The Future of Marketing Analytics

لقد جلبت الثورة الرقمية اليوم اضطرابا. يجب على المسوقين التفكير بذكاء – وبسرعة. إلى جانب توقعات المستهلكين المتزايدة والمتغيرة دائما ، يجب اتخاذ القرارات بدقة وسرعة.

إذن ما الذي تغير في تحليلات التسويق؟

جلبت التكنولوجيا الجديدة مثل إنترنت الأشياء (IoT) مزيجا جديدا من الوسائط يمكن للمسوقين الاستفادة منه للتواصل مع المستهلكين. هذا أمر جيد ، نظرا لوجود المزيد من نقاط الاتصال عبر مشهد إعلامي أكثر تنوعا ، مما يمنح المسوقين نطاقا مجانيا كاملا للقنوات التي يختارونها لاستراتيجيتهم التسويقية.

على العكس من ذلك ، أدى هذا إلى تحول في السلطة. أدت وفرة خيارات المشاركة ، إلى جانب 10000 أو نحو ذلك من الإعلانات التي يشاهدها المستهلكون كل يوم ، إلى جماهير أكثر ذكاء ويقظة. الآن يتعين على المسوقين إيجاد طرق لفهم توقعات جماهيرهم المستهدفة بشكل أفضل.

دعونا نلقي نظرة خاطفة على ما يخبئه المسوقون في المستقبل القريب

1. Predictive Analytics – User Behaviour Predictions

تعطي لوحات معلومات التسويق التقليدية نظرة ثاقبة لما حدث. في المقابل ، تستخدم التحليلات التنبؤية خوارزميات التعلم الآلي لتحديد اتجاهات السوق قبل ظهورها. وهذا ما يسمى نظام التوصية.

كيف يتم ذلك؟ يتم تحليل بيانات تفاعل المستهلك (على سبيل المثال في وسائل التواصل الاجتماعي أو في المتجر أو موقع الويب) باستخدام خوارزميات التعلم الآلي ويتم استخدام البيانات لبناء ملفات تعريف المستهلكين. سيقوم النظام بعد ذلك تلقائيا بحساب الاستراتيجيات الأفضل لتنفيذها للملفات الشخصية المذكورة. ستساعد الرؤى الغنية مثل هذه المسوقين على توجيه مواردهم وتخطيط الحملات في الاتجاه الصحيح.

2. AI-driven Recommendations & Anomaly Detection

بصرف النظر عن سلوك المستخدم ، يمكن أن تقترح الذكاء الاصطناعي الخوارزميات توصيات لتعزيز عائد الاستثمار بناء على البيانات التاريخية. يمكن أن تكون استراتيجيات التسويق الآن أكثر إيجازا ، مما يزيد من فرصة الوصول إلى عين الثور في المحاولة الأولى.

يمكن أيضا اكتشاف الحالات الشاذة في أنماط البيانات بسرعة ، مما يسمح باتخاذ إجراءات تصحيحية سريعة.

3. One-stop Channel Management Platforms

مع وجود العديد من القنوات والعديد من الأدوات المستخدمة لإدارة حملات متعددة ، يصبح استخدامها جميعا غير مستدام ومضيعة للوقت. يحتاج المسوقون إلى نظام أساسي متكامل قادر على سحب البيانات من مصادر مختلفة إلى لوحة معلومات واحدة ببضع نقرات على زر – أداة وقفة واحدة إذا صح التعبير.

4. Natural Language Processing

تعرف معالجة اللغة الطبيعية (NLP) بأنها “خوارزميات تسمح لأجهزة الكمبيوتر بمعالجة وفهم اللغات البشرية”. فيما يتعلق بتحليلات التسويق ، تجمع هذه التقنية بين نموذج استدلال التعلم الآلي الذكاء الاصطناعي واللغويات ، لتمكين المسوقين من طلب نقاط بيانات محددة كما لو كانوا يبحثون في Google.

يمكن أن تنتقل هذه الأسئلة من تحليلات بسيطة للغاية إلى معقدة للغاية – مثل “كيف يمكنني زيادة عائد الاستثمار” أو “التنبؤ بسلوك ملف تعريف المستهلك في الأشهر الستة المقبلة”. بدلا من النظر إلى لوحة معلومات ثابتة مرارا وتكرارا ، في محاولة لفك تشفيرها بنفسك ، لماذا لا تدع البرنامج يقوم بذلك؟

5. Voice-driven Dashboards

مع تطور تقنية الصوت مثل Google Home Assistant أو Siri أو Alexa ، فإن التفاعل اللفظي للوحة القيادة هو المستقبل. تخيل التحدث إلى لوحة القيادة كما لو كنت تتفاعل مع شخص ما – “مساعد لوحة القيادة” إذا صح التعبير.

لا حاجة لعرض الرسوم البيانية أو المخططات على أجهزتك ، ما عليك سوى أن تطلب من مساعدك البيانات والتوصيات أثناء التنقل. كم هو رائع!

——

لم تعد الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي كلمات طنانة – إنها المستقبل! ما رأيك سيكون الشيء الكبير التالي في تحليلات التسويق؟ التعليق أدناه!