استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق موقع جسور للتسويق الرقمي
الذكاء الاصطناعي هو برمجيات وخدمات تقوم بمهام كانت تتطلب في السابق
تحليلا وتفاعلا بشريا، تهدف تطبيقات الذكاء الاصطناعي في التسويق عادةً إلى تحسين
الاتصالات بين الشركات والعملاء، بما في ذلك استهداف الوسائط الإعلامية والرسائل
المخصصة وتفاعلات خدمة العملاء.
هناك العديد من الفرص والاستخدامات للذكاء الاصطناعي في التسويق،
وذلك وفقًا لمراحل دورة حياة العملاء.
استخدامات الذكاء الاصطناعي في التسويق:
1- إنشاء المحتوى بالذكاء الاصطناعي AI-generated content
بالنسبة لبعض أنواع المحتوى تستطيع برامج إنشاء المحتوى معالجة
باللغة الطبيعية (NLG) Natural Language Generation القائمة
على الذكاء الاصطناعي استخلاص عناصر من مجموعة بيانات وبناء مقال يبدو وكأنه مكتوب
من قبل بشر.
2- انتقاء المحتوى الذكي Smart content curation
يسمح لك انتقاء المحتوى الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي بإشراك الزائرين
على موقعك بشكل أفضل من خلال عرض محتوى ذي صلة بهم، ويُعد هذا الأسلوب الأكثر
شيوعًا في قسم العملاء الذين اشتروا منتج X واشتروا كذلك منتج Y الموجود على العديد من
المواقع، ولكن يمكن كذلك تطبيقه على محتوى المدونة وتخصيص رسائل الموقع والخدمات
على نطاق أوسع، مثل نظام توصية Netflix’s الذي
يوصيك دائمًا بعروض سيثير اهتمامك.
3- البحث الصوتي وواجهات المستخدم التفاعلية Voice search and conversational
user interfaces
طورت منصات الإنترنت الرئيسية مثل (Facebook, Google, Amazon and
Apple) أجهزة البحث الصوتي أو المساعدين الشخصيين بعد الإطلاق الأول
لجهاز أمازون المنزلي أليكسا، وبالنسبة للمسوقين يعني هذا أنه مع تحول استفسارات
البحث إلى محادثات يحتاجون إلى التأكد من أنهم يجيبون على الأسئلة التي تثيرها
عمليات البحث بلغة طبيعية.
4- المزايدة البرامجية على الوسائط الإعلامية Programmatic media bidding
تتيح هذه الخاصية استهداف الإعلانات بشكل أكثر فعالية للعملاء الأكثر
صلة، وذلك باستخدام النماذج الإحصائية التي يتم إنشاؤها بواسطة خوارزميات التعلم
الآلي.
يمكن تشبيه ذلك بسوق تشهد مزادًا سريعًا على عرض الإعلانات للجمهور
المستهدف، في اللحظة التي يعرض فيها الناشر مساحة إعلانية على موقعه أو تطبيقه،
تستخدم خوارزميات التعلم الآلي البيانات الضخمة لتحديد الجمهور الأنسب لهذا
الإعلان بالضبط، وهذه الأداة تساعد المسوقين على الوصول إلى الأشخاص الأكثر
اهتمامًا برؤية إعلاناتهم، وذلك في الوقت الفعلي الذي يكون فيه هؤلاء الأشخاص
مستعدين للتفاعل مع المحتوى.
5- التحليلات التنبؤية Predictive analytics
يمكن تطبيق نماذج الميل على مجالات مختلفة، مثل توقع احتمالية قيام
عميل معين بالشراء، أو توقع السعر الذي من المحتمل أن يشتري به العميل، أو تحديد
العملاء الأكثر ترجيحًا لإجراء عمليات شراء متكررة، ويُطلق على هذا التطبيق اسم
(التحليلات التنبؤية) لأنه يستخدم بيانات التحليل للتنبؤ بكيفية تصرف العملاء، ومن
المهم معرفة أن نموذج الميل لا يكون مفيدًا إلا بقدر جودة البيانات المستخدمة
لإنشائه، لذلك إذا كانت هناك أخطاء في البيانات أو مستوى عالٍ من العشوائية فلن
يتمكن النموذج من إجراء تنبؤات دقيقة، يجب على المسوقين استفسار المحللين حول مدى
تمثيل مجموعة البيانات والصلاحية الإحصائية للنموذج التنبؤي.