هل قرار الشراء بتاعك؟
مش بتاعك أصلاً
في عالم التسويق الحديث خوارزميات الذكاء الاصطناعي مش بس بتراقبك دي بتفهمك أكتر من نفسك، وبتشتغل على تشكيل سلوكك الاستهلاكي لحظة بلحظة.
1. Tracking Algorithms
كل حركة بتعملها على الإنترنت – من مدة وقوفك على صورة، لسرعة تمريرك للصفحات – بتتحلل وبتتحول لبيانات تفهم منها الخوارزميات إنت مهتم بإيه.
2. Recommendation Engines
الأنظمة دي بتقارن سلوكك بسلوك ملايين غيرك وبتقدملك محتوى أو منتجات إنت احتمال كبير تتفاعل معاها، حتى لو ما كنتش ناوي تشتري.
3. Predictive Analytics
بناء على سلوكك الحالي وتاريخك الرقمي الخوارزميات بتتوقع إمتى وإزاي هتشتري وبتدفعلك الإعلان في الوقت اللي صعب ترفضه فيه.
4. Dynamic A/B Testing
أنت بتشوف نسخة من إعلان وصاحبك بيشوف نسخة تانية المنصات بتقيس في الزمن الحقيقي مين اتأثر أكتر وبتطور الإعلان تبعاً لذلك. أنت بتساعد الخوارزمية تطور أدواتها ضدك وانت مش واخد بالك.
النتيجة؟
الذكاء الاصطناعي مش بس بيحلل سلوكك ده بيشكل قراراتك
لو لسه بتسوّق من غير ما تعتمد على AI فانت بتدي المنافسين فرصة يخطفوا عميلك قبل ما حتى يفكر فيك.
طب نستخدم دا الزاي بقا بشكل عملي اولا :
1. اجمع بيانات السلوك Behavior Data
الهدف: تفهم جمهورك مش من كلامه من أفعاله
كيف؟
استخدم أدوات زي Google Analytics، Hotjar، وFacebook Pixel
راقب معدل البقاء على الصفحات المنتجات اللي بتتشاف أكتر ونقاط الخروج من الموقع.
اربط البيانات دي ببيانات العملاء (CRM) عشان تعرف مين عمل إيه؟
2. نظف البيانات وجهّزها (Data Cleaning & Feature Engineering)
الهدف: تطرد "الضوضاء" من بياناتك وتخليها قابلة للتعلم
كيف؟
عالج البيانات المفقودة أو المتكررة
أنشئ متغيرات جديدة (مثل: عدد مرات تصفح المنتج خلال أسبوع).
استخدم أدوات زي Python (pandas, scikit-learn) أو حسب قدراتك.
3. درّب نموذج التوصيات (Recommendation Model)
الهدف: توصل للعميل المنتج أو المحتوى المناسب في الوقت المناسب.
كيف؟
استخدم خوارزميات مثل:
Collaborative Filtering
Content-Based Filtering
أو خوارزميات هجينة (Hybrid Models)
أدوات: TensorFlow, PyTorch, Surprise library أو Amazon Personalize.
4. طبق التحليلات التنبؤية (Predictive Marketing)
الهدف: تتوقع مين هيشتري ومتى وازاي
كيف؟
أنشئ نماذج تصنيف (Classification Models) للتنبؤ بسلوك العميل.
أمثلة: Logistic Regression, Random Forest, XGBoost
استخدمها في حملات Email/SMS بذكاء، مش عشوائي.
5. استخدم الـA/B Testing الذكي.
الهدف: تعرف الإعلان أو الرسالة اللي فعلاً بتجيب نتيجة
كيف؟
أطلق أكثر من نسخة من الحملة وخلّي الذكاء الاصطناعي هو اللي يقرر الأفضل بناءً على التفاعل الحقيقي.
أدوات: Google Optimize, VWO, أو ذكاء منصات الإعلان نفسها (Meta, Google Ads)
6. دمج مع أدوات التسويق Marketing Automation
الهدف: تخلي المنظومة تشتغل أوتوماتيك وتتعلم ذاتيًا
كيف؟
اربط الذكاء الاصطناعي بمنصات زي: HubSpot, Mailchimp, ActiveCampaign.
فعل workflows تعتمد على سلوك العميل: فتح إيميل؟ يتبعتله عرض. اشترى منتج؟ يظهر له منتج تاني مكمل.
#نقاش_دوت_نت
