هوش مصنوعی و یادگیری ماشین موجب تسهیل روش‌های اندازه‌گیری دقیق‌تر و شفاف‌تر رشد درآمدهای ناشی از فعالیت‌های مارکتینگ شده است. هوش مصنوعی و یادگیری ماشین موجب انقلاب در حوزه‌های مختلف مارکتینگ شده است از جمله: MQL، SQL، بهینه‌سازی کمپین‌های مارکتینگ و بهبود روش‌های قیمت‌گذاری.
در دنیای امروز حرفه‌ای‌ترین متخصصین مارکتینگ با استفاده از یادگیری ماشین مسائل مارکتینگ را پیش‌بینی و درک می‌کنند و در خصوص حل سریع‌تر آن در مقایسه با رقبا اقدام می‌کنند. نرم‌افزارهای بر پایه یادگیری ماشین حکم سوخت‌رسانی به فرایند فروش را دارند به‌نحوی‌که با ارائه اطلاعات دقیق به فروشنده امکان شخصی‌سازی محتوای قابل‌ارائه برای مشتریان در حال خرید را دارند. بدین ترتیب اطلاعات قابل‌ارائه به مشتری حین خرید متناسب با نیاز و علاقه‌مندی آن مشتری اصلاح می‌شود.
یادگیری ماشین سطح جدیدی از دقت و سرعت را در اتوماسیون مارکتینگ، کمپین‌های مارکتینگ، سیستم‌های امتیازدهی مارکتینگ، مارکتینگ با رویکردی شخصی‌سازی اطلاعات و پیش‌بینی فروش ایجاد کرده است.
دپارتمان‌های حرفه‌ای مارکتینگ معیارهای ارزیابی (KPI) دقیقی برای ارزیابی فرآیندهای معطوف به درآمد و افزایش مشتریان دارند. با استفاده از یادگیری ماشین دپارتمان‌های بازاریابی می‌توانند سهم‌های شگفت‌انگیزی را به درآمد بی افزایند و فرایند ارتباط با مشتریان را قوی‌تر کنند.
چگونه یادگیری ماشین موجب دگرگونی مارکتینگ می‌شود؟
بهبود تجربه مشتریان و پشتیبانی
هوش مصنوعی و یادگیری ماشین موجب بهبودهای قابل‌ملاحظه در ارائه محصولات و سرویس‌های فعلی شرکت دارد. با استفاده از آن‌ها دپارتمان مارکتینگ و CMO می‌توانند استراتژی‌های جدیدی را اجرا می‌کنند که موجب ارائه تجربه‌ای منحصربه‌فرد به مشتریان می‌شود که این از اولین دست آوردهای یادگیری ماشین است. تمامی وجوه جذب، فروش و خدمات به مشتریان در یک هماهنگی دقیق‌تر با کیفیت بهتری ارائه می‌شود.
شرکت‌ها می‌توانند با کمک هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین مشکلاتی که رخ می‌دهد را حل کنند، خدمات پس از فروش اختصاصی به هر مشتری بر اساس اولویت ارائه دهند و یا محصولات را توسعه دهند.
پیش‌بینی می‌شود تا سال ۲۰۲۰ تبلیغات دیجیتال در لحظه و متناسب به هر مشتری تبلیغات با محتوای شخصی‌سازی‌شده شتاب بسیار بیشتری می‌گیرد.
استفاده از تکنولوژی‌های یادگیری ماشین در مارکتینگ در بهبود و افزایش اثربخشی در بازارهای B2C مؤثر است. به‌نحوی‌که نرخ برد در تبلیغات منجر به فروش بیشتر خواهد شد.
تحلیل و کاهش نرخ ریزش مشتری با استفاده از یادگیری ماشین و ساده‌سازی مدل پیش‌بینی ریسک‌ها
شرکت‌هایی که در صنایعی فعال هستند که نرخ بالای ریزش و جابه‌جایی مشتریان از ویژگی‌های آن‌هاست مثل شرکت‌های مخابراتی و تلفن همراه، به‌جای استفاده از روش‌های پرهزینه و زمان‌بر کاهش ریزش مشتری به روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین جهت کاهش نرخ ریزش مشتریان روی آورده‌اند.
بهبود قیمت‌گذاری
همه متخصصین مارکتینگ به استفاده از یادگیری ماشین جهت قیمت‌گذاری رقابتی و بهینه روی آورده‌اند. اپلیکیشن‌های مبتنی بر یادگیری ماشین قیمت بلیت‌های شرکت‌های هواپیمایی، هتل‌ها و رویدادهای مختلف را ارزیابی می‌کنند تا تمامی سناریوهای قیمت‌گذاری خدمات لحاظ شود و قیمت‌گذاری بهینه صورت پذیرد. امروزه یادگیری ماشین جهت تعیین کشش قیمتی محصولات و خدمات در تمامی مراحل قیمت‌گذاری یک محصول با در نظر گرفتن کانال فروش، مشتریان هدف، دوره‌فروش و جایگاه محصول استفاده می‌شود.
بهبود فرآیند پیش‌بینی تقاضا، چیدمان محصولات و قیمت‌گذاری در فروشگاه‌های زنجیره‌ای
در بازاریابی فروشگاه‌های زنجیره‌ای پتانسیل بالقوه فراوانی جهت استفاده از هوش مصنوعی و یادگیری ماشین وجود دارد.
یک تحقیق انجام‌شده در امریکا در این خصوص نشان داده است که استفاده از هوش مصنوعی در فروشگاه‌های زنجیره منجر به ۵۰% بهبود در چیدمان فروشگاه و ۳۰% افزایش فروش آنلاین به دلیل قیمت‌گذاری پویا شده است.
