AI Driven Marketing 2024 การใช้ AI ขับเคลื่อนการตลาดอัตโนมัติ
ช่วงนี้เพื่อน ๆ นักการตลาดคงจะได้ยินเทรนด์การใช้ AI Driven Marketing หรือ การใช้ AI ขับเคลื่อนการตลาดอัตโนมัติ อะไรทำนองนี้กันมาบ้างแล้วใช่ไหมล่ะครับ ถ้าบอกว่ายังไม่เคยได้ยินผมว่าเพื่อน ๆ ต้องอัปเดตเทรนด์ด่วน ๆ เพราะตอนนี้มีการคาดการณ์กันว่าปี 2030 จะกลายเป็นยุคแห่ง การตลาดอัตโนมัติ ของแท้แน่นอนกันแล้ว ซึ่ง AI ในสาขาต่าง ๆ จะเข้ามามีบทบาทในวงการตลาดของเรามากขึ้น ดังนั้นผมเลยอยากแนะนำเพื่อนร่วมงานใหม่ที่ชื่อ AI ให้เพื่อน ๆ นักการตลาดได้รู้จักพวกเขาให้ดียิ่งขึ้น
จากสัปดาห์ที่แล้วผมได้เขียนบทความ AI Driven Marketing เทรนด์การตลาดอัตโนมัติ กับ Chatbot ไปแล้ว แต่เทรนด์การใช้ AI กับการตลาดนั้นมีอะไรมากกว่า Chatbot กับ NLP มาก วันนี้ผมเลยจะมาต่อกันในส่วนของเพื่อนร่วมงานใหม่ที่จะเข้ามาเป็นผู้ช่วยนักการตลาดอย่างเราจัดการ CRM ประเมินความเป็นไปได้และแนวโน้มความเสี่ยง และช่วยวางแผนการตลาดจากการทำนายพฤติกรรมผู้บริโภคกัน จะเป็นยังไง และมีศักยภาพมากแค่ไหน ไปดูกันครับ..
#1 AI CRM : ช่วยในการจัดการข้อมูลลูกค้า การทำนายแนวโน้มซื้อขาย และการสร้างกลยุทธ์การตลาดอัตโนมัติ
AI Customer Relationship Management (CRM) คือ การใช้ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเสริมสร้างและปรับปรุงระบบการจัดการลูกค้า หรือ CRM ในธุรกิจ โดยการผสมผสานเทคโนโลยี AI กับระบบ CRM เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและเสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าในแต่ละขั้นตอนของกระบวนการธุรกิจ
คุณสมบัติและการทำงานของ AI CRM คือการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า ซึ่งสามารถวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากแหล่งต่าง ๆ อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ เช่น ข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการซื้อ ประวัติการติดต่อ และพฤติกรรมการใช้งาน และการคาดการณ์หรือทำนายแนวโน้มการซื้อ ความต้องการของลูกค้า หรือการกระทำอื่น ๆ ที่สามารถช่วยในการวางกลยุทธ์การขาย และ การตลาดอัตโนมัติ ซึ่งคุณสมบัติของ AI CRM ในแต่ละด้านมีดังนี้
- ด้านการเพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสารกับลูกค้า : AI CRM ได้ใช้ AI สร้างข้อความหรือตอบกลับลูกค้าอัตโนมัติ ด้วยการแนะนำสิ่งที่คาดการณ์ไว้ว่าจะเป็นความต้องการและความสนใจของลูกค้า ทำให้การสื่อสารกับลูกค้ามีประสิทธิภาพมากขึ้น
- ด้านการสร้างประสบการณ์ที่ดีให้ลูกค้า : AI CRM ช่วยในการสร้างประสบการณ์ส่วนบุคคลโดยการปรับปรุงข้อเสนอและบริการต่าง ๆ ที่ตรงตามความต้องการของลูกค้าแต่ละราย จากการวิเคราะห์ Insight และทำนายพฤติกรรมเป็นรายบุคคล
- การติดตามลูกค้า : AI CRM ยังช่วยในการติดตามลูกค้าที่มีคำสั่งซื้อไม่สมบูรณ์หรือสินค้าค้างอยู่ในตะกร้า ซึ่งแสดงให้เห็นว่าลูกค้ากลุ่มนี้มีความสนใจสินค้า แต่อยู่ในระหว่างการตัดสินใจ ดังนั้นการใช้ AI ในการติดตามและตอบกลับโดยอัตโนมัติเพื่อกระตุ้นการตัดสินใจ ซึ่งจะช่วยให้การติดต่อและการดูแลลูกค้ามีประสิทธิภาพมากขึ้น
- การสร้างข้อเสนอและการตลาดเฉพาะกลุ่ม : AI CRM ยังทำออกมาได้ดี ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลและทำนายพฤติกรรมลูกค้าเป็นรายบุคคล ช่วยในการสร้างข้อเสนอและกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละกลุ่มได้เป็นอย่างดี
- การดูแลลูกค้าเก่าและการป้องกันการสูญเสียลูกค้า : AI CRM ช่วยในการตรวจจับสัญญาณที่บ่งชี้ถึงความเสี่ยงในการสูญเสียลูกค้า เช่น ความผิดปกติจากการห่างหายไปนานกว่าปกติ หรือความถี่ในการสั่งซื้อที่ต่ำลง ซึ่งการรับรู้ถึงสัญญาณเหล่านี้ล่วงหน้าช่วยให้สามารถหาทางรับมือได้อย่างทันท่วงที
นอกจากนี้ AI CRM ยังสามารถพัฒนาด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้ตลอด ดังนั้น AI CRM จึงสามารถปรับปรุงและปรับแก้ไขโมเดลการทำงานของตนเองในอนาคต ตามความเปลี่ยนแปลงของตลาดและความต้องการของลูกค้าได้ ด้วยคุณสมบัติและประสิทธิภาพดังกล่าว AI CRM ช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการลูกค้าและสร้างความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น
ตัวอย่าง AI CRM : Salesforce Einstein
หนึ่งในตัวอย่างของ AI CRM ที่กำลังเป็นที่นิยม ซึ่งเป็นการนำเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการปรับปรุงและเพิ่มประสิทธิภาพให้กับกิจการของลูกค้า โดย Salesforce Einstein เป็นส่วนขยายของแพลตฟอร์ม CRM ที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า การทำนายและคาดการณ์การซื้อ และการให้ข้อเสนอแนะที่มีประสิทธิภาพสำหรับลูกค้าแต่ละกลุ่ม
สำหรับประสิทธิภาพของ Salesforce Einstein สามารถสร้างรายงานและวางแผน การตลาดอัตโนมัติ จากความสามารถในการทำนายพฤติกรรมผู้บริโภคอย่างแม่นยำ และยังช่วยติดตามสถานะการสั่งซื้อของลูกค้าอัตโนมัติ โดยในปัจจุบันจำนวนผู้ใช้งาน Salesforce Einstein มีจำนวนมากในองค์กรทั่วโลกทั้งในภาครัฐและเอกชน
#2 Predictive Analytics ช่วยในการทำนายหรือคาดการณ์แนวโน้มและความเป็นไปได้
Predictive Analytics คือ กระบวนการทางวิทยาศาสตร์ที่ใช้ข้อมูลในอดีต เพื่อทำนายเหตุการณ์ที่อาจเกิดขึ้นในอนาคต โดยใช้โมเดลทางสถิติและเทคโนโลยี AI เพื่อวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูล ซึ่งจะช่วยให้สามารถทำนายแนวโน้ม การซื้อขาย การเปลี่ยนแปลง ผลลัพธ์ที่เป็นไปได้ต่าง ๆ หรือแม้กระทั่งเปอร์เซ็นต์ความสำเร็จของโครงการเลยทีเดียว
ส่วนประโยชน์ที่สำคัญของ Predictive Analytics คือการช่วยลดความเสี่ยงในการตัดสินใจทางธุรกิจ ช่วยทำนายแนวโน้มการเกิดปัญหา ทำให้ธุรกิจสามารถปรับเปลี่ยนแผนเพื่อรับมือก่อนที่ปัญหาจะเกิดขึ้นได้ และช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงานต่าง ๆ ในองค์กรอีกด้วย
ตัวอย่าง Predictive Analytics : IBM Watson Analytics
หนึ่งในตัวอย่างของ Predictive Analytics ที่กำลังเป็นที่นิยมคือ IBM Watson Analytics ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อทำนายเหตุการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างแม่นยำ และสามารถให้คำแนะนำเพื่อรับมือเหตุการณ์ต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ และยังมีกลไกการเรียนรู้ของเครื่อง (Matchine Learning) ที่สามารถเรียนรู้และพัฒนาจากข้อมูลที่เข้ามาได้ตลอดเวลา
โดยทาง Royal Bank of Scotland ได้ใช้แพลตฟอร์ม IBM Watson Analytics เพื่อช่วยทำให้กระบวนการซื้อบ้านง่ายขึ้นและปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าแบบอัตโนมัติ ซึ่ง IBM Watson Analytics ได้รับความนิยมในธุรกิจเพราะความสามารถในการทำนายและการวิเคราะห์ข้อมูอย่างมีประสิทธิภาพ และมีความสามารถในการตอบสนองต่อความต้องการขององค์กรในการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างแม่นยำ
#3 AI-Powered Marketing Platforms ตัวช่วยในการสร้างกลยุทธ์ และการจัดการแคมเปญการตลาดอัตโนมัติ
AI-Powered Marketing Platforms เป็นแพลตฟอร์มทางการตลาดที่ใช้ปัญญาประดิษฐ์ เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาดและการทำ การตลาดอัตโนมัติ อย่างมีประสิทธิภาพ เน้นการใช้ AI เพื่อช่วยในการตัดสินใจและการดำเนินการทางการตลาดในขั้นตอนต่าง ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการสร้างลูกค้าใหม่และดูแลลูกค้าเดิม รวมไปถึงการวิเคราะห์ผล การตลาดอัตโนมัติ โดยภาพรวมคุณสมบัติและการทำงานของ AI-Powered Marketing Platforms มีดังนี้
- ช่วยวิเคราะห์ข้อมูล : โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง เช่น Machine Learning และ Natural Language Processing (NLP) เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลทางการตลาดจากแหล่งต่าง ๆ เช่น โซเชียลมีเดีย อีเมล หรือเว็บไซต์ เพื่อเข้าใจแนวโน้มและความต้องการของลูกค้า หรือที่ในปัจจุบันเราเรียกว่าการทำ Social Listening นั่นเอง
- ช่วยทำ การตลาดอัตโนมัติ : ช่วยในการวางแผน การตลาดอัตโนมัติ โดยใช้ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์แหล่งข้อมูลต่าง ๆ เพื่อหาความต้องการของลูกค้า เพื่อกำหนดกลยุทธ์การตลาดที่เหมาะสมสำหรับกลุ่มเป้าหมาย
- ช่วยสร้างสื่อโฆษณา และคอนเทนต์ : ช่วยในการสร้างเนื้อหาที่เชื่อมโยงและน่าสนใจสำหรับลูกค้าโดยใช้ข้อมูลที่ได้จากการวิเคราะห์ Insight เพื่อสร้างสื่อโฆษณาและคอนเทนต์ตามความต้องการของกลุ่มเป้าหมาย
- ช่วยทำนายและวัดผลกิจกรรมทางการตลาด : โดยใช้ Machine Learning ในการคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้ากลุ่มเป้าหมาย และวัดผลกิจกรรมทางการตลาด เพื่อช่วยในการปรับแผนการตลาดในอนาคตโดยอัตโนมัติ
- ช่วยการวิเคราะห์และรายงานผล : นอกจากจะช่วยในการวิเคราะห์ผล การตลาดอัตโนมัติ แล้ว ยังช่วยสร้างรายงานการติดตามและประเมินผลของแคมเปญการตลาด เพื่อให้ผู้ใช้สามารถติดตามผลได้อย่างใกล้ชิดอีกด้วย
นอกจากนี้ AI-Powered Marketing Platforms ยังสามารถทำงานร่วมกับระบบ CRM (Customer Relationship Management) หรือระบบบริหารจัดการลูกค้าอื่น ๆ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการความสัมพันธ์ที่ดีกับลูกค้าและการทำกิจกรรมทางการตลาดอื่น ๆ และสามารถปรับใช้ได้ตามความเปลี่ยนแปลงของกลุ่มเป้าหมาย และวัตถุประสงค์ทางการตลาดอีกด้วย
การใช้ AI-Powered Marketing Platforms ช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการทำกิจกรรมทางการตลาด ลดความเสี่ยง เพิ่มประสิทธิภาพการติดต่อสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าได้เป็นอย่างดี และยังสามารถตอบสนองต่อความต้องการของตลาดได้อย่างเชี่ยวชาญและทันท่วงที
ตัวอย่าง AI-Powered Marketing Platforms : Adobe Sensei
หนึ่งในตัวอย่างของ AI-Powered Marketing Platforms ที่กำลังเป็นที่นิยมคือ Adobe Sensei GenAI ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มการตลาดที่ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์และเทคโนโลยี AI เพื่อช่วยในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและเสริมสร้างประสบการณ์ทางการตลาดที่ดี
โดยผู้ใช้สามารถเข้าถึง Adobe Sensei ผ่านเครื่องมือต่าง ๆ ใน Adobe Marketing Cloud เช่น Adobe Campaign และ Adobe Experience Manager ในส่วนประสิทธิภาพของ Adobe Sensei นั้น มีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจากการทำ Social Listening เพื่อสร้างคอนเทนต์ที่เหมาะสมตามความต้องการที่เปลี่ยนแปลงของลูกค้า และ Adobe Sensei ยังได้รับความนิยมในอุตสาหกรรมการตลาดและมีผู้ใช้งานจำนวนมากทั่วโลกอีกด้วย
บอกเลยว่าหากเพื่อน ๆ ได้ทำความรู้จักเพื่อนใหม่คนนี้มากขึ้นเรื่อย ๆ คำพูดที่บอกว่าปี 2030 AI จะมาแทนนักการตลาดทั่วไปนั้นไม่เกินจริงเลยทีเดียว สำหรับบทความ AI Driven Marketing วันนี้ผมขอจบไว้ที่ตรงนี้ก่อน บทความต่อไปผมจะพาทุกคนไปดูบทบาทของ AI ที่เข้ามาขับเคลื่อนในฝั่งธุรกิจและอุตสาหกรรมกันบ้างครับ..
ทำความเข้าใจ Language Processing (NLP) และ การใช้ AI กับ การตลาดอัตโนมัติ เพิ่มเติม>>
