اتفاقات روزمره ، اخبار مهم و دیگر مطالب میهن وب هاست را می توانید در این قسمت مطالعه کنید

حجم اطلاعات موجود در جهان بسیار زیاد است و ترندهای بازاریابی در حال تغییر می باشند. وقتی بازاریابان مطالعه بازار و فضای مجازی را به اتمام می رسانند، متوجه می شوند که باید تحقیقات خود را از ابتدا شروع کنند تا بتوانند با تغییرات هماهنگ باشند. 

نیازهای شخصی و اجتماعی کاربران به سرعت در حال تغییر است، بنابراین بازاریابان باید سریع عمل کنند تا سلیقه مشتریان تغییر نکند. اگر برندی روند صحیح را پیش نگیرد، احتمالا نمی تواند در بازار رقابتی موفقیت به دست آورد. زمانی که یک شرکت از تغییرات و رویدادهای مهم در بازار مطلع باشد، می‌تواند برنامه‌ریزی و استراتژی بازاریابی خود را به طور مناسب تغییر دهد.

پیش بینی ترند ها، فرصتی برای برنامه‌ریزی دقیق تر و کاهش ریسک‌ها فراهم می‌کند. همچنین تجزیه و تحلیل بازاریابی، مشخص خواهد کرد که منابع به کجا هدایت شوند و به چه نحو از آنها استفاده گردد. پیش بینی ترند، نه تنها برای ایجاد کمپین‌های تبلیغاتی بلکه برای محصولات برند نیز مفید است. 

پیگیری ترندهای بازاریابی برای کسب‌وکارها بسیار حیاتی می باشد. رقابت برای جلب توجه همواره ادامه دارد و افرادی که قادر به سازگاری با تغییرات هستند و نوآوری ارائه می‌دهند، پیروز خواهند بود. در ادامه مقاله به بررسی تجزیه و تحلیل داده ها برای بازاریابی و یادگیری ماشین پرداخته می شود. 

تصویر(1)

تجزیه و تحلیل داده ها برای بازاریابی

با تجزیه و تحلیل داده‌ها، بازاریابی به طور دقیق‌تر قابل مدیریت و پیش بینی خواهد بود. تحلیل اطلاعات روشی قابل اعتماد برای برنامه‌ریزی اقدامات بازاریابی و تخصیص بودجه تبلیغاتی است. آگاهی کافی درباره کمپین‌های گذشته نقاط ضعف را به نمایش می‌گذارد. هر بازاریاب قبل از شروع تبلیغات، ارسال کمپین‌ها یا ایجاد برنامه برای محتوا، باید تجزیه و تحلیل داده‌ها را انجام دهد تا بتواند کاربران را به درستی دسته‌بندی کند.

یادگیری ماشین برای بازاریابی

با توجه به رشد روزافزون حجم داده‌ها، پردازش دستی حجم عظیم اطلاعات برای انسان غیر ممکن می باشد. این چالش با استفاده از اتوماسیون بازاریابی مانند، یادگیری ماشینی قابل رفع است. ربات‌ها قادر هستند داده‌های بزرگ را جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل نمایند و با استفاده از یادگیری ماشینی، به اطلاعات مفیدی برای اهداف بازاریابی تبدیل کنند.

 بدین ترتیب، بازاریابان با استفاده از یادگیری ماشین می توانند: 

• داده ها را تجزیه و تحلیل نموده و امکان درک و تفسیر صحیح اطلاعات جمع آوری شده را فراهم کنند. همچنین یادگیری ماشین مزایایی از قبیل حذف عوامل انسانی و ارزیابی‌های ذهنی را به همراه دارد.
• اطلاعات مرتبط با کاربر را به صورت کامل بررسی کنید. فناوری های هوش مصنوعی قادر به پردازش حجم عظیمی از داده های داخلی مانند پایگاه داده مشتریان و نتایج کمپین های ایمیل و همچنین داده های خارجی از جمله نظرات رسانه های اجتماعی، لایک ها و … می‌باشند. 
• یادگیری ماشین برای پیش بینی ترند ها و شناسایی سلیقه کاربران مهم است تا سبب بهبود محصولات و خدمات شود.

تصویر(2)

نحوه استفاده از یادگیری ماشینی برای پیش بینی ترند ها

برای استفاده از یادگیری ماشینی در کسب‌وکار، محققان مراحل زیر را طی می‌کنند:

• جمع آوری اطلاعات. شامل منابعی مانند پایگاه داده‌ های داخلی از سامانه مدیریت داده‌های مشتری یا CDP است. 
• پاکسازی و بهبود اطلاعات. کاهش خطاها و جمع‌آوری داده‌های جامع از اهمیت بالایی برخوردار است تا هوش مصنوعی بتواند به درستی یاد بگیرد.
• تعیین کنید کدام مدل یادگیری ماشین برای پیش بینی ترند استفاده شود.

نمونه‌هایی از پیش بینی ترند ها

Walmart با استفاده از پیش بینی ترند ها، احتمال خرید محصولات توسط کاربران را مدیریت کرده و به صورت شخصی‌سازی، محصولات پیشنهادی را در سایت نمایش می‌دهد. همچنین، تحلیل‌های از پیش تعریف شده سبب می گردد تا کاربران مطمئن شوند محصولات خود را در زمان مناسب دریافت  می کنند. سرویس IBM محتوای شخصی‌سازی شده را برای تبلیغات تولید نموده و برای بخش های مختلف تنظیم می‌کند تا سبب جذب کاربران گردد.

چالش های یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل اطلاعات 

وابستگی به کیفیت داده. پیش بینی‌ها درباره آینده بر اساس اطلاعات موجود صورت می‌گیرد. اگر داده‌ها ناکافی، ناقص یا نادرست باشند، راهی برای اصلاح آنها وجود ندارد.

پوشش محدود کسب‌وکار غیرآنلاین. ممکن است یادگیری ماشینی توانایی ثبت کامل اقدامات کاربران در دنیای واقعی را نداشته باشد.

نیاز به حجم‌ قابل توجه داده‌ها. یادگیری ماشین نیاز به داده‌هایی با حجم قابل توجه دارد. اغلب هزاران داده با حجم‌ ناکافی می‌تواند منجر به ایجاد نتایجی غیرقابل اطمینان شود. 

هزینه. پیاده‌سازی یادگیری ماشین هزینه بر است. علاوه بر هزینه آموزش متخصصان، باید هزینه خرید و نگهداری سامانه هوش مصنوعی را نیز در نظر گرفت.

تصویر(3)

آینده تحلیل داده‌ها در بازاریابی

بازاریابی در حال تحول است و فناوری‌ها را در خود جای می‌دهد. این امر سبب تولید حجم قابل توجهی از اطلاعات می‌شود که نیاز به پیگیری و پردازش دقیق دارند. استفاده از تکنولوژی‌هایی مانند یادگیری ماشین، هوش مصنوعی، شبکه‌های عصبی و داده‌های بزرگ در عملکرد بازاریابی، بسیار مهم است.

جمع بندی 

برای برندها هماهنگی با جریانات روز دنیا بسیار مهم است تا بتوانند اقدام به پیش بینی ترند ها نموده و کمپین های تبلیغاتی ایجاد نمایند. همچنین، تحلیل داده‌ها به یک روش قابل اعتماد تبدیل می‌شود و حدس و گمان را از بین می برد.