استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق

هناك العديد من الفرص والاستخدامات للذكاء الاصطناعي في التسويق، وذلك وفقًا لمراحل دورة حياة العملاء.

استخدامات الذكاء الاصطناعي في التسويق:

1- إنشاء المحتوى بالذكاء الاصطناعي  AI-generated content

بالنسبة لبعض أنواع المحتوى تستطيع برامج إنشاء المحتوى معالجة باللغة الطبيعية (NLG) Natural Language Generation القائمة على الذكاء الاصطناعي استخلاص عناصر من مجموعة بيانات وبناء مقال يبدو وكأنه مكتوب من قبل بشر.

2- انتقاء المحتوى الذكي Smart content curation

يسمح لك انتقاء المحتوى الذي يعمل بالذكاء الاصطناعي بإشراك الزائرين على موقعك بشكل أفضل من خلال عرض محتوى ذي صلة بهم، ويُعد هذا الأسلوب الأكثر شيوعًا في قسم العملاء الذين اشتروا منتج X  واشتروا كذلك منتج Y الموجود على العديد من المواقع، ولكن يمكن كذلك تطبيقه على محتوى المدونة وتخصيص رسائل الموقع والخدمات على نطاق أوسع، مثل نظام توصية Netflix’s الذي يوصيك دائمًا بعروض سيثير اهتمامك.

3- البحث الصوتي وواجهات المستخدم التفاعلية Voice search and conversational user interfaces

طورت منصات الإنترنت الرئيسية مثل (Facebook, Google, Amazon and Apple) أجهزة البحث الصوتي أو المساعدين الشخصيين بعد الإطلاق الأول لجهاز أمازون المنزلي أليكسا، وبالنسبة للمسوقين يعني هذا أنه مع تحول استفسارات البحث إلى محادثات يحتاجون إلى التأكد من أنهم يجيبون على الأسئلة التي تثيرها عمليات البحث بلغة طبيعية.

4- المزايدة البرامجية على الوسائط الإعلامية Programmatic media bidding

تتيح هذه الخاصية استهداف الإعلانات بشكل أكثر فعالية للعملاء الأكثر صلة، وذلك باستخدام النماذج الإحصائية التي يتم إنشاؤها بواسطة خوارزميات التعلم الآلي.

يمكن تشبيه ذلك بسوق تشهد مزادًا سريعًا على عرض الإعلانات للجمهور المستهدف، في اللحظة التي يعرض فيها الناشر مساحة إعلانية على موقعه أو تطبيقه، تستخدم خوارزميات التعلم الآلي البيانات الضخمة لتحديد الجمهور الأنسب لهذا الإعلان بالضبط، وهذه الأداة تساعد المسوقين على الوصول إلى الأشخاص الأكثر اهتمامًا برؤية إعلاناتهم، وذلك في الوقت الفعلي الذي يكون فيه هؤلاء الأشخاص مستعدين للتفاعل مع المحتوى.

5- التحليلات التنبؤية Predictive analytics

يمكن تطبيق نماذج الميل على مجالات مختلفة، مثل توقع احتمالية قيام عميل معين بالشراء، أو توقع السعر الذي من المحتمل أن يشتري به العميل، أو تحديد العملاء الأكثر ترجيحًا لإجراء عمليات شراء متكررة، ويُطلق على هذا التطبيق اسم (التحليلات التنبؤية) لأنه يستخدم بيانات التحليل للتنبؤ بكيفية تصرف العملاء، ومن المهم معرفة أن نموذج الميل لا يكون مفيدًا إلا بقدر جودة البيانات المستخدمة لإنشائه، لذلك إذا كانت هناك أخطاء في البيانات أو مستوى عالٍ من العشوائية فلن يتمكن النموذج من إجراء تنبؤات دقيقة، يجب على المسوقين استفسار المحللين حول مدى تمثيل مجموعة البيانات والصلاحية الإحصائية للنموذج التنبؤي.

6- تقييم العملاء المحتملين (تسجيل النقاط) Lead scoring

يمكن تدريب نماذج الميل التي يتم إنشاؤها بواسطة التعلم الآلي على منح نقاط للعملاء المحتملين بناءً على معايير معينة، حتى يتمكن فريق المبيعات من تحديد مدى جدية العميل المحتمل، وما إذا كان يستحق تخصيص الوقت له، وهذا مهمًا بشكل خاص في الشركات التي تعمل بنظام B2B والتي لديها عمليات بيع استشارية، حيث تستغرق كل عملية بيع وقتًا طويلاً من فريق المبيعات، ومن خلال الاتصال بالعملاء المحتملين الأكثر صلة يمكن لفريق المبيعات توفير الوقت وتركيز الجهود بشكل فعال فيما يتعلق باحتمالية شراء العملاء المحتملين.

7- استهداف الإعلانات Ad targeting

يمكن أن تمر خوارزميات التعلم الآلي على كميات هائلة من البيانات التاريخية لتحديد الإعلانات التي تحقق أفضل أداء على أي نوع من الأشخاص وفي أي مرحلة من عملية الشراء، وباستخدام هذه البيانات تُمكن الشركات تقديم المحتوى الأكثر فاعلية لهم في الوقت المناسب، ومن خلال استخدام التعلم الآلي لتحسين آلاف المتغيرات باستمرار يمكن من وضع إعلانات ومحتوى أكثر فعالية مقارنة بالطرق التقليدية.

8- التسعير الديناميكي Dynamic pricing

تساعد التخفيضات في بيع المزيد من المنتجات، وتعتبر الخصومات أكثر فعالية ولكنها يمكن أن تؤذي إلى نتائج عكسية، فإذا قمت بعملية بيع ضعف المبيعات المعتادة مع هامش ربح أقل بثلثي المبيعات العادية، فإنك ستحقق ربحًا أقل مما كنت ستحققه إذا لم يكن لديك تخفيضات.

9- تخصيص المواقع والتطبيقات Web and app personalisation

يساعد استخدام نموذج الميل التنبؤ بمرحلة العميل في رحلة الشراء وتقديم المحتوى الأكثر ملاءمة لهذا العميل سواء على تطبيق أو على صفحة ويب، إذا كان الشخص جديدًا على الموقع فإن المحتوى الذي يمنحه معلومات ويجعله مهتمًا سيكون الأكثر فعالية، بينما إذا قام بزيارة الموقع عدة مرات وكان مهتمًا بالمنتج بشكل واضح فإن المحتوى الأكثر تفصيلا حول مزايا المنتج سيحقق أداء أفضل.

10- روبوتات المحادثة Chatbots

تحاكي روبوتات المحادثة الذكاء البشري من خلال قدرتها على فهم استفسارات العملاء وإكمال طلباتهم، تتوفر خدمات روبوتات المحادثة المتخصصة في الشركات مثل تجار التجزئة لإدارة خدمة العملاء لديهم، ويمكن للعلامات التجارية تطوير نهجها الخاص باستخدام واجهات برمجة التطبيقات (APIs) من موفري المنصات مثل Facebook Messenger ومساعد Google.

يعزز Facebook تطوير روبوتات المحادثة للعلامات التجارية من خلال تطبيق Messenger الخاص به، والذي يعد شكلاً آخر من أشكال واجهة المستخدم التفاعلية (UI)، وعلى سبيل المثال أطلقت Pizza Express ™ روبوت محادثة جديدًا على Facebook Messenger يسمح للمستخدمين بالحجز في مطاعمها، يمكن دمج معالجة اللغة الطبيعية (NLP) المضمنة في Messenger لصفحة Facebook ومع منصة الذكاء الاصطناعي Wit.ai للكشف التلقائي عن المعنى والنية في الرسائل النصية والرد وفقًا لذلك.

11- إعادة الاستهداف Retargeting

على غرار استهداف الإعلانات، يمكن استخدام التعلم الآلي لتحديد المحتوى والعروض الأكثر ترجيحًا لإعادة العملاء إلى الموقع للشراء مرة أخرى بناءً على البيانات التاريخية، من خلال بناء نموذج تنبؤ دقيق لأفضل محتوى لاستعادة أنواع مختلفة من العملاء، يمكن استخدام التعلم الآلي لتحسين إعلانات إعادة الاستهداف لجعلها أكثر فعالية قدر الإمكان.

12- خدمة العملاء التنبؤية Predictive customer service

تستخدم خدمة العملاء التنبؤية الذكاء الاصطناعي لتوجيه استفسارات العملاء الواردة إلى الموارد المناسبة سواءً إلى مقالة دعم ذات صلة أو الى موظف دعم عملاء، يتم ذلك من خلال سلسلة من الأسئلة التي تُطرح على العميل والتي تساعد على تحديد طبيعة استفساره بشكل أفضل.

هذه الطريقة في خدمة العملاء ليست جديدة فقد كانت تُستخدم سابقًا مع المكالمات الصوتية من خلال أنظمة قائمة على القواعد تحدد مسار المكالمة بناءً على إجابات العميل على أسئلة محددة.

لكن الذكاء الاصطناعي يضيف بعدًا جديدًا إلى خدمة العملاء التنبؤية، حيث يسمح للعملاء بطرح أسئلتهم بلغة طبيعية (أي للغة البشرية العادية) بدلًا من الاقتصار على خيارات محددة مُعدة مسبقًا، وهذا بدوره يُحسن من عملية التوجيه ويضمن وصول العميل إلى المورد الذي يُلبي حاجته بشكل أفضل.

وهناك العديد من الشركات والخدمات التي تقدم حلولًا لخدمة العملاء التنبؤية باستخدام الذكاء الاصطناعي، ومن الأمثلة على ذلك: BentoWeb) و Nanorep و LiveWorld).

13- أتمته التسويق ورسائل البريد الإلكتروني

تتضمن تقنيات أتمته التسويق بشكل عام سلسلة من القواعد التي تحفز التفاعلات مع العميل عبر المراسلة على البريد الإلكتروني أو إشعارات الهاتف الذكي أو التخصيص على الويب، وتم تحديد اعتماد أتمته التسويق بالوقت اللازم لإعداد وتحسين هذه القواعد، ويستطيع التعلم الآلي تحليل كميات هائلة من بيانات تفاعل العملاء بما في ذلك رسائل البريد الإلكتروني التي يتم فتحها والمواقع الإلكترونية التي تمت زيارتها والمنتجات التي يتم شراؤها، وبناءً على تحليل البيانات يمكن للتعلم الآلي تحديد أفضل الأوقات لإرسال رسائل البريد الإلكتروني للعملاء على سبيل المثال في الوقت الذي يكونون فيه أكثر عرضة للفتح والقراءة.