ماذا يعني الذكاء الاصطناعي التسويقي البديهي ؟

ليس من المبالغة القول بأننا جميعًا – سلوكياتنا وقرارات الشراء وأفكارنا في نهاية المطاف – يتم إبلاغنا بها باستمرار من خلال سلسلة من الخوارزميات الذكية التي تعلمت أنماطنا.


من المؤكد تمامًا أن أولئك الذين يقودون التسويق منا سيستمرون في العمل بجد لتطبيق خوارزميات التعلم الآلي على عدد لا يحصى من عناصر العالم الحقيقي المدرجة في بيان تسويق الذكاء الاصطناعي الخاص بشركة Federico قبل عام واحد فقط. وشملت هذه الخدمات التنبؤية للعملاء ، والتسعير الديناميكي للمنتجات ، والتنبؤ ، بالإضافة إلى خوارزميات التعرف على الصور والصوت واللغة المتطورة.


شهد Federico ، الذي أسس جمعية تسويق الذكاء الاصطناعي (AIMA) منذ عام واحد فقط (يناير 2017) ، نموًا وتوسعًا في فرع سان فرانسيسكو ، واجتذب الآلاف من المتابعين المحليين وجذب مسوقي الذكاء الاصطناعي (270+ في منطقة الخليج) عبر الحدود إلى النقطة التي استقطبناها من 3 مؤتمرات دولية: مؤتمر الذكاء الاصطناعي وأعمال الروبوتات ومعرض الذكاء الاصطناعي كشركاء. كما أنه سيتحدث في مؤتمر الذكاء الاصطناعي القادم في لاس فيغاس في أوائل مايو لتقديم “حالة تسويق الذكاء الاصطناعي”. وكذلك في مؤتمر Business of Bots في سان فرانسيسكو.


بالإضافة إلى ذلك ، ستطلق AIMA SF سلسلة من اللقاءات في سان فرانسيسكو حول تقاطع الإعلان والذكاء الاصطناعي.


ما التالي للمسوقين المدعومين بالذكاء الاصطناعي؟ اللامركزية … وهي هنا بالفعل
العقبات الرئيسية الثلاثة التي واجهتها الشركات دائمًا عند تطبيق الذكاء الاصطناعي لتحقيق نتائج تسويقية عالية هي:


البيانات – التي تكون باهظة الثمن في أحسن الأحوال – في الواقع لدرجة أن كلاً من Fortune و The Economist قد أعلنتا أن “البيانات هي النفط الجديد”. بالإضافة إلى التكلفة العالية المتزايدة للبيانات ، فهي أيضًا معيبة بشكل سيء.
التحليل – لضمان تفسير البيانات بشكل صحيح.
التعلم الآلي – يعتقد أنه حل ولكنه لا يزال يمثل عقبة. يمكنه إنشاء خوارزميات جديدة وأكثر ذكاءً استنادًا إلى مجموعات البيانات الحالية ، من أجل تقديم رؤى قابلة للتنفيذ ومدرّة للإيرادات – مثل تنبؤات المستهلك الجزئي والكلي لتحديد كيف وما يجب على المعلنين والمسوقين إرسال رسالة بعد ذلك.
مأخوذة واحدًا تلو الآخر ، أولاً هناك بيانات. يعرف كل مسوق عقبة البيانات الجيدة.
إذا كان لديك مدى وصول هائل ، مثل Coca-Cola ، فلديك الميزانية والبيانات لتقديم تنبؤات ورسائل تسويقية موجهة إلى الجماهير المستهدفة المنفصلة.


ولكن إذا كنت محترفًا في مجال الإعلان أو التسويق داخل وكالة أصغر ، فستواجه أنت وفريقك هذه العقبة الضخمة الأولى ؛ دعونا نواجه الأمر ، فإن الإلهاء المالي لشراء البيانات يؤثر على تركيز الفريق والأرباح.
نفس الشيء مع التحليل. يعرف كل معلن أن هناك سببًا يجعل علماء البيانات ومحللي البيانات من أهم الوظائف في الوقت الحالي ، ويعترض هذا النقص الهائل في مواهب البيانات للمعلنين والمسوقين الذين يعتمدون على جمع البيانات وتفسيرها.


أخيرًا ، هناك تعلم الآلة. من الجدير بالذكر أن التعلم الآلي يمكن أن يعمل كحل وعائق في نفس الوقت. السبب: يعد شراء الخوارزميات الصحيحة واختبارها وتطبيقها لتحقيق حاجة المعلنين الملحة للحصول على إحصاءات أمرًا مكلفًا ويمكن أن يستغرق وقتًا طويلاً. لكن الجهاز هو أيضًا الحل الذي يمكن للمعلن الاعتماد عليه لضمان بقاء رسائله مخصصة وجذابة وذكية عندما تكون التكنولوجيا متاحة وسهلة الاستخدام.
ولكن بفضل مبتكري Blockchain ، تختفي هذه العوائق الرئيسية الثلاثة بسرعة. إليك ما التالي …
تحتل العديد من شركات الذكاء الاصطناعي موقع الصدارة في إزالة هذه العقبات – أو لاستخدام Silicon Valleyterm – “تعطل” هذه العقبات لدرجة أننا بحلول نهاية هذا العام نتوقع هذا الثلاثي الرهيب (البيانات والتحليل والتعلم الآلي) للجميع باستثناء تختفي.


كيف يفعلون ذلك؟
مبتكرو Blockchain يفعلون ذلك بشكل أسرع وأفضل وأرخص – الآن.
تعمل شركات مثل Synapse.AI و Repux.io بجد على إنشاء منصات جديدة وطرق جديدة لجعل البيانات أرخص ، وتفسير مجموعات البيانات بالطريقة الصحيحة وجعل خوارزميات التعلم الآلي في متناول الجميع ، على سبيل المثال لجهات التسويق المستقبلية المدعومة بالذكاء الاصطناعي.
وفقًا لـ SingularityNET.io ومقرها زيورخ ، وهو سوق لامركزي يسمح لخوارزميات الذكاء الاصطناعي بالتعاون والتنسيق ، “عندما تكون البيانات أكثر سهولة ، يمكن للمسوقين إنشاء الذكاء الاصطناعي وتحقيق الدخل منه واستخدامه على نطاق واسع” .