Marketing and artificial intelligence
विपणन और कृत्रिम बुद्धिमत्ता के क्षेत्र उन प्रणालियों में मिलते हैं जो बाजार पूर्वानुमान, और प्रक्रियाओं के स्वचालन और निर्णय लेने जैसे क्षेत्रों में सहायता करते हैं, साथ ही उन कार्यों की दक्षता में वृद्धि करते हैं जो आमतौर पर मनुष्यों द्वारा किए जाते हैं। इन प्रणालियों के पीछे के विज्ञान को तंत्रिका नेटवर्क और विशेषज्ञ प्रणालियों, कंप्यूटर कार्यक्रमों के माध्यम से समझाया जा सकता है जो इनपुट को संसाधित करते हैं और विपणक के लिए मूल्यवान उत्पादन प्रदान करते हैं। सोशल कंप्यूटिंग तकनीक से उपजी आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम को वेब पर सोशल नेटवर्क को समझने के लिए लागू किया जा सकता है। डेटा माइनिंग तकनीकों का उपयोग विभिन्न प्रकार के सामाजिक नेटवर्क का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। यह विश्लेषण एक विपणक को नेटवर्क के भीतर प्रभावशाली अभिनेताओं या नोड्स की पहचान करने में मदद करता है, जानकारी जिसे फिर एक सामाजिक विपणन दृष्टिकोण लेने के लिए लागू किया जा सकता है। कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटर प्रोग्राम का एक रूप है जो मनुष्यों के मस्तिष्क और तंत्रिका तंत्र पर आधारित है। तंत्रिका नेटवर्क आपस में जुड़े प्रसंस्करण न्यूरॉन्स की एक श्रृंखला से बने होते हैं जो कुछ परिणामों को प्राप्त करने के लिए एकजुट होकर कार्य करते हैं। "मानव जैसे परीक्षण और त्रुटि सीखने की विधियों का उपयोग करते हुए तंत्रिका नेटवर्क डेटा सेट के भीतर मौजूद पैटर्न का पता लगाते हैं जो डेटा को नजरअंदाज करते हैं जो सबसे प्रभावशाली डेटा पर जोर देते हुए महत्वपूर्ण नहीं है।" विपणन के दृष्टिकोण से, तंत्रिका नेटवर्क सॉफ्टवेयर उपकरण का एक रूप है जिसका उपयोग निर्णय लेने में सहायता के लिए किया जाता है। तंत्रिका नेटवर्क बड़े डेटा स्रोतों से जानकारी एकत्र करने और निकालने में प्रभावी होते हैं और डेटा के भीतर कारण और प्रभाव की पहचान करने की क्षमता रखते हैं। ये तंत्रिका जाल सीखने की प्रक्रिया के माध्यम से, डेटाबेस के बीच संबंधों और संबंधों की पहचान करते हैं। एक बार ज्ञान जमा हो जाने के बाद, सामान्यीकरण प्रदान करने के लिए तंत्रिका नेटवर्क पर भरोसा किया जा सकता है और पिछले ज्ञान और सीखने को विभिन्न स्थितियों में लागू किया जा सकता है। तंत्रिका नेटवर्क लागत को कम करते हुए और सटीकता में सुधार करते हुए बाजार विभाजन और प्रदर्शन के माप में प्रभावी ढंग से सहायता के माध्यम से विपणन कंपनियों की भूमिका को पूरा करने में मदद करते हैं। उनकी सीखने की क्षमता, लचीलापन, अनुकूलन और ज्ञान की खोज के कारण, तंत्रिका नेटवर्क पारंपरिक मॉडल की तुलना में कई फायदे प्रदान करते हैं। तंत्रिका तंत्र का उपयोग प्रतिरूप वर्गीकरण, पूर्वानुमान और विपणन विश्लेषण में सहायता के लिए किया जा सकता है। तंत्रिका नेटवर्क दृष्टिकोण के माध्यम से ग्राहकों के वर्गीकरण को सुगम बनाया जा सकता है जिससे कंपनियों को सूचित विपणन निर्णय लेने की अनुमति मिलती है। इसका एक उदाहरण स्पीगल इंक. द्वारा नियोजित किया गया था, जो डायरेक्ट-मेल संचालन में काम करने वाली एक फर्म थी जिसने दक्षता में सुधार के लिए तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया था। न्यूरलवेयर इंक. द्वारा विकसित सॉफ्टवेयर का उपयोग करते हुए, स्पीगल ने उन ग्राहकों की जनसांख्यिकी की पहचान की जिन्होंने एक ही बार खरीदारी की थी और उन ग्राहकों की जिन्होंने बार-बार खरीदारी की थी। न्यूरल नेटवर्क जहां तब प्रमुख पैटर्न की पहचान करने में सक्षम होते हैं और परिणामस्वरूप उन ग्राहकों की पहचान करते हैं जो खरीदारी को दोहराने की सबसे अधिक संभावना रखते हैं। इस जानकारी को समझने से स्पीगल को विपणन प्रयासों को सुव्यवस्थित करने और लागत को कम करने में मदद मिली। बिक्री पूर्वानुमान का पूर्वानुमान "वास्तविक प्रदर्शन की निगरानी और अनिश्चितता को कम करने के लिए मानक प्रदान करने के लक्ष्य के साथ भविष्य की घटनाओं का अनुमान लगाने की प्रक्रिया है।" उत्पादों की मांग, वितरण, कर्मचारी कारोबार, प्रदर्शन माप और इन्वेंट्री नियंत्रण के क्षेत्रों में बढ़ती सटीकता के माध्यम से पूर्वानुमान की प्रक्रिया को सुविधाजनक बनाने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकें उभरी हैं। न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करके पूर्वानुमान का एक उदाहरण एयरलाइन मार्केटिंग असिस्टेंट/टैक्टिशियन है; बेहबहुरिस्टिक्स द्वारा विकसित एक अनुप्रयोग जो न्यूरल नेटवर्क के माध्यम से यात्रियों की मांग और परिणामी सीट आवंटन के पूर्वानुमान की अनुमति देता है। इस प्रणाली का उपयोग नेशनल एयर कनाडा और यूएसएयर द्वारा किया गया है। विपणन विश्लेषण तंत्रिका नेटवर्क अपनी विश्वसनीयता, समय की बचत विशेषताओं और अपूर्ण या शोर वाले डेटा से पैटर्न को पहचानने की क्षमता के कारण पारंपरिक सांख्यिकीय मॉडल के लिए एक उपयोगी विकल्प प्रदान करते हैं। विपणन विश्लेषण प्रणालियों के उदाहरणों में वर्टेक्स कॉर्पोरेशन के लिए चर्चुल सिस्टम्स द्वारा विकसित लक्ष्य विपणन प्रणाली शामिल है। यह समर्थन प्रणाली निष्क्रिय ग्राहकों की पहचान करने के लिए एक बाजार डेटाबेस को स्कैन करती है जिससे प्रबंधन को निर्णय लेने की अनुमति मिलती है कि किस प्रमुख ग्राहक को लक्षित करना है। विपणन विश्लेषण करते समय, तंत्रिका नेटवर्क उपभोक्ता जनसांख्यिकी और ऋण इतिहास से लेकर उपभोक्ताओं के खरीद पैटर्न तक की जानकारी एकत्र करने और संसाधित करने में सहायता कर सकते हैं। एआई संगठनों को "एक विज्ञापन अनुभव प्रदान करने की अनुमति दे रहा है जो प्रत्येक उपयोगकर्ता के लिए अधिक व्यक्तिगत है, ग्राहक यात्रा को आकार देता है, खरीद निर्णयों को प्रभावित करता है, और ब्रांड वफादारी बनाता है" ("कैसे")। ए. आई. प्रौद्योगिकी विपणक को अपने उपभोक्ताओं को अलग-अलग व्यक्तियों में अलग करने और यह समझने की अनुमति देती है कि उनके उपभोक्ताओं को क्या प्रेरित करता है। यहाँ वे अपने दर्शकों की विशिष्ट आवश्यकताओं पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं और ब्रांड (कुशमारो) के साथ एक लंबे समय तक चलने वाला संबंध बना सकते हैं। अंततः ब्रांड एक उपभोक्ता के साथ उस वफादारी का निर्माण करना चाहते हैं, और एआई उन्हें इसे बेहतर ढंग से प्राप्त करने की अनुमति देगा। "पिनी याकुएल, ऑप्टिमोव के संस्थापक और सीईओ। "समय के साथ खंडों के बीच उनकी आवाजाही के आधार पर ग्राहकों का विश्लेषण करके, हम गतिशील सूक्ष्म-विभाजन प्राप्त कर सकते हैं और बहुत सटीक तरीके से भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी कर सकते हैं" (कुष्मारो)। उपभोक्ताओं के भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणी करने में सक्षम होना बहुत महत्वपूर्ण है। इस तरह विपणक विशेष रूप से उपभोक्ताओं को उनके वर्तमान व्यवहार और उनके भविष्य के व्यवहार की भविष्यवाणियों के आधार पर विपणन कर सकते हैं। यह उपभोक्ता और ब्रांड के बीच एक वफादार संबंध की अनुमति देगा और अंततः व्यवसायों की मदद करेगा। विपणन निर्णय लेने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का अनुप्रयोग निर्णय लेने का एक जटिल क्षेत्र है जिसमें विपणक की ओर से निर्णय और अंतर्ज्ञान दोनों का एक बड़ा स्तर शामिल है। व्यक्तिगत निर्णयकर्ता की जटिलता में भारी वृद्धि निर्णय लेने की प्रक्रिया को लगभग एक असंभव कार्य बना देती है। विपणन निर्णय इंजन शोर को दूर करने में मदद कर सकता है। अधिक कुशल प्रबंधन प्रक्रियाओं के निर्माण को एक आवश्यकता के रूप में मान्यता दी गई है। निर्णय समर्थन प्रणाली के माध्यम से निर्णय लेने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग में निर्णय लेने वाले को निर्णय समस्याओं में अनिश्चितता से निपटने में सहायता करने की क्षमता है। कृत्रिम बुद्धिमत्ता तकनीकें रुझानों का विश्लेषण करने के माध्यम से निर्णय समर्थन का तेजी से विस्तार कर रही हैं; पूर्वानुमान प्रदान करना; सूचना अधिभार को कम करना; सहयोगी निर्णयों के लिए आवश्यक संचार को सक्षम करना, और अद्यतन जानकारी की अनुमति देना। विपणन निर्णयों की संरचना संगठन ग्राहकों की जरूरतों को पूरा करने का प्रयास करते हैं, उनकी इच्छाओं पर विशेष ध्यान देते हैं। उपभोक्ता-उन्मुख दृष्टिकोण के लिए उन वस्तुओं और सेवाओं के उत्पादन की आवश्यकता होती है जो इन आवश्यकताओं के अनुरूप हों। उपभोक्ता व्यवहार को समझने से विपणक को उचित निर्णय लेने में सहायता मिलती है। इस प्रकार, निर्णय लेना विपणन समस्या, निर्णय निर्माता और निर्णय वातावरण पर निर्भर करता है। विशेषज्ञ प्रणाली एक सॉफ्टवेयर प्रोग्राम है जो विशेषज्ञों के ज्ञान और तर्क प्रक्रियाओं का अनुकरण करके समस्याओं को हल करने के प्रयास में विशेषज्ञों के ज्ञान को जोड़ता है। प्रत्येक विशेषज्ञ प्रणाली में डेटा को संसाधित करने की क्षमता होती है, और फिर तर्क के माध्यम से, इसे मूल्यांकन, निर्णय और राय में बदल दिया जाता है, इस प्रकार विशेष समस्याओं को सलाह प्रदान की जाती है। एक विशेषज्ञ प्रणाली का उपयोग जो विपणन के क्षेत्र में लागू होता है वह है मार्केक्स (बाजार विशेषज्ञ)। ये बुद्धिमान निर्णय समर्थन प्रणालियाँ विपणक के लिए सलाहकार के रूप में कार्य करती हैं, विभिन्न चरणों में निर्णय लेने वाले का समर्थन करती हैं, विशेष रूप से नई उत्पाद विकास प्रक्रिया में। सॉफ्टवेयर एक व्यवस्थित विश्लेषण प्रदान करता है जो सबसे उपयुक्त प्रवेश रणनीति का चयन करने के लिए पूर्वानुमान, डेटा विश्लेषण और बहु-मानदंड निर्णय लेने के विभिन्न तरीकों का उपयोग करता है। ब्रैन्डफ्रेम निर्णय लेने की प्रक्रिया में विपणक की सहायता के लिए विकसित एक प्रणाली का एक और उदाहरण है। यह प्रणाली ब्रांड की विशेषताओं, खुदरा चैनलों, प्रतिस्पर्धी ब्रांडों, लक्ष्यों और बजट की पहचान करने के मामले में एक ब्रांड प्रबंधक का समर्थन करती है। नए विपणन इनपुट को उस प्रणाली में डाला जाता है जहां ब्रैन्डफ्रेम डेटा का विश्लेषण करता है। विपणन मिश्रण उपकरणों के संबंध में प्रणाली द्वारा सिफारिशें की जाती हैं, जैसे कि कीमत कम करना या बिक्री प्रचार अभियान शुरू करना। कृत्रिम बुद्धिमत्ता और स्वचालन दक्षता विपणन स्वचालन के लिए अनुप्रयोग विपणन के संदर्भ में, स्वचालन विपणन प्रक्रियाओं को कम्प्यूटरीकृत करने के लिए सॉफ्टवेयर का उपयोग करता है जो अन्यथा हाथ से किया जाता। यह ग्राहक विभाजन, अभियान प्रबंधन और उत्पाद संवर्धन जैसी प्रक्रियाओं को अधिक कुशल दर पर करने की अनुमति देने में सहायता करता है। विपणन स्वचालन ग्राहक संबंध प्रबंधन (सी. आर. एम.) का एक प्रमुख घटक है। कंपनियाँ ऐसी प्रणालियों का उपयोग कर रही हैं जो डेटा-माइनिंग एल्गोरिदम को नियोजित करती हैं जो ग्राहक डेटाबेस का विश्लेषण करती हैं, जिससे ग्राहक के बारे में अधिक जानकारी मिलती है। यह जानकारी सामाजिक-आर्थिक विशेषताओं, ग्राहक के साथ पहले की बातचीत और ग्राहक के खरीद इतिहास के बारे में जानकारी को संदर्भित कर सकती है। संगठनों को उनके डेटा पर नियंत्रण देने के लिए विभिन्न प्रणालियों को तैयार किया गया है। स्वचालन उपकरण प्रणाली को अभियानों के प्रदर्शन की निगरानी करने, प्रतिक्रिया दर में सुधार के लिए अभियानों में नियमित समायोजन करने और अभियान प्रदर्शन ट्रैकिंग प्रदान करने की अनुमति देते हैं। वितरण का स्वचालन उत्पादों के वितरण के लिए कंपनियों को सटीक डेटा प्राप्त करने की आवश्यकता होती है ताकि वे उत्पाद की मांग में उतार-चढ़ाव वाले रुझानों का जवाब देने में सक्षम हों। स्वचालन प्रक्रियाएँ एक व्यापक प्रणाली प्रदान करने में सक्षम हैं जो वास्तविक समय की निगरानी और बुद्धिमान नियंत्रण में सुधार करती हैं। अमेज़ॅन ने 2012 में 77.5 करोड़ डॉलर में गोदाम रोबोट के निर्माता किवा सिस्टम्स का अधिग्रहण किया। स्वचालित प्रणाली की खरीद से पहले, मानव कर्मचारियों को विशाल गोदाम, ट्रैकिंग और पुस्तकों को पुनः प्राप्त करने के लिए चलना पड़ता था। किवा रोबोट ऑर्डर पूर्ति, उत्पाद पुनःपूर्ति के साथ-साथ भारी उठाने में सक्षम हैं, इस प्रकार कंपनी के लिए दक्षता बढ़ रही है। वेब पर सामाजिक नेटवर्क का विश्लेषण करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता का उपयोग एक सामाजिक नेटवर्क अभिनेताओं की एक सामाजिक व्यवस्था है जो एक नेटवर्क के भीतर एक समूह बनाते हैं; संबंधों और नोड्स की एक श्रृंखला हो सकती है जो एक नेटवर्क और सामान्य संबंधों के भीतर सामान्य घटनाओं का उदाहरण देती है। लुई (2011), एक सामाजिक नेटवर्क का वर्णन "सामाजिक संस्थाओं (एक संगठन में लोग, जिन्हें अभिनेता कहा जाता है), और उनकी बातचीत और संबंधों का अध्ययन" के रूप में करता है। बातचीत और संबंधों को एक नेटवर्क या ग्राफ के साथ दर्शाया जा सकता है, जहां प्रत्येक शीर्ष (या नोड) एक अभिनेता का प्रतिनिधित्व करता है और प्रत्येक लिंक एक संबंध का प्रतिनिधित्व करता है। "वर्तमान समय में ऑनलाइन सामाजिक नेटवर्क के सामान्य उद्भव के साथ आभासी सामाजिक नेटवर्किंग में वृद्धि हो रही है, उदाहरण के लिए, ट्विटर, फेसबुक और लिंक्डइन जैसी सामाजिक नेटवर्किंग साइटें। विपणन के दृष्टिकोण से, इन नेटवर्कों का विश्लेषण और अनुकरण उपभोक्ता के व्यवहार और राय को समझने में मदद कर सकता है। नेटवर्क के सामाजिक ज्ञान को एकत्र करने के लिए एजेंट-आधारित सामाजिक अनुकरण तकनीकों और डेटा/राय खनन का उपयोग एक विपणक को अपने बाजार और उसके भीतर के क्षेत्रों को समझने में मदद कर सकता है। सोशल कंप्यूटिंग तकनीक की वह शाखा है जिसका उपयोग विपणक नेटवर्क के भीतर सामाजिक व्यवहार का विश्लेषण करने के लिए कर सकते हैं और कृत्रिम सामाजिक एजेंटों के निर्माण की भी अनुमति देता है। सोशल कंप्यूटिंग सामाजिक-आधारित सॉफ्टवेयर बनाने के लिए मंच प्रदान करता है; सोशल कंप्यूटिंग के कुछ पहले के उदाहरण ऐसी प्रणालियाँ हैं जो उपयोगकर्ता को ईमेल खातों से संपर्क जानकारी जैसे सामाजिक जानकारी निकालने की अनुमति देती हैं। सशर्त यादृच्छिक क्षेत्र (सी. आर. एफ.) तकनीक का उपयोग करके किसी के ईमेल से पते और कंपनियों के शीर्षक। डेटा माइनिंग डेटा माइनिंग में सोशल नेटवर्क के बीच ऑनलाइन पोस्ट की जाने वाली राय और भावनाओं जैसी मौजूदा जानकारी के लिए वेब पर खोज करना शामिल है। "अध्ययन के इस क्षेत्र को ओपिनियन माइनिंग या सेंटीमेंट एनालिसिस कहा जाता है। यह संस्थाओं, व्यक्तियों, मुद्दों, घटनाओं, विषयों और उनकी विशेषताओं के प्रति लोगों की राय, मूल्यांकन, दृष्टिकोण और भावनाओं का विश्लेषण करता है। हालाँकि इस जानकारी को खोजना और इसका विश्लेषण करना एक बड़ा काम हो सकता है, इस जानकारी का मैन्युअल रूप से विश्लेषण करना भी शोधकर्ता के पूर्वाग्रह की संभावना को प्रस्तुत करता है। इसलिए, स्वचालित राय खनन और सारांश प्रणालियों के रूप में इसके समाधान के रूप में वस्तुनिष्ठ राय विश्लेषण प्रणालियों का सुझाव दिया जाता है। उपभोक्ता की राय के बारे में निष्कर्ष निकालने के लिए इस प्रकार की बुद्धिमत्ता का उपयोग करने वाले विपणक को ओपिनियन स्पैम से सावधान रहना चाहिए, जहां किसी उत्पाद या सेवा के पक्ष या विपक्ष में संभावित उपभोक्ताओं को प्रभावित करने के लिए वेब पर नकली राय या समीक्षा पोस्ट की जाती है। खोज इंजन एक सामान्य प्रकार की बुद्धिमत्ता है जो यह जानने का प्रयास करती है कि उपयोगकर्ता उचित जानकारी प्रस्तुत करने में क्या रुचि रखता है। पेजरैंक और हिट्स एल्गोरिदम के उदाहरण हैं जो हाइपरलिंक के माध्यम से जानकारी की खोज करते हैं; गूगल अपने खोज इंजन को नियंत्रित करने के लिए पेजरैंक का उपयोग करता है। हाइपरलिंक आधारित बुद्धिमत्ता का उपयोग वेब समुदायों की खोज के लिए किया जा सकता है, जिसे 'एक समान रुचि वाले लोगों के समूह का प्रतिनिधित्व करने वाले घनी रूप से जुड़े पृष्ठों के समूह' के रूप में वर्णित किया गया है। केंद्रीयता और प्रतिष्ठा माप शब्दों के प्रकार हैं जिनका उपयोग अभिनेताओं के एक समूह के बीच सामान्य घटनाओं के स्तर का वर्णन करने के लिए किया जाता है; ये शब्द एक सामाजिक नेटवर्क के भीतर प्रभाव और अभिनेता के स्तर का वर्णन करने में मदद करते हैं। जिस व्यक्ति के नेटवर्क के भीतर कई संबंध हैं, उसे 'केंद्रीय' या 'प्रतिष्ठा' अभिनेता के रूप में वर्णित किया जाएगा। सोशल नेटवर्क के भीतर इन नोड्स की पहचान करना विपणक के लिए यह पता लगाने में सहायक है कि सोशल नेटवर्क के भीतर ट्रेंडसेटर कौन हैं। सोशल मीडिया ए. आई.-आधारित उपकरण एलॉट (2017) ने ए. आई.-आधारित उपकरणों को देखा जो सोशल मीडिया बाजारों को बदल रहे हैं। सोशल मीडिया मार्केटिंग के छह क्षेत्र हैं जो AI से प्रभावित हो रहे हैंः सामग्री निर्माण, उपभोक्ता बुद्धिमत्ता, ग्राहक सेवा, प्रभावशाली विपणन, सामग्री अनुकूलन और प्रतिस्पर्धी बुद्धिमत्ता। एक उपकरण, ट्विज़ू, उपयोगकर्ताओं को खाने के लिए जगह खोजने में मदद करने के लिए रेस्तरां के बारे में सोशल नेटवर्किंग साइटों से समीक्षा एकत्र करने के लिए AI का उपयोग करता है। ट्विज़ू को अपने उपयोगकर्ताओं की प्रतिक्रिया से बहुत सफलता मिली और "एक विजेट जहां यात्रा और आतिथ्य वेबसाइटें तुरंत उन सोशल मीडिया समीक्षाओं को अपने दर्शकों के लिए ला सकती हैं" (ट्विज़ो, 2017) लॉन्च करके इसका विस्तार किया। सोशल मीडिया पर इन्फ्लुएंसर मार्केटिंग बहुत बड़ी है। कई ब्रांड लोकप्रिय सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं को सहयोग और प्रायोजित करते हैं और अपने उत्पादों को उस सोशल मीडिया उपयोगकर्ता के अनुयायियों को बढ़ावा देने की कोशिश करते हैं। यह शुगर बियर हेयर और सदस्यता बॉक्स कंपनी फैबफिटफुन के लिए एक सफल रणनीति रही है। एक कंपनी, इनसाइटपूल, ब्रांड के व्यक्तित्व और लक्षित दर्शकों (एलॉट, 2017) के अनुरूप प्रभावकों को खोजने के लिए सोशल मीडिया पर 600 मिलियन से अधिक प्रभावकों के माध्यम से खोज करने के लिए ए. आई. का उपयोग करती है। नए प्रभावकों या एक विशिष्ट दर्शकों की खोज करते समय यह एक प्रभावी उपकरण हो सकता है। किसी ऐसे व्यक्ति को ढूंढना भी लागत प्रभावी हो सकता है जो प्रसिद्ध नहीं है (जैसे कार्दशियन/बैचलरेट कलाकार) लेकिन एक बड़े दर्शकों को भी प्रभावित कर सकता है और बिक्री में ला सकता है विपणन बुद्धिमत्ता मीडिया बुद्धिमत्ता सामग्री बुद्धिमत्ता ग्राहक डेटा प्लेटफॉर्म संदर्भ विपणन कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अनुप्रयोग मास मीडिया निगरानी