بازاریابی و هوش مصنوعی

زمینه‌های بازاریابی و هوش مصنوعی در سیستم‌هایی که در زمینه‌هایی مانند پیش‌بینی بازار، ماشینی شدن فرایندها و تصمیم‌گیری، همراه با افزایش بازده وظایفی که معمولاً توسط انسان انجام می‌شود، به یکدیگر کمک می‌کنند. علم پشت این سیستم‌ها را می‌توان از طریق شبکه‌های عصبی و سیستم‌های خبره، برنامه‌های رایانه ای که پردازش ورودی را بر عهده دارند و خروجی ارزشمندی را برای بازاریابان فراهم می‌کنند، توضیح داد.

سیستم‌های هوش مصنوعی برگرفته شده از فناوری محاسبهٔ اجتماعی می‌توانند در فهم شبکه‌های اجتماعی در وب، استفاده شوند. از روش‌های داده کاوی می‌توان برای برای تحلیل انواع مختلف شبکه‌های اجتماعی استفاده شود. این تجزیه و تحلیل به یک بازاریاب کمک می‌کند تا بازیگران یا گره‌های شبکه‌ها را شناسایی کند، و این‌ها اطلاعاتی هستند که می‌توانند در روش بازاریابی اجتماعی استفاده بشوند.

 شبکه‌های عصبی مصنوعی 
شبکه عصبی مصنوعی، نوعی برنامه کامپیوتری است که از مغز و سیستم عصبی انسان الگو گرفته‌است.

 بازاریابی با استفاده از هوش مصنوعی و شخصی‌سازی کاربران  
ادغام هوش مصنوعی در بسیاری از بخش‌ها نوآوری را دگرگون می‌کند و کارایی و سازگاری را افزایش می‌دهد. توانایی هوش مصنوعی در تحلیل داده‌ها و الگوها به آن امکان می‌دهد تبلیغات بسیار شخصی‌سازی‌شده‌ای ایجاد کند. هوش‌‎‌‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‎‏‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‌‏‎‏‎‏‌‌‌‌‎‎‎‏‎‏‌‏‎‎‎‎‏‎‎‏‎‎‎‎‎‎‎هوش مصنوعی در بازاریابی به ابزاری مهم برای رونق تمامی کسب‌وکارها در زمان ما تبدیل خواهد شد. برای مثال، شرکت‌های خرده‌فروشی همه تلاش خود را می‌کنند تا دربارهٔ ما و عادات خریدمان اطلاعات کسب کنند. مصرف‌کنندگان انتظار دارند خرده‌فروشان بدانند چه می‌خواهند، گاهی حتی زودتر از خودشان. بر اساس داده‌های Statista، حدود 91% خریداران احتمال بیشتری دارند از برندهایی خرید کنند که توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده ارائه می‌دهند.

Target — یکی از شرکت‌هایی است که به‌خوبی از تحلیل پیش‌بینی استفاده می‌کند. مدل‌های هوش مصنوعی Target توانستند بر اساس عادات خرید یک زن پیش‌بینی کنند که آیا او باردار است یا خیر. برای مثال، اگر زنی ناگهان شروع به خرید لوسیون بدون عطر و ویتامین‌های حاوی روی کند، این می‌تواند نشانه‌ای از بارداری باشد. حتی اگر والدین از بارداری دخترشان خبر نداشته باشند، الگوریتم Target می‌تواند پیش‌بینی کند که فرزند(یا فرزندان) او چه زمانی به دنیا خواهند آمد. تنها Target برآورد می‌کند که با هدف‌گیری زنان باردار میلیاردها دلار کسب کرده است. هوش مصنوعی به شرکت‌ها امکان می‌دهد عادات خرید مشتریان را بفهمند و تبلیغات شخصی‌سازی‌شده‌ای بر اساس علایق مصرف‌کنندگان ایجاد کنند. توانایی هوش مصنوعی در پیش‌بینی و درک انتخاب‌های مشتریان در زمان واقعی به شرکت‌ها کمک می‌کند محتوای خود را مطابق با نیازهای مشتریان تطبیق دهند. این به شرکت‌ها امکان می‌دهد مشتریان مناسب را در زمان مناسب هدف بگیرند. به‌واسطهٔ هدف‌گیری دقیق، کسب‌وکارها می‌توانند سود بیشتری کسب کنند، نرخ نگهداری مشتری را افزایش دهند و نیازهای فردی را در زمان واقعی برآورده سازند.

 هوش مصنوعی در بازاریابی دیجیتال 
هوش مصنوعی چشم‌انداز بازاریابی دیجیتال را دگرگون کرده و به شرکت‌ها امکان جمع‌آوری حجم زیادی از داده‌های مصرف‌کنندگان را داده است، که این خود منجر به توسعهٔ راهبردهای بازاریابی مبتنی بر داده شده است. شرکت‌هایی مانند Amazon می‌توانند از سابقهٔ خرید، جستجو و بازدیدهای کاربران در پلتفرم‌های خود برای خلق تجربهٔ کاربری شخصی‌سازی‌شده استفاده کنند. برای مثال، ممکن است به کاربر کالاهای مرتبط تبلیغ شود تا رفتار خرید او هدایت گردد. الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تحلیل تمام داده‌های در دسترس دربارهٔ کاربران به‌کار می‌روند و در نهایت توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده‌ای تولید می‌کنند.

شرکت‌ها بیش از پیش از ابزارهای مانیتورینگ (مانند AI Visibility Toolkit از Semrush وEnterprise AIO) برای دنبال کردن اینکه چگونه موجودیت‌ها در پاسخ‌های تولیدشده توسط LLM ذکر می‌شوند استفاده می‌کنند، که نشان می‌دهد چگونه مدل‌های زبانی بزرگ بر دانش عمومی تأثیر می‌گذارند.

 منابع 

۱.Whitby, B. (2003). A beginner's guide: Artificial Intelligence. Oxford, England: Oneworld Publications.

2.Tedesco, B. G. (1992), Neural Analysis: Artificial Intelligence Neural Networks Applied to Single Source and Geodemographic Data. Chicage, IL: Grey Associates.

3.Tedesco, B. G. (1992). Neural Marketing: Artificial Intelligence Neural Networks In Measuring Consumer Expectations. Chicago, IL: Grey Associates.

4.Bloom, J. (2005). Market Segmentation: A Neural Network Application. Annals of Tourism Research, 32(1), 93–111.

۵.Schwartz, E. I. (1992, March 2). Smart Programs Go To Work. Retrieved from Business Week: http://www.businessweek.com/archives/1992/b325470.arc.htm

۶. Hall, O. P. (2002). Artificial Intelligence Techniques Enhance Business Forecasts: Computer-Based Analysis Increases Accuracy. Graziado Business Review, 5(2). Retrieved from http://gbr.pepperdine.edu/2010/08/artificial-intelligence-techniques-enhance-business-forecasts/

۷.Hall, C. (1992). Neural Net Technology- Ready for Prime-Time. IEEE Expert, 7(6), 2-4.

۸.Woelfel, J. (1992). Artificial Neural Networks for Advertising and Marketing Research: A Current Assessment. University at Buffalo.

رده:بازاریابی
رده:کاربردهای هوش مصنوعی
رده:ویکی‌سازی رباتیک
رده:نظارت بر رسانه‌ها