صنعت بازاریابی دیجیتال آشکارا در یک دوراهی قرار دارد. از آنجایی که نگرانی‌های مربوط به حریم خصوصی باعث شده است که پلتفرم‌ها از کوکی‌های ردیابی فاصله بگیرند، بازاریابان باید روش‌های جدیدی را برای شخصی‌سازی محتوا بدون به خطر انداختن حریم خصوصی کاربر اتخاذ کنند. در این محیط، هوش مصنوعی مناسب‌ترین جایگزین برای کوکی‌های ردیابی را ارائه می‌دهد که به حریم خصوصی مصرف‌کننده احترام می‌گذارد و در عین حال تجربیات شخصی سازی شده ای را برای مشتری ارائه می‌دهد.
- ظهور بازاریابی با اولویت حریم خصوصی
- ۱. بهینه‌سازی داده‌های شخص ثالث
- ۲. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده
- ۳. هدف‌گیری زمینه‌ای
- ۴. یادگیری فدرال
- ۵. تولید داده‌های مصنوعی
- ۶. تجزیه و تحلیل داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و بینش مصرف‌کننده
- ۷. سفارشی‌سازی پویای محتوا
- ۸. تصمیم‌گیری در لحظه
- ۹. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده
- ۱۰. تجربه مشتری (CX) بهبود یافته با چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
ظهور بازاریابی با اولویت حریم خصوصی
نگرانی فزاینده در مورد حریم خصوصی منجر به مقررات سختگیرانه‌تر در مورد ردیابی کوکی‌ها و تغییر در احساسات عمومی شده است و صنعت را به سمت شیوه‌های آگاهانه‌تر در مورد حریم خصوصی سوق می‌دهد. همه اینها مستلزم روش‌های جایگزین برای شخصی‌سازی است و فناوری هوش مصنوعی راهی رو به جلو ارائه می‌دهد. این فناوری به بازاریابان این امکان را می‌دهد که مشتریان را هدف قرار دهند و محتوا را به طور مؤثر سفارشی کنند و در عین حال به استانداردهای حریم خصوصی پایبند باشند. در ادامه ده روشی که هوش مصنوعی نوظهور به تغییر شکل بازاریابی شخصی در دنیای پس از کوکی‌ها ادامه می‌دهد، آورده شده است:
۱. بهینه‌سازی داده‌های شخص ثالث
با کاهش کوکی‌ها، اکنون ارزش داده‌های شخص ثالث افزایش یافته است، یعنی همان اطلاعاتی که مستقیماً از مشتریان با رضایت آنها جمع‌آوری می‌شود. برای مثال، Presspool.ai از داده‌های شخصی که خوانندگان داوطلبانه هنگام ثبت‌نام برای اشتراک یا پاسخ به نظرسنجی‌ها در اختیار ناشران خبرنامه قرار می‌دهند، استفاده می‌کند. هوش مصنوعی این داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کند تا بدون نقض حریم خصوصی شخصی، بینش‌هایی در مورد ترجیحات خریداران استخراج کند و به کسب‌وکارها کمک کند تا با تکیه بر داده‌های به‌دست‌آمده به‌صورت آشکار و واضح، استراتژی‌های بازاریابی خود را به‌طور مؤثر تنظیم کنند.
[irp]
۲. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده
هوش مصنوعی می‌تواند از نقاط داده موجود برای پیش‌بینی دقیق رفتار و ترجیحات مشتری استفاده کند. این قابلیت امکان شخصی‌سازی را فراهم می‌کند، جایی که هوش مصنوعی نیازها و ترجیحات خریدار را بر اساس ورودی‌های داده محدود اما مستقیم پیش‌بینی می‌کند و نیاز به ردیابی فراگیر را به حداقل می‌رساند.
۳. هدف‌گیری زمینه‌ای
به جای ردیابی رفتار کاربر در بسیاری از سایت‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند هدف‌گیری زمینه‌ای را بهبود بخشد که در آن تبلیغات بر اساس محتوای وب‌سایت‌های بازدید شده قرار می‌گیرند. هوش مصنوعی می‌تواند با درک زمینه‌ای که کاربران احتمالاً با محتوا درگیر می‌شوند، جایگذاری تبلیغات را بهینه کند و آن را بدون ردیابی تهاجمی مرتبط سازد.
۴. یادگیری فدرال
این تکنیک پیشرفته هوش مصنوعی، امکان یادگیری ترجیحات کاربر را بدون استخراج داده‌های شخصی از دستگاه‌های آنها فراهم می‌کند. با غیرمتمرکز کردن پردازش داده‌ها به دستگاه‌های کاربر، یادگیری فدرال تضمین می‌کند که اطلاعات شخصی خصوصی باقی می‌ماند، اما به یادگیری جمعی که شخصی‌سازی را افزایش می‌دهد، کمک می‌کند.
[irp]
۵. تولید داده‌های مصنوعی
هوش مصنوعی می‌تواند مجموعه داده‌های مصنوعی تولید کند که رفتارهای کاربر واقعی را بدون داشتن اطلاعات شخصی تقلید می‌کنند. این مجموعه داده‌ها می‌توانند برای آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی، کاهش وابستگی به داده‌های کاربر واقعی و در نتیجه افزایش حریم خصوصی استفاده شوند.
۶. تجزیه و تحلیل داده‌های مبتنی بر هوش مصنوعی و بینش مصرف‌کننده
بازاریابی شخصی‌سازی شده به بینش عمیق مصرف‌کننده مشتق شده از داده‌ها متکی است و هوش مصنوعی در تجزیه مجموعه داده‌های گسترده برای شناسایی الگوها و ترجیحاتی که ممکن است از تحلیلگران انسانی دور بماند، عالی عمل می‌کند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین می‌توانند رفتار کاربر را در پلتفرم‌های مختلف، از تعاملات رسانه‌های اجتماعی گرفته تا تاریخچه خرید، ردیابی کنند و پروفایل‌های جامعی بسازند. این پروفایل‌ها به بازاریابان این امکان را می‌دهند که نیازها و ترجیحات مصرف‌کننده را درک کرده و رفتارهای آینده را پیش‌بینی کنند.
۷. سفارشی‌سازی پویای محتوا
هنگامی که سیستم‌های هوش مصنوعی ترجیحات مصرف‌کننده را شناسایی می‌کنند، مرحله بعدی سفارشی‌سازی محتوا است. هوش مصنوعی می‌تواند پیام‌های بازاریابی را به صورت پویا و در لحظه بر اساس داده‌های کافی و قابل اعتماد تنظیم کند. برای مثال، اگر یک مصرف‌کننده مرتباً به دنبال راه‌حل‌های نرم‌افزاری مدیریت پروژه باشد، هوش مصنوعی می‌تواند اطمینان حاصل کند که تبلیغاتی که می‌بیند مربوط به آن محصولات است. شخصی‌سازی محتوا به این روش، ارتباط تلاش‌های بازاریابی را افزایش می‌دهد و تجربه مصرف‌کننده را بهبود می‌بخشد و باعث می‌شود تعاملات طبیعی‌تر و کمتر شبیه یک تبلیغ فروش به نظر برسند.
[irp]
۸. تصمیم‌گیری در لحظه
توانایی هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری در لحظه، نحوه مدیریت و بهینه‌سازی کمپین‌ها را تغییر می‌دهد. بازاریابان می‌توانند فوراً استراتژی‌های خود را با استفاده از هوش مصنوعی بر اساس عملکرد مداوم کمپین تنظیم کنند. اگر هوش مصنوعی تشخیص دهد که یک پیام خاص در بین یک گروه جمعیتی خاص در لحظه عملکرد خوبی دارد، می‌تواند به طور خودکار بودجه‌های کمپین را برای بهره‌برداری از روندهای نوظهور هدایت کند.
۹. توصیه‌های شخصی‌سازی‌شده
فراتر از واکنش به داده‌های موجود، هوش مصنوعی می‌تواند رفتارهای آینده مصرف‌کننده را پیش‌بینی کند. تجزیه و تحلیل‌های پیش‌بینی‌کننده از داده‌های موجود برای پیش‌بینی آنچه خریداران ممکن است در آینده به آن علاقه‌مند باشند، استفاده می‌کنند. به عنوان مثال، اگر مشتری مجموعه‌ای از کتاب‌های یک نویسنده خاص را خریداری کرده باشد، هوش مصنوعی می‌تواند نسخه‌های آینده یا کتاب‌های مشابه را پیشنهاد دهد. این به افزایش فروش کمک می‌کند و تضمین می‌کند که مشتری احساس درک و ارزشمندی می‌کند.
۱۰. تجربه مشتری (CX) بهبود یافته با چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی
چت‌بات‌ها و دستیاران مجازی مبتنی بر هوش مصنوعی که خدمات شخصی‌سازی‌شده به مشتریان ارائه می‌دهند، در حال گسترش هستند. این راه‌حل‌های هوش مصنوعی می‌توانند بدون دخالت انسان، به سوالات پاسخ دهند، توصیه‌هایی ارائه دهند و حتی مشکلات را به‌صورت شبانه‌روزی حل کنند. این برنامه‌ها با یادگیری از هر تعامل، تجربیات شخصی‌سازی‌شده‌ای را ارائه می‌دهند که رضایت و وفاداری مشتری را بهبود می‌بخشد.
…
با پیشرفت فناوری هوش مصنوعی، ادغام آن در استراتژی‌های بازاریابی برای برندهایی که قصد دارند در یک بازار شلوغ رقابتی باقی بمانند، به‌طور فزاینده‌ای ضروری می‌شود. با اتخاذ فناوری بازاریابی شخصی‌سازی‌شده مبتنی بر هوش مصنوعی و بهترین شیوه‌ها، کسب‌وکارها نه‌تنها می‌توانند انتظارات مشتری را در مورد ارتباط و شخصی‌سازی برآورده کنند. آنها همچنین می‌توانند روابط قوی‌تر و معنادارتری با مخاطبان خود ایجاد کنند. آینده بازاریابی فقط شخصی‌سازی‌شده نیست؛ بلکه پیش‌بینی‌کننده، فعال و مبتنی بر هوش مصنوعی است.
