6 วิธีที่การเรียนรู้ของเครื่องสามารถปรับปรุงกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลของคุณได้

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นประเด็นร้อนในโลกการตลาดดิจิทัล และด้วยเหตุผลที่ดี!

มันสามารถช่วยคุณกำหนดเป้าหมายลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ สร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง และปรับปรุง ROI ของคุณ มาดูวิธีการทำงานอย่างใกล้ชิด รวมถึงบริการ ML ใดบ้างที่ธุรกิจต่างๆ พร้อมให้บริการในปัจจุบัน!

การเรียนรู้ของเครื่องและการใช้งาน

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เป็นวิธีการเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์เพื่อเรียนรู้จากข้อมูลโดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน เป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่มุ่งเน้นการพัฒนาอัลกอริทึมที่สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตัวเอง

อัลกอริทึม ML ถูกนำไปใช้ในแอพพลิเคชั่นที่หลากหลาย รวมถึงการกรองอีเมล การตรวจจับการฉ้อโกง และการคาดการณ์ตลาดหุ้น นี่คือกรณีการใช้งานทั่วไปบางส่วน:

• บริการลูกค้าอัตโนมัติ: บริษัทต่างๆ เช่น Google และ Amazon กำลังใช้ ML เพื่อขับเคลื่อนระบบบริการลูกค้าอัตโนมัติ ด้วยเหตุนี้พวกเขาจึงให้การสนับสนุนลูกค้าตลอด 24/7 ในราคาเพียงเศษเสี้ยวของศูนย์บริการทางโทรศัพท์แบบดั้งเดิม
• การตรวจจับการฉ้อโกง: ธนาคารและบริษัทบัตรเครดิตใช้วิธีการเขียนโปรแกรมในทำนองเดียวกันเพื่อตรวจจับการฉ้อโกง ด้วยการวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูล บริษัทเหล่านี้จะตรวจจับกิจกรรมที่เป็นการฉ้อโกงได้ก่อนที่มันจะเกิดขึ้น
• การตลาดเป้าหมาย: Netflix และบริการสตรีมอื่นๆ ใช้ ML เพื่อปรับแต่งคำแนะนำเนื้อหาให้เป็นส่วนตัว ช่วยให้พวกเขาเข้าใจว่าผู้ใช้ชอบดูอะไรและทำให้ผู้ใช้มีส่วนร่วมกับบริการของพวกเขา
• รถยนต์ไร้คนขับ: Google, Tesla และ Uber กำลังพัฒนารถยนต์ไร้คนขับที่ขับเคลื่อนโดย ML ด้วยการสอนให้รถยนต์เข้าใจสภาพแวดล้อม บริษัทเหล่านี้หวังว่าจะทำให้การขับขี่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: ผู้ผลิตใช้ ML เพื่อคาดการณ์ว่าเครื่องจักรจะต้องบำรุงรักษาเมื่อใด ช่วยให้บริษัทตรวจสอบข้อมูลจากเซ็นเซอร์และตรวจจับปัญหาก่อนที่จะทำให้เกิดการหยุดทำงาน
• การจัดการห่วงโซ่อุปทาน: Walmart และผู้ค้าปลีกรายอื่นใช้ ML เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานของตน เมื่อเข้าใจรูปแบบความต้องการ พวกเขาสามารถจัดเก็บสินค้าในชั้นวางและหลีกเลี่ยงสินค้าหมดสต็อกได้

ประเภทของบริการ ML ที่ใช้ในธุรกิจปัจจุบัน

ดังที่เห็นได้ว่า ML มอบโอกาสมากมายให้กับธุรกิจในการเพิ่มประสิทธิภาพ ปัจจุบันมีประเภทโซลูชัน ML อย่างน้อยแปดประเภทสำหรับบริษัท:

• โซลูชันการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุแนวโน้มที่จะเกิดขึ้น
• ระบบคำแนะนำส่วนบุคคลตาม ML
• โครงข่ายประสาทเทียมที่ใช้วิธีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อประมวลผลข้อมูลทันที
• เครื่องมือวิเคราะห์ที่ทำงานร่วมกับผลิตภัณฑ์ด้านภาพ เช่น รูปภาพหรือวิดีโอ
• โซลูชันที่ใช้ ML ซึ่งทำการถอดเสียงเป็นข้อความ
• เครื่องมือรักษาความปลอดภัยที่ช่วยปกป้องธุรกิจจากการโจมตีทางไซเบอร์
• เครื่องมือขุดข้อมูล
• โซลูชันการตลาดอเนกประสงค์

6 วิธีในการใช้ Machine Learning สำหรับการตลาดดิจิทัล

อย่างที่คุณเห็น หนึ่งในภารกิจที่ ML ช่วยธุรกิจคือการตลาด แต่วิธีการเขียนโปรแกรมช่วยบริษัทในด้านนี้ได้อย่างไร? ลองมาทำความเข้าใจด้วยกัน

1. การแบ่งส่วน

ในโลกของการตลาดดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา ธุรกิจต่างๆ มักจะมองหาวิธีที่จะได้เปรียบเหนือคู่แข่งอยู่เสมอ ML เป็นพื้นที่หนึ่งที่มีการพัฒนาอย่างมากในเรื่องนี้เมื่อเร็วๆ นี้ อัลกอริทึม ML สามารถช่วยให้ธุรกิจแบ่งกลุ่มลูกค้าและกำหนดเป้าหมายลูกค้าด้วยข้อความส่วนตัวได้โดยใช้พลังของข้อมูล

แนวทางนี้ได้ผลอย่างยิ่ง เนื่องจากทำให้มั่นใจได้ว่าลูกค้าจะได้รับเฉพาะข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับตนเท่านั้น ตัวอย่างเช่น สามารถใช้อัลกอริทึมเพื่อระบุบุคคลที่น่าจะสนใจในการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ เมื่อระบุได้แล้ว ธุรกิจสามารถใช้เครื่องมือการตลาดดิจิทัลเพื่อเข้าถึงพวกเขาด้วยข้อความส่วนตัว

2. การทำนาย

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา การตลาดดิจิทัลได้ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น ต้องขอบคุณเครื่องมือวิเคราะห์ที่เพิ่มจำนวนมากขึ้น ขณะนี้นักการตลาดมีข้อมูลจำนวนมหาศาลอยู่ที่ปลายนิ้ว โดยมีรายละเอียดทุกอย่างตั้งแต่ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ไปจนถึงประวัติการซื้อ อย่างไรก็ตาม การกลั่นกรองข้อมูลทั้งหมดนี้อาจเป็นงานที่น่ากังวล นี่คือที่มาของแมชชีนเลิร์นนิง เนื่องจากอัลกอริทึมได้รับการออกแบบมาเพื่อระบุรูปแบบและคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต

ด้วยการใช้พลังของแมชชีนเลิร์นนิง นักการตลาดสามารถเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น และตัดสินใจอย่างรอบรู้มากขึ้นว่าจะจัดสรรทรัพยากรของตนไว้ที่ใด

3. การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

การใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากการโต้ตอบที่ผ่านมา การเรียนรู้ของเครื่องสามารถช่วยธุรกิจสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นสำหรับลูกค้าของตน ด้วยการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่ อัลกอริทึม ML สามารถระบุรูปแบบและข้อมูลเชิงลึกที่ไม่สามารถหาได้ด้วยตนเอง ส่งผลให้ธุรกิจต่างๆ นำเสนอเนื้อหาที่เกี่ยวข้องและตรงเป้าหมายมากขึ้นแก่ผู้ชม

ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ค้าปลีกอาจใช้วิธีการเขียนโปรแกรมนี้เพื่อปรับแต่งผลิตภัณฑ์ที่แสดงต่อผู้เยี่ยมชมแต่ละคน หรือบริการสตรีมเพลงสามารถใช้เพื่อแนะนำแทร็กใหม่ตามประวัติการฟังของผู้ใช้ ด้วยวิธีการเหล่านี้และวิธีอื่นๆ อีกมากมาย ML ช่วยให้ธุรกิจสามารถมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นแก่ลูกค้าของตน

4. การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้า ธุรกิจจะได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าว่าลูกค้าโต้ตอบกับข้อเสนอของธุรกิจอย่างไร ดังนั้น ML สามารถช่วยให้ธุรกิจระบุรูปแบบและแนวโน้ม ตลอดจนคาดการณ์เกี่ยวกับพฤติกรรมในอนาคตได้

มีหลายวิธีที่ ML สามารถนำไปใช้กับข้อมูลลูกค้าได้ แต่ตัวอย่างทั่วไปบางส่วน ได้แก่ การระบุรูปแบบในพฤติกรรมของลูกค้า การทำความเข้าใจว่าอะไรที่กระตุ้นลูกค้า และการตรวจหาสัญญาณเริ่มต้นของการเลิกใช้งาน ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า กำหนดเป้าหมายความพยายามทางการตลาด และตัดสินใจได้ดีขึ้นเกี่ยวกับการพัฒนาผลิตภัณฑ์และการกำหนดราคา

5. การเพิ่มประสิทธิภาพ

ML เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถช่วยการตลาดดิจิทัลด้วยการเพิ่มประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้เพื่อพัฒนาอัลกอริธึมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับงานต่างๆ เช่น การจัดตารางเวลาและการกำหนดเส้นทาง นอกจากนี้ยังสามารถระบุรูปแบบในข้อมูลที่ปรับปรุงการตัดสินใจ

นอกจากนี้ ML ยังสามารถพัฒนาแบบจำลองที่คาดการณ์ว่าการเปลี่ยนแปลงเงื่อนไขจะส่งผลกระทบต่อการดำเนินธุรกิจอย่างไร ด้วยการใช้ประโยชน์จากพลังของอัลกอริทึมดังกล่าว ธุรกิจจะได้เปรียบในการแข่งขันอย่างมาก

6. คะแนนนำ

สุดท้าย แต่ไม่ท้ายสุด ML สามารถช่วยการตลาดดิจิทัลโดยการพัฒนาโมเดลการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย แบบจำลองเหล่านี้วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าเพื่อระบุผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าซึ่งมีแนวโน้มมากที่สุดที่จะแปลงเป็นลูกค้าที่ชำระเงิน ในทางกลับกัน การดำเนินการนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถมุ่งเน้นการขายและการตลาดไปยังลูกค้าเป้าหมายที่มีแนวโน้มมากที่สุด ซึ่งส่งผลให้ใช้ทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพและมีอัตรา Conversion สูงขึ้น

ห่อ

กล่าวโดยสรุป แมชชีนเลิร์นนิงสามารถเป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการตลาดดิจิทัล เนื่องจากครอบคลุมความเป็นไปได้ทั้งหมด ตั้งแต่การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญไปจนถึงการปรับแต่งเนื้อหา

และเนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงมีการพัฒนาและเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา สิ่งสำคัญคือการติดตามเทรนด์ล่าสุดเพื่อให้กลยุทธ์การตลาดดิจิทัลของคุณเป็นปัจจุบันอยู่เสมอ

ขอบคุณที่อ่าน!