التعلم الآلي والتسويق: الأدوات والأمثلة والنصائح التي يمكن لمعظم الفرق استخدامها

يعد التعلم الآلي، وهو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي، أداة قوية تعمل على إحداث تحول سريع في التسويق.

يستخدم حوالي 35% من المسوقين الذكاء الاصطناعي لتبسيط وظائفهم وأتمتة المهام الشاقة، وفقًا لـ HubSpot أحدث الأبحاث. ومع ذلك، يكشف البحث نفسه أن 96% من المسوقين ما زالوا يقومون بتعديل المخرجات التي يولدها الذكاء الاصطناعي، مما يشير إلى أنها لا تزال بعيدة عن الكمال.

في مقال اليوم، ستتعلم كيف يمكن للتعلم الآلي أن يعزز فريق التسويق الخاص بك. سنشارك أيضًا أمثلة قابلة للتنفيذ من شركات حقيقية تطبق التعلم الآلي وتلاحظ تحسينات كبيرة.

جدول المحتويات

التعلم الآلي والتسويق

التعلم الآلي هو شكل من أشكال الذكاء الاصطناعي (AI) الذي يمكّن التطبيقات البرمجية من أن تصبح أكثر دقة في التنبؤ بالنتائج دون برمجتها بشكل صريح.

يستخدم المسوقون تعلم الآلة لفهم سلوك العملاء وتحديد الاتجاهات في مجموعات البيانات الكبيرة، مما يسمح لهم بإنشاء حملات تسويقية أكثر كفاءة وتحسين عائد الاستثمار التسويقي.

على سبيل المثال، تستخدم Netflix التعلم الآلي لتحسين خوارزمية التوصيات والتنبؤ بالطلب وزيادة مشاركة العملاء.

ومن خلال الاستفادة من سجل عرض العملاء، تكتسب الشركة رؤى قوية حول تفضيلات العملاء، مما يمكنهم من تقديم اقتراحات المحتوى ذات الصلة.

انظر إلى الصورة أدناه لترى ما الذي يجعل محترفي الأعمال يعتمدون تعلم الآلة و AI التكنولوجيا.

مصدر الصورة

كيف يمكن للتعلم الآلي تحسين التسويق

يمكن للتعلم الآلي تحسين التسويق بطرق لا تعد ولا تحصى. فيما يلي حالات الاستخدام الأكثر شيوعًا:

1. قياس معنويات العملاء

يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد مشاعر العملاء تلقائيًا، بما في ذلك الآراء الإيجابية أو المحايدة أو السلبية.

في البداية، يقومون بجمع البيانات النصية من مصادر متنوعة مثل مراجعات العملاء، أو الإشارات على وسائل التواصل الاجتماعي، أو نماذج التعليقات، أو ردود الاستطلاع.

بعد ذلك، تخضع البيانات للمعالجة المسبقة ويتم تصنيفها وفقًا للمشاعر المقابلة. يتيح ذلك للمسوقين الحصول على رؤى حول معنويات العملاء وإجراء تحسينات بناءً على التعليقات.

2. تخصيص تجربة المستخدم

يمكن لنماذج التعلم الآلي تحليل سلوك المستخدم والبيانات التاريخية للتنبؤ بتفضيلات العملاء. يستغل المسوقون هذه الفرصة لإنشاء عروض مخصصة للعملاء، مثل توصيات المنتجات أو العروض الترويجية أو الخصومات.

بالإضافة إلى ذلك، يمكن لـ ML تنظيم خلاصات المحتوى بناءً على اهتمامات المستخدم وإرسال تذكيرات مخصصة للعملاء.

3. تحسين جهود توزيع المحتوى

يمكن للتعلم الآلي تحليل أداء قنوات توزيع المحتوى المختلفة وتقديم استراتيجيات التحسين.

ومن خلال الوصول إلى البيانات التاريخية، يمكن تحديد أفضل وقت للنشر والتكرار الأمثل لتوزيع المحتوى لتجنب إرباك الجمهور.

ويمكنه أيضًا تحديد قنوات التوزيع الأكثر فعالية، مما يسمح للمسوقين بتخصيص مواردهم بحكمة وتحقيق أقصى قدر من المشاركة إلى جانب عائد الاستثمار.

4. تحسين استهداف الإعلانات وعروض الأسعار

يُحدث التعلم الآلي ثورة في الإعلانات المستهدفة.

من خلال تحليل كمية هائلة من بيانات العملاء، يتنبأ التعلم الآلي بسلوك العملاء ويجمع المستخدمين في شرائح بناءً على السمات والخصائص المشتركة.

يستخدم المسوقون بعد ذلك هذه البيانات لتخصيص الإعلانات لتناسب تلك الشرائح، والتواصل مع الجماهير المستهدفة التي من المرجح أن تتفاعل مع الإعلان.

5. تبسيط عمليات اختبار أ/ب

إختبار أ / ب يلعب دورًا مهمًا في التسويق، لأنه يوضح بوضوح ما الذي ينجح وما لا ينجح.

يساعد ML في أتمتة عمليات اختبار A/B وجعلها أكثر دقة. إن مراقبة عملية الاختبار في الوقت الفعلي تقلل من التدخل اليدوي واحتمال حدوث أخطاء محتملة.

علاوة على ذلك، يعمل التعلم الآلي على تقليل مدة الاختبار، مما يوفر الوقت والموارد عندما يتفوق أحد الأشكال بشكل كبير على الآخر.

15 أمثلة على التعلم الآلي والتسويق

فوريستر وتتوقع أن ما يقرب من 100% من الشركات ستطبق شكلاً من أشكال الذكاء الاصطناعي بحلول عام 2025. ويتبقى عامين آخرين، ولكن العديد من الشركات قد اعتمدت بالفعل الذكاء الاصطناعي بنجاح.

فيما يلي 15 مثالًا من شركات حقيقية شهدت تحسينات كبيرة بعد تطبيق التعلم الآلي.

1. زادت أمازون صافي مبيعاتها بنسبة 9%.

لقد كان التعلم الآلي منذ فترة طويلة جزءًا لا يتجزأ من أمازون، أحد أكبر بائعي التجزئة في العالم.

يستخدم عملاق التجارة الإلكترونية التعلم الآلي لمجموعة متنوعة من الأغراض، مثل الحصول على رؤى حول سلوك العملاء وتحليل سجل التصفح والشراء لتقديم توصيات مخصصة للمنتج.

تعمل هذه على تحسين تجربة العملاء حيث يجد المستخدمون بسهولة منتجات جديدة مشابهة لتجربة التسوق السابقة. بالإضافة إلى ذلك، تقوم أمازون بإنشاء إعلانات مستهدفة للمستخدمين بناءً على توقعات الطلب.

بحسب آخر تقاريرها المالية تقريروارتفع صافي مبيعات الشركة بنسبة 9% إلى 127.4 مليار دولار في الربع الأول، مقارنة بـ 116.4 مليار دولار في الربع الأول من عام 2022.

2. أصبحت Netflix رائدة في الصناعة نظرًا لاقتراحاتها المخصصة للأفلام.

أحد الأسباب الرئيسية وراء شهرة خدمات Netflix هو استخدامها الذكاء الاصطناعي وحلول التعلم الآلي لتوليد اقتراحات بديهية.

تستخدم الشركة آلة التعلم لتحليل اختيارات الأفلام لعملائها وتقديم اقتراحات المحتوى ذات الصلة. ولكن كيف يعمل؟

عندما تتصفح دليل الأفلام الخاص بهم، فإن خوارزمياتهم الذكية تراقب نوع الأفلام التي تأسرك، والمكان الذي تنقر عليه، وعدد الدقائق التي تستمر في مشاهدة نفس الفيلم، وما إلى ذلك.

وبعد تحليل عادات المشاهدة لديك، تقوم Netflix بتنظيم خلاصة مخصصة للأفلام/البرامج التلفزيونية لك. إنه فوز مربح للجانبين.

3. تنبأت Armor VPN بالقيمة الدائمة وزادت من جهود اكتساب المستخدم.

Armor VPN هو برنامج للأمن السيبراني للمستهلك (VPN) أراد إنشاء استراتيجية قوية لاكتساب المستخدمين لجذب عملاء جدد. مع ميزانيات التسويق المحدودة، لم يرغب المالكون في الخضوع لعملية التجربة والخطأ.

وهكذا تعاونوا مع البقان AI، أداة تحليلية تنبؤية، لاتخاذ قرارات استراتيجية بمساعدة نماذج القيمة الدائمة المتوقعة (pLTV).

مصدر الصورة

مع تنبؤات الأداة، تم تحديد العميل فجوة 25% في المتوسط بين القيمة الفعلية لعمر المستخدم وما يتوقعون أن تكون عليه قيمة المستخدمين.

بهذه الطريقة، يمكن لـ Armor VPN إنشاء إستراتيجية أكثر فعالية تعتمد على البيانات لدعم جهودها في اكتساب المستخدمين.

4. قامت Devex بتوسيع نطاق عمليات إنشاء المحتوى لديها وخفض التكاليف بمقدار 50 مرة.

تعد شركة Devex، التي يقع مقرها في واشنطن العاصمة، مزودًا رئيسيًا لخدمات التوظيف وتطوير الأعمال من أجل التنمية العالمية.

تتلقى الشركة ما يقرب من 3000 قطعة نصية أسبوعيًا، والتي تتطلب مراجعة يدوية من قبل فريق المحتوى. وفي نهاية المطاف، تم اعتبار 300 قطعة فقط من هذه القطع جديرة بالتصنيف وتم وضع علامة عليها وفقًا لذلك.

حتى وقت قريب، كان التقييم يتم يدويًا، ويستغرق إكماله حوالي 10 ساعات. لأتمتة العملية، اتصلت Devex قرد تعلم، منصة لتحليل النصوص مدعومة بنماذج التعلم الآلي.

قامت Devex ببناء مصنف نصي ساعدهم في معالجة البيانات ومن ثم تحديد ما إذا كان النص ذا صلة أم لا.

وقد أدى ذلك إلى توفير الوقت بنسبة 66%، وانخفاض تكاليف التشغيل بمقدار 50 مرة، حيث كان هناك حاجة إلى قدر أقل من التدخل البشري.

5. قامت Airbnb بتحسين أسعار الإيجار ووضع تقديرات تقريبية.

واجهت Airbnb تحديات عند محاولتها تحسين أسعار الإيجار للعملاء.

للتغلب على هذا ، Airbnb استخدمت التعلم الآلي لتقديم تقديرات تقريبية للعملاء المحتملين. استندت الأسعار إلى معايير مختلفة مثل الموقع والمساحة ونوع العقار والموسمية والمرافق وما إلى ذلك.

ومن ثم، من خلال إجراء EDA، يمكنهم فهم كيفية انتشار قوائم الإيجار في جميع أنحاء الولايات المتحدة.

في الخطوة الأخيرة، نفذت الشركة نماذج تعلم الآلة، مثل الانحدار الخطي، لإنشاء تقديرات وتصور كيفية تغير الأسعار بمرور الوقت. لقد سمح لهم بإنشاء عروض تسويقية جذابة وكسب عملاء جدد.

6. إعادة: قام الأعضاء بزيادة التحويلات بنسبة 43% باستخدام الخرائط الحرارية وتسجيلات الجلسة.

يتذكر هي واحدة من الشركات الرائدة في مجال بطاقات الائتمان في الدول الاسكندنافية. في الآونة الأخيرة، لاحظ فريق التسويق الخاص بهم أن المستخدمين كانوا يرتدون من نموذج طلب بطاقة الائتمان الخاصة بهم أكثر من المعتاد.

بالاحباط، تحول فريق التسويق ل Hotjar للحصول على صورة كاملة عن كيفية استخدام العملاء لموقعهم على الويب وسبب المشكلة. لقد استخدموا تسجيلات الجلسة لإعادة تشغيل الوقت الكامل الذي يقضيه المستخدم على موقع الويب.

ساعدتهم الخرائط الحرارية في تحديد الصفحات التي يميل العملاء إلى النقر عليها أكثر.

من خلال جمع البيانات، لاحظ فريق التسويق التابع لـ Re: member أن العديد من الأشخاص القادمين من الشركات التابعة كانوا يغادرون على الفور.

بعد مراجعة الخرائط الحرارية وتسجيلات الجلسة، خلص الفريق إلى أن الزوار كانوا مهتمين في البداية بقسم الفوائد ولكنهم بحاجة إلى مزيد من المعلومات.

وبالتالي، أعادوا تصميم صفحة التطبيق، مما أدى إلى زيادة بنسبة 43٪ في التحويلات.

7. حققت Tuff نسبة نجاح بلغت 75% في مقترحات الشراكة.

Tuff هي وكالة تسويق لتحسين محركات البحث (SEO) حققت نموًا كبيرًا في ARR خلال ثلاث سنوات فقط. في البداية، كافحوا لإنشاء عروض تقديمية للعملاء بسبب عدم وجود أداة موثوقة لتحسين محركات البحث لإجراء بحث شامل عن المنافسين والكلمات الرئيسية.

بعد استخدام Semrush، وهي أداة رائدة للبحث عن الكلمات الرئيسية مع خوارزميات التعلم الآلي، يمكن لـ Tuff تحليل الأداء العضوي للعملاء المحتملين وإنشاء مقترحات مخصصة مصممة خصيصًا لتلبية احتياجاتهم الخاصة.

وأدى ذلك إلى نسبة نجاح بلغت 75% في كسب عملاء جدد.

8. نجح موقع Kasasa في زيادة عدد الزيارات العضوية بنسبة 92%.

تهدف شركة Kasasa، وهي شركة خدمات مالية، إلى توسيع نطاق عمليات المحتوى الخاصة بها وزيادة حركة المرور العضوية. اعتمدوا MarketMuse، أداة لتحسين المحتوى تعتمد على الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي لتوفير الوقت والموارد.

باستخدام ملخصات المحتوى المبسطة من MarketMuse، أنتجت Kasasa محتوى ذا معنى بشكل أسرع بكثير. أدى ذلك إلى ترسيخ مكانة الشركة كخبير في الصناعة وزيادة الاعتراف بها، مما أدى إلى نمو بنسبة 92% في حركة المرور العضوية.

9. أنشأ Spotify قوائم تشغيل مخصصة وعزز مشاركة العملاء.

يستخدم Spotify خوارزميات التعلم الآلي لتحليل بيانات العملاء، مثل قوائم التشغيل وسجل الاستماع.

يتيح ذلك لمزود خدمة الموسيقى الرقمية إنشاء شرائح للعملاء بناءً على تفضيلات الموسيقى، مما يتيح توصيات موسيقية وقوائم تشغيل مخصصة لكل مستخدم، مما يؤدي في النهاية إلى زيادة مشاركة العملاء.

10. قامت سيفورا ببناء ولاء العملاء على المدى الطويل من خلال Sephora Virtual Artist.

تعمل شركة Sephora، وهي شركة عملاقة لبيع مستحضرات التجميل بالتجزئة، على الاستفادة من أحدث التقنيات، بما في ذلك الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي، لأكثر من عقد من الزمن. يتيح فنانهم الافتراضي للعملاء تجربة منتجات جديدة تقريبًا دون ارتدائها.

من خلال تقنية التعرف على الوجه، تتعرف خوارزميات التعلم الآلي تلقائيًا على الظل الأكثر توافقًا وتوصي بالمنتجات، وتقدم توصيات مخصصة للمنتج، وتحفز مشاركة العملاء، وتعزز الولاء.

مصدر الصورة

11. قامت شركة كوكا كولا بتحسين جهود المبيعات والتوزيع بنسبة 30% تقريبًا.

كانت شركة Coca-Cola في طليعة تطبيق حلول تعلم الآلة والذكاء الاصطناعي في استراتيجياتها التسويقية.

وللحفاظ على ريادتها في الصناعة، أنشأت الشركة الأمريكية نظام الذكاء الاصطناعي لتحليل بيانات المبيعات واكتشاف الاتجاهات في تفضيلات العملاء.

كما استخدموا أيضًا خوارزميات التعلم الآلي لتحسين تعبئة منتجاتهم وتوزيعها، مما أدى إلى زيادة ملحوظة في الأرباح بنسبة 30%.

بالإضافة إلى ذلك، قاموا بتطوير مساعد افتراضي لمساعدة العملاء في الاستفسارات الشائعة.

12. يرسل موقع Yelp توصيات مخصصة أسبوعيًا.

عواء عبارة عن منصة لمراجعات وتوصيات المستخدمين تستخدم خوارزميات التعلم الآلي الخاصة بها. إنهم يستفيدون من التعلم الآلي والفرز الخوارزمي لإنشاء توصيات مخصصة للمستخدم.

باستخدام التعلم الآلي، يتلقى المستخدمون توصيات أسبوعية بناءً على الأنشطة التجارية التي شاهدوها في الأسبوع السابق أو ضمن اهتماماتهم المحددة. وفي عام 2023، قدمت الشركة أيضًا خدمة كتابة المراجعة المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

13. ضاعفت شركة Cyber ​​Inc. إنتاج دورات الفيديو الخاصة بها.

شركة سايبر. هي شركة للتوعية بالأمن والخصوصية ومقرها في هولندا. تقدم الشركة برامج تدريبية وأرادت توسيع نطاق عملية إنشاء دورات الفيديو الخاصة بها.

لقد تعاونوا مع Synthesiaو فيديو مدعوم بالذكاء الاصطناعي منصة الإنشاء، لتبسيط إنشاء الفيديو وإنتاج مقاطع الفيديو بلغات متعددة.

أدى التعاون إلى خفض تكاليف توظيف الممثلين نظرًا لأن الأداة توفر صورة رمزية كبديل. تمكنت شركة Cyber ​​Inc من إنتاج محتوى فيديو بشكل أسرع مرتين ووسعت نطاق انتشارها العالمي.

14. أنشأت أوبر إعلانات مستهدفة مخصصة لكل مستخدم.

تستخدم شركة أوبر، وهي شركة أمريكية تقدم خدمات سيارات الأجرة، التعلم الآلي بشكل فعال. وبمساعدة التعلم الآلي، يقومون بتحليل بيانات العملاء، مثل الموقع وسجل السفر، وإنشاء إعلانات مستهدفة مصممة خصيصًا للأفراد.

تسمح لهم الخوارزميات بتحسين الحملات الإعلانية لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة، مما يؤدي إلى زيادة مشاركة العملاء ومعدلات الاستخدام مع أوبر.

15. قامت Farfetch بزيادة معدل فتح البريد الإلكتروني بنسبة 31%.

Farfetch هي شركة بيع تجزئة للأزياء الفاخرة قامت بتجربة الذكاء الاصطناعي وأضفت مظهرًا جديدًا على حملاتها التسويقية عبر البريد الإلكتروني.

لقد تعاونوا مع Phrasee، وهي أداة تختار صوت العلامة التجارية الأكثر صلة وتولد أفكار المحتوى بناءً على ذلك.

وشهدت الشركة نتائج مبهرة، مع زيادة بنسبة 38% في متوسط ​​معدل النقر وارتفاع متوسط ​​معدل الفتح بنسبة 31% في حملاتها الترويجية.

5 نصائح لاستخدام التعلم الآلي في التسويق

يمكن أن يكون التعلم الآلي مفيدًا للغاية، ولكن يجب أن تعرف كيفية استخدامه بفعالية. فيما يلي خمس نصائح للاستفادة بشكل فعال من التعلم الآلي في جهودك التسويقية.

1. كن محددًا في أهدافك التسويقية.

نظرًا لأن تعلم الآلة يعالج مجموعات هائلة من البيانات، فمن المحتمل أن تحصل على كميات كبيرة من البيانات غير الضرورية. يمكنك تجنب ذلك بسهولة إذا حددت بوضوح ما تريد تحقيقه.

قم بتضييق أهدافك التسويقية وقم بتجميعها في فئات مثل تقسيم العملاء، وتحسين الإعلانات، وتسريع التحويل، وما إلى ذلك. ابدأ بتجارب صغيرة الحجم وكررها بمجرد حصولك على بعض النتائج.

2. لا تلتزم بنموذج ML واحد.

تعد تجربة نماذج التعلم الآلي المتعددة أمرًا ضروريًا. تتمتع نماذج ML المختلفة بقدرات مختلفة، ولكل منها إيجابيات وسلبيات.

لتحقيق أقصى قدر من الكفاءة، سيتعين عليك اختبار نماذج تعلم الآلة المختلفة حتى تتمكن من مقارنة أدائها بموضوعية.

على سبيل المثال، يمكن لنموذج تعلم الآلة أن يتفوق في نوع معين من مهام البيانات ولكن قد يكون أداؤه ضعيفًا في سيناريو مختلف.

3. لا تعتمد بشكل مفرط على أدوات تعلم الآلة.

في حين أن التعلم الآلي يمكن أن يولد رؤى قيمة، فإن الإفراط في الاعتماد عليه يمكن أن يكون ضارًا للمسوقين. لا تزال نماذج التعلم الآلي في طور التطور، وهي ليست مثالية ولا يمكنها العمل بشكل كامل بدون الخبرة البشرية.

للحصول على أقصى النتائج، من الأفضل الجمع بين التعلم الآلي والمعرفة البشرية. حدد كل دور بوضوح وحدد حدودًا صحية لمتى يتم استخدام تعلم الآلة ومتى يتم الاعتماد على القرارات البشرية.

4. الشراكة مع علماء البيانات.

ليس كل شخص لديه معرفة داخلية بعالم البيانات. إذا كنت قد بدأت للتو، فمن الجيد أن تتعاون مع أحد علماء البيانات لتنفيذ نماذج تعلم الآلة الصحيحة.

تأكد من مطالبة خبراء التعلم الآلي بشرح القيود المفروضة على نماذج تعلم الآلة حتى لا تكون لديك توقعات غير واقعية.

5. احترام سياسة البيانات والتحلي بالشفافية.

تشكل أدوات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي تهديدًا لانتهاكات البيانات ومخاوف الخصوصية.

نظرًا لأن بيانات العملاء معرضة للخطر، فستحتاج إلى التأكد من التزامك بلوائح خصوصية البيانات. تجنب الاستخدام غير الأخلاقي لبيانات العملاء وكن شفافًا.

هذه الأمور ضرورية لبناء الثقة مع عملائك.

5 أدوات للتعلم الآلي للمسوقين

نظرًا لأن السوق مشبع بأدوات التعلم الآلي، فقد قمنا بتضييق القائمة وقمنا بتضمين أفضل الأدوات فقط. فيما يلي خمس أدوات تعلم الآلة التي ستساعدك على تبسيط جهودك التسويقية وزيادة أرباحك إلى أقصى حد.

1. مساعد محتوى Hubspot

ابدأ باستخدام أدوات الذكاء الاصطناعي الخاصة بـ HubSpot.

HubSpot's مساعد المحتوى هي أداة قوية تسمح للمسوقين بتعزيز عمليات المحتوى وتحسين الإنتاجية.

إنه يتكامل أصلاً مع منتجات HubSpot، ويمكنك التبديل بين الذكاء الاصطناعي وإنشاء المحتوى اليدوي لإنشاء نسخة للبريد الإلكتروني وموقع الويب ومنشورات المدونة وما إلى ذلك.

لاستخدام مساعد المحتوى، ما عليك سوى ملء النموذج ووصف المحتوى الذي تريده، ثم النقر فوق "إنشاء". في بضع ثوان، سيكون لديك نسختك.

الميزات الأساسية

• أنشئ رسائل بريد إلكتروني مخصصة للمبيعات والتسويق، وأفكارًا لمنشورات المدونة، ومخططات تفصيلية
• أنشئ فقرات وأنشئ عبارات حث على اتخاذ إجراء مقنعة
• التكامل مع منتجات Hubspot الأخرى

السعر: مجانًا لمستخدمي Hubspot CRM.

برو تلميح: قم بتقسيم العملاء المتوقعين استنادًا إلى الخصائص المشتركة، ثم قم بإضافة القوائم إلى مساعد المحتوى. ستقوم الأداة بمعالجة البيانات وإنشاء رسائل بريد إلكتروني مخصصة لتبسيط عملية التواصل الخاصة بك.

2. تعلم القرد

MonkeyLearn هي أداة للذكاء الاصطناعي تساعد الشركات على تحليل البيانات باستخدام التعلم الآلي. فهو يستخرج البيانات من مصادر مختلفة، مثل رسائل البريد الإلكتروني والاستطلاعات والمشاركات، ويعرض تعليقات العملاء في مكان واحد.

الميزات الأساسية

• يتم دعم تنسيقات نصية مختلفة، مثل رسائل البريد الإلكتروني، وتذاكر الدعم، والمراجعات، واستطلاعات NPS، والتغريدات، وما إلى ذلك.
• تصنيف النص إلى فئات: المشاعر، الموضوع، الجوانب، النية، الأولوية، إلخ.
• التكامل مع مئات التطبيقات مثل Zendesk وAirtable وTypeform وIntercom وما إلى ذلك.

السعر: هناك خطتان للتسعير. تبدأ باقة "الفريق" من 299 دولارًا، وهناك نسخة تجريبية مجانية. إن أسعار فئة "الأعمال" غير متاحة للعامة، ويجب عليك الاتصال بفريق المبيعات.

ما نحب: الأداة بديهية للغاية، ولا يلزم وجود خبرة في البرمجة. بالإضافة إلى ذلك، يتوفر لدى العملاء مجموعة واسعة من خيارات تحليل النص ويمكنهم الاطلاع على التعليقات في موقع مركزي واحد.

3. البقان AI

مصدر الصورة

Pecan AI عبارة عن منصة تحليلات تنبؤية تستخدم التعلم الآلي لإنشاء تنبؤات دقيقة وقابلة للتنفيذ في غضون ساعات قليلة.

تستفيد الأداة بشكل فعال من كميات كبيرة من البيانات الأولية وتتنبأ بالمخاطر والنتائج التي تؤثر على الإيرادات، مثل تقلب العملاء، والقيمة الدائمة، وما إلى ذلك.

الميزات الأساسية

• قوالب SQL مبنية مسبقًا وقابلة للتخصيص
• توقعات الطلب
• تحسين الحملة باستخدام SKAN
• تكامل مع تطبيقات الطرف الثالث

السعر: تحتوي الأداة على ثلاث خطط تسعير. تبلغ تكلفة الخطة "المبدئية" 50 دولارًا أمريكيًا شهريًا، أما الخطة "المحترفة" فهي 280 دولارًا أمريكيًا. يجب عليك حجز اجتماع لحسابات المؤسسات لمعرفة تفاصيل التسعير.

ما نحب: تتيح لنا الأداة الاستفادة من قوة الذكاء الاصطناعي والتخلص من التخمين أثناء اتخاذ القرارات الإستراتيجية.

4. جاسبر AI

مصدر الصورة

يستخدم Jasper AI التعلم الآلي والذكاء الاصطناعي لإنشاء نسخة شبيهة بالإنسان للمدونات ومواقع الويب ورسائل البريد الإلكتروني ووسائل التواصل الاجتماعي وما إلى ذلك. يساعد مساعد كتابة النصوص هذا الشركات على توسيع نطاق جهود إنتاج المحتوى وتوفير الوقت الثمين.

ما عليك سوى اختيار نغمة الصوت، وتحميل ملخص الحملة، وتحديد نوع المحتوى. سيتم إنشاء نسخة في 15 ثانية فقط.

الميزات الأساسية

• نغمات متعددة من خيارات الصوت لتتناسب مع نمط علامتك التجارية: صفيق، رسمي، جريء، وقرصان
• ترجمة المحتوى بأكثر من 30 لغة
• 50 نموذجًا مختلفًا لحالة الاستخدام
• منشئ فني يعمل بالذكاء الاصطناعي لإنشاء صور مرئية لنسخك

السعر: تأتي الأداة مع ثلاث خطط تسعير. تبلغ تكلفة خطة "المنشئ" 39 دولارًا وخطة "الفرق" 99 دولارًا شهريًا على التوالي. سيتعين عليك الاتصال بفريق المبيعات الخاص بهم إذا كنت بحاجة إلى خطة "الأعمال".

ما نحب: نغمات صوتية مختلفة وقوالب حملات معدة مسبقًا لإنشاء محتوى مخصص. ملحق متصفح سهل الاستخدام للوصول إلى الأداة مباشرة في متصفحك.

5. مسوق الذكاء الاصطناعي

AI Marketer هي أداة تحليلية تنبؤية تسمح لك بتحديد واستهداف عملائك الأكثر قيمة.

باستخدام نماذج التعلم الآلي، فإنه يتنبأ باحتمالية شراء العملاء ويرسل إشعارات تحسين الوقت للعملاء المستهدفين في أوقات محددة.

يمكنك أيضًا استهداف العملاء الأكثر عرضة لخطر الاضطراب. يساعدك هذا على تعزيز الاحتفاظ بالعملاء وتعظيم تأثير حملاتك التسويقية.

الميزات الأساسية

• توقعات سلوك العملاء على أساس فردي
• استهداف أكثر ذكاءً
• توصيات التحسين المستندة إلى البيانات

السعر: لم يتم الكشف عن معلومات التسعير علنا. يجب عليك طلب العرض التوضيحي. هناك أيضًا نسخة تجريبية مجانية.

ما نحب: نغمات صوتية مختلفة وقوالب حملات معدة مسبقًا لإنشاء محتوى مخصص. كما أنه يتميز بملحق متصفح سهل الاستخدام حتى تتمكن من الوصول إلى الأداة من متصفحك.

استخدام التعلم الآلي لتعظيم جهود التسويق

تعمل حلول الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على تعزيز لعبة التسويق. على الرغم من أنها لا تزال تتطور، إلا أن دمج التقنيات المتطورة في مجموعتك اليومية لن يسبب أي ضرر.

وبدلاً من ذلك، سيساعدك ذلك على أتمتة المهام المتكررة والحصول على رؤى قوية حول سلوك العملاء، مما يتيح لك إنشاء حملات تسويقية فعالة للغاية تحقق نتائج.

راقب اتجاهات التكنولوجيا واستفد من قوة خوارزميات التعلم الآلي.

• محتوى مدعوم من تحسين محركات البحث وتوزيع العلاقات العامة. تضخيم اليوم.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. تمكين نفسك. الوصول هنا.
• أفلاطونايستريم. ذكاء Web3. تضخيم المعرفة. الوصول هنا.
• أفلاطون كربون، كلينتك ، الطاقة، بيئة، شمسي، إدارة المخلفات. الوصول هنا.
• أفلاطون هيلث. التكنولوجيا الحيوية وذكاء التجارب السريرية. الوصول هنا.
• المصدر https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing