الذكاء الاصطناعي في تحليلاتك التسويقية: 5 طرق مبتكرة للاستفادة من الذكاء الاصطناعي للحصول على رؤى أعمق للبيانات

إن الضجة حول الذكاء الاصطناعي في تحليلات التسويق والتسويق بشكل عام قد تجعل الأمر يبدو وكأن الجميع يركبون موجة التكنولوجيا المتقدمة، ويقومون بضبط استراتيجياتهم إلى الدرجة التاسعة. ومع ذلك، فإن الواقع هو أن العديد من المسوقين ما زالوا يكتشفون كيفية دمج الذكاء الاصطناعي في عملياتهم اليومية. يتجاوز الذكاء الاصطناعي في تحليلات التسويق المهام السطحية المتمثلة في تحليل بيانات التسويق أو تحسين المحتوى. حيث تترك بصمتها حقًا في قدرتها على غربلة كميات هائلة من البيانات وتقديم رؤى قوية وقابلة للتنفيذ.

تستكشف هذه المقالة خمسة تطبيقات قوية للذكاء الاصطناعي في تحليلات التسويق والتي تُحدث ثورة في كيفية جمع بيانات التسويق وتفسيرها والتصرف بناءً عليها لإرشاد عملية صنع القرار وزيادة عائد الاستثمار.

1. تعزيز تقسيم العملاء باستخدام التعلم الآلي

يساعد تطبيق الذكاء الاصطناعي، وخاصة التعلم الآلي (ML)، على تقسيم العملاء على تحويل كميات هائلة من البيانات إلى مجموعات دقيقة وقابلة للتنفيذ.

يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد الشرائح بناءً على السلوكيات المتوقعة، مثل احتمالية تكرار عمليات الشراء أو القابلية للتوقف. من خلال التكامل مع أدوات إدارة الحملات، يمكّن الذكاء الاصطناعي المسوقين من استهداف هذه القطاعات بسرعة بمحتوى مخصص، وتحسين الإنفاق التسويقي من خلال التركيز على العملاء ذوي القيمة العالية أو المعرضين للخطر.

أمثلة أخرى على تقسيم العملاء المعتمد على الذكاء الاصطناعي:

• التقسيم النفسي : يمكن للذكاء الاصطناعي التعمق في الجوانب النفسية لبيانات العملاء، وتصنيف المستهلكين حسب السمات الشخصية والقيم والاهتمامات وأنماط الحياة، والتي يمكن أن تكون مفيدة بشكل لا يصدق لصياغة الرسائل والعروض الرنانة.
• التجزئة الناتجة عن الأحداث : يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي تقسيم العملاء بناءً على ردود أفعالهم تجاه أحداث معينة، مثل إطلاق المنتجات أو المبيعات الكبرى. ويساعد ذلك في فهم كيفية تفاعل شرائح العملاء المختلفة مع أنشطة علامة تجارية محددة.
• تجزئة البيع المتبادل والبيع الإضافي : يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد العملاء الذين من المحتمل أن يكونوا مهتمين بمنتجات أو ترقيات إضافية، مما يساعد المسوقين على تصميم حملات البيع المتبادل والبيع الإضافي للقطاعات المتلقية.

علاوة على ذلك، تسمح التجزئة المعتمدة على الذكاء الاصطناعي بإجراء تعديلات في الوقت الفعلي. عندما يتفاعل العملاء مع علامتك التجارية، يقوم نظام الذكاء الاصطناعي بتحديث القطاعات لتعكس البيانات الجديدة، مما يجعل استراتيجية التسويق الخاصة بك مرنة. ويمكنه إطلاق حملات مستهدفة للاحتفاظ بالعملاء بمجرد اكتشاف تغيير في السلوك.

وبمرور الوقت، يمكن للتعلم الآلي تحسين هذه القطاعات بشكل أكبر من خلال التعلم المستمر من نتائج الحملة، مما يؤدي إلى تجارب عملاء أكثر تخصيصًا.

قم بتبسيط هذه العملية من خلال اعتماد Improvado. تتصل المنصة بجميع مصادر التسويق والمبيعات الخاصة بك لاستخراج البيانات ومركزيتها في مساحة التخزين الخاصة بك. بمجرد جمع كل البيانات، يقوم Improvado بتنظيف البيانات والاستعداد لمزيد من التحليل، سواء كان ذلك عبر ذكاء الأعمال (BI) أو الذكاء الاصطناعي (AI).

2. الحصول على رؤى عن طريق طرح مساعد الذكاء الاصطناعي ببساطة

بفضل الذكاء الاصطناعي التحليلي المتقدم، يمكن لفرق التسويق الآن الاستعلام مباشرة عن بياناتهم باستخدام اللغة الطبيعية وتلقي الرؤى في الوقت الفعلي. يوفر نهج تحليلات المحادثة هذا إجابات سريعة على الأسئلة المعقدة حول اتجاهات السوق وسلوك العملاء وأداء الحملة دون الحاجة إلى خبرة فنية عميقة. علاوة على ذلك، يعني هذا الوصول الفوري إلى الرؤى أنه يمكنك اختبار الفرضيات في الوقت الفعلي، وتعديل الحملات بسرعة لتحسين الأداء.

قم بالدردشة مع بياناتك التسويقية باستخدام Improvado AI Assistant. إنه طيار مساعد للتحليلات متصل بمجموعة البيانات الخاصة بك ويجيب على أي سؤال لديك حول الأداء التسويقي ويقدم لك نصائح مخصصة.

على سبيل المثال، من خلال سؤال أحد مساعدي الذكاء الاصطناعي، "ما هي الفئة السكانية التي حققت أعلى معدل مشاركة في حملتنا الأخيرة؟" ويمكن للمسوقين أن يوجهوا الاستراتيجيات بسرعة للاستفادة من هذه الأفكار، وتصميم الحملات المستقبلية لتحقيق أقصى قدر من التأثير.

يتم تشغيل AI Assistant بواسطة نموذج لغة كبير مخصص (LLM) وتقنية تحويل النص إلى SQL. يمكنك طرح أي أسئلة باللغة الإنجليزية البسيطة في واجهة مستخدم تشبه الدردشة، وسيقوم AI Assistant بترجمتها إلى SQL والاستعلام عن بياناتك لتقديم رؤى فورية.

سواء كنت تسأل عن الإنفاق الإعلاني، أو أداء الحملة، أو سرعة الميزانية، فإن مساعد الذكاء الاصطناعي يستغل مساحة التخزين الخاصة بك ويقدم إجابات واضحة وموجزة. بمجرد حصولك على إجابة، يمكنك الاستمرار في الدردشة مع المساعد حول النتائج التي توصلت إليها وكيفية تطبيقها على استراتيجيتك.

3. الاستفادة من معالجة اللغة الطبيعية لتحليل المشاعر

غالبًا ما يواجه المسوقون التحدي المتمثل في فك رموز آراء العملاء حول إطلاق المنتجات الجديدة أو حملات العلامات التجارية. في حين أن طرق المسح التقليدية توفر رؤى مباشرة، إلا أنها قد تستغرق وقتًا طويلاً، وقد لا تلتقط المشاعر التلقائية التي يتم التعبير عنها عبر المنصات الرقمية، وغالبًا ما تظهر إجابات مقبولة اجتماعيًا.

ومن ناحية أخرى، يمكن لمنصات تحليل المشاعر الاجتماعية التي تدعمها معالجة اللغات الطبيعية (NLP)، أن تقوم بسرعة بفحص كميات كبيرة من النصوص لتحديد المشاعر على نطاق واسع. إنه بارع في معالجة البيانات من وسائل التواصل الاجتماعي ومراجعات العملاء ومنتديات المناقشة لتمييز المزاج العام واتجاهات الرأي.

ومع ذلك، فإن البرمجة اللغوية العصبية ليست حلاً شاملاً. قد يسيء تفسير التعبيرات البشرية المعقدة، مثل السخرية أو اللغة العامية. وهذا يمكن أن يؤدي إلى تفسيرات غير دقيقة. علاوة على ذلك، قد لا تأخذ بعض الأدوات في الاعتبار الاختلافات الثقافية في التعبير، مما يؤدي إلى تقييمات غير صحيحة للمشاعر في الأسواق العالمية.

يتجه المسوقون الآن إلى ChatGPT، بواجهة الدردشة القياسية، والمكونات الإضافية لتحليل المشاعر، وواجهة برمجة التطبيقات (API)، لتحسين تحليل المشاعر. وبما أنه تم تدريبه على مجموعة كبيرة من البيانات النصية، فمن المتوقع أن يعالج بعض المشكلات المتعلقة بأدوات المراقبة التقليدية:

• يمكن لـ ChatGPT أن يأخذ في الاعتبار السياق الأوسع الذي يتم فيه الإدلاء بالبيان، مما قد يؤدي إلى تفسير أكثر دقة للمشاعر.
• يمكن ضبط ChatGPT وتخصيصه ليناسب صناعات أو موضوعات محددة، مما قد يؤدي إلى تحسين دقة تحليل المشاعر للأسواق المتخصصة أو أنواع معينة من المنتجات.
• على عكس الأدوات المستقلة، يمكن دمج ChatGPT في نظام بيئي أوسع للذكاء الاصطناعي، والجمع بين تحليل المشاعر ومصادر البيانات الأخرى من أجل فهم أكثر شمولية لآراء العملاء.

على الرغم من وجود مكون إضافي مخصص لتحليل المشاعر، يمكنك البدء باستخدام البرنامج الإضافي القياسي لتحليل البيانات المتقدمة (مترجم الكود السابق).

على سبيل المثال، يمكنك استخدام الموجه التالي:

لدي ملف CSV يحتوي على إدخالات نصية متعددة لتحليل المشاعر. أحتاج إلى تصنيف المشاعر في كل إدخال، وتحديد العبارات الرئيسية التي تشير إلى المشاعر، وإذا أمكن، استنتاج أي أسباب لمشاعر معينة تم التعبير عنها. فيما يلي المعلومات المحددة التي أحتاجها لكل إدخال:

1. تصنيف المشاعر: إيجابي، سلبي، أو محايد.
2. العبارات أو الكلمات الرئيسية التي تدل على المشاعر.
3. أي أسباب مذكورة قد أثرت على المعنويات.

يحتوي ملف CSV على البنية التالية: {شرح بنية عموده}.

4. تحليل الصور والفيديو بتقنية الذكاء الاصطناعي لمراقبة العلامة التجارية

أصبحت المراقبة المرئية للعلامة التجارية، وهي عملية تتبع وتحليل استخدام وسياق الأصول المرئية للعلامة التجارية عبر مختلف المنصات الرقمية، جزءًا أساسيًا من الحفاظ على سلامة العلامة التجارية. ومع حجم المحتوى الذي تتم مشاركته كل دقيقة وعدد المنصات التي تظهر عليها العلامة التجارية، فقد تجاوزت هذه المهمة قدرات الفرق البشرية وحدها. تعمل أدوات تحليلات التسويق بالذكاء الاصطناعي على أتمتة اكتشاف وتحليل عناصر العلامة التجارية ضمن المحتوى المرئي.

إحدى الطرق للقيام بذلك هي استخدام OpenAI Vision API. Vision API هو نظام ذكاء اصطناعي متقدم يمكنه تحليل الصور ومقاطع الفيديو للتعرف على الشعارات والمنتجات والأنشطة والعناصر المرئية الأخرى.

دليل خطوة بخطوة لاستخدام Vision API لمراقبة العلامة التجارية:

1. التكامل: ابدأ بدمج Vision API مع نظام إدارة الأصول الرقمية الحالي لديك. تتضمن هذه العملية عادةً بعض أعمال التطوير لضمان التدفق السلس للبيانات بين واجهة برمجة التطبيقات ومستودعات المحتوى الخاصة بعلامتك التجارية.
2. إعداد المعلمات: تحديد ما يجب أن تبحث عنه واجهة برمجة التطبيقات في الصور ومقاطع الفيديو. يمكن أن تتضمن المعلمات شعاراتك ومواضع منتجاتك وألوان علامتك التجارية وأي عناصر مرئية أخرى ذات صلة بهوية علامتك التجارية.
3. التحليل الآلي: مع انتشار محتوى علامتك التجارية عبر قنوات مختلفة، تعمل Vision API في الوقت الفعلي لتحليل العناصر المرئية. فهو يكتشف ويصنف وجود علامتك التجارية عبر المحتوى الذي ينشئه المستخدمون ووسائل التواصل الاجتماعي ومنصات الإعلان عبر الإنترنت.
4. رؤى قابلة للتنفيذ: احصل على تنبيهات وتقارير حول مكان وكيفية تمثيل علامتك التجارية بشكل مرئي. يمكن لواجهة برمجة التطبيقات (API) اكتشاف الاستخدام غير المصرح به لشعارك، ومراقبة اتساق تصوير علامتك التجارية، وتقييم فعالية مواضع منتجاتك.
5. الامتثال للعلامة التجارية: استخدم الرؤى للتأكد من أن جميع العروض المرئية لعلامتك التجارية تتوافق مع إرشاداتك. حدد بسرعة الحالات التي يتم فيها استخدام العلامة التجارية بشكل غير لائق واتخاذ الإجراءات اللازمة لتصحيح المشكلة.
6. مراقبة المنافسين: يمكنك ذلك توسيع قدرات واجهة برمجة التطبيقات (API) لمراقبة منافسيك. تتبع حضورهم المرئي وقارنه برؤية علامتك التجارية لتحديد الرؤى والفرص التنافسية.
7. تحليل الاتجاه: يمكن لتحليل Vision API تسليط الضوء على الاتجاهات الناشئة في كيفية جذب المحتوى المرئي لجمهورك. يمكن أن تساعد هذه الرؤية في تحسين الحملات التسويقية وضمان صدى تصميماتك لدى الجمهور المستهدف.

5. الذكاء الاصطناعي لتحسين البحث الصوتي

لقد تغير مشهد البحث بشكل كبير. يلجأ 50% من المستهلكين في الولايات المتحدة إلى المساعدين الصوتيين للرد على استفساراتهم يوميًا. 34% يستخدمون البحث الصوتي أسبوعيًا، و16% شهريًا.

تصبح أهمية تحسين المحتوى للبحث الصوتي أمرًا حيويًا. ويعني هذا التحول تجاوز الكلمات الرئيسية التقليدية إلى نهج أكثر محادثة يتماشى مع أنماط الكلام الطبيعية.

الذكاء الاصطناعي يثبت هذا النهج. فهو يساعد على تحليل كميات كبيرة من بيانات البحث الصوتي لاكتشاف الأنماط في الطريقة التي يعبر بها الأشخاص عن استفساراتهم. تعد هذه الرؤية أمرًا بالغ الأهمية لتشكيل المحتوى الذي يتناسب بسلاسة مع قصة البحث الصوتي، مما يضمن ظهور علامتك التجارية في عالم يعتمد على الصوت.

إليك بعض تطبيقات الذكاء الاصطناعي لتحسين البحث الصوتي وتحليله:

• تحليلات البحث الصوتي: يمكن لخوارزميات الذكاء الاصطناعي تحليل نغمة الاستعلامات الصوتية وصياغتها ودلالاتها للكشف عما يطلبه المستخدمون حقًا. يمكن للمسوقين استخدام هذه الأفكار لصياغة استراتيجيات تحسين محركات البحث التي تتوافق مع النمط الطبيعي وغير الرسمي لعمليات البحث المنطوقة.
• فهم عمليات البحث الصوتي باستخدام البرمجة اللغوية العصبية (NLP): تمنح معالجة اللغات الطبيعية (NLP) الذكاء الاصطناعي القدرة على تفسير القصد والفروق الدقيقة في الاستعلامات الصوتية. يعد هذا أمرًا بالغ الأهمية لإنشاء محتوى يتحدث مباشرة إلى المستخدم، باستخدام نفس لغة المحادثة التي يستخدمها في حياته اليومية.
• المحتوى الذي يتحدث: الكلمة المنطوقة جذابة بشكل طبيعي، ويمكن أن يساعد الذكاء الاصطناعي في إنشاء محتوى يجسد جودة المحادثة هذه. وباستخدام الخوارزميات المتخصصة في إنشاء نص شبيه بالنص البشري، تمكن أدوات الذكاء الاصطناعي المسوقين من إنتاج محتوى يبدو وكأنه جانب واحد من الحوار. يتناسب هذا النوع من المحتوى بشكل طبيعي مع البحث الصوتي ويمكنه تحسين ظهور العلامة التجارية بشكل كبير في نتائج البحث الصوتي.
• تحسين البحث الدلالي: يساعد الذكاء الاصطناعي على فهم البحث الدلالي، حيث يتم تحليل السياق والعلاقة بين الكلمات لتقديم نتائج بحث أكثر دقة. من خلال تحسين المحتوى للبحث الدلالي، يعمل المسوقون على تحسين فرص مطابقة المحتوى الخاص بهم مع نية المستخدم.
• الاختبار والتحسين الآلي: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة اختبار A/B لاستراتيجيات تحسين محركات البحث لتحديد ما هو الأفضل للبحث الصوتي. يتضمن ذلك اختبار جوانب مختلفة من المحتوى، بدءًا من كثافة الكلمات الرئيسية ووصولاً إلى البنية والتنسيق، لتحسين إمكانية اكتشافه عبر البحث الصوتي.
• تصنيف نية البحث باستخدام الذكاء الاصطناعي: يمكن تدريب أدوات تحليلات الذكاء الاصطناعي لتصنيف النية وراء عمليات البحث الصوتي بشكل أكثر فعالية، والتمييز بين النوايا المعلوماتية والملاحية والمعاملاتية والمحلية. يساعد هذا التصنيف في إنشاء محتوى أكثر استهدافًا.

فوائد الذكاء الاصطناعي في تحليلات التسويق

لماذا يجب على الشركات أن تهتم بالذكاء الاصطناعي في تحليلاتها التسويقية؟ إن دمج الذكاء الاصطناعي في تحليلات التسويق لا يؤدي إلى تبسيط العمليات فحسب، بل يكشف أيضًا عن الفرص التي كانت مخبأة سابقًا في كميات هائلة من البيانات.

• رؤى أسرع: يمكن لأنظمة الذكاء الاصطناعي التدقيق في كميات هائلة من البيانات في جزء صغير من الوقت الذي يستغرقه البشر. ويعني هذا التحليل السريع أن الشركات يمكنها الحصول على رؤى مهمة على الفور تقريبًا.
• اختيارات مستنيرة: يضمن الذكاء الاصطناعي أن ترتكز استراتيجيات التسويق على بيانات قوية، مما يقلل الاعتماد على التخمين والحدس. والنتيجة هي حملات تسويقية أكثر فعالية واستهدافًا.
• التخصيص: يتمتع الذكاء الاصطناعي بالقدرة على فهم تفضيلات العملاء الفردية. وهذا يسمح بإنشاء إعلانات وعروض ترويجية مصممة خصيصًا لتناسب الأذواق الفردية، مما يؤدي إلى زيادة رضا العملاء.
• كفاءة التكلفة: يمكن أن يؤدي أتمتة تحليل البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي إلى توفير كبير في التكاليف. يمكن للشركات تبسيط فرقها المخصصة لتحليل البيانات وتجنب الإنفاق المسرف على استراتيجيات التسويق غير الفعالة.
• تلبية احتياجات العملاء: من خلال فهم ما يبحث عنه العملاء والتنبؤ به، يمكن للشركات تحسين عروضها، مما يؤدي إلى تجربة أكثر إرضاءً للعملاء.
• التنبؤ بالاتجاهات المستقبلية: يستخدم الذكاء الاصطناعي البيانات التاريخية للتنبؤ باتجاهات السوق المستقبلية. يتيح هذا التبصر للشركات أن تكون استباقية، وتستعد للتحولات القادمة في السوق.
• العمليات المبسطة: العمليات المبسطة: يقوم الذكاء الاصطناعي بأتمتة المهام الروتينية والمتكررة، مما يوفر ساعات العمل. وهذا لا يؤدي إلى تسريع العمليات فحسب، بل يسمح أيضًا للموظفين البشريين بالتركيز على المزيد من المهام الإستراتيجية.
• تقليل الأخطاء: أنظمة الذكاء الاصطناعي، مثل الآلات، أقل عرضة للأخطاء التي يمكن أن تحدث أثناء التحليل البشري، خاصة عند التعامل مع مجموعات البيانات الضخمة.

يعد الذكاء الاصطناعي بمستقبل تسود فيه الرؤى المستندة إلى البيانات، وتوجه الشركات نحو قرارات أكثر استراتيجية ومستنيرة. على الرغم من وجود التحديات، إلا أنه مع اتباع النهج والممارسات الصحيحة، يمكن لثورة الذكاء الاصطناعي في تحليلات التسويق أن تؤدي إلى نمو ونجاح لا مثيل لهما.