در سال های اخیر، یادگیری ماشین به طور فزاینده‌ای در زمینه بازاریابی محبوب شده است. با تجزیه و تحلیل مقادیر زیادی از داده‌های مشتری، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند به بازاریابان کمک کنند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، تلاش‌های بازاریابی خود را شخصی‌سازی کنند و تجربه کلی مشتری را بهبود بخشند. در این پست وبلاگ، ما برخی از رایج‌ترین کاربردهای ماشین لرنینگ در مارکتینگ و چگونگی تغییر این صنعت را بررسی خواهیم کرد.
ماشین لرنینگ چیست؟
یادگیری ماشین (ML) با ماشین‌لرنینگ، زیرشاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که شامل توسعه الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری است که سیستم‌های رایانه‌ای را قادر می‌سازد از داده‌ها یاد بگیرند و عملکرد خود را در وظایف خاص بدون برنامه‌ریزی صریح بهبود بخشند. به عبارت دیگر، الگوریتم‌های ML می‌توانند به‌طور خودکار الگوها را در داده‌ها شناسایی کنند، بر اساس آن الگوها پیش‌بینی کنند و با داده‌های جدید سازگار شوند تا دقت آن‌ها در طول زمان بهبود یابد.
یادگیری ماشین انواع مختلفی دارد:
یادگیری نظارت شده: این نوع یادگیری ماشین شامل ارائه داده‌های آموزشی برچسب‌گذاری‌شده به یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌شود، که با آن‌ها یاد می‌گیرد برچسب صحیح را برای داده‌های جدید و دیده نشده پیش‌بینی کند. نمونه‌هایی از یادگیری تحت نظارت شامل طبقه بندی تصویر، تشخیص گفتار و مدل سازی پیش بینی شده است.
یادگیری بدون نظارت: در این نوع یادگیری ماشین، داده‌های بدون برچسب به الگوریتم ارائه می‌شود و الگوریتم وظیفه یافتن الگوها یا ساختار درون داده‌ها را دارد. نمونه‌هایی از یادگیری بدون نظارت شامل خوشه بندی (Clustering)، تشخیص ناهنجاری (Anomaly Detection) و کاهش ابعاد (Dimension Reduction) است.
یادگیری نیمه نظارتی: این نوع یادگیری ماشین، یادگیری نظارت شده و بدون نظارت را با ارائه برخی داده‌های برچسب‌دار و برخی داده‌های بدون برچسب به الگوریتم، ترکیب می‌کند. یادگیری نیمه نظارتی زمانی مفید است که برچسب‌گذاری مقادیر زیادی از داده‌ها پرهزینه یا وقت‌گیر باشد، اما برخی از داده‌های برچسب گذاری شده هنوز برای هدایت فرآیند یادگیری مورد نیاز است.
یادگیری تقویتی: در یادگیری تقویتی، الگوریتم یاد می‌گیرد که با تعامل با یک محیط و دریافت پاداش یا جریمه برای اقدامات خود تصمیم بگیرد. هدف این الگوریتم یادگیری سیاستی است که پاداش تجمعی خود را در طول زمان به حداکثر می‌رساند. یادگیری تقویتی معولا در حوزه‌ی رباتیک مورد استفاده قرار می‌گیرد. یادگیری عمیق: این یک نوع یادگیری ماشین است که از شبکه‌های عصبی مصنوعی برای یادگیری الگوهای داده‌ها استفاده می کند. یادگیری عمیق به ویژه در زمینه‌هایی مانند تشخیص تصویر، پردازش زبان طبیعی و تشخیص گفتار موفق بوده است.
برای مطالعه درباره‌ی یادگیری تقویتی کلیک کنید:
یادگیری تقویتی چیست و چه کاربردهایی دارد؟
کاربردهای ماشین‌لرنینگ در مارکتینگ
در این بخش به بررسی برخی از کاربردهای ماشین لرنینگ در مارکتینگ می‌پردازیم.
تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده
یکی از قدرتمندترین کاربردهای ماشین لرنینگ در مارکتینگ، تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری مانند تاریخچه خرید، رفتار بررسی محصولات و اطلاعات جمعیت‌شناختی، می‌توانند پیش‌بینی کنند که مشتری به چه محصولات یا خدماتی علاقه‌مند است، عادات خرید آن‌ها چیست و حتی زمانی که احتمال دارد مشتری به آن علاقه‌مند باشد، چه وقت است. از این اطلاعات می‌توان برای شخصی سازی کمپین‌های بازاریابی و بهبود تجربه کلی مشتری استفاده کرد.
برای مثال، یک فروشنده لباس ممکن است از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری و پیش‌بینی اینکه چه سبک‌ها و رنگ‌هایی بیشتر برای هر مشتری جذاب است، استفاده کند. سپس آن‌ها می‌توانند از این اطلاعات برای ارسال ایمیل‌های شخصی یا تبلیغاتی با محصولاتی که مطابق با ترجیحات هر مشتری هستند استفاده کنند.
چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
یکی دیگر از کاربردهای ماشین لرنینگ در مارکتینگ، استفاده از چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی است. این سیستم‌های هوشمند می‌توانند به صورت مکالمه با مشتریان تعامل داشته باشند و به آن‌ها در یافتن محصولات، پاسخگویی به سؤالات و حل مشکلات کمک کنند.
با استفاده از پردازش زبان طبیعی (NLP) و الگوریتم‌های یادگیری ماشین، چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی می‌توانند سؤالات مشتری را درک کنند و با اطلاعات یا پیشنهادات مفید پاسخ دهند. این کار می‌تواند رضایت مشتری را بهبود بخشد، زمان پاسخگویی را کاهش دهد و وقت عوامل خدمات مشتری انسانی را آزاد کند تا روی مسائل پیچیده‌تر تمرکز کنند.
تقسیم‌بندی مشتریان
همچنین می‌توان از الگوریتم‌های ماشین لرنینگ در مارکتینگ برای تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس رفتار، ترجیحات و سایر عوامل استفاده کرد. با تجزیه و تحلیل داده‌هایی مانند تاریخچه خرید، تعاملات وب سایت و اطلاعات جمعیت شناختی، الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند گروه‌هایی از مشتریان را با ویژگی‌ها و رفتارهای مشابه شناسایی کنند. از این اطلاعات می‌توان برای تنظیم کمپین‌های بازاریابی برای هر بخش، بهبود اثربخشی و کاهش هزینه‌ها استفاده کرد.
برای مثال، یک سرویس تحویل غذا ممکن است از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تقسیم‌بندی مشتریان بر اساس تاریخچه سفارش، انواع غذاهای ترجیحی و مکان‌های تحویل استفاده کند. سپس آن‌ها می توانند تبلیغات و تخفیف‌های هدفمند را برای هر گروه ارسال کنند و آن‌ها را تشویق به سفارش بیشتر و افزایش وفاداری مشتری کنند.
تشخیص تصویر و ویدئو
همچنین می‌توان از الگوریتم های یادگیری ماشین برای تشخیص و تجزیه و تحلیل تصاویر و ویدئوها استفاده کرد. این فناوری می‌تواند برای شناسایی محصولات، لوگوها و سایر عناصر بصری در کمپین‌های بازاریابی مورد استفاده قرار گیرد و بازاریابان را قادر می‌سازد تا اثربخشی کمپین‌های خود را ردیابی کرده و پیام‌های خود را بر این اساس بهینه کنند.
به عنوان مثال، یک تیم بازاریابی ممکن است از فناوری تشخیص تصویر برای تجزیه و تحلیل پست‌های رسانه‌های اجتماعی حاوی محصولات خود استفاده کند. سپس می‌توانند ردیابی کنند که کدام تصاویر در ایجاد تعامل موثرتر هستند و استراتژی رسانه‌های اجتماعی خود را بر این اساس تنظیم کنند.
موتورهای توصیهگر
در نهایت، الگوریتم‌های یادگیری ماشین را می‌توان برای تقویت موتورهای توصیهگر استفاده کرد که محصولات یا خدمات را بر اساس رفتار و ترجیحات گذشته به مشتریان پیشنهاد می‌کنند. این موتورها می‌توانند رضایت مشتری را بهبود بخشند و با ارائه توصیه‌های شخصی که برای هر مشتری طراحی شده‌اند، درآمد را افزایش دهند. به عنوان مثال، یک خرده فروش آنلاین ممکن است از یک موتور توصیهگر برای پیشنهاد محصولاتی مشابه کالاهایی که مشتری قبلاً خریداری کرده است استفاده کند. با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، خرده‌فروش می‌تواند توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای ارائه دهد که احتمال بیشتری برای فروش دارد.
خلاصه‌ی مطالب
ماشین لرنینگ حوزه‌ای است که این روزها بسیار پرطرفدار است و تقریبا در تمام حوزه‌ها نقش قابل توجهی ایفا می‌کند. از جمله می‌توان به مارکتینگ اشاره کرد، که در این مطلب سعی کردیم برخی از کاربردهای ماشین لرنینگ در مارکتینگ را بررسی کنیم. به طورکلی می‌توان گفت یادگیری ماشین این امکان را برای بازاریابان ایجاد می‌کند تا تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند، تلاش‌های بازاریابی خود را شخصی‌سازی کنند و تجربه کلی مشتری را بهبود بخشند. درواقع ماشین لرنینگ می‌تواند به طرز فوق‌العاده‌ای حوزه بازاریابی را متحول کند.