ระบบอัตโนมัติทางการตลาดมาไกลมากแล้ว — จากการเป็นเพียงเครื่องมือสำหรับนักการตลาดในการทำงานซ้ำๆ โดยอัตโนมัติ ไปจนถึงการกลายเป็นลูกบอลโชคลาภเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าที่มีความต้องการสูงในปัจจุบัน ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีในสาขานี้ช่วยให้นักการตลาดสามารถใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อค้นพบข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าและสร้างการสื่อสารทางการตลาดที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้ โดยส่งใน
เวลาที่เหมาะสมและในช่องทางที่เหมาะสม ไม่น่าแปลกใจ
ที่มีกำหนดจะกลายเป็นอุตสาหกรรมมูลค่า 5.5 พันล้านดอลลาร์ภายในปี 2562
ที่เกี่ยวข้อง: นี่คือวิธีที่คุณแยกแยะบุคคลในข้อมูลส่วนตัวของลูกค้าทั้งหมด
ต่อไปนี้คือสามตัวอย่างว่าการเรียนรู้เชิงลึกในระบบอัตโนมัติทางการตลาดช่วยให้ชีวิตของนักการตลาดง่ายขึ้นได้อย่างไร
1. ระบุรูปแบบที่ลึกกว่าในข้อมูลสำหรับการปรับให้เป็นส่วนตัวแบบไฮเปอร์
“การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ” เป็นคำที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย แต่เริ่มลดความสำคัญของมันลง อย่าเข้าใจฉันผิด ฉันไม่ได้แนะนำว่าคุณควรหยุดปรับแต่งประสบการณ์การช็อปปิ้งออนไลน์และข้อความทางการตลาดในแบบของคุณ สิ่งที่ฉันกำลังเสนอคือการเน้นที่การปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลมากเกินไป
ระบบการตลาดอัตโนมัติด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) ช่วยให้คุณปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้าตามประวัติการโต้ตอบของลูกค้า เช่น พฤติกรรมการซื้อ ลักษณะพฤติกรรม และความชอบทางดิจิทัล แต่ไม่คำนึงถึงเจตนาของลูกค้า
ในทางกลับกัน เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกจะไม่อาศัยเพียงประวัติการโต้ตอบของลูกค้า แต่จะพิจารณาถึงเจตนาของพวกเขาด้วย ตัวอย่างเช่น ลูกค้ามาที่ไซต์ของคุณและซื้อชุดเดรส ระหว่างการเยี่ยมชมครั้งที่สอง ลูกค้ารายเดิมเริ่มตรวจสอบรองเท้า ในสถานการณ์สมมตินี้ สมการจะไม่อาศัยข้อมูลการทำธุรกรรมและการโต้ตอบเพื่อปรับแต่งประสบการณ์ให้เป็นส่วนตัว แต่จะพิจารณาถึงเจตนา
การเรียนรู้เชิงลึกดีกว่าเทคนิค ML และ AI อื่นๆ มากในการทำความเข้าใจว่าลูกค้าต้องการอะไร เนื่องจากมีศักยภาพในการค้นหารูปแบบภายในรูปแบบ Michio Kaku กล่าวว่า AI นั้นฉลาดพอๆ กับ “แมลงสาบที่มีสมองและพิการ” เทคนิคการเรียนรู้เชิงลึกระบุและวิเคราะห์รูปแบบเพื่อให้สามารถทำนายผลลัพธ์ในชีวิตจริงได้ แต่เทคโนโลยียังอยู่ในช่วงเริ่มต้นและยังมองไม่เห็นว่าจะสามารถทำอะไรได้บ้าง
ที่เกี่ยวข้อง: 3 ข้อได้เปรียบทางการแข่งขันของ Deep Learning สำหรับบริษัทของคุณ
2. ใช้การเรียนรู้เชิงลึกเพื่อกระตุ้นการรักษาลูกค้า
ทุกธุรกิจรู้ดีว่าการรักษาลูกค้านั้นมีค่าใช้จ่ายน้อยกว่าการได้มาซึ่งลูกค้า และการรักษาลูกค้าสามารถเพิ่มผลกำไรของบริษัทได้มากมาย จากข้อมูลของ Bain and Co. การรักษาลูกค้าที่เพิ่มขึ้น 5 เปอร์เซ็นต์สามารถเพิ่มผลกำไรของบริษัทได้ถึง 75 เปอร์เซ็นต์ เมื่อพูดถึงการปรับปรุงการรักษาลูกค้า การโน้มน้าวอย่างลึกซึ้งสามารถช่วยได้ ยังไง? ด้วยการมอบสิ่งที่ลูกค้าต้องการ ในเวลาที่พวกเขาต้องการ ตามรายงานของ Trendspotter ผู้คน 82 เปอร์เซ็นต์มีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้าจากร้านค้าปลีกที่ให้ข้อเสนอเฉพาะบุคคลแก่พวกเขา
ระบบการตลาดอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะทำสิ่งเดียวกันโดยทำให้แน่ใจว่าข้อความที่ถูกต้องส่งถึงบุคคลที่เหมาะสมในเวลาที่เหมาะสม แต่การเรียนรู้เชิงลึกสามารถยกระดับให้สูงขึ้นได้ โดยคำนึงถึงรสนิยมของลูกค้า ความชอบส่วนตัว รูปแบบการใช้จ่าย และแม้แต่ความชอบเล็กๆ น้อยๆ รวมกับปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศ เพื่อส่งคำแนะนำที่ตรงตามความต้องการและมีความเกี่ยวข้องมากขึ้นให้กับลูกค้า
ที่เกี่ยวข้อง: คิดสองครั้งเกี่ยวกับ บริษัท เมื่อคุณได้ยิน Buzzwords AI 4 คำเหล่านี้
3. พฤติกรรมของลูกค้าคือวิทยาศาสตร์: การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และการเรียนรู้เชิงลึก
การวิเคราะห์เชิงกำหนดเป็นอีกเทคนิคหนึ่งที่ใช้การเรียนรู้เชิงลึกจากข้อมูลลูกค้าเพื่อทำนายแนวโน้มและรูปแบบพฤติกรรมในอนาคต แพลตฟอร์มระบบอัตโนมัติทางการตลาดมีประสิทธิภาพมากพอที่จะคาดคะเนได้ เช่น ลูกค้าจะทำการซื้อครั้งต่อไปเมื่อใด LTV ของลูกค้าคือเท่าใด ใครคือลูกค้าที่มีค่าที่สุด ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อเวลาใดมากที่สุด และอะไรคือ สิทธิส่วนลดที่จะเสนอให้กับลูกค้ากลุ่ม
การเรียนรู้เชิงลึกได้ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมโฆษณาเพื่อทำให้กิจกรรมต่างๆ มีประสิทธิภาพมากขึ้นถึง 50 เปอร์เซ็นต์ นั่นเป็นเหตุผลที่นักการตลาดหลายคนตื่นเต้นกับมันมาก แต่การเรียนรู้เชิงลึกนั้นไม่ง่ายอย่างที่คิด ในฐานะนักการตลาด สิ่งสำคัญคือต้องรู้ว่ามันทำงานอย่างไร และคุณจะใช้มันอย่างไรให้เป็นประโยชน์ นักการตลาดที่พยายามสร้างความเกี่ยวข้องกับผู้บริโภคจำเป็นต้องให้ความสนใจกับเทคโนโลยีนี้
Credit : สล็อตโรม่าเว็บตรง / สล็อตแท้
