لماذا يحتاج المسوقون إلى التخصيص المستند إلى القواعد والتعلم الآلي

أدت توقعات المستهلك المتزايدة والضغوط التنافسية إلى خلق واقع جديد للمسوقين: لم يعد التخصيص من الرفاهية بل أصبح معيارًا أساسيًا للخدمة في الاقتصاد الرقمي اليوم.

لتقديم الخبرات ذات الصلة ، التزمت الشركات عادةً بنهج يُعرف باسم التخصيص المستند إلى القواعد ، والذي يستخدم منطق if / then لتكييف رحلة العميل وفقًا لمجموعة من قواعد الاستهداف المبرمجة يدويًا.

ولكن بالنسبة للعلامات التجارية التي تسعى إلى توسيع نطاق جهود التخصيص الخاصة بها ، فإن الاعتماد على نهج يدوي تمامًا لتحديد أفضل تجربة ليس دائمًا فعالًا أو يمكن التحكم فيه. لهذا السبب تنجذب العديد من العلامات التجارية نحو خوارزميات التعلم الآلي للمساعدة في عملية صنع القرار.

يقدم كلا النهجين مزايا مميزة - وهذا هو السبب في أن المنظمات يجب أن تعمل مع هذه الحلول جنبًا إلى جنب ، بدلاً من التخلي عن أحدهما للآخر.

جمال وقيود التخصيص القائم على القواعد

كيف يعمل التخصيص القائم على القواعد؟ لنفترض أن زائرًا وصل إلى الصفحة الرئيسية للعلامة التجارية لأول مرة. إذا كانت هذه هي الحالة ، فسيعرض الموقع رسالة ترحيب في لافتة البطل. طبقات في حالة الحضور إضافية، إذا كان الزائر هو جديد ويقع في أيرلندا، ثم بطل راية زيارة سيضم رسالة ترحيب مع محتوى أيرلندا محددة.

هذه الشروط ، التي يمكن أن تتراوح من بسيطة إلى معقدة ، يتم تعيينها جميعًا بواسطة البشر ، وليس الآلات. هذا هو العامل الرئيسي وراء نجاح مبادرات التخصيص المستندة إلى القواعد ، حيث يجلب المسوقون المعرفة العميقة بالصناعة والعلامة التجارية التي قد يواجهها الذكاء الاصطناعي.

يضمن وضع مثل هذه القواعد أن التجارب المجزأة والسياقية التي تقدمها العلامة التجارية تستند إلى رؤى بديهية وتجربة واقعية.

ومع ذلك ، يمكن أن تصبح هذه مهمة شاقة ومليئة بالبيانات بسهولة ، وتتضمن العديد من عمليات النشر الاختبارية مع قياسات دقيقة لكل شكل تم اختباره مقابل كل شريحة جمهور من أجل تحديد قواعد الاستهداف البرنامجي المثلى.

في النهاية ، بغض النظر عن مدى ميل المسوق رياضيًا ، سيكون هناك دائمًا حد لعدد القطاعات التي يمكن إدارتها قبل أن تصبح معقدة للغاية.

مع وجود عدد هائل من التوليفات والتبديلات ، يصبح اختيار التباين الفائز في مواجهة قاعدة العملاء المتغيرة باستمرار أمرًا مستحيلًا تقريبًا. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التخصيص القائم على التعلم الآلي.

متى يتم دمج التخصيص القائم على التعلم الآلي

من خلال التعلم الآلي ، يمكن للعلامات التجارية أتمتة عملية جمع وتفسير رؤى العملاء ، باستخدام الخوارزميات أو محركات صنع القرار التي تحدد الاختلاف الذي سيتم تقديمه للعميل بناءً على الأداء. في حين أن هذا النهج يتضمن مدخلات بشرية أقل من التخصيص التقليدي القائم على القواعد ، فإن الهدف هو زيادة المسوق ، وليس استبداله.

بدلاً من نشر "الفائز يأخذ كل نهج" بأمانة ، حيث يتم تنفيذ شكل فائز واحد عبر مجموعة الزائرين بالكامل عند الوصول إلى الأهمية الإحصائية ، يمكن استخدام التعلم الآلي لتحليل أداء كل شكل عبر كل شريحة حركة في الوقت الفعلي لتقديم الخدمة المحتوى الأكثر صلة لتحديد مجموعات الجمهور.

هذا يجعل التخصيص المستند إلى التعلم الآلي أكثر تخصيصًا بشكل جيد ، حيث لا يمكن أن يكون أحد الاختلافات مناسبًا لجميع الزوار - ونشر الخبرات بهذه الطريقة سيعرض دائمًا تجربة جزء من الزوار للخطر.

بشكل حاسم ، يوفر التحسين عبر التعلم الآلي الكثير من الوقت والموارد أثناء إجراء اختبارات A / B ، مما يجعلها نعمة كبيرة للإنتاجية والنتيجة النهائية. خذ عطلة أو عرض ترويجي للعودة إلى المدرسة.

بدلاً من إجراء اختبار A / B ومحاولة تحسين تجربة العميل أثناء التنقل ، تتيح خوارزميات التعلم الآلي إمكانية التنبؤ بنتائج إيجابية لكل فرد وبالتالي زيادة الإيرادات إلى أقصى حد خلال مدة الحملة بأكملها.

يجب على المسوقين إجراء تجارب قصيرة العمر مثل هذه ، ومقارنة آليات التحسين بمجموعة التحكم الخاصة بهم ثم التحقق من صحة نتائجهم.

أفضل ما في العالمين

على الرغم من جميع مزاياها ، فإن اتخاذ القرار القائم على الخوارزمية ليس متفوقًا بطبيعته على الاستهداف المستند إلى القواعد.

تذكر أن المسوقين يجلبون رؤى وفطنة لا تضاهى إلى الطاولة ، والتي ستكون ضرورية دائمًا لتعيين الإستراتيجية والمنطق لهذه الحملات. إن تطبيق التخصيص المستند إلى القواعد والتعلم الآلي جنبًا إلى جنب مع الآخر هو الذي سيحقق أفضل النتائج.

تواجه العلامات التجارية اليوم عددًا من الضرورات: تحويل الزائرين لأول مرة إلى عملاء ، واستعادة العملاء المتخبطين ، وتأمين العملاء المخلصين الذين يقدمون قيمة عالية مدى الحياة للعلامة التجارية.

يجب عليهم تحقيق هذه الأهداف مع مراعاة التغييرات الحتمية في تفضيلات هؤلاء العملاء واهتماماتهم.

على الرغم من أن المسوقين والتجار سيكونون دائمًا محوريين في تحديد رؤية العلامة التجارية وهويتها واختيار المنتج ، إلا أن العديد من القرارات التكتيكية مثل التصميمات التي يجب استخدامها ، وترتيب المنتجات التي يتم تسويقها ، وأي رسائل البريد الإلكتروني التي يجب إرسالها للعملاء يمكن أن تكون مدفوعة بمحركات الذكاء الاصطناعي مع نتائج أفضل بكثير من اتخاذ البشر لمثل هذه القرارات دون مساعدة من الآلات.

تزيد هذه الأنظمة من قدرات البشر وتخلق إمكانيات جديدة لتجار التجزئة من خلال زيادة أهم جانب من جوانب التجارة: الملاءمة. كلما كان العرض أو مجموعة المنتجات أكثر ملاءمة وجاذبية لفرد معين ، زادت احتمالية شرائهم ، والاستمتاع بشرائهم ، وزيادة تفاعلهم مع العلامة التجارية.

سيستمر التخصيص المستند إلى القواعد في العمل كأداة لا غنى عنها ، حيث يزود المسوقين بالقدرة على التحكم في الجماهير التي يتم تقديم تجربة معينة لها - وفي كثير من الحالات ، سيظل النهج الأكثر منطقية لوضع أجزاء من رحلة العميل في سياقها.

ولكن بينما تتطلع العلامات التجارية إلى توسيع نطاق التخصيص ، يصبح التعلم الآلي ضروريًا. إذن ، السؤال المطروح على العلامات التجارية ليس المسار الذي ينبغي أن تسلكه. بدلا من ذلك ، لماذا ليس كلاهما؟