วิธีนำแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้ในงานการตลาด [2026]

ฉันเป็นนักการตลาด และฉันใช้แมชชีนเลิร์นนิงทุกวัน

พูดตรง ๆ เลย ถ้าคุณอยากเก่งที่สุดในงานของคุณ คุณควรติดตามว่า AI สามารถนำมาใช้กับงานของคุณได้อย่างไร

(และขอสาบานว่าฉันไม่ได้พูดแบบนี้เพราะทำงานกับบริษัทเอเจนต์ AI นะ)

ในความเห็นของฉัน การตลาดเป็นหนึ่งในพื้นที่ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการนำ AI มาใช้ เพราะเต็มไปด้วยข้อมูล การวิเคราะห์ การคาดการณ์ที่ซับซ้อน และพฤติกรรมมนุษย์ที่เข้าใจยาก – เหมาะกับการนำปัญญาอีกแบบเข้ามาช่วย

การเพิ่มแมชชีนเลิร์นนิงในงานการตลาดอาจมาในรูปแบบส่วนเสริมแพลตฟอร์ม, แชทบอทสำหรับองค์กร หรือแม้แต่ เอเจนต์ LLM ที่ซับซ้อนมากขึ้น

ขอพาคุณไปรู้จักพื้นฐานของการนำแมชชีนเลิร์นนิงมาใช้ในงานการตลาดประจำวัน – และหวังว่าจะช่วยให้ผลลัพธ์ของคุณดีขึ้น 10 เท่า – พร้อมเครื่องมือที่ช่วยให้คุณไปถึงเป้าหมายได้

การเรียนรู้ของเครื่องในด้านการตลาดคืออะไร?

แมชชีนเลิร์นนิงในงานการตลาดหมายถึง การใช้ชุดคำสั่งที่เรียนรู้จากข้อมูล เพื่อทำให้งานการตลาดเป็นอัตโนมัติ ปรับแต่ง และเพิ่มประสิทธิภาพ

แทนที่จะอาศัยแค่สัญชาตญาณหรือกฎที่ตั้งไว้ล่วงหน้า โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงจะวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อค้นหารูปแบบ ทำนายผลลัพธ์ และตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลในระดับที่ขยายได้

ทำไมต้องใช้แมชชีนเลิร์นนิงในงานการตลาด?

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยลดการเดาในงานการตลาดด้วยการแสดงให้เห็นว่าสิ่งใดใช้ได้ผลจริง โดยอ้างอิงจากข้อมูลจริง

เมื่อมี AI เข้ามาช่วย ทีมการตลาดจะสามารถ วิเคราะห์ข้อมูลได้มากขึ้น ทดลองได้ละเอียดขึ้น และเร่งกระบวนการทำงานประจำวัน

ถ้าใช้ AI อย่างตั้งใจ ทีม 2 คนก็สามารถทำงานได้เท่ากับทีม 10 คน

9 ตัวอย่างการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในงานการตลาด

1. แชทบอทและ AI สนทนา

ถ้าคิดดูดี ๆ แชทบอท ส่วนใหญ่ก็ถือว่าอยู่ในหมวด 'การตลาด'

เราได้ติดตั้งแชทบอทไปแล้วนับแสนตัว — และส่วนใหญ่ใช้เพื่อ สร้างลีดด้วย AI หรือเป็น บอทช่วยเหลือลูกค้า

แต่ AI สนทนาสามารถจัดการได้แทบทุกอย่าง ทั้งภายในและภายนอก ทีมการตลาดของเราใช้บอทและ AI agent เพื่อ:

• วิเคราะห์เว็บไซต์คู่แข่งและให้ข้อมูลเชิงแข่งขัน
• ส่งอีเมลติดตามผลแบบเฉพาะบุคคล
• วิเคราะห์สัญญาณจากผลิตภัณฑ์เพื่อแนะนำว่าลูกค้าคนไหนเหมาะกับการอัปเกรด

2. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

แมชชีนเลิร์นนิงคือเบื้องหลังของการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ มันใช้ข้อมูลในอดีตที่มีการระบุผลลัพธ์ไว้ — เช่น ลีดไหนที่เปลี่ยนเป็นลูกค้า หรือแคมเปญไหนที่สร้างรายได้ — และ ฝึกโมเดลให้รู้จักรูปแบบที่นำไปสู่ผลลัพธ์เหล่านั้น

ถ้าคุณติดตามการแปลงผลลัพธ์ การมีส่วนร่วม หรือสถานะใน pipeline อยู่แล้ว คุณสามารถป้อนข้อมูลเหล่านั้นเข้าโมเดล supervised learning เพื่อเริ่มสร้างการทำนายได้

เมื่อฝึกเสร็จแล้ว โมเดลนั้นจะสามารถ ให้คะแนนลีด แคมเปญ หรือกลุ่มลูกค้าใหม่แบบเรียลไทม์ ตามความใกล้เคียงกับสัญญาณความสำเร็จในอดีต

ผลลัพธ์ เช่น โอกาสในการแปลงผลลัพธ์หรือรายได้ที่คาดหวัง สามารถนำไปแสดงในแดชบอร์ด, ใช้ในตรรกะแคมเปญ, หรือให้ AI agent ช่วยตัดสินใจในแต่ละวันได้อย่างชาญฉลาดและรวดเร็วขึ้น

3. อีเมลมาร์เก็ตติ้ง

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยยกระดับอีเมลจาก “หว่านแห” เป็น “ส่งข้อความที่ใช่ในเวลาที่เหมาะสม”

มันสามารถทำนายอัตราการเปิดอีเมล ปรับแต่งเนื้อหาตามพฤติกรรม หรือแม้แต่แนะนำว่าสินค้าไหนควรแสดงในบล็อกไดนามิกสำหรับแต่ละคน

อย่างที่ฉันเล่าไป บอทการตลาดของเราก็จัดการบางส่วนของงานนี้ — เช่น ดึงข้อมูลการใช้งานผลิตภัณฑ์มาแนะนำว่าควรส่งอีเมลอัปเกรดฟีเจอร์ให้ใคร

แต่แม้ไม่มี AI agent เต็มรูปแบบ คุณก็ใช้ ML เพื่อ ปรับเวลาส่ง, หัวข้ออีเมล, และเนื้อหาหลากหลายรูปแบบ ได้ แค่มีข้อมูลผลลัพธ์อีเมลในอดีต — การเปิด, คลิก, การแปลงผลลัพธ์ — แล้วจับคู่กับโมเดลที่เรียนรู้ว่ารูปแบบไหนนำไปสู่การมีส่วนร่วมที่ดีกว่า

4. การแบ่งกลุ่มลูกค้า

แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้การแบ่งกลุ่มลูกค้าก้าวข้ามแค่ข้อมูลประชากร

มันจะจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมจริง — เช่น รูปแบบการท่องเว็บ, ความถี่ในการซื้อ, และสัญญาณการมีส่วนร่วม — เพื่อให้คุณปรับการตลาดตามการกระทำจริง ไม่ใช่แค่ตำแหน่งงานหรือที่อยู่

วิธีทำคือ ส่งออกข้อมูลพฤติกรรม เช่น ความถี่ในการซื้อ, การซื้อครั้งล่าสุด, หรือการมีส่วนร่วม ไปยังสเปรดชีตหรือเครื่องมือวิเคราะห์ แล้วใช้ อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม (เช่น k-means) เพื่อจัดกลุ่มลูกค้าที่มีลักษณะคล้ายกันเข้าด้วยกัน

หรือจะให้ เอเจนต์ LLM ช่วยจัดการงานหนักแทนคุณก็ได้ ใช้ประโยชน์จาก AI ให้เต็มที่

แม้แต่การตั้งค่าพื้นฐานก็สามารถเผยให้เห็นรูปแบบที่ซ่อนอยู่ — เช่น กลุ่มที่ซื้อเฉพาะช่วงลดราคา — ซึ่งคุณสามารถทำการตลาดแบบเฉพาะกลุ่มได้

5. การทำนายการเลิกใช้บริการ

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถระบุ ลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการ ได้โดยเรียนรู้จากพฤติกรรมในอดีต เช่น การใช้งานลดลง, ไม่ต่ออายุ, หรือการตอบสนองช้าก่อนจะเลิกใช้บริการ

โมเดล AI ต้องได้รับการฝึกด้วยข้อมูลในอดีตที่ระบุว่าใครเลิกใช้บริการและใครไม่เลิก เพื่อให้สามารถระบุสัญญาณเตือนล่วงหน้าได้

โมเดลจำแนกประเภทพื้นฐาน (เช่น logistic regression หรือ decision tree) ก็สามารถฝึกให้ทำนายความเสี่ยงในการเลิกใช้บริการได้แล้ว

ถ้าคุณไม่ได้เขียนโค้ดเอง มองหาแพลตฟอร์มหรือเครื่องมือที่ให้คุณป้อนข้อมูลที่ระบุผลลัพธ์ไว้ — ขอโฆษณานิดนึง แพลตฟอร์มของเราทำได้ — และสร้างคะแนนความเสี่ยงในการเลิกใช้บริการให้อัตโนมัติ

6. คำแนะนำเฉพาะบุคคล

คุณเองก็ได้รับสิ่งนี้อยู่ตลอดเวลา คำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิงมีได้หลายรูปแบบ:

• แนะนำสินค้าบนหน้าแรก
• เลือกเนื้อหาอีเมลที่แต่ละคนจะเห็น
• เติมสินค้าเสริมในตะกร้าโดยอัตโนมัติ
• จัดเรียงเนื้อหาใหม่ตามพฤติกรรมที่ผ่านมา

เบื้องหลัง ระบบเหล่านี้ใช้ชุดคำสั่งที่เรียนรู้จากพฤติกรรมผู้ใช้ — ว่าคนคลิก ดู ซื้อ หรือมองข้ามอะไร — แล้วเปรียบเทียบกับคนที่มีพฤติกรรมคล้ายกัน

เริ่มต้นได้โดย คุณต้องมีข้อมูลการโต้ตอบของผู้ใช้ (เช่น การดู, คลิก, ซื้อ) และโมเดลที่ฝึกให้จับรูปแบบข้ามผู้ใช้ เช่น collaborative filtering หรือ recommendation engine แบบพื้นฐาน

คุณสามารถสร้างเองโดยใช้ทีม data science หรือ ใช้เครื่องมือที่ให้คุณป้อนข้อมูลการโต้ตอบและสร้างผลลัพธ์เฉพาะบุคคลแบบไดนามิก บนเว็บไซต์ อีเมล หรือแอปของคุณ

7. การตั้งราคาตามสถานการณ์

การตั้งราคาตามสถานการณ์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับราคาโดยอิงจาก ความต้องการ, ระดับสต็อก, พฤติกรรมผู้ใช้ หรือแม้แต่ช่วงเวลา

สำหรับลูกค้า อาจเห็นราคาต่างกันในช่วงเวลาคนเยอะ, ส่วนลดเฉพาะบุคคล, หรือโปรโมชันที่ปรับแบบเรียลไทม์ระหว่างการลดราคา

วิธีนำไปใช้คือ ต้องเข้าถึงประวัติราคา, ข้อมูลยอดขาย, และสัญญาณแวดล้อม (เช่น ปริมาณทราฟฟิกหรือระดับสต็อก) แล้ว ใช้โมเดล regression เพื่อทำนายราคาที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละสถานการณ์

จากนั้นคุณสามารถตั้งกฎว่าเมื่อไหร่และอย่างไรจะเปลี่ยนราคา — จะใช้ pricing engine ที่เชื่อมต่อ หรือป้อนผลลัพธ์โมเดลเข้า ecommerce system เพื่ออัปเดตราคาแบบไดนามิกก็ได้

8. การกำหนดเป้าหมายและเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณา

ไม่มีใครอยากเสียงบไปกับการแสดงโฆษณาผิดกลุ่มเป้าหมาย แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้เราเลี่ยงปัญหานี้ได้

มันติดตามผลแคมเปญของคุณแบบเรียลไทม์ ดูว่าอะไรเวิร์ก (และอะไรไม่เวิร์ก) แล้ว จัดสรรงบโฆษณาไปยังครีเอทีฟ, กลุ่มเป้าหมาย, และตำแหน่งที่ดีที่สุดให้อัตโนมัติ

เริ่มต้นด้วยการมีข้อมูลผลลัพธ์แคมเปญที่สะอาด: คลิก, การแปลงผลลัพธ์, รายละเอียดกลุ่มเป้าหมาย, ประเภทอุปกรณ์ ฯลฯ

จากนั้นคุณหรือทีมสามารถฝึกโมเดลเพื่อทำนายว่าการตั้งค่าแบบไหนให้ผลลัพธ์ดีที่สุด หรือป้อนข้อมูลเข้าไปในระบบที่จัดการงานหนักแทนคุณ

9. การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentiment analysis) ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อเข้าใจน้ำเสียงและเจตนาของสิ่งที่ผู้คนพูด—เช่น ความตื่นเต้น ความหงุดหงิด ความสับสน หรือการเปลี่ยนแปลงอารมณ์เล็กน้อย เป็นต้น

มันสามารถประมวลผลความคิดเห็นแบบข้อความจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่าง ๆ เช่น รีวิว แชทฝ่ายสนับสนุน หรือโซเชียลมีเดีย และจัดหมวดหมู่ตามอารมณ์หรือเจตนาได้อย่างละเอียด

ก่อนจะมี AI และ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์แบบนี้ในระดับใหญ่แทบเป็นไปไม่ได้เลย—คุณต้องมีทีมงานคอยอ่านทุกข้อความด้วยตนเอง

แต่ตอนนี้ ด้วยโมเดลที่ฝึกไว้ล่วงหน้าและกระบวนการจัดการข้อความ คุณสามารถสแกน ติดป้ายกำกับ และติดตามแนวโน้มความรู้สึกได้โดยอัตโนมัติ ช่วยให้คุณเข้าใจปฏิกิริยาของกลุ่มเป้าหมายโดยไม่ต้องเสียเวลาตรวจสอบเอง

วิธีนำ Machine Learning มาใช้ในงานการตลาด

ทีม Customer Success ของเรามีประสบการณ์ช่วยลูกค้าใช้งาน AI ในที่ทำงานมากว่า 7 ปี

พวกเขารู้ดีว่าการนำ AI ไปใช้ให้สำเร็จต้องทำอย่างไร (และอะไรที่ทำให้เสียเวลาและงบประมาณ) เราได้ร่วมกันเขียน คู่มือเชิงลึกเกี่ยวกับการนำ AI ไปใช้ อย่างถูกวิธีด้วย

1. กำหนดกรณีใช้งานและเป้าหมาย

หลายบริษัทเพิ่ม AI เข้าไปเพียงเพราะอยากมี นี่คือหนึ่งใน ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดในการนำ AI ไปใช้

ถ้าหัวหน้าสั่งให้เพิ่ม AI ก็ไม่เป็นไร—แต่หน้าที่ของคุณคือต้องระบุกรณีใช้งานเริ่มต้นให้ชัดเจน

อาจจะอยากลดการสูญเสียลูกค้า เพิ่มอัตราการเปลี่ยน หรือปรับปรุงการกำหนดเป้าหมาย

คุณสามารถ (และควร) ขยายการใช้ AI ได้ในอนาคต แต่ควรเริ่มจากเป้าหมายที่ชัดเจนเพื่อใช้เป็นโครงการนำร่อง

2. ระบุข้อมูลที่ต้องใช้

Machine Learning จะทำงานไม่ได้เลยถ้าไม่มีข้อมูลที่เหมาะสม เมื่อเลือกกรณีใช้งานแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือหาว่าต้องใช้ข้อมูลอะไรให้โมเดลเรียนรู้

โดยปกติจะต้องมีตัวอย่างเหตุการณ์ในอดีตที่คุณต้องการทำนาย รวมถึงพฤติกรรมหรือสัญญาณที่เกิดขึ้นก่อนหน้านั้น

นำเป้าหมายของคุณมา แล้วดูว่าข้อมูลแบบไหนที่สนับสนุนเป้าหมายนั้น:

• ทำนายว่าใครมีแนวโน้มจะเปลี่ยนเป็นลูกค้า: ผลลัพธ์การเปลี่ยนเป็นลูกค้า พร้อมกับกิจกรรมก่อนหน้านั้น เช่น คลิกโฆษณา เข้าชมหน้าเว็บ หรือมีส่วนร่วมกับอีเมล
• ปรับเนื้อหาหรือข้อเสนอให้เหมาะกับแต่ละบุคคล: ประวัติการซื้อ, พฤติกรรมการเข้าชม, การใช้งานผลิตภัณฑ์, ตัวชี้วัดการมีส่วนร่วม ฯลฯ
• ปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายโฆษณา: ข้อมูลประสิทธิภาพแคมเปญ, ข้อมูลประชากรหรือกลุ่มเป้าหมาย, ประเภทอุปกรณ์ และแนวโน้มระยะเวลาจนถึงการแปลง

3. เลือกวิธีนำ Machine Learning ไปใช้

มี 3 วิธีหลักในการนำ Machine Learning มาใช้ในงานการตลาด ขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการปรับแต่งและมีส่วนร่วมทางเทคนิคมากแค่ไหน

ฟีเจอร์ ML ที่มีมาให้ล่วงหน้า

บางเครื่องมือมี Machine Learning ติดตั้งมาแล้ว เช่น การปรับเวลาส่งอีเมลอัตโนมัติ การให้คะแนนลีด หรือคำแนะนำอัจฉริยะ

วิธีนี้แทบไม่ต้องทำอะไรเลย: แค่เชื่อมต่อข้อมูล ระบบก็จะทำงานเบื้องหลังให้เอง

แอปพลิเคชัน ML ที่ปรับแต่งได้

ระดับนี้ให้คุณมีส่วนร่วมมากขึ้น คุณไม่ได้สร้างโมเดลเอง แต่สามารถควบคุมข้อมูลที่ใช้ ตั้งค่าขีดจำกัด หรือกำหนดสิ่งที่จะเกิดขึ้นกับผลลัพธ์ เช่น สั่งให้เริ่มแคมเปญหรือแจ้งเตือนลีด

โมเดล ML ที่ปรับแต่งเองทั้งหมด

ถ้าต้องการความยืดหยุ่นมากขึ้น หรือมีกรณีใช้งานที่เครื่องมือสำเร็จรูปไม่ตอบโจทย์ คุณสามารถทำงานร่วมกับทีมข้อมูลเพื่อฝึกโมเดลโดยใช้ข้อมูลในอดีตของคุณเอง

วิธีนี้ให้คุณควบคุมการทำงานของโมเดลและข้อมูลที่ใช้เรียนรู้ได้เต็มที่ แต่ก็ใช้เวลานานและต้องมีทักษะทางเทคนิคสูงสุด

4. ฝึกหรือเปิดใช้งานโซลูชันของคุณ

หลังจากนั้น คุณต้องให้ระบบดูตัวอย่างว่า “ความสำเร็จ” หน้าตาเป็นอย่างไร เพื่อให้มันเริ่มเรียนรู้และจดจำเองได้

วิธีเริ่มต้นขึ้นอยู่กับระดับของ ML ที่คุณเลือกใช้:

• ฟีเจอร์สำเร็จรูป: เชื่อมต่อข้อมูลของคุณ เปิดใช้งานฟีเจอร์ และกำหนดวิธีการใช้งานผลลัพธ์ (เช่น เริ่มแคมเปญหรืออัปเดตคะแนนลีด)
  
  
• แอปพลิเคชันที่ปรับแต่งได้: กำหนดอินพุตของคุณ ตั้งค่าขีดจำกัดหรือเงื่อนไข และกำหนดวิธีที่การคาดการณ์จะขับเคลื่อนการดำเนินการ
  
  
• โมเดลที่ปรับแต่งเอง: ฝึกโมเดลของคุณด้วยข้อมูลในอดีตที่มีการระบุผลลัพธ์ — สิ่งที่เกิดขึ้น สิ่งที่ได้ผล — และให้โมเดลเรียนรู้เพื่อทำนายผลลัพธ์ที่คล้ายกันในอนาคต

5. ทดสอบและปรับแต่งผลลัพธ์

เริ่มจากขนาดเล็กก่อน รันโมเดลกับกลุ่มเป้าหมายหรือแคมเปญขนาดจำกัด แล้วเปรียบเทียบผลทำนายกับผลจริง

ถ้ารู้สึกว่าผลลัพธ์แปลก ๆ เช่น ลีดที่ถูกจัดลำดับไม่ถูกต้อง หรือคำแนะนำไม่เหมาะสม อาจเป็นปัญหาคุณภาพข้อมูลหรือโมเดลต้องปรับแต่ง

(การปรับแต่งไม่ใช่ความล้มเหลว แต่เป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ)

6. นำโซลูชันไปใช้งานจริง

เมื่อผลลัพธ์ดูน่าเชื่อถือแล้ว ให้เชื่อมต่อผลลัพธ์เข้ากับเวิร์กโฟลว์จริงของคุณ

อาจหมายถึงการซิงค์ผลทำนายกับ CRM สั่งให้ระบบอัตโนมัติทำงาน หรือให้ AI agent ดำเนินการขั้นต่อไป

อย่าให้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้อยู่แค่ในแดชบอร์ด เพราะนั่นคือวิธีที่ง่ายที่สุดในการเสียเงินลงทุนกับ AI โดยเปล่าประโยชน์

เครื่องมือยอดนิยมสำหรับการตลาดด้วย Machine Learning

‍

มีความแตกต่างสำคัญบางอย่างระหว่างประเภทของเครื่องมือที่คุณสามารถเลือกใช้ได้

ที่พบได้บ่อยที่สุดคือ AI add-ons สำหรับผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่แล้ว จริง ๆ แล้วถ้ามีให้ใช้ก็ควรลอง แต่ขอเตือนไว้ก่อน—ส่วนใหญ่ยังไม่ดีเท่าไหร่

ถัดมาคือ ผลิตภัณฑ์สำหรับงานเฉพาะ ถ้าคุณต้องการเพิ่ม AI ในด้านใดด้านหนึ่งโดยเฉพาะ คุณจะเลือกใช้เครื่องมือกลุ่มนี้

เช่น การสร้างข้อความโฆษณา การให้คะแนนลีดตามพฤติกรรม หรือแนะนำสินค้ารายบุคคล

และสุดท้ายคือ เครื่องมือแนวนอนแบบปรับแต่งเอง

เช่น การใช้ AI agent วิเคราะห์ข้อมูลจาก CRM แพลตฟอร์มวิเคราะห์ และเครื่องมืออีเมล เพื่อสรุปและให้คำแนะนำรายสัปดาห์

1. Botpress

Botpress คือเครื่องมือสร้าง AI agent แบบครบวงจร เป็นแพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่นสูง คุณจึงปรับแต่ง AI agent สำหรับงานแทบทุกประเภทได้

คุณสามารถออกแบบบอทง่าย ๆ เพื่อปรับแต่งและส่งอีเมล หรือวิเคราะห์ข้อมูลและให้คำแนะนำก็ได้ ด้วยความที่เป็นแพลตฟอร์มที่ยืดหยุ่น ความเป็นไปได้จึงแทบไม่จำกัด

แต่ถ้าคุณต้องการสร้าง AI agent ที่ซับซ้อน อาจต้องมีทักษะนักพัฒนา (หรือ หาฟรีแลนซ์หรือพาร์ทเนอร์ด้าน AI มาช่วย)

แต่สำหรับโปรเจกต์ง่าย ๆ Botpress ก็มีคลังอินทิเกรตสำเร็จรูปมากมายกับแพลตฟอร์มอย่าง HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack—แทบทุกอย่างในชุดเครื่องมือการตลาดของคุณ

เรานำ Botpress agent มาใช้กับทุกอย่าง ตั้งแต่ส่งอีเมลเฉพาะบุคคล วิเคราะห์ข้อมูลคู่แข่ง ไปจนถึงติดตามการใช้งานผลิตภัณฑ์เพื่อหาข้อมูลเชิงลึก

มันทำได้แทบทุกอย่าง และคุณสามารถสร้าง AI agent ได้ฟรี

2. HubSpot

ถ้าคุณทำงานสายการตลาด น่าจะเคยใช้ HubSpot มาก่อน ถ้ามีอยู่ในชุดเครื่องมือของคุณอยู่แล้ว และกำลังเริ่มต้นใช้งาน AI ก็สามารถเพิ่มเข้าไปได้ง่าย ๆ

คุณสามารถใช้ AI เพื่อให้คะแนนลีด—มันจะวิเคราะห์การมีส่วนร่วมเพื่อจัดลำดับความสำคัญของลีด นอกจากนี้ยังมีผู้ช่วยสร้างเนื้อหา AI สำหรับคิดไอเดียบทความบล็อกหรือโพสต์โซเชียลมีเดียด้วย

ฟีเจอร์เหล่านี้เหมาะมากถ้าคุณใช้ HubSpot และอยากเพิ่ม AI ให้เวิร์กโฟลว์ของคุณ ข้อเสียคือมันยังจำกัดแค่กรณีใช้งานเฉพาะ ถ้าอยากใช้ Machine Learning เต็มรูปแบบ อาจต้องมองหาทางเลือกเพิ่มเติม

แต่ถ้าคุณใช้งาน HubSpot อยู่แล้ว ทำไมไม่ลองใช้ฟีเจอร์ AI ของเขาดูล่ะ?

3. Jacquard

Jacquard ไม่ใช่แค่เครื่องมือสร้างข้อความ มันถูกออกแบบมาเพื่อปรับปรุงทุกถ้อยคำที่คุณส่งถึงลูกค้าและผู้ใช้งาน

นี่คือเครื่องมือ genAI ที่ฝึกด้วยชุดข้อมูลภาษาการตลาดขนาดใหญ่ แทนที่จะสุ่มข้อความ มันสามารถทำนายได้ว่าแบบไหนจะโดนใจกลุ่มเป้าหมายที่สุด และเรียนรู้จากทุกแคมเปญที่คุณรัน

แพลตฟอร์มนี้มีฟีเจอร์ทดสอบแบบเรียลไทม์และทำนายประสิทธิภาพ ช่วยให้ผู้ใช้เข้าใจรายละเอียดว่าคอนเทนต์อย่างอีเมล บล็อก และเนื้อหาอื่น ๆ ของตนมีผลลัพธ์อย่างไร

Jacquard เหมาะสำหรับทีมที่ต้องผลิตคอนเทนต์จำนวนมาก เช่น ธุรกิจอีคอมเมิร์ซหรือครีเอเตอร์คอนเทนต์ หรือใครก็ตามที่ต้องทดสอบอีเมลแบบ a/b เป็นประจำ

4. PaveAI

ถ้าคุณต้องการผู้ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลระดับต้น PaveAI อาจตอบโจทย์ มันนำข้อมูลดิบจากแพลตฟอร์มอย่าง Google Analytics, Facebook Ads และ Twitter Ads มาแปลงเป็นข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

แทนที่จะต้องไล่ดูรายงานจำนวนมาก ผู้ใช้จะได้รับสรุปสั้น ๆ ว่าสิ่งไหนเวิร์กหรือไม่เวิร์ก

คุณยังสามารถปรับแต่งรายงานให้เหมาะกับเป้าหมายเฉพาะของทีมได้อีกด้วย ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อเลือกสิ่งที่เกี่ยวข้องที่สุดสำหรับทีมการตลาดของคุณ

ถ้าคุณให้ความสำคัญกับการตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและใช้หลายช่องทางการตลาด ก็ควรลองดูแพลตฟอร์มนี้

5. Pathematics

Pathmatics เป็นแพลตฟอร์มวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดที่ติดตามการโฆษณาดิจิทัลของแบรนด์ต่าง ๆ บนแพลตฟอร์มอย่าง Facebook, Instagram, YouTube, TikTok และบริการ OTT

ระบบจะรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับงบโฆษณา จำนวนการแสดงผล รูปแบบโฆษณา และเส้นทางการส่งโฆษณา ช่วยให้ทีมการตลาดเห็นชัดเจนว่าคู่แข่งลงทุนที่ไหนและอย่างไร

จุดแข็งที่สุดของแพลตฟอร์มนี้คือการเปิดเผยรายละเอียดการแข่งขันได้ลึกมาก โดยเฉพาะสำหรับแบรนด์ที่ทำแคมเปญหลายช่องทาง อาจดูยุ่งยากสำหรับคนที่ไม่คุ้นกับข้อมูลสื่อ แต่ถ้าใช้งานจนชินแล้วจะกลายเป็นข้อได้เปรียบสำคัญ

Pathmatics เหมาะกับเอเจนซี่ ทีมมีเดียภายในองค์กร และนักการตลาดที่ต้องการข้อมูลคู่แข่งเชิงลึก

6. Mailchimp

ถ้าคุณอยู่ในวงการนี้มาสักพัก น่าจะรู้จัก Mailchimp มันเป็นแพลตฟอร์มการตลาดทั่วไปที่—เหมือนกับ HubSpot—ตอนนี้มีฟีเจอร์ AI เพิ่มเข้ามาด้วย

ฟีเจอร์ AI เหล่านี้ครอบคลุมตั้งแต่การสร้างคอนเทนต์เฉพาะบุคคล การปรับเวลาส่งอีเมล และอื่น ๆ เช่น Email Content Generator ที่ใช้เทคโนโลยี GPT สร้างแคมเปญอีเมลให้เหมาะกับอุตสาหกรรมและโทนเสียงของแบรนด์

Mailchimp เหมาะอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจขนาดเล็กถึงกลางที่ต้องการใช้ AI โดยไม่จำเป็นต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคมากนัก

7. Mutiny

Mutiny เป็นแพลตฟอร์ม AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ด ช่วยให้นักการตลาด B2B ปรับแต่งประสบการณ์เว็บไซต์ให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายต่าง ๆ ได้โดยไม่ต้องพึ่งวิศวกร

มันเชื่อมต่อกับเครื่องมืออย่าง Salesforce และ Segment เพื่อดึงข้อมูลเชิงบริษัท (firmographic) และพฤติกรรม ทำให้คุณสามารถกำหนดเป้าหมายผู้เข้าชมตามอุตสาหกรรม ขนาดบริษัท หรือพฤติกรรมได้

จุดเด่นที่สุดคือการสร้างหน้าเว็บเฉพาะบุคคลได้ง่าย ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและอัตราเปลี่ยนแปลง อย่างไรก็ตาม เหมาะกับบริษัทที่มีทราฟฟิกและข้อมูลมากพอสำหรับการปรับแต่งนี้—ทีมเล็กอาจเห็นผลไม่ชัดเจน

Mutiny เหมาะสำหรับทีมการตลาด B2B ที่เน้นกลยุทธ์แบบเจาะบัญชีรายใหญ่และต้องการขยับตัวเร็วโดยไม่ต้องพึ่งนักพัฒนา

นำข้อมูลเชิงลึกจาก AI มาสู่ตัวชี้วัดการตลาด

ทีมการตลาดกำลังลงทุนใน AI เพื่อสร้างลีด สื่อสาร ตัดสินใจ วางกลยุทธ์ และวิเคราะห์ข้อมูล

Botpress เป็นแพลตฟอร์ม AI agent สำหรับผู้สร้างบอททุกระดับ พร้อมคู่มือการใช้งานมากมายบน YouTube และ Botpress Academy รวมถึงคลังอินทิเกรชันและเทมเพลตสำเร็จรูปเพื่อเริ่มต้นสร้าง AI agent ได้อย่างรวดเร็ว

เริ่มสร้างได้เลยวันนี้ ฟรี

คำถามที่พบบ่อย

1. AI กับ machine learning ในการตลาดต่างกันอย่างไร?

AI คือระบบที่ออกแบบมาเพื่อทำงานที่ปกติแล้วต้องใช้ความฉลาดของมนุษย์ (เช่น การปรับแต่งหรือการกำหนดเป้าหมาย) ส่วน machine learning เป็นส่วนหนึ่งของ AI ที่เรียนรู้จากข้อมูลการตลาดในอดีต (เช่น พฤติกรรมผู้ใช้) เพื่อทำนายหรือช่วยตัดสินใจ

2. ต้องใช้ข้อมูลมากแค่ไหนในการฝึก machine learning ให้ได้ผล?

โดยทั่วไป คุณต้องมีตัวอย่างข้อมูลที่ติดป้ายกำกับแล้วอย่างน้อยหลักพัน (เช่น แคมเปญที่ผ่านมา พฤติกรรมลูกค้า หรือการเปลี่ยนแปลง) แต่ปริมาณที่แน่นอนขึ้นอยู่กับประเภทโมเดลและงานที่ต้องการ งานที่ซับซ้อนอย่างการทำนายมูลค่าตลอดอายุลูกค้าต้องใช้ข้อมูลมากกว่างานจำแนกประเภทพื้นฐาน

3. ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าการนำ machine learning มาใช้ของฉันได้ผลหรือไม่?

คุณจะรู้ว่าการใช้ machine learning ได้ผลเมื่อเห็นการปรับปรุงที่วัดผลได้ในตัวชี้วัดสำคัญ เช่น อัตราคลิก การเปลี่ยนเป็นลูกค้า การรักษาลูกค้า หรือยอดขาย ลองทดสอบ A/B เปรียบเทียบผลลัพธ์ที่ได้จาก ML กับวิธีเดิม และตรวจสอบความแม่นยำโดยเปรียบเทียบกับผลลัพธ์จริง

4. ข้อผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดที่นักการตลาดมักทำเมื่อใช้ ML คืออะไร?

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยที่สุดคือการใช้ machine learning โดยไม่มีเป้าหมายหรือเกณฑ์ความสำเร็จที่ชัดเจน ถ้าไม่กำหนดผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น ลดต้นทุนการหาลูกค้าใหม่หรือเพิ่มการมีส่วนร่วมกับอีเมล ML จะเพิ่มความซับซ้อนโดยไม่สร้างคุณค่า

5. ฉันจำเป็นต้องมีทักษะการเขียนโค้ดหรือความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเริ่มใช้ ML ในการตลาดหรือไม่?

คุณไม่จำเป็นต้องมีทักษะเขียนโค้ดหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเริ่มใช้ ML เพราะเครื่องมืออย่าง HubSpot, Salesforce หรือ Botpress มีฟีเจอร์ ML ในอินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย แต่ถ้าต้องการปรับแต่งขั้นสูง การมีความรู้ด้านเทคนิคจะช่วยขยายขีดความสามารถของคุณ