สุดยอดคู่มือ AI ในการตลาดดิจิทัล: เครื่องมือ ตัวอย่าง และเคล็ดลับที่นำไปใช้ได้จริง

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงไปในหลายสาขา และการตลาดดิจิทัลก็ไม่มีข้อยกเว้น ข้อมูลของ IBM เผยว่า 35% ของบริษัทต่างๆ ใช้ AI ในธุรกิจของตนอยู่แล้ว ในขณะที่ 42% กำลังสำรวจ AI หากคุณกำลังมองหาวิธีใช้ AI ในการตลาดดิจิทัล คุณมาถูกที่แล้ว!

ต่อไปนี้คือวิธีที่ AI สามารถช่วยเหลือคุณในการทำการตลาด โดยมีตัวอย่างจากโลกแห่งความเป็นจริงและเคล็ดลับที่นำไปใช้ได้จริงเพื่อใกล้ชิดกับผู้ชมของคุณมากขึ้น

สารบัญ

• คำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคล
• การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย
• การตลาดทางอีเมลแบบไดนามิก
• Chatbots สำหรับการสนับสนุนลูกค้า
• การกำหนดเป้าหมายตามพฤติกรรมในการโฆษณา
• การวิเคราะห์ความหมายเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา
• การฟังโซเชียลมีเดียและการวิเคราะห์ความรู้สึก
• การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญอัตโนมัติ
• การสร้างแบบจำลองมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าเชิงคาดการณ์ (CLV)
• การค้นหาด้วยภาพและการจดจำรูปภาพ

1. คำแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคล

ลองนึกภาพประสบการณ์การท่องเว็บที่คุณถูกโจมตีด้วยเนื้อหาที่คุณไม่เห็นว่าน่าสนใจหรือเกี่ยวข้องเลย ในเขาวงกตดิจิทัลที่มีเสียงดังเช่นนี้ คุณอาจเลิกท่องเว็บไปเลยก็ได้

ตอนนี้ ตรงกันข้ามกับสถานการณ์ที่เนื้อหาทุกชิ้นที่คุณเห็นรู้สึกว่าได้รับการคัดเลือกมาเพื่อคุณ ซึ่งสอดคล้องกับความสนใจและความชอบของคุณ ฉากที่สองสะท้อนให้เห็นถึงพลังของการแนะนำเนื้อหาส่วนบุคคลที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ข้อมูลจาก Google กล่าวว่านักการตลาดเก้าใน 10 คนรับทราบว่าการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณมีบทบาทสำคัญในการเพิ่มผลกำไรทางธุรกิจ AI ช่วยให้การนำเสนอส่วนบุคคลง่ายขึ้นมากโดยใช้อัลกอริธึมที่วิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อให้คำแนะนำเนื้อหาที่ปรับแต่งให้เหมาะสม

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริง: คำแนะนำส่วนบุคคลของ YouTube

YouTube ใช้ AI เพื่อเสนอคำแนะนำเนื้อหาที่ปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ แพลตฟอร์มจะวิเคราะห์ข้อมูลการโต้ตอบของผู้ใช้แต่ละคน รวมถึงวิดีโอที่ดู ระยะเวลาการดู การชอบ การไม่ชอบ และความคิดเห็น แต่ละการกระทำมีส่วนช่วยในการสร้างโปรไฟล์ตามการตั้งค่าของพวกเขา

ในช่วงสัปดาห์ที่ผ่านมา ฉันดูวิดีโอเกี่ยวกับประสิทธิภาพการทำงานและการเขียน ฉันยังได้พัฒนานิสัยในการเล่นดนตรีแจ๊สเป็นแบ็คกราวน์ทุกครั้งที่ทำงาน

นี่คือคำแนะนำ YouTube ของฉันเมื่อฉันเปิดบนเบราว์เซอร์ขณะที่ฉันกำลังเขียนบทความนี้:

คำแนะนำเหล่านี้ทำให้ฉันสนใจ และฉันคงจะดูคำแนะนำเหล่านี้หากฉันไม่ยุ่งกับการทำงานหนักจนเกินไป ข้อมูลนี้เป็นเพียงการแสดงให้เห็นว่า AI ของ YouTube เข้าใจเนื้อหาและบริบทของวิดีโออย่างไร โดยช่วยดูแลคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับฉันโดยเฉพาะ เนื่องจากคำแนะนำมีความตรงประเด็น ฉันจึงดูวิดีโอมากขึ้นและใช้เวลาบนแพลตฟอร์มนานขึ้น

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

พิจารณาใช้เครื่องมือปรับแต่ง AI ส่วนบุคคลในธุรกิจอีคอมเมิร์ซของคุณ ตัวอย่างเช่น เครื่องมืออย่าง Intellimaze ช่วยให้เว็บไซต์แสดงรูปแบบหน้าเว็บที่ไม่ซ้ำใครแก่ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์แต่ละรายโดยใช้ AI ซึ่งจะเป็นการเพิ่มอัตราการแปลง

Dynamic Yield ยังเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคลโดยใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึก เพื่อคาดการณ์ผลิตภัณฑ์ถัดไปที่ผู้เยี่ยมชมแต่ละคนมีแนวโน้มที่จะคลิกมากที่สุด

2. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายหมายถึงวิธีทางการตลาดที่ใช้ในการจัดอันดับผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าตามระดับที่แสดงถึงมูลค่าการรับรู้ของลูกค้าเป้าหมายแต่ละราย

กลยุทธ์นี้เกี่ยวข้องกับการกำหนดค่าตัวเลข คะแนน หรือคำอธิบาย (เช่น ร้อน อุ่น หรือเย็น) โดยปกติแล้ว นักการตลาดจะกำหนดเกณฑ์เฉพาะสำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย เช่น:

• ข้อมูลประชากร
• ขนาดของ บริษัท
• ชื่องาน
• ระดับการมีส่วนร่วม (เช่น การเข้าชมเว็บไซต์หรือการโต้ตอบทางอีเมล)
• พวกเขาอยู่ที่ไหนในช่องทางการตลาด

ในขณะเดียวกัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ถูกกำหนดโดย Harvard Business School ว่าเป็น “การใช้ข้อมูลเพื่อทำนายแนวโน้มและเหตุการณ์ในอนาคต”

AI ในการตลาดดิจิทัลช่วยให้สามารถวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ในการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายโดยใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์สถานการณ์ที่อาจเกิดขึ้น ท้ายที่สุดแล้ว AI ก็สามารถบูรณาการและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลจากแหล่งต่างๆ ได้ รวมถึง:

• ระบบซีอาร์เอ็ม
• สื่อสังคม
• การโต้ตอบกับเว็บไซต์ และ
• การนัดหมายทางอีเมล

การวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมนี้ให้ภาพรวมของลูกค้าเป้าหมายแต่ละรายที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง: การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายของ Einstein ของ Salesforce

Salesforce ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ช่วยให้ผู้ใช้สามารถติดตามโอกาสในการขายของตนได้ ใน CRM ลูกค้าเป้าหมายแต่ละรายจะถูกสร้างขึ้นเมื่อได้รับข้อมูลติดต่อใหม่ในฐานข้อมูล

แพลตฟอร์มดังกล่าวใช้เทคโนโลยีที่เรียกว่า Einstein Lead Scoring เพื่อคัดเลือกโอกาสในการขาย ฟีเจอร์นี้ควบคุมพลังของ AI เพื่อประเมินโอกาสในการขายโดยเทียบกับรูปแบบ Conversion ที่ประสบความสำเร็จที่กำหนดโดยผู้ใช้

Einstein Lead Scoring ใช้ AI เพื่อวิเคราะห์ลีดในอดีต โดยจะระบุว่าลีดใดในปัจจุบันที่คล้ายคลึงกับผู้ที่เคยทำ Conversion มากที่สุด ตามข้อมูลนี้ ระบบจะกำหนดคะแนนให้กับลูกค้าเป้าหมายเหล่านี้ตามข้อมูลต่างๆ ยิ่งคะแนนสูงเท่าไร ลูกค้าเป้าหมายก็จะยิ่งมีเหมือนกันกับลูกค้าในอดีตมากขึ้นเท่านั้น

คุณลักษณะนี้ช่วยให้นักการตลาดเห็นข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้น และจัดลำดับความสำคัญของลีดตามคะแนนของพวกเขา

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

พิจารณาใช้ซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย สิ่งนี้ไม่เพียงแต่จะช่วยปรับปรุงความพยายามทางการตลาดของคุณเท่านั้น แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมของแบรนด์ของคุณในการดึงดูดผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าอีกด้วย

3. การตลาดผ่านอีเมลแบบไดนามิก

คุณเปิดอีเมลการตลาดในกล่องจดหมายบ่อยแค่ไหน? ข้อมูลจาก Mailmunch เผยอัตราการเปิดอีเมลโดยเฉลี่ย 21.33% ในอุตสาหกรรมต่างๆ ซึ่งเป็นเพียงสองในสิบอีเมล

ไม่ต้องสงสัยเลยว่าการตลาดผ่านอีเมลอาจเป็นเรื่องยุ่งยากเมื่อคุณไม่มีประสบการณ์ ทักษะ และเครื่องมือที่เหมาะสม โชคดีที่ปัญญาประดิษฐ์ในด้านการตลาดช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญของตนได้โดยใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างข้อความที่เหมาะสมเพื่อส่งไปยังผู้ชมที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม

ในบริบทของแคมเปญอีเมล AI ในการตลาดดิจิทัลช่วยให้ผู้ใช้:

• วิเคราะห์ประสิทธิภาพอีเมลที่ผ่านมาเพื่อสร้างหัวเรื่องที่ดึงดูดความสนใจ และระบุเวลาส่งที่เหมาะสมที่สุด
• รวบรวมการวิเคราะห์อีเมล โดยให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีคุณค่าเกี่ยวกับประสิทธิภาพแคมเปญโดยรวม
• เริ่มต้นเวิร์กโฟลว์อีเมลโดยอัตโนมัติตามการดำเนินการเฉพาะของผู้รับ
• ปรับปรุงการจัดการรายชื่ออีเมลด้วยการล้างและจัดระเบียบรายชื่อผู้ติดต่อของคุณ
• สร้างสำเนาอีเมลที่ปรับแต่งให้ตรงใจกลุ่มเป้าหมายของคุณ
• ปรับแต่งเนื้อหาอีเมลให้เหมาะกับกลุ่มผู้ชมที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริง: เครื่องมือการตลาด AI ของ MailChimp

Mailchimp ใช้ประโยชน์จาก Intuit Assist ผู้ช่วยด้านการเติบโตของ AI เพื่อปฏิวัติวิธีที่ลูกค้าเข้าถึงแคมเปญอีเมลของพวกเขา

เครื่องมือนี้ช่วยให้ผู้ใช้ดำเนินการและเพิ่มประสิทธิภาพด้านการตลาดต่างๆ โดยอัตโนมัติ และช่วยให้พวกเขาสร้างเนื้อหาส่วนบุคคลในวงกว้างได้ ฟังก์ชัน AI ของ Mailchimp ประกอบด้วยการสร้างระบบอัตโนมัติสำหรับการต้อนรับผู้ติดต่อใหม่ การกู้คืนรถเข็นที่ถูกทิ้งร้าง และการมีส่วนร่วมกับลูกค้าที่สูญเสียไปอีกครั้ง

เครื่องมือนี้ยังใช้ AI ในการร่างอีเมลเกี่ยวกับแบรนด์และสำเนาการตลาด ควบคู่ไปกับความสามารถในการออกแบบแบบกำหนดเองที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งสอดคล้องกับความสวยงามของแบรนด์

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

พิจารณาใช้เครื่องมือการตลาดผ่านอีเมลที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญอีเมลของคุณ การทำเช่นนี้จะช่วยให้คุณส่งข้อความที่ถูกต้องในเวลาที่เหมาะสม ปรับปรุงอัตราการเปิดอีเมลและอัตราการคลิกผ่านของคุณ

4. Chatbots สำหรับการสนับสนุนลูกค้า

Chatbots มีมาระยะหนึ่งแล้ว อย่างไรก็ตาม เมื่อแชทบอทไม่ได้รับการกำหนดค่าอย่างรอบคอบ ความสามารถที่จำกัดของแชทบอทแบบเดิมอาจทำให้ลูกค้าติดอยู่กับวงจรที่น่าหงุดหงิดได้

เข้าสู่แชทบอท AI แบบสนทนา – การปฏิวัติใหม่ล่าสุดของ AI ในด้านการตลาดดิจิทัลและการบริการลูกค้า

แชทบอทแบบดั้งเดิมหรือที่เรียกว่าแชทบอทตามกฎนั้นอาศัยชุดกฎและการตอบกลับที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เครื่องมือเหล่านี้ทำงานตามตรรกะ "ถ้า-แล้ว" โดยตอบสนองต่อคำหลักหรือวลีเฉพาะที่ระบุอยู่ในข้อมูลที่ผู้ใช้ป้อน

ในทางกลับกัน แชทบอท AI แบบสนทนาขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยี เช่น ML และการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) นั่นหมายความว่าพวกเขาสามารถเข้าใจ เรียนรู้ และตอบสนองต่อภาษาของมนุษย์ในลักษณะที่เหมาะสมและคำนึงถึงบริบทมากขึ้น

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริง: KLM Royal Dutch Airlines

ฐานลูกค้าของ KLM Royal Dutch Airlines ครอบคลุมทวีปต่างๆ ถูกต้องแล้ว มันใช้แชทบอทหลายภาษาที่ขับเคลื่อนด้วย AI บน Facebook Messenger ซึ่งสามารถเข้าถึงได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน แชทบอทจัดการการสนทนาทางสังคม 15,000 รายการต่อสัปดาห์ในภาษาต่างๆ

ฉันได้ลองแชทกับบอทเป็นภาษาสเปนแล้ว และบอทก็เข้าใจคำถามของฉันและได้ดำเนินการตามที่จำเป็น:

ด้วยการมีความเข้าใจที่ดีขึ้นในการสอบถามในหลายภาษา บอทเหล่านี้ไม่เพียงเพิ่มการมีส่วนร่วมของลูกค้า แต่ยังช่วยประหยัดเวลาสำหรับตัวแทนฝ่ายบริการลูกค้า ทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ซับซ้อนมากขึ้นได้

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

หากคุณได้รับการสอบถามที่ซับซ้อนจำนวนมากซึ่งอาจยากต่อการจัดการกับแชทบอทตามกฎ ให้พิจารณาใช้แชทบอท AI เช่น LiveHelpNow, Ada, Tidio และอื่นๆ อีกมากมาย

5. การกำหนดเป้าหมายตามพฤติกรรมในการโฆษณา

การใช้ AI ในการตลาดดิจิทัลยังรวมถึงการกำหนดเป้าหมายตามพฤติกรรม ซึ่งช่วยให้แบรนด์สามารถสร้างแคมเปญโฆษณาที่ตรงเป้าหมายและเป็นส่วนตัวได้

หากคุณเคยค้นหากระเป๋าเป้ทางออนไลน์ และหลังจากนั้น โฆษณาสำหรับเป้สะพายหลังเริ่มปรากฏขึ้นในแอปและเบราว์เซอร์ของคุณ แสดงว่าคุณได้เห็นพลังของการกำหนดเป้าหมายตามพฤติกรรมแล้ว

เทคนิคนี้ใช้ข้อมูลที่รวบรวมจากพฤติกรรมการท่องเว็บของผู้ใช้ เช่น การค้นหา หน้าที่เยี่ยมชม และผลิตภัณฑ์ที่เช็คเอาท์ เพื่อเลือกโฆษณาที่จะแสดงต่อบุคคลนั้น

ตัวอย่างเช่น ฉันให้ความสำคัญกับการอัปเดตเกี่ยวกับ AI และธุรกิจล่าสุดอยู่เสมอ และนี่คือลักษณะของโฆษณาที่ได้รับการสนับสนุนบนหน้า Instagram ของฉัน:

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริง: โฆษณาส่วนบุคคลบน Facebook

Facebook ใช้ ML เพื่อปรับปรุงการแสดงโฆษณาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล โดยสร้างมูลค่าให้กับทั้งผู้บริโภคและธุรกิจ

ผู้ลงโฆษณากำหนดกลุ่มเป้าหมายของตนผ่านเครื่องมือบริการตนเองของ Facebook โดยใช้ข้อมูล เช่น:

• อายุ
• เพศ
• การกระทำของผู้ใช้บนแพลตฟอร์ม
• ข้อมูลที่กำหนดเอง เช่น รายชื่ออีเมลหรือข้อมูลผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์

( ที่มาของภาพ )

โฆษณาที่กำหนดเป้าหมายผู้ชมเหล่านี้เข้าสู่การประมูล ในกระบวนการนี้ Facebook ใช้ ML เพื่อคำนวณคะแนนมูลค่ารวมของโฆษณาแต่ละรายการตามราคาเสนอ อัตราการดำเนินการโดยประมาณ (แนวโน้มที่ผู้ใช้จะดำเนินการตามที่ต้องการ) และคะแนนคุณภาพของโฆษณา

ระบบนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าไม่เพียงแต่ผู้เสนอราคาสูงสุดเท่านั้นที่จะชนะ แต่ยังรวมถึงโฆษณาที่คาดว่าจะน่าดึงดูดหรือคุณภาพสูงกว่าด้วย ช่วยให้ธุรกิจทุกขนาดสามารถเข้าถึงผู้ชมที่ต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

ใช้แพลตฟอร์มเช่น Facebook และ Instagram ซึ่งมีอัลกอริธึม ML ขั้นสูงเพื่อระบุโฆษณาของคุณต่อผู้ใช้ตามการโต้ตอบออนไลน์ของพวกเขา การทำเช่นนี้สามารถปรับปรุงความเกี่ยวข้องของโฆษณาของคุณและช่วยเพิ่มอัตรา Conversion

6. การวิเคราะห์ความหมายเพื่อการเพิ่มประสิทธิภาพเนื้อหา

สมมติว่าคุณได้รับมอบหมายให้สร้างเนื้อหาสำหรับคำหลัก "ร็อค" หัวข้อใดที่คุณจะเน้นเนื้อหาของคุณ?

มีหลายวิธีที่คุณอาจเลือก ประการแรก คุณสามารถสร้างเนื้อหาเกี่ยวกับดนตรีร็อคและพูดคุยเกี่ยวกับประวัติศาสตร์และผู้เล่นหลักในอุตสาหกรรมได้ ในทางกลับกัน คุณอาจจะเขียนบทความเกี่ยวกับวัสดุแร่แข็ง ประเภท และการใช้งาน

ไม่ว่าจะด้วยวิธีใดก็ตาม เนื่องจากคุณไม่ทราบบริบทที่ถูกต้องตั้งแต่แรก ครึ่งหนึ่งของผู้ที่ค้นหาคำว่า "ร็อค" อาจพบว่าเนื้อหาของคุณไม่เกี่ยวข้อง นี่คือจุดที่การวิเคราะห์เชิงความหมายเข้ามามีบทบาท

ในบริบทของ AI ในการตลาดดิจิทัล เครื่องมือวิเคราะห์ความหมายทำงานเพื่อทำความเข้าใจบริบทและความแตกต่างของภาษาภายในเนื้อหา กระบวนการนี้ช่วยให้สามารถสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับจุดประสงค์ของผู้ใช้และสอดคล้องกับอัลกอริทึมของเครื่องมือค้นหาได้ดีขึ้น

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริง: Google BERT

Google BERT (การแสดงตัวเข้ารหัสแบบสองทิศทางจาก Transformers) เป็นเทคนิคที่ใช้โครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

เครื่องมือนี้ได้รับการออกแบบเพื่อให้เข้าใจบริบทและความแตกต่างของคำค้นหา ทำให้เครื่องมือค้นหาสามารถแสดงผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องมากขึ้นสำหรับการค้นหาของผู้ใช้

แตกต่างจากโมเดลก่อนหน้านี้ที่เข้าใจข้อความในรูปแบบเชิงเส้น (หนึ่งคำตามลำดับ) BERT ประมวลผลคำที่เกี่ยวข้องกับคำอื่นๆ ทั้งหมดในประโยคแบบสองทิศทาง

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

ใช้เครื่องมือ SEO ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่มีความสามารถในการวิเคราะห์เชิงความหมายเพื่อระบุไม่เพียงแต่คำหลัก แต่ยังรวมถึงแนวคิด คำศัพท์ และคำถามที่เกี่ยวข้องที่กลุ่มเป้าหมายของคุณสนใจ สร้างเนื้อหาที่กล่าวถึงพื้นที่เหล่านั้นและมุ่งเน้นไปที่การให้คุณค่าและการตอบคำถามในบริบทที่เกี่ยวข้อง มารยาท.

7. การฟังโซเชียลมีเดียและการวิเคราะห์ความรู้สึก

การติดตามความคิดเห็นของลูกค้าเป็นส่วนหนึ่งของแนวทางปฏิบัติทางการตลาดที่ดีมาโดยตลอด แต่ AI ในด้านการตลาดได้นำวิธีการนี้ไปสู่อีกระดับหนึ่ง

อัลกอริธึมช่วยให้กิจการต่างๆ เข้าใจอารมณ์ของลูกค้าและการรับรู้ของสาธารณชนได้ดียิ่งขึ้น และระบุแนวโน้มแบบเรียลไทม์ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียจำนวนมหาศาล โดยให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับการตั้งค่าและพฤติกรรมของผู้บริโภค

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง: การวิเคราะห์ความคิดเห็นของรีวิวของ Airbnb

Airbnb ใช้อัลกอริทึม AI เพื่อรวบรวมข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญจากความคิดเห็นของลูกค้า ด้วยการใช้วิธีการ NLP แพลตฟอร์มสามารถแยกวิเคราะห์ข้อความในบทวิจารณ์ของแขกเพื่อให้เข้าใจความรู้สึกของลูกค้า สิ่งที่ชอบ ไม่ชอบ และประเด็นที่เป็นข้อกังวลอย่างครอบคลุม

แนวทาง AI นี้ช่วยให้ Airbnb สามารถขยายการวิเคราะห์ความรู้สึกขั้นพื้นฐานที่ผ่านมา และระบุโอกาสในการปรับปรุงที่แม่นยำ

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

หากต้องการใช้ AI ในการวิเคราะห์ความรู้สึกและการฟังโซเชียลมีเดีย ให้พิจารณาใช้แพลตฟอร์มการจัดการโซเชียลมีเดียที่เปิดใช้งาน AI

ตัวอย่างเช่น Hootsuite อนุญาตให้ผู้ใช้เข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลเชิงลึก เช่น ความถี่ของการกล่าวถึงและคำที่ใช้โดยทั่วไปในการค้นหา

บริบททางอารมณ์ของการสนทนาเกี่ยวกับคำค้นหาได้รับการวิเคราะห์เพื่อทำความเข้าใจการรับรู้ของสาธารณชน ตัวอย่างเช่น ความคิดเห็นเชิงลบเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ควรได้รับการสื่อสารไปยังทีมพัฒนาผลิตภัณฑ์อย่างสม่ำเสมอ

การระบุ “ผู้เขียนอันดับต้นๆ” ยังสามารถเปิดเผยผู้มีอิทธิพลหรือผู้ว่าที่มีส่วนร่วมกับข้อความค้นหา ซึ่งเสนอโอกาสในการทำงานร่วมกันหรือมีส่วนร่วม

8. การเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญอัตโนมัติ

เมื่อพูดถึงการใช้งานและติดตามแคมเปญ กลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้นักการตลาดก้าวไปไกลกว่าการคาดเดา

AI ในการตลาดดิจิทัลสามารถอำนวยความสะดวกในการทดสอบอย่างต่อเนื่องและการปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์ ทำให้ผู้ใช้ได้รับผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) สูงสุด

มันทำงานอย่างไร? ด้วย AI คุณสามารถจัดสรรการใช้จ่ายโฆษณาให้กับองค์ประกอบและช่องทางโฆษณาที่มีประสิทธิภาพดีที่สุดได้โดยอัตโนมัติ การทำเช่นนี้จะทำให้แคมเปญของคุณมีการกำหนดเป้าหมายที่แม่นยำยิ่งขึ้น และคุณจะได้รับอัตรา Conversion ที่เพิ่มขึ้น

ตัวอย่างในโลกแห่งความเป็นจริง: โซลูชันแคมเปญที่ขับเคลื่อนโดย AI ของ Google Ads

Google Ads ช่วยให้ผู้ใช้ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีการเสนอราคาอัตโนมัติที่เรียกว่า Smart Bidding คุณลักษณะนี้ใช้ ML เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญสำหรับ Conversion หรือมูลค่า Conversion

( ที่มาของภาพ )

เนื่องจากผู้ใช้ Google Ads จำนวนมากใช้การเสนอราคาอัตโนมัติอยู่แล้ว ตอนนี้การมุ่งเน้นไปที่การเพิ่มประสิทธิภาพข้ามแชแนลแบบองค์รวม

เทคโนโลยีนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อก้าวข้ามกลยุทธ์ช่องทางเดียวแบบเดิมโดยการผสานรวมการเสนอราคาในการค้นหา ดิสเพลย์ วิดีโอ และอื่นๆ โดยปรับให้เข้ากับการเดินทางของผู้บริโภคที่หลากหลายซึ่งครอบคลุมช่องทางต่างๆ มากมาย

ตัวอย่างเช่น การศึกษาการช็อปปิ้งในช่วงวันหยุดซึ่งจัดทำโดย Google/Ipsos ในเดือนตุลาคม 2021 ถึงมกราคม 2022 เปิดเผยว่านักช้อปในสหรัฐอเมริกามากกว่าครึ่งใช้ช่องทางตั้งแต่ 5 ช่องทางขึ้นไป เช่น โซเชียลมีเดียและวิดีโอ เมื่อซื้อสินค้าภายในระยะเวลา 2 วัน

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

พิจารณาใช้การเสนอราคาอัตโนมัติในครั้งต่อไปที่คุณใช้งานแคมเปญบนแพลตฟอร์มโฆษณา ตัวอย่างเช่น ใน Google Ads ผู้ใช้มากกว่า 80% เลือกใช้การเสนอราคาอัตโนมัติอยู่แล้ว ดังนั้นจึงเป็นความคิดที่ดีที่จะดูว่าวิธีนี้จะใช้ได้กับแบรนด์ของคุณด้วยหรือไม่

นอกจากนี้ คุณยังควรตรวจสอบด้วยว่าการเพิ่มประสิทธิภาพข้ามแชแนลของคุณอาจเป็นกลยุทธ์ที่ดีในการแนะนำผู้ชมผ่านช่องทางเมื่อพวกเขามีส่วนร่วมกับหลายแพลตฟอร์มทุกวันหรือไม่

9. การสร้างแบบจำลองมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าเชิงคาดการณ์ (CLV)

มูลค่าตลอดช่วงชีวิตของลูกค้า (CLV) คือหน่วยเมตริกที่ประมาณจำนวนเงินทั้งหมดที่ธุรกิจสามารถคาดหวังจากลูกค้าตลอดความสัมพันธ์ทางธุรกิจ

ต่อไปนี้เป็นสูตรพื้นฐานสำหรับเมตริกนี้:

CLV = มูลค่าเฉลี่ยของการขาย x จำนวนธุรกรรมซ้ำ x เวลาการเก็บรักษาโดยเฉลี่ย

สมมติว่ามูลค่าเฉลี่ยของการขายคือ 100 ดอลลาร์ จำนวนธุรกรรมที่เกิดซ้ำต่อปีคือ 5 และลูกค้าจะคงอยู่โดยเฉลี่ย 3 ปี หากเราใช้สูตรด้านบน ($100 x 5 x 3) CLV จะเท่ากับ $1,500

AI ในการตลาดดิจิทัลช่วยให้กิจการร่วมค้าสามารถคำนวณตัวชี้วัดนี้ในวงกว้างโดยไม่จำเป็นต้องคำนวณด้วยตนเอง ด้วย CLV แบบคาดการณ์ ผู้ใช้สามารถคาดการณ์มูลค่าในอนาคตของลูกค้าได้โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมในอดีตและปัจจุบันของพวกเขา

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริง: Microsoft Dynamics 365

Dynamics 365 ของ Microsoft ซึ่งเป็นชุดซอฟต์แวร์การวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) และแอปพลิเคชันซอฟต์แวร์การจัดการลูกค้าสัมพันธ์ (CRM) ใช้ AI เพื่อคาดการณ์ CLV โดยรวบรวมประวัติการทำธุรกรรมและกิจกรรมของลูกค้า

ในการทำเช่นนี้ ช่วยให้ผู้ใช้สามารถระบุลูกค้าที่มีมูลค่าสูง และวางกลยุทธ์ตามนั้น แบ่งกลุ่มลูกค้าตามมูลค่าที่เป็นไปได้ และการตัดสินใจในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สม่ำเสมอ

Dynamics 365 ใช้ระบบการให้คะแนนเพื่อประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลอง AI ในการระบุลูกค้าที่มีมูลค่าสูง เกรดเหล่านี้คือ:

• โมเดลเกรด A – AI คาดการณ์ลูกค้าที่มีมูลค่าสูงได้มากกว่าอย่างน้อย 5% อย่างแม่นยำเมื่อเทียบกับโมเดลพื้นฐาน
• ประสิทธิภาพของโมเดลเกรด B – AI ในการทำนายลูกค้าที่มีมูลค่าสูงนั้นมีความแม่นยำมากกว่าโมเดลพื้นฐานภายใน 0-5%
• เกรด C – โมเดล AI นี้คาดการณ์ลูกค้าที่มีมูลค่าสูงได้น้อยกว่าอย่างแม่นยำเมื่อเทียบกับโมเดลพื้นฐาน

ระบบการให้เกรดนี้ช่วยให้ผู้ใช้ประเมินประสิทธิภาพของโมเดล CLV เชิงคาดการณ์ และตัดสินใจว่าจะใช้การคาดการณ์ของโมเดล AI ในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์หรือไม่

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

พิจารณาใช้โซลูชัน AI เพื่อรวมข้อมูลเข้ากับแบบจำลองการคาดการณ์ที่สามารถคาดการณ์ CLV ได้ จากนั้นคุณสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อปรับแต่งการทำการตลาดกับลูกค้าที่มีมูลค่าสูงและปรับแต่งประสบการณ์ของพวกเขาด้วยการเสนอรางวัลที่ปรับแต่งให้เหมาะสม

10. การค้นหาด้วยภาพและการจดจำรูปภาพ

คุณเคยใช้การค้นหารูปภาพเพื่อค้นหาสินค้าทางออนไลน์หรือไม่? หากคุณตอบว่าใช่ คุณจะรู้ว่าฟีเจอร์นี้มีประโยชน์ต่อผู้บริโภคเพียงใด

เมื่อรวมกับเทคโนโลยี AI การค้นหาด้วยภาพและการจดจำรูปภาพจะช่วยให้ประสบการณ์การช็อปปิ้งมีประสิทธิภาพมากขึ้น ท้ายที่สุด ลูกค้าจะต้องอัปโหลดรูปถ่ายผลิตภัณฑ์เท่านั้น และจะได้รับผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ

อัลกอริธึมยังสามารถวิเคราะห์รูปภาพเพื่อระบุสี รูปร่าง ลวดลาย และคุณลักษณะอื่นๆ ทำให้ลูกค้าค้นหาสิ่งที่ต้องการได้ง่ายขึ้น

ตัวอย่างโลกแห่งความเป็นจริง: Amazon Lens

Amazon Lens เป็นตัวอย่างที่ดีของเทคโนโลยีการค้นหาด้วยภาพซึ่งขับเคลื่อนโดย AI ในภาคอีคอมเมิร์ซ

ผู้ใช้สามารถเข้าถึงเครื่องมือได้โดยตรงผ่านแอป Amazon คุณเพียงแค่ต้องเลือกคุณสมบัติ Lens ที่แถบค้นหาแล้วอัปโหลดภาพที่มีอยู่หรือถ่ายภาพรายการ อัลกอริธึมการจดจำรูปภาพจะระบุผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับลักษณะการมองเห็นของสินค้าในภาพ

ตัวอย่างเช่น ฉันถ่ายรูปเมาส์คอมพิวเตอร์ของฉัน และ Amazon Lens ก็ได้ผลลัพธ์ที่มีลักษณะคล้ายกัน:

นำไปใช้กับแบรนด์ของคุณ

รวมคุณลักษณะการค้นหาด้วยภาพเข้ากับเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซของคุณ ตัวอย่างเช่น ผู้ใช้ Shopify สามารถเลือกจากแอปต่างๆ ใน ​​Shopify App Store ที่นำเสนอความสามารถนี้ได้ การใช้แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซที่ใช้ฟีเจอร์นี้อยู่แล้ว เช่น Amazon และ eBay ก็จะเป็นการฉลาดเช่นกัน