مقدمه
در سالهای اخیر، بازاریابی اینفلوئنسری به یکی از مؤثرترین و پرطرفدارترین شیوههای بازاریابی دیجیتال تبدیل شده است. برندها با همکاری با سازندگان محتوای پرنفوذ در شبکههای اجتماعی، به دنبال افزایش آگاهی، ایجاد ترجیح و ترغیب به خرید در میان مخاطبان هدف هستند. با این حال، در فضای پویا و پرحجم این پلتفرمها، شناسایی اینفلوئنسرهای مناسب، سنجش تأثیرگذاری آنها و بهینهسازی پیامهای بازاریابی، میتواند چالشی دشوار و زمانبر باشد. در این میان، فناوریهای نوظهوری چون کلان داده (Big Data) و هوش مصنوعی (AI) با توانایی تحلیل حجم انبوهی از دادههای ساختاریافته و بدون ساختار، فرصتهای هیجانانگیزی را پیش روی بازاریابان قرار دادهاند. در این مقاله، به بررسی نقش این فناوریها در تحول و ارتقای اثربخشی بازاریابی اینفلوئنسری خواهیم پرداخت.
توانمندیهای دادههای عظیم و هوش مصنوعی در حوزه اینفلوئنسر مارکتینگ
کلان داده به مجموعه پیچیده و حجیمی از دادهها اطلاق میشود که با ابزارها و روشهای سنتی، امکان ذخیرهسازی، مدیریت و تحلیل آنها وجود ندارد. این دادهها میتوانند از منابع ساختاریافتهای چون پایگاههای اطلاعاتی یا منابع بدون ساختاری چون متون، تصاویر و ویدئوهای موجود در شبکههای اجتماعی سرچشمه بگیرند. هوش مصنوعی نیز به سامانههای رایانهای گفته میشود که با الگوریتمهای پیشرفته یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی، توانایی تقلید رفتارهای هوشمندانه انسان نظیر یادگیری، استدلال و حل مسئله را دارند.
تلفیق این دو فناوری توانمند، کاربردهای گستردهای در حوزه بازاریابی اینفلوئنسری دارد:
- شناسایی اینفلوئنسرهای مرتبط: الگوریتمهای هوش مصنوعی با تحلیل حجم انبوهی از دادههای مربوط به جمعیتشناسی، علایق و رفتار مخاطبان هر اینفلوئنسر و مقایسه آن با ویژگیهای مشتریان هدف برند، میتوانند بهترین گزینهها برای همکاری را به سرعت و با دقت شناسایی کنند.
- پیشبینی روندها و موضوعات پرطرفدار: با تحلیل محتوای تولیدشده، واکنشها و الگوهای مشارکت کاربران، سامانههای مبتنی بر هوش مصنوعی میتوانند موضوعات، سبکها و فرمتهای محتوایی که بیشترین توجه و تعامل را در هر جامعه از مخاطبان ایجاد میکنند، پیشبینی کنند. این دانش به بهینهسازی پیامها و محتوای بازاریابی اینفلوئنسری یاری میرساند.
- بهینهسازی زمانبندی و کانال انتشار: الگوریتمهای یادگیری ماشین با ردیابی و تحلیل الگوهای مشارکت مخاطبان، بهترین زمانها و پلتفرمها برای انتشار هر نوع محتوا را مشخص میکنند تا بیشترین میزان دیده شدن و تعامل حاصل شود.
- سنجش عملکرد و بازگشت سرمایه: با تجمیع و تحلیل کلان داده از کانالهای گوناگون، سامانههای هوشمند میتوانند مجموعه جامعی از شاخصهای عملکرد نظیر دامنه دسترسی، میزان تعامل، تأثیر بر نگرش به برند و نرخ تبدیل را اندازهگیری کنند و بازگشت سرمایه (ROI) هر کمپین اینفلوئنسری را با دقت بالا محاسبه نمایند.
- شخصیسازی تجربه مشتری: یکی از ظرفیتهای مهم هوش مصنوعی، توانایی ایجاد تجربهای شخصیسازیشده برای هر مشتری است. با تحلیل ویژگیها، علایق و رفتار هر کاربر، میتوان محتوای اینفلوئنسری مرتبطتر و پیشنهادهای اختصاصیشدهتری را در اختیار او قرار داد و سطح تعامل و رضایت او را ارتقا بخشید.
دادههای عظیم و هوش مصنوعی، معادلات حاکم بر بازاریابی اینفلوئنسری را به کلی دگرگون ساختهاند. در عصر اطلاعات، دیگر نبوغ و بصیرت انسانی بهتنهایی کافی نیست. موفقترین بازاریابان کسانی خواهند بود که بتوانند خلاقیت و قضاوت خود را با قدرت تحلیلی این فناوریهای هوشمند درهمآمیزند.
– تام اسمیت، مؤسس و مدیرعامل BrandWatch
براساس پیشبینی مؤسسه تحقیقاتی Forrester، تا سال 2023 بیش از 75 درصد از سازمانها در سراسر جهان از فناوری هوش مصنوعی در بخش بازاریابی و فروش خود استفاده خواهند کرد. این آمار، خود گواهی است بر اهمیت روزافزون این حوزه در کسب مزیت رقابتی و بهبود تجربه مشتریان.
نمونههای کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی اینفلوئنسری
شرکتهای پیشرو با بهکارگیری خلاقانه فناوریهای مبتنی بر هوش مصنوعی در کمپینهای اینفلوئنسری خود، به نتایج چشمگیری دست یافتهاند.
برای نمونه، برند مراقبتهای پوستی Olay با استفاده از الگوریتمهای یادگیری ماشین در تحلیل جامعه مخاطب هر یک از اینفلوئنسرهای حوزه سلامت و زیبایی و برچسبگذاری خودکار محتوای منتشرشده، توانست اینفلوئنسرهای مناسبتر و پیامهای تأثیرگذارتری برای کمپین محصول جدید خود بیابد. در نتیجه، این کمپین موفق شد دامنه دسترسی 21 درصد بالاتر از میانگین و نرخ تعامل 3 برابر بیشتر از حد معمول را تجربه کند.
در مثالی دیگر، شرکت لوازم ورزشی آدیداس در کمپین اینفلوئنسری خود برای کفش جدید Ultraboost، از الگوریتمهای پردازش تصویر مبتنی بر هوش مصنوعی برای شناسایی پستهای اینستاگرامی که کفشهای آدیداس را به تصویر میکشیدند، بهره برد. با تحلیل این تصاویر، الگوها و ترکیبهای رنگی پرطرفدار نزد مشتریان شناسایی و در طراحی نسل بعدی محصول لحاظ شد. نتیجه این بینش مشتریمحور، رشد 23 درصدی فروش و افزایش 12 درصدی میزان رضایت خریداران بود.
چالشها و ملاحظات پیش رو
علیرغم مزایای متعدد کاربرد دادههای عظیم و هوش مصنوعی در بازاریابی اینفلوئنسری، برخی چالشها و ملاحظات پیش روی سازمانها قرار دارد که باید به آنها توجه داشت:
- لزوم دسترسی به حجم بالایی از دادههای باکیفیت و متنوع برای آموزش و بهبود الگوریتمها
- هزینه بالای زیرساخت فناورانه و جذب استعدادهای متخصص در زمینه علوم داده و هوش مصنوعی
- نگرانیهای اخلاقی در مورد حریم خصوصی کاربران و نحوه گردآوری، ذخیره و استفاده از دادههای آنها
- ریسک نقض ناخواسته حقوق مالکیت معنوی در جریان تحلیل خودکار محتوای منتشرشده در پلتفرمها
- احتمال بروز تعصب الگوریتمی (Algorithmic Bias) در تصمیمگیریها و سوق دادن کمپین به محتوا یا مخاطبانی خاص
ما در آستانه عصر هیجانانگیزی از بازاریابی اینفلوئنسری قرار داریم که در آن، سلاحهای هوشمند دادههای عظیم و الگوریتمهای یادگیری ماشین، دست بازاریابان را در نبرد بر سر قلب و ذهن مشتریان قدرتمندتر از همیشه میکند. اما فراموش نکنیم که در پس این فناوریهای حیرتانگیز، مسئولیت استفاده اخلاقی و انسانمحورانه از آنها بر دوش ماست.
– مارتا کوپر، استاد بازاریابی دیجیتال در دانشگاه نیویورک
جمعبندی
ظهور دادههای عظیم و هوش مصنوعی، تحولی بنیادین را در صنعت بازاریابی اینفلوئنسری رقم زده است. فناوریهایی که تا دیروز در حد رؤیا و خیالپردازی علمیتخیلی بودند، امروز با قدرت تحلیل حجم گستردهای از دادههای متنوع، پیشبینی دقیق روندها و شخصیسازی تجربه مشتریان، به ابزاری راهبردی در دستان بازاریابان تبدیل شدهاند. این تحول بنیادین، نهتنها کارایی و اثربخشی کمپینهای اینفلوئنسری را به میزان چشمگیری ارتقا داده، بلکه امکان خلق ارزش بیشتر برای مشتریان و کسب مزیت رقابتی پایدار در این عرصه پویا را فراهم ساخته است.
با این حال، لازم است که در کنار توانمندسازی فناورانه، همواره جنبههای انسانی و اخلاقی کاربست این ابزارها را مد نظر داشته باشیم. موفقیت واقعی و بلندمدت، نه در انباشت کورکورانه حجم انبوهی از داده، بلکه در استفاده هوشمندانه و مسئولانه از دانش حاصل از آنها در راستای تأمین نیازها و ارتقای کیفیت زندگی مشتریان نهفته است. بازاریابان امروز باید بتوانند میان سرعت و مقیاس فناوری و لزوم همدلی و کرامت انسانی، میان کمیت دادهها و کیفیت روابط و میان اهداف کوتاهمدت تجاری و آرمانهای بلندمدت اجتماعی، تعادلی پایدار برقرار سازند.
پیش روی ما، افقهای هیجانانگیزی از کاربرد این فناوریهای توانمند در بازاریابی اینفلوئنسری گشوده شده است. اما تحقق این وعده، تنها در گرو تلاش خستگیناپذیر بازاریابان برای کسب دانش تخصصی در حوزه علوم داده، درک عمیق نیازها و ترجیحات مخاطبان و پایبندی به اصول اخلاقی و انسانی در کسبوکار دیجیتال است. بیایید ضمن بهرهگیری حداکثری از این ابزارهای پیشرفته، همواره به یاد داشته باشیم که در پس الگوریتمها و خروجیهای هوشمند، قلوب تپنده و امیال متنوع انسانهایی نهفته است که لایق بهترین تجارب و والاترین ارزشآفرینیها هستند.
منابع
- Boerman, S. C. (2020). The effects of the standardized instagram disclosure for micro-and meso-influencers. Computers in Human Behavior, 103, 199-207
- Cotter, K. (2018). Playing the visibility game: How digital influencers and algorithms negotiate influence on Instagram. New Media & Society, 21(4), 895–913
- Kim, D. Y., & Kim, H. Y. (2021). Influencer advertising on social media: The multiple inference model on influencer-product congruence and sponsorship disclosure. Journal of Business Research, 130, 405-415
- Raun, T. (2020). Capitalizing intimacy: New subcultural forms of micro-celebrity strategies and affective labour on YouTube. Convergence, 24(1), 99–113
- Saima, & Khan, M. A. (2020). Effect of social media influencer marketing on consumers’ purchase intention and the mediating role of credibility. Journal of Promotion Management, 27(4), 503-523