وکارها می‌دهد و آنها را قادر می‌سازد تا آنها را نظارت و بهبود بخشند.
این امر تیم‌های بازاریابی را قادر می‌سازد تا کانال‌های مناسب را با هزینه مناسب هدف قرار دهند. همانطور که خرید برنامه‌ریزی‌شده نشان می‌دهد، یادگیری ماشین می‌تواند انعطاف‌پذیری بازاریابی را برای مطابقت با نیازها و علایق در حال تغییر مشتریان افزایش دهد. مصرف‌کنندگان مختلف به پیام‌های مختلف در کانال‌ها پاسخ می‌دهند. یک درخواست احساسی ممکن است برخی را تحت تأثیر قرار دهد، برخی دیگر با طنز و برخی دیگر با منطق. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی به فناوری‌های محاسباتی اطلاق می‌شود که می‌توانند وظایف خاصی را به جای هوش انسانی انجام دهند. این فناوری با سرعتی سرسام‌آور، مشابه رشد نمایی در فناوری پایگاه داده، در حال پیشرفت است. پایگاه‌های داده به زیرساخت حیاتی تبدیل شده‌اند که برنامه‌های کاربردی در سطح سازمانی را پشتیبانی می‌کنند. داده‌های بزرگ و هوش مصنوعی ارتباط خاصی دارند. پیشرفت‌های اخیر در توسعه هوش مصنوعی عمدتاً توسط “یادگیری ماشین” هدایت شده است. چت‌بات‌های هوش مصنوعی می‌توانند بر روی مجموعه‌های داده حاوی ضبط‌های متنی از مکالمات انسانی جمع‌آوری شده از برنامه‌های پیام‌رسان آموزش داده شوند تا بفهمند انسان‌ها چه می‌گویند و به طور مناسب پاسخ دهند. هوش مصنوعی می‌تواند الگوهایی را در مجموعه‌های داده عظیم پیدا کند که دید انسانی نمی‌تواند آنها را تشخیص دهد. مدل‌های کامپیوتری می‌توانند ویژگی‌های شخصیتی یک فرد را دقیق‌تر از آنچه دوستانشان می‌توانند، صرفاً بر اساس اینکه فرد کدام پست‌های فیس‌بوک را پسندیده است، شناسایی کنند.
۳. تغییرات مختلف مبتنی بر هوش مصنوعی برای بخش‌های بازاریابی
تغییرات مختلف مبتنی بر هوش مصنوعی، حوزه بازاریابی را تأثیرگذارتر و چشمگیرتر کرده است. شکل ۲ نمونه‌ای از هوش مصنوعی مختلف مورد استفاده برای انجام وظایف مختلف مورد نظر برای حل مسائل بازاریابی در تبلیغات بازاریابی رقابتی و پیشرفته امروزی را نشان می‌دهد. علاوه بر این، جمع‌آوری داده‌ها، تجزیه و تحلیل کامل بازار، دیجیتالی‌سازی از طریق استراتژی‌های هوش مصنوعی، درک متفکرانه مشتریان، تحقیق و نهایی کردن نیاز در حوزه بازار و غیره، ورودی‌های اضافی برای انجام پیاده‌سازی هوش مصنوعی برای مدیریت تاکتیک‌های سطح بازار هستند.
بازاریاب‌ها می‌توانند از فناوری هوش مصنوعی برای شناسایی روندها و پیش‌بینی آنها برای آینده استفاده کنند. بر اساس این حقایق، آنها سپس می‌توانند تصمیم بگیرند که چگونه بودجه خود را تخصیص دهند و چه کسی را هدف قرار دهند. برندها می‌توانند هزینه کمتری برای تبلیغات دیجیتال و زمان بیشتری را برای کارهای با ارزش بالا صرف کنند. از مرحله برنامه‌ریزی تا مراحل تبدیل و وفاداری مشتری، هوش مصنوعی نقش مهمی در موفقیت هر کمپین بازاریابی ایفا می‌کند. در نتیجه، شرکت‌هایی که به طور کامل از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند، مزیت رقابتی کسب خواهند کرد. ماشین‌هایی با قابلیت‌هایی که عملکردهای شناختی مرتبط با ذهن انسان، به ویژه یادگیری و حل مسئله را تقلید می‌کنند، توسعه داده شده‌اند. هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های کاربر و کمک به بازاریاب‌ها در درک هدف کاربر، به بازاریاب‌ها در رمزگشایی دنیای همیشه در حال تغییر بازاریابی محتوا کمک می‌کند. بازاریاب‌ها می‌توانند از هوش مصنوعی برای تولید محتوا برای داستان‌های ساده مانند به‌روزرسانی‌های سهام و گزارش‌های ورزشی استفاده کنند.
هوش مصنوعی همچنین ممکن است برای خودکارسازی جستجو برای امنیت نرم‌افزار استفاده شود. طراحان نرم‌افزار می‌توانند از هوش مصنوعی برای آزمایش نقص‌های امنیتی در محصولات خود استفاده کنند، مشابه روشی که مجرمان به دنبال سوءاستفاده‌های کشف نشده در سیستم عامل‌ها هستند. هنگام انتخاب یک ابزار، مهم است که سطح شفافیت مورد نیاز برای درک اینکه چرا یک پلتفرم هوش مصنوعی تصمیم خاصی گرفته است را در نظر بگیرید. بر اساس الگوریتم، تیم‌های بازاریابی ممکن است گزارش روشنی در مورد اینکه چرا تصمیم خاصی گرفته شده و کدام داده‌ها بر تصمیم تأثیر گذاشته‌اند، دریافت کنند. در مقابل، سیستم‌هایی که از یادگیری عمیق در سطح بالاتری استفاده می‌کنند، ممکن است نتوانند استدلال قطعی ارائه دهند [[۸۹]، [۹۰]، [۹۱]]. الگوریتم‌های هوش مصنوعی از داده‌ها برای ایجاد یک ابزار پیش‌بینی جدید ارزشمند یاد می‌گیرند و خروجی هوش مصنوعی می‌تواند از داده‌های آموزشی اصلی جدا شود. در نتیجه، برای مدیریت کامل داده‌ها و ارزش آن، هر دارایی نیز باید کنترل شود. زیرساختی که جمع‌آوری، ذخیره‌سازی و تجزیه و تحلیل داده‌های بزرگ را امکان‌پذیر می‌کند، باید به همان روشی که در هر صنعت دیگری وجود دارد، به عنوان یک دارایی در نظر گرفته شود. علاوه بر این، صنایع خاص، مانند بانکداری، پیامدهای سیستمی دارند و به دلیل ارتباطات شخص ثالث، محافظت از آنها بسیار مهم‌تر است.
سیستم‌های هوش مصنوعی به طور مداوم در پس‌زمینه محصولات و خدمات محبوب مانند نتفلیکس، آمازون، گوگل و غیره کار می‌کنند. با این حال، در سال‌های اخیر، هوش مصنوعی راه خود را به بازاریابی باز کرده است و به شرکت‌ها در بهبود هر مرحله از تجربه مصرف‌کننده کمک می‌کند. علاوه بر این، منابعی که قبلاً برای شرکت‌های بزرگ در دسترس بود، برای کسب‌وکارهای متوسط و کوچک مقرون به صرفه و در دسترس شده است. برای رفتار بهتر مصرف‌کننده، ایجاد و درک بخش‌های خریدار پیچیده‌تر، خودکارسازی بازاریابی، ایجاد محتوا و پیش‌بینی فروش، شبکه‌های عصبی ابزارهای پویا را برای بازاریاب‌ها توسعه می‌دهند و به ما امکان می‌دهند مجموعه‌های داده بزرگ را پردازش کنیم که بینش‌های مهم‌تری ارائه می‌دهند. بازاریاب‌ها می‌توانند از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی نتیجه یک کمپین با تشخیص الگوها از کمپین‌های قبلی استفاده کنند. در حالی که شبکه‌های عصبی مدتی است که وجود داشته‌اند، تقاضای بیشتری برای پردازش داده‌های بزرگ وجود دارد و در نتیجه، سیستم‌ها بسیار پویا و هوشمندتر می‌شوند.
هوش مصنوعی همچنین می‌تواند نیازهای تبلیغاتی را درک کند و مخاطب هدف مناسب را توصیه کند. الگوریتم‌ها اطلاعات کاربر مانند سن، جنسیت، جمعیت‌شناسی، علایق و سایر اطلاعات حیاتی را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بهترین مخاطب را برای آن برند خاص تعیین کنند. نحوه جستجوی اطلاعات توسط افراد در اینترنت تغییر کرده است. با ظهور دستگاه‌های جستجوی صوتی، یادگیری ماشین به دلیل این ورودی اطلاعات اضافی در سال‌های آینده دقیق‌تر خواهد شد. یادگیری عمیق از بیش از یک میلیون نقطه داده برای ارزیابی اینکه آیا یک پیش‌بینی معتبر است یا خیر، مشابه مدل‌های یادگیری ماشین استفاده می‌کند. از آنجا که یادگیری عمیق یک سیستم خودآموز است، دیگر نیازی به دخالت انسان نیست و می‌توان بلافاصله از نتایج استفاده کرد. کمپین‌های بازاریابی محصولات و خدمات را از طریق رسانه‌های مختلف با پیروی از مضامین و پیام‌های خاصی که به جایگاه‌یابی یک برند در بازار کمک می‌کنند، ترویج می‌کنند و بالای قیف را هدایت می‌کنند و یک خط لوله برای کسب‌وکار ایجاد می‌کنند.
فناوری هوش مصنوعی می‌تواند داده‌ها را از پلتفرم‌های مختلف گروه‌بندی و پردازش کند تا نتیجه‌گیری کند و یک فرآیند تصمیم‌گیری مبتنی بر داده را اعمال کند. بازاریابی سنتی به طور اساسی تغییر یافته است زیرا قدرت از صنعت به مصرف‌کننده منتقل شده است. شرکت‌ها به سرعت علاقه و هزینه‌های بازاریابی خود را در سیستم‌هایی که برای ضبط، پردازش و استفاده از حجم عظیمی از داده‌های کسب‌وکار و مصرف‌کننده طراحی شده‌اند، افزایش می‌دهند. با استفاده از راه‌حل‌های هوش مصنوعی، بازاریاب‌ها اکنون می‌توانند ببینند که مشتریانشان در مورد برندهایشان چه فکر می‌کنند، می‌گویند و احساس می‌کنند. به طور مشابه، بازاریاب‌ها می‌توانند واقعاً با سیل رسانه‌های اجتماعی که در اختیار دارند، احساس مشتریان را درک کنند. بازاریاب‌های آینده‌نگر می‌توانند از این داده‌ها در زمان واقعی برای تغییر سریع پیام‌رسانی یا برندسازی برای حداکثر اثربخشی استفاده کنند. در حالی که روش‌های متعددی برای بهینه‌سازی تبلیغات دیجیتال و بازاریابی مبتنی بر حساب وجود دارد، راه‌حل‌های هوش مصنوعی بازاریاب‌ها را قادر می‌سازد تا برای بینش و تحلیل عمیق‌تر، بیشتر پیش بروند.
مفاهیم کسب‌وکار از دوران مونتاژ و ترویج به دوران ارتباط و هوش توسعه یافته‌اند. در طول سال‌ها، پیشرفت علوم کامپیوتر اساساً معنای ایده‌ها، نوآوری و اختراعات را تغییر داده است. در نتیجه، مدل‌های کسب‌وکار بیشتر در حال تکامل هستند. اینترنت اشیا (IoT) مفهوم مدیریت داده را به طور کامل تغییر داده است. این دستگاه‌ها علاوه بر ارائه دسترسی بیشتر به داده‌های مصرف‌کننده، نحوه تعامل کاربران با آنها را ردیابی و ثبت می‌کنند و دستگاه‌ها را هوشمندتر می‌کنند.
علاوه بر این، با پیشرفت روزانه تحقیقات فناوری IoT، کسب‌وکارها از آن برای تفسیر داده‌های جمع‌آوری شده از ابزارهای IoT برای بهبود و رشد استفاده می‌کنند. بهره‌وری هر کسب‌وکاری می‌تواند درک خود از بازار و مشتریان خود را افزایش دهد. دستگاه‌های IoT می‌توانند کارایی را در طول توسعه محصول بهبود بخشند.
انتظار می‌رود هوش مصنوعی در سال‌های آینده تأثیر قابل توجهی بر شفافیت و امنیت داده‌ها بگذارد. مشتریان با آگاهی بیشتر از میزان داده‌هایی که سازمان‌ها جمع‌آوری می‌کنند، انتظار شفافیت بیشتری در مورد اینکه چه داده‌هایی جمع‌آوری می‌شوند، چگونه استفاده می‌شوند و چگونه محافظت می‌شوند، خواهند داشت. ابزارهای بازاریابی مجهز به هوش مصنوعی، کمپین‌های بازاریابی ایمیلی بسیاری از شرکت‌ها را بهینه می‌کنند. به ویژه، آنها به آنها در تعیین زمان ارسال ایمیل‌های شخصی‌شده و اینکه چه محتوای شخصی‌شده یا توصیه‌های محصول را برای بخش‌های مختلف ارسال کنند، کمک می‌کنند. هوش مصنوعی مرتبط‌ترین محتوا را در مؤثرترین زمان‌ها نشان می‌دهد. این فناوری می‌تواند به شناسایی محتوای با بهترین عملکرد، برنامه‌ریزی برای محتوای آینده، تغییر کاربری محتوا و بهینه‌سازی توزیع کمک کند. خودکارسازی، تجزیه و تحلیل داده‌ها و پردازش زبان طبیعی در حال حاضر در کسب‌وکار استفاده می‌شوند. این سه حوزه هوش مصنوعی، عملیات را ساده می‌کنند و کارایی را در صنایع مختلف بهبود می‌بخشند.
۴. کاربردهای هوش مصنوعی برای بازاریابی
هوش مصنوعی در کمپین‌های بازاریابی در صنایع مختلف از جمله امور مالی، دولتی، مراقبت‌های بهداشتی، سرگرمی، خرده‌فروشی و غیره استفاده می‌شود. هر مورد استفاده نتایج متفاوتی مانند بهبود عملکرد کمپین، بهبود تجربه مشتری یا افزایش کارایی عملیات بازاریابی به دست می‌دهد. بازاریاب‌ها از طریق تبلیغات برنامه‌ریزی‌شده از هوش مصنوعی برای مقابله با چالش‌های مختلف استفاده می‌کنند. پلتفرم‌های برنامه‌ریزی‌شده از یادگیری ماشین برای پیشنهاد قیمت در فضای تبلیغاتی بلادرنگ مرتبط با مخاطبان هدف استفاده می‌کنند. هوش مصنوعی همچنین ممکن است به کاهش اشتباهات در رویه‌های بازاریابی کمک کند. تا زمانی که نظارت و آموزش وجود داشته باشد، هوش مصنوعی می‌تواند فعالیت‌های تخصصی را کارآمدتر از انسان انجام دهد. از آنجایی که هوش مصنوعی می‌تواند به طور قابل توجهی روند کمپین‌های بازاریابی را تسریع کند، هزینه‌ها را کاهش دهد و کارایی را بهبود بخشد، احتمالاً منجر به بازگشت سرمایه بالاتری می‌شود. این فناوری می‌تواند تجزیه و تحلیل تاکتیکی داده‌ها را سریع‌تر از انسان انجام دهد و از یادگیری ماشین برای رسیدن به تصمیمات سریع بر اساس زمینه کمپین و مشتری استفاده کند. این امر زمان را برای اعضای تیم آزاد می‌کند تا روی پروژه‌های استراتژیک تمرکز کنند، که متعاقباً می‌توان از آنها برای هدایت بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کرد. بازاریاب‌ها می‌توانند به جای منتظر ماندن تا پایان یک کمپین برای تصمیم‌گیری با هوش مصنوعی، از تجزیه و تحلیل بلادرنگ برای انتخاب‌های رسانه‌ای بهتر استفاده کنند. جدول ۱ به بررسی کاربردهای مهم برنامه‌های هوش مصنوعی برای بازاریابی می‌پردازد.
| کاربرد | توضیحات |
|---|---|
| بازاریابی دیجیتال | هوش مصنوعی به درک رفتار مصرف‌کننده و هدف‌گذاری رویکرد مناسب برای فرد مناسب کمک می‌کند. حجم زیادی از داده‌ها را از رسانه‌های اجتماعی، ایمیل‌ها و وب پردازش می‌کند تا تصمیمات بازاریابی مبتنی بر داده را امکان‌پذیر سازد. این شامل تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی رفتار مشتری، شخصی‌سازی محتوا و خودکارسازی فرآیندها می‌شود. |
| کاهش خطاهای انسانی | هوش مصنوعی خطای انسانی را در وظایف بازاریابی به حداقل می‌رساند. محتوا را برای قالب‌های مختلف ایمیل توسعه و بهینه می‌کند و با یادگیری، تطبیق و پاسخ به نیازهای امنیتی، به امنیت سایبری کمک می‌کند. همچنین در کارهایی مانند ورود داده‌ها و گزارش‌گیری که مستعد خطای انسانی هستند، دقت را افزایش می‌دهد. |
| اتصال فرآیندهای کسب‌وکار | هوش مصنوعی فرآیندهای کسب‌وکار را به صورت سرتاسری برای یک تجربه بی‌نقص متصل می‌کند. ایجاد و اجرای استراتژی‌های بازاریابی خلاقانه و مشتری‌محور را تقویت می‌کند و منجر به افزایش رضایت و وفاداری مشتری می‌شود. این شامل یکپارچه‌سازی سیستم‌های مختلف مانند CRM و اتوماسیون بازاریابی می‌شود. |
| تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده‌های بازار | هوش مصنوعی حجم وسیعی از داده‌های بازار را برای پیش‌بینی اقدامات کاربر و درک سفرهای مشتری تجزیه و تحلیل می‌کند. به شناسایی نقاط ضعف و انجام اقدامات اصلاحی کمک می‌کند و اساساً نحوه عملکرد کسب‌وکارها را تغییر می‌دهد. این شامل تحلیل روند بازار، تحلیل رقبا و تحلیل احساسات مشتریان می‌شود. |
| ارائه اطلاعات ارزشمند | هوش مصنوعی پیام‌های بازاریابی را با تجزیه و تحلیل داده‌ها و ارائه اطلاعات مرتبط به مشتریان، شخصی‌سازی می‌کند. محتوای تبلیغاتی را بر اساس فعالیت بازدیدکننده شخصی‌سازی می‌کند و از داده‌های شخصی و رفتاری برای توانمندسازی فروشندگان برای تمرکز بر نیازهای مشتری استفاده می‌کند. این شامل پیشنهاد محصولات مرتبط، ارسال ایمیل‌های شخصی‌سازی شده و نمایش تبلیغات هدفمند می‌شود. |
| ارائه پشتیبانی راحت به مشتری | هوش مصنوعی پشتیبانی هوشمند، ساده و راحت را در طول سفر مشتری امکان‌پذیر می‌کند. داده‌های مشتری را در زمان واقعی با استفاده از یادگیری ماشین ضبط و تفسیر می‌کند و این داده‌ها را برای بهبود استراتژی‌های خودکارسازی بازاریابی اولویت‌بندی می‌کند. این شامل استفاده از چت‌بات‌ها، پاسخگویی خودکار به ایمیل‌ها و ارائه راهنمایی‌های شخصی‌سازی شده می‌شود. |
| ابزارهای بهتر خودکارسازی بازاریابی | هوش مصنوعی که با ابزارهای خودکارسازی بازاریابی ادغام شده است، به شناسایی سرنخ‌های واجد شرایط، توسعه تاکتیک‌های پرورش و تولید محتوای مرتبط کمک می‌کند. ایمیل‌های محتوای پویا بر اساس داده‌های مشتری تضمین می‌کنند که پیام‌ها مرتبط باقی می‌مانند. این شامل مدیریت کمپین‌های ایمیلی، مدیریت شبکه‌های اجتماعی و مدیریت محتوا می‌شود. |
| کاهش حجم کار | هوش مصنوعی با صرفه‌جویی در زمان صرف شده برای استخراج بینش از داده‌های پیچیده، به کاهش حجم کار کمک می‌کند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده با قدرت هوش مصنوعی می‌تواند ارزش قابل توجهی را از داده‌های موجود استخراج کند. امتیازدهی پیش‌بینی‌کننده سرنخ با پشتیبانی هوش مصنوعی به مرتب‌سازی و رتبه‌بندی مؤثر سرنخ‌ها کمک می‌کند. این شامل خودکارسازی گزارش‌گیری، تحلیل داده‌ها و انجام کارهای تکراری می‌شود. |
| سرعت بخشیدن به پردازش داده‌ها | هوش مصنوعی در مقایسه با انسان، پردازش داده‌ها را سرعت می‌بخشد و دقت و امنیت را تضمین می‌کند. به بازاریاب‌ها اجازه می‌دهد تا بر اساس گزارش‌های مبتنی بر داده، تصمیمات بلادرنگ بگیرند و زمان را برای اهداف استراتژیک آزاد می‌کند. این شامل جمع‌آوری و تحلیل سریع داده‌ها، شناسایی الگوها و ارائه گزارش‌های تحلیلی می‌شود. |
| تصمیم‌گیری مشتری‌محور | هوش مصنوعی بینش‌هایی را برای درک بهتر مشتریان و تصمیم‌گیری مشتری‌محور جمع‌آوری می‌کند. حجم زیادی از محتوای اینترنتی را برای توسعه شخصیت‌های مشتری بر اساس نقاط داده مختلف تجزیه و تحلیل می‌کند. این شامل تحلیل رفتار مشتری، شناسایی نیازها و ترجیحات آنها و ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی شده می‌شود. |
| بررسی داده‌های مربوط به مشتری | یادگیری ماشین داده‌های مشتری را برای تعیین زمان‌های بهینه تماس، دفعات ایمیل و موضوعات مورد علاقه بررسی می‌کند. تجربیات وب‌سایت را شخصی‌سازی می‌کند و از مدل‌های پیش‌بینی‌کننده برای پیش‌بینی رفتار مشتری و احتمال خرید استفاده می‌کند. این شامل تحلیل چرخه عمر مشتری، پیش‌بینی نرخ ریزش و ارائه پیشنهادات متناسب با هر مرحله از سفر مشتری می‌شود. |
| بهبود کنترل موجودی | هوش مصنوعی کنترل موجودی را در دوره‌های تقاضای بالا بهبود می‌بخشد، از خرید بیش از حد جلوگیری می‌کند و درآمد شرکت را بهینه می‌کند. به توسعه قیمت‌گذاری پویا و پیش‌بینی تقاضا متناسب با کسب‌وکارهای خاص کمک می‌کند. این شامل پیش‌بینی تقاضا، مدیریت انبار و بهینه‌سازی زنجیره تامین می‌شود. |
| شخصی‌سازی فرایند خرید | هوش مصنوعی با ساخت مدل‌های شبیه‌سازی و برقراری ارتباط با دستیارهای مجازی، می‌تواند فرایند خرید را با ارائه پیشنهادات مبتنی بر فناوری یادگیری ماشین (Machine Learning) شخصی‌سازی کند. بسیاری از شرکت‌ها برای برقراری ارتباط با مشتریان خود از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند. برای مثال، آمازون بر اساس خریدهای قبلی، بازدیدها و جستجوهای کاربران، محصولات پیشنهادی را ارائه می‌دهد. این فناوری‌های هوشمند دائما در حال پیشرفت هستند و حتی به نقطه‌ای نزدیک می‌شوند که در برخی زمینه‌ها از انسان‌ها عملکرد بهتری داشته باشند. هوش مصنوعی به دلیل برخورداری از دانش بیشتر، توانایی تحلیل داده و ورودی‌های گسترده‌تر، جایگزین انسان در تشخیص روندهای بازاریابی می‌شود. هوش مصنوعی می‌تواند با تحلیل داده‌ها به راحتی الگوهای خرید و تصمیم‌گیری مشتریان هدف را پیش‌بینی کند و با ارائه آنچه که مخاطبان واقعا نیاز دارند، تجربه کاربری را بهبود بخشد. |
| تبلیغات دیجیتال | هوش مصنوعی به طور مکرر در تبلیغات دیجیتال برای اطمینان از حداکثر موفقیت به کار گرفته می‌شود. این فناوری در پلتفرم‌هایی مانند فیس‌بوک، گوگل و اینستاگرام برای ارائه بهترین تجربه ممکن استفاده می‌شود. با تحلیل اطلاعات کاربر مانند جنسیت، سن، علایق و سایر عوامل، تبلیغات مناسب ارائه می‌گردد. بازاریابان می‌توانند از فناوری هوش مصنوعی برای شناسایی میک روندها (microtrends) و حتی پیش‌بینی روندهای آتی استفاده کنند. در نتیجه، شرکت‌ها می‌توانند اتلاف هزینه در تبلیغات دیجیتال را کاهش دهند و اطمینان حاصل کنند که سرمایه‌گذاری آنها به بیشترین بازده ممکن منجر شود. هوش مصنوعی با استفاده از قدرت اینترنت اشیاء (IoT) و دستگاه‌های متصل، بر آینده‌ی بازاریابی دیجیتال تأثیر می‌گذارد. |
| تجربه‌ی بهتر مشتری | راه‌حل‌های مبتنی بر فناوری‌های هوشمند به طور فزاینده‌ای توسط شرکت‌ها و بخش‌های بازاریابی آنها برای بهبود اثربخشی عملیاتی و تجربه‌ی مشتری مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از این پلتفرم‌ها، بازاریابان می‌توانند تصویری پیچیده‌تر و کامل‌تر از مشتریان هدف خود به دست آورند. سپس می‌توان از داده‌های جمع‌آوری‌شده از طریق این استراتژی برای افزایش نرخ تبدیل (conversion rate) و در عین حال کاهش حجم کار کارکنان بازاریابی استفاده کرد. |
| کمک به بازاریابان | هوش مصنوعی به بازاریابان کمک می‌کند تا به طور مؤثر با مشتریان خود تعامل داشته باشند. اجزای بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی شامل فناوری‌های پیشرفته برای پر کردن شکاف بین حجم عظیمی از داده‌های در دسترس مشتری و اقدامات احتمالی آتی است. ظهور رسانه‌های دیجیتال منجر به انبوهی از داده‌های حجیم (Big Data) شده است که به بازاریابان امکان می‌دهد کمپین‌های خود را بهتر تجزیه و تحلیل کنند و ارزش را در سراسر کانال‌ها انتقال دهند. راه‌حل‌های مؤثر مبتنی بر هوش مصنوعی، پلتفرمی مرکزی برای مدیریت حجم عظیمی از داده‌ها را در اختیار بازاریابان قرار می‌دهد. |
| افزایش رضایت مشتری و درآمد | هوش مصنوعی را می‌توان در بازاریابی به روش‌های مختلف اعمال کرد. هر کاربردی مزایایی مانند کاهش ریسک، افزایش سرعت، بهبود رضایت مشتری، افزایش درآمد و غیره دارد. پلتفرم‌های هوش مصنوعی می‌توانند تصمیمات سریعی در مورد تخصیص هزینه‌ها در سراسر کانال‌های رسانه‌ای بگیرند و اطمینان حاصل کنند که مشتریان به طور مداوم درگیر هستند و ارزش کمپین‌ها به حداکثر می‌رسد. هوش مصنوعی می‌تواند به ارائه پیام‌های شخصی‌سازی‌شده به مشتریان در زمان مناسب کمک کند. این فناوری همچنین می‌تواند به بازاریابان در شناسایی مشتریان در معرض خطر و ارائه اطلاعات برای ترغیب آنها به بازگشت به کسب و کار کمک کند. داشبوردهای مبتنی بر هوش مصنوعی، اطلاعات دقیق‌تری در مورد عملکرد بخش‌های مختلف را ارائه می‌دهند که به بازآفرینی آن در سراسر کانال‌ها و تخصیص بودجه مناسب کمک می‌کند. |
| سعه یک مدل پیش‌بینی‌کننده | ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند در جمع‌آوری داده‌ها، توسعه یک مدل پیش‌بینی‌کننده و آزمایش و اعتبارسنجی آن مدل بر روی مشتریان واقعی کمک کنند. هوش مصنوعی امکان ارسال ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده و متناسب با هر مصرف‌کننده را فراهم می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین همچنین ممکن است در شناسایی گروه‌های مصرف‌کننده غیرفعال در آستانه ریزش یا ترک به سمت یک رقیب کمک کنند. پیش‌بینی ریزش مبتنی بر هوش مصنوعی به تجزیه و تحلیل رویدادهای چندکاناله و شناسایی کاهش تعامل مصرف‌کننده کمک می‌کند. می‌تواند پیشنهادات مرتبط، اعلان‌های فشاری و ایمیل‌ها را برای حفظ تعامل کاربران ارائه دهد. وقتی پیش‌بینی ریزش مبتنی بر هوش مصنوعی با ایجاد محتوای شخصی‌سازی‌شده همراه شود، مشتریان بیشتری درگیر می‌شوند و در نتیجه ارزش طول عمر و درآمد بالاتر می‌رود. |
| یادگیری در مورد ترجیحات مشتری | تیم‌های بازاریابی ممکن است از هوش مصنوعی برای یادگیری در مورد ترجیحات مشتری و داده‌های جمعیت‌شناختی خاص در سطح دقیق و شخصی‌سازی‌شده استفاده کنند. این امر بازاریابان را قادر می‌سازد تا تجربیات متناسب با ترجیحات مشتریان خود ایجاد کنند. سپس تیم‌های بازاریابی ممکن است از این داده‌ها برای ایجاد تصویری کامل‌تر از مشتری استفاده کنند، از جمله اینکه آیا یک کاربر عنوانی را بدون تصویر مشاهده می‌کرد و چگونه بر پیام‌های آینده تأثیر می‌گذارد. |
| تصمیم‌گیری بهتر | هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های کمی و کیفی، انسان‌ها را قادر می‌سازد تا بینش بهتری کسب کنند و در نتیجه به تصمیم‌گیری بهتر کمک می‌کند. هوش مصنوعی در تبلیغات گوگل به مدیران حساب و بازاریابان اجازه می‌دهد تا بر انتخاب‌های سطح بالاتر مانند برنامه‌های کمپین تمرکز کنند. یادگیری عمیق زیرمجموعه پیچیده‌تری از یادگیری ماشین است. این پردازش حجم زیادی از داده‌ها، از جمله داده‌های انتزاعی و پراکنده، برای کشف الگوها و همبستگی‌های پیچیده است که می‌تواند برای درک تعامل مصرف‌کننده استفاده شود و منجر به کمپین‌های هدفمند فردی بهتر و بازگشت سرمایه شود. با دسترسی گسترده‌تر به هوش مصنوعی، آژانس‌ها اکنون می‌توانند از آن برای تجزیه و تحلیل داده‌ها، پیش‌بینی روندها و بهبود کیفیت برند خود استفاده کنند. در نتیجه، نحوه مدیریت بازاریابی دیجیتال توسط یک کسب و کار به سرعت در حال تکامل است. شرکت‌ها می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی تبلیغات نوآورانه‌تر و هدفمندتر ایجاد کنند. ادغام هوش مصنوعی در استراتژی بازاریابی دیجیتال آژانس می‌تواند فروش را افزایش دهد و در عین حال در هزینه‌ها صرفه‌جویی کند. |
| هدف قرار دادن مخاطب | شرکت‌ها باید نیازها و انتظارات مشتریان خود را درک و برآورده کنند. بازاریابی با هوش مصنوعی به کسب‌وکارها در تعیین اینکه مخاطب هدفشان کیست کمک می‌کند تا تجربه شخصی‌سازی‌شده‌تری را برای هر یک از مشتریان خود فراهم کنند. هوش مصنوعی راه‌حل‌های مدیریت تبدیل را به سطوح جدیدی ارتقا می‌دهد. بازاریابان اکنون می‌توانند ارتباطات ورودی پیچیده را با معیارهای سنتی مقایسه کنند تا به سؤالات استراتژیک دشوار پاسخ دهند. با تکامل انتظارات مصرف‌کننده با پیشرفت‌های فناوری، علاقه فزاینده‌ای به ارائه تجربیات بسیار متناسب و سفارشی‌شده تا حد امکان به طور مؤثر در فضاهای تجارت الکترونیک، خرده‌فروشی و سازمانی وجود دارد. |
| ارسال پیام مناسب در زمان مناسب | راه‌حل‌های هوش مصنوعی درک بهتری از مشتریان و مشتریان بالقوه را در اختیار بازاریابان قرار می‌دهد و به آنها امکان می‌دهد پیام مناسب را به فرد مناسب در زمان مناسب ارسال کنند. ایجاد یک پروفایل واقعاً جامع، جمع‌آوری داده‌ها در طول هر تعامل مصرف‌کننده است. بازاریابان می‌توانند از راه‌حل‌های هوش مصنوعی برای اصلاح کمپین‌های بازاریابی و ایجاد محتوای بسیار شخصی‌سازی‌شده با برداشتن یک قدم فراتر از این پروفایل‌ها استفاده کنند. هوش مصنوعی می‌تواند از انبوه داده‌های مصرف‌کننده پنهان در جستجوهای کلمات کلیدی، پروفایل‌های اجتماعی و سایر داده‌های آنلاین برای تبلیغات دیجیتال نوآورانه‌تر و مؤثرتر استفاده کند. |
| کمک به کسب‌وکارها | هوش مصنوعی نقش مهمی در کمک به کسب‌وکارها در درک نیازهای مشتریان و ارائه تجربه کاربری شخصی‌سازی‌شده ایفا می‌کند. شرکت‌ها می‌توانند با جمع‌آوری تاریخچه خرید و داده‌های رسانه‌های اجتماعی خود، مشتریان را به طور مؤثرتری هدف قرار دهند و به آنها دسترسی پیدا کنند. فناوری هوش مصنوعی نقش مهمی در بهینه‌سازی عملکرد تبلیغات ایفا می‌کند. فناوری هوش مصنوعی در رسانه‌های اجتماعی برای هدایت تبلیغات خودکار، پیشنهاد بهترین روش‌ها و برجسته کردن مسائل مربوط به عملکرد استفاده می‌شود. به طور همزمان، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند هدف‌گذاری و هزینه‌های تبلیغات را بهینه کنند و عملکرد را حتی در کمپین‌های پیچیده بهبود بخشند. |
هوش مصنوعی در بازاریابی، بهترین روش برای پیش‌بینی مشتریان و بهبود سفر مشتری از طریق یکپارچه‌سازی داده‌های مشتری است. پیشرفت‌های هوش مصنوعی، راه‌های مهم‌تری را برای انجام این کار در اختیار کسب‌وکارها قرار می‌دهد. این فناوری می‌تواند به توسعه‌ی استراتژی‌های بازاریابی موفق‌تر، بهبود سفر مشتری و تغییر نحوه‌ی جذب، پرورش و تبدیل مشتریان بالقوه کمک کند. بازاریابان از هوش مصنوعی برای تقسیم مشتریان به گروه‌های کلیدی با بخش‌بندی آنها بر اساس دسته‌های خاص استفاده می‌کنند. تولید محتوای تولید شده توسط ماشین و شخصی‌سازی خودکار برای سفر مشتری توسط تولید محتوای هوش مصنوعی کنترل می‌شود. مدیریت محتوای مبتنی بر هوش مصنوعی ما را قادر می‌سازد تا با ارائه‌ی مطالب مرتبط و ارزش افزوده در عین نمایش تخصص صنعت، تعامل بهتری با بازدیدکنندگان داشته باشیم و از افکار آنها آگاه باشیم. این می‌تواند برای اهداف مختلفی از جمله تنظیم پیام‌ها و ارائه‌ی پیشنهادات بهتر به مصرف‌کنندگان استفاده شود.
کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی، امکان سفارشی‌سازی خدمات و محتوای یک وب‌سایت یا برنامه را فراهم می‌کند که اولین قدم در هدایت کمپین‌های بازاریابی شخصی‌سازی‌شده و ایجاد تعامل معنادار با مصرف‌کننده است. چت‌بات‌های هوش مصنوعی از یادگیری ماشین برای بهبود و هوشمندتر شدن مداوم در طول زمان استفاده می‌کنند. این چت‌بات‌ها گسترده، سازگار و هوشمند هستند و تجربه‌ی واقعی‌تری را به کاربران ارائه می‌دهند. چت‌بات‌ها برای سازمان‌ها مفید هستند زیرا ابزارهای عالی جمع‌آوری داده هستند که به طور چشمگیری نیاز به پرسنل را کاهش می‌دهند و موانع را پایین می‌آورند. کسب‌وکارها از ماژول‌های قیمت‌گذاری پویا برای رسیدن به قیمت‌های بهینه برای محصولات یا خدمات خود برای رقابتی ماندن و افزایش سریع سودآوری استفاده می‌کنند. ماژول‌های قیمت‌گذاری پویای کنترل‌شده توسط هوش مصنوعی آنها را قادر می‌سازد تا خدمات خود را حتی برای دوره‌های کوتاه به طور دقیق قیمت‌گذاری کنند. این یکی از سودآورترین کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی است . در بازاریابی، هوش مصنوعی در اجرای روش‌های هدف‌گذاری مجدد بسیار مفید است. هوش مصنوعی به طور مداوم رفتار و سابقه‌ی خرید مشتریان بالقوه را بررسی می‌کند و با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، الگوها را کشف می‌کند.
بحث (Discussion) در مورد هوش مصنوعی در بازاریابی:
پردازش تکراری و الگوریتم‌هایی که نرم‌افزار را قادر می‌سازند تا از الگوها بیاموزد، به هوش مصنوعی اجازه می‌دهد تا حجم زیادی از داده‌ها را در زمان بی‌سابقه‌ای ثبت کند. زیرشاخه‌های مختلف هوش مصنوعی به روش‌های متمایز عمل می‌کنند. یادگیری ماشین (ML) مطالعه‌ی نحوه‌ی تقلید یا اجرای رفتارهای یادگیری انسانی توسط کامپیوترها برای کسب دانش یا مهارت‌های جدید و سازماندهی مجدد ساختارهای دانش موجود برای بهبود مداوم عملکرد است. هوش مصنوعی می‌تواند سودمند باشد زیرا علایق و روندهای افراد مختلف به طور مرتب تغییر می‌کنند. شخصیت مشتریان ممکن است با تغییر روندها در طول زمان کمی تغییر کند، حتی اگر عواملی مانند ویژگی‌های شخصیتی ثابت بمانند. خودکارسازی هوش مصنوعی می‌تواند به طور بالقوه سازماندهی همه این موارد را بسیار آسان‌تر کند. تیم‌های بازاریابی می‌توانند با روندهای و مدهای همیشه در حال تغییر همگام باشند و اطمینان حاصل کنند که مشتریان و مشتریان بالقوه را با محتوای مرتبط، به‌روز و شخصی‌سازی‌شده هدف قرار می‌دهند.
هوش مصنوعی به یک “توانمندساز” عالی برای متخصصان بازاریابی و فروش تبدیل شده است. این فناوری حجم عظیمی از داده‌های موجود را پردازش و استفاده می‌کند. ایجاد مدل‌های تحلیلی را خودکار می‌کند، بینش‌های پنهان را کشف می‌کند و از استدلال شناختی برای تنظیم اقدامات برنامه استفاده می‌کند. یادگیری ماشین به بازاریابان اجازه می‌دهد تا با وارد کردن تمام داده‌ها، تصویر بزرگ را کامل کنند و تصویری حیاتی از مصرف‌کننده را در زمان واقعی ایجاد کنند. این فناوری از فرآیندهای شناختی خودکار برای حل چالش‌های پیچیده و غنی از داده و الگوریتم‌ها برای شروع اقدامات مبتنی بر داده استفاده می‌کند. یادگیری ماشین به کشف الگوها، روندها و بینش‌ها کمک می‌کند و سپس به طور خودکار بر اساس آن اکتشافات عمل می‌کند تا کمپین‌های با هدف‌گذاری خرد ایجاد کند. علاوه بر این، با پیش‌بینی اینکه کدام مشتریان بالقوه تبدیل می‌شوند، به تسریع کل قیف فروش کمک می‌کند و در نتیجه تلاش‌های فروش را بهینه می‌کند.
هوش مصنوعی در کسب‌وکار می‌تواند حجم زیادی از داده‌ها را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل کند، بینش‌های مصرف‌کننده را هدایت کند و تصمیم‌گیری سریع و کارآمد را امکان‌پذیر کند. هوش مصنوعی همراه با داده‌های بزرگ، اینترنت اشیا و مغز انسان، پتانسیل گسترش مرزهای بازاریابی را دارد. هوش مصنوعی به کسب‌وکارها اجازه می‌دهد تا داده‌ها را جمع‌آوری کنند، تجزیه و تحلیل عمیق‌تری انجام دهند و بر اساس استفاده‌ی عملی از اطلاعات، اقدام کنند. هوش مصنوعی ممکن است بهترین سرمایه‌گذاری در یک حرفه‌ی حرفه‌ای به عنوان یک بازاریاب باشد. یادگیری عمیق برای هوش مصنوعی بازاریابی محوری است. این به حوزه‌ی یادگیری ماشین مربوط می‌شود که با الگوریتم‌های الهام گرفته از شبکه‌های عصبی مغز انسان مرتبط است. الگوریتم‌های یادگیری عمیق به کامپیوترها “آموزش” می‌دهند تا پرسش‌های کاربر، متن، تصاویر و الگوهای گفتار را درک کنند. سپس کامپیوتر دانش خود را برای ارائه‌ی پاسخ‌ها و راه‌حل‌های مرتبط و مفید بر اساس نیازهای کاربران به کار می‌گیرد. یادگیری عمیق با هوش مصنوعی به برندها اجازه می‌دهد تا به طور مؤثرتری به خواسته‌های کاربر پاسخ دهند و محتوای و تبلیغات تأثیرگذار و بسیار مرتبط را در همه زمان‌ها ایجاد کنند.
استراتژی‌های بازاریابی دیجیتال و تجزیه و تحلیل داده با هوش مصنوعی بسیار کارآمدتر و دقیق‌تر از توانایی‌های انسانی هستند. این امکان شخصی‌سازی تجربه‌ی کاربری مخاطب، درگیر کردن آنها و افزایش فروش تجارت الکترونیک را فراهم می‌کند. هوش مصنوعی رفتار کاربر را جمع‌آوری، تجزیه و تحلیل و پیش‌بینی می‌کند. با استفاده از این اطلاعات، برندها می‌توانند تبلیغات را بر اساس ترجیحات کاربر هدف قرار دهند. هوش مصنوعی ابزاری بسیار مفید در بازاریابی محتوا و به احتمال زیاد مرکز آینده‌ی توسعه‌ی محتوا است. هنوز کارهای زیادی قبل از اینکه هوش مصنوعی بتواند به طور مستقل و بدون دخالت انسان عمل کند، وجود دارد. هوش مصنوعی و انسان می‌توانند با هم کار کنند تا به طور قابل توجهی هزینه‌ها را کاهش دهند، کارایی را افزایش دهند و بهره‌وری سازمانی را افزایش دهند. ادغام هوش مصنوعی در تحلیل‌های سازمان‌یافته‌ی سنتی می‌تواند دنیای جدیدی از احتمالات را باز کند. درک، توضیح و پیش‌بینی رفتار مصرف‌کننده نمونه‌هایی از پیاده‌سازی‌های اخیر هستند.
فناوری‌های هوش مصنوعی مجموعه‌های داده‌ی بزرگ را با استفاده از تکنیک‌های پیشرفته‌ی کامپیوتری و قدرت محاسباتی پیشرفته تجزیه و تحلیل می‌کنند تا بینش‌هایی را از داده‌های انباشته‌شده استخراج کنند. هوش مصنوعی می‌تواند با سرعت بخشیدن، بهبود و ساده‌سازی فرآیند به کمپین‌های بازاریابی ایمیلی کمک کند. قبلاً، استراتژیست‌های بازاریابی دیجیتال نسبت به نقش هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال تردید داشتند. با این حال، با پیشرفت فناوری و شهودی شدن بازاریابی، سودمندی هوش مصنوعی به سرعت به کانون توجه و بخشی پیچیده از معنای بازاریاب دیجیتال بودن تبدیل می‌شود. چندین برند موفق قبلاً شروع به پذیرش و استفاده از ابزارهای هوش مصنوعی به عنوان بخشی از استراتژی بازاریابی دیجیتال خود کرده‌اند. برخی از برندها از هوش مصنوعی برای هدایت مشتریان به محصولات و خدمات مرتبط در بازاریابی دیجیتال خود استفاده می‌کنند. یادگیری ماشین به حدی پیشرفت کرده است که می‌تواند به سرعت رفتار مشتری را درک کند. در نتیجه، رفتار سریع و پیش‌بینی‌کننده‌ی دستگاه به بازاریابان در تصمیم‌گیری آگاهانه و حل مشکلات آینده با داده‌های جمع‌آوری‌شده کمک می‌کند.
ابزارهای هوش مصنوعی از تولید زبان طبیعی برای نوشتن موضوعات ایمیل بسیار بهتر از انسان استفاده می‌کنند. این امر با درک صدای یک برند از طریق داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کند و برای آموزش هوش مصنوعی استفاده می‌کند، انجام می‌شود. هوش مصنوعی مبتنی بر یادگیری عمیق، متن ایمیلی را تولید می‌کند که با بخش‌های مشتری، افراد و مخاطبان هدف همخوانی دارد. این نوآوری می‌تواند توصیه‌های محتوای ایمیل شخصی‌سازی‌شده را در سطح فردی برای افزایش تبدیل و تعامل ایجاد کند. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در کسب‌وکار و بازاریابی استفاده می‌شوند. این فناوری‌ها تصمیم‌گیرندگان را قادر می‌سازند تا بینش‌های ارزشمندی را از حجم عظیمی از داده‌ها به دست آورند و به شرکت‌ها اجازه می‌دهند تا از روندهای نوظهور جلوتر بمانند. هوش مصنوعی می‌تواند به کسب‌وکارها در پیمایش و تجزیه و تحلیل نوسانات سریع بازار کمک کند و به آنها اجازه می‌دهد تا ترکیب محصول خود را بهینه کنند و روندها را پیش‌بینی کنند.
بازاریابی مدرن به درک عمیق خواسته‌ها و ترجیحات مشتری و توانایی اقدام سریع و مؤثر بر اساس آن دانش بستگی دارد. هوش مصنوعی به دلیل توانایی خود در تصمیم‌گیری بلادرنگ و مبتنی بر داده، در بین ذینفعان بازاریابی محبوبیت پیدا کرده است. با این حال، بازاریابان باید هنگام تصمیم‌گیری در مورد بهترین نحوه‌ی ادغام هوش مصنوعی در کمپین‌ها و رویه‌های خود احتیاط کنند. تحقیق و کاربرد ابزارهای هوش مصنوعی هنوز در مراحل ابتدایی خود است. در نتیجه، هنگام ادغام هوش مصنوعی در بازاریابی باید به چند نکته توجه شود. هوش مصنوعی نمی‌داند که برای تحقق اهداف بازاریابی چه فعالیت‌هایی را انجام دهد. آنها برای یادگیری در مورد اهداف شرکت، ترجیحات مشتریان، الگوهای تاریخی و تنظیمات کلی و کسب تخصص به زمان و آموزش نیاز دارند.
تیم‌های بازاریابی باید تضمین کنند که کسب‌وکارها از داده‌های مشتری به طور مسئولانه استفاده می‌کنند و از قوانین پیروی می‌کنند. وقتی صحبت از هوش مصنوعی می‌شود، این یک چالش است. مگر اینکه فناوری‌ها به صراحت برای پیروی از الزامات قانونی خاص توسعه داده شوند، ممکن است هنگام استفاده از داده‌های مشتری برای شخصی‌سازی، از آنچه مجاز است فراتر روند. هوش مصنوعی در بازاریابی در حال رشد است، اما موانع قابل توجهی آن را همراهی می‌کند. هوش مصنوعی برای غربال کردن حجم عظیمی از داده‌ها و انجام محاسبات مختلف طراحی شده است. یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به عنوان اجزای هوش مصنوعی به سخت‌افزار قوی و ظرفیت محاسباتی زیادی برای اجرای سریع محاسبات نیاز دارند. هوش مصنوعی دیگر یک مفهوم انقلابی در بین علاقه‌مندان به فناوری، محققان و دانشجویان نیست. با این حال، فقط تعداد کمی از افراد از پتانسیل و مزایای هوش مصنوعی آگاه هستند.
وقتی صحبت از هوش مصنوعی می‌شود، نابرابری‌های شایستگی قابل توجهی نیز وجود دارد. به جای محدود شدن، این نابرابری‌های مهارتی در حال افزایش هستند. دوره‌های علم داده که بر توسعه‌ی هوش مصنوعی متمرکز هستند، علی‌رغم افزایش اندک علاقه به هوش مصنوعی، رایج‌تر شده‌اند. با این حال، افراد با استعداد بیشتری برای ورود هر شرکت به هوش مصنوعی لازم خواهند بود. برای بسیاری از مردم، هوش مصنوعی هنوز یک فناوری جدید است. برای آنها دشوار خواهد بود که به هوش مصنوعی اعتماد کنند. اگر افراد درک نکنند که الگوریتم‌های هوش مصنوعی چگونه قضاوت می‌کنند، در اعتماد کردن مردد هستند. اگر سیستم‌های هوش مصنوعی بر روی داده‌های با کیفیت بالا، به موقع و نماینده آموزش داده نشوند، این ابزار تصمیمات ضعیفی خواهد گرفت که با ترجیحات کاربر همسو نیست و سودمندی ابزار را کاهش می‌دهد. مصرف‌کنندگان و مقامات نظارتی در مورد نحوه‌ی استفاده‌ی کسب‌وکارها از داده‌های خود فشار می‌آورند.
۶. نتیجه‌گیری
هوش مصنوعی به تکنیک‌هایی اشاره دارد که به ماشین‌ها اجازه می‌دهد تا عملکردهای شناختی را که نیازمند هوش انسانی هستند، انجام دهند. این موارد شامل یادگیری، استدلال و تعامل با محیط اطراف ماشین می‌شود. یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق دو مورد از شناخته‌شده‌ترین تکنیک‌های هوش مصنوعی هستند. هوش مصنوعی می‌تواند تجربه‌ی برند شخصی‌سازی‌شده‌تری ایجاد کند و پرورش تعامل و وفاداری کاربر را آسان‌تر کند. بازاریابان از هوش مصنوعی مبتنی بر زبان به عنوان ابزارهای فروش، پردازشگرهای پرداخت و مدیران تعامل برای بهبود تجربه‌ی کاربر استفاده می‌کنند. مشتریان به جای اینکه به طور مستقل فرآیند خرید را بررسی کنند، اکنون می‌توانند برای انجام آن به چت‌بات‌ها تکیه کنند. هوش مصنوعی مبتنی بر زبان به سرعت در حال بهبود است، از تجربیات قبلی “یاد می‌گیرد” و به طور خودکار برای ایجاد تجربه‌ای حتی بهتر در دفعه‌ی بعد بهینه‌سازی می‌کند. این می‌تواند با شناسایی محتوای مرتبطی که کاربران می‌خواهند بخوانند، به بازاریابان کمک کند. شخصی‌سازی محتوا از طریق مشاهده، جمع‌آوری داده و تجزیه و تحلیل اکنون با کمک هوش مصنوعی امکان‌پذیر است. این فناوری در بازاریابی دیجیتال به بازاریابان در کمپین‌های ایمیلی کمک می‌کند و به آنها اجازه می‌دهد تا نتایج را به حداکثر برسانند. بازاریابی ایمیلی یکی از خدمات بازاریابی دیجیتال است که به دسترسی به مخاطب هدف در زمان مناسب و اطمینان از استراتژی‌های تبدیل مرتبط کمک می‌کند. تجزیه و تحلیل داده مهم‌ترین مزیت هوش مصنوعی در بازاریابی است. این فناوری حجم عظیمی از داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند و بینش‌های واقعی و عملی را در اختیار بازاریابان قرار می‌دهد.
منبع : sciencedirect.com