فناوری با سرعتی سرسام‌آور در حال پیشرفت است و حجم عظیمی از داده‌ها به طور مداوم تولید می‌شود عرصه بازاریابی و تبلیغات نیز دستخوش تحولات بنیادینی شده است.
دیگر دوران تکیه صرف بر روش‌های سنتی و رویکردهای کلی‌نگر به سر آمده است.
در این عصر نوین کسب‌وکارها برای دستیابی به موفقیت و حفظ مزیت رقابتی نیازمند رویکردهای هوشمندانه و هدفمندتری هستند که بتواند پیام تبلیغاتی را به درستی و در زمان مناسب به مخاطب مورد نظر برساند.
در این میان مفهومی به نام "تبلیغات مبتنی بر تشخیص الگوهای رفتاری" به عنوان یک رویکرد نوین و کارآمد توجه بسیاری از متخصصان و فعالان حوزه بازاریابی را به خود جلب کرده است.
این رویکرد با استفاده از قدرت تحلیل داده و شناسایی الگوهای رفتاری مشتریان امکان ارائه تبلیغات شخصی‌سازی‌شده و مرتبط را فراهم می‌سازد و به این ترتیب اثربخشی کمپین‌های تبلیغاتی را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد.
در گذشته تلاش‌های بازاریابی اغلب بر مبنای فرضیات و تحلیل‌های سطحی از بازار هدف صورت می‌گرفت.
شرکت‌ها با صرف هزینه‌های گزاف پیام‌های تبلیغاتی یکسانی را برای طیف وسیعی از مخاطبان ارسال می‌کردند بدون آنکه اطمینان داشته باشند که این پیام‌ها به دست افراد مناسب می‌رسد و یا اینکه مورد توجه آن‌ها قرار می‌گیرد.
این رویکرد نه تنها باعث هدر رفتن منابع مالی می‌شد بلکه نارضایتی مخاطبان را نیز به همراه داشت چرا که آن‌ها با حجم انبوهی از تبلیغات نامربوط و ناخواسته مواجه می‌شدند.
اما ه با ظهور فناوری‌های پیشرفته و دسترسی به حجم عظیمی از داده‌های رفتاری مشتریان امکان ارائه تبلیغات هدفمند و شخصی‌سازی‌شده فراهم شده است.
با استفاده از الگوریتم‌های پیچیده و تکنیک‌های یادگیری ماشین به تحلیل و بررسی داده‌های مختلف مشتریان می‌پردازد و الگوهای رفتاری آن‌ها را شناسایی می‌کند.
این داده‌ها می‌تواند شامل اطلاعات جمعیتی سوابق خرید فعالیت‌های آنلاین تعاملات در شبکه‌های اجتماعی و بسیاری موارد دیگر باشد.
با شناسایی این الگوها شرکت‌ها می‌توانند درک عمیق‌تری از نیازها علایق و ترجیحات مشتریان خود به دست آورند.
این درک عمیق به آن‌ها این امکان را می‌دهد تا پیام‌های تبلیغاتی خود را به گونه‌ای طراحی کنند که دقیقاً با نیازها و خواسته‌های هر فرد مطابقت داشته باشد.
به عنوان مثال اگر یک مشتری به تازگی یک کتاب در زمینه آشپزی خریداری کرده باشد شرکت می‌تواند تبلیغاتی را برای او ارسال کند که شامل پیشنهادهای ویژه برای خرید لوازم آشپزی یا شرکت در کلاس‌های آموزش آشپزی باشد.
یکی از مزایای کلیدی افزایش نرخ تبدیل است.
نرخ تبدیل به درصدی از مخاطبانی گفته می‌شود که پس از مشاهده تبلیغ اقدام مورد نظر (مانند خرید محصول یا ثبت‌نام در یک وب‌سایت) را انجام می‌دهند.
با ارائه تبلیغات مرتبط و شخصی‌سازی‌شده احتمال اینکه مخاطبان به پیام تبلیغاتی توجه کنند و اقدام مورد نظر را انجام دهند به طور قابل توجهی افزایش می‌یابد.
علاوه بر این می‌تواند به بهبود تجربه کاربری نیز کمک کند.
زمانی که مشتریان با تبلیغات مرتبط و مفید مواجه می‌شوند احساس ارزشمندی و احترام می‌کنند.
این امر می‌تواند به تقویت رابطه بین مشتری و برند کمک کند و وفاداری مشتریان را افزایش دهد.
اما پیاده‌سازی نیازمند زیرساخت‌های فنی و تحلیلی قوی است.
شرکت‌ها باید قادر باشند داده‌های مربوط به مشتریان را جمع‌آوری ذخیره و تحلیل کنند.
همچنین آن‌ها باید از الگوریتم‌های پیچیده و تکنیک‌های یادگیری ماشین برای شناسایی الگوهای رفتاری استفاده کنند.
علاوه بر این رعایت مسائل مربوط به حریم خصوصی مشتریان نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.
شرکت‌ها باید اطمینان حاصل کنند که داده‌های مشتریان به صورت ایمن و محرمانه نگهداری می‌شوند و از آن‌ها به صورت مسئولانه و مطابق با قوانین و مقررات مربوطه استفاده می‌شود.
یکی از چالش‌های اصلی در پیاده‌سازی مسأله "حباب فیلتر" است.
حباب فیلتر به وضعیتی گفته می‌شود که در آن الگوریتم‌ها به طور مداوم اطلاعات و تبلیغاتی را به کاربران نشان می‌دهند که با علایق و دیدگاه‌های آن‌ها همخوانی دارد.
این امر می‌تواند باعث شود که کاربران از دیدگاه‌ها و اطلاعات متنوع محروم شوند و در یک دایره بسته از اطلاعات و تبلیغات محصور شوند.
برای مقابله با حباب فیلتر شرکت‌ها باید تلاش کنند تا الگوریتم‌های خود را به گونه‌ای طراحی کنند که علاوه بر ارائه تبلیغات مرتبط اطلاعات و دیدگاه‌های متنوعی را نیز به کاربران نشان دهند.
این امر می‌تواند به کاربران کمک کند تا دیدگاه‌های گسترده‌تری نسبت به جهان داشته باشند و تصمیمات آگاهانه‌تری بگیرند.
یک رویکرد نوین و کارآمد است که می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا پیام‌های تبلیغاتی خود را به درستی و در زمان مناسب به مخاطب مورد نظر برسانند.
با استفاده از این رویکرد شرکت‌ها می‌توانند نرخ تبدیل را افزایش دهند تجربه کاربری را بهبود بخشند و وفاداری مشتریان را افزایش دهند.
اما پیاده‌سازی این رویکرد نیازمند زیرساخت‌های فنی و تحلیلی قوی است و رعایت مسائل مربوط به حریم خصوصی مشتریان نیز از اهمیت بالایی برخوردار است.
در ادامه به برخی از کاربردهای عملی اشاره می‌شود پیشنهادهای شخصی‌سازی‌شده