ما هو التسويق المخصص ولماذا يعتبر التعلم الآلي أداة فعالة له؟

مع تزايد المنافسة في عالم التسويق الرقمي ، تحتاج الشركات إلى تجاوز تلبية توقعات العملاء الأساسية لتقديم تجربة متميزة. ويمكن أن يساعدك التسويق الشخصي على القيام بذلك. لكن ما هو التسويق الشخصي؟ تابع القراءة لمعرفة المزيد.

لقد أصبح التسويق المخصص حقًا ضرورة وليس أمرًا ممتعًا. هذا لأن العملاء قد توقعوا بالفعل قدرًا معينًا من التخصيص ، مثل ظهور اسمهم في الجزء العلوي من بريد إلكتروني تسويقي. الآن ، يبحثون عن المستوى التالي ، مثل صفحات الويب التي تعرض المحتوى تلقائيًا بناءً على تفضيلاتهم أو الإعلانات المستندة إلى الموقع للعروض الخاصة في المتاجر القريبة.

لحسن الحظ ، التكنولوجيا إلى جانبنا ، حيث تسهل الأتمتة والتعلم الآلي تقديم محتوى تسويقي شخصي حقًا. دعنا نستكشف ما يعنيه ذلك لعملك.

ما هو التسويق الشخصي؟

التسويق المخصص هو ممارسة استهداف المحتوى لعملاء محددين بناءً على البيانات التي جمعتها. وهذا يشمل اهتماماتهم وتفضيلاتهم وسلوكياتهم. تستخدم الشركات هذه البيانات لإنشاء محتوى مخصص للغاية ، يتم تسليمه للعملاء عبر البريد الإلكتروني أو الإعلانات أو الأنظمة الأساسية الأخرى. على سبيل المثال ، يمكّنك VWO Personalize من تقديم آلاف الرحلات الفريدة المصممة خصيصًا لجمهور معين ويتم تشغيلها في الوقت المناسب. يمكنك الحصول على نسخة تجريبية مجانية إذا كنت ترغب في استكشافها.

يتم جمع بيانات العملاء باستخدام أدوات آلية وخوارزميات ذكية ، حيث يأتي دور التعلم الآلي. عادةً ما تتم إضافة رمز إلى موقع الويب ، مما يمكّن الجهاز من التقاط البيانات القيمة مثل النقرات والوقت الذي يقضيه في الموقع وسجل الشراء. باستخدام التكنولوجيا المناسبة ، يمكنك أيضًا جمع البيانات من تفاعلات العملاء عبر قنوات متعددة.

يشمل جمع البيانات أيضًا جمع المعلومات عن التركيبة السكانية للعملاء ، مثل العمر والجنس والموقع والحالة المالية. بمجرد جمع جميع البيانات ذات الصلة ، ستقوم الخوارزميات بتحليلها وتحديد العملاء الذين يجب أن يتلقوا المحتوى.

الهدف هو خلق تجربة رائعة تشعر كل عميل بأنها فريدة من نوعها. هذا يعني الوصول إلى الشخص المناسب في الوقت المناسب بالرسالة الصحيحة. فكر في:

• رسائل البريد الإلكتروني المخصصة (ولا نعني فقط إدخال الاسم بدلاً من "عزيزي العميل")
• الخصومات المستهدفة
• توصيات المنتج
• عروض أعياد الميلاد
• مكافآت للعملاء المخلصين

فوائد التسويق الشخصي

يضفي التخصيص لمسة إنسانية مهمة على إستراتيجيتك التسويقية (حتى لو كان الجميع يعلم أنها تنفذ بواسطة آلة). إنه يجعل العميل المحتمل يشعر بالتقدير ، حيث بذلت العلامة التجارية جهدًا لمعرفة ما يريده.

سعادة العملاء تؤدي إلى زيادة الولاء. هذا له تأثير إيجابي على تكاليف الاستحواذ (عادةً ما يكون من الأرخص الاحتفاظ بالعملاء الذين لديك). سيوصيك الرعاة المخلصون للآخرين أيضًا. وهذا بدوره يعزز سمعتك ويجذب المزيد من الأعمال.

بالإضافة إلى ذلك ، يمكن للتسويق المخصص تحسين عائد الاستثمار ، حيث تشجع التوصيات المخصصة العملاء على إنفاق أكثر مما يفعلون مع الإعلانات التقليدية. وفقًا لإحدى الاستطلاعات ، من المرجح أن يتسوق 91٪ من المستهلكين مع العلامات التجارية التي تتذكرها وتقدم العروض والتوصيات ذات الصلة.

وفي الوقت نفسه ، يرى 63٪ من جهات التسويق في الولايات المتحدة أن زيادة معدلات التحويل هي الفائدة الرئيسية للتخصيص. لذا ، إذا كنت قلقًا بشأن التحويلات والأرباح وتسأل ، "كم من الوقت يستغرق لرؤية نتائج تحسين محركات البحث؟" ، فإن الأمر يستحق تكريس جهودك التسويقية للتخصيص.

تحديات التسويق الشخصي

التسويق المخصص ليس نزهة في الحديقة. لسبب واحد ، عليك التأكد من عدم تأجيل عملائك من خلال تتبع تفضيلاتهم وسلوكياتهم وتحليلها. هناك أيضًا قوانين خصوصية البيانات للتنقل.

التحدي الآخر هو أنك تحتاج إلى جمع الكثير من البيانات للتنبؤ بدقة بما يريده العملاء. هذا بالإضافة إلى تقسيم العملاء بناءً على أشياء مثل العمر والجنس والموقع. وستحتاج إلى إجراء تجارب لمعرفة ما الذي ينجح وما لا ينجح. يستغرق القيام بأي من هذا على نطاق واسع وقتًا طويلاً.

حتى إذا كنت تستخدم أداة مثل Apache Hadoop لمعالجة وتخزين كميات كبيرة من البيانات الضخمة (اقرأ مقالة Databricks هذه حول برنامج Hadoop) ، فلا يمكن إنشاء رسائل بريد إلكتروني أو إعلانات مخصصة يدويًا لكل عميل. وهنا يأتي دور التعلم الآلي.

ما هو التعلم الآلي؟

التعلم الآلي (ML) هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي (AI) يمكّن الآلات من التعلم باستمرار من البيانات. تحلل الخوارزميات مجموعات البيانات الكبيرة لتحديد الاتجاهات والعلاقات بين البيانات ، باستخدام نتائجها للتنبؤ بالإجراءات أو التجارب التي من المرجح أن تعطي نتيجة معينة.

تصبح الآلات أكثر ذكاءً كلما استوعبت بيانات أكثر. بعد فترة ، يصبحون قادرين على اتخاذ قراراتهم الخاصة وتعديل أفعالهم دون تدخل بشري.

قد يبدو الأمر مستقبليًا إلى حد بعيد ، لكننا جميعًا نختبر التعلم الآلي في حياتنا اليومية. إذا كنت تتصفح عنصرًا ما على موقع ويب للبيع بالتجزئة ، فتوقع رؤيته مُعلن عنه في خلاصات الوسائط الاجتماعية الخاصة بك. عندما تكتب رسالة على WhatsApp ، تظهر الكلمات المقترحة بناءً على محتوى رسالتك السابقة. وعندما تقوم بتسجيل الدخول إلى Amazon أو Netflix ، سترى توصيات مخصصة لتناسب تفضيلاتك.

كيف يتم استخدامه في التسويق؟

في التسويق المخصص ، يتم استخدام ML لتحليل نوع المحتوى والكلمات الرئيسية والعبارات التي تجذب انتباه المستهلكين المستهدفين. بمجرد اكتشاف ما يهمهم ، يمكنك إنشاء محتوى أو رسوم بيانية ذات صلة. وبمرور الوقت ، ستتعرف الآلة على المحتوى الأكثر فعالية لتحقيق أهداف معينة.

فيما يلي بعض الأساليب الشائعة الاستخدام في التعلم الآلي:

تحليل الانحدار

هذه طريقة إحصائية تسمح لك بفحص العلاقة بين متغيرين أو أكثر. يمكنك استخدام الانحدار الخطي لمعرفة الصفحات التي من المرجح أن تؤدي إلى تحويلات ، حيث يمكن أن تكشف معادلة الانحدار عن علاقة محددة بين عدد النقرات على صفحة معينة وعدد التحويلات. يُستخدم الانحدار اللوجستي لتحليل بيانات سلوك التسوق التاريخية ، مما يساعدك على تحديد إجراءات المتابعة الشخصية للتعامل مع التخلي عن عربة التسوق.

خوارزميات التجميع

تساعدك هذه الخوارزميات على تجميع العملاء في شرائح عن طريق تحليل البيانات غير المسماة ، وتقسيمها إلى مجموعات بناءً على الخصائص والصفات المشتركة ، وتعيينها في مجموعات.

يمكن تطبيقها لتطوير محرك التوصية وتحليل الوسائط الاجتماعية. الفكرة هي أنه في حالة وجود اتصال بين الأشخاص ، فغالبًا ما يكون لديهم مجموعة مشتركة من التفضيلات ، لذلك يمكنك أن تكون واثقًا من أن متابعين صفحة معينة على Facebook سيتفاعلون بشكل إيجابي مع إعلان لشيء مشابه.

قواعد الرابطة

تكشف قواعد الارتباط عن علاقات مثيرة للاهتمام بين المتغيرات المختلفة في قواعد البيانات الضخمة ويمكن أيضًا استخدامها لبناء محركات التوصية. على سبيل المثال ، إذا اشتريت هاتفًا جديدًا من Amazon ، فقد ترى توصية لحالة هاتف مناسبة. يعتمد هذا على حقيقة أن العملاء الآخرين اشتروا كلا العنصرين معًا ، وقد تعلم الكمبيوتر أنه إجراء شائع.

سلاسل ماركوف

تُستخدم هذه الطريقة لنمذجة الاحتمالات ، مثل تحليل سلوك المستخدم في الوقت الفعلي على موقع الويب وإجراء تنبؤات التنقل بناءً عليه. قد يكتشف الجهاز أن معظم الزائرين ينقرون على أزرار الحث على الشراء عندما يتم وضعهم في منتصف الصفحة ، لذلك يعرف مصمم الويب أن يقوم بإعداد جميع الصفحات بهذه الطريقة في المستقبل.

لماذا يعتبر التعلم الآلي فعالا جدا للتسويق المخصص؟

إضفاء الطابع الشخصي على نطاق واسع

تتعرف أدوات التعلم الآلي على تفضيلات العملاء بشكل أسرع بكثير من البشر. إنهم قادرون على معالجة كميات هائلة من البيانات على الفور تقريبًا واتخاذ قرارات ذكية بناءً عليها.

على سبيل المثال ، يعرف الجهاز متى تخلى شخص ما عن عربة التسوق الخاصة به ويقوم تلقائيًا بإنشاء بريد إلكتروني مخصص للمتابعة. ألق نظرة على المثال التالي ، حيث تتضمن الرسالة اسم المتسوق وتعطيه حافزًا للعودة:

رؤى أعمق

يعد ML مفيدًا لاكتساب فهم أعمق لجمهورك. يمكن للآلات أن تتعلم من المرشحات التي تسمح لزوار الموقع بفرز العناصر حسب الفئة والتتبع السلوكي العميق الذي يراقب حركة الماوس والتمرير والوقت الذي يقضيه كل صفحة. تمكن تقنية التعلم العميق من Google من التوصل إلى عمليات بحث مقترحة للمستخدمين الفرديين.

يمكنهم أيضًا تحليل التفاعلات باستخدام معالجة اللغة الطبيعية (NLP) ، حيث تتعلم أجهزة الكمبيوتر فهم الكلمات والنصوص المنطوقة بطريقة تشبه الإنسان ، وتحليل المشاعر ، حيث يمكن للآلة معرفة ما إذا كانت مواقف المشاركين إيجابية أم سلبية. تساعد كلتا الطريقتين المسوقين على إدراك متى يكون العميل غير سعيد ، أو يجدون الفرصة المثالية لزيادة البيع.

إجراءات قابلة للتعديل

نظرًا لأن التعلم الآلي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من تطوير المعرفة وتحليل البيانات باستمرار ، فهذا يعني أنه يمكن وضع خصائص وسلوكيات العملاء المتطورة في الاعتبار.

إذا كان العميل معك لفترة طويلة ، فقد تتغير أذواقه وظروفه. يساعدك التعلم الآلي على الاستعداد لذلك ، حيث يمكن للأدوات ضبط وتنقيح المحتوى لأحدث التفضيلات.

على سبيل المثال ، تمتلك شركة Salesforce ذكاءً اصطناعيًا يسمى أينشتاين ، وهو قادر على ضبط نمذجه مع كل تفاعل مع العميل وقطعة إضافية من البيانات التي يتلقاها.

أفضل الممارسات لاستخدام التعلم الآلي في التسويق المخصص

يعتقد 93 ٪ من محترفي B2B العالميين أن جهود التخصيص على مواقعهم على الويب قد آتت أكلها في نمو الإيرادات. ولكن كيف يمكنك التأكد من أن التعلم الآلي يعزز هذه الجهود بشكل أكثر فاعلية؟ فيما يلي بعض النصائح حول كيفية القيام بذلك بشكل صحيح.

ضع العميل أولاً

يبدو الأمر بديهيًا ، ولكن يجب أن تبقي دائمًا تجربة العميل في قمة اهتماماتك. لا تنجرف في استخدام التكنولوجيا الجديدة لدرجة أنك تنسى سبب استخدامها. إذا كانت هناك حالة تعمل فيها مكالمة هاتفية مباشرة بشكل أفضل من البريد الإلكتروني المخصص (مثل تعويض العميل عن مشكلة أو خطأ) ، فابحث عنه.

يمكنك أيضًا استخدام ML لتقوية تجربة دعم العملاء بخيارات مثل روبوتات المحادثة والبحث الصوتي المنشط.

التوقيت هو المفتاح

لا يقتصر التسويق المخصص على تخصيص محتوى رسائلك فقط. يعد التوقيت المناسب أمرًا بالغ الأهمية إذا كنت تريد أن يشارك المتلقي بشكل كامل. كل عميل فريد من نوعه ، ولا يقومون جميعًا بالتحقق من رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بهم أو تصفح وسائل التواصل الاجتماعي في نفس الوقت من اليوم. يتيح لك التعلم الآلي تخصيص أوقات الإرسال / العرض بناءً على السلوكيات السابقة ، وهو ما يسمى "التسليم الذكي".

استخدم اختبار أ / ب

يقارن اختبار A / B الإصدار الأصلي للممتلكات الرقمية الخاصة بك مع اختلاف واحد أو أكثر ويقيس الفرق مقابل الأهداف المحددة. إنه يقسم حركة المرور بشكل موحد بين الإصدارات لتحديد الإصدار الأفضل. هذا يعني أنه يتم إرسال نسبة كبيرة من حركة المرور الخاصة بك إلى صيغة ذات أداء ضعيف.

لتعظيم التحويلات في النافذة الزمنية للتجربة ، تقدم VWO اختبار ماكينات الألعاب المتعددة (MAB). تقوم خوارزمية MAB بتخصيص حركة المرور ديناميكيًا - مما يعني أنها تحدد باستمرار التباين المتفوق بناءً على البيانات التي تم الحصول عليها أثناء الاختبار وتوجه غالبية حركة المرور ديناميكيًا وفي الوقت الفعلي إلى هذا المتغير الفائز.

لذلك إذا كان لديك فترة قصيرة للتحسين ولم يكن لديك وقت كافٍ لانتظار الأهمية الإحصائية ، فيمكنك اختيار هذا الاختبار القائم على التعلم الآلي لزيادة تحويلاتك إلى الحد الأقصى. لمعرفة المزيد حول هذا الموضوع ، احصل على نسخة تجريبية مجانية مع VWO أو اطلب عرضًا توضيحيًا مع خبراء MAB لدينا.

إضفاء الطابع الشخصي على موقع الويب الخاص بك

بالإضافة إلى تخصيص الإعلانات المنبثقة أو رسائل البريد الإلكتروني ، يمكنك تخصيص صفحات الويب والتطبيقات لتناسب عملاء محددين. عندما يتصفح شخص ما الموقع أو التطبيق ، يمكن تخصيص المحتوى الذي يراه بناءً على أشياء مثل الجنس والموقع وما إذا كان عميلاً جديدًا. مرة أخرى ، تعتبر Amazon و Netflix جيدًا بشكل خاص في هذا الأمر. احصل على نسخة تجريبية مجانية لترى كيف يمكن أن يساعدك VWO Personalize في ذلك.

اتبع نهج omnichannel

يحب العملاء استخدام القناة الأكثر ملاءمة لهم في ذلك الوقت ، لذا تأكد من أن التخصيص يمتد عبرهم جميعًا. يمكنك استخدام أدوات الاختبار الوظيفية للتحقق من عمل مواقع الويب والتطبيقات على النحو المنشود ، مع وصول الرسائل الصحيحة إلى المستخدمين المناسبين.

كلما زاد عدد القنوات لديك ، زادت البيانات المتوفرة! يمكنك أيضًا استخدام pandas DataFrames لتحميل البيانات من قواعد بيانات مختلفة وتنسيقات بيانات للحصول على عرض كامل وتقسيم السجلات داخل إطار بيانات. (اقرأ مقالة Databricks هذه حول بنية Pandas DataFrame).

يبعد

نظرًا لأن الأشخاص يتعرضون للقصف برسائل تسويقية من مجموعة متنامية من القنوات ، فأنت بحاجة إلى قطع الضوضاء بمحتوى مناسب حقًا. يتيح لك التعلم الآلي:

• إضفاء الطابع الشخصي على رسائلك التسويقية على نطاق واسع
• جعل عملية جمع البيانات أكثر كفاءة
• جرب رسائلك لزيادة التحويلات

ومع ذلك ، لا داعي للخوف على فرق التسويق على وظائفهم. الآلات ليست قادرة بعد على إظهار الذكاء أو الوعي الإبداعي. لذلك يمكن للمسوقين الأذكياء الجمع بين الذكاء الاصطناعي والإدخالات البشرية لتقديم تجربة مخصصة للعملاء.

نأمل أن يكون هذا الدليل قد قدم إجابة واضحة على السؤال "ما هو التسويق المخصص؟" وأنت الآن تشعر بالثقة في استخدام التسويق المخصص لتعزيز أعمالك.