یادگیری ماشین (machine learning) چیست؟

یادگیری ماشین (Machine Learning) نوعی هوش مصنوعی (AI) است که می‌تواند به شما کمک کند تا با استفاده از اتوماسیون بتوانید پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و بینش‌های عمیق‌تری نسبت به مشتریان داشته باشید و تقریباً تمام فرآیندهای تجاری را بهینه کنید. با یادگیری ماشین به زبان ساده می‌توانید مشتریان خود را بهتر بشناسید، کمپین‌های بازاریابی مؤثرتری اجرا کنید و فرآیندهای فروش خود را بهبود بخشید. اما برای بهره‌برداری کامل از این تکنولوژی، باید با نحوه عملکرد آن آشنا شوید.

یادگیری ماشین به زبان ساده

یادگیری ماشین (ML) سیستمی است که به کامپیوتر اجازه می‌دهد بدون نیاز به برنامه‌ ریزی دقیق برای یک کار خاص، خودش یاد بگیرد و پیشرفت کند. این تکنولوژی اغلب برای توسعه برنامه‌هایی استفاده می‌شود که می‌توانند تصمیمات یا پیش‌بینی‌های قدرتمندی بر اساس اطلاعات کلیدی بگیرند.

برای مثال، اگر یک پایگاه داده بزرگ از مشتریان دارید و می‌خواهید بدانید کدام مشتریان احتمال بیشتری دارند محصول جدیدی را خریداری کنند، یک الگوریتم یادگیری ماشین می‌تواند داده‌های مشتری شما (مثل خریدهای گذشته و تاریخچه مرور) را تحلیل کرده و الگوهای خرید را شناسایی کند.

یادگیری ماشین بر اساس این الگوها، پیش‌بینی می‌کند که کدام مشتریان احتمال بیشتری برای خرید دارند و با گذشت زمان و کسب تجربه، پیش‌بینی‌هایش را دقیق‌تر می‌کند.
 

مقایسه هوش مصنوعی، یادگیری عمیق و یادگیری ماشین

این سه مفهوم به هم مرتبط هستند، اما یکسان نیستند و اغلب با هم اشتباه گرفته می‌شوند:

• هوش مصنوعی  (AI): یک مفهوم کلی است که شامل انواع نرم‌افزارهایی می‌شود که به روشی مشابه با تصمیم‌گیری انسانی کار می‌کنند.
• یادگیری ماشین  (ML): نوعی هوش مصنوعی است که از الگوریتم‌ها برای یادگیری و بهبود وظایف خاص از طریق تجربه استفاده می‌کند.
• یادگیری عمیق (Deep Learning): یک نوع خاص از یادگیری ماشین است که از الگوریتم‌های پیچیده چند لایه (شبکه‌های عصبی) برای تقلید از فرآیند یادگیری مغز انسان استفاده می‌کند.

یادگیری ماشین چگونه کار می‌کند؟

در برنامه‌نویسی سنتی، یک سیستم کامپیوتری از دستورالعمل‌ها (الگوریتم) پیروی می‌کند و یک کار خاص را انجام می‌دهد. اما در یادگیری ماشین، شما مجموعه‌ای از داده‌های آموزشی و یک نتیجه دلخواه را به سیستم می‌دهید. سیستم خودش یاد می‌گیرد که چگونه این کار را انجام دهد و با گذشت زمان بهبود پیدا می‌کند.

مراحل یادگیری ماشین

1. جمع‌آوری داده‌ها

اولین قدم جمع‌آوری و آماده‌سازی داده‌هایی است که مدل یادگیری ماشین را آموزش می‌دهد. این داده‌ها باید مرتبط با کار باشند و طوری آماده شوند که سیستم بتواند آن‌ها را درک کند.

2. انتخاب مدل

پس از آماده شدن داده‌ها، باید مدل مناسب یادگیری ماشین را انتخاب کنید.

3. آموزش

در این مرحله، مدل با استفاده از داده‌های آماده شده یاد می‌گیرد که چگونه داده‌های ورودی را به خروجی مرتبط کند.

4. ارزیابی

پس از آموزش، باید مدل را با داده‌های جدید تست کنید تا ببینید چقدر مؤثر است.

انواع یادگیری ماشین

ده‌ها الگوریتم یادگیری ماشین وجود دارد و هرکدام دارای نقاط قوت و ضعف منحصر به فرد خود هستند. در ادامه سه روش اصلی یادگیری ماشین را بررسی می‌کنیم.

یادگیری ماشینی تحت نظارت

در این روش، الگوریتم با یک مجموعه داده برچسب‌دار و پاسخ‌های صحیح آموزش داده می‌شود.

یادگیری ماشینی بدون نظارت

در این روش، الگوریتم فقط داده‌های ورودی را دریافت می‌کند و بدون داشتن پاسخ‌های صحیح، الگوهای پنهان در داده‌ها را کشف می‌کند.
 

یادگیری تقویتی

در این روش، الگوریتم با داده‌های بدون برچسب تعامل می‌کند، تصمیم می‌گیرد و از نتایجش یاد می‌گیرد.

استفاده از یادگیری ماشین در فروش

با پیشرفت‌های علوم کامپیوتر و هوش مصنوعی، تعداد برنامه‌های کاربردی یادگیری ماشین به سرعت در حال افزایش است. این تکنولوژی می‌تواند به شما کمک کند تا مشتریان را بهتر بشناسید، فرآیندهای فروش را بهینه کنید و در نهایت به نتایج بهتری دست پیدا کنید.

1. کمک به پیش‌بینی فروش

پیش بینی فروش شامل پیش بینی فروش آینده بر اساس داده های فروش گذشته است. با استفاده از این پیش بینی‌های دقیق، کسب‌وکارها می توانند تقاضا را پیش بینی کنند، موجودی انبار را مدیریت کنند و تصمیمات استراتژیک بگیرند.

الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند پیش بینی فروش را به روش‌های زیر افزایش دهند:

• تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند حجم بزرگی از داده‌های فروش را تجزیه و تحلیل کنند و روندهایی را شناسایی کنند که ممکن است توسط چشم انسان دیده نشوند.
• متغیرهای خارجی: این مدل‌ها محدود به داده‌های فروش تاریخی نیستند، بلکه می‌توانند از پیش‌بینی‌های آب و هوا، شاخص‌های بازار و سایر عوامل استفاده کنند تا پیش‌بینی‌های بهتری ارائه دهند.
• پیش‌بینی در لحظه: الگوریتم‌های یادگیری ماشینی می‌توانند به داده‌ها در زمان واقعی سازگار شوند و کمک کنند تا به تغییرات سریع واکنش نشان دهید.

2. امتیازدهی به سرنخ‌ها

صلاحیت رهبری شرکت‌ها را قادر می‌سازد تا سرنخ‌ها را بر اساس آمادگی خود برای خرید رتبه بندی کنند. این کار به فروشندگان کمک می کند تا روی سرنخ هایی تمرکز کنند که به احتمال زیاد تبدیل به مشتری می‌شوند و فروش را آسان تر می‌کند.

یادگیری ماشینی می‌تواند با ایجاد الگوریتم های پیش بینی امتیازدهی سرنخ کمک کند. تجزیه و تحلیل تبدیل‌های موفق به این معنی است که آنها می‌توانند مدلی بسازند که احتمال تبدیل سرنخ به مشتری را پیش‌بینی کند.

3. ربات‌های گفتگو برای پرورش مشتریان

بدون هوش مصنوعی، ربات‌های گفتگوی بازاریابی بر اساس قوانین عمل می‌کنند، به این معنی که شما باید به سؤالات خاصی سریعاً پاسخ دهید. آنها با درخواست‌های پیچیده مشکل دارند و از تجربیات خود یاد نمی‌گیرند. یادگیری ماشینی تضمین می‌کند که ربات‌ها و دستیاران مجازی (مانند سیری و الکسا) قادر به یادگیری از هر تعاملی باشند. اگر نتوانند به کسی کمک کنند، می‌توانند خودشان را برای مکالمات آینده بهبود بخشند.

4. شخصی سازی پیشنهادات

ربات‌های هوش مصنوعی می‌توانند ترجیحات مشتریان را پیش‌بینی کرده و محتوایی را توصیه کنند که احتمالاً از آن لذت ببرند. شرکت‌هایی مانند نتفلیکس و آمازون از این الگوریتم‌ها برای توصیه نمایش‌ها و محصولات جدید بر اساس عادات و سابقه خرید شما استفاده می‌کنند.

نتیجه‌گیری

با گسترش قابلیت‌های داده‌های کلان و هوش مصنوعی، کاربردهای آن نیز افزایش یافته است. یادگیری ماشین به شما کمک می‌کند تا فروش را پیش‌بینی کنید، داده‌های مشتریان را برای بینش‌های قدرتمند استخراج کنید، استراتژی‌های قیمت‌گذاری هم‌زمان را اجرا کنید و همچنین بسیاری از موارد و امکانات دیگر که تقریباً بی‌پایان هستند.

ادغام ابزارهای یادگیری ماشین در فرآیندهای فروش و بازاریابی، راهی موثر برای افزایش فروش، بهبود روابط با مشتریان و افزایش چشمگیر بازگشت سرمایه است.