การเรียนรู้ของเครื่องและระบบอัตโนมัติทางการตลาด – ML จะเปลี่ยนธุรกิจของคุณหรือไม่

การตลาดอัตโนมัติเป็นการประหยัดเวลาที่ปฏิเสธไม่ได้

เพราะถ้าคุณสามารถทำอะไรบางอย่างได้โดยอัตโนมัติ เหตุใดจึงต้องดำเนินการด้วยตนเอง

แต่ถ้าฉันบอกคุณว่าอีกไม่นานคุณอาจจะไม่ต้องทำให้ทุกอย่างเป็นอัตโนมัติ ... เพราะคอมพิวเตอร์ของคุณจะทำเพื่อคุณ

แน่นอน ฉันไม่ได้บอกว่าคุณจะไม่ต้องทำงานด้านการตลาดเลย อย่างไรก็ตาม เนื่องจากสิ่งต่างๆ เช่น ปัญญาประดิษฐ์และแมชชีนเลิร์นนิงมีความก้าวหน้ามากขึ้น ความสามารถของคอมพิวเตอร์ในการทำให้ชีวิตการทำงานของคุณน่าเบื่อน้อยลงเช่นกัน

ความจริงก็คือ การจับคู่ระหว่างแมชชีนเลิร์นนิงและระบบการตลาดอัตโนมัติสามารถเป็นการปฏิวัติการตลาดครั้งต่อไปได้

แต่ก่อนที่เราจะพูดถึงรายละเอียด มาดูกันว่าจริงๆ แล้ว AI และการเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

AI และ Machine Learning คืออะไร — ภาพรวมโดยย่อ

หากคุณเคยดูหนังไซไฟมาอย่างน้อยหนึ่งเรื่องในชีวิตของคุณ ฉันแน่ใจว่าคุณคงคุ้นเคยกับคำว่าปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นอย่างดี

ในแง่เทคนิค มันคือศาสตร์แห่งการสร้างเครื่องจักรอัจฉริยะและโปรแกรมคอมพิวเตอร์ และเครื่องจักรอันชาญฉลาดก็เป็นสิ่งที่คนส่วนใหญ่จินตนาการได้อย่างแม่นยำเมื่อนึกถึง AI

มันเกี่ยวข้องกับวิธีที่ AI แสดงในหนังดังของฮอลลีวูด

แต่ในขณะที่การแสดงภาพหน้าจอสีเงินส่วนใหญ่ของเครื่องจักรที่ประดิษฐ์ขึ้นอย่างชาญฉลาดมีตั้งแต่มองในแง่ดีน้อยกว่าไปจนถึง dystopian ตรง ๆ ในความเป็นจริง AI มีด้านบวกมากกว่ามาก

ประโยชน์ที่สำคัญของ AI? ช่วยจัดการกับงานที่ซ้ำซากจำเจ นอกจากนี้ยังช่วยลดความผิดพลาดของมนุษย์และช่วยให้เราตัดสินใจได้ดีขึ้น (และเร็วขึ้น)

แต่ AI รู้ได้อย่างไรว่าการตัดสินใจที่ถูกต้องคืออะไร?

นั่นคือที่มาของการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นสาขาหนึ่งของ AI ที่เน้นการสร้างอัลกอริทึมเพื่อช่วยให้เครื่องเรียนรู้

กล่าวโดยย่อ มีจุดมุ่งหมายเพื่อช่วยให้คอมพิวเตอร์ใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงความแม่นยำ โดยเลียนแบบวิธีที่มนุษย์เรียนรู้

ความสวยงามของการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คือช่วยให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้โดยไม่ต้องตั้งโปรแกรมให้ทำเช่นนั้น ซึ่งหมายความว่าพวกเขาสามารถใช้ข้อมูลในอดีตเพื่อปรับปรุงกระบวนการ รวบรวมข้อมูลใหม่ (ดีกว่า) ปรับปรุงกระบวนการให้ดียิ่งขึ้น รวบรวมข้อมูลมากขึ้น... คุณรู้ว่าสิ่งนี้จะไปถึงไหน ใช่ไหม

มีเหตุผลหนึ่งที่ Bill Gates เรียก Machine Learning ว่าเป็นหนึ่งในความก้าวหน้าที่สำคัญที่สุด:

”หากคุณคิดค้นความก้าวหน้าในปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้เครื่องจักรสามารถเรียนรู้ได้ นั่นก็คุ้มค่า 10 Microsofts”

ไม่น่าแปลกใจเลยที่ AI กำลังปฏิวัติอุตสาหกรรมนับไม่ถ้วน ซึ่งรวมถึงการตลาดด้วย

แล้วแมชชีนเลิร์นนิงมีประโยชน์ต่อระบบอัตโนมัติทางการตลาดอย่างไร?

กระโดดลงไปเลย!

การเรียนรู้ของเครื่องและระบบอัตโนมัติทางการตลาดทำงานร่วมกันอย่างไร

การตลาดอัตโนมัติเป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในตัวมันเอง

ด้วยกลยุทธ์ที่เหมาะสม อีเมลแสดงพฤติกรรม การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย หรือการแบ่งกลุ่มผู้ใช้ คุณจะประหยัดเงินได้มาก เพิ่มยอดขาย และช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้า

ทีมของคุณสามารถทำงานอัตโนมัติได้แม้กระทั่งงานที่ซับซ้อนที่สุด และใช้เวลาที่บันทึกไว้กับกิจกรรมทางธุรกิจอื่นๆ ด้วยเวิร์กโฟลว์และกฎอัตโนมัติ

ด้วยระบบอัตโนมัติทางการตลาดแบบดั้งเดิม คุณจะเป็นผู้รับผิดชอบในการตั้งค่า การวิเคราะห์ และการแก้ไขทั้งหมด

นั่นคือที่มาของการเรียนรู้ของเครื่อง:

อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงนำข้อมูลที่คุณรวบรวมมาเพื่อทำให้การตลาดของคุณเป็นแบบอัตโนมัติ และนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการของคุณต่อไป

ต่อไปนี้คือตัวอย่างบางส่วนของสิ่งที่อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยคุณได้:

เลเวอเรจการให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้

การให้คะแนนลูกค้าเป้าหมายคือกระบวนการ "จัดอันดับ" โอกาสในการขายของคุณเพื่อพิจารณาว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนเป็นลูกค้ามากที่สุด

โดยการกำหนดคะแนนสำหรับการกระทำที่พวกเขาทำ คุณสามารถแยก "เย็น" ออกจาก "อุ่น" ได้ ด้วยวิธีนี้ คุณจะได้เห็นแนวโน้มที่จะทำให้เกิด Conversion รวมถึงประเมินมูลค่า

ในทางกลับกัน ช่วยให้คุณสามารถแบ่งกลุ่มลูกค้าเป้าหมายได้ดีขึ้น และส่งแคมเปญอีเมลต่างๆ ให้พวกเขา ซึ่งเหมาะสมกับขั้นตอนของการเดินทางของผู้ซื้อที่พวกเขาอยู่

ปัญหาคือ คุณต้องรับผิดชอบในการพัฒนากรอบการให้คะแนนทั้งหมดด้วยตัวของคุณเอง ด้วยเหตุนี้ จึงมีความเสี่ยงที่คุณจะพลาดโอกาสในการขายบางรายการเนื่องจากการให้คะแนนไม่ถูกต้อง

นอกจากนี้ กระบวนการทั้งหมดอาจใช้เวลานาน – และไม่ใช่สิ่งที่กำหนดไว้แล้วลืม ในการคำนวณคะแนนลูกค้าเป้าหมาย คุณต้อง:

1. พัฒนาบุคลิกภาพของผู้ซื้อ
2. แบ่งกลุ่มลูกค้าเป้าหมายของคุณ
3. ตรวจสอบพฤติกรรมออนไลน์ของลีดของคุณ
4. จัดอันดับและจัดลำดับความสำคัญการกระทำของลีดของคุณ
5. ตั้งค่าคะแนน
6. กำหนดเงื่อนไขที่เหมาะสมในเวิร์กโฟลว์ของคุณ
7. ประเมินและปรับเปลี่ยนเป็นระยะ

การให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้ช่วยให้คุณใช้อัลกอริทึมในการให้คะแนนและคัดเลือกลีดตามข้อมูลที่ผ่านมาได้ ในขณะที่คุณยังคงต้องสร้างกรอบงานสำหรับระบบให้คะแนนลูกค้าเป้าหมาย คุณไม่จำเป็นต้องปรับระบบด้วยตนเอง

ระบบอัตโนมัติจะใช้การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อวิเคราะห์ลูกค้าเป้าหมายในอดีตและค้นหารูปแบบ จากนั้นจะใช้ข้อมูลนั้นเพื่อลองทำนายพฤติกรรมในอนาคต จากนั้นสามารถสร้างโปรไฟล์ลูกค้าในอุดมคติได้ ช่วยให้คุณให้คะแนนลีดได้แม่นยำยิ่งขึ้น

ความงามของการให้คะแนนลีดที่คาดการณ์ได้ก็คือการทำคะแนนให้คุณ

แมชชีนเลิร์นนิงในระบบอัตโนมัติทางการตลาดของคุณยังช่วยให้คุณระบุรูปแบบที่คุณน่าจะพลาดไป ช่วยให้คุณให้คะแนนและคัดเลือกลีดได้แม่นยำยิ่งขึ้น

รับข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าที่ดีขึ้น

กุญแจสำคัญประการหนึ่งในการบรรลุผลทางการตลาดอัตโนมัติที่ยอดเยี่ยมคือการทำความเข้าใจผู้ชมของคุณ ถึงกระนั้น ธุรกิจส่วนใหญ่ทำผิดพลาดอย่างคลาสสิกในการแบ่งกลุ่มเป้าหมายออกเป็นสองกลุ่ม:

• ลูกค้า
• ไม่ใช่ลูกค้า

บางคนก้าวไปอีกขั้นหนึ่งและเข้าใจความแตกต่างระหว่างลีดที่ "อุ่น" และ "เย็น" แต่ถึงอย่างนั้น ผู้ชมของพวกเขาก็มีลักษณะดังนี้:

• ลูกค้า
• ลูกค้าที่คาดหวัง
• ผู้ชมที่ไม่มีส่วนร่วม

ข้างต้นเป็นขั้นตอนแรกที่ดี ท้ายที่สุด การแบ่งกลุ่มผู้ชมเป็นกุญแจสำคัญในการปรับปรุงการมีส่วนร่วมและเพิ่ม ROI ทางการตลาดของคุณให้พุ่งสูงขึ้น

แต่นั่นยังไม่พอ

แน่นอนว่า การสร้างส่วนที่ถูกต้องเป็นเรื่องยาก

นั่นคือสิ่งที่การผสมผสานระหว่างการเรียนรู้ของเครื่องและระบบการตลาดอัตโนมัติสามารถช่วยคุณได้

การใช้อัลกอริธึมในการวิเคราะห์พฤติกรรมของผู้ชมทำให้ ML มองเห็นสิ่งต่างๆ ที่สายตามนุษย์มองข้ามได้ง่าย

ด้วยเหตุนี้ จะช่วยให้คุณสร้างส่วนที่แม่นยำยิ่งขึ้น ขจัดการคาดเดาที่ไม่จำเป็น และการแบ่งส่วนที่ดีขึ้นเท่ากับผลลัพธ์ทางการตลาดที่ดีขึ้น สิ่งนี้สำคัญยิ่งขึ้นเมื่อรายการของคุณเติบโตขึ้น

ท้ายที่สุด สิ่งสุดท้ายที่คุณต้องการคือส่งการออกอากาศแบบไม่กำหนดเป้าหมายไปยังผู้คนหลายพันคน:

ปรับแต่งเกมในแบบของคุณ

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเป็นกุญแจสำคัญในการสร้างความผูกพันและความภักดีของลูกค้าในระดับสูง

แต่ความพยายามในการปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัวที่ไม่ดีสามารถสร้างอันตรายได้มากกว่าการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเลย อันที่จริงแล้ว 63% ของผู้บริโภคหยุดซื้อจากแบรนด์ที่มีกลยุทธ์การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ไม่ดี

กุญแจสู่การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอย่างถูกวิธี?

ทำความเข้าใจไม่ใช่แค่ว่าลูกค้าของคุณเป็นใคร แต่ยังรวมถึงวิธีที่พวกเขาดำเนินการด้วย

แล้วแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คุณมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณได้อย่างไร

พบกับ การคาดการณ์ตามลำดับ

ตามเนื้อผ้า การทำการตลาดอัตโนมัติแบบส่วนบุคคลส่วนใหญ่จะสร้างขึ้นจากข้อมูลประชากรหรือข้อมูลการช็อปปิ้งของผู้ใช้

ในการค้นหาผู้ซื้อที่มีแนวโน้มว่าจะเป็นผู้ซื้อ นักการตลาดจะพิจารณาอายุ เพศ การศึกษา หรือประวัติการซื้อ และมองหาลักษณะทั่วไปของลูกค้าในอดีต จากนั้นพวกเขาจะใช้ข้อมูลนั้นเพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาเชื่อว่าคนเหล่านั้นมีแนวโน้มที่จะซื้อ

ปัญหาของแนวทางนี้คือลักษณะทั่วไปบางอย่างอาจไม่มีประสิทธิภาพเท่าเทียมกันในการทำนายการซื้อในอนาคต

ท้ายที่สุดเราทุกคนต่างก็เป็นมนุษย์ที่ไม่เหมือนใคร

ดังนั้น แม้ว่าเราจะมาจากพื้นเพที่คล้ายคลึงกัน เราก็ยังสามารถแสดงพฤติกรรมที่แตกต่างออกไปได้ และนี่คือการกระทำของลีดของคุณที่การคาดการณ์ตามลำดับมุ่งเน้น

กล่าวโดยย่อ เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติพร้อมการคาดการณ์ตามลำดับจะพิจารณาลำดับการกระทำที่นำผู้ชมไปสู่การซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณ

ลำดับตัวอย่างอาจมีลักษณะดังนี้:

1. เยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณ
2. เลื่อนลงไปที่หน้าแรกเพื่อดูสินค้าที่โฆษณา
3. ไปที่ผลิตภัณฑ์ X หมวดหมู่
4. เรียกดูการเพิ่มเติมล่าสุด
5. เปิดสามแท็บพร้อมตัวเลือกที่ชื่นชอบ
6. ตรวจสอบแต่ละรายการอย่างระมัดระวัง
7. เลือกหนึ่งผลิตภัณฑ์
8. เลื่อนกลับไปที่หมวดสินค้า
9. จัดเรียงหมวดหมู่ตามราคา
10. เปรียบเทียบสินค้าที่เลือกกับสินค้าที่คล้ายคลึงกัน
11. เลือกผู้ชนะ
12. ซื้อสินค้า

แน่นอนว่านี่เป็นเพียงลำดับตัวอย่างเท่านั้น หากคุณมีผู้เข้าชมเว็บไซต์ของคุณเป็นพันราย คุณจะมีลำดับการวิเคราะห์เป็นพันๆ ครั้ง

นี้จะเป็นไปไม่ได้ที่จะทำด้วยตนเอง

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถวิเคราะห์ลำดับเหล่านั้นและพยายามหารูปแบบที่นำไปสู่การซื้อ จากนั้นจะค้นหาสมาชิกที่มีแนวโน้มว่าจะปฏิบัติตามลำดับเดียวกันมากที่สุด โดยแสดงผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เพิ่มยอดขายด้วยการแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ดีขึ้น

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณอย่างต่อเนื่อง หนึ่งในประเด็นที่แมชชีนเลิร์นนิงมีประสิทธิภาพเป็นพิเศษคือคำแนะนำผลิตภัณฑ์

และหากคุณอยู่ในอีคอมเมิร์ซ สิ่งเหล่านี้มักจะเป็นสิ่งที่คุณควรให้ความสำคัญเป็นอันดับหนึ่ง ทำไม

คิดถึงยักษ์อย่างอเมซอน ระบบการแนะนำของพวกเขาเชื่อกันว่าเป็นระบบที่ทันสมัยและมีประสิทธิภาพมากที่สุดระบบหนึ่ง

การวิจัยของ McKinsey & Company แสดงให้เห็นว่ายอดขายของ Amazon สูงถึง 35% มาจากคำแนะนำ นั่นคือยอดขายมากกว่า 1 ใน 3 ในธุรกิจหลายพันล้าน!

ตามรายงานอื่นของ Accenture ผู้บริโภคมากถึง 91% มีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้ากับแบรนด์ที่รู้จัก จดจำ และให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้อง

ไม่ต้องพูดถึงว่าการเสนอโอกาสให้ผู้ซื้อซื้อผลิตภัณฑ์อื่นที่พวกเขาสนใจเป็นวิธีที่แน่นอนในการเพิ่มอัตราการแปลงของคุณ

แน่นอน คุณไม่จำเป็นต้องมีอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องล่าสุดเพื่อเริ่มแนะนำผลิตภัณฑ์ แต่ยิ่งคำแนะนำแม่นยำมากเท่าใด โอกาสในการขายก็ยิ่งสูงขึ้นเท่านั้น

ซึ่งหมายความว่าแมชชีนเลิร์นนิงไม่เพียงแต่ช่วยให้คุณแนะนำผลิตภัณฑ์ของคุณโดยอัตโนมัติ แต่ยังช่วยให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ช่วยเพิ่มอัตราการแปลงของคุณ

และดังที่คุณจะเห็นในตัวอย่าง Netflix บริษัทค้าปลีกไม่ใช่บริษัทเดียวที่จะได้รับประโยชน์จากคำแนะนำอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย ML

สร้างเว็บไซต์แบบไดนามิกและช่องทางการขาย

เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติส่วนใหญ่ช่วยให้คุณติดตามพฤติกรรมของผู้ชมบนเว็บไซต์ของคุณได้

เครื่องมือบางอย่างช่วยให้คุณสร้างกฎเกณฑ์ที่เปลี่ยนองค์ประกอบเว็บไซต์บางอย่างตามพฤติกรรมของสมาชิกหรือคะแนนลูกค้าเป้าหมาย

คุณยังต้องทำงานทั้งหมดเพื่อสร้างกฎและแก้ไขเว็บไซต์ นอกจากนี้ การเปลี่ยนแปลงที่คุณได้รับอนุญาตให้ดำเนินการโดยอัตโนมัติด้วยวิธีนี้มักจะค่อนข้างน้อย

แต่ถ้าคุณสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงและระบบการตลาดอัตโนมัติเพื่อปรับแต่งเนื้อหาทั้งหมดของเว็บไซต์ที่ผู้ใช้ของคุณเห็น...ในแบบเรียลไทม์ล่ะ

ในไม่ช้า แมชชีนเลิร์นนิงจะช่วยให้เราสร้างหน้าเว็บไซต์แบบไดนามิกสำหรับผู้เยี่ยมชมโดยเฉพาะ

ลองนึกถึงเนื้อหา ข้อความ โทนเสียง หรือแม้แต่สีต่างๆ ที่ต่างกัน ซึ่งทั้งหมดนี้ได้รับการปรับแต่งเพื่อสร้างประสบการณ์การใช้งานที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ และแน่นอน เพื่อเพิ่มอัตราการแปลงของคุณ

ตัวอย่างเช่น ในฐานะบริษัท SaaS คุณสามารถปรับแต่ละขั้นตอนของกระบวนการขายตามการแบ่งกลุ่มผู้ใช้หรือพฤติกรรม

ความงามของโซลูชันนี้?

ยิ่งมีผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์ของคุณมากเท่าไร อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องของคุณก็จะยิ่งได้รับข้อมูลมากขึ้นเท่านั้น

ในทางกลับกัน วิธีนี้จะช่วยให้อัลกอริธึมเหล่านั้นสร้างเนื้อหาที่ดียิ่งขึ้นไปอีก ทำให้เว็บไซต์ของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการเปลี่ยนผู้เข้าชมเว็บไซต์

การทดสอบ A/B เร็วขึ้น (และได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น)

คู่แข่งของคุณไม่เคยหลับใหล

เพื่อให้ธุรกิจของคุณเติบโต คุณต้องปรับปรุงการตลาดของคุณอย่างต่อเนื่อง

คุณต้องหาวิธีสร้างความโดดเด่น ดึงดูดความสนใจของผู้ชม และเปลี่ยนพวกเขาให้เป็นลูกค้ามากขึ้น

กุญแจสำคัญในการทำเช่นนั้น?

A/B ทดสอบแคมเปญการตลาดของคุณ

การทดสอบ A/B เป็นวิธีที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในการเพิ่มประสิทธิภาพการทำการตลาดของคุณ นอกจากนี้ยังเป็นสิ่งที่ง่ายที่สุด เพียงนำโฆษณาสองชิ้นที่แตกต่างกันมาทดสอบกัน โดยเปรียบเทียบผลลัพธ์ในช่วงเวลาที่กำหนด

แน่นอน หากรูปแบบหนึ่งเป็นผู้ชนะ อีกรูปแบบหนึ่งจะต้องเป็นผู้แพ้ (duh..) ซึ่งหมายความว่าในบางครั้ง คุณกำลังส่งส่วนหนึ่งของการเข้าชมไปยังรูปแบบอื่นที่ทำให้คุณเสียเงิน หรืออย่างน้อยก็มีประสิทธิภาพแย่กว่าผู้ชนะ

ผลที่ได้คือ ผลตอบแทนโดยรวมจะเท่ากับผลตอบแทนเฉลี่ยของตัวแปรทั้งหมดในการทดสอบ สมมติว่าคุณเรียกใช้งานเหล่านี้ในระยะเวลาที่เท่ากัน และเมื่อพิจารณาว่าการทดสอบ A/B ทั่วไปต้องการการแสดงผลนับพันครั้ง การสูญเสียจากตัวแปรที่มีประสิทธิภาพแย่กว่านั้นก็เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว

ปัญหานี้ในการทดสอบ A/B เรียกว่าเสียใจ

แต่นั่นคือจุดที่ อัลกอริธึมแบบ multi-armed bandit (MAB) ที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยคุณได้

MAB คืออะไร?

ลองนึกภาพการเดินไปที่คาสิโนในลาสเวกัสโดยมีเป้าหมายเพื่อเพิ่มการจ่ายเงินจากเครื่องสล็อตแมชชีนให้ได้มากที่สุด

มีสองวิธีที่คุณสามารถทำได้

ขั้นแรก คุณสามารถทดสอบเครื่องสล็อตแมชชีนทั้งหมดในคาสิโน รวบรวมข้อมูล และค้นหาเครื่องที่จะเพิ่มการจ่ายเงินของคุณให้สูงสุด ข้อมูลนี้จะให้ข้อมูลที่แม่นยำที่สุดแก่คุณในระยะยาว แต่ก็จะทำให้คุณต้องเสียเงินมากที่สุดเช่นกัน นั่นคือวิธีการทำงานของการทดสอบ A/B มาตรฐาน

อีกทางเลือกหนึ่งคือการมุ่งเน้นไปที่เครื่องสล็อตบางเครื่องที่เริ่มแสดงศักยภาพในตอนแรก จากนั้น ประเมินการชนะของคุณ และเพิ่มการลงทุนของคุณในที่ที่ ROI ดีที่สุด นี่คือสิ่งที่เกิดขึ้นระหว่างการทดสอบ multi-armed bandit (MAB)

ไม่เหมือนกับการทดสอบ A/B ทั่วไป แมชชีนเลิร์นนิงใน MAB สามารถระบุและประเมินการทดสอบที่ล้มเหลวได้ด้วยตัวเอง นอกจากนี้ยังทำได้เร็วกว่าที่คุณหรือสมาชิกในทีมของคุณจะทำได้

จากนั้นจะเริ่มลดปริมาณการรับส่งข้อมูลที่การทดสอบได้รับ ลดความเสียใจ (และความสูญเสียของคุณ) ให้น้อยที่สุด

ส่งผลให้มีการจ่ายเงินเฉลี่ยที่สูงขึ้นจากการทดสอบ นอกจากนี้ยังช่วยให้คุณค้นหาผู้ชนะได้เร็วขึ้นในระยะสั้น

ข้อเสียเปรียบเพียงอย่างเดียวคือการทดสอบ MAB อาจพลาดโอกาสที่เสนอการจ่ายเงินที่ดีกว่าในระยะยาว

แต่เมื่ออัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องฉลาดขึ้น พวกเขาก็สามารถทำนายผลการทดสอบได้ดีขึ้น

บางหน่วยงานรายงานว่าการทดสอบ MAB ที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิงทำให้อัตรา Conversion เพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อย 30%

กำหนดราคาที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์ของคุณ

สุดท้ายนี้ แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยธุรกิจของคุณสร้างและใช้กลยุทธ์การกำหนดราคาที่ยืดหยุ่นมากขึ้น

การใช้การกำหนดราคาแบบไดนามิกช่วยให้คุณตอบสนองต่อความต้องการของตลาด อุปทานที่เปลี่ยนแปลง หรือเพียงแค่เป้าหมายการขายของคุณได้ดีขึ้น

นอกจากนี้ เนื่องจากราคายังคงเป็นปัจจัยสำคัญในกระบวนการตัดสินใจของลูกค้าสำหรับสองในสามของลูกค้าของคุณ การตั้งราคาแบบไดนามิกจะช่วยให้คุณได้เปรียบในการแข่งขัน

แน่นอนว่าไม่ใช่ธุรกิจทุกประเภทที่จะได้รับประโยชน์จากการกำหนดราคาแบบไดนามิก ก่อนอื่น เพื่อใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและการกำหนดราคาแบบไดนามิก คุณต้องมีจุดอ้างอิงและข้อมูลมากมาย

คุณต้องมีฐานลูกค้าที่ยินดีจ่ายราคาที่ผันผวน

หากราคาสำหรับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณคงที่ การเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกอาจทำให้ลูกค้าของคุณผิดหวัง พวกเขาจะรู้สึกว่าถูกโกง ในทางกลับกัน อาจสร้างความเสียหายให้กับแบรนด์ของคุณและทำให้ลูกค้าของคุณไว้วางใจคุณน้อยลง

แน่นอนว่าการกำหนดราคาแบบไดนามิกไม่ใช่แนวคิดใหม่ มีมานานแล้ว โดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการท่องเที่ยว (โรงแรม ตั๋วเครื่องบิน) และการโฆษณา (โฆษณา Google หรือ Facebook)

แต่ในขณะที่การแข่งขันอีคอมเมิร์ซเพิ่มมากขึ้น การหาวิธีจัดการราคาโดยอัตโนมัติ อย่างน้อยก็ในบางอุตสาหกรรม จะกลายเป็นองค์ประกอบสำคัญของกลยุทธ์การตลาดโดยรวมของคุณ

ประหยัดเวลาในการสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ

ในปี 2564 เราได้เห็นการเพิ่มขึ้นของเครื่องมือสร้างเนื้อหาที่ขับเคลื่อนด้วย AI โดยอิงจาก API เช่น OpenAI OpenAI ใช้เทคโนโลยี GPT-3 ที่ได้รับความนิยม และสามารถนำไปใช้กับงานหรือกระบวนการใดๆ ที่เกี่ยวข้องกับการทำความเข้าใจหรือการสร้างภาษาหรือรหัสธรรมชาติ

GPT-3 ย่อมาจาก Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) และเป็นแบบจำลองภาษาแบบถดถอยอัตโนมัติที่ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อสร้างข้อความที่เหมือนมนุษย์ มันสำรวจเว็บทั่วโลก แยกข้อความและเนื้อหาอื่น ๆ และเรียนรู้วิธีเขียนและพูดภาษามนุษย์ตามธรรมชาติด้วยตัวมันเองด้วย ML

แพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติ เช่น Encharge ใช้เทคโนโลยี GPT-3 เพื่อให้นักการตลาดสร้างหัวเรื่องและเนื้อหาอีเมลที่ส่งผลกระทบโดยอัตโนมัติโดยใช้ AI เครื่องมือสร้างหัวเรื่อง AI ฟรีสามารถกระจายหัวเรื่องที่ไม่ซ้ำกันได้หลายสิบบรรทัดตามหัวข้อและน้ำเสียง

กรณีศึกษา: การเรียนรู้ของเครื่องและการตลาดอัตโนมัติในทางปฏิบัติ

ตอนนี้ มาดูบริษัทใหญ่สองแห่งที่ได้รับประโยชน์อย่างมากจากการผสมผสานระบบอัตโนมัติทางการตลาดกับการเรียนรู้ของเครื่อง

Lyft

ทีมงานของแอปแชร์รถร่วมกันสร้างแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติโดยมีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพด้านต้นทุนและปริมาณของแคมเปญการได้ผู้ใช้ใหม่

แนวคิดของพวกเขาคือการใช้ระบบอัตโนมัติและแมชชีนเลิร์นนิงในการตัดสินใจตามปกติโดยอัตโนมัติ ปรับขนาดได้อย่างมีประสิทธิภาพ และสร้างระบบการเรียนรู้ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ด้วยวิธีนี้ สมาชิกในทีมสามารถละทิ้งงานธรรมดาและมุ่งเน้นไปที่การทดลองและนวัตกรรมที่มีผลกระทบสูง

แม้ว่าแท่นที่พวกเขาสร้างขึ้นจะมีชิ้นส่วนที่เคลื่อนไหวได้มากมาย แต่ส่วนที่สำคัญที่สุดคือ:

พยากรณ์มูลค่าตลอดอายุการใช้งาน (LTV)

องค์ประกอบนี้ใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวัดประสิทธิภาพของช่องทางการรับข้อมูลต่างๆ

มันคาดการณ์ LTV ของพวกเขาและใช้ข้อมูลนั้นเพื่อกำหนดงบประมาณที่เหมาะสมที่ควรจัดสรรให้กับช่องทางเฉพาะที่พวกเขามาจาก

ที่น่าสนใจ ก่อนที่พวกเขาจะกำหนด LTV สำหรับช่องใหม่ พวกเขาก็สามารถหาอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อทำนายจากข้อมูลในอดีตได้

ตัวจัดสรรงบประมาณ

องค์ประกอบที่สองมีหน้าที่รวบรวมข้อมูลประสิทธิภาพทางการตลาดร่วมกับการคาดการณ์ LTV

จากนั้นจึงใช้ Thompson Sampling เพื่อกำหนดต้นทุนที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละช่อง เมื่อข้อมูลพร้อมแล้ว จะส่งการจัดสรรของแต่ละแคมเปญไปยังผู้เสนอราคาตามช่องทางที่เกี่ยวข้อง

แน่นอนว่ายังมีส่วนอื่นๆ ของแพลตฟอร์มมากกว่านั้น ความสำเร็จในระยะยาวของระบบการตลาดอัตโนมัติของ Lyft ยังคงขึ้นอยู่กับความคิดเห็นของมนุษย์

แต่ตามที่ทีมยอมรับโดยไม่ต้องอัปเดตราคาเสนอหรือจัดสรรงบประมาณด้วยตนเอง นักการตลาดก็มีเวลามากขึ้นในการทำงานกับรูปแบบโฆษณาใหม่ ส่งข้อความ หรือสร้างสมมติฐานสำหรับเป้าหมายระยะยาว

และสิ่งเหล่านี้คือสิ่งที่ ณ ตอนนี้ การตลาดอัตโนมัติหรือแมชชีนเลิร์นนิงไม่สามารถทำอะไรให้เราได้

Netflix

กลยุทธ์การตลาดอัตโนมัติของคุณมีค่าเท่าไหร่สำหรับคุณ?

และคุณคิดว่าจะได้รับประโยชน์จากการนำแมชชีนเลิร์นนิงมาผสมผสานกับมันมากแค่ไหน

ปรากฎว่า Netflix ประมาณการกลไกการตลาดอัตโนมัติของแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อช่วยชีวิตพวกเขา...

หนึ่งพันล้านดอลลาร์ แซ่บทุกปี!

และที่ดีที่สุดคือมันเป็นเพียงองค์ประกอบหนึ่งของกลยุทธ์การตลาดอัตโนมัติ — Netflix Recommendation Engine — ที่ช่วยประหยัดเงินทั้งหมดนั้นให้พวกเขา

อะไรทำให้มีพลังขนาดนั้น?

ปรากฏว่า 80% ของเนื้อหาที่สตรีมบน Netflix ถูกเลือกตามระบบการแนะนำ

อะไรทำให้ระบบการแนะนำของพวกเขามีประสิทธิภาพ

แม้ว่าเราไม่ต้องการให้คุณเบื่อกับรายละเอียดทางเทคนิค แต่แนวคิดหลักเบื้องหลังระบบก็คือการนำเสนอเนื้อหาที่เหมาะสมที่สุดให้กับผู้ชมที่พวกเขาอาจสนใจที่จะรับชม

ฟังดูเหมือนเป็นความคิดที่ดีใช่ไหม?

ถ้าคุณลองคิดดู ทุกระบบการแนะนำควรจะทำ!

ดังนั้นองค์ประกอบ 1 พันล้านดอลลาร์ที่นี่อยู่ที่ไหน

ปรากฏว่าสำหรับ Netflix ทั้งหมดอยู่ที่งานศิลปะ คุณเห็นไหมว่าบริษัทไม่ได้หยุดเพียงแค่คิดชื่อที่ดีที่สุดที่ผู้ใช้อาจต้องการดูเท่านั้น อัลกอริธึมของพวกเขาวิเคราะห์ประวัติการแสดงและได้ภาพที่ดีที่สุดที่ผู้ใช้อาจสนใจในการแสดง

ลองนึกถึงหนังอย่าง Good Will Hunting คลาสสิกใช่มั้ย? ตัวอย่างเช่น หากผู้ใช้ชื่นชอบภาพยนตร์โรแมนติก พวกเขาจะเห็นภาพเด่นที่มี Matt Damon และ Minnie Driver

ในทางกลับกัน แฟนหนังตลกจะได้เห็นโรบิน วิลเลียมส์

ผลงานเดียวกันสำหรับแฟน ๆ ของนักแสดงบางคนเช่นกัน มาดูเรื่อง Pulp Fiction กัน แฟน ๆ ของ Uma Thurman จะได้เห็นงานศิลปะ Pulp Fiction ที่มีศูนย์กลางอยู่ที่ดาราหญิงหลักของภาพยนตร์

ในเวลาเดียวกัน หากอัลกอริทึมพบว่าผู้ใช้เป็นแฟนของ John Travolta พวกเขาจะเห็นงานศิลปะที่มีเขาแทน

ที่น่าสนใจ เพื่อหลีกเลี่ยงความเสียใจในการทดสอบ A/B บริษัทยอมรับว่าใช้แนวทาง MAB ซึ่งอัลกอริธึมทำงานเพื่อค้นหางานศิลปะที่เหมาะสมที่สุดในขณะที่การทดสอบกำลังทำงาน

ท้ายที่สุด พวกเขาต้องทำการทดสอบที่คล้ายกันกับผู้ใช้มากกว่า 180 ล้านคน และเมื่อพิจารณาว่าพวกเขาทั้งหมดมีความชอบต่างกัน นั่นหมายถึงทำการทดสอบต่างๆ นับล้านครั้ง!

แน่นอน คุณอาจจะพูดได้ว่าทั้งหมดนี้เป็นไปโดยอัตโนมัติ ยังคงมีใครบางคนต้องคิดและขัดเกลาอัลกอริธึมต่อไป สิ่งนี้นำเราไปสู่จุดต่อไปในบทความของเรา

ระบบอัตโนมัติทางการตลาดเป็นแบบอัตโนมัติมากน้อยเพียงใด

แม้ว่าการทำการตลาดอัตโนมัติจะทำให้ทีมของคุณต้องสูญเสียงานจำนวนมาก (และให้ประโยชน์มหาศาล) แต่ก็ไม่ได้เกิดขึ้นจริงอย่างที่คิด ปัญหาหลักสามประการคือ:

1. คุณยังต้องตั้งค่าทุกอย่าง
2. คุณ (หรือคนในทีมของคุณ) ยังคงมีหน้าที่ตรวจสอบและปรับการตั้งค่าเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด
3. แม้ว่าการตลาดอัตโนมัติของคุณจะใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิง คุณยังต้องดูแลกระบวนการเรียนรู้

ปัญหาแรกหมายความว่า ในความเป็นจริง ระบบอัตโนมัติทางการตลาดสามารถทำให้สิ่งที่คุณหรือคนในทีมของคุณบอกโดยอัตโนมัติเท่านั้น

ซึ่งหมายความว่าประสิทธิภาพจะดีพอๆ กับการตั้งค่าของคุณเท่านั้น หากคุณล้มเหลวในการสร้างกลยุทธ์การตลาดอัตโนมัติที่เหมาะสม แม้แต่เครื่องมือที่ดีที่สุดก็ไม่สามารถช่วยขับเคลื่อนธุรกิจของคุณไปข้างหน้าได้

จากนั้น นอกเสียจากว่าการตั้งค่าของคุณนั้นเรียบง่ายมาก คุณไม่น่าจะทำให้ทุกอย่างถูกต้องในครั้งแรกที่ใช้ และถึงแม้ว่าคุณจะทำได้ ก็ยังมีช่องว่างให้ปรับปรุงเกือบตลอดเวลา

ตัวอย่างเช่น ลองนึกถึงระบบอัตโนมัติทางการตลาดผ่านอีเมลของคุณ เพื่อให้ใช้งานได้คุณต้องเตรียม:

• การเลือกรับอีเมล
• แม่เหล็กตะกั่ว
• ลำดับอีเมล
• เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ

ข้างต้นเพียงอย่างเดียวเป็นงานมาก

ยิ่งอัตโนมัติ ยิ่งทดสอบได้มาก สิ่งนี้จะเพิ่มงานให้กับภาระงานของคุณมากยิ่งขึ้น

ในตัวอย่างข้างต้น คุณสามารถทดสอบแต่ละองค์ประกอบได้หลายครั้ง โดยมีหลายรูปแบบ ลองนึกถึงการเลือกใช้งาน, CTA, ปุ่ม, แม่เหล็กตะกั่ว, อีเมล... และเมื่อคุณทดสอบทุกสิ่งนั้น คุณจะต้องตรวจสอบข้อมูลการทดสอบทั้งหมด เปลี่ยนครีเอทีฟโฆษณา แก้ไขเวิร์กโฟลว์ หรือปรับการเปรียบเทียบคะแนนลูกค้าเป้าหมาย แต่นั่นคือที่ที่เราไปถึง #3

ด้วยอัลกอริธึมที่ถูกต้อง ระบบอัตโนมัติสามารถเรียนรู้จากข้อมูลในอดีต เราได้กล่าวถึงอัลกอริธึมการทำนายหรือการทดสอบ MAB แบบปรับตัวเองแล้ว ซึ่งอาจทำให้งานบางอย่างที่คุณต้องทำใน #2 เป็นแบบอัตโนมัติ

แน่นอนว่าไม่สามารถเปลี่ยนครีเอทีฟโฆษณาให้คุณได้ แต่ดังที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ โซลูชันการตลาดอัตโนมัติบางอย่างสามารถปรับเวิร์กโฟลว์ได้ด้วยตนเอง เมื่อพูดถึงระบบอัตโนมัติอย่างง่าย แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำให้เกือบทุกอย่างเป็นอัตโนมัติได้แล้ว!

ตัวอย่างที่ดีของสิ่งนี้คือแชทบอท ในขณะที่คุณยังคงต้องสร้างการตั้งค่าเริ่มต้น แต่แชทบอทบางตัวสามารถเรียนรู้และสร้างลำดับทั้งหมดโดยอิงจากการสนทนาในอดีตกับมนุษย์ได้ ซึ่งช่วยให้พวกเขาปรับตัวเองและปรับปรุงประสบการณ์ที่พวกเขาเสนอให้กับผู้ชมของคุณได้ หากคุณลองคิดดู ก็ไม่น่าแปลกใจเลยที่ตลาดสำหรับเครื่องมือนี้ (ค่อนข้างใหม่) จะมีมูลค่าสูงถึง 1.3 พันล้านดอลลาร์ในปี 2025

แน่นอน แม้แต่อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงก็ยังต้องการการดูแล โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อคุณทำมากกว่าการสนทนาแบบ 1-1 ที่เรียบง่ายและคาดเดาได้

ตัวอย่างเช่น ในขณะที่ทั้ง Lyft และ Netflix ประสบความสำเร็จอย่างมากด้วยระบบอัตโนมัติทางการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI แต่ระบบอัตโนมัติไม่ได้ทำงานอัตโนมัติทั้งหมด

ในกรณีของ Lyft นอกเหนือจากการสร้างและจัดการแพลตฟอร์มแล้ว การตั้งค่ายังต้องการความคิดเห็นจากเจ้าหน้าที่ หากไม่มีสิ่งนี้ บริษัทก็เสี่ยงต่อปัญหาที่เรียกว่าขยะเข้า-ออก หากข้อมูลที่ใช้ในการฝึกโมเดลมีคุณภาพต่ำ ผลลัพธ์ที่ได้จากระบบอัตโนมัติจะไม่เป็นประโยชน์ต่อธุรกิจ

ซึ่งหมายความว่าแม้ว่าคอมพิวเตอร์จะทำให้การตลาดของคุณเป็นแบบอัตโนมัติได้มากกว่าที่เคยเป็นมา แต่คุณก็ยังไม่สามารถถือว่าระบบอัตโนมัติทางการตลาดเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ อย่างน้อยก็ไม่ใช่ถ้าคุณต้องการบรรลุผลทางการตลาดที่น่าทึ่ง

แต่ถ้ามีสิ่งหนึ่งที่เราแน่ใจเกี่ยวกับแมชชีนเลิร์นนิงและระบบการตลาดอัตโนมัติก็คืองานที่คุณทุ่มเทลงไปนั้นสามารถให้ผลตอบแทน 10 เท่าหรือมากกว่านั้น และในขณะที่คุณกำลังจะได้เห็น ธุรกิจต่างๆ ตระหนักดีว่าการแต่งงานนั้นทรงพลังเพียงใด

Machine Learning คืออนาคตของระบบอัตโนมัติทางการตลาดหรือไม่?

หากคุณนึกถึงทุกสิ่งที่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถทำได้ ดูเหมือนชัดเจนว่าคำตอบเดียวที่สมเหตุสมผลสำหรับคำถามข้างต้นคือ "ใช่แล้ว!"

แต่ฉันต้องไม่เห็นด้วย อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ใช่เพราะฉันเชื่อว่าแมชชีนเลิร์นนิงไม่ใช่อนาคตของการตลาดอัตโนมัติ

ฉันคิดว่า ML เป็นส่วนหนึ่งของระบบอัตโนมัติทางการตลาดที่แยกออกไม่ได้แล้ว “การแข่งขันอาวุธ” ได้เริ่มขึ้นแล้ว

ธุรกิจต่างๆ ทราบดีว่าข้อมูลที่เก็บรวบรวมนั้นมีค่าเพียงใด และพวกเขาสามารถใช้อัลกอริธึมเพื่อให้ซอฟต์แวร์การตลาดอัตโนมัติเรียนรู้จากข้อมูลนั้น

จากการสำรวจโดย Martech.org เครื่องมือการตลาดอัตโนมัติและการกระจายอีเมลเป็นผู้นำรายการเครื่องมือทางการตลาดที่ธุรกิจต่างๆ เข้ามาแทนที่ในปี 2020

เหตุผลหลัก? กว่าครึ่งของธุรกิจอ้างว่าคุณสมบัติที่ดีกว่าเป็นเหตุผลหลักที่พวกเขาตัดสินใจกระโดดลงเรือและมองหาผู้ให้บริการรายอื่น นั่นคือ 19 เปอร์เซ็นต์สูงกว่าเมื่อสองปีก่อน!

ตลาดมองเห็นโอกาสและตอบสนองอย่างรวดเร็ว จากรายงานของ MarTech 5000 ข้อมูลเป็นหมวดหมู่โซลูชัน SaaS ที่เติบโตเร็วที่สุด โดยอยู่ที่ 25.5% ที่ส่าย

แน่นอนว่าแมชชีนเลิร์นนิงในระบบการตลาดอัตโนมัติยังอยู่ในช่วงเริ่มต้น เป็นการยากที่จะคาดเดาได้เต็มที่ว่าภูมิทัศน์จะเป็นอย่างไรในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า และเช่นเดียวกับเทคโนโลยีอื่นๆ มันมาพร้อมกับความเสี่ยงและข้อจำกัดบางอย่างที่คุณต้องระวัง

ความเสี่ยงและความท้าทายในการเรียนรู้ข้อมูลการตลาดอัตโนมัติ

การเรียนรู้ของเครื่องเป็นเรื่องเกี่ยวกับข้อมูล ยิ่งคุณรวบรวมข้อมูลมากเท่าใด ระบบอัตโนมัติทางการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย ML ของคุณก็จะยิ่งมีประสิทธิภาพมากขึ้นเท่านั้น

ด้วยเหตุนี้ ความเสี่ยงหลายอย่างจึงเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่คุณรวบรวม ที่พบมากที่สุด ได้แก่ :

• รวบรวมข้อมูลคุณภาพต่ำ เราเคยพูดถึงเรื่องนี้มาก่อนแล้ว หากข้อมูลที่คุณรวบรวมไม่ได้เป็นตัวแทนที่ดีของผู้ชม คุณก็ไม่สามารถใช้ข้อมูลนั้นเพื่อฝึกอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องได้
• การเปลี่ยนแปลงกฎระเบียบ กฎหมายต่างๆ จะควบคุมสิ่งที่คุณทำได้และไม่สามารถทำได้กับข้อมูลของคุณ ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับตลาดที่คุณดำเนินการ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจสิ่งที่อนุญาต (และสิ่งที่ไม่อนุญาต)
• มอบหมายการจัดการข้อมูลของคุณให้กับผู้ให้บริการบุคคลที่สามที่ไม่ปฏิบัติตามข้อกำหนด ข้อมูลมีค่ามาก - ทั้งสำหรับคุณและสำหรับคนที่แบ่งปันกับคุณ (ผู้ชมของคุณ) เมื่อเลือกเครื่องมือในการจัดการข้อมูลของลูกค้า ให้เลือกผู้ให้บริการระบบอัตโนมัติทางการตลาดคุณภาพสูงที่ปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความเป็นส่วนตัวและการจัดการข้อมูลเสมอ

ความเสี่ยงอื่นๆ เกี่ยวข้องกับวิธีคิดของคุณในการรวมแมชชีนเลิร์นนิงและระบบอัตโนมัติของเครื่องจักรเข้ากับธุรกิจของคุณ:

• ขาดกลยุทธ์. หากคุณไม่รู้ว่าทำไม (และอย่างไร) ที่คุณต้องการใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องและระบบอัตโนมัติในองค์กร คุณก็ไม่น่าจะประสบความสำเร็จ
• คาดหวังให้แมชชีนเลิร์นนิงทำงานทั้งหมดให้คุณ ตามที่กล่าวไว้ก่อนหน้านี้ แมชชีนเลิร์นนิงสามารถช่วยคุณได้มาก แต่คุณยังต้องการใครสักคนคอยดูแลอัลกอริทึม
• ปฏิบัติต่ออัลกอริทึมว่าไม่มีข้อผิดพลาด อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยตนเองเป็นสิ่งที่ดี ช่วยประหยัดเวลาและให้ข้อมูลเชิงลึกที่คุณอาจไม่เคยเห็นมาก่อน อย่างไรก็ตาม นั่นไม่ได้หมายความว่าพวกเขาไม่สามารถล้มเหลวหรือให้ผลลัพธ์ที่ผิดพลาดแก่คุณได้

สุดท้าย แต่ในบางกรณี ความเสี่ยงที่สำคัญที่สุด ทั้งหมดเกี่ยวกับการตกหลุมพรางของการปฏิบัติต่อผู้ชมของคุณเป็นเพียงข้อมูลบางส่วน

แน่นอนว่าคุณต้องการได้รับ ROI ที่ดีจากความพยายามทางการตลาดของคุณ แต่อย่าลดทอนความเป็นมนุษย์ของผู้ชม

โปรดจำไว้เสมอว่าเบื้องหลังข้อมูลทุกชิ้นมีมนุษย์อยู่ เป็นมนุษย์ที่คุณต้องการมุ่งเน้นเมื่อดำเนินกลยุทธ์การตลาดของคุณ

ดังนั้น ในขณะที่เราสนับสนุนอย่างเต็มที่ให้คุณเริ่มมองหาวิธีที่คู่หูแมชชีนเลิร์นนิงและระบบการตลาดอัตโนมัติมีประโยชน์ต่อธุรกิจของคุณ แต่อย่าลืมให้ความเคารพที่พวกเขาสมควรได้รับแก่ผู้ชมของคุณ

หากคุณสามารถปรับสมดุลความต้องการข้อมูลในแมชชีนเลิร์นนิงโดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัวของผู้ชม แสดงว่าคุณกำลังอยู่ในเส้นทางที่จะบรรลุผลลัพธ์ทางธุรกิจที่ยอดเยี่ยม

บทสรุป. ถึงเวลาลงมือแล้ว

แม้จะมี "สถานะหลัก" แต่ก็ยังมีตำนานมากมายเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

บางคนเชื่อว่า AI และระบบการตลาดอัตโนมัติจะเข้ามาแทนที่มนุษย์ บางคนถึงกับกลัวว่าอีกไม่นานเทคโนโลยีจะฆ่าพวกเราทุกคน

นั่นอาจเป็นจริงถ้านักวิทยาศาสตร์ที่ทำงานเกี่ยวกับเรื่องนี้ไม่ระวัง แต่ ณ ตอนนี้ สิ่งเดียวที่ AI และ Machine Learning กำลังฆ่าคือธุรกิจที่ไม่สามารถปรับตัวได้

อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้ไม่ได้ถูกกำจัดโดย AI และการเรียนรู้ของเครื่อง โดยผู้ที่นำโซลูชันการตลาดอัตโนมัติขั้นสูงมาใช้ในธุรกิจของตน ซึ่งรวมถึงระบบอัตโนมัติทางการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยแมชชีนเลิร์นนิง

แน่นอน แม้แต่ระบบอัตโนมัติทางการตลาดที่ดีที่สุดก็ยังห่างไกลจากการทำงานประจำวันของเราโดยสิ้นเชิง อย่างไรก็ตาม ไม่ต้องสงสัยเลยว่าแมชชีนเลิร์นนิงสามารถปรับปรุงวิธีที่เราจัดการและรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของเราได้อย่างมาก

ตราบใดที่คุณมีพื้นฐานทั้งหมดอยู่ในสถานที่

ขั้นตอนแรก?

ค้นหาว่าการตลาดอัตโนมัติและเครื่องมืออย่าง Encharge สามารถช่วยธุรกิจของคุณได้อย่างไร ให้เราช่วยคุณเลือกกลยุทธ์ที่เหมาะสมกับความต้องการของคุณ นัดหมายการโทรด่วนกับผู้เชี่ยวชาญของเรา แล้วมาพูดถึงธุรกิจของคุณกัน