AI Driven Marketing 2024 เทรนด์การตลาดอัตโนมัติ กับ Chatbot
เมื่อไม่นานมานี้ผมเริ่มได้ยินนักการตลาดหลายคนเริ่มพูดถึงเทรนด์ AI Driven Marketing ซึ่งมีการคาดการณ์กันว่าในปี 2030 จะเริ่มเข้าสู่ยุคของการตลาดอัตโนมัติ โดยจะมี Automation AI เป็นตัวขับเคลื่อนการตลาดในอนาคต ผมเลยเริ่มมีความสนใจที่จะทำความรู้จักกับ AI แบบเจาะลึกมากขึ้น เพื่อที่จะได้ปรับตัวให้สอดคล้องกับแนวโน้มการเปลี่ยนแปลงแทนที่จะหายไป แล้วเทรนด์ AI Driven Marketing เป็นแบบไหน? เอามาประยุกต์ใช้กับธุรกิจของเพื่อน ๆ ยังไงได้บ้าง? ไปดูกันเลยครับ..
เทรนด์ AI Driven Marketing กับ Chatbots 4.0
เพื่อน ๆ ทราบกันไหมครับ ว่าในปัจจุบันนี้เครื่องมือที่ใช้สำหรับการสนทนา ถาม-ตอบ อัตโนมัติ หรือที่เรารู้จักกันในนาม Chatbot ได้เข้ามามีบทบาทในวงการการตลาดของเราอย่างแพร่หลาย ซึ่งการเข้ามาของ Chatbot ช่วยให้การให้บริการลูกค้ามีประสิทธิภาพและรวดร็วมากยิ่งขึ้น แถมยังช่วยลดภาระงานของพนักงานในหลาย ๆ ส่วนลงได้อีกด้วย
แต่ถึงมันจะทำงานแทนเราได้หลายส่วน เพื่อน ๆ ก็ไม่ต้องกังวลไปครับ เพราะมันยังไม่ถึงขั้นเข้ามาแย่งงานนักการตลาดอย่างเราในเร็ว ๆ นี้แน่นอน จากเทรนด์ที่เราเห็น ๆ กันในตอนนี้ AI นั้นน่าจะเข้ามาช่วยให้การทำงานของเราง่ายขึ้นและมีประสิทธิภาพขึ้นมากกว่าที่จะเข้ามาแย่งงานของมนุษย์ว่าไหมล่ะครับ
ปัจจุบันมีหลายอุตสาหกรรมเริ่มหันมาใช้ Chatbot ขับเคลื่อนธุรกิจและการตลาดกันอย่างเพร่หลาย ซึ่งการเข้ามาของ Chatbot นี้ช่วยให้แบรนด์สามารถโต้ตอบกับลูกค้าได้อัตโนมัติและตลอดเวลา อีกทั้งการใช้งานก็ไม่จำเป็นต้องดาวน์โหลดแอปเข้ามาในเครื่อง เพราะแชทบอทสามารถใช้งานได้ผ่านอีเมล แอปส่งข้อความ หรือเว็บไซต์ทางการของแบรนด์ได้เลย ผ่านการเชื่อมต่อ API
ในขณะเดียวกันผู้คนมากกว่า 2.5 พันล้านคนในโลก มีการติดตั้งแอปส่งข้อความอย่างน้อยหนึ่งแอป นั่นจึงเป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่ทำให้แอปส่งข้อความ กลายเป็นแพลตฟอร์มแห่งอนาคตจากการเข้ามาของ Chatbot
3 ลักษณะการใช้งาน Chatbot
กลไกการเรียนรู้ของ Chatbot นั้นมี 2 รูปแบบคือ กลไกการเรียนรู้ด้วยตนเองผ่าน Matchine Learning หรือแบบ Pre-Scripted ที่ต้องป้อนข้อมูลชุดคำพูดพร้อมตั้งเงื่อนไขคีย์เวิร์ดเข้าไป เพื่อให้ Chatbot ตอบคำถามลูกค้าตามคีย์เวิร์ดด้วยชุดคำพูดที่ป้อนไว้
ซึ่งทั้งสองรูปแบบมีข้อดีข้อเสียตามลักษณะการใช้งานที่แตกต่างกัน เช่นในส่วนของ Pre-scripted นัั้น ช่วยให้แบรนด์สามารถควบคุมบทสนทนาได้อย่างสมบูรณ์ สำหรับให้บริการลูกค้า หรือหากต้องการใช้ Chatbot วิเคราะห์แนวโน้มพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า และแนะนำสินค้าที่ลูกค้าอาจสนใจแบบอัตโนมัติ การให้ Chatbot เรียนรู้ด้วยตัวเองอาจดีกว่า ซึ่งหากจะแบ่ง Chatbot ตามลักษณะการใช้งานในอุตสาหกรรมต่าง ๆ จะแบ่งได้เป็น 3 ลักษณะดังนี้
Chatbot เชิงพาณิชย์: ช่วยให้ลูกค้าสั่งซื้อสินค้าหรือบริการ ตรวจสอบสถานะการสั่งซื้อ หรือแก้ไขการสั่งซื้อได้ ผ่านการสนทนาผ่านแชทเหมือนกำลังคุยกับแอดมิน ซึ่งเรียกได้ว่า Customer Experience ทั้งหมดจะอยู่ในกล่องสนทนา ดังนั้นความสะดวกรวดเร็วที่ Chatbot มอบให้นั้นตอบโจทย์นี้เป็นอย่างดี
Chatbot ด้านบริการ: ช่วยตอบคำถามหรือให้คำแนะนำลูกค้าแบบอัตโนมัติ และยังสามารถเป็นผู้ช่วยทํางานบางอย่างของผู้ใช้ได้ เช่น การจัดเตรียมการเดินทางหรือกําหนดเวลาการประชุม บอทเหล่านี้สามารถแทนที่ตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้าได้เลยทีเดียว เช่น Siri ของ Apple ที่เป็นผู้ช่วย AI ที่สามารถช่วยเหลือผู้ใช้ในการเปิดเพลง หรือทำงานบางอย่างผ่านคำสั่งเสียงได้
Chatbot ด้านเนื้อหา: สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกหรือข้อมูลทั่วไปกับผู้ใช้ได้ผ่านการสนทนา และยังสร้างหรือปรับแต่งบทความได้ตามที่ผู้ใช้ต้องการอีกด้วย
ซึ่งคาดว่าในอนาคต Chatbot อาจฉลาดพอที่จะใช้งานทั้งด้านการตลาด การบริการลูกค้า และการขาย ในตัวเดียวกันได้ ซึ่งในปัจจุบันในด้านการตลาดก็มีการนำ Chatbot เข้ามาใช้กันหลากหลายรูปแบบ ไม่ว่าจะเป็นการใช้ Chatbot ในการให้ข้อมูลลูกค้า ตอบคำถามที่ซ้ำซาก ไปจนถึงการปิดการขาย และยังรวมไปถึงการช่วยทำคอนเทนต์ต่าง ๆ อีกด้วย
คุณสมบัติโดยรวมของ Chatbot
- ตอบคำถามลูกค้าผ่านการแชท: Chatbot บางตัวสามารถตอบคำถามหรือให้คำปรึกษาเกี่ยวกับข้อมูลหรือบริการต่าง ๆ ได้ จากการใช้ AI ในการประมวลผลข้อมูลที่มีอยู่ หรือการป้อนข้อมูลชุดคำพูดเพื่อให้ Chatbot เรียนรู้และใช้ชุดคำพูดเหล่านั้นตอบกลับลูกค้า เมื่อพบ Key Word สำคัญตามเงื่อนไขที่ได้วางไว้ เช่น การให้ข้อมูลผลิตภัณฑ์ ขั้นตอนการใช้งานระบบต่าง ๆ เป็นต้น
- ปิดการขายผ่านการแชท: Chatbot บางตัวถูกใช้ในธุรกิจค้าส่ง หรือ E-commerce โดยช่วยให้ลูกค้าสั่งซื้อสินค้าหรือบริการ ตรวจสอบสถานะการสั่งซื้อ หรือแก้ไขการสั่งซื้อได้ ผ่านการสนทนาผ่านแชทเสมือนกำลังคุยกับแอดมินร้านอยู่
- สนทนาเพื่อหาข้อมูลเชิงลึก: นอกจากการสนทนาแบบผิวเผิน Chatbot ยังสามารถสนทนาแบบเจาะลึกได้ในเรื่องที่เราต้องการข้อมูลเชิงลึก โดยใช้การเรียนรู้จากประวัติการสนทนาก่อนหน้า เพื่อให้การตอบสนองมีความเหมาะสมและเป็นธรรมชาติมากขึ้น
- คาดการณ์แนวโน้มและวิเคราะห์ข้อมูล: Chatbot บางตัวยังสามารถคาดการณ์แนวโน้มล่วงหน้าและวิเคราะห์ข้อมูลต่าง ๆ ได้ โดยใช้ Machine Learning และ Natural Language Processing ในการเรียนรู้ข้อมูลจากแหล่งต่าง ๆ เพื่อนำมาวิเคราะห์หรือประมวลผล และเสนอคำแนะนำที่เหมาะสมกับผู้ใช้ เพื่อนำไปประกอบการพิจารณาในการวางแผนธุรกิจและแผนการตลาด
- เก็บข้อมูลและเรียนรู้: Chatbot สามารถเก็บข้อมูลการสนทนาก่อนหน้า และใช้ข้อมูลเหล่านั้นเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงานของตนเองผ่าน Machine Learning และ Natural Language Processing
การใช้ Chatbot ในวงการธุรกิจและการตลาดนั้นมีประโยชน์มากมาย ทั้งการลดภาระงาน ช่วยตอบคำถามที่ซ้ำซาก การลดแรงงานคน การเพิ่มประสิทธิภาพในการให้บริการลูกค้าที่รวดเร็ว และไม่ใช้อารมณ์ร่วมในการตอบกลับลูกค้า ไม่ป่วย ไม่ลา ไม่ชักช้ามาสาย เรียกได้ว่าทั้งช่วยเพิ่มยอดขาย เพิ่มประสิทธิภาพการให้บริการ และลดต้นทุนให้ธุรกิจได้เป็นอย่างดีเลยทีเดียว
ตัวอย่าง Chatbot ที่แนะนำสำหรับการตลาดอัตโนมัติ
นอกจาก Chatbot ที่เป็นที่นิยมอย่าง Siri ของ Apple, Alexa ของ Amazon และ Cortana ของ Microsoft ซึ่งเป็นแบรนด์ที่รู้จักกันทั่วไปแล้ว ยังมี Chatbots ที่ได้รับความนิยมให้ได้ลองใช้กันอีกหลายตัวหลายรูปแบบการใช้งานเลยทีเดียว
ChatGPT:เป็นตัวอย่างของ Chatbot ที่ถูกพัฒนาโดย OpenAI โดยใช้เทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่อง GPT (Generative Pre-trained Transformer) ในการสร้างข้อความที่เป็นธรรมชาติ ผ่านกลไลการเรียนรู้จากการสนทนาที่ผ่านมา โดยปัจจุบันมีการใช้งานกันอย่างแพร่หลายในทุก ๆ วงการเลยทีเดียว
โดยเจ้า ChatGPT นั้นสามารถสร้างข้อความที่ค่อนข้างเป็นธรรมชาติ และมีความสามารถในการเข้าใจความหมายของข้อความที่ผู้ใช้ป้อนเข้ามา ผ่านการใช้ Natural Language Processing ซึ่งเป็นอีกสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ ที่เน้นการประมวลผล และเข้าใจภาษาธรรมชาติที่มนุษย์ใช้ในการสื่อสารได้เป็นอย่างดี
ส่วนวิธีใช้งานนั้นผู้ใช้สามารถเข้าถึง ChatGPT ได้ง่าย ๆ ผ่านหน้าเว็บหรือแอปพลิเคชันอย่าง OpenAI’s Playground หรือผ่าน API สำหรับการเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มอื่น ๆ ซึ่งเหมาะกับการสนทนาเจาะลึกเพื่อหาข้อมูลต่าง ๆ การช่วยแปลภาษา ช่วยเขียนบทความ หรือ ช่วยเขียนคอนเทนต์
โดยผู้ใช้สามารถปรับแต่งการตอบกลับได้ตามที่ต้องการ ไม่ว่าจะกำหนดรายละเอียดลักษณะคำตอบที่ต้องการ ทั้งความยาว ตัวอย่าง หรือลักษณะการใช้ภาษา ดังคำกล่าวที่ว่า ”คุณภาพของคำตอบ ขึ้นอยู่กับคุณภาพของคำถาม” นั่นเองครับ โดยปัจจุบันทาง ChatGPT ได้อัปเกรดเป็นเวอร์ชัน ChatGPT-4 แล้ว ซึ่งจะให้ข้อมูลที่แม่นยำมากขึ้น และรวดเร็วขึ้นกว่าเดิมถึง 40%
โดยปัจจุบันยังมี Chatbot แบบ ChatGPT ปรากฎขึ้นมาเรื่อย ๆ จากล่าสุดนี้ที่ทาง Google ได้ปล่อย Gemini ซึ่งเป็น Chatbot ที่ถูกพัฒนาโดย Google เอง แถมยังเคลมว่ามีประสิทธิภาพเท่า ChatGPT เลยทีเดียว แต่ถ้าเพื่อน ๆ อยากรู้ว่าตัวไหนจะดีกว่า ลองอ่านบทความเพิ่มเติมด้านล่างนี้ได้เลยครับ..
KAOJAO: เป็น Chatbot สำหรับตอบอินบ็อกซ์ลูกค้าอัตโนมัติ ด้วยการป้อนเงื่อนไข Key Word เข้าไป ช่วยให้ไม่ต้องคอยตอบคำถามเดิม ๆ โดย KAOJAO นั้นช่วยตอบข้อความลูกค้าจากทั้ง Facebook Instagram เเละ LINE มากกว่า 5,000,000 คน/เดือน และยังมีฟังค์ชันช่วยขายผ่านร้านออนไลน์อื่น ๆ อีกมากมาย ตั้งแต่ช่วยตอบคอมเมนต์ไปจนถึงช่วยไลฟ์สดขายของเลยทีเดียว
เทรนด์ AI Driven Marketing กับ Natural Language Processing (NLP)
สำหรับ NLP นั้นก็เป็นอีกสาขาหนึ่งของปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) ที่เน้นการประมวลผลและเข้าใจภาษาธรรมชาติที่มนุษย์ใช้ในการสื่อสารกัน เช่น ภาษาพูดและภาษาเขียน ในรูปแบบของข้อความ ข้อความเสียง หรือเอกสารต่าง ๆ โดยใช้คอมพิวเตอร์และเทคโนโลยีต่าง ๆ เพื่อคาดการณ์แนวโน้ม วิเคราะห์ข้อมูล และจัดการข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับภาษาธรรมชาติ
คุณสมบัติและการทำงานของ NLP นั้นประกอบด้วย
- Segmentation หรือ Tokenization ซึ่งก็คือกระบวนการแบ่งข้อความออกเป็นคำหรือประโยค เพื่อเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์และประมวลผลก่อนจะตอบกลับผู้ใช้งาน
- Parsing เป็นกระบวนการวิเคราะห์โครงสร้างของประโยค เพื่อทำความเข้าใจไวยากรณ์ของภาษานั้น ๆ โดยประกอบด้วยการจำแนกประธาน กรรม กริยา เป็นต้น
- Named Entity Recognition (NER) คือการระบุและสกัดข้อมูลที่เป็นสรรพนาม เช่น ชื่อของบุคคล สถานที่ องค์กร หรือวัตถุที่มีความสำคัญออกจากข้อความ เพื่อใช้ในการวิเคราะห์ความหมายที่ต้องการจะสื่อ
- Sentiment Analysis เป็นการวิเคราะห์และสกัดความรู้สึกหรือความคิดเห็นที่แสดงออกมาจากข้อความ เพื่อทำนายถึงความเห็นและความรู้สึกของผู้ใช้
- Language Modeling เป็นการสร้างโมเดลทางภาษาที่สามารถคาดการณ์คำต่อไปในประโยคหรือข้อความ โดยใช้ข้อมูลที่มีอยู่ในภาษานั้น ๆ ตัวอย่างเช่น การพิมพ์ข้อความในสมาร์ทโฟนในยุคนี้เองก็สามารถที่จะคาดการณ์คำต่อไปที่ต้องการจะพิมพ์ได้แล้วเช่นกัน
- Machine Translation เป็นกระบวนการแปลภาษาโดยอัตโนมัติ จากภาษาหนึ่งไปยังอีกภาษาหนึ่ง โดยใช้โมเดลทางภาษาและข้อมูลการเรียนรู้จากข้อความหลากหลายภาษาทั่วโลก เช่นการแปลหน้าเว็บจาก Google Translate เป็นต้น
- Question Answering การตอบคำถามให้ข้อมูลโดยอัตโนมัติจากฐานข้อมูลที่เป็นข้อความ เช่น การค้นหาข้อมูลจากฐานข้อมูลหรือเว็บไซต์ต่าง ๆ เพื่อให้คำตอบที่เป็นประโยชน์ โดยผู้ใช้ไม่ต้องเสียเวลาค้นหาข้อมูลเองผ่าน Search Engine
- Text Generation การสร้างข้อความให้มีเนื้อหาในแบบที่ผู้ใช้ต้องการ โดยอาจสร้างใหม่หรือดัดแปลงข้อความเดิมที่ผู้ใช้ป้อนให้ และตอบกลับผู้ใช้โดยอัตโนมัติ โดยใช้กลไกการเรียนรู้ Matchine Learning จากข้อมูลที่มีอยู่และเว็บไซต์ เช่น สร้างข้อความ บทความ คำบรรยาย หรือข้อความโฆษณา
การประยุกต์ใช้ NLP อาจพบได้ในหลายสาขาอุตสาหกรรม เช่น การทำงานกับข้อมูลทางการแพทย์ เอกสารทางกฎหมาย การจัดการกับข้อมูลทางธุรกิจ การทำ SEO การพัฒนาและจัดการเว็บไซต์ การทำ Chatbot และอื่น ๆ โดย NLP เป็นเครื่องมือที่สำคัญที่ช่วยให้เราสามารถเข้าใจและใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่เป็นภาษาธรรมชาติได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ตัวอย่าง Natural Language Processing (NLP) ที่ใช้กับการตลาดอัตโนมัติ
หนึ่งในตัวอย่างของ Natural Language Processing (NLP) ที่กำลังเป็นที่นิยมในตอนนี้คือ Google Cloud Natural Language API เป็นเครื่องมือ AI ที่ใช้ในการวิเคราะห์และเข้าใจภาษาธรรมชาติที่มนุษย์ใช้เป็นอย่างดี จากข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ใช้ในการเรียนรู้
ผู้ใช้สามารถเรียกใช้ Google Cloud Natural Language API ผ่าน API ที่ได้รับการเข้ารหัสไว้ล่วงหน้า หรือผ่านเครื่องมือใน Google Cloud Platform โดยจะมีความสามารถในการตรวจจับและวิเคราะห์ภาษาธรรมชาติที่มนุษย์ใช้สื่อสารในชีวิตประจำวัน รวมถึงการระบุประเภทของข้อความ เช่น คำถาม คำสั่ง หรือความรู้สึกของผู้พูด ซึ่งได้รับความนิยมในอุตสาหกรรมต่าง ๆ เนื่องจากมีความเสถียรในการใช้งาน
สำหรับผมที่นั่งทำ Social Listening อยู่ก็นั่งคิดไปเรื่อยเปื่อยแล้วก็เกิดไอเดียเกี่ยวกับการใช้ Natural Language Processing ขึ้นมาว่า หากในอนาคตเราสามารถใช้ Natural Language Processing มาประยุกต์ใช้กับเครื่องมือ Social Listening โดยเก็บข้อมูลเสียงผ่านวิดีโอหรือคลิปเสียงต่าง ๆ บนโลกออนไลน์ ร่วมกับการเก็บข้อมูลที่เป็นข้อความอย่างที่เราทำอยู่ตอนนี้ อาจทำให้เราได้ข้อมูลเชิงลึกที่ลึกและแม่นยำมากขึ้นก็เป็นได้ แค่คิดก็น่าสนุกแล้วใช่ไหมละครับ
เป็นยังไงกันบ้างครับสำหรับเทรนด์ AI Driven Marketing สำหรับบทความนี้ผมของพักไว้ตรงนี้ก่อน ให้เพื่อน ๆ ได้ย่อยข้อมูลกันสักนิด แน่นอนครับว่ายังมีเทรนด์ AI อีกหลายเทรนด์ที่ผมอยากนำมาเขียนให้เพื่อน ๆได้อ่านกัน ไม่ว่าจะเป็นการใช้ AI กับการพัฒนา CRM การใช้ Ai คาดการณ์แนวโน้มพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า หรือแม้แต่การใช้ AI สร้างกลยุทธ์การตลาดและแคมเปญ เอาไว้เจอกันบทความถัดไปนะครับ..
อ่านบทความเกี่ยวกับการตลาดเพิ่มเติม หรือข่าวสารการตลาด สามารถติดตามได้จาก เพจการตลาดวันละตอน รวมไปถึงเว็บไซต์ Twitter Instagram YouTube และ Blockdit ของการตลาดวันละตอนด้วยนะครับ
