یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در سال های اخیر بسیار مورد توجه قرار گرفته اند و انجام امور مختلفی را سرعت بخشیده اند. مارکتینگ اتومیشن یا اتوماسیون بازاریابی نمونه ای از کمک های این علم به متخصصان بازاریابی و کارمندان آژانس دیجیتال مارکتینگ است. با استفاده از این سیستم، بسیاری از امور تکراری به طور خودکار انجام می شوند. ضمنا فرآیند جمع آوری و تحلیل داده ها نیز با سرعت و دقت بیشتری انجام می شود.
اما گاهی تعریف یادگیری ماشین و هوش مصنوعی آن قدر بهم نزدیک می شود که تفاوت های این دو فراموش می شود. اگر به دانستن تفاوت یادگیری ماشین با هوش مصنوعی علاقه دارید و قصد دارید بدانید یادگیری ماشین چیست و چه کاربردهایی دارد؟، لطفا تا پایان همراه ما باشید.
ماشین لرنینگ یا یادگیری ماشین به زبان ساده، یکی از زیرشاخه های هوش مصنوعی است که از آن برای ایجاد الگوریتم ها جهت هوشمند سازی ماشین ها استفاده می شود. الگوریتم های یادگیری ماشین به آن ها اجازه می دهند تا به کمک داده ها یاد بگیرند، تکامل پیدا کنند و از آموخته های خود برای پیشبینی و تصمیم گیری، بهره ببرند. بخشی از الگوریتم های یادگیری ماشین با پایتون ایجاد می شوند.
یکی از مزیت های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی این است که از طریق داده های جدید که با عنوان Big Data هم شناخته می شوند، الگوریتم های خود را بهبود می دهند تا دقت آن ها افزایش یابد. برای مثال، از طریق ارائه داده های فراوان در مورد صورت انسان ها، الگوریتم ماشین لرنینگ می تواند چهره افراد مختلف را به شکل خودکار شناسایی کند.
در حال حاضر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بسیاری از حوزه ها مورد استفاده قرار می گیرد. از جمله آن ها می توان به تشخیص تقلب، تحلیل داده ها، شناسایی چهره، ترجمه به زبان های مختلف و … اشاره کرد. همچنین ماشین لرنینگ در روانشناسی، اتوماسیون بازاریابی، تبلیغات، مدیریت مالی، پزشکی و … نیز کاربرد دارد.
برای اشاره ای کوتاه به تاریخچه یادگیری ماشین می توان گفت که اولین بار در سال ۱۹۵۱ میلادی، مایکل رابرتز و ریچارد دورف در مقاله خود به این عبارت اشاره کردند. پس از آن و در سال ۱۹۵۶، جان مک کارتی، ماروین منسکی و کلاود شنانون نخستین کارگاه یادگیری ماشین را برگزار کردند.
در دهه ۱۹۶۰، یکی از اولین الگوریتم های یادگیری ماشین به نام «پرسپترون» توسط فرانک روزنبلات و رابرت هپ فرمول بندی شد. پرسپترون، یک الگوریتم ساده بود که به صورت خودکار از داده ها یاد می گرفت و می توانست با استفاده از آموخته های خود، تصمیم گیری کند. در دو دهه اخیر تمرکز بر یادگیری ماشین و هوش مصنوعی افزایش چشمگیری داشته و موجب پیشرفت قابل توجه این حوزه شده است.
هوش مصنوعی ترجمه عبارت Artificial Intelligence بوده که با عنوان AI نیز شناخته می شود. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی از علومی هستند که در سالیان اخیر کاربرد بسیار بیشتری نسبت به قبل پیدا کرده اند.
به کمک هوش مصنوعی می توان سیستم هایی هوشمند ایجاد کرد که همانند انسان فکر کنند و تصمیم بگیرند. برای رسیدن به این هدف، این سیستم ها باید بتوانند از قدرت یادگیری، حل مسئله، برنامه ریزی، تصمیم گیری، استنتاج و استدلال برخوردار باشند.
هوش مصنوعی خود دارای انواع مختلفی است:
هر یک از این موارد می تواند در انجام بسیاری از کارها به انسان کمک کند و انجام امور تکراری و خسته کننده را برعهده بگیرد.
شاید یادگیری ماشین و هوش مصنوعی دو عبارت با مفهوم نزدیک به هم باشند؛ اما در واقع تفاوت هایی دارند. هوش مصنوعی یکی از علوم مرتبط با کامپیوتر بوده که به دنبال هوشمند کردن ماشین هاست. یکی از روش هایی که برای رسیدن به این هدف وجود دارد، یادگیری ماشین است. این نکته اولین وجه تمایز یادگیری ماشین و هوش مصنوعی را نشان می دهد.
تفاوت بعد در نحوه عمل یادگیری ماشین و هوش مصنوعی است. ماشین لرنینگ برای یادگیری حتما به داده نیاز دارد؛ در حالی که برای هوش مصنوعی این طور نیست و بدون داده هم امکان یادگیری دارد.
گاهی در بازاریابی نیاز است برخی امور به طور مرتب تکرار شوند. این دست فعالیت ها به کمک اتوماسین بازاریابی یا مارکتینگ اتومیشن قابل انجام هستند. همانطور که گفته شد، یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می تواند انجام برخی از امور تکراری را برعهده بگیرد. در این صورت، سرعت انجام کارها افزایش یافته و میزان استهلاک منابع انسانی کاهش می یابد.
نکته بعد، استفاده هدفمند از داده هاست. با استفاده از اتوماسیون بازاریابی می توان داده ها را استخراج کرد و پس از تحلیل و بررسی آن ها، نتایج را برای بهبود کمپین های تبلیغاتی و بازاریابی به کار برد.
الگوریتم های یادگیری ماشین شامل مجموعه ای از روش های ریاضی است که به ماشین ها و برنامه های کامپیوتری اجازه می دهد تا از داده ها یاد بگیرند و تکامل یابند. این الگوریتم ها، به دو دسته عمده تقسیم می شود: یادگیری نظارت شده و یادگیری بدون نظارت.
الگوریتم های یادگیری نظارت شده (Supervised Learning) الگوریتم هایی هستند که با استفاده از داده های ورودی و خروجی، به ماشین یاد می دهند که چگونه براساس ورودی های جدید، خروجی های مربوط را پیش بینی کند.
الگوریتم های یادگیری بدون نظارت (Unsupervised Learning) به ماشین اجازه می دهند تا به صورت خودکار از داده های ورودی، الگوهایی را کشف کند و بهبود یابد. به عنوان مثال، الگوریتم خوشه بندی (Clustering) داده ها را براساس شباهت آن ها به چند خوشه تقسیم می کند.
به طور کلی، الگوریتم های یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در بسیاری از حوزه ها همانند مارکتینگ اتومیشن مورد استفاده قرار می گیرند. در ادامه به برخی از عناوین اتوماسیون بازاریابی اشاره می کنیم که هوش مصنوعی به انجام بهتر آن ها کمک می کند.
پروفایل مشتری حاوی اطلاعاتی است که شاید در نگاه اول چندان مهم به نظر نرسد. اما به کمک این داده ها می توان کمپین های بازاریابی را بهبود بخشید. رسیدن به این هدف، با استفاده از اتوماسیون بازاریابی امکان پذیر است.
مارکتینگ اتومیشن کمک می کند تا اطلاعات پروفایل مشتری را گردآوری کنید و از آن برای دسته بندی مخاطبان و مشتریان خود استفاده کنید. سپس داده های مربوط به ترجیحات و شیوه رفتار افراد را به بانک اطلاعاتی خود اضافه کنید تا بازاریابی قدرتمندتر و هدفمندتری داشته باشید.
اتوماسیون بازاریابی می تواند با استفاده از تارگتینگ هوشمند مشتریان، در جذب مخاطبان هدف به شما کمک کند. پس از آن که مشتریان خود را بر اساس اطلاعات شخصی آن ها دسته بندی کردید، می توانید با ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده، نیاز افراد را نشانه بگیرید و پیشنهادات تاثیرگذارتری ارائه دهید. در این صورت، شانس موفقیت خود را افزایش می دهید.
تارگتینگ هوشمند مشتریان می تواند افراد را در مسیر درست سفر مشتری قرار دهد. این گونه سرعت تبدیل کاربر به مشتری افزایش می یابد و از هزینه های بازاریابی و تبلیغات شما کاسته می شود.
ریتارگتینگ یا هدف گیری مجدد مشتریان به معنای آن است که حتی پس از خرید، افراد را رها نکنید و سعی کنید تا راهی برای ادامه تعامل پیدا کنید. به کمک اتوماسیون بازاریابی می توانید مشتریان غیرفعال خود را به خرید مجدد ترغیب کنید. منظور از مشتری غیرفعال، افرادی هستند که تجربه خرید از شما را دارند اما در حال حاضر، قصد خرید جدیدی ندارند.
ریتارگتینگ مشتریان می تواند براساس تجربیات و تعاملات قبلی آن ها با کسب وکار شما انجام شود. فقط کافی است تا سیستم مارکتینگ اتومیشن را پیاده سازی کنید و در حین اجرای آن، داده های لازم را گردآوری کرده و از آن ها برای هدف گیری مجدد مشتریان استفاده کنید.
حتی با وجود اتوماسیون بازاریابی و نقش آن در کاهش هزینه های جذب مشتری، باز هم ایجاد مشتریان جدید هزینه بیشتری نسبت به حفظ مشتریان فعلی دارد. مارکتینگ اتومیشن برای حفظ مشتری نیز کارآمد و موثر است و به کمک کسب وکارتان می آید.
اگر بتوانید اطلاعاتی در مورد مشتریان قبلی خود و علتی که آن ها را از شما جدا کرده است، به دست آورید، قادر خواهید بود تا با برنامه ریزی و استراتژی مناسب، شیوه های حفظ مشتری کسب وکار خود را بهبود دهید. در فرایند جمع آوری و تحلیل این داده ها، اتوماسیون بازاریابی کمک کننده خواهد بود.
تا اینجا متوجه شدیم که با اجرای اتوماسیون بازاریابی، می توان اطلاعات مفیدی در مورد کاربر و الگوی رفتاری او کسب کرد. از طریق این اطلاعات، می توانید مشتریان خود را بهتر بشناسید و با انتخاب شیوه های ارتباطی مناسب، تعامل با مشتری را ارتقا دهید. این موضوع به ایجاد ارتباط پایدار با مشتریان و حفظ آن ها کمک می کند.
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی در دیجیتال مارکتینگ نیز موثر است. یکی از نمونه های آن، استفاده از سیستم های اتوماسیون بازاریابی است که در قسمت های قبل در مورد آن صحبت کردیم. به عنوان مثال، وب اینگیج پلتفرم یکپارچه و جامع اتوماسیون بازاریابی است که توسط شرکت های برتر کشور مورد استفاده قرار گرفته است.
وب اینگیج ابزار Omnichannel اتوماسیون بازاریابی است که فعالیت های شما در حوزه بازاریابی را هوشمند و خودکار می کند. به کمک این ابزار می توانید در هر مقیاسی مشتریان خود را دسته بندی کنید و از اطلاعات حاصل جهت حفظ مشتری و تعامل با او استفاده کنید.
جهت دریافت مشاوره در مورد یادگیری ماشین و هوش مصنوعی، این فرم را تکمیل کنید.
و در پایان این که...
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی می توانند در انجام بسیاری از امور به انسان کمک کنند. یادگیری ماشین یا ماشین لرنینگ به گونه ای برنامه ریزی شده است که بر اساس الگوریتم های خاصی، داده ها را جمع آوری کرده و از نتایج حاصل از پردازش آن ها برای یادگیری و تکامل خود استفاده می کند.
یادگیری ماشین و هوش مصنوعی که در دسته علوم کامپیوتری قرار می گیرند، می توانند در علوم پزشکی، روانشناسی، بازاریابی و … اثرگذار باشند. نمونه ای از کاربردهای این علم در بازاریابی، سیستم های اتوماسیون بازاریابی هستند. مارکتینگ اتومیشن می تواند به کسب وکارها در جهت تعامل، جذب یا ریتارگتینگ مشتری کمک کند.
