یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در بازاریابی
از هوش مصنوعی در بازاریابی چه استفاده‌ای می‌توان کرد؟
فایل صوتی بلاگ
هوش مصنوعی به یکی از مباحث داغ در صنعت بازاریابی تبدیل شده است. طبق آمار Statista، حجم مارکت بازاریابی مبتنی بر هوش مصنوعی از ۱۵.۸۴میلیارد دلار در سال ۲۰۲۱ به ۱۰۷.۵میلیارد دلار در سال ۲۰۲۸ خواهد رسید. همین پیش‌بینی تا حدودی مشخص می‌کند که به‌کارگیری این ابزارهای هوش مصنوعی چقدر روبه‌افزایش است و افراد فعال در حوزۀ بازاریابی دیجیتال چقدر باید به یادگیری این ابزارها اهمیت بدهند.
این روزها که عبارت هوش مصنوعی را تقریباً هرجایی می‌شنوید، احتمالاً گوشتان به یادگیری ماشین و یادگیری عمیق هم خورده باشد. اگر ما هوش مصنوعی را یک کل در نظر بگیریم، یادگیری ماشین زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق نیز زیرمجموعه‌ای از یادگیری ماشین محسوب می‌شود. اما اینکه این‌ها دقیقاً چه چیزی هستند و از آن‌ها چه استفاده‌ای می‌توان در مارکتینگ کرد، موضوعی است که در این مطلب از وی‌پدیا به آن میپردازیم.
یادگیری ماشین چیست؟
یادگیری ماشین (Machine Learning) زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی است و به قابلیت ماشینی گفته می‌شود که می‌تواند رفتار هوشمندانۀ انسانی را تقلید کند.
به عبارت دیگر، یادگیری ماشین به نرم‌افزارها اجازه می‌دهد تا نتایج را به‌شکل دقیق پیش‌بینی کنند، بدون اینکه برای آن برنامه‌ریزی شده باشند. الگوریتم‌های یادگیری ماشین از داده‌های تاریخی به‌عنوان ورودی برای پیش‌بینی نتایج خروجی استفاده می‌کند.
هدف یادگیری ماشین این است کامپیوتر یاد بگیرد، بدون اینکه عمداً برای آن هدف مشخص برنامه‌ریزی شده باشد؛ به عبارت دیگر، بدون مداخلۀ انسان! یکی از مثال‌های یادگیری ماشین، تشخیص صدا است. یادگیری ماشین می‌تواند گفتار را به متن تبدیل کند. منظور همان نرم‌افزارهایی است که می‌توانند صدای زنده یا ضبط‌شده را به فایل‌های متنی برگردانند. جست‌وجوی صوتی، برقراری تماس صوتی و کنترل اپلیکیشن‌ها تماماً مثال‌هایی از یادگیری ماشین در تشخیص صدا هستند.
۳ شکل رایج استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی
بسته به اینکه فناوری چقدر پیشرفت کند و توانایی افراد چقدر باشد، استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی نیز متفاوت خواهد بود. اما آنچه در حال حاضر رایج است، موارد زیر خواهد بود:
۱) توصیه‌های پیش‌بینی‌کننده
ماشین‌های ارائه‌دهندۀ توصیه‌های پیش‌بینی‌کننده متکی به داده‌ها هستند تا بتوانند پیش‌بینی کنند که یک کاربر از چه نوع محتوا یا خدمتی لذت خواهد برد.
یک مثال شناخته‌شده از آن، سیستم هوش مصنوعی نتفلیکس است که بسته به اینکه یک کاربر چه سریال‌ها و فیلم‌هایی را تماشا کرده است، به او محتواهایی را پیشنهاد می‌دهد. طبق آمار Fool، این ویژگی باعث حفظ یک‌میلیارد‌دلاری درآمد نتفلیکس از طریق کاهش ریزش و حفظ بیشتر کاربران شده است.
۲) پیش‌بینی میزان ریزش
بعضی از شرکت‌ها از یادگیری ماشین برای پیش‌بینی زمان ریزش یک مشتری استفاده می‌کنند تا قبل از اینکه مشتری تعامل با کسب‌وکار آن‌ها را ترک کند، اقدامی انجام دهند. این کار با پیش‌بینی به‌وسیلۀ آزمایش نمودارها، اقدامات قبلی کاربر و دیگر داده‌ها انجام می‌گیرد.
برای مثال، اگر رفتار کاربر طوری نشان دهد که می‌خواهد اشتراک خود را لغو کند، به او یک پیشنهاد اختصاصی مانند کد تخفیف مدت‌دار ارائه می‌شود تا از ریزش او جلوگیری شود. این نوع از یادگیری ماشین به شرکت‌ها اجازه می‌دهد که نرخ حفظ بالاتری داشته باشند که درنهایت به افزایش درآمدشان منجر می‌شود.
۳) امتیازدهی به سرنخ‌ها
امتیازدهی به سرنخ‌ها پیش‌بینی می‌کند که احتمال تبدیل کدام سرنخ‌ها به مشتری است.
این نوع از یادگیری ماشین به تیم فروش کمک می‌کند که وقت خود را سر بررسی هزاران نوع سرنخ تلف نکند و فقط روی آن‌هایی که احتمال بالایی برای تبدیل دارند، متمرکز شود.
تیم فروش می‌تواند از یک مدل امتیازدهی به سرنخ‌ها برای شناسایی و اولویت‌بندی خودکار احتمالی‌ترین سرنخ‌ها استفاده کند تا با کاهش هزینه‌ها باعث افزایش بهره‌وری شود.
یادگیری عمیق چیست؟
یادگیری عمیق (Deep Learning) نوعی تکنیک یادگیری ماشین است که به کامپیوتر آموزش می‌دهد رفتاری طبیعی شبیه به انسان‌ها داشته باشد؛ مانند یادگیری. یادگیری عمیق، فناوری کلیدی پشت ماشین‌های بدون راننده است که آن‌ها را قادر می‌سازد تابلوهای راهنمایی و رانندگی را بشناسند و بتوانند یک پیاده و تیر چراغ‌برق را از هم تمییز دهند. همچنین، کلید اصلی کنترل صوتی در دستگاه‌های مختلف مانند گوشی، تبلت، تلویزیون و اسپیکرهای هوشمند است.
یادگیری عمیق از الگوریتم‌ها و داده‌ها استفاده می‌کند تا بتواند از مغز انسان برای تربیت یک مدل، تقلید کند. یادگیری عمیق از شبکه‌های عصبی برای یادگیری یک کار خاص بهره می‌برد. این شبکه‌های عصبی شامل نورون‌های به‌هم‌پیوسته‌ای هستند که داده‌ها را در مغز انسان و کامپیوترها پردازش می‌کنند.
۳ استفادۀ اصلی از یادگیری عمیق در بازاریابی
مانند استفاده از یادگیری ماشین در بازاریابی، میزان و نحوۀ استفاده از یادگیری عمیق هم که زیرمجموعه‌ای از ماشین لرنینگ است، بسته به توانایی‌های یک فرد یا مجموعه و یا اهدافی که دارند، می‌تواند متفاوت باشد. اما می‌توان به‌طور کلی به موارد زیر اشاره کرد:
۱) بخش‌بندی (سگمنتیشن)
مدل‌های یادگیری عمیق می‌توانند الگوهایی را در داده‌ها پیدا کنند که به بخش‌بندی پیشرفتۀ مخاطبان و کاربران منجر خواهد شد. این ویژگی، بازاریابان را قادر می‌سازد که به‌سرعت و سادگی مخاطب هدف خود را برای یک کمپین تبلیغاتی شناسایی کرده و سرنخ‌های بالقوه را پیش‌بینی کنند.
۲) فوق شخصی‌سازی کردن
یادگیری عمیق می‌تواند موتورهای شخصی‌سازی‌ای را توسعه دهد که به بازاریابان کمک می‌کنند محتوایی فوق شخصی‌سازی‌شده خلق کنند. مثال بارز این نوع محتوای فوق شخصی‌سازی‌شده هم سایت‌هایی هستند که محتوایی مرتبط با آن چیزی که فرد قبل از آن دنبالش می‌کرده است به او نمایش می‌دهند یا سایت‌هایی که به افرادی که بدون ثبت سفارش سایت را ترک می‌کنند، نوتیفیکیشن ارسال می‌کنند.
۳) پیش‌بینی رفتار مشتری
بازاریاب‌ها می‌توانند از یادگیری عمیق برای پیش‌بینی اقدامات یک مشتری استفاده کنند. این پیش‌بینی از طریق دنبال‌کردن مسیری که کاربر در سایت‌های برندهای دیگر می‌رود و بررسی اینکه هر چند وقت یک بار خرید می‌کند، انجام می‌شود. برای این منظور، هوش مصنوعی می‌تواند به شرکت‌ها بگوید که کدام محصول یا خدمتشان تقاضای بیشتری دارد و در آینده کمپین‌ها باید روی چه چیزی متمرکز باشند.
تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق چیست؟
حالا که نحوۀ استفاده از یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در بازاریابی را با هم مرور کردیم، بهتر است سراغ پاسخ این سؤال برویم که واقعاً تفاوت این دو با هم چیست، چون کاربردی نزدیک به هم دارند.
اگر ۳ دایرۀ داخل هم را در نظر بگیرید، بزرگ‌ترین دایره همان هوش مصنوعی (AI) است. دایرۀ کوچک‌تر که داخل AI قرار دارد، یادگیری ماشین است و دایرۀ سوم که داخل یادگیری ماشین قرار دارد، یادگیری عمیق یا همان دیپ لرنینگ است. یادگیری ماشین به این معناست که کامپیوترها با استفاده از داده‌ها و الگوریتم‌ها آموزش می‌بینند که یاد بگیرند و عمل کنند، بدون اینکه توسط انسان برنامه‌ریزی شوند. از سوی دیگر، یادگیری عمیق از الگوریتم‌ها و شبکه‌های عصبی برای تربیت یک مدل استفاده می‌کند.
البته یادگیری ماشین می‌تواند مدل‌هایی را به‌واسطۀ داده‌های کوچک‌تر ایجاد کند، اما یادگیری عمیق به حجم بیشتری از داده نیاز دارد.
یادگیری عمیق در محیط خودش ارتقا می‌یابد و از اشتباهات گذشتۀ خودش یاد می‌گیرد، اما یادگیری عمیق بیشتر به دخالت انسان نیاز دارد تا یاد بگیرد و خودش را اصلاح کند.
به‌طور کلی، برای تفاوت یادگیری ماشین و یادگیری عمیق باید به موارد زیر اشاره کرد:
- یادگیری ماشین به تمرین کمتر نیاز دارد و نتایجش نیز دقت کمتری خواهد داشت.
- یادگیری عمیق به تمرین بیشتر نیاز دارد و نتایجش نیز دقت بالاتری خواهد داشت.
- یادگیری ماشین همبستگی‌های ساده و خطی ایجاد می‌کند.
- یادگیری عمیق همبستگی‌های پیچیده و غیرخطی ایجاد می‌کند.
درنهایت باید به این نکته توجه داشت که بسته به پیشرفت‌هایی که در طول زمان در حوزۀ هوش مصنوعی اتفاق می‌افتد، نحوۀ استفادۀ دیجیتال مارکترها از یادگیری عمیق و یادگیری ماشین در بازاریابی باید تغییر کند و به‌روز باشد. این به‌روز‌بودن و همگام‌بودن با فناوری‌های موجود، بدون شک باعث کارآمدترشدن و مؤثرترشدن تلاش‌های هر بازاریابی خواهد شد.