การนำการเรียนรู้ของเครื่องจักรมาใช้ในการตลาด [2025]

Chatbots และ AI เชิงสนทนา

เมื่อคุณลองคิดดู แชทบอท ส่วนใหญ่จะอยู่ในหมวดหมู่กว้างๆ ของ 'การตลาด'

เราได้ติดตั้งแชทบอทจำนวนหลายแสนตัว และส่วนใหญ่เป็นแชทบอทสำหรับ สร้างโอกาสทางการขายด้วย AI หรือเป็น แชทบอทสนับสนุนลูกค้า

AI เชิงสนทนาสามารถจัดการได้เกือบทุกอย่าง ทั้งภายในและภายนอก ทีมการตลาดของเราใช้บอทและตัวแทน AI เพื่อ:

• วิเคราะห์เว็บไซต์ของคู่แข่งและให้ข้อมูลข่าวสารด้านการแข่งขัน
• ส่งอีเมลติดตามแบบส่วนตัว
• วิเคราะห์สัญญาณผลิตภัณฑ์เพื่อแนะนำว่าใครเหมาะสมที่จะอัปเกรด

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

การเรียนรู้ของเครื่องจักรคือสิ่งที่ขับเคลื่อนการวิเคราะห์เชิงทำนายเบื้องหลัง การเรียนรู้ของเครื่องจักรใช้ข้อมูลประวัติที่มีป้ายกำกับ เช่น ลูกค้าเป้าหมายรายใดที่แปลงเป็นลูกค้า หรือแคมเปญใดที่สร้างรายได้ และ ฝึกโมเดลให้จดจำรูปแบบที่นำไปสู่ผลลัพธ์เหล่านั้น 

หากคุณกำลังติดตามการแปลง การมีส่วนร่วม หรือขั้นตอนกระบวนการอยู่แล้ว คุณสามารถป้อนข้อมูลดังกล่าวลงในโมเดลการเรียนรู้ที่มีการดูแลเพื่อเริ่มสร้างการคาดการณ์ได้ 

เมื่อผ่านการฝึกแล้ว โมเดลนั้นจะสามารถ ให้คะแนนผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้ารายใหม่ แคมเปญ หรือลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ โดยพิจารณาจากความใกล้เคียงของสัญญาณความสำเร็จในอดีต

ผลลัพธ์ เช่น โอกาสในการแปลงหรือรายได้ที่คาดหวัง จะถูกดึงเข้าสู่แดชบอร์ด ตรรกะแคมเปญ หรือเอเจนต์ AI เพื่อทำให้การตัดสินใจในแต่ละวันของคุณชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้น

การตลาดทางอีเมล์

การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถยกระดับอีเมลจาก "การสเปรย์และภาวนา" ไปเป็น "ส่งข้อความที่สมบูรณ์แบบในเวลาที่สมบูรณ์แบบ" ได้ 

สามารถคาดการณ์อัตราการเปิด ปรับแต่งเนื้อหาตามพฤติกรรม หรือแม้กระทั่งแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ควรปรากฏในบล็อกแบบไดนามิกสำหรับแต่ละคน

ตามที่ฉันได้แชร์ไว้ข้างต้น บอททางการตลาดของเราเองจะจัดการส่วนต่างๆ ของเรื่องนี้ เช่น การดึงข้อมูลการมีส่วนร่วมของผลิตภัณฑ์เพื่อแนะนำว่าใครควรได้รับอีเมลอัปเกรดฟีเจอร์ 

แม้จะไม่มีการตั้งค่าตัวแทน AI เต็มรูปแบบ คุณก็สามารถใช้ ML เพื่อ เพิ่มประสิทธิภาพเวลาในการส่ง บรรทัดหัวเรื่อง และการเปลี่ยนแปลงเนื้อหา ได้ เพียงแค่ใช้ข้อมูลประสิทธิภาพอีเมลในอดีต เช่น การเปิด การคลิก การแปลง ร่วมกับโมเดลที่เรียนรู้รูปแบบที่นำไปสู่การมีส่วนร่วมที่ดีขึ้น

การแบ่งกลุ่มลูกค้า

การเรียนรู้ของเครื่องจักรทำให้การแบ่งกลุ่มขยายออกไปเกินขอบเขตของข้อมูลประชากร 

ระบบจะจัดกลุ่มลูกค้าของคุณตามพฤติกรรมจริงของพวกเขา เช่น รูปแบบการสืบค้นข้อมูล ความถี่ในการซื้อ และสัญญาณการมีส่วนร่วม เพื่อให้คุณปรับแต่งการตลาดให้เข้ากับพฤติกรรมของผู้คน แทนที่จะอิงตามตำแหน่งงานและสถานที่

ในการดำเนินการนี้ ให้ส่งออกข้อมูลพฤติกรรม เช่น ความถี่ในการซื้อ ความใหม่ หรือการมีส่วนร่วมไปยังสเปรดชีตหรือเครื่องมือวิเคราะห์ จากนั้นใช้ อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม (เช่น k-means) เพื่อจัดกลุ่มลูกค้าที่คล้ายคลึงกันตามลักษณะเหล่านั้น 

หรือให้ ตัวแทน LLM ทำหน้าที่แทนคุณ ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์ให้ได้มากที่สุด

แม้แต่การตั้งค่าขั้นพื้นฐานก็สามารถเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่ได้ เช่น กลุ่มที่ซื้อเฉพาะช่วงลดราคา ซึ่งคุณสามารถกำหนดเป้าหมายได้แตกต่างกัน

การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลง

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถระบุ ลูกค้าที่มีแนวโน้มที่จะหายไปได้ โดยการเรียนรู้จากพฤติกรรมในอดีต เช่น การใช้งานที่ลดลง การข้ามการต่ออายุ หรือเวลาตอบสนองที่ช้าก่อนที่ใครบางคนจะออกไป 

โมเดล AI จำเป็นต้องได้รับการฝึกจากข้อมูลในประวัติ ซึ่งมีป้ายกำกับว่าใครเปลี่ยนใจและใครไม่เปลี่ยน เพื่อให้สามารถระบุสัญญาณเตือนล่วงหน้าได้

จากนั้นสามารถฝึกโมเดลการจำแนกประเภทพื้นฐาน (เช่น การถดถอยแบบโลจิสติก หรือต้นไม้การตัดสินใจ) เพื่อคาดการณ์ความเสี่ยงจากการยกเลิกบริการได้ 

หากคุณไม่ได้เขียนโค้ดเอง ให้มองหาแพลตฟอร์มหรือเครื่องมือที่ให้คุณป้อนข้อมูลที่มีป้ายกำกับได้ — ไม่ได้จะอวดนะ แต่แพลตฟอร์มของเราทำได้ — และสร้างคะแนนความเสี่ยงในการเลิกใช้บริการโดยอัตโนมัติ

คำแนะนำส่วนบุคคล

คุณอยู่ในสถานะผู้รับสิ่งนี้ตลอดเวลา คำแนะนำที่ขับเคลื่อนด้วยการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถมีรูปแบบที่แตกต่างกันมากมาย: 

• การแนะนำสินค้าบนหน้าแรก
• การเลือกเนื้อหาอีเมลที่ผู้ใช้จะเห็น
• การเติมสินค้าลงในรถเข็นโดยอัตโนมัติด้วยส่วนเสริมที่เป็นไปได้
• การเรียงลำดับเนื้อหาใหม่ตามพฤติกรรมในอดีตของบุคคลหนึ่ง

เบื้องหลังระบบเหล่านี้ใช้อัลกอริธึมที่เรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้ ซึ่งได้แก่ สิ่งที่ผู้คนคลิก ดู ซื้อ หรือละเว้น และเปรียบเทียบกับผู้อื่นที่กระทำในลักษณะเดียวกัน 

ในการเริ่มต้น คุณจะต้องมีข้อมูลการโต้ตอบของผู้ใช้ (เช่น การดู การคลิก และการซื้อ) และโมเดลที่ได้รับการฝึกให้ระบุรูปแบบต่างๆ ในหมู่ผู้ใช้ เช่น การกรองแบบร่วมมือกันหรือกลไกการแนะนำพื้นฐาน 

คุณสามารถสร้างสิ่งนี้ได้โดยใช้ทรัพยากรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของทีมของคุณ หรือ ใช้เครื่องมือที่ให้คุณเสียบข้อมูลการโต้ตอบและสร้างผลลัพธ์ส่วนบุคคลแบบไดนามิก ทั่วทั้งไซต์ อีเมล หรือแอปของคุณ

การกำหนดราคาแบบไดนามิก

การกำหนดราคาแบบไดนามิกใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อปรับราคาตามปัจจัยต่างๆ เช่น ความต้องการ ระดับสินค้าคงคลัง พฤติกรรมของผู้ใช้ หรือแม้แต่เวลาของวัน

สำหรับลูกค้า อาจดูเหมือนว่าเห็นราคาที่แตกต่างกันในช่วงชั่วโมงเร่งด่วน ส่วนลดส่วนบุคคล หรือการปรับโปรโมชันแบบเรียลไทม์ระหว่างการลดราคา

ในการใช้งานนี้ คุณจะต้องเข้าถึงประวัติราคา ข้อมูลการขาย และสัญญาณบริบท (เช่น ปริมาณการเข้าชมหรือระดับสต๊อก) จากนั้น ใช้โมเดลการถดถอยเพื่อคาดการณ์ราคาที่เหมาะสมที่สุดสำหรับสถานการณ์ที่กำหนด 

จากนั้น คุณสามารถตั้งกฎเกณฑ์เกี่ยวกับเวลาและวิธีการเปลี่ยนแปลงราคาได้ ไม่ว่าจะผ่านระบบกำหนดราคาที่เชื่อมต่อหรือโดยการป้อนเอาต์พุตของแบบจำลองเข้าไปในระบบอีคอมเมิร์ซของคุณเพื่ออัปเดตราคาแบบไดนามิก

การกำหนดเป้าหมายและเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณา

ไม่มีใครอยากเสียเงินโดยเปล่าประโยชน์ไปกับการแสดงโฆษณาที่ผิดๆ ให้กับคนผิด การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยให้เราหลีกเลี่ยงปัญหาดังกล่าวได้ 

ตรวจดูว่าแคมเปญของคุณทำงานอย่างไรแบบเรียลไทม์ คัดเลือกสิ่งที่ได้ผล (และสิ่งที่ไม่ได้ผล) และ นำการใช้จ่ายของคุณไปใช้ในกลุ่มที่ผสมผสานระหว่างงานสร้างสรรค์ กลุ่มเป้าหมาย และการจัดวางที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ

การเริ่มต้นหมายถึงการมีข้อมูลประสิทธิภาพแคมเปญที่สะอาด เช่น การคลิก การแปลง รายละเอียดกลุ่มเป้าหมาย ประเภทอุปกรณ์ และข้อมูลดีๆ อื่นๆ ทั้งหมด 

จากนั้น คุณหรือใครบางคนในทีมของคุณสามารถฝึกโมเดลเพื่อคาดการณ์ว่าการตั้งค่าใดจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด หรือใส่ข้อมูลของคุณเข้าในระบบที่ทำงานหนักแทนคุณได้

การวิเคราะห์ความรู้สึก

การวิเคราะห์ความรู้สึกใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อทำความเข้าใจน้ำเสียงและความตั้งใจเบื้องหลังสิ่งที่ผู้คนกำลังพูด เช่น ความตื่นเต้น ความหงุดหงิด ความสับสน การเปลี่ยนแปลงอารมณ์เล็กๆ น้อยๆ เป็นต้น 

สามารถ ประมวลผลปริมาณข้อเสนอแนะแบบข้อความเปิดจำนวนมหาศาล จากแหล่งต่างๆ เช่น บทวิจารณ์ การสนทนาสนับสนุน หรือโซเชียลมีเดีย และติดป้ายกำกับด้วยหมวดหมู่ตามอารมณ์หรือความตั้งใจที่มีความละเอียดอ่อน

ก่อนจะมี AI และ การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การวิเคราะห์ในระดับขนาดใหญ่เช่นนี้ไม่สมจริง คุณจะต้องมีทีมงานที่อ่านข้อความทุกข้อความด้วยตนเอง 

ขณะนี้ ด้วยโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าและไปป์ไลน์ข้อความ คุณสามารถสแกน แท็ก และติดตามแนวโน้มความรู้สึกได้โดยอัตโนมัติในช่วงเวลาหนึ่ง ช่วยให้คุณอ่านได้อย่างชัดเจนเกี่ยวกับปฏิกิริยาของกลุ่มเป้าหมาย โดยไม่ต้องยุ่งยากกับการตรวจสอบด้วยตนเอง

1. กำหนดกรณีการใช้งานและเป้าหมาย

บริษัทหลายแห่งนำ AI มาใช้โดยไม่จำเป็น ซึ่งถือเป็น ข้อผิดพลาดในการนำ AI มาใช้บ่อยที่สุด ที่บริษัทต่างๆ มักทำ 

หากเจ้านายของคุณสั่งให้นำ AI มาใช้ก็ไม่มีปัญหา แต่เป็นหน้าที่ของคุณที่จะต้องระบุกรณีการใช้งานเริ่มต้นให้ชัดเจน

บางทีคุณอาจต้องการลดอัตราการเปลี่ยนแปลง เพิ่มการแปลง หรือปรับปรุงการกำหนดเป้าหมาย 

คุณสามารถ (และควร) ขยายขอบเขตการใช้ AI ของคุณในอนาคตได้ แต่ควรเริ่มต้นด้วยเป้าหมายที่ชัดเจนซึ่งคุณสามารถใช้เป็นโครงการนำร่องได้

2. ระบุข้อมูลที่คุณต้องการ

การเรียนรู้ของเครื่องไม่สามารถทำอะไรได้มากนักหากไม่มีอินพุตที่ถูกต้อง เมื่อคุณเลือกกรณีการใช้งานแล้ว ขั้นตอนต่อไปคือการหาว่าโมเดลของคุณจะต้องเรียนรู้จากข้อมูลใด 

โดยทั่วไปจะหมายถึงตัวอย่างทางประวัติศาสตร์ของผลลัพธ์ที่คุณพยายามทำนาย รวมถึงพฤติกรรมหรือสัญญาณที่เกิดขึ้นก่อนหน้านั้น

เลือกเป้าหมายของคุณ จากนั้นค้นหาว่าข้อมูลใดรองรับเป้าหมายนั้น:

• การคาดการณ์ว่าใครมีแนวโน้มที่จะแปลง: ผลลัพธ์การแปลง บวกกับกิจกรรมก่อนการแปลง เช่น การคลิกโฆษณา การเข้าชมหน้า และการมีส่วนร่วมในอีเมล
• การปรับแต่งเนื้อหาหรือข้อเสนอ: ประวัติการซื้อ พฤติกรรมการเรียกดู การใช้ผลิตภัณฑ์ เมตริกการมีส่วนร่วม ฯลฯ
• การปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายโฆษณา: ข้อมูลประสิทธิภาพของแคมเปญ ข้อมูลประชากรหรือกลุ่มผู้ชม ประเภทของอุปกรณ์ และแนวโน้มเวลาในการแปลง

3. เลือกวิธีที่คุณจะนำการเรียนรู้ของเครื่องจักรไปใช้

มีสามวิธีหลักในการนำการเรียนรู้ของเครื่องจักรเข้าสู่เวิร์กโฟลว์การตลาดของคุณ โดยขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการปรับแต่งและมีส่วนร่วมทางเทคนิคมากเพียงใด

4. ฝึกอบรมหรือเปิดใช้งานโซลูชันของคุณ

จากนั้นคุณจะต้องให้ตัวอย่างแก่ระบบว่า "ความสำเร็จ" เป็นอย่างไร เพื่อที่ระบบจะสามารถจดจำสิ่งนั้นได้ด้วยตัวเอง

วิธีการเริ่มต้นขึ้นอยู่กับระดับ ML ที่คุณใช้:

• คุณสมบัติที่สร้างไว้ล่วงหน้า : เชื่อมต่อข้อมูลของคุณ เปิดใช้งานคุณสมบัติ และกำหนดวิธีใช้เอาท์พุต (เช่น การทริกเกอร์แคมเปญหรือการอัปเดตคะแนนลูกค้าเป้าหมาย)
  
  
• แอปพลิเคชันที่ปรับแต่งได้ : จัดทำแผนที่อินพุตของคุณ กำหนดเกณฑ์หรือตรรกะ และกำหนดค่าว่าการทำนายจะขับเคลื่อนการดำเนินการอย่างไร
  
  
• แบบจำลองที่กำหนดเอง : ฝึกแบบจำลองของคุณโดยใช้ข้อมูลในประวัติที่มีป้ายกำกับ — เกิดอะไรขึ้น อะไรที่ได้ผล — และปล่อยให้แบบจำลองเรียนรู้ที่จะคาดการณ์ผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกันในอนาคต

5. ทดสอบและปรับแต่งผลลัพธ์

เริ่มจากสิ่งเล็ก ๆ รันโมเดลบนเซกเมนต์หรือแคมเปญที่จำกัด และเปรียบเทียบการคาดการณ์กับผลลัพธ์จริง 

หากรู้สึกว่ามีบางอย่างผิดปกติ เช่น มีการจัดลำดับความสำคัญไม่ถูกต้อง มีคำแนะนำแปลกๆ อาจเป็นปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูล หรือเป็นสัญญาณว่าจำเป็นต้องปรับแต่งโมเดล 

(การปรับปรุงไม่ใช่ความล้มเหลว มันเป็นส่วนหนึ่งของกระบวนการ)

6. การนำโซลูชันไปใช้งาน

เมื่อผลลัพธ์ดูแข็งแกร่งแล้ว ให้เชื่อมต่อเอาต์พุตกับเวิร์กโฟลว์จริงของคุณ 

นั่นอาจหมายถึงการซิงค์คำทำนายไปยัง CRM ของคุณ การเรียกใช้งานระบบอัตโนมัติ หรือปล่อยให้ตัวแทน AI ดำเนินการขั้นตอนถัดไป 

อย่าให้ข้อมูลเชิงลึกอยู่แค่ในแดชบอร์ด เพราะนั่นเป็นวิธีที่ง่ายที่สุดในการเสียเงินไปกับการลงทุนด้าน AI

1. Botpress

Botpress เป็นเครื่องมือสร้างตัวแทน AI แบบครบวงจร เป็นเครื่องมือที่มีความยืดหยุ่นสูง ดังนั้นคุณจึงปรับแต่งตัวแทน AI สำหรับงานเกือบทุกประเภทได้ 

คุณสามารถออกแบบบ็อตที่เรียบง่ายเพื่อปรับแต่งและส่งอีเมล หรือวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและให้คำแนะนำได้ เนื่องจากเป็นแพลตฟอร์มที่มีความยืดหยุ่น ความเป็นไปได้จึงไม่มีที่สิ้นสุด 

แต่ถ้าคุณต้องการสร้างตัวแทน AI ที่ซับซ้อน คุณจะต้องมีทักษะนักพัฒนา (หรือคุณสามารถ หาฟรีแลนซ์หรือพันธมิตร AI ได้ ) 

แต่สำหรับโครงการที่ง่ายกว่า Botpress ยังมาพร้อมกับไลบรารีการรวมระบบที่สร้างไว้ล่วงหน้ามากมายสำหรับแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น HubSpot, Salesforce Calendly - Google Analytics - Zendesk , มิกซ์พาเนล, Notion - Slack – เกือบทุกอย่างในเทคโนโลยีการตลาดของคุณ stack -

เราใช้ Botpress ตัวแทนสำหรับทุกสิ่งตั้งแต่การส่งอีเมลส่วนบุคคล ไปจนถึงการดำเนินการข่าวกรองทางการแข่งขันไปจนถึงการติดตามการใช้งานผลิตภัณฑ์ของเราเพื่อรับข้อมูลเชิงลึก 

มันสามารถทำได้ทุกอย่างจริงๆ และคุณสามารถสร้างตัวแทน AI ได้ฟรี

2. ฮับสปอต

หากคุณทำงานด้านการตลาด คุณคงเคยใช้ HubSpot บ้างแล้ว หาก HubSpot อยู่ในสายงานเทคโนโลยีของคุณแล้ว stack และคุณกำลังก้าวไปสู่เวิร์กโฟลว์ AI ทีละน้อย นี่เป็นส่วนเสริมที่ง่ายดาย

คุณสามารถใช้ AI เพื่อให้คะแนนลีดได้ โดยจะวิเคราะห์การโต้ตอบเพื่อจัดลำดับความสำคัญของลีดของคุณ นอกจากนี้ คุณยังสามารถใช้ผู้ช่วยด้านเนื้อหา AI เพื่อสร้างไอเดียสำหรับโพสต์บล็อกหรือโพสต์บนโซเชียลมีเดียได้อีกด้วย

ตัวเลือกเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งหากคุณใช้ HubSpot และต้องการใช้ AI ในเวิร์กโฟลว์ของคุณ ข้อเสียคือ ตัวเลือกเหล่านี้ไม่ได้ครอบคลุมเฉพาะกรณีการใช้งานที่แคบเท่านั้น หากคุณต้องการใช้พลังของการเรียนรู้ของเครื่องจักรอย่างเต็มที่ในผลลัพธ์ของคุณ คุณอาจต้องอัปเกรดเป็นรุ่นอื่น 

แต่เดี๋ยวก่อน หากคุณใช้ HubSpot อยู่แล้ว เหตุใดไม่ลองใช้ฟีเจอร์ AI ของพวกเขาดูล่ะ

3. ผ้าแจ๊คการ์ด

Jacquard เป็นมากกว่าเครื่องสร้างสำเนา แต่จุดประสงค์ของมันคือการปรับปรุงคำทั้งหมดที่คุณส่งถึงผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าและผู้ใช้ 

เป็นเครื่องมือ genAI ที่ได้รับการฝึกฝนจากชุดข้อมูลภาษาการตลาดที่ครอบคลุม แทนที่จะใช้ชุดข้อมูลแบบสุ่ม มันสามารถทำนายได้ว่าอะไรจะได้รับความนิยมสูงสุดจากกลุ่มเป้าหมายของคุณ โดยเรียนรู้จากทุกแคมเปญที่ดำเนินการ

แพลตฟอร์มนี้มีฟีเจอร์การทดสอบแบบเรียลไทม์และการคาดการณ์ประสิทธิภาพ เพื่อให้ผู้ใช้ทราบได้อย่างละเอียดว่าอีเมล บล็อก และเนื้อหาอื่นๆ ของตนมีประสิทธิภาพดีเพียงใด

Jacquard เหมาะที่สุดสำหรับทีมที่มีความต้องการเนื้อหาจำนวนมาก เช่น ธุรกิจอีคอมเมิร์ซหรือผู้สร้างเนื้อหา หรือใครก็ตามที่ใช้ชีวิตอยู่กับการทดสอบ A/B อีเมล 

4. PaveAI

หากคุณต้องการนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับจูเนียร์ PaveAI อาจเป็นตัวเลือกที่เหมาะสมที่สุด เนื่องจากใช้ข้อมูลดิบจากแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Google Analytics โฆษณาบน Facebook และโฆษณาบน Twitter และแปลข้อมูลเหล่านั้นให้เป็นข้อมูลเชิงลึกที่ดำเนินการได้ 

แทนที่จะต้องกรองรายงานที่ไม่มีที่สิ้นสุด ผู้ใช้สามารถรับเพียงบทสรุปสั้นๆ เกี่ยวกับสิ่งที่ได้ผลและไม่ได้ผล 

คุณสามารถปรับแต่งรายงานตามเป้าหมายเฉพาะของทีมได้ โดยจะวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกนับล้านเพื่อระบุข้อมูลที่มีความเกี่ยวข้องมากที่สุดสำหรับทีมการตลาดของคุณ 

หากคุณใส่ใจเกี่ยวกับการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลและช่องทางการตลาดที่แตกต่างกันมาก ก็น่าจะคุ้มค่าที่จะลองดู

5. พยาธิวิทยา

Pathmatics เป็นแพลตฟอร์มข่าวกรองการตลาดที่ติดตามว่าแบรนด์ต่างๆ ดำเนินการโฆษณาดิจิทัลบนแพลตฟอร์มต่างๆ เช่น Facebook อย่างไร Instagram , YouTube, TikTok และบริการ OTT 

รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการใช้จ่ายโฆษณา จำนวนการแสดงผล ผลงานสร้างสรรค์ และเส้นทางการจัดส่ง ช่วยให้ทีมการตลาดเห็นได้ชัดเจนว่าคู่แข่งลงทุนที่ไหนและอย่างไร

จุดแข็งที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของแพลตฟอร์มคือรายละเอียดการแข่งขันที่เปิดเผยออกมา โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแบรนด์ที่จัดการแคมเปญหลายช่องทาง อาจมีรายละเอียดมากมายที่ต้องจัดการหากคุณไม่คุ้นเคยกับการทำงานกับข้อมูลสื่อ แต่เมื่อคุณคุ้นเคยแล้ว จะกลายเป็นข้อได้เปรียบที่แท้จริง

Pathmatics เหมาะอย่างยิ่งสำหรับหน่วยงาน ทีมสื่อภายใน และนักการตลาดที่ต้องการการมองเห็นทางการแข่งขันที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น

6. Mailchimp

หากคุณเคยอยู่แถวนี้ คุณคงจะรู้ Mailchimp เป็นแพลตฟอร์มการตลาดทั่วไปที่มาพร้อมฟีเจอร์ AI เช่นเดียวกับ HubSpot 

ส่วนเสริม AI เหล่านี้ครอบคลุมเนื้อหาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับแต่ละบุคคล เพิ่มประสิทธิภาพเวลาในการส่ง และด้านอื่นๆ ตัวอย่างเช่น ตัวสร้างเนื้อหาอีเมล ใช้ GPT เทคโนโลยีในการสร้างแคมเปญอีเมล์ที่เหมาะกับความต้องการของอุตสาหกรรมและเสียงของแบรนด์

Mailchimp เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับธุรกิจขนาดเล็กถึงขนาดกลางที่ต้องการใช้ประโยชน์จาก AI โดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคมากนัก

7. การกบฏ

Mutiny คือแพลตฟอร์ม AI แบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่ช่วยให้ผู้ทำการตลาด B2B ปรับแต่งประสบการณ์เว็บไซต์ให้เหมาะกับกลุ่มเป้าหมายที่แตกต่างกันโดยไม่ต้องใช้ความช่วยเหลือทางวิศวกรรม 

เชื่อมต่อกับเครื่องมือเช่น Salesforce และ Segment เพื่อดึงข้อมูลเชิงบริษัทและพฤติกรรม เพื่อให้คุณสามารถกำหนดเป้าหมายผู้เยี่ยมชมตามอุตสาหกรรม ขนาดบริษัท หรือพฤติกรรมได้

จุดแข็งที่สำคัญที่สุดคือการสร้างเพจส่วนตัวเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมและการแปลงข้อมูลได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม เพจส่วนตัวนี้เหมาะที่สุดสำหรับบริษัทที่มีปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์และข้อมูลเพียงพอที่จะส่งเสริมการปรับแต่งได้อย่างแท้จริง ทีมงานขนาดเล็กอาจพบว่ามีผลกระทบน้อยกว่า

Mutiny เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับทีมการตลาด B2B ที่ดำเนินกลยุทธ์ตามบัญชีที่ต้องการดำเนินการอย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องพึ่งพาผู้พัฒนามากนัก

ความแตกต่างระหว่าง AI และ Machine Learning ในการตลาดคืออะไร?

AI ครอบคลุมถึงทุกสิ่งทุกอย่างที่ทำให้เครื่องจักรทำงานอย่างชาญฉลาด การเรียนรู้ของเครื่องจักรเป็นส่วนหนึ่งที่คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูลเพื่อตัดสินใจที่ดีขึ้น ในด้านการตลาด ML คือสมองเบื้องหลังที่ขับเคลื่อนสิ่งต่างๆ เช่น การคาดการณ์และการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย

ฉันต้องมีข้อมูลเท่าใดจึงจะฝึกโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องได้อย่างมีประสิทธิภาพ

โดยทั่วไปแล้ว ข้อมูลที่มีป้ายกำกับจำนวนไม่กี่พันจุดถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี ยิ่งข้อมูลของคุณสอดคล้องและเกี่ยวข้องมากเท่าใด ผลลัพธ์ของคุณก็จะดียิ่งขึ้นเท่านั้น

ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าการใช้งานการเรียนรู้ของเครื่องของฉันทำงานได้จริงหรือไม่

ดูผลลัพธ์ของคุณ หากโมเดลทำหน้าที่ของมันได้ คุณจะเห็นการเพิ่มขึ้นในตัวชี้วัดหลักของคุณ เริ่มจากสิ่งเล็ก ๆ ทดสอบมัน และดูว่าการคาดการณ์เป็นอย่างไร stack ขึ้นกับความเป็นจริง

ความผิดพลาดที่ใหญ่ที่สุดที่นักการตลาดทำเมื่อนำการเรียนรู้ของเครื่องจักรมาใช้คืออะไร

การลงมือทำโดยไม่มีเป้าหมายที่ชัดเจน การเพิ่ม AI เข้าไปโดยไม่ได้คำนึงถึงประโยชน์ใดๆ เลย การตัดสินใจอย่างชาญฉลาดคือการเลือกกรณีการใช้งานหนึ่งกรณี เช่น การลดอัตราการยกเลิกบริการหรือการปรับปรุงการกำหนดเป้าหมายโฆษณา และมุ่งเน้นที่การทำให้กรณีนั้นได้ผลก่อน

ฉันต้องมีทักษะการเขียนโค้ดหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อเริ่มใช้ ML ในการตลาดหรือไม่?

ไม่ เครื่องมือทางการตลาดจำนวนมากมีการเรียนรู้ของเครื่องจักรในตัว ไม่จำเป็นต้องเขียนโค้ด แต่ถ้าคุณต้องการทำบางอย่างที่ก้าวหน้ากว่าหรือกำหนดเองทั้งหมด การมีใครสักคนในทีมของคุณที่มีทักษะด้านเทคนิคก็ช่วยได้