امروزه هوش مصنوعی به طرز قابل توجهی به کمک کارشناسان آمده تا با انواع روش‌ها، کارهای پیچیده را به‌صورت ساده‌تر یا با سرعت بیشتر انجام دهند. یکی از مهم‌ترین کاربردهایی که هوش مصنوعی می‌تواند در مارکتینگ داشته باشد، در زمینه تحلیل داده‌هاست. با کمک هوش مصنوعی و البته اندکی آشنایی با متدهای برنامه‌نویسی می‌توان از یک طرف به جمع‌آوری داده‌های بازار و مشتری پرداخت و از سوی دیگر با استفاده از مدل‌های مختلف، داده‌ها را تحلیل کرد.
نکته‌ای که می‌تواند قابل توجه باشد، این است که در حال حاضر برای عملکرد دقیق‌تر یک مدل، تسلط کارشناس به برنامه‌نویسی و زبان‌هایی همچون پایتون ضروری به نظر می‌رسد، اما ممکن است در آینده با پیشرفت مدل‌های ماشین لرنینگ، صرفاً آشنایی و فهم کد، کفایت کند. البته این موضوع نگرانی‌هایی هم درباره جایگزینی انسان و هوش مصنوعی به وجود آورده است که به‌صورت مستقل قابل بررسی است.
در این مقاله به دنبال آن هستیم که بررسی کنیم چگونه می‌توان با کمک هوش مصنوعی، ایده‌هایی برای جمع‌آوری و تحلیل داده‌های بازار و مشتری داشت، و چه ابزارها و روش‌هایی برای این کار در دسترس هستند.
چرا تحلیل داده در بازاریابی اهمیت دارد؟
در دنیای رقابتی امروز، شرکت‌ها بدون درک دقیق از بازار، رفتار مشتریان و روندهای در حال تغییر، نمی‌توانند تصمیمات مؤثری بگیرند. تحلیل داده به بازاریابان این امکان را می‌دهد که بتوانند الگوهای رفتاری مشتریان را شناسایی کنند و بر اساس آن پرسونای مشتری را به‌درستی تعریف و بخش‌بندی کنند. همچنین پس از اقدامات بازاریابی، این تحلیل داده است که میزان تأثیرگذاری کمپین‌های بازاریابی را اندازه‌گیری می‌کند و به این ترتیب انتظار می‌رود منابع بهینه‌تر تخصیص داده شوند.
با ورود حجم زیادی از داده‌های دیجیتال، از کلیک‌ها و بازدیدها گرفته تا تعاملات در شبکه‌های اجتماعی، تحلیل این داده‌ها با روش‌های سنتی دیگر ممکن نیست. در اینجاست که هوش مصنوعی وارد عمل می‌شود.
هوش مصنوعی چطور به کمک تحلیل داده آمده است؟
این درست است که در لایه تحلیل داده، توان تفکر و قدرت ذهن انسان و وجود کارشناسانی با قدرت تفکر تحلیلی بخش مهمتر رسیدن به تحلیل داده را تشکیل می‌دهد، اما توان ذهنی انسان برای تحلیل کلان داده‌ها و یا تحلیل‌های چندبعدی ممکن است در آینده کافی نباشد. اینجاست که هوش مصنوعی با قدرت یادگیری به کمک انسان آمده است تا بتواند همین خلاء را به نوعی پوشش دهد و به انسان کمک کند تا اولا با متدهای برنامه‌نویسی و ماشین لرنینگ کلان داده‌ها را بررسی و مصور کند و ثانیا از روی داده‌های مصور شده تحلیل‌های چندبعدی ارائه کند تا از این طریق دقت تصمیم‌گیری افزایش بیشتری پیدا کند.
نقش هوش مصنوعی در جمع‌آوری داده‌های بازار
هوش مصنوعی می‌تواند فرآیند جمع‌آوری داده را سریع‌تر، دقیق‌تر و در مقیاس بزرگ‌تر انجام دهد. برای مثال:
- استفاده از ربات‌های خزنده (Web Crawlers): این ربات‌ها با الگوریتم‌های خاص می‌توانند اطلاعات موردنظر را از وب‌سایت‌ها استخراج کرده و به شکل ساختاریافته ذخیره کنند. مثلاً رصد قیمت رقبا در فروشگاه‌های آنلاین.
- تحلیل شبکه‌های اجتماعی: با کمک NLP و مدل‌های تشخیص احساسات، می‌توان کامنت های کاربران را از اینستاگرام، لینکدین و ایکس استخراج و تحلیل کرد.
- دریافت بازخورد بلادرنگ (Real-time Feedback): با استفاده از چت‌بات‌ها و فرم‌های هوشمند می‌توان تجربه کاربر را در لحظه ثبت و ذخیره کرد.
هوش مصنوعی نه‌تنها داده‌ها را جمع‌آوری می‌کند، بلکه به‌صورت خودکار می‌تواند آن‌ها را پاکسازی، طبقه‌بندی و برای تحلیل‌های بعدی آماده کند.
هوش مصنوعی چطور در استفاده از ابزار نقش‌آفرینی می‌کند؟
شروع موفقیت در بازاریابی داده‌محور، شاید انتخاب ابزار مناسب برای جمع‌آوری و تحلیل داده باشد. ابزارهایی که انتخاب می‌کنیم، باید با سطح بلوغ دیجیتال سازمان، نوع داده‌ها، منابع انسانی موجود، و هدف‌گذاری استراتژیک کسب‌وکار هم‌راستا باشند. این ابزارها عمدتا بیس برنامه‌نویسی دارند و زبان‌هایی همچون پایتون و SQL بیشتر مورد استفاده قرار می‌گیرد.
شاید هوش مصنوعی بطور مستقیم در این بخش کارایی نداشته باشد، اما با ورود هوش مصنوعی و کمک گرفتن از آن افرادی که شاید تسلط تمام و کمال به برنامه‌نویسی ندارند هم می‌توانند تا حدی با ابزارهای تحلیل داده کار کنند. البته با کمک هوش مصنوعی و با کمک انواع چت بات‌ها، هم می‌توان بهترین ابزار برای تحلیل داده را انتخاب کرد، هم در زمینه بهینه‌سازی کدهای زبان‌های مختلف از آن بهره برد.
برخی از این ابزارها عبارتند از:
- Power BI: برای ساخت داشبوردهای تعاملی و گزارش‌های مدیریتی بسیار مناسب‌اند. این ابزارها با اتصال به منابع مختلف داده (مانند اکسل، پایگاه‌های SQL، API و غیره) امکان تحلیل هم‌زمان شاخص‌های عملکرد را فراهم می‌کنند.
- پایتون و کتابخانه‌های تحلیل داده: برای تیم‌هایی که توانایی فنی دارند، استفاده از زبان برنامه‌نویسی پایتون به همراه کتابخانه‌هایی مانند pandas برای تحلیل آماری، scikit-learn برای یادگیری ماشین و matplotlib یا seaborn برای مصورسازی داده‌ها، قدرتی بی‌نظیر ایجاد می‌کند.
- Jupyter Notebook: محیطی برای توسعه، مستندسازی و اشتراک‌گذاری تحلیل‌های داده به‌شکل ساختارمند. این ابزار در پروژه‌های تیمی یا گزارش‌گیری از مدل‌های یادگیری ماشین بسیار مفید است.
- Google BigQuery و Snowflake: برای سازمان‌هایی که با حجم بالایی از داده‌ها سر و کار دارند، این ابزارها امکان ذخیره‌سازی، کوئری‌گیری و پردازش داده‌های کلان (Big Data) را با سرعت بالا و بهینه‌سازی هزینه فراهم می‌کنند.
- Apache Superset و Metabase: ابزارهای متن‌باز برای ساخت داشبوردهای داده‌محور سفارشی. مناسب برای شرکت‌هایی که نیاز به کنترل کامل روی سیستم گزارش‌گیری و طراحی نمایه داده‌ها دارند.
در مجموع، انتخاب هوشمندانه ابزار به معنای داشتن آگاهی دقیق از نیاز کسب‌وکار، ظرفیت تیم و مسیر رشد دیجیتال سازمان است. ترکیب ابزارهای عمومی مثل GA4 و ابزارهای تخصصی و ایجاد یک سیستم یا مدل شخصی‌سازی شده در سازمان می‌تواند هم بهره‌وری تیم را افزایش دهد و هم چشم‌انداز تحلیلی عمیق‌تری برای تصمیم‌گیری فراهم کند.
سه رویکرد کلیدی در تحلیل داده‌ها
تحلیل داده‌های بازار و مشتری معمولاً در سه سطح اصلی انجام می‌شود:
تحلیل خوشه‌بندی (Clustering)
تحلیل خوشه‌بندی با استفاده از الگوریتم‌هایی مانند K-Means یا DBSCAN، داده‌های مشابه را در یک گروه قرار می‌دهد. در بازاریابی، این روش برای بخش‌بندی مشتریان بر اساس رفتار خرید، موقعیت جغرافیایی یا الگوهای تعامل بسیار کاربردی است.
تحلیل پیش‌بینی (Predictive Analytics)
در این روش با استفاده از داده‌های گذشته و الگوریتم‌هایی مانند رگرسیون یا مدل‌های درخت تصمیم، آینده پیش‌بینی می‌شود. مثلاً احتمال اینکه یک مشتری خاص در آینده خرید مجدد داشته باشد.
تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)
با استفاده از مدل‌های NLP، محتوای متنی مانند نظرات کاربران یا پست‌های شبکه‌های اجتماعی تحلیل می‌شود تا احساس غالب (مثبت، منفی یا خنثی) استخراج گردد. این نوع تحلیل برای بررسی بازخورد مشتریان نسبت به برند بسیار مفید است.
مثال کاربردی: بهینه‌سازی کمپین فروش در فروشگاه آنلاین با AI
فرض کنید یک فروشگاه اینترنتی لباس، در بازه‌ای از سال با افت نرخ تبدیل مواجه شده است. تیم بازاریابی تصمیم می‌گیرد از یک مدل تحلیلی مبتنی بر هوش مصنوعی استفاده کند. داده‌های مربوط به پیمایش کاربران، صفحات بازدیدشده، سبدهای خرید رهاشده، و مدت زمان تعامل کاربران جمع‌آوری می‌شود.
با استفاده از تحلیل پیش‌بینی و خوشه‌بندی، مشخص می‌شود که درصد زیادی از مشتریان در مرحله مشاهده هزینه ارسال از خرید منصرف می‌شوند. هم‌زمان، تحلیل احساسات روی نظرات کاربران نشان می‌دهد که شفاف نبودن سیاست بازگشت کالا نیز یکی از عوامل نارضایتی است.
در ادامه، تیم با طراحی نسخه‌های مختلف صفحه پرداخت و اجرای تست A/B و با استفاده از یک مدل پویا که بر اساس عملکرد مرحله‌ای کاربر پیام‌های مناسبی به کاربر نمایش می‌دهد، می‌توان نرخ خروج را کاهش داد. همچنین با رصد سشن کاربر و استفاده از یک مدل توصیه‌گر (Recommendation System)، محصولات مرتبط به کاربران پیشنهاد می‌شود که باعث افزایش فروش مکمل می‌گردد.
جمع‌بندی؛ هوش مصنوعی، دستیاری هوشمند برای بازاریابان آینده
در شرایط فعلی، اهمیت تحلیل داده‌های بازار و مشتری با کمک هوش مصنوعی، روز به روز بیشتر احساس می‌شوند. هر چند همچنان بنظر می‌رسد در کسب و کارهای ایرانی اولویت ویژه‌ای به آن داده نمی‌شود و هنوز وقوع تجربیات موفقی نیاز هست تا سازمان‌ها قدم‌های موثرتری برای شفاف کردن نقش داده‌ها در تصمیم‌گیری و تبدیل داده‌محوری به یک ضرورت استراتژیک در بازاریابی مدرن بردارند.
اما سازمان‌هایی که امروز با استفاده از ابزارهای مناسب، داده‌ها را به شکل ساختاریافته جمع‌آوری و تحلیل می‌کنند، حتما در آینده از مزیت رقابتی پایداری برخوردار خواهند بود، چون آینده مارکتینگ، وابسته به درک دقیق داده‌هاست؛ و هوش مصنوعی، ابزار نهایی تحقق این درک خواهد بود.
چه جالب ، مثلا هوش مصنوعی چجوری میتونه به افرادی که دانش برنامه‌نویسی محدودی در تحلیل داده‌ها دارن کمک کنه؟