نقش کلان داده در بازاریابی دیجیتال

فناوری های جدیدی مانند آنالیز کلان داده  و یادگیری ماشینی، دقت و هوشمندی قابل توجهی برای بازاریابی دیجیتال رقم زده اند و روش های سنتی دیگر اثرگذاری سابق را ندارند. اهمیت کلان  داده  بسیار بیش تر از یک کلمه  کلیدی است. در واقع حجم عظیمی از اطلاعاتی که به صورت رایانش ابری جمع آوری می شود، همه  جنبه های زندگی ما از بهبود سلامتی تا کاهش ترافیک در کلانشهر ها را تحت تاثیر قرار می دهد. قدرتمند سازی کمپین های بازاریابی نیز خدمت دیگر این علم به بازاریابان دیجیتال است.

به همین دلیل است که بازاریابان دیجیتال به طور فزاینده ای از فناوری های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین برای تجزیه  و تحلیل حجم عظیمی از اطلاعات و کشف راه  حل های جدید برای خلق کمپین های تبلیغاتی هوشمندتر استفاده می کنند. آنها همچنین قادر خواهند بود از الگوریتم های پیش بینی کننده برای حدس و تخمین سلیقه و نیاز آتی مشتریان و تطبیق خود با آن استفاده کنند.

در باب مثال نتفلیکس قادر است با جمع آوری و پایش حجم عظیمی از اطلاعات کاربران بتواند پیشنهاد های بهتری متناسب با سلیقه  آنان ارائه دهد. بازاریابان نیز می توانند درک بهتری از رفتار کاربران در وب سایت ها داشته باشند. این کار باعث می شود شخصی سازی سایت آسان تر از گذشته باشد. واضح است که اگر بخواهیم ارتباط بهتری با مشتریان خود داشته باشیم، ارزش شخصی سازی قابل کتمان نخواهد بود. در ادامه به نقل از زومیت، مواردی از کاربردهای کلان  داده  را در بازاریابی دیجیتال معرفی می کنیم.

هدف گیری و هوشمندی بهتر تبلیغات

هر چه ناشران اطلاعات بیشتری از بازدید کنندگان خود جمع آوری کنند، این امکان را برای آنها فراهم خواهد ساخت تا تبلیغات مرتبط تری با سلیقه  مخاطب نمایش دهند. به همین منظور در حال حاضر گوگل و فیس بوک جزییات دقیق تری برای تبلیغات ارائه می دهند. خرده فروشان نیز همین رویه را در پیش گرفته اند.

تصور کنید که هدف گیری کاربران بر مبنای مقالاتی که کلیک می کنند یا ارتباط و اشتراکاتی که با مشتریان فعلی دارند، چقدر می تواند در موفقیت و کاهش هزینه  کمپین های تبلیغاتی موثر باشد.سرویس Weather Channel اکنون گوشه ای از آینده  تبلیغات را با تحلیل و بررسی الگوهای رفتاری مخاطبان در 3میلیون مکان در سراسر کره  زمین نشان می دهد. این سرویس، اطلاعات را با داده های هواشناسی برای فراهم کردن امکان تبلیغات دقیق تر و اثر بخش تر به تبلیغ دهندگان ارائه می  کند.

جست وجوی معنایی

جست وجوی معنایی یعنی فرآیند جست و جو به زبان محاوره ای و در قالب جمله به جای استفاده از کلمات کلیدی که به طور معمول استفاده می شود. الگوریتم تحلیل کلان داده  و یادگیری ماشین این امکان را برای موتور های جست وجو فراهم  می کند که بتوانند درک  درست تری از منظور کاربر داشته باشند. بازاریابان در حال ترکیب این فناوری در الگوریتم  موتور جست وجوی وب سایت های خود برای بهبود تجربه  کاربری بازدید کنندگان هستند.

یک مثال مشهود برای این منظور فروشگاه والمارت است که از آنالیز متن، یادگیری ماشین و کشف مترادف ها برای بهبود دقت جست وجوی سایت استفاده می  کند. افزودن جست وجوی محاوره ای برای وب سایت های والمارت باعث افزایش نرخ دقت آن در حدود ۱۰ الی ۱۵درصد شده است که برای فروشگاهی به بزرگی آن به معنای میلیون ها دلار درآمد بیشتر است.

افزایش دقت مطالب مرتبط

همان گونه که نتفلیکس با آنالیز کلان داده  دقت پیشنهادات را بهبود می بخشد، ناشران نیز قادر خواهند بود با اتکا به داده های ارزشمند مطالب جالب تری برای هر یک از کاربران نمایش دهند. بازاریابان محتوایی نیز از این موضوع نفع خواهند برد. بازاریابان دیجیتال باید تفکر محتوای ثابت وبلاگ ها را دور بیندازند. در همین باب شاید با نتایج متفاوتی با جست و جوی عبارت یکسان در مکان های مختلف روبه رو شوید. وبلاگ های امروزی باید خودشان را برمبنای سلیقه  هر یک از کاربران تطبیق دهند.

البته این امر چالش های تکنیکی مربوط به خود را دارد، اما مانند سایر فناوری های جدید، حوزه بازاریابی دیجیتال نیز همواره مملو از چالش های دشوار بوده است و به سرعت تغییر می کند. آنهایی که این چالش ها را قبول نکنند، عقب خواهند ماند و حذف خواهند شد. در یک فرآیند دوطرفه، مشتریان با سلیقه  خرید و کلیک خود برای بازاریابان خط مشی ترسیم می کنند و آنها نیز با نمایش مطالب و محتوای متناسب تر، بازدیدکنندگان را به خرید بیش تر ترغیب می کنند.

بررسی ها ی دقیق تر

جمع آوری و تحلیل اطلاعات با حجم بسیار زیاد این امکان را فراهم می  کند که  آزمایش ها را هرچه دقیق تر هدایت کنیم. الگوریتم های آینده قادر خواهند بود به جای بررسی تغییرات فقط یک پارامتر، به بررسی و دخالت معیار ها ی چندگانه ای مانند سابقه  مراجعه کنندگان که منجر به دقت و تطبیق بیشتر تست ها خواهد شد، بپردازند.برای مثال اگر متغیر A از پارامتر ها ی صفحه فرود مورد استقبال مراجعه کنندگان جوان تر است و متغیر B مورد علاقه  مشتریان مسن تر است، طراحان رابط کاربری قادر خواهند بود با استفاده از این اطلاعات، سایت را برای مشتریان متفاوت مورد پسند تر طراحی کنند. پیش بینی سلیقه کاربران قبل از مراجعه  آنها به سایت احتمال جذب شدن آنها به محصول یا خدمات عرضه شده را افزایش می دهد.

 تحلیل های قدرتمند ماشینی

هرگز ادعا نشده که هوش مصنوعی یا کلان داده   به معنای پایان عصر بررسی های انسانی است، بلکه این انقلاب مربوط به استخراج نتایج معین از حجم عظیمی از اطلاعات است که بدون حمایت سخت افزاری و نرم افزاری قادر به انجام آن نخواهیم بود.بازاریابان دیجیتال در آینده نیاز خواهند داشت که به صورت مبرم با ماشین کار کنند و برمبنای نتایج حاصل تصمیم  بگیرند.

مهم نیست چه زمانی این فناوری تکامل خواهد یافت؛ حتی وقتی که در زمینه های پیچیده تری نیز کاربرد خود را اثبات کردند، همواره این نیاز  خواهد بود که انسان ها در آن بازنگری کنند. هیچ انسانی قادر به تحلیل کلان داده به تنهایی نیست و هیچ نرم افزاری هم به صورت مستقل توانایی انجام آن را ندارد. برای پیشرفت این علم، تیم متحدی از انسان ها و الگوریتم های نرم افزاری لازم است.

در آینده چه خواهد شد

هرچه قدرت پردازشی هوش مصنوعی و یادگیری ماشین بیشتر و بیشتر می شود و در طول زمان اطلاعات بیشتری  برای یادگیری در اختیار آنها قرار می گیرد، دقت آنها نیز بیشتر می شود و اهمیت آنها افزایش می یابد.

در حال حاضر برای بازاریابان پتانسیل های فراوانی برای استفاده از مزیت های کلان داده وجود دارد. احتمالا در آینده پایگاه  کلان داده برای هر شرکتی مانند آنچه امروزه برای لیست ایمیل شاهد آن هستیم، اهمیت پیدا خواهد کرد و موجب تمایز و قدرت رقابت شرکت ها خواهد شد.مانند بقیه  فناوری ها کسانی که خود را زودتر تطبیق دهند، بیشترین بهره را خواهند برد؛ زیرا این کار به آنها مزیت رقابتی اولین بودن را خواهد داد. سخن آخر اینکه بهتر است ارزیابی داده های موجود خود را از اکنون شروع و برای آینده برنامه ریزی کنید.