یادگیری مداوم و رصد بازار

داشتن مهارت برای اتصال دادن نقطه‌ها

۲۰۲۰! پنج فرامهارت شغلی در سال ۲۰۲۰

در سالهای اخیر خبرهای زیادی را در مورد سال ۲۰۲۰ می‌شنیدیم که هر بخش و شغلی در حال ایجاد انقلابی در زمینه کاری خودش است. در طی بررسیهایی که در سالهای گذشته درباره اینکه « سال ۲۰۲۰ از نظر یادگیری مداوم و رصد بازار کاری چگونه خواهد بود؟‌» انجام شده است و مشاهده نظرسنجیها نتایج به این صورت به دست آمد که ۵۲ درصد انتظار رشد از نظر نسل و ملیت در محل کار را داشتند، ۵۵ درصد انتظار داشتند که محیط کار انعطاف پذیرتری را ببینند، ۴۶ درصد پیش‌بینی رشد در گروه‌های مجازی یا موبایل داشته‌اند، ۷۲ د رصد یک مسیر روشن را در نظر داشته و ۵۸ درصد برنامه‌های آموزشی را ضروری می دانسته‌اند. با این نظرسنجیها حتی متوجه شدند که تکنولوژی و رسانه‌های اجتماعی، اهمیت مسئولیت اجتماعی، وجود برند تاثیرگذار کارفرما نیز بر مشاغل تاثیر می‌گذارد و بیشتر دیده می‌شود.

قطعا مهارتهایی که ما برای این سال باید به کار بگیریم نسبت به سالهای قبل بسیار تغییر کرده است. در هر کاری که می‌خواهیم انجام دهیم مثل آی تی، بازاریابی، مالی و هر شغل دیگری نیازمند عملکرد ارزیابی و شناخت کافی و به روزی درباره وظایف است. یادگیری مداوم بهترین عملکرد یادگیری مداوم و رصد بازار برای مدیران، کارمندان و کسانی که به هر شکل کسب در آمد می‌کنند بسیار مهم است و برای آپدیت شدن و رسیدن به موفقیت باید قدرت این را داشته باشیم که پیش‌بینی کنیم که در آینده چه آموزشهایی لازم است فرا بگیریم تا که به موفقیت برسیم.

استخدام و آگهی استخدام قرار نیست برداشته شود، درست است؟ دوره تصدی در یک فرصت شغلی نسبت به گذشته کوتاه و کوتاه‌تر می‌شود. دو نسل قبل، مردم تصدی شغلی را به عهده می‌گرفتند و آن را برای دهـه‌ها و حتی تا آخر عمر حفظ می‌کردند. اما اکنون چنین امری کاملا غیرمتعارف و نا امن است. هر چه بیشتر در شغلی باقی بمانیم، بیشتر عضلات کاریابی ما ضربه می‌بینند، و این عضلات دقیقا عضلاتی هستند که بیشترین نیاز را به آنها داریم. این واضح است که یافتن یک شغل همیشه سخت‌تر از کاری است که الان دارید و انجام داده‌اید. در سال ۲۰۲۰ می‌بینیم که افراد تمایل به تغییر شغل خود دارند به گونه‌ای که نمی‌خواهند در یک موقعیت شغلی به صورت راکد بمانند. در ادامه این مطلب با سایت استخدام و آموزش چراغ همراه باشید.

۵ فرامهارت برای موفقیت شغلی در سال ۲۰۲۰

۵ نمونه از فرامهارت برای موفقیت شغلی در سال ۲۰۲۰

در اینجا پنج فرامهارت را مطرح می‌کنیم که برای موفقیت شغلی در سال ۲۰۲۰ و ادامه زندگی کاریتان به آن نیاز خواهید داشت :

۱. آموزش

فراگیری

آموزش پایه‌ی بسیار مهمی در هر کار است تا بتوانید در کارتان خوب عمل کنید، پیش‌بینی اتفاقات احتمالی را بدهید، تجزیه وتحلیل کنید و راه‌کارهای مناسبی را برای آنها انجام دهید. وقتی که شما آینده‌نگر باشید و چشم‌انداز کاری خوبی از لحاظ پیشرفتهای تکنولوژی داشته باشید می‌توانید بسترهای مناسبی را برای آینده فراهم و حتی پیش بینی دوران کاری تا بازنشتگی را نیز در نظر بگیرید. با آموزشهای لازم و بالا بردن آگاهی در زمینه کار می‌توان ایده‌های مناسبی برای فروش در زمینه کسب و کار داشت و به طور کلی می‌توان هدفمند بود.

۲. توانایی حل مشکل

توانایی حل مشکلات

در حال حاضر ما در بازار پرهیاهویی زندگی می‌کنیم به همین دلیل باید استعداد و درک یک مدیر منابع انسانی برای مواجهه با دشواریهایی که در کسب و کار و مشتریها با آن رو به رو می‌شوید را داشته و همچنین توانایی کافی برای حل آن مشکلات را در وجود خودتان پرورش دهید. مهارت شما در این زمینه باید بسیار خوب باشد تا مشکلات سازمانی را کشف کنید و آن قدر مهارت داشته باشید که با نگاهی به سابقه حرفه‌ای خود بتوانید آنها را حل و به نقطه دلخواه خود در آینده برسانید. در آخر باید بتوانید پاسخگوی خوبی برای مشکلات احتمالی که پیش روی شما قرار می‌گیرد و از شما پرسیده می‌شود، باشید.

۳. مهارت ایجاد نیاز در مشتری

مهارت ها برای ایجاد نیاز در مشتری

مهارت بعدی شما برای موفقیت در سال ۲۰۲۰ ایجاد نیاز در مشتریها می‌باشد و همچنین حل آن است شما باید به خوبی درباره محصولات صحبت کرده و مشتر ی را متوجه این کنید که در مورد این محصول به خوبی اطلاع دارید و سعی کنید برای او خوب توضیح دهید به اصطلاح برای او داستان سرایی کنید.

۴. توانایی مصاحبه هوشمندانه

توانایی در جلسه مصاحبه هوشمندانه

در کاریابی و انتخاب شغل مناسب، مصاحبه با افرد نکته مهمی است زیرا در مصاحبه می‌توانید به نکات مهمی از شخصی که در روبه‌روی شماست پی ببرید. البته منظور از مصاحبه یک مصاحبه هوشمندانه است که در آن می‌توان گامهای مهمی بعد از شنیدن پاسخها برداشت و زمینه‌های مناسبی را برای کارهای بزرگ ایجاد کرد. شما در این مصاحبه‌ها به سرنخهای بزرگی پی خواهید برد که می‌تواند کمک بسیار بزرگی در کارهای شما باشد.

۵. مهارت اتصال دادن نقطه‌ها

داشتن مهارت برای اتصال دادن نقطه‌ها

نکته آخر در نکات فرامهارتی اتصال دادن نقطه‌هاست که بدین معنی است که برای بالا بردن جایگاه شغلی خود از قالبهای کوچک استفاده نکنید. برای کارهای بزرگ باید دید بزرگی داشت و گامهای بزرگی برداشت و اینکه همیشه سعی کنید که متفاوت باشید و بگویید که مشکلی را که بسیاری از شرکتها با آن مواجهه هستند، می‌توانم حل کنم. سخت است اما در موفقیت شما می‌تواند کمک کننده باشد چون که آنها به جایی رسیده‌اند که هیچ ایده‌ای درباره حل مشکلاتشان ندارند و شما می‌توانید برای آنها یک منجی باشید. سعی کنید که همیشه ازجایگاه بالاتر به کسب و کارتان نگاه کنید و برای ایجاد تغییرهای بزرگ آماده باشید و از آن درب وارد شوید.

سخن آخر

چراغ جامع‌ ترین و پیشرفته‌ ترین سایت استخدام ، کاریابی و آموزش در ایران قصد دارد، با آگاهی بخشیدن و بیان مهارتها و فرامهارتها در بازار کار با ارائه دوره‌های آموزشی آنلاین تخصصی مشاغل و آموزشهای آنلاین مهارتهای استخدامی، تجربه شغلی دلنشینی را برای شما رقم زند.

آموزش مدیریت سرمایه

مدیریت سرمایه در بازارهای مالی یکی از مهمترین ارکان موفقیت در این صنعت است، زیرا هیچ تاجری بدون مدیریت سرمایه نمی تواند در هیچ بازار مالی (حتی کسانی که در بازارهای سنتی کار می کنند) دوام بیاورد. اگر ندانید سرمایه خود را چگونه مدیریت کنید در شرایط بحرانی و ناپایدار اقتصادی دارایی خود را از دست خواهید داد، از طرفی با یادگیری علم مدیریت سرمایه می توانید ریسک را مدیریت کرده و سود و زیان خود را کنترل کنید. تیم تحلیلی آکادمی اشرف، ارکان مهم مدیریت سرمایه را مدیریت می کند که شما را قادر می سازد در بازارهای مالی مانند بازارهای ارز دیجیتال و بازارهای ارز به موفقیت مالی دست یابید.

وقتی صحبت از مدیریت سرمایه ارز دیجیتال می شود، مدیریت ریسک، اصول سرمایه و ترکیب ارز دیجیتال است. هر یک از موارد ذکر شده می تواند پیامدهای بسیار مهمی برای مدیریت سرمایه داشته باشد. مدیریت سبد ارزهای دیجیتال مهم ترین پارامتر در مدیریت سرمایه بازار ارز دیجیتال است. سرمایه گذاران باید یاد بگیرند که چگونه وجوه خود را با توجه به مدل سرمایه گذاری خود به درستی مدیریت کنند، دوره آموزش مدیریت سرمایه به شما یاد می دهد که چگونه در مسیر ارز دیجیتال قرار بگیرید.

مدیریت سرمایه یک استراتژی مالی است که برای اطمینان از حداکثر کارایی سرمایه در یک شرکت طراحی شده است. به عبارت دیگر مدیریت سرمایه به معنای مدیریت پول است.

مدیریت سرمایه یک استراتژی علمی است، اما کاملا فردی و مختص هر سرمایه گذار است و بر اساس شخصیت، احساسات و اهداف مالی افراد متفاوت خواهد بود. علاوه بر این، تجریه سرمایه گذار، میزان سرمایه، اهداف و زمان رسیدن به اهداف نیز نقش مهمی در تعیین استراتژی مدیریت پول دارد. هدف اصلی مدیریت سرمایه بقا است. در مرحله بعد اولویت با سود و افزایش سرمایه است.

مدیریت سرمایه دانشی است که در صورت استفاده صحیح، نه تنها به بقای سرمایه منجر می شود، بلکه موجب سودآوری و افزایش ارزش سرمایه نیز می شود.

چرا به مدیریت سرمایه نیاز داریم؟

مدیریت سرمایه دانش و مهارت های سرمایه گذاری است که به افراد در کنترل ریسک و به حداکثر رساندن بازده کمک می کند. البته مدیریت پول با توجه به شخصیت، تجربه و میزان پول هر فرد متفاوت خواهد بود و هرکس باید با توجه به شرایط خود استراتژی مدیریت پول را طراحی کند.

عواملی مانند میزان سرمایه اولیه، میزان ریسک به ازای هر معامله، سود-سود، حاشیه سود، کاهش سرمایه و غیره باید در طراحی استراتژی مدیریت سرمایه در نظر گرفته شوند. عوامل این معاملات باید در بازه های زمانی معینی مانند هفتگی، ماهانه، فصلی و سالانه مورد بررسی و تحلیل و بررسی قرار گیرند.

عوامل موثر بر مدیریت سرمایه کدامند؟

برای مدیریت پول باید عوامل مختلفی را در نظر بگیریم و بررسی کنیم، مانند

1- شناخت بازاری که معامله می کنیم،

2- میزان سرمایه اولیه و بازده مورد انتظار در یک دوره معین،

3- بررسی نتیجه معامله و ….

در مورد این عوامل بحث می کنیم:

1- بازاری که معامله می کنیم را بشناسیم

قبل از سرمایه گذاری در هر بازاری، اولین و مهمترین قدم این است که قوانین آن بازار را درک کنید. بازار مالی یک بازار تخصصی است و معاملات یا سرمایه گذاری در هر بازار مالی شرایط خاص خود را دارد، زیرا ماهیت بازار مالی متفاوت است، مثلا ماهیت بازار ارز دیجیتال و بازار ارز کاملاً متفاوت است. ، و هر کدام ویژگی های خاص خود را دارند. ریسک شخصی و قوانین خاص همانطور که گفته شد، اگر قصد معامله یا سرمایه گذاری در بازار ارز دیجیتال را دارید، یادگیری ارز دیجیتال از اصول اولیه و دریافت راهنمایی های متخصص اولین قدمی است که باید بردارید.

2- سرمایه اولیه و نرخ بازده مورد انتظار

قبل از در نظر گرفتن میزان سرمایه اولیه، باید هدف از معاملات خود را مشخص کنید، اگر هدف معاملاتی شما پوشش هزینه های زندگی است، به سرمایه اولیه بسیار زیادی نیاز دارید. اگر شغل اول دارید و تجارت شغل دوم شماست، طبیعتا سرمایه اولیه برای نیازهای شما کمتر خواهد بود.

بسیاری از معامله گران به دلیل نداشتن سرمایه اولیه کافی شکست می خورند. بخش بزرگی از اضطراب و نگرانی معامله گران جدید به نداشتن سرمایه اولیه کافی مربوط می شود. آنها سعی می کنند با مبلغ اندک پول زیادی به دست آورند، بنابراین ریسک های زیادی می کنند و در نهایت سرمایه خود را خیلی سریع از دست می دهند.

سرمایه اولیه کافی به شما این امکان را می دهد که از اشتباهات رایج معامله گران مبتدی جان سالم به در ببرید و قبل از اینکه مجبور شوید برای همیشه تجارت را ترک کنید، نقص های استراتژی معاملاتی خود را برطرف کنید. البته مراقب باشید، این میزان سرمایه است که در شروع معامله اهمیت دارد و اگر به طور کامل ضرر کنید، آسیب جدی به زندگی شما وارد نمی‌کند و زیاد خود را مورد ضرب و شتم قرار ندهید، مبادا بازارهای مالی را ترک کنید. برای همیشه.

در بازار فارکس امکان افتتاح حساب معاملاتی دمو (مجازی) وجود دارد و پس از اتمام دوره آموزشی خود در بازار فارکس، می توانید یک حساب معاملاتی دمو افتتاح کرده و استراتژی های معاملاتی خود را در آنجا تست کنید. اگر نتایج کلی معاملات شما به طور مداوم سودآور است، می توانید یک حساب معاملاتی زنده باز کنید و تجارت را شروع کنید.

پس از انتخاب هدف معاملاتی و تعیین میزان سرمایه اولیه خود، باید بر اساس هر دو حد سود معاملاتی منطقی را در نظر بگیرید و به بررسی نتایج معاملات خود ادامه دهید تا ببینید آیا در مسیر درستی هستید یا خیر. برای پیشرفت در معاملات، باید به طور مداوم نقاط قوت و ضعف خود را مطالعه کنید.

3- نتیجه معاماه را بررسی کنید

تصور کنید شخصی که صاحب یک فروشگاه لباس است، یک سری محاسبات را به طور منظم انجام می دهد تا سودآوری خود را یادگیری مداوم و رصد بازار محاسبه کند. او فروش خود را به صورت هفتگی بررسی می کند و ایده خوبی از نحوه فروش هر محصول و همچنین فروش کلی دارد. به عنوان مثال، اگر اقتصاد در وضعیت وخیمی قرار دارد، می داند که کدام لباس یا اقلام به دلیل قیمت بهتر، بیشتر می فروشند، بنابراین طرفداران بیشتری نسبت به لباس های گران قیمت دارد. برای به حداکثر رساندن سودآوری، به طور منظم تمام عوامل مؤثر بر درآمد و هزینه ها را بررسی می کند.

در دنیای معاملات، جزئیات زیادی را ثبت می کنید، زمان معامله را در نمودار، زمان باز و بسته شدن معامله، نماد، حجم، تاریخ معامله و غیره را ثبت می کنید. اگر بدانید چه کاری را درست یا غلط انجام می دهید، نمی توانید تراکنش های خود را به درستی مدیریت کنید. اگر داده ها را جمع آوری نکنید، نمی توانید پیشرفت خود را ردیابی کنید. ما اطلاعات را نه تنها برای اطمینان از عملکرد خوب، بلکه برای بهبود عملکرد جمع آوری می کنیم.

در مدیریت پول معاملاتی، ثبت برخی معیارها بسیار مهم و حیاتی است که شامل 1- تعداد معاملات برنده در مقابل تعداد معاملات بازنده، 2- میانگین سود معاملات برنده و میانگین سود معاملات بازنده و … می باشد.

3-1- معاملات برنده و بازنده

این یکی از معیارهای اصلی است که توانایی شما را در تشخیص درست جهت حرکت بازار نشان می دهد. در اینجا، ما می خواهیم به جای برجسته کردن اعداد خاص، عملکرد فعلی را با گذشته مقایسه کنیم. فکر کنید؛ شما معامله‌گری هستید که در جهت بازار معامله می‌کنید، فقط از 40 درصد معاملات خود سود می‌برید، اما سود معاملات برنده شما بسیار بیشتر از ضرر معاملات بازنده شماست.

حال، اگر درصد معامله برنده شما به طور ناگهانی به یک چهارم کاهش یابد، باید به دنبال مشکلات احتمالی باشید. آیا بازاری که معامله می کنید غیر جهت دار و بی ثبات شده است؟ آیا نحوه ورود یا مدیریت تراکنش ها را تغییر داده اید؟ با بررسی این عوامل و پاسخ به این سوالات می توانید گره های کاررا پیدا کنید. شاید پس از بررسی به این نتیجه برسید که من نباید در بازارهای پر ریسک و بدون روند معامله کنم یا … مهم است که به مسیر درست برگردم.

2-3- میانگین سود و میانگین زیان معاملات برنده

اگر 60 درصد از معاملات شما سودآور هستند، اما میانگین ضرر در معامله 2 برابر سود شما است، پس چنین درصد بالایی از سود به سودآوری شما کمک نمی کند. ثبت میانگین برد معاملات سودآور و میانگین ضرر معاملات باخت، اطلاعات زیادی در مورد نحوه اجرای ایده های معاملاتی به شما می دهد. به عنوان مثال، آیا نسبت ریسک به پاداش هنگام ورود منطقی است؟ آیا از قانون ریسک-پاداش پیروی می کنید؟

اگر میانگین سود و زیان یک معامله در همان واحد افزایش یا کاهش یابد، ممکن است با نوسانات بازار کم و بیش از حد معمول روبرو باشید. ممکن است حجمی کمتر یا بزرگتر از حد معمول انتخاب کرده باشید. آنچه در مدیریت سرمایه مهم است، تغییر نسبی میانگین سود در معاملات برنده و میانگین ضرر در معاملات بازنده است.

اگر میانگین معاملات برنده شما افزایش یابد و میانگین معاملات بازنده شما کاهش یابد، به وضوح معامله خوبی دارید. مهم است که تشخیص دهید کجا خوب کار کرده اید تا بتوانید به همان مسیر ادامه دهید. از سوی دیگر، زمانی که میانگین ضرر شما از پیشگیری تجارت بیشتر است، باید بفهمیم مشکل کجاست.

استخدام کارشناس شبکه های اجتماعی (Social Media-دورکاری)

ما در آژانس نوشن کرو به دنبال یک مدیر و یا کارشناسی جوان و پرانرژی، خلاق و ایده‌پرداز، مسئولیت پذیر و وقت شناس و همینطور آشنا به امور بازاریابی شبکه های اجتماعی هستیم که بتواند در ارتباط با مدیریت و هماهنگی پروژه یادگیری مداوم و رصد بازار های بازاریابی شبکه های اجتماعی ما رو همراهی کند.

و همینطور داشتن مهارت هایی از جمله:

• رصد کردن رقبا و بنچمارک، تحلیل مخاطبین و گزارش آن
• آشنایی نسبی با تدوین استراتژی‌ شبکه های اجتماعی
• رصد کردن روندهای روز دنیا و بازار داخلی در زمینه دیجیتال مارکتینگ
• توانایی مدیریت چند وظیفه (Multi Task)
• توانایی آماده سازی فایل های پیشنهادی
• علاقه مند به یادگیری مداوم و پیشرفت در حوزه دیجیتال مارکتینگ!

معرفی شرکت

نوشن کرو به عنوان یک آژانس ارتباطی جوان و نوآور در داخل و خارج از ایران، مدل ارائه خدمات را به شکل راهکار محور و بر اساس تشخیص نیاز مشتریان تعریف کرده و بهترین خدمت را توسط تیم داخلی و یا به صورت برون‌سپاری تولید یا مدیریت میکند.

نقش یادگیری ماشین در بازاریابی دیجیتال

ترجمه : المیرا مظهری

کارشناسان معتقدند که یادگیری ماشین در زمینه های متعددی از جمله بازاریابی دیجیتالی، بازار اپلیکیشن های موبایل و هدایت هواپیماهای بدون سرنشین، خودروهای بدون سرنشین و … را بصورت مستمر به پیش هدایت می کند. اما بدلیل افزایش مداوم تقاضا برای داده های بیشتر و استفاده از الگوریتم های متنوع تر، ابزارهای یادگیری ماشین روز به روز بیشتر در دسترس قرار می گیرد. بنابراین توجه به این امر ضروری خواهد بود که کسب و کارها فرایندهای بازاریابی مورد نیاز خود را بخوبی یافته و از ابزار، داده ها و الگوریتم های مناسب استفاده نمایند تا از خطاهای موجود در این حوزه در امان بمانند.

– نکاتی در خصوص بکارگیری یادگیری ماشین

همانطور که ذکر شد، با توجه به افزایش مداوم بکارگیری یادگیری ماشین، بکارگیری ابزار، داده ها و الگوریتم های مناسب هر فرایند توسط کسب و کارها ضروری بنظر می رسد. برای سرمایه گذاری بیشتر بر روی این فرصت می بایست نکاتی مدنظر قرار گیرد:

وبسایت خود را واکنش گرا نمایید.

داشتن وبسایتی با زمان بارگذاری سریع، پشتیبانی از رسانه های متعدد یادگیری مداوم و رصد بازار و سازگار با موبایل برای رتبه بندی گوگل بسیار ضروریست. تحقیقات بسیاری ثابت نموده است که بهبود در طراحی وبسایت، در ایجاد ترافیک بر روی وبسایت بسیار موثر است. کسب و کارها می بایست اطمینان حاصل نمایند که بطور دائم تست های بهینه سازی وبسایت انجام می پذیرد و همچنین بهبود تجربه مشتری در فضای وبسایت مورد توجه شان قرار می گیرد.

جستجو های لوکال را بهینه کنید.

برای کسب جایگاه بهتر در رتبه بندی گوگل می بایست جستجوهای لوکال را بهینه نمایید؛ بنحوی که نام کسب و کار و برند خود، آدرس محل کسب و کار، URL وبسایت و در نهایت سایر جزئیات را بر روی پلت فرم های متعدد بدرستی وارد نمایید.

برای شرایط جستجوهای مکالمه ای آماده باشید

ترکیبی از یادگیری ماشین و افزایش جستجوهای صوتی عبارات جستجوهای مکالمه ای را برای کاربران و کسب و کارها تبدیل به یک امر ضروری کرده است و بسیار مهم است که کسب و کارها برای بدست آوردن رتبه بالا در جستجوهای گوگل در این زمینه آمادگی داشته باشند. برای این امر بهتر است محتوی تولید شود تا با پرس و چوهای صوتی مشتریان همخوانی بیشتر داشته باشد.

بروز بودن با روندهای صنعت

بدلیل تحولات روزانه در مباحث یادگیری ماشین و بهبودهای دائم در این حوزه، علاوه بر استفاده از ابزارهایی همچون Smart Insights ، SEMrush ، Moz و … که در جستجوهای بازاریابی دیجیتال بکار می آیند، بروز ماندن با اخبار صنعت جهت سرمایه گذاری بروی روندهای روبه روشد بازار و پیشرو بودن در میان رقبا بهمراه بکارگیری مباحث بروز در یادگیری ماشین امری مهم تلقی می گردد.

توضیح تکمیلی در خصوص مثال ارایه شده:

سیستم های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)

سیستم پیشنهاد دهنده، همانگونه که از نام آن بوضوح پیداست، یک سیستم یا تکنیکی است که محصول و یا خدمت ویژه ای را پیشنهاد یا توصیه می کند.

سیستم های پیشنهاد دهنده بر اساس ترجیحات کاربرانشان برای مجموعه ای از آیتم ها اطلاعاتی جمع آوری می کند. جمع آوری اطلاعات هم به صورت صریح (مثل پرسشنامه و یا رتبه های داده شده توسط کاربر) و هم به صورت ضمنی که اغلب با کاوش رفتار کاربر بدست می آید (مثل رصد کردن آهنگهایی که گوش داده است، یا برنامه هایی که بارگیری کرده است، یا صفحات وبی که مرور کرده است و یا کتاب هایی که خوانده است) انجام می شود. همچنین، ممکن است سیستم های پیشنهاد دهنده مشخصه های جمعیت شناختی کاربران اعم از سن، جنسیت، تحصیلات، شغل، تابعیت و … را نیز مورد استفاده قرار دهند. مجموعه ای از این اطلاعات جمع آوری شده متناسب با نیاز سیستم با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند منجر به ایجاد سیستم های پیشنهاد دهنده گردد.

اصول سیستم های پیشنهاد دهنده

در زمان پایه ریزی و طراحی یک سیستم پیشنهاد دهنده، ترکیبی از ملاحظات زیر مورد توجه قرار می گیرد:

• نوع داده موجود در پایگاه داده:

در پایگاه داده هر سیستمی بر اساس نوع کارکرد سیستم، داده های مختلفی ذخیره می شوند (مثل امتیازهای داده شده توسط کاربران به آیتم ها، اطلاعاتی که یک کاربر در زمان ثبت نام از خودش وارد می کند، اطلاعات استخراج شده از شبکه های اجتماعی و موقعیت فیزیکی کاربر). لازم بذکر است، بر اساس نوع داده موجود، نحوه عملکرد سیستم نیز تغییر می کند.

• الگوریتم فیلترینگ مورد استفاده:

Collaborative Filtering – Content-based Filtering – Social-based Filtering – Demographic Filtering – Hybrid Filtering

انواع الگوریتم های فیلترینگ

مهمترین بخش در سیستم های پیشنهاددهنده، الگوریتم فیلترینگ مورد استفاده در آن ها می باشد که به شرح مهمترین این الگوریتم ها پرداخته می شود:

فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering):

این الگوریتم یکی از معروف ترین و پرکاربردترین الگوریتم ها در این بحث می باشد. اصولا الگوریتم فیلترینگ به همان نحوی عمل می کند که ما نیز معمولا در تصمیم گیری های خود در زندگی عمل می کنیم و آن استفاده از نظرات و تجربیات سایر کاربران است. یکی از مهمترین پیش نیازهای این الگوریتم دسترسی به داده های گذشته می باشد. در این روش معمولا سیستم محیطی را فراهم می کند تا کاربران بتوانند برای هر آیتم موجود در سیستم، رتبه دلخواه خود را ثبت کنند. سپس با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین کاربرانی که نزدیکترین رفتار به کاربر مدنظر را دارند شناسایی و متناسب با عملکرد آنان پیشنهادات جدید ارائه می گردد.

فیلترینگ بر مبنای محتوی (Content-based Filtering)

برعکس فیلترینگ مشارکتی، فیلترینگ بر مبنای محتوی به داده های گذشته نیاز ندارد. در این روش اگر کاربر برای اولین مرتبه به سیستم وارد شود و یا از گذشته او اطلاعاتی در دسترس نباشد، با توجه به پسندهای او یا جستجوهای فعلی، پیشنهادات برای کاربر مهیا می گردد. بعنوان مثال رمانی که در مورد یک فیلم، کتاب، مقاله، دستور آشپزی و یا غیره جستجو انجام می گیرد، با توجه به برخی آیتم های محتوایی موجود در آن جستجو(مثلا نام کارگردان، هنرپیشه ها و ژانر فیلم در جستجوی یک فیلم)، پیشنهادات آتی به کاربران داده می شود.

در این سیستم ها نکته مهم، تعیین یک معیار مشابه متناسب با جستجوهای کاربر می باشد. در این الگوریتم، آیتم هایی به کاربر پیشنهاد می شوند که شباهت بیشتری با آیتم هایی که در کاربر مورد نظر آنها را پسندیده و یا جستجو کرده داشته باشند.

سایر فیلترینگ ها

در سال های اخیر مهندسان یادگیری ماشین بر روی توسعه این بخش از مبحث یادگیری ماشین و کاربرد آن در بازاریابی دیجیتال کارهای ارزشمندی انجام داده اند و الگوریتم هایی بر اساس اطلاعات جمعیت شناختی، آگاه از مکان (Location-Aware)، شبکه های اجتماعی و … را یادگیری مداوم و رصد بازار معرفی و بسط داده اند.

سیستم های هیبرید

همانگونه که از نام این سیستم ها پیداست، این سیستم ها از ترکیب چند روش بوجود می آیند. در این سیستم ها سعی بر آن است تا نقاط ضعف یک روش بوسیله نقاط مثبت روشی دیگر پوشش داده شود. بعنوان مثال، در سیستم پیشنهاد دهنده شرکت Netflix هنگامی که شما برای نخستین بار وارد می شوید با روش فیلترینگ بر مبنای محتوی (Content-based Filtering) بر نقاط ضعف حاصل از روش فیلترینگ مشارکتی فائق می آید و در ادامه با توجه به جستجوها، امتیازات داده شده به آیتم ها و مشاهده فیلم ها، سیستم با کمک فیلترینگ مشارکتی پیشنهادات جدید ارائه خواهد داد.

نقش یادگیری ماشین در بازاریابی دیجیتال

ترجمه : المیرا مظهری

کارشناسان معتقدند که یادگیری ماشین در زمینه های متعددی از جمله بازاریابی دیجیتالی، بازار اپلیکیشن های موبایل و هدایت هواپیماهای بدون سرنشین، خودروهای بدون سرنشین و … را بصورت مستمر به پیش هدایت می کند. اما بدلیل افزایش مداوم تقاضا برای داده های بیشتر و استفاده از الگوریتم های متنوع تر، ابزارهای یادگیری ماشین روز به روز بیشتر در دسترس قرار می گیرد. بنابراین توجه به این امر ضروری خواهد بود که کسب و کارها فرایندهای بازاریابی مورد نیاز خود را بخوبی یافته و از ابزار، داده ها و الگوریتم های مناسب استفاده نمایند تا از خطاهای موجود در این حوزه در امان بمانند.

– نکاتی در خصوص بکارگیری یادگیری ماشین

همانطور که ذکر شد، با توجه به افزایش مداوم بکارگیری یادگیری ماشین، بکارگیری ابزار، داده ها و الگوریتم های مناسب هر فرایند توسط کسب و کارها ضروری بنظر می رسد. برای سرمایه گذاری بیشتر بر روی این فرصت می بایست نکاتی مدنظر قرار گیرد:

وبسایت خود را واکنش گرا نمایید.

داشتن وبسایتی با زمان بارگذاری سریع، پشتیبانی از رسانه های متعدد و سازگار با موبایل برای رتبه بندی گوگل بسیار ضروریست. تحقیقات بسیاری ثابت نموده است که بهبود در طراحی وبسایت، در ایجاد ترافیک بر روی وبسایت بسیار موثر است. کسب و کارها می بایست اطمینان حاصل نمایند که بطور دائم تست های بهینه سازی وبسایت انجام می پذیرد و همچنین بهبود تجربه مشتری در فضای وبسایت مورد توجه شان قرار می گیرد.

جستجو های لوکال را بهینه کنید.

برای کسب جایگاه بهتر در رتبه بندی گوگل می بایست جستجوهای لوکال را بهینه نمایید؛ بنحوی که نام کسب و کار و برند خود، آدرس محل کسب و کار، URL وبسایت و در نهایت سایر جزئیات را بر روی پلت فرم های متعدد بدرستی وارد نمایید.

برای شرایط جستجوهای مکالمه ای آماده باشید

ترکیبی از یادگیری ماشین و افزایش جستجوهای صوتی عبارات جستجوهای مکالمه ای را برای کاربران و کسب و کارها تبدیل به یک امر ضروری کرده است و بسیار مهم است که کسب و کارها برای بدست آوردن رتبه بالا در جستجوهای گوگل در این زمینه آمادگی داشته باشند. برای این امر بهتر است محتوی تولید شود تا با پرس و چوهای صوتی مشتریان همخوانی بیشتر داشته باشد.

بروز بودن با روندهای صنعت

بدلیل تحولات روزانه در مباحث یادگیری ماشین و بهبودهای دائم در این حوزه، علاوه بر استفاده از ابزارهایی همچون Smart Insights ، SEMrush ، Moz و … که در جستجوهای بازاریابی دیجیتال بکار می آیند، بروز ماندن با اخبار صنعت جهت سرمایه گذاری بروی روندهای روبه روشد بازار و پیشرو بودن در میان رقبا بهمراه بکارگیری مباحث بروز در یادگیری ماشین امری مهم تلقی می گردد.

توضیح تکمیلی در خصوص مثال ارایه شده:

سیستم های پیشنهاد دهنده (Recommender Systems)

سیستم پیشنهاد دهنده، همانگونه که از نام آن بوضوح پیداست، یک سیستم یا تکنیکی است که محصول و یا خدمت ویژه ای را پیشنهاد یا توصیه می کند.

سیستم های پیشنهاد دهنده بر اساس ترجیحات کاربرانشان برای مجموعه ای از آیتم ها اطلاعاتی جمع آوری می کند. جمع آوری اطلاعات هم به صورت صریح (مثل پرسشنامه و یا رتبه های داده شده توسط کاربر) و هم به صورت ضمنی که اغلب با کاوش رفتار کاربر بدست می آید (مثل رصد کردن آهنگهایی که گوش داده است، یا برنامه هایی که بارگیری کرده است، یا صفحات وبی که مرور کرده است و یا کتاب هایی که خوانده است) انجام می شود. همچنین، ممکن است سیستم های پیشنهاد دهنده مشخصه های جمعیت شناختی کاربران اعم از سن، جنسیت، تحصیلات، شغل، تابعیت و … را نیز مورد استفاده قرار دهند. مجموعه ای از این اطلاعات جمع آوری شده متناسب با نیاز سیستم با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین می تواند منجر به ایجاد سیستم های پیشنهاد دهنده گردد.

اصول سیستم های پیشنهاد دهنده

در زمان پایه ریزی و طراحی یک سیستم پیشنهاد دهنده، ترکیبی از ملاحظات زیر مورد توجه قرار می گیرد:

• نوع داده موجود در پایگاه داده:

در پایگاه داده هر سیستمی بر اساس نوع کارکرد سیستم، داده های مختلفی ذخیره می شوند (مثل امتیازهای داده شده توسط کاربران به آیتم ها، اطلاعاتی که یک کاربر در زمان ثبت نام از خودش وارد می کند، اطلاعات استخراج یادگیری مداوم و رصد بازار شده از شبکه های اجتماعی و موقعیت فیزیکی کاربر). لازم بذکر است، بر اساس نوع داده موجود، نحوه عملکرد سیستم نیز تغییر می کند.

• الگوریتم فیلترینگ مورد استفاده:

Collaborative Filtering – Content-based Filtering – Social-based Filtering – Demographic Filtering – Hybrid Filtering

انواع الگوریتم های فیلترینگ

مهمترین بخش در سیستم های پیشنهاددهنده، الگوریتم فیلترینگ مورد استفاده در آن ها می باشد که به شرح مهمترین این الگوریتم ها پرداخته می شود:

فیلترینگ مشارکتی (Collaborative Filtering):

این الگوریتم یکی از معروف ترین و پرکاربردترین الگوریتم ها در این بحث می باشد. اصولا الگوریتم فیلترینگ به همان نحوی عمل می کند که ما نیز معمولا در تصمیم گیری های خود در زندگی عمل می کنیم و آن استفاده از نظرات و تجربیات سایر کاربران است. یکی از مهمترین پیش نیازهای این الگوریتم دسترسی به داده های گذشته می باشد. در این روش معمولا سیستم محیطی را فراهم می کند تا کاربران بتوانند برای هر آیتم موجود در سیستم، رتبه دلخواه خود را ثبت کنند. سپس با کمک الگوریتم های یادگیری ماشین کاربرانی که نزدیکترین رفتار به کاربر مدنظر را دارند شناسایی و متناسب با عملکرد آنان پیشنهادات جدید ارائه می گردد.

فیلترینگ بر مبنای محتوی (Content-based Filtering)

برعکس فیلترینگ مشارکتی، فیلترینگ بر مبنای محتوی به داده های گذشته نیاز ندارد. در این روش اگر کاربر برای اولین مرتبه به سیستم وارد شود و یا از گذشته او اطلاعاتی در دسترس نباشد، با توجه به پسندهای او یا جستجوهای فعلی، پیشنهادات برای کاربر مهیا می گردد. بعنوان مثال رمانی که در مورد یک فیلم، کتاب، مقاله، دستور آشپزی و یا غیره جستجو انجام می گیرد، با توجه به برخی آیتم های محتوایی موجود در آن جستجو(مثلا نام کارگردان، هنرپیشه ها و ژانر فیلم در جستجوی یک فیلم)، پیشنهادات آتی به کاربران داده می شود.

در این سیستم ها نکته مهم، تعیین یک معیار مشابه متناسب با جستجوهای کاربر می باشد. در این الگوریتم، آیتم هایی به کاربر پیشنهاد می شوند که شباهت بیشتری با آیتم هایی که در کاربر مورد نظر آنها را پسندیده و یا جستجو کرده داشته باشند.

سایر فیلترینگ ها

در سال های اخیر مهندسان یادگیری ماشین بر روی توسعه این بخش از مبحث یادگیری ماشین و کاربرد آن در بازاریابی دیجیتال کارهای ارزشمندی انجام داده اند و الگوریتم هایی بر اساس اطلاعات جمعیت شناختی، آگاه از مکان (Location-Aware)، شبکه های اجتماعی و … را معرفی و بسط داده اند.

سیستم های هیبرید

همانگونه که از نام این سیستم ها پیداست، این سیستم ها از ترکیب چند روش بوجود می آیند. در این سیستم ها سعی بر آن است تا نقاط ضعف یک روش بوسیله نقاط مثبت روشی دیگر پوشش داده شود. بعنوان مثال، در سیستم پیشنهاد دهنده شرکت Netflix هنگامی که شما برای نخستین بار وارد می شوید با روش فیلترینگ بر مبنای محتوی (Content-based Filtering) بر نقاط ضعف حاصل از روش فیلترینگ مشارکتی فائق می آید و در ادامه با توجه به جستجوها، امتیازات داده شده به آیتم ها و مشاهده فیلم ها، سیستم با کمک فیلترینگ مشارکتی پیشنهادات جدید ارائه خواهد داد.