الذكاء الاصطناعي والتحليلات والتسويق الرقمي

البيانات والبيانات والبيانات. لدينا الكثير ، لكن هل نعرف القوة الكاملة لجميع المعلومات التي لدينا في متناول أيدينا؟ مع التعقيد المتزايد والحجم الهائل لمجموعات البيانات وإمكانيات التسويق ، يقدم الذكاء الاصطناعي (AI) ومجموعاته الفرعية (معالجة اللغة الطبيعية ورؤية الكمبيوتر والتعلم الآلي) طريقة فعالة لتنظيم واستخدام كل هذه البيانات لاستخدامها في التجميع رؤى من التحليلات الرقمية. أصبحت هذه المجموعات الفرعية شائعة بشكل متزايد خلال السنوات الأخيرة لتحسين عائد الاستثمار وزيادة الأرباح الإجمالية نظرًا لطبيعتها التنبؤية الدقيقة. فيما يلي بعض الطرق التي تستفيد بها المؤسسات بالفعل من حلول التعلم الآلي.

معالجة اللغة الطبيعية

إذا سبق لك استخدام chatbot أو Siri ، فقد تعرضت لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP). لغة الإنسان معقدة للغاية ومتنوعة. على الرغم من أن اللغة مبنية من الناحية النظرية ، إلا أنه يوجد في الواقع تباين نحوي ودلالي وصوتي داخل اللغات ، مما يعني أنه قد يكون من الصعب تعيين أهداف محددة للاستخراج النصي أو اللفظي. في هذه الحالة ، يعد البرمجة اللغوية العصبية أمرًا مهمًا لأنه يمكننا "تعليم" برنامجًا لتحديد الأنماط النحوية والدلالية والصوتية لتنظيم البيانات بهذه الطريقة.

لماذا نهتم؟

قد تستغرق معالجة ملايين الكلمات الأشخاص وقتًا طويلاً جدًا عندما يمكننا بدلاً من ذلك تدريب برنامج على هيكلة البيانات في نموذج يمكننا استخدامه لإبلاغ استراتيجيات التسويق.

مخطط معالجة البرمجة اللغوية العصبية: يعرض العملية التي يتم فيها تنظيم البيانات لتتم معالجتها بسهولة أكبر

الرؤية الحاسوبية

الرؤية الحاسوبية لا تغير فقط الطريقة التي نتسوق بها ، ونقودها ، وتسجيل الدخول إلى الأجهزة ، ولكنها تغير الطريقة التي نسوق بها أيضًا. إحدى الطرق الرئيسية التي يمكننا من خلالها الاستفادة من برامج الرؤية هي تنفيذ الإعلانات السياقية. على سبيل المثال ، لنفترض أنك كنت تعلن عن استوديو لليوغا. يمكن لشركاء الجهات الخارجية فحص المواقع للبحث عن صور مشابهة لليوغا ، على سبيل المثال موقع يعرض أوضاع اليوغا. يفعلون ذلك باستخدام تجزئة الصورة (عملية مختصرة كما هو موضح أدناه). في هذه المرحلة ، يمكن وضع إعلان لاستوديو اليوجا الخاص بك ، مما يضمن أنك تصل إلى جمهور أكثر صلة مما قد تفعله مع استهداف الجمهور بدقة.

استخدام آخر لرؤية الكمبيوتر هو الاستماع الاجتماعي. يمكن أن تحدد هذه الأنواع من البرامج وقت ذكر علامتك التجارية أو استخدام صورها ، مما يمنحك مزيدًا من الأفكار حول كيفية أداء العلامة التجارية. تعتبر رؤية الكمبيوتر جديدة نسبيًا في مجال التسويق وليست مثالية بأي حال من الأحوال ، حيث أن تجزئة الصورة أصعب بكثير من تجزئة الكلمة. حاليًا ، هناك مبادرات رائدة للاستفادة من رؤية الكمبيوتر من قبل شركات مثل GumGum و Vibrant Media. بشكل عام ، لا تشير الاتجاهات في الإعلان إلى أن هذا النوع من الإعلانات سيحل محل استهداف المحتوى والمستخدم بقدر ما سيكون خيارًا إضافيًا للاستهداف. سيظل استهداف الجمهور والمحتوى أمرًا بالغ الأهمية نظرًا لموثوقية بيانات الطرف الأول والثاني.

لماذا نهتم؟

بصفتنا متخصصين في التسويق ، يجب أن نتحرك بسرعة لجذب الجمهور المناسب في الوقت المناسب. مع الطبيعة المرئية لمجتمعنا ، يمكننا استخدام قدرات تقنية الرؤية لتنويع خيارات الاستهداف عندما يتعلق الأمر بالتسويق الرقمي.

معالجة الرؤية: العملية التي يتم فيها التقاط الصورة واستخراج أجزاء الصورة لتطوير أجزاء أكثر تنظيماً وقياسية

التعلم الالي

في حين أن التعلم الآلي و البرمجة اللغوية العصبية متشابهان جدًا في الطريقة التي يتم بها التنقيب من خلال البيانات ، فإن الاختلاف الرئيسي هو أن معالجة اللغات الطبيعية تركز على اللغة ، مما يعني أنه يجب هيكلة البيانات أولاً. ومع ذلك ، يركز التعلم الآلي بشكل أكبر على الجانب الإحصائي لمعالجة البيانات المنظمة. يتم استخدام التعلم الآلي في ممارسات البرمجة اللغوية العصبية بشكل متكرر. الطريقة الأكثر شيوعًا لاستخدام التعلم الآلي في التسويق تتعلق باستهداف التنظيم واستراتيجيات عروض الأسعار. لتقديم العطاءات ، يتم ترقيم أيام البيع والشراء اليدوي للمخزون. نستخدم الآن خوارزميات التعلم الآلي قدر الإمكان لتحديد أفضل عرض سعر وفعالية للمخزون.

وقد ذهب هذا إلى أبعد من ذلك مع تطوير مضاعفات العطاءات في المشهد البرنامجي. يمكنك إعداد المضاعفات التي ، إذا تم استدعاء جانب معين (نوع الجهاز ، والجمهور ، والموقع الجغرافي ، وما إلى ذلك) ، يمكن أن تتجاوز الحد الأقصى لعرض التسعير الخاص بك بنسبة معينة إذا اكتشفت الخوارزمية أن المخزون الذي تقدم عروض أسعار عليه شديد للغاية من المحتمل أن يتفوق أداء KPI.

بالنسبة للجماهير ، يمكن لهذه الخوارزميات أن تجعل شرائح الجمهور بناءً على الأنماط المرئية. على سبيل المثال ، هذه هي الطريقة التي يتم بها إنشاء جماهير تشبه Facebook. بعد أن تحدد الخوارزمية شريحة الجمهور ، يمكنها البحث عن الأنماط التي تظهر خارج تلك الشريحة (الحالات التي تحدث بشكل أقل تكرارًا) وتحديد أنها يمكن أن تكون متشابهة وتكون ذات أداء قريب متوقع للشريحة المحددة مسبقًا.

لماذا نهتم؟

يجعلنا التعلم الآلي أقرب إلى عرض أسعار فعال ومن جمهور أكثر صلة. مع ازدياد قدرة السوق على المنافسة نظرًا للمستويات الإضافية من العطاءات (المفضل ، وعطاء رأس المال ، وما إلى ذلك) نظرًا لأن المزيد من العلامات التجارية تستفيد من الوسائط الرقمية ، يجب علينا أن نفعل ما في وسعنا للبقاء منافسين ولكن فعالين من حيث التكلفة من خلال إستراتيجية العطاء والجمهور.

عملية التعلم الآلي: الموضح أعلاه هو العملية التي تنتقل فيها البيانات الأولية إلى البيانات المنظمة وتتحول البيانات المنظمة إلى بيانات يمكن تحليلها

المستقبل مليء بفرص الذكاء الاصطناعي والتسويق. أحد الأمثلة المثيرة للاهتمام الموجود بالفعل هو استخدام الإعلانات المستهدفة جغرافيًا داخل السيارات: من خلال إنشاء وزيادة تطوير السيارات ذاتية القيادة ، سيتمكن المستهلكون من رؤية الإعلانات ذات الصلة بالمواقع الجغرافية أثناء وجودهم في السيارة.

بالنظر إلى المستقبل ، سيكون هناك المزيد من خيارات عروض الأسعار التلقائية. على الرغم من أن عروض الأسعار مؤتمتة بالفعل إلى حد ما ، إلا أن المعلنين مقيدون إلى حد ما في تحديد مؤشرات الأداء الرئيسية التي ستعمل الخوارزمية على تحسينها. قد نرى شيئًا يسمح للخوارزمية بالتخطيط وتحديد عروض الأسعار لمؤشرات أداء رئيسية أكثر تحديدًا تتجاوز التكلفة لكل ألف ظهور ونسبة النقر إلى الظهور. مع كل البيانات الدقيقة التي سنتمكن من الحصول عليها وتنظيمها باستخدام الذكاء الاصطناعي ، سيكون من الممكن إجراء المزيد من التخصيص للإعلانات. باستخدام التصميم الديناميكي والبيانات ، سنكون قادرين على عرض المواد الإبداعية التي يتردد صداها بشكل أكبر مع الجمهور المستهدف.

بشكل عام ، بصفتنا جهات تسويق ، نحتاج إلى الاستفادة الكاملة من التطورات التكنولوجية أمامنا لاتخاذ قرارات تسويقية مدروسة وفعالة وفعالة.

قراءة متعمقة:

Forbes و TechEmergence و AI4Marketing