ماذا يعني التعلم الآلي لأتمتة التسويق؟

على مدى السنوات القليلة الماضية ، تطورت أتمتة التسويق من تقنية "من الجيد امتلاكها" إلى عنصر أساسي في ترسانة الأسلحة النارية. ولكن ماذا يعني ذلك بدون استراتيجية تعتمد على البيانات ، وهل التعلم الآلي هو الحل؟

قبل بضعة أسابيع ، كنت في مؤتمر حول الذكاء الاصطناعي حيث ناقشت اللجنة تداعيات الذكاء الاصطناعي على مكان العمل. أنتوني بينتر ، أحد المتحدثين ، كان لديه رد مثير للاهتمام على سؤال ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيضعنا جميعًا بلا عمل.

قال " آمل ، نعم ".

كانت وجهة نظره أنه لا ينبغي أن نخاف من مفهوم قيام الذكاء الاصطناعي بوظائفنا - هذا ما صُمم من أجله. إن الوصول إلى مرحلة يقوم فيها الذكاء الاصطناعي بكل ما نحتاجه من أجلنا سيكون بمثابة مدينة فاضلة ، وليس نهاية العالم.

وبغض النظر عن الفواصل الفلسفية ، قد يجادل الكثيرون بأن الأتمتة هي خطوة رئيسية في تلك الرحلة. في سياق التسويق ، يسمح للممارسين بالتركيز أكثر من وقتهم على التفكير الاستراتيجي عالي المستوى والقلق بشكل أقل بشأن التنفيذ. اليوم ، يمكن تطبيق برامج الأتمتة بقدرات لا تعد ولا تحصى عبر المبيعات والتسويق ، مع منصات عالية المستوى تقدم كل شيء بدءًا من تسجيل النقاط الرئيسية والتجزئة إلى جدولة الوسائط الاجتماعية وتحسين محركات البحث تلقائيًا.

مع وجود ثروة من بيانات العملاء المتاحة الآن للمسوقين ، بما في ذلك كل شيء من المعلومات السكانية والتفضيلات وتفاعلات مواقع الويب إلى تدفق نقر المستخدم ونشاط الوسائط الاجتماعية ، ساعدت أتمتة التسويق المسوقين على وضع البيانات في العمل بطرق جديدة ومثيرة للاهتمام.

مصنوعة قواعد لا بد من كسرها

لكن أتمتة التسويق القائمة على القواعد لها إعاقة متأصلة: فهي ذكية مثل الإنسان الذي يشغلها.

خذ استخدامًا رئيسيًا لأتمتة التسويق: تقسيم الجمهور. يمكن تطبيق أنظمة أتمتة التسويق على بيانات CRM لتقسيم العملاء إلى شرائح بناءً على أشياء مثل السلوك في الموقع أو البيانات الديموغرافية أو التفضيلات المذكورة.

ومع ذلك ، فإن القواعد التي تحدد التقسيم يتم اختيارها من قبل المسوق ، مما يعني أنها تعتمد على الافتراضات البشرية حول نقاط البيانات التي تستحق النظر فيها. هذا يترك مجالًا للافتراضات الخاطئة ، ولا يسمح للمسوقين بأخذ مجموعة البيانات بأكملها في الاعتبار.

علاوة على ذلك ، فإن الطريقة المنظمة لجمع البيانات تحد من إمكانية التحليل الدقيق. قد يكون من الصعب التقسيم بدقة استنادًا إلى عوامل لا تتوافق مع أحد الحقول المحددة مسبقًا - على سبيل المثال حسب حجم العمل أو الدخل أو مستوى التعليم - ولكن قد يكون ذلك مهمًا. وصف أحد المؤلفين من Software Advice هذا بأنه عرض "ثنائي الأبعاد" للعملاء.

أدخل: التعلم الآلي

يمكن أن يكون التعلم الآلي هو الحل. من خلال عملية تحليلية تسمى "التجميع" ، يمكن للتعلم الآلي النظر في مجموعة كاملة من بيانات العميل ، وتحديد الأنماط وتنظيمها في "مجموعات" من البيانات المتشابهة. ميزة هذا هو أنه لا يأخذ في الاعتبار افتراضات المسوق حول البيانات المهمة - يتم تحديد هذه المعلومات من خلال التحليل بدلاً من ذلك. هذا يترك الباب مفتوحًا للاتجاهات والصلات التي ربما فاتها تحليل الأجزاء الفردية من البيانات واحدًا تلو الآخر.

فائدة أخرى هي أنها تتيح التنبؤات في الوقت الحقيقي. على سبيل المثال ، قد يجد نظام التعلم الآلي أن العملاء ضمن فئة سكانية معينة ، والذين زاروا 3 أو أكثر من صفحات منتجك ، تزداد احتمالية شرائهم بمرتين. اجمع بين هذه الرؤية وأتمتة التسويق ، ويمكن تحويل العميل المحتمل عن طريق إرسال صفقة أو عرض ذي صلة للغاية إليهم في النقطة المثلى في رحلة عملائهم.

مثال آخر قد يكون تحسين أوقات إرسال البريد الإلكتروني. يمكن لنظام أتمتة التسويق تقسيم رسائل البريد الإلكتروني الاختبارية في أوقات مختلفة من اليوم. يمكن لخوارزمية التعلم الآلي بعد ذلك أن تأخذ البيانات الناتجة عند الفتح والنقر ، وتدمجها مع البيانات التاريخية وتغير إرسال البريد الإلكتروني التالي بناءً على النتائج. بمرور الوقت ، ستعمل الحملة على التحسين الذاتي لتحقيق النجاح ، دون الاعتماد على جهة التسويق التي تستمد رؤى من البيانات وتتصرف بها يدويًا. يبدو اليوتوبيا حتى الآن؟

تطبيقات أخرى

يحتوي التعلم الآلي على تطبيقات أخرى مثيرة للاهتمام في مجال التسويق أيضًا - مثل التنبؤ بالتخبط . يستخدم هذا خوارزمية لمقارنة العملاء الجدد بالعملاء الحاليين في قاعدة البيانات. الأساس المنطقي هو هذا: إذا كان العملاء المماثلون قد "تحركوا" في الماضي ، فمن المرجح أن يتخبط العميل الجديد أيضًا. يأخذ النظام عالم البيانات الكامل في الحسبان عند إجراء المقارنة ، مما يعني أن العوامل التي قد لا يُنظر إليها على أنها ذات صلة (وبالتالي تجاهلها المسوق) قد يتم الكشف عنها على أنها مهمة.

تمكين المبيعات هو حالة استخدام أخرى. باستخدام بيانات CRM أيضًا ، تم تصميم هذه التقنية لتزويد فرق المبيعات بالمحتوى الأكثر صلة لكل فرصة مبيعات ، مما يساعد على ضمان أن تكون عملية الشراء خالية من الاحتكاك قدر الإمكان.

سيخبرك البرنامج المتميز بمحتوى المبيعات الذي يتم استخدامه بشكل متكرر ومن قبل من ولأي غرض. كما سيحلل البيانات للكشف عن المحتوى الذي أدى إلى تحقيق أكبر قدر من الإيرادات ، مما يمنحك إحساسًا بمدى فعالية مستندات المبيعات الخاصة بك وأين توجد فرص للتحسين.

المستقبل

يعد التعلم الآلي فرصة مثيرة للغاية لعالم التسويق ، مع إمكانات هائلة لتحسين كفاءة وفعالية الفرق والحملات. مما يعني أنه من الأهمية بمكان أن يعمل المسوقون مع بائع التشغيل الآلي الخاص بهم لتحقيق أقصى استفادة من التكنولوجيا.

إذا كنت مهتمًا بمعرفة الميزات التي يقدمها بائع أتمتة التسويق النموذجي ، فراجع منشورنا الأخير حول كيفية اختيار بائع أتمتة التسويق.