چگونه ابزارهای هوش مصنوعی بازاریابی را ارزیابی و انتخاب کنیم؟

تقریباً هر پلتفرم بازاریابی امروزه ادعا می‌کند که از هوش مصنوعی استفاده می‌کند، اما عبارات مشابه می‌تواند تفاوت‌های اساسی در نحوه عملکرد واقعی فناوری و ارزشی که ارائه می‌دهد را پنهان کند. یک فهرست طولانی از ویژگی‌های مبتنی بر هوش مصنوعی ممکن است جذاب به نظر برسد، اما اگر این قابلیت‌ها به تصمیم‌گیری‌های بهتر، عملکرد قوی‌تر در بازاریابی یا پذیرش معنادار در سطح تیم منجر نشوند، چه فایده‌ای دارند؟

این موضوع، مقایسه ابزارهای هوش مصنوعی را به کار دشواری تبدیل می‌کند.

این چالش با ذات خرید نرم‌افزار به عنوان سرویس (SaaS) تشدید می‌شود؛ جایی که محصولات رقیب به سختی از یکدیگر متمایز می‌شوند و ذینفعان بخش‌های بازاریابی، فناوری، امنیت، تدارکات و مدیریت ممکن است معیارهای تصمیم‌گیری متفاوتی داشته باشند.

به همین دلیل، تیم‌ها به یک چارچوب عملی برای ارزیابی ابزارهای هوش مصنوعی در شش حوزه نیاز دارند: داده‌ها، خروجی‌ها، جریان‌های کاری، کاربرپسندی، امنیت و ارزش کسب‌وکار.

نکات کلیدی:

• با مسئله شروع کنید، نه با ویژگی‌های هوش مصنوعی. جریان کاری بازاریابی را که باید بهبود یابد تعریف کنید و پیش از مقایسه هر فروشنده‌ای، معیارهای موفقیت قابل اندازه‌گیری را تعیین کنید.

• داده‌ها و خروجی‌ها را به دقت بررسی کنید. بفهمید چه چیزی به هوش مصنوعی قدرت می‌دهد و ابزارهایی را در اولویت قرار دهید که توصیه‌های مرتبط، قابل توضیح و عملی بر اساس اطلاعات قابل اعتماد تولید می‌کنند.

• ابزار را در جریان‌های کاری واقعی ارزیابی کنید. یکپارچه‌سازی‌ها، میزان استفاده و وظایف سرتاسری را با افرادی که قرار است در واقعیت از پلتفرم استفاده کنند آزمایش کنید تا مشخص شود آیا ابزار از میزان کار می‌کاهد یا به پیچیدگی آن اضافه می‌کند.

• امنیت و حاکمیت داده را به عنوان معیارهای اصلی خرید در نظر بگیرید. بدانید داده‌های مشتری چگونه ذخیره، محافظت، نگهداری و استفاده می‌شوند؛ از جمله اینکه آیا از آن‌ها برای آموزش مدل‌های مشترک با سایر مشتریان استفاده می‌شود یا خیر.

• تأثیر کسب‌وکار را اندازه بگیرید، نه تعداد ویژگی‌ها. قوی‌ترین سرمایه‌گذاری در حوزه هوش مصنوعی ابزاری است که پذیرش تیم را جلب کرده و نتایجی مانند سرعت تصمیم‌گیری، عملکرد بازاریابی، گزارش‌دهی، همکاری یا هزینه کل مالکیت را بهبود بخشد.

پیش از مقایسه فروشندگان، مشخص کنید که واقعاً می‌خواهید چه چیزی با کمک هوش مصنوعی بهبود پیدا کند. تمرکز بر قابلیت‌های محصول می‌تواند تیم‌ها را تشویق کند ابزاری را انتخاب کنند که بیشترین فهرست ویژگی‌ها را دارد، نه ابزاری که مناسب‌ترین گزینه برای نیازهایشان است. به جای آن، یک وظیفه، تصمیم یا جریان کاری ایجنتیک خاص را شناسایی کنید که در آن هوش مصنوعی می‌تواند اصطکاک را از بین ببرد یا یک نتیجه را بهتر کند.

در گام بعدی، دامنه مسئله را مشخص کنید. در نظر بگیرید چه نقش‌هایی با آن مواجه می‌شوند، هر چند وقت یک‌بار رخ می‌دهد و فرآیند فعلی چه هزینه‌ای برای کسب‌وکار دارد. این هزینه‌ها همیشه مالی نیستند. یک جریان کاری دستی ممکن است هر هفته ساعت‌ها زمان ببرد، خطاهای قابل پیشگیری ایجاد کند، تصمیم‌ها را به تأخیر بیندازد یا باعث شود تیم به دلیل دریافت دیرهنگام بینش‌ها، فرصت‌ها را از دست بدهد. کمیت‌پذیر کردن وضعیت موجود، مبنایی را فراهم می‌کند که بهبودهای بالقوه و بازگشت سرمایه (ROI) را می‌توان بر اساس آن ارزیابی کرد.

این تمرین همچنین به تفکیک «نیازهای ضروری» از «قابلیت‌های جانبی» کمک می‌کند. نتایج ضروری باید منعکس‌کننده مواردی باشند که برای ارزش‌آفرینی سرمایه‌گذاری باید تغییر کنند. در عین حال، ویژگی‌های اختیاری می‌توانند ارزش افزوده ایجاد کنند بدون اینکه تعیین‌کننده مناسب بودن ابزار باشند. واضح نگه داشتن این تفکیک، مقاومت در برابر بارگذاری بیش از حد ویژگی‌ها در طول ارزیابی فروشندگان و مقایسه محصولات بر اساس معیارهای ثابت را آسان‌تر می‌کند.

سوالاتی که باید پیش از بررسی فروشندگان بپرسید

پیش از برنامه‌ریزی برای دموها یا ساخت فهرست نهایی، ذینفعان را حول چهار سوال هم‌راستا کنید:

• ابزار باید چه مسئله‌ای را حل کند؟ محدودیت، ناکارآمدی یا فرصت خاص را به جای یک هدف کلی مانند «استفاده بیشتر از هوش مصنوعی» تعریف کنید.
• چه کسی از آن استفاده خواهد کرد؟ افرادی را که مسئولیت گنجاندن ابزار در کار خود را دارند، شامل کاربران اصلی و تیم‌هایی که ممکن است به خروجی‌های آن وابسته باشند، شناسایی کنید.
• چه نتیجه‌ای باید بهبود یابد؟ تغییر انتظاری خود، مانند تحلیل سریع‌تر، تصمیمات باکیفیت‌تر، کاهش کار دستی یا بهبود عملکرد کمپین را مشخص کنید.
• موفقیت چگونه اندازه‌گیری خواهد شد؟ شاخص‌های مرتبط را پیش از پیاده‌سازی انتخاب کنید تا بتوانید نتایج را با مبنای فعلی خود مقایسه کنید و تشخیص دهید آیا ابزار ارزش معناداری ارائه می‌دهد یا خیر.

پاسخ دادن به این سوالات، مجموعه عملیاتی از نیازمندی‌ها را ایجاد می‌کند که می‌توانید به ارزیابی فروشندگان ببرید. به جای پرسیدن اینکه کدام پلتفرم بیشترین امکانات را ارائه می‌دهد، می‌توانید بپرسید کدام‌یک برای حل مسئله‌ای که از قبل تعریف کرده‌اید مجهزتر است.

ویژگی‌های مشابه هوش مصنوعی بسته به داده‌هایی که روی آن‌ها آموزش دیده‌اند می‌توانند نتایج کاملاً متفاوتی ارائه دهند. هنگام ارزیابی یک ابزار، مشخص کنید آیا از داده‌های فرست‌پارتی برند شما، داده‌های گسترده‌تر بازاریابی، منابع تردپارتی یا ترکیبی از این‌ها استفاده می‌کند. سپس بررسی کنید که این اطلاعات چگونه جمع‌آوری می‌شوند؛ خواه از طریق APIهای تأییدشده، MCPها، ورودی‌های مستقیم، منابع دارای مجوز، وب‌اسکرپینگ یا روش‌های دیگر.

داده‌ها همچنین باید بهنگام و مرتبط با سازمان شما باشند. بپرسید منابع کلیدی هر چند وقت یک‌بار به‌روزرسانی می‌شوند و آیا سیستم عملکرد تاریخی، مخاطبان و اهداف بازاریابی شما را در بر می‌گیرد یا خیر. این زمینه می‌تواند تعیین کند که آیا هوش مصنوعی راهنمایی‌های مفید و مختص برند تولید می‌کند یا توصیه‌های عمومی.

سوالاتی درباره کیفیت داده‌ها

سوالات بالا و موارد زیر را در نظر بگیرید تا مشخص شود آیا اطلاعات پشت ویژگی هوش مصنوعی یک فروشنده برای مورد استفاده شما مناسب است یا خیر:

• آیا داده‌ها فرست‌پارتی، تردپارتی یا اسکرپ‌شده هستند؟ بفهمید چه منابعی در تولید خروجی نقش دارند و هرکدام چه نقشی ایفا می‌کنند.
• آیا منبع قابل تأیید است؟ بپرسید آیا تیم شما می‌تواند اطلاعات مهم را تا مبدأ آن ردیابی کرده و قابلیت اعتماد آن را ارزیابی کند.
• آیا مدل از داده‌های ما یاد می‌گیرد؟ مشخص کنید آیا داده‌های شما به شخصی‌سازی یا توصیه‌ها کمک می‌کنند و آن را از این موضوع که آیا برای آموزش مدل‌های زیربنایی فروشنده استفاده می‌شوند یا خیر، تفکیک کنید.
• داده‌ها هر چند وقت یک‌بار به‌روزرسانی می‌شوند؟ تأیید کنید که فرکانس به‌روزرسانی با حساسیت زمانی تصمیماتی که نقش مورد نظر پشتیبانی می‌کند، مطابقت دارد.

هدف لزوماً پیدا کردن پلتفرمی با بیشترین حجم داده نیست. هدف این است که مشخص کنیم آیا هوش مصنوعی به داده‌های درست، همراه با کیفیت، زمینه و طراوت کافی دسترسی دارد تا خروجی‌هایی تولید کند که تیم بازاریابی شما با اطمینان از آن‌ها استفاده کند.

خروجی‌های هوش مصنوعی باید به بازاریابان کمک کنند تا تصمیمات بهتری بگیرند، نه اینکه صرفاً اطلاعاتی را که از قبل دارند خلاصه کنند. آزمایش کنید که آیا توصیه‌ها مختص برند شما هستند، با استدلال‌های روشن پشتیبانی می‌شوند و با گام‌های عملی بعدی همراه هستند یا خیر. کاربران همچنین باید بتوانند اطلاعات زیربنایی را مرور کنند تا بفهمند ابزار چگونه به نتایج رسیده است.

به یک نتیجه موفقیت‌آمیز تکیه نکنید. همان پرامپت یا جریان کاری را چندین بار اجرا کنید تا ثبات را ارزیابی کنید، و نتیجه‌گیری‌های هوش مصنوعی را با تحلیل‌های موجود تیم خود مقایسه کنید. این کار می‌تواند آشکار کند که آیا ابزار الگوهای معناداری را شناسایی می‌کند یا پاسخ‌های ظاهراً معتبر اما غیرقابل اعتماد تولید می‌کند.

خروجی قوی هوش مصنوعی چه شکلی است؟

یک خروجی مفید هوش مصنوعی باید به سه سوال پاسخ دهد: چه اتفاقی افتاد؟ چرا اهمیت دارد؟ قدم بعدی ما چیست؟

خروجی ضعیف: محتوای ویدیویی ماه گذشته عملکرد خوبی داشت.

خروجی قوی: نمایش‌های کوتاه محصول در مقایسه با ویدیوهای لایف‌استایل، تعامل بالاتری در میان مخاطبان شما ایجاد کردند. همان فرمت شروع را در محتوای راه‌اندازی ماه آینده آزمایش کنید.

خروجی قوی‌تر یک الگوی عملکرد خاص را شناسایی می‌کند، آن را در زمینه مخاطبان برند قرار می‌دهد و یافته را به یک اقدام واضح تبدیل می‌کند که بازاریاب می‌تواند آن را آزمایش کند. این امر هوش مصنوعی را برای تصمیم‌گیری مفید می‌سازد، نه فقط برای گزارش آنچه اتفاق افتاده است.

حتی قابلیت‌های قوی هوش مصنوعی اگر بیرون از نحوه کار تیم شما قرار گیرند، ارزش محدودی خواهند داشت. ارزیابی کنید که آیا ابزار به خوبی در پلتفرم‌های بازاریابی موجود شما یکپارچه می‌شود، از کار گروهی پشتیبانی می‌کند و گنجاندن بینش‌ها را در گزارش‌دهی و تصمیم‌گیری آسان می‌سازد یا خیر.

توجه ویژه‌ای به میزان کار دستی که ابزار حذف (یا اضافه) می‌کند داشته باشید. اگر تیم‌ها مجبور باشند مرتباً داده‌ها را صادر کنند، بینش‌ها را بین سیستم‌ها منتقل کنند یا گزارش‌های جداگانه‌ای را نگهداری کنند، ابزار ممکن است به جای ساده‌سازی کار، صرفاً سیلوای داده‌ای دیگری ایجاد کند.

یک جریان کاری یا مورد استفاده واقعی را آزمایش کنید

در طول دوره آزمایشی یا دمو، یک وظیفه واقعی بازاریابی را از ابتدا تا انتها آزمایش کنید. با یک بینش شروع کنید، تعیین کنید که چقدر آسان می‌توان آن را به یک اقدام تبدیل کرد، سپس روند را از طریق اندازه‌گیری و گزارش‌دهی دنبال کنید. این کار اصطکاکی را که نمایش ویژگی‌ها می‌تواند پنهان کند آشکار می‌سازد و نشان می‌دهد که آیا ابزار واقعاً مسیر رسیدن از بینش به اقدام را کوتاه می‌کند یا خیر.

یک ابزار می‌تواند تمام نیازمندی‌های فنی را برآورده کند و همچنان شکست بخورد اگر بازاریابان کار با آن را دشوار بدانند. افرادی را که به طور منظم با پلتفرم کار خواهند کرد در آزمایش‌ها و دموها مشارکت دهید و ارزیابی را به تصمیم‌گیرندگان محدود نکنید. از آن‌ها بخواهید وظایف رایج را با حداقل راهنمایی انجام دهند تا ببینند تجربه کاربری تا چه حد بصری است.

همچنین حتماً در نظر بگیرید که فرآیند شروع به کار (Onboarding) چقدر طول می‌کشد، کاربران چقدر آسان می‌توانند ابزار را برای نقش‌ها و جریان‌های کاری خود سفارشی کنند و چه میزان آموزش برای بهره‌وری نیاز است. بررسی کنید که آیا ویژگی‌های هوش مصنوعی فرآیندهای موجود را ساده می‌کنند یا مراحل اضافی ایجاد می‌کنند. این عوامل بر سرعت پذیرش پلتفرم توسط تیم‌ها و تداوم استفاده از آن پس از پیاده‌سازی تأثیر می‌گذارند.

ارزیابی هوش مصنوعی باید شامل بررسی اتفاقاتی باشد که پس از ورود داده‌ها به پلتفرم برای آن‌ها رخ می‌دهد. از فروشندگان بپرسید چه اطلاعاتی از مشتری را جمع‌آوری می‌کنند، کجا و چگونه ذخیره می‌شوند، چه کسی به آن‌ها دسترسی دارد، چه مدت نگهداری می‌شوند و وقتی درخواست حذف یا پایان قرارداد می‌دهید چه اتفاقی می‌افتد. تیم‌های امنیتی و حقوقی شما نیز باید محافظت‌ها، کنترل‌های دسترسی و الزامات تطابق مربوطه را بررسی کنند.

به طور حیاتی، تأیید کنید که آیا پرامپت‌ها، محتوای آپلودشده، اطلاعات مشتری یا سایر داده‌های اختصاصی شما برای آموزش مدل‌های مشترک در میان مشتریان استفاده می‌شوند یا خیر. در این صورت، بفهمید چه کنترل‌هایی برای محدود کردن یا انصراف از آن استفاده موجود است. سیاست‌های روشن پیرامون استفاده از داده‌ها و آموزش مدل به تیم‌ها کمک می‌کند بدون ایجاد خطرات غیرضروری در حریم خصوصی، امنیت یا حاکمیت، هوش مصنوعی را بپذیرند.

صرفه‌جویی در زمان مفید است، اما نباید تنها معیار تأثیر یک ابزار هوش مصنوعی باشد. معیارهای موفقیت را پیش از پیاده‌سازی تعریف کنید تا بتوانید نتایج را با یک مبنای روشن مقایسه کنید. بسته به مورد استفاده، این می‌تواند به معنای تصمیم‌گیری‌های سریع‌تر، گزارش‌دهی دقیق‌تر، عملکرد قوی‌تر محتوا یا کمپین، یا تخصیص مؤثرتر بودجه باشد.

میزان پذیرش را نیز اندازه‌گیری کنید. یک پلتفرم نمی‌تواند ارزش مورد انتظار خود را ارائه دهد اگر تیم‌ها به ندرت از آن استفاده کنند، صرف‌نظر از قابلیت‌هایش. هزینه کل آن را با ابزارها و فرآیندهای دستی که می‌تواند جایگزین کند مقایسه کنید و در نظر بگیرید که آیا با دادن دسترسی آسان‌تر به تیم‌ها به داده‌های اشتراک‌گذاری‌شده، بینش‌ها یا جریان‌های کاری، همکاری را بهبود می‌بخشد یا خیر.

در نهایت، ارزش ابزار را فراتر از مورد استفاده اولیه در نظر بگیرید. آیا می‌تواند از تیم‌ها، برندها، مناطق یا جریان‌های کاری اضافی بدون افزایش نامتناسب هزینه یا پیچیدگی پشتیبانی کند؟ مرتبط کردن این مزایا با اولویت‌های موجود کسب‌وکار همچنین می‌تواند ارزیابی سرمایه‌گذاری را برای مدیریت آسان‌تر کند.

متریک‌های بازاریابی هوش مصنوعی که باید در نظر گرفته شوند

بسته به اهداف شما، متریک‌های مفید عبارتند از:

• ساعت‌های ذخیره‌شده.
• زمان چرخش و دقت گزارش‌دهی.
• پذیرش کاربر.
• بهبود در عملکرد کمپین.
• تعداد ابزارهای جایگزین‌شده.
• هزینه کل مالکیت.
• بازگشت سرمایه (ROI).

قوی‌ترین توجیه تجاری، قابلیت‌های هوش مصنوعی را به بهبودهای قابل اندازه‌گیری که سازمان از قبل برای آن‌ها ارزش قائل است متصل می‌کند، به جای اینکه خودِ پذیرش هوش مصنوعی را به عنوان هدف در نظر بگیرد.

از این چک‌لیست برای مقایسه سازگارانه بازاریابی هوش مصنوعی و ابزارهای هوش مصنوعی شبکه‌های اجتماعی استفاده کنید. ارزیابی را روی نیازهای کسب‌وکار متمرکز نگه دارید نه تعداد ویژگی‌ها.

چک‌لیست ارزیابی

▢ مسئله: آیا وظایف، تصمیمات یا جریان‌های کاری خاصی را که ابزار باید بهبود بخشد تعریف کرده‌ایم؟

▢ کاربران: آیا افرادی که قرار است از ابزار استفاده کنند در ارزیابی مشارکت داشته‌اند؟

▢ داده‌ها: آیا می‌دانیم چه داده‌هایی به هوش مصنوعی قدرت می‌دهد، از کجا می‌آید و هر چند وقت یک‌بار به‌روزرسانی می‌شود؟

▢ زمینه برند: آیا هوش مصنوعی می‌تواند عملکرد تاریخی، مخاطبان و اهداف ما را در بر بگیرد؟

▢ کیفیت خروجی: آیا توصیه‌ها مشخص، قابل توضیح، سازگار و عملی هستند؟

▢ تأیید: آیا کاربران می‌توانند اطلاعات پشتیبان نتیجه‌گیری‌های مهم تولیدشده توسط هوش مصنوعی را بررسی کنند؟

▢ انطباق با جریان کاری: آیا ابزار با استک بازاریابی موجود ما یکپارچه می‌شود و کار دستی را کاهش می‌دهد؟

▢ کاربرپسندی: آیا کاربران مورد نظر می‌توانند وظایف رایج را بدون آموزش یا پشتیبانی بیش از حد انجام دهند؟

▢ امنیت و حریم خصوصی: آیا می‌دانیم داده‌های ما چگونه ذخیره، نگهداری و حذف می‌شوند؟

▢ آموزش مدل: آیا تأیید کرده‌ایم که آیا داده‌های مشتری برای آموزش مدل‌های مشترک استفاده می‌شود یا خیر و چه کنترل‌هایی در دسترس است؟

▢ ارزش کسب‌وکار: آیا معیارهای موفقیت قابل اندازه‌گیری را پیش از پیاده‌سازی تعیین کرده‌ایم؟

▢ هزینه: آیا هزینه کل مالکیت را در کنار ابزارها یا فرآیندهای دستی که پلتفرم می‌تواند جایگزین کند در نظر گرفته‌ایم؟

▢ پذیرش: آیا راهی برای اندازه‌گیری اینکه آیا تیم‌ها واقعاً از پلتفرم استفاده می‌کنند یا خیر داریم؟

▢ مقیاس‌پذیری: آیا ابزار می‌تواند با تکامل نیازها از تیم‌ها، برندها، مناطق یا موارد استفاده اضافی پشتیبانی کند؟

▢ تناسب استراتژیک: آیا می‌توانیم سرمایه‌گذاری را به یک اولویت تجاری که مدیریت از قبل آن را درک می‌کند متصل کنیم؟

یک ارزیابی قوی نمی‌پرسد کدام پلتفرم بیشترین کار را انجام می‌دهد. بلکه می‌پرسد کدام پلتفرم می‌تواند داده‌های درست را به طور قابل اعتماد به اقدامات مفید تبدیل کند، در جریان‌های کاری موجود جای بگیرد، نیازمندی‌های سازمان را برآورده کند و ارزش تجاری قابل اندازه‌گیری تولید کند.

یک دمو باید به شما کمک کند اعتبارسنجی کنید که پلتفرم چگونه در برابر نیازمندی‌های شما عمل می‌کند، نه اینکه صرفاً بهترین ویژگی‌هایش را به نمایش بگذارد. یک مجموعه ثابت از سوالات را به هر گفتگو بیاورید تا بتوانید فروشندگان را هر بار بر اساس معیارهای یکسانی مقایسه کنید.

در اینجا نمونه‌هایی از سوالاتی که ممکن است بخواهید بپرسید آورده شده است:

• چه داده‌هایی به هوش مصنوعی قدرت می‌دهند؟
• سیستم چگونه با برند ما سازگار می‌شود؟
• آیا کاربران می‌توانند بفهمند چرا یک توصیه ارائه شده است؟
• چگونه دقت خروجی‌ها را تأیید می‌کنید؟
• ابزار چه جریان‌های کاری را جایگزین یا ساده می‌کند؟
• کدام یکپارچه‌سازی‌ها در دسترس هستند؟
• پیاده‌سازی به چه چیزی نیاز دارد؟
• داده‌های مشتری چگونه استفاده می‌شوند؟
• آیا از داده‌های ما برای آموزش مدل‌های مشترک استفاده می‌شود؟
• مشتریان چگونه ارزش را اندازه‌گیری می‌کنند؟
• چه پشتیبانی پس از خرید در دسترس است؟

هر زمان که امکان دارد، از فروشندگان بخواهید ادعاها را با نتایج مشتریان به جای مثال‌های فرضی اثبات کنند. زمان‌بندی‌های پیاده‌سازی، نرخ‌های پذیرش، مطالعات موردی و نتایج حاصل از سازمان‌های قابل مقایسه می‌توانند تصویر واقع‌بینانه‌تری از آنچه تیم شما می‌تواند پس از پایان دموهای فروش به دست آورد ارائه دهند.

اکنون همه ما می‌دانیم که بهترین ابزار بازاریابی هوش مصنوعی لزوماً آن‌که طولانی‌ترین فهرست ویژگی‌ها یا بلندپروازانه‌ترین ادعاها را دارد نیست. این ابزاری است که به تیم شما کمک می‌کند با اصطکاک کمتر، تصمیمات بهتری بگیرید. این امر نیازمند داده‌های مرتبط، خروجی‌های مفید، جریان‌های کاری بصری و شفافیت و حاکمیت کافی برای اعتماد کاربران به آنچه سیستم تولید می‌کند است.

در نهایت، هوش مصنوعی را با بهبودی که ارائه می‌دهد ارزیابی کنید. یک ابزار ارزشمند باید یک مسئله مشخص بازاریابی را حل کند، پذیرش کاربران را جلب کند و تأثیر قابل اندازه‌گیری در برابر اهدافی که در ابتدا تعیین کرده‌اید نشان دهد. با تبدیل شدن هوش مصنوعی به بخش مهمی از استک بازاریابی، قابلیت‌هایی مانند هوش برند نیز می‌توانند به تیم‌ها کمک کنند داده‌ها، سیگنال‌های مخاطبان و زمینه بازار را به تصمیمات مرتبط‌تری تبدیل کنند. وقتی این عوامل هم‌راستا می‌شوند، هوش مصنوعی فراتر از یک ویژگی دیگر می‌رود؛ بلکه به راهی عملی برای تبدیل اطلاعات به اقدام بهتر تبدیل می‌شود.

یک ابزار بازاریابی هوش مصنوعی را چقدر باید پیش از خرید آزمایش کنید؟

هیچ دوره آزمایش جهانی وجود ندارد، اما دوره آزمایشی باید به اندازه کافی طولانی باشد تا هوش مصنوعی را در جریان‌های کاری واقعی بازاریابی، داده‌های نماینده و چندین مورد استفاده ارزیابی کند. به جای تمرکز روی تعداد روز مشخص، تا زمانی آزمایش کنید که بتوانید با اطمینان کیفیت خروجی، کاربرپسندی، الزامات یکپارچه‌سازی و عملکرد را در برابر معیارهای موفقیت از پیش تعیین‌شده خود ارزیابی کنید.

چه کسانی باید در ارزیابی یک ابزار بازاریابی هوش مصنوعی مشارکت داشته باشند؟

بازاریابانی که روزمره از ابزار استفاده خواهند کرد، به همراه ذینفعان مربوطه از بخش‌های فناوری، داده، امنیت، حقوقی، تدارکات و مدیریت را مشارکت دهید. ورود زودهنگام این گروه‌ها کمک می‌کند اطمینان حاصل شود که ابزار نیازهای عملی کاربر را برآورده می‌کند در حالی که الزامات فنی، حاکمیتی و تجاری را نیز پوشش می‌دهد.

آیا باید یک ابزار بازاریابی هوش مصنوعی بخریم یا قابلیت‌های هوش مصنوعی را به صورت داخلی بسازیم؟

خرید یک ابزار بازاریابی هوش مصنوعی غالباً گزینه بهتری است زمانی که یک پلتفرم موجود می‌تواند نیازهای شما را بدون سفارشی‌سازی قابل توجه برآورده کند، در حالی که ساخت داخلی ممکن است برای موارد استفاده بسیار تخصصی که به داده‌ها یا جریان‌های کاری اختصاصی وابسته‌اند منطقی باشد. هر دو گزینه را بر اساس هزینه کل، زمان پیاده‌سازی، تخصص داخلی، الزامات نگهداری، مقیاس‌پذیری و ارزش استراتژیک داشتن قابلیت مقایسه کنید.

چگونه ابزارهای بازاریابی هوش مصنوعی با ویژگی‌های مشابه را مقایسه کنیم؟

ابزارهای بازاریابی هوش مصنوعی مشابه را با آزمایش آن‌ها با داده‌ها، پرامپت‌ها و جریان‌های کاری دنیای واقعی مقایسه کنید. مرتبط بودن، دقت، ثبات و قابلیت اقدام خروجی‌های آن‌ها را به همراه یکپارچه‌سازی‌ها، حاکمیت و ارزش تجاری قابل اندازه‌گیری ارزیابی کنید.

چگونه می‌توانید بفهمید آیا یک ابزار بازاریابی هوش مصنوعی با سازمان شما مقیاس‌پذیر خواهد بود؟

ارزیابی کنید که آیا ابزار می‌تواند از کاربران، برندها، مناطق، منابع داده و موارد استفاده بیشتری بدون ایجاد هزینه بالا یا پیچیدگی عملیاتی پشتیبانی کند یا خیر. همچنین بررسی کنید که آیا قیمت‌گذاری، یکپارچه‌سازی‌ها، دسترسی‌ها و قابلیت‌های گزارش‌دهی آن می‌توانند با تکامل نیازهای سازمان شما سازگار شوند.

مادیسین مک‌میلان

مدیر سئو محتوا و تجربه کاربری دیجیتال

مادیسین مک‌میلان مدیر سئو محتوا و تجربه کاربری دیجیتال در داش سوشال است و تخصص او در حوزه‌های کشف مبتنی بر هوش مصنوعی، استراتژی محتوای دیجیتال و فناوری شبکه‌های اجتماعی قرار دارد. به عنوان یک متخصص پلتفرم داش سوشال، او دانش عملی در زمینه نحوه استفاده برندهای پیشرو از داده‌های اجتماعی، هوش مصنوعی و هوش خلاق برای درک مخاطبان، اندازه‌گیری عملکرد و اتخاذ تصمیمات هوشمندانه‌تر در بازاریابی به ارمغان می‌آورد. مادیسین در تبدیل قابلیت‌های پیچیده پلتفرم و روندهای دیجیتال در حال تکامل به محتوای مفید و کاربرمحور که بازاریابان بتوانند به کار ببندند تخصص دارد. بیرون از محیط کار، او را در نزدیک‌ترین کنسرت یا در حال مطالعه یک کتاب خوب در کنار گربه‌هایش، پاپی و آیوی، پیدا خواهید کرد.

مطالعه مقالات بیشتر از این نویسنده

منبع: dashsocial