الدليل النهائي للذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي: الأدوات والأمثلة والنصائح القابلة للتنفيذ

لقد أعاد الذكاء الاصطناعي (AI) تشكيل الكثير من المجالات، والتسويق الرقمي ليس استثناءً. تكشف بيانات IBM أن 35% من الشركات تستخدم الذكاء الاصطناعي بالفعل في أعمالها، بينما تستكشف 42% منها الذكاء الاصطناعي. إذا كنت تبحث عن كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي، فقد وصلت إلى المكان الذي يجب أن تكون فيه!

فيما يلي بعض الطرق التي يمكن أن يساعدك بها الذكاء الاصطناعي في التسويق، مع أمثلة واقعية ونصائح قابلة للتنفيذ يمكنك تطبيقها للتقرب من جمهورك.

جدول المحتويات

• توصيات المحتوى الشخصي
• التحليلات التنبؤية لتسجيل نقاط العميل المتوقع
• التسويق الديناميكي عبر البريد الإلكتروني
• Chatbots لدعم العملاء
• الاستهداف السلوكي في الإعلان
• التحليل الدلالي لتحسين المحتوى
• الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل المشاعر
• التحسين الآلي للحملة
• نمذجة القيمة التنبؤية لعمر العميل (CLV).
• البحث البصري والتعرف على الصور

1. توصيات المحتوى الشخصي

تخيل تجربة تصفح تتعرض فيها لوابل من المحتوى الذي لا تجده مثيرًا للاهتمام أو ذا صلة. في مثل هذه المتاهة الرقمية الصاخبة، ربما ستتوقف عن التصفح تمامًا.

الآن، قارن ذلك بالسيناريو الذي تشعر فيه بأن كل جزء من المحتوى الذي تراه قد تم اختياره بعناية من أجلك، بما يتناسب مع اهتماماتك وتفضيلاتك. يعكس المشهد الثاني قوة توصيات المحتوى المخصص المستندة إلى الذكاء الاصطناعي.

تشير البيانات الواردة من Google إلى أن تسعة من كل 10 مسوقين يعترفون بأن التخصيص يلعب دورًا رئيسيًا في تعزيز ربحية الأعمال. لقد سهّل الذكاء الاصطناعي تقديم التخصيص باستخدام الخوارزميات التي تحلل سلوك المستخدم لتقديم اقتراحات محتوى مخصصة.

مثال من العالم الحقيقي: توصيات YouTube المخصصة

يستخدم YouTube الذكاء الاصطناعي لتقديم توصيات محتوى مخصصة. تقوم المنصة بتحليل بيانات تفاعل كل مستخدم، بما في ذلك مقاطع الفيديو التي تمت مشاهدتها، ومدة المشاهدة، والإعجابات، وعدم الإعجاب، والتعليقات، حيث يساهم كل إجراء في بناء ملف تعريف لتفضيلاته.

خلال الأسابيع الماضية، كنت أشاهد مقاطع فيديو حول الإنتاجية والكتابة. لقد طورت أيضًا عادة تشغيل موسيقى الجاز في الخلفية عندما أعمل.

إليك توصياتي على YouTube عندما فتحته على متصفحي وأنا أكتب هذا المقال:

أثارت هذه التوصيات اهتمامي، وربما كنت سأشاهدها لو لم أكن مشغولًا جدًا بالقيام بعمل عميق. يوضح هذا فقط كيف يفهم الذكاء الاصطناعي في YouTube محتوى مقاطع الفيديو وسياقها، مما يساعد في تنظيم التوصيات المخصصة لي. نظرًا لأن التوصيات دقيقة، فأنا أستهلك المزيد من مقاطع الفيديو وأقضي وقتًا أطول على المنصة.

تطبيقه على علامتك التجارية

فكر في استخدام أدوات تخصيص الذكاء الاصطناعي في أعمال التجارة الإلكترونية الخاصة بك. على سبيل المثال، تتيح أداة مثل Intellimaze لمواقع الويب عرض تنوعات فريدة للصفحة لكل زائر لموقع الويب باستخدام الذكاء الاصطناعي، وبالتالي زيادة معدلات التحويل.

يقدم Dynamic Yield أيضًا توصيات مخصصة للمنتج باستخدام خوارزمية التعلم العميق، للتنبؤ بالمنتج التالي الذي من المرجح أن ينقر عليه كل زائر.

2. التحليلات التنبؤية لتسجيل نقاط العميل المحتمل

تشير نقاط العملاء المحتملين إلى منهجية التسويق المستخدمة لتصنيف العملاء المحتملين مقابل مقياس يمثل القيمة المتصورة لكل عميل محتمل.

تتضمن الإستراتيجية تعيين قيم عددية أو درجات أو واصفات (مثل ساخن أو دافئ أو بارد). تقليديًا، يضع المسوقون معايير محددة لتسجيل العملاء المحتملين، مثل:

• المعلومات الديموغرافية
• حجم الشركة
• مسمى وظيفي
• مستوى المشاركة (مثل زيارات موقع الويب أو تفاعلات البريد الإلكتروني)
• أين هم في مسار التسويق

وفي الوقت نفسه، تُعرّف التحليلات التنبؤية من قبل كلية هارفارد للأعمال بأنها "استخدام البيانات للتنبؤ بالاتجاهات والأحداث المستقبلية".

يسمح الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي بإجراء تحليلات تنبؤية في تسجيل العملاء المحتملين باستخدام البيانات التاريخية للتنبؤ بالسيناريوهات المحتملة. بعد كل شيء، يمكن للذكاء الاصطناعي دمج وتحليل كميات هائلة من البيانات من مصادر مختلفة، بما في ذلك:

• أنظمة إدارة علاقات العملاء
• وسائل التواصل الاجتماعي
• تفاعلات الموقع، و
• ارتباطات البريد الإلكتروني.

يوفر هذا التحليل الشامل للبيانات صورة أكثر اكتمالاً لكل عميل محتمل.

مثال من العالم الحقيقي: تسجيل نقاط آينشتاين في Salesforce

يتيح برنامج Salesforce، وهو برنامج لإدارة علاقات العملاء (CRM)، للمستخدمين إمكانية تتبع العملاء المحتملين. في CRM، يتم إنشاء كل عميل متوقع عندما يتلقى معلومات اتصال جديدة في قاعدة البيانات الخاصة به.

تستخدم المنصة تقنية تسمى Einstein Lead Scoreing لتأهيل العملاء المحتملين. تستغل هذه الميزة قوة الذكاء الاصطناعي لتقييم العملاء المتوقعين مقابل أنماط التحويلات الناجحة التي حددها المستخدم.

يستخدم نظام Einstein Lead Scoreing الذكاء الاصطناعي لتحليل العملاء المتوقعين التاريخيين لأنه يحدد العملاء المتوقعين الحاليين الأكثر تشابهًا مع المحولين السابقين. واستنادًا إلى هذه البيانات، يقوم النظام بتعيين درجات لهؤلاء العملاء المتوقعين بناءً على معلومات متنوعة. كلما ارتفعت النتيجة، زادت القواسم المشتركة بين العملاء المتوقعين والعملاء السابقين.

تسمح هذه الميزة للمسوقين برؤية رؤى أكثر تفصيلاً وتحديد أولويات العملاء المتوقعين وفقًا لنتائجهم.

تطبيقه على علامتك التجارية

فكر في استخدام برامج مدعومة بالذكاء الاصطناعي للحصول على تحليلات تنبؤية لتسجيل نقاط العملاء المحتملين. لن يؤدي ذلك إلى تبسيط جهودك التسويقية فحسب، بل سيعزز أيضًا فعالية علامتك التجارية بشكل عام في جذب العملاء المحتملين.

3. التسويق الديناميكي عبر البريد الإلكتروني

كم مرة تفتح رسائل البريد الإلكتروني التسويقية في صندوق الوارد الخاص بك؟ تكشف البيانات الواردة من Mailmunch عن متوسط ​​معدل فتح البريد الإلكتروني بنسبة 21.33% في مختلف الصناعات - وهذا يمثل رسالتين فقط من أصل عشرة رسائل بريد إلكتروني.

لا شك أن التسويق عبر البريد الإلكتروني قد يكون أمرًا صعبًا عندما لا تكون مسلحًا بالخبرة والمهارات والأدوات المناسبة. ولحسن الحظ، يسمح الذكاء الاصطناعي في التسويق للشركات بتحسين حملاتها من خلال الاستفادة من التعلم الآلي لصياغة الرسائل الصحيحة لإرسالها إلى الجماهير المناسبة في الوقت المناسب.

في سياق حملات البريد الإلكتروني، يتيح الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي للمستخدمين ما يلي:

• قم بتحليل أداء البريد الإلكتروني السابق لصياغة سطور الموضوع التي تجذب الانتباه وتحديد أوقات الإرسال المثالية
• تحليلات البريد الإلكتروني المجمعة، مما يوفر رؤى قيمة حول الأداء العام للحملة
• بدء سير عمل البريد الإلكتروني تلقائيًا بناءً على إجراءات محددة يتخذها المستلمون
• تعزيز إدارة قائمة البريد الإلكتروني عن طريق تنظيف قوائم جهات الاتصال الخاصة بك وتنظيمها
• أنشئ نسخة بريد إلكتروني مخصصة تناسب جمهورك المستهدف
• قم بتخصيص محتوى البريد الإلكتروني لتلبية احتياجات شرائح الجمهور المميزة

مثال من العالم الحقيقي: أداة التسويق بالذكاء الاصطناعي الخاصة بـ MailChimp

تستفيد Mailchimp من مساعد نمو الذكاء الاصطناعي الخاص بها، Intuit Assist، لإحداث ثورة في كيفية تعامل العملاء مع حملات البريد الإلكتروني الخاصة بهم.

تتيح الأداة للمستخدمين أتمتة وتحسين جوانب التسويق المختلفة وتمكنهم من إنشاء محتوى مخصص على نطاق واسع. تتضمن وظائف الذكاء الاصطناعي في Mailchimp إنشاء أتمتة للترحيب بجهات الاتصال الجديدة، واستعادة العربات المهجورة، وإعادة إشراك العملاء المفقودين.

تستخدم الأداة أيضًا الذكاء الاصطناعي في صياغة رسائل البريد الإلكتروني والنسخ التسويقية الخاصة بالعلامة التجارية جنبًا إلى جنب مع إمكانات التصميم المخصصة المستندة إلى الذكاء الاصطناعي والتي تتوافق مع جماليات العلامة التجارية.

تطبيقه على علامتك التجارية

فكر في استخدام أدوات التسويق عبر البريد الإلكتروني المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين حملات البريد الإلكتروني الخاصة بك. سيساعدك القيام بذلك على إرسال الرسائل الصحيحة في الوقت المناسب، مما يؤدي إلى تحسين معدل فتح بريدك الإلكتروني ونسبة النقر إلى الظهور.

4. Chatbots لدعم العملاء

لقد كانت Chatbots موجودة منذ فترة حتى الآن. ومع ذلك، عندما لا يتم تكوين روبوتات الدردشة بشكل مدروس، فإن القدرات المحدودة للروبوتات التقليدية يمكن أن توقع العملاء في حلقة محبطة.

أدخل روبوتات الدردشة التحادثية المدعومة بالذكاء الاصطناعي - أحدث ثورة في الذكاء الاصطناعي في مجال التسويق الرقمي وخدمة العملاء.

تعتمد روبوتات الدردشة التقليدية، والتي تسمى أيضًا روبوتات الدردشة القائمة على القواعد، على مجموعة محددة مسبقًا من القواعد والاستجابات. تعمل هذه الأدوات على أساس منطق "إذا - ثم"، وتستجيب لكلمات رئيسية أو عبارات محددة محددة في مدخلات المستخدم.

من ناحية أخرى، يتم تشغيل روبوتات الدردشة التحادثية المدعومة بالذكاء الاصطناعي بواسطة تقنيات مثل تعلم الآلة ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP). وهذا يعني أنهم يستطيعون فهم اللغة البشرية والتعلم منها والاستجابة لها بطريقة أكثر دقة ووعيًا بالسياق.

مثال من العالم الحقيقي: الخطوط الجوية الملكية الهولندية KLM

تمتد قاعدة عملاء الخطوط الجوية الملكية الهولندية KLM عبر القارات. وهي تطبق بالفعل روبوت دردشة متعدد اللغات يعمل بالذكاء الاصطناعي على Facebook Messenger، ويمكن الوصول إليه على مدار الساعة طوال أيام الأسبوع. يدير برنامج chatbot 15000 محادثة اجتماعية أسبوعية بلغات مختلفة.

لقد حاولت الدردشة مع الروبوت باللغة الإسبانية، وقد فهم استفساري وقام بالإجراءات اللازمة:

ومن خلال الفهم الأفضل للاستفسارات عبر لغات متعددة، لا تعمل هذه الروبوتات على تعزيز مشاركة العملاء فحسب، بل توفر أيضًا الوقت لممثلي خدمة العملاء، مما يسمح لهم بالتركيز على المهام الأكثر تعقيدًا.

تطبيقه على علامتك التجارية

إذا كنت تتلقى الكثير من الاستفسارات المعقدة التي قد يكون من الصعب التعامل معها باستخدام روبوتات الدردشة المستندة إلى القواعد، ففكر في استخدام روبوتات الدردشة المدعمة بالذكاء الاصطناعي مثل LiveHelpNow وAda وTidio وغيرها الكثير.

5. الاستهداف السلوكي في الإعلانات

يتضمن استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي أيضًا الاستهداف السلوكي، والذي يسمح للعلامات التجارية بإنشاء حملات إعلانية عالية الاستهداف وشخصية.

إذا سبق لك أن بحثت عن حقيبة ظهر عبر الإنترنت، وبعد ذلك مباشرة، بدأت إعلانات حقائب الظهر في الظهور على تطبيقاتك ومتصفحاتك، فقد رأيت قوة الاستهداف السلوكي.

تستخدم هذه التقنية البيانات التي تم جمعها حول سلوك المستخدم في تصفح الويب، مثل عمليات البحث والصفحات التي تمت زيارتها والمنتجات التي تم سحبها، لتحديد الإعلانات التي سيتم عرضها لهذا الفرد.

على سبيل المثال، أحرص على البقاء على اطلاع دائم بأحدث التطورات في مجال الذكاء الاصطناعي والأعمال، وهذا ما تبدو عليه الإعلانات المدعومة على صفحتي على Instagram:

مثال من العالم الحقيقي: إعلانات فيسبوك المخصصة

يستخدم فيسبوك التعلم الآلي لتحسين عرض الإعلانات المخصصة، مما يخلق قيمة لكل من المستهلكين والشركات.

يحدد المعلنون جمهورهم المستهدف من خلال أدوات الخدمة الذاتية في فيسبوك، وذلك باستخدام بيانات مثل:

• عمر
• جنس
• إجراءات المستخدم على المنصة
• معلومات مخصصة مثل قوائم البريد الإلكتروني أو بيانات زوار موقع الويب

( مصدر الصورة )

تدخل الإعلانات التي تستهدف هذه الجماهير إلى المزاد. في هذه العملية، يستخدم فيسبوك التعلم الآلي لحساب مجموع نقاط القيمة الإجمالية لكل إعلان استنادًا إلى عرض السعر ومعدل الإجراء المقدر (احتمال قيام المستخدم باتخاذ الإجراء المطلوب) ونقاط جودة الإعلان.

ويضمن هذا النظام عدم فوز مقدم أعلى عرض فحسب، بل أيضًا الإعلانات التي من المتوقع أن تكون أكثر جاذبية أو ذات جودة أعلى، مما يسمح للشركات من جميع الأحجام بالوصول إلى الجمهور المطلوب بشكل فعال.

تطبيقه على علامتك التجارية

استخدم منصات مثل Facebook وInstagram، التي توفر خوارزميات ML متقدمة لتحديد إعلاناتك للمستخدمين بناءً على تفاعلاتهم عبر الإنترنت. يمكن أن يؤدي القيام بذلك إلى تحسين مدى ملاءمة إعلاناتك والمساعدة في تعزيز معدلات التحويل.

6. التحليل الدلالي لتحسين المحتوى

لنفترض أنه تم تكليفك بإنشاء محتوى للكلمة الرئيسية "موسيقى الروك". ما الموضوع الذي ستركز عليه المحتوى الخاص بك؟

حسنًا، هناك بعض الطرق التي يمكنك اتباعها. أولاً، يمكنك إنشاء محتوى عن موسيقى الروك ومناقشة تاريخها واللاعبين الرئيسيين في الصناعة. ومن ناحية أخرى، يمكنك أيضًا كتابة مقال حول المواد المعدنية الصلبة وأنواعها واستخداماتها.

وفي كلتا الحالتين، نظرًا لأنك لم تكن تعرف السياق الصحيح في المقام الأول، فقد يجد نصف الأشخاص الذين يبحثون عن مصطلح "موسيقى الروك" أن المحتوى الخاص بك غير ذي صلة. وهنا يأتي دور التحليل الدلالي.

في سياق الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي، تعمل أدوات التحليل الدلالي على فهم السياق والفروق الدقيقة في اللغة داخل المحتوى. تسمح هذه العملية بإنشاء محتوى ذي صلة بقصد المستخدم ومتوافق بشكل أفضل مع خوارزميات محرك البحث.

مثال من العالم الحقيقي: جوجل بيرت

Google BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات) هي تقنية تعتمد على الشبكة العصبية لمعالجة اللغة الطبيعية (NLP).

تم تصميم هذه الأداة لفهم السياق والفروق الدقيقة في الاستعلامات التي تم البحث عنها، مما يمكّن محرك البحث من تقديم نتائج أكثر صلة بعمليات بحث المستخدمين.

على عكس النماذج السابقة التي فهمت النص بطريقة خطية (كلمة تلو الأخرى بالترتيب)، يقوم BERT بمعالجة الكلمات فيما يتعلق بجميع الكلمات الأخرى في الجملة، بشكل ثنائي الاتجاه.

تطبيقه على علامتك التجارية

استخدم أدوات تحسين محركات البحث المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتي توفر إمكانات التحليل الدلالي لتحديد ليس فقط الكلمات الرئيسية ولكن أيضًا المفاهيم والمصطلحات والأسئلة ذات الصلة التي يهتم بها جمهورك المستهدف. قم بإنشاء محتوى يتناول تلك المجالات والتركيز على توفير القيمة والإجابة على الاستفسارات في سياق ذي صلة طريقة.

7. الاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي وتحليل المشاعر

لقد كانت مراقبة معنويات العملاء دائمًا جزءًا من الممارسات التسويقية الجيدة. لكن الذكاء الاصطناعي في التسويق أخذ هذه الطريقة إلى مستوى جديد تمامًا.

تعمل الخوارزميات الآن على تمكين المشاريع من فهم مزاج العملاء والإدراك العام بشكل أفضل وتحديد الاتجاهات في الوقت الفعلي. يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات هائلة من بيانات وسائل التواصل الاجتماعي، مما يوفر للمستخدمين رؤى قابلة للتنفيذ حول تفضيلات المستهلك وسلوكياته.

مثال من العالم الحقيقي: تحليل مشاعر المراجعة لدى Airbnb

تستخدم Airbnb خوارزميات الذكاء الاصطناعي لجمع رؤى مهمة من تعليقات العملاء. باستخدام أساليب البرمجة اللغوية العصبية، يمكن للمنصة تحليل النص الموجود في تقييمات الضيوف للحصول على فهم شامل لمشاعر العملاء وإبداءات الإعجاب وعدم الإعجاب ومجالات الاهتمام.

يسمح نهج الذكاء الاصطناعي هذا لشركة Airbnb بتوسيع نطاق تحليل المشاعر الأساسي وتحديد فرص التحسين الدقيقة.

تطبيقه على علامتك التجارية

لاستخدام الذكاء الاصطناعي في تحليل المشاعر والاستماع إلى وسائل التواصل الاجتماعي، فكر في استخدام منصة إدارة وسائل التواصل الاجتماعي التي تدعم الذكاء الاصطناعي.

على سبيل المثال، يسمح Hootsuite للمستخدمين بالوصول إلى البيانات المتعلقة بالرؤى مثل تكرار الإشارات والكلمات الشائعة الاستخدام في البحث.

يتم تحليل السياق العاطفي للمحادثات المتعلقة بمصطلحات البحث لفهم تصور الجمهور. على سبيل المثال، يجب إرسال التعليقات السلبية المستمرة حول المنتج إلى فريق تطوير المنتج.

يمكن أن يؤدي تحديد "كبار المؤلفين" أيضًا إلى الكشف عن المؤثرين المحتملين أو المنتقدين المشاركين في مصطلحات البحث، مما يوفر فرصًا للتعاون أو المشاركة.

8. التحسين الآلي للحملة

عندما يتعلق الأمر بتنفيذ الحملات ومراقبتها، فإن الاستراتيجيات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي تمكن المسوقين من تجاوز التخمين.

يمكن للذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي تسهيل الاختبار المستمر والتعديلات في الوقت الفعلي، مما يسمح للمستخدمين بالحصول على أكبر عائد على الاستثمار (ROI).

كيف يعمل؟ باستخدام الذكاء الاصطناعي، يمكنك أتمتة تخصيص الإنفاق الإعلاني للعناصر والقنوات الإبداعية الأفضل أداءً. ومن خلال القيام بذلك، تتمتع حملاتك باستهداف أكثر دقة، ويمكنك الاستمتاع بمعدلات تحويل متزايدة.

مثال من العالم الحقيقي: حلول الحملات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في إعلانات Google

يتيح برنامج إعلانات Google للمستخدمين الاستفادة من تقنيات عروض الأسعار التلقائية التي يطلق عليها Smart Bidding. تستخدم هذه الميزة التعلم الآلي لتحسين الحملات من أجل التحويلات أو قيمة التحويل.

( مصدر الصورة )

نظرًا لأن الكثير من مستخدمي إعلانات Google يستخدمون بالفعل عروض الأسعار التلقائية، فقد تحول التركيز الآن نحو التحسين الشامل عبر القنوات.

تهدف هذه التقنية إلى تجاوز الاستراتيجيات التقليدية ذات القناة الواحدة من خلال دمج عروض الأسعار عبر شبكة البحث والشبكة الإعلانية والفيديو وغير ذلك الكثير، والتكيف مع رحلة المستهلك متعددة الأوجه التي تمتد عبر العديد من القنوات.

على سبيل المثال، كشفت دراسة التسوق أثناء العطلات التي أجرتها Google/Ipsos في أكتوبر 2021 إلى يناير 2022 أن أكثر من نصف المتسوقين في الولايات المتحدة استخدموا خمس قنوات أو أكثر مثل وسائل التواصل الاجتماعي والفيديو عندما تسوقوا خلال فترة يومين.

تطبيقه على علامتك التجارية

فكر في استخدام عروض الأسعار التلقائية في المرة التالية التي تقوم فيها بتشغيل حملة على منصات الإعلان. في إعلانات Google، على سبيل المثال، يختار ما يزيد عن 80% من المستخدمين بالفعل عروض الأسعار التلقائية، لذلك من المفيد معرفة ما إذا كان هذا سيعمل أيضًا مع علامتك التجارية.

من المفيد أيضًا التحقق مما إذا كان تحسين القنوات المتقاطعة الخاص بك يمكن أن يكون استراتيجية جيدة لتوجيه جمهورك عبر مسار التحويل أثناء تفاعلهم مع منصات متعددة يوميًا.

9. نمذجة القيمة التنبؤية للقيمة الدائمة للعميل (CLV).

القيمة مدى الحياة للعميل (CLV) هي مقياس يقدر المبلغ الإجمالي الذي يمكن أن تتوقعه الشركة من العميل طوال علاقة العمل.

فيما يلي الصيغة الأساسية لهذا المقياس:

CLV = متوسط ​​قيمة البيع × عدد المعاملات المتكررة × متوسط ​​وقت الاحتفاظ

لنفترض أن متوسط ​​قيمة البيع هو 100 دولار، وعدد المعاملات المتكررة سنويًا هو خمسة، ويتم الاحتفاظ بالعملاء لمدة ثلاث سنوات في المتوسط. إذا استخدمنا الصيغة أعلاه (100 دولار × 5 × 3)، فإن القيمة الحالية للقيمة ستكون 1500 دولار.

يسمح الذكاء الاصطناعي في التسويق الرقمي للشركات بحساب هذا المقياس على نطاق واسع دون الحاجة إلى إجراء حساب يدوي. باستخدام CLV التنبؤي، يمكن للمستخدمين التنبؤ بالقيمة المستقبلية للعملاء من خلال تحليل سلوكياتهم الماضية والحالية.

مثال من العالم الحقيقي: Microsoft Dynamics 365

يستخدم Dynamics 365 من Microsoft، وهو عبارة عن مجموعة من تطبيقات برامج تخطيط موارد المؤسسات (ERP) وإدارة علاقات العملاء (CRM)، الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بـ CLV من خلال تجميع سجل المعاملات وأنشطة العملاء.

ومن خلال القيام بذلك، فإنه يسمح للمستخدمين بتحديد العملاء ذوي القيمة العالية ووضع الإستراتيجية وفقًا لذلك، وتقسيم العملاء على أساس القيمة المحتملة وقرارات تطوير المنتج الموحدة.

يستخدم Dynamics 365 نظام تسجيل لتقييم أداء نموذج الذكاء الاصطناعي في تحديد العملاء ذوي القيمة العالية. هذه الدرجات هي:

• الدرجة أ - يتنبأ نموذج الذكاء الاصطناعي بزيادة العملاء ذوي القيمة العالية بنسبة 5% على الأقل مقارنة بالنموذج الأساسي
• الدرجة ب – يقع أداء نموذج الذكاء الاصطناعي في التنبؤ بالعملاء ذوي القيمة العالية ضمن 0-5% بشكل أكثر دقة من النموذج الأساسي
• الدرجة C - يتنبأ نموذج الذكاء الاصطناعي هذا بعدد أقل من العملاء ذوي القيمة العالية بدقة مقارنة بالنموذج الأساسي

يتيح نظام التصنيف هذا للمستخدمين تقييم فعالية نماذج CLV التنبؤية الخاصة بهم وتحديد ما إذا كانوا سيعتمدون على تنبؤات نموذج الذكاء الاصطناعي لاتخاذ القرارات الإستراتيجية.

تطبيقه على علامتك التجارية

فكر في تنفيذ أحد حلول الذكاء الاصطناعي لدمج البيانات في النماذج التنبؤية التي يمكنها التنبؤ بـ CLV. يمكنك بعد ذلك استخدام هذه الرؤى لضبط جهودك التسويقية على العملاء ذوي القيمة العالية وتخصيص تجاربهم من خلال تقديم مكافآت مخصصة.

10. البحث البصري والتعرف على الصور

هل سبق لك استخدام البحث عن الصور للبحث عن عنصر عبر الإنترنت؟ إذا أجبت بنعم، فأنت تعرف مدى فائدة هذه الميزة للمستهلكين.

إلى جانب تقنية الذكاء الاصطناعي، يتيح البحث البصري والتعرف على الصور تجربة تسوق أكثر كفاءة. بعد كل شيء، لن يحتاج العملاء إلا إلى تحميل صور المنتجات، ويمكنهم الحصول على النتائج ذات الصلة تلقائيًا.

يمكن للخوارزميات أيضًا تحليل الصور لتحديد الألوان والأشكال والأنماط والخصائص الأخرى، مما يسهل على العملاء العثور على ما يريدون.

مثال من العالم الحقيقي: Amazon Lens

تعد Amazon Lens مثالًا جيدًا لتقنية البحث المرئي المدعومة بالذكاء الاصطناعي في قطاع التجارة الإلكترونية.

يمكن للمستخدمين الوصول إلى الأداة مباشرة عبر تطبيق Amazon. ما عليك سوى تحديد ميزة Lens في شريط البحث وتحميل صورة موجودة أو التقاط صورة لعنصر ما. ستقوم خوارزميات التعرف على الصور بعد ذلك بتحديد المنتجات المطابقة للخصائص المرئية للعنصر الموجود في الصورة.

على سبيل المثال، التقطت صورة لفأرة الكمبيوتر، وتوصلت Amazon Lens إلى نتائج مشابهة لها:

تطبيقه على علامتك التجارية

قم بدمج ميزة البحث المرئي في موقع التجارة الإلكترونية الخاص بك. يمكن لمستخدمي Shopify، على سبيل المثال، الاختيار من بين العديد من التطبيقات الموجودة على متجر تطبيقات Shopify والتي توفر هذه الإمكانية. وسيكون من الذكاء أيضًا استخدام منصات التجارة الإلكترونية التي تستخدم هذه الميزة بالفعل، مثل Amazon وeBay.