یک بلاگ برای هرچیز جدید و جالب

۱) ادغام داده های دیجیتال

بررسی های اخیری که توسط بنیاد ام آی تی تکنولوژی و گوگل با مرکزیت داده ها انجام شد مشخص کرد که ساخت یک استراتژی بازاریابی با شخصی سازی آن برای هر مشتری، دارای بازده بسیار بالایی می‌باشد.

طبق این مطالعات که بر مبنای یک نظر سنجی گسترده در بین بیش از ۱۴۰۰ مدیربازاریابی انجام شد، مشخص شد که تیم های بازاریابی باید استراتژی خود را بر مبنای داده ها بنا کنند. بازاریابی در حال حاضر با سال های گذشته تفاوت بزرگی کرده است و آن کم اهمیت شدن پیدا کردن روال تقاضا جامعه می‌باشد.

امروزه بازاریابی نیاز به مالکیت تجربه، جمع آوری داده های رفتاری مشتریان بالقوه و راغب و مهم تر از همه بررسی و تحلیل آن می‌باشد که الگوریتم های ماشین لرنینگ شما را در این بخش از دیجیتال مارکتینگ می‌توانند همراهی کنند.

۲) طراحی و تخمین مسیر با ماشین لرنینگ

فرض کنید شما در کسب و کار شخصی خودتان در پی راه اندازی یک کمپین ایمیلی گسترده هستید و برای این کار ایمیل ۲ میلیون نفر از مشتریان راغب خود را طی یک دوره ۵ ساله جمع آوری کرده اید. استراتژی محتوایی خود را نوشته و CTA مناسبی نیز که با معیارهای تست A/B سازگار باشد در نظر گرفته اید.

در ادامه شما دو مشکل مهم دارید؟

رفتار این مشتریان با کمپین های ایمیلی وغیر ایمیلی شما در گذشته چگونه بوده است؟
برای شخصی سازی این کمپین، جامعه مشتریان بالقوه خودم را به چند دسته تقسیم کنم؟

قطعا شما نمی‌توانید بدون بهره گیری از یک الگوریتم که رفتار مشتریان شما را رصد کرده و می‌تواند به شما پیشنهادات خوبی بدهد، این کار را با خطای بسیار کمی انجام دهید.
تازه اثر ایمیل های اسپم و… را نیز من در این قسمت در نظر نگرفته ام.

الگوریتم های یادگیری ماشینی در این مورد می تواند به طور کاملا صحیح آدرس های ایمیل را از صاحبانشان استخراج کرده و با تخمین موفقیت موفقیت این ایمیل، گروه بندی خوبی به شما ارائه بدهد. در اصل با یادگیری ماشین، دیجیتال مارکترها می‌توانند عناصر و نیازهای مختلف را با هم ترکیب کرده و احتمال موفقیت اهداف و کمپین های تجاری خود را تخمین بزنند.

۳) رصد کسب و کار با الگوریتم های ماشین لرنینگ

با ورود تکنولوژی ماشین لرنینگ به کسب و کارها، دیجیتال مارکترها توانستند علاوه بر تغییر روش کاری خود، فعالیت‌ها و ریسک های دیگری نیز پیش روی خود بگذارند.

طبق مطالعات، افرادی که از یادگیری ماشین برای مطالعات و کارهای بازاریابی خود استفاده میکنند فقط ۱۰٪ از زمان خود را برای بروزرسانی و اعمال تغییرات دستی این سیستم اختصاص می‌دهند.

در نتیجه این مدیران می توانند وقت بیشتری به تصمیمات مدیریتی و استراتژیک کسب و کار خود اختصاص دهند و یا دقت بیشتری به طراحی کمپین های مختلف برای جذب مشتریان بالقوه و تبدیل آن ها به مشتری راغب برای تکمیل طی کردن قیف فروش خود بپردازند.

الگوریتم های یادگیری ماشین می‌تواند داده‌ها و رفتارهای قبل از خرید مشتریان را برای شما مقایسه کرده و رفتار مشتری و اهداف اینده او را برای شما پیش بینی کند.

برای مثال در یک کمپانی طراحی بازی ویدئویی مثل EAsport، مدیران محصول بدون گزارشات و شواهد تیم تحقیقات عملکرد مشتریان، به هیچ وجه در ساختار بازی و یا المان های آن دست نمی‌برند.
چرا که مدیران محصول در پی ارتقا و بهبود تجربه کاربران از بازی هستند و تا از بازخوردهای آنان و پیشنهادات ان ها را نشوند عملا انجام تغییرات صرفا یک هزینه اضافی و اشتباه می‌باشد.
سیستم های یادگیری ماشین در این فرایند در کنار سبک کردن کار تیم تحقیقات می تواند رفتار مشتری را پیش بینی کرده و انالیز خوبی از رفتار آن‌ها با اعمال تغییرات به آن‌ها ارائه بدهد تا بتوانند استراتژی خود را به شکل بهینه ای طراحی و اجرا کنند.

خلاصه:

توانایی جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل اطلاعات از منابع مختلف آماری از طریق سیستم های یادگیری ماشین میتواند مارکتر ها را قادر سازد تا بلوک های ساختاری مربوط به بهبود وفاداری مشتری که مهم ترین مزیت رقابتی شرکت ها می‌باشد را تشکیل دهند.

۴) محاسبه بازگشت سرمایه با ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین می تواند می تواند به طور مداوم به محاسبه بازگشت سرمایه بپردازد،. بازاریاب ها می توانند تأثیر استفاده از استراتژی‌ های بازاریابی مختلف را اندازه گیری کرده و مقدار عناصر جدا شده در هر یک از این فعالیت ها را تعیین کنند.

با در نظر داشتن این مولفه‌ها به راحتی می توانند منابع مالی را مدیریت و کانال های کم بازده را حذف کنند.با ترکیب اطلاعات بخش تحقیقات و استفاده از یادگیری ماشینی برای تمام داده های سازمان، بخش بازاریابی مشتریان را بهتر می شناسند و این امر باعث رشد کسب و کار و رسیدن به اهداف بازاریابی خواهد شد.

جمع بندی مقاله

استفاده از سیستم های یادگیری ماشین امروزه به عنوان یک ابزار کمکی بسیار قدرتمند برای مدیران مارکتینگ و بازاریاب های دیجیتال محسوب می شود.

شما می‌توانید از سیستم های مبنی بر ماشین لرنینگ برای آنالیز رفتار مشتری، جمع آوری اطلاعات مشتری و در نهایت تدوین استراتژی برای رفتار آینده مشتری استفاده کنید. بررسی این اطلاعات و تدوین راهکار با توجه به آن، شما را نسبت به رقبا بسیار پیشتاز خواهد کرد.
شما با توجه به این اطلاعات می توانید بازده سرمایه گذاری بازاریابی خود را با استفاده از پیش بینی رفتار مشتریان بالقوه به خوبی افزایش دهید، در بودجه بازاریابی و شناخت کانال های بازاریابی کم بازده خبره شوید و در نهایت وفاداری مشتری را به برند و کسب و کار خود افزایش دهید، چیزی که به نظر من در یک کسب و کار مهم تر از ارائه یک محصول جدید می‌باشد.

۱) ادغام داده های دیجیتال

بررسی های اخیری که توسط بنیاد ام آی تی تکنولوژی و گوگل با مرکزیت داده ها انجام شد مشخص کرد که ساخت یک استراتژی بازاریابی با شخصی سازی آن برای هر مشتری، دارای بازده بسیار بالایی می‌باشد.

طبق این مطالعات که بر مبنای یک نظر سنجی گسترده در بین بیش از ۱۴۰۰ مدیربازاریابی انجام شد، مشخص شد که تیم های بازاریابی باید استراتژی خود را بر مبنای داده ها بنا کنند. بازاریابی در حال حاضر با سال های گذشته تفاوت بزرگی کرده است و آن کم اهمیت شدن پیدا کردن روال تقاضا جامعه می‌باشد.

امروزه بازاریابی نیاز به مالکیت تجربه، جمع آوری داده های رفتاری مشتریان بالقوه و راغب و مهم تر از همه بررسی و تحلیل آن می‌باشد که الگوریتم های ماشین لرنینگ شما را در این بخش از دیجیتال مارکتینگ می‌توانند همراهی کنند.

۲) طراحی و تخمین مسیر با ماشین لرنینگ

فرض کنید شما در کسب و کار شخصی خودتان در پی راه اندازی یک کمپین ایمیلی گسترده هستید و برای این کار ایمیل ۲ میلیون نفر از مشتریان راغب خود را طی یک دوره ۵ ساله جمع آوری کرده اید. استراتژی محتوایی خود را نوشته و CTA مناسبی نیز که با معیارهای تست A/B سازگار باشد در نظر گرفته اید.

در ادامه شما دو مشکل مهم دارید؟

رفتار این مشتریان با کمپین های ایمیلی وغیر ایمیلی شما در گذشته چگونه بوده است؟
برای شخصی سازی این کمپین، جامعه مشتریان بالقوه خودم را به چند دسته تقسیم کنم؟

قطعا شما نمی‌توانید بدون بهره گیری از یک الگوریتم که رفتار مشتریان شما را رصد کرده و می‌تواند به شما پیشنهادات خوبی بدهد، این کار را با خطای بسیار کمی انجام دهید.
تازه اثر ایمیل های اسپم و… را نیز من در این قسمت در نظر نگرفته ام.

الگوریتم های یادگیری ماشینی در این مورد می تواند به طور کاملا صحیح آدرس های ایمیل را از صاحبانشان استخراج کرده و با تخمین موفقیت موفقیت این ایمیل، گروه بندی خوبی به شما ارائه بدهد. در اصل با یادگیری ماشین، دیجیتال مارکترها می‌توانند عناصر و نیازهای مختلف را با هم ترکیب کرده و احتمال موفقیت اهداف و کمپین های تجاری خود را تخمین بزنند.

۳) رصد کسب و کار با الگوریتم های ماشین لرنینگ

با ورود تکنولوژی ماشین لرنینگ به کسب و کارها، دیجیتال مارکترها توانستند علاوه بر تغییر روش کاری خود، فعالیت‌ها و ریسک های دیگری نیز پیش روی خود بگذارند.

طبق مطالعات، افرادی که از یادگیری ماشین برای مطالعات و کارهای بازاریابی خود استفاده میکنند فقط ۱۰٪ از زمان خود را برای بروزرسانی و اعمال تغییرات دستی این سیستم اختصاص می‌دهند.

در نتیجه این مدیران می توانند وقت بیشتری به تصمیمات مدیریتی و استراتژیک کسب و کار خود اختصاص دهند و یا دقت بیشتری به طراحی کمپین های مختلف برای جذب مشتریان بالقوه و تبدیل آن ها به مشتری راغب برای تکمیل طی کردن قیف فروش خود بپردازند.

الگوریتم های یادگیری ماشین می‌تواند داده‌ها و رفتارهای قبل از خرید مشتریان را برای شما مقایسه کرده و رفتار مشتری و اهداف اینده او را برای شما پیش بینی کند.

برای مثال در یک کمپانی طراحی بازی ویدئویی مثل EAsport، مدیران محصول بدون گزارشات و شواهد تیم تحقیقات عملکرد مشتریان، به هیچ وجه در ساختار بازی و یا المان های آن دست نمی‌برند.
چرا که مدیران محصول در پی ارتقا و بهبود تجربه کاربران از بازی هستند و تا از بازخوردهای آنان و پیشنهادات ان ها را نشوند عملا انجام تغییرات صرفا یک هزینه اضافی و اشتباه می‌باشد.
سیستم های یادگیری ماشین در این فرایند در کنار سبک کردن کار تیم تحقیقات می تواند رفتار مشتری را پیش بینی کرده و انالیز خوبی از رفتار آن‌ها با اعمال تغییرات به آن‌ها ارائه بدهد تا بتوانند استراتژی خود را به شکل بهینه ای طراحی و اجرا کنند.

خلاصه:

توانایی جمع آوری، سازماندهی و تجزیه و تحلیل اطلاعات از منابع مختلف آماری از طریق سیستم های یادگیری ماشین میتواند مارکتر ها را قادر سازد تا بلوک های ساختاری مربوط به بهبود وفاداری مشتری که مهم ترین مزیت رقابتی شرکت ها می‌باشد را تشکیل دهند.

۴) محاسبه بازگشت سرمایه با ماشین لرنینگ

یادگیری ماشین می تواند می تواند به طور مداوم به محاسبه بازگشت سرمایه بپردازد،. بازاریاب ها می توانند تأثیر استفاده از استراتژی‌ های بازاریابی مختلف را اندازه گیری کرده و مقدار عناصر جدا شده در هر یک از این فعالیت ها را تعیین کنند.

با در نظر داشتن این مولفه‌ها به راحتی می توانند منابع مالی را مدیریت و کانال های کم بازده را حذف کنند.با ترکیب اطلاعات بخش تحقیقات و استفاده از یادگیری ماشینی برای تمام داده های سازمان، بخش بازاریابی مشتریان را بهتر می شناسند و این امر باعث رشد کسب و کار و رسیدن به اهداف بازاریابی خواهد شد.

جمع بندی مقاله

استفاده از سیستم های یادگیری ماشین امروزه به عنوان یک ابزار کمکی بسیار قدرتمند برای مدیران مارکتینگ و بازاریاب های دیجیتال محسوب می شود.

شما می‌توانید از سیستم های مبنی بر ماشین لرنینگ برای آنالیز رفتار مشتری، جمع آوری اطلاعات مشتری و در نهایت تدوین استراتژی برای رفتار آینده مشتری استفاده کنید. بررسی این اطلاعات و تدوین راهکار با توجه به آن، شما را نسبت به رقبا بسیار پیشتاز خواهد کرد.
شما با توجه به این اطلاعات می توانید بازده سرمایه گذاری بازاریابی خود را با استفاده از پیش بینی رفتار مشتریان بالقوه به خوبی افزایش دهید، در بودجه بازاریابی و شناخت کانال های بازاریابی کم بازده خبره شوید و در نهایت وفاداری مشتری را به برند و کسب و کار خود افزایش دهید، چیزی که به نظر من در یک کسب و کار مهم تر از ارائه یک محصول جدید می‌باشد.