نقش هوش مصنوعی در برندینگ: دگرگونی استراتژی‌ها، تجربیات و هویت برند در عصر دیجیتال

نقش هوش مصنوعی در برندینگ: دگرگونی استراتژی‌ها، تجربیات و هویت برند در عصر دیجیتال

چکیده:

هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک نیروی محرکه در حال تحول، به طور فزاینده‌ای نقش مهمی در برندینگ ایفا می‌کند و به شرکت‌ها امکان می‌دهد استراتژی‌های خود را بازتعریف کنند، تجربیات مشتری را شخصی‌سازی کنند و هویت برند متمایزی ایجاد نمایند. این مقاله به بررسی جامع نقش‌های متنوع هوش مصنوعی در برندینگ می‌پردازد، از جمله: تحلیل داده‌های پیچیده برای درک عمیق‌تر مشتریان، تولید محتوای جذاب و هدفمند، شخصی‌سازی تعاملات برند در تمام نقاط تماس، اتوماسیون وظایف تکراری و بهبود کارایی، مدیریت و حفاظت از اعتبار برند، و ارائه بینش‌های نوآورانه برای تصمیم‌گیری‌های استراتژیک. همچنین، این مقاله چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی استفاده از هوش مصنوعی در برندینگ، از جمله حفظ حریم خصوصی داده‌ها، جلوگیری از تعصب الگوریتمی، و اطمینان از شفافیت و پاسخگویی را بررسی می‌کند. هدف نهایی این مقاله، ارائه راهنمایی عملی برای متخصصان برندینگ است تا بتوانند از قدرت هوش مصنوعی برای ایجاد برندهای قوی‌تر، مرتبط‌تر و پایدارتر در دنیای پیچیده و پویای امروزی بهره ببرند.

1-  مقدمه: تحول برندینگ در عصر هوش مصنوعی

برندینگ، فرآیند ایجاد یک هویت منحصربه‌فرد و به‌یادماندنی برای یک محصول، خدمت یا شرکت، همواره در قلب موفقیت تجاری قرار داشته است. در دنیای رقابتی امروزی، که مصرف‌کنندگان با حجم وسیعی از اطلاعات و انتخاب‌ها بمباران می‌شوند، برندینگ مؤثر بیش از هر زمان دیگری اهمیت دارد. برندینگ موفق می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا مشتریان را جذب کنند، وفاداری ایجاد کنند، وجه تمایز خود را نسبت به رقبا برجسته کنند و در نهایت، ارزش سهامداران را افزایش دهند.

در طول تاریخ، برندینگ از ابزارهای مختلفی برای انتقال پیام خود استفاده کرده است، از جمله تبلیغات سنتی، روابط عمومی، بازاریابی مستقیم و بازاریابی دهان‌به‌دهان. با این حال، ظهور فناوری‌های دیجیتال و به‌ویژه هوش مصنوعی (AI)، باعث ایجاد یک تحول اساسی در نحوه انجام برندینگ شده است.

هوش مصنوعی، که به ماشین‌ها امکان می‌دهد وظایفی را انجام دهند که معمولاً به هوش انسانی نیاز دارند، مانند یادگیری، استدلال، حل مسئله و درک زبان طبیعی، در حال تغییر شکل تمام جنبه‌های کسب‌وکار، از جمله برندینگ است. هوش مصنوعی ابزارهای قدرتمندی را در اختیار متخصصان برندینگ قرار می‌دهد تا:

·        داده‌های پیچیده را تجزیه و تحلیل کنند و بینش‌های عمیقی درباره مشتریان خود به دست آورند.

·        محتوای جذاب و هدفمندی تولید کنند که با نیازها و علایق خاص مخاطبان هماهنگ باشد.

·        تعاملات برند را در تمام نقاط تماس (Touchpoints) شخصی‌سازی کنند و تجربیات منحصربه‌فردی برای هر مشتری ایجاد نمایند.

·        وظایف تکراری و زمان‌بر را خودکار کنند و کارایی و بهره‌وری را افزایش دهند.

·        اعتبار برند را به طور مداوم نظارت و محافظت کنند.

·        تصمیم‌گیری‌های استراتژیک را بر اساس داده‌های دقیق و قابل اعتماد انجام دهند.

این مقاله به بررسی جامع نقش هوش مصنوعی در برندینگ می‌پردازد و به بررسی چگونگی استفاده از این فناوری برای ایجاد برندهای قوی‌تر، مرتبط‌تر و پایدارتر در دنیای دیجیتال امروزی می‌پردازد.

2- تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناخت مشتری: قلب تپنده برندینگ مبتنی بر هوش مصنوعی

در گذشته، متخصصان برندینگ برای درک مشتریان خود به تحقیقات بازار سنتی، نظرسنجی‌ها و گروه‌های متمرکز (Focus Groups) متکی بودند. این روش‌ها اغلب زمان‌بر، پرهزینه و محدود بودند و نمی‌توانستند تصویر کاملی از نیازها و خواسته‌های مشتریان ارائه دهند.

هوش مصنوعی با ارائه ابزارهای قدرتمند برای جمع‌آوری، پردازش و تحلیل حجم عظیمی از داده‌ها (Big Data) از منابع مختلف، به بازاریابان این امکان را می‌دهد تا دیدگاه جامع‌تر و دقیق‌تری درباره مشتریان خود به دست آورند. برخی از منابع داده‌ای که می‌توان از آنها برای شناخت مشتری استفاده کرد، عبارتند از:

·        رسانه‌های اجتماعی: تجزیه و تحلیل پست‌ها، نظرات، لایک‌ها و اشتراک‌گذاری‌ها می‌تواند اطلاعات ارزشمندی درباره علایق، نگرش‌ها و رفتار مشتریان ارائه دهد.

·        وب‌سایت‌ها: ردیابی رفتار کاربران در وب‌سایت‌ها، مانند صفحات بازدید شده، زمان صرف شده در هر صفحه و محصولات خریداری شده، می‌تواند به درک بهتر علایق و نیازهای آنها کمک کند.

·        نظرسنجی‌ها: نظرسنجی‌های آنلاین و آفلاین می‌توانند اطلاعات مستقیم از مشتریان درباره تجربیات، نظرات و ترجیحات آنها جمع‌آوری کنند.

·        داده‌های فروش: تجزیه و تحلیل داده‌های فروش می‌تواند الگوهای خرید مشتریان، محصولات محبوب و اثربخشی کمپین‌های بازاریابی را آشکار کند.

·        نرم‌افزارهای CRM: نرم‌افزارهای مدیریت ارتباط با مشتری (CRM) می‌توانند اطلاعات مربوط به تعاملات مشتری با شرکت را در طول زمان جمع‌آوری و مدیریت کنند.

هوش مصنوعی با استفاده از تکنیک‌های مختلف، مانند یادگیری ماشین (Machine Learning)، پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP) و تحلیل احساسات (Sentiment Analysis)، می‌تواند این داده‌ها را تجزیه و تحلیل کند و بینش‌های ارزشمندی را استخراج کند، از جمله:

·        شناسایی بخش‌های مختلف مشتری: هوش مصنوعی می‌تواند مشتریان را بر اساس ویژگی‌های مشترک، مانند جمعیت‌شناسی، علایق، رفتارها و نیازها، به بخش‌های مختلف تقسیم کند. این امر به بازاریابان امکان می‌دهد پیام‌های خود را به طور مؤثرتری هدف‌گیری کنند.

·        درک احساسات مشتری: تحلیل احساسات می‌تواند به بازاریابان کمک کند تا احساسات مشتریان نسبت به برند، محصولات و خدمات خود را درک کنند. این اطلاعات می‌تواند برای شناسایی مسائل مربوط به شهرت، بهبود خدمات مشتری و توسعه محصولات جدید مورد استفاده قرار گیرد.

·        پیش‌بینی رفتار مشتری: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌های تاریخی، رفتار آینده مشتریان را پیش‌بینی کند، مانند احتمال خرید، لغو اشتراک یا پاسخ به یک کمپین بازاریابی. این اطلاعات می‌تواند برای بهینه‌سازی استراتژی‌های بازاریابی و بهبود حفظ مشتری مورد استفاده قرار گیرد.

·        شناسایی تأثیرگذاران (Influencers): هوش مصنوعی می‌تواند افرادی را در رسانه‌های اجتماعی شناسایی کند که تأثیر زیادی بر مخاطبان هدف دارند. همکاری با این افراد می‌تواند به افزایش آگاهی از برند و جذب مشتریان جدید کمک کند.

مثال: یک برند لباس ورزشی می‌تواند از هوش مصنوعی برای تجزیه و تحلیل داده‌های رسانه‌های اجتماعی و شناسایی بخش‌های مختلف مشتریان خود استفاده کند، مانند ورزشکاران حرفه‌ای، ورزشکاران آماتور و افرادی که به دنبال لباس‌های راحت برای استفاده روزمره هستند. این اطلاعات می‌تواند برای ایجاد کمپین‌های بازاریابی هدفمند و توسعه محصولات جدیدی که نیازهای خاص هر بخش را برآورده می‌کنند، مورد استفاده قرار گیرد.

3- تولید محتوا و خلاقیت: ایجاد پیام‌های برند جذاب و مرتبط با استفاده از هوش مصنوعی

محتوا پادشاه است، این جمله به درستی اهمیت محتوای با کیفیت و جذاب را در برندینگ تأکید می‌کند. محتوای خوب می‌تواند توجه مخاطبان را جلب کند، اطلاعات مفیدی را ارائه دهد، احساسات را برانگیزد و در نهایت، مشتریان را به اقدام ترغیب کند. با این حال، تولید محتوای با کیفیت و جذاب می‌تواند زمان‌بر و پرهزینه باشد.

هوش مصنوعی می‌تواند به متخصصان برندینگ در تولید محتوا کمک کند و فرآیند خلاقیت را تسریع کند. برخی از کاربردهای هوش مصنوعی در تولید محتوا عبارتند از:

·        تولید متن: الگوریتم‌های تولید متن می‌توانند متن‌های بازاریابی متنوعی را تولید کنند، از جمله توضیحات محصول، پست‌های رسانه‌های اجتماعی، مقالات وبلاگ، ایمیل‌های تبلیغاتی و حتی فیلمنامه‌های تبلیغاتی.

·        بهینه‌سازی محتوا برای موتورهای جستجو (SEO): هوش مصنوعی می‌تواند کلمات کلیدی مرتبط را شناسایی کند و به بهینه‌سازی محتوا برای موتورهای جستجو کمک کند تا رتبه وب‌سایت در نتایج جستجو بهبود یابد و ترافیک بیشتری جذب شود.

·        تولید تصاویر و ویدیوها: هوش مصنوعی می‌تواند تصاویر و ویدیوهای ساده برای پست‌های رسانه‌های اجتماعی و تبلیغات آنلاین ایجاد کند. این ابزارها می‌توانند به ویژه برای کسب‌وکارهای کوچک و متوسط ​​که منابع محدودی برای تولید محتوای بصری دارند، مفید باشند.

·        شخصی‌سازی محتوا: هوش مصنوعی می‌تواند محتوا را بر اساس علایق، رفتارها و نیازهای خاص هر مشتری شخصی‌سازی کند. این کار می‌تواند به افزایش تعامل و نرخ تبدیل کمک کند.

·        ایده‌پردازی: هوش مصنوعی می‌تواند با تجزیه و تحلیل داده‌ها و شناسایی الگوها، ایده‌های جدیدی برای کمپین‌های بازاریابی و محتوای خلاقانه ارائه دهد. این ابزارها می‌توانند به متخصصان برندینگ کمک کنند تا از تفکر خارج از چارچوب (Thinking Outside the Box) برخوردار شوند و ایده‌های نوآورانه و غیرمنتظره‌ای را تولید کنند.

مثال: یک شرکت مسافرتی می‌تواند از هوش مصنوعی برای تولید محتوای وب‌سایت خود استفاده کند. به عنوان مثال، هوش مصنوعی می‌تواند توضیحات جذابی برای مقاصد مختلف گردشگری ایجاد کند، مقالات وبلاگ در مورد نکات سفر بنویسد و تصاویر و ویدیوهای زیبایی از جاذبه‌های گردشگری تولید کند. علاوه بر این، هوش مصنوعی می‌تواند محتوا را بر اساس علایق و سابقه سفر هر کاربر شخصی‌سازی کند و پیشنهادات منحصربه‌فردی را ارائه دهد.

4-شخصی‌سازی تجربه برند: ایجاد ارتباطات عمیق‌تر با مشتریان با استفاده از هوش مصنوعی

در دنیای امروزی، مصرف‌کنندگان انتظار دارند که برندها آنها را بشناسند و تجربیات شخصی‌سازی شده‌ای را ارائه دهند که با نیازها و علایق خاص آنها هماهنگ باشد. برندینگ دیگر فقط در مورد ایجاد یک هویت بصری جذاب نیست، بلکه در مورد ایجاد ارتباطات عمیق‌تر و معنادارتر با مشتریان است.

هوش مصنوعی می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا تجربه برند را برای هر مشتری به طور جداگانه شخصی‌سازی کنند. این کار می‌تواند شامل موارد زیر باشد:

·        پیشنهادات محصول و محتوای شخصی‌سازی‌شده: بر اساس تاریخچه خرید، الگوهای مرور، اطلاعات جمعیتی و سایر داده‌ها، هوش مصنوعی می‌تواند پیشنهادات محصول و محتوای مرتبط را به هر مشتری ارائه دهد. این کار می‌تواند به افزایش فروش، وفاداری به برند و رضایت مشتری کمک کند.

·        ارائه خدمات مشتری شخصی‌سازی‌شده: چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سوالات مشتریان پاسخ دهند، مشکلات را حل کنند و اطلاعات محصول را به صورت 24/7 ارائه دهند. این چت‌بات‌ها می‌توانند به طور خودکار به نیازهای هر مشتری پاسخ دهند و تجربیات شخصی‌سازی شده‌ای را ارائه دهند.

·        ایجاد کمپین‌های بازاریابی هدفمند: هوش مصنوعی می‌تواند مخاطبان هدف را بر اساس علایق، رفتارها و جمعیت‌شناسی آنها تقسیم‌بندی کند و کمپین‌های بازاریابی هدفمند ایجاد کند. این کار می‌تواند به افزایش نرخ تبدیل و کاهش هزینه‌های بازاریابی کمک کند.

·        ارائه تجربیات وب‌سایت شخصی‌سازی‌شده: هوش مصنوعی می‌تواند چیدمان، محتوا و پیشنهادات محصول را بر اساس رفتار قبلی بازدیدکننده، موقعیت مکانی، نوع دستگاه و سایر عوامل تنظیم کند. این کار می‌تواند به بهبود تجربه کاربر، افزایش نرخ تبدیل و کاهش نرخ پرش (Bounce Rate) کمک کند.

·        ارائه پاداش‌های وفاداری شخصی‌سازی‌شده: هوش مصنوعی می‌تواند برنامه‌های وفاداری را بر اساس رفتار خرید مشتریان و ترجیحات آنها شخصی‌سازی کند. این کار می‌تواند به افزایش وفاداری به برند و ترغیب مشتریان به خرید بیشتر کمک کند.

مثال: یک شرکت ارائه دهنده خدمات استریم فیلم و سریال می‌تواند از هوش مصنوعی برای ارائه پیشنهادات فیلم و سریال شخصی‌سازی‌شده به هر کاربر بر اساس سابقه تماشا، امتیازدهی و علایق او استفاده کند. این شرکت همچنین می‌تواند از هوش مصنوعی برای ایجاد تبلیغات هدفمند برای کاربران مختلف بر اساس سلیقه آنها استفاده کند.

5- اتوماسیون وظایف برندینگ: افزایش بهره‌وری و تمرکز بر استراتژی‌های کلان

متخصصان برندینگ اغلب با وظایف تکراری و زمان‌بری مانند مدیریت رسانه‌های اجتماعی، پاسخگویی به سوالات مشتریان و تولید گزارش‌ها دست و پنجه نرم می‌کنند. هوش مصنوعی می‌تواند بسیاری از این وظایف را خودکار کند و به متخصصان برندینگ این امکان را می‌دهد که زمان و انرژی خود را صرف فعالیت‌های استراتژیک‌تر کنند، مانند توسعه استراتژی‌های برندینگ نوآورانه، ایجاد محتوای خلاقانه و ایجاد ارتباطات عمیق‌تر با مشتریان.

برخی از وظایفی که می‌توان با استفاده از هوش مصنوعی در برندینگ خودکار کرد، عبارتند از:

·        مدیریت رسانه‌های اجتماعی: هوش مصنوعی می‌تواند پست‌های رسانه‌های اجتماعی را زمان‌بندی کند، عملکرد را تجزیه و تحلیل کند، به نظرات و پیام‌ها پاسخ دهد و محتوای مرتبط را پیدا کند.

·        بازاریابی ایمیلی: هوش مصنوعی می‌تواند ایمیل‌ها را شخصی‌سازی کند، لیست‌های ایمیل را مدیریت کند، زمان ارسال را بهینه کند و نتایج را تجزیه و تحلیل کند.

·        خدمات مشتری: چت‌بات‌های مبتنی بر هوش مصنوعی می‌توانند به سوالات مشتریان پاسخ دهند، مشکلات را حل کنند و اطلاعات محصول را به صورت 24/7 ارائه دهند.

·        نظارت بر برند: هوش مصنوعی می‌تواند رسانه‌های اجتماعی، اخبار، وبلاگ‌ها و سایر منابع آنلاین را برای упоминания های برند رصد کند و احساسات مرتبط با این упоминания ها را تجزیه و تحلیل کند.

·        تولید گزارش: هوش مصنوعی می‌تواند گزارش‌های عملکرد برند، روند بازار، فعالیت‌های رقبا و سایر اطلاعات مرتبط را تولید کند.

مثال: یک شرکت خرده‌فروشی می‌تواند از هوش مصنوعی برای خودکارسازی مدیریت رسانه‌های اجتماعی خود 

6- مدیریت و حفاظت از اعتبار برند: هوش مصنوعی به عنوان نگهبان هویت برند

·        نظارت بر برند در زمان واقعی:

o       ابزارهای مبتنی بر هوش مصنوعی چگونه به رصد و تحلیل سریع بازخورد مشتریان، اخبار و رویدادهای مرتبط با برند در تمام کانال‌های آنلاین کمک می‌کنند.

o       تشخیص سریع بحران‌های احتمالی و جلوگیری از گسترش آسیب به شهرت برند.

·        مدیریت بحران با هوش مصنوعی:

o       استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل سناریوهای مختلف بحران و پیشنهاد بهترین راهکارها.

o       اتوماسیون پاسخگویی به مشتریان در شرایط بحرانی و ارائه اطلاعات دقیق و به‌موقع.

·        تشخیص و مقابله با اخبار جعلی و اطلاعات نادرست:

o       الگوریتم‌های هوش مصنوعی چگونه می‌توانند اخبار جعلی و اطلاعات نادرست درباره برند را شناسایی و به اطلاع متخصصان برندینگ برسانند.

o       راهکارهای مقابله با اخبار جعلی و ارائه اطلاعات صحیح به مخاطبان.

·        حفاظت از مالکیت معنوی برند:

o       استفاده از هوش مصنوعی برای شناسایی موارد نقض کپی‌رایت و استفاده غیرمجاز از نام و نشان تجاری برند.

o       اتوماسیون فرآیند شکایت و پیگیری حقوقی در موارد نقض مالکیت معنوی.

مثال: یک شرکت تولیدکننده مواد غذایی چگونه می‌تواند از هوش مصنوعی برای شناسایی شایعات مربوط به آلودگی محصولات خود در رسانه‌های اجتماعی و پاسخگویی سریع و مؤثر به این شایعات استفاده کند تا از آسیب دیدن شهرت برند جلوگیری کند.

7- هوش مصنوعی به عنوان مشاور استراتژیک: ارائه بینش‌های نوآورانه برای تصمیم‌گیری‌های کلان

·        تحلیل رقبا:

o       استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل استراتژی‌های برندینگ رقبا، نقاط قوت و ضعف آن‌ها و شناسایی فرصت‌های جدید برای تمایز.

o       پیش‌بینی اقدامات آتی رقبا و اتخاذ استراتژی‌های پیشگیرانه.

·        شناسایی روندهای نوظهور:

o       هوش مصنوعی چگونه می‌تواند روندهای جدید در بازار، فناوری و رفتار مصرف‌کنندگان را شناسایی کند.

o       تطبیق استراتژی‌های برندینگ با روندهای نوظهور برای حفظ ارتباط و جذابیت برند.

·        بهینه‌سازی تخصیص بودجه:

o       استفاده از هوش مصنوعی برای تحلیل اثربخشی کانال‌های مختلف بازاریابی و تخصیص بودجه به کانال‌هایی که بیشترین بازدهی را دارند.

o       بهبود ROI (بازگشت سرمایه) کمپین‌های برندینگ.

·        ارزیابی سناریوهای مختلف:

o       هوش مصنوعی چگونه می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا پیامدهای تصمیمات استراتژیک مختلف را پیش‌بینی کنند و بهترین مسیر را برای دستیابی به اهداف برندینگ انتخاب کنند.

مثال: یک شرکت تولیدکننده خودرو چگونه می‌تواند از هوش مصنوعی برای تحلیل روندهای بازار خودروهای الکتریکی و شناسایی فرصت‌های جدید برای ورود به این بازار استفاده کند.

8- چالش‌ها و ملاحظات اخلاقی:

·        حفظ حریم خصوصی داده‌ها:

o       لزوم رعایت قوانین و مقررات مربوط به حریم خصوصی داده‌ها (مانند GDPR و CCPA).

o       شفافیت در مورد نحوه جمع‌آوری و استفاده از داده‌های مشتریان.

o       دریافت رضایت آگاهانه از مشتریان برای استفاده از داده‌های آنها.

·        جلوگیری از تعصب الگوریتمی:

o       آگاهی از احتمال وجود تعصب در داده‌های آموزشی و تلاش برای اصلاح آن.

o       استفاده از الگوریتم‌های منصفانه و بی‌طرفانه.

o       تست و ارزیابی مداوم عملکرد الگوریتم‌ها برای شناسایی و رفع تعصب.

·        حفظ شفافیت و پاسخگویی:

o       اطلاع‌رسانی به مشتریان در مورد استفاده از هوش مصنوعی در فرآیندهای برندینگ.

o       ارائه امکان بازبینی و اعتراض به تصمیمات اتخاذ شده توسط هوش مصنوعی.

o       وجود مسئولیت‌پذیری انسانی در قبال عملکرد سیستم‌های هوش مصنوعی.

·        حفظ اصالت برند و جلوگیری از یکنواختی:

o       اجتناب از تکیه بیش از حد به هوش مصنوعی و حفظ نقش خلاقیت و نوآوری انسانی در برندینگ.

o       تضمین اینکه هوش مصنوعی به تقویت اصالت برند کمک می‌کند و نه به تضعیف آن.

9-آینده برندینگ با هوش مصنوعی:

·        برندهای هوشمند: پیش‌بینی ظهور برندهایی که قادر به یادگیری، تطبیق و تکامل مداوم با نیازها و ترجیحات مشتریان هستند.

·        تجربیات برند فراگیر: استفاده از هوش مصنوعی برای ایجاد تجربیات برند فراگیر و تعاملی در دنیای فیزیکی و دیجیتال.

·        برندینگ شخصی‌سازی‌شده در مقیاس بزرگ: ارائه تجربیات برند کاملاً شخصی‌سازی‌شده به میلیون‌ها مشتری به طور همزمان.

·        نقش پررنگ‌تر هوش مصنوعی در تصمیم‌گیری‌های استراتژیک برندینگ.

·        تغییر مهارت‌های مورد نیاز متخصصان برندینگ.

10- نتیجه‌گیری:

هوش مصنوعی یک ابزار قدرتمند است که می‌تواند به متخصصان برندینگ کمک کند تا به اهداف خود دست یابند. اما استفاده از این فناوری نیازمند رویکردی استراتژیک، آگاهانه و مسئولانه است. با درک مزایا و چالش‌های هوش مصنوعی و اتخاذ راهکارهای مناسب، سازمان‌ها می‌توانند از این فناوری برای ایجاد برندهای قوی‌تر، مرتبط‌تر و پایدارتر در دنیای دیجیتال امروزی بهره ببرند.

منابع

1.     Wedel, M., & Kannan, P. K. (2016). Marketing analytics for data-rich environments. Journal of Marketing, 80(6), 97-121. [DOI یا URL]

2.     Kaplan, A., & Haenlein, M. (2019). Siri, Siri, in my hand: Who’s the fairest in the land? On the interpretations, illustrations, and implications of artificial intelligence. Business Horizons, 62(1), 15-25. [DOI یا URL]

3.     Lampel, J., Bhalla, A., & Jha, P. P. (2021). How artificial intelligence (AI) is changing marketing. Marketing Intelligence & Planning, 39(7), 918-932. [DOI یا URL]

4.     Libai, B., Muller, E., & Peres, R. (2013). Decomposing the value of word-of-mouth: Personal and social effects. Journal of Marketing Research, 50(6), 725-739. [DOI یا URL]

5.     Huang, M. H., & Rust, R. T. (2018). Artificial intelligence in service. Journal of Service Research, 21(2), 155-172. [DOI یا URL]

6.     Davenport, T. H., & Mittal, S. (2023). What’s the Big Deal With AI and Branding?. Harvard Business Review. [URL]

7.     Roberts, M. L., & Zahay, D. (2012). Art