فناوری‌های جدیدی مانند آنالیز کلان‌ داده‌ و یادگیری ماشینی، دقت و هوشمندی قابل توجهی برای بازاریابی دیجیتال رقم زده‌اند و روش‌های سنتی دیگر اثرگذاری سابق را ندارند.

اهمیت کلان‌‌داده‌ بسیار بیش‌تر از یک کلمه‌ی کلیدی است. در واقع حجم عظیمی از اطلاعاتی که به‌صورت رایانش ابری جمع‌آوری می‌شود، همه‌ی جنبه‌های زندگی ما از بهبود سلامتی تا کاهش ترافیک در کلان‌شهر‌ها را تحت تاثیر قرار می‌دهد. قدرتمند‌سازی کمپین‌های بازاریابی نیز خدمت دیگر این علم به بازاریابان دیجیتال است.

به همین دلیل است که بازاریابان دیجیتال به‌طور فزاینده‌ای از فناوری‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه‌ و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات و کشف راه‌ حل‌های جدید برای خلق کمپین‌های تبلیغاتی هوشمندتر استفاده می‌کنند. آن‌ها همچنین قادر خواهند بود از الگوریتم‌های پیش‌بینی کننده برای حدس و تخمین سلیقه و نیاز آتی مشتریان و تطبیق خود با آن استفاده کنند.

در باب مثال نت‌فلیکس قادر است با جمع‌آوری و پایش حجم عظیمی از اطلاعات کاربران بتواند پیشنهاد‌های بهتری متناسب با سلیقه‌ی آنان ارائه دهد. بازاریابان نیز می‌توانند درک بهتری از رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها داشته باشند. این کار باعث می‌شود شخصی‌سازی سایت آسان‌تر از گذشته باشد. واضح است که اگر بخواهیم ارتباط بهتری با مشتریان خود داشته باشیم، ارزش شخصی‌سازی قابل کتمان نخواهد بود.

در ادامه مواردی از کاربردهای کلان‌داده‌ را در بازاریابی دیجیتال معرفی می‌کنیم.

 

 

 هدف‌گیری و هوشمندی بهتر تبلیغات

هر‌چه ناشران اطلاعات بیش‌تری از بازدید‌کنندگان خود جمع‌آوری کنند، این امکان را برای آن‌ها فراهم خواهد ساخت تا تبلیغات مرتبط‌تری با سلیقه‌ی مخاطب نمایش دهند. به همین منظور در حال حاضر گوگل و فیسبوک جزئیات دقیق‌تری برای تبلیغات ارائه می‌دهند. خرده‌فروشان نیز همین رویه را در پیش گرفته‌اند. تصور کنید که هدف‌گیری کاربران برمبنای مقالاتی که کلیک می‌کنند یا ارتباط و اشتراکاتی که با مشتریان فعلی دارند، چقدر می‌تواند در موفقیت و کاهش هزینه‌‌ی کمپین‌های تبلیغاتی مؤثر باشد.

 

سرویس Weather Channel اکنون گوشه‌ای از آینده‌ی تبلیغات را با تحلیل و بررسی الگوهای رفتاری مخاطبان در سه میلیون مکان در سراسر کره‌ زمین نشان می‌دهد. این سرویس، اطلاعات را با داده‌های هواشناسی برای فراهم کردن امکان تبلیغات دقیق‌تر و اثر‌بخش‌تر به تبلیغ‌دهندگان ارائه می‌‌کند. برای مثال برند‌های تولید‌کنند‌ه‌ی شامپو می‌توانند در تبلیغات آنلاین برای مشتریانی که در مناطق مرطوب زندگی می‌کنند، محصولات نرم‌کننده پیشنهاد دهند.

 

جست‌وجوی معنایی

جست‌وجوی معنایی یعنی فرآیند جست‌و‌جو به زبان محاوره‌ای و در قالب جمله به جای استفاده از کلمات کلیدی که به‌طور معمول استفاده می‌شود. الگوریتم تحلیل کلانداده‌ و یادگیری ماشین این امکان را برای موتور‌های جست‌وجو فراهم‌ می‌کند که بتوانند درک‌ درست‌تری از منظور کاربر داشته باشد. بازاریابان در حال ترکیب این فناوری در الگوریتم‌ موتور جست‌وجوی وب‌سایت‌های خود برای بهبود تجربه‌ی کاربری بازدید‌کنندگان هستند. 

 

یک مثال مشهود برای این منظور فروشگاه والمارت است که از آنالیز متن، یادگیری ماشین و کشف مترادف‌ها برای بهبود دقت جست‌وجوی سایت استفاده می‌‌کند. افزودن جست‌وجوی محاوره‌ای برای وب‌سایت‌های والمارت باعث افزایش نرخ دقت آن در حدود ۱۰ الی ۱۵ درصد شده است که برای فروشگاهی به بزرگی آن به معنای میلیون‌ها دلار درآمد بیش‌تر است.

 

افزایش دقت مطالب مرتبط

همان‌گونه که نت‌فلیکس با آنالیز کلان‌داده‌ دقت پیشنهادات را بهبود می‌بخشد، ناشران نیز قادر خواهند بود با اتکا به داده‌های ارزشمند مطالب جالبتری برای هر یک از کاربران نمایش دهند. بازاریابان محتوایی نیز از این موضوع نفع خواهند برد. بازاریابان دیجیتال باید تفکر محتوای ثابت وبلاگ‌ها را دور بیندازند. در همین باب شاید با نتایج متفاوتی با جست‌و‌جوی عبارت یکسان در مکان‌های مختلف روبه‌رو شوید. وبلاگ‌های امروزی باید خودشان را بر مبنای سلیقه‌ی هر یک از کاربران تطبیق دهند.

 

البته این امر چالش‌های تکنیکی مربوط به خود را دارد. اما مانند سایر فناوری‌های جدید، حوزه‌ی بازاریابی دیجیتال نیز همواره مملو از چالش‌های دشوار بوده است و به سرعت تغییر می‌کند. آن‌هایی که این چالش‌ها را قبول نکنند، عقب خواهند ماند و حذف خواهند شد. در یک فرآیند دوطرفه، مشتریان با سلیقه‌ی خرید و کلیک خود برای بازاریابان خط مشی ترسیم می‌کنند و آن‌ها نیز با نمایش مطالب و محتوای متناسب‌تر، بازدیدکنندگان را به خرید بیش‌تر ترغیب می‌کنند.

 

بررسی‌ها‌ی دقیق‌تر

جمع‌آوری و تحلیل اطلاعات با حجم بسیار زیاد این امکان را فراهم می‌‌کند که  آزمایش‌ها را هر چه دقیق‌تر هدایت کنیم. الگوریتم‌های آینده قادر خواهند بود به جای بررسی تغیرات فقط یک پارامتر، به بررسی و دخالت معیار‌ها‌ی چندگانه‌ای مانند سابقه‌ی مراجعه‌کنندگان که منجر به دقت و تطبیق بیش‌تر تست‌ها خواهد شد، بپردازند.

 

برای مثال اگر متغیر A از پارامتر‌ها‌ی صفحه‌ی فرود مورد استقبال مراجعه‌کنندگان جوان‌تر است و متغیر B مورد علاقه‌ی مشتریان مسن‌تر است، طراحان رابط کاربری قادر خواهند بود با استفاده از این اطلاعات، سایت را برای مشتریان متفاوت مورد پسند‌تر طراحی کنند. پیش‌بینی سلیقه‌ی کاربران قبل از مراجعه‌ی آن‌ها به سایت احتمال جذب شدن آن‌ها به محصول یا خدمات عرضه‌شده را افزایش می‌دهد. 

 

 

تحلیل‌های قدرتمند ماشینی

هرگز ادعا نشده که هوش مصنوعی یا کلان‌داده‌‌ به معنای پایان عصر بررسی‌های انسانی است؛ بلکه این انقلاب مربوط به استخراج نتایج معین از حجم عظیمی از اطلاعات است که بدون حمایت سخت‌افزاری و نرم‌افزاری قادر به انجام آن نخواهیم بود.

 

بازاریابان دیجیتال در آینده نیاز خواهند داشت که به‌صورت مبرم با ماشین کار کنند و برمبنای نتایج حاصل تصمیم‌ بگیرند. مهم نیست چه زمانی این فناوری تکامل خواهد یافت؛ حتی وقتی که در زمینه‌های پیچیده‌تری نیز کاربرد خود را اثبات کردند، همواره این نیاز‌ خواهد بود که انسان‌ها در آن بازنگری کنند. هیچ انسانی قادر به تحلیل کلان‌داده به‌تنهایی نیست و هیچ نرم‌افزاری هم به‌صورت مستقل توانایی انجام آن را ندارد؛ برای پیشرفت این علم، تیم متحدی از انسان‌ها و الگوریتم‌های نرم‌افزاری لازم است.

 

در آینده چه خواهد شد

هر چه قدرت پردازشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بیش‌تر و بیش‌تر می‌شود و در طول زمان اطلاعات بیش‌تری‌ برای یادگیری در اختیار آن‌ها قرار می‌گیرد، دقت آن‌ها نیز بیشتر می‌شود و اهمیت آن‌ها افزایش می‌یابد.

 

در حال حاضر برای بازاریابان پتانسیل‌های فراوانی برای استفاده از مزیت‌های کلان‌داده وجود دارد. احتمالا در آینده پایگاه‌ کلان‌داده برای هر شرکتی مانند آنچه امروزه برای لیست ایمیل شاهد آن هستیم، اهمیت پیدا خواهد کرد و موجب تمایز و قدرت رقابت شرکت‌ها خواهد شد.

 

مانند بقیه‌ی فناوری‌ها کسانی که خود را زودتر تطبیق دهند، بیش‌ترین بهره را خواهند برد؛ زیرا این کار به آن‌ها مزیت رقابتی اولین بودن را خواهد داد. سخن آخر اینکه بهتر است ارزیابی داده‌های موجود خود را از اکنون شروع و برای آینده برنامه‌ریزی کنید.

 

-------------------------------------

منبع : zoomit.ir