การแบ่งส่วนการทำนาย: ปฏิวัติการมีส่วนร่วมของลูกค้าในยุคดิจิตอล

ธุรกิจกำลังก้าวไปข้างหน้านอกเหนือจากการตลาดทั่วไปไปสู่การแบ่งส่วนการทำนายโดยใช้ข้อมูลเพื่อปรับแต่งประสบการณ์เพิ่มการมีส่วนร่วมและสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าที่ยั่งยืน ตลาดการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์กำลังคาดการณ์ว่าจะเพิ่มขึ้นจาก 17.07 พันล้านดอลลาร์ในปี 2567 และ 20.77 พันล้านดอลลาร์ในปี 2568 เป็น 52.91 พันล้านเหรียญสหรัฐในปี 2572 เนื่องจากมีอัตราการเติบโตต่อปี (CAGR) 26.3%

คู่มือที่ครอบคลุมนี้อธิบายการแบ่งส่วนการทำนายผลประโยชน์ความท้าทายแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริงและกลยุทธ์สำหรับการใช้งานที่มีประสิทธิภาพเพื่อช่วยให้ธุรกิจควบคุมศักยภาพของพวกเขาอย่างเต็มที่

การแบ่งส่วนการทำนายคืออะไร?

การแบ่งส่วนการทำนายคือการใช้การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อจัดกลุ่มลูกค้าตามพฤติกรรมและการตั้งค่าที่คาดการณ์ไว้

ซึ่งแตกต่างจากวิธีการแบ่งส่วนแบบดั้งเดิมการแบ่งส่วนการทำนายจะประมวลผลข้อมูลลูกค้าจำนวนมากเพื่อสร้างโปรไฟล์ลูกค้าที่แม่นยำและดำเนินการได้สูง

องค์ประกอบสำคัญของการแบ่งส่วนการทำนาย:

1. การวิเคราะห์ข้อมูล : ที่แกนกลางการแบ่งส่วนการทำนายใช้อัลกอริทึมทางสถิติที่ซับซ้อนเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าในอดีตและแบบเรียลไทม์
2. การเรียนรู้ของเครื่อง : โมเดล AI ขั้นสูงเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลใหม่ปรับปรุงความแม่นยำของการทำนายเมื่อเวลาผ่านไป
3. แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย : แบบจำลองการทำนายรวมถึงประเภทข้อมูลที่หลากหลายรวมถึง:
   • ข้อมูลประชากร (อายุเพศรายได้)
   • ข้อมูลพฤติกรรม (ประวัติการซื้อการโต้ตอบเว็บไซต์)
   • ข้อมูลการทำธุรกรรม (ความถี่ของการซื้อ, มูลค่าการสั่งซื้อเฉลี่ย)
   • ข้อมูลจิตวิทยา (ความสนใจค่านิยมการเลือกวิถีชีวิต)
4. การประมวลผลแบบเรียลไทม์ : ซึ่งแตกต่างจากวิธีการแบ่งส่วนแบบคงที่เทคโนโลยีนี้สามารถอัปเดตโปรไฟล์ลูกค้าแบบเรียลไทม์ตามการโต้ตอบและพฤติกรรมล่าสุด

การแบ่งส่วนการทำนายสังเคราะห์องค์ประกอบเหล่านี้และสร้างมุมมองหลายมิติของลูกค้าแต่ละราย เป็นผลให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์ความต้องการปรับแต่งประสบการณ์และปรับกลยุทธ์การตลาดให้เหมาะสมด้วยความแม่นยำเป็นประวัติการณ์

ประโยชน์ของการใช้การแบ่งส่วนการทำนาย

การแบ่งส่วนการทำนายช่วยให้ธุรกิจมีข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นและกลยุทธ์การตลาดที่ได้รับการปรับปรุงเพื่อปรับปรุงการมีส่วนร่วมของลูกค้า ด้านล่างนี้เป็นประโยชน์โดยละเอียด:

เพิ่มความเป็นส่วนตัว

• การส่งข้อความที่กำหนดเป้าหมายที่แม่นยำ: ธุรกิจสามารถสร้างข้อความทางการตลาดที่เป็นส่วนตัวสูงซึ่งสอดคล้องกับการตั้งค่าของลูกค้าแต่ละคนพฤติกรรมและประวัติการซื้อ
• คำแนะนำเนื้อหาแบบไดนามิก: ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้แพลตฟอร์มสามารถแนะนำผลิตภัณฑ์บริการและเนื้อหาที่เหมาะกับผู้ใช้รายบุคคลเพิ่มอัตราการแปลง
• การปรับแต่งแบบเรียลไทม์: การโต้ตอบกับลูกค้าอัพเดตโปรไฟล์แบบเรียลไทม์ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองได้ทันทีด้วยข้อเสนอและโปรโมชั่นที่เกี่ยวข้อง

ROI การตลาดที่เพิ่มขึ้น

• การเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร: การแบ่งส่วนการทำนายช่วยระบุกลุ่มลูกค้าที่มีมูลค่าสูง ช่วยให้มั่นใจได้ว่างบประมาณการตลาดมุ่งเน้นไปที่โอกาสในการขายที่มีแนวโน้มมากที่สุด
• ขยะทางการตลาดที่ลดลง: ธุรกิจสามารถกำจัดการกำหนดเป้าหมายที่ไม่เกี่ยวข้องปรับปรุงประสิทธิภาพของแคมเปญและลดต้นทุนการได้มาซึ่ง
• การใช้จ่ายโฆษณาที่ดีที่สุด: แบบจำลองการทำนายเพิ่มการกำหนดเป้าหมายโฆษณาเพื่อให้มั่นใจว่าเนื้อหาส่งเสริมการขายจะเข้าถึงผู้ชมได้มากที่สุด สิ่งนี้นำไปสู่การมีส่วนร่วมและการขายที่สูงขึ้น

ปรับปรุงการรักษาลูกค้า

• การตรวจจับปั่นป่วนก่อน: ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI ระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงที่จะออกไปโดยการวิเคราะห์การมีส่วนร่วมที่ลดลงหรือรูปแบบการซื้อ
• การมีส่วนร่วมในเชิงรุก: ธุรกิจสามารถปรับใช้กลยุทธ์การเก็บรักษาส่วนบุคคลเช่นข้อเสนอพิเศษหรือแรงจูงใจความภักดีเพื่อชนะลูกค้าก่อนที่พวกเขาจะปั่นป่วน
• การบริการลูกค้าที่ปรับแต่ง: ทีมสนับสนุนสามารถใช้ประโยชน์จากการแบ่งส่วนการทำนายเพื่อคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและส่งมอบโซลูชั่นเชิงรุก

การพยากรณ์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

• การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล: วิธีการแบ่งส่วนนี้ช่วยให้ธุรกิจมีการคาดการณ์ที่แม่นยำเกี่ยวกับแนวโน้มของผู้บริโภคในอนาคตซึ่งทำให้มั่นใจได้ว่าการวางแผนเชิงกลยุทธ์ที่มีข้อมูลมากขึ้น
• การวางแผนสินค้าคงคลังและความต้องการ: ผู้ค้าปลีกและแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซสามารถเพิ่มประสิทธิภาพระดับหุ้นโดยการทำนายรูปแบบความต้องการตามพฤติกรรมที่ผ่านมาและแนวโน้มตามฤดูกาล
• การจัดสรรทรัพยากรเชิงกลยุทธ์: ธุรกิจสามารถแจกจ่ายทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการพยากรณ์ความต้องการของตลาดและการปรับความสามารถในการดำเนินงานตามลำดับ

ข้อได้เปรียบในการแข่งขัน

• ข้อมูลเชิงลึกของตลาดลึก: การแบ่งส่วนการคาดการณ์เปิดตัวการตั้งค่าของลูกค้าที่เหมาะสมยิ่งขึ้นทำให้ธุรกิจสามารถอยู่ข้างหน้าคู่แข่งได้
• ความคล่องตัวในการตอบสนองต่อแนวโน้มของตลาด: บริษัท สามารถปรับกลยุทธ์การตลาดของพวกเขาอย่างรวดเร็วเพื่อให้สอดคล้องกับแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่และการเปลี่ยนพฤติกรรมผู้บริโภค
• นวัตกรรมผลิตภัณฑ์และบริการ: ข้อมูลเชิงลึกที่คาดการณ์ได้ช่วยให้ธุรกิจพัฒนาข้อเสนอใหม่ที่เหมาะกับการพัฒนาความต้องการของลูกค้าเพื่อให้มั่นใจถึงความเกี่ยวข้องอย่างยั่งยืนในตลาด

ความท้าทายและการพิจารณา

ในขณะที่ประโยชน์ของการแบ่งส่วนการทำนายเป็นสิ่งสำคัญ แต่ธุรกิจจะต้องนำทางความท้าทายหลายประการเพื่อดำเนินการให้สำเร็จ:

1. คุณภาพข้อมูลและการรวม

การรับรองความถูกต้องของข้อมูลและความสอดคล้องในหลาย ๆ แหล่งเป็นความท้าทายที่สำคัญ ธุรกิจจะต้องรวมระบบข้อมูลที่แตกต่างกันเพื่อสร้างมุมมองลูกค้าแบบครบวงจรซึ่งอาจซับซ้อนและใช้เวลานาน นอกจากนี้การรักษาสุขอนามัยข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากข้อมูลคุณภาพต่ำอาจนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ถูกต้องและกลยุทธ์การแบ่งส่วนที่ไม่มีประสิทธิภาพ

2. ความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามกฎระเบียบ

ธุรกิจจะต้องปฏิบัติตามกฎระเบียบคุ้มครองข้อมูลเช่น GDPR และ CCPA ซึ่งต้องการแนวทางที่เข้มงวดเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลการจัดเก็บและการใช้งาน การปรับสมดุลความเป็นส่วนตัวกับความกังวลด้านความเป็นส่วนตัวของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากการปฏิบัติข้อมูลที่ล่วงล้ำมากเกินไปสามารถนำไปสู่ความไม่ไว้วางใจของผู้บริโภค การใช้กรอบการกำกับดูแลข้อมูลที่มีประสิทธิภาพช่วยให้มั่นใจได้ว่าการปฏิบัติตามกฎระเบียบในขณะที่ยังคงปฏิบัติตามหลักจริยธรรม

3. ความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค

การแบ่งส่วนการทำนายขึ้นอยู่กับการวิเคราะห์ขั้นสูงและการเรียนรู้ของเครื่องซึ่งต้องใช้ผู้เชี่ยวชาญที่มีทักษะในการพัฒนาและจัดการแบบจำลองเหล่านี้ ธุรกิจมักจะดิ้นรนกับการได้รับหรือความสามารถที่มีความสามารถเหนือกว่าเพื่อให้ทันกับเทคโนโลยีที่พัฒนาอย่างรวดเร็ว นอกจากนี้การแปลข้อมูลเชิงลึกเชิงวิเคราะห์ที่ซับซ้อนเป็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่สามารถดำเนินการได้ยังคงเป็นสิ่งที่ท้าทายสำหรับหลาย ๆ องค์กร

4. การจัดตำแหน่งองค์กร

การทำลายไซโลระหว่างการตลาดไอทีและแผนกอื่น ๆ เป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการใช้งานที่ประสบความสำเร็จ การขาดความร่วมมือสามารถนำไปสู่ข้อมูลที่กระจัดกระจายและการตัดสินใจที่ไม่มีประสิทธิภาพ การส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลทั่วทั้งองค์กรและสร้างความมั่นใจว่าการจัดแนวกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจโดยรวมสามารถเพิ่มประสิทธิภาพของการแบ่งส่วนการทำนาย

5. ความสามารถในการปรับขนาดและการประมวลผลแบบเรียลไทม์

การจัดการข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์นำเสนอความท้าทายทางเทคนิคโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อธุรกิจเติบโต การสร้างความมั่นใจว่าประสิทธิภาพของระบบและความน่าเชื่อถือในขณะที่การจัดการการโหลดข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเป็นสิ่งสำคัญ นอกจากนี้การสร้างความสมดุลให้กับความต้องการข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ด้วยข้อ จำกัด การคำนวณต้องใช้โครงสร้างพื้นฐานที่แข็งแกร่งและการจัดสรรทรัพยากรเชิงกลยุทธ์

เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ธุรกิจควรใช้วิธีการเชิงกลยุทธ์การลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งการส่งเสริมการทำงานร่วมกันข้ามสายงานและจัดลำดับความสำคัญการศึกษาและการพัฒนาทักษะอย่างต่อเนื่อง

การใช้การแบ่งส่วนการทำนายในธุรกิจของคุณ

การใช้การแบ่งส่วนการทำนายอย่างประสบความสำเร็จนั้นต้องใช้วิธีการที่มีโครงสร้างซึ่งทำให้มั่นใจได้ถึงความพร้อมของข้อมูลการจัดแนวเทคโนโลยีและข้อมูลเชิงลึกที่สามารถดำเนินการได้ ทำตามขั้นตอนสำคัญเหล่านี้:

1. กำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจน

ก่อนที่จะดำน้ำในการแบ่งส่วนการทำนายธุรกิจจะต้องร่างเป้าหมายเฉพาะและผลลัพธ์ที่ต้องการ:

• ระบุวัตถุประสงค์หลักเช่นการเพิ่มการรักษาลูกค้าเพิ่มความเป็นส่วนตัวหรือเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายด้านการตลาด
• จัดแนวกลยุทธ์การแบ่งส่วนกับเป้าหมายธุรกิจและการตลาดโดยรวม
• สร้างตัวบ่งชี้ประสิทธิภาพหลักที่วัดได้ (KPI) เพื่อติดตามความสำเร็จของการริเริ่มการแบ่งส่วนการทำนาย

2. ประเมินความพร้อมของข้อมูล

ข้อมูลเป็นรากฐานของการแบ่งส่วนการทำนายและการสร้างความมั่นใจว่าคุณภาพและการเข้าถึงเป็นสิ่งสำคัญ:

• ดำเนินการตรวจสอบที่ครอบคลุมของแหล่งข้อมูลที่มีอยู่รวมถึง CRM, การวิเคราะห์เว็บไซต์, บันทึกการทำธุรกรรมและความคิดเห็นของลูกค้า
• ระบุช่องว่างในการรวบรวมข้อมูลและสร้างความมั่นใจในความสอดคล้องระหว่างช่องทางที่แตกต่างกัน
• ใช้กระบวนการทำความสะอาดข้อมูลและการตกแต่งเพื่อปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของข้อมูล
• บูรณาการโครงสร้าง (ข้อมูลประชากรประวัติการซื้อ) และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (ความเชื่อมั่นในโซเชียลมีเดียความคิดเห็นของลูกค้า) สำหรับมุมมองแบบองค์รวม

3. เลือกเทคโนโลยีที่เหมาะสม

การเลือกเครื่องมือวิเคราะห์การทำนายที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการใช้งานที่ประสบความสำเร็จ:

• ประเมินแพลตฟอร์มการแบ่งส่วน AI ที่ขับเคลื่อนด้วยความสามารถในการปรับขนาดความสามารถในการรวมและความสะดวกในการใช้งาน
• พิจารณาโซลูชันการวิเคราะห์บนคลาวด์ที่เสนอการประมวลผลแบบเรียลไทม์และความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการรวมเข้าด้วยกันอย่างราบรื่นกับระบบการตลาดอัตโนมัติและระบบการจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ที่มีอยู่
• จัดลำดับความสำคัญของแพลตฟอร์มที่รองรับการสร้างภาพและการรายงานขั้นสูงเพื่อการตีความข้อมูลเชิงลึกที่ง่าย

4. พัฒนาแบบจำลองการทำนาย

การสร้างแบบจำลองการแบ่งส่วนการทำนายที่มีประสิทธิภาพเกี่ยวข้องกับ:

• การเลือกเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่เหมาะสมเช่นต้นไม้ตัดสินใจเครือข่ายประสาทหรืออัลกอริทึมการจัดกลุ่ม
• เริ่มต้นด้วยโมเดลที่เรียบง่ายและค่อยๆปรับแต่งด้วยวิธีการที่ซับซ้อนมากขึ้น
• รูปแบบการฝึกอบรมที่ใช้ข้อมูลประวัติและทดสอบความแม่นยำอย่างต่อเนื่องด้วยอินพุตแบบเรียลไทม์
• ใช้การทดสอบ A/B เพื่อเปรียบเทียบกลยุทธ์การแบ่งส่วนที่แตกต่างกันและวัดประสิทธิภาพ

5. รวมเข้ากับช่องทางการตลาด

เมื่อสร้างกลุ่มที่คาดการณ์ได้ธุรกิจจะต้องรวมเข้ากับกลยุทธ์ทางการตลาดของพวกเขาอย่างราบรื่น:

• ปรับใช้เนื้อหาส่วนบุคคลและคำแนะนำผลิตภัณฑ์ในหลายช่องทาง (อีเมล, SMS, การแจ้งเตือนแบบพุช, ข้อความในแอป)
• ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการตัดสินใจแบบเรียลไทม์เพื่อส่งข้อความทางการตลาดที่รับรู้บริบทที่ทันเวลา
• ใช้กลยุทธ์การตลาด omnichannel ที่รวมการโต้ตอบกับลูกค้าในเว็บมือถือและประสบการณ์ในร้าน
• ใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ทำนายได้สำหรับการกำหนดราคาแบบไดนามิกการขายและโอกาสในการขายข้าม

6. ฝึกอบรมทีมของคุณและส่งเสริมวัฒนธรรมที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ความสำเร็จของการแบ่งส่วนการทำนายขึ้นอยู่กับความสามารถของทีมในการตีความและดำเนินการเกี่ยวกับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล:

• ให้การฝึกอบรมที่ครอบคลุมเกี่ยวกับเครื่องมือและวิธีการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อการตลาดการขายและทีมบริการลูกค้า
• ส่งเสริมการทำงานร่วมกันระหว่างทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลและหน่วยธุรกิจเพื่อแปลข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้
• ส่งเสริมวัฒนธรรมของการทดลองและการเรียนรู้อย่างต่อเนื่องช่วยให้ทีมสามารถเพิ่มประสิทธิภาพแบบจำลองการแบ่งส่วนได้

7. ตรวจสอบเพิ่มประสิทธิภาพและขนาด

การแบ่งส่วนการทำนายไม่ใช่การใช้งานครั้งเดียว แต่เป็นกระบวนการต่อเนื่องที่ต้องมีการปรับแต่งเป็นประจำ:

• ตรวจสอบประสิทธิภาพของแบบจำลองการทำนายอย่างต่อเนื่องและปรับกลยุทธ์ตามผลลัพธ์แบบเรียลไทม์
• ใช้การทดสอบ A/B และความคิดเห็นของลูกค้าเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพความแม่นยำในการแบ่งส่วน
• อยู่ในความคล่องตัวและปรับให้เข้ากับพฤติกรรมผู้บริโภคที่พัฒนาสภาพตลาดและความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี
• ความพยายามในการแบ่งส่วนการคาดการณ์ในหลายหน่วยธุรกิจหรือตลาดทางภูมิศาสตร์เพื่อเพิ่มผลกระทบสูงสุด

โดยทำตามขั้นตอนเหล่านี้ธุรกิจสามารถสร้างกรอบการแบ่งส่วนที่มีประสิทธิภาพเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้าปรับปรุงประสิทธิภาพการตลาดและผลักดันการเติบโตในระยะยาว

ตัวอย่างที่ทรงพลังในโลกแห่งการแบ่งส่วน

จ่ายเงิน (Fintech, UK)

Paysend แอพ Fintech ในกรุงลอนดอนสำหรับการโอนเงินทั่วโลกจำเป็นต้องเพิ่มธุรกรรมและการเก็บรักษาผู้ใช้ ด้วยการใช้ประโยชน์จากการแบ่งส่วนการทำนายของ CleverTap จ่ายให้กับกลุ่มผู้ใช้ที่มีค่าโดยอัตโนมัติและผู้ที่เสี่ยงต่อการปั่นป่วน เหตุการณ์ที่กำหนดเองเช่นการลงทะเบียนเสร็จสิ้นและข้อมูลพฤติกรรมที่ผ่านมาถูกนำมาใช้เพื่อสร้างกลุ่มเช่น:

• ผู้ใช้ใหม่ที่ไม่ได้ทำธุรกรรมภายใน 3 วันหลังจากลงทะเบียน
• ผู้ใช้ที่ภักดีซึ่งไม่ได้ใช้งาน

การจ่ายเงินจากนั้นกำหนดเป้าหมายแต่ละกลุ่มด้วยข้อความที่ปรับแต่งและข้อเสนอเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมและมูลค่าตลอดชีวิต

ผลลัพธ์:

• อัตราการคลิกผ่านเฉลี่ย 17% สำหรับการแจ้งเตือนแบบพุช (ค่าเฉลี่ยอุตสาหกรรม 10 ×)
• การลงทะเบียนแอพเพิ่มขึ้น 22%
• เพิ่มขึ้น 23% ในการโอนเงินซ้ำในไตรมาสต่อไตรมาส
• การปรับปรุง 5.4% ในอัตราการแปลงผู้ใช้ครั้งแรก

ความพยายามเหล่านี้มีส่วนช่วยเพิ่ม 23% ในการทำธุรกรรมซ้ำและการเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญของมูลค่าอายุการใช้งานของลูกค้า (LTV)

กระพริบตา

Blinkit ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มร้านขายของชำออนไลน์ที่ใช้ในอินเดียใช้การแบ่งส่วนการทำนายของ CleverTap เพื่อจัดหมวดหมู่ผู้ใช้โดย:

• ความถี่ในการซื้อความซ้ำซ้อนและมูลค่า
• ความสัมพันธ์ของแบรนด์และการตั้งค่าระดับภูมิภาค

พวกเขาใช้การแบ่งส่วนแบบเรียลไทม์เช่นผู้ใช้ไม่ได้ใช้งานเป็นเวลา 15-30 วันและเรียกใช้แคมเปญ Win-Back ส่วนบุคคลผ่านการแจ้งเตือนแบบพุช SMS และอีเมล

ผลลัพธ์:

• +อัตราการเก็บรักษา 6% หลังจากการมีส่วนร่วมส่วนบุคคลอีกครั้ง
• +53% Week-1 อัตราการเข้าสู่ระบบผู้ใช้ใหม่ผ่านการขึ้นเครื่องบินอัตโนมัติ
• +อัตราการแปลง 2.6% จากแคมเปญการพักแรมแบบเรียลไทม์

ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกการทำนายการส่งเสริมการขายที่เหมาะสมเพิ่มการซื้อซ้ำและเพิ่มรายได้จากโอกาสที่หายไปก่อนหน้านี้

การแบ่งส่วนการทำนายและการวิเคราะห์เชิงทำนายของ CleverTap

CleverTap นำเสนอโซลูชันการแบ่งส่วนการทำนายที่ครอบคลุมซึ่งใช้ประโยชน์จากความสามารถในการเรียนรู้ AI ขั้นสูงและความสามารถในการเรียนรู้ของเครื่อง คุณสมบัติที่สำคัญ ได้แก่ :

1. การประมวลผลข้อมูลขั้นสูง :
   • วิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก
   • ติดตามการกระทำของผู้ใช้ผ่านหน้าต่าง Lookback 10 ปีผ่าน TesseractDB ™
   • ระบุแนวโน้มและรูปแบบในพฤติกรรมของลูกค้า
2. การแบ่งส่วนแบบเรียลไทม์ :
   • อัปเดตกลุ่มลูกค้าแบบไดนามิกตามการโต้ตอบล่าสุด
   • ช่วยตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมของลูกค้าได้ทันที
3. การวิเคราะห์การทำนายและการสร้างแบบจำลองพฤติกรรม :
   • คาดการณ์การกระทำของลูกค้าในอนาคต (เช่นการซื้อการปั่น) โดยใช้ข้อมูลประวัติและสด
   • สร้างเซกเมนต์ขนาดเล็กโดยใช้การแบ่งส่วนตามเจตนาเพื่อทำนายความเป็นไปได้ที่จะบรรลุเป้าหมาย
   • ระบุผู้ใช้ที่มีมูลค่าสูงมีความเสี่ยงหรือภักดีกับการแบ่งส่วน RFM และกลุ่มผู้ใช้พลังงาน
4. การทำให้เป็นส่วนตัวในระดับ :
   • เปิดใช้งานการส่งข้อความแบบไฮเปอร์ที่มีส่วนร่วมโดยใช้ข้อมูลทางจิตวิทยาประชากรศาสตร์และพฤติกรรม
   • รองรับการส่งเนื้อหาตามบริบทตามความสนใจพฤติกรรมที่ผ่านมาและน้ำเสียงทางอารมณ์ผ่าน CleverTap อาลักษณ์
     
5. การตัดสินใจอัตโนมัติ :
   • เพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพของแคมเปญโดยใช้ AI-Driven Journey orchestration ด้วย IntellInode
   • ปลดปล่อยนักการตลาดเพื่อมุ่งเน้นกลยุทธ์มากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง
   • ทดสอบการเปลี่ยนแปลงอย่างต่อเนื่องและปรับเส้นทางการส่งข้อความเพื่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
6. ปรับปรุงโปรไฟล์ลูกค้า :
   • รวมข้อมูลจากหลายแหล่งสำหรับมุมมองลูกค้าที่ครอบคลุม
   • อำนวยความสะดวกในกลยุทธ์การมีส่วนร่วมที่เกี่ยวข้องและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

เพื่อใช้การแบ่งส่วนการทำนายของ CleverTap:

1. กำหนดเป้าหมายการแบ่งส่วนที่ชัดเจนสอดคล้องกับวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ
2. จับภาพและรวมข้อมูลผู้ใช้ที่มีคุณภาพสูงจากจุดสัมผัสของลูกค้าทั้งหมด
3. ใช้ประโยชน์จากโมเดลการทำนาย prebuilt (เช่นความน่าจะเป็นปั่นป่วนความตั้งใจแปลง)
4. ตรวจสอบผลกระทบของแคมเปญโดยใช้ Dashboard Real Impact
5. ปรับแต่งเซ็กเมนต์และกลยุทธ์การมีส่วนร่วมอย่างต่อเนื่องด้วยข้อมูลเชิงลึกจากการทดสอบกลุ่ม, pivots และการทดสอบ A/B

ธุรกิจที่ใช้ประโยชน์จากความสามารถขั้นสูงเหล่านี้สามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่มีเป้าหมายสูงซึ่งสะท้อนกับลูกค้ารายบุคคลผลักดันการมีส่วนร่วมและความภักดี

แนวโน้มในอนาคตในการแบ่งส่วนการทำนาย

ในขณะที่เราเข้าใกล้ 2025 ขึ้นไปแนวโน้มสำคัญหลายประการกำลังปรับเปลี่ยนการแบ่งส่วนการทำนาย ธุรกิจที่ปรับตัวได้อย่างรวดเร็วจะส่งมอบประสบการณ์ของลูกค้าที่ฉลาดขึ้นเร็วขึ้นและมีความเกี่ยวข้องมากขึ้น

การทำให้สูงเกินไปของ AI

ตอนนี้โมเดล AI ขั้นสูงเปิดใช้งานการแบ่งส่วนลูกค้าที่มีเม็ดสูง การทำให้เป็นส่วนตัวแบบเรียลไทม์กลายเป็นมาตรฐานในจุดสัมผัสดิจิตอลและทางกายภาพทำให้แบรนด์สามารถตอบสนองต่อพฤติกรรมของลูกค้าได้ทันที

การรวมข้อมูลพรรคเป็นศูนย์

บริษัท ต่าง ๆ ให้ความสำคัญกับข้อมูลที่เป็นศูนย์มากขึ้น-ลูกค้าข้อมูลให้ข้อมูลโดยสมัครใจ วิธีการนี้ปรับปรุงความแม่นยำของข้อมูลและสนับสนุนการปฏิบัติตามความเป็นส่วนตัวที่แข็งแกร่งขึ้นในขณะที่ความเชื่อมั่นและความเกี่ยวข้องที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในการโต้ตอบกับลูกค้า

Edge Computing สำหรับการประมวลผลแบบเรียลไทม์

Edge Computing เร่งการวิเคราะห์ข้อมูลโดยการประมวลผลข้อมูลใกล้กับแหล่งที่มา ความก้าวหน้านี้ช่วยให้การปรับเปลี่ยนเป็นส่วนตัวในพื้นที่ค้าปลีกทางกายภาพและสภาพแวดล้อมที่เชื่อมต่อทันทีลบเวลาแฝงออกจากสมการ

การแบ่งส่วนการคาดการณ์ในเสียงและ IoT

อุปกรณ์ที่เปิดใช้งานด้วยเสียงและระบบนิเวศ IoT กำลังปลดล็อคกรณีการใช้งานใหม่สำหรับการแบ่งส่วนการทำนาย ธุรกิจสามารถส่งมอบการตลาดและบริการที่ตระหนักถึงบริบทในช่องทางที่เกิดขึ้นใหม่เหล่านี้ขยายการเข้าถึงการปรับให้เป็นส่วนตัว

AI ที่มีจริยธรรมและแบบจำลองที่อธิบายได้

เมื่อ AI กลายเป็นศูนย์กลางของการตัดสินใจความโปร่งใสจึงไม่เป็นทางเลือกอีกต่อไป บริษัท ต่างๆกำลังจัดลำดับความสำคัญของการปฏิบัติด้านจริยธรรม AI และการพัฒนารูปแบบที่สามารถอธิบายผลลัพธ์ของพวกเขาให้กับลูกค้าและหน่วยงานกำกับดูแลได้อย่างชัดเจน

การรวมข้ามแพลตฟอร์ม

เพื่อให้เป็นไปตามความคาดหวังที่เพิ่มขึ้นสำหรับประสบการณ์ที่ไร้รอยต่อธุรกิจกำลังรวมข้อมูลเชิงลึกที่คาดการณ์ไว้ในทุกช่องทางของลูกค้า การรวมนี้สนับสนุนการมีส่วนร่วมแบบเรียลไทม์และสอดคล้องกันผ่านโปรไฟล์ลูกค้าที่เหนียวแน่น

โดยสรุปการแบ่งส่วนการทำนายยังคงพัฒนาไปสู่ความสามารถที่สำคัญสำหรับการตลาดที่ทันสมัย ช่วยให้ธุรกิจสามารถเปลี่ยนจากการส่งข้อความทั่วไปเป็นการมีส่วนร่วมที่เป็นส่วนตัวสูงซึ่งมีพื้นฐานมาจากข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ ธุรกิจที่ยอมรับการวิเคราะห์ขั้นสูงการปรับเปลี่ยนแบบไดนามิกและการปฏิบัติข้อมูลทางจริยธรรมสามารถสร้างประสบการณ์ที่รู้สึกว่าเกี่ยวข้องทันเวลาและเป็นศูนย์กลางของลูกค้า

ความพยายามเหล่านี้ไม่เพียง แต่เสริมสร้างคุณค่าตลอดชีวิตของลูกค้าและความภักดี แต่ยังช่วยให้แบรนด์โดดเด่นในตลาดที่แออัด ผู้ที่เป็นผู้นำในพื้นที่นี้จะได้รับความได้เปรียบในการแข่งขันที่ยั่งยืนในเศรษฐกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลมากขึ้น