سالها پیش، استراتژیها عمدتاً بر خلاقیت انسانی و ابزارهای تحلیلی سنتی تکیه داشتند، اما امروزه، هوش مصنوعی در حال دگرگونی بنیادین رویکرد شرکتها برای دستیابی به مشتریان است. این دگرگونی نهتنها شامل نحوۀ تعامل با مشتریان میشود، بلکه نحوۀ مدیریت وظایف و خودکارسازی آنها را نیز به شیوهای بسیار کارآمدتر دربرمیگیرد.
در این میان، مفهوم عامل هوش مصنوعی (AI Agent) بهعنوان یک راهحل قدرتمند مطرح شده است که نویدبخش انقلابی در مدیریت وظایف کسبوکارها و بازاریابی است. عامل هوش مصنوعی چیزی فراتر از ایجاد تبلیغات یا بهینهسازی وبسایتها هستند و میتوانند در تجزیهوتحلیل دادهها، بهبود تعامل شخصیسازیشده و افزایش کارایی، کمککننده باشند.
در این مطلب از بلاگ صباویژن، به بررسی عمیق AI Agent، کاربردش در بازاریابی، مزایای کلیدی، چالشهای پیادهسازی و آیندۀ این فناوری خواهیم پرداخت. هدف ما از ارائۀ این مطلب، درکی روشنتر از جایگاه فعلی عامل هوش مصنوعی در بازاریابی و پتانسیل آتی آنهاست.
عامل هوش مصنوعی یا AI Agent چیست؟
برای درک نقش عامل هوش مصنوعی در بازاریابی، ابتدا باید ماهیت آن را بشناسیم. هوش مصنوعی عاملگرا (Agentic AI)، یا همان عامل هوش مصنوعی، یک سیستم نرمافزاری مستقل است. این سیستمها وظایف را انجام میدهند، از دادهها میآموزند و بهطور مستقل در چارچوبهای تعریفشده عمل میکنند.
اساساً، شما هدفی را برای هوش مصنوعی عاملگرا تعیین میکنید و به آن اجازه میدهید تا دریابد چه کاری باید انجام دهد و سپس آن را اجرا کند.
یک عامل هوش مصنوعی فراتر از خودکارسازی پایه عمل میکند. این عامل با انطباق و پاسخگویی به وظایف، بدون نیاز به دستورات انسانی مداوم، فعالیت میکند. بهعبارت دیگر، مانند عاملی است که شما آن را مسئول انجام کارها درنظر میگیرید. این حوزه در حال حاضر نسبتاً جدید است، اما تقاضا برای آن رو به افزایش است. انتظار میرود بازار عامل هوش مصنوعی تا سال ۲۰۳۰ به ۴۷ میلیارد دلار برسد. این پیشبینی نشان میدهد که در آیندهای نزدیک، شاهد حضور هرچه بیشتر AI Agent در حوزۀ بازاریابی خواهیم بود.
عامل هوش مصنوعی بر پایهای که ابزارهای هوش مصنوعی مولد (مانند ChatGPT یا DALL-E) ایجاد کردهاند، بنا میشود. این ابزارهای مولد پیش از این نیز با کمک به تیمها در ایدهیابی، نگارش محتوا و خودکارسازی وظایف ساده، بر بازاریابی دیجیتال تأثیر گذاشتهاند. عامل هوش مصنوعی این زیرساخت را توسعه داده و مدیریت جریانهای کاری در داخل تیم و اجرای اقدامات را با دخالت بسیار کمتر انسان بر عهده میگیرد.
درحالیکه بسیاری از افراد هنگام فکر کردن به «هوش مصنوعی»، ابزارهای مولد را به ذهن میآورند، درک تفاوت میان این ابزارهای کمککننده و عامل هوش مصنوعی که از استقلال بیشتری برخوردارند، اهمیت دارد. عامل هوش مصنوعی میتواند با خودمختاری بیشتر در چارچوبهای از پیش طراحیشدۀ خود فعالیت کنند و هنگامی که راهاندازی شد، میتواند محرکها را دنبال کند، دست به اقدام بزند و خروجیها را براساس دادههای آنی تنظیم کند. این سطح از استقلال، پتانسیل قابلتوجهی برای تحول در نحوۀ انجام وظایف بازاریابی دارد.
چرا عامل هوش مصنوعی در بازاریابی مفید است؟
بازاریابی امروز بیش از هر چیز نیازمند دو عامل است: سرعت و شخصیسازی. مخاطبان همواره انتظار بازاریابی بهتری دارند و میخواهند پیامهای بازاریابی و احساسی بهموقع، مرتبط و متناسب با تجربهشان باشد. اما از آن طرف نیز تیمهای بازاریابی تحت فشار هستند؛ از آنها خواسته میشود که این تجربۀ فردیسازیشده را در مقیاسی وسیعتر برای بخشهای مختلف مشتریان و کانالهای بیشتر ارائه دهند. و البته، همۀ این موارد باید با بودجهها و زمانبندیهای محدودتر بازاریابی انجام شود.
هوش مصنوعی عاملگرا این شکاف را پر میکند. همانطور که پیشتر اشاره شد، درحالیکه ابزارهای هوش مصنوعی مولد به ایدهیابی و پیشنویس محتوا کمک میکنند، عامل هوش مصنوعی گامی فراتر رفته و مدیریت جریانهای کاری و اجرای اقدامات را بر عهده میگیرد. در حال حاضر، عامل هوش مصنوعی برای بازاریابی در 4 حوزۀ کلیدی ظهور یافته است:
- تولید محتوا: کمک به سرعت بخشیدن به فرآیند ایجاد انواع محتوا.
- پشتیبانی مشتری: ارائۀ پاسخهای سریع و شخصیسازیشده به پرسشها.
- بهینهسازی کمپین: تنظیم و بهبود مستمر کمپینهای تبلیغاتی.
- تجزیه و تحلیل دادهها: پردازش و درک حجم زیادی از دادهها برای تصمیمگیری بهتر.
نقطۀ مشترک موارد بالا، خودکارسازی جریان کار است. هوش مصنوعی عاملگرا تیمهای بازاریابی را از وظایف طاقتفرسا و تکراری مانند نگارش پیشنویس برای پستهای شبکههای اجتماعی، جمعآوری گزارشها یا ارسال پیامهای مشتری آزاد میکند. این آزادی به بازاریابان اجازه میدهد تا زمان و انرژی بیشتری را صرف کارهایی کنند که نیازمند تفکر استراتژیک و خلاقیت انسانی است. پیادهسازی عامل هوش مصنوعی در مقیاس گسترده هنوز در مراحل اولیه است.
چالش اینجاست که بسیاری از شرکتها هنوز در حال کشف این موضوع هستند که هوش مصنوعی بهطور کلی «چیست»، چه برسد به اینکه چگونه آن را در عملیات خود وارد کرده و اختیارات بیشتری در تصمیمگیری به آن بدهند.
دادهها نیز این چالش را منعکس میکنند: تحقیق مککینزی نشان داده است درحالیکه ۵۵٪ از سازمانها از هوش مصنوعی مولد در برخی زمینهها استفاده میکنند، بیش از ۸۰٪ آنها تأثیرات قابلاندازهگیری بر درآمدهای سطح سازمانی مشاهده نکردهاند. اگر هوش مصنوعی بهطور کلی هنوز مزایای نهایی را محقق نکرده است، قابلدرک است که رهبران برای سرمایهگذاری بیشتر تردید داشته باشند؛ حتی اگر هوش مصنوعی عاملگرا چیزی پیشرفتهتر ارائه دهد. با این حال، گارتنر پیشبینی میکند که ۳۳٪ از نرمافزارهای سازمانی تا سال ۲۰۲۸ شامل هوش مصنوعی عاملگرای واقعی خواهند بود (این رقم در حال حاضر کمتر از ۱٪ است).
مزایای عامل هوش مصنوعی در بازاریابی
حتی با وجود اینکه عامل هوش مصنوعی هنوز به پتانسیل کامل خود دست نیافته است، مزایای جالبتوجهی (هرچند عمدتاً تدریجی) برای هر تیم بازاریابی ارائه میدهد. در ادامه به تعدادی از این مزایا اشاره میکنیم:
۱) موازیسازی کارهای پشت سر هم (Parallelizing Variant Work)
چه کسی آماده است تا صفحۀ فرود خود را از نو، دوباره طراحی کند؟ هر بازاریابی که این فرآیند را تجربه کرده، مراحل خطی انتخاب مخاطب هدف، ساخت کمپین، آزمایش و تکرار را میشناسد. راس سیموندز (Ross Simmonds)، بنیانگذار Foundation Marketing و Distribution AI، قدرت هوش مصنوعی عاملگرا را در افزودن بُعدی دیگر به این فرآیند سخت ساخت و آزمایش میبیند. سیموندز میگوید:
«یکی از راههای شگفتانگیزی که عامل هوش مصنوعی در حال تغییر شکل جریانهای کاری بازاریابی است، موازیسازی کارهای پشت سر هم است. از نظر زمانی، بازاریابان وظایفی مانند نوشتن صفحات فرود یا ایمیلها را در یک فرایند خطی انجام میدادند. اما با عامل هوش مصنوعی، اکنون میتوانید ۵ تا ۱۰ نسخه از یک دارایی مشابه (متناسب با صنعت، پرسونای مشتری یا جغرافیا) را بهطور همزمان ایجاد کنید.»
بخشی از این مزیت از چیزی ناشی میشود که سیموندز آن را تضمین کیفیت خودمختار (Autonomous Quality Assurance) مینامد و بخش مهمی برای ایجاد اعتماد به هوش مصنوعی بهعنوان همتیمی است. او در ادامه میگوید که عامل هوش مصنوعی آموزشدیده میتواند اسناد را برای بررسی صدای برند، دستور زبان، لحن و خطاهای قالببندی در مقیاس وسیع بررسی کند. بهجای بررسیهای دستی، این عامل میتواند ناسازگاریها را در صدها دارایی در عرض تنها چند دقیقه علامتگذاری کرده و دست بازاریابان را برای انجام کارهای استراتژیکتر باز بگذارند.
۲) تصمیمگیری تطبیقی (Adaptive Decision-Making)
بحثهای زیادی دربارۀ استفاده از هوش مصنوعی عاملگرا برای رسیدگی به وظایف تکراری بازاریابی وجود دارد، اما سرگئی یرماکوویچ (Sergey Ermakovich)، مدیر ارشد بازاریابی در HasData، بازاریابان را تشویق میکند تا تفکر خود را دربارۀ استفاده از قابلیتهای پردازش دادۀ هوش مصنوعی برای تصمیمگیری گسترش دهند. یرماکوویچ میگوید:
«یکی از جنبههایی که [بازاریابان] دربارۀ آن فکر نمیکنند، تصمیمگیری تطبیقی آن است. هوش مصنوعی دادههای اولیه (First-party data) را در مقیاس وسیع اسکن میکند. سپس، بخشبندی مشتری را بسته به محرکهای رفتاری تغییر میدهد.
این فرآیند بسیاری از موانعی را که وظایف تکراری ایجاد میکنند، از بین میبرد. یرماکوویچ میگوید که این کار یک سفر مشتری شخصیسازیشده ایجاد میکند که تبدیل و تعامل را در هر لحظه بهینهسازی میکند. او تأکید میکند که بهینهسازی، به کمپینهای برنامهریزیشده یا تستهای A/B وابسته نیست.
۳) بخشبندی خُرد (Micro-Segmentation) در زمان واقعی
بخشبندی مشتریان از مدتها پیش کانون تحقیقات و ابزارهای بازاریابی بوده است. آناستازیا پاروخا (Anastasia Parokha)، مدیر بازاریابی در Creative Fabrica، فرصتی را برای تاکتیکیتر شدن با استفاده از هوش مصنوعی برای بخشبندی خُرد در زمان واقعی میبیند. و فکر میکند که این یک شکاف در استراتژیهای بازاریابی بسیاری از تیمهاست. او میگوید:
«مدلهای هوش مصنوعی مدرن برای تجزیهوتحلیل رفتار کاربر در زمان واقعی و حتی تنظیم محتوای شما آموزش دیدهاند. اکنون، میتوانید گروههای خُرد و خاصی از مخاطبان ایجاد کنید که به شما در شخصیسازی محتوا کمک میکند.»
او همچنین اشاره میکند که بسیاری از بازاریابان هنوز به این رویکرد شک دارند، زیرا نگران منحصربهفرد بودن یا اصالت محتوا هستند.
این سه مزیت کلیدی نشان میدهند که عامل هوش مصنوعی نهتنها بهسرعت و کارایی در وظایف تکراری کمک میکنند، بلکه قابلیتهای پیشرفتهتری در شخصیسازی، تصمیمگیری مبتنی بر داده در زمان واقعی و مقیاسپذیری کارهای خلاقانه ارائه میدهد.
بهترین عامل هوش مصنوعی برای بازاریابی
یکی از کارهای اصلی که ابزارهای هوش مصنوعی در بازاریابی انجام میدهند، کمک به خودکار کردن و سرعت بخشیدن به کارهاست. این ابزارها امروز به تیمهای بازاریابی کمک میکنند تا در وقت خود صرفهجویی کنند، کارهایشان را بهتر انجام دهند و نتیجههای بهتری بگیرند. هوش مصنوعی باعث میشود که بتوان کارهای تکراری را سریعتر انجام داد، با مشتریان ارتباط شخصیتری برقرار کرد و کمپینهای بازاریابی را راحتتر مدیریت کرد. در ادامه، با تعدادی از بهترین AI Agents در بازاریابی، آشنا میشویم.
- Breeze AI by HubSpot: به نظر میرسد هرچه هدف Agent تخصصیتر باشد، نتایج بهتری حاصل میشود. Breeze AI هاباسپات این ایده را عملی میکند. شما میتوانید عاملانی را مستقر کنید که کاملاً بر تولید محتوا، پاسخ به پرسشهای مشتری، جذب مشتریان جدید، رسانههای اجتماعی یا توسعۀ پایگاه دانش تمرکز دارند. بهعنوان مثال، تست A/B صفحات فرود یک مورد استفادۀ عالی برای عامل هوش مصنوعی است. علاوهبراین، اگر از پلتفرم هاباسپات استفاده میکنید، دادههای داخلی شما میتواند پاسخهای متناسبتری برای مشتریان و نتایج بهتری برای تیم شما ارائه دهد. نیازی به نقاط ادغام گیجکننده یا ابزارهای اضافی نیست.
- ZBrain AI Agents: این ابزار بیشتر برای شرکتهای بزرگ یا کسانی که به دنبال ابزارهای هوش مصنوعی آماده هستند، مناسب است. یک بخش ویژه نیز دارد که میتوانید دستیارهای هوش مصنوعی متنوعی را انتخاب و استفاده کنید، بدون اینکه نیاز به دانش فنی زیادی داشته باشید.
- Chatsonic by Writesonic: این ابزار بهعنوان یک AI Agent، در فرایند تولید محتوا و ایدهیابی تا بررسی نتایج به شما کمک میکند. Chatsonic برای بهتر نوشتن، از ترکیب مدلهای مختلف هوش مصنوعی استفاده میکند.
- Agentforce by Salesforce: این ابزار بخشی از مجموعه ابزارهای Salesforce است که با استفاده از دادههای شما در Salesforce، به عامل هوش مصنوعی کمک میکند تا بتواند نیازهای آینده مشتریان را پیشبینی کند و ارتباط بهتری با آنها برقرار کند.
- Relevance AI Agents: این ابزار ساخت و استفاده از عاملان هوش مصنوعی مخصوص بازاریابی را آسانتر میکند و به خصوص برای درک بهتر مشتریان و مدیریت ارتباط با آنها مفید است و کار کردن با آن نسبت به کدنویسی سادهتر است.
- SmythOS: اگر با برنامهنویسی آشنایی ندارید، SmythOS یک محیط ساده و بدون کد برای ساخت عامل هوش مصنوعی ارائه میدهد. که میتوانید با استفاده از بخشهای آماده و به روش کشیدن و رها کردن، دستیار هوش مصنوعی مورد نظرتان را بسازید.
این مثالها نشان میدهند که عامل هوش مصنوعی در قالبهای مختلفی عرضه میشود، از ابزارهای تخصصی درون پلتفرمهای بزرگ گرفته تا پلتفرمهای مستقل برای ساخت Agent سفارشی. نکتۀ مهم این است که ابزار مناسب را براساس نیازهای خاص تیم و سطح تخصص فنی موجود انتخاب کنید.
چالشهای استفاده از AI Agent در بازاریابی
با وجود مزایای قابلتوجه، پیادهسازی و استفادۀ مؤثر از عامل هوش مصنوعی در بازاریابی بدون چالش نیست. برخی از این چالشها عبارتاند از:
۱. ادغام هوش مصنوعی عاملگرا (Agentic AI Integration)
حتی با اینکه ابزارهای هوش مصنوعی روزبهروز سادهتر میشوند، یکی از چالشهای اصلی این است که چطور آنها را به سیستمها و نرمافزارهایی که از قبل در شرکت استفاده میکنیم، متصل و هماهنگ کنیم. گاهی اوقات، هماهنگ کردن ابزارهای جدید هوش مصنوعی با سیستمهای قدیمیتر مشکل است و نیاز به دانش فنی خاصی دارد. این موضوع میتواند باعث شود که شرکتها نتوانند به راحتی و سرعت لازم از هوش مصنوعی در کارهایشان استفاده کنند.
اما برای حل این مشکل، میتوان چند کار انجام داد: میتوان به دنبال عامل هوش مصنوعیای بود که قابلیتهای ویژهای در اتصال به سیستمهای دیگر دارند. همچنین، همکاری با متخصصان این حوزه و آزمایشکردن ابزارها در مقیاس کوچک قبل از استفادۀ عمومی، میتواند کمککننده باشد. مهمتر از همه، باید دیدگاه خود را تغییر دهیم و عامل هوش مصنوعی را نه فقط یک ابزار، بلکه یک همکار برای تیم بازاریابی ببینیم.
۲. مدیریت دادههای منظم و درست (Data Hygiene and Management)
برای اینکه AI Agent بتواند خوب کار کند و به ما بهدرستی کمک کند، لازم است دادههایی که به آن میدهیم، منظم، دقیق و باکیفیت باشند. مدیریت درست دادهها خودش کار آسانی نیست و وقتی عامل هوش مصنوعی قرار است از این دادهها استفاده کند، این موضوع اهمیت بیشتری پیدا میکند.
هوش مصنوعی برای یادگیری و ارائۀ پیشنهادهای مفید، نیاز به دادههای تمیز دارد. اگر دادهها نامنظم باشند یا واضح نباشند که چه چیزی خوب بوده و چه چیزی نه، AI Agent نمیتواند به خوبی یاد بگیرد و ممکن است نتایج دقیقی به ما ندهد.
وقتی هوش مصنوعی به دادههای خوب دسترسی داشته باشد، میتواند به تیمهای بازاریابی کمک کند تا کارهایی که نتیجهای ندارند را سریعتر تشخیص دهند و وقتشان را هدر ندهند. همچنین، میتواند مشکلات احتمالی را خیلی زود، قبل از اینکه خارج از کنتذل و پرهزینه شوند، شناسایی کند.
۳. مقاومت کارکنان (Staff Resistance)
حتی اگر بهترین عامل هوش مصنوعی را هم آماده کنید، ممکن است اعضای تیم بازاریابی از استفادۀ آنها استقبال نکنند. یکی از بزرگترین دلایل این موضوع، نگرانی کارکنان در مورد امنیت شغلیشان یا سختی یادگیری کار با ابزارهای جدید است. اگر تیمها AI Agent را نپذیرند، استفاده از آنها منجر به موفقیت نخواهد شد.
برای غلبه بر این مقاومت، میتوان کارهایی انجام داد: بهتر است کار با عامل هوش مصنوعی را با قدمهای کوچک شروع کنیم، به تیم خود آموزش دهیم و از هوش مصنوعی برای حل مشکلات واقعی و مشخصی که اعضای با آنها درگیر است، استفاده کنیم. مهم این است که موفقیتهای اولیه در استفاده از هوش مصنوعی، هرچند کوچک، را به تیم نشان دهیم تا ببینند این ابزارها چقدر میتوانند مفید باشند و اعتمادشان جلب شود. این رویکرد کمک میکند تا ترس و مقاومت تیم در برابر فناوری جدید کاهش یابد.
۴. درک هوش مصنوعی بهعنوان یک شریک (Understanding AI as a Partner)
گاهی اوقات بازاریابان فکر میکنند که AI Agent قرار است به صورت جادویی همۀ کارها را انجام دهد و وقتی این اتفاق نمیافتد، ناامید میشوند. اما مهم است که بدانیم هوش مصنوعی یک جایگزین نیست، بلکه یک «همکار» برای ماست و برای استفادۀ مؤثر از آن، باید بدانیم دقیقاً چه چیزی میخواهیم و چطور آن کار انجام میشود.
در واقع، هوش مصنوعی میتواند نقاط ضعف دانش ما را نشان دهد. اگر نتوانیم یک فرآیند کاری را به صورت واضح و مرحلهبهمرحله توضیح دهیم، عامل هوش مصنوعی هم نمیتواند آن را به درستی انجام دهد.
پس یک راهحل این است که قبل از سپردن یک کار به AI Agent، ابتدا خودمان در انجام آن کار مسلط شویم و تمام مراحل آن را به وضوح مشخص کنیم. برای این منظور بهتر است با کارهایی شروع کنیم که آنها را کاملاً میشناسیم، و بعد سراغ کارهای پیچیدهتر برویم.
موفقیت در استفاده از عامل هوش مصنوعی فقط به خرید ابزارهای جدید محدود نمیشود؛ بلکه به آمادگی تیم بازاریابی نیز بستگی دارد. تیمهایی موفق میشوند که دادههای منظم دارند، فرآیندهای کاریشان مشخص است و هوش مصنوعی را به عنوان یک همکار میپذیرند.
نتیجهگیری
هوش مصنوعی بهوضوح یک مُد زودگذر نیست؛ بلکه روندی است که اگر شرکتی سوار آن نشود، از رقابت باز خواهد ماند. این فناوری در حال تغییر نحوۀ انجام بازاریابی دیجیتال، خودکارسازیها، تولید محتوا، شخصیسازی و غیره است. اگر هنوز عامل هوش مصنوعی را در کسبوکار خود ادغام نکردهاید، چه برای مدیریت کسبوکار و چه برای بازاریابی دیجیتال، فرصتی طلاییای را برای رشد کسبوکار خود از دست میدهید. اکنون زمان مناسبی است تا از پتانسیل هوش مصنوعی استفاده کرده و کسبوکار خود را به اوج برسانید.
AI Agent بخش مهمی از چشمانداز در حال تکامل بازاریابی است و پتانسیل قابلتوجهی برای افزایش بهرهوری، امکان شخصیسازی در مقیاس وسیع و آزادسازی بازاریابان برای تمرکز بر استراتژی و خلاقیت دارند. با این حال، پیادهسازی موفقیتآمیز آن نیازمند غلبه بر چالشهایی مانند ادغام سیستمها، مدیریت دادهها، مقاومت کارکنان و ایجاد درک عمیق از نحوۀ همکاری با هوش مصنوعی بهعنوان یک شریک است. تیمهایی که خود را با دادههای سازماندهیشده، فرآیندهای شفاف و فرهنگی مبتنی بر آزمایش و یادگیری آماده میکنند، بیشترین آمادگی را برای استفادۀ حداکثری از قدرت عامل هوش مصنوعی خواهند داشت.