التخصيص الذكي في التسويق الرقمي (PIMD)

​

الهدف الرئيسي:

في Prestia Marketing Granada، نهدف إلى تحسين التفاعل مع العملاء وزيادة التحويل باستخدام الذكاء الاصطناعي لتخصيص استراتيجيات التسويق.

مراحل المشروع:

1. تحليل البيانات وتقسيمها:

   • جمع بيانات العملاء من مصادر مختلفة مثل تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي، وسجل الشراء، وسلوك موقع الويب، وما إلى ذلك.

   • تنفيذ خوارزميات التجزئة لتصنيف العملاء إلى مجموعات متجانسة ذات تفضيلات مماثلة.

2. إنشاء ملفات تعريف العملاء:

   • تطوير ملفات تعريف مفصلة للعملاء باستخدام تقنيات التعلم الآلي للتنبؤ بالتفضيلات المستقبلية.

   • استخدام خوارزميات معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل تفاعلات وسائل التواصل الاجتماعي وتعليقات العملاء.

3. تنفيذ التوصيات الشخصية:

   • تكامل نظام التوصيات القائم على الذكاء الاصطناعي لتقديم اقتراحات المنتجات أو الخدمات المخصصة للعملاء.

   • استخدام خوارزميات التعلم الآلي لتكييف التوصيات في الوقت الفعلي بناءً على سلوك المستخدم.

4. أتمتة الحملات التسويقية:

   • تطوير نظام حملة تسويقية آلية يقوم بضبط المحتوى والوقت وقناة التوزيع ديناميكيًا وفقًا لملف تعريف العميل وسلوكه.

   • تنفيذ روبوتات الدردشة ذات إمكانات معالجة اللغة الطبيعية للتفاعل مع العملاء في الوقت الفعلي وتقديم المساعدة الشخصية.

5. تحليل النتائج والتعديلات المستمرة:

   • تنفيذ أدوات تحليل البيانات لتقييم فعالية الحملات الشخصية.

   • التغذية الراجعة المستمرة على النتائج لضبط وتحسين نماذج الذكاء الاصطناعي.

التكنولوجيا المستخدمة:

• بايثون لتطوير خوارزميات التعلم الآلي.

• مكتبات مثل TensorFlow أو PyTorch لتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي.

• أدوات تحليل البيانات مثل Google Analytics أو Adobe Analytics.

• منصات أتمتة التسويق مثل HubSpot أو Marketo أو Pardot.

مقاييس النجاح:

• زيادة معدلات التحويل.

• تحسن في الاحتفاظ بالعملاء.

• زيادة في رضا العملاء.

• تخفيض تكلفة اكتساب العملاء.