สวัสดีค่าาา เพื่อนๆ ในบทความนี้นิกจะมาต่อกันในส่วนของบทความที่ค้างทุกท่านไว้เมื่อสัปดาห์ที่แล้วที่จะมาชวนทำความเข้าใจลักษณะของข้อมูลประเภทหนึ่งที่สำคัญมากๆ สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลของทั้ง User ของแพลตฟอร์ม หรือลูกค้า ตลอดจนข้อมูลใดๆ ก็ตามที่มีความเกี่ยวเนื่องกับช่วงเวลาที่พวกเราเรียกกันว่าข้อมูลประเภท Time
Tag: Machine Learning
ประเมินโอกาสสูญเสียลูกค้า: Churn Prediction ด้วยข้อมูลและการใช้งานจริง
รถยนต์ไฟฟ้าหรือ EV (Electrical Vehicle) Car นับว่าเป็นสิ่งหนึ่งที่ในปัจจุบันเป็นกระแส และมาแรงมากๆ ทั้งในกลุ่มผู้ที่เป็น Early Adopted
นักการตลาดกับ AI: Confusion Matrix และหลักการประเมินประสิทธิภาพ ML Model
จากสถิติปัจจุบันที่หลายๆ ประเทศกำลังเข้าสู่สังคมผู้สูงอายุแบบครอบครัวเดี่ยว ที่ปริมาณผู้สูงอายุที่ต้องดูแลตัวเองกันมีมากยิ่งขึ้น เป็นที่มาของเทคโนโลยี AI for Healthcare ที่จะมาตอบโจทย์ในเรื่องความต้องการขั้นพื้นฐานของมนุษย์ นั่นคือความปลอดภัยค่ะ โดยในสมัยก่อน
นักการตลาดเคยเสียลูกค้าไปเพราะเข้ามาตอบลูกค้าไม่ทันไหมคะ ยิ่งสมัยนี้ตอบช้าแค่ 2-3 นาทีลูกค้าก็เปลี่ยนใจเท เสียโอกาสปิดการขายไปดื้อ ๆ เลย.. เพราะฉะนั้นในบทความนี้นุ่นเลยจะชวนทุกคนมาพูดคุยเรื่องนี้กัน มีตัวช่วยแบบไหนที่สะดวกและรวดเร็วในตอนนี้บ้าง? เพราะเชื่อว่าเคยมีประสบการณ์แบบนี้กันแทบทุกรายถ้าแบรนด์ลงสนาม
GA4 หรือ Google Analytics หนึ่งในเครื่องมือที่นักการตลาดส่วนใหญ่รู้จัก แต่อาจไม่ค่อยใช้กันเต็มประสิทธิภาพสักเท่าไหร่ วันนี้ลองมาดู Case Study ของ
ภายในงาน Marketing Oops Summit 2020 – Customer Experience & MarTech อากู๋ Google
การตลาดในยุคปัจจุบันนั้นไปไกลมากกว่า แนวคิด 4P หรือ 5P แบบเดิมที่ทุกคนคุ้นชินกัน แต่จะต้องเข้าใจในมุมมองของประสบการณ์ผู้บริโภคให้ครอบคลุมมากขึ้นและลึกซึ้งมากขึ้น ต้องศึกษาลงไปให้ลึกถึงพฤติกรรม ความชอบ ไลฟ์สไตล์และข้อมูลเชิงลึกของกลุ่มผู้บริโภคเพื่อให้ได้มาซึ่งข้อมูลที่จะนำไปต่อยอดในการทำตลาดให้ประสบความสำเร็จได้
การรวมตัวของนักออกแบบ นักโฆษณาทั่วโลก ที่มาช่วยกันดูงานเป็นหมื่นๆชิ้น
แล้วพูดคุยกันว่าปีที่ผ่านมาเกิดอะไรขึ้น จนเป็นรายงานชิ้นนี้ ซึ่งเมื่อคุณได้อ่านรายงานแล้ว
คุณก็จะคาดการณ์ว่า ปีต่อไป ควรจะมีทิศทางไปยังไง อะไรยังเป็นเทรนด์สำหรับปีหน้า
เราสรุปมาจาก 20 กว่าหน้า
ให้เข้าใจง่ายๆแล้วในการตลาดวันละตอน