कैसे AI डिजिटल मार्केटिंग के भविष्य को बदल रहा है

अनुष्का लोकेश, ब्रेनिफाई के ग्रोथ हेड द्वारा, जो एक एआई-पावर्ड प्रेडिक्टिव पर्सनलाइजेशन प्लेटफ़ॉर्म है ब्रेनिफाई।

आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस मशीन लर्निंग के माध्यम से लाखों पैटर्न का विश्लेषण करने की प्रक्रिया है। इन पैटर्न का अध्ययन करके, एआई मानव द्वारा नहीं किए जा सकने वाले सोच-समझकर निर्णय ले सकता है।

एआई और डेटा साइंस का उपयोग हर क्षेत्र में प्रक्रियाओं को स्वचालित और आसान बनाने के लिए किया जाता है। मार्केटिंग भी इसका अपवाद नहीं है। डिजिटल मार्केटिंग में डेटा साइंस का उपयोग किसी भी अभियान में एक महत्वपूर्ण भूमिका निभाता है। और इसका सही तरीके से उपयोग करने वाले संगठन अपने प्रतिस्पर्धियों पर बड़े फायदे हासिल कर रहे हैं, जिनमें शामिल हैं:

• डायनामिक ऑडियंस सेगमेंटेशन
• पर्सनलाइज्ड प्रोडक्ट रिकमेंडेशन
• कंज्यूमर जOURनी ऑप्टिमाइजेशन

इन कार्यों को सभी एआई द्वारा किया जाता है। हाँ, आप और आपकी टीम इन चीजों को मैनुअल रूप से कर सकते हैं। लेकिन एआई का लाभ उठाने से आपको अपना समय अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने में मदद मिलती है। आइए देखें कि एआई पारंपरिक मार्केटिंग को कैसे बदल रहा है:

टार्गेटेड मार्केटिंग

इंटरनेट के उदय के बाद से, लोग लगभग अपना पूरा समय ऑनलाइन बिताते हैं। चाहे वह सोशल मीडिया हो, ब्राउज़िंग हो या काम। इसके कारण, उपभोक्ता डेटा अधिक से अधिक सुलभ होता जा रहा है — और मास-टार्गेटेड मार्केटिंग के दिन समाप्त हो गए हैं।

एआई बड़ी मात्रा में डेटा का विश्लेषण कर सकता है, लोगों को उनकी वर्तमान रुचि के आधार पर टैग असाइन कर सकता है, उनकी आय के आधार पर, उनके स्थान के आधार पर आदि। इन डेटा बिंदुओं का उपयोग करके, आप अपने उत्पाद या सेवा को अधिक सटीकता के साथ सही दर्शकों के लिए बाजार में ला सकते हैं, बिना किसी अतिरिक्त घर्षण और अपशिष्ट के।

यही कारण है कि डिजिटल मार्केटिंग में डेटा साइंस का उपयोग उपभोक्ताओं को लक्षित करने के तरीके में एक डिजिटल परिवर्तन को सुविधाजनक बनाता है।

कंटेंट पर्सनलाइजेशन

क्या आपको यह पसंद नहीं है जब स्पॉटिफाई पर एक गाना समाप्त होता है और दूसरा गाना ऑटोप्ले पर शुरू होता है — एक गाना जिसे आप पहले कभी नहीं सुना है, लेकिन जिसे आप पसंद करेंगे और जिसे आप फिर से सुनेंगे? खैर, यह एआई द्वारा चलाए जा रहे एक एल्गोरिदम के कारण है। यही बात यूट्यूब या नेटफ्लिक्स की सिफारिशों पर भी लागू होती है।

बात यह है कि लाखों उपयोगकर्ताओं की पसंद और नापसंद का अध्ययन करने के बाद, ये प्लेटफ़ॉर्म यह अनुमान लगा सकते हैं कि उपभोक्ता किस प्रकार की सामग्री पसंद करेंगे और इसकी सटीकता बहुत अधिक होगी। लाभ? उपभोक्ता प्लेटफ़ॉर्म पर अधिक समय बिताते हैं। मार्केटिंग ऑटोमेशन और पर्सनलाइजेशन के कारण, यह प्रक्रिया मैनुअल हस्तक्षेप के बिना की जा सकती है।

प्रासंगिक संदेश और उत्पाद सिफारिशें

मान लें कि आप एक चाय पीने वाले हैं। आप एक विशिष्ट साइट से नियमित रूप से चाय खरीदते हैं। एक दिन, आपको एक ईमेल मिलता है जिसमें कहा जाता है कि आप चाय से बाहर हो रहे हैं और आपको इसे फिर से भरने की याद दिलाई जाती है। चाय कंपनी को यह कैसे पता चला कि आपको जल्द ही चाय की आवश्यकता होगी? संक्षेप में, यह उसका एआई था।

आपकी खरीदारी की आदतों के आधार पर, यह सही तरीके से अनुमान लगाया कि आप कब चाय से बाहर हो जाएंगे। जब आप उसकी साइट से खरीदारी करने जाते हैं, तो आपके द्वारा की गई आखिरी खरीदारी पहले से ही अनुशंसित हो सकती है — एआई ने पहली पार्टी के डेटा की मदद से यह भी हासिल किया।

इस प्रकार का व्यक्तिगत संदेश उपभोक्ता की यात्रा को बहुत बढ़ाता है। एआई के व्यक्तिगत संदेशों की मदद से, प्रत्येक उपभोक्ता को अपना अनोखा खरीदारी अनुभव मिल सकता है। हज़ारों उपलब्ध ईमेल टेम्पलेट्स की मदद से, एआई प्रत्येक उपयोगकर्ता को उनकी पसंद और आवश्यकताओं के अनुसार तैयार किए गए संदेश भेज सकता है।

यह मार्केटिंग में एक बड़ा डिजिटल परिवर्तन पैदा कर रहा है। उपभोक्ता अब नियमित रूप से हज़ारों ईमेल से परेशान नहीं होंगे। उन्हें केवल वही ईमेल मिलेंगे जिन्हें वे देखना चाहते हैं और देखने की जरूरत है, और आपके जैसे ब्रांडों को अब हर दिन लाखों अनपढ़ ईमेल भेजने की जरूरत नहीं होगी, जिससे कोई रूपांतरण नहीं होगा।

उपभोक्ताओं के व्यवहार का अध्ययन करके, हम एक ऐसे स्तर की व्यक्तिगतता की ओर बढ़ रहे हैं जो पहले कभी नहीं देखी गई। एआई और डेटा साइंस ने मार्केटिंग प्रक्रिया को डिजिटल बनाया है और व्यवसायों के लिए अपने लक्ष्यों को प्राप्त करना और उपभोक्ताओं को व्यक्तिगत अनुभव प्रदान करना आसान बना दिया है।

नीचे की रेखा यह है कि मार्केटिंग एआई अब केवल एक सहायक उपकरण नहीं है — यह प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने और अवसरों को पकड़ने या उन्हें याद करने और पीछे रहने के बीच का अंतर है। यही कारण है कि आपको एआई और डेटा साइंस द्वारा लाए जाने वाली अनंत संभावनाओं को नजरअंदाज नहीं करना चाहिए।