یادگیری ماشینی و بازاریابی: ابزارها، مثال‌ها و نکاتی که اکثر تیم‌ها می‌توانند از آن استفاده کنند

یادگیری ماشینی، زیر مجموعه ای از هوش مصنوعی، ابزار قدرتمندی است که به سرعت بازاریابی را متحول می کند.

طبق گزارش HubSpot، حدود 35 درصد از بازاریابان از هوش مصنوعی برای ساده کردن مشاغل خود و خودکارسازی کارهای خسته کننده استفاده می کنند. آخرین تحقیقات. با این حال، همان تحقیق نشان می‌دهد که 96 درصد از بازاریابان همچنان خروجی‌های تولید شده توسط هوش مصنوعی را تنظیم می‌کنند - که نشان می‌دهد هنوز تا کامل بودن فاصله زیادی دارد.

در پست امروز، خواهید آموخت که چگونه یادگیری ماشینی می تواند تیم بازاریابی شما را افزایش دهد. همچنین نمونه‌های عملی را از شرکت‌های دنیای واقعی که یادگیری ماشینی را پیاده‌سازی می‌کنند و متوجه پیشرفت‌های قابل توجهی شده‌اند، به اشتراک می‌گذاریم.

فهرست مندرجات

یادگیری ماشینی و بازاریابی

یادگیری ماشینی شکلی از هوش مصنوعی (AI) است که برنامه‌های نرم‌افزاری را قادر می‌سازد تا در پیش‌بینی نتایج بدون برنامه‌ریزی صریح، دقیق‌تر شوند.

بازاریابان از ML برای درک رفتار مشتری و شناسایی روندها در مجموعه داده های بزرگ استفاده می کنند و به آنها امکان می دهد کمپین های بازاریابی کارآمدتری ایجاد کنند و بازگشت سرمایه بازاریابی را بهبود بخشند.

به عنوان مثال، نتفلیکس از یادگیری ماشینی برای بهبود الگوریتم توصیه‌های خود، پیش‌بینی تقاضا و افزایش تعامل مشتری استفاده می‌کند.

با استفاده از سابقه بازدید مشتریان، این شرکت بینش قدرتمندی در مورد ترجیحات مشتریان به دست می آورد و آنها را قادر می سازد تا پیشنهادات محتوای مرتبط را ارائه دهند.

به تصویر زیر نگاه کنید تا ببینید چه چیزی باعث می‌شود حرفه‌ای‌های کسب‌وکار از ML و استفاده کنند AI فن آوری است.

منبع تصویر

چگونه یادگیری ماشینی می تواند بازاریابی را بهبود بخشد

یادگیری ماشینی می تواند بازاریابی را به روش های متعدد بهبود بخشد. در اینجا رایج ترین موارد استفاده آمده است:

1. سنجش احساسات مشتری

الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند به طور خودکار احساسات مشتری را شناسایی کنند و نظرات مثبت، خنثی یا منفی را در بر گیرند.

در ابتدا، آن‌ها داده‌های متنی را از منابع متنوعی مانند نظرات مشتریان، اشاره‌های رسانه‌های اجتماعی، فرم‌های بازخورد یا پاسخ‌های نظرسنجی جمع‌آوری می‌کنند.

متعاقبا، داده‌ها تحت پیش پردازش قرار می‌گیرند و با توجه به احساسات مربوطه برچسب‌گذاری می‌شوند. این به بازاریابان این امکان را می دهد که بینش هایی را در مورد احساسات مشتری به دست آورند و بر اساس بازخورد بهبودهایی ایجاد کنند.

2. تجربه کاربری را شخصی کنید

مدل‌های یادگیری ماشینی می‌توانند رفتار کاربر و داده‌های تاریخی را برای پیش‌بینی ترجیحات مشتری تجزیه و تحلیل کنند. بازاریابان از این فرصت برای ایجاد پیشنهادات شخصی برای مشتریان مانند توصیه های محصول، تبلیغات یا تخفیف استفاده می کنند.

علاوه بر این، ML می‌تواند فیدهای محتوا را بر اساس علایق کاربر تنظیم کند و یادآورهای شخصی‌شده را برای مشتریان ارسال کند.

3. تلاش های توزیع محتوا را بهینه کنید

یادگیری ماشینی می تواند عملکرد کانال های مختلف توزیع محتوا را تجزیه و تحلیل کند و استراتژی های بهینه سازی را ارائه دهد.

با دسترسی به داده های تاریخی، می تواند تعیین کند بهترین زمان برای ارسال و فرکانس بهینه توزیع محتوا برای جلوگیری از غلبه بر مخاطب.

همچنین می‌تواند مؤثرترین کانال‌های توزیع را شناسایی کند، و به بازاریابان اجازه می‌دهد منابع خود را عاقلانه تخصیص دهند و در کنار بازگشت سرمایه به حداکثر تعامل دست یابند.

4. هدف گذاری و مناقصه تبلیغات را بهینه کنید

ML تبلیغات هدفمند را متحول می کند.

با تجزیه و تحلیل حجم وسیعی از داده‌های مشتری، یادگیری ماشین رفتار مشتری را پیش‌بینی می‌کند و کاربران را بر اساس ویژگی‌ها و ویژگی‌های مشترک در بخش‌هایی گروه‌بندی می‌کند.

سپس بازاریابان از این داده‌ها برای تطبیق تبلیغات با آن بخش‌ها استفاده می‌کنند و با مخاطبان هدفی که احتمال بیشتری برای درگیر شدن با آگهی دارند ارتباط برقرار می‌کنند.

5. فرآیندهای تست A/B را ساده کنید

تست / B نقش مهمی در بازاریابی ایفا می کند، زیرا به وضوح نشان می دهد که چه چیزی کار می کند و چه چیزی نیست.

ML به خودکار کردن فرآیندهای تست A/B و دقیق تر کردن آنها کمک می کند. نظارت بر زمان واقعی فرآیند آزمایش، مداخله دستی و احتمال خطاهای احتمالی را کاهش می دهد.

علاوه بر این، یادگیری ماشینی مدت زمان تست را کاهش می دهد، در زمان و منابع صرفه جویی می کند، زمانی که یک تغییر به طور قابل توجهی از دیگری برتری دارد.

15 مثال از یادگیری ماشینی و بازاریابی

فورستر پیش‌بینی می‌کند که تقریباً 100 درصد شرکت‌ها تا سال 2025 نوعی از هوش مصنوعی را پیاده‌سازی خواهند کرد. دو سال دیگر باقی مانده است، اما شرکت‌های بسیاری قبلاً با موفقیت هوش مصنوعی را پذیرفته‌اند.

در اینجا 15 نمونه از شرکت های دنیای واقعی آورده شده است که پس از پیاده سازی یادگیری ماشین، شاهد پیشرفت های قابل توجهی بودند.

1. آمازون فروش خالص خود را 9 درصد افزایش داد.

یادگیری ماشینی مدت هاست که بخشی جدایی ناپذیر از آمازون، یکی از بزرگترین خرده فروشان در جهان است.

این غول تجارت الکترونیک از ML برای اهداف مختلفی مانند دریافت بینش در مورد رفتار مشتری و تجزیه و تحلیل تاریخچه مرور و خرید برای ارائه توصیه‌های محصول شخصی استفاده می‌کند.

اینها تجربه مشتری را افزایش می دهند زیرا کاربران به راحتی محصولات جدیدی را پیدا می کنند که مشابه تجربه خرید قبلی آنها است. علاوه بر این، آمازون تبلیغات هدفمندی را برای کاربران بر اساس پیش بینی تقاضا ایجاد می کند.

طبق آخرین گزارش مالی آن گزارشفروش خالص این شرکت در سه ماهه اول با 9 درصد افزایش به 127.4 میلیارد دلار در مقایسه با 116.4 میلیارد دلار در سه ماهه اول سال 2022 رسیده است.

2. نتفلیکس به دلیل پیشنهادهای شخصی سازی شده فیلم خود به یک رهبر صنعت تبدیل شد.

یکی از دلایل اصلی محبوبیت خدمات نتفلیکس استفاده از آنهاست هوش مصنوعی و راه حل های یادگیری ماشین برای ایجاد پیشنهادات بصری.

شرکت استفاده می کند فراگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل انتخاب های فیلم مشتریان خود و ارائه پیشنهادات محتوای مرتبط. اما چگونه کار می کند؟

وقتی فهرست فیلم‌های آن‌ها را مرور می‌کنید، الگوریتم‌های هوشمند آن‌ها مشاهده می‌کنند که چه نوع فیلم‌هایی شما را مجذوب خود می‌کنند، کجا کلیک می‌کنید، چند دقیقه به تماشای همان فیلم ادامه می‌دهید و غیره.

سپس با تجزیه و تحلیل عادات تماشای شما، نتفلیکس یک فید فیلم/نمایش تلویزیونی شخصی سازی شده را برای شما تنظیم می کند. این یک برد-برد است.

3. Armor VPN ارزش طول عمر را پیش‌بینی کرد و تلاش‌های جذب کاربر را به حداکثر رساند.

Armor VPN یک نرم افزار امنیت سایبری مصرف کننده (VPN) است که می خواهد یک استراتژی جذب کاربر قوی برای جذب مشتریان جدید ایجاد کند. با بودجه های بازاریابی محدود، مالکان نمی خواستند فرآیند آزمون و خطا را طی کنند.

بنابراین، آنها با یکدیگر شریک شدند هوش مصنوعی اسپندیک ابزار تحلیلی پیش‌بینی‌کننده، برای تصمیم‌گیری استراتژیک با کمک مدل‌های ارزش طول عمر پیش‌بینی‌شده (pLTV).

منبع تصویر

با پیش بینی های ابزار، مشتری شناسایی شد به طور متوسط ​​25 درصد شکاف بین ارزش واقعی طول عمر کاربر و آنچه آنها انتظار داشتند ارزش کاربران باشد.

به این ترتیب، Armor VPN می تواند استراتژی موثرتر و مبتنی بر داده را برای تقویت تلاش های جذب کاربر خود ایجاد کند.

4. Devex فرآیندهای تولید محتوای خود را کاهش داد و هزینه ها را 50 برابر کاهش داد.

Devex، مستقر در واشنگتن دی سی، ارائه دهنده عمده خدمات استخدام و توسعه کسب و کار برای توسعه جهانی است.

این شرکت تقریباً 3000 قطعه متن در هفته دریافت می کند که نیاز به بررسی دستی توسط تیم محتوا دارد. در نهایت، تنها 300 قطعه از این قطعات شایسته تشخیص داده شده و بر این اساس برچسب گذاری می شوند.

تا همین اواخر، ارزیابی به صورت دستی انجام می شد که تکمیل آن حدود 10 ساعت طول می کشید. برای خودکارسازی فرآیند، Devex تماس گرفت MonkeyLearn، یک پلت فرم تجزیه و تحلیل متن که توسط مدل های یادگیری ماشینی طراحی شده است.

Devex یک طبقه‌بندی‌کننده متن ساخت که به آن‌ها کمک می‌کرد تا داده‌ها را پردازش کنند و سپس اگر متن مرتبط بود برچسب‌گذاری کنند.

این منجر به 66٪ صرفه جویی در زمان شد و هزینه های عملیاتی 50 برابر کاهش یافت، زیرا به دخالت کمتر انسانی نیاز بود.

5. Airbnb قیمت های اجاره را بهینه کرد و تخمین های تقریبی ایجاد کرد.

Airbnb هنگام تلاش برای بهینه سازی قیمت اجاره برای مشتریان با چالش هایی مواجه شد.

برای غلبه بر این، Airbnb از یادگیری ماشینی برای ارائه تخمین های تقریبی به مشتریان بالقوه استفاده کرد. قیمت ها بر اساس معیارهای مختلفی مانند موقعیت مکانی، متراژ، نوع ملک، فصلی بودن، امکانات رفاهی و غیره بود.

سپس، با انجام EDA، آنها می‌توانند بفهمند که چگونه فهرست‌های اجاره در سراسر ایالات متحده پخش می‌شوند.

در مرحله آخر، این شرکت مدل‌های ML مانند رگرسیون خطی را برای تولید تخمین‌ها و تجسم نحوه تغییر قیمت‌ها در طول زمان پیاده‌سازی کرد. این به آنها اجازه داد تا پیشنهادات بازاریابی جذابی ایجاد کنند و مشتریان جدیدی را به دست آورند.

6. Re:member با هیت مپ و ضبط جلسه، تبدیل ها را 43 درصد افزایش داد.

یاد آوردن یکی از شرکت های پیشرو کارت اعتباری در اسکاندیناوی است. اخیرا، تیم بازاریابی آنها متوجه شد که کاربران بیشتر از حد معمول فرم درخواست کارت اعتباری خود را دریافت می کنند.

تیم بازاریابی که ناامید شده بود، روی آورد هاتجار برای به دست آوردن یک تصویر کامل از نحوه استفاده مشتریان از وب سایت خود و چه چیزی باعث این مشکل شده است. آنها از ضبط جلسات برای پخش مجدد کل زمانی که کاربر در وب سایت سپری کرده است استفاده کردند.

نقشه های حرارتی به آنها کمک می کرد تا تشخیص دهند که مشتریان روی کدام صفحات بیشتر کلیک می کنند.

تیم بازاریابی Re:member با ترکیب داده‌ها متوجه شد که بسیاری از افرادی که از شرکت‌های وابسته می‌آمدند فوراً آن را ترک می‌کنند.

پس از بررسی نقشه های حرارتی و ضبط جلسات، تیم به این نتیجه رسید که بازدیدکنندگان در ابتدا به بخش مزایا علاقه داشتند اما به اطلاعات بیشتری نیاز داشتند.

در نتیجه، آنها صفحه برنامه را دوباره طراحی کردند که منجر به افزایش 43 درصدی در تبدیل شد.

7. توف در پیشنهادات مشارکت به 75 درصد موفقیت دست یافت.

Tuff یک آژانس بازاریابی SEO است که تنها در سه سال به رشد قابل توجهی در ARR دست یافت. در ابتدا، آنها به دلیل عدم وجود یک ابزار سئو قابل اعتماد برای تحقیقات کامل رقبا و کلمات کلیدی، برای ایجاد نظرات مشتری تلاش کردند.

پس از استفاده سمرشTuff که یک ابزار پیشرو در تحقیق کلمات کلیدی با الگوریتم‌های یادگیری ماشینی است، می‌تواند عملکرد ارگانیک مشتریان بالقوه را تجزیه و تحلیل کند و پیشنهادات شخصی‌سازی شده را متناسب با نیازهای خاص آنها ایجاد کند.

این منجر به 75 درصد موفقیت در جذب مشتریان جدید شد.

8. کاساسا ترافیک ارگانیک را 92 درصد افزایش داد.

کاساسا، یک شرکت خدمات مالی، قصد داشت عملیات محتوایی خود را افزایش دهد و ترافیک ارگانیک را هدایت کند. قبول کردند MarketMuseیک ابزار بهینه سازی محتوا بر اساس هوش مصنوعی و ML، برای صرفه جویی در زمان و منابع.

کاساسا با استفاده از خلاصه‌های محتوای ساده شده از MarketMuse، محتوای معنی‌دار را بسیار سریع‌تر تولید کرد. این شرکت را به عنوان یک متخصص صنعت معرفی کرد و شناخت آن را افزایش داد و منجر به رشد 92 درصدی در ترافیک ارگانیک شد.

9. Spotify لیست های پخش شخصی سازی شده ایجاد کرد و تعامل مشتری را افزایش داد.

Spotify از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، مانند لیست‌های پخش و تاریخچه گوش دادن، استفاده می‌کند.

این به ارائه‌دهنده خدمات موسیقی دیجیتال اجازه می‌دهد تا بخش‌های مشتری را بر اساس ترجیحات موسیقی ایجاد کند، توصیه‌ها و لیست‌های پخش شخصی‌شده موسیقی را برای هر کاربر فعال می‌کند و در نهایت باعث افزایش تعامل مشتری می‌شود.

10. Sephora وفاداری طولانی مدت مشتری را با Sephora Virtual Artist ایجاد کرد.

Sephora، یک خرده‌فروش غول پیکر لوازم آرایشی، بیش از یک دهه است که از فناوری‌های پیشرفته، از جمله هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی استفاده می‌کند. هنرمند مجازی آنها به مشتریان اجازه می دهد تا محصولات جدید را بدون استفاده از آنها به صورت مجازی امتحان کنند.

از طریق فناوری تشخیص چهره، الگوریتم‌های یادگیری ماشینی به‌طور خودکار سازگارترین سایه‌ها را تشخیص می‌دهند و محصولات را توصیه می‌کنند، توصیه‌های شخصی‌شده محصول را ارائه می‌دهند، تعامل مشتری را افزایش می‌دهند و وفاداری را تقویت می‌کنند.

منبع تصویر

11. کوکاکولا تلاش های فروش و توزیع خود را تقریبا 30 درصد بهبود بخشید.

کوکاکولا در اجرای راه حل های ML و AI در استراتژی های بازاریابی خود پیشرو بوده است.

این شرکت آمریکایی برای حفظ رهبری صنعت خود، یک سیستم هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده های فروش و تشخیص روند ترجیحات مشتری ایجاد کرد.

آنها همچنین از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای بهینه‌سازی بسته‌بندی و توزیع محصول خود استفاده کردند که منجر به افزایش قابل توجه 30 درصدی سود شد.

علاوه بر این، آنها یک دستیار مجازی برای کمک به مشتریان در مورد سؤالات رایج ایجاد کردند.

12. Yelp به صورت هفتگی توصیه های شخصی شده ارسال می کند.

Yelp یک پلت فرم نظرات و پیشنهادات کاربران است که از الگوریتم های یادگیری ماشینی خود استفاده می کند. آنها از یادگیری ماشینی و مرتب‌سازی الگوریتمی برای ایجاد توصیه‌های شخصی‌سازی شده کاربر استفاده می‌کنند.

با یادگیری ماشینی، کاربران توصیه‌های هفتگی را بر اساس کسب‌وکارهایی که در هفته قبل مشاهده کرده‌اند یا بر اساس علایق خاص خود دریافت می‌کنند. در سال 2023، این شرکت همچنین سرویس نقدنویسی مبتنی بر هوش مصنوعی خود را معرفی کرد.

13. شرکت Cyber ​​تولید دوره های ویدیویی خود را دو برابر کرد.

شرکت سایبر. یک شرکت آگاهی از امنیت و حریم خصوصی مستقر در هلند است. این شرکت برنامه‌های آموزشی ارائه می‌دهد و می‌خواهد روند ایجاد دوره ویدیویی خود را افزایش دهد.

آنها با هم متحد شدند سنتز، ویدیوی مبتنی بر هوش مصنوعی پلت فرم ایجاد، برای ساده سازی ایجاد ویدیو و تولید ویدیوها به زبان های مختلف.

این همکاری هزینه های استخدام بازیگران را کاهش داد زیرا این ابزار یک آواتار را به عنوان جایگزین ارائه می دهد. Cyber ​​Inc موفق شد دو برابر سریعتر محتوای ویدیویی تولید کند و دامنه جهانی خود را گسترش دهد.

14. اوبر تبلیغات هدفمندی را برای هر کاربر ایجاد کرد.

Uber، یک ارائه دهنده خدمات تاکسی آمریکایی، از یادگیری ماشینی به طور موثر استفاده می کند. با کمک ML، آنها داده های مشتری، مانند موقعیت مکانی و تاریخچه سفر را تجزیه و تحلیل می کنند و تبلیغات هدفمند متناسب با افراد ایجاد می کنند.

الگوریتم‌ها به آن‌ها اجازه می‌دهند تا کمپین‌های تبلیغاتی را برای حداکثر بازدهی بهینه‌سازی کنند و در نتیجه درگیری مشتری و نرخ استفاده بالاتر با اوبر را به همراه داشته باشند.

15. Farfetch نرخ باز شدن ایمیل خود را 31 درصد افزایش داد.

Farfetch یک خرده فروش مد لوکس است که هوش مصنوعی را آزمایش کرد و ظاهری تازه به کمپین های بازاریابی ایمیلی خود داد.

با هم همکاری کردند واژگان، ابزاری که مرتبط ترین صدای برند را انتخاب می کند و بر اساس آن ایده های محتوا تولید می کند.

این شرکت با افزایش 38 درصدی متوسط ​​نرخ کلیک و 31 درصد افزایش متوسط ​​نرخ باز در کمپین‌های راه‌اندازی، شاهد نتایج چشم‌گیری بود.

5 نکته برای استفاده از یادگیری ماشینی در بازاریابی

یادگیری ماشینی می تواند بسیار مفید باشد، اما باید بدانید که چگونه از آن به طور موثر استفاده کنید. در اینجا پنج نکته برای استفاده مؤثر از یادگیری ماشینی در تلاش‌های بازاریابی آورده شده است.

1. اهداف بازاریابی خود را مشخص کنید.

از آنجایی که ML مجموعه داده های عظیمی را پردازش می کند، به احتمال زیاد داده های غیر ضروری را دریافت خواهید کرد. اگر به وضوح آنچه را که می خواهید به دست آورید مشخص کنید، به راحتی می توانید از این امر اجتناب کنید.

اهداف بازاریابی خود را محدود کنید و آنها را در دسته بندی هایی مانند تقسیم بندی مشتری، بهینه سازی تبلیغات، تسریع تبدیل و غیره گروه بندی کنید.

2. به یک مدل ML نچسبید.

آزمایش با چندین مدل یادگیری ماشین ضروری است. مدل های مختلف ML دارای قابلیت های متفاوتی هستند که هر کدام مزایا و معایب خود را دارند.

برای حداکثر بهره وری، باید مدل های مختلف ML را آزمایش کنید تا بتوانید عملکرد آنها را به طور عینی مقایسه کنید.

به عنوان مثال، یک مدل ML می‌تواند در نوع خاصی از کار داده برتری داشته باشد، اما ممکن است در سناریویی دیگر عملکرد ضعیفی داشته باشد.

3. بیش از حد به ابزارهای ML وابسته نشوید.

در حالی که یادگیری ماشینی می تواند بینش های ارزشمندی ایجاد کند، اتکای بیش از حد به آن می تواند برای بازاریابان مضر باشد. مدل‌های ML هنوز در حال تکامل هستند و کامل نیستند و نمی‌توانند بدون تخصص انسانی به طور کامل عمل کنند.

برای حداکثر نتایج، بهتر است ML را با دانش انسانی ترکیب کنید. هر نقش را به وضوح تعریف کنید و یک مرز سالم برای زمان استفاده از ML و زمان تکیه بر تصمیمات انسانی تعیین کنید.

4. با دانشمندان داده شریک شوید.

همه دانش‌مند داده‌های داخلی ندارند. اگر تازه شروع به کار کرده اید، ایده خوبی است که با یک دانشمند داده همکاری کنید تا مدل های ML مناسب را پیاده سازی کنید.

حتماً از کارشناسان یادگیری ماشین بخواهید که محدودیت‌های مدل‌های ML را توضیح دهند تا انتظارات غیر واقعی نداشته باشید.

5. به سیاست داده ها احترام بگذارید و شفاف باشید.

ابزارهای هوش مصنوعی و ML تهدیدی برای نقض داده ها و نگرانی های مربوط به حریم خصوصی هستند.

از آنجایی که داده‌های مشتری آسیب‌پذیر هستند، باید مطمئن شوید که از مقررات حفظ حریم خصوصی داده‌ها پیروی می‌کنید. از استفاده غیراخلاقی از داده های مشتری خودداری کنید و شفاف باشید.

اینها برای ایجاد اعتماد با مشتریان شما بسیار مهم هستند.

5 ابزار یادگیری ماشین برای بازاریابان

از آنجایی که بازار از ابزارهای ML اشباع شده است، ما فهرست را محدود کرده ایم و تنها بهترین ها را درج کرده ایم. در اینجا پنج ابزار ML آورده شده است که به شما کمک می کند تلاش های بازاریابی خود را ساده کنید و سود خود را به حداکثر برسانید.

1. دستیار محتوای Hubspot

با ابزارهای هوش مصنوعی HubSpot شروع کنید.

هاب اسپات دستیار محتوا ابزار قدرتمندی است که به بازاریابان اجازه می دهد تا عملیات محتوا را افزایش دهند و بهره وری را بهبود بخشند.

این به طور بومی با محصولات HubSpot ادغام می شود و می توانید بین هوش مصنوعی و ایجاد محتوای دستی جابه جا شوید تا برای ایمیل، وب سایت، پست های وبلاگ و غیره کپی ایجاد کنید.

برای استفاده از دستیار محتوا، فقط باید فرم را پر کنید، محتوای مورد نظر خود را توضیح دهید و سپس روی «ایجاد» کلیک کنید. در عرض چند ثانیه، کپی خود را خواهید داشت.

ویژگی های اصلی

• ایمیل های فروش و بازاریابی شخصی، ایده های پست وبلاگ و طرح های کلی ایجاد کنید
• پاراگراف ها را تولید کنید و CTA های قانع کننده ایجاد کنید
• با سایر محصولات Hubspot یکپارچه شوید

قیمت: رایگان برای کاربران Hubspot CRM.

نوک طرفدار: چشم اندازها را بر اساس ویژگی های مشترک تقسیم بندی کنید و سپس لیست ها را به دستیار محتوا اضافه کنید. این ابزار داده‌ها را پردازش می‌کند و ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده ایجاد می‌کند تا دسترسی شما را ساده‌تر کند.

2. میمون یاد بگیر

MonkeyLearn یک ابزار هوش مصنوعی است که به کسب و کارها کمک می کند داده ها را با یادگیری ماشینی تجزیه و تحلیل کنند. داده‌ها را از منابع مختلف مانند ایمیل‌ها، نظرسنجی‌ها و پست‌ها استخراج می‌کند و بازخورد مشتریان را در یک مکان تجسم می‌کند.

ویژگی های اصلی

• فرمت های متنی مختلف مانند ایمیل، بلیط های پشتیبانی، بررسی ها، نظرسنجی های NPS، توییت ها و غیره پشتیبانی می شوند.
• طبقه بندی متن به دسته ها: احساسات، موضوع، جنبه ها، قصد، اولویت و غیره.
• ادغام با صدها برنامه کاربردی مانند Zendesk، Airtable، Typeform، Intercom و غیره.

قیمت: دو طرح قیمت گذاری وجود دارد. بسته "تیم" از 299 دلار شروع می شود و یک آزمایش رایگان وجود دارد. قیمت‌گذاری سطح "کسب و کار" به صورت عمومی در دسترس نیست و باید با تیم فروش تماس بگیرید.

آنچه دوست داریم: این ابزار فوق العاده بصری است و نیازی به تجربه کدنویسی نیست. به علاوه، مشتریان طیف گسترده ای از گزینه های تجزیه و تحلیل متن را دارند و می توانند در یک مکان مرکزی به بازخورد نگاه کنند.

3. هوش مصنوعی اسپند

منبع تصویر

Pecan AI یک پلتفرم تحلیلی پیش‌بینی‌کننده است که از یادگیری ماشینی برای تولید پیش‌بینی‌های دقیق و عملی فقط در چند ساعت استفاده می‌کند.

این ابزار به طور موثر از مقادیر زیادی از داده های خام استفاده می کند و خطرات و نتایج تأثیرگذار بر درآمد را پیش بینی می کند، مانند ریزش مشتری، LTV و غیره.

ویژگی های اصلی

• قالب های SQL از پیش ساخته شده و قابل تنظیم
• پیش بینی تقاضا
• بهینه سازی کمپین با استفاده از SKAN
• ادغام با برنامه های شخص ثالث

قیمت: این ابزار دارای سه طرح قیمت گذاری است. طرح "شروع" 50 دلار در ماه است، "حرفه ای" 280 دلار است. برای اطلاع از جزئیات قیمت، باید جلسه ای را برای حساب های سازمانی رزرو کنید.

آنچه دوست داریم: این ابزار به ما اجازه می دهد تا از قدرت هوش مصنوعی استفاده کنیم و در حین تصمیم گیری استراتژیک حدس و گمان را حذف کنیم.

4. هوش مصنوعی جاسپر

منبع تصویر

Jasper AI از یادگیری ماشین و هوش مصنوعی برای تولید کپی شبیه انسان برای وبلاگ‌ها، وب‌سایت‌ها، ایمیل‌ها، رسانه‌های اجتماعی و غیره استفاده می‌کند. این دستیار کپی‌نویسی به کسب‌وکارها کمک می‌کند تلاش‌های تولید محتوای خود را افزایش دهند و در زمان گرانبها صرفه‌جویی کنند.

شما به سادگی لحن صدا را انتخاب کنید، خلاصه کمپین را آپلود کنید و نوع محتوا را انتخاب کنید. تنها در 15 ثانیه یک کپی ایجاد می کند.

ویژگی های اصلی

• چندین تن از گزینه های صوتی برای مطابقت با سبک برند شما: گستاخانه، رسمی، جسورانه و دزدان دریایی
• ترجمه محتوا به بیش از 30 زبان
• 50 الگوی مورد استفاده مختلف
• مولد هنر هوش مصنوعی برای ایجاد تصاویر بصری برای کپی های شما

قیمت: این ابزار دارای سه طرح قیمت گذاری است. هزینه طرح "Creator" به ترتیب 39 دلار و طرح "Teams" 99 دلار در ماه است. اگر به طرح "تجارت" نیاز دارید، باید با تیم فروش آنها تماس بگیرید.

آنچه دوست داریم: صداهای مختلف و قالب های کمپین از پیش ساخته شده برای ایجاد محتوای شخصی سازی شده. یک افزونه مرورگر با استفاده آسان برای دسترسی به ابزار مستقیماً در مرورگر خود.

5. بازاریاب هوش مصنوعی

AI Marketer یک ابزار تحلیلی پیش بینی کننده است که به شما امکان می دهد با ارزش ترین مشتریان خود را شناسایی و هدف قرار دهید.

با استفاده از مدل‌های یادگیری ماشین، احتمال خرید مشتری را پیش‌بینی می‌کند و اعلان‌های بهینه‌سازی زمان را برای مشتریان هدف در زمان‌های خاص ارسال می‌کند.

شما همچنین می توانید مشتریانی را که در معرض خطر بالای سرگردانی هستند هدف قرار دهید. این به شما کمک می کند حفظ مشتری را تقویت کنید و تأثیر کمپین های بازاریابی خود را به حداکثر برسانید.

ویژگی های اصلی

• پیش بینی رفتار مشتری به صورت فردی
• هدف گذاری دقیق تر
• توصیه های بهینه سازی داده محور

قیمت: اطلاعات قیمت به صورت عمومی فاش نمی شود. شما باید یک نسخه نمایشی درخواست کنید. یک آزمایش رایگان نیز وجود دارد.

آنچه دوست داریم: صداهای مختلف و قالب های کمپین از پیش ساخته شده برای ایجاد محتوای شخصی سازی شده. همچنین دارای یک افزونه مرورگر با کاربری آسان است تا بتوانید از مرورگر خود به ابزار دسترسی داشته باشید.

استفاده از یادگیری ماشینی برای به حداکثر رساندن تلاش های بازاریابی

راه‌حل‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، بازی بازاریابی را تقویت می‌کنند. اگرچه آنها هنوز در حال تکامل هستند، ادغام فناوری های پیشرفته در پشته روزانه شما هیچ ضرری ندارد.

در عوض، به شما کمک می‌کند کارهای تکراری را خودکار کنید و بینش قدرتمندی در مورد رفتار مشتری به دست آورید، و به شما امکان می‌دهد کمپین‌های بازاریابی بسیار مؤثری ایجاد کنید که نتایج را به همراه دارد.

مراقب روندهای فناوری باشید و از قدرت الگوریتم های یادگیری ماشینی استفاده کنید.

• محتوای مبتنی بر SEO و توزیع روابط عمومی. امروز تقویت شوید.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. به خودت قدرت بده دسترسی به اینجا.
• PlatoAiStream. هوش وب 3 دانش تقویت شده دسترسی به اینجا.
• PlatoESG. کربن ، CleanTech، انرژی، محیط، خورشیدی، مدیریت پسماند دسترسی به اینجا.
• PlatoHealth. هوش بیوتکنولوژی و آزمایشات بالینی. دسترسی به اینجا.
• منبع: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing