ผลกระทบของแมชชีนเลิร์นนิงในการตลาดดิจิทัล: อนาคตจะเป็นอย่างไร

การตลาดสำหรับธุรกิจและองค์กรมีการพัฒนาอย่างมากตั้งแต่เริ่มก่อตั้งในช่วงปลายศตวรรษที่สิบเก้า การตลาดคือการใช้การวิจัยตลาดหรือลูกค้าเพื่อส่งเสริมหรือขายบริการและสินค้าที่นำเสนอโดยหน่วยงานต่างๆ

กลวิธีทางการตลาดได้พัฒนาผ่านสี่ขั้นตอนที่แตกต่างกันตั้งแต่เริ่มก่อตั้ง ขั้นตอนเหล่านี้คือ:

1. การตลาดเชิงผลิตภัณฑ์
2. การตลาดเน้นการขาย
3. การตลาดเชิงผู้บริโภค
4. การตลาดเชิงสัมพันธ์

ในระยะทางการตลาดที่แตกต่างกันทั้งสี่นี้ การผลักดันให้เกิดวิวัฒนาการนั้นเป็นสองปัจจัย: เทคโนโลยีการตลาดและความต้องการของลูกค้า ความต้องการของผู้บริโภคนำมาซึ่งการใช้กลวิธีทางการตลาดเพื่อให้แน่ใจว่าตอบสนองความต้องการของผู้บริโภค ซึ่งจะทำให้ได้ลูกค้าเพิ่มขึ้น

เทคโนโลยีการตลาดนำมาซึ่งการใช้การพัฒนาเทคโนโลยีที่ดีที่สุดและมีประสิทธิภาพสูงสำหรับการตลาด การตลาดดิจิทัลปฏิวัติอุตสาหกรรมการตลาดอย่างมาก

มันเสนอทางเลือกทางการตลาดที่ถูกกว่าซึ่งมักจะมีประสิทธิภาพมากกว่า กลยุทธ์การตลาดดิจิทัลเข้าถึงผู้คนได้มากขึ้นเมื่อเทียบกับวิธีการทางการตลาดแบบเดิม ประโยชน์ทั้งสองนี้เหนือการตลาดแบบดั้งเดิมกระตุ้นให้เกิดการย้ายไปสู่การตลาดดิจิทัลสำหรับธุรกิจจำนวนมาก

การเรียนรู้ของเครื่องในการตลาดดิจิทัล

นอกจากนี้ เทคโนโลยีการตลาดดิจิทัลได้พัฒนาและนำการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ แมชชีนเลิร์นนิงคือการใช้ข้อมูลที่มีอยู่แล้วเพื่อสร้างแบบจำลองข้อมูลที่สามารถวิเคราะห์ข้อมูลใหม่และดึงข้อมูลเชิงลึกออกมาได้

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถพัฒนาด้วยเทคโนโลยีที่ช่วยให้พวกเขาดีขึ้นตลอดการใช้งาน ใช้งานได้ดีขึ้นเพราะได้รับข้อมูลและสารสนเทศมากขึ้น

ในการตลาดดิจิทัล แมชชีนเลิร์นนิงใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกของโฆษณา แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้ธุรกิจและองค์กรจำนวนมากคาดการณ์และคาดการณ์แนวโน้มของข้อมูลผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีอยู่แล้ว

ในบทความนี้ เราจะพูดถึงผลกระทบของการเรียนรู้ของเครื่องในการตลาดดิจิทัล

1. การปรับแต่งคำแนะนำลูกค้า

หากคุณเป็นผู้ใช้ Netflix กี่ครั้งแล้วที่คุณรู้สึกว่าเว็บไซต์รู้จักรสนิยมของภาพยนตร์และรายการทีวีของคุณดีมาก หลายต่อหลายครั้ง จริงไหม? Netflix ใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อวิเคราะห์ผู้ใช้ทั้งหมดและทำความเข้าใจกับความชอบของพวกเขา เมื่อวิเคราะห์แล้ว ไซต์สามารถคาดเดาได้อย่างง่ายดายว่าภาพยนตร์หรือรายการทีวีใดที่ผู้ใช้จะชอบ

นี่คือตัวอย่างการใช้แมชชีนเลิร์นนิงสำหรับคำแนะนำเฉพาะบุคคล คำแนะนำส่วนบุคคลช่วยสร้างความภักดีต่อธุรกิจของผู้ใช้ เนื่องจากผู้ใช้รู้สึกว่าธุรกิจเข้าใจพวกเขาเป็นอย่างดี

อย่างไรก็ตาม การจัดการแบบจำลองคำแนะนำอาจเป็นเรื่องยุ่งยาก เนื่องจากระบบต้องการการวิเคราะห์จำนวนมากเกี่ยวกับการออกแบบข้อมูลขนาดใหญ่และอัลกอริธึม หลังจากการวิเคราะห์ข้อมูล ธุรกิจสามารถลงเอยด้วยโมเดลคำแนะนำมากมายสำหรับคลัสเตอร์ไคลเอ็นต์ต่างๆ การจัดการโมเดลสำหรับการตลาดดิจิทัลเข้ามาช่วยธุรกิจต่างๆ ในการจัดการโมเดลของตน

บริการการจัดการแบบจำลองจะจัดการกับการพัฒนาและการนำโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องไปใช้สำหรับธุรกิจ บริการการจัดการแบบจำลองช่วยให้ธุรกิจมุ่งเน้นไปที่ฟังก์ชันหลัก ในขณะที่ธุรกิจการจัดการแบบจำลองทำงานเพื่อพัฒนาโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับลูกค้าของตน

2. การทำนายตลาดที่แม่นยำ

คุณลักษณะที่แตกต่างที่สำคัญของการตลาดดิจิทัลคือการรวบรวมข้อมูล ในการตลาดดิจิทัล ข้อมูลจะถูกรวบรวมเพื่อวิเคราะห์อัตราความสำเร็จหรืออัตราความล้มเหลวของกลยุทธ์ทางการตลาดและตัวชี้วัดอื่นๆ อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่รวบรวมได้อาจมากเกินไปสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยในการวิเคราะห์ที่รวบรวมและรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากมัน ทุกวันนี้ การใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์ตลาดเป็นกลวิธีทั่วไปที่ธุรกิจใช้

การคาดการณ์ของตลาดช่วยให้ธุรกิจและองค์กรสามารถตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ที่จำเป็นได้ การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ช่วยให้มั่นใจได้ว่าธุรกิจจะเอาชนะการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้

3. ระบบอัตโนมัติของกระบวนการทางการตลาด

ที่มา: Pixabay

ตรงกันข้ามกับความคิดเห็นที่ได้รับความนิยม จุดประสงค์เดียวของการเรียนรู้ด้วยเครื่องคือไม่สังเกตและกำหนดเป้าหมายผู้ใช้อย่างมีกลยุทธ์ แมชชีนเลิร์นนิงได้รับการพัฒนาขึ้นเพื่อจุดประสงค์เดียวในการเปิดใช้งานกระบวนการอัตโนมัติโดยไม่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์

แคมเปญการตลาดดิจิทัลประกอบด้วยขั้นตอนมากมาย ขั้นตอนเหล่านี้ส่วนใหญ่เป็นเรื่องธรรมดาและ/หรือซ้ำซาก โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้เพื่อทำหน้าที่ดังกล่าวได้ ดังนั้นจึงมั่นใจได้ว่าแคมเปญการตลาดที่ปรับให้เหมาะสมและประสบความสำเร็จ

เนื่องจากเมื่อมนุษย์ทำงานซ้ำๆ หรือธรรมดาๆ พวกเขามักจะรู้สึกเบื่อและเหนื่อย จึงทำให้ประสิทธิภาพลดลง อย่างไรก็ตาม นี่ไม่ใช่กรณีของโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง พวกเขาสามารถทำงานซ้ำได้ 1,000 ครั้งโดยไม่ลดประสิทธิภาพ

ระบบอัตโนมัติของกระบวนการการตลาดดิจิทัลช่วยให้นักการตลาดสามารถมุ่งเน้นไปที่งานที่ต้องมีการแทรกแซงของมนุษย์ ระบบอัตโนมัตินี้สร้างกระบวนการส่งเสริมการขายทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพ

4. การตรวจจับการฉ้อโกงโฆษณา

นับตั้งแต่การก่อตั้งเทคโนโลยีอินเทอร์เน็ต การฉ้อโกงเป็นภัยพิบัติร้ายแรงต่อบริการ รายงานระบุว่าในปี 2563 มีการรายงานคดีฉ้อโกงรวม 2.2 ล้านคดี ตัวเลขทางสถิติเหล่านี้แสดงถึงสถานะที่น่ากังวลของการละเมิดบริการอินเทอร์เน็ต

การฉ้อโกงโฆษณาเป็นความพยายามของอาชญากรที่จะปล้นธุรกิจจากความพยายามในการโฆษณาดิจิทัลของพวกเขา คดีฉ้อโกงโฆษณามักเกี่ยวข้องกับอาชญากรที่ขโมยข้อมูลประจำตัวออนไลน์และแอบอ้างเป็นธุรกิจ จากนั้นจึงหลอกลวงผู้ซื้อที่เต็มใจทั้งหมด

การตรวจจับการฉ้อโกงโฆษณาดิจิทัลเป็นกระบวนการที่ใช้เวลานานซึ่งเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เพื่อระบุแนวโน้มคร่าวๆ ของโฆษณา กระบวนการนี้มักจะหนักเกินกว่าที่มนุษย์จะทำได้ ล่าสุด มีการใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อระบุและตั้งค่าสถานะการฉ้อโกงโฆษณา

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงวิเคราะห์และเปรียบเทียบข้อมูลพร้อมกัน เช่น แนวโน้มการมีส่วนร่วมกับโฆษณาดิจิทัล แนวโน้มเวลาโฆษณา ฯลฯ โมเดลวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีวิจารณญาณเพื่อระบุกิจกรรมที่ไร้ยางอายใดๆ

เมื่อแมชชีนเลิร์นนิงตรวจพบการฉ้อโกงโฆษณา ระบบจะบล็อกโฆษณาจากแพลตฟอร์มการตลาดดิจิทัลโดยอัตโนมัติ โมเดลเหล่านี้ยังสามารถรวมเข้ากับเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกที่ช่วยให้พวกเขาได้รับความรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการตรวจจับการฉ้อโกงโฆษณา วิธีนี้จะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดลในการตรวจจับการฉ้อโกงโฆษณา

5. ราคาสินค้าและบริการแบบไดนามิก

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ราคาผลิตภัณฑ์และบริการระดับภูมิภาคและจัดทำรายงานโดยละเอียด ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถกำหนดราคาผลิตภัณฑ์และบริการของตนได้ในระดับที่เท่าเทียมกับคู่แข่ง โดยไม่ทำให้ราคาเกินหรือต่ำเกินไป

บริการนี้ยังสามารถใช้เพื่อระบุลูกค้าที่ค้นหาผลิตภัณฑ์และไม่ได้ซื้อ หรือเพิ่มลงในรถเข็นและทิ้งไว้ โมเดลนี้เสนอรหัสส่วนลดให้กับลูกค้าดังกล่าวในเวลาที่เหมาะสมเพื่อบังคับให้พวกเขาทำการซื้อจนเสร็จ

บทสรุป

การนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้งานในตลาดดิจิทัลช่วยให้บริการนี้มีอนาคตที่สดใส ด้วยการบูรณาการที่ดีขึ้นของการเรียนรู้เชิงลึก กรณีการฉ้อโกงโฆษณาออนไลน์จะลดลงอย่างมาก สามารถลดลงได้ด้วยการใช้โมเดลการตรวจจับการฉ้อโกงโฆษณาที่ติดตั้งเทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึก

ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง ประสิทธิภาพของกลยุทธ์การตลาดดิจิทัลจะดีขึ้นอย่างมาก ส่งผลให้อัตรากำไรของบริษัทดีขึ้น