پایگاه خبری تحلیلی آریا جوان

یادگیری ماشین چگونه به بازاریابی کمک می‌کند؟ فناوري

یادگیری ماشین چگونه به بازاریابی کمک می‌کند؟

  بزرگنمايي:

آریا جوان - یادگیری ماشین امروزه تقریبا در تمامی صنایع جهان وارد شده است و حتی شاخه‌های متعدد کسب‌وکار نیز می‌توانند از آن بهره ببرند.

در دنیای امروز فناوری، اخبار و مقاله‌های پیرامون یادگیری ماشین ، بیش از همیشه ما را احاطه کرده‌اند. تقریبا هر صنعتی از این فناوری صحبت می‌کند. اکثر متخصصان و کارشناسان نیز تلاش می‌کنند تا از مزایای یادگیری ماشین، برای بهبود وضعیت خود در بازارها استفاده کنند. پیش از پیاده‌سازی هر نوعی از فناوری مذکور، ابتدا باید از خود بپرسیم که یادگیری ماشین چیست؟ طبق تعریف Hewlett Packard: یادگیری ماشین به فرایندی اشاره می‌کند که کامپیوترها، شناسایی الگویی را فرا می‌گیرند. به‌علاوه، کسب توانایی توسط آن‌ها برای یادگیری مستمر و ارائه‌ی پیش‌بینی براساس داده نیز در این تعریف قرار می‌گیرد. ماشین‌ها در ادامه‌ی یادگیری، تعدیل و اصلاح پیش‌بینی‌ها و بیانات خود را نیز بدون نیاز به برنامه‌نویسی اختصاصی برای آن موضوع انجام می‌دهند. به‌بیان ساد‌ه‌تر، یادگیری یعنی ماشین‌ها تحلیل و اقدام براساس حجم‌های بالای اطلاعات را انجام داده و همچنین، به یادگیری و بهبود عملکرد خود در طول زمان ادامه دهند. مقاله‌های مرتبط:
یادگیری ماشین چگونه بازاریابی را بهبود می‌دهد چگونه یادگیری ماشین در کسب و کارها مورد استفاده قرار می‌گیرد؟
به‌عنوان نمونه‌ای از کاربردهای عملی یادگیری ماشین، می‌توان فناوری تشخیص چهره را مثال زد. همه‌ی ما می‌دانیم که این فناوری، روز‌به‌روز پیشرفته‌تر می‌شود. امروز، کاربران گوشی‌های آیفون ، قفل گجت‌های خود را با شناسایی چهره باز می‌کنند. به‌علاوه، مقامات قانونی نیز از فناوری تشخیص چهره برای شناسایی رفتارهای خلافکارانه و دستگیری مجرمان بهره می‌برند. در مقالی دیگر، گوگل فوتوز و سرویس‌های مشابه، به کاربران امکان می‌دهند که تصاویر را براساس افراد حاضر در آن‌ها دسته‌بندی کنند. الگوریتم‌های گفته‌شده در گذشته دقت بالایی نداشتند، اما به‌مرور، حرفه‌ای‌تر و دقیق‌تر شدند و تبحر خود را مرهون یادگیری ماشینی هستند.
یادگیری و هوشی که در بالا شرح دادیم، با هوش انسانی تفاوت دارد. می‌توان آن را یادگیری برنامه‌نویسی‌شده هم نامید که قطعا کاربردهایش فراتر از تشخیص چهره است و در تمامی صنایع نفوذ می‌یابد. به‌عنوان مثال، می‌توان بازاریابی را بیان کرد. بازاریاب‌های امروزی، همه‌ی تلاش خود را به‌کار می‌گیرند تا پیام و تصویری مناسب هر مخاطب به او ارائه کنند. قطعا انسان‌ها نمی‌توانند در مقیاس‌های بزرگ با تک‌تک مخاطبان ارتباط برقرار کنند، اما ماشین‌ها این توانایی را دارند. شاید تصور پیاده‌سازی آن روش‌ها روشن نباشد، اما در ادامه‌ی این مقاله‌ی زومیت ، روش‌های برای استفاده‌ی کاربردی از یادگیری ماشین در حوزه‌ی بازاریابی را شرح می‌دهیم. 1- پیشنهاد بهترین محصولات یا محتوا
پیشنهادها براساس خصوصیات منحصر‌به‌فرد هر مشتری به او ارائه می‌شوند
پیشنهاد محتوا و محصول مرتبط، از دیرباز به‌عنوان ابزاری کاربردی در دست بازاریابان شناخته می‌شود. در گذشته و اکنون، پیشنهادها توسط نیرو و تفکر انسانی آماده می‌شدند و از 10 سال گذشته، الگوریتم‌های ساده‌ای برای پیشنهادهای تقریبا اتوماتیک به کار گرفته شده‌اند. الگوریتم‌هایی که پیشنهادها را تنها براساس خریدهای دیگر مشتریان به مشتری دیگر ارائه می‌دهند. یادگیری ماشین، می‌تواند در بهینه‌سازی الگوریتم‌های کنونی پیشنهاد محصول و محتوای مرتبط، کمک شایانی ارائه دهد. با استفاده از این فناوری می‌توان تمامی اطلاعاتی که از یک شخص داریم، مانند سابقه‌ی خرید، فعالیت کنونی در وب، ارتباطات ایمیلی، موقعیت، صنعت فعالیت، ویژگی‌‌های سنی و جنسیتی و موارد مشابه را با هم ترکیب کند و بهترین و نزدیک‌ترین محصول و محتوا را به او پیشنهاد دهد. یادگیری ماشین، دسته‌بندی، قیمت و مشخصات مختلف محصول را با علاقه‌مندی‌ها و سوابق فرد مورد نظر ترکیب کرده و بهترین پیشنهاد را به او می‌دهد. به‌همین ‌دلیل، پیشنهادها هم روز‌به‌روز بهتر می‌شوند.
پیشنهادهای براساس یادگیری ماشین، به محصول و محتوا خلاصه نمی‌شوند. شما با به‌کارگیری فناوری می‌توانید حتی برند، دسته‌بندی محصول، مشخصات فنی، موضوع، نویسنده و انواع دیگر موارد را به کاربر پیشنهاد دهید. درنهایت، به‌کارگیری یادگیری ماشین به شما امکان می‌دهد که تجربه‌ای جذاب را در وبسایت یا ایمیل‌های تبلیغاتی خود ایجاد کنید که مخاطب، بتواند به‌کمک آن‌ها، موارد مورد علاقه‌ی خود را بهتر پیدا کند. 2- شناسایی گروه‌های مهم مشتریان
با وجود آنکه یادگیری ماشین، پیشنهاد‌ها مرتبط خوبی را به مشتریان ارائه می‌کند، شناسایی دسته‌بندی‌های مهم آن‌ها براساس تفاوت‌های بسیار افراد، هنوز مسئله‌ای حیاتی برای بازاریاب‌ها است. آن‌ها باید گروهی که بیش از همه به خرید محصولات راغب می‌شوند را زودتر از رقبا شناسایی کنند و آن‌ها را هدف قرار دهند. تشخیص تفاوت‌های مشهود مشتریان همچون مشتری جدید یا وفادار، برای انسان‌ها به‌راحتی انجام می‌شود، اما بسیاری از تفاوت‌ها هستند که در حجم بالای داده‌ی مرتبط با مشتری، از دید ما پنهان می‌مانند. یادگیری ماشین به بازاریاب کمک می‌کند که دسته‌بندی‌های جدیدی را در میان مشتری‌ها کشف کند که قبلا به آن‌ها توجه نمی‌کرد. به‌علاوه، می‌توان از آن اطلاعات استفاده کرده و پیشنهادانت مرتبط‌تری به مشتریان ارائه کرد.
به‌عنوان مثال، یادگیری ماشین تشخیص می‌دهد که نسل جوانی که قصد نوسازی خانه‌ی خود را دارند، رفتارهای مشخصی از خود نشان می‌دهند. با آن اطلاعات، می‌توان پیام‌های بهینه‌تری را برای آن دسته از مشتریان آماده و ارسال کرد. می‌توان زبان صحبت با آن‌ها را متفاوت از افراد دیگر در نظر گرفت. به‌علاوه، به محض نشان دادن رفتارهای مشابه از سوی مشتریان دیگر نیز می‌توان آن‌ها را به این دسته‌بندی اضافه کرد. 3- شناسایی و عمل در مقابل مشکلات احتمالی
کمپین‌‌های بازاریابی، داده‌های زیادی تولید می‌کنند. مثلا، ایمیل‌هایی که روزانه توسط یک شرکت بزرگ ارسال می‌شود را در نظر بگیرید. می‌توان تعداد کاربران وبسایت را نیز به‌عنوان نمادی از داده‌های عظیم در نظر گرفت. تمامی آن ارتباط‌ها، داده تولید می‌کنند که قطعا هیچ انسانی نمی‌تواند همه‌ی آن‌ها را مشاهده و تحلیل کند. به‌علاوه، مشکلات احتمالی و چالش‌‌های عملکردی نیز قابل تشخیص نیستند. یادگیری ماشین می‌تواند مشکلات را پیش‌بینی کند و پیش از وقوع، به شما اطلاع دهد. هوش انسانی توانایی تحلیل حجم بالای داده را ندارد
به‌عنوان مثالی کاربردی، تصور کنید کمپینی ایمیلی برای افزایش فروش یک فروشگاه اینترنتی پیاده‌سازی کرده‌اید. در ایمیلی‌های ارسالی، یک لینک اشتباه قرار دارد که به صفحه‌ی مورد نظر از سایت شما منتقل نمی‌شود. یادگیری ماشینی با بررسی ورودی‌ها از لینک‌های ایمیلی، متوجه پایین بودن نرخ آن‌ها بسته به ارسال می‌شود و شما را مطلع می‌کند. درنهایت، شما با اطلاع از مشکل، پیش از اوج گرفتن بحران در کمپین ایمیلی، رویکردهای اصلاحی را انجام می‌دهید.
4- تکامل تست‌های A/B
آزمایش روندهای مختلف بازاریابی هم با به‌کارگیری یادگیری ماشین بهبود می‌یابد. تست‌های سنتی A/B به شما امکان می‌دهند که 2 یا چند تجربه‌ی دیجیتال را در مخاطبان تصادفی آزمایش کنید. سپس بهترین راهکار با بیشترین بازده را انتخاب کنید و با همان، ادامه دهید. آن رویکردها قطعا کاربردهای مثبتی دارند، اما تمامی تفاوت‌های گروه‌‌های مختلف را مد نظر قرار نمی‌دهند. در تست‌های مذکور، یک نمونه را برای گروهی نمایش می‌دهید و شاید آن‌ها هیچ‌گاه نمونه‌ی مورد علاقه‌ی خود را مشاهده نکنند. یادگیری ماشین، آن رویکرد را تغییر می‌دهد. مقاله‌های مرتبط:
آموزش: تست A/B چیست و چگونه طراحی می‌شود
به‌عنوان مثال، با یادگیری ماشین، به‌جای پیاده‌سازی 2 طراحی متفاوت صفحه‌ی اول وبسایت و انتظار برای بازدید و انتخاب بهترین طراحی از میان آن‌ها، می‌توانید تجربه را به هوش مصنوعی بسپارید. الگوریتم، با استفاده از اطلاعات افراد، بهترین نمونه را برای هر کدام از آن‌ها پیشنهاد می‌دهد. در ادامه، با استفاده از اطلاعات تجربه‌ی اولیه‌ی کاربران با طراحی مورد نظر، تصمیم‌های آتی اتخاذ می‌شود. همان رویکرد بالا را می‌توان در تبلیغ‌ها نیز به کار گرفت. به‌جای آنکه تخفیف ثابت 20 درصدی به همه‌ی کاربران داده شود، الگوریتم هوش مصنوعی، تخفیف را تنها به افرادی ارائه می‌کند که نیاز به انگیزه‌ای بیشتر برای خرید دارند. برای افراد دیگر نیز می‌توان تبلیغ‌های متفاوت، مثلا محصولی جدید در دسته‌بندی مورد علاقه‌ی آن‌ها، ارائه کرد.
5- انتخاب نحوه‌ی تعامل با افراد
شما چگونه زمان و محل ارتباط با یک مشتری بالقوه را تشخیص می‌دهید؟ به‌علاوه، روش ارتباط چگونه انتخاب می‌شود؟ آیا او ایمیل را ترجیح می‌دهد؟ آیا اعلان‌های موبایلی، پیامک یا تماس برای او بهتر هستند؟ در چه فواصلی باید با مشتری تماس بگیرید؟ تمامی این سؤال‌ها را می‌توان با استفاده از یادگیری ماشین پاسخ داد. به‌جای استفاده از روش‌های سنتی و ارسال انبوه ایمیل‌های ثابت برای همه‌ی مشتریان بالقوه، می‌توان از یادگیری ماشین استفاده کرد. الگوریتم‌های تشخیص می‌دهند که آیا یک ایمیل مشخص توسط یک کاربر مشخص باز شده یا نادیده گرفته می‌شود. با استفاده از این اطلاعات، می‌توان ایمیل‌ها یا پیام‌ها را با طراحی بهتر و در زمان مناسب‌تر ارسال کرد. درنهایت باید بدانید که یادگیری ماشین، بیش از همه‌چیز در تفسیر داده‌های انبوه و استخراج اطلاعات مفید، کاربرد نهایی خود را نشان می‌دهد. در دنیایی که داده‌ها، بیش از توان ما در تفسیر و بررسی جمع‌آوری می‌شوند، فناوری مذکور کاربرد بالایی دارد. به‌علاوه تمایل به شناخت بهتر مشتریان و ارتباط شخصی با آن‌ها هم روز‌به‌روز بیشتر می‌شود. در چنین وضعیتی، قطعا به‌کارگیری یادگیری ماشین، مزیت‌های زیادی به‌همراه خواهد داشت.





نظرات شما

ارسال دیدگاه

Protected by FormShield

ساير مطالب

مایکروسافت نام ویندوز دیفندر را به مایکروسافت دیفندر تغییر می‌دهد

هند کاوشگر چاندریان-2 را با موفقیت به ماه فرستاد

زیباترین فیلتر های رنگی برای گرفتن بیشترین لایک در اینستاگرام

دلایل نخستین حضور دیجی‌کالا در الکامپ از زبان امیر پاشا

بیوگرافی ری کراک، مدیر و مالک افسانه‌ای مک دونالد

مدیرعامل کیلید:‌ تحلیل داده و الگوریتم هوشمند تخمین قیمت مسکن، برتری اصلی ما است

بررسی حافظه‌ SSD اینترنال XPG GAMMIX S11 Pro

دیجی‌پی پرداخت در دیجی‌کالا و دیگر سرویس‌ها را ساده می‌کند

اپل احتمالا در آیفون 2020 از نرخ نوسازی 120 هرتز استفاده می‌کند

اپل واچ سال آینده به نمایشگر میکرو LED مجهز خواهد شد

ردمی روی ساخت گوشی هوشمندی با دوربین 64 مگاپیکسلی کار می‌‌کند

کم‌حجم‌ترین کیبورد اندرویدی را روی گوشی‌تان نصب کنید

Dark Sword 2؛ بازی که عاشقان شمشیرزنی نباید از دست بدهند

معرفی بهترین ابزار تبدیل فایل برای گوشی

گوگل مفهوم برتری کوانتومی را تا پایان 2019 ممکن می‌داند

دولت، صنعت بیت کوین را به رسمیت شناخته است

مدیرعامل ایران رنتر: کاهش چشمگیر سود دریافتی از مشتریان، در صورت سرمایه‌گذاری بانک‌ها

ایسوس، گوشی هوشمند ROG Phone 2 را معرفی کرد

پنل خدمت گیرندگان سازمان بهزیستی و سامانه ملی فرزندخواندگی رونمایی شد

همکاری سامسونگ و ال جی به‌دنبال اعمال محدودیت‌ از سوی ژاپن

خرید هدیه و کادو تولد با چند کلیک از گیفت آس

گلکسی اسپیس؛ نام احتمالی لپ تاپ تبدیل پذیر بعدی سامسونگ

تقلای AMD برای رقابت با اینتل در حوزه پردازنده‌های لپ تاپ

معرفی یک بازی موبایلی برای علاقمندان به دریفت

با انجام بازی Piece Out آرامش را به خود هدیه کنید

شتاب سخت‌افزاری چیست و چه اهمیتی دارد؟

تویوتا پریوس پلاگین هیبرید مدل 2019 رونمایی شد

خرید و فروش هوندا سیویک کم استهلاک ژاپنی در دیوار

6 ماده موجود در مواد غذایی و آرایشی که خطرناک نیستند

دولت برای تشویق سرمایه‌گذاری بیشتر در استارتاپ‌ها وارد عمل شد

امکان استفاده از ایران رنتر در سایر شهر‌ها نیز فراهم شد

نتایج بنچمارک انویدیا جی فورس RTX 2080 SUPER افشا شد

Space Marshals 2؛ کلانتر فضایی شوید

Cover Fire؛ پناه بگیر و دشمنانت را بکش

Ringtone Maker؛ برای گوشی‌تان رینگتون اختصاصی بسازید

اگر در انتخاب بهترین عکس خود وسواس دارید این اپلیکیشن را نصب کنید

اختراع جدید مایکروسافت برای افزایش عمر باتری Surface Book

دوج چارجر SRT مسابقات درگ با قدرت 11 هزار اسب بخار رونمایی شد

پازل: تشریفات عروسی | جایزه هفته: دو دستگاه ایرباد TH 5360 تسکو

تراشه 7 نانومتری اینتل تا سال 2021 معرفی نمی‌شود

دوربین پیکسل 3a گوگل از DxOMark امتیاز 100 را دریافت کرد

قانون مور هنوز به قوت خود باقی است؟

فریم 68: از گفتگو درباره فصل سوم Stranger Things تا قدرندیده‌ترین سریال‌های برتر نت‌فلیکس

هواوی دو نشان تجاری Camera Matrix و Cine-Lens را در آستانه معرفی میت 30 پرو ثبت کرد

مؤسس هواوی: قراردادن هواوی در فهرست سیاه آغاز عقب‌افتادگی آمریکا است

صدای اسپیکر موبایل خود را چند برابر کنید

Disney Crossy Road؛ از خیابان رد شوید و نمیرید!

با Reverse Movie FX‌‌ شعبده بازی کرده و به برنامه عصر جدید دعوت شوید!

معرفی محبوب‌ترین بازی موبایلی دنیا

کاپیتان کار، تعمیرات خودرو با روشی‌‌‌‌ جدید