يشرح أحد مستشاري التكنولوجيا المشهورين كيف سيحدث الذكاء الاصطناعي ثورة في التسويق بين الشركات من خلال التعلم العميق

المستقبلي الاستراتيجي والمؤلف والمتحدث الدكتور مارك فان ريجمينام حول كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لتغيير تسويق B2B.

إذا كنت تبلغ من العمر ما يكفي ، فقد تتذكر المرة الأولى التي اشتريت فيها شيئًا من Amazon ثم تلقيت رسالة بريد إلكتروني تحتوي على رسالة على غرار: "بناءً على عملية الشراء الأخيرة ، اعتقدنا أنك قد تكون مهتمًا بهذه المنتجات ،" أو "الأشخاص الذين اشتروا هذا المنتج قاموا أيضًا بشراء هذه المنتجات" ، متبوعة بتوصيات للمنتجات التي تطابق تفضيلاتك.

لقد كان شعورًا غريبًا تقريبًا ، لأن التوصيات كانت أشياء قد تفكر في شرائها بالفعل.

بدأت أنظمة التوصية ، التي قدمتها أمازون منذ 25 عامًا في عام 1998 ، في تغيير طريقة تسويق الشركات للعملاء. كانت هذه الأنظمة أحد الاستخدامات الأولى للذكاء الاصطناعي (AI) في التسويق والتجارة الإلكترونية ، وساعدت على الدخول في عصر تخصيص التسويق .

لقد أجرينا مناقشات رائعة حول المستقبل الرقمي مع الدكتور مارك فان ريجمينام ، رائد المستقبل الاستراتيجي ، والمتحدث الرئيسي ، والمؤلف الأكثر مبيعًا خمس مرات ، ومؤسس معهد المستقبل الرقمي. ^{[ 1 ]}

في محادثتنا الأولى ، تحدثنا عن مستقبل علاقة العمل بالعملاء . الآن ، دعنا نلقي نظرة خاصة على الذكاء الاصطناعي ، وكيف يغير التسويق بالفعل ، وكيف من المحتمل أن يغير ممارساتك التسويقية في المستقبل.

كانت أنظمة التوصية رائدة في التخصيص الرقمي

يقول فان ريجمينام: "عندما بدأت أمازون في استخدام أنظمة التوصية ، شهدوا زيادة في مبيعاتهم بنسبة 30٪."

اليوم ، تساهم خوارزميات التوصية في حوالي 35٪ من معاملات Amazon. ^{[ 2 ]} ويقول فان ريجمينام إن أنظمة التوصية هذه تتحسن فقط. باستخدام بيانات أفضل ، يمكن للشركات إنشاء خوارزميات أفضل ، مما يعني أنظمة توصية أفضل.

هل يستطيع الذكاء الاصطناعي التنبؤ بما نريد؟ يلاحظ فان ريجمينام أننا نعتقد أننا لا يمكن التنبؤ بنا ونجري تغييرات على حياتنا طوال الوقت ، لذلك لا يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف ذلك.

يقول إن الحقيقة هي أننا يمكن توقعنا بشكل كبير. نفعل نفس الأشياء مرارا وتكرارا. ويضيف: "هذا مثالي للذكاء الاصطناعي لمعرفة ما أنت على وشك القيام به بعد ذلك".

يمكن لبائعي التجزئة معرفة أنك ستطلب عناصر معينة بناءً على أنماط سلوكك. يلاحظ فان ريجمينام أن هذا هو المكان الذي يكون فيه الذكاء الاصطناعي قويًا للغاية ، لاكتشاف تلك الأنماط بكميات هائلة من البيانات ، وفهم ما يحدث ، ومعرفة الأنماط الأساسية التي تساعدنا على عيش حياتنا.

وهذا امر جيد. نحن بحاجة إلى هيكل ، أو ستكون حياتنا فوضوية للغاية. "فكر في مدى صعوبة الحياة إذا كان عليك أن تقرر ما تتناوله على الإفطار كل يوم. إن إجراءاتنا الروتينية تجعل الذكاء الاصطناعي قادرًا على التنبؤ بما سنفعله بعد ذلك ".

التعلم العميق يجعل التخصيص المفرط ممكنًا

إذا أخذنا قدرة الذكاء الاصطناعي هذه على التنبؤ بسلوكنا إلى المستوى التالي ، فإننا نصل إلى التعلم العميق. أوضح فان رفيجمينام التعلم العميق في محادثتنا: إنها مجموعة فرعية من التعلم الآلي ، والتعلم الآلي هو ببساطة التعلم من البيانات. كلما زادت البيانات التي لدينا ، كلما استطعنا التعلم من تلك البيانات .

يستخدم التعلم العميق العديد من الشبكات العصبية للتعلم العميق. لديهم تقنيات مختلفة لاكتساب فهم أفضل من تلك البيانات. يمكن أن يصبح الأمر أكثر تقنية ، ولكن يقول فان ريجمينام: "الشيء الرئيسي هو أننا نستخدم هذه التقنيات لفهم البيانات حول ما يحدث في العالم الحقيقي والتعلم منها."

شارك المثال التالي لمساعدتنا في رؤية ما يفعله التعلم العميق.

إذا كنت تريد أن يفهم الذكاء الاصطناعي ماهية القط ، فإنه يحتاج إلى رؤية ملايين صور القطط لأن الذكاء الاصطناعي ليس ذكيًا بطبيعته. سيحتاج البشر فقط إلى رؤية صورة واحدة أو صورتين للقط حتى يتمكنوا من اختيار قطة من بين 1000 حيوان مختلف. لا يمكن للذكاء الاصطناعي فعل ذلك من خلال صورتين فقط. لذلك ، يحتاج إلى استخدام كميات كبيرة من البيانات لفهم ما يحدث وما هو مطلوب.

تحاكي الشبكات العصبية والتعلم العميق كيفية عمل الدماغ البشري لإجراء هذه الاتصالات وإنشاء خوارزمية ، والتي بدورها تخلق الذكاء الاصطناعي لإجراء التنبؤات وتحديد الهوية.

"بعد ذلك ، يمكن لنظام التعرف على الصور أن يقول:" مع التأكد من 80٪ أو 90٪ ، هذه الصورة هي X ، Y ، Z. " وهذا ما يحدث. فقط من البيانات ، يعرف ما يحدث ".

ما الذي يمكن للمسوقين استخدامه للتخصيص المفرط اليوم؟

في محادثتنا السابقة حول التكنولوجيا التي تعمل على تغيير العلاقة بين العمل والعملاء ، تحدثنا عن روبوتات الدردشة الحديثة التي تستخدم الذكاء الاصطناعي والتي تستخدم معالجة اللغة الطبيعية (NLP) وفهم اللغة الطبيعية (NLU) لإنشاء تواصل إنساني. يمكن للمسوقين استخدام هذه الأدوات لتزويد المشترين بالإجابات التي يحتاجونها قبل أن يكونوا مستعدين للتحدث مع مندوب مبيعات.

ناقشنا أيضًا الذكاء الاصطناعي التوليدي ، والذي يمكن أن يساعدك في أتمتة إنشاء رسائل البريد الإلكتروني ومشاركات المدونات وأنواع أخرى من المحتوى التسويقي على نطاق واسع.

لإظهار قوة هذه التقنيات ، بعد محادثتنا ، كتب فان ريجمينام كتابًا كاملاً في غضون خمسة أيام فقط بمساعدة ذكاء اصطناعي توليدي جديد أخذ الإنترنت في طريق العاصفة. كتب كتابه "رؤى مستقبلية" وتحريره وتصميمه بواسطة الذكاء الاصطناعي كتجربة لعرض ما هو ممكن اليوم باستخدام الذكاء الاصطناعي الجاهز.

يمكن للشركات استخدام التحليلات التنبؤية التي يدعمها الذكاء الاصطناعي لإنشاء المنتج المناسب في الوقت المناسب ، للمشتري المناسب بالسعر المناسب ، من خلال القناة الصحيحة. أكد فان ريجمينام أن كل هذا يبدأ بالبيانات. لا يمكنك إضفاء الطابع الشخصي بشكل مفرط ما لم تكن تعرف عملائك ، وأين هم في دورة الشراء ، وما الذي قد يفعلونه بعد ذلك.

إذا كنت تعرف ما سيفعله العميل ، يمكنك إنشاء الرسالة الصحيحة أو المنتج المناسب بالسعر المناسب. إذا تطابق عرضي واحتياجات العميل ، فلدي معدل تحويل مرتفع.

الدكتور مارك فان ريجمينام

رائد استراتيجي تقني

كيف يبدو مستقبل التسويق؟

مع العلم أن الذكاء الاصطناعي موجود لتبقى ، شارك فان ريجمينام توقعاته حول مستقبل التسويق: "أعتقد أنه سيصبح أكثر تخصيصًا وأكثر آلية."

واستمر في وصف المستقبل بإنترنت غامر من شأنه أن يسمح للمسوقين بمعرفة المشترين والتأثير عليهم إلى حد أكبر. في عالم B2C ، استخدم فان ريجمينام صناعة الأزياء كمثال ، مشيرًا إلى أن الصناعة تتجاهل سنويًا بعضالمليارات من الملابس المرتجعة."لا حرج في هذه الملابس. شخص ما يطلب سترة بثلاثة أحجام ، يجربها جميعًا ، يرسل اثنين إلى الخلف ، يحتفظ بواحد. هذان الشخصان اللذان تمت إعادتهما ينتهي بهما المطاف في مكب النفايات لأنه أرخص من التخلص منهما وإعادة بيعهما. إذا كان بإمكان تجار الملابس بالتجزئة استخدام التكنولوجيا الغامرة ، فسيكون العملاء قادرين على رؤية كيف ينظرون في تلك السترة ، وكيف تتحرك هذه السترة معهم عند المشي أو الجري. ثم يمكن للمشتري طلب مقاس واحد ومعرفة أنه مناسب. هذا ليس فعالًا من حيث التكلفة فحسب ، بل يمكن أن يكون له أيضًا تأثير هائل على الاستدامة ".

من المهم أن تتذكر أنه في المستقبل ، سيظل الأمر متعلقًا بالعلاقات الإنسانية. قبل تكنولوجيا اليوم ، كانت الشركات تعتمد على البيع الشخصي. كانوا يعرفون عملائهم واحتياجاتهم من خلال علاقة فردية. مع الذكاء الاصطناعي ، يمكننا الآن إقامة علاقات من شخص إلى مليون - بنفس التجربة الشخصية.

نصائح لجهات التسويق التي بدأت للتو في استخدام الذكاء الاصطناعي

نصيحة Van Rijmenam للمسوقين الذين يتبنون حلول الذكاء الاصطناعي لأول مرة واضحة ومباشرة: ثقّفوا أنفسكم وجربوا واتخذوا منظورًا طويل المدى.

كما يحذر من وجود العديد من الأدوات في السوق التي تعد بالذكاء الاصطناعي ، ولكن لا تستخدمها حقًا ، لذا قم بواجبك.

ينصح فان ريجمينام "إذا فهمت ماهية الذكاء الاصطناعي ، وإذا فهمت ما هي التقنيات الموجودة هناك من منظور تسويقي ، وكيف يمكن أن تؤثر على عملك ، فعندئذ تبدأ في تجربتها". "وعندما تنتهي من التجربة ، تبدأ في تنفيذها بتركيز طويل المدى."

شارك بنصيحة أخرى من تجربته الشخصية:

لا تحتاج إلى أن تأخذ هذا بنفسك. اطلب من شخص ما في فريقك مساعدتك في البقاء في طليعة التكنولوجيا المتطورة أو البحث عن مستشار خارجي موثوق به.

تذكر: يقوم منافسوك أيضًا بتنفيذ هذه التقنيات الجديدة ، وهي جزء أساسي من أي وظيفة تسويقية لدمج التكنولوجيا الصحيحة.

لا ينبغي أن يجعل الذكاء الاصطناعي عملك أكثر تعقيدًا. يجب أن يساعد في جعل عملك أسهل وأفضل.

كما ينصح فان ريجمينام ، "قم بالتجربة. إذا لم ينجح الأمر ، فقد تعلمت شيئًا. اتخذ خطوات صغيرة. لا يجب أن يكون الأمر مخيفًا ".

كن على دراية بأساليب التسويق الشخصية واللوائح ذات الصلة

يمكن دائمًا استخدام التكنولوجيا لغايات جيدة أو سيئة. عندما أصبحت أنظمة التوصية في كل مكان ، بدأت أيضًا في التعدي على إرادتنا الحرة ، كما يلاحظ فان ريجمينام ؛ توجه هذه الأنظمة الأشخاص إلى مسار معين ، من خلال مرشح البائعين.

عندما يتم توجيه الناس في اتجاه معين دون أن يدركوا ذلك ؛ إنهم لا يرون حدوث ذلك .. ولهذا السبب يركز معهد المستقبل الرقمي الخاص بفان ريجمينام على ضمان مستقبل رقمي مزدهر لكل من الأعمال والمجتمع. وأحد مكونات هذا المستقبل المزدهر هو التعليم.

يمكن أن يكون الناس مواطنين رقميين دون أن يكونوا بالضرورة متعلمين رقميًا ، وهناك فرق كبير بين الاثنين. يستخدم الناس الأدوات ، لكنهم لا يتحدثون بالضرورة لغة العالم الرقمي. إنهم لا يرون المخاطر لأنهم لا يفهمون المخاطر ".

خلاصة القول هنا هي أن المشترين ، سواء كانوا B2B أو B2C ، يحتاجون إلى البقاء في حالة تأهب حتى لا يعتمدوا فقط على المسوقين في قرارات الشراء الخاصة بهم ، ويحتاج المسوقون إلى ضمان امتثالهم للوائح دائمة التطور حول بيانات العملاء.