شاید بسیاری از شما حین گشت‌و‌گذار در اینترنت, به فروشگاهی سر زده باشید یا مطلبی را مطالعه کرده و در بازدید از پروفایل فیسبوک با آگهی‌های تجاری مرتبط با موضوعات مورد علاقه‌ی خود مواجه شده باشید. فیسبوک چگونه به علاقه‌ی شما پی برده است؟ شاید بگویید با تحلیل مطالب لایک زده و ردگیری کوکی سایت‌هایی که به آن‌ها مراجعه کرده‌اید. البته چنین روش‌هایی به کار می‌رود؛ ولی برای حدس زدن سلیقه و نیاز شما، از سیستم کارآمدتری به نام یادگیری ماشین استفاده می‌شود. در سیستم‌های بازاریابی مجهز به یادگیری ماشین، اطلاعات شما جمع‌آوری و با استفاده الگوریتم‌های خاصی، با اطلاعات افراد مشابه برای درک سلیقه و نیاز‌های آتی شما مقایسه می‌شود. هرچه اطلاعات بیش‌تری در اختیار سیستم قرار بگیرد، پاسخ دقیق‌تری ارائه خواهد داد.
یادگیری ماشین می‌تواند به‌عنوان نمونه‌ای از کاربرد هوش مصنوعی تعریف شود که سیستم‌ها را قادر می‌سازد به‌صورت خودکار از تجربه‌های قبلی درس بگیرند و خروجی متفاوت برنامه‌ریزی نشده‌ای داشته باشند. تمرکز یادگیری ماشین روی توسعه‌ی نرم‌افزارهایی است که می‌توانند از تحلیل اطلاعات در دسترس برای بهینه‌سازی خود استفاده کنند.
این سیستم‌ها فقط متعلق به پروژه‌های آینده‌نگرانه‌ی بزرگی مانند سیری اپل یا اکو آمازون نیست. نباید به‌صورت کلیشه‌ای گمان کنیم سیستم یادگیری ماشین نیاز به بودجه‌های تحقیقاتی هنگفتی دارد که تنها از عهده‌ی شرکت‌هایی چون گوگل، فیسبوک و مایکروسافت برمی‌آید. امروزه ۵۰۰ شرکت بزرگ و کوچک از این سیستم استفاده می‌کنند و با بهبود بازدهی، سود بیش‌تری کسب کرده‌اند. در ادامه دلایل ضرورت استفاده‌ی شرکت‌ها از یادگیری ماشین در مقیاس خودشان را برای بازاریابی بیان می‌کنیم.
۱- سرعت عمل
ضرورت سرعت عمل در بازاریابی بر کسی پوشیده نیست. بدون یادگیری ماشین، سرعت عمل مناسب قابل دست‌یابی نیست. هیچ یک از سیستم‌های قدیمی توانایی رقابت با دستاورد‌های این سیستم ندارد. مشتریان تغییرات پیشنهاد‌ها را برحسب اطلاعات تحلیل‌شده‌ی سوابق قبلی خود در کسری از دقیقه می‌بینند. آگهی‌های هدف‌دار فیسبوک نمونه‌ای از این سیستم است. به سایتی مراجعه می‌کنید و آگهی‌های مربوط به آن، فورا در تایم‌لاین پروفایل شما ظاهر می‌شود.
یادگیری ماشین و سایر فناوری‌هایپیشرفته، فرصت‌های جدیدی برای هزینه‌ی هوشمندانه‌ی بودجه‌های بازاریابی فراهم کرده‌اند. به گفته‌ی رافا جیمنز، مدیر عامل ادینتون (شرکت پیشرو در ارائه‌ی راهکار‌های یادگیری ماشین)، این فناوری های جدید به شرکت‌ها اجازه می دهند حجم زیادی از اطلاعات را در مدت‌زمان اندکی تحلیل کنند و هوشمند‌تر شوند. مدیریت داده‌های کلان و تحلیل کاربردی آن، یکی از ضرورت‌های هر کسب و کار آنلاین است.
نقطه ضعف
۲- پوشش نقطه‌ضعف کمپینهای بازاریابی
بازاریابی کارآمد، مخاطبان را به مشتریان دائمی تبدیل می‌کند. مشکل اصلی بسیاری از استراتژی‌های پیش‌‌پا افتاده، هدررفت بودجه است. اکثر کمپین‌‌ها، آنلاین یا آفلاین، از سیستم آزمون و خطا استفاده می‌کنند که می‌توان آن را به شلیک کورکورانه تشبیه کرد.
تلاش‌های بازاریابی خودتان را در نظر بگیرید. تبلیغاتی منتشر می‌کنید که توسط جامعه‌ی هدف دیده می‌شوند. این افراد یا محصولات شما را جستجو کرده‌اند یا بررسی سوابق آن‌ها نشان می‌دهد که احتمالا به محصول شما علاقه‌مند هستند. سیستم یادگیری ماشین با استفاده از اطلاعات رفتاری، بسیاری از ابهامات بازاریابی را کاهش می‌دهد و بازاریابان را قادر می‌سازد که به‌صورت هوشمندانه‌تری مشتریان خود را هدف بگیرند. در نهایت مخاطبان تبدیل به مشتریان دائمی می‌شوند.
پیش بینی بازار
۳- پیش‌بینی
پیش‌بینی بازار ضرورت انکار‌ناپذیری برای بازاریابی موفق است. در سال‌های گذشته در بسیاری از موارد، این پیش‌بینی با بررسی روند خرید‌های مستمر انجام می‌شد. با ترکیب هوش مصنوعی و سیستم بازاریابی، مدیران قادر به تصمیم‌گیری بهتری خواهند بود. آن‌ها به مشتریان پیشنهاد‌هایی ارائه خواهند داد که خودشان هم تا آن لحظه نمی‌دانستند چقدر به آن‌ها نیاز داشته‌اند. این تلاش‌ها هنوز در مراحل آزمایشی هستند؛ ولی به جای پیشنهاد کور به مشتریان بی‌علاقه، با تحلیل اطلاعات دقت بالاتری رقم می‌زنند.
به گفته‌ی کوین کارول توسعه دهنده‌ی سیستم‌های هوش مصنوعی و یادگیری ماشین، اکثر نتیجه‌ی کاری که ما انجام می‌دهیم در پشت صحنه مشهود است. کاربرد اساسی یادگیری ماشین در حوزه‌هایی مانند پیش‌بینی تقاضا، رتبه‌بندی جستجوها، ارائه‌ی پیشنهادات تخفیف، بازاریابی، تشخیص کلاه‌برداری، ترجمه و … است.
سازماندهی محتوای تبلیغاتی
۴- سازماندهی محتوای تجاری
ناشران محتوا از بینش خود برای پیشنهاد دادن کمپینهای تبلیغاتی موثر به شرکت یا مشتریانشان استفاده می‌کنند. به بیان ساده‌تر، این نویسندگان بر اساس احتمالات و آموخته‌های قبلی خود فرضیاتی را در نظر می‌گیرند. به کمک یادگیری ماشین، دایره‌ی این احتمالات کوچک‌تر و دقیق‌تر خواهد بود؛ بنابراین بازاریابان از قبل می‌دانند چه بگویند و مشتریان چه عکس‌العملی خواهند داشت. این سیستم در توییتر به‌خوبی پیاده شده است. بازاریابان می‌توانند با مطالعه‌ی توییت‌های کاربران، در پاسخ به تنور داغ پست‌های آن‌ها، آگهی خود را بچسبانند.
۵- کاهش هزینه‌ها
دنیای امروزی کاملا به فضای مجازی وابسته است. یادگیری ماشین می‌تواند به حل بسیاری از مشکلات تبلیغات کمک کند. هزینه همیشه یکی از دغده‌های اصلی بوده است. یادگیری ماشین هزینه‌های بازاریابی ارتباطی و افراد مورد نیاز را بسیار کاهش می‌دهد. بخش عمده‌ای از مشتریان می‌توانند توسط ایمیل‌های هوشمند خودکار در جریان قرار بگیرند و پست‌های زمان‌بندی شده به‌صورت خودکار و متناسب در شبکه‌های اجتماعی و آگهی‌های آنلاین منتشر شوند. دقت و سرعت یادگیری ماشین حتی می‌تواند به کمک منابع توزیع و تولید سیستم‌های آفلاین بیاید. بازاریابان قادر خواهند بود از کانال‌های مؤثرتری استفاده کرده و با تشخیص مقدار تولید لازم، از هدررفت سرمایه به دلیل اضافه تولید جلوگیری کنند.