كيفية تطبيق التعلم الآلي في التسويق [2025]

روبوتات المحادثة والذكاء الاصطناعي للمحادثة

عندما تفكر في الأمر، فإن معظم روبوتات الدردشة الآلية تندرج تحت فئة "التسويق" الواسعة.

لقد نشرنا مئات الآلاف من روبوتات الدردشة الآلية - ومعظمها لتوليد العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي أو أنها روبوتات لدعم العملاء.

ولكن يمكن للذكاء الاصطناعي التخاطبي التعامل مع أي شيء تقريباً، سواء كان داخلياً أو خارجياً. يستخدم فريق التسويق لدينا الروبوتات ووكلاء الذكاء الاصطناعي من أجل:

• تحليل المواقع الإلكترونية للمنافسين وتقديم معلومات تنافسية
• إرسال رسائل بريد إلكتروني مخصصة للمتابعة
• تحليل إشارات المنتج لاقتراح من هو الأفضل للترقية

التحليلات التنبؤية

التعلم الآلي هو ما يدعم التحليلات التنبؤية خلف الكواليس. فهو يأخذ البيانات التاريخية المصنفة - مثل العملاء المحتملين الذين انتهى بهم الأمر إلى التحويل أو الحملات التي حققت إيرادات - ويدرب نموذجًا للتعرف على الأنماط التي أدت إلى تلك النتائج. 

إذا كنت تقوم بالفعل بتتبع التحويلات أو المشاركة أو مراحل خط الإنتاج، يمكنك إدخال هذه البيانات في نموذج تعلُّم خاضع للإشراف لبدء توليد تنبؤات. 

وبمجرد التدريب، يمكن لهذا النموذج أن يسجل عملاء محتملين أو حملات أو عملاء جدد في الوقت الفعلي بناءً على مدى تطابقهم مع إشارات النجاح السابقة.

يمكن بعد ذلك سحب المخرجات - مثل احتمالية التحويل أو الإيرادات المتوقعة - إلى لوحات المعلومات أو منطق الحملة أو وكلاء الذكاء الاصطناعي لجعل قراراتك اليومية أكثر ذكاءً وسرعة.

التسويق عبر البريد الإلكتروني

يمكن للتعلم الآلي أن يرفع مستوى البريد الإلكتروني من "الرش والدعاء" إلى "إرسال الرسالة المثالية في الوقت المثالي". 

ويمكنه التنبؤ بمعدلات الفتح، وتخصيص المحتوى بناءً على السلوك، أو حتى التوصية بالمنتج الذي يجب أن يظهر في كتلة ديناميكية لكل شخص.

كما ذكرت أعلاه، تتعامل روبوتات التسويق الخاصة بنا مع أجزاء من هذا الأمر، مثل سحب بيانات تفاعل المنتج لاقتراح من يجب أن يحصل على رسالة بريد إلكتروني لترقية الميزة. 

ولكن حتى من دون إعداد وكيل ذكاء اصطناعي كامل، يمكنك استخدام تعلّم الآلة لتحسين أوقات الإرسال وأسطر الموضوعات وتنويعات المحتوى. كل ما يتطلبه الأمر هو بيانات أداء البريد الإلكتروني التاريخية - فتح البريد الإلكتروني والنقرات والتحويلات - مقترنة بنموذج يتعلم الأنماط التي تؤدي إلى تفاعل أفضل.

تقسيم العملاء

يتجاوز التعلّم الآلي التجزئة إلى ما هو أبعد من الخصائص الديموغرافية. 

فهو يقوم بتجميع عملائك بناءً على سلوكهم الفعلي - أشياء مثل أنماط التصفح وتكرار الشراء وإشارات المشاركة - حتى تتمكن من تكييف تسويقك مع سلوك الأشخاص، بدلاً من المسمى الوظيفي وموقعهم.

وللقيام بذلك، قم بتصدير البيانات السلوكية مثل تكرار الشراء أو تكرار الشراء أو المشاركة في جدول بيانات أو أداة تحليلية، ثم استخدم خوارزمية تجميع (مثل k-means) لتجميع العملاء المتشابهين معًا بناءً على تلك السمات. 

أو دع وكيلLLM يقوم بالأعمال الشاقة نيابةً عنك. حقق أقصى استفادة من هذا الذكاء الاصطناعي.

حتى الإعدادات الأساسية يمكن أن تكشف عن أنماط خفية - مثل مجموعة تشتري فقط أثناء التخفيضات - يمكنك استهدافها بشكل مختلف.

التنبؤ بالتخبط

يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد العملاء الذين من المحتمل أن يختفوا من خلال التعلم من السلوكيات السابقة، مثل انخفاض الاستخدام، أو تخطي التجديدات، أو بطء أوقات الاستجابة قبل أن يغادر شخص ما. 

يجب أن يتم تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي على البيانات التاريخية - الموسومة بمن تخضّب ومن لم يتخضّب - حتى يتمكن من تحديد علامات الإنذار المبكر.

يمكن بعد ذلك تدريب نموذج تصنيف أساسي (مثل الانحدار اللوجستي أو أشجار القرار) للتنبؤ بمخاطر الاضطراب. 

إذا كنت لا تقوم بترميزها بنفسك، فابحث عن المنصات أو الأدوات التي تتيح لك إدخال البيانات المصنفة - لا أقصد التباهي، ولكن منصتنا تفعل ذلك - وتولد تلقائياً درجات مخاطر الاضطراب.

توصيات مخصصة

أنت في الطرف المتلقي لهذا الأمر طوال الوقت. يمكن أن تتخذ التوصيات المدعومة بالتعلم الآلي مجموعة من الأشكال المختلفة: 

• اقتراح المنتجات على الصفحة الرئيسية
• اختيار محتوى البريد الإلكتروني الذي يراه المستخدم
• الملء التلقائي لعربة التسوق بالوظائف الإضافية المحتملة
• إعادة ترتيب المحتوى بناءً على السلوك السابق لشخص ما

وخلف الكواليس، تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات تتعلم من سلوك المستخدم - ما ينقر عليه الأشخاص أو يشاهدونه أو يشترونه أو يتجاهلونه - وتقارنه مع الآخرين الذين يتصرفون بشكل مماثل. 

للبدء، ستحتاج إلى بيانات تفاعل المستخدم (مثل المشاهدات والنقرات وعمليات الشراء) ونموذج مُدرَّب على اكتشاف الأنماط بين المستخدمين، مثل التصفية التعاونية أو محرك توصيات أساسي. 

يمكنك بناء ذلك باستخدام موارد علم البيانات الخاصة بفريقك أو استخدام الأدوات التي تتيح لك توصيل بيانات التفاعل وإنشاء مخرجات مخصصة ديناميكيًا عبر موقعك أو بريدك الإلكتروني أو تطبيقك.

التسعير الديناميكي

يستخدم التسعير الديناميكي التعلُّم الآلي لضبط الأسعار بناءً على أشياء مثل الطلب أو مستويات المخزون أو سلوك المستخدم أو حتى الوقت من اليوم.

بالنسبة للعملاء، قد يبدو ذلك مثل رؤية أسعار مختلفة خلال ساعات الذروة، أو خصومات مخصصة، أو تعديلات في الوقت الفعلي على العروض الترويجية أثناء التخفيضات.

لتنفيذ ذلك، ستحتاج إلى الوصول إلى تاريخ التسعير وبيانات المبيعات والإشارات السياقية (مثل حجم حركة المرور أو مستويات المخزون)، ثم استخدام نموذج انحدار للتنبؤ بالسعر الأمثل لحالة معينة. 

من هناك، يمكنك تعيين قواعد لوقت وكيفية تطبيق تغييرات الأسعار - إما من خلال محرك تسعير متصل أو من خلال تغذية مخرجات النموذج في نظام التجارة الإلكترونية لتحديث الأسعار ديناميكيًا.

استهداف الإعلانات وتحسينها

لا أحد يريد إهدار الميزانية في عرض الإعلان الخاطئ على الشخص الخطأ. يساعدنا التعلم الآلي على تجنب ذلك. 

فهو يراقب أداء حملاتك الإعلانية في الوقت الفعلي، ويلتقط ما ينجح منها (وما لا ينجح)، ويوجه إنفاقك تلقائيًا نحو أفضل مجموعات من المواد الإبداعية والجمهور والموضع.

البدء يعني الحصول على بيانات واضحة عن أداء الحملة: النقرات، والتحويلات، وتفاصيل الجمهور، وأنواع الأجهزة، وكل هذه الأمور الجيدة. 

من هناك، يمكنك أنت أو أي شخص في فريقك تدريب نموذج للتنبؤ بالإعدادات التي تؤدي إلى أفضل النتائج، أو توصيل بياناتك بنظام يقوم بالمهمة الشاقة نيابةً عنك.

تحليل المشاعر

يستخدم تحليل المشاعر التعلُّم الآلي لفهم النبرة والنوايا الكامنة وراء ما يقوله الأشخاص - الحماسة والإحباط والارتباك والتغيرات الطفيفة في المزاج، وما إلى ذلك. 

ويمكنه معالجة كميات هائلة من التعليقات النصية المفتوحة من أماكن مثل المراجعات أو محادثات الدعم أو وسائل التواصل الاجتماعي، وتصنيفها بفئات عاطفية أو قائمة على النوايا.

قبل الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية، لم يكن هذا النوع من التحليل على نطاق واسع أمرًا واقعيًا - كنت بحاجة إلى فريق يقرأ كل رسالة يدويًا. 

والآن، مع النماذج المُدرَّبة مسبقاً وخطوط أنابيب النصوص، يمكنك الآن مسح اتجاهات المشاعر تلقائياً ووضع علامات عليها وتتبعها بمرور الوقت، مما يمنحك قراءة واضحة لكيفية تفاعل جمهورك دون الحاجة إلى المراجعة اليدوية.

1. تحديد حالة الاستخدام والأهداف

تضيف الكثير من الشركات الذكاء الاصطناعي من أجله. هذا هو أحد أكثر الأخطاء الشائعة في نشر الذكاء الاصطناعي التي نرى الشركات ترتكبها. 

إذا أمر رئيسك في العمل بدمج الذكاء الاصطناعي، فلا بأس، ولكن مهمتك هي تحديد حالات الاستخدام الأولية.

ربما كنت ترغب في تقليل الزبدة، أو زيادة التحويلات، أو تحسين الاستهداف. 

يمكنك (ويجب عليك) توسيع نطاق استخدامك للذكاء الاصطناعي في المستقبل. ولكن ابدأ بهدف واضح يمكنك استخدامه كمشروع تجريبي.

2. تحديد البيانات التي ستحتاجها

لا يمكن للتعلم الآلي فعل الكثير بدون المدخلات الصحيحة. بمجرد اختيار حالة الاستخدام، فإن الخطوة التالية هي تحديد البيانات التي سيحتاج نموذجك إلى التعلم منها. 

وهذا يعني عادةً أمثلة تاريخية للنتيجة التي تحاول التنبؤ بها، بالإضافة إلى السلوكيات أو الإشارات التي جاءت قبلها.

خذ هدفك، ثم اكتشف البيانات التي تدعمه:

• التنبؤ بمن من المحتمل أن يقوم بالتحويل: نتائج التحويل، بالإضافة إلى نشاط ما قبل التحويل مثل النقرات على الإعلانات، وزيارات الصفحات، والتفاعل مع البريد الإلكتروني.
• تخصيص المحتوى أو العروض: سجل الشراء وسلوك التصفح واستخدام المنتج ومقاييس المشاركة وما إلى ذلك.
• تحسين استهداف الإعلانات: بيانات أداء الحملة، والتركيبة السكانية أو شرائح الجمهور، وأنواع الأجهزة، واتجاهات الوقت اللازم للتحويل.

3. اختر كيف ستطبق التعلم الآلي

هناك ثلاث طرق رئيسية لإدخال التعلُّم الآلي في سير العمل التسويقي لديك، اعتمادًا على مدى التخصيص والمشاركة التقنية التي ترغب فيها.

4. تدريب أو تفعيل الحل الخاص بك

ثم ستحتاج إلى إعطاء النظام أمثلة على شكل "النجاح"، حتى يتمكن من البدء في التعرف عليه من تلقاء نفسه.

تعتمد كيفية البدء على مستوى تعلّم الآلة الذي تستخدمه:

• ميزات معدة مسبقًا: قم بتوصيل بياناتك، وقم بتشغيل الميزة، وحدد كيفية استخدام المخرجات (مثل تشغيل حملة أو تحديث نقاط العملاء المحتملين).
  
  
• تطبيقات قابلة للتخصيص: قم بتعيين المدخلات الخاصة بك، وقم بتعيين العتبات أو المنطق، وقم بتكوين كيفية توجيه التوقعات للإجراءات.
  
  
• نماذج مخصصة: درّب نموذجك باستخدام بيانات تاريخية مصنفة - ما حدث وما نجح - ودعه يتعلم التنبؤ بنتائج مماثلة في المستقبل.

5. اختبار المخرجات وتنقيحها

ابدأ على نطاق صغير. قم بتشغيل النموذج على شريحة أو حملة محدودة وقارن تنبؤاته بالنتائج الحقيقية. 

إذا كان هناك شيء ما يبدو غريبًا - خيوط خاطئة في الأولوية أو توصيات غريبة - فقد تكون مشكلة في جودة البيانات أو علامة على أن النموذج يحتاج إلى ضبط. 

(التنقيح ليس فشلاً، بل هو جزء من العملية).

6. نشر الحل

بمجرد أن تبدو النتائج ثابتة، قم بربط المخرجات بسير عملك الفعلي. 

قد يعني ذلك مزامنة التنبؤات مع نظام إدارة علاقات العملاء لديك، أو تشغيل الأتمتة، أو السماح لوكيل الذكاء الاصطناعي باتخاذ الخطوة التالية. 

تأكد من أن الرؤى لا توضع فقط في لوحة القيادة. هذه أسهل طريقة لإهدار المال على الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.

1. Botpress

Botpress هو أداة إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي شاملة. إنها أداة مرنة تمامًا، بحيث يمكنك تخصيص وكلاء الذكاء الاصطناعي لأي مهمة تقريبًا. 

يمكنك تصميم روبوتات بسيطة لتخصيص رسائل البريد الإلكتروني وإرسالها، أو تحليل بياناتك وتقديم توصيات. وبما أنها منصة مرنة، فإن الاحتمالات لا حصر لها. 

ولكن إذا كنت تتطلع إلى بناء وكلاء ذكاء اصطناعي معقدين، فستحتاج إلى بعض مهارات المطورين (أو يمكنك العثور على مطور مستقل أو شريك ذكاء اصطناعي). 

ولكن بالنسبة للمشاريع الأبسط، يأتي Botpress أيضًا بمكتبة واسعة من عمليات التكامل المدمجة مسبقًا مع منصات مثل HubSpot وSalesforce Calendly Google Analytics Zendesk وMixpanel Notion Slack - معظم كل شيء في stack تقنيات التسويق.

نحن نستخدم وكلاء Botpress في كل شيء بدءاً من إرسال رسائل البريد الإلكتروني المخصصة، إلى إجراء معلومات تنافسية، إلى مراقبة استخدام منتجاتنا للحصول على رؤى. 

يمكنه حقاً القيام بكل شيء. ويمكنك إنشاء وكيل ذكاء اصطناعي مجاناً.

2. هبسبوت

إذا كنت تعمل في مجال التسويق، فمن المحتمل أنك استخدمت HubSpot في مرحلة أو أخرى. إذا كان موجوداً بالفعل في stack التقنية، وكنت تخطو خطوة صغيرة نحو تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي، فهي إضافة سهلة.

يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لتسجيل العملاء المحتملين - فهو يحلل التفاعلات لتحديد أولويات العملاء المحتملين. يمكنك أيضاً استخدام مساعد محتوى الذكاء الاصطناعي الخاص بهم لإنشاء أفكار لمنشورات المدونة أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي.

هذه خيارات رائعة إذا كنت تستخدم HubSpot وترغب في تحسين سير عملك بالذكاء الاصطناعي. الجوانب السلبية؟ إنها لا تتجاوز حالات الاستخدام الضيقة. إذا كنت ترغب في الحصول على القوة الكاملة للتعلم الآلي في نتائجك، فقد تحتاج إلى زيادة ذلك. 

ولكن مهلاً، إذا كنت تستخدم HubSpot بالفعل، فلماذا لا تجرب ميزات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم؟

3. جاكار

جاكارد أكثر من مجرد منشئ نسخ. ولكن نعم، الغرض منه هو تحسين جميع الكلمات التي ترسلها إلى العملاء المحتملين والمستخدمين. 

إنها أداة للذكاء الاصطناعي الجيني مُدرَّبة على مجموعة بيانات لغوية تسويقية واسعة النطاق. بدلاً من طرح تركيبات عشوائية، يمكنها التنبؤ بما سيحقق أكبر نجاح مع جمهورك. إنها تتعلم من كل حملة تديرها.

تقدم المنصة ميزات الاختبار في الوقت الحقيقي والتنبؤ بالأداء، بحيث يحصل المستخدمون على فكرة دقيقة عن أداء رسائل البريد الإلكتروني والمدونات والمحتويات الأخرى.

جاكارد هو الأفضل للفرق التي لديها متطلبات محتوى ضخمة، مثل شركات التجارة الإلكترونية أو منشئي المحتوى. أو أي شخص تتمحور حياته حول اختبار رسائل البريد الإلكتروني أ/ب. 

4. PaveAI

إذا كنت ترغب في محلل بيانات مبتدئ، فقد يكون برنامج PaveAI مناسباً لك. فهو يأخذ البيانات الأولية من منصات مثل Google Analytics وإعلانات فيسبوك وإعلانات تويتر، ويترجمها إلى رؤى قابلة للتنفيذ. 

بدلاً من غربلة التقارير التي لا نهاية لها، يمكن للمستخدمين فقط تلقي ملخصات موجزة حول ما يعمل وما لا يعمل. 

يمكنك أيضًا تخصيص التقارير بناءً على الأهداف المحددة لفريقك. فهو يحلل ملايين الرؤى لتحديد الأكثر ملاءمة لفريق التسويق لديك. 

إذا كنت تهتم كثيراً باتخاذ القرارات المستندة إلى البيانات وقنوات التسويق المختلفة، فربما يستحق الأمر الاطلاع عليه.

5. الرياضيات

Pathmatics هي عبارة عن منصة معلومات تسويقية تتعقب كيفية تشغيل العلامات التجارية للإعلانات الرقمية عبر منصات مثل فيسبوك Instagram ويوتيوب وتيك توك وخدمات OTT. 

فهو يجمع البيانات حول الإنفاق الإعلاني ومرات الظهور والتصميمات الإعلانية ومسارات التسليم، مما يساعد فرق التسويق على معرفة أين وكيف يستثمر المنافسون بالضبط.

تتمثل أكبر نقاط قوة المنصة في مقدار التفاصيل التنافسية التي تكشف عنها، خاصة بالنسبة للعلامات التجارية التي تدير حملات متعددة القنوات. قد يكون من الصعب فرزها إذا لم تكن معتادًا على العمل مع بيانات الوسائط، ولكن بمجرد أن تصبح معتادًا على ذلك، تصبح ميزة حقيقية.

تُعد باثماتيكس مثالية للوكالات وفرق الوسائط الداخلية والمسوقين الذين يرغبون في رؤية تنافسية أعمق.

6. Mailchimp

إذا كنت في الجوار، فربما تعرف Mailchimp. إنها منصة تسويق عامة - مثل HubSpot - تأتي الآن بميزات الذكاء الاصطناعي. 

تشمل إضافات الذكاء الاصطناعي هذه المحتوى المخصص، وتحسين أوقات الإرسال، وبعض الجوانب الأخرى. على سبيل المثال، يستخدم مُنشئ محتوى البريد الإلكتروني تقنية GPT لإنشاء حملات بريد إلكتروني مُخصَّصة بناءً على الصناعة وصوت العلامة التجارية.

Mailchimp مفيد بشكل خاص للشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم التي تسعى إلى الاستفادة من الذكاء الاصطناعي دون خبرة تقنية واسعة.

7. التمرد

Mutiny هي عبارة عن منصة ذكاء اصطناعي بدون تعليمات برمجية تساعد جهات التسويق بين الشركات على تخصيص تجارب مواقع الويب لمختلف الجماهير دون الحاجة إلى مساعدة هندسية. 

وهو يتصل بأدوات مثل Salesforce Segment لسحب البيانات الديموغرافية والسلوكية للشركات، بحيث يمكنك استهداف الزوار بناءً على المجال أو حجم الشركة أو السلوك.

تكمن أكبر نقاط قوته في سهولة إنشاء صفحات مخصصة تعزز التفاعل والتحويلات. ومع ذلك، فهو الأنسب للشركات التي لديها عدد زيارات وبيانات كافية للموقع الإلكتروني لتعزيز التخصيص، أما الفرق الأصغر حجماً فقد تجده أقل تأثيراً.

تُعد Mutiny مناسبة تمامًا لفرق التسويق بين الشركات التي تدير استراتيجيات قائمة على الحسابات والتي ترغب في التحرك بسرعة دون الاعتماد بشكل كبير على المطورين.

ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي في التسويق؟

يغطي الذكاء الاصطناعي أي شيء يجعل الآلات تتصرف بذكاء. التعلم الآلي هو جزء من ذلك، حيث تتعلم أجهزة الكمبيوتر من البيانات لاتخاذ قرارات أفضل. وفي مجال التسويق، يُعتبر تعلُّم الآلة هو العقل الذي يعمل من وراء الكواليس والذي يعمل على تشغيل أشياء مثل التنبؤات وتسجيل العملاء المحتملين.

ما مقدار البيانات التي أحتاجها لتدريب نموذج التعلم الآلي بفعالية؟

عادةً ما تكون بضعة آلاف من نقاط البيانات المصنفة بداية جيدة. وكلما كانت بياناتك أكثر اتساقاً وملاءمةً، كانت نتائجك أفضل.

كيف يمكنني معرفة ما إذا كان تطبيق التعلّم الآلي الخاص بي يعمل؟

انظر إلى نتائجك. إذا كان النموذج يؤدي وظيفته، فسترى ارتفاعاً في مقاييسك الرئيسية. ابدأ على نطاق صغير، واختبره، وانظر كيف stack التوقعات مع الواقع.

ما هو أكبر خطأ يرتكبه المسوقون عند تطبيق التعلم الآلي؟

القفز دون هدف واضح. إن مجرد إضافة الذكاء الاصطناعي من أجله لا يساعد. وتتمثل الخطوة الذكية في اختيار حالة استخدام واحدة، مثل تقليل الزبد أو تحسين استهداف الإعلانات، والتركيز على إنجاح ذلك أولاً.

هل أحتاج إلى مهارات البرمجة أو علوم البيانات للبدء في استخدام تعلُّم الآلة في التسويق؟

هناك الكثير من أدوات التسويق التي تحتوي على تعلم آلي مدمج مباشرةً، دون الحاجة إلى ترميز. ولكن إذا كنت ترغب في القيام بشيء أكثر تقدماً أو مخصصاً بالكامل، فإن وجود شخص في فريقك يتمتع بمجموعة من المهارات التقنية يساعدك.