AI ได้ถูกนำไปใช้ในความคิดริเริ่มทางการตลาดในหลายรูปแบบ และในหลายอุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นอุตสาหกรรมการเงิน และธนาคาร หน่วยงานภาครัฐ ธุรกิจบันเทิง ธุรกิจสุขภาพ ธุรกิจค้าปลีก และอื่นๆ แต่ละตัวอย่างการนำไปใช้งานย่อมให้ผลลัพธ์ที่แตกต่างกันออกไป ตั้งแต่การพัฒนาปรับปรุงไปจนถึงประสิทธิภาพของแคมเปญการตลาด การยกระดับประสบการณ์ลูกค้า หรือเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินกิจกรรมทางการตลาด
มีหลายวิธีที่ธุรกิจสามารถนำ AI และ Machine learning ไปใช้งานเพื่อสร้างเป็นแผนการตลาดที่ครอบคลุมได้มากยิ่งขึ้น ดังตัวอย่างการใช้งานดังต่อไปนี้
1. การประมูลในการซื้อสื่อออนไลน์
ปัญหาที่ทีมการตลาดมักจะต้องเจออยู่บ่อยๆ คือตัดสินใจว่าจะโฆษณาที่ไหนด้วยข้อความ หรือ Key message อย่างไร ทีม Marketing สามารถที่จะทำแพลนตามสิ่งที่ลูกค้าต้องการ แต่ทีมอาจจะไม่ได้มีความยืดหยุ่น หรือคล่องตัวมากพอที่จะปรับเปลี่ยนแผนตามข้อมูลลูกค้าล่าสุด นักการตลาดจึงได้นำ AI มาใช้งานเพื่อลดความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นผ่านทาง Programmatic advertising แพลตฟอร์มการโฆษณาใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยี Machine learning เพื่อที่จะทำการประมูลพื้นที่โฆษณาที่ตอบโจทย์ลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ การประมูล หรือการเสนอราคาจะพิจารณาจากความสนใจ สถานที่ ประวัติการซื้อสินค้า ความตั้งใจซื้อของลูกค้า และอื่นๆ ทำให้ทีมการตลาดสามารถที่จะใช้ช่องทางที่ใช่ได้ในเวลาที่ใช่ ในราคาที่แข่งขันได้ แพลตฟอร์มการซื้อโฆษณาออนไลน์เป็นโปรแกรมที่แสดงตัวอย่างวิธีการที่ Machine learning สามารถเพิ่มความยืดหยุ่นในการทำการตลาดเพื่อตอบสนองลูกค้าเมื่อความต้องการ และความสนใจเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ
2. เลือกข้อความที่ตอบโจทย์ลูกค้ากลุ่มเป้าหมาย
ลูกค้าแต่ละคนตอบสนองกับข้อความที่แตกต่างกันในแต่ละช่องทาง ลูกค้าบางคนอาจจะชอบข้อความที่ดึงดูดอารมณ์ ชอบอารมณ์ขำขัน หรือโลจิคอื่นๆ AI Marketing สามารถติดตามได้ว่าข้อความแบบไหนที่ลูกค้าให้การตอบสนอง และสร้างเป็นโปรโฟล์ของลูกค้าที่สมบูรณ์มากยิ่งขึ้น จากจุดนี้จะทำให้ทีม Marketing สามารถที่จะปรับแต่งข้อความให้เหมาะกับโปรไฟล์แต่ละรายได้มากยิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่น Netflix ใช้ Machine learning เพื่อทำความเข้าใจประเภทหนัง หรือซีรีส์ที่คนอื่นสนใจ หลังจากนั้นทำการปรับแต่งตัว Artwork เพื่อเหมาะกับความสนใจของผู้ใช้งานแต่ละราย
เมื่อนำ AI Marketing และ Machine learning มาใช้งาน ทำให้แพลตฟอร์มเหล่านี้สามารถรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้าที่มีค่าซึ่งทำให้ทีมการตลาดนำข้อมูลเหล่านี้ไปใช้ในการเพิ่ม Conversion rate และยกระดับประสบการณ์ให้กับลูกค้าได้ โดยทีมการตลาดสามารถที่จะวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดเหล่านี้เพื่อสร้างเป็นมุมมองเกี่ยวกับลูกค้าที่ละเอียดมากยิ่งขึ้น แม้จะพิจารณาปัจจัยเพิ่มเติม เช่น หากผู้ใช้งานจะดูชื่อเรื่องอย่างเดียวโดยไม่คำนึงถึงรูปภาพ และลักษณะดังกล่าวส่งผลต่อการส่งข้อความในอนาคตหรือไม่
3. การทำ Personalization อย่างละเอียด
ระดับของการทำ Personalization หรือการตลาดแบบรายบุคคลนั้นเป็นสิ่งที่ลูกค้ายุคใหม่คาดหวังจากธุรกิจ ข้อความทางการตลาดควรถูกออกแบบให้เหมาะกับความสนใจของลูกค้า ประวัติการสั่งซื้อ สถานที่ ปฏิสัมพันธ์ที่ลูกค้ามีกับแบรนด์ในอดีต และจุดที่ทำให้เกิดข้อมูลอื่นๆ AI Marketing ช่วยทำให้ทีมการตลาดใช้ข้อมูลได้มากกว่าข้อมูลมาตรฐานทางภูมิศาสตร์เพื่อที่จะเรียนรู้เกี่ยวกับความสนใจของลูกค้าอย่างละเอียดในระดับรายบุคคล ซึ่งช่วยให้แบรนด์สร้างประสบการณ์ลูกค้าได้ตามรสนิยมของลูกค้าแต่ละรายได้
ตัวอย่างเช่น Spotify ใช้เครื่องมือ AI Marketing ในการสร้างเพลย์ลิสต์สำหรับลูกค้าแต่ละรายโดยดูจากข้อมูลเพลงที่ลูกค้าเคยรับฟังในอดีต เพลงฮิตในแต่ละประเภท และเพลงที่กำลังเป็นที่พูดถึงอยู่ และนำชุดข้อมูลเหล่านี้มาสร้างเป็นเพลย์ลิสต์เฉพาะบุคคล และสร้างประเภทของเพลย์ลิสต์โดยดูจากชื่อศิลปินที่ปรากฏอยู่ในบทสนทนา หรือบทความเป็นต้น ด้วยข้อมูลเหล่านี้ทำให้ Spotify กลายเป็นบริการ Music streaming ชั้นนำของโลก และให้ความสำคัญกับการสร้างประสบการณ์ลูกค้าผ่านการทำ Personalization
อีกเทรนด์หนึ่งที่น่าสนใจที่นำ AI มาใช้ในการทำ Personalization คือคอนเทนต์แบบเรียลไทม์ นั่นก็คือ AI เรียนรู้ถึงความชอบของลูกค้า และดึงชิ้นงานจากคลังข้อมูลที่มีอยู่เพื่อสร้างเป็นอีเมลเฉพาะบุคคล และนำเสนอลูกค้าด้วยรูปภาพ วิดีโอ หรือบทความที่เกี่ยวข้อง
4. แชทบอท และประสบการณ์การสนทนา
ด้วยการพัฒนาการประมวลผลภาษาผ่านทาง AI ทำให้แชทบอทถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มความสามารถของพนักงานให้บริการ ลูกค้าที่มีคำถามพื้นฐานเกี่ยวกับสินค้า และบริการสามารถสอบถามกับแชทบอทได้ โดยที่แชทบอทสามารถให้คำตอบที่แม่นยำได้โดยทันที นอกจากนั้นแชทบอทยังสามารถใช้ประโยชน์จากคำถาม และข้อมูลที่ลูกค้าเคยสอบถามมาในอดีตเพื่อที่จะให้คำตอบเฉพาะบุคคลได้ และยังทำให้พนักงานให้บริการมีเวลามากขึ้นในการจัดการคำร้องขอของลูกค้าที่มีความซับซ้อน และจำเป็นต้องใช้คนในการแก้ไขปัญหา
5. Predictive Marketing Analytics
เมื่อมีข้อมูลไหลเข้ามาในองค์กรอยู่ในทุกวันทำให้ทีมการตลาดมีความยากลำบากในการที่จะดึง Insight ออกมาจากข้อมูลที่มีอยู่เป็นจำนวนมาก เครื่องมือ AI Marketing ทำให้ทีมการตลาดใช้ประโยชน์ได้จากข้อมูลได้อย่างเต็มที่ด้วยการใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ หรือ Predictive analytics ซึ่งเป็นการใช้ประโยชน์จากการรวมตัวกันของเทคโนโลยีทั้ง Machine learning อัลกอริทึม โมเดล และชุดข้อมูลในการคาดการณ์พฤติกรรมที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ทำให้ทีมดิจิทัลมาร์เก็ตติ้งเข้าใจว่าลูกค้ากำลังมองหาสินค้าประเภทไหน และต้องการใช้งานเมื่อไหร่ ทำให้ทีมการตลาดสามารถวางแผนแคมเปญได้แม่นยำมากยิ่งขึ้น
ตัวอย่างเช่น Amazons ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อแนะนำสินค้าให้กับลูกค้าโดยดูจากประวัติ และพฤติกรรมการซื้อสินค้าในอดีต เพื่อเพิ่มยอดขาย และความพึงพอใจของลูกค้า นอกจากนั้น AI Marketing ยังช่วยให้ทีมการตลาดสามารถติดตามตัวเลขต่างๆ ได้แม่นยำมากขึ้น ทำให้ทีมเห็นว่าแคมเปญไหนที่ทำให้เกิดยอดขายมากที่สุด
6. การดำเนินงานทางการตลาด
การนำ AI Marketing ไปใช้งานที่สำคัญอีกอย่างคือการเพิ่มประสิทธิภาพให้ขั้นตอนการทำงาน โดยที่ AI สามารถทำให้กระบวนการทำงานบางอย่างทำได้โดยอัตโนมัติ เช่น การจัดหมวดหมู่คำตอบลูกค้าจากแบบสอบถาม ตอบคำถามที่ลูกค้ามักสอบถามมาบ่อยๆ และดำเนินการอนุมัติความปลอดภัย เพื่อทำให้ทีมการตลาดมีเวลาโฟกัสกับงานที่เป็นเชิงกลยุทธ์ และการวิเคราะห์ได้มากยิ่งขึ้น
7. การตั้งราคาแบบยืดหยุ่น (Dynamic pricing)
AI Marketing สร้างความสามารถในการแข่งขันให้กับแบรนด์ด้วยการใช้การตั้งราคาแบบยืดหยุ่น หรือ Dynamic pricing โดยที่แพลตฟอร์ม AI สามารถแนะนำราคาที่เหมาะสมสำหรับแต่ละสินค้าได้แบบเรียลไทม์โดยประเมินจากข้อมูลในอดีตที่มีอยู่เป็นจำนวนมาก กลยุทธ์นี้ใช้ได้ผลเป็นอย่างมากโดยเฉพาะกับธุรกิจค้าปลีก ทำให้แบรนด์สามารถปรับเปลี่ยนราคาที่สะท้อนถึงความต้องการของแต่ละสินค้าได้ เพื่อเพิ่มยอดขาย และเพิ่มความสามารถในการแข่งขันได้
ตัวอย่างการนำ เทคโนโลยี AI Marketing มาใช้งานกับธุรกิจ อ่านบทความเพิ่มเติมคลิ๊กที่นี่ https://techwealth99.com/
หัวข้อ: ตัวอย่างการนำ เทคโนโลยี AI Marketing มาใช้งานกับธุรกิจ (อ่าน 510 ครั้ง)