الأتمتة الذكية وتأثيرها على اتخاذ قرارات تسويقية أكثر ذكاءً

تستخدم الأتمتة الذكية الاصطناعية للحصول على رؤى من البيانات الضخمة وتحويلها إلى أفعال. 

من خلال نماذج تعلُّم الآلة في الأنظمة المؤتمتة يمكن للبرامج معالجة البيانات واتخاذ القرارات

ومن ثم اتخاذ الإجراءات بدون مساهمة البشر.

تستخدم السيارات ذاتية القيادة الأتمتة الذكية لتحليل البيانات الحسية مما يسمح لها بالبقاء على الطريق وتجنب العقبات.

الآن إذا قمت بتبديل هذا المدخل الحسي للرؤى التسويقية وبيانات العملاء فإن الأتمتة الذكية قادرة على

اتخاذ قرارات التسويق بكفاءة أكبر من التسويق البشري.

فيما يلي ثلاث حالات استخدام الأتمتة الذكية في التسويق :

1. الإبلاغ عن فرص التسويق في الوقت الحقيقي

من أكبر التحديات التي يواجهها المسوقون اكتشاف فرص جديدة مع زيادة المنافسة وتقل مساحة الرؤية.

يكمن الجواب في البيانات الضخمة ولكن استخراج الأفكار من مجموعات البيانات الكبيرة يستغرق وقتًا.

 ما لم يكن لديك بالطبع نماذج الذكاء الاصطناعي التي تحطم الأرقام بالنسبة لك وتتنبأ بالاتجاهات قبل حدوثها.

إن امتلاك الذكاء لاكتشاف الفرص الجديدة هو شيء واحد ، ولكن الاستفادة منها قبل أي شخص آخر هو التحدي الحقيقي.

يمكن أن تعمل الأتمتة الذكية على إزالة الفجوة الزمنية من خلال إخطار مديري التسويق بالفرص الجديدة بمجرد ظهورها تمامًا مثل برامجنا في Vertical Leap ، Apollo Insights . 

اعتمادًا على مقدار البيانات التي تعمل معها ، يمكن للخوارزميات التنبؤية أن تطلب الفرص حسب إمكانياتها وصعوبتها وتكلفتها وأي معايير تقررها هي الأكثر أهمية.

لا مزيد من الفرص الضائعة أو إهدار الموارد في الحملات منخفضة القيمة.

لوحة تحكم Apollo Insights

2- التخصيص السلوكي

مع خصوصية البيانات والتشريعات مثل GDPR مما يجعل من الصعب جمع البيانات الشخصية حيث تكافح العلامات التجارية لتقديم التجارب ذات الصلة.

لحسن الحظ تسمح لنا الأتمتة الذكية باتخاذ نهج مختلف في تخصيص التجارب دون الاعتماد بشكل كبيرعلى البيانات الشخصية.

يقوم إضفاء الطابع الشخصي السلوكي على تكييف التجارب والرسائل استنادًا إلى الإجراءات التي يتخذها المستخدمون أثناء الجلسات.

من خلال تحليل هذه البيانات ومقارنتها مع الدورات السابقة، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالرسائل التي سيستجيب لها المستخدم الحالي ويسلمها تلقائيًا – بشكل مجهول تمامًا.

بشكل أساسي، تستخدم تحليلات تنبؤية لتقديم تجارب مخصصة تلقائيًا.

العيب في التخصيص السلوكي هو أنه لا يمكنك عزو الإجراءات إلى الأفراد عبر جلسات متعددة حتى تحصل

على موافقتهم على استخدام ملفات تعريف الارتباط وتتبع الـ”مُعَرَفات”.

ومع ذلك، يمكنك التغلب على هذا، إلى حد كبير، باستخدام بيانات المستهلك الخارجية لتدريب نماذج التعلم الآلي الخاص بك لجعل التنبؤات أكثر تقدما ودقة.

3. أتمتة الاحتفاظ بالعملاء

لا تسمح لك التحليلات التنبؤية فقط بتقديم تجارب مخصصة.

في الواقع تزيد قدرة النظام على إجراء تنبؤات متقدمة ودقيقة مع تحول العملاء المتوقعين إلى عملاء وتقوم بتجميع المزيد من البيانات.

وهو ما يعني أن الأتمتة الذكية تجعل بعض قراراتها اكثر قيمة في مرحلة الاحتفاظ بالعملاء من دورة المبيعات.

الآن تبحث أنظمة الذكاء الاصطناعي عن أنماط سلوكية تكشف عن وقت استعداد العملاء الحاليين لإجراء عملية الشراء التالية.

تستخدم Amazon محركات الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالعناصر التي قد يغريها العملاء وتظهر هذه المنتجات في الجلسات المستقبلية.

كما يرسل عملاق التجارة الإلكترونية أيضًا رسائل إلكترونية تلقائية إلى المستخدمين تتضمن توصيات شخصية – وهي استراتيجية كان لها الفضل في توليد 35٪ من إيرادات الشركة..

ويمكن استخدام نفس المبدأ لتحديد السلوك الذي يؤدي إلى الهيمنة على العملاء وأتمتة استراتيجيات التسويق.

اترك رد

This site uses Akismet to reduce spam. Learn how your comment data is processed.