40 گام به سوی آینده‌ای هوشمند - مجموعه وبینارهای رایگان در حوزه هوش مصنوعی
Filter by دسته‌ها
chatGTP
آموزش هوش مصنوعی و انواع آن
آموزش‌های پایه‌ای هوش مصنوعی
اصول هوش مصنوعی
پایتون و ابزارهای یادگیری عمیق
کتابخانه‌ های یادگیری عمیق
یادگیری با نظارت
یادگیری بدون نظارت
یادگیری تقویتی
یادگیری عمیق
یادگیری نیمه نظارتی
آموزش‌های پیشرفته هوش مصنوعی
بینایی ماشین
پردازش زبان طبیعی
پردازش گفتار
چالش‌های عملیاتی
داده کاوی و بیگ دیتا
رایانش ابری و HPC
سیستم‌‌های امبدد
علوم شناختی
دیتاست
اخبار
تیتر یک
رسانه‌ها
آموزش پردازش زبان طبیعی
آموزش علوم داده
اینفوگرافیک
پادکست
ویدیو
رویدادها
کاربردهای هوش مصنوعی
کسب‌و‌کار
تحلیل بازارهای هوش مصنوعی
کارآفرینی
هوش مصنوعی در ایران
هوش مصنوعی در جهان
 Mastercard از هوش مصنوعی برای تعامل موثرتر با مشتری کمک می‌گیرد

Mastercard از هوش مصنوعی برای تعامل موثرتر با مشتری کمک می‌گیرد

Mastercard از هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی برای شناسایی روندهای خرد و ارائه تجربیات مشتری مرتبط در زمان واقعی به‌منظور تعامل موثر با مشتری استفاده می‌کند.

به گزارش هوشیو، بازه توجه مصرف‌کننده روز‌به‌روز کوتاه‎تر می‌شود و دلیل خوبی هم دارد. هر روز، مردم با تقریباً ۱۰۰۰۰ پیام تبلیغاتی بمباران می‌شوند. در این میان، بسیاری از مصرف‌کنندگان به‌دنبال پلتفرم‌هایی می‌گردند که عاری از تبلیغات بوده و به‌عبارتی «بهشت بدون آگهی» را ارائه ‌دهند.

بر اساس یک مطالعه صنعتی در سال ۲۰۲۰ توسط  Edelman، تقریباً از هر ۱۰ بزرگسال در سراسر جهان هفت نفر از یک یا چند روش برای اجتناب از تبلیغات استفاده می‌کنند، عادات رسانه‌ای خود را تغییر می‌دهند تا تبلیغات کمتری ببینند (۴۹%) یا از مسدودکننده‌های تبلیغات (۴۸%) استفاده می‌کنند. این اعداد مطمئناً در سال‌های آینده افزایش خواهند یافت.

فضای تبلیغاتی فعلی که با تبلیغات پر سروصدا و رقابتی زیادی همراه است، شرایط سخت و استرس‌زایی برای بازاریابان رقم زده است. آنها برای رساندن پیام خود به مخاطب مورد‌نظر‌شان تلاش می‌کنند و پیشنهادات شخصی‌سازی‌ شده‌ای ارائه می‌دهند که باعث افزایش تعامل مشتری و بهبود بازگشت سرمایه آنها می‌شود.

علاوه بر این، گزارش گارتنر در سال ۲۰۲۱ نشان داد که ۶۳ درصد از رهبران بازاریابی دیجیتال برای ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی تلاش می‌کنند، زیرا هنوز در حال افزایش استفاده از فناوری‌های نوظهور هستند. مصرف‌کنندگان اغلب محتواهای مارک‌دار را نادیده می‌گیرند یا آن را بی‌ربط می‌دانند. برای برندها هزینه‌های زیادی در به دست آوردن مشتریان و درآمد از دست داده‌شان، وجود دارد.

واضح است که روش‌های قدیمی و سنتی تبلیغات دیگر قابل اجرا نیستند. بازاریابان باید بی‌اموزند که چگونه از طریق مسیرهای جدید و جایگزینی که فناوری‌های نوظهور با تفکر استراتژیک جدید و نقشه راه به روز شده ارائه می‌دهند، مشتریان خود را جذب کنند.

این طرز فکری است که باعث شد بازاریابان دیجیتال مسترکارت چارچوب خود را دوباره بازبینی کنند. از همان ابتدا، هدف این بوده است که مشتریان را با محتوای شخصی، مرتبط با زمینه و در لحظه درگیر سازند. برای انجام این کار، این تیم موتور دیجیتال Mastercard را با هوش مصنوعی (AI) و یادگیری ماشین (ML) در هسته آن ایجاد کردند.

هوش مصنوعی برای تعامل موثرتر با مشتری

موتور دیجیتالی مسترکارت مجهز به هوش مصنوعی چگونه کار می‌کند؟

۱. موتور دیجیتالی مسترکارت از هوش مصنوعی برای ردیابی تغییرات کوچک در علایق و رفتار افراد در سراسر جهان استفاده می‌کند. این کار را با تجزیه‌و‌تحلیل میلیاردها مکالمه در اینترنت در مورد موضوعات مختلفی، همچون غذاهای جدید تا افزایش گزینه‌های پرداخت بدون تماس در زمان شروع همه‌گیری انجام می‌دهد.

۲. سیستم دیجیتالی مسترکارت با کمک هوش مصنوعی و بر اساس علایق مصرف‌کنندگان به آشپزی، سفر، ورزش، موسیقی، سرگرمی و …. پیشنهاداتی را به آنها ارائه می‌دهد و به افراد کمک می‌کند تا چیزهایی را که می‌خواهند راحت‌تر پیدا کنند و بخرند.

۳. سیستم دیجیتالی مسترکارت از هوش مصنوعی برای تجزیه‌و‌تحلیل تغییرات کوچک و تصمیم‌گیری در مورد ایجاد کمپینی برای جذب مشتری استفاده می‌کند. این کمپین را می‌توان به‌سرعت در بسیاری از پلتفرم‌های مختلف با محتوایی که از کتابخانه‌ای از مطالب مرتبط انتخاب شده، راه‌اندازی کرد و به محض اینکه دیگر نیازی به آن نباشد، می‌توان آن را پایان داد.

سیستم دیجیتال Mastercard از هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و پردازش زبان طبیعی برای عملکرد سریع و کارآمد استفاده می‌کند. این به Mastercard کمک می‌کند تا تاثیر کمپین‌های خود را در زمان واقعی اندازه‌گیری نموده و بهینه‌سازی کند که چه کسی، چه محتوایی را در چه زمانی دریافت می‌کند.

نه‌تنها هوش مصنوعی موتور دیجیتالی Mastercard را قادر می‌سازد که با تاخیر صفر یا نزدیک به صفر برای حداکثر کار کند، بلکه یادگیری ماشینی ML و پردازش زبان طبیعی (NLP) نیز اندازه‌گیری و بهینه‌سازی محتوا را در زمان واقعی امکان‌پذیر می‌کند.

بنر اخبار هوش مصنوعی

میانگین امتیاز / ۵. تعداد ارا :

مطالب پیشنهادی مرتبط

اشتراک در
اطلاع از
0 نظرات
بازخورد (Feedback) های اینلاین
مشاهده همه دیدگاه ها
[wpforms id="48325"]