आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है | Digital marketing AI

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है हेलो दोस्तों मेरा नाम मोहित है आज में आपको digital marketing के बारे में बताने जा रहा रहा हूँ अगर आपको digital marketing के बारे में बिलकुल कुछ पता नहीं है तो इस post के अंदर साडी जानकारी मिलेगी इसलिए इस post में आगे तक बने रहे। कई कंपनियां अपनी प्रक्रियाओं को सुधारने के लिए AI marketing स्टार्टअप में निवेश कर रही हैं, लेकिन इसके बावजूद, ऐसे रचनात्मक तरीके भी खोज रही हैं जैसे कि लक्ष्यीकरण और सामग्री उत्पादन।

AI (artificial इंटेलिजेंस) marketing क्या है?

AI marketing data संग्रह, data विश्लेषण और दर्शकों या आर्थिक रुझानों की अतिरिक्त टिप्पणियों के आधार पर स्वचालित निर्णय लेने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता प्रौद्योगिकियों का उपयोग करती है जो marketing प्रयासों को प्रभावित कर सकते हैं। AI का उपयोग अक्सर डिजिटल marketing प्रयासों में किया जाता है जहां गति आवश्यक है। AI marketing टूल data और ग्राहक प्रोफाइल का उपयोग करके यह सीखते हैं कि ग्राहकों के साथ सबसे अच्छा संवाद कैसे किया जाए, फिर उन्हें marketing टीम के सदस्यों के हस्तक्षेप के बिना सही समय पर अनुकूलित संदेश प्रदान करते हैं, जिससे अधिकतम दक्षता सुनिश्चित होती है। आज के कई डिजिटल विपणक के लिए, AI का उपयोग marketing टीमों को बढ़ाने या अधिक सामरिक कार्यों को करने के लिए किया जाता है जिनके लिए कम मानवीय बारीकियों की आवश्यकता होती है।

AI marketing उपयोग के मामलों में शामिल हैं:

• data विश्लेषण : विभिन्न campaigns और कार्यक्रमों से बड़ी मात्रा में marketing data एकत्र करना और छांटना, जिन्हें अन्यथा मैन्युअल रूप से सॉर्ट करना होगा।
• प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) : सामग्री निर्माण, ग्राहक सेवा बॉट, अनुभव वैयक्तिकरण और बहुत कुछ के लिए मानव जैसी भाषा बनाना।
• मीडिया ख़रीदना : किसी व्यवसाय के लिए अपने लक्षित दर्शकों तक पहुंचने और marketing रणनीति आरओआई को अधिकतम करने के लिए सबसे प्रभावी विज्ञापन और मीडिया प्लेसमेंट की भविष्यवाणी करना।
• स्वचालित निर्णय लेना : AI marketing उपकरण किसी व्यवसाय को यह तय करने में मदद करते हैं कि उन्हें पिछले data या बाहरी data इनपुट के आधार पर किस marketing या व्यवसाय विकास रणनीति का उपयोग करना चाहिए।
• सामग्री निर्माण : marketing रणनीति के लिए सामग्री के छोटे और लंबे दोनों टुकड़े लिखना, जैसे वीडियो कैप्शन, ईमेल विषय पंक्तियाँ, वेब कॉपी, ब्लॉग और बहुत कुछ।

वास्तविक समय वैयक्तिकरण : एक निश्चित कार्रवाई को प्रोत्साहित करने के लिए ग्राहक की पिछली प्राथमिकताओं को फिट करने के लिए वेब पेज, सोशल पोस्ट या ईमेल जैसी marketing परिसंपत्ति के साथ ग्राहक के अनुभव को बदलना, जैसे लिंक पर क्लिक करना, किसी चीज़ के लिए साइन अप करना या उत्पाद खरीदना।

AI marketing समाधान के प्रकार

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है यह स्पष्ट है कि विपणक को उपभोक्ताओं से जुड़ने में मदद करने में कृत्रिम बुद्धिमत्ता महत्वपूर्ण भूमिका निभाती है। AI marketing के निम्नलिखित घटक आज के प्रमुख समाधान बनाते हैं जो एकत्र किए जा रहे ग्राहक data की विशाल मात्रा और डिजिटल विपणक अपने भविष्य के campaigns में उठाए जाने योग्य अगले कदमों के बीच अंतर को पाटने में मदद कर रहे हैं:

यंत्र अधिगम

Machine लर्निंग कृत्रिम बुद्धिमत्ता द्वारा संचालित होती है, जिसमें कंप्यूटर एल्गोरिदम शामिल होते हैं जो जानकारी का विश्लेषण कर सकते हैं और अनुभव के माध्यम से स्वचालित रूप से डिजिटल marketing campaigns में सुधार कर सकते हैं। Machine लर्निंग का Benefit उठाने वाले उपकरण प्रासंगिक ऐतिहासिक data के संदर्भ में नई जानकारी का विश्लेषण करते हैं, जो अतीत में क्या काम किया है या क्या नहीं किया है, उसके आधार पर डिजिटल marketing campaigns को सूचित कर सकता है।

बिग data और एनालिटिक्स

digital media के उद्भव ने “बड़े data” का प्रवाह ला दिया है, जिसने डिजिटल विपणक को अपने प्रयासों को समझने और सभी चैनलों में सटीक मूल्य बताने के अवसर प्रदान किए हैं। इससे data की अति-संतृप्ति भी हुई है, क्योंकि कई डिजिटल विपणक यह निर्धारित करने के लिए संघर्ष करते हैं कि कौन से data सेट एकत्र करने लायक हैं। AI marketing उस सभी data को लाइटस्पीड पर पार्स करने, उसे उसके आवश्यक तत्वों तक फ़िल्टर करने और न केवल उसका विश्लेषण करने में मदद कर सकती है बल्कि भविष्य के डिजिटल marketing campaigns के सर्वोत्तम तत्वों की सिफारिश भी कर सकती है।

AI marketing प्लेटफार्म और उपकरण

प्रभावी AI-संचालित विपणन समाधान डिजिटल विपणक को एकत्रित किए जा रहे data की भारी मात्रा के प्रबंधन के लिए एक केंद्रीय मंच प्रदान करते हैं। इन AI marketing प्लेटफार्मों में आपके लक्षित दर्शकों से व्यावहारिक marketing बुद्धिमत्ता प्राप्त करने की क्षमता है ताकि आप उन तक सर्वोत्तम तरीके से पहुंचने के बारे में data-संचालित निर्णय ले सकें। उदाहरण के लिए, बायेसियन लर्निंग और फॉरगेटिंग जैसे ढांचे विपणक को यह स्पष्ट समझ हासिल करने में मदद कर सकते हैं कि ग्राहक किसी विशिष्ट डिजिटल marketing प्रयास के प्रति कितना ग्रहणशील है।

AI marketing के लिए चुनौतियाँ

आधुनिक विपणन ग्राहकों की जरूरतों और प्राथमिकताओं की गहन समझ और उस ज्ञान पर शीघ्र और प्रभावी ढंग से कार्य करने की क्षमता पर निर्भर करता है। वास्तविक समय, data-संचालित निर्णय लेने की क्षमता ने AI marketing समाधानों को विपणन हितधारकों के लिए सबसे आगे ला दिया है। हालाँकि, marketing टीमों को यह तय करते समय समझदारी बरतनी चाहिए कि AI को अपने campaigns और संचालन में सर्वोत्तम तरीके से कैसे एकीकृत किया जाए। AI marketing टूल का विकास और उपयोग अभी भी शुरुआती चरण में है। इसलिए, अपनी डिजिटल marketing रणनीति में AI को लागू करते समय कुछ चुनौतियों का ध्यान रखना होगा।

प्रशिक्षण का समय और data गुणवत्ता

AI marketing टूल स्वचालित रूप से नहीं जानते कि marketing लक्ष्यों को प्राप्त करने के लिए कौन सी कार्रवाई करनी है। संगठनात्मक लक्ष्यों, ग्राहकों की प्राथमिकताओं, ऐतिहासिक रुझानों को सीखने, समग्र संदर्भ को समझने और विशेषज्ञता स्थापित करने के लिए उन्हें समय और प्रशिक्षण की आवश्यकता होती है, जैसे मनुष्यों को होती है। इस सीखने की प्रक्रिया के लिए data गुणवत्ता आश्वासन की भी आवश्यकता होती है। यदि आपके AI marketing टूल उच्च गुणवत्ता वाले data के साथ प्रशिक्षित नहीं हैं जो सटीक, समय पर और प्रतिनिधि है, तो आप गलत data निर्णयों के साथ समाप्त हो जाएंगे जो वास्तव में उपभोक्ता की इच्छाओं को प्रतिबिंबित नहीं करते हैं, जिससे आपका चमकदार नया AI marketing टूल और कुछ नहीं बन जाता है। एक खिलौना।

गोपनीयता

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है उपभोक्ता और नियामक निकाय समान रूप से इस बात पर नकेल कस रहे हैं कि संगठन अपने data का उपयोग कैसे करते हैं। डिजिटल marketing टीमों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि वे AI marketing रणनीति को लागू करते समय उपभोक्ता data का नैतिक रूप से और जीडीपीआर जैसे मानकों के अनुपालन में उपयोग कर रहे हैं, अन्यथा भारी दंड और प्रतिष्ठा क्षति का जोखिम हो सकता है। जब तक आपके AI marketing टूल को विशिष्ट कानूनी दिशानिर्देशों का पालन करने के लिए विशेष रूप से प्रोग्राम नहीं किया जाता है, तब तक वे marketing वैयक्तिकरण के लिए उपभोक्ता data का उपयोग करने के मामले में स्वीकार्य मानी जाने वाली सीमा से आगे निकल सकते हैं।

बाय-इन प्राप्त करना

डिजिटल marketing टीमों के लिए व्यावसायिक हितधारकों को AI marketing निवेश का मूल्य प्रदर्शित करना मुश्किल हो सकता है। जबकि आरओआई और दक्षता जैसे केपीआई आसानी से मापे जा सकते हैं, यह दिखाना कि AI marketing ने ग्राहक अनुभव या ब्रांड प्रतिष्ठा में कैसे सुधार किया है , यह कम स्पष्ट हो सकता है। इसे ध्यान में रखते हुए, डिजिटल marketing टीमों को यह सुनिश्चित करने की आवश्यकता है कि उनके पास इन गुणात्मक Benefitों का श्रेय AI निवेशों को देने के लिए सही माप उपकरण हों।

परिनियोजन सर्वोत्तम अभ्यास

चूँकि AI marketing डिजिटल मार्केटर के टूलबॉक्स में एक नया टूल है, इसलिए marketing टीमों की प्रारंभिक तैनाती को निर्देशित करने के लिए निश्चित सर्वोत्तम अभ्यास अभी तक स्थापित नहीं किए गए हैं। प्रत्येक डिजिटल marketing टीम को AI marketing रणनीति को लागू करने के दीर्घकालिक प्रभावों के बारे में सोचना चाहिए, न कि केवल उन अल्पकालिक Benefitों के बारे में जो वे प्राप्त कर सकते हैं।

बदलते विपणन परिदृश्य को अपनाना

AI marketing के उद्भव के साथ दिन-प्रतिदिन के marketing कार्यों में व्यवधान आता है। विपणक को यह मूल्यांकन करना चाहिए कि कौन सी नौकरियाँ बदली जाएंगी और कौन सी नौकरियाँ पैदा की जाएंगी। एक अध्ययन ने सुझाव दिया है कि प्रत्येक 10 मौजूदा विपणन विशेषज्ञ और विश्लेषक नौकरियों में से लगभग 6 को विपणन प्रौद्योगिकी से बदल दिया जाएगा ।

marketing में AI का उपयोग कैसे करें

marketing campaigns और संचालन में AI का Benefit उठाते समय एक संपूर्ण योजना के साथ शुरुआत करना महत्वपूर्ण है। इससे यह सुनिश्चित होगा कि marketing टीमें महंगी चुनौतियों को कम करेंगी और कम से कम समय में अपने AI निवेश से अधिकतम मूल्य प्राप्त करेंगी।

किसी भी AI marketing टूल को लागू करने से पहले, डिजिटल विपणक को विचार करने के लिए कुछ प्रमुख कारक हैं:

लक्ष्य स्थापित करें

किसी भी marketing program की तरह, यह महत्वपूर्ण है कि आपके AI marketing program के लिए शुरू से ही स्पष्ट लक्ष्य और marketing विश्लेषण स्थापित किए जाएं। campaigns या संचालनों के भीतर उन क्षेत्रों की पहचान करके शुरुआत करें जिनमें सुधार किया जा सकता है, जैसे कि विभाजन। फिर स्पष्ट KPI स्थापित करें जो यह बताने में मदद करेगा कि AI-संवर्धित marketing अभियान कितना सफल रहा है – यह ” ग्राहक अनुभव में सुधार ” जैसे गुणात्मक लक्ष्यों के लिए विशेष रूप से महत्वपूर्ण है।

data गोपनीयता मानक

अपने नए marketing कार्यक्रम की शुरुआत में, सुनिश्चित करें कि आपका AI marketing प्लेटफ़ॉर्म data वैयक्तिकरण के नाम पर स्वीकार्य data उपयोग की सीमा को पार नहीं करेगा। सुनिश्चित करें कि अनुपालन और उपभोक्ता विश्वास बनाए रखने के लिए गोपनीयता मानकों को आपके AI marketing प्लेटफार्मों में स्थापित और प्रोग्राम किया गया है।

data मात्रा और स्रोत

AI marketing शुरू करने के लिए, डिजिटल विपणक को आमतौर पर अपने पास बड़ी मात्रा में data की आवश्यकता होती है। यह data AI marketing टूल को ग्राहक प्राथमिकताओं, बाहरी रुझानों और अन्य कारकों में प्रशिक्षित करेगा जो AI-सक्षम marketing campaigns की सफलता को प्रभावित करेंगे। यह data संगठन के स्वयं के CRM, पिछले marketing campaigns और वेबसाइट data से लिया जा सकता है। इसके अतिरिक्त, विपणक इसे दूसरे और तीसरे पक्ष के data के साथ पूरक कर सकते हैं, जिसमें स्थान data , मौसम data और अन्य बाहरी कारक शामिल हो सकते हैं जो खरीदारी निर्णय में योगदान कर सकते हैं।

data विज्ञान प्रतिभा हासिल करें

कई marketing टीमों में आवश्यक data विज्ञान और AI विशेषज्ञता वाले कर्मचारियों की कमी है, जिससे बड़ी मात्रा में data के साथ काम करना और अंतर्दृष्टि प्रदान करना मुश्किल हो जाता है। AI marketing कार्यक्रमों को जमीन पर उतारने के लिए, संगठनों को तीसरे पक्ष के संगठनों के साथ काम करना चाहिए जो इष्टतम प्रदर्शन के लिए अपने उपकरणों को प्रशिक्षित करने और चल रहे रखरखाव की सुविधा के लिए data के संग्रह और विश्लेषण में सहायता कर सकते हैं।

data गुणवत्ता बनाए रखें

चूंकि Machine लर्निंग और AI marketing program अधिक data की खपत करते हैं, वे सीखेंगे कि सटीक, प्रभावी निर्णय कैसे लिए जाएं। हालाँकि, यदि आपके AI marketing program को दिया जा रहा data मानकीकृत और त्रुटि-मुक्त नहीं है, तो अंतर्दृष्टि उपयोगी नहीं होगी और वास्तव में ऐसे निर्णय ले सकती है जो मदद करने के बजाय आपकी निचली रेखा को नुकसान पहुंचा सकते हैं। किसी भी AI विपणन कार्यक्रम को लागू करने से पहले, विपणन टीमों को data सफाई और data रखरखाव के लिए प्रक्रियाएं स्थापित करने के लिए data प्रबंधन टीमों और व्यवसाय की अन्य लाइनों के साथ समन्वय करना होगा। ऐसा करते समय, सात आवश्यक data आयामों पर विचार करें:

• समयबद्धता
• सम्पूर्णता
• स्थिरता
• प्रासंगिकता
• पारदर्शिता
• शुद्धता
• प्रतिनिधित्वशीलता

एक एकीकृत AI marketing रणनीति बनाएं

अधिकांश डिजिटल विपणक पाते हैं कि उनके AI marketing उपकरण विशेष रूप से तब प्रभावी होते हैं जब उन्हें स्टैंड-अलोन रणनीति के रूप में उपयोग किए जाने के बजाय उनकी मौजूदा marketing रणनीति के साथ एकीकृत किया जाता है। AI marketing उपकरण एक marketing रणनीति में कदमों को अनुकूलित करने के अवसर पैदा करते हैं जो वर्तमान में श्रम-गहन हो सकते हैं, जैसे data विश्लेषण, या गलतता का जोखिम हो सकता है, जैसे कि एट्रिब्यूशन।

इन “अंधे स्थानों” को भरने के लिए AI को शामिल करके, डिजिटल विपणक न केवल अपनी marketing को अगले स्तर तक ले जाने के लिए इन शक्तिशाली दूरदर्शी तरीकों का Benefit उठा सकते हैं, बल्कि अतीत में उपयोग किए गए प्रभावी डिजिटल marketing तरीकों की नींव भी बना सकते हैं। .

AI प्लेटफ़ॉर्म का चयन करना

AI marketing program को जमीन पर उतारने के लिए सही प्लेटफॉर्म या प्लेटफॉर्म का चयन करना एक महत्वपूर्ण कदम है। विपणक को उन कमियों की पहचान करने में समझदारी रखनी चाहिए जिन्हें प्लेटफ़ॉर्म भरने की कोशिश कर रहा है और क्षमताओं के आधार पर समाधान का चयन करना चाहिए। यह उस लक्ष्य के इर्द-गिर्द घूमेगा जिसे विपणक प्राप्त करने का प्रयास कर रहे हैं – उदाहरण के लिए, गति और उत्पादकता लक्ष्यों को AI के साथ समग्र ग्राहक संतुष्टि में सुधार के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरणों की तुलना में अलग कार्यक्षमता की आवश्यकता होगी।

आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस क्या है किसी टूल का चयन करते समय एक बात का ध्यान रखें कि AI marketing प्लेटफॉर्म ने एक निश्चित निर्णय क्यों लिया, इसके बारे में आपको दृश्यता के स्तर की आवश्यकता होगी। उपयोग में आने वाले एल्गोरिदम के आधार पर, डिजिटल marketing टीमों को एक स्पष्ट रिपोर्ट मिल सकती है कि एक निश्चित निर्णय क्यों लिया गया और किस data ने निर्णय को प्रभावित किया, जबकि गहन शिक्षण के साथ अधिक उन्नत स्तर पर काम करने वाले एल्गोरिदम निश्चित तर्क देने में सक्षम नहीं हो सकते हैं।

marketing में AI (कृत्रिम बुद्धिमत्ता) का Benefit उठाने के Benefit

आपके डिजिटल marketing कार्यक्रमों में AI marketing को शामिल करने के लिए असंख्य उपयोग के मामले हैं, और इनमें से प्रत्येक उपयोग के मामले अलग-अलग Benefit देते हैं। उदाहरण के लिए, AI marketing जोखिम में कमी, बढ़ी हुई गति, अधिक ग्राहक संतुष्टि, राजस्व में वृद्धि और बहुत कुछ जैसे क्षेत्रों में एक संपत्ति हो सकती है। Benefit मात्रात्मक (बिक्री की संख्या) या मात्रात्मक नहीं (उपयोगकर्ता संतुष्टि) हो सकते हैं। कुछ व्यापक Benefit हैं जिन्हें AI marketing उपयोग के मामलों में लागू किया जा सकता है:

अभियान आरओआई में वृद्धि

यदि सही ढंग से Benefit उठाया जाए, तो विपणक अपने dataसेट से सबसे मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकालकर और वास्तविक समय में उन पर कार्य करके अपने संपूर्ण विपणन कार्यक्रम को बदलने के लिए AI marketing का उपयोग कर सकते हैं। AI प्लेटफ़ॉर्म इस बात पर तेजी से निर्णय ले सकते हैं कि मीडिया चैनलों में सर्वोत्तम तरीके से धन कैसे आवंटित किया जाए या campaigns से अधिकतम मूल्य प्राप्त करने के लिए ग्राहकों को अधिक लगातार संलग्न करने के लिए सबसे प्रभावी विज्ञापन प्लेसमेंट का विश्लेषण किया जाए।

बेहतर ग्राहक संबंध और वास्तविक समय वैयक्तिकरण

AI marketing आपको उपभोक्ता जीवनचक्र में उचित बिंदुओं पर ग्राहकों को वैयक्तिकृत संदेश पहुंचाने में मदद कर सकती है। यह डिजिटल विपणक को जोखिम वाले ग्राहकों की पहचान करने और उन्हें जानकारी के साथ लक्षित करने में भी मदद कर सकता है जो उन्हें ब्रांड के साथ फिर से जुड़ने में मदद करेगा।

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उन्नत विपणन मापन

कई संगठनों को डिजिटल marketing campaigns द्वारा उत्पादित सभी data के साथ तालमेल बिठाने में परेशानी होती है, जिससे सफलता को विशिष्ट campaigns से जोड़ना मुश्किल हो जाता है। डैशबोर्ड जो AI marketing का Benefit उठाते हैं, जो काम कर रहा है उसमें अधिक व्यापक दृष्टिकोण की अनुमति देते हैं ताकि इसे सभी चैनलों और तदनुसार आवंटित बजट में दोहराया जा सके।

तेजी से निर्णय लें

AI marketing अपने मानव समकक्षों की तुलना में तेजी से सामरिक data विश्लेषण करने में सक्षम है और अभियान और ग्राहक संदर्भ के आधार पर तेजी से निष्कर्ष पर पहुंचने के लिए Machine लर्निंग का उपयोग करती है। इससे टीम के सदस्यों को रणनीतिक पहलों पर ध्यान केंद्रित करने का समय मिलता है जो AI-सक्षम campaigns को सूचित कर सकते हैं। AI marketing के साथ, डिजिटल विपणक को निर्णय लेने के लिए अभियान के अंत तक इंतजार नहीं करना पड़ता है, बल्कि बेहतर मीडिया विकल्प चुनने के लिए वास्तविक समय विश्लेषण का उपयोग कर सकते हैं।

marketing में AI (artificial इंटेलिजेंस) के 7 उदाहरण

AI marketing का उपयोग डिजिटल marketing पहलों में विभिन्न प्रकार के उद्योगों में कई उपयोग के मामलों में किया जा रहा है। AI marketing और इसकी अनुकूलन क्षमताओं का Benefit उठाने वाले उद्योगों में वित्तीय सेवाएं , सरकार, मनोरंजन, स्वास्थ्य सेवा, खुदरा और बहुत कुछ शामिल हैं। प्रत्येक AI marketing उपयोग का मामला ग्राहक प्रतिधारण सुधार से लेकर अभियान प्रदर्शन, उन्नत ग्राहक अनुभव या marketing संचालन में अधिक दक्षता तक अलग-अलग परिणाम प्रदान करता है।

ऐसे कई तरीके हैं जिनसे व्यवसाय अधिक व्यापक marketing योजना बनाने के लिए AI marketing और Machine लर्निंग का Benefit उठा सकते हैं । निम्न पर विचार करें:

 1. प्रोग्रामेटिक मीडिया खरीद पर बोली लगाना

एक समस्या जिसका विपणन दल अक्सर सामना करते हैं वह यह तय करना है कि विज्ञापन और संदेश कहाँ रखे जाएँ। marketing टीमें उपयोगकर्ता की प्राथमिकताओं के आधार पर सूचित योजनाएँ बना सकती हैं, लेकिन ये टीमें अक्सर इतनी लचीली या चुस्त नहीं होती हैं कि नवीनतम उपभोक्ता जानकारी के आधार पर वास्तविक समय में योजना को बदल सकें। प्रोग्रामेटिक विज्ञापन के माध्यम से इस चुनौती को कम करने के लिए डिजिटल विपणक द्वारा AI marketing का उपयोग किया जा रहा है।

प्रोग्रामेटिक प्लेटफ़ॉर्म वास्तविक समय में लक्षित दर्शकों के लिए प्रासंगिक विज्ञापन स्थान पर बोली लगाने के लिए Machine लर्निंग का Benefit उठाते हैं। बोली को रुचियों, स्थान, खरीद इतिहास, खरीदार के इरादे और बहुत कुछ जैसे data द्वारा सूचित किया जाता है। यह डिजिटल marketing टीमों को प्रतिस्पर्धी मूल्य पर सही समय पर सही चैनलों को लक्षित करने के लिए AI marketing का Benefit उठाने में सक्षम बनाता है। प्रोग्रामेटिक खरीदारी इस बात का उदाहरण है कि कैसे Machine लर्निंग ग्राहकों की ज़रूरतों और रुचियों के विकसित होने पर उन्हें पूरा करने के लिए marketing लचीलेपन को बढ़ा सकती है।

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2. सही संदेश का चयन करें

सभी चैनलों पर, अलग-अलग उपभोक्ता अलग-अलग संदेशों पर प्रतिक्रिया देते हैं – कुछ भावनात्मक अपील के साथ प्रतिध्वनित हो सकते हैं, कुछ हास्य, अन्य तर्क। Machine लर्निंग और AI marketing यह ट्रैक कर सकती है कि उपभोक्ताओं ने किस मैसेजिंग का जवाब दिया है और एक अधिक संपूर्ण उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल बना सकते हैं। वहां से, marketing टीमें उपयोगकर्ताओं को उनकी प्राथमिकताओं के आधार पर अधिक अनुकूलित संदेश प्रदान कर सकती हैं।

उदाहरण के लिए, नेटफ्लिक्स उन शैलियों को समझने के लिए Machine लर्निंग का उपयोग करता है जिनमें एक निश्चित उपयोगकर्ता की रुचि है। फिर यह उस कलाकृति को अनुकूलित करता है जिसे उपयोगकर्ता इन रुचियों से मेल खाता हुआ देखता है। नेटफ्लिक्स टेक ब्लॉग पर , लेखक बताते हैं कि नेटफ्लिक्स AI टूल्स और एल्गोरिदम का Benefit कैसे उठाता है ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि कौन सी कलाकृति दर्शकों को एक निश्चित शीर्षक देखने के लिए सबसे अधिक लुभाएगी, यह कहते हुए: