هل يجب أن تثق في الذكاء الاصطناعي لدفع تسويق المحتوى الخاص بك؟

قبل الإفطار ، أتحقق من خلاصات الأخبار على Facebook و LinkedIn للحصول على ملخص سريع لليوم. بينما كنت أقفز في الحمام ، قمت بالنقر على "تنزيل" في فيلم موصى به على Netflix ، مع العلم أنني سأحجز رحلة طويلة هذا المساء. أثناء تناول حبوب الإفطار ، أنقر مرة واحدة لشراء هدية لعيد ميلاد صديق الأسبوع المقبل. يخبرني جهاز iPhone الخاص بي أنني بحاجة إلى المغادرة الآن إذا كنت أرغب في إجراء ذلك الاجتماع المبكر على بعد 54 ميلاً. وعندما أركب سيارتي ، أستخدم التنشيط الصوتي لتشغيل قائمة التشغيل المفضلة على Spotify ، وأبلغني تطبيق خرائط Apple أن الأمر سيستغرق خمس دقائق للوصول إلى محطة القطار هذا الصباح.

مع وجود أمثلة حقيقية للقيمة التي يمكن إثباتها في السوق ، لم يعد بإمكاننا السخرية من أن الذكاء الاصطناعي يعني "تم التنفيذ تقريبًا".

نحن جميعًا مهيئون للاعتماد على التكنولوجيا في حياتنا اليومية ، ليس فقط للتواصل ، ولكن أيضًا لاتخاذ القرار. تعمل هذه الواجهة المتعمقة باستمرار مع التكنولوجيا على إعادة توصيل أدمغتنا لمعالجة المعلومات بشكل مختلف ، كما كتب نيكولاس كار في The Shallows. إنه نفس الشيء مع عملائنا.

أدت تطبيقات المستهلكين الشائعة إلى الاعتماد الجماعي اللاواعي للتكنولوجيا التنبؤية المتقدمة. ومع ذلك ... بينما نستعين بشكل متزايد بمصادر خارجية لعملياتنا المعرفية لتطبيقات وأدوات المستهلكين التي لا تعد ولا تحصى ، تستيقظ المؤسسة الآن فقط على هذا المستوى الجديد من توقعات العملاء. يكون هذا التبني غير المتوازن أكثر وضوحًا عندما نعتبر أننا نثق الآن في نظام تجنب الاصطدام المدمج في السيارة لحماية حياتنا ، ومع ذلك لا نزال نتساءل عما إذا كان بإمكان الآلة أن توصي بما يجب كتابته بعد ذلك في برنامج التسويق أو أي عميل يجب أن يحصل على برنامج جديد عرض المنتج.

نحن نثق في الذكاء الاصطناعي لقيادة سياراتنا بأمان ولكن لا نوصي باستراتيجية التسويق.

الحقيقة المزعجة

على مدى السنوات العشر الماضية ، نمت أتمتة التسويق إلى صناعة تبلغ قيمتها مليار دولار من خلال الوعد بجلب التخصيص والكفاءة لبرامج التسويق. لقد أثبتت دعوة صفارات الإنذار الخاصة برعاية العملاء المحتملين الآليين ، وتسجيل نقاط العملاء المحتملين ، والاستجابات المحفزة للأنشطة المحتملة المهمة ، أنها لا تقاوم بالنسبة لمؤسسات B2B: كان هناك ما يقرب من 11 مرة من الشركات التي لديها أتمتة التسويق في عام 2014 عما كانت عليه في أوائل عام 2011 (SiriusDecisions) ، و 60٪ من الشركات التي سلمت 500 مليون دولار على الأقل اعتمدت أتمتة التسويق بحلول عام 2014 (راب أسوشيتس).

ومع ذلك ، فإن الحقيقة المزعجة حول الجيل الأول من أتمتة التسويق هي أنها ليست آلية حقًا. إنها أداة سير عمل مركزية رائعة يمكنها تحقيق الحجم ، ولكنها تتطلب موارد للإعداد والتكامل والإدارة والتحسين. في الواقع ، في العديد من مؤسسات B2B ، تم قبول عبارة "إطعام الوحش" في لغة التسويق كطريقة لوصف متطلبات الموارد لأتمتة التسويق. في الأساس ، هناك قضية زحف القواعد. أثناء إعدادك للحملات ، تحدد قواعد العمل: "إذا حدث" أ "، فافعل" ب "أو" إذا كان لدى الفرد هذه الخاصية ، فضعها في الجزء 4. " يمكن أن تكون هذه بسيطة لتبدأ بها ، ولكنها دائمًا ما تكون بمثابة تقليل غير كافٍ لرحلات المشتري المعقدة والمتنوعة. لذلك ، فإنك تضيف المزيد من القواعد لجعل الحملة أكثر استهدافًا. وفي كل مرة تقيس فيها النتائج ، تكون النتيجة أن هناك حاجة إلى كتابة المزيد من القواعد. يقدر بعض عملاء مؤسستنا أنهم ينفقون 500000 دولار سنويًا على هذه العناصر اليدوية لأتمتة التسويق - وهذا يتجاهل الاستثمار الحيوي والمهم في إنشاء المحتوى المستمر.

في حين أن أتمتة التسويق تعد العالم ، فإن ما تفعله في الواقع هو أتمتة تنفيذ تسويق المحتوى ، بينما يظل اتخاذ القرار جهدًا يدويًا غير عملي. إنه يوفر للمسوقين سير عمل قويًا وحتى رؤى ، لكنه يفشل في توفير طريقة آلية للعمل بناءً على تلك الأفكار على نطاق واسع. في الأساس ، المحتوى في تلك الأنظمة غبي ؛ لا يفهم النظام ما هو المحتوى ومن يجب أن يقرأه. لتتبع أولئك الذين يبحثون في كيفية معالجة هذا الأمر ، بدأت شركة Forrester مؤخرًا موضوع بحث جديد تسميه "ذكاء المحتوى" ، والذي تعرفه بأنه "استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لفهم الصفات المتأصلة في أي محتوى والتقاطها". كما يقول المحلل التكنولوجي للتسويق ديفيد راب ، "يجب تقديم شيء ما: إما أن يتوقف المسوقون عن محاولة اتخاذ أفضل القرارات أو يتوقفوا عن الاعتماد على القواعد".

فجوة التوقع

في مواجهة توقعات العملاء المتزايدة بلا هوادة ، يستثمر كبار المسوقين في الأدوات القائمة على الذكاء الاصطناعي - وهي فئة تشمل كل شيء بدءًا من أدوات التخصيص التي "تتعلم" من سلوك الأفراد عبر الإنترنت للتوصية بالمحتوى بشكل أكثر فعالية ، إلى الأدوات التي يمكنها اكتشاف الأنماط الدقيقة عبر مجموعات بيانات المستهلك الضخمة وتوقع السلوك المستقبلي. هذه بعض من أكثر التطبيقات إثارة للاهتمام في القائمة المتزايدة للتطبيقات المحتملة للذكاء الاصطناعي في التسويق:

• استراتيجية المحتوى - التوصية بالمحتوى المطلوب إنشاؤه بعد ذلك
• استراتيجية الحملة - التوصية بتسلسل الاتصالات المطلوب تسليمه
• التخصيص - التوصية بالمحتوى المناسب لكل عميل بناءً على السلوك
• التقسيم - تجميع العملاء بناءً على السلوك أو النية
• أتمتة النسخ - إنشاء سطور الموضوع والأوصاف تلقائيًا
• تحديد أولوية العميل المحتمل أو الحساب - ترتيب العملاء المتوقعين أو الحسابات حسب احتمالية إغلاقها
• استراتيجية المبيعات - التوصية بالمنتج / الخدمة المناسبة والمحتوى لاستخدامهما في المبيعات
• نية المبيعات - توقع عرض المنتج المناسب وحجم الصفقة وتاريخ الإغلاق
• إعادة الاستهداف - التوصية بالمحتوى الصحيح داخل الوحدات الإعلانية المستهدفة

نظرًا لأن مجموعات التسويق الرئيسية لم تنشر أو تنتج عروض الذكاء الاصطناعي الخاصة بها بالكامل ، فإن اعتماد الذكاء الاصطناعي يتطلب عادةً مزيجًا من حلول النقاط ومجموعات البيانات.

في الواقع ، يقوم المسوقون بشكل متزايد بتجميع مجموعات التكنولوجيا الخاصة بهم معًا من أفضل حلول النقاط في فئتها ، مما يسمح ببناء التكنولوجيا حول احتياجات العملاء بدلاً من ميزات البائع. لا سيما في بيئات العملاء المعقدة - على سبيل المثال ، مبيعات العلاقات ذات اللمسة العالية مع دورات الشراء الطويلة - يعد تطبيق الذكاء الاصطناعي بالبدء في سد الفجوة بين توقعات العميل والخبرة الفعلية. هذا هو الأكثر صلة في الأعمال التجارية العالمية ، حيث يحل الذكاء الاصطناعي (ويعتمد على) النطاق.

بالنسبة لبايرون أوديل ، كبير مديري التسويق في IHS Markit ، فإن استخدام التعلم الآلي التنبئي بدلاً من أتمتة التسويق كان يهدف إلى التغلب على تحديات الحجم. ويوضح أن "تمكين ملاءمة التسويق على نطاق واسع يمثل تحديًا ، ولكن التعلم الآلي التنبئي يمنحنا طريقًا لتحقيق ذلك."

في البداية ، يفكر معظم المسوقين في حالتين رئيسيتين من حالات الاستخدام: التخصيص وسجل العميل المتوقع التنبئي. يستلزم التخصيص مطابقة المحتوى لاحتياجات العملاء المتطورة ، لا سيما عندما يتم إنتاج المحتوى على نطاق واسع وغالبًا ما يتم تصنيفه بشكل سيء. يتم دفع نقاط العميل المتوقع التنبؤية من خلال الرغبة الشديدة في إجراء محادثات مبيعات جديدة ، حيث يصعب تحديد أو الكشف عن الإشارات التي تحدد حسابًا مهتمًا.

الأعمال المدفوعة بالرؤى

تتناول هذه الأساليب الجديدة تحديًا أساسيًا: لقد تغيرت عملية الشراء ، مع زيادة تمكين المشتري وإطلاعه وترابطه ، لكن الشركات تبيع إلى حد كبير بالطريقة نفسها التي كانت عليها دائمًا. يعد استخدام المحتوى للجذب والمشاركة والتحويل جزءًا من الحل ، لكن كبار المسوقين يستخدمون أيضًا المحتوى لفهم العميل.

في عالم يتزايد فيه التنافس ، فإن أي شركة لا تفهم مشتريها ستفقد بسرعة حصتها في السوق مع نمو المنافسين الرقميين الجدد. المهووسون بعميلهم ؛ يركزون على تقديم تجربة عملاء رائعة وسلسة ؛ فهي غير مثقلة بالتكنولوجيا القديمة والعمليات الصارمة. إنهم يقدرون أن اكتساب فهم أعمق للعملاء والعمل على بناء ميزة تنافسية.

تعمل Forrester Research على بناء مجموعة من الأدلة حول ما تسميه "الشركات القائمة على الإحصاءات". تعريف واحد لهذه الشركات هو أنه ليس لديها احتكاك بين نقطة فهم العميل ووجهة تقديم الاستجابة التالية. هناك حلقة تغذية مرتدة مؤتمتة بالكامل. مجموعة الشركات التي تحددها Forrester في هذه الفئة - الشركات سريعة النمو التي تبتكر بناءً على فهم العملاء وخبراتهم - يجب أن تكون مرعبة حقًا لشاغلي الوظائف.

يعد التسويق بالذكاء الاصطناعي بالتفاعلات غير المنظمة في الوقت الفعلي مع العملاء التي تقدم قيمة. الأنظمة القائمة على القواعد الحالية ببساطة لا يمكن توسيع نطاقها ولا يمكن لفرق التسويق إكمال عملية يدوية في الوقت المطلوب لتقديم الملاءمة.

عوامل النجاح

مع تزايد عدد الشركات التي تستثمر في الأساليب القائمة على الذكاء الاصطناعي ، أصبحت القواسم المشتركة بين المشاريع الناجحة أكثر وضوحًا.

• الرعاية التنفيذية - مرارًا وتكرارًا ، ترتفع الرعاية التنفيذية الواضحة للمفهوم العام إلى أعلى القائمة. في حين أن المسوقين من المستوى المتوسط ​​قد يشترون حلول النقاط بنجاح ، ستجد المؤسسات الأكبر أنه لفتح مجموعات البيانات الصحيحة وزيادة قيمة الأعمال الإجمالية ، فإنها تحتاج في النهاية إلى راع تنفيذي لدعم نهج أكثر آلية.
• النتائج المحددة - كان على المبتكرين الأوائل أن يقوموا بقفزات إيمانية بدون هدف معروف. ولكن مع نضوج مشهد البائع وتوثيق أمثلة العميل ، يمكن ويجب أن يكون لكل مشروع أهداف مرتبطة بنتائج أعمال قيمة وقابلة للقياس.
• مجموعة البيانات المتاحة - يوافق معظم الخبراء على أن خوارزمية متواضعة مع مجموعة بيانات كبيرة تتفوق دائمًا على خوارزمية رائعة مع مجموعة بيانات صغيرة. ابحث في الخيارات المتاحة ، وقم بتنظيف ما يمكنك ، ودمج مصادر البيانات الجديدة ، وقم بإجراء الاختبارات لرؤية النتائج.
• تكوين الفريق - على الرغم من أن الهدف من أنظمة الذكاء الاصطناعي هو تقليل المهام اليدوية ، لا تزال التكنولوجيا بحاجة إلى التوافق مع فريق وعملية تجارية تتفهم قيمتها. على نحو متزايد ، يتم تقديم الخدمات لمستخدمي الأعمال غير التقنيين ، ولكن في غضون ذلك ، من المهم التأكد من أن الفريق يفهم البيانات وأن يكون تقنيًا بدرجة كافية لفهم نقاط القوة والقصور في النهج الحسابي. ربما الأهم من ذلك ، يجب أن يكونوا متواضعين ومتحمسين للتعلم ، ومدفوعين بالبيانات (أي ، يرغبون في ربط النشاط بالنتائج).
• اختيار البائعين - على الرغم من وجود مبرر للبناء داخليًا أو استخدام وكالة لتطبيق مخصص ، فإن قائمة الخيارات في السوق من البائعين تزداد قوة. لاختيار البائع المناسب ، اسأل عن مجموعة البيانات ، وجرب العديد من العروض التوضيحية التنافسية أو التجارب ، وادفع لفهم ما إذا كان النظام مدربًا مسبقًا أو يتطلب منك القيام بذلك.

مؤسسة تنبؤية

يتطلب التحول نحو المشروع التنبئي إعادة تكريس أيديولوجي وعملي لفهم العميل. لا تعتمد الميزة التنافسية التي يوفرها الذكاء الاصطناعي على الخوارزمية أو التطبيق النهائي ، بل على فهم العميل بمزيد من العمق - والعمل بناءً على تلك البصيرة في الوقت الحالي.

إن العوائق الواضحة تتمحور حول التنظيم بشكل حصري: السياسة ، والحواجز التقنية ، وقيود الموارد ، ومتلازمة "غير المخترع هنا". ومع ذلك ، في عالم مسطح ، مع الداخلين الجدد التخريبيين الذين يركزون على تجربة عملاء عالية الجودة وسلسة ، فإن الخيار المستدام الوحيد هو الاستثمار قبل المنافسة.

لتحريف عرض أسعار واين جريتسكي المفرط ، حان الوقت للتزلج إلى حيث يتجه السوق ، وليس إلى حيث كان. المفارقة أنه في هذه الحالة ، لا تحتاج إلى التخمين أو الاعتماد على الغريزة. انتقل العميل بالفعل. كعميل ، أتوقع موجز محتوى مستوحى من Facebook ، مع مقايضة الخصوصية الناتجة. أتوقع أن تكون التوصيات المشابهة لـ Amazon مفيدة. وعلى غرار Google ، أتوقع منك توقع احتياجاتي وتقديم المساعدة قبل أن أسأل. جلب على المؤسسة الذكية والتنبؤية.

أفكار في البداية

تم ربط الغزوات الأولية للتسويق التنبئي ببيانات ملف تعريف الطرف الأول في إدارة العملاء الكبيرة وأنظمة CRM. إنها ليست بيانات نظيفة دائمًا ، لكنها بداية جيدة. تعالج المقاربات الأعمق والأكثر قابلية للدفاع مشكلة أصعب بشكل أساسي: تحويل بيانات العملاء غير المهيكلة إلى رؤية قابلة للتنفيذ.

البيانات غير المهيكلة ، التي تسمى غالبًا البيانات المظلمة ، غير مستخدمة إلى حد كبير داخل المؤسسة ، ومع ذلك فهي تضم 88٪ من جميع البيانات التي تم جمعها (IBM Research). في Idio ، نلخص نهجنا في التعامل مع البيانات المظلمة بالأطروحة ، "أنت ما تقرأ". ما نعنيه هو أن المحتوى الذي تستهلكه يدل بشكل كبير على اهتماماتك ويتنبأ بشكل كبير بنيتك. تحلل الأدوات التي تدعم الذكاء الاصطناعي هذه البيانات المظلمة - بشكل أساسي كيف يتفاعل عملاؤك ويتصرفون مع المحتوى الخاص بك - للتنبؤ باهتماماتهم ونواياهم ، وتخصيص تجربتهم.

ضع في اعتبارك استخدام قائمة مراجعة المشروع هذه لمساعدة مشروعك في التسويق التنبئي:

• هل لدي رعاية تنفيذية لنهج قائم على الذكاء الاصطناعي؟
• هل حددت العديد من نتائج الأعمال؟
• هل هناك ضرورة ملحة وإطار زمني واضح لتحقيق تلك النتائج؟
• هل هناك مجموعة بيانات للنموذج؟
• هل اشترى فريقي المشروع؟
• هل قمت بتقييم قرار البناء مقابل الشراء؟
• هل قمت بإنشاء قائمة مختصرة بالموردين؟
• هل أنظمتهم مدربة مسبقًا أم أن هناك عملية تدريب طويلة؟

تعريفات المصطلحات الرئيسية

عندما تبدأ في استخدام مزايا الذكاء الاصطناعي والتسويق التنبئي حقًا ، من المهم أن يعتمد الجميع على نفس التعريفات. إليك مقدمة موجزة:

• الذكاء الاصطناعي (AI) هو علم بناء الآلات التي تقوم بأشياء يمكن اعتبارها ذكية إذا قام بها الإنسان.
• التعلم الآلي هو مجموعة فرعية من الذكاء الاصطناعي تسمح لأجهزة الكمبيوتر بالتعلم دون أن تتم برمجتها بشكل صريح. حالات استخدام التعلم الآلي الشائعة هي التحسين (بمرور الوقت اختيار الخيار الأفضل لتحقيق هدف محدد) ، والتعريف (استخراج المعنى من الصور أو النص) ، واكتشاف الشذوذ (عزل حدث يقع خارج القاعدة) ، والتجزئة (التجميع) بناءً على الخصائص المستنتجة أو المعروفة).
• ذكاء المحتوى هو تطبيق الذكاء الاصطناعي لإدارة المحتوى ، وأبرزها فهم المحتوى وتصنيفه لتحسين الاستهداف وقياس الأداء.
• التسويق التنبئي هو تطبيق الذكاء الاصطناعي للتسويق ، عادةً لتحديد الآفاق ، والتنبؤ بما قد يكونون مهتمين به ، والتوصية بأفضل جزء تالي من المحتوى أو معلومات المنتج.

استنتاج

مع هذا الفهم للذكاء الاصطناعي وبعض النصائح حول كيفية البدء ، فقد حان الوقت لتحويل "التنفيذ تقريبًا" إلى واقع الذكاء الاصطناعي لتحسين تسويق مؤسستك وفهم عملائك والتواصل معهم حقًا.

ظهرت نسخة من هذه المقالة في الأصل في عدد يونيو من رئيس قسم المحتوى. اشترك لتلقي اشتراكك المجاني في مجلتنا المطبوعة التي تصدر كل شهرين.

صورة الغلاف بواسطة جوزيف كالينوفسكي / معهد تسويق المحتوى