یکی از مهمترین نوآوری ها در صنعت بازاریابی دیجیتال ، معرفی ابزارهای هوش مصنوعی برای کمک به ساده سازی فرایندهای بازاریابی و مؤثرتر کردن مشاغل است. طبق گفته های QuanticMind ، ۹۷٪ از رهبران بر این باورند که آینده بازاریابی به شیوه هایی است که بازاریابان دیجیتال در کنار ابزارهای مبتنی بر یادگیری ماشین کار می کنند.

از آنجا که یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در چشم انداز بازاریابی دیجیتال رایج تر می شوند ، ضروری است که بهترین بازاریاب های دیجیتال در کلاس یاد بگیرند که چگونه یادگیری ماشین را در استراتژی های بازاریابی دیجیتال خود بکار گیرند.

یادگیری ماشینی چیست؟

یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دو موجود جداگانه هستند که به همین ترتیب برای تکمیل یکدیگر اتفاق می افتد. در حالی که هوش مصنوعی (AI) قصد دارد از جنبه های خاصی از ذهن “تفکر” بهره ببرد ، یادگیری ماشین (ML) به انسانها کمک می کند تا مشکلات را به روشی کارآمد تر حل کنند. به عنوان زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی ، ML از داده هایی استفاده می کند تا خود را برای دستیابی به فن آوری چگونگی تکمیل فرایند با کمک قابلیت های هوش مصنوعی مورد استفاده قرار دهد.

مشکلات

ML به عنوان ابزاری پیشرفته که از داده ها برای ارائه راه حلهای مؤثر برای مجموعه ای از مشکلات پیچیده بازاریابی دیجیتال استفاده می کند ، ML می تواند با کمک به آنها در یافتن دانش پنهان در داده های مصرف کننده در دسترس ، برای ساده سازی فرایندهای بازاریابی از مشاغل سود ببرد.

راه حل

یادگیری ماشینی چگونه بر بازاریابی دیجیتال تأثیر می گذارد؟

اگرچه پیامدهای آینده ML هنوز برای بازاریاب های دیجیتال نامشخص است ، اما در حال حاضر روی چشم انداز بازاریابی دیجیتال تأثیر می گذارد زیرا ما می دانیم. ابزارهای ML توانایی تجزیه و تحلیل مجموعه های بسیار بزرگ از داده ها و ارائه ی تحلیلی قابل فهم را دارند که تیم های بازاریابی می توانند از آنها استفاده کنند. برای سازمانهایی که از ابزارهای ML استفاده می کنند ، تیم های بازاریابی فرصت بیشتری برای تخصص در مناطق دیگر و استفاده از یافته های ML برای بدست آوردن بینش های جدید و عمیق برای بهینه سازی استراتژی های بازاریابی خود دارند.

راه هایی که ML در شیوه های بازاریابی دیجیتال مورد استفاده قرار می گیرد ، به گسترش درک آنها در مورد مصرف کنندگان هدف خود و چگونگی بهینه سازی تعامل با آنها کمک می کند.

با این حال ، با کسب اطلاعات بیشتر ، تغییراتی ایجاد می شود که خیلی سریعتر از آنچه بازاریاب های دیجیتال انتظار دارند اتفاق می افتد. امسال ، IDC Futape Scapes انتظار دارد ۷۵٪ از تیم های توسعه دهنده حداقل یک سرویس یا برنامه را شامل برخی از عملکردهای هوش مصنوعی شوند. علاوه بر این ، طبق گفته گارتنر ، تا سال ۲۰۲۰ ، ۸۵ درصد از تعامل با مشتری بدون دخالت انسان مدیریت خواهد شد.

صرف نظر از انتظارات متخصصان دیجیتال ، ML در اینجا جایی نیست که شغل بازاریابان دیجیتال را به عهده بگیرد. در عوض ، اصلی ترین کاربرد آن کمک به تقویت استراتژی های بازاریابی دیجیتال و آسان تر کردن مشاغل بازاریاب دیجیتال است. با استفاده از ابزارها و قابلیت های ML ، می توانید استراتژی دیجیتالی خود را ساده تر کنید و خود را با آینده ای وابسته به هوش مصنوعی و ML ترسیم کنید.

یادگیری ماشینی در بازاریابی دیجیتال

ML در بخش های بازاریابی دیجیتال در سراسر جهان در حال پیاده سازی است. پیامدهای آن شامل استفاده از داده ها ، محتوا و کانال های آنلاین برای افزایش بهره وری و کمک به بازاریاب های دیجیتال برای درک بهتر مخاطبان هدف خود می باشد. اما چگونه دقیقاً امروزه ابزارهای ML در استراتژی های بازاریابی دیجیتال مورد استفاده قرار می گیرند؟ کارشناسان Smart Insights چند نمونه از چگونگی ML را می توانند در راهبرد دیجیتالی شما وارد کنند ، از جمله:

بازاریابی محتوا: در سالهای اخیر ، بازاریاب های دیجیتال ، وبلاگ نویسان و مشاغل با هر اندازه مشغول ایجاد محتوای همه نوع برای جذب مخاطب هدف خود بودند. خواه به صورت پست های آموزنده وبلاگ ، فیلم های توضیحی مشتری یا وبینارهای ثبت شده باشد ، محتوا در همه جا آنلاین است.

بازاریابی محتوا

لینکدین سه مورد برتر را که در واقع محتوا مؤثر است ، تعریف می کند:

     

  • ارتباط مخاطبان – ۵/۵۸٪
  •  

  • جذاب و قصه پردازی قانع کننده – ۵۷٪
  •  

  • توانایی تحریک یک عمل یا پاسخ – ۵۴٪

ابزارهای ML می توانند بخش مفیدی برای کمک به بازاریاب های دیجیتال برای کشف و درک بهتر این داده ها باشند. با ردیابی روند مصرف کننده و تولید بینش های عملی ، ابزارهای ML به شما امکان می دهند تا وقت خود را صرف برنامه ریزی در کارهای خود کنید تا با محتوای خود به هدایت های بیشتری برسید.

برنامه ریزی

کمپین های پرداخت به ازای هر کلیک: رفته است روزهایی که بازاریابان سعی در تجزیه و تحلیل مجموعه داده ها برای سنجش اثربخشی تبلیغات برای هر کلیک (PPC) دارند. ابزارهای ML با ارائه اطلاعاتی که نشان می دهد ، می توانند به شما در تراز کردن فعالیتهای PPC خود کمک کنند:

     

  • معیارهای مورد نیاز برای پیشبرد کسب و کار شما
  •  

  • چگونه می توانید تصمیم گیری های استراتژیک بهتر و مبتنی بر محرک های برتر را انجام دهید
  •  

  • بر مبارزاتی که شما را از رسیدن به اهداف PPC بازمی دارد غلبه کنید

بهینه سازی موتور جستجو (SEO): سئو هنوز هم یکی از بازیگران مهم در یک استراتژی دیجیتال کاملاً گرد و دارای تعداد زیادی استبازاریاب های دیجیتال تصمیم می گیرند که در این مهارت بسیار مورد پسند تخصص پیدا کنند. با این حال ، با تغییر الگوریتم های SEO در سیستم عامل های اصلی جستجو ، به لطف ابزارهای هوش مصنوعی و ML ، بینش های مربوط به محتوای قابل جستجو ممکن است نسبت به کلمات کلیدی خاص در فرآیند جستجو اهمیت بیشتری پیدا کند.

برای اطمینان از اینکه صفحات وب و منابع آنلاین شما جایگاه والای خود را در صفحات نتیجه موتور جستجو حفظ می کنند ، به جای کیفیت کلمات کلیدی موجود ، شروع به بررسی کیفیت محتوای خود کنید. با انجام این کار ، وقتی صحبت از تولید محتوا و SEO به آینده می شود ، از بازی جلوتر خواهید بود.

مدیریت محتوا: برای ترغیب آگاهی از برند و ایجاد مشارکت ، بازاریابان دیجیتال باید روابط معناداری با رهبری ، چشم اندازها و مشتریان به طور یکسان ایجاد کنند. هنگامی که می خواهید گفتگوی خود را بهینه کنید و تعامل را در چندین سیستم عامل آنلاین انجام دهید ، ابزار ML در تحلیل انواع محتوا ، کلمات کلیدی و عبارات برای مخاطبان مورد نظر شما بسیار مفید خواهد بود.

ظهور دستگاه chatbot یادگیری ماشین

احتمال وجود دارد ، شما قبلاً در مورد ظهور chatbot یادگیری دستگاه خوانده اید. یا شاید ، قبلاً با یک ربات در وب سایت یک مارک گپ زده اید. با این حال ، چت بابات و ML چگونه است و چگونه بر بازاریابی دیجیتال تأثیر می گذارد؟

خلاصه اینکه ، یک chatbot یک روبات مجازی است که می تواند با انسان از طریق متن ، دستورات صوتی یا هر دو گفتگو برقرار کند. بسیاری از مارک های بزرگ قبلاً چت بات را در رابط خود پیاده سازی کرده اند ، از جمله ویژگی Siri اپل. چت بات های سیری و مشابه می توانند جستجوها را انجام دهند ، به سؤالات پاسخ دهند و حتی به شما بگویند چه موقع اتوبوس بعدی است.

به عنوان مثال ، فیس بوک در حال حاضر روشهایی را در مورد چگونگی توسعه چت بات ها برای مارک های تبلیغاتی بر روی سیستم عامل خود اجرا می کند ، به گونه ای که پیام رسان کانال متقابل سفیر مصرف کننده به مجازی سفیر است.

از منظر بازاریابی دیجیتال ، chatbots می تواند به شما کمک کند تا در سطح شخصی با مخاطبان هدفمند درگیر شوید. به دلیل توانایی پردازش زبان طبیعی (NLP) قابلیت چت بابات ، آنها می توانند در حالی که تشخیص آن سخت است ، مکالمه انسانی را انجام دهند. ML و مکالمه در حال انجام اجازه می دهد تا چت بات ها داده هایی را در اطراف کاربران خاص از جمله اطلاعات شخصی مانند مکانی که در آن زندگی می کنند و تنظیمات برگزیده محصولاتشان جمع آوری کنند.

آینده یادگیری ماشینی در استراتژی بازاریابی دیجیتال شما

برای شروع فرایند استفاده از یادگیری ماشینی در استراتژی بازاریابی دیجیتال خود ، بازاریاب های دیجیتال می توانند در تعدادی از زمینه ها شروع به کار کنند. به عنوان مثال ، تکنیک های ML می تواند به حل انواع مشکلات پیچیده ، مانند پردازش مجموعه های بزرگ داده و ایجاد قطره های محتوای شخصی شده تقریبا برای کاربران کمک کند.

ابزارهای ML و chatbot ها امکان تحقیقات تحقیقات آینده را در آینده بسیار سریعتر از آنچه که انسان ممکن است در حین توسعه روابط معنادار و شخصی با کاربران درگیر انجام دهد ، انجام می دهد.

برای تیم مدرن بازاریابی ، ML به ما امکان می دهد دانش پیش بینی شده را با کمک هوش مصنوعی کشف کنیم. با استفاده از این توانایی تجزیه و تحلیل داده ها ، تیم شما می تواند از ML به نفع شما استفاده کند تا با چشم اندازهای بیش از حد هدفمند در چندین نقطه لمسی در طول قیف فروش درگیر شود.

نتیجه گیری

برای شروع کار در بازاریابی دیجیتال ، فرد باید تحت هدایت ، اشتیاق و تمایل به سازگاری با تغییر مناظر حرفه ای قرار گیرد. با داشتن یک استخر محتوای به ظاهر بی پایان و محتوای داده ها ، کار یک بازاریاب دیجیتال از یک قصه گو تجارت به یک مدیر فناوری تبدیل شده است. برای ساده سازی فرایندها و افزایش بهره وری ، بازاریاب های دیجیتال – چه حال و چه آینده – باید از ابزارهای ML برای خودکارسازی فرایندها و استفاده از داده ها به صورت مؤثر استفاده کنند.

بازاریابی دیجیتال یک صنعت با فرصت ها و چالش ها است و به زودی نشانه هایی از رفتن به هر مکانی را نشان نمی دهد. اگر هدف بازاریاب های دیجیتال افزایش مشارکت و آگاهی از مارک های تجاری باشد ، بسیار مهم است که آنها مشتریان خود را درک کنند. ML جایگزین مشاغل موجود در بازاریابی دیجیتال نمی شود. در عوض ، به گسترش قابلیت های بازاریاب مدرن دیجیتال کمک می کند ، زمینه ای را برای انجام دادن فراهم می کند و در کاری که انجام می دهید بهتر است.

با حرکت به آینده دیجیتالی ، ماشین آلات و مردم شروع به همکاری می کنند تا ابتکارات بازاریابی را به سطح بعدی برسانند. بازاریابی محصولات یا خدمات دیگر یک کمپین خستگی ناپذیر در ایجاد ، تغییر و به اشتراک گذاری اطلاعات با ارزش بالا نخواهد بود. در عوض ، بازاریابان دیجیتال قادر خواهند بود آگاهی از برند را به روشی کارآمدتر و شخصی تر از همیشه گسترش دهند.

قدرت هوش مصنوعی و یادگیری ماشین را در آغوش بگیرید تا توانایی های شما و تیم بازاریابی خود را به هم بریزید و یک تأثیر آینده را که الهام بخش تعامل و توسعه رابطه معنی دار است ، شروع کنید.

pos مرتبطts:

     

  • شکستن انحصار جوانان – آموزش مهارت های دیجیتال
  •  

  • ۵ وبلاگ برتر رسانه های اجتماعی که هر بازاریاب دیجیتال باید دارای نشانک باشد
  •  

  • به همین دلیل است که Millennials در دیجیتال به همان اندازه که فکر می کنید مهارت ندارید
     
  • لینک مجدد خود را به Mojo برگردانید: آنچه کارشناسان می گویند
  •  

  • افزایش حقوق بازاریابی دیجیتال: آیا شما به اندازه کافی حقوق می گیرید؟