ثلاث طرق مؤكدة لاستخدام التعلم الآلي لتحسين التخصيص

الشيء الوحيد الذي عادة ما يكون في صدارة ذهنك كمسوق هو كيفية التأكد من أنك لا تنجو من المنافسة فحسب ، بل تصبح أيضًا أحد رواد السوق.

ولكي تصبح رائدًا في السوق ، من المتوقع أن تعمل بجدية على التخصيص ولكن تفعل ذلك على نطاق واسع لأنه يجب أن تركز على السوق العالمية ، ويجب أن تتطلب الأتمتة وهذا هو المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي.

يجب عليك إنشاء تواجد رقمي يساعد في مشاركة العملاء بشكل أفضل ، وزيادة الوعي بالعلامة التجارية ، وتعزيز أهداف العمل.

من المتوقع أنه يجب أن تكون قد عملت على محتوى الويب الخاص بك وبناء قدرات إدارة علاقات العملاء الخاصة بك ، كما يجب أن تكون وراء عقلك أن هناك حاجة مطلقة لبذل جهود مختلفة لأتمتة أنشطة التسويق الرئيسية.

نظرًا لأن السوق العالمي هو هدفك ، فقد يكون الحصول على مهمة شخصية صعبة بعض الشيء ولكن يمكنك تعزيز ذلك باستخدام محرك التخصيص.

سيكون هدفك النهائي هو استهداف المحتوى الذي تقدمه لعملائك وآفاقك بناءً على ما تعرفه عنهم وما تعتقد أنهم قد يحتاجون إليه.

التخصيص أو التخصيص

قبل الشروع في تكامل التعلم الآلي ، من الضروري أن تمتنع عن الخلط بين التخصيص والتخصيص. بينما يتم تنفيذ التخصيص لصالح العميل ، فإن التخصيص ، من ناحية أخرى ، يبدأ من قبل العميل في محاولة للانتقال إلى المحتوى المطلوب.

في البحث الذي أجرته شركة PWC بعنوان "تكنولوجيا الخدمات المالية 2020 وما بعده: احتضان الاضطراب" ، لوحظ أن ذكاء العملاء سيكون أهم مؤشر على نمو الإيرادات والربحية.

التخصيص هو النتيجة المذهلة لذكاء العملاء الذي سيضمن قدرتك على التحكم في الرسائل الزائدة للعملاء من خلال العروض الترويجية الشاملة ، وسيترجم هذا أيضًا إلى انخفاض كبير في مشتريات الوسائط.

يعد التخصيص مهمة حاسمة لا يمكن لشركتك الناشئة تحملها من أجل الشروع في تسويق فعال. بمجرد أن تكون قادرًا على تخصيص رحلة عملائك المحتملين ، فأنت تقوم بذلك لزيادة مشاركة العملاء والولاء على المدى الطويل.

يمكنك أن تأخذ تلميحًا من الطريقة التي تقدم بها Netflix توصيات الأفلام والاقتراحات الموسيقية من Spotify والعروض الترويجية الخاصة على Amazon لفهم التأثير الذي يحدثه المحتوى المخصص وأنه لا يصبح القاعدة فحسب ، بل يتوقع المستهلك أيضًا.

كل شركات التكنولوجيا الكبيرة هذه قادرة على إنجاز هذه المهمة الشاقة من خلال دمج التعلم الآلي ، الذي يتحول بسرعة ليصبح أداة أساسية ويجب امتلاكها في تخصيص المحتوى.

ومن المثير للاهتمام ، أن هناك عددًا كبيرًا من بائعي محركات التخصيص. Evergage و Monetate و Certona و Dynamic Yield ، هم بعض البائعين الموجودين في السوق الذين يقدمون هذه الخدمة.

يوضح تقرير "Magic Quadrant for Personalization Engines" الصادر عن Gartner لعام 2019 أن اعتماد محرك التخصيص قد ارتفع بنسبة 28٪ منذ عام 2016.

يجب عليك تحديد النقاط الأساسية في رحلة العميل والتي تعتبر مثالية لإضافة لمسة شخصية. كان السياق دائمًا مصدر الاختلافات بين العملاء التي عادةً ما تؤدي إلى الحاجة إلى محتوى معين.

نظرًا لأن التخصيص أمر تنبئي ، فقد بدأ التعلم الآلي في لعب دور مركزي.

فيما يلي ثلاث طرق يمكنك من خلالها الاستفادة من التعلم الآلي لتحسين التخصيص:

1. الاستفادة من البيانات الديموغرافية المضمونة

أساس البيانات الديموغرافية هو الوصول إلى السلوكيات والتفضيلات المميزة لعملائك ، ويمكنك التأثير من خلال التعلم الآلي. في حين أنه قد يكون من السهل عليك وضع يديك على هذه المعلومات ، إلا أن هناك كلمة مبتذلة لها.

يمكن لمنافسيك ، وخاصة أولئك الذين لديهم إمكانية الوصول إلى محركات البحث الكبيرة ، استخدام محركات البحث هذه لاكتشاف معلومات شخصية للغاية عن عملائك ، مثل المشكلات الطبية وحالة التوظيف والمعلومات المالية والمعتقدات السياسية والتفاصيل الخاصة الأخرى. سيتم بالطبع جمع هذه البيانات وتخزينها وربطها بملف بياناتك.

الطريقة الوحيدة "لإلغاء الاشتراك" بشكل فعال هي الحفاظ على بياناتك آمنة وبعيدًا عن أيدي جامعي البيانات. يعرف مجرمو الإنترنت أيضًا أن هذه المعلومات هي منجم ذهب وهم متشوقون لوضع أيديهم عليها.

يمكن أن تكشف البيانات الديموغرافية الشاملة في كثير من الأحيان عن ملف تعريف اجتماعي واقتصادي كامل للعملاء - بعدهم عن مواقع البيع بالتجزئة ، ومتوسط ​​الدخل ، ومتوسط ​​العمر ، والنسب العرقية ، والشباب أو الطلاب الجامعيين ، وأحيانًا حتى إحصاءات المتزوجين مقابل غير المتزوجين.

بينما سيستفيد منافسوك من هذه البيانات لتدريب نموذجهم التنبئي وتحسينه بالإضافة إلى تبسيط أزمة بيانات التخصيص النهائية تمامًا بالطريقة نفسها التي ستستخدمها ، سيستخدم مجرمو الإنترنت المعلومات لشن هجمات على عملائك أو حتى شل عملك.

صحيح أنك بصفتك مؤسسًا جديدًا لشركة ناشئة ، قد تفكر في الآثار المالية المترتبة على الاضطرار إلى تأمين بياناتك ، لكن هذا سيقطع شوطًا طويلاً لإنقاذك من التجارب السيئة للغاية. إذا لم يكن لديك أموال مقابل شبكة افتراضية خاصة مدفوعة ، فلا شيء يمنعك من الاشتراك في خدمات شبكة افتراضية خاصة مجانية.

ما تحققه في النهاية هو القدرة على إخفاء عنوان IP الخاص بك وتشفير كل حركة المرور التي ستساعد في عمليات الحظر الجغرافي والمساهمة في بياناتك الديموغرافية الآمنة والخصوصية المطلقة عبر الإنترنت.

2. من يشكّل جمهورك على وسائل التواصل الاجتماعي؟

يعد التخصيص عبر القنوات مصدرًا مفيدًا للغاية للمعلومات لأن قناة الوسائط الاجتماعية التي يختارها العميل هي وسيلة لاكتشاف مدى ملاءمة العميل للاتصال عبر الهاتف المحمول.

إنها أيضًا قناة لتجميع البيانات الديموغرافية لمجرد حقيقة أن الفئات العمرية والاجتماعية المختلفة تفضل منصات الوسائط الاجتماعية المختلفة.

على سبيل المثال ، من المعروف أن Gen Z لديه تفضيل لـ Instagram و Snapchat ، بينما يتشبث Gen X وجيل الألفية أكثر بفيسبوك.

3. الإمساك بسلوكيات المستهلك على الإنترنت

إلى جانب البيانات الديموغرافية ومن ينتمي إلى جمهورك على وسائل التواصل الاجتماعي ، هناك مصدر آخر للمعلومات التي تتيح رؤيتك العملية للمستهلك الفردي في التخصيص وهو تطبيق التعلم الآلي للحصول على معرفة شاملة بسلوك المستهلك عبر الإنترنت.

يمكن أن يكشف مسار التنقل للمستهلك المحتمل عن قدر كبير من المعلومات عن الشخص.

سيكون لديك نظرة ثاقبة مفيدة للغاية حول تفضيلات المستهلك الخاص بك ، ومقدار الوقت الذي يقضيه المستهلك في تصفح الصفحات على موقعك هو دليل واضح على درجة الأولوية ومصدر للبيانات القيمة.

بينما قد لا تكون قادرًا على جمع كل هذه المعلومات القيمة يدويًا ، يمكن للتعلم الآلي بسهولة فهم هذا السلوك "غير المنتظم" إلى حد ما.

التعلم الآلي قادر على توضيح زيارات الموقع المتكررة والتوصل إلى ملف تعريف متعمق ومطل على العملاء وماذا يهتمون به.

من المهم جدًا أن تعرف أنه لكي تنجح في دمج التعلم الآلي في جهودك لتحسين التخصيص ، يجب أن تسعى إلى تخصيص المحتوى عبر جميع القنوات.

سيضمن ذلك شعور عملائك بالمشاركة الشخصية في الوقت الفعلي وأينما كانوا.

يجب أن تكون صفحات المنتج على مواقع بدء التشغيل الخاصة بك مليئة بالحيوية ومصممة وفقًا لتفضيلات كل فرد. انشر الإعلانات التنبؤية على منصة الوسائط الاجتماعية التي يختارها المستهلك.

أنت فقط لا تتوقف عند جهودك على موقع الويب الخاص بك ، وتستغل الفرص التي يقدمها البريد الإلكتروني كمستودع محتوى مخصص يمكن الاعتماد عليه ، والسبب هو أنه من الأسهل ابتكار محتوى محسن في رسالة بريد إلكتروني بدلاً من العمل بحماس مثل هذه العجائب على صفحة على الإنترنت.

ومع ذلك ، فإن تكامل التعلم الآلي كتطبيق للذكاء الاصطناعي يتيح لك فرصة تحسين التخصيص على نطاق واسع.

جون إيجيوفور هو مؤسس ورئيس تحرير Nature Torch. يمكن العثور عليه على Twitter @ John02Ejiofor.