معرفی مقاله تأثیر هوش مصنوعی بر برند

به احتمال زیاد مانند کسی که از میان تمام نام‌ها منتظر شنیدن یک نام است و به‌دنبال آن می‌گردد. برای شما هم پیش آمده باشد که بیش از آن‌که به یک محصول، خدمت، سازمان و شخص توجه کنید، به دنبال نام خاصی از آن‌ها باشید. نامی که اگر هم جایگزینی برایش پیدا کنید، باز هم به داشتن آن فکر می‌کنید. اگر همین‌طور است، شما هم به دنیای برندها سفری داشته‌اید.

اگر نگاهی با ادبیات و مفاهیم سنتی به مفهوم برند کنیم، برندها چیزی بیشتر از یک محصول را نمایان می‌کنند و ارزش برند در زمانی ایجاد می‌شود که تبلیغات احساسی و اجتماعی (مزایای احساسی) جای نوآوری محصول و تحقیق و توسعه (مزایای عملکردی) را برای سرمایه‌گذاری می‌گیرد. اما امروزه این دیدگاه سنتی با ظهور شرکت‌های متمرکز بر هوش مصنوعی مانند گوگل و آمازون که جزء با ارزش‌ترین برندهای جهان هستند به چالش کشیده شده است. بر همین اساس این مقاله به بررسی تأثیر فناوری‌های هوش مصنوعی بر برندسازی و مدیریت برند می‌پردازد. با توجه به شتاب و سرعت رشدی که هوش مصنوعی دارد، محققان در این مقاله سعی کرده‌اند که علاوه بر تأثیرات فعلی، نگاهی آینده‌نگرانه نیز به آن اتخاذ کنند.

تعاریف مختلفی از برند موجود است که از مهم‌ترین و مقبول‌ترین آن‌ها می‌توان به سه مفهوم زیر اشاره کرد.

• برند به‌عنوان لوگو: برند، یک نام، اصطلاح، طراحی، نماد یا ترکیبی از آن‌هاست که جهت شناسایی کالاها یا خدمات و تمایز آن‌ از رقبا مورد استفاده قرار می‌گیرد.
• برند به‌مثابه شخصیت: شخصیت برند به مجموعه‌ای ویژگی‌های انسانی اشاره دارد که با یک برند مرتبط است.
• برند به‌عنوان ارزش افزوده: برند به‌عنوان مزایای غیرعملکردی یک محصول مطرح است.

تجزیه و تحلیل تعاریف بالا نشان می‌دهد که این تعاریف از سه مضمون زیر تشکیل شده‌اند:

• برندها دارای عنصر عملکردی هستند که هدف آن پاسخ به نیازهای عملکردی مشتری است.
• برندها دارای عنصر غیرعملکردی هستند که اغلب منبع اصلی تفاوت برند است.
• عنصر عملکردی یک برند به‌سادگی قابل تقلید یا کپی است.

هوش مصنوعی از طریق پردازش زبان طبیعی (NLP) و یادگیری ماشینی به برندها اجازه می‌دهد تا با بهبود خدمت به مشتریان و شخصی‌سازی خدمات برای آن‌ها روابط قوی‌تری با مشتریان ایجاد کنند.

• پردازش زبان طبیعی به رایانه‌ها این امکان را می‌دهد تا زبان انسان‌ها را درک، تفسیر و تولید کنند. این فناوری به چت‌بات‌ها قدرت می‌دهد که برای رسیدگی به سؤالات، شکایات و… با مشتریان مکالمه متنی داشته باشند. برای مثال، KLM یک چت‌بات است که به سؤالات مشتری درباره رزرو پرواز، ورود، لغو و… رسیدگی می‌کند و تجربه مشتری را از برند مربوطه بهبود می‌بخشد.
• یادگیری ماشینی به موتورهای جستحو مانند موتورهای مورد استفاده توسط آمازون و نتفلیکس، امکان می‌دهد تا محصولات و محتوای شخصی‌سازی‌ شده را به هر مشتری بر اساس ترجیحات و سابقه خریدشان پیشنهاد دهند. این امر با ارائه توصیه‌ها و پیشنهادات متناسب، رابطه بین برند و مشتری را عمیق‌تر می‌کند.

چت‌بات‌ها با بهبود سرعت پاسخگویی، دسترسی همیشگی و تماس فعالانه با مشتریان، تجربه مشتری را بهبود می‌بخشند که این عوامل باعث رضایت او از برند و تقویت وفاداری می‌شود.

• سرعت: چت‌بات‌ها می‌توانند سؤالات را درک کنند و پاسخ‌های خودکار فوری به مشتریان ارائه دهند و زمان پاسخ‌دهی را در مقایسه با عوامل انسانی به‌طور قابل‌توجهی کاهش دهند.
• دسترسی ۲۴ ساعته: چت‌بات‌ها همیشه و بدون محدودیت زمانی در دسترس هستند تا فوراً به سؤالات مشتری رسیدگی کنند.
• ارتباط فعالانه با مشتریان: چت‌بات‌ها می‌توانند اعلان‌های پیشگیرانه مانند به‌روزرسانی، یادآوری‌های، تأییدیه‌ها و… را برای مشتریان ارسال کنند، این کار باعث ارتباط فعالانه با مشتری می‌شود.

یادگیری ماشین هم به‌وسیله محتوای شخصی شده و ایجاد روابط عمیق مشتری، برند را در مسیر مشتری محور‌تری قرار می‌دهد.

• شخصی‌سازی: الگوریتم های یادگیری ماشینی داده‌های مشتری را برای شناسایی اولویت‌ها و الگوها تجزیه و تحلیل می‌کنند. این موتورها محصولات (محتوای) مرتبط را متناسب با هر مشتری پیشنهاد می‌کنند.
• ایجاد رابطه عمیق‌ مشتری با نام تجاری: پیشنهادات سفارشی باعث می‌شوند که مشتریان احساس درک و ارزش داشته باشند. یادگیری ماشینی با ارائه تجربیات شخصی‌شده، ارتباط مشتری با نام تجاری را تقویت می‌کند.

آمازون و نتفلیکس دو نمونه از شرکت‌هایی هستند که از هوش مصنوعی در برندسازی بهره برده‌اند. موتور جستجو آمازون با استفاده از یادیگری ماشین، پیشنهاد خریدهای متناسب با هر مشتری را بر اساس تاریخچه مرور، خریدها، رتبه‌بندی‌ها را پیشنهاد می‌کند که این سطح از شخصی‌سازی رابطه برند آن‌ها را با مشتریان تقویت می‌کند. همچنین حدود ۸۰درصد از فیلم‌هایی که در نتفلیکس تماشا می‌شوند از سیستم جستجوی هوش مصنوعی آن می‌آیند که محتوا را بر اساس تاریخچه و عادت‌های تماشای آن‌ها به کاربران پیشنهاد می‌دهد. این امر، ارتباط با برند را با ارائه یک تجربه سفارشی عمیق‌تر می‌کند.

برای دانلود این معرفی مقاله اینجا کلیک نمایید.