تحول سلامت عمومی: نقش هوش مصنوعی در تقویت راهبردهای بازاریابی اجتماعی برای تغییر رفتار

بازاریابی اجتماعی در حوزه سلامت به کارگیری اصول و فنون بازاریابی تجاری برای تاثیرگذاری بر رفتارهای بهداشتی افراد است (۱). این رویکرد باهدف بهبود سلامت فردی و جمعی، به طراحی، اجرا و ارزیابی برنامه هایی می پردازد که تغییرات داوطلبانه در رفتارهای مرتبط با سلامت را ترویج می کنند (۲). برای مثال، استفاده از تکنیک های بازاریابی برای تشویق افراد به ترک سیگار یا افزایش فعالیت بدنی را می توان نام برد (۱،۲). در این فرآیند، نیازها و خواسته های مخاطبان هدف شناسایی شده و با ارائه محصولات یا خدمات متناسب، موانع تغییر رفتار کاهش می یابد، همچنین با استفاده از کانال های ارتباطی مناسب، پیام های بهداشتی به طور موثر به مخاطبان منتقل می شود (۱). یکی از چالش های کلیدی که برنامه های بازاریابی اجتماعی در حوزه سلامت با آن مواجه است مدیریت داده های گسترده رفتاری و ارائه بازخورد آنی در برنامه های بازاریابی در حوزه سلامت است (۳). استفاده از هوش مصنوعی در پویش های بازاریابی اجتماعی حوزه سلامت به عنوان یک نیروی تحول آفرین می تواند به طور قابل توجهی به اثربخشی و کارایی راهبردها و برنامه های بازاریابی اجتماعی در حوزه سلامت و بهبود سلامت عمومی کمک کند، هوش مصنوعی شاخه ای از علوم کامپیوتر است که به توسعه ماشین ها و سیستم هایی می پردازد که قادر به انجام وظایفی مانند یادگیری، استدلال، حل مسئله، درک زبان طبیعی و تشخیص الگوها هستند که به طورمعمول به هوش انسانی نیاز دارند (۴). این فناوری با شبیه سازی فرآیندهای شناختی انسان در ماشین ها، امکان تحلیل و پردازش داده ها را فراهم می کند (۴). با استفاده از هوش مصنوعی می توان نحوه طراحی، اجرا و ارزیابی این پویش ها را بازتعریف کرد. به کارگیری این فناوری در پویش های بازاریابی اجتماعی می تواند بخش بندی مخاطبان هدف، شخصی سازی خدمات و محصولات، واکنش آنی و تحلیل پیش بینی را بهبود بخشیده و به اثربخشی مداخلات و تقویت رفتارهای مطلوب سلامت منجر شود که در ادامه به برخی از این مزایا اشاره می شود. بخش بندی مخاطبان: یکی از کاربردهای اصلی هوش مصنوعی در بازاریابی سلامت، توانایی آن در بخش بندی و هدف گذاری دقیق مخاطبان است (۵). با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین می توان داده های گسترده ای مانند اطلاعات جمعیت شناختی، رفتارهای سلامت و فعالیت های رسانه های اجتماعی را تحلیل کرده و الگوها و بخش هایی را شناسایی کنند که روش های سنتی از کشف آن ها ناتوان اند (۵). الگوریتم های یادگیری ماشین مجموعه ای از روش های محاسباتی در هوش مصنوعی هستند که به سیستم ها امکان می دهند بدون برنامه ریزی صریح، از داده ها یاد بگیرند و تصمیم گیری کنند (۶). این الگوریتم ها بر اساس شناسایی الگوها و روابط پنهان در داده های ورودی، پیش بینی ها و طبقه بندی های دقیقی ارائه می دهند (۶). برای مثال، هوش مصنوعی می تواند گروه های در معرض خطر، مانند افراد مبتلا به بیماری های مزمن یا در معرض بیماری های عفونی را شناسایی کرده و پویش های هدفمندی را طراحی کند که تاثیر بیشتری داشته باشند. شخصی سازی پیام ها: شخصی سازی پیام ها یکی دیگر از مزایای کلیدی هوش مصنوعی است که پیام های بازاریابی را متناسب با ترجیحات و رفتارهای افراد تنظیم می کند (۷). با تحلیل داده های منابعی مانند دستگاه های پوشیدنی، اپلیکیشن های سلامت و پلتفرم های رسانه های اجتماعی، هوش مصنوعی می تواند پیام هایی تولید کند که با ویژگی های منحصربه فرد افراد همخوانی داشته باشد (۸). به عنوان مثال، سیستم هوش مصنوعی می تواند سطح فعالیت بدنی فرد را رصد کرده و پیشنهاد های شخصی سازی شده ای را به فرد ارائه دهد، یا از تحلیل احساسات برای تنظیم لحن پیام ها بر اساس حالات عاطفی افراد استفاده کند (۹). تحلیل آنی و مداخله های پیشگیرانه: قابلیت تحلیل آنی هوش مصنوعی مزیت بزرگی نسبت به روش های سنتی بازاریابی اجتماعی است (۵). پویش های تغییر رفتار در حوزه سلامت معمولا بر بازخوردهای تاخیری متکی است که توانایی آن ها در واکنش به مسائل یا روندهای نوظهور را محدود می کند (۱۰). در مقابل، سیستم های مجهز به هوش مصنوعی داده ها را به طور مداوم جمع آوری و تحلیل کرده و امکان تنظیم آنی پویش ها را بر اساس توصیه های به روز فراهم می سازند (۱۱). برای مثال، پایش احساسات و دانش عمومی در رسانه های اجتماعی از طریق هوش مصنوعی می تواند به سازمان ها کمک کند تا بازخورد مخاطبان نسبت به یک پویش خاص (مانند واکسیناسیون در زمان کووید-۱۹) را ارزیابی و به نگرانی های جامعه هدف سریعا رسیدگی نماید، این واکنش پذیری به ویژه در بحران های سلامت، مانند همه گیری ها که انتشار اطلاعات دقیق و به موقع حیاتی است، از اهمیت بیشتری برخوردار است (۲). علیرغم این مزایا، استفاده از هوش مصنوعی در بازاریابی اجتماعی سلامت با چالش هایی مواجه است (۱۲). حفظ حریم خصوصی و امنیت داده ها یکی از مسائل اصلی است، زیرا سیستم های هوش مصنوعی به مقادیر زیادی داده های حساس، ازجمله اطلاعات سلامت شخصی دسترسی دارد (۱۳). اطمینان از رعایت مقررات حفظ حریم خصوصی و دریافت رضایت آگاهانه برای حفظ اعتماد و امنیت داده ها ضروری است، برای بهره برداری کامل از پتانسیل هوش مصنوعی در برنامه های بازاریابی اجتماعی سلامت، تحقیقات آینده باید بر چگونگی حفظ حریم های شخصی و راهکارهایی برای افزایش اعتماد مخاطبان هدف برای پذیرش فناوری های مبتنی بر هوش مصنوعی برای رصد رفتار متمرکز باشد؛ همچنین، ادغام هوش مصنوعی با فناوری های نوظهوری مانند اینترنت رفتار، محاسبات ابری و ... می تواند پتانسیل هوش مصنوعی برای بهبود اقدامات و برنامه های پویش های بازاریابی اجتماعی سلامت را افزایش دهد که چگونگی این ادغام می تواند موضوع محصولات، خدمات یا جهت گیری های آتی پژوهشی در این حوزه باشد (۱۰).

کلیدواژه ها:

Artificial Intelligence ، Social Marketing Strategies ، Public Health. ، هوش مصنوعی ، راهبردهای بازاریابی اجتماعی ، سلامت عمومی