راهنمای جامع بازاریابی داده‌محور؛ مزایا، چالش‌ها، استراتژی و ابزارها

2

در این مطلب متوجه خواهید شد:
• بازاریابی داده‌محور چیست؟
• چگونه نام تجاری شما می تواند از داده های بزرگ بهره مند شود
• رایج ترین چالش هایی که بازاریابان مانند شما با داده ها با آن روبرو هستند
• نمونه هایی از کمپین های داده محور
• راهنمای کوتاهی در مورد ایجاد یک استراتژی بازاریابی مبتنی بر داده و ابزارهای مورد استفاده

بازاریابی داده‌محور چیست؟

بازاریابی داده‌محور به رویکردی گفته می‌شود که در آن برندها ارتباطات خود را بر اساس اطلاعات واقعی و قابل‌اندازه‌گیری از مشتریان بهینه‌سازی می‌کنند. در بازاریابی داده‌محور، بازاریابان از داده‌های مشتریان برای پیش‌بینی نیازها، خواسته‌ها و رفتارهای آینده‌ی آنها استفاده می‌کنند. این بینش عمیق، به طراحی استراتژی‌های شخصی‌سازی‌شده کمک می‌کند که نهایتاً منجر به بالاترین بازگشت سرمایه (ROI) می‌شود.

---

تفاوت بازاریابی داده‌محور با بازاریابی سنتی

برای درک این تفاوت، باید به هدف اصلی بازاریابی برگردیم. در ساده‌ترین شکل، بازاریابی همواره دو هدف داشته است:

1. کشف نیازها و خواسته‌های مشتریان

2. استفاده از این شناخت برای ارائه‌ی کالاها و خدماتی که مشتریان واقعاً می‌خواهند

در عمل، این اهداف از سه مرحله تشکیل می‌شوند:

• ابتدا، درک عمیقی از مخاطب هدف به دست می‌آید

• سپس، نیازهای مشتری شناسایی و پیش‌بینی می‌شود

• در نهایت، استراتژی‌هایی برای ارائه‌ی محصولاتی طراحی می‌شود که این نیازها را برطرف کنند

تیم‌های بازاریابی سنتی برای رسیدن به این اهداف از دو عامل استفاده می‌کردند:

• مطالعات بازار موجود در آن زمان

• فرضیات شخصی تیم درباره‌ی مخاطب

متأسفانه، این رویکرد اغلب به معنای آزمون و خطای پرهزینه بود؛ شرکت‌ها مجبور بودند استراتژی‌های متعددی را آزمایش کنند تا بالاخره به روشی برسند که بتواند اهدافشان را محقق کند.

اما در رویکرد بازاریابی داده‌محور، بازاریابان قادر هستند در زمان مناسب، با پیشنهاد مناسب و از طریق کانال درست، با مشتریان ارتباط برقرار کنند. همچنین مزایای بازاریابی داده‌محور فقط به بهبود ارتباطات ختم نمی‌شود؛ تیم‌های مدرن از داده‌ها برای شخصی‌سازی تجربه‌ی مشتری، هدف‌گیری دقیق‌تر بخش‌های بازار و جذب مشتریان جدید استفاده می‌کنند. افزون بر این، با داده‌ها می‌توان استراتژی‌ها را در زمان واقعی اندازه‌گیری و بهبود بخشید.

مزایای استفاده از داده‌های بزرگ در بازاریابی

در بازاریابی داده‌محور، دو سوم از بازاریابان پیشرو معتقدند که تصمیمات مبتنی بر داده، از روش‌های سنتی مؤثرتر است. اما مزایای داده‌ها فراتر از این مورد است:

---

1- شناخت دقیق‌تر مخاطب هدف

هرگونه اطلاعات درباره‌ی مشتریان، به بازاریابان کمک می‌کند تا درک دقیقی از مخاطب خود پیدا کنند. برای نمونه، داده‌های سیستم مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) می‌تواند قدرت پیش‌بینی رفتار مشتری را به‌طور چشمگیری افزایش دهد. نتیجه، کمپین‌هایی است که پیام درست را در زمان درست به دست مخاطب می‌رسانند.

2- ایجاد ارتباطات قوی‌تر با مشتریان بالقوه

داده‌ها به بازاریابان امکان می‌دهند ارتباطات مؤثرتری با مخاطبان خود برقرار کنند و این کار را در مقیاس وسیع انجام دهند. همان‌طور که تام بنتون، مدیرعامل انجمن داده و بازاریابی اشاره کرده است، حجم عظیم داده‌هایی که از رسانه‌ها، دستگاه‌ها، پلتفرم‌ها و کانال‌های مختلف به دست می‌آید، به بازاریابان اجازه می‌دهد تجربه‌ای کاملاً شخصی و یک‌به‌یک را در مقیاس انبوه ارائه دهند.

به بیان دیگر، کسب‌وکاری با یک میلیون مشتری می‌تواند همان سطح شخصی‌سازی را ارائه کند که یک کسب‌وکار کوچک با ده‌ها مشتری دارد. داده‌های لحظه‌ای کمپین نیز به بازاریاب کمک می‌کند تا کمپین را متناسب با واکنش مخاطبان تنظیم کند و در نتیجه، پیامی ارائه دهد که همواره با انتظارات آنها هماهنگ است.

3- شناسایی بهترین کانال‌های تبلیغاتی

داده‌ها نه‌تنها ترجیحات مخاطب را نشان می‌دهند، بلکه مشخص می‌کنند که برند باید از چه کانال‌هایی استفاده کند تا در حال و آینده با مخاطبان خود در ارتباط باشد. این بینش به برندها کمک می‌کند پیام‌های خود را در جایی قرار دهند که مخاطب هدف در آن حضور دارد یا به زودی خواهد داشت.

4- شخصی‌سازی

مشتریان امروزی به پیام‌های عمومی و غیرشخصی بدبین شده‌اند. بر اساس یک مطالعه، ۷۴ درصد از مشتریان با دیدن محتوای نامربوط از برندها احساس ناامیدی می‌کنند و ۷۹ درصد آنها پیشنهادی را در نظر نمی‌گیرند مگر اینکه برند آن را بر اساس تعاملات قبلی شخصی‌سازی کرده باشد. بنابراین، شخصی‌سازی برای جذب مشتری ضروری است.

داده‌ها این امکان را فراهم می‌کنند که نگاهی جامع به مخاطب هدف داشته باشیم و محرک‌ها و دغدغه‌های مشتریان بالقوه را شناسایی کنیم. نتیجه اینکه کسب‌وکارهایی که از شخصی‌سازی استفاده می‌کنند، بین ۵ تا ۸ برابر بازگشت سرمایه‌ی بیشتری از تلاش‌های بازاریابی خود دریافت می‌کنند.

تأثیر بازاریابی داده‌محور بر عملکرد کسب‌وکار

تحقیقات نشان می‌دهد که تمرکز بر داده‌ها، بازدهی بسیار بالایی دارد. برخی از مزایای عینی این رویکرد عبارتند از:

• افزایش وفاداری مشتریان

• جذب مشتریان جدید بیشتر

• افزایش رضایت مشتریان

بر اساس گزارش ZoomInfo، ۷۸ درصد از سازمان‌ها اعلام کرده‌اند که بازاریابی داده‌محور، تبدیل سرنخ‌ها و جذب مشتری را افزایش می‌دهد. همچنین مطالعه‌ای از فوربس نشان می‌دهد که برای ۶۶ درصد از رهبران بازاریابی، داده‌ها منجر به افزایش جذب مشتری شده است.

با این حال، همان‌طور که اشاره شد، بسیاری از بازاریابان با این رویکرد چالش دارند که در ادامه به رایج‌ترین آنها می‌پردازیم.

رایج‌ترین چالش‌های بازاریابی داده‌محور

بر اساس گزارش کمپین مانیتور، ۸۱ درصد از بازاریابان پیاده‌سازی استراتژی مبتنی بر داده را بسیار پیچیده می‌دانند. مهم‌ترین موانع عبارتند از:

---

چالش شماره ۱: جمع‌آوری داده‌ها

بسیاری از بازاریابان تازه‌کار در این حوزه، نمی‌دانند داده‌های مورد نیاز خود را از کجا تهیه کنند یا داده‌های موجود را ناقص می‌بینند. این موضوع باعث می‌شود از طراحی کمپین‌های داده‌محور بترسند.

راه حل: در حقیقت، شما به احتمال زیاد در حال حاضر به بسیاری از داده‌ها دسترسی دارید. سیستم‌هایی مانند CRM، تحلیل وب‌سایت، ابزارهای تجارت الکترونیک، سیستم‌های برنامه‌ریزی منابع سازمانی (ERP)، رسانه‌های اجتماعی و ابزارهای تبلیغاتی، همگی بینش‌های ارزشمندی درباره‌ی تعامل مشتری ارائه می‌دهند.

با این حال، بسیاری از این داده‌ها به‌صورت ایزوله هستند و به‌سختی می‌توان با آنها کار کرد. برای تصمیم‌گیری دقیق، به اطلاعات بیشتری نیاز است، به‌ویژه وقتی علایق مخاطبان به سرعت تغییر می‌کند. تکیه بر داده‌های فروش چند سال گذشته، نقطه‌ی شروع خوبی است، اما بهتر است برای مجموعه داده‌های بزرگ‌تر تلاش کنید.

چالش شماره ۲: یکپارچه‌سازی داده‌ها

داده‌ها باید تا حد امکان تازه و به‌روز باشند و در صورت امکان، از اطلاعات لحظه‌ای استفاده شود. اما به‌روزرسانی دستی و منظم داده‌ها، به‌ویژه اگر با وارد کردن دستی در صفحه‌گسترده انجام شود، کار طاقت‌فرسایی است.

راه حل: ایجاد یک داشبورد بازاریابی. پلتفرم‌های تحلیل و تجسم داده مانند Adverity، امکان اتصال همه‌ی منابع داده در یک مکان را فراهم می‌کنند. این داشبوردها اطلاعات را از کانال‌های مختلف به‌صورت لحظه‌ای همگام‌سازی می‌کنند و داده‌ها را به ترتیب دلخواه نمایش می‌دهند تا بازاریاب بتواند همه‌ی اطلاعات کمپین خود را در یک صفحه مشاهده کند.

چالش شماره ۳: شکستن سیلوهای داده

تنها ۸ درصد از شرکت‌ها تمام داده‌های خود را در یک انبار داده (Data Warehouse) ذخیره می‌کنند. بقیه، داده‌ها را بین مکان‌ها، تیم‌ها و بخش‌های مختلف پخش کرده‌اند. این پراکندگی باعث می‌شود ۶۹ درصد از سازمان‌ها نتوانند دیدگاهی یکپارچه از مشتری خود داشته باشند. در نتیجه، سیلوهای داده توانایی تیم بازاریابی را در دو زمینه محدود می‌کنند:

• درک صحیح مخاطب

• داشتن بینش کامل از عملکرد کمپین

به همین دلیل، ۴۲ درصد از بازاریابان فقط قادر به تهیه‌ی گزارش‌های عملکردی ابتدایی هستند.

راه حل: شکستن سیلوهای داده فرآیندی دشوار است اما معمولاً شامل سه اقدام است:

1- تعیین استانداردهای مشترک برای داده‌ها

2- تغییر فرهنگ سازمانی به سمت تبادل داده

3- استفاده از یک پلتفرم تحلیل بازاریابی یکپارچه

چالش شماره ۴: ایجاد تیم داده‌ی داخلی

پردازش حجم بالای داده‌ها اغلب به تشکیل تیم‌های تخصصی نیاز دارد. مدل‌های مختلفی برای این کار وجود دارد:

• مرکز تعالی: یک متخصص داده‌ی مرکزی که دستورالعمل‌ها و مستندات پردازش داده را تدوین می‌کند.

• تیم داده‌ی توزیع‌شده: یک متخصص داده در تیم‌ها یا بخش‌های کلیدی سازمان مستقر می‌شود.

• مدل هاب و اسپیک: ترکیبی از دو مدل بالا که هم مدیریت متمرکز داده را فراهم می‌کند و هم پشتیبانی فردی به تیم‌های مهم ارائه می‌دهد.

به عنوان نمونه، بهبود نسخه‌ی تبلیغاتی برای هدف‌گیری مشتریان حساس به قیمت، منجر به افزایش ۲۰۰ درصدی نرخ تبدیل شده است.

موارد استفاده از بازاریابی داده‌محور (مطالعه‌ی موردی)

یکی از کاربردهای عملی داده‌ها، درک هزینه‌های بازاریابی است. شرکت‌های بزرگ سالانه میلیون‌ها دلار برای کمپین‌های خود هزینه می‌کنند، اما بسیاری از آنها نمی‌توانند هزینه‌ی کل خود را به‌دقت محاسبه کنند. دلیل این است که واحدهای مالی، حسابداری و بازاریابی، هزینه‌ها را به شکل متفاوتی محاسبه می‌کنند.

همچنین داده‌ها در پایگاه‌های جداگانه ثبت می‌شوند: برخی در صفحه‌گسترده، برخی در ابزارهای آنلاین و برخی فروشندگان، فاکتورهای جداگانه ارسال می‌کنند. در چنین شرایطی، داشتن دید کامل از هزینه‌ها غیرممکن است.

راه حل: تجمیع همه‌ی این داده‌ها در یک مجموعه‌ی واحد. بسیاری از پلتفرم‌های بینش بازاریابی امکان تمرکز اصطلاحات مختلف را فراهم می‌کنند تا بتوان داده‌هایی را که در بسته‌های مختلف برچسب متفاوتی دارند، در یک مجموعه ادغام کرد.

چگونه یک استراتژی بازاریابی داده‌محور ایجاد کنیم؟

ایجاد یک استراتژی‌ بازاریابی داده‌محور فرآیندی گام‌به‌گام است که نیاز به برنامه‌ریزی دقیق و هماهنگی بین‌بخشی دارد. در ادامه، مراحل کلیدی به‌همراه توضیحات تکمیلی آورده شده است:

مرحله ۱: تعیین اهداف برای داده‌ها

پیش از هر اقدامی، باید به‌وضوح مشخص کنید که انتظار دارید داده‌ها چه کمکی به شما کنند. آیا می‌خواهید نرخ تبدیل را افزایش دهید؟ هزینه‌های جذب مشتری را کاهش دهید؟ یا وفاداری مشتریان را بسنجید؟ تعیین اهداف مشخص، مسیر جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها را هدایت می‌کند و از پراکندگی کاری جلوگیری می‌نماید. همچنین اهداف باید قابل‌اندازه‌گیری و زمان‌بندی‌شده باشند تا بتوان پیشرفت را به‌درستی ارزیابی کرد.

مرحله ۲: جمع‌آوری داده‌ها

با مشخص شدن اهداف، نوبت به شناسایی منابع اطلاعاتی می‌رسد که به تحقق آن اهداف کمک می‌کنند. باید مشخص کنید به چه نوع داده‌هایی (جمعیتی، رفتاری، تراکنشی، یا تعاملی) نیاز دارید و هر کدام از این داده‌ها در کدام سیستم یا پلتفرم (مانند CRM، وب‌سایت، شبکه‌های اجتماعی یا ابزارهای تبلیغاتی) قابل دسترسی هستند. در این مرحله، کیفیت داده‌ها از کمیت آنها مهم‌تر است؛ داده‌های ناقص یا نامرتبط، مسیر تحلیل را منحرف می‌کنند.

مرحله ۳: تجمیع و سازماندهی داده‌ها

پس از شناسایی منابع، باید داده‌های پراکنده را در یک ساختار منسجم جمع‌آوری کنید. این کار معمولاً با انتخاب یک پلتفرم داده‌محور (مانند انبار داده یا داشبورد بازاریابی) انجام می‌شود که بتواند اطلاعات را از منابع مختلف دریافت، پاک‌سازی، استانداردسازی و در قالبی یکسان ذخیره کند. سازماندهی صحیح داده‌ها باعث می‌شود تحلیل‌های بعدی با سرعت و دقت بیشتری انجام شوند و از تناقضات آماری جلوگیری شود.

مرحله ۴: ایجاد تیم یا تأمین توان داخلی/خارجی

بسته به پیچیدگی و حجم داده‌ها، ممکن است نیاز به تشکیل تیمی متشکل از تحلیل‌گران داده، متخصصان بازاریابی و کارشناسان فناوری اطلاعات داشته باشید. اگر سازمان شما از نظر نیروی انسانی محدود است، می‌توانید از خدمات مشاوران یا شرکت‌های بیرونی استفاده کنید. همچنین باید نقش‌ها و مسئولیت‌های هر عضو را به‌وضوح تعیین کنید تا فرآیند تحلیل، تفسیر و اقدام بر اساس داده‌ها به‌صورت روان پیش برود.

مرحله ۵: جلب موافقت سازمانی

پیاده‌سازی رویکرد داده‌محور، به‌ویژه اگر برای اولین بار انجام می‌شود، نیازمند حمایت مدیران ارشد و ذی‌نفعان کلیدی است. باید با ارائه‌ی مستندات و شواهد عینی درباره‌ی بازده مورد انتظار، مزایای این رویکرد را برای بخش‌های مختلف سازمان تشریح کنید. همچنین لازم است بودجه، منابع و زمان موردنیاز را شفاف اعلام کرده و نگرانی‌های احتمالی درباره‌ی تغییر فرآیندها یا هزینه‌ها را پاسخ دهید.

مرحله ۶: اندازه‌گیری و پایش پیشرفت

در این مرحله، باید شاخص‌های کلیدی عملکرد (KPI) را متناسب با اهداف اولیه تعیین کنید و سیستمی برای نظارت مستمر بر آنها طراحی نمایید. گزارش‌های دوره‌ای (روزانه، هفتگی یا ماهانه) به شما کمک می‌کنند تا نقاط قوت و ضعف کمپین را شناسایی کرده و اصلاحات لازم را به‌موقع اعمال کنید. همچنین این گزارش‌ها ابزار مؤثری برای نشان دادن ارزش داده‌ها به سایر ذی‌نفعان و توجیه هزینه‌های صرف‌شده هستند.

ابزارهای بازاریابی داده‌محور

برای موفقیت در این مسیر، به ابزارهای مناسبی نیاز دارید. برخی از رایج‌ترین آنها عبارتند از:

پلتفرم‌های تجسم داده و هوش تجاری (BI):

• Tableau: قدرتمند و زیبا برای تحلیل بصری داده‌های پیچیده.

• Microsoft Power BI: یکپارچه با اکوسیستم مایکروسافت، مقرون‌به‌صرفه و مناسب برای سازمان‌هایی که از قبل با محصولات مایکروسافت کار می‌کنند.

• Google Data Studio: رایگان و مناسب برای داشبوردهای ساده و یکپارچه با محصولات گوگل.

• Qlik Sense: مناسب برای کاوش آزادانه و تحلیل همبستگی در داده‌های حجیم.

ابزارهای تحلیل و اتوماسیون بازاریابی:

• Google Analytics 4 (GA4): تحلیل رفتار کاربران در وبسایت و اپلیکیشن با قابلیت‌های پیشبینی مبتنی بر هوش مصنوعی.

• HubSpot Marketing Hub: پلتفرم جامع برای ایمیل مارکتینگ، سئو، مدیریت شبکه های اجتماعی و اتوماسیون بازاریابی، یکپارچه با CRM اختصاصی.

• Klaviyo: متمرکز بر تحلیل سفر مشتری و بخش‌بندی دقیق با مد‌ل‌های RFM.

• Improvado: مناسب برای سازمان‌های بزرگ با قابلیت اتصال به بیش از ۳۰ منبع داده و تحلیل به زبان طبیعی.

• AgencyAnalytics: مناسب برای آژانس‌های کوچک و متوسط با گزارش‌دهی خودکار.

• Databox: داشبوردسازی سریع و سبک با قالب‌های آماده.

ابزارهای تحلیل پیشرفته و هوش مصنوعی:

• Adobe Analytics: شخصی سازی عمیق در تمام کانال‌ها برای سازمان‌های بزرگ.

• Mixpanel: تحلیل رفتار کاربران در محصولات دیجیتال (مناسب برای شرکت‌های SaaS).

• Zoho Analytics: هوش تجاری مقرون‌به‌صرفه برای تیم‌های کوچک.

پلتفرم‌های زیرساخت داده:

• Snowflake: انبار داده‌ی ابری برای ذخیره‌سازی و مدیریت داده‌ها با قابلیت تحلیل به زبان طبیعی.

•  Microsoft Azure ML و Google AutoML: برای ساخت مدل های یادگیری ماشین و پیشبینی رفتار مشتریان.

5 برندی که با موفقیت از هوش مصنوعی برای بازاریابی استفاده می کنند

هوش مصنوعی آنقدر فناوری پیچیده و به سرعت در حال تکامل است که گاهی اوقات تصور کاربردهای عملی آن امروزه دشوار است. برخی از موفق‌ترین برندهای دنیا چندین سال است که از هوش مصنوعی استفاده می‌کنند و از نظر سود، شهرت نام تجاری و دیده شدن، از مزایای آن بهره می‌برند. موتور توصیه AI Concured را در اینجا بررسی کنید.

نام برندها:

• آمازون
• استارباکس
• علی بابا
• نایک
• بی ام و
• باشگاه محتوای هوشمند!

موارد زیر تنها چند نمونه از این برندها و نحوه استفاده از یادگیری ماشینی و فناوری هوش مصنوعی به عنوان بخشی جدایی ناپذیر از استراتژی بازاریابی خود هستند.

آمازون

آمازون یکی از اولین شرکت‌هایی بود که در توصیه‌های خرید شخصی پیشگام بود و در طول سال‌ها الگوریتم‌های آن به طور فزاینده‌ای پیچیده‌تر شده‌اند. اکنون پیشنهادات نه تنها بر اساس خریدهای گذشته، بلکه بر اقلامی است که سایر مشتریان خریده اند، رفتار جستجو و مرور و بسیاری از عوامل دیگر.

آمازون همچنین از هوش مصنوعی برای قیمت‌گذاری پویا استفاده می‌کند – کاهش قیمت‌ها برای به دست آوردن فروش بیشتر در صورت نیاز، و افزایش قیمت در زمانی که تقاضا زیاد است. این الگوریتم فروش و درآمد بهینه را به صورت خودکار فعال می کند.

آمازون که همچنان به عنوان پیشرو در استفاده از فناوری پیشروی می کند، اکنون فروشگاه های فیزیکی بدون پرداخت را در سیاتل، شیکاگو و سانفرانسیسکو افتتاح کرده است که دارای سنسورها و دوربین های مجهز به هوش مصنوعی هستند. این فناوری می تواند دقیقاً تشخیص دهد که مشتری چه کالاهایی را برداشته است و با استفاده از برنامه Amazon Go آنها را به طور خودکار شارژ می کند.

این شرکت حتی با استفاده از Echo Look در حال تبدیل شدن به روند استفاده از هوش مصنوعی در صنعت مد است – استایلیست شخصی مبتنی بر هوش مصنوعی که از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای پیشنهاد توصیه‌های لباس فردی استفاده می‌کند و در نتیجه فروش بیشتر پوشاک، کفش و لوازم جانبی را افزایش می‌دهد.

---

استارباکس

استارباکس در سال 2016 یک برنامه استراتژیک برای استفاده از هوش مصنوعی و کلان داده ارائه کرد و این برند با تقویت برنامه پاداش و شخصی سازی خود برای ارتباط عمیق تر با مشتریان خود، به وعده های خود به سرمایه گذاران عمل کرد.

شخصی‌سازی همیشه بخش مهمی از تجربه مشتری در استارباکس بوده است، با قابلیت شخصی‌سازی نوشیدنی‌ها برای سلیقه شخصی شما. اکنون این شرکت از کارت وفاداری و اپلیکیشن موبایل خود برای جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل داده‌های مشتریان از جمله خریدها، محل انجام آنها و در چه زمانی از روز استفاده می‌کند.

این شرکت از تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای پردازش این داده‌ها استفاده می‌کند تا پیام‌های بازاریابی شخصی‌شده را به مشتریان ارائه دهد، از جمله توصیه‌هایی که هنگام نزدیک شدن به فروشگاه‌های محلی‌شان، و پیشنهاداتی با هدف افزایش میانگین هزینه‌هایشان. یک سرویس باریستای مجازی در این برنامه که توسط هوش مصنوعی طراحی شده است، همچنین به مشتریان این امکان را می دهد که سفارشات خود را مستقیماً از طریق تلفن خود از طریق فرمان صوتی انجام دهند.

استارباکس علاوه بر ارائه تجربه شخصی‌سازی‌شده‌تری به مشتری، از داده‌های خود از ۹۰ میلیون تراکنش هر هفته استفاده می‌کند تا تصمیم‌گیری‌های تجاری مانند مکان افتتاح فروشگاه‌های جدید و محصولاتی را که باید ارائه دهند، آگاه کند.

---

علی بابا

گروه چندملیتی خرده‌فروشی و فناوری چینی، علی بابا، اولین فروشگاه “FashionAI” خود را در اوایل سال جاری افتتاح کرد. هدف این فروشگاه ساده‌سازی تجربه خرده‌فروشی مد برای مشتریان با برچسب‌های پوشاک هوشمند است که تشخیص می‌دهد چه زمانی مورد بازدید قرار می گیرد، آینه‌های هوشمندی که اطلاعات لباس را نمایش می‌دهند و اقلام هماهنگ را پیشنهاد می‌کنند، و برنامه‌های آتی برای ادغام با یک برنامه کمد لباس مجازی که به مشتریان امکان دیدن را می‌دهد. لباس هایی که در فروشگاه امتحان کردند.

این اولین تلاش این شرکت در زمینه هوش مصنوعی نیست. در سال 2015، علی بابا سیستم خدمات مشتری هوشمند خود را راه‌اندازی کرد که خدمات مشتری را به خوبی خودکار می‌کرد به طوری که رتبه‌بندی رضایت بالاتر از عوامل انسانی را کسب کرد.

علی بابا همچنین از فناوری مشابه آمازون برای ارائه توصیه‌های شخصی و نتایج جستجو به خریداران استفاده می‌کند، همچنین ویترین‌هایی که به‌طور خودکار تولید می‌شوند و جذاب‌ترین اقلام را برای مشتریان به نمایش می‌گذارند.

این شرکت دارای پایگاه مشتری گسترده، با 567 میلیون خریدار فعال و میلیون ها بازدید از وب سایت و برنامه های آن در هر روز است. این حجم عظیم از داده ها در مورد عادات مشتری خوراک ایده آل برای پردازش هوش مصنوعی است و بدون شک این شرکت برنامه های بیشتری برای نحوه استفاده از آن در آینده دارد.

---

نایک

برند ورزشی مگا نایک همیشه از فناوری استقبال کرده و یکی از اولین ابزارهای ردیابی تناسب اندام را با سنسور +Nike در سال 2006 ایجاد کرده است. این شرکت همچنین به دلیل نوآوری در بازاریابی شناخته شده است. آنها اکنون این دو را برای ارائه تجربیات شخصی مشتری و بهبود ارائه محصول خود ترکیب می کنند.

سال گذشته نایک سیستم جدیدی را راه‌اندازی کرد که به مشتریان اجازه می‌داد کفش‌های کتانی خود را در فروشگاه طراحی کنند. این نه تنها یک ترفند عالی برای افزایش فروش است، بلکه حجم عظیمی از داده های مفید را نیز جمع آوری می کند که الگوریتم های یادگیری ماشینی می توانند از آنها برای طراحی محصولات آینده و ارائه توصیه های شخصی و پیام های بازاریابی استفاده کنند.

این شرکت اخیراً شرکت اسکن بدن Invertex را خریداری کرده است، اقدامی که آدام ساسمن، مدیر ارشد دیجیتال نایک گفت: «با گسترش تیم مجرب متخصصان دیجیتال و تقویت توانایی های ما در حوزه بینایی ماشین و هوش مصنوعی، تجربه مشتریان منحصر به فردی را در هر نقطه ارتباطی با نایک ایجاد می‌کنیم.»

واضح است که نایک از داده‌هایی که جمع‌آوری می‌کند برنامه‌های بزرگی دارد و مطمئناً از نظر کاربردهای هوش مصنوعی چه در حال حاضر و چه در آینده می‌توان از آن‌ها درس گرفت.

---

بی ام و

چندین شرکت مختلف در حال حاضر از هوش مصنوعی برای تقویت خودروهای خودران استفاده می کنند، اما BMW واقعاً از این فناوری استقبال می کند و از آن در قلب فرآیندهای تولید و برنامه بازاریابی کلی خود استفاده می کند.

BMW از Big Data برای تقویت فرآیندهای طراحی و مهندسی، فروش و پشتیبانی مشتری خود استفاده می کند. تجزیه و تحلیل پیش‌بینی‌کننده برای ایجاد طرح‌های خودروی فردا استفاده می‌شود و این شرکت قبلاً یک خودروی اسپورت تقویت‌شده با هوش مصنوعی ساخته است که با راننده خود آشنا می‌شود تا به‌طور خودکار سیستم‌ها و تجربه کابین را متناسب با هر فرد تنظیم کند.

در اوایل سال جاری، BMW یک دستیار شخصی هوشمند راه اندازی کرد که به رانندگان این امکان را می دهد تا با خودروهای خود به همان روشی که از گوشی های هوشمند خود استفاده می کنند، ارتباط برقرار کنند.

این ابزار همچنین به عنوان یک کتابچه راهنمای صوتی فعال عمل می کند، مسیرهای سفر را پیش بینی می کند، هشدارها را ارائه می دهد و با سایر برنامه ها ادغام می شود. در آینده، این فناوری می‌تواند برای بازاریابی برای مشاغل شخص ثالث مانند پارکینگ‌ها و پمپ بنزین‌ها مورد استفاده قرار گیرد و بدون شک داده‌های جمع‌آوری‌شده از هر راننده برای استفاده بیشتر در هوش بازاریابی شرکت مورد استفاده قرار خواهند گرفت.

---

نتیجه‌گیری

بازاریابی داده‌محور دیگر یک گزینه نیست، بلکه یک ضرورت برای بقا در بازار رقابتی امروز است. این رویکرد به برندها امکان می‌دهد تا از داده‌های موجود خود به‌عنوان یک دارایی استراتژیک استفاده کنند و ارتباطات مؤثرتری با مشتریان برقرار نمایند.

همان‌طور که بررسی شد، اگرچه چالش‌هایی مانند جمع‌آوری داده، یکپارچه‌سازی اطلاعات، شکستن سیلوهای سازمانی و ایجاد تیم‌های تخصصی در مسیر بازاریابی داده‌محور وجود دارد، اما مزایای آن به‌مراتب از موانع پیش‌رو بیشتر است. افزایش بازگشت سرمایه، بهبود نرخ تبدیل، شخصی‌سازی دقیق و ایجاد ارتباطات قوی‌تر با مشتریان، همگی دستاوردهای ملموس بازاریابی داده‌محور هستند.

برای موفقیت در این مسیر، سازمان‌ها باید با تعیین اهداف شفاف شروع کنند، داده‌های خود را از منابع مختلف جمع‌آوری و یکپارچه نمایند، تیم‌های توانمند تشکیل دهند و با استفاده از ابزارهای مناسب، به‌طور مستمر عملکرد خود را پایش و بهبود بخشند.

در نهایت، بازاریابی داده‌محور یک سفر است، نه یک مقصد. سازمان‌هایی که بتوانند فرهنگ داده‌محوری را در تمام سطوح خود نهادینه کنند، نه‌تنها درک عمیق‌تری از مشتریان خود خواهند داشت، بلکه می‌توانند در دنیای پرشتاب امروز، جلوتر از رقبا حرکت کنند و تجربه‌ای متمایز و شخصی‌شده برای مخاطبان خود خلق نمایند.

سوالات متداول