۲۳ نمونه از کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی

صنعت بازاریابی دیجیتال از یادگیری ماشین برای تقویت تعامل با مشتریان، ایجاد فرآیندهای بازاریابی شخصی‌سازی شده و افزایش رضایت مشتری و سود شرکت صورت می‌گیرد. شرکت‌هایی که در ادامه معرفی می‌کنیم، نمونه‌های موفق از به کار بردن یادگیری ماشین در بازاریابی هستند.

کاربردهای یادگیری ماشین در بازاریابی چه مواردی را شامل می‌شود؟

با در نظر گرفتن موارد پرکاربرد، بازاریابان از یادگیری ماشین در بازاریابی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، ضبط و رونویسی تماس‌های فروش، پیشنهاد محصولات و خدمات مناسب به مشتریان، ترسیم نقشه نیاز و علائق مشتریان در شبکه‌های اجتماعی و همچنین استخراج، تجزیه و تحلیل محتواهای این شبکه‌ها و غیره استفاده می‌کنند.

۱- کپی‌رایتر هوش مصنوعی جی‌پی مورگان چیس (JPMorgan Chase)

شرکت جی‌پی مورگان چیس به عنوان یک نمونه از کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی، تیم بازاریابی خود را به یک کپی‌رایتر هوش مصنوعی مجهز کرده است. این کپی رایتر، محتواها را مبتنی بر خواست و سلیقه مشتریان تولید می‌کند.

به علاوه این شرکت بزرگ مالی با همکاری پرسودا (Persado) از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای نوشتن متون تبلیغاتی جذاب بهره می‌برد. مزایای همکاری جی پی مورگان با این استارت‌آپ نرم‌افزاری، رسیدن به نرخ کلیک بالاتر اعلام شده است.

۲- پلتفرم هوش درآمدی گونگ (Gong)

گونگ نیز از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بازاریابی استفاده می‌کند. هدف این شرکت کمک به تیم‌های فروش B2B در انجام وظایف‌شان است. بنابراین تیم فروش می‌تواند با کمک ضبط و رونویسی خودکار، محتوای تمام تماس‌های مربوط به فروش، استفاده از نتایج تجزیه و تحلیل این تماس‌ها، وب کنفرانس‌ها و ایمیل‌های مرتبط، معاملات بیشتری را انجام دهد.

تکنولوژی هوش درآمدی این شرکت به خوبی با پلتفرم‌هایی مانند سیلز فورس (Salesforce)، آفیس 365 (Office365) و اسلک (Slack) ادغام می‌شود تا تجربه‌ای یکپارچه برای تیم‌های فروش ایجاد ‌کند و به اصلاح عملیات این تیم نقش موثری داشته باشد.

۳- سیستم توصیه‌گر نتفلیکس (Netflix)

ابزار نتفلیکس برای بهره‌بردن از یادگیری ماشین در بازاریابی شامل سیستم توصیه‌گر و A/B تست‌ها است. این شرکت همچنین از یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا در مورد تصمیمات مربوط به اضافه کردن محتوا به پلتفرم استریم خود اطلاع‌رسانی کند یا بهینه‌سازی فیلم‌ها و سریال‌های تولیدی در استودیوی فیلم‌سازی خود را پیگیری کند و به نتیجه برساند.

۴- دستیار هوش مصنوعی واتسون (Watson) IBM

ابزارهای هوش مصنوعی ارائه شده توسط آی‌بی‌ام به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا استراتژی‌های بازاریابی و تعامل با مشتری را ساده‌تر انجام دهند.

دستیار هوش مصنوعی این شرکت به نام واتسون از قابلیت‌های یادگیری ماشین در بازاریابی برای ارتباط با مخاطبان و تجزیه و تحلیل آنها، شخصی‌سازی مکالمات و ارتباط با مخاطبان از طریق کانال‌های دلخواهشان بهره می‌برد.

۵- ابزار کمپین فرد به فرد بلوکور (Bluecore)

شرکت‌های تجارت الکترونیک می‌توانند با پلتفرم بلوکور تعاملات خریداران آنلاین را شخصی‌سازی کنند. این هوش مصنوعی و یادگیری ماشین در بازاریابی، مکالمات فرد به فرد را هدایت می‌کند و محصولات را در طیف وسیعی از کانال‌ها به مشتریان توصیه خواهد کرد.

هوش خودکار پیش‌بینی‌کننده، اطلاعاتی را درباره روش‌های ایده‌آل برای دستیابی به مشتریان جمع‌آوری می‌کند. بنابراین تیم‌های بازاریابی می‌توانند فعالیت‌های بازاریابی را با ترجیحات مخاطبان تطبیق دهند.

۶- اروسولو (Aerosolve) از ایر بی‌ان‌بی

ایر بی‌ان‌بی از چندین محصول اپن سورس از جمله اروسولو استفاده می‌کند که یک کتابخانه یادگیری ماشین است. این کتابخانه برای اجرای الگوریتم‌هایی با قابلیت تفسیر آسان، کاربرد دارد که نمونه آن الگوریتم‌های جست‌وجوی کلمات کلیدی و فیلترهای مربوط به اجاره مکان در تعطیلات است.

در واقع کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی برای ایر بی‌ان‌بی شامل استفاده از کتابخانه اروسولو برای پیش‌بینی رزروهای احتمالی و پیشنهاد قیمت مناسب به میزبانان خود است.

۷- چت خدمات مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی از آدا (Ada)

آدا به شرکت‌ها این قابلیت را می‌دهد که خدمات مشتریان را به صورت یکپارچه و با کیفیت ارائه کنند. این کار با یک پلتفرم تعامل با برند انجام می‌شود که دارای قابلیت هوش مصنوعی مکالمه‌ای است.

مدل‌های یادگیری ماشین، پلتفرم آدا را قادر می‌سازد تا متن را به بیش از ۱۰۰ زبان زنده دنیا تجزیه و تحلیل و سپس نیازهای مشتریان را پیش‌بینی کند. بنابراین کسب‌‌وکارها می‌توانند با کمک این ابزار یادگیری ماشین در بازاریابی، زمان کمتری برای حل مشکلات صرف کنند و پاسخ‌های مناسب‌تری در اختیار مشتریان قرار دهند.

۸- پلتفرم هوش متنی گام گام (GumGum)

گام گام با مشارکت با شرکت اپن (Appen) از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تعیین صفحات وب و فضاهای دیجیتال ایده‌آل برای ارسال تبلیغات استفاده کرده است. همچنین وریتی (Verity) به عنوان پلتفرم هوش متنی این شرکت فیلم‌ها، کلیپ‌های صوتی، تصاویر، متن و سایر آیتم‌های آنلاین را اسکن می‌کند.

بنابراین کسب‌وکارها با استفاده از این ابزار می‌توانند تبلیغات را در صفحات وب و پلتفرم‌ها قرار دهند، بدون این‌که نگران مرتبط شدن تصادفی برند خود با محتوای نامربوط یا بحث‌برانگیز باشند.

۹- پلتفرم استرانگ آنالیتیکس (Strong Analytics) برای ایجاد اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین

استرانگ آنالیتیکس توسعه محتوا و ایجاد کمپین‌های شخصی‌سازی شده را برای بازاریابان آسان‌تر می‌کند و این کار را با یک پلتفرم کاربردی انجام می‌دهد.

ترکیبی از ابزارهای هوش مصنوعی، تجزیه و تحلیل و ابزارهای یادگیری ماشین در بازاریابی، تیم‌ها را قادر می‌سازد تا داده‌هایی را در مورد رفتار مشتری گردآوری کنند و با پیش‌بینی نیازهای آینده اقدامات و فعالیت خود را در راستای برآورده کردن این نیازها و خواسته‌ها انجام دهند. علاوه بر این، بازاریابان می‌توانند با کمک پلتفرم استرانگ آنالیتیکس، اپلیکیشن‌های یادگیری ماشین را به سرعت مستقر کرده و عملیات خود را ساده‌سازی کنند.

۱۰- ابزارهای خودکارسازی فروش از پیپل دات ای آی (People.ai)

ابزارهای خودکارسازی فروش پیپل دات ای‌آی شامل الگوریتم‌های یادگیری ماشین در بازاریابی است. به این صورت که شرکت‌ها با کمک این ابزارها زمان متخصصان فروش و بازاریابی را برای انجام کارهای مهم‌تر آزاد می‌کنند. به علاوه با استفاده از پلتفرم داده‌های شرکت، تیم‌ها می‌توانند اطلاعاتی را از تعامل با مشتریان جمع‌آوری کنند.

این داده‌ها به کارشناسان کمک می‌کند تا مشخص کنند برای افزایش فروش و جریان‌های درآمدی باید چه برنامه‌ریزی‌هایی انجام شود،‌چه طرح‌هایی اجرایی و عملیاتی شود و در این رابطه با چه کسانی تماس گرفته شود و از آنها در راستای این کار کمک گرفت. پلتفرم این شرکت هشدارهای به موقع مبتنی بر هوش مصنوعی را هم ارسال می‌کند، بنابراین تیم‌ها متوجه می‌شوند که چه زمانی را باید برای انجام معاملات انتخاب و روی کدام حساب‌ها تمرکز کنند.

۱۱- پلتفرم نمودار اجتماعی اپل کارت (Applecart)

پلتفرم بازاریابی اپل کارت با پیدا کردن تیترها و متن‌های مناسب و ارتباطات آنها با محتوایی که قرار است تولید شود به ایجاد کمپین‌های بازاریابی کارآمدتر کمک می‌کند. همچنین پلتفرم گراف اجتماعی این شرکت، پس از جمع‌آوری داده‌ها از منابع عمومی، از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تعیین سطح روابط حرفه‌ای و شخصی مناسب برای هر مشتری استفاده می‌کند.

بنابراین شرکت‌ها می‌توانند به سرعت از طریق شبکه‌های اجتماعی، موضوعات و عناوینی را که در حال جریان‌سازی و ترند شدن هستند، شناسایی کنند و متناسب با آن و ذائقه و نیاز مخاطب، محتوا تولید کنند.

۱۲- ابزار برند اینتلیجنس از برند فولدر (Brandfolder)

برند فولدر با ارائه پلتفرم برند اینتلیجنس (Brand Intelligence) نمونه موفقی از کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی را نشان داده است. این ابزار، تجزیه و تحلیل دارایی‌های بازاریابی (تصاویر، ویدئوها، اسناد و غیره) را برای تیم‌ها آسان‌ می‌کند. این پلتفرم از هوش مصنوعی، پردازش زبان طبیعی و الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای برجسته‌سازی و سازماندهی دارایی‌های رسانه‌ای مناسب استفاده می‌کند.

همچنین با توجه به عادات تگ کردن کاربران در طول زمان، به بازاریابان کمک می‌کند محتوای مناسب با جست‌وجوی کاربران و کمپین‌های شخصی‌سازی شده را ایجاد کنند.

۱۳- ابزارهای بازاریابی املاک و مستغلات از یلوپو (Ylopo)

یلوپو یک پلتفرم فناوری دیجیتال مارکتینگ برای نمایندگان املاک و مستغلات است. این پلتفرم اجزای مختلفی از جمله بازاریابی شبکه‌های اجتماعی، تبلیغات برای گروه‌های جمعیت‌شناختی و روان‌شناختی هدفمند، کلان داده و هوش مصنوعی را در محصول خود گنجانده و آن را یک راهکار بازاریابی دیجیتال معرفی کرده است.

عامل هوش مصنوعی RAIYA دو فناوری پردازش زبان طبیعی و یادگیری ماشین را برای انجام مکالمات با مشتریان و راهنمایی آنها در زمان جست‌وجو ترکیب می‌کند. همین ابزارهای موثر هستند که کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی را ملموس کرده‌اند.

۱۴- پلتفرم ابری گفت‌وگوی دریفت (Drift)

دریفت به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا از طریق پلتفرم مبتنی بر هوش مصنوعی، با مشتریان بالفعل و بالقوه ارتباط برقرار کنند. پلتفرم ابری گفت‌وگوی دریفت که مجهز به یادگیری ماشین است، با بازدیدکنندگان سایت و خریداران بالقوه ارتباط برقرار می‌کند.

این تعامل منجر به پاسخ دادن به سوالات، انجام معاملات و تشویق به بازدیدهای بعدی می‌شود. به علاوه، چت‌بات‌ها در طول هر مکالمه رفتار خاص و بینش‌های مخاطبان و اطلاعات مهم را ثبت می‌کنند. بنابراین شرکت‌ها می‌توانند نیازهای مشتری را درک کنند و به مخاطبینی که پس از یک بار بازدید، مجددا برگشته‌اند، خدمات بهتری ارائه دهند.

۱۵- پلتفرم داده ابری بازاریابی اکویا (Acquia)

اکویا به بازاریابان داده‌هایی را ارائه می‌دهد که برای درک بهتر مخاطبان و تنظیم محتوا برای گروه‌های هدف خاص به آن نیاز دارند. در واقع این پلتفرم با استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی، مدل‌هایی را ایجاد کرده و مشتریان را بر اساس رفتارهای خاص طبقه‌بندی می‌کند.

بنابراین تیم‌های بازاریابی می‌توانند بینش‌های دقیقی به خصوص در مورد شخصیت‌های خریداران کسب کنند. به دنبال آن کسب‌وکارها قادر خواهند بود محصولات خود را با ترجیحات مشتریان تطبیق دهند و تجارب بازاریابی منحصر به فردی به دست آورند.

۱۶- ابزارهای توصیه‌گر از داینامیک ییلد (Dynamic Yield)

داینامیک ییلد از یادگیری ماشین در بازاریابی در سطح پیشرفته‌ای استفاده می‌کند. در واقع استفاده از این ابزار موجب افزایش درآمد از طریق شخصی‌سازی مهم‌ترین اطلاعات برای هر مشتری، ارائه توصیه‌های خرید، بهینه‌سازی خودکار و پیام‌رسانی فرد به فرد می‌شود.

در صورتی که کسب‌وکارها کمپین‌های بازاریابی خود را با این پلتفرم مرتبط کنند، می‌توانند از میان مجموعه‌ داده‌های موجود، محتوایی را انتخاب کنند که علایق مخاطبان هدف را تامین می‌کند.

۱۷- پلتفرم افینیتیو اتلس دی ایکس (Affinitiv’s Atlas DX)

افینیتیو به نمایندگی‌های خودرو و شرکت‌های تولید کننده تجهیزات کمک می‌کند تا خدمات به مشتریان و وفاداری طولانی‌مدت خود را با خدمات دیجیتالی بهبود بخشد. پلتفرم اتلس دی ایکس این شرکت دارای داده‌های جمعیتی و رفتاری ارزشمندی است.

نمایندگی‌ها می‌توانند با کمک این پلتفرم، محتوای بازاریابی خود را با منافع مشتریان احتمالی و فعلی تطابق دهند. در نتیجه، تیم‌های بازایابی قادر خواهند بود بهترین کانال‌ها را برای تماس با مخاطبان و تبدیل آنها به خریداران تعیین کنند.

۱۸- بلیس پوینت مدیا (Bliss Point Media)

بلیس پوینت مدیا برای بهینه‌سازی کمپین‌های بازاریابی، اپلیکیشنی طراحی کرده است که به بازاریابان نشان می‌دهد که باید توجه خود را در کجا متمرکز کنند.

ابزارهای یادگیری ماشین در بازاریابی موجود در این اپلیکیشن، داده‌ها را در زمان واقعی جمع‌آوری می‌کنند و پس از تجزیه و تحلیل آنها، منابع دارای بیشترین درآمد را مشخص می‌کنند. بنابراین بازاریابان می‌توانند استراتژی‌ها را متناسب با مخاطبان هدف خود شکل دهند و در عین حال کانال‌ها و روش‌های گسترش بازار را متنوع کنند.

۱۹- چت‌بات‌های هوش مصنوعی از کانورسیکا (Conversica)

دستیار هوش مصنوعی کانورسیکا نیز نمونه‌ای دیگر از کاربرد یادگیری ماشین در بازاریابی است. این ابزار روی یک پلتفرم هوش مصنوعی ساخته شده است و یادگیری ماشین را با پردازش زبان طبیعی و تولید زبان طبیعی ترکیب می‌کند.

این چت‌بات قادر است با استفاده از ارتباط دو طرفه طبیعی به صورت خودکار با مخاطبانی که در مرحله تصمیم‌گیری برای خرید و استفاده از محصول و خدمات هستند تماس بگیرد، تعامل برقرار کند و پیگیری‌های خرید را انجام دهد.

۲۰- ابزارهای تحلیل عاطفی از سوایبل (Swayable)

سوایبل به شرکت‌ها این امکان را می‌دهد تا نظرات مخاطبان را از طریق تحلیل‌های احساسی بسنجند. در این ابزار، ترکیبی از فناوری یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتری، واکنش‌های مصرف‌کنندگان را نسبت به محصولات جمع‌آوری می‌کند و نظرات آنان را مورد تجزیه و تحلیل قرار می‌دهد. کسب‌وکارها از این ابزار هوش مصنوعی برای تقویت کمپین‌های بازاریابی خود استفاده می‌کنند.

۲۱- صفحه فرود ایجاد شده توسط هوش مصنوعی اینستاپیج (Instapage)

سازنده صفحه فرود اینستاپیج به بازاریابان کمک می‌کند تا وب‌سایت خود را به صورت مناسب و بهینه طراحی کنند. این ابزار از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل کمپین‌های تبلیغاتی و تطبیق زبان صفحات فرود با زبان مورد نظر استفاده می‌کند تا نرخ تبدیل موفق‌تری کسب شود.

محتوای صفحه فرود ایجاد شده توسط هوش مصنوعی باعث صرفه‌جویی در زمان و هزینه بازاریابان می‌شود به دلیل این‌که نیازی به بازنویسی و A/B تست نیست.

۲۲- ابزار سفارشی‌سازی مخاطبان مبتنی بر هوش مصنوعی دستیلری (Dstillery)

دستیلری یک شرکت فعال در زمینه علم داده به صورت کاربردی است. این شرکت از یادگیری ماشین استفاده می‌کند تا از پایگاه داده گسترده و به‌روز خود که شامل پروفایل‌های رفتاری آنلاین و آفلاین مشتریان است، بینش‌های کاربردی‌ای را کسب کند. بازاریابان از ابزار دستیلری برای ساختن پروفایل‌های مشتریان استفاده می‌کنند و البته از داده‌ها و اطلاعات مرتبط نیز کمک می‌گیرند.

۲۳- داده‌های کمپین بازاریابی دوردش (DoorDash)

دوردش با استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی و بررسی کمپین‌های قبلی، راه‌های هوشمندانه‌تری برای صرف بودجه و چگونگی تخصیص هزینه‌های شرکت‌ها به بخش‌های لازم را ارائه می‌دهد. الگوریتم‌های یادگیری ماشین، داده‌های گذشته را بررسی می‌کنند تا کمپین‌های موفق را از کمپین‌های کمتر موفق جدا کند.

با توجه به این امکانات، دوردش می‌تواند با نشان دادن این‌که کدام فعالیت‌ها موثر و کدام بی‌اثر هستند، استراتژی‌های بازاریابی مناسب را تنظیم کرده و سرمایه‌گذاری و توجه را روی محتوایی متمرکز کند  که بیشترین سازگاری را با نیازها و علایق مشتریان دارد.