اكتشف الطريق السليم لتُصبح Technical Marketer يواكب تطورات الذكاء الاصطناعي فى التسويق
في عالم التسويق الحديث، لم يعد الذكاء الاصطناعي مجرد رفاهية، بل أصبح أداة أساسية تساهم في تغيير قواعد اللعبة. مع تزايد حجم البيانات وظهور تقنيات متطورة، أصبح من الضروري للمسوقين أن يواكبوا هذا التحول ويستفيدوا من الإمكانيات التي يوفرها الذكاء الاصطناعي لتحسين أدائهم ونتائج حملاتهم.
إذا كنت تسعى لأن تكون Technical Marketer متميز، فعليك أن تتعلم كيف تستخدم الذكاء الاصطناعي بشكل فعّال. من الأدوات الجاهزة التي تسهل حياتك اليومية، إلى بناء وكيل ذكي يمكنه اتخاذ القرارات نيابة عنك، مرورًا بتطوير أنظمة متكاملة تسهم في أتمتة المهام، ستجد أن الذكاء الاصطناعي يفتح أمامك آفاقًا جديدة غير محدودة.
في هذا المقال، نقدم لك خارطة طريق من 7 مراحل، تأخذك خطوة بخطوة في رحلة التحول الرقمي باستخدام الذكاء الاصطناعي. سنساعدك على فهم كيف يمكنك استغلال هذه التقنيات لتحسين استراتيجية التسويق، وزيادة الإنتاجية، وتقديم تجارب مميزة للعملاء. فهل أنت مستعد لتصبح رائدًا في التسويق باستخدام الذكاء الاصطناعي؟ دعنا نبدأ!
المرحلة الأولى: الأدوات الجاهزة AI Tools
في المرحلة الاولى لتُصبح Technical Marketer يبدأ أي شخص مهتم باستخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق بتعلم واستخدام الأدوات الجاهزة التي توفرها التكنولوجيا الحديثة. هذه الأدوات صممت لتسهيل وتحسين العمليات التسويقية اليومية بشكل سريع وفعال، وهي تمثل بداية الطريق لمواكبة التوجهات الحديثة في مجال التسويق الرقمي.
ما هي الأدوات الجاهزة؟
الأدوات الجاهزة هي برمجيات أو منصات تعتمد على الذكاء الاصطناعي يمكن للمسوقين استخدامها بشكل مباشر من دون الحاجة لفهم عميق في البرمجة أو الخوارزميات. هذه الأدوات تقدم وظائف متنوعة تُستخدم لتحسين وإدارة الحملات التسويقية، إنتاج المحتوى، تحسين التواصل مع العملاء، وتحليل البيانات.
أمثلة على الأدوات الجاهزة التى يستخدمها كل Technical Marketer
- HubSpot AI:
- الوصف: هي منصة متكاملة تسهل عمليات التسويق، مثل إدارة حملات البريد الإلكتروني، إنشاء تقارير تحليلية، إدارة العلاقات مع العملاء (CRM)، والمزيد. يعتمد HubSpot على الذكاء الاصطناعي لتحليل سلوك العملاء وتقديم نصائح لتحسين استراتيجيات التسويق.
- المثال: يمكنك استخدام HubSpot لإنشاء حملات إعلانية مستهدفة باستخدام الذكاء الاصطناعي لتحديد أفضل الأوقات لإرسال رسائل البريد الإلكتروني بناءً على سلوك المستهلكين.
- Jasper (سابقًا Jarvis):
- الوصف: أداة كتابة تعتمد على الذكاء الاصطناعي، تساعد في إنتاج نصوص تسويقية، مقالات، منشورات على وسائل التواصل الاجتماعي، وغيرها. يعتمد Jasper على تعلم الآلة لفهم أسلوب الكتابة الخاص بك والتكيف معه.
- المثال: يمكنك استخدام Jasper لإنشاء محتوى مدونة أو نص إعلاني في دقائق معدودة، بدلاً من قضاء ساعات في الكتابة. الأدوات مثل هذه تعمل على تسريع عملية الإنتاج وتحقيق نتائج متسقة.
- Leonardo AI:
- الوصف: أداة توليد الصور والفيديوهات باستخدام الذكاء الاصطناعي، تتيح لك إنشاء صور أو تصاميم إبداعية بناءً على أوصاف نصية.
- المثال: إذا كنت بحاجة إلى صورة مبتكرة للإعلان، يمكنك ببساطة إدخال وصف عن الصورة المطلوبة في Leonardo، وسيقوم بتوليد صورة تلتزم بالمتطلبات بشكل فوري.
- TTS Maker (Text to Speech):
- الوصف: أداة لتحويل النصوص المكتوبة إلى صوت، مما يتيح لك إنتاج مواد صوتية بسهولة. يمكن استخدامها لإنشاء مقاطع صوتية لرسائل البريد الإلكتروني أو الحلقات الصوتية (بودكاست).
- المثال: يمكنك تحويل المقالات أو محتوى المدونات إلى تسجيلات صوتية، مما يسهل على جمهورك الاستماع إلى المحتوى أثناء التنقل.
- Gamma AI:
- الوصف: أداة لإنشاء العروض التقديمية والإنفوجرافيك بشكل سريع واحترافي. تعتمد على الذكاء الاصطناعي لتصميم الشرائح وترتيب المعلومات بشكل جذاب.
- المثال: إذا كنت بحاجة لإنشاء عرض تقديمي للمنتجات أو خدمة جديدة، يمكنك استخدام Gamma لتصميم العروض بسرعة، مع التأكد من أن التصاميم متوافقة مع هوية علامتك التجارية.
- Vendor:
- الوصف: أداة تستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل الأداء التسويقي على منصات مختلفة، مثل وسائل التواصل الاجتماعي، وتقديم رؤى حول كيفية تحسين الحملات.
- المثال: إذا كنت تدير حملات إعلانات عبر منصات مثل فيسبوك أو إنستجرام، يمكنك استخدام Vendoz لتحليل النتائج في الوقت الفعلي وتقديم نصائح لتحسين الاستهداف والعوائد.
كيف تستخدم الأدوات الجاهزة بشكل فعال؟
- حدد هدفك التسويقي: قبل أن تبدأ باستخدام الأدوات، من المهم أن تحدد الهدف الذي تسعى لتحقيقه. هل ترغب في زيادة الوعي بالعلامة التجارية؟ تحسين الحملات الإعلانية؟ أم إنشاء محتوى متميز؟ تحديد الهدف يساعدك في اختيار الأداة المناسبة.
- ابدأ باستخدام الأدوات المجانية أو النسخ التجريبية: معظم الأدوات الجاهزة توفر نسخًا تجريبية أو مجانية. يمكنك البدء بتجربة هذه النسخ لتقييم فعالية الأداة قبل أن تقرر الاشتراك في النسخة المدفوعة.
- تعلم كيفية تكامل الأدوات مع أنظمتك الحالية: مثلًا، إذا كنت تستخدم HubSpot في إدارة علاقات العملاء (CRM)، فيمكنك تكامل الأداة مع أدوات أخرى مثل Google Analytics أو منصات إعلانات مختلفة لجمع البيانات وتحليل الأداء. معظم هذه الأدوات توفر تكاملات سهلة مع أدوات أخرى.
- استخدم الأدوات لتوفير الوقت وتحسين الإنتاجية: بمجرد أن تتقن استخدام الأدوات، ستلاحظ أنها توفر لك وقتًا كبيرًا في إنشاء المحتوى، إدارة الحملات، وتحليل البيانات. يمكن لهذه الأدوات أن تساعدك في تقديم محتوى متميز بشكل أسرع وأكثر دقة.
الإنجاز في هذه المرحلة:
الإنجاز الأساسي في هذه المرحلة لكل Technical Marketer هو تعلم كيفية استخدام الأدوات الجاهزة بشكل فعّال لتوفير الوقت، تحسين جودة المحتوى، وزيادة الإنتاجية. باستخدام هذه الأدوات، يمكنك إنتاج محتوى مكتوب، مرئي، ومسموع، وتنظيم وتحليل الحملات التسويقية بسرعة ودقة.
المرحلة الثانية لتُصبح Technical Marketer : الأتمتة (Automation)
بعد أن تبدأ في استخدام الأدوات الجاهزة لإنتاج المحتوى وتحسين الحملات التسويقية، يأتي دور الأتمتة. في هذه المرحلة، ستتعلم كيفية استخدام الذكاء الاصطناعي لأتمتة المهام التسويقية اليومية، مما يوفر لك الوقت والجهد ويزيد من الكفاءة. الأتمتة هي عملية تحويل المهام الروتينية والمكررة إلى إجراءات تلقائية باستخدام أدوات وتقنيات معينة.
ما هي الأتمتة في التسويق؟
الأتمتة في التسويق هي استخدام الأدوات والتقنيات لتنفيذ مهام تسويقية معينة بشكل تلقائي دون الحاجة لتدخل يدوي مستمر. يمكن أن تشمل الأتمتة مجموعة واسعة من العمليات مثل إرسال رسائل البريد الإلكتروني، تنظيم البيانات، تحليل الأداء، وحتى إدارة الحملات الإعلانية. الهدف الرئيسي للأتمتة هو تقليل الوقت الذي يُقضى في المهام اليدوية، مما يسمح للمسوقين بالتركيز على الاستراتيجيات الكبرى والإبداع.
أمثلة على أدوات الأتمتة:
- Zapier:
- الوصف: Zapier هو أداة أتمتة تتيح لك ربط التطبيقات المختلفة معًا لتكوين تدفقات عمل تلقائية. يمكن لـ Zapier أن يساعدك على نقل البيانات بين التطبيقات المختلفة وتنفيذ إجراءات مخصصة بناءً على أحداث معينة.
- المثال: إذا كنت تدير حملة إعلانات على منصات مثل Meta (فيسبوك وإنستجرام)، يمكنك استخدام Zapier لجمع البيانات من تلك الحملات تلقائيًا ونقلها إلى جداول بيانات Google Sheets لتحليل الأداء. بعد ذلك، يمكن للبيانات أن تُرسل إلى Google Data Studio لإنشاء تقارير محدثة تلقائيًا.
- Make (سابقًا Integromat):
- الوصف: Make هو أداة أخرى للأتمتة تمكنك من ربط التطبيقات معًا وإنشاء عمليات عمل تلقائية. هي مشابهة لـ Zapier ولكنها توفر خيارات تخصيص أكثر.
- المثال: يمكنك استخدام Make لإنشاء سيناريو معقد يقوم تلقائيًا بتحديث الحملة الإعلانية على Meta بناءً على تفاعل المستخدمين مع رسائل البريد الإلكتروني التي أرسلتها لهم عبر Mailchimp.
- HubSpot:
- الوصف: إلى جانب كونها أداة إدارة علاقات العملاء (CRM)، تقدم HubSpot أيضًا ميزات أتمتة تسويقية مدمجة. يمكنك استخدامها لأتمتة العديد من المهام مثل إرسال البريد الإلكتروني، جدولة المنشورات على وسائل التواصل الاجتماعي، وأتمتة ردود العملاء.
- المثال: إذا كانت لديك حملة تسويقية مستمرة في شكل رسائل بريد إلكتروني، يمكن لـ HubSpot أن ترسل الرسائل تلقائيًا بناءً على سلوك العملاء. على سبيل المثال، إذا فتح العميل بريدًا إلكترونيًا معينًا، يمكن للـ HubSpot إرسال رسالة متابعة تلقائيًا في الوقت المناسب.
- Mailchimp:
- الوصف: تعتبر Mailchimp من أشهر منصات الأتمتة الخاصة بالبريد الإلكتروني. توفر أدوات قوية لأتمتة إرسال رسائل البريد الإلكتروني، مثل الرسائل الترحيبية، حملات التذكير، والعروض الخاصة بناءً على سلوك المستخدم.
- المثال: باستخدام Mailchimp، يمكنك إعداد سلسلة من رسائل البريد الإلكتروني التلقائية لعملائك الجدد عند التسجيل في قائمتك البريدية، بحيث يتم إرسال كل رسالة في وقت محدد تلقائيًا.
- Google Sheets + Google Apps Script:
- الوصف: Google Sheets هو تطبيق جداول بيانات، ولكن مع Google Apps Script يمكنك تخصيص العمليات وتحويل الجداول إلى أداة أتمتة قوية. من خلال Google Apps Script، يمكن ربط Google Sheets بأدوات أخرى مثل Google Forms و Gmail لتنفيذ مهام تلقائية.
- المثال: يمكن أن يستخدم فريق التسويق Google Sheets لجمع بيانات العملاء من استمارات Google Forms. عندما يتم جمع البيانات، يتم إرسال بريد إلكتروني تلقائيًا إلى العميل باستخدام Gmail عبر Google Apps Script.
- Trello + Butler:
- الوصف: Trello هو أداة لإدارة المشاريع، وButler هي ميزة داخل Trello تسمح لك بأتمتة العمليات داخل الأداة، مثل تحريك البطاقات بين اللوحات أو إضافة قوائم جديدة بناءً على معايير معينة.
- المثال: إذا كنت تستخدم Trello لتنظيم الحملات التسويقية، يمكنك استخدام Butler لأتمتة إضافة بطاقة جديدة عندما يتم تحديد موعد معين للحملة، أو لتحريك البطاقات بين اللوحات عندما يكتمل جزء معين من المشروع.
كيف تستخدم الأتمتة بشكل فعّال؟
- حدد المهام الروتينية التي يمكنك أتمتتها: أول خطوة هي تحديد المهام التي تستغرق وقتًا طويلاً وتتم بشكل متكرر، مثل إرسال رسائل بريد إلكتروني جماعية، جمع البيانات من مصادر مختلفة، أو تحليل أداء الحملات الإعلانية. فكر في كل مهمة يمكن أن تتم بشكل آلي دون التأثير على الجودة.
- اختيار الأدوات المناسبة: بعد تحديد المهام، حدد الأدوات التي تتناسب مع احتياجاتك. إذا كانت أتمتة رسائل البريد الإلكتروني هي الأهم بالنسبة لك، فاختيار أداة مثل Mailchimp أو HubSpot سيكون الأنسب. أما إذا كنت تحتاج إلى ربط بين العديد من التطبيقات المختلفة، فربما Zapier أو Make هي الخيار الأمثل.
- إعداد تدفقات العمل التلقائية: بعد اختيار الأدوات، قم بإعداد تدفقات العمل التلقائية بناءً على السيناريوهات التي حددتها. على سبيل المثال، إذا كنت تستخدم Zapier، يمكنك إنشاء “Zap” يجمع بيانات العملاء من منصات الإعلانات ويرسلها إلى Google Sheets تلقائيًا.
- مراقبة وتحليل الأداء: بعد تفعيل الأتمتة، من المهم مراقبة الأداء بانتظام للتأكد من أن النظام يعمل كما ينبغي. أدوات مثل Google Data Studio يمكن أن تساعدك في تحليل البيانات التي تم جمعها.
الإنجاز في هذه المرحلة:
في هذه المرحلة، الإنجاز الأساسي هو بناء أنظمة أتمتة تتيح لك تنفيذ العديد من المهام التسويقية بشكل تلقائي وبدون تدخل يدوي مستمر. ستتمكن من تقليل الوقت والجهد المطلوبين في المهام اليومية، مما يتيح لك التركيز على استراتيجيات أكبر وتحسين جودة الحملات. الأتمتة تساهم أيضًا في تحسين دقة الأداء، حيث تقلل من فرص الأخطاء البشرية.
الخلاصة:
الأتمتة هي خطوة حاسمة في رحلتك نحو أن تصبح Technical Marketer محترفًا باستخدام الذكاء الاصطناعي. من خلال أتمتة المهام اليومية، يمكنك زيادة كفاءتك، تقليل الأخطاء، وتحقيق نتائج أفضل في وقت أقل. في المرحلة القادمة، سنتعرف على كيفية تخصيص الأدوات الجاهزة لتتناسب مع احتياجاتك بشكل أكثر دقة وفعالية
المرحلة الثالثة
لتُصبح Technical Marketer : تعديل الأدوات الجاهزة (Customization of Ready-Made Tools)
بعد أن تتقن استخدام الأدوات الجاهزة وتبدأ في أتمتة العديد من المهام التسويقية الروتينية، يأتي الدور على تخصيص الأدوات بما يتناسب مع احتياجاتك الدقيقة. في هذه المرحلة، ستحتاج إلى الانتقال إلى مستوى أعلى من الفهم لاستخدام هذه الأدوات بطريقة تناسب عملك الخاص، مما يعزز دقة النتائج وفعالية الحملات التسويقية.
ما هو تخصيص الأدوات الجاهزة؟
تخصيص الأدوات الجاهزة يعني تعديل وتكييف الأدوات التي تعلمت استخدامها في المراحل السابقة (مثل أدوات المحتوى والأتمتة) لتناسب احتياجاتك الشخصية أو احتياجات عملك بشكل أكثر دقة. في هذه المرحلة، لن تقتصر على استخدام الأدوات كما هي، بل ستعمل على تخصيصها لتقديم نتائج مخصصة وفقًا لاستراتيجياتك التسويقية الخاصة.
أمثلة على تخصيص الأدوات الجاهزة:
- استخدام Custom GPT (تخصيص نماذج GPT):
- الوصف: في هذه المرحلة، يمكنك تخصيص نماذج مثل GPT (التي تستخدمها أدوات مثل ChatGPT) لتناسب احتياجاتك بشكل أكبر. يمكنك تدريب نموذج GPT على بيانات خاصة بنشاطك التجاري أو تخصيصه للرد على الأسئلة في مجالك.
- المثال: إذا كنت تدير حملة تسويقية عقارية، يمكنك تدريب نموذج GPT على فهم الأسئلة الشائعة التي قد يطرحها العملاء المحتملين، مثل “ما هي العوامل التي تحدد سعر العقار؟” أو “كيف أختار المكان المثالي للشراء؟” ومن ثم تخصيص الردود بناءً على المعايير التي تحددها.
- تخصيص أدوات الكتابة التلقائية:
- الوصف: العديد من الأدوات مثل Jasper أو Copy.ai توفر إمكانيات لتخصيص أسلوب الكتابة بناءً على نوع المحتوى الذي ترغب في إنتاجه. بدلاً من استخدام النصوص التي يتم توليدها بشكل عام، يمكنك تعديل هذه الأدوات لتوليد محتوى يعكس أسلوبك الشخصي أو يتناسب مع نوع الجمهور الذي تستهدفه.
- المثال: إذا كنت تعمل في صناعة السياحة، يمكنك تخصيص Jasper لتوليد مقاطع تسويقية لوجهات سياحية معينة، مع تضمين لغة تحاكي الطابع الفاخر أو المغامرات الخاصة بهذه الوجهات. كما يمكن أن يتم تخصيص الأسلوب بناءً على الحملة التي تعمل عليها (عروض، خدمات خاصة، أو تغطية موسمية).
- استخدام أدوات تخصيص الإعلانات:
- الوصف: أدوات مثل Meta Ads Manager أو Google Ads تقدم إمكانيات تخصيص واسعة للمحتوى الإعلاني، مثل إنشاء إعلانات موجهة لفئات معينة من العملاء بناءً على بياناتهم السلوكية أو تفضيلاتهم.
- المثال: يمكن تخصيص الحملات الإعلانية على Meta لتستهدف الأشخاص الذين زاروا موقعك الإلكتروني في الأيام الأخيرة أو الذين أبدوا اهتمامًا بمنشورات معينة. هذا سيساعدك على الوصول إلى جمهور أكثر استعدادًا للشراء.
- أدوات التخصيص في أتمتة البريد الإلكتروني (مثل Mailchimp أو HubSpot):
- الوصف: بينما يمكن استخدام أدوات مثل Mailchimp و HubSpot لإنشاء حملات بريد إلكتروني تلقائية، فإنك في هذه المرحلة ستكون قادرًا على تخصيص كل رسالة استنادًا إلى سلوك المستلمين أو البيانات التي جمعتها عنهم.
- المثال: في HubSpot، يمكنك تخصيص رسائل البريد الإلكتروني بناءً على أشياء مثل مكان العميل في دورة الشراء (leads، العملاء المحتملين، أو العملاء الجدد). على سبيل المثال، إذا كان العميل قد فتح بريدك الإلكتروني من قبل ولم يتخذ أي إجراء، يمكن إرسال بريد إلكتروني مخصص يقدم خصمًا خاصًا لتشجيعه على الشراء.
- استخدام أدوات تخصيص المحتوى المرئي (مثل Canva أو Leonardo):
- الوصف: أدوات تصميم مثل Canva و Leonardo AI توفر إمكانية تخصيص التصميمات، حيث يمكنك إضافة علامتك التجارية، تعديل الألوان، أو حتى تعديل عناصر التصميم بناءً على محتوى الحملة.
- المثال: إذا كنت تدير حملة لترويج لمنتج معين، يمكنك تخصيص التصاميم باستخدام Canva عن طريق إضافة شعاراتك وعناصر تصميم خاصة بك أو حتى تخصيص الألوان بحيث تتماشى مع هوية العلامة التجارية وتستهدف الجمهور المناسب.
كيفية تخصيص الأدوات الجاهزة بفعالية؟
- ابدأ بتحديد احتياجاتك الخاصة: أولاً، يجب أن تحدد ما الذي تحتاج إلى تخصيصه من الأدوات، سواء كانت أدوات الكتابة، أدوات الإعلانات، أو أدوات الأتمتة. على سبيل المثال، إذا كان لديك منتج جديد وترغب في ترويج له بشكل خاص، فربما تحتاج إلى تخصيص الإعلانات لتستهدف جمهورًا معينًا أو تخصيص رسائل البريد الإلكتروني لتتحدث بشكل شخصي مع العملاء.
- استخدام البيانات الخاصة بك: تخصيص الأدوات لا يعني فقط تعديل الأسلوب أو الرسائل، بل أيضًا استخدام البيانات الخاصة بك لجعل الأدوات أكثر فاعلية. استنادًا إلى المعلومات التي تجمعها عن عملائك (مثل تاريخ التفاعل أو التفضيلات)، يمكنك تحسين حملاتك بشكل مخصص.
- المثال: يمكنك تخصيص نموذج GPT لكي يتعلم من الردود التي قام العملاء بتقديمها سابقًا، مما يحسن دقة الإجابات التي يقدمها النموذج.
- تكامل الأدوات معًا: في هذه المرحلة، قد تبدأ في دمج أدوات متعددة لإنشاء نظام مخصص يناسب عملك. فمثلاً، يمكنك ربط الأدوات التي تستخدمها في إدارة البريد الإلكتروني مع الأدوات الخاصة بالإعلانات، مما يساعدك على تخصيص الرسائل المستلمة عبر البريد الإلكتروني وفقًا لسلوك العملاء الذي تم جمعه عبر الإعلانات.
- الاختبار والتحسين المستمر: لا تتوقف عند تخصيص الأدوات فقط، بل يجب أن تختبر فعالية التخصيص وتراقب النتائج بشكل مستمر. استخدم أدوات التحليل مثل Google Analytics أو HubSpot لتحليل نتائج حملاتك المخصصة ومعرفة ما الذي يعمل بشكل جيد وما الذي يحتاج إلى تحسين.
الإنجاز في هذه المرحلة:
الإنجاز الأساسي في هذه المرحلة هو أن تصبح أكثر تخصيصًا لأدواتك بحيث تصبح مُعدة خصيصًا لتلبية احتياجاتك. ستتمكن من تنفيذ استراتيجيات تسويقية دقيقة باستخدام الأدوات التي تعلمتها في المراحل السابقة، لكن مع تعديلات تخصك وتتناسب مع جمهورك واحتياجاتك. هذا سيؤدي إلى تحسين دقة الأداء وزيادة فعالية الحملات التسويقية.
الخلاصة:
تخصيص الأدوات الجاهزة هو خطوة حاسمة في تحسين استراتيجياتك التسويقية باستخدام الذكاء الاصطناعي. من خلال تعديل الأدوات ليتناسب مع احتياجاتك الخاصة، يمكنك تحسين دقة الحملات وزيادة فاعليتها. في المرحلة القادمة، سنتعرف على كيفية بناء مساعد AI خاص بك لأداء مهام أكثر تقدمًا وأتمتة إضافية
المرحلة الرابعة لتُصبح Technical Marketer : بناء مساعد AI (AI Assistant)
الانتقال إلى بناء مساعد AI هو مرحلة أكثر تقدمًا حيث تبدأ في استخدام الأدوات والذكاء الاصطناعي بشكل متعمق لتحسين عملياتك التسويقية وجعلها أكثر تخصيصًا وتفاعلًا مع العملاء. في هذه المرحلة، لن تقتصر على استخدام الأدوات الجاهزة أو تخصيصها، بل ستبدأ في بناء نظام مساعد يعمل بشكل مستقل ويقوم بعدة مهام دون الحاجة لتدخل يدوي مستمر.
ما هو مساعد AI؟
مساعد AI هو نظام ذكي يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل التعلم الآلي (Machine Learning) والتعلم العميق (Deep Learning) لأداء مهام معينة بناءً على أوامر محددة أو تعلمه من التفاعل مع البيانات. في التسويق، يمكن أن يكون هذا المساعد شات بوت للتفاعل مع العملاء، أو مساعد صوتي للرد على استفسارات العملاء أو حتى مساعد ذكي لإدارة الحملات الإعلانية أو تحسين التجارب الشخصية.
الأدوات والتقنيات المستخدمة لبناء مساعد AI:
- Hugging Face:
- الوصف: منصة توفر نماذج جاهزة (Pre-trained Models) مثل BERT و GPT، والتي يمكن تعديلها واستخدامها لإنشاء مساعدات ذكية. من خلال Hugging Face، يمكن للمطورين تدريب أو تعديل النماذج الخاصة بهم لتقديم إجابات دقيقة وموثوقة بناءً على بياناتهم.
- المثال: إذا كنت تعمل في مجال العقارات، يمكن استخدام نماذج Hugging Face لتطوير شات بوت يجيب على أسئلة العملاء حول الخصائص العقارية ويقدم توصيات بناءً على متطلبات العميل (مثل الميزانية والموقع).
- APIs (واجهات برمجة التطبيقات):
- الوصف: عبر استخدام APIs، يمكن ربط العديد من أدوات الذكاء الاصطناعي مع الأنظمة الحالية في شركتك مثل منصات CRM أو أدوات أتمتة البريد الإلكتروني.
- المثال: يمكن استخدام API من Google Dialogflow أو Microsoft Bot Framework لربط المساعد الذكي الخاص بك بأنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) مثل HubSpot بحيث يتمكن المساعد من فهم سياق التفاعل وتخصيص ردوده بناءً على بيانات العميل.
- مكتبات Python مثل TensorFlow و PyTorch:
- الوصف: إذا كنت ترغب في تخصيص المساعد الذكي أكثر، فإن مكتبات Python توفر لك الأدوات اللازمة لبناء نماذج تعلم آلي مخصصة باستخدام خوارزميات معقدة. باستخدام هذه المكتبات، يمكنك تدريب النموذج الخاص بك بناءً على بياناتك الداخلية لتحقيق نتائج دقيقة.
- المثال: استخدام TensorFlow لبناء شات بوت يعتمد على التعلم العميق (Deep Learning) لتحليل النصوص وفهم الأسئلة التي يطرحها العملاء بشكل أكثر دقة.
- مساعدات صوتية مثل Siri و Google Assistant:
- الوصف: باستخدام أدوات مثل Siri أو Google Assistant API، يمكن أن يصبح المساعد الذكي أكثر تفاعلية باستخدام الأوامر الصوتية. هذه التقنية تتيح للمستخدمين إجراء محادثات صوتية مع النظام للحصول على استجابة فورية.
- المثال: في مجال التسويق، يمكن لمساعد صوتي مدمج مع Google Assistant أن يقوم بتقديم تقارير أسبوعية لحملات التسويق الصوتية أو يتفاعل مع العملاء عبر الهاتف عندما يحتاجون إلى مساعدة فورية، مثل توجيههم إلى خصومات أو تقديم إجابات على استفسارات معينة.
كيفية بناء مساعد AI (AI Assistant):
- تحديد المهام التي سيؤديها المساعد:
- أول خطوة هي تحديد الوظائف المحددة التي تريد من المساعد الذكي أن يؤديها. يمكن أن تشمل هذه المهام:
- الرد على استفسارات العملاء: مثل الرد على الأسئلة المتعلقة بالمنتجات أو الخدمات.
- إدارة الحملات الإعلانية: مثل تعديل الإعلانات، تعيين الميزانية، وتحليل الأداء.
- إدارة المحتوى: مثل كتابة نصوص إعلانات، إنشاء تقارير، أو نشر محتوى على منصات التواصل الاجتماعي.
- المثال: في مجال التسويق العقاري، قد يكون المساعد الذكي مسؤولًا عن تقديم معلومات حول العروض العقارية، تحديث قاعدة البيانات بالعقارات الجديدة، وإرسال العروض للعملاء الذين يتناسبون مع معايير معينة.
- أول خطوة هي تحديد الوظائف المحددة التي تريد من المساعد الذكي أن يؤديها. يمكن أن تشمل هذه المهام:
- اختيار التكنولوجيا المناسبة:
- بناءً على المهام المحددة، يمكنك اختيار التقنيات التي ستستخدمها لبناء المساعد الذكي. إذا كنت تحتاج إلى شات بوت للرد على استفسارات العملاء، فيمكنك البدء باستخدام Dialogflow أو Rasa، والتي توفر أدوات لبناء بوتات ذكية تدير المحادثات.
- المثال: إذا كنت تدير متجرًا إلكترونيًا، يمكنك استخدام Dialogflow لبناء شات بوت يجيب على أسئلة العملاء حول المنتجات، ويساعدهم في إتمام عملية الشراء.
- تعليم المساعد باستخدام بيانات حقيقية:
- لإعطاء المساعد الذكي قدرة على تقديم استجابات دقيقة، يجب تعليمه باستخدام البيانات الحقيقية. قد تحتاج إلى تقديم أسئلة وأجوبة نموذجية أو تدريب النموذج على فهم نية العميل من خلال تفاعلات متعددة.
- المثال: إذا كنت تستخدم مساعد AI لردود على استفسارات العملاء في مجال السيارات، يجب تدريب النموذج باستخدام الأسئلة الشائعة مثل “ما هي مميزات هذا الطراز؟” أو “هل يمكنني تجربة القيادة؟”، وتقديم الإجابات المناسبة بناءً على قاعدة بياناتك.
- اختبار وتحسين الأداء:
- بعد بناء المساعد الذكي، يجب اختباره بشكل مستمر لضمان دقة استجاباته وفاعليته. يمكن تحسين الأداء بناءً على التفاعلات الحية مع العملاء أو البيانات التي يتم جمعها.
- المثال: إذا كان المساعد الذكي لا يرد بشكل دقيق على الأسئلة المتعلقة بالخصائص العقارية، يمكنك تحسين نموذج الذكاء الاصطناعي عن طريق إضافة بيانات إضافية أو تحديث الأسئلة التي يتعامل معها بشكل دوري.
أمثلة على استخدام مساعد AI في التسويق:
- شات بوت للتفاعل مع العملاء:
- في متجر إلكتروني، يمكن استخدام شات بوت يعتمد على Dialogflow للرد على الأسئلة الشائعة مثل “هل يوجد تخفيضات على المنتجات؟” أو “ما هي خيارات الدفع المتاحة؟”. يمكن للمساعد الذكي أيضًا اقتراح المنتجات بناءً على سلوك العميل.
- إدارة الحملات الإعلانية:
- باستخدام Hugging Face و TensorFlow، يمكن بناء مساعد ذكي لتحليل بيانات الحملات الإعلانية، مثل التفاعل مع الإعلانات على وسائل التواصل الاجتماعي، وتقديم توصيات حول تحسين الحملات استنادًا إلى السلوك السابق للعملاء.
- مساعد صوتي لإدارة المهام التسويقية:
- استخدام Google Assistant أو Amazon Alexa لتنظيم الحملات الإعلانية عبر الأوامر الصوتية. يمكن للمساعد الصوتي إجراء التعديلات على الحملات أو تقديم تحديثات لحظية عن الأداء، مثل زيادة أو تقليل الميزانية المخصصة لحملة إعلانية معينة.
الإنجاز في هذه المرحلة:
في هذه المرحلة، سيكون لديك مساعد AI يعمل بشكل مستقل لأداء مهام محددة، مما يساهم في تحسين الإنتاجية وتقليل الوقت الذي تقضيه في المهام الروتينية. ستتمكن من إدارة الحملات الإعلانية، الرد على استفسارات العملاء، وتنفيذ المهام التكرارية بشكل أسرع وأكثر دقة.
الإنجاز هنا هو الاستقلالية في الأداء، حيث يقوم المساعد الذكي باتخاذ القرارات بناءً على البيانات المدخلة بدون تدخل بشري مستمر، مما يسمح لك بالتركيز على الجوانب الأكثر استراتيجية في عملك.
الخلاصة:
بناء مساعد AI هو خطوة مهمة نحو أتمتة المهام التسويقية وزيادة كفاءتها. باستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي مثل Hugging Face، APIs، وأدوات Python، يمكنك تطوير مساعد ذكي قادر على تحسين تفاعل العملاء، إدارة الحملات الإعلانية، وتقديم توصيات مبنية على البيانات. في المرحلة التالية، سنتناول كيفية بناء وكيل ذكي (AI Agent) يقوم باتخاذ قرارات أكثر استقلالية بناءً على تعلمه من البيانات والتفاعل.
المرحلة الخامسة لتُصبح Technical Marketer: بناء وكيل ذكي (AI Agent)
في هذه المرحلة، ننتقل إلى خطوة أكثر تقدمًا وتخصيصًا، حيث لا تقتصر المهام على مساعد AI (الذي يتبع أوامر محددة)، بل تصبح لديك القدرة على بناء وكيل ذكي (AI Agent) يمكنه اتخاذ قرارات مستقلة بناءً على تحليل البيانات وسلوك العملاء. هذا التحول يمثل مرحلة نضج أكبر في استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق، ويتيح لك بناء نظام يعمل بذاته يمكنه التفاعل مع البيئات المعقدة، مثل الحملات الإعلانية أو التعامل مع استفسارات العملاء، بشكل أكثر مرونة وذكاء.
ما هو AI Agent؟
وكيل الذكاء الاصطناعي (AI Agent) هو نظام ذكي مستقل قادر على اتخاذ قرارات بناءً على البيانات التي يتم جمعها من مصادر متعددة. بدلاً من أن يتم توجيه الوكيل في كل خطوة، فهو يعتمد على خوارزميات مثل التعلم الآلي (Machine Learning) أو التعلم المعزز (Reinforcement Learning) ليحدد الإجراءات الأنسب في سياق معين.
في التسويق، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي إدارة حملات إعلانية، تخصيص العروض للعملاء، وتقديم حلول ذكية بناءً على البيانات التي يتم جمعها من التفاعلات السابقة مع العملاء.
الأدوات والتقنيات لبناء AI Agent:
- LangChain:
- الوصف: LangChain هو إطار عمل (framework) يسمح ببناء تطبيقات ذكاء اصطناعي معقدة، مع إمكانية التفاعل مع بيانات متعددة المصادر. يعتمد LangChain على خوارزميات التعلم الآلي والتعلم العميق لإنشاء وكلاء ذكيين قادرين على اتخاذ قرارات استنادًا إلى المعلومات التي يتم جمعها من النظام.
- المثال: إذا كنت تدير حملات تسويقية متعددة عبر الإنترنت، يمكن استخدام LangChain لبناء وكيل AI يعمل على تحليل أداء الإعلانات بشكل مستمر ويعدل الحملات استنادًا إلى البيانات الجديدة التي تم جمعها، مثل سلوك العملاء أو مدى تفاعلهم مع المحتوى الإعلاني.
- Reinforcement Learning (RL):
- الوصف: التعلم المعزز هو تقنية تعلم الآلات التي تسمح للوكيل الذكي بتعلم كيفية اتخاذ القرارات بشكل أفضل من خلال التجربة والخطأ. في هذا السياق، يمكن للوكيل تحسين أدائه بشكل مستمر عن طريق تقييم النتائج التي تم الحصول عليها بعد اتخاذ قرارات معينة وتعديل سلوكه بناءً على هذه التقييمات.
- المثال: في حملات التسويق المدفوعة، يمكن استخدام التعلم المعزز (RL) لتحسين أداء الإعلان على أساس التفاعل مع العملاء. على سبيل المثال، إذا كانت الحملة الإعلانية تؤدي إلى تحويلات قليلة، سيتعلم الوكيل الذكي تعديل استراتيجية الإعلانات (مثل تعديل النصوص أو استهداف الفئة المستهدفة بشكل أكثر دقة) لتحسين الأداء.
- ChatGPT API / OpenAI GPT-4:
- الوصف: يمكن استخدام ChatGPT API أو OpenAI GPT-4 لبناء وكلاء ذكيين يتفاعلون مع العملاء ويقدمون لهم استجابات دقيقة. يتمكن الوكيل الذكي من استخدام هذه النماذج لتحليل بيانات النصوص (مثل رسائل العملاء، استفساراتهم، أو حتى التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي) والرد عليها بشكل يتناسب مع السياق.
- المثال: إذا كان لديك متجر إلكتروني، يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي بناءً على ChatGPT API أن يتفاعل مع العملاء بشكل شخصي، حيث يقدم لهم توصيات على المنتجات بناءً على سلوكهم السابق أو يجيب على استفساراتهم المعقدة بشأن المنتجات أو الشحن أو الدفع.
- TensorFlow / PyTorch:
- الوصف: باستخدام مكتبات مثل TensorFlow و PyTorch، يمكنك تدريب نماذج مخصصة للوكيل الذكي ليتعامل مع بيانات غير منظمة ويستطيع اتخاذ قرارات بناءً على نتائج التحليل المعقد.
- المثال: إذا كنت تعمل في مجال التسويق الرقمي، يمكن استخدام TensorFlow لتدريب نموذج قادر على تصنيف العملاء بناءً على سلوكهم، وتحليل البيانات التي تم جمعها من مواقع الإنترنت أو التطبيقات لمعرفة نوع الحملات التي تثير اهتمام كل فئة من العملاء.
كيفية بناء AI Agent (وكيل ذكي):
- تحديد المهام المعقدة التي يحتاج الوكيل إلى تنفيذها:
- الخطوة الأولى هي تحديد المهام المعقدة التي تريد من الوكيل الذكي أن يديرها. قد تشمل هذه المهام:
- إدارة الحملات الإعلانية المعقدة التي تعتمد على البيانات من قنوات متعددة (مثل الفيسبوك، جوجل، وغيرها).
- تخصيص العروض أو المحتوى بناءً على سلوك العميل.
- تقديم توصيات أو استشارات بناءً على البيانات المدخلة.
- معالجة الاستفسارات والطلبات التي تتطلب الذكاء في اتخاذ القرار.
- المثال: في مجال التسويق العقاري، قد يكون الوكيل الذكي مسؤولًا عن تحليل بيانات العملاء وتقديم توصيات عقارية مخصصة بناءً على الاحتياجات التي أبدوا عنها سابقًا (مثل الموقع، الحجم، والميزانية).
- الخطوة الأولى هي تحديد المهام المعقدة التي تريد من الوكيل الذكي أن يديرها. قد تشمل هذه المهام:
- دمج مصادر البيانات المختلفة:
- لا يعمل الوكيل الذكي بكفاءة إلا إذا كانت لديه بيانات غنية ومتنوعة ليتمكن من اتخاذ قرارات دقيقة. يحتاج الوكيل إلى ربط البيانات من منصات مختلفة مثل:
- بيانات وسائل التواصل الاجتماعي: مثل التفاعلات مع الإعلانات أو التعليقات.
- بيانات الموقع: مثل البيانات الجغرافية للعملاء أو الزوار.
- بيانات الحملات الإعلانية: مثل الأداء، النقرات، التحويلات، والإنفاق.
- بيانات CRM: مثل تفضيلات العملاء أو سجلات التفاعل السابقة.
- المثال: في مجال التجارة الإلكترونية، قد يدمج الوكيل الذكي البيانات من Google Analytics و Facebook Ads و HubSpot CRM ليقدم تقريرًا موحدًا حول سلوك العملاء وتحليل تأثير الحملات الإعلانية.
- لا يعمل الوكيل الذكي بكفاءة إلا إذا كانت لديه بيانات غنية ومتنوعة ليتمكن من اتخاذ قرارات دقيقة. يحتاج الوكيل إلى ربط البيانات من منصات مختلفة مثل:
- التدريب باستخدام البيانات الحقيقية:
- لكي يعمل الوكيل الذكي بشكل فعال، يجب تدريبه على بيانات حقيقية. يستخدم الوكيل الذكي خوارزميات التعلم الآلي مثل التعلم المعزز أو التعلم العميق لتطوير استراتيجيات بناءً على التفاعلات المستمرة مع البيانات.
- المثال: إذا كنت تعمل في مجال البيع بالتجزئة عبر الإنترنت، يمكنك تدريب الوكيل الذكي على تقديم عروض مخصصة للعملاء بناءً على سلوكهم الشرائي السابق. قد يتعلم الوكيل على مدار الوقت أن العملاء الذين اشتروا منتجًا معينًا في الماضي قد يكون لديهم اهتمام بمنتجات أخرى ذات صلة.
- اختبار وتحسين الأداء بشكل مستمر:
- بمجرد أن يكون لديك وكيل ذكي قيد التشغيل، سيكون من المهم إجراء اختبارات مستمرة لضمان تحسين الأداء. يمكن تحسين الأداء من خلال تحليل كيفية تفاعل العملاء مع الوكيل والتغذية الراجعة الناتجة عن القرارات المتخذة.
- المثال: إذا كنت تستخدم وكيلًا ذكيًا لتحسين الحملات الإعلانية، ستحتاج إلى مراقبة أدائه بشكل دوري. هل يتم تخصيص العروض بشكل صحيح؟ هل يتفاعل العملاء مع الإعلانات المعدلة؟ من خلال تحليل هذه البيانات، يمكنك تعديل خوارزميات الوكيل لتحسين الأداء.
أمثلة على استخدام AI Agent في التسويق:
- إدارة الحملات الإعلانية باستخدام AI Agent:
- يمكن لوكيل الذكاء الاصطناعي أن يدير حملات إعلانات متعددة عبر الإنترنت على منصات مختلفة مثل Google Ads و Facebook Ads بشكل مستقل. يقوم الوكيل بتعديل الميزانية، وتغيير النصوص الإعلانية، وتحديد أفضل فئات مستهدفة بناءً على أداء الحملات السابقة.
- تخصيص العروض بناءً على سلوك العملاء:
- على سبيل المثال، يمكن للوكيل الذكي في منصات التجارة الإلكترونية استخدام البيانات المجمعة لتحليل سلوك العميل وتقديم عروض شخصية بناءً على الاهتمامات أو عادات الشراء.
- التفاعل مع العملاء عبر الشات بوت:
- باستخدام ChatGPT API، يمكن بناء وكيل ذكي يتفاعل مع العملاء عبر الشات بوت، يقدم توصيات للمنتجات بناءً على الاستفسارات ويحل المشاكل التي قد يواجهها العميل في عملية الشراء.
الإنجاز في هذه المرحلة:
في هذه المرحلة، سيكون لديك وكيل ذكي مستقل قادر على اتخاذ قرارات بناءً على البيانات المجمعة وتحليلها. يمكن للوكيل أن يدير الحملات الإعلانية، يخصص العروض للمستخدمين، يرد على استفسارات العملاء، ويحل المشكلات بشكل آلي ودقيق.
الإنجاز في هذه المرحلة هو أن الوكيل يعمل مستقلاً، مما يقلل من الحاجة للتدخل البشري المستمر ويعزز الكفاءة في تنفيذ المهام التسويقية.
الخلاصة:
بناء وكيل ذكي هو المرحلة التي ترتقي بها قدرات الذكاء الاصطناعي من مجرد مساعد AI إلى نظام مستقل يمكنه اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على تحليل البيانات. باستخدام تقنيات مثل التعلم المعزز و Reinforcement Learning و LangChain، يصبح الوكيل الذكي قادرًا على تحسين الحملات الإعلانية، تخصيص العروض للعملاء، وتقديم حلول ذكية بناءً على البيانات المجمعة.
المرحلة السادسة لتُصبح Technical Marketer : تهيئة وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي (AI Models Tuning)
في هذه المرحلة، تتعمق في استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي (AI Models) بشكل متقدم، حيث يصبح لديك القدرة على تهيئة النماذج لتعمل بشكل مخصص لاحتياجات شركتك أو فريقك التسويقي. هذه المرحلة تعد خطوة حاسمة نحو التطوير الفعلي لأنظمة الذكاء الاصطناعي المتقدمة التي يمكنها تحسين الأداء بناءً على البيانات الخاصة بك.
تسلسل الأحداث في هذه المرحلة ينطوي على تخصيص النماذج التي تم تدريبها مسبقًا عبر مجموعات بيانات خاصة بك، ومن ثم تحسين أداء هذه النماذج وفقًا لمتطلبات العمل باستخدام تقنيات مثل تحليل البيانات الكبيرة (Big Data) و النماذج التنبؤية.
ما هو Tuning لنماذج الذكاء الاصطناعي؟
Tuning أو تهيئة النماذج هو عملية تحسين أداء النموذج الذي تم تدريبه مسبقًا ليصبح أكثر دقة وكفاءة في تقديم النتائج. هذه العملية تشمل ضبط المعلمات (Hyperparameters) للنموذج، وضمان أن النموذج قادر على التفاعل بشكل مناسب مع البيانات التي تتعلق بمجال عملك.
الهدف من التهيئة هو الحصول على أفضل نموذج ممكن لمعالجة البيانات الخاصة بك وتحقيق النتائج المرجوة.
الأدوات والتقنيات التي يمكن استخدامها في مرحلة Tuning:
- LangChain:
- الوصف: كما تم ذكره في المراحل السابقة، LangChain هو إطار عمل قوي يمكنك من بناء تطبيقات متكاملة باستخدام النماذج المدربة مسبقًا (مثل GPT-3 أو GPT-4). في مرحلة التهيئة، يمكن استخدام LangChain لضبط النموذج حسب بيانات شركتك.
- المثال: إذا كنت تعمل في التسويق الإلكتروني، يمكن تخصيص نموذج الذكاء الاصطناعي الخاص بك باستخدام LangChain لتحليل البيانات حول العملاء وتقديم توصيات مخصصة لزيادة التفاعل مع العروض.
- BigQuery & Google Cloud AI:
- الوصف: خدمات مثل Google BigQuery و Google Cloud AI تقدم أدوات قوية لمعالجة وتحليل البيانات الكبيرة، مما يساعدك على ضبط نماذج الذكاء الاصطناعي لتعمل مع بيانات ضخمة وتقديم تحليلات دقيقة.
- المثال: في حالة حملات التسويق عبر الإنترنت، يمكنك استخدام BigQuery لتحليل بيانات المستخدمين من Google Ads و YouTube، ومن ثم ضبط نموذج الذكاء الاصطناعي ليتعامل مع هذه البيانات بشكل يتناسب مع سلوك كل فئة مستهدفة.
- TensorFlow & Keras:
- الوصف: TensorFlow و Keras هما من أكثر الأدوات استخدامًا في تدريب النماذج العميقة، حيث يمكن تحسين الهيكل العميق (Deep Learning Models) باستخدام تقنيات التعلم العميق لتدريب نموذج مخصص لمهام التسويق.
- المثال: إذا كنت ترغب في بناء نموذج لتحليل سلوك العملاء على موقعك الإلكتروني وتقديم توصيات مخصصة، يمكن استخدام TensorFlow لتحسين النموذج التنبؤي الذي سيقوم بتحليل تصرفات الزوار وتوجيه الحملات التسويقية بناءً على هذا التحليل.
- Scikit-Learn (لتعديل النماذج التقليدية):
- الوصف: Scikit-learn هو مكتبة شهيرة تستخدم في بناء وتعديل النماذج التقليدية مثل الانحدار الخطي (Linear Regression) و شجرات القرار (Decision Trees). يمكن استخدامها لتعديل النماذج الخاصة بك بناءً على بيانات العملاء.
- المثال: باستخدام Scikit-learn، يمكن بناء نموذج تصنيف لتحديد العملاء الأكثر احتمالًا لإتمام عملية الشراء بناءً على سلوكهم عبر الإنترنت، ثم يتم تعديل النموذج بناءً على ردود الفعل من الحملة الإعلانية.
كيفية إجراء Tuning لنماذج الذكاء الاصطناعي:
- تحليل البيانات الكبيرة (Big Data) باستخدام أدوات تحليل متقدمة:
- في هذه المرحلة، يجب أن تكون قادرًا على التعامل مع بيانات ضخمة عبر منصات مثل BigQuery و Spark. الهدف هنا هو فهم وتحليل كميات ضخمة من البيانات التاريخية أو البيانات المتدفقة من حملاتك الإعلانية أو تفاعلات العملاء.
- المثال: على سبيل المثال، إذا كنت تدير حملة إعلانات كبيرة على منصات مثل Facebook Ads أو Google Ads، ستحتاج إلى تحليل بيانات الأداء، مثل التفاعلات مع الإعلانات، البيانات الديموغرافية للعملاء، وسلوك النقر على الإعلانات. بناءً على هذه البيانات، ستقوم بتعديل الخيارات الإعلانية (مثل الفئات المستهدفة والميزانية) عبر استخدام أدوات مثل BigQuery لتحسين الأداء في المستقبل.
- ضبط المعلمات (Hyperparameter Tuning):
- المعلمات هي القيم التي تتحكم في طريقة تعلم النموذج. يتم ضبط هذه القيم بشكل دوري لضمان أن النموذج يتعلم بطريقة فعالة.
- المثال: إذا كنت تستخدم النماذج المدربة مسبقًا مثل GPT-3، فيمكنك ضبط معلمات مثل درجة الإبداع (temperature) أو عدد الكلمات في الرد (token length) لتناسب السياق التسويقي لعملك. قد تحتاج أيضًا إلى ضبط معلمات أخرى مثل learning rate أو batch size لتحسين أداء النموذج عند تطبيقه على بيانات جديدة.
- تحليل الأداء واختبار النماذج (Model Evaluation & Testing):
- بعد ضبط المعلمات، من الضروري اختبار النموذج على مجموعة بيانات غير مرئية سابقًا للتأكد من أن النموذج يعمل بكفاءة. يمكن استخدام تقنيات مثل التحقق المتقاطع (Cross-Validation) لتقييم أداء النموذج بشكل شامل.
- المثال: في حالة التسويق عبر البريد الإلكتروني، يمكن اختبار النموذج على مجموعة بيانات جديدة تحتوي على عملاء لم يتفاعلوا مع رسائل البريد الإلكتروني السابقة. إذا كانت النتيجة دقيقة وفعالة، يمكنك نشر النموذج في حملاتك التسويقية بشكل أكبر.
- النماذج التنبؤية (Predictive Models):
- في هذه المرحلة، ستبدأ في بناء نماذج تنبؤية أكثر تعقيدًا بناءً على البيانات الخاصة بك. ستتمكن من التنبؤ بسلوك العملاء، مثل من سيقوم بالشراء، ومن سيظل غير نشط.
- المثال: إذا كنت تدير متجرًا إلكترونيًا، يمكنك بناء نموذج تنبؤي لتحديد العملاء الذين من المحتمل أن يشتروا منتجًا معينًا بناءً على تصرفاتهم السابقة. يمكن استخدام نموذج الانحدار اللوجستي أو شجرة القرار لتحقيق ذلك.
التحديات في مرحلة Tuning:
- جمع وتنظيف البيانات:
- واحدة من أكبر التحديات هي جمع بيانات ذات جودة عالية وتنظيفها لتتناسب مع احتياجات النماذج التي يتم تدريبها. البيانات المفقودة أو المتناقضة قد تؤدي إلى نتائج غير دقيقة.
- المثال: قد تحتوي بياناتك من منصات متعددة مثل Google Ads و Facebook على قيم مفقودة أو أخطاء في البيانات. يجب تنظيف هذه البيانات قبل استخدامها في تدريب النموذج.
- توفير الموارد الحوسبية:
- التهيئة قد يتطلب وقتًا طويلًا وموارد حوسبية كبيرة، خاصة إذا كنت تستخدم تقنيات مثل التعلم العميق (Deep Learning) أو البيانات الضخمة (Big Data).
- المثال: قد تحتاج إلى خوادم قوية أو إلى استخدام الحوسبة السحابية مثل Google Cloud أو AWS للقيام بهذه العمليات في الوقت المناسب.
الإنجاز في هذه المرحلة:
في هذه المرحلة، سيكون لديك نموذج ذكي ومخصص يعمل بكفاءة مع البيانات الخاصة بشركتك أو حملاتك التسويقية. مع تهيئة النماذج، ستحصل على نتائج أدق وأسرع ويمكنك توقع سلوك العملاء بشكل أفضل، مما يتيح لك تحسين الاستراتيجيات التسويقية وزيادة العائد على الاستثمار (ROI).
الخلاصة:
مرحلة تهيئة النماذج هي مرحلة حاسمة لتحسين أداء نماذج الذكاء الاصطناعي المستخدمة في التسويق. من خلال استخدام الأدوات المتقدمة مثل BigQuery و TensorFlow و LangChain، يمكن تعديل وتخصيص النماذج لتتناسب مع احتياجات عملك، مما يعزز القدرة على تحليل البيانات الضخمة والتنبؤ بسلوك العملاء بشكل أكثر دقة.
المرحلة السابعة لتُصبح Technical Marketer: التعلم الآلي (Machine Learning) واستخدامات معالجة اللغة الطبيعية (NLP)
المرحلة السابعة هي المرحلة المتقدمة في مسار استخدام الذكاء الاصطناعي في التسويق. في هذه المرحلة، الذكاء الاصطناعي يتجاوز دوره التقليدي كمساعد أو وكيل ذكي ليصبح أداة قادرة على فهم اللغة البشرية، تحليل النصوص، استخراج المعلومات، والتفاعل بذكاء مع المستخدمين. في هذه المرحلة، يدخل التعلم الآلي (Machine Learning) و معالجة اللغة الطبيعية (NLP) في صميم العمليات.
ما هو التعلم الآلي؟
التعلم الآلي (ML) هو فرع من الذكاء الاصطناعي الذي يتيح للنماذج “التعلم” من البيانات دون الحاجة إلى برمجة صريحة لكل خطوة. هذا يشمل تدريب النماذج على بيانات كبيرة لاستخراج الأنماط والتنبؤ بالنتائج بناءً على تلك الأنماط.
ما هي معالجة اللغة الطبيعية؟
معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي فرع من الذكاء الاصطناعي يعنى بفهم وتحليل اللغة البشرية. يمكن استخدامها لتحليل النصوص المكتوبة أو المحادثات الصوتية (مثل الرسائل النصية أو المكالمات الهاتفية) لاستخراج المعلومات المفيدة والتفاعل مع المستخدمين بشكل طبيعي.
كيف يدخل التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية في المرحلة السابعة؟
في هذه المرحلة، لا يعتمد الأمر فقط على تطبيق النماذج المدربة مسبقًا، بل يتطلب منك بناء أنظمة ذكية تستطيع التعامل مع البيانات النصية أو البيانات الصوتية بشكل عميق. سيتمكن النموذج من التفاعل مع المستخدمين، تحليل المشاعر، ترجمة النصوص، تلخيص المحتوى، وغيرها من المهام المتقدمة التي تشملها NLP.
الأدوات والتقنيات المستخدمة في هذه المرحلة:
- نموذج GPT (Generative Pre-trained Transformer):
- الوصف: نماذج GPT مثل GPT-4 (التي أطلقتها OpenAI) هي من أقوى نماذج معالجة اللغة الطبيعية. هذه النماذج قادرة على فهم اللغة البشرية وإنشاء نصوص بشكل مشابه لطريقة الكتابة البشرية. يمكن استخدامها لتوليد محتوى، الرد على الأسئلة، تلخيص النصوص، وغير ذلك.
- المثال: يمكنك استخدام GPT-4 لإنشاء محتوى تسويقي مخصص، حيث يمكن توليد أوصاف لمنتجات أو كتابة منشورات تسويقية على وسائل التواصل الاجتماعي تتناسب مع الأسلوب المرغوب في شركتك.
- BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers):
- الوصف: BERT هو نموذج آخر من نماذج NLP، ولكنه يختلف عن GPT في أنه يركز بشكل أكبر على فهم السياق في اللغة من خلال الترميز الثنائي الاتجاه. يُستخدم بشكل رئيسي في فهم وتفسير الاستفسارات و الأسئلة.
- المثال: يمكنك استخدام BERT لتحسين تجربة المستخدم في محركات البحث الخاصة بموقعك الإلكتروني، بحيث يتمكن من فهم استفسارات المستخدمين بدقة أعلى وتقديم إجابات أكثر دقة.
- SpaCy و NLTK:
- الوصف: هي مكتبات شهيرة في Python تستخدم في معالجة اللغة الطبيعية. يمكن استخدامها في استخراج المعلومات من النصوص، مثل تحليل الكيانات (Entity Recognition) أو تصنيف النصوص.
- المثال: باستخدام SpaCy أو NLTK، يمكن تحليل تعليقات العملاء عبر الإنترنت وتصنيفها إلى فئات معينة مثل التعليقات الإيجابية و التعليقات السلبية، مما يساعد على توجيه الاستراتيجيات التسويقية بشكل أسرع وأكثر دقة.
- AutoML (Google AutoML، H2O.ai):
- الوصف: AutoML هو أداة تسهل على المستخدمين بناء نماذج تعلم آلي متقدمة دون الحاجة إلى معرفة عميقة بالبرمجة أو الرياضيات. يمكن استخدام هذه الأدوات لتدريب نماذج معقدة لتنفيذ مهام التسويق.
- المثال: باستخدام Google AutoML، يمكن بناء نموذج تنبؤي للشراء بناءً على سلوك العملاء على موقع الويب، وتحديد العروض التي قد تثير اهتمامهم بناءً على تاريخ تصفحهم.
كيف يتم تطبيق التعلم الآلي وNLP في التسويق؟
- تحليل المشاعر (Sentiment Analysis):
- من خلال NLP، يمكن للشركات تحليل المشاعر من خلال الرسائل النصية أو التعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي أو مراجعات المنتجات.
- المثال: إذا كنت تدير حملة تسويقية لمنتج جديد، يمكن استخدام تحليل المشاعر لمعرفة كيف يرد المستخدمون على حملتك، سواء كان الرد إيجابيًا أم سلبيًا، ومن ثم تخصيص استراتيجيتك التسويقية بناءً على هذه التحليلات.
- التفاعل مع العملاء عبر الشات بوتات (Chatbots) المتقدمة:
- في هذه المرحلة، يمكنك استخدام التعلم الآلي و NLP لبناء شات بوت متقدم قادر على التفاعل مع العملاء في المحادثات الطبيعية.
- المثال: إذا كان لديك متجر إلكتروني، يمكن بناء شات بوت مدعوم بـ GPT ليجيب عن أسئلة العملاء حول المنتجات، ويقترح لهم منتجات أخرى بناءً على تاريخ تصفحهم و أذواقهم.
- التلخيص التلقائي للمحتوى (Automatic Content Summarization):
- NLP يمكن أن يُستخدم لإنشاء تلخيصات تلقائية للمحتوى، مثل المقالات أو التقارير الطويلة.
- المثال: إذا كنت تدير مدونة أو موقعًا يحتوي على مقالات طويلة، يمكن لـ NLP تلخيص هذه المقالات بشكل تلقائي وتحويلها إلى نقاط رئيسية تلائم جمهورك بشكل أسرع.
- التعرف على الكيانات (Entity Recognition):
- يمكن استخدام NLP للتعرف على الكلمات المفتاحية أو الكيانات في النصوص مثل الأماكن و الأشخاص و المنتجات.
- المثال: يمكنك استخدام التعرف على الكيانات لتحليل التعليقات و الاستفسارات من العملاء حول منتج معين، ومن ثم تحسين استراتيجيات التسويق بناءً على هذه البيانات.
- ترجمة النصوص (Machine Translation):
- مع تزايد النشاط التجاري عبر الإنترنت، يمكن استخدام NLP لترجمة المحتوى إلى لغات متعددة للوصول إلى جمهور أوسع.
- المثال: إذا كنت تدير حملة تسويقية عبر الإنترنت في أسواق متعددة، يمكن استخدام ترجمة النصوص التلقائية مثل Google Translate API لترجمة محتوى الإعلانات أو المنتجات إلى لغات مختلفة لضمان وصول الرسالة بشكل دقيق إلى العملاء في كل سوق.
التحديات في هذه المرحلة:
- البيانات المتنوعة والمعقدة:
- مع تنوع البيانات (نصوص، محادثات صوتية، صور)، قد يكون من الصعب تكامل هذه البيانات وتحليلها بشكل فعال.
- المثال: البيانات التي تحتوي على أخطاء إملائية أو لغة عامية قد تؤثر على دقة النماذج المستخدمة في تحليل المشاعر أو التعرف على الكيانات.
- حجم البيانات المطلوب:
- التعلم الآلي و NLP يتطلبان بيانات ضخمة لتدريب النماذج بشكل جيد، ما قد يسبب تحديات في جمع وتحليل هذه البيانات.
- المثال: تحتاج إلى تغذية النموذج بكميات كبيرة من التعليقات أو المراجعات من العملاء لتدريبه بشكل فعال.
- التكلفة والموارد:
- التدريب على نماذج التعلم العميق و NLP يتطلب موارد حوسبية ضخمة و تكلفة مالية عالية.
- المثال: من الممكن أن يحتاج تدريب نموذج مثل GPT-4 إلى خوادم قوية وسعة معالجة ضخمة.
الإنجاز في هذه المرحلة:
بعد أن تدخل في هذه المرحلة، ستكون لديك القدرة على بناء نظام تسويقي ذكي قادر على التفاعل مع العملاء، تحليل البيانات النصية أو الصوتية، وإنتاج محتوى مخصص وذكي. ستكون قد تطورت من مجرد استخدام أدوات الذكاء الاصطناعي إلى بناء أنظمة متكاملة قادرة على تحليل البيانات الضخمة، التفاعل مع العملاء بشكل طبيعي، وتحقيق أفضل نتائج في حملات التسويق.
الخلاصة:
المرحلة السابعة تتعلق بالتوسع في التعلم الآلي و معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحسين التفاعل مع العملاء. من خلال استخدام نماذج مثل GPT و BERT، يمكنك إنشاء أنظمة تسويقية ذكية قادرة على فهم اللغة الطبيعية، تحليل النصوص، و تحقيق أهداف تسويقية دقيقة وفعالة.
الخاتمة:
في عالم التسويق الذي يتطور بسرعة، أصبح من الضروري أن يكون Technical Marketer على دراية بكيفية الاستفادة من أدوات الذكاء الاصطناعي لتطوير استراتيجيات تسويقية ذكية وأكثر كفاءة. إن استخدام الذكاء الاصطناعي ليس مجرد ترند مؤقت، بل هو تغيير جذري في الطريقة التي نتعامل بها مع البيانات، ونتفاعل مع العملاء، ونصمم الحملات التسويقية.
من خلال المراحل التي تم استعراضها، نجد أن الانتقال من استخدام الأدوات الجاهزة إلى بناء أنظمة ذكية ومستقلة يتطلب تطوير المهارات، التعلم المستمر، و التفكير الاستراتيجي. مع التقدم في الذكاء الاصطناعي، تصبح القدرة على تخصيص الأدوات و بناء نماذج مخصصة أمرًا بالغ الأهمية لتحقيق التفوق التنافسي في السوق.
من أهم التوصيات التي يجب على كل تكنيكال ماركتير اتباعها:
- الاستثمار في التعلم المستمر، فمجال الذكاء الاصطناعي في التسويق يتطور بسرعة، ويجب متابعة أحدث الأدوات والابتكارات.
- التركيز على البيانات، ففهم البيانات وتعلم كيفية تحليلها واستخراج رؤى منها سيكون أساس بناء أي استراتيجيات تسويقية ناجحة.
- التفاعل مع العملاء بشكل ذكي، باستخدام الأدوات المساعدة مثل الشات بوتات المدعومة بالذكاء الاصطناعي لتحسين تجربة العملاء وتقديم استجابة سريعة ودقيقة.
- التجربة والابتكار، لا تتردد في تجربة أدوات وتقنيات جديدة، وقم بتعديل استراتيجياتك بناءً على النتائج الفعلية التي تحققها.
- التعاون بين الفرق، من المهم أن يعمل التكنيكال ماركتير جنبًا إلى جنب مع فرق التسويق، المبيعات، وتحليل البيانات لتنسيق الجهود وضمان النجاح المشترك.
في النهاية، الذكاء الاصطناعي هو المستقبل، واستخدامه بالشكل الصحيح سيمنحك الفرصة لتحقيق نتائج غير مسبوقة. لا تنسى أن التطور المستمر في هذا المجال يعتمد على مدى قدرتك على الاستفادة من هذه الأدوات بشكل مبتكر، وتحقيق أهداف التسويق بكفاءة ودقة أعلى.
المستقبل أمامك، فأنت الآن في طريقك لتكون ماركتير يعتمد على الذكاء الاصطناعي بشكل احترافي