هـوش مصنوعی و دیجیتال مارکتینگ(قسمت دوم)

حمیده مولائی مدیرمسئول:

در مجله شمـاره قبل به تعـریف دیجیتال مارکیتنک پرداختیم و گفتیم که: «دیجیتال مارکتینگ به گونه ای از بازاریابی محصولات و خدمات می گویند که از طریق دستگاه‌ های الکترونیکی انجام می شود.» سپس به ارتباط هوش مصنوعی و دیجیتال مارکتینگ و همچنیـن مزایـای بازاریـابی با هوش مصنوعی پرداختیـم و حال ادامه مطلب:

کاربـردهای عمـومی هوش مصنوعی در بازاریابی و فروش

چشم‌انداز بازاریابی طی چند سال اخیر به سرعت تغییر کرده است. در سال 2011، تنها 150 شـرکت، راهکارهـای بازاریابی را عرضه می‏کردند و امروزه تعداد این شرکت‌ها به 5000 شرکت افزایش یافته است. افزایش تعداد راه‌کارهای بازاریابی به این معناست که بازاریابان باید بیش از پیش تغییرات مداوم بازار را مدنظر قرار دهند تا از رقبای خود پیشی بگیرند.

دارا بودن کلان ‌داده از یک سـو و قدرت تحلیل آن از سوی دیگر، یکی از مهمترین عوامل مؤثر در بازاریابی و فروش شناخته می‌شود. همین اصل مهـم سبب شده که حـوزه بازاریابی و فروش از مقاصد یادگیری عمیق و هوش مصنوعی باشد.

از جمله کاربردهای هـوش مصنـوعـی در بـازاریـابی و فـروش می‏توان به موارد زیر اشاره کرد:

* پیش‏ بینی فروش

* قیمت‏‌گذاری

* شناسایی فرصت‌‏های رشد درآمدی

* طبقه‌‏بندی بهینه محصولات و پیش‌‏بینی ترندها

* خودکارسازی فرآیندهای فروش در ادامه، هر یک از کارکردهای هوش مصنوعی در این دسته شرح داده می‏‌شود:

پیش‌‏بینی فروش

پیش‌‏بینی فروش، بخشی جدایی ‏‌ناپذیر از مدیریت تجارت است. این امر به ‌واسطه پیش ‌‏بینی آینده از طریق داده‌‏های گذشته، ترندهای مربوط به صنعت مورد نظر و بررسی بازار انجام می‌‏شود. به کمک الگوریتم‌‏های هوش مصنوعی و با در نظر گرفتن عوامل تأثیرگذاری مانند زمان، اطلاعات رقبا، شرایط بازار و تاریخچه فروش گـذشتـه، مـی‌‏تـوان پیش‏‌بینـی دقیقـی از فروش داشت و با گذشت زمـان و قابلیت یادگیری ماشین این سیستم پیش‏بینی را بهبود داد. پیش‌‏بینـی بهینه فروش می‏‌تـواند عملکرد قیمت‏‌گذاری را نیز تحت تأثیر قرار دهد.

قیمت‏‌گذاری

با توجه به رونق روزافزون صنعت تجارت الکترونیک، تنظیم مداوم قیمت حتی برای خرده‏‌ فروشان آنلاین، چالش بزرگی است. یکـی از اثربخش‌ترین کاربـردهای هـوش مصنوعی در بازاریابی و فروش که بواسطه تــوانـایـی پـردازش کـلان‏‌داده حـاصـل می‌گردد، تعیین خودکار قیمت تعداد زیادی از محصـولات است. به بیانی دیگـر، هـوش مصنوعی تـوانایی پیش‌بینی قیمت یـک محصول بر اساس عوامل مختلفی از جمله میزان تقاضـا، روندهای فصلی، ویژگی‌های محصول و تاریخ انتشار نسخه‌های جدید را دارد. با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی و با بهره‌گیری از الگوریتم‌‏های یادگیری عمیق، می‌توان شرایط پویای بازار را سنجید و محیط رقابتی را نیز برای تعیین قیمت بهینه مدنظر قرار داد. همچنین قیمت‏‌گذاری شناور باعث افزایش رغبت و انگیزه مشتریان برای خرید می‏‌شود.

وجود حراج‏‌ها و یا اعمال تخفیف‏‌های دوره‏ای در میزان فروش یک محصول می‌‏تواند تأثیر بسزایی بگذارد. از طرف دیگر، کسـانی که حاضر بودند قیمت بیشتری برای محصولی پرداخت کنند حالا کمتر هزینه می‌‏نمایند. هوش مصنوعی با ارائه بهترین راهکارها جهت قیمت‌گذاری شناور و پیشنهاد تخفیف به گروه خاصی از مشتریان، این مشکل را رفع می‌‏نماید.

شناسایی فرصت‏‌های رشد درآمدی

یـک پـلتفـرم مجهـز به هـوش مصنـوعی پیش‌بینی می‌کند که شرکت‏‌ها در چه زمان و مکانی باید محصولات خود را بازاریابی کنند تا بیشترین تأثیر را داشته باشد. جـذب مشتریـان جدید در کنـار حفـظ مشتـریـان قـدیمـی از اهـداف ایـن نـوع سیستم‌‏ها می‌‏باشد که بدون شک، شناسایی نیاز مشتریان، از پیش ‌‏نیازهای لازم جهت رسیدن به این اهداف است.

به بیـان دیگر، پلتفرم‌‏های هوشمند در این زمینـه به بازاریاب‌ها نشـان می‌دهند که بـرای رشد حـداکثری درآمـد و پیشی‌گرفتن از رقبـا، چه کارهایی باید انجام داد. هوش مصنوعی می‌تواند کل اکوسیستم دیجیتالی مشتریان را ثبت کرده و سپس به ارزیابی داده‌ها بپردازد و فرصت‌های رشد درآمدی برندها را شناسایی کند. به عبارت دیگر، کسب و کارها به کمک سیستم‏‌های هوش مصنوعی، توانایی شناسایی مشتریان باارزش خود را دارد. از طرف دیگر با توجه به این‌که شناسایی تمامی خریداران بالقوه مشتاق، به صورت %100 توسط تیم بازاریاب، امری دشوار است.

هوش مصنوعی این امکان را برای بازاریابان فراهم کرده تا عمل جمع‌آوری اطلاعات تماس مشتریان و رده‌بندی میزان رغبت مشتریان آنها به آسانی انجام شود.

طبقه‌‏بندی بهینه محصولات و پیش‌بینی ترندها

به دلیل رشد رسانه‏‌های مجازی، روزانه حجم زیادی از اطلاعات تولید می‏‌گردد که شناسایی محصولات محبوب، نامناسب و یا بادوام برای سازمان‏‌ها بسیار دشوار گشته است.

با گسترش کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی و فروش و با تکیه بر قابلیت‏‌های پردازش کلان‏‌داده‌‏ها و الگوریتم‌‏های پیشرفته یادگیری ماشین می‌توان به راحتی و در زمان کم پیش‏‌بینی ترندها را انجام داد. به عبارتی با استفاده از هوش مصنوعی، داده‌‏های مشتریان مختلف از سایت‏‌ها و رسانه‏‌های اجتماعی مختلف جمع‌‏آوری می‌‏شود تا بتوان با پردازش آن‌ها به پیش‌‏بینی لحظه‌‏ای و تحلیل ترندها پرداخت.

خودکارسازی فرآیندهای فروش

به کمک هوش مصنوعی، بسیاری از فعالیت‌‏های اصلی فروش به‌طور خودکار انجام می‌‏شود که می‌‏تواند تأثیر زیادی در صرفه‌جویی زمان و انرژی داشته باشد.

فعالیت‏‌هایی از جمله ورود داده‏‌های فروش، سازمان‌دهی ارتباط با نمایندگان و پشتیبانی مشتریان را می‏‌توان به‌طور خودکار، به‌راحتی و با دقت زیاد انجام داد. هوش مصنوعی، داده‏‌های منابع مختلف را بدون زحمت و هوشمندانـه با سیستـم ارتباط با مشتری (CRM) یکپارچـه می‏‌نماید. همچنین به کمک آن به‌طور اتومات، ایمیل‏‌های سفارش ‏شده را به افراد و یا نمایندگان مختلف ارسال نمود.