تاثیر ماشین لرنینگ در بازاریابی نوین

قبل از معرفی ابزار ماشین لرنینگ ابتدا باید مفهوم هوش مصنوعی را درک کرد. تابحال به نحوه کارکرد تشخیص لبخند در دوربین های دیجیتال فکر کرده اید؟

سیستم تشخصی لبخند می تواند یک مثال خوب هوش مصنوعی باشد. در واقع به سیستم، آموزشی داده شده است و سیستم بر اساس آن الگوریتم ها، اطلاعات خود را با داده‌های جدید مقایسه می کند و پاسخ می‌دهد. به همین دلیل تا زمانی که شما لبخند نزنید عکسی از شما گرفته نمی‌شود. مثال دیگر را در سیستم تشخیص چهره در گوشی‌های همراه می‌توان مشاهده کرد. شما برای یکبار چهره خود را به سیستم معرفی می‌کنید. سیستم داده ها را تحلیل و ذخیره می کند. پس از آن هر بار داده جدیدی از چهره دریافت کند با داده ای که شما به سیستم ارائه داده‌اید مقایسه و نتیجه آن مشخص می‌شود.

مدیران تبلیغات آنلاین برای جذب کاربران به صفحات تجاری خود، می‌بایست یک درک کامل از رفتار کاربران خود به دست بیاورند. پیش از این بازاریابان، دسترسی زیادی به اطلاعات کاربران نداشته اند. بعدها به این نتیجه رسیدند که پروفایل کاربران علاوه بر داشتن داده‌های منطقه‌ای، می‌تواند شامل تنظیمات دستگاه، فعالیت‌هایی که در شبکه‌های اجتماعی انجام داده اند، سوابق گشت و گذار در محیط وب و دیگر اطلاعات باشد.

جمع‌آوری تمامی این اطلاعات ممکن است باعث سردرگمی شود اما با کمک یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، بازاریابان دیجیتال به اطلاعات کامل و معنادارتری از مخاطبان دست پیدا می‌کنند.

به عبارت ساده، یادگیری ماشین، زیرمجموعه هوش مصنوعی است که به رایانه‌ها امکان یادگیری از دیتا و ایجاد پیش‌بینی‌های دقیق بدون برنامه‌ریزی صریح می دهد. حتما تابحال از فروشگاه آنلاینی خرید کرده اید، معمولا با مشاهده یک محصول، سایت به شما محصولات دیگری را هم پیشنهاد می دهد. این اتفاق از طریق همان اطلاعات به دست آمده از طریق هوش مصنوعی و ماشین لرنیگ پدید می آید. در واقع ابزار ماشین لرنینگ رفتار کاربر را دنبال می‌کند و یاد می گیرد که شما ممکن است به چه محصولات دیگری علاقه داشته باشید. یا حتی ممکن است محصولاتی که دیگر بازدیدکنندگان سایت دنبال کرده اند را به شما نیز معرفی کند. این ابزار همواره به کمک داده های به دست آمده از محیط پیرامون خود درس میگیرد و آن را دنبال می‌کند.

با یادگیری دستگاه، بخش بازاریابی قادر خواهد بود تا سهم بیشتری را در رشد درآمد و تقویت روابط مشتری در روند ارائه دهد.

ابزار یادگیری ماشینی می‌تواند تحلیل کند که کدام نوع محتوا، کلمات کلیدی و عبارات مربوط به مخاطبان مورد نظر شما است. این ابزار می تواند اطلاعات معناداری را برای هر دسته‌بندی مشتری ایجاد کند و برای هر کدام از آنها، موثرترین راه را برای کوتاه کردن چرخه فروش ارائه کند. وقتی که هر کاربر صدها داده را به خود اختصاص میدهد، تقسیم مخاطبان آسان می‌شود. دیجیتال مارکتر باید تشخیص دهد چه ویژگی‌هایی برای کمپین فروش مهم است و چه عواملی جانبی را شامل می‌شود. با جمع آوری این اطلاعات و تجزیه و تحلیل آن می‌شود بخش های کلیدی کاربران را شناسایی و دنبال کرد.

** بطور مثال در پلتفرم‌های جدید ریتارگتینگ علاوه بر بازاریابی مجدد کاربر، محصولاتی به شما نمایش داده می‌شود که کاربران مشابه شما آن محصولات را خریداری کرده‌اند.

امروزه در بازارهای مالی هم برای جلوگیری از کلاهبرداری‌های اینترنتی و کنترل تماس‌های مشتریان از هوش مصنوعی کمک می‌گیرند. هوش مصنوعی، تعریف الگوریتم هایی برای هوشمند کردن سیستم هاست. درواقع به کمک الگوریتم‌ها به سیستم قدرت استدلال و تصمیم گیری داده می شود. لازم به ذکر است عموما زبانهای برنامه نویسی الگوریتم‌های لرنینگ ماشین، معمولا Python و Java هستند.

انواع سیستم‌های یادگیری ماشین به سه دسته تقسیم می‌شوند:

• یادگیری با نظارت (Supervised Learning) آموزشم بده!

• یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) خودم می‌توانم یاد بگیرم

• یادگیری تقویتی (Reinforcement Learning) قوانین من زندگی من هستند!

یادگیری نظارت شده: با استفاده از این الگوریتم یک داده اولیه در اختیار سیستم قرار می گیرد. سیستم هر اطلاعاتی را که به دست می آورد با این داده مقایسه می کند و خطاهای موجود را گزارش میدهد. این روند تا زمان یکسان شدن نتیجه مقایسه دو دیتا ادامه پیدا می‌کند تا سیستم آموزش ببیند. پس از این، سیستم با پیدا کردن داده جدید اطلاعات درست را گزارش می دهد.

یادگیری نظارت نشده: در این الگوریتم، یک داده بدون مشخصات ارائه می شود و سیستم به دنبال شباهت های بین دو دیتا می گردد. این الگوریتم باعث می‌شود که سیستم داده‌های مختلفی را در اختیار داشته باشد و آن ها را دسته‌بندی کند. پس با این روش اطلاعات کاملتری از مخاطبان خود به دست می‌آورید. به طور مثال: مخاطبانی که به صفحه محصولات لوازم تحریر سر میزنند، به احتمال قوی محصولات کوله پشتی و ظروف نگهداری غذا هم برایشان جذاب باشد.

یادگیری تقویتی: در این الگوریتم، سیستم مدام در حال آموزش باتوجه به نتیجه‌های قبلی است. ممکن است این روند همراه با آزمون و خطا زیادی همراه باشد ولی در آخر سیستم فرا می‌گیرد که در چه موقعیتی بهترین تصمیم و نتیجه را اعلام کند.

یکی از روش های جذب مخاطبان استفاده از چت روم های هوشمند است. این چت روم ها طبق الگوریتم هایی برنامه ریزی شده اند  تا از مکالمه های قبلی مشتری یاد بگیرند و بتوانند در طول زمان بهبود یابند. آنها می توانند درخواست‌های پیچیده را بفهمند، پاسخ‌های شخصی خود را درک کنند و تعاملات مشتری را در طول زمان با کمک مشاوره بازاریابی دیجیتال بهبود بخشد.

ربات‌ها اغلب در سریعترین زمان ممکن راه حلی برای درخواست های مشتری ارائه می‌دهند. اما ربات‌ها فقط برای ارائه راه حل های ساده نیستند. آنها می‌توانند یک ابزار قدرتمند برای تعامل با کاربر باشند و اطلاعات مفیدی کسب کنند.

پیشنهاد مطالعه: نقش واقعیت افزوده و واقعیت مجازی در بازاریابی