نقش یادگیری ماشینی در بازاریابی بصری

بازاریابان زمان زیادی را صرف درک نحوه استفاده از رسانه های بصری برای بهره مندی از مزایای ارائه شده توسط بازاریابی بصری می کنند. آنها باید یک راه حل مناسب ML برای حل مشکلات بازاریابی خود ایجاد کنند.

فن‌آوری‌های هوش مصنوعی و ML می‌توانند با نگاهی به اقداماتی که در گذشته برای اطلاع از گام بعدی مشتریان احتمالی انجام داده‌اند، دیدی به‌روز شده از نیازهای فعلی کاربران وب ارائه دهند.

اهمیت یادگیری ماشینی برای بازاریابی

امروزه، یادگیری ماشین و بازاریابی هر دو جدایی ناپذیر هستند و به بازاریابان کمک می‌کنند تا داده‌ها را عمیقاً درک کنند و بر اساس آن عمل کنند.

بخش های بازاریابی قدرتمند برای نظارت بر پیشرفت خود به سمت اهداف رشد مشتری به KPI و مجموعه پیچیده ای از تحلیل ها وابسته هستند.

از آنجایی که یادگیری ماشینی از تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده استفاده می کند، پیشنهادات شخصی برای هر مشتری ارائه می دهد. از طریق این رویکرد فردی، وفاداری و میانگین زمان صرف شده در سایت به طور قابل توجهی افزایش می یابد.

یکی دیگر از مزایای یادگیری ماشینی، هدف گذاری واضح مخاطبان است. همچنین، آزمایش A/B غیرممکن است که نادیده گرفته شود.

مهم است که بدانید کدام تغییرات برای محتوای خاص به خوبی کار می کنند.

بازاریابان چه انتظار دیگری می توانند از یادگیری ماشین داشته باشند؟ البته اتوماسیون وظایف! در دهه 1990، پلتفرم های اتوماسیون بازاریابی شاهد تغییرات عمده ای در برنامه های CRM و بازاریابی ایمیلی بودند.

عملکردهای اساسی خودکارسازی کارهای خسته کننده و ساده به سرعت با کارهای پیچیده مختلف که توسط یادگیری ماشین هدایت می شدند، گسترش یافت.

ML می تواند حجم عظیمی از داده های جمع آوری شده مخاطبان را پردازش کند. پلتفرم‌های اتوماسیون با توسعه شخصی مخاطبان و امتیازدهی خودکار سرنخ در طول سفر مخاطب، تصمیم‌گیری را تقویت کرده‌اند.

بنابراین، بدون استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، رشد و پیشی گرفتن از رقبا می‌تواند بسیار دشوار باشد.

اثربخشی یادگیری ماشینی در بازاریابی بصری

ده سال گذشته شاهد توسعه سریع داده های بصری مانند ویدئو و عکس بوده ایم. بازاریابی هوش مصنوعی و ML را خیلی زود در مرحله افزایش تجربه مشتری پیاده سازی کرده است.

متن پردازش شده توسط NLP را می توان توسط مدل های یادگیری ماشین برای بررسی حجم وسیعی از داده های تولید شده توسط مشتری برای یافتن قوانین و الگوها در پست های رسانه های اجتماعی، فیدها و تعاملات در چت های پشتیبانی مشتری، وبلاگ ها و وب سایت های محصول استفاده کرد.

با بررسی دقیق کلمات کلیدی و احساسات موجود در نظرات، نظرات و پست‌ها، دستگاه‌ها می‌توانند گزارش‌هایی در مورد نحوه تعامل کاربران با برند تولید کنند.

فناوری‌های هوش مصنوعی و ML می‌توانند نمای به روز شده‌ای پیوسته از خواسته‌های فعلی کاربران وب و اقداماتی که چندین ماه پیش انجام دادند تا به بازاریابان اطلاع دهند که می‌خواهند مشتریان بالقوه چه کاری انجام دهند، ارائه دهند.

موارد استفاده یادگیری ماشین در بازاریابی بصری

تولید خودکار محتوا

به عنوان مثال، GPT-3، تولیدکننده زبان OpenAI، می‌تواند به‌طور خودکار محتوای کوتاه‌تری را بر اساس داده‌های ساختاریافته تولید کند، به‌طور خودکار ایجاد توضیحات محصول، توییت‌ها، گزارش‌های خبری کوتاه و ایمیل‌های بازاریابی مشتری را در چند ثانیه انجام دهد.

تصاویر سفارشی

رشد بازاریابی بصری کاملاً به سطح شخصی‌سازی بستگی دارد، جایی که الگوریتم‌های یادگیری ماشینی از تاریخچه مرور کاربر، داده‌های رفتاری و داده‌های جمعیتی برای ارائه محتوای بصری چشمگیر به کاربران استفاده می‌کنند.

در بازاریابی بصری با یادگیری ماشین، این به جلوه های بصری بسیار شخصی سازی شده بر اساس علایق و ترجیحات کاربر تبدیل می شود.

هدف از استفاده از فناوری بینایی کامپیوتری مبتنی بر ML و هوش مصنوعی، توسعه مدلی است که بتواند وظایف را به طور مستقل و بدون حمایت انسان انجام دهد.

فن آوری بینایی کامپیوتر، به ویژه برای یادگیری عمیق، برای بررسی مجموعه داده های متعدد از طریق تصاویر حاشیه نویسی که اشیاء مورد علاقه را در تصاویر نشان می دهد، استفاده می شود.

تبلیغات بهبود یافته

امروزه اکثر پلتفرم‌های تبلیغاتی فناوری هوش مصنوعی و ML را با هم ترکیب می‌کنند تا به تبلیغ‌کنندگان و بازاریابان اجازه دهند با تلاش کمتر مخاطبان بیشتری را هدف قرار دهند.

استفاده از اتوماسیون در بهینه‌سازی می‌تواند کارهای دستی اصلی مربوط به توسعه یک کمپین تبلیغاتی را کاهش دهد و در عین حال کارایی را بهبود بخشد.

جستجوی بصری

ادغام یادگیری ماشین و بینایی کامپیوتر برای عملکرد ثابت عملکرد جستجوی بصری استفاده می شود.

بینایی کامپیوتر علاوه بر اینکه به دستگاه‌ها اجازه می‌دهد تصویر را مشاهده کنند، به سیستم کمک می‌کند تا آنچه را که در تصویر است تفسیر کند. بعداً دستگاه ها می توانند نحوه استفاده از این اطلاعات را تعیین کنند.

به طور خلاصه، یافتن شیئی که در تصویر برچسب گذاری شده است به عهده ML است.

عملکردهای جستجوی بصری در پلتفرم های اصلی متفاوت است. کاربران مایلند از هر پلتفرمی با نگرش های متعدد که از خرید تا بازیابی داده ها و سایر موارد را شامل می شود، استفاده کنند.

به عنوان مثال، جستجوی بصری Bing و Google عمدتاً برای داده ها استفاده می شود. علاوه بر این، کاربران همچنان می توانند از این ویژگی برای خرید نیز استفاده کنند.

تحلیل پیش بینی

تجزیه و تحلیل پیش بینی کننده یکی دیگر از ویژگی های بسیار مهم یادگیری ماشین است.

تجزیه و تحلیل پیشگو از طریق نمایش داده های گذشته برای تعیین عملکرد تجسم های متعدد انجام می شود.

علاوه بر این، تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده می‌تواند برای پیش‌بینی ریزش، شناسایی فرصت‌های متقابل یا افزایش فروش، پیش‌بینی CLV، مشخص کردن پیام‌ها و کانال‌های بازاریابی مرتبط، و پیش‌بینی رفتار مشتری که توسط رویدادهای خاص ایجاد می‌شود، استفاده شود.

از آنجایی که شرکت‌ها بخش قابل توجهی از درآمد را از طریق مشتریان مکرر تولید می‌کنند، شناسایی و رسیدگی به ریزش زودتر عامل اصلی درآمد است.

کسب‌وکارها می‌توانند از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای مشخص کردن مشتریانی استفاده کنند که احتمالاً در یک دوره زمانی معین را ترک می‌کنند و با پیشنهادات هدفمند، مشوق‌ها و پیام‌رسانی به مشتریان در معرض خطر مداخله می‌کنند.

فرصت های بازاریابی

هر دو مدل یادگیری ماشینی جریان اصلی و پیشرفته فرصت های بی حد و حصری را برای تقویت کمپین های بازاریابی بصری، صرفه جویی در هزینه و زمان و تصمیم گیری های مبتنی بر داده فراهم می کنند.

بسیاری از جدیدترین و جدیدترین فرصت های بازاریابی می توانند مورد توجه قرار نگیرند.

مدیریت زمان

آخرین اما نه کم اهمیت ترین، یک مورد استفاده برای یادگیری ماشینی در بازاریابی بصری این است که به مدیریت زمان فکر می کنید.

تمام موارد ذکر شده در بالا به شما کمک می کند تا زمان زیادی را صرفه جویی کنید. با خودکارسازی کارهای مختلف مانند تولید محتوا، ویرایش ویدیو یا برچسب گذاری تصویر، در زمان آزاد زیادی صرفه جویی می شود.

از وقت آزاد می توان برای انجام بسیاری از کارهای مهم دستی استفاده کرد که تلاش های بازاریابی شما را بهبود می بخشد.

بنابراین، با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین، می‌توانید استراتژی‌ها و تصاویر بصری بسیار مؤثری ایجاد کنید و برای هر بازدیدکننده یک وب‌سایت، برنامه یا کانال رسانه‌های اجتماعی رویکردی فردی داشته باشید.

تجسم خودکار داده ها

تصاویر قوی تر از کلمات هستند.

هوش مصنوعی می تواند داده ها را با مهارت بیشتری نسبت به انسان ها به فرمت بصری تبدیل کند.

تحلیلگران معمولاً به ابزارهای Tableau یا Excel برای ایجاد تجسم‌ها به صورت دستی متکی هستند، اما راه‌حل‌های تجزیه و تحلیل سازمانی خودکار مانند Qlik می‌توانند مبدا داده‌ها را متمرکز کرده و گزارش‌ها و داشبوردهای مفیدی را برای تیم‌های فروش و بازاریابی شما تولید کنند.

پلتفرم‌های مختلف از تجزیه و تحلیل داده‌ها و الگوریتم‌های یادگیری ماشینی پیشرفته برای فیلتر کردن روندهای بازار، الگوهای رفتاری مخاطبان و سایر داده‌هایی که با چشم غیرمسلح نامرئی هستند، استفاده می‌کنند.

آینده یادگیری ماشین در بازاریابی بصری

بسیاری از مردم مطمئن هستند که هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی اینجا هستند تا جایگزین انسان شوند.

آینده یادگیری ماشین در بازاریابی بصری نمی تواند بدون خلاقیت انسان باشد.

تکنیک جستجوی بصری هنوز در حال تکامل است. تحقیقات گسترده ای برای انجام جستجوهای بصری در زمینه های مختلف مورد نیاز است که ارتباط آنها به طراحی ساختار محصول بستگی دارد.

با ویژگی‌های خلاقانه الگوریتم‌های ML، برندها می‌توانند احساس کاربر نهایی در مورد محتوای بصری را پیش‌بینی کنند.

با نشان دادن کامل صحنه ها، احساسات و اشیاء توصیف شده در تصاویر و GIF ها، بازاریابان باید اطمینان حاصل کنند که تصاویر آنها با پیام ها و شهرت برندشان مطابقت دارد.

نتیجه گیری

یادگیری ماشینی در بازاریابی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد که با سنجش روندهای بازار، مشتری و محصول در حین رشد، پیش‌بینی مشکلات پیچیده قبل از تحقق کامل، و پیش‌بینی ارزش آتی با تجزیه و تحلیل‌های پیچیده که فقط از طریق پرس‌و‌جوهای مبتنی بر ML در انبوه به دست می‌آیند، از رقبا جلوتر بمانند. حجم داده ها

بازاریابی بصری با یادگیری ماشینی به مشتریان این امکان را می دهد تا محصولاتی را که می خواهند در کاتالوگ با طراحی و سبک مشابه پیدا کنند، جستجو کنند. برندهای تجارت الکترونیک از این راه حل برای تبدیل تصاویر سبک زندگی خود به نمایشگاه استفاده می کنند.