راهنمای کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی، از ایجاد محتوای سفارشی تا اتوماسیون بازاریابی و تحلیل داده‌ها

درباره کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی مطالب زیادی منتشر شده است. اینجا به نقل از IBM راهنمایی از کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی ارايه خواهیم کرد.

یک مطالعه اخیر از مشاوره مدیریت مکنزی تخمین می‌زند که هوش مصنوعی مولد (Generative AI) می‌تواند سالانه تا ۴.۴ تریلیون دلار به اقتصاد جهانی اضافه کند. به ویژه در سال‌های اخیر، ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای در عرصه بازاریابی همه‌گیر شده‌اند. رواج هوش مصنوعی در مارکتینگ نیروی کار انسانی را تقویت کرده و گردش کارها را ساده‌تر نموده است.

از ایجاد محتوای سفارشی گرفته تا اتوماسیون بازاریابی و تحلیل داده‌ها، هوش مصنوعی کاربردهای مهمی در بازاریابی دیجیتال دارد. در ادامه برخی تعاریف کلیدی، مزایا، موارد استفاده و در نهایت یک راهنمای گام‌به‌گام برای ادغام هوش مصنوعی در کمپین بازاریابی بعدی شما ارائه شده است.

بازاریابی هوش مصنوعی چیست؟

بازاریابی هوش مصنوعی به فرآیند کاربرد قابلیت‌های هوش مصنوعی مانند جمع‌آوری داده‌ها، تحلیل مبتنی بر داده‌ها، پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشین (ML) گفته می‌شود. کسب‌وکارها از این ابزارها برای ارائه بینش‌های مشتری و خودکارسازی تصمیم‌های حیاتی بازاریابی استفاده می‌کنند.

امروزه، فناوری‌های هوش مصنوعی به‌صورت گسترده‌تری برای تولید محتوا، افزایش کارایی تیم‌ها، بهبود تجربیات مشتری و دستیابی به نتایج دقیق‌تر مورد استفاده قرار می‌گیرند. بر اساس گزارش موسسه مشاوره مکنزی، تا سال ۲۰۲۴، میزان پذیرش هوش مصنوعی در فضای کسب‌وکار جهانی به ۷۲٪ افزایش یافته است.

با افزایش کاربردهای هوش مصنوعی مولد، بخش‌های بازاریابی از این فناوری برای خلق سریع محتوای بازاریابی فوق‌شخصی‌سازی‌ شده، استخراج بینش از داده‌های مشتری و به‌روزرسانی راهبردهای بازاریابی موجود استفاده می‌کنند. در تیم‌های مارکتینگ امروزی حجم انبوه داده‌های چندکاناله (Omnichannel data) توسط بخش‌های بازاریابی پردازش می‌شوند. ارزش بهره‌برداری از این داده‌ها بسیار زیاد است. همین ارزش پذیرش هوش مصنوعی را در بازارهای رقابتی حیاتی‌تر کرده است.

بر اساس مطالعه سالانه موسسه ارزش کسب‌وکار آی‌بی‌ام (IBM Institute for Business Value)، بیش از ۷۰٪ از بهترین مدیران اجرایی مورد بررسی معتقدند که مزیت رقابتی به داشتن پیشرفته‌ترین هوش مصنوعی مولد وابسته است.

مزایای استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی

تصمیم‌گیری سریع‌تر و هوشمندانه‌تر

تیم‌های بازاریابی که مجهز به ابزارهای پیشرفته هوش مصنوعی هستند، می‌توانند تأثیر تلاش‌های بازاریابی خود را تقریبا به صورت لحظه‌ای مشاهده و تاکتیک‌های خود را بر این اساس تنظیم کنند.

کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی در ابزارهای مانیتورینگ و تحلیل بسیار قابل توجه است.  پلتفرم‌های بازاریابی AI می‌توانند با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML)، استراتژی‌های بازاریابی را طراحی و داده‌ها را سریع‌تر از انسان‌ها تحلیل کنند. همچنین با استفاده از تحلیل احساسات مبتنی بر داده‌های تاریخی مشتریان، اقدامات بهینه را پیشنهاد دهند.

بازدهی بهتر سرمایه‌گذاری (ROI) در ابتکارات بازاریابی

ابزارهای بازاریابی هوش مصنوعی به بازاریابان کمک می‌کنند تا بینش‌های عملی را از داده‌های تولیدشده توسط یک کمپین، تقریباً در زمان واقعی شناسایی کنند.

علاوه بر این، این ابزارها می‌توانند کانال‌های مناسب برای خرید رسانه‌ای و حتی جایگاه بهینه تبلیغات را بر اساس رفتار مشتریان مشخص کنند. راهکارهای مدرن بازاریابی AI به ذینفعان کمک می‌کنند تا اطمینان یابند حداکثر بازدهی را از سرمایه‌گذاری خود در کمپین کسب می‌کنند.

سنجش دقیق‌تر شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPIs)

کمپین‌های دیجیتال داده‌های بیشتری تولید می‌کنند که پیگیری آن‌ها برای انسان‌ها دشوار است. این موضوع اندازه‌گیری موفقیت ابتکارات بازاریابی را با چالش مواجه می‌کند. داشبوردهای تقویت شده با هوش مصنوعی به بازاریابان کمک می‌کنند موفقیت تلاش‌های خود را به تاکتیک‌های خاصی که اجرا کرده‌اند پیوند دهند. به این ترتیب تیم مارکتینگ درک بهتری از آنچه مؤثر است و آنچه نیاز به بهبود دارد، پیدا می‌کند.

تقویت قابلیت‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM)

فناوری‌های هوش مصنوعی به تیم‌های بازاریابی کمک می‌کنند تا برنامه‌های مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) خود را بهبود دهند. خودکارسازی وظایف معمولی مانند آماده‌سازی داده‌های مشتری بخشی از این فرآیند بهبود است. همچنین این فناوری‌ها احتمال خطای انسانی را کاهش می‌دهند و پیام‌های شخصی‌سازی‌شده‌تری به مشتریان ارائه می‌کنند. در نهایت مشتریانی که در معرض خطر حذف از چرخه خرید هستند، شناسایی می‌شوند.

بینش‌های معنادارتر از داده‌های مشتری

امروزه بسیاری از بازاریابان با حجم انبوه داده‌های در دسترس هنگام برنامه‌ریزی یک کمپین دست و پنجه نرم می‌کنند. هوش مصنوعی با انجام تحلیل‌های پیش‌بینانه روی داده‌های مشتریان و پردازش حجم عظیمی از اطلاعات در چند ثانیه با استفاده از الگوریتم‌های سریع و کارآمد یادگیری ماشین (ML)، به حل این چالش کمک می‌کند.

این فناوری از داده‌ها برای تولید بینش درباره رفتار آینده مشتریان و پیشنهاد محتوای شخصی‌سازی‌شده‌تر استفاده می‌کند. این کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی با شناسایی الگوها در مجموعه‌ داده‌های بزرگ، موجب می‌شود مدیر مارکتینگ اقدامات کارآمدتری انجام دهد.

مثال‌های واقعی از کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی

دپارتمان‌های بازاریابی از ابزارهای هوش مصنوعی در طیف گسترده‌ای از کاربردهای مشتری‌محور و داخلی استفاده می‌کنند. نمونه‌هایی از کاربرد هوش مصنوعی برای تجربه مشتری شامل بهینه‌سازی پست‌های شبکه‌های اجتماعی، بازاریابی ایمیلی و تلاش‌های بازاریابی محتوا می‌شود.

در بخش داخلی، بازاریابان از هوش مصنوعی برای تقسیم‌بندی مخاطبان، تحلیل داده‌های مصرف‌کننده و خودکارسازی هوشمندانه وظایف روزمره استفاده می‌کنند. برخی نمونه‌های روش‌هایی که شرکت‌ها برای افزایش استفاده از هوش مصنوعی جهت دستیابی به اهداف بازاریابی به کار می‌برند عبارتند از:

تقسیم‌بندی مخاطبان

هوش مصنوعی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تا مشتریان خود را به شیوه‌ای هوشمندانه و کارآمد بر اساس ویژگی‌ها، علایق و رفتارهای مختلف تقسیم‌بندی کنند. این امر منجر به هدف‌گیری دقیق‌تر و کمپین‌های بازاریابی مؤثرتر می‌شود. نتیجه نهایی، تعامل قوی‌تر با مشتریان و بهبود بازده سرمایه‌گذاری (ROI) است.

تولید محتوا

راه‌اندازی پلتفرم هوش مصنوعی مولد OpenAI به نام ChatGPT در سال 2022 موجی از موارد استفاده جدید برای هوش مصنوعی ایجاد کرد. هوش مصنوعی مورد استفاده برای تولید محتوا می‌تواند با خروجی‌هایی مانند وبلاگ‌ها، پیام‌های بازاریابی، مطالب تبلیغاتی، ایمیل‌ها، خطوط موضوعی، زیرنویس ویدیوها، متن وبسایت و سایر انواع محتوا، در زمان و هزینه تیم‌های بازاریابی صرفه‌جویی کند.

این فناوری همچنین می‌تواند محتوا را به صورت خودکار از یک زبان به زبان دیگر ترجمه کند یا نسخه‌های منسجم متعددی از مواد کمپین یکسان در پلتفرم‌های مختلف ایجاد نماید.

دستیارهای خدمات مشتری

ابزارهای اولیه پشتیبانی مشتری مبتنی بر هوش مصنوعی شامل چت‌بات‌ بودند. چت بات‌ها پس از آموزش می‌توانستند با مشتریانی که به دنبال پاسخ‌های ساده برای سوالات متداول بودند تعامل داشته باشند.

امروزه دستیارهای مجهز به هوش مصنوعی مولد می‌توانند به زبان طبیعی با مشتریان در هر مرحله‌ای از سفر مشتری تعامل کنند. از سوی دیگر دستیارهای AI به سرعت تیکت‌ها را حل‌وفصل  می‌کنند و رضایت مشتری را افزایش می‌دهند.

تجارت الکترونیک

هوش مصنوعی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که درک ظریف‌تر از نیازها و عادات خرید مشتریان پیدا کنند. خودکارسازی وظایف و ساده‌سازی گردش کار، برنامه‌های تجارت الکترونیک و قابلیت‌های بازاریابی دیجیتال هم با AI بهبود می‌یابد.

فناوری‌هایی مانند عامل‌های هوش مصنوعی می‌توانند به طور مداوم داده‌ها را جمع‌آوری و تحلیل کنند. پیشنهادات شخصی‌سازی شده در سایت‌های تجارت الکترونیک با ردیابی فعالیت کاربران ارائه می‌شوند. گاهی هم نمایش محصولاتی که یک فرد به احتمال زیاد می‌خرد، توسط هوش مصنوعی مدیریت می‌شود.

تحلیل پیش‌بینانه

تحلیل پیش‌بینانه با بررسی داده‌های تاریخی، روندهای آینده را پیش‌بینی می‌کند و به بازاریابان کمک می‌کند تصمیمات مبتنی بر داده بگیرند و گردش کار خود را بهینه کنند. با شناسایی الگوهای رفتار مشتری، هوش مصنوعی پیش‌بینی می‌کند که کدام محصولات ممکن است عملکرد خوبی داشته باشند.

هوش مصنوعی استراتژی‌های قیمت‌گذاری را بهینه می‌کند و نمره‌دهی سرنخ‌ها را بهبود می‌بخشد. کسب‌وکارها می‌توانند از این بینش‌ها برای اصلاح استراتژی‌های بازاریابی استفاده کنند. کاهش ریزش مشتریان و ورود به بازارهای جدید بر اساس تقاضای مصرف‌کننده هم از دیگر کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی است.

تبلیغات برنامه‌ریزی شده

تبلیغات برنامه‌ریزی شده به خودکارسازی خرید و نمایش تبلیغات در وبسایت‌ها و برنامه‌ها اشاره دارد. هوش مصنوعی به طور قابل توجهی توانایی سازمان‌ها را در انجام تبلیغات برنامه‌ریزی شده با استفاده از سابقه، ترجیحات و زمینه مشتری برای ارائه تبلیغات مرتبط‌تر با نرخ تبدیل بالاتر افزایش می‌دهد.

بهینه‌سازی موتورهای جستجو (SEO)

استقرار یک راه‌حل هوش مصنوعی برای بهبود بهینه‌سازی موتورهای جستجو (SEO) به بازاریابان کمک می‌کند رتبه صفحات را افزایش دهند. هوش مصنوعی به متخصصان سئو و آژانس‌های خدمات سئو کمک می‌کند استراتژی‌های مستحکم‌تری توسعه دهند. هوش مصنوعی می‌تواند به بازاریابان در ایجاد و بهینه‌سازی محتوا برای برآورده کردن استانداردهای دائماً در حال تغییر کمک کند.

تحلیل احساسات

تحلیل احساسات از هوش مصنوعی برای ارزیابی نظرات و احساسات مشتریان که از طریق رسانه‌های اجتماعی، نظرات آنلاین و بازخورد مشتریان بیان می‌شود استفاده می‌کند.

به عنوان مثال، یک عامل هوش مصنوعی می‌تواند حجم عظیمی از داده‌های متنی را برای استخراج نگرش‌های اساسی بررسی کند. با درک احساسات مخاطبان، کسب‌وکارها می‌توانند پیام‌رسانی خود را تنظیم کنند، اعتبار خود را مدیریت نمایند و به طور پیشگیرانه به نگرانی‌های مشتریان پاسخ دهند.

خودکارسازی گردش کار

با استفاده از قدرت هوش مصنوعی، بازاریابان می‌توانند وظایف تکراری و زمان‌بر را ساده‌سازی کنند و به آنها اجازه دهند بر ابتکارات استراتژیک تمرکز کنند.

با خودکارسازی فرآیندهایی مانند ورود داده‌ها، رونویسی و تعاملات ساده با مشتری، کسب‌وکارها کارایی را بهبود می‌بخشند و هزینه‌های عملیاتی را کاهش می‌دهند. ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین محتوا را زمان‌بندی می‌کنند. آنها پست‌های رسانه‌های اجتماعی را مدیریت می‌نمایند و ارتباطات را شخصی‌سازی می‌کنند تا تعامل مستمر با مشتریان را تضمین نمایند.