روندهای دیجیتال مارکتینگ در سال 2022
ترندهای بازاریابی دیجیتال برای سال 2022
موفقیت در بازاریابی دیجیتال مستلزم ترکیبی منحصر به فرد از دانشمندان داده(علم داده) و بازاریابان(دیجیتال) خلاق است. در اینجا یکسری روندها برای بهتر انجام دادن در این تیم ها بیان می شود.
ظهور ابزارهای دیجیتال، فرآیندهای قدیمی در بازاریابی و تبلیغات را تغییر داده است. فناوری دیجیتال مارکتینگ در حال حاضر یک نیاز برای شناسایی، جذب و حفظ مشتریان در دنیای همه کاناله است.
مصرف کنندگان اجتماعی در شبکه های دیجیتالی و رسانه های اجتماعی
مصرف کنندگان امروزی بر اساس مجموعه بسیار گسترده ای از شبکه های دیجیتالی متصل به یکدیگر، از فیس بوک گرفته تا واتس اپ، اینستاگرام، تلگرام و غیره تصمیمات برند خود را می گیرند و این ترکیب دائماً در حال تکرا است.
به گفته مدیر IDE، از آنجایی که مصرف‌کنندگان اجتماعی تحت تأثیر نظرات همتایان شبکه اجتماعی در مورد محصولات و خدمات مختلف قرار می‌گیرند (روندی به نام اثبات اجتماعی)، بازاریابان باید برای درک واقعی نقش رسانه‌های اجتماعی در بازاریابی از تجزیه و تحلیل دقیق استفاده کنند.
آرال : 71 محصول مختلف را در 25 دسته که توسط 30 میلیون نفر در وی چت خریداری شده بود مورد بررسی قرار داد و تأثیرات مثبت قابل توجهی از درج اثبات اجتماعی در یک تبلیغ یافت، اگرچه اثربخشی متفاوت بود. به عنوان مثال، هاینکن 271٪ افزایش در نرخ کلیک داشته است، در حالی که تعاملات دیزنی 21٪ افزایش یافته است. هیچ برندی وجود نداشت که اثبات اجتماعی برای آنها اثربخشی تبلیغات را کاهش دهد
تجزیه و تحلیل ویدیو ها در اینستاگرام و TikTok ، YouTube و اینستاگرام و سایر رسانه های اجتماعی
اینفلوئنسرهای شبکه های اجتماعی بسیار زیاد هستند. مشکل این است که آیا ویدیوهای تأثیرگذار ویروسی که اینفلوئنسرها درست می کنند واقعاً به فروش تبدیل می‌شوند یا خیر
تحقیقات نشان می‌دهد که تعامل و ظاهر محصول عامل مهمی نیست – بلکه بیشتر به مکمل بودن یا هماهنگی کامل محصول با تبلیغ ویدیویی مربوط می‌شود. بر اساس تحقیقات انجام شده توسط جرمی یانگ، استادیار دانشکده بازرگانی هاروارد، زمانی که او دانشجوی دکترا در MIT بود، این تأثیر برای «خریدهای محصولی که تمایل بیشتری به خریدهای تکانشی، لذت‌بخش و ارزان‌تر دارند» آشکارتر است.
اندازه گیری تعامل مصرف کننده با یادگیری ماشین
چالش «تراشه و شیب»: بازاریابان مدت‌هاست که با نحوه بسته‌بندی کالاها دست و پنجه نرم می‌کنند و محصولات مصرفی مناسب را برای ترکیب برای خرید مشترک از مجموعه‌ای عظیم پیدا می‌کنند. با میلیاردها گزینه، این تحقیق دقیق و در مقیاس گسترده است و تجزیه و تحلیل داده ها می تواند دلهره آور باشد.
محقق مدهاو کومار، کاندیدای دکترا در MIT Sloan، چارچوبی مبتنی بر یادگیری ماشینی ایجاد کرد که از طریق هزاران سناریو میدانی برای شناسایی جفت‌های محصول موفق و کم‌موفق به کار می‌رود.
او گفت: «انتظار می‌رود سیاست بسته‌بندی بهینه درآمد را 35 درصد افزایش دهد.
استفاده از یادگیری ماشینی برای پیش بینی نتایج
Dean Eckles، سرپرست گروه تحقیقاتی آزمایشی اجتماعی و دیجیتال در IDE، گفت: اکثر بازاریابان نگران حفظ و درآمد هستند، اما بدون پیش بینی های خوب، تصمیم گیری در مورد مداخلات بازاریابی موثر می تواند دلخواه باشد. در عوض، هدف گذاری مشتری را از طریق استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی به روز کنید تا نتایج را سریعتر و دقیق تر پیش بینی کنید.
با همکاری Boston Globe، محققان IDE یک رویکرد یادگیری ماشین آماری را برای تجزیه و تحلیل نتایج پیشنهاد تخفیف در رفتار مشتری پس از 90 روز اول اتخاذ کردند. پیش‌بینی جایگزین کوتاه‌مدت به اندازه پیش‌بینی‌هایی بود که پس از ۱۸ ماه انجام شد.
اکلز گفت: «استفاده از یادگیری ماشین آماری برای پیش‌بینی نتایج بلندمدت و اندازه‌گیری آن بسیار ارزشمند است.
کاهش تعصب های هوش مصنوعی (سوگیری ها در هوش مصنوعی)
بازاریابان دیجیتال اغلب در مورد کاهش نقاط “اصطکاک” مشتری با استفاده از هوش مصنوعی و اتوماسیون برای سهولت تجربه مشتری صحبت می کنند. رنه ریچاردسون گوسلاین، سرپرست گروه تحقیقاتی رابط انسان/هوش مصنوعی در IDE گفت، بسیاری از بازاریابان نمی‌دانند که تعصب یک عامل بسیار واقعی در هوش مصنوعی است. بازاریابان به جای غرق شدن در “تب بدون اصطکاک” باید به این فکر کنند که اصطکاک چه زمانی و کجا می تواند نقش مثبتی داشته باشد.
Gosline گفت: «از اصطکاک برای قطع استفاده خودکار و بالقوه غیر بحرانی الگوریتم‌ها استفاده کنید. «استفاده از هوش مصنوعی به روشی که انسان محور باشد در مقابل استثمار، یک مزیت استراتژیک واقعی برای بازاریابی خواهد بود».
منبع:MIT
بدون دیدگاه