روش‌های تبلیغات سنتی به سرعت توسط دوران جدیدی از تبلیغات وابسته به فناوری که با نام تجارت در برابر فناوری شناخته می‌شود، جایگزین می‌شوند. با این حال، در پیشگاه این انقلاب، یک مفهوم به نام یادگیری ماشینی عملی به وجود آمده است. با توسعه فناوری، تأثیر روز افزون اینترنت و غلبه رسانه های اجتماعی و پلتفرم های دیجیتال، تبلیغات شخصی رایج می‌شوند.
یادگیری ماشینی عملی به عنوان نماد ابتکار در تبلیغات ظاهر شده است. با بهره‌گیری از الگوریتم ها و بدست‌آوردن بینش‌های مرتبط با داده، این نوع تبلیغات همتاگرای، تصمیم‌گیری فوری، افزایش دقت در دسترسی به مخاطبان هدف را راحت‌تر می‌کند و چالش‌های منحصر به فرد مواجهه شده توسط کسب و کارهای مختلف را حل می‌کند. این روش تحول‌بخش اطمینان حاصل می‌کند که تبلیغات نه تنها به افراد رسیدن داشته باشد، بلکه با هوشمندی با آنان ارتباط برقرار کند.
در هند، کشوری که رشد دیجیتالی سریع را تجربه می‌کند و تا سال ۲۰۲۴ تخمیناً جمعیتی بیش از ۹۰۰ میلیون نفر خواهد داشت، یادگیری ماشینی عملی دارای تأثیر فوق‌العاده‌ای است. با وجود ۴۷۰ میلیون کاربر رسانه های اجتماعی، ۳۵۰ میلیون کاربر پرداخت دیجیتال و تعداد قابل توجهی افرادی که در فعالیت‌های آنلاین مانند تجارت الکترونیکی، بازی و پرداخت قبوض خدمات آب، برق و گاز مشغولند، پتانسیل تأثیر یادگیری ماشینی عملی باورنکردنی است.
طبق یک مطالعه گلوبال، ۳۷٪ بازاریابان معتقدند که بدهی‌های پیشرفته یادگیری ماشینی کلید موفقیت تبلیغات در پلتفرم‌های مناسب هستند. تا سال ۲۰۲۴، یادگیری ماشینی عملی به عنوان یک سلاح مخفی، رفتار مصرف‌کننده را تجزیه و تحلیل کرده، توصیه های کالاهای شخصی و افزایش فروش را ترویج خواهد کرد، به ویژه در صنعت پرطرفدار تجارت الکترونیک.
برندها از یادگیری ماشینی عملی برای برقراری تعادل نهادینه بین رشد و سودآوری استفاده می‌کنند. در سال آینده، کسب و کارها راهکارهای نوآورانه‌ای را برای بهینه سازی بازده سرمایه پیش خواهند گرفت. تکنیک‌هایی مانند تجزیه و تحلیل RFM (گذشته، فرکانس، مالی) و نسبت‌های سریع، برای بهبود تمرکز و دقت در تمرینات تبلیغاتی استفاده خواهند شد و برندها قادر خواهند بود بیشینه ارزش هزینه‌های تبلیغاتی خود را استخراج کنند.
علاوه بر این، ظهور تبلیغات تلویزیون همراه (Connected TV)، مناظر تبلیغات را انقلابی می‌کند. این تبلیغات راهکارهای هزینه‌ای با ویژگی‌های اضافی ارائه می‌دهند. برندها اکنون می‌توانند هدف مورد نظر خود را به طور دقیق هدف قرار دهند بدون این که هزینه‌های قابل توجهی را در قراردادهای تلویزیونی تحمیل کنند. علاوه بر این، نظارت در زمان واقعی بر عملکرد، برندها را قادر می‌سازد تا در صورت لزوم تنظیمات فوری انجام دهند.
همانطوریکه تجارت در برابر فناوری ML را ترکیب می‌کند، آینده تبلیغات جذاب به نظر می رسد. مدل‌های کامپیوتری کارآیی تبلیغات را به‌طور کامل اصلاح خواهند کرد، حتی در حالی که مقررات حریم خصوصی در حال تحول است و شئونات استفاده از اطلاعات مشتریان را تعیین می‌کند. تا سال ۲۰۲۴، تجارت در برابر فناوری، با بهره‌گیری از این مدل‌های پیشرفته، در صدد ارائه تبلیغات سفارشی و به‌منظور جذب مخاطبان به صورت شخصیکن خواهد بود – تبلیغاتی که واقعاً از ترجیحات و آرزوهای مصرف‌کننده برخوردار باشد.
بخش سوالات متداول:
۱. تبلیغاتی چیست؟
تجارت در برابر فناوری یک رویکرد تبلیغاتی است که به جای روش‌های تبلیغات سنتی در حال جایگزینی است. این رویکرد از پیشرفت‌های فناوری، تأثیر اینترنت و غلبه رسانه‌های اجتماعی برای ایجاد تبلیغات شخصی استفاده می‌کند.
۲. یادگیری ماشینی عملی (ML) چیست؟
یادگیری ماشینی عملی یک مفهوم در حریف بر ابتکارات تبلیغاتی است. از الگوریتم‌ها و بینش‌های مبتنی بر داده‌ها بهره برده می‌شود تا تصمیم‌گیری فوری، دسترسی دقیق‌تر به مخاطبان هدف را فراهم نماید و به چالش‌های منحصربه‌فردی که کسب و کارها با آن روبه‌رو هستند، پاسخ دهد.
۳. چگونه یادگیری ماشینی عملی در هند به رواج می‌انجامد؟
هند جمعیت دیجیتال به سرعت رشد می کند و تخمین می شود تا سال ۲۰۲۴ جمعیتی بیش از ۹۰۰ میلیون نفر داشته باشد. با تعداد بزرگی از کاربران رسانه های اجتماعی، کاربران پرداخت دیجیتال و مشارکت بسیاری از افراد در فعالیت های آنلاین مثل تجارت الکترونیکی، بازی و پرداخت قبوض خدماتی همچون آب، برق و گاز، یادگیری ماشینی عملی دارای پتانسیل بسیاری در هند است.
۴. چندان به تأثیر یادگیری ماشینی عملی در تبلیغات منتقل می‌شود؟
طبق یک مطالعه گلوبال، یادگیری ماشینی عملی برای تجزیه و تحلیل رفتار مصرف‌کننده، توصیه کردن محصولات شخصی و افزایش فروش تلقی می‌شود و به ویژه در صنعت تجارت الکترونیکی تأثیر گذار خواهد بود.
۵. برندها چگونه از یادگیری ماشینی عملی برای رشد و سودآوری استفاده می‌کنند؟
برندها از یادگیری ماشینی عملی برای برقراری تعادل بین رشد و سودآوری استفاده می‌کنند و راهکارهای نوآ
The source of the article is from the blog scimag.news