قدرت یادگیری در دیجیتال مارکتینگ

قدرت یادگیری در دیجیتال مارکتینگ

قدرت یادگیری در دیجیتال مارکتینگ ، در طول چند سال گذشته، هوش مصنوعی (AI) – و همچنین یادگیری ماشین – در بازاریابی راه طولانی را پیموده است. با این حال، بسیاری از بازاریابان که از پلتفرم‌های برنامه‌ای و اجتماعی امروزی برای دستیابی به مخاطبان خود استفاده می‌کنند، از قدرت کامل الگوریتم‌هایی که این پلتفرم‌ها قادر به ارائه آن هستند یا حجم عظیمی از داده‌های مصرف‌کننده که جمع‌آوری می‌کنند استفاده نمی‌کنند.

بسیاری از بازاریابان از تاکتیک‌های رسانه‌ای سنتی، معیارها و همچنین مدل‌های تقسیم‌بندی در دنیای دیجیتال استفاده می‌کنند. با این حال، داده ها و الگوریتم ها در مقایسه با هر انسانی – صرف نظر از اینکه چقدر باتجربه یا روشنگر – در تشخیص و هدف قرار دادن مصرف کننده صحیح با پیام یا تجربه ای که منجر به تبدیل می شود، بسیار بهتر هستند. دلیل این امر بسیار ساده است: پلتفرم‌ها قدرت تجزیه و تحلیل داده‌ها در مقیاس غیرقابل تصور و همچنین شناسایی الگوهایی را دارند که از چشم انسان دور می‌شوند.

در حالی که برای پیاده سازی هوش مصنوعی مزایای واضحی وجود دارد – بهبود کارایی عملیاتی و همچنین به دست آوردن درک بهتر از مشتری فقط دو مورد است – همچنین می تواند کار بسیار دشواری باشد.

قدرت یادگیری در دیجیتال مارکتینگ
قدرت یادگیری در دیجیتال مارکتینگ – کالج نوین

کیفیت داده ها- قدرت یادگیری در دیجیتال مارکتینگ

یکی از ملاحظات کلیدی که بازاریابان دیجیتال هنگام پیاده‌سازی یادگیری ماشینی باید در نظر داشته باشند، این است که از طریق این نوع یادگیری، می‌توانند داده‌ها را از کانال‌های متعدد گرفته و سپس آن را به پیش‌بینی‌ها و توصیه‌های عملی تبدیل کنند.

با این حال، بزرگ‌ترین عامل موفقیت، الگوریتم پشت این بینش‌ها نیست، بلکه کیفیت داده‌هایی است که به آن داده می‌شود. خرده‌فروشانی که دارایی داده‌های خود را به ترتیب ندارند، در معرض خطر نتایج غیرقابل تحمل سرمایه‌گذاری هوش مصنوعی خود هستند. این چیزی است که باید مورد توجه قرار گیرد.

این مقاله را مطالعه کنید  راه های تقویت روابط با مشتری ، 4 روش

به یادگیری ماشین اعتماد کنید
برای بازاریابان بسیار وسوسه انگیز است که این تصور را بپذیرند که آنها بهتر می دانند چه زمانی ایده آنها – در مورد اینکه مشتری هدف کیست – شامل موارد زیر است:

. ترکیبی از تحقیقات بازار چند ماهه،
. برخی از مفروضات تاریخی در مورد پایگاه مشتری، و همچنین
. حدس و گمان تحصیل کرده

با این حال، تحقیقات و تقسیم بندی ممکن است برخی از پیش فرض ها را تقویت کند که توانایی برند را برای دستیابی به برخی از محتمل ترین چشم اندازها محدود می کند.

در زمانی که بازاریابان نیاز دارند هر ذره پولی را که در اختیار دارند، به طور کارآمد خرج کنند، بهتر است به الگوریتم اعتماد کنند تا مشتریان را بر اساس تعدادی سیگنال رفتاری مختلف و سایر نشانگرها شناسایی کنند. سپس باید آنها را هدف قرار داد. با پیام رسانی مناسب با استفاده از تبلیغات پویا.

از امثال نتفلیکس و آمازون بیاموزید که از یادگیری عمیق برای هدف قرار دادن محتوا برای افراد بر اساس ترجیحات رفتاری آنها به جای سن، جنسیت یا سایر عوامل جمعیتی استفاده می کنند.

بسیاری از بازاریابان فاقد مهارت و تخصص هستند تا بتوانند با اطمینان از فناوری هوش مصنوعی استفاده کنند. راه حل اغلب ترکیبی از استخدام استعدادها به منظور پر کردن شکاف مهارت ها و همچنین کار با شرکای قابل اعتماد فناوری است. مزیت هر دوی این رویکردها این است که بازاریابان می‌توانند به سرعت عمل کنند و همچنین می‌توانند اولین حرکت خود را تسریع کنند. اگر یک بازاریاب بخواهد به جای مختل کننده باشد، سرعت بسیار مهم است.

این مقاله را مطالعه کنید  اهمیت دیجیتال مارکتینگ برای کسب و کار

دیدگاه‌ خود را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد.

یک × سه =

شروع گفتگو
نیاز به کمک دارید؟
سلام
چطور می تونم کمکتون کنم؟