مشین لرننگ اور مارکیٹنگ: ٹولز، مثالیں، اور تجاویز جو زیادہ تر ٹیمیں استعمال کر سکتی ہیں۔

مشین لرننگ، AI کا سب سیٹ، ایک طاقتور ٹول ہے جو مارکیٹنگ کو تیزی سے تبدیل کر رہا ہے۔

HubSpot کے مطابق، تقریباً 35 فیصد مارکیٹرز اپنی ملازمتوں کو آسان بنانے اور تھکا دینے والے کاموں کو خودکار بنانے کے لیے AI کا استعمال کر رہے ہیں۔ تازہ ترین تحقیق. تاہم، اسی تحقیق سے پتہ چلتا ہے کہ 96% مارکیٹرز اب بھی AI سے تیار کردہ آؤٹ پٹس کو ایڈجسٹ کرتے ہیں - یہ ظاہر کرتا ہے کہ یہ ابھی تک کامل سے بہت دور ہے۔

آج کی پوسٹ میں، آپ سیکھیں گے کہ کس طرح مشین لرننگ آپ کی مارکیٹنگ ٹیم کو سپرچارج کر سکتی ہے۔ ہم حقیقی دنیا کی کمپنیوں سے قابل عمل مثالیں بھی شیئر کریں گے جو مشین لرننگ کو لاگو کر رہی ہیں اور نمایاں بہتری کو دیکھ رہی ہیں۔

کی میز کے مندرجات

مشین لرننگ اور مارکیٹنگ

مشین لرننگ مصنوعی ذہانت (AI) کی ایک شکل ہے جو سافٹ ویئر ایپلی کیشنز کو واضح طور پر پروگرام کیے بغیر نتائج کی پیش گوئی کرنے میں زیادہ درست ہونے کے قابل بناتی ہے۔

مارکیٹرز ML کا استعمال کسٹمر کے رویے کو سمجھنے اور بڑے ڈیٹا سیٹس میں رجحانات کی نشاندہی کرنے کے لیے کرتے ہیں، جس سے وہ زیادہ موثر مارکیٹنگ مہمات تخلیق کر سکتے ہیں اور مارکیٹنگ ROI کو بہتر بنا سکتے ہیں۔

مثال کے طور پر، Netflix اپنی سفارشات کے الگورتھم، پیشن گوئی کی مانگ، اور کسٹمر کی مصروفیت کو بڑھانے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے۔

صارفین کی دیکھنے کی تاریخ کا فائدہ اٹھاتے ہوئے، کمپنی صارفین کی ترجیحات کے بارے میں طاقتور بصیرت حاصل کرتی ہے، جس سے وہ متعلقہ مواد کی تجاویز پیش کر سکتے ہیں۔

یہ دیکھنے کے لیے نیچے دی گئی تصویر کو دیکھیں کہ کاروباری پیشہ وروں کو ML اور کون سی چیز اپنانے پر مجبور کرتی ہے۔ AI ٹیکنالوجی.

تصویر ماخذ

مشین لرننگ کس طرح مارکیٹنگ کو بہتر بنا سکتی ہے۔

مشین لرننگ بہت سے طریقوں سے مارکیٹنگ کو بہتر بنا سکتی ہے۔ یہاں سب سے زیادہ عام استعمال کے معاملات ہیں:

1. کسٹمر کے جذبات کا اندازہ لگائیں۔

مشین لرننگ الگورتھم خود بخود کسٹمر کے جذبات کی شناخت کر سکتے ہیں، مثبت، غیر جانبدار، یا منفی رائے کو شامل کر سکتے ہیں۔

ابتدائی طور پر، وہ متنوع ذرائع سے متنی ڈیٹا اکٹھا کرتے ہیں جیسے گاہک کے جائزے، سوشل میڈیا کے تذکرے، فیڈ بیک فارمز، یا سروے کے جوابات۔

اس کے بعد، ڈیٹا پری پروسیسنگ سے گزرتا ہے اور متعلقہ جذبات کے مطابق لیبل لگایا جاتا ہے۔ یہ مارکیٹرز کو کسٹمر کے جذبات کے بارے میں بصیرت حاصل کرنے اور تاثرات کی بنیاد پر بہتری لانے کی اجازت دیتا ہے۔

2. صارف کے تجربے کو ذاتی بنائیں

مشین لرننگ ماڈل صارف کی ترجیحات کا اندازہ لگانے کے لیے صارف کے رویے اور تاریخی ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں۔ مارکیٹرز اس موقع کو صارفین کے لیے ذاتی نوعیت کی پیشکشیں بنانے کے لیے استعمال کرتے ہیں، جیسے پروڈکٹ کی سفارشات، پروموشنز، یا ڈسکاؤنٹ۔

مزید برآں، ML صارف کی دلچسپیوں کی بنیاد پر مواد کی فیڈز کو درست کر سکتا ہے اور صارفین کو ذاتی نوعیت کی یاد دہانیاں بھیج سکتا ہے۔

3. مواد کی تقسیم کی کوششوں کو بہتر بنائیں

مشین لرننگ مختلف مواد کی تقسیم کے چینلز کی کارکردگی کا تجزیہ کر سکتی ہے اور اصلاح کی حکمت عملی پیش کر سکتی ہے۔

تاریخی اعداد و شمار تک رسائی حاصل کرکے، یہ تعین کر سکتا ہے۔ پوسٹ کرنے کا بہترین وقت اور سامعین کو مغلوب کرنے سے بچنے کے لیے مواد کی تقسیم کی بہترین تعدد۔

یہ سب سے موثر ڈسٹری بیوشن چینلز کی بھی شناخت کر سکتا ہے، جس سے مارکیٹرز اپنے وسائل کو دانشمندی سے مختص کر سکتے ہیں اور ROI کے ساتھ زیادہ سے زیادہ مصروفیت حاصل کر سکتے ہیں۔

4. اشتھاراتی ہدف بندی اور بولی لگانے کو بہتر بنائیں

ایم ایل ٹارگٹڈ ایڈورٹائزنگ میں انقلاب لا رہا ہے۔

صارفین کے ڈیٹا کی ایک بڑی مقدار کا تجزیہ کرکے، مشین لرننگ صارفین کے رویے کی پیش گوئی کرتی ہے اور صارفین کو مشترکہ خصلتوں اور خصوصیات کی بنیاد پر حصوں میں گروپ کرتی ہے۔

پھر مارکیٹرز اس ڈیٹا کا استعمال ان سیگمنٹس کے لیے اشتہارات کو تیار کرنے کے لیے کرتے ہیں، ایسے ہدف والے سامعین سے منسلک ہوتے ہیں جن کے اشتہار کے ساتھ مشغول ہونے کا زیادہ امکان ہوتا ہے۔

5. A/B ٹیسٹنگ کے عمل کو ہموار کریں۔

اے / بی ٹیسٹ مارکیٹنگ میں ایک اہم کردار ادا کرتا ہے، کیونکہ یہ واضح طور پر ظاہر کرتا ہے کہ کیا کام کر رہا ہے اور کیا نہیں۔

ML A/B جانچ کے عمل کو خودکار بنانے اور انہیں مزید درست بنانے میں مدد کرتا ہے۔ جانچ کے عمل کی اصل وقتی نگرانی دستی مداخلت اور ممکنہ غلطیوں کے امکانات کو کم کرتی ہے۔

مزید برآں، مشین لرننگ ٹیسٹ کے دورانیے کو کم کرتی ہے، وقت اور وسائل کی بچت جب ایک تغیر دوسرے سے نمایاں طور پر بہتر ہوتا ہے۔

مشین لرننگ اور مارکیٹنگ کی 15 مثالیں۔

فاریسٹر پیشن گوئی کی گئی ہے کہ تقریباً 100% انٹرپرائزز 2025 تک AI کی کسی نہ کسی شکل کو نافذ کر دیں گے۔ مزید دو سال باقی ہیں، لیکن متعدد کمپنیاں پہلے ہی AI کو کامیابی سے اپنا چکی ہیں۔

یہاں حقیقی دنیا کی کمپنیوں کی 15 مثالیں ہیں جنہوں نے مشین لرننگ کو نافذ کرنے کے بعد نمایاں بہتری دیکھی۔

1. Amazon نے اپنی خالص فروخت میں 9% اضافہ کیا۔

مشین لرننگ طویل عرصے سے Amazon کا ایک لازمی حصہ رہی ہے، جو دنیا کے سب سے بڑے ریٹیلرز میں سے ایک ہے۔

ای کامرس کمپنی ML کو مختلف مقاصد کے لیے استعمال کر رہی ہے، جیسے کہ کسٹمر کے رویے کے بارے میں بصیرت حاصل کرنا اور ذاتی نوعیت کی مصنوعات کی سفارشات فراہم کرنے کے لیے براؤزنگ اور خریداری کی تاریخ کا تجزیہ کرنا۔

یہ صارفین کے تجربے کو بڑھاتے ہیں کیونکہ صارفین آسانی سے نئی مصنوعات تلاش کرتے ہیں جو ان کے پچھلے خریداری کے تجربے سے ملتی جلتی ہیں۔ مزید برآں، ایمیزون ڈیمانڈ کی پیشن گوئی کی بنیاد پر صارفین کے لیے ہدف بنائے گئے اشتہارات تخلیق کرتا ہے۔

اس کے تازہ ترین مالیاتی کے مطابق رپورٹ9 کی پہلی سہ ماہی میں 127.4 بلین ڈالر کے مقابلے میں، کمپنی کی خالص فروخت پہلی سہ ماہی میں 116.4 فیصد بڑھ کر 2022 بلین ڈالر ہو گئی۔

2. Netflix اپنی ذاتی فلم کی تجاویز کی وجہ سے انڈسٹری لیڈر بن گیا۔

Netflix سروسز کے مقبول ہونے کی ایک اہم وجہ یہ ہے کہ وہ استعمال کر رہی ہیں۔ مصنوعی ذہانت اور بدیہی تجاویز پیدا کرنے کے لیے مشین لرننگ کے حل۔

کمپنی استعمال کرتی ہے مشین لرننگ اپنے صارفین کے فلمی انتخاب کا تجزیہ کرنے اور متعلقہ مواد کی تجاویز دینے کے لیے۔ لیکن یہ کیسے کام کرتا ہے؟

جب آپ ان کی مووی ڈائرکٹری کو براؤز کرتے ہیں تو ان کے ذہین الگورتھم دیکھتے ہیں کہ کس قسم کی فلمیں آپ کو مسحور کرتی ہیں، آپ کہاں کلک کرتے ہیں، آپ کتنے منٹ ایک ہی فلم دیکھتے رہتے ہیں، وغیرہ۔

پھر آپ کی دیکھنے کی عادات کا تجزیہ کرتے ہوئے، Netflix آپ کے لیے ایک ذاتی فلم/ٹی وی شو فیڈ تیار کرتا ہے۔ یہ ایک جیت ہے.

3. آرمر VPN نے زندگی بھر کی قیمت اور زیادہ سے زیادہ صارف کے حصول کی کوششوں کی پیش گوئی کی۔

Armor VPN ایک صارف سائبرسیکیوریٹی (VPN) سافٹ ویئر ہے جو نئے صارفین کو راغب کرنے کے لیے صارف کے حصول کی ٹھوس حکمت عملی بنانا چاہتا ہے۔ محدود مارکیٹنگ بجٹ کے ساتھ، مالکان آزمائشی اور غلطی کے عمل سے گزرنا نہیں چاہتے تھے۔

اس طرح، انہوں نے شراکت داری کی پیکن اے آئیپیش گوئی کرنے والا تجزیاتی ٹول، پیشین گوئی شدہ لائف ٹائم ویلیو (pLTV) ماڈلز کی مدد سے اسٹریٹجک فیصلے کرنے کے لیے۔

تصویر ماخذ

ٹول کی پیشین گوئیوں کے ساتھ، کلائنٹ کی نشاندہی کی گئی۔ اوسطاً 25 فیصد کا فرق صارف کی زندگی بھر کی اصل قیمت اور وہ صارفین کی قدر کی توقع کے درمیان۔

اس طرح، Armor VPN اپنے صارف کے حصول کی کوششوں کو تیز کرنے کے لیے زیادہ موثر اور ڈیٹا پر مبنی حکمت عملی بنا سکتا ہے۔

4. Devex نے اپنے مواد کی تخلیق کے عمل کو پیمانہ بنایا اور لاگت میں 50x کمی کی۔

Devex، واشنگٹن ڈی سی میں مقیم، عالمی ترقی کے لیے بھرتی اور کاروباری ترقی کی خدمات فراہم کرنے والا ایک بڑا ادارہ ہے۔

کمپنی کو ہفتہ وار متن کے تقریباً 3000 ٹکڑے موصول ہوتے ہیں، جن کے لیے مواد کی ٹیم کو دستی جائزہ لینے کی ضرورت ہوتی ہے۔ بالآخر، ان میں سے صرف 300 ٹکڑوں کو قابل سمجھا جاتا ہے اور اسی کے مطابق ٹیگ کیا جاتا ہے۔

کچھ عرصہ پہلے تک، تشخیص دستی طور پر کی جاتی تھی، جسے مکمل ہونے میں تقریباً 10 گھنٹے لگے۔ عمل کو خودکار کرنے کے لیے، Devex نے رابطہ کیا۔ MonkeyLearn، مشین لرننگ ماڈلز کے ذریعے تقویت یافتہ ٹیکسٹ تجزیہ پلیٹ فارم۔

Devex نے ایک ٹیکسٹ کلاسیفائر بنایا جس نے ڈیٹا پر کارروائی کرنے اور پھر متن متعلقہ ہونے پر ٹیگ کرنے میں ان کی مدد کی۔

اس کے نتیجے میں 66٪ وقت کی بچت ہوئی، اور آپریشن کے اخراجات میں 50x کمی واقع ہوئی، کیونکہ کم انسانی مداخلت کی ضرورت تھی۔

5. Airbnb نے کرائے کی قیمتوں کو بہتر بنایا اور موٹے اندازے بنائے۔

گاہکوں کے لیے کرایہ کی قیمتوں کو بہتر بنانے کی کوشش کرتے وقت Airbnb کو چیلنجز کا سامنا کرنا پڑا۔

اس پر قابو پانے کے لیے، Airbnb ممکنہ گاہکوں کو موٹے تخمینے فراہم کرنے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کیا۔ قیمتیں مختلف معیارات پر مبنی تھیں جیسے مقام، سائز، جائیداد کی قسم، موسم، سہولیات وغیرہ۔

پھر، EDA کو انجام دے کر، وہ سمجھ سکتے تھے کہ کس طرح رینٹل کی فہرستیں پورے امریکہ میں پھیلتی ہیں۔

آخری مرحلے میں، کمپنی نے ML ماڈلز کو لاگو کیا، جیسے لکیری رجعت، تخمینہ پیدا کرنے اور وقت کے ساتھ قیمتوں میں تبدیلی کا تصور کرنے کے لیے۔ اس نے انہیں پرکشش مارکیٹنگ پیشکشیں بنانے اور نئے گاہکوں کو جیتنے کی اجازت دی۔

6. دوبارہ: ممبر نے ہیٹ میپس اور سیشن ریکارڈنگ کے ساتھ تبادلوں میں 43 فیصد اضافہ کیا۔

جواب: ممبر اسکینڈینیویا کی معروف کریڈٹ کارڈ کمپنیوں میں سے ایک ہے۔ حال ہی میں، ان کی مارکیٹنگ ٹیم نے دیکھا کہ صارفین اپنے کریڈٹ کارڈ کے درخواست فارم کو معمول سے زیادہ اچھال رہے ہیں۔

مایوس ہو کر مارکیٹنگ ٹیم کا رخ کیا۔ ہجر اس بات کی مکمل تصویر حاصل کرنے کے لیے کہ گاہک اپنی ویب سائٹ کو کس طرح استعمال کر رہے تھے اور اس مسئلے کی وجہ کیا تھی۔ انہوں نے سیشن کی ریکارڈنگ کا استعمال اس وقت کو دوبارہ چلانے کے لیے کیا جو صارف نے ویب سائٹ پر گزارا تھا۔

ہیٹ میپس نے انہیں یہ شناخت کرنے میں مدد کی کہ صارفین کن صفحات پر زیادہ کلک کرنے کا رجحان رکھتے ہیں۔

ڈیٹا کو یکجا کرتے ہوئے، Re:member کی مارکیٹنگ ٹیم نے دیکھا کہ ملحقہ اداروں سے آنے والے بہت سے لوگ فوراً جا رہے تھے۔

گرمی کے نقشوں اور سیشن کی ریکارڈنگ کا جائزہ لینے کے بعد، ٹیم نے یہ نتیجہ اخذ کیا کہ زائرین ابتدائی طور پر فوائد کے حصے میں دلچسپی رکھتے تھے لیکن انہیں مزید معلومات کی ضرورت تھی۔

نتیجتاً، انہوں نے درخواست کے صفحہ کو دوبارہ ڈیزائن کیا، جس کے نتیجے میں تبادلوں میں 43% اضافہ ہوا۔

7. ٹف نے شراکت کی تجاویز پر 75% کامیابی کی شرح حاصل کی۔

ٹف ایک SEO مارکیٹنگ ایجنسی ہے جس نے صرف تین سالوں میں نمایاں ARR ترقی حاصل کی۔ ابتدائی طور پر، انہوں نے مکمل حریف اور مطلوبہ الفاظ کی تحقیق کے لیے قابل اعتماد SEO ٹول کی کمی کی وجہ سے کلائنٹ کی پچز بنانے کے لیے جدوجہد کی۔

استعمال کرنے کے بعد سیمرشمشین لرننگ الگورتھم کے ساتھ کلیدی الفاظ کی تحقیق کا ایک اہم ٹول، ٹف ممکنہ صارفین کی نامیاتی کارکردگی کا تجزیہ کر سکتا ہے اور ان کی مخصوص ضروریات کے مطابق ذاتی نوعیت کی تجاویز تیار کر سکتا ہے۔

اس کی وجہ سے نئے کلائنٹس جیتنے میں کامیابی کی شرح 75% ہوگئی۔

8. کاساسا نے نامیاتی ٹریفک میں 92 فیصد اضافہ کیا۔

Kasasa، ایک مالیاتی سروس کمپنی، جس کا مقصد اپنے مواد کی کارروائیوں کو پیمانہ بنانا اور نامیاتی ٹریفک کو چلانا ہے۔ انہوں نے اپنایا مارکیٹ کا استعمالوقت اور وسائل کو بچانے کے لیے، AI اور ML پر مبنی مواد کی اصلاح کا ٹول۔

MarketMuse سے آسان مواد کے مختصر بیانات کا استعمال کرتے ہوئے، Kasasa نے بہت تیزی سے معنی خیز مواد تیار کیا۔ اس نے کمپنی کو ایک صنعتی ماہر کے طور پر قائم کیا اور اس کی پہچان میں اضافہ کیا، جس سے نامیاتی ٹریفک میں 92% اضافہ ہوا۔

9. Spotify نے ذاتی نوعیت کی پلے لسٹ بنائی اور کسٹمر کی مصروفیت کو بڑھایا۔

Spotify کسٹمر کے ڈیٹا کا تجزیہ کرنے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کا استعمال کرتا ہے، جیسے کہ پلے لسٹس اور سننے کی تاریخ۔

یہ ڈیجیٹل میوزک سروس فراہم کنندہ کو موسیقی کی ترجیحات کی بنیاد پر صارفین کے حصے بنانے کی اجازت دیتا ہے، ہر صارف کے لیے ذاتی نوعیت کی موسیقی کی سفارشات اور پلے لسٹس کو فعال کرتا ہے، بالآخر کسٹمر کی مصروفیت میں اضافہ ہوتا ہے۔

10. Sephora نے Sephora ورچوئل آرٹسٹ کے ساتھ طویل مدتی کسٹمر کی وفاداری بنائی۔

سیفورا، کاسمیٹکس کا ایک بڑا خوردہ فروش، ایک دہائی سے زیادہ عرصے سے جدید ترین ٹیکنالوجیز، بشمول AI اور مشین لرننگ کا فائدہ اٹھا رہا ہے۔ ان کا ورچوئل آرٹسٹ صارفین کو نئی مصنوعات کو پہننے کے بغیر عملی طور پر آزمانے کی اجازت دیتا ہے۔

چہرے کی شناخت کی ٹیکنالوجی کے ذریعے، مشین لرننگ الگورتھم خود بخود سب سے زیادہ مطابقت پذیر شیڈ کو پہچانتے ہیں اور پروڈکٹس کی سفارش کرتے ہیں، ذاتی نوعیت کی مصنوعات کی سفارشات پیش کرتے ہیں، گاہک کی مصروفیت کو بڑھاتے ہیں، اور وفاداری کو فروغ دیتے ہیں۔

تصویر ماخذ

11. کوکا کولا نے اپنی فروخت اور تقسیم کی کوششوں کو تقریباً 30% بہتر کیا۔

کوکا کولا اپنی مارکیٹنگ کی حکمت عملیوں میں ML اور AI سلوشنز کو نافذ کرنے میں سب سے آگے رہا ہے۔

اپنی صنعت کی قیادت کو برقرار رکھنے کے لیے، امریکی کمپنی نے سیلز ڈیٹا کا تجزیہ کرنے اور صارفین کی ترجیحات میں رجحانات کا پتہ لگانے کے لیے ایک AI نظام بنایا۔

انہوں نے اپنی مصنوعات کی پیکیجنگ اور تقسیم کو بہتر بنانے کے لیے مشین لرننگ الگورتھم کو بھی استعمال کیا، جس کے نتیجے میں منافع میں 30% کا غیر معمولی اضافہ ہوا۔

مزید برآں، انہوں نے ایک ورچوئل اسسٹنٹ تیار کیا تاکہ صارفین کو عام سوالات میں مدد ملے۔

12. Yelp ہفتہ وار ذاتی سفارشات بھیج رہا ہے۔

Yelp صارف کے جائزوں اور سفارشات کا پلیٹ فارم ہے جو اپنے مشین لرننگ الگورتھم کو استعمال کرتا ہے۔ وہ صارف کی ذاتی سفارشات بنانے کے لیے مشین لرننگ اور الگورتھمک چھانٹی کا فائدہ اٹھاتے ہیں۔

مشین لرننگ کے ساتھ، صارفین کو ان کاروباروں کی بنیاد پر ہفتہ وار سفارشات موصول ہوتی ہیں جنہیں انہوں نے پچھلے ہفتے یا اپنی مخصوص دلچسپیوں میں دیکھا ہے۔ 2023 میں، کمپنی نے اپنی AI سے چلنے والی ریویو رائٹنگ سروس بھی متعارف کرائی۔

13. سائبر انکارپوریشن نے اپنے ویڈیو کورس کی تیاری کو دوگنا کر دیا۔

سائبر انکارپوریٹڈ. ایک سیکورٹی اور رازداری سے متعلق آگاہی کمپنی ہے جو نیدرلینڈ میں واقع ہے۔ کمپنی تربیتی پروگرام پیش کرتی ہے اور اپنے ویڈیو کورس بنانے کے عمل کو پیمانہ بنانا چاہتی ہے۔

انہوں نے ساتھ ملایا Synthesiaایک AI سے چلنے والی ویڈیو تخلیق پلیٹ فارم، ویڈیو تخلیق کو ہموار کرنے اور متعدد زبانوں میں ویڈیوز تیار کرنے کے لیے۔

تعاون نے اداکاروں کی خدمات حاصل کرنے کے اخراجات میں کمی کی ہے کیونکہ ٹول متبادل کے طور پر اوتار پیش کرتا ہے۔ سائبر انک نے دو گنا تیزی سے ویڈیو مواد تیار کرنے میں کامیاب کیا اور اپنی عالمی رسائی کو بڑھایا۔

14. Uber نے ہر صارف کے لیے ذاتی نوعیت کے ہدف والے اشتہارات بنائے۔

Uber، ایک امریکی ٹیکسی سروس فراہم کرنے والا، مشین لرننگ کو مؤثر طریقے سے استعمال کرتا ہے۔ ML کی مدد سے، وہ گاہک کے ڈیٹا کا تجزیہ کرتے ہیں، جیسے کہ مقام اور سفر کی سرگزشت، اور افراد کے لیے ٹارگٹڈ اشتہارات تخلیق کرتے ہیں۔

الگورتھم انہیں زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے لیے اشتھاراتی مہمات کو بہتر بنانے کی اجازت دیتے ہیں، جس کے نتیجے میں اوبر کے ساتھ صارفین کی مصروفیت اور استعمال کی شرحیں زیادہ ہوتی ہیں۔

15. Farfetch نے اپنی ای میل اوپن ریٹ میں 31% اضافہ کیا۔

Farfetch ایک لگژری فیشن خوردہ فروش ہے جس نے AI کے ساتھ تجربہ کیا اور اس کی ای میل مارکیٹنگ مہمات کو ایک نئی شکل دی۔

کے ساتھ تعاون کیا۔ محاورہ, ایک ٹول جو سب سے زیادہ متعلقہ برانڈ کی آواز چنتا ہے اور اس کی بنیاد پر مواد کے آئیڈیاز تیار کرتا ہے۔

کمپنی نے متاثر کن نتائج دیکھے، جس میں کلک کی اوسط شرح میں 38% اور اس کی ٹرگر مہموں میں اوسط اوپن ریٹ میں 31% اضافہ ہوا۔

مارکیٹنگ میں مشین لرننگ کے استعمال کے لیے 5 تجاویز

مشین لرننگ انتہائی فائدہ مند ثابت ہو سکتی ہے، لیکن آپ کو یہ جاننا چاہیے کہ اسے مؤثر طریقے سے کیسے استعمال کیا جائے۔ آپ کی مارکیٹنگ کی کوششوں میں مشین لرننگ کو مؤثر طریقے سے فائدہ اٹھانے کے لیے یہاں پانچ تجاویز ہیں۔

1. اپنے مارکیٹنگ کے اہداف کے ساتھ مخصوص رہیں۔

چونکہ ایم ایل بہت زیادہ ڈیٹا سیٹس پر کارروائی کرتا ہے، اس لیے آپ کو ممکنہ طور پر بہت زیادہ غیر ضروری ڈیٹا مل جائے گا۔ آپ آسانی سے اس سے بچ سکتے ہیں اگر آپ واضح طور پر خاکہ پیش کریں کہ آپ کیا حاصل کرنا چاہتے ہیں۔

اپنے مارکیٹنگ کے اہداف کو کم کریں اور انہیں زمرہ جات میں گروپ کریں جیسے کہ گاہک کی تقسیم، اشتہار کی اصلاح، تبادلوں کی رفتار، وغیرہ۔ چھوٹے پیمانے کے تجربات کے ساتھ شروع کریں اور کچھ نتائج آنے کے بعد دوبارہ دہرائیں۔

2. ایک ایم ایل ماڈل کے ساتھ چپکی نہ رہیں۔

متعدد مشین لرننگ ماڈلز کے ساتھ تجربہ کرنا ضروری ہے۔ مختلف ایم ایل ماڈلز میں مختلف صلاحیتیں ہوتی ہیں، ہر ایک اپنے فائدے اور نقصانات کے ساتھ۔

زیادہ سے زیادہ کارکردگی کے لیے، آپ کو مختلف ML ماڈلز کی جانچ کرنی ہوگی تاکہ آپ ان کی کارکردگی کا معروضی طور پر موازنہ کر سکیں۔

مثال کے طور پر، ایک ایم ایل ماڈل کسی خاص قسم کے ڈیٹا ٹاسک میں ایکسل کر سکتا ہے لیکن کسی مختلف منظر نامے میں کم کارکردگی دکھا سکتا ہے۔

3. ML ٹولز پر زیادہ انحصار نہ کریں۔

اگرچہ مشین لرننگ قیمتی بصیرت پیدا کر سکتی ہے، لیکن اس پر زیادہ انحصار مارکیٹرز کے لیے نقصان دہ ہو سکتا ہے۔ ایم ایل ماڈل اب بھی تیار ہو رہے ہیں، اور وہ کامل نہیں ہیں اور انسانی مہارت کے بغیر مکمل طور پر کام نہیں کر سکتے۔

زیادہ سے زیادہ نتائج کے لیے، ML کو انسانی علم کے ساتھ جوڑنا بہتر ہے۔ واضح طور پر ہر کردار کی وضاحت کریں اور ایک صحت مند حد مقرر کریں کہ کب ML کا استعمال کرنا ہے اور کب انسانی فیصلوں پر انحصار کرنا ہے۔

4. ڈیٹا سائنسدانوں کے ساتھ شراکت دار۔

ہر کسی کے پاس اندرون خانہ ڈیٹا سائنسی علم نہیں ہوتا ہے۔ اگر آپ ابھی شروعات کر رہے ہیں، تو صحیح ML ماڈلز کو لاگو کرنے کے لیے ڈیٹا سائنسدان کے ساتھ تعاون کرنا اچھا خیال ہے۔

اس بات کو یقینی بنائیں کہ مشین لرننگ کے ماہرین سے ML ماڈلز کی حدود کی وضاحت کرنے کے لیے کہیں تاکہ آپ کو غیر حقیقی توقعات نہ ہوں۔

5. ڈیٹا پالیسی کا احترام کریں اور شفاف رہیں۔

AI اور ML ٹولز ڈیٹا کی خلاف ورزیوں اور رازداری کے خدشات کے لیے خطرہ ہیں۔

چونکہ کسٹمر ڈیٹا کمزور ہے، آپ کو یہ یقینی بنانا ہوگا کہ آپ ڈیٹا پرائیویسی کے ضوابط کی تعمیل کرتے ہیں۔ کسٹمر ڈیٹا کے غیر اخلاقی استعمال سے گریز کریں اور شفاف رہیں۔

یہ آپ کے گاہکوں کے ساتھ اعتماد پیدا کرنے کے لیے اہم ہیں۔

مارکیٹرز کے لیے 5 مشین لرننگ ٹولز

چونکہ مارکیٹ ML ٹولز سے سیر ہے، ہم نے فہرست کو کم کر دیا ہے اور صرف بہترین کو شامل کیا ہے۔ یہاں پانچ ایم ایل ٹولز ہیں جو آپ کی مارکیٹنگ کی کوششوں کو ہموار کرنے اور آپ کے منافع کو زیادہ سے زیادہ کرنے میں مدد کریں گے۔

1. Hubspot مواد اسسٹنٹ

HubSpot کے AI ٹولز کے ساتھ شروعات کریں۔

HubSpot کی مواد کا معاون ایک طاقتور ٹول ہے جو مارکیٹرز کو مواد کی کارروائیوں کو سپرچارج کرنے اور پیداواری صلاحیت کو بہتر بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

یہ مقامی طور پر HubSpot پروڈکٹس کے ساتھ مربوط ہے، اور آپ ای میل، ویب سائٹ، بلاگ پوسٹس وغیرہ کے لیے کاپی بنانے کے لیے AI اور دستی مواد کی تخلیق کے درمیان ٹوگل کر سکتے ہیں۔

مواد کے معاون کو استعمال کرنے کے لیے، آپ کو صرف فارم کو پُر کرنے، بیان کرنے کی ضرورت ہے کہ آپ کون سا مواد چاہتے ہیں، اور پھر "جنریٹ" پر کلک کریں۔ چند سیکنڈ میں، آپ کو آپ کی کاپی مل جائے گی۔

بنیادی خصوصیات

• ذاتی سیلز اور مارکیٹنگ ای میلز، بلاگ پوسٹ کے خیالات، اور خاکہ بنائیں
• پیراگراف بنائیں اور زبردست CTAs بنائیں
• دیگر Hubspot مصنوعات کے ساتھ ضم کریں۔

قیمت سے: Hubspot CRM صارفین کے لیے مفت۔

پرو مشورہ: مشترکہ خصوصیات کی بنیاد پر امکانات کو تقسیم کریں، اور پھر فہرستوں کو مواد کے معاون میں شامل کریں۔ یہ ٹول ڈیٹا پر کارروائی کرے گا اور آپ کی رسائی کو ہموار کرنے کے لیے ذاتی نوعیت کی ای میلز بنائے گا۔

2. بندر جانیں۔

MonkeyLearn ایک AI ٹول ہے جو کاروباروں کو مشین لرننگ کے ساتھ ڈیٹا کا تجزیہ کرنے میں مدد کرتا ہے۔ یہ مختلف ذرائع سے ڈیٹا نکالتا ہے، جیسے کہ ای میلز، سروے، اور پوسٹس، اور ایک ہی جگہ پر گاہک کے تاثرات کا تصور کرتا ہے۔

بنیادی خصوصیات

• مختلف ٹیکسٹ فارمیٹس کی حمایت کی جاتی ہے، جیسے ای میلز، سپورٹ ٹکٹس، جائزے، NPS سروے، ٹویٹس وغیرہ۔
• زمروں میں متن کی درجہ بندی: جذبات، موضوع، پہلو، ارادہ، ترجیح، وغیرہ۔
• سینکڑوں ایپلی کیشنز کے ساتھ انضمام جیسے Zendesk، Airtable، Typeform، Intercom، وغیرہ۔

قیمت سے: قیمتوں کے دو منصوبے ہیں۔ "ٹیم" پیکیج $299 سے شروع ہوتا ہے، اور ایک مفت آزمائش ہے۔ "بزنس" درجے کی قیمتیں عوامی طور پر دستیاب نہیں ہیں، اور آپ کو سیلز ٹیم سے رابطہ کرنا چاہیے۔

ہمیں کیا پسند ہے: ٹول انتہائی بدیہی ہے، اور کوڈنگ کے تجربے کی ضرورت نہیں ہے۔ اس کے علاوہ، صارفین کے پاس متن کے تجزیہ کے اختیارات کی ایک وسیع رینج ہے اور وہ ایک مرکزی مقام پر تاثرات دیکھ سکتے ہیں۔

3. پیکن اے آئی

تصویر ماخذ

Pecan AI ایک پیشین گوئی کرنے والا تجزیاتی پلیٹ فارم ہے جو صرف چند گھنٹوں میں درست، قابل عمل پیشین گوئیاں پیدا کرنے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال کرتا ہے۔

یہ ٹول بڑی مقدار میں خام ڈیٹا کا مؤثر طریقے سے فائدہ اٹھاتا ہے اور آمدنی کو متاثر کرنے والے خطرات اور نتائج کی پیشین گوئی کرتا ہے، جیسے کہ کسٹمر چرن، LTV، وغیرہ۔

بنیادی خصوصیات

• پہلے سے بنایا ہوا، حسب ضرورت SQL ٹیمپلیٹس
• ڈیمانڈ پیشن گوئی
• SKAN کا استعمال کرتے ہوئے مہم کی اصلاح
• تھرڈ پارٹی ایپس کے ساتھ انضمام

قیمت سے: اس آلے میں قیمتوں کے تین منصوبے ہیں۔ "اسٹارٹر" پلان $50 فی مہینہ ہے، "پروفیشنل" $280 ہے۔ قیمتوں کی تفصیلات جاننے کے لیے آپ کو انٹرپرائز اکاؤنٹس کے لیے میٹنگ بک کرنی چاہیے۔

ہمیں کیا پسند ہے: یہ ٹول ہمیں AI کی طاقت کو بروئے کار لانے اور اسٹریٹجک فیصلے کرتے ہوئے اندازے کو ختم کرنے کی اجازت دیتا ہے۔

4. جسپر اے آئی

تصویر ماخذ

Jasper AI بلاگز، ویب سائٹس، ای میلز، سوشل میڈیا وغیرہ کے لیے انسان نما کاپی تیار کرنے کے لیے مشین لرننگ اور مصنوعی ذہانت کا استعمال کرتا ہے۔ یہ کاپی رائٹنگ اسسٹنٹ کاروباروں کو ان کے مواد کی تیاری کی کوششوں کو پیمانے اور قیمتی وقت بچانے میں مدد کرتا ہے۔

آپ صرف آواز کے لہجے کا انتخاب کریں، مہم کا مختصر اپ لوڈ کریں، اور مواد کی قسم منتخب کریں۔ یہ صرف 15 سیکنڈ میں ایک کاپی تیار کرے گا۔

بنیادی خصوصیات

• آپ کے برانڈ کے انداز سے مماثل آواز کے اختیارات کے متعدد ٹونز: گستاخ، رسمی، بولڈ، اور سمندری ڈاکو
• 30 سے ​​زیادہ زبانوں میں مواد کا ترجمہ
• 50 مختلف استعمال کے کیس ٹیمپلیٹس
• آپ کی کاپیوں کے لیے بصری تخلیق کرنے کے لیے AI آرٹ جنریٹر

قیمت سے: یہ آلہ تین قیمتوں کے منصوبوں کے ساتھ آتا ہے۔ "تخلیق کار" پلان کی قیمت بالترتیب $39 اور "ٹیم" پلان $99 فی مہینہ ہے۔ اگر آپ کو "بزنس" پلان کی ضرورت ہو تو آپ کو ان کی سیلز ٹیم سے رابطہ کرنا پڑے گا۔

ہمیں کیا پسند ہے: ذاتی نوعیت کا مواد بنانے کے لیے آواز کے مختلف ٹونز اور پہلے سے تیار کردہ مہم ٹیمپلیٹس۔ آپ کے براؤزر میں ٹول تک رسائی کے لیے استعمال میں آسان براؤزر ایکسٹینشن۔

5. اے آئی مارکیٹر

AI Marketer ایک پیشین گوئی کرنے والا تجزیاتی ٹول ہے جو آپ کو اپنے سب سے قیمتی صارفین کی شناخت اور ہدف بنانے کی اجازت دیتا ہے۔

مشین لرننگ ماڈلز کا استعمال کرتے ہوئے، یہ گاہک کی خریداری کے امکانات کی پیش گوئی کرتا ہے اور مخصوص اوقات میں گاہکوں کو ہدف بنانے کے لیے وقت کی اصلاح کی اطلاعات بھیجتا ہے۔

آپ ان صارفین کو بھی نشانہ بنا سکتے ہیں جن کو منتھنی کا زیادہ خطرہ ہوتا ہے۔ اس سے آپ کو گاہک کی برقراری کو بڑھانے اور آپ کی مارکیٹنگ مہمات کے اثر کو زیادہ سے زیادہ کرنے میں مدد ملتی ہے۔

بنیادی خصوصیات

• انفرادی بنیادوں پر گاہک کے رویے کی پیش گوئیاں
• ہوشیار نشانہ بنانا
• ڈیٹا پر مبنی اصلاح کی سفارشات

قیمت سے: قیمتوں کی معلومات عوامی طور پر ظاہر نہیں کی جاتی ہیں۔ آپ کو ڈیمو کی درخواست کرنی چاہئے۔ ایک مفت آزمائش بھی ہے۔

ہمیں کیا پسند ہے: ذاتی نوعیت کا مواد بنانے کے لیے آواز کے مختلف ٹونز اور پہلے سے تیار کردہ مہم ٹیمپلیٹس۔ اس میں استعمال میں آسان براؤزر ایکسٹینشن بھی ہے تاکہ آپ اپنے براؤزر سے ٹول تک رسائی حاصل کر سکیں۔

مارکیٹنگ کی کوششوں کو زیادہ سے زیادہ کرنے کے لیے مشین لرننگ کا استعمال

AI اور مشین لرننگ سلوشنز مارکیٹنگ گیم کو تیز کر رہے ہیں۔ اگرچہ وہ اب بھی ترقی کر رہے ہیں، آپ کے روزانہ اسٹیک میں جدید ترین ٹیکنالوجیز کو ضم کرنے سے کوئی نقصان نہیں ہوگا۔

اس کے بجائے، یہ آپ کو دہرائے جانے والے کاموں کو خودکار بنانے اور کسٹمر کے رویے کے بارے میں طاقتور بصیرت حاصل کرنے میں مدد کرے گا، جس سے آپ کو انتہائی موثر مارکیٹنگ مہمات بنانے میں مدد ملے گی جس سے نتائج برآمد ہوتے ہیں۔

ٹیکنالوجی کے رجحانات پر نظر رکھیں اور مشین لرننگ الگورتھم کی طاقت کو استعمال کریں۔

• SEO سے چلنے والا مواد اور PR کی تقسیم۔ آج ہی بڑھا دیں۔
• پلیٹو ڈیٹا ڈاٹ نیٹ ورک ورٹیکل جنریٹو اے آئی۔ اپنے آپ کو بااختیار بنائیں۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹوآئ اسٹریم۔ ویب 3 انٹیلی جنس۔ علم میں اضافہ۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ای ایس جی۔ کاربن، کلین ٹیک، توانائی ، ماحولیات، شمسی، ویسٹ مینجمنٹ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• پلیٹو ہیلتھ۔ بائیوٹیک اینڈ کلینیکل ٹرائلز انٹیلی جنس۔ یہاں تک رسائی حاصل کریں۔
• ماخذ: https://blog.hubspot.com/marketing/machine-learning-and-marketing