هوش مصنوعی و درک عمیق‌تر رفتار مصرف‌کننده: بینشی نوین برای برندها

مقدمه

در عصر دیجیتال امروز، درک عمیق رفتار، نیازها و ترجیحات مصرف‌کنندگان، از ملزومات موفقیت هر برندی در بازار پررقابت کسب‌وکار است. مصرف‌کنندگان با انبوهی از انتخاب‌ها مواجه‌اند و توجه آنها کالایی کمیاب است. در چنین فضایی، برندهایی که بتوانند به‌طور مؤثر با مخاطبان هدف خود ارتباط برقرار کنند، پیام‌های بازاریابی را شخصی‌سازی نمایند و تجربیات برتری ارائه دهند، در جلب نظر و وفاداری مشتریان پیروز خواهند بود. اینجاست که هوش مصنوعی با قابلیت‌های بی‌نظیر خود در تحلیل کلان‌داده‌ها، الگویابی و پیش‌بینی، به یاری بازاریابان می‌شتابد. در این مقاله، به بررسی نقش هوش مصنوعی در کشف بینش‌های عمیق‌تر از رفتار مصرف‌کننده و چگونگی استفاده برندها از این دانش برای بهبود استراتژی‌های بازاریابی خود می‌پردازیم.

«در اقتصاد توجه، برنده نهایی کسی است که مصرف‌کننده را بهتر از خودش می‌شناسد.»

– یووال نوآه هراری، تاریخ‌دان و نویسنده

هوش مصنوعی و مدل‌های پیشرفته رفتار مصرف‌کننده

مدل‌های سنتی رفتار مصرف‌کننده، مانند مدل اقتصادی، مدل یادگیری، مدل روانکاوی، مدل جامعه‌شناختی و مدل نیکوسیا، هریک جنبه‌هایی از تصمیم‌گیری و انگیزه‌های خرید افراد را تبیین می‌کنند. با این حال، این مدل‌ها عمدتاً بر داده‌های محدود، نظرسنجی‌ها و مشاهدات مبتنی بوده‌اند. هوش مصنوعی با قدرت پردازش حجم عظیمی از داده‌های ساختاریافته و بدون ساختار، الگوهای پنهان و روابط غیرخطی را در رفتار مصرف‌کننده آشکار می‌سازد که پیش از این دور از دسترس بوده است.

الگوریتم‌های یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، با تحلیل انواع گوناگون داده‌ها از تعاملات آنلاین گرفته تا تراکنش‌های خرید، داده‌های موقعیت مکانی، رسانه‌های اجتماعی و حتی تصاویر و ویدئوها، مدل‌های پیچیده‌ای از رفتار و ترجیحات فردی و بخش‌بندی‌شده مشتریان ایجاد می‌کنند. این مدل‌های پیشرفته، پویایی‌های ظریف‌تر انگیزه‌های مصرف‌کننده، تأثیر بافتار و محیط، و تغییرات آنی در رفتار را نیز در نظر می‌گیرند.

برای مثال، یک فروشگاه آنلاین مُد با استفاده از فناوری بینایی کامپیوتر مبتنی بر یادگیری عمیق، سبک‌های پوشاک منحصربه‌فرد هر مشتری را بر اساس عکس‌های آنها در شبکه‌های اجتماعی تحلیل می‌کند و پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده و به‌روزی متناسب با سلیقه آنها ارائه می‌دهد.

کشف ارزش طول عمر مشتری و پیش‌بینی ریزش

یکی از مهم‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در حوزه رفتار مصرف‌کننده، محاسبه ارزش طول عمر مشتری (CLV) و شناسایی مشتریان در معرض ریزش است. الگوریتم‌های یادگیری ماشین با تحلیل الگوهای رفتاری، میزان درگیری و تعامل، تاریخچه خرید و ویژگی‌های جمعیت‌شناختی مشتریان، می‌توانند ارزش بلندمدت هر مشتری را برای برند پیش‌بینی کنند. این بینش به بازاریابان کمک می‌کند تا منابع محدود خود را به‌طور هوشمندانه‌تری تخصیص دهند، بر مشتریان ارزشمند سرمایه‌گذاری کنند و استراتژی‌های حفظ و وفادارسازی مشتری را بهینه نمایند.

علاوه بر این، هوش مصنوعی با شناسایی نشانه‌های اولیه نارضایتی یا کاهش تعامل در رفتار مشتریان، می‌تواند احتمال ریزش آنها را پیش‌بینی کند. این هشدارهای زودهنگام به برندها فرصت می‌دهد تا پیش از از دست دادن مشتری، با ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده، تخفیف‌ها یا خدمات ویژه، آنها را به سمت برند بازگردانند.

طراحی تجربیات برتر و سفرهای مشتری بهینه

فراتر از پیش‌بینی رفتار، هوش مصنوعی به برندها کمک می‌کند تا با درک عمیق‌تر نقاط تماس و لحظات کلیدی در سفر مشتری (Customer Journey)، تجربیات برتر و سفارشی‌شده‌ای برای هر فرد طراحی کنند. با تحلیل داده‌های مربوط به تعاملات مشتری در نقاط تماس دیجیتالی و فیزیکی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی قادرند مسیرهای منحصربه‌فرد هر مشتری را ترسیم کنند، نقاط درد و تأخیر را شناسایی نمایند و محتوا و پیشنهادهای مرتبط با هر مرحله از سفر خرید را ارائه دهند.

برای مثال، یک خرده‌فروش مواد غذایی با استفاده از هوش مصنوعی، الگوهای خرید هر مشتری را تحلیل می‌کند و پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده و به‌موقعی از محصولات مکمل یا مرتبط با سبک زندگی را از طریق اپلیکیشن موبایل به آنها ارائه می‌دهد، باعث افزایش متوسط ارزش سبد خرید و رضایت مشتری می‌شود.

«هوش مصنوعی، برگ برنده برندها در اقتصاد تجربه‌محور امروز است. برندهایی که قدرت داده‌ها را مهار کنند، قادر خواهند بود ارتباطی عمیق‌تر و سودمندتر با مشتریان برقرار سازند.»

– مایکل دل، بنیان‌گذار و مدیرعامل شرکت فناوری Inalytics

نتیجه‌گیری

در دنیایی که داده‌ها حرف اول را می‌زنند، درک عمیق و همه‌جانبه رفتار مصرف‌کننده، یک مزیت رقابتی کلیدی برای برندهاست. هوش مصنوعی با توانایی تحلیل کلان‌داده‌ها، مدل‌سازی پیشرفته و کشف الگوهای پنهان، پنجره‌ای نوین به ذهن و تصمیم‌گیری مصرف‌کنندگان گشوده است. برندهایی که از این بینش‌های عمیق و قابلیت‌های پیش‌بینی هوش مصنوعی بهره می‌گیرند، قادر خواهند بود استراتژی‌های بازاریابی اثربخش‌تری طراحی کنند، محتوا و تجربیات شخصی‌سازی‌شده خلق نمایند و روابط بلندمدت سودمندی با مشتریان برقرار سازند. در عصر اقتصاد توجه، قدرت از آنِ برندهایی است که مصرف‌کننده را عمیق‌تر بشناسند و بهتر به او خدمت کنند.

منبع:

Aggarwal, C. (2021). Branding and AI: Leveraging Technology to Generate Brand Revenue. Business Expert Press.