۵ برند مشهور که از هوش مصنوعی برای بازاریابی و فروش به خوبی بهره می‌برند

هوش مصنوعی به کسب‌وکارها این امکان را می‌دهد تا مخاطبان هدف خود را بهتر درک کنند و با آنها تعامل داشته باشند. با تجزیه و تحلیل داده‌ها و رفتار کاربر، هوش مصنوعی می‌تواند توصیه‌ها و محتوای شخصی‌سازی‌شده‌ای را ارائه دهد که با تک تک کاربران همخوانی داشته باشد و تعامل و تبدیل‌مشتریان بالقوه را به مشتریان بالفعل افزایش دهد. چت ربات های مجهز به هوش مصنوعی خدمات مشتری را خودکارسازی می کنند و پشتیبانی سریع و کارآمدی را برای کاربران رسانه های اجتماعی ارائه می دهند. تجزیه و تحلیل احساسات مصرف کنندگان به کسب و کارها کمک می کند تا نحوه درک برندشان را بسنجند و به آنها پاسخ مناسب دهند. هوش مصنوعی همچنین با ایجاد کپشن، هشتگ و پست ایده‌ها بر اساس گرایش‌ها و ترجیحات کاربر، به تولید محتوای بهتر کمک می‌کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند تأثیرگذاران مرتبط برندها را شناسایی کند و از کمپین‌های بازاریابی تأثیرگذار مؤثرتر اطمینان حاصل کند. در ادامه با مقالات کسب و کار بازده همراه باشید تا ۵ برند مشهور موفق در استفاده از هوش مصنوعی برای بازاریابی و فروش رابه شما معرفی کنیم.

۵ برند مشهور موفق در استفاده از هوش مصنوعی برای بازاریابی و فروش

۱. آمازون

آمازون از هوش مصنوعی برای ارائه و فروش بیشتر محصولات خود به مشتریان از طریق سیستم توصیه به مشتری استفاده می کند. غول تجارت الکترونیک حجم وسیعی از داده‌های مشتری، از جمله تاریخچه مرور و خرید را تجزیه و تحلیل می‌کند تا توصیه‌های محصول شخصی‌سازی شده را برای هر مشتری ایجاد داشته باشد.

الگوریتم های هوش مصنوعی مورد استفاده آمازون برای درک ترجیحات مشتری و الگوهای رفتاری خاص طراحی شده اند. با تجزیه و تحلیل خریدهای گذشته و عادات ، الگوریتم‌ها می‌توانند الگوها و همبستگی‌هایی را شناسایی کنند که به پیش‌بینی اینکه مشتری احتمالاً به چه محصولاتی علاقه‌مند است کمک می‌کند. این به آمازون اجازه می‌دهد تا پیشنهادات محصول مرتبط را به مشتریان ارائه دهد که با ترجیحات آن‌ها مطابقت دارد، و احتمال خرید یک محصول را افزایش می‌دهد.

سیستم توصیه در بخش‌های مختلف پلتفرم آمازون، از جمله صفحه اصلی، نتایج جستجو و صفحات محصول یکپارچه شده است. بر اساس تاریخچه مرور رفتار مصرف کننده، مواردی که به سبد خرید فرد اضافه شده و محصولاتی مشابه آنچه قبلا خریداری کرده اند، به مشتریان توصیه های شخصی ارائه می شود.

علاوه بر این، آمازون از الگوریتم های یادگیری ماشینی(ماشن لرنینگ) برای بهبود مستمر دقت توصیه های خود استفاده می کند. الگوریتم‌ها از بازخورد مشتریان، مانند رتبه‌بندی‌ها و بررسی‌ها، یاد می‌گیرند تا توصیه‌ها را در طول زمان اصلاح کنند. این فرآیند تکراری تضمین می‌کند که با ادامه تعامل مشتری با پلتفرم، توصیه‌ها دقیق‌تر و شخصی‌تر می‌شوند.

آمازون با بهره‌گیری از هوش مصنوعی در سیستم توصیه‌های خود، می‌تواند تجربه خرید را برای مشتریان خود با ارائه پیشنهادات محصول مرتبط متناسب با ترجیحات فردی آن‌ها افزایش دهد. این نه تنها احتمال خرید را افزایش می‌دهد، بلکه مشتریان را تشویق می‌کند تا زمان بیشتری را در پلتفرم صرف کنند، محصولات جدیدی را کاوش و کشف و خرید کنند. در نهایت، این امر با به حداکثر رساندن تعامل و رضایت مشتری باعث فروش آمازون می شود.

مطلب مرتبط: ۲۹ سوال مصاحبه شغلی آمازون که شاید برایتان جالب و الهام بخش باشد

۲. اسپاتیفای

Spotify هم مانند آمازون از هوش مصنوعی (AI) برای ارائه و فروش بیشتر محصولات خود استفاده می کند. پلتفرم استریم، حجم وسیعی از داده‌های کاربر، از جمله تاریخچه گوش دادن، لیست‌های پخش، و رفتار کاربر را تجزیه و تحلیل می‌کند تا توصیه‌های موسیقی مناسب برای هر کاربر ایجاد کند. الگوریتم های هوش مصنوعی استفاده شده توسط اسپاتیفای برای درک اولویت ها و الگوهای کاربر طراحی شده اند. با تجزیه و تحلیل تاریخچه گوش دادن کاربر، الگوریتم‌ها می‌توانند الگوها و همبستگی‌هایی را شناسایی کنند که به پیش‌بینی اینکه کاربر احتمالاً از چه نوع موسیقی لذت می‌برد کمک می‌کند. این به اسپاتیفای اجازه می‌دهد تا لیست‌های پخش شخصی‌سازی شده و توصیه‌هایی را به کاربران ارائه دهد که با سلیقه موسیقی آن‌ها هماهنگ است و احتمال مشارکت و اشتراک موسیقی را افزایش می‌دهد.

سیستم توصیه در بخش‌های مختلف پلتفرم اسپاتیفای ، از جمله صفحه اصلی، نتایج جستجو و لیست‌های پخش تولید شده توسط کاربر، یکپارچه شده است. بر اساس سابقه شنیداری، هنرمندان مورد علاقه و آهنگ‌هایی که دوست داشته یا ذخیره کرده‌اند، فهرست‌های پخش شخصی‌سازی‌شده به کاربران ارائه می‌شود. علاوه بر این، اسپاتیفای لیست‌های پخش انتخابی را بر اساس حالت، ژانر و زمان یا روز خاصی ارائه می‌کند و از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پیشنهاد انتخاب‌های موسیقی مرتبط استفاده می‌کند. علاوه بر این، اسپاتیفای از الگوریتم های یادگیری ماشینی برای بهبود مستمر دقت توصیه های خود استفاده می کند.

الگوریتم‌ها از بازخورد کاربر، مانند پرش از آهنگ‌ها یا افزودن آنها به لیست‌های پخش، یاد می‌گیرند تا پیشنهادات را در طول زمان اصلاح کنند. این فرآیند تکراری تضمین می‌کند که با ادامه تعامل کاربر با پلتفرم، پیشنهادات دقیق‌تر و شخصی‌تر می‌شوند. اسپاتیفای با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم پیشنهادات خود، تجربه کاربر را با ارائه پیشنهادهای موسیقی شخصی‌شده متناسب با ترجیحات فردی آن‌ها افزایش می‌دهد. این نه تنها تعامل و رضایت کاربر را افزایش می دهد، بلکه کاربران را تشویق می کند تا زمان بیشتری را در پلتفرم صرف کنند، موسیقی و هنرمندان جدید را کشف کنند. در نهایت، این امر با به حداکثر رساندن حفظ و رضایت کاربران، درآمد اسپاتیفای را افزایش می دهد.

مطلب مرتبط: ۴ پیش بینی از آینده هوش مصنوعی که دیوانه‌کننده است

۳. نتفلیکس

Netflix هم در استفاده از هوش مصنوعی به خوبی عمل کرده است به طوری که پلتفرم استریم طیف وسیعی از داده‌های کاربر، از جمله سابقه مشاهده، رتبه‌بندی و رفتار کاربر را تجزیه و تحلیل می‌کند تا توصیه‌های شخصی‌سازی شده فیلم و نمایش تلویزیونی را برای هر کاربر ایجاد کند. الگوریتم های هوش مصنوعی به کار گرفته شده توسط نتفلیکس برای درک ترجیحات کاربر و الگوهای مشاهده طراحی شده اند.

با تجزیه و تحلیل تاریخچه مشاهده و رتبه‌بندی کاربر، الگوریتم‌ها می‌توانند الگوها و همبستگی‌هایی را شناسایی کنند که به پیش‌بینی نوع محتوایی که کاربر احتمالاً از آن لذت می‌برد کمک می‌کند. این به نتفلیکس اجازه می‌دهد تا توصیه‌های شخصی‌ سازی شده‌ای را به کاربران ارائه دهد که با علایق آن‌ها همسو باشد و احتمال مشارکت و اشتراک را افزایش دهد. سیستم پیشنهاد در بخش‌های مختلف پلتفرم نتفلیکس، از جمله صفحه اصلی، نتایج جستجو و دسته‌های ژانر یکپارچه شده است. به کاربران پیشنهادهای شخصی سازی شده فیلم و نمایش تلویزیونی بر اساس سابقه مشاهده، رتبه بندی و ژانرهایی که قبلاً از آن ها لذت برده اند ارائه می شود.

علاوه بر این، نتفلیکس لیست‌های پخش و مجموعه‌های انتخاب‌شده را بر اساس مضامین، ژانرها و گرایش‌های محبوب مخاطب ارائه می‌دهد و از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای پیشنهاد انتخاب‌های محتوای مرتبط استفاده می‌کند. نتفلیکس همچنین از الگوریتم‌های یادگیری ماشینی برای بهبود مداوم دقت توصیه‌های خود استفاده می‌کند. الگوریتم‌ها از بازخورد کاربر، مانند رتبه‌بندی‌های مثبت یا منفی یاد می‌گیرند تا توصیه‌ها را در طول زمان اصلاح کنند. این فرآیند تکراری تضمین می‌کند که با ادامه تعامل کاربر با پلتفرم، توصیه‌ها دقیق‌تر و شخصی‌تر می‌شوند.

نتفلیکس با استفاده از هوش مصنوعی در سیستم توصیه‌های خود، تجربه کاربر را با ارائه پیشنهادات محتوای شخصی‌سازی‌شده متناسب با اولویت‌های فردی آن‌ها افزایش می‌دهد. این نه تنها تعامل و رضایت کاربر را افزایش می دهد، بلکه کاربران را تشویق می کند تا زمان بیشتری را در پلتفرم صرف کنند، فیلم ها و برنامه های تلویزیونی جدید را کشف کنند. در نهایت، این امر با به حداکثر رساندن حفظ و رضایت کاربر، اشتراک و درآمد را برای نتفلیکس ایجاد می کند.

نتفلیکس علاوه بر توصیه‌ها، از هوش مصنوعی در سایر جنبه‌های پلتفرم خود نیز استفاده می‌کند. به عنوان مثال، از الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای بهینه‌سازی رمزگذاری ویدیو استفاده می‌کند و اطمینان می‌دهد که محتوا به طور کارآمد و با بهترین کیفیت ممکن پخش می‌شود. هوش مصنوعی همچنین در تولید محتوا نیز استفاده می‌شود، جایی که الگوریتم‌ها داده‌های کاربر و روند بازار را تجزیه و تحلیل می‌کنند تا تصمیم‌گیری در مورد نوع محتوای اصلی تولید و سرمایه‌گذاری شود. به طور کلی، استفاده نتفلیکس از هوش مصنوعی در سیستم توصیه‌های خود و سایر حوزه‌های پلتفرم ، امکان تجربه کاربری شخصی‌تر و جذاب‌تری را فراهم می‌کند که منجر به افزایش رضایت مشتری و در نهایت افزایش درآمد برای شرکت می‌شود.

مطلب مرتبط: ۵ راه استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی رسانه های اجتماعی

۴. سفورا

Sephora یک خرده‌فروش پیشرو لوازم آرایشی، از هوش مصنوعی (AI) برای افزایش تجربه مشتری و افزایش فروش محصولات خود به خوبی استفاده می‌کند. این شرکت از هوش مصنوعی به روش‌های مختلف برای ارائه توصیه‌های شخصی‌سازی شده محصول، ارائه تجربیات آزمایشی مجازی و بهینه‌سازی مدیریت موجودی کالاها استفاده می‌کند.

یکی از راه های کلیدی که سفورا از هوش مصنوعی استفاده می کند، سیستم توصیه آن است. با تجزیه و تحلیل داده‌های مشتری، از جمله تاریخچه خرید، رفتار مرور، و ترجیحات، الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند ترجیحات مشتری را درک کنند و محصولات مرتبط را پیشنهاد کنند. این توصیه‌ها از طریق ایمیل‌های شخصی‌سازی‌شده، در وب‌سایت و در اپلیکیشن سفورا به مشتریان ارائه می‌شوند.

این رویکرد شخصی سازی شده به مشتریان کمک می کند تا محصولات جدیدی را پیدا کنند که با سلیقه آنها مطابقت دارد و احتمال خرید را افزایش می دهد. سفورا همچنین از فناوری هوش مصنوعی برای ارائه تجربیات آزمایشی مجازی استفاده می کند. از طریق ویژگی Virtual Artist، مشتریان می توانند از گوشی های هوشمند یا رایانه های خود برای آزمایش محصولات آرایشی مختلف استفاده کنند.

الگوریتم‌های هوش مصنوعی ویژگی‌های صورت را تجزیه و تحلیل می‌کنند و محصولات انتخابی را در زمان واقعی اعمال می‌کنند و به مشتریان اجازه می‌دهند قبل از خرید ببینند که چگونه به نظر می‌رسند. این فناوری تجربه خرید آنلاین را با ارائه نمایش دقیق‌تری از نحوه ظاهر محصولات به مشتریان، افزایش می‌دهد و اعتماد به تصمیمات خرید آنها را افزایش می‌دهد.

علاوه بر این، سفورا از هوش مصنوعی در مدیریت موجودی کالا استفاده می کند. الگوریتم‌های هوش مصنوعی با تجزیه و تحلیل داده‌های فروش، بازخورد مشتری و روند بازار، می‌توانند تقاضا برای محصولات خاص را پیش‌بینی کنند. این به سفورا کمک می کند تا سطح موجودی خود را بهینه کند و اطمینان حاصل کند که محصولات محبوب همیشه در انبار هستند و در عین حال موجودی اضافی را به حداقل می رساند.

با پیش‌بینی دقیق تقاضا، سفورا می‌تواند نیازهای مشتریان را به طور موثر برآورده کند. علاوه بر این، سفورا هوش مصنوعی را در تلاش‌های خدمات مشتری خود ادغام کرده است. این شرکت از ربات‌های چت مجهز به الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای ارائه کمک‌های فوری به مشتریان استفاده می‌کند. این ربات‌های گفتگو می‌توانند به سؤالات متداول پاسخ دهند، توصیه‌های محصول را ارائه دهند و به ردیابی سفارش کمک کنند. با خودکار کردن این تعاملات خدمات مشتری، سفورا می تواند حجم زیادی از سوالات را به طور همزمان مدیریت کند و زمان پاسخگویی و رضایت کلی مشتری را بهبود بخشد.

به طور کلی، استفاده سفورا از هوش مصنوعی تجربه خرید شخصی و تعاملی‌تری را برای مشتریان فراهم می‌کند. سفورا با ارائه توصیه‌های محصول متناسب، تجربیات آزمایشی مجازی، بهینه‌سازی مدیریت موجودی و ارائه خدمات کارآمد به مشتریان، می‌تواند فروش را افزایش دهد و رضایت مشتری را افزایش دهد.

۵. کوکاکولا

گرچه اطلاعات منتشر شده درباره استفاده کوکاکولا از هوش مصنوعی در بازاریابی و فروش بسیار سری و مخفیانه است اما با این حال، ذکر این نکته مهم است که کوکاکولا یک شرکت چند ملیتی بزرگ با بخش‌ها و ابتکارات مختلف است، بنابراین ممکن است پروژه‌های هوش مصنوعی در حال انجام یا آینده وجود داشته باشد که به طور عمومی اعلام نشده باشد. همانطور که گفته شد، کوکاکولا به عنوان اهرم تجزیه و تحلیل داده ها و فناوری برای بهبود استراتژی های بازاریابی و فروش خود شناخته شده است. این تلاش‌ها در حالی که صراحتاً مبتنی بر هوش مصنوعی نیستند، با هدف درک اولویت‌های مصرف‌کننده، بهینه‌سازی مکان‌یابی محصول و بهبود تعامل کلی مشتری انجام می‌شوند.

یک مثال، استفاده کوکاکولا از تجزیه و تحلیل داده ها برای به دست آوردن بینش در مورد رفتار و ترجیحات مصرف کننده است. کوکاکولا با تجزیه و تحلیل داده‌های فروش، روندهای رسانه‌های اجتماعی و سایر منابع داده مرتبط، می‌تواند الگوها و اولویت‌هایی را که به کمپین‌های بازاریابی و استراتژی‌های توسعه محصول آن اطلاع می‌دهند، شناسایی کند. این رویکرد مبتنی بر داده به کوکاکولا کمک می‌کند تا بخش‌های خاص مشتریان را هدف قرار دهد و پیام‌های خود را متناسب با اولویت‌های آن‌ها تنظیم کند.

کوکاکولا همچنین از فناوری برای بهبود عملکرد ماشین های خودکار خود استفاده می کند. به عنوان مثال، این شرکت ماشین‌های فروش هوشمند مجهز به حسگرها و ویژگی‌های اتصال را پیاده‌سازی کرده است. این ماشین‌ها می‌توانند داده‌های بی‌درنگ در مورد سطوح موجودی، دما و تعاملات مشتری جمع‌آوری کنند. این داده‌ها به کوکاکولا کمک می‌کند تا برنامه‌های ذخیره‌سازی مجدد را بهینه کند، از در دسترس بودن محصول اطمینان حاصل کند و حتی تبلیغات را بر اساس اولویت‌های مکان خاص سفارشی کند.

در حالی که این نمونه‌ها مستقیماً هوش مصنوعی را درگیر نمی‌کنند، اما تعهد کوکاکولا به استفاده از فناوری و داده‌های هوش مصنوعی برای افزایش تلاش‌های بازاریابی و فروش را نشان می‌دهند. شایان ذکر است که حوزه هوش مصنوعی به سرعت در حال پیشرفت است و شرکت هایی مانند کوکاکولا ممکن است در آینده برنامه های کاربردی هوش مصنوعی را برای افزایش بیشتر تجربیات مشتری و افزایش فروش بررسی کنند.