AI และการเรียนรู้ของเครื่องในด้านการตลาด: คุณกำลังปรับใช้โมเดลที่ถูกต้องหรือไม่?

ตอนนี้ผู้บริโภคคาดหวังความเร็วและความเป็นส่วนตัวสูงในทุกสิ่ง นักการตลาดต้องหาวิธีการใหม่ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการและเพิ่มงบประมาณให้สูงสุด ในการทำเช่นนี้ นักการตลาดจึงหันมาใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง อันที่จริง มีคำศัพท์ใหม่สำหรับสิ่งนี้ – “AI Marketing”

ความคาดหวังของลูกค้าไม่เคยสูงขึ้น Amazon, Netflix และ Google ได้กำหนดมาตรฐานสำหรับสิ่งที่ลูกค้าคาดหวังจากเทคโนโลยีและการตลาด Amazon รับคำสั่งซื้อของคุณในคลิกเดียวและจัดส่งให้ในวันถัดไป Netflix สำรวจตัวเลือกความบันเทิงเป็นเวลาหลายปีและแนะนำรายการถัดไปที่คุณต้องการรับชมทันที Google แก้ไขการสะกดคำ โปรแกรม Alexa เพื่อแจ้งให้คุณทราบเมื่อแพ็คเกจ Amazon นั้นมาถึง และให้คำตอบในทันทีสำหรับการเดิมพันแบบแท่งที่คลุมเครือที่สุด

การตลาด AI ดังที่แสดงในตัวอย่างเหล่านี้ ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีในการรวบรวมข้อมูล พัฒนาข้อมูลเชิงลึกของลูกค้า คาดการณ์การดำเนินการที่ดีที่สุดต่อไป และตัดสินใจโดยอัตโนมัติเกี่ยวกับความพยายามทางการตลาด หากเป้าหมายของคุณในฐานะนักการตลาดคือการเพิ่มรายได้ ช่วยลดค่าใช้จ่ายด้วยประสิทธิภาพ และขับเคลื่อนการมีส่วนร่วมและความพึงพอใจของลูกค้า การตลาดด้วย AI สามารถช่วยให้คุณบรรลุผลสำเร็จได้ทั้งหมด

มาสำรวจสามด้านที่ AI Marketing มีประโยชน์ และสิ่งที่คุณควรรู้เกี่ยวกับแต่ละพื้นที่ก่อนเริ่มโครงการใดๆ

สำหรับแต่ละโครงการ เราจะสำรวจคร่าวๆ ว่ามันคืออะไร มันทำงานอย่างไรสำหรับการตลาด และข้อผิดพลาดใดๆ – ทางเทคนิคหรือวัฒนธรรม – ที่คุณอาจจำเป็นต้องทราบในการใช้งาน

1. การจัดการข้อมูลการตลาด

มันคืออะไร

การจัดการข้อมูลการตลาดคือ กระบวนการรวบรวมและจัดการข้อมูลการตลาด ข้อมูลการแข่งขัน และข้อมูลการวิจัยตลาด ฟังก์ชันนี้ไม่ควรเกิดขึ้นในแผนกไอที ซึ่งเป็นหัวใจสำคัญของการทำการตลาด การพิจารณาว่าใครเป็นผู้ซื้อที่ดีที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณนั้นเป็นหน้าที่ทางการตลาดอย่างชัดเจน การรวบรวมและจัดการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับผู้ซื้อของคุณถือเป็นข้อพิจารณาอันดับแรกของการตลาด คุณรู้อะไรเกี่ยวกับลูกค้าของคุณบ้าง? คุณมีกี่คน? คุณอธิบายลูกค้าอย่างไร? อันไหนซื้อผลิตภัณฑ์หรือบริการใด? ตลาดทั้งหมดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณมีขนาดใหญ่เพียงใด คำถามทางการตลาดที่สำคัญทั้งหมดเหล่านี้มีคำตอบผ่านการจัดการข้อมูลการตลาด

มันจะทำงานให้คุณได้อย่างไร

การใช้ AI และการเรียนรู้ของเครื่องในด้านนี้สามารถใช้ได้ทั้งในระดับมหภาคและระดับจุลภาค ในระดับมหภาค คุณสามารถปรับใช้ AI และโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำความเข้าใจว่าฐานลูกค้าทั้งหมดของคุณแบ่งกลุ่มเป็นกลุ่มการซื้อเฉพาะอย่างไร ในระดับจุลภาค คุณสามารถคาดการณ์มูลค่าตลอดอายุการใช้งานของผลิตภัณฑ์และเชื่อมโยงกับลูกค้าแต่ละราย การวิเคราะห์ข้อมูลระดับจุลภาคนี้ช่วยให้คุณกำหนดได้ว่าลูกค้าหรือผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้ารายใดดีที่สุดในการติดตามผลิตภัณฑ์ใด การรวบรวมข้อมูลจากความพยายามเหล่านี้จะช่วยให้แบบจำลองของคุณแข็งแกร่งและแม่นยำยิ่งขึ้นเท่านั้น

การสะสมข้อมูลยังต้องการให้คุณจัดการคุณภาพของข้อมูลที่คุณรวบรวม แมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปปรับใช้กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อขจัดเรคคอร์ดที่ซ้ำกัน หรือจัดเตรียมการปรับเปลี่ยนเพื่อสร้างมาตรฐานให้กับฟิลด์ เช่น รหัสไปรษณีย์หรือที่อยู่ ML ยังมีประโยชน์ในการช่วยจัดระเบียบชุดข้อมูลเพื่อใช้ในแอปพลิเคชัน AI อื่นๆ

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงในด้านอื่นๆ รวมถึงเทคนิคต่างๆ เช่น การขูดเว็บ กระบวนการนี้สะดวกเมื่อพยายามทำความเข้าใจคู่แข่งของคุณ เว็บไซต์ของคู่แข่งแต่ละรายมักจะมีข้อมูลที่สามารถสะสมได้ด้วยวิธีนี้ เช่น สินค้าใหม่ ลูกค้าที่กล่าวถึง และโปรแกรมพิเศษ ข้อมูลนี้เป็นข้อมูลสาธารณะทั้งหมด และด้วยอัลกอริธึมที่ถูกต้อง นักวิทยาศาสตร์ด้านข้อมูลสามารถรวบรวมข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับคู่แข่งที่มีอยู่และคู่แข่งรายใหม่ได้

อ่านต่อไป: ทำไมเราถึงสนใจ AI ในด้านการตลาด

สิ่งที่ต้องระวัง

มีเครื่องมือและหน่วยงานให้คำปรึกษามากมายในตลาดที่ต้องการช่วยคุณในการจัดการข้อมูลการตลาด เครื่องมือมีหลากหลายตั้งแต่ Google Analytics ถึง SAS ซึ่งแต่ละเครื่องมือมีความสามารถเฉพาะ การทำความเข้าใจสิ่งที่คุณต้องการทำให้สำเร็จ – การแบ่งส่วนตลาด การวิเคราะห์การแข่งขัน ฯลฯ – จะช่วยให้คุณตัดสินใจเลือกเครื่องมือหรือเอเจนซี่ที่สามารถสนับสนุนคุณได้ การให้หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการทางการตลาดของคุณมีส่วนร่วมก็เป็นความคิดที่ดีเช่นกัน

เมื่อเริ่มต้นโครงการการจัดการข้อมูลการตลาด ให้พิจารณาจุดประสงค์ในการจัดการข้อมูลของคุณก่อน แล้วจึงมองหาเครื่องมือที่ทำงานได้ดีที่สุดในการทำงานที่ระบุ เมื่อว่าจ้างหน่วยงานที่ปรึกษา ให้มองหาผู้ที่มีประสบการณ์ในด้านความต้องการของคุณ

2. ความตั้งใจของลูกค้า

มันคืออะไร

ข้อมูลความตั้งใจของลูกค้าคือข้อมูลการขายและการตลาดที่ได้มาจากการสังเกตการกระทำของลูกค้าเมื่อเข้าถึงเนื้อหาออนไลน์ ดูคู่แข่ง ลงทะเบียนสำหรับกิจกรรม ติดต่อกับนักวิเคราะห์ หรือมีส่วนร่วมในกิจกรรมโซเชียลมีเดียต่างๆ ตั้งแต่การค้นหาเว็บไปจนถึงการโพสต์บน LinkedIn . องค์กรการตลาดเกือบทุกแห่งในปัจจุบันขึ้นอยู่กับข้อมูลประเภทนี้ในระดับหนึ่ง แต่มักใช้ไม่ได้กับนักการตลาดทุกคน

มันจะทำงานให้คุณได้อย่างไร

จากข้อมูลที่รวบรวมเกี่ยวกับการโต้ตอบของลูกค้าแต่ละรายกับแบรนด์ เว็บไซต์ หรือพนักงานของคุณ นักสถิติและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถอนุมานเกี่ยวกับความสนใจของลูกค้าและความตั้งใจของพวกเขาที่จะมีส่วนร่วมและซื้อจากบริษัทของคุณ การอนุมานเหล่านี้สามารถเป็นประโยชน์ในการวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมให้กับลูกค้าในเวลาที่เหมาะสม

เมื่ออัลกอริทึมได้รับการพัฒนาเพื่อระบุลูกค้าเหล่านี้ คุณจำเป็นต้องรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับผลลัพธ์ของแบบจำลอง AI จากทีมขายที่จะใช้ข้อมูลนี้ รวมทั้งจากนักการตลาดที่อาจนำไปใช้กับแคมเปญออนไลน์ ทดสอบผลลัพธ์ของโมเดล แต่ยังทดสอบว่าการขายและการตลาดใช้งานอย่างไร

สิ่งที่ต้องระวัง

แหล่งที่มาของข้อมูลมีความสำคัญที่สุดในการกำหนดเจตนา คุณมีข้อมูลที่ดีอยู่แล้วว่าลูกค้าของคุณซื้ออะไร เมื่อซื้อ ซื้อจากใคร และบริษัทหรือบุคคลประเภทใดกำลังซื้อ แต่ข้อมูลความตั้งใจจะขึ้นอยู่กับการกระทำที่ลูกค้าหรือผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าของคุณอาจทำก่อนการซื้อจริง

ตัวอย่างเช่น อาจต้องใช้อัลกอริธึม AI ของคุณเพื่อเชื่อมต่อระหว่างการสอบถามข้อมูลในเว็บไซต์ของคู่แข่งกับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าหรือรายชื่อลูกค้าของคุณ มีบริษัทหลายแห่งที่สามารถให้ข้อมูลความตั้งใจระดับการติดต่อที่ระบุตัวบุคคลจริงที่กำลังดำเนินการอยู่ ข้อมูลนี้มีประโยชน์ แต่ต้องใช้อย่างระมัดระวังเพื่อหลีกเลี่ยงผลกระทบที่ "น่าขนลุก"

รับจดหมายข่าวรายวันที่นักการตลาดดิจิทัลไว้วางใจ

กำลังประมวลผล...โปรดรอสักครู่

ติดตาม

ดูเงื่อนไข

นอกจากนี้ เมื่อใช้ข้อมูลความตั้งใจ โปรดทราบว่าข้อมูลนี้เป็นข้อมูลทิศทางเท่านั้น ไม่ใช่ข้อมูลเฉพาะหรือตามจริง หากทีมขายของคุณใช้ข้อมูลความตั้งใจ พวกเขาจะต้องได้รับการฝึกอบรมเกี่ยวกับความหมายของข้อมูลจริงๆ ตัวอย่างเช่น การระบุ CIO ที่มีแนวโน้มจะซื้อระบบ ERP ในอีก 30 วันข้างหน้า อาจหมายถึงว่า CIO ได้เริ่มกระบวนการหนึ่งปีเพื่อระบุระบบ การให้สิ่งนี้กับการขายในฐานะผู้นำโดยไม่มีคำอธิบายอาจส่งผลเสียต่อองค์กรการตลาดของคุณ

3. โอกาสและการคาดการณ์การซื้อ

มันคืออะไร

การพยากรณ์เป็นวิธีทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ตัวอย่างเช่น คุณสามารถคาดการณ์ว่าการขายผลิตภัณฑ์และบริการจะเป็นอย่างไรในช่วงเวลาที่กำหนด

การพยากรณ์ยอดขายช่วยวางแผนการจัดการค่าใช้จ่าย การเติบโตของธุรกิจ หรือภาวะเศรษฐกิจตกต่ำ เป็นลูกบอลคริสตัลที่ผู้จัดการฝ่ายขายใช้ในการทำนายว่าพวกเขาจะทำเป้าหมายหรือไม่ การคาดการณ์ยอดขายมักจะค่อนข้างแม่นยำ เนื่องจากใช้ธุรกรรมการขายที่ผ่านมาเพื่อคาดการณ์ธุรกรรมในอนาคต

มันจะทำงานให้คุณได้อย่างไร

การตลาดสามารถใช้การคาดคะเนในการทำงานได้เช่นกัน ตัวอย่างเช่น แผนกการท่องเที่ยวของนอร์เวย์ใช้วิธี AI เพื่อทำนายจำนวนนักท่องเที่ยวที่จะมาเยี่ยมเยียนประเทศ แม้ว่าจะไม่ใช่ตัวเลขการขาย แต่ก็เป็นดัชนีชี้วัดที่สำคัญสำหรับการท่องเที่ยวนอร์เวย์ AI หรือการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูงยังช่วยคาดการณ์การเข้าร่วมงานอีเวนต์ จำนวนคนที่จะรับข้อเสนอพิเศษบนเว็บไซต์ของคุณ หรือจำนวนลีดที่ผ่านการรับรองซึ่งจะทำการซื้อได้

สิ่งที่ต้องระวัง

การคาดการณ์สามารถให้รางวัลได้มาก แต่จะมีประโยชน์ก็ต่อเมื่อได้รับการพิสูจน์ว่าถูกต้องเท่านั้น นี่คือเคล็ดลับบางประการ:

• พิจารณามากกว่าตัวเลขของไตรมาสที่แล้ว การคาดการณ์ยอดขายที่ดีต้องมีข้อมูลประสิทธิภาพของบริษัทอย่างน้อย 18 ถึง 24 เดือน การทำงานกับข้อมูลจำนวนมากนั้นจะช่วยให้คุณคาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น หากไม่มีข้อมูล ให้หลีกเลี่ยงการพยากรณ์
• บัญชีสำหรับการเปลี่ยนแปลงในธุรกิจโดยรวมของคุณ บัญชีการคาดการณ์ที่ดีสำหรับการขายผลิตภัณฑ์และบริการเดียวกันในช่วงเวลาหนึ่ง การจัดหาผลิตภัณฑ์ใหม่เพื่อขาย การขายผลิตภัณฑ์ และการเปลี่ยนแปลงราคาหรือกลยุทธ์ ล้วนส่งผลต่อความสามารถในการคาดการณ์ยอดขายของคุณอย่างแม่นยำ นอกจากนี้ หากคุณกำลังคาดการณ์กิจกรรมทางการตลาดอื่นๆ ตัวแปรหนึ่งที่มักมีความสำคัญคืองบประมาณที่จัดสรรสำหรับกิจกรรม หากมีความแตกต่างกันมากในแต่ละไตรมาสหรือทุกปี การคาดการณ์อาจทำได้ยากขึ้น หรือคุณอาจต้องยอมให้ค่าความแปรปรวนเหล่านี้ในแบบจำลอง
• อย่าพยายามคาดการณ์ยอดขายในตลาดใหม่ด้วยลูกค้าใหม่ ไม่ว่าจะน่าดึงดูดเพียงใด คุณต้องการข้อมูลประสิทธิภาพเพื่อคาดการณ์ยอดขาย ฝากการคาดการณ์นี้ไว้กับทีมขายของคุณ ซึ่งมักจะถือเป็นการพัฒนาธุรกิจ และทีมขายเหล่านี้รู้วิธีประเมินว่าลูกค้าจะซื้อหรือไม่ สำหรับนักการตลาด เรื่องนี้เป็นเรื่องของ รวบรวมข้อมูลจากทีมขาย พัฒนาโปรไฟล์ของลูกค้าที่ดี จากนั้นจึงนำการวิเคราะห์ "มีลักษณะเหมือนกัน" ไปใช้กับผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้ารายอื่น

นี่เป็นเพียงส่วนสำคัญของการตลาดสำหรับการใช้ AI และเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง เมื่อคุณสำรวจโลกนี้มากขึ้น คุณจะพบว่ามีโอกาสมากมายโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการช่วยให้การตลาดปรับปรุงการตัดสินใจมากมายที่พวกเขาทำในแต่ละวัน

ความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นความคิดเห็นของผู้เขียนรับเชิญและไม่จำเป็นต้องเป็น MarTech ผู้เขียนพนักงานอยู่ที่นี่