AI
هوش مصنوعی محدود !
دی 27, 1399
AI
استفاده از بلاکچین برای خلق مجموعه داده‌های غیرمتمرکز
دی 27, 1399
هوش مصنوعی داده های عظیم

امروزه اهمیت کلان‌ داده‌­ ها بسیار بیشتر از یک کلمه ی کلیدی است. در واقع حجم عظیمی از اطلاعاتی که به صورت رایانش ابری جمع آوری می ‌شوند، همه ی جنبه‌ های زندگی ما را تحت تاثیر قرار می ‌دهند. قدرتمند سازی کمپین‌ های بازاریابی نیز خدمت دیگر این علم به بازاریابان دیجیتال است.

فناوری‌ های جدیدی مانند آنالیز کلان‌ داده‌ و یادگیری ماشین، دقت و هوشمندی قابل توجهی برای بازاریابی دیجیتال رقم زده اند و روش‌ های سنتی دیگر اثرگذاری سابق را ندارند. به همین دلیل است که بازاریابان دیجیتال به‌طور فزاینده ‌ای از فناوری‌ های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه‌ و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات و کشف راه‌ حل‌ های جدید برای خلق کمپین‌ های تبلیغاتی هوشمندتر استفاده می ‌کنند. آن‌ ها همچنین قادر خواهند بود از الگوریتم‌ های پیش‌ بینی کننده برای حدس و تخمین سلیقه و نیاز آتی مشتریان و تطبیق خود با آن­ ها استفاده کنند.

بازاریابی مدرن به داده‌ ها وابستگی شدیدی دارد و ما هم با هر خریدی که انجام می ‌دهیم اطلاعات زیادی تولید می ‌کنیم. در این رابطه کلان داده‌ وعده‌ های بسیاری به حوزه‌ی بازاریابی داده است که اصلی ترین آن‌ ها پاسخ به دو نیاز اصلی است. اول به کمک آن‌ ها می ‌توان درباره شخص خریدار، زمان، مکان، نوع و قیمت خرید اطلاعات کسب کرد؛ و مورد دوم به دست آوردن ارتباطی منطقی بین محصولاتی که مشتریان می ‌بینند یا در موردشان می ‌خوانند یا می ‌شنوند و در نهایت چیزی که خریداری می ‌کنند.

برای پاسخ به این نیاز‌ها، بازاریاب‌ ها باید با استفاده از کلان داده از طریق تشخیص الگوی مصرف مشتری و شناخت علاقمندی‌ ها و عادات مصرف، خرید بعدی وی را پیش بینی کند.

فروشندگان آنلاین، بر مبنای اطلاعات جمعیت شناختی و سایر معیارها درباره ی چیزی که ما می ‌خواهیم ببینیم تصمیم می ‌گیرند. فروشگاه‌ های جدید آمازون را می ­توان به عنوان نمونه از این دست فروشگاه­ های آنلاین نام برد. همچنین نیاز‌هایی وجود دارد که از طریق نظارت بر علایق و رفتار آنلاین ما بوجود می ‌آیند. گوگل و فیسبوک غول‌ های سودآور تکنولوژی هستند که دلیل توانایی آن‌ ها در فروش تبلیغات است که نسبت به پلتفرم‌ ها و روش‌ های تبلیغاتی دیگر بهتر می ‌توانند گروه مصرف کنندگان مخصوص را مورد هدف قرار دهند؛ این قابلیت آن‌ ها به لطف اطلاعاتی است که برای استفاده از سرویس‌ های آن‌ ها ارائه می ‌کنیم.

مثال دیگر نت فلیکس است که قادر می ­باشد با جمع‌ آوری و پایش حجم عظیمی از اطلاعات کاربران، پیشنهاد‌های بهتر و متناسبی با سلیقه‌ی آنان ارائه دهد. بازاریابان نیز می ‌توانند درک بهتری از رفتار کاربران در وب سایت‌ ها داشته باشند. این کار باعث می ‌شود شخصی سازی سایت آسان‌ تر از گذشته صورت گیرد. واضح است که اگر بخواهیم ارتباط بهتری با مشتریان خود داشته باشیم، ارزش شخصی سازی قابل کتمان نخواهد بود.

در ادامه به مرور مواردی از کاربردهای کلان‌داده‌ در بازاریابی دیجیتال خواهیم پرداخت:

  • هدف گیری و هوشمندی بهتر تبلیغات

هر‌چه ناشران اطلاعات بیشتری از بازدید‌کنندگان خود جمع آوری کنند، این امکان را برای آن‌ ها فراهم خواهند ساخت تا تبلیغات مرتبط تری با سلیقه ی مخاطب نمایش دهند. به همین منظور در حال حاضر گوگل و فیسبوک جزئیات دقیق تری برای تبلیغات ارائه می ‌دهند. خرده فروشان نیز همین رویه را در پیش گرفته اند. تصور کنید که هدف گیری کاربران بر مبنای مقالاتی که کلیک می ‌کنند یا ارتباط و اشتراکاتی که با مشتریان فعلی دارند، چقدر می ‌تواند در موفقیت و کاهش هزینه‌‌ی کمپین‌ های تبلیغاتی مؤثر باشد.

سرویس Weather Channel اکنون گوشه ای از آینده ی تبلیغات را با تحلیل و بررسی الگوهای رفتاری مخاطبان در سه میلیون مکان در سراسر کره‌ زمین نشان می ‌دهد. این سرویس، اطلاعات را با داده‌ های هواشناسی برای فراهم کردن امکان تبلیغات دقیق تر و اثر‌بخش تر به تبلیغ دهندگان ارائه می ‌‌کند.

  • جست و جوی معنایی

جست و جوی معنایی به معنی فرآیند جست ‌و‌ جو به زبان محاوره ‌ای است که در قالب جمله به جای استفاده از کلمات کلیدی به‌طور معمول استفاده می ‌شوند. الگوریتم تحلیل کلان داده‌ و یادگیری ماشین این امکان را برای موتور‌های جست ‌و جو فراهم‌ می ‌کند که بتوانند درک‌ درست‌ تری از منظور کاربر داشته باشد. بازاریابان در حال ترکیب این فناوری در الگوریتم‌ موتور جست ‌و جوی وب ‌سایت‌ های خود برای بهبود تجربه ‌ی کاربری بازدید‌کنندگان هستند.

یک مثال مشهود برای این منظور فروشگاه والمارت است که از آنالیز متن، یادگیری ماشین و کشف مترادف‌ ها برای بهبود دقت جست ‌و جوی سایت استفاده می ‌‌کند. افزودن جست ‌و جوی محاوره ‌ای برای وب ‌سایت‌ های والمارت باعث افزایش نرخ دقت آن در حدود ۱۰ الی ۱۵ درصد شده است که برای فروشگاهی به بزرگی آن به معنای میلیون‌ ها دلار درآمد بیش‌ تر است.

  • افزایش دقت مطالب مرتبط

همان‌ گونه که نت ‌فلیکس با آنالیز کلان ‌داده‌ دقت پیشنهادات را بهبود می ‌بخشد، ناشران نیز قادر خواهند بود با اتکا به داده‌ های ارزشمند مطالب جالبتری برای هر یک از کاربران نمایش دهند. بازاریابان محتوایی نیز از این موضوع نفع خواهند برد. بازاریابان دیجیتال باید تفکر محتوای ثابت وبلاگ‌ ها را دور بیندازند. در همین باب شاید با نتایج متفاوتی با جست‌و‌جوی عبارت یکسان در مکان‌ های مختلف روبه‌ رو شوید. وبلاگ‌ های امروزی باید خودشان را بر مبنای سلیقه‌ ی هر یک از کاربران تطبیق دهند.

البته این امر چالش‌ های تکنیکی مربوط به خود را دارد. اما مانند سایر فناوری‌ های جدید، حوزه‌ی بازاریابی دیجیتال نیز همواره مملو از چالش‌ های دشوار بوده است و به سرعت تغییر می ‌کند. آن‌ هایی که این چالش‌ ها را قبول نکنند، عقب خواهند ماند و حذف خواهند شد. در یک فرآیند دوطرفه، مشتریان با سلیقه‌ی خرید و کلیک خود برای بازاریابان خط مشی ترسیم می ‌کنند و آن‌ ها نیز با نمایش مطالب و محتوای متناسب‌ تر، بازدیدکنندگان را به خرید بیش‌ تر ترغیب می ‌کنند.

  • بررسی ها‌ی دقیق‌ تر

جمع ‌آوری و تحلیل اطلاعات با حجم بسیار زیاد این امکان را فراهم می ‌‌کند که  آزمایش‌ ها را هر چه دقیق ‌تر هدایت کنیم. الگوریتم‌ های آینده قادر خواهند بود به جای بررسی تغیرات فقط یک پارامتر، به بررسی و دخالت معیار‌ ها‌ی چندگانه ‌ای مانند سابقه‌ی مراجعه ‌کنندگان که منجر به دقت و تطبیق بیش ‌تر تست‌ ها خواهد شد، بپردازند.

برای مثال اگر متغیر A از پارامتر‌ها‌ی مورد استقبال مراجعه‌ کنندگان جوان ‌تر و متغیر B مورد علاقه ‌ی مشتریان مسن ‌تر است، طراحان رابط کاربری قادر خواهند بود با استفاده از این اطلاعات، سایت را برای مشتریان متفاوت، مورد پسند‌تر طراحی کنند. پیش ‌بینی سلیقه‌ ی کاربران قبل از مراجعه ‌ی آن‌ ها به سایت احتمال جذب شدن آن‌ ها به محصول یا خدمات عرضه ‌شده را افزایش می ‌دهد.

  • تحلیل‌ های قدرتمند ماشینی

هرگز ادعا نشده که هوش مصنوعی یا کلان‌داده‌‌ به معنای پایان عصر بررسی‌ های انسانی است؛ بلکه این انقلاب مربوط به استخراج نتایج معین از حجم عظیمی از اطلاعات است که بدون حمایت سخت ‌افزاری و نرم ‌افزاری قادر به انجام آن نخواهیم بود.

بازاریابان دیجیتال در آینده نیاز خواهند داشت که به ‌صورت مبرم با ماشین کار کنند و برمبنای نتایج حاصل تصمیم‌ بگیرند. مهم نیست چه زمانی این فناوری تکامل خواهد یافت؛ حتی وقتی که در زمینه‌ های پیچیده‌ تری نیز کاربرد خود را اثبات کردند، همواره این نیاز‌ خواهد بود که انسان‌ ها در آن بازنگری کنند. هیچ انسانی قادر به تحلیل کلان ‌داده به ‌تنهایی نیست و هیچ نرم‌ افزاری هم به‌صورت مستقل توانایی انجام آن را ندارد؛ برای پیشرفت این علم، تیم متحدی از انسان‌ ها و الگوریتم‌ های نرم ‌افزاری لازم است.

  • در آینده چه خواهد شد؟

هر چه قدرت پردازشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بیش‌ تر و بیش ‌تر می ‌شود و در طول زمان اطلاعات بیش ‌تری‌ برای یادگیری در اختیار آن‌ ها قرار می ‌گیرد، دقت آن‌ ها نیز بیشتر می ‌شود و اهمیت آن‌ ها افزایش می ‌یابد.

در حال حاضر برای بازاریابان پتانسیل‌ های فراوانی برای استفاده از مزیت‌ های کلان‌ داده وجود دارد. احتمالا در آینده پایگاه‌ کلان‌داده برای هر شرکتی مانند آنچه امروزه برای لیست ایمیل شاهد آن هستیم، اهمیت پیدا خواهد کرد و موجب تمایز و قدرت رقابت شرکت‌ ها خواهد شد.

مانند بقیه ‌ی فناوری‌ ها کسانی که خود را زودتر تطبیق دهند، بیش ‌ترین بهره را خواهند برد؛ زیرا این کار به آن‌ ها مزیت اولین بودن در رقابت را خواهد داد. سخن آخر اینکه بهتر است ارزیابی داده‌ های موجود خود را از اکنون شروع و برای آینده برنامه‌ریزی کنید.

منبع : برگرفته از zoomit.ir

دیدگاه ها بسته شده است