بازاریابی

نقش هوش مصنوعی (AI) و کلان داده (Big Data) در تحول بازاریابی

انقلاب دیجیتال با خود سیلی از داده‌ها و فناوری‌های نوین نظیر هوش مصنوعی را به ارمغان آورده که چشم‌انداز بازاریابی را دگرگون ساخته‌اند. امروزه شرکت‌ها با حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته و نیمه‌ساختاریافته دست و پنجه نرم می‌کنند که از منابع متعدد درونی و بیرونی، از جمله تراکنش‌های مشتریان، شبکه‌های اجتماعی و دستگاه‌های اینترنت اشیا سرچشمه می‌گیرند.

از سوی دیگر، فناوری‌های مبتنی بر هوش مصنوعی نظیر یادگیری ماشینی، پردازش زبان طبیعی و بینایی کامپیوتر به سرعت در حال تکامل هستند و توان تجزیه و تحلیل و استخراج بینش از این کلان داده‌ها را فراهم آورده‌اند. ترکیب این دو نیرو، فرصت‌های بی‌سابقه‌ای را در اختیار بازاریابان برای بهبود تجربه مشتری و بهینه‌سازی تصمیمات بازاریابی خود قرار داده است.

کلان داده و هوش مصنوعی چیست؟

پیش از پرداختن به نحوه تأثیرگذاری کلان داده و هوش مصنوعی بر بازاریابی، بهتر است ابتدا این دو مفهوم را به‌درستی تعریف کنیم:

کلان داده: مجموعه‌های داده‌ای با ابعاد بسیار بزرگ و پیچیده که با ابزارهای سنتی مدیریت داده قابل پردازش نیستند. کلان داده معمولاً با سه یا پنج ویژگی حجم (Volume)، سرعت (Velocity)، تنوع (Variety)، صحت (Veracity) و ارزش (Value) شناخته می‌شود.

هوش مصنوعی: شاخه‌ای از علوم کامپیوتر که بر توسعه سیستم‌ها و ماشین‌هایی متمرکز است که قادر به انجام وظایفی هستند که معمولاً نیازمند هوش انسانی است، مانند درک بصری، تشخیص گفتار، ترجمه زبان و تصمیم‌گیری.

کلان داده بدون هوش مصنوعی کور است و هوش مصنوعی بدون کلان داده گرسنه.
آندره بوراچوک، سخنران و نویسنده

در واقع کلان داده سوخت موردنیاز موتور هوش مصنوعی را فراهم می‌کند و هوش مصنوعی پتانسیل نهفته در کلان داده‌ها را آزاد می‌سازد. اکنون ببینیم چگونه بازاریابان می‌توانند از همگرایی این دو نیرو بهره ببرند.

کاربردهای کلان داده و هوش مصنوعی در بازاریابی

فرصت‌هایی که کلان داده و هوش مصنوعی در اختیار بازاریابان قرار می‌دهند، بسیار گسترده و متنوع است. در اینجا برخی از مهم‌ترین آنها را بررسی می‌کنیم:

  1. شناخت عمیق‌تر مشتریان: الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان از منابع مختلف و ترکیب ابعاد جمعیت‌شناختی، روان‌شناختی و رفتاری، نمایه‌های جامع و دقیقی از مشتریان بالقوه و بالفعل ایجاد کنند.
  2. بهبود بخش‌بندی و هدف‌گذاری: با توان تحلیلی هوش مصنوعی، امکان شناسایی خوشه‌های پنهان مشتریان، ارزیابی دقیق‌تر ارزش طول عمر آنان و نشانه‌گذاری شخصی‌سازی‌شده پیام‌های بازاریابی فراهم می‌شود.
  3. پیش‌بینی رفتار مشتریان: الگوریتم‌های پیش‌بینی‌کننده می‌توانند احتمال خرید، ریزش و بازگشت مشتریان را محاسبه کنند و با شناسایی نشانه‌های رفتاری حیاتی، امکان واکنش به‌موقع را ایجاد کنند.
  4. شخصی‌سازی تجربه مشتری: موتورهای توصیه‌گر و سیستم‌های گفتگوی هوشمند می‌توانند بر اساس تاریخچه تعاملات و ترجیحات هر مشتری، محتوا، پیشنهادها و پشتیبانی کاملاً شخصی‌سازی‌شده به او ارائه دهند.
  5. بهینه‌سازی قیمت‌گذاری: الگوریتم‌های قیمت‌گذاری پویا می‌توانند با در نظر گرفتن عوامل متعدد مانند تقاضا، رقابت، فصل و موجودی، قیمت بهینه برای هر محصول را در هر لحظه تعیین کنند.
  6. اتوماسیون بازاریابی: هوش مصنوعی امکان اتوماسیون هوشمندانه بسیاری از فعالیت‌های تکراری و زمان‌بر بازاریابی مانند تولید محتوا، زمان‌بندی انتشار، بهینه‌سازی آگهی‌ها و پاسخگویی به سؤالات متداول را فراهم می‌کند.
  7. سنجش بازاریابی: ابزارهای تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند حجم بالایی از داده‌های بازاریابی را پردازش کنند تا اثربخشی کمپین‌ها، بازگشت سرمایه بازاریابی و عملکرد کانال‌های مختلف را به دقت بسنجند.

هوش مصنوعی به بازاریابان این امکان را می‌دهد تا به جای تلاش برای تفسیر داده‌های گذشته، با اتکا به پیش‌بینی‌های آینده دست به اقدام بزنند.
جیم استرن، محقق ارشد Forrester

چالش‌ها و ملاحظات کلیدی

علی‌رغم فرصت‌های هیجان‌انگیز کلان داده و هوش مصنوعی در بازاریابی، شرکت‌ها با چالش‌های متعددی برای بهره‌برداری از این فناوری‌ها مواجه هستند:

  • عدم یکپارچگی داده‌ها و وجود سیلوهای اطلاعاتی
  • کیفیت پایین و عدم ساختاریافتگی بخش بزرگی از داده‌ها
  • کمبود استعدادهای فنی و مهارت‌های علوم داده در میان بازاریابان
  • هزینه بالای زیرساخت‌ها و راهکارهای فناورانه لازم
  • نگرانی در مورد امنیت، حریم خصوصی و اخلاق در جمع‌آوری و کاربرد داده‌ها
  • مقاومت در برابر تغییر و چالش در ایجاد فرهنگ داده‌محور

بنابراین شرکت‌ها برای کسب حداکثر ارزش از کلان داده و هوش مصنوعی باید استراتژی جامعی در پیش گیرند که شامل موارد زیر است:

  1. تدوین یک نقشه راه مبتنی بر اهداف بازاریابی و تجربه مشتری
  2. ارزیابی زیرساخت‌های فنی و شناسایی شکاف‌های موجود
  3. ایجاد فرایندی برای جمع‌آوری، یکپارچه‌سازی و مدیریت کیفیت داده‌ها
  4. جذب و توسعه استعدادهای لازم در علوم داده و یادگیری ماشین
  5. همکاری نزدیک میان تیم‌های بازاریابی، فناوری اطلاعات و تحلیل داده
  6. آزمایش گام‌به‌گام و اندازه‌گیری مداوم نتایج پروژه‌های هوش مصنوعی
  7. برقراری تعادل میان کارایی خودکارسازی و لمس انسانی
  8. تدوین اصول اخلاقی برای جلب اعتماد مشتریان و رعایتحریم خصوصی آنها

آینده بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی

پیش‌بینی می‌شود با پیشرفت فزاینده فناوری‌های هوش مصنوعی و افزایش حجم و تنوع داده‌های در دسترس، کاربردهای این حوزه در بازاریابی طی سال‌های آتی به طرز چشمگیری گسترش یابد. برخی از گرایش‌های کلیدی آینده در این زمینه عبارتند از:

  • جهش در قابلیت‌های پردازش زبان طبیعی و درک محتوای ویدئویی و تصویری
  • رواج دستیارهای شخصی هوشمند و بازاریابی مبتنی بر گفتگو
  • ظهور فناوری‌های واقعیت افزوده و مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی
  • خودکارسازی فزاینده تصمیم‌گیری و بهینه‌سازی کمپین‌ها
  • ادغام هوش مصنوعی در فرایندهای فروش و خدمات پس از فروش
  • رشد بازاریابی مبتنی بر عامل‌های هوشمند (Agent-based Marketing)

در آینده، برندها به جای آنکه برای مشتریان بازاریابی کنند، از طریق دستیارهای هوشمند شخصی که پیشنهادهای آنها را ارزیابی می‌کنند، با خود مشتریان صحبت خواهند کرد.
پل رومر، اقتصاددان و برنده جایزه نوبل

اما آنچه در این میان حائز اهمیت است، حفظ جایگاه محوری انسان در معادله است. کلان داده و هوش مصنوعی ابزارهایی توانمند هستند اما همچنان به خلاقیت، همدلی، قضاوت و اخلاق انسانی نیاز دارند تا بتوانند ارتباطی معنادار و ارزشمند با مشتریان شکل دهند.

نتیجه‌گیری

انقلاب کلان داده و هوش مصنوعی، عرصه بازاریابی و روابط برندها با مشتریان را دگرگون کرده است. این فناوری‌ها منبعی عظیم از بینش‌ها را در اختیار شرکت‌ها قرار می‌دهند تا خواسته‌ها و رفتارهای مشتریان را به شکلی بی‌سابقه درک کنند، تجربه شخصی‌سازی‌شده برای آنها فراهم آورند، و تصمیمات بازاریابی را بهینه‌سازی نمایند.

اما موفقیت در بکارگیری کلان داده و هوش مصنوعی مستلزم استراتژی، سرمایه‌گذاری در زیرساخت‌ها، مهارت‌های تحلیلی، فرهنگ و اخلاق داده‌محور، و یکپارچگی میان حوزه‌های مختلف سازمان است. مهم‌تر اینکه، نباید هوش مصنوعی را جایگزین خلاقیت و همدلی انسانی پنداشت، بلکه باید آن را مکملی قدرتمند در خدمت برقراری ارتباطی عمیق‌تر و ارزشمندتر با مشتریان به کار گرفت.

بی‌شک کلان داده و هوش مصنوعی آینده بازاریابی را رقم خواهند زد. اما در نهایت، آنچه این آینده را می‌سازد، ترکیب خردمندانه بینش ماشینی و همدلی انسانی است.

هوش مصنوعی به بازاریابان قدرت پیشگویی و اقدام پیش‌دستانه را می‌دهد اما انسانیت همچنان مهارتی کلیدی در برانگیختن تخیل، الهام‌بخشی و پیوند احساسی با مشتریان است.
براین سوليس، تحلیل‌گر و سخنران برجسته دیجیتال

منابع:

  1. Davenport, T., Guha, A., Grewal, D., & Bressgott, T. (2020). How artificial intelligence will change the future of marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 48(1), 24-42.
  2. Kirkpatrick, R., & Noordewier, M. (2021). The Business of Big Data: How to Create Lasting Value from Your Data Assets. McGraw-Hill Education.
  3. Huang, M. H., & Rust, R. T. (2021). A strategic framework for artificial intelligence in marketing. Journal of the Academy of Marketing Science, 49(1), 30-50.
  4. شاه‌حسینی، محمدعلی؛ و تیموری، کاوه (1398). کاربرد هوش مصنوعی در بازاریابی. دنیای اقتصاد.

کلمات کلیدی:

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا