- الدردشات الآلية، التوصيات المخصصة، والتسويق عبر البريد الإلكتروني هي ثلاث طرق لاستخدام التعلم الآلي في التسويق.
- جمع وتنظيف البيانات الصحيحة هو الأساس لتحقيق نتائج قوية.
- يمكنك الاختيار بين ميزة تعلم آلي جاهزة، أداة قابلة للتخصيص مباشرة، أو أداة تعلم آلي مخصصة بالكامل.
أنا مسوق، وأستخدم التعلم الآلي يوميًا.
وبصراحة، إذا كنت تريد أن تكون الأفضل في عملك، عليك أن تتابع كيف يمكن للذكاء الاصطناعي أن يُطبّق في مجالك.
(وأقسم أنني لا أقول ذلك فقط لأنني أعمل في شركة وكلاء ذكاء اصطناعي.)
برأيي المتواضع، يُعد التسويق من أكثر المجالات خصوبة لتطبيق الذكاء الاصطناعي. فهو مليء بالبيانات، والتحليلات، والتوقعات المعقدة، والسلوك البشري المحير – إنه مثالي لإدخال نوع ثانٍ من الذكاء.
إضافة التعلم الآلي إلى مهام التسويق قد يكون من خلال إضافات للمنصات، دردشات آلية للمؤسسات، أو حتى وكلاء LLM أكثر تعقيدًا.
سأشرح لك أساسيات كيفية إضافة التعلم الآلي إلى مهامك التسويقية اليومية – وكيف يمكنك مضاعفة نتائجك عشر مرات – بما في ذلك الأدوات التي تساعدك على ذلك.
ما هو التعلم الآلي في التسويق؟
يشير التعلم الآلي في التسويق إلى استخدام الخوارزميات التي تتعلم من البيانات لأتمتة وتحسين وتخصيص الجهود التسويقية.
بدلاً من الاعتماد فقط على الحدس البشري أو المنطق القائم على القواعد، تقوم نماذج التعلم الآلي بتحليل مجموعات بيانات ضخمة لاكتشاف الأنماط، وتوقع النتائج، واتخاذ قرارات مبنية على البيانات على نطاق واسع.
لماذا نستخدم التعلم الآلي في التسويق؟
يُزيل التعلم الآلي التخمين من التسويق من خلال إظهار ما ينجح فعليًا، بناءً على بيانات حقيقية.
عند دعمها بالذكاء الاصطناعي، يمكن لفرق التسويق تحليل المزيد من البيانات، وتجربة المزيد من التفاصيل، وتسريع سير العمل اليومي.
عند تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل مدروس، يمكن لفريق مكون من شخصين إنجاز عمل عشرة أشخاص.
9 أمثلة على كيفية استخدام التعلم الآلي في التسويق
1. الدردشات الآلية والذكاء الاصطناعي الحواري
عند التفكير في الأمر، معظم الدردشات الآلية تندرج تحت الفئة العامة لـ "التسويق".
لقد نشرنا مئات الآلاف من الدردشات الآلية — ومعظمها مخصص لـ توليد العملاء المحتملين بالذكاء الاصطناعي أو روبوتات دعم العملاء.
لكن الذكاء الاصطناعي الحواري يمكنه التعامل مع أي شيء تقريبًا، داخليًا وخارجيًا. يستخدم فريقنا التسويقي الروبوتات ووكلاء الذكاء الاصطناعي من أجل:
- تحليل مواقع المنافسين وتقديم معلومات تنافسية
- إرسال رسائل متابعة مخصصة عبر البريد الإلكتروني
- تحليل إشارات المنتج لاقتراح من هو الأنسب للترقية
2. التحليلات التنبؤية
التعلم الآلي هو ما يُشغّل التحليلات التنبؤية خلف الكواليس. فهو يأخذ بيانات تاريخية معنونة — مثل العملاء المحتملين الذين انتهى بهم الأمر بالتحويل أو الحملات التي حققت إيرادات — ويدرب نموذجًا للتعرف على الأنماط التي أدت إلى تلك النتائج.
إذا كنت تتابع بالفعل التحويلات أو التفاعل أو مراحل خط المبيعات، يمكنك إدخال تلك البيانات في نموذج تعلم خاضع للإشراف لبدء توليد التوقعات.
بمجرد تدريب النموذج، يمكنه تقييم العملاء المحتملين أو الحملات أو العملاء الجدد في الوقت الفعلي بناءً على مدى تطابقهم مع إشارات النجاح السابقة.
يمكن بعد ذلك سحب النتائج — مثل احتمالية التحويل أو الإيرادات المتوقعة — إلى لوحات المعلومات أو منطق الحملات أو وكلاء الذكاء الاصطناعي لجعل قراراتك اليومية أكثر ذكاءً وسرعة.
3. التسويق عبر البريد الإلكتروني
يمكن للتعلم الآلي أن يرتقي بالتسويق عبر البريد الإلكتروني من "الإرسال العشوائي" إلى "إرسال الرسالة المثالية في الوقت المثالي".
يمكنه توقع معدلات الفتح، وتخصيص المحتوى بناءً على السلوك، أو حتى اقتراح المنتج الذي يجب أن يظهر في كتلة ديناميكية لكل شخص.
كما ذكرت سابقًا، تتعامل روبوتاتنا التسويقية مع أجزاء من هذا — مثل سحب بيانات تفاعل المنتج لاقتراح من يجب أن يتلقى بريدًا إلكترونيًا لترقية ميزة معينة.
ولكن حتى بدون إعداد وكيل ذكاء اصطناعي كامل، يمكنك استخدام التعلم الآلي لـ تحسين أوقات الإرسال، وعناوين الرسائل، وتنوعات المحتوى. كل ما تحتاجه هو بيانات أداء البريد الإلكتروني التاريخية — الفتحات، النقرات، التحويلات — مع نموذج يتعلم الأنماط التي تؤدي إلى تفاعل أفضل.
4. تقسيم العملاء
يأخذ التعلم الآلي عملية التقسيم إلى ما هو أبعد من الديموغرافيات.
يقوم بتجميع عملائك بناءً على سلوكهم الفعلي — مثل أنماط التصفح، وتكرار الشراء، وإشارات التفاعل — حتى تتمكن من تخصيص تسويقك بناءً على تصرفات الأشخاص، وليس فقط المسمى الوظيفي أو الموقع.
للقيام بذلك، صدّر بيانات سلوكية مثل تكرار الشراء، أو الحداثة، أو التفاعل إلى جدول بيانات أو أداة تحليلات، ثم استخدم خوارزمية تجميع (مثل k-means) لتجميع العملاء المتشابهين معًا بناءً على تلك السمات.
أو دع وكيل LLM يتولى العمل الشاق نيابة عنك. استفد إلى أقصى حد من الذكاء الاصطناعي.
حتى الإعداد الأساسي يمكن أن يكشف عن أنماط مخفية — مثل مجموعة تشتري فقط أثناء التخفيضات — يمكنك استهدافها بشكل مختلف.
5. التنبؤ بمعدل فقدان العملاء
يمكن لنماذج التعلم الآلي تحديد أي العملاء معرضون للاختفاء من خلال التعلم من السلوكيات السابقة، مثل انخفاض الاستخدام، أو تخطي التجديدات، أو بطء الاستجابة قبل مغادرة العميل.
يحتاج نموذج الذكاء الاصطناعي إلى التدريب على بيانات تاريخية — معنونة بمن انسحب ومن لم ينسحب — حتى يتمكن من تحديد علامات الإنذار المبكر.
يمكن بعد ذلك تدريب نموذج تصنيف أساسي (مثل الانحدار اللوجستي أو أشجار القرار) للتنبؤ بمخاطر الانسحاب.
إذا لم تكن تبرمج بنفسك، ابحث عن منصات أو أدوات تتيح لك إدخال بيانات معنونة — دون مبالغة، منصتنا توفر ذلك — وتوليد درجات مخاطر الانسحاب تلقائيًا.
6. التوصيات المخصصة
أنت تتلقى هذا طوال الوقت. التوصيات المدعومة بالتعلم الآلي يمكن أن تتخذ أشكالًا متعددة:
- اقتراح منتجات على الصفحة الرئيسية
- اختيار محتوى البريد الإلكتروني الذي يراه المستخدم
- ملء سلة التسوق تلقائيًا بإضافات محتملة
- إعادة ترتيب المحتوى بناءً على سلوك المستخدم السابق
خلف الكواليس، تستخدم هذه الأنظمة خوارزميات تتعلم من سلوك المستخدم — ما ينقر عليه الأشخاص، أو يشاهدونه، أو يشترونه، أو يتجاهلونه — وتقارن ذلك مع آخرين يتصرفون بطريقة مشابهة.
لبدء ذلك، ستحتاج إلى بيانات تفاعل المستخدمين (مثل المشاهدات، النقرات، والمشتريات) ونموذج مدرب على اكتشاف الأنماط بين المستخدمين، مثل التصفية التعاونية أو محرك توصية أساسي.
يمكنك بناء ذلك باستخدام موارد فريق علوم البيانات لديك أو استخدام أدوات تتيح لك إدخال بيانات التفاعل وتوليد نتائج مخصصة ديناميكيًا عبر موقعك أو بريدك الإلكتروني أو تطبيقك.
7. التسعير الديناميكي
يستخدم التسعير الديناميكي التعلم الآلي لضبط الأسعار بناءً على الطلب، مستويات المخزون، سلوك المستخدم، أو حتى وقت اليوم.
بالنسبة للعملاء، قد يظهر ذلك على شكل أسعار مختلفة خلال ساعات الذروة، أو خصومات مخصصة، أو تعديلات ترويجية في الوقت الفعلي أثناء التخفيضات.
لتنفيذ ذلك، ستحتاج إلى الوصول إلى تاريخ الأسعار، وبيانات المبيعات، والإشارات السياقية (مثل حجم الزيارات أو مستويات المخزون)، ثم استخدام نموذج انحدار لتوقع السعر الأمثل لكل حالة.
بعد ذلك، يمكنك وضع قواعد لتوقيت وكيفية تطبيق تغييرات الأسعار — إما من خلال محرك تسعير متصل أو عبر إدخال نتائج النموذج في نظام التجارة الإلكترونية لديك لتحديث الأسعار ديناميكيًا.
8. استهداف الإعلانات وتحسينها
لا أحد يريد إهدار الميزانية بعرض الإعلان الخطأ على الشخص الخطأ. يساعدنا التعلم الآلي على تجنب ذلك.
يراقب أداء حملاتك في الوقت الفعلي، ويكتشف ما ينجح (وما لا ينجح)، ويوجه إنفاقك تلقائيًا نحو أفضل تركيبات من الإبداع والجمهور والمكان.
لبدء ذلك، يجب أن تتوفر لديك بيانات أداء الحملات نظيفة: النقرات، التحويلات، تفاصيل الجمهور، أنواع الأجهزة، وكل هذه التفاصيل المهمة.
بعد ذلك، يمكنك أنت أو أحد أعضاء فريقك تدريب نموذج للتنبؤ بالإعدادات التي تحقق أفضل النتائج، أو إدخال بياناتك في نظام يتولى العمل الشاق نيابة عنك.
9. تحليل المشاعر
تحليل المشاعر يستخدم التعلم الآلي لفهم النبرة والنية وراء ما يقوله الناس — مثل الحماس، الإحباط، الحيرة، أو التغيرات الطفيفة في المزاج، وغيرها.
يمكنه معالجة كميات هائلة من التعليقات النصية المفتوحة من أماكن مثل المراجعات، محادثات الدعم، أو وسائل التواصل الاجتماعي، وتصنيفها ضمن فئات عاطفية أو نيات دقيقة.
قبل ظهور الذكاء الاصطناعي ومعالجة اللغة الطبيعية، لم يكن هذا النوع من التحليل على نطاق واسع واقعيًا — كنت ستحتاج إلى فريق يقرأ كل رسالة يدويًا.
الآن، مع النماذج المدربة مسبقًا وسلاسل معالجة النصوص، يمكنك فحص وتصنيف وتتبع اتجاهات المشاعر تلقائيًا مع مرور الوقت، مما يمنحك رؤية واضحة حول تفاعل جمهورك دون عناء المراجعة اليدوية.
كيفية تطبيق التعلم الآلي في التسويق
فريق نجاح العملاء لدينا قضى السنوات السبع الماضية في مساعدة العملاء على تطبيق الذكاء الاصطناعي في العمل.
هم يعرفون ما الذي يجعل التطبيق ناجحًا (وما الذي يؤدي إلى إضاعة الوقت والمال). في الواقع، تعاونّا معهم في دليل متعمق حول كيفية تطبيق الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح.
1. حدد حالة الاستخدام والأهداف
الكثير من الشركات تضيف الذكاء الاصطناعي لمجرد إضافته. هذه واحدة من أكثر أخطاء تطبيق الذكاء الاصطناعي شيوعًا التي نراها.
إذا طلب مديرك دمج الذكاء الاصطناعي، لا بأس – لكن مهمتك هي تحديد حالات الاستخدام الأولية بدقة.
ربما ترغب في تقليل فقدان العملاء، زيادة التحويلات، أو تحسين الاستهداف.
يمكنك (ويُفضل) توسيع استخدام الذكاء الاصطناعي لاحقًا. لكن ابدأ بهدف واضح يمكنك استخدامه كمشروع تجريبي.
2. تحديد البيانات المطلوبة
التعلم الآلي لا يمكنه فعل الكثير بدون المدخلات الصحيحة. بعد اختيارك لحالة الاستخدام، الخطوة التالية هي تحديد البيانات التي سيحتاجها النموذج للتعلم منها.
غالبًا ما يعني ذلك أمثلة تاريخية للنتيجة التي تحاول التنبؤ بها، بالإضافة إلى السلوكيات أو الإشارات التي سبقتها.
خذ هدفك، ثم حدد البيانات التي تدعمه:
- التنبؤ بمن المرجح أن يتحول إلى عميل: نتائج التحويل، بالإضافة إلى النشاط السابق مثل النقرات على الإعلانات، زيارات الصفحات، والتفاعل مع البريد الإلكتروني.
- تخصيص المحتوى أو العروض: سجل الشراء، سلوك التصفح، استخدام المنتج، مقاييس التفاعل، وغيرها.
- تحسين استهداف الإعلانات: بيانات أداء الحملات، الخصائص الديموغرافية للجمهور أو الشرائح، أنواع الأجهزة، واتجاهات الوقت حتى التحويل.
3. اختر كيفية تطبيق التعلم الآلي
هناك ثلاث طرق رئيسية لإدخال التعلم الآلي في سير عملك التسويقي، وذلك حسب مستوى التخصيص والمشاركة التقنية التي ترغب بها.
ميزات التعلم الآلي الجاهزة
بعض الأدوات تأتي بالفعل مع ميزات تعلم آلي مدمجة — مثل تحسين توقيت الإرسال، تصنيف العملاء المحتملين، أو التوصيات الذكية.
هذه تتطلب جهدًا بسيطًا: بمجرد تدفق بياناتك، يعمل النموذج تلقائيًا في الخلفية.
تطبيقات التعلم الآلي القابلة للتخصيص
هذا المستوى يمنحك مزيدًا من التحكم. أنت لا تبني النموذج، لكن يمكنك تحديد البيانات المستخدمة، تعيين الحدود، أو تحديد ما يحدث مع النتائج — مثل إطلاق حملة أو تمييز عميل محتمل.
نماذج التعلم الآلي المخصصة بالكامل
إذا كنت بحاجة إلى مزيد من المرونة أو لديك حالة استخدام لا تناسب الحلول الجاهزة، يمكنك العمل مع فريق بيانات لتدريب نموذج باستخدام بياناتك التاريخية الخاصة.
هذا يمنحك تحكمًا كاملاً في كيفية عمل النموذج وما يتعلم منه، لكنه يتطلب أيضًا وقتًا ومهارات تقنية أكبر.
4. درب أو فعّل الحل الخاص بك
بعد ذلك ستحتاج إلى تزويد النظام بأمثلة لما يعنيه "النجاح"، حتى يتمكن من التعرف عليه بنفسه.
كيفية البدء تعتمد على مستوى التعلم الآلي الذي تستخدمه:
- ميزات مدمجة مسبقًا: اربط بياناتك، فعّل الميزة، وحدد كيفية استخدام النتائج (مثل إطلاق حملة أو تحديث تقييم العميل المحتمل).
- تطبيقات قابلة للتخصيص: حدد مدخلاتك، واضبط العتبات أو المنطق، وقم بتكوين كيفية استخدام التنبؤات لدفع الإجراءات.
- نماذج مخصصة: درّب النموذج باستخدام بيانات تاريخية معنونة — ما حدث، وما نجح — ودعه يتعلم التنبؤ بنتائج مماثلة في المستقبل.
5. اختبر وحسّن النتائج
ابدأ بشكل صغير. شغّل النموذج على شريحة أو حملة محدودة وقارن تنبؤاته بالنتائج الفعلية.
إذا لاحظت شيئًا غير طبيعي — مثل إعطاء أولوية للعملاء الخطأ أو توصيات غريبة — قد تكون مشكلة في جودة البيانات أو إشارة إلى أن النموذج يحتاج إلى ضبط.
(التحسين ليس فشلًا، بل هو جزء من العملية.)
6. انشر الحل
عندما تبدو النتائج جيدة، اربط المخرجات بسير عملك الفعلي.
قد يعني ذلك مزامنة التنبؤات مع نظام إدارة علاقات العملاء، أو إطلاق الأتمتة، أو السماح لوكيل ذكاء اصطناعي باتخاذ الخطوة التالية.
تأكد من أن الرؤى لا تبقى فقط في لوحة المعلومات. هذه أسرع طريقة لإهدار الاستثمار في الذكاء الاصطناعي.
أفضل الأدوات للتسويق باستخدام التعلم الآلي
هناك بعض الفروقات المهمة بين أنواع الأدوات التي يمكنك استخدامها.
الأكثر شيوعًا هي إضافات الذكاء الاصطناعي للمنتجات الحالية. بصراحة، استخدمها إذا كانت متاحة لك، لكن كلمة تحذير – معظمها ليس جيدًا بما فيه الكفاية حتى الآن.
ثم هناك المنتجات أحادية الاستخدام. إذا كنت تريد إضافة الذكاء الاصطناعي بطريقة محددة واحدة، ستختار واحدة من هذه.
فكر في: توليد نصوص للإعلانات، تصنيف العملاء المحتملين بناءً على السلوك، أو توصية المنتجات لمستخدمين محددين.
وأخيرًا، لدينا الأدوات الأفقية المخصصة.
مثل نشر وكيل ذكاء اصطناعي يحلل البيانات من نظام إدارة علاقات العملاء، ومنصة التحليلات، وأداة البريد الإلكتروني ليقدم لك ملخصات وتوصيات أسبوعية.
1. Botpress
Botpress هو منشئ وكلاء الذكاء الاصطناعي الكل في واحد. إنه أداة مرنة بالكامل، بحيث يمكنك تخصيص وكلاء الذكاء الاصطناعي لأي مهمة تقريبًا.
يمكنك تصميم روبوتات بسيطة لتخصيص وإرسال رسائل البريد الإلكتروني، أو تحليل بياناتك وتقديم التوصيات. وبما أنه منصة مرنة، فالإمكانات لا حدود لها.
ولكن إذا كنت ترغب في بناء وكلاء ذكاء اصطناعي معقدين، ستحتاج إلى بعض المهارات البرمجية (أو يمكنك البحث عن مستقل أو شريك ذكاء اصطناعي).
أما للمشاريع الأبسط، فإن Botpress يأتي أيضًا مع مكتبة واسعة من التكاملات الجاهزة مع منصات مثل HubSpot، Salesforce، Calendly، Google Analytics، Zendesk، Mixpanel، Notion، Slack – ومعظم ما يوجد في مجموعة أدواتك التقنية التسويقية.
نستخدم وكلاء Botpress لكل شيء من إرسال رسائل بريد إلكتروني مخصصة، إلى إجراء تحليلات تنافسية، إلى مراقبة استخدام منتجنا للحصول على رؤى.
يمكنه فعل كل شيء تقريبًا. ويمكنك بناء وكيل ذكاء اصطناعي مجانًا.
2. HubSpot
إذا كنت تعمل في التسويق، فغالبًا استخدمت HubSpot في وقت ما. إذا كان بالفعل ضمن أدواتك، وتريد اتخاذ خطوة أولى نحو سير عمل الذكاء الاصطناعي، فهو إضافة سهلة.
يمكنك استخدام الذكاء الاصطناعي لتصنيف العملاء المحتملين – حيث يحلل التفاعلات لترتيب أولويات العملاء. يمكنك أيضًا استخدام مساعد المحتوى الذكي لديهم لتوليد أفكار لمشاركات المدونة أو منشورات وسائل التواصل الاجتماعي.
هذه خيارات رائعة إذا كنت تستخدم HubSpot وتريد إدخال الذكاء الاصطناعي في سير عملك. أما العيوب؟ لا تتجاوز حالات الاستخدام الضيقة هذه. إذا أردت الاستفادة الكاملة من التعلم الآلي في نتائجك، قد تحتاج إلى تطوير إضافي.
ولكن، إذا كنت تستخدم HubSpot بالفعل، فلماذا لا تجرب ميزات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم؟
3. Jacquard
Jacquard أكثر من مجرد مولد نصوص. نعم، هدفه تحسين كل الكلمات التي ترسلها للعملاء والمستخدمين.
إنه أداة ذكاء اصطناعي توليدي مدربة على مجموعة بيانات ضخمة من لغة التسويق. بدلاً من تقديم تركيبات عشوائية، يمكنه التنبؤ بما سيكون الأكثر تأثيرًا لدى جمهورك. يتعلم من كل حملة يديرها.
تقدم المنصة ميزات اختبار فوري وتوقعات للأداء، بحيث يحصل المستخدمون على فهم دقيق لكيفية أداء رسائلهم الإلكترونية، ومدوناتهم، وغيرها من المحتوى.
Jacquard مثالي للفرق التي لديها طلبات ضخمة على المحتوى، مثل شركات التجارة الإلكترونية أو صناع المحتوى. أو لأي شخص يعتمد عمله على اختبار A/B لرسائل البريد الإلكتروني.
4. PaveAI
إذا كنت بحاجة إلى محلل بيانات مبتدئ، فقد يكون PaveAI مناسبًا. فهو يأخذ البيانات الخام من منصات مثل Google Analytics، إعلانات فيسبوك وإعلانات تويتر، ويحولها إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
بدلاً من تصفح تقارير لا نهاية لها، يمكن للمستخدمين ببساطة تلقي ملخصات موجزة حول ما يعمل وما لا يعمل.
يمكنك أيضًا تخصيص التقارير بناءً على أهداف فريقك المحددة. فهو يحلل ملايين الرؤى لتحديد الأكثر صلة بفريق التسويق لديك.
إذا كنت تهتم كثيرًا باتخاذ القرارات بناءً على البيانات وتعدد قنوات التسويق، فمن المحتمل أن يكون من المفيد تجربته.
5. Pathematics
Pathmatics هو منصة ذكاء تسويقي تتابع كيفية تنفيذ العلامات التجارية للإعلانات الرقمية عبر منصات مثل فيسبوك، إنستغرام، يوتيوب، تيك توك، وخدمات OTT.
يجمع بيانات حول الإنفاق الإعلاني، وعدد مرات الظهور، والإبداعات، ومسارات التسليم، مما يساعد فرق التسويق على معرفة أين وكيف يستثمر المنافسون بالضبط.
أكبر قوة في المنصة هي كمية التفاصيل التنافسية التي تكشفها، خاصة للعلامات التجارية التي تدير حملات متعددة القنوات. قد يكون من الصعب التعامل مع كل هذه البيانات إذا لم تكن معتادًا على بيانات الوسائط، لكن بمجرد التعود عليها، تصبح ميزة حقيقية.
Pathmatics مثالي للوكالات، وفرق الوسائط الداخلية، والمسوقين الذين يبحثون عن رؤية تنافسية أعمق.
6. Mailchimp
إذا كنت تعمل في هذا المجال منذ فترة، فربما تعرف Mailchimp. إنها منصة تسويق عامة – تمامًا مثل HubSpot – أصبحت الآن مزودة بميزات الذكاء الاصطناعي.
تشمل هذه الإضافات المعتمدة على الذكاء الاصطناعي محتوى مخصص، وتحسين أوقات الإرسال، وبعض الجوانب الأخرى. على سبيل المثال، يستخدم منشئ محتوى البريد الإلكتروني تقنية GPT لإنشاء حملات بريد إلكتروني مخصصة بناءً على القطاع ونبرة العلامة التجارية.
Mailchimp مفيد بشكل خاص للشركات الصغيرة والمتوسطة التي ترغب في الاستفادة من الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى خبرة تقنية واسعة.
7. Mutiny
Mutiny هي منصة ذكاء اصطناعي بدون كود تساعد مسوقي B2B على تخصيص تجارب المواقع الإلكترونية لجماهير مختلفة دون الحاجة إلى دعم هندسي.
تتصل بأدوات مثل Salesforce وSegment لجلب البيانات الديموغرافية والسلوكية، بحيث يمكنك استهداف الزوار بناءً على القطاع، حجم الشركة، أو السلوك.
أكبر نقاط قوتها هي سهولة إنشاء صفحات مخصصة تعزز التفاعل والتحويلات. ومع ذلك، فهي الأنسب للشركات التي لديها حركة مرور وبيانات كافية على الموقع لتغذية التخصيص — قد تجد الفرق الصغيرة تأثيرها أقل.
Mutiny مناسبة جدًا لفرق التسويق B2B التي تدير استراتيجيات قائمة على الحسابات وترغب في التحرك بسرعة دون الاعتماد الكبير على المطورين.
اجلب رؤى الذكاء الاصطناعي إلى مؤشرات الأداء التسويقية
تستثمر فرق التسويق في الذكاء الاصطناعي لتوليد العملاء المحتملين، والاتصالات، واتخاذ القرار، والاستراتيجية، والذكاء.
Botpress هي منصة وكلاء ذكاء اصطناعي لمطوري الروبوتات من جميع المستويات، وتحتوي على شروحات موسعة علىYouTube وBotpress Academy، ومكتبة من التكاملات الجاهزة، وقوالب تساعدك في إطلاق وكيل الذكاء الاصطناعي الخاص بك بسرعة.
ابدأ البناء اليوم. الخدمة مجانية.
الأسئلة الشائعة
1. ما الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة في التسويق؟
الفرق بين الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة هو أن الذكاء الاصطناعي يشير إلى أي نظام مصمم لأداء مهام تتطلب عادة ذكاءً بشريًا (مثل التخصيص أو الاستهداف)، بينما تعلم الآلة هو فرع من الذكاء الاصطناعي يتعلم من بيانات التسويق التاريخية (مثل سلوك المستخدم) لاتخاذ قرارات أو توقعات.
2. كم من البيانات أحتاج لتدريب نموذج تعلم آلي بشكل فعال؟
لتدريب نموذج تعلم آلي بشكل فعال، تحتاج إلى بضعة آلاف من الأمثلة المصنفة على الأقل (مثل الحملات السابقة، سلوك العملاء، أو التحويلات). ومع ذلك، تعتمد الكمية الدقيقة على نوع النموذج والمهمة. التوقعات الأكثر تعقيدًا مثل قيمة عمر العميل تتطلب بيانات أكثر من مهام التصنيف الأساسية.
3. كيف يمكنني معرفة ما إذا كان تنفيذ التعلم الآلي لدي يعمل بشكل صحيح؟
تعرف أن تنفيذ تعلم الآلة لديك يعمل عندما يؤدي إلى تحسينات قابلة للقياس في مؤشرات رئيسية مثل معدلات النقر، وتحويل العملاء المحتملين، والاحتفاظ، أو المبيعات. أجرِ اختبارات A/B لمقارنة نتائج التعلم الآلي مع النتائج اليدوية أو الأساسية، وحقق من دقة التوقعات بمقارنتها مع النتائج الفعلية.
4. ما هو أكبر خطأ يرتكبه المسوقون عند تطبيق التعلم الآلي؟
أكبر خطأ يرتكبه المسوقون عند تطبيق تعلم الآلة هو استخدامه دون هدف واضح أو معايير نجاح قابلة للقياس. بدون استهداف نتيجة محددة – مثل تقليل تكلفة الاستحواذ أو تحسين التفاعل مع البريد الإلكتروني – يضيف تعلم الآلة تعقيدًا دون تقديم قيمة حقيقية.
5. هل أحتاج إلى مهارات في البرمجة أو علم البيانات للبدء في استخدام التعلم الآلي في التسويق؟
لا تحتاج إلى مهارات برمجة أو علم بيانات للبدء في استخدام تعلم الآلة، حيث توفر الأدوات (مثل HubSpot، Salesforce، أو Botpress) ميزات تعلم الآلة ضمن واجهات سهلة الاستخدام. ومع ذلك، فإن وجود خبرة تقنية يوسع إمكانياتك في التخصيص المتقدم.
.webp)
