การตลาดดิจิทัลในยุคแมชชีนเลิร์นนิง

หรือ…สิ่งที่มีโร ผู้ชาย บอทเคยทำเพื่อเรา?

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีใหม่ที่น่าตื่นเต้นที่สุดที่เกิดขึ้นในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เป็นสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมไว้อย่างชัดเจน

บทความนี้จะสำรวจวิธีที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้กับการตลาดดิจิทัลได้

เหตุใดการตลาดจึงควรสนใจแมชชีนเลิร์นนิง

ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา โลกของการตลาดดิจิทัลได้ปฏิวัติโดยการเรียนรู้ของเครื่อง นี่เป็นการเปลี่ยนแปลงอย่างลึกซึ้งในวิธีที่เราใช้ข้อมูลในการตัดสินใจ และได้เปลี่ยนวิธีที่เราเข้าถึงการตลาด

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้กับการตลาดออนไลน์เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าและคาดการณ์รูปแบบในอนาคตโดยไม่จำเป็นต้องป้อนข้อมูลจากมนุษย์ (และเร็วกว่ามนุษย์มาก!) ด้วยวิธีนี้ องค์กรจึงสามารถพัฒนากลยุทธ์ตามการเปลี่ยนแปลงในความต้องการของผู้บริโภคและ รสนิยม

ในฐานะรูปแบบของ AI การเรียนรู้ด้วยเครื่องยังช่วยให้บริษัทต่างๆ คาดการณ์ว่าลูกค้าจะตอบสนองต่อผลิตภัณฑ์หรือบริการใหม่ ๆ อย่างไร แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยคาดการณ์ข้อมูลประชากรของลูกค้าและโปรไฟล์ทางจิตวิทยา ควบคู่ไปกับพฤติกรรมการซื้อที่มีแนวโน้มว่าจะเป็นเช่นนั้น บริษัทสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับกลยุทธ์ทางการตลาดให้เข้ากับกลุ่มลูกค้าบางกลุ่มได้

อันที่จริง Google ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในแทบทุกอย่างที่ทำ ตั้งแต่การวิเคราะห์ โฆษณา ไปจนถึงการจดจำเสียง ใช้ข้อมูลจำนวนมากที่ได้รับในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและวิเคราะห์สิ่งนี้ในนามของเรา

สิ่งที่ยอดเยี่ยมคือ เราสามารถใช้วิธีเดียวกันนี้ในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลด้วยตัวเราเอง สิ่งนี้นำมาซึ่งโอกาสที่มากกว่าสิ่งที่ Google สามารถมอบให้เราในเครื่องมือและยังมีความสามารถมากขึ้นในการปรับความพยายามของเราให้เข้ากับเป้าหมายใดๆ ที่เราเลือก

การประยุกต์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการตลาด

ต่อไปนี้คือภาพรวมโดยย่อของประเด็นสำคัญบางส่วนที่แมชชีนเลิร์นนิงเป็นประโยชน์ต่อการตลาด

การวิเคราะห์ข้อมูล

เครื่องจักรนั้นยอดเยี่ยมในการทำงานกับข้อมูลที่อาจเป็นเรื่องที่น่าเบื่อหน่ายหรือไม่เป็นที่เข้าใจของมนุษย์ การใช้อัลกอริธึมกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ทำให้เราสามารถเปิดเผยรูปแบบต่างๆ ที่อาจไม่มีใครสังเกตเห็นได้จากการสังเกตสเปรดชีตด้วยตนเอง ซึ่งอาจรวมถึงคุณลักษณะต่างๆ เช่น:

• ความสัมพันธ์ : สิ่งเหล่านี้สามารถเปิดเผยความสัมพันธ์ภายในข้อมูลที่คุณไม่ได้พิจารณา
• เทรนด์ : นอกเหนือจากแผน 2D และ 3D ธรรมดาแล้ว ยังมีแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ซึ่งยากต่อการสังเกต
• การจัดกลุ่ม : เนื่องจากข้อมูลส่วนใหญ่ซับซ้อนเกินกว่าจะแสดงภาพทั้งหมดในคราวเดียว จึงแทบจะเป็นไปไม่ได้เลยที่จะเห็นความคล้ายคลึงกันระหว่างตัวแปรหลายตัวที่แตกต่างกัน
• ค่าผิดปกติและความผิดปกติ : อีกครั้ง นี่อาจเป็นเรื่องยากมากที่จะสร้างด้วยตนเองเมื่อข้อมูลมีความซับซ้อน
• “ ข้อมูลขนาดใหญ่ ”: ในขณะที่การวิเคราะห์ข้อมูลบางอย่างสามารถทำได้ในสเปรดชีตโดยใช้สูตรอย่างชาญฉลาด เมื่อชุดข้อมูลมีขนาดเกินที่กำหนด แนวทางนี้จะหยุดใช้ได้จริง แนวทางการเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้เรารับมือกับชุดข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มากได้

ระบบอัตโนมัติและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ด้วยการเรียนรู้ตามที่เกิดขึ้น (หรือ "ออนไลน์" ในการเรียนรู้ของเครื่อง) อัลกอริทึมจะสามารถปรับการตั้งค่าโดยอัตโนมัติตามเหตุการณ์ภายนอก (คิดว่า: พฤติกรรมของผู้ใช้)

แอปพลิเคชันอาจรวมถึง:

• เนื้อหาที่แนะนำบนเว็บไซต์โดยอิงจากผู้ใช้ที่คล้ายกัน (คิดว่า: การแนะนำภาพยนตร์)
• การตอบสนองแบบไดนามิกต่อเซสชันการท่องเว็บที่มีการใช้งานเป็นเวลานาน (คิดว่า: ช่วงความสนใจของผู้เยี่ยมชม!)
• โฆษณาผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องแบบไดนามิกตามสภาพอากาศโดยไม่ต้องแท็กทุกผลิตภัณฑ์ที่คุณขาย (คิดว่า: ฤดูร้อนของสหราชอาณาจักรและร่ม!)

ระบบ พฤติกรรมและการตอบสนอง ประเภทนี้สามารถปรับปรุงได้อย่างต่อเนื่องโดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์

การเพิ่มประสิทธิภาพและ ROI

ต้องการทราบว่าการใช้จ่ายด้านการตลาดรายการใดของคุณที่คุ้มค่าที่สุดสำหรับเงินของคุณ? ด้วยข้อมูลที่ถูกต้อง อัลกอริธึมสามารถเรียนรู้ว่าสตรีมใดให้ ROI ที่ดีที่สุดและภายใต้เงื่อนไขใด

ความงามของสิ่งนี้อยู่ในแบบจำลองของข้อมูลที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถสร้างได้ เมื่อใช้โมเดลนี้ คุณสามารถป้อนข้อมูลใหม่ลงในการกำหนดค่าใดๆ ที่คุณต้องการลอง และโมเดลจะบอกคุณถึงผลลัพธ์ที่เป็นไปได้โดยอิงจากเหตุการณ์ในอดีต

ซึ่งจะเปิดความสามารถในการคาดการณ์ ROI สำหรับการใช้จ่ายและสถานการณ์ต่างๆ ที่คุณต้องการเลือกรวมกัน นอกจากนี้ ยิ่งคุณใส่ข้อมูลคุณภาพดีมากเท่าใด การคาดการณ์ก็จะยิ่งดีขึ้นเท่านั้น ดังนั้นการคาดการณ์ควรปรับปรุงเมื่อเวลาผ่านไป

คัดลอกรุ่น

ความก้าวหน้าที่ยิ่งใหญ่ที่สุดบางอย่างในโลกแห่งการเรียนรู้ของเครื่องคือการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วยการเปิดตัว GPT-3 ของ OpenAI ทำให้ตอนนี้เป็นไปได้ที่จะรวมการเรียนรู้ของเครื่องโดยตรงลงในเวิร์กโฟลว์ของนักเขียนคำโฆษณา SEO และนักการตลาด อันที่จริง ใครก็ตามที่ทำงานด้วยข้อความอาจได้รับประโยชน์จากการโต้ตอบกับ AI ประเภทนี้ (พูดอย่างนี้แล้ว ฉันสัญญาว่าคนที่เขียนสิ่งนี้คือมนุษย์ ไม่ใช่เครื่องจักร – ซื่อสัตย์!)

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจาก AI เช่นนี้ จะต้องใช้เวลาในการทำความเข้าใจวิธีโต้ตอบกับ AI และบ่อยครั้ง ต้องใช้สายตาที่มีประสบการณ์ในการแก้ไข เห็นได้ชัดว่าความเข้าใจในเรื่องที่คุณกำลังดำเนินการอยู่นั้นมีประโยชน์อย่างมากเช่นกัน แต่มีข้อโต้แย้งที่จะบอกว่าการประหยัดเวลาโดยรวมและผลลัพธ์ที่ตามมานั้นคุ้มค่า

แมชชีนเลิร์นนิงเหมาะกับธุรกิจของฉันหรือไม่

นี่เป็นคำถามที่สำคัญมากและเป็นคำถามที่ทุกธุรกิจการตลาดจะต้องแก้ไขในบางขั้นตอน

แม้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงจะนำมาซึ่งความได้เปรียบมหาศาลเมื่อนำไปใช้อย่างเหมาะสม แต่ก็ไม่ใช่สิ่งที่คุณสามารถเข้าร่วมในองค์กรและเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ได้ จะใช้เวลาพิจารณาอย่างรอบคอบถึงข้อมูลที่คุณต้องทำงานด้วย และสิ่งที่สามารถทำได้ด้วยข้อมูลดังกล่าว

การรับข้อมูลคุณภาพสูงในรูปแบบที่ถูกต้องมีความสำคัญอย่างยิ่ง แต่การประมวลผลและการล้างข้อมูลต้องใช้เวลา ทรัพยากร และความรู้มากมาย

ดังนั้นการตัดสินใจขั้นสุดท้ายจึงอยู่ที่:

• เรามีข้อมูลที่เหมาะสมหรือไม่?
• เรามีกรณีการใช้งานที่ชัดเจนหรือไม่?
• มันจะคุ้มค่ากับเวลาและความพยายามที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจของเราหรือไม่?

บทสรุป

ความคิดเห็นของฉัน? ML คืออนาคตของการตลาด

ปฏิเสธไม่ได้ว่าแมชชีนเลิร์นนิงนำความสามารถอันน่าทึ่งมาสู่การตลาดดิจิทัล เนื่องจากบริษัทใหญ่ๆ อย่าง Google, Facebook และ Amazon ต่างแย่งชิงตำแหน่งแมชชีนเลิร์นนิง มันได้กลายเป็นส่วนสำคัญของวิธีคิดของเราเกี่ยวกับกลยุทธ์ไปแล้ว

อย่างไรก็ตาม ธุรกิจขนาดเล็กยังอยู่ในช่วงเริ่มต้นของการยอมรับเป็นอย่างมาก จากมุมมองด้านการตลาดและการดำเนินงาน นี่หมายความว่าสาขานี้เปิดกว้างอย่างมากสำหรับการได้เปรียบเหนือคู่แข่งด้วยการปรับปรุงประสิทธิภาพและการระบุโอกาส

แม้ว่าการนำโซลูชันแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้ภายในบริษัทอาจเป็นไปได้สำหรับบางบริษัท แต่ก็ไม่ใช่สิ่งที่บริษัทส่วนใหญ่สามารถมุ่งเน้นได้มากพอที่จะทำให้มันคุ้มค่า นี่คือจุดที่การทำงานร่วมกับบริษัทอย่าง Hallam สามารถช่วยบูรณาการการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับเวิร์กโฟลว์ปัจจุบันได้ แนวทางที่เน้นข้อมูลเป็นศูนย์กลางของเราหมายความว่าคุณจะต้องจดจ่อกับสิ่งที่คุณรู้ดีที่สุด นั่นคือข้อมูลของคุณ ในขณะที่เราจัดการกับเทคโนโลยีการประมวลผล