คู่มือแนะนำปัญญาประดิษฐ์ของนักการตลาด
เผยแพร่แล้ว: 2017-03-13 หมวดหมู่
การมีส่วนร่วมของผู้ชม
เทคโนโลยีเกิดใหม่
ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นสาขาที่ใหญ่โต ทั้งในแง่ของขนาดและความซับซ้อน และถึงแม้ว่าจะมีเทคโนโลยีที่นำ AI มาใช้ แต่การนำเทคโนโลยีเหล่านี้ไปใช้นั้นค่อนข้างล่าช้า อันที่จริงแล้ว การเรียนรู้เกี่ยวกับ AI การใช้งานที่หลากหลาย รวมถึงความหมายที่กว้างขึ้นและกรณีการใช้งานนั้นเพียงพอที่จะครอบงำนักการตลาดที่ยังไม่มีความเข้าใจพื้นฐานทั้งหมดได้อย่างรวดเร็ว ถึงกระนั้น นักการตลาดดิจิทัลก็ยังต้องให้ความสนใจกับ AI ในตอนนี้ หากพวกเขาต้องการคงความล้ำหน้าเอาไว้
เริ่มต้นด้วยคำจำกัดความพื้นฐาน:
AI เป็นคำศัพท์กว้างๆ ที่ครอบคลุมเทคโนโลยีหลายประเภท แต่ให้คำจำกัดความคร่าวๆ ก็คือ ความสามารถของเครื่องจักรในการจำลองสติปัญญาของมนุษย์และการตัดสินใจ แมชชีนเลิร์นนิงคือสิ่งที่มักถูกกล่าวถึงมากที่สุดเมื่อนักการตลาดดิจิทัลพูดคุยเกี่ยวกับ AI อธิบายความสามารถของอัลกอริธึมและซอฟต์แวร์ในการดำเนินการตามการเรียนรู้จากข้อมูลก่อนหน้า แทนที่จะต้องป้อนข้อมูลโดยตรงของมนุษย์เพื่อโน้มน้าวพฤติกรรม จากข้อมูลและตัวอย่างก่อนหน้านี้ อัลกอริธึมเหล่านี้สามารถคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตได้ ในปัจจุบัน แอปพลิเคชันหลักบางตัวของ AI สำหรับการตลาดและการใช้โฆษณา ได้แก่ ระบบธุรกิจอัจฉริยะ การโฆษณาแบบเป็นโปรแกรม และการเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญคำพูดว่าทำไม AI ถึงมีความสำคัญ:
โดยสรุปแล้ว AI มีพลังในการปรับปรุงทั้งประสิทธิภาพในมนุษย์ เพื่อให้ได้ผลแคมเปญที่ดีกว่าที่มนุษย์สามารถทำได้ด้วยตนเอง และวิเคราะห์ข้อมูลและคาดการณ์ผลลัพธ์ในแบบที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ ไม่ได้หมายความว่า AI จะเข้ามาแทนที่มนุษย์ เพียงแต่จะช่วยให้เราทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและผลลัพธ์ที่ดีขึ้น AI ช่วยให้นักการตลาดสามารถมอบประสบการณ์ที่ดีขึ้นและเป็นส่วนตัวมากขึ้นให้กับผู้ใช้ของตน และในท้ายที่สุด จะได้รับการมองเห็นที่ดีขึ้นและข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มที่ซ่อนอยู่ในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่ส่วนใหญ่ให้เราเก็บรวบรวม แต่ยังไม่พร้อมที่จะวิเคราะห์อย่างเหมาะสมวิธีการนำไปใช้:
มีหลายวิธีที่ดูเหมือนไร้ขีดจำกัดที่ AI สามารถนำมาใช้เพื่อประโยชน์ในกลยุทธ์ทางการตลาดของธุรกิจเกือบทุกประเภท การใช้งานทั้งหมดเหล่านี้ต้องใช้เวลาและการลงทุนล่วงหน้า แม้ว่าบางส่วนจะเริ่มต้นได้ยากกว่ามาก ด้านล่างนี้คือการใช้งาน AI บางส่วนที่ง่ายกว่าของสเปกตรัมการใช้งาน1. แชทบอท
2. การวิเคราะห์เชิงทำนาย
ปัจจุบันบริษัทส่วนใหญ่ใช้การวิเคราะห์เพื่อวัดประสิทธิภาพของความพยายามและแคมเปญก่อนหน้านี้ การวิเคราะห์ในปัจจุบันนำเสนอวิธีที่มีประสิทธิภาพในการพิจารณา ROI ของแคมเปญที่ดำเนินการไปแล้ว ช่วยให้นักการตลาดสามารถระบุรูปแบบได้ตลอดเวลา และเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญในอนาคตตามรูปแบบเหล่านั้น ในทางกลับกัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างอัลกอริธึมที่สามารถวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่และคาดการณ์เกี่ยวกับประสิทธิภาพในอนาคตได้ ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยบริษัทต่างๆ ในการหาลูกค้าใหม่โดยการระบุผู้ที่มีแนวโน้มจะเปลี่ยนใจเลื่อมใสตามชุดเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องซึ่งระบุว่าพวกเขาเป็นผู้มีแนวโน้มที่มีคุณค่า (เช่น พวกเขามีโปรไฟล์เดียวกันกับลูกค้าที่เคยทำ Conversion มาก่อนหรือเฉพาะเจาะจง ชุดของคุณลักษณะที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าที่มีมูลค่าสูง) ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลนั้นเพื่อส่งข้อความทางการตลาดให้กับลูกค้าเหล่านั้นในเชิงรุก การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถใช้เพื่อให้คะแนนลีดที่ธุรกิจมีอยู่แล้ว โดยการระบุลีดที่มีศักยภาพสูงสุดในการแปลงและช่วยกำจัดผู้ที่มีคุณสมบัติน้อยกว่า ผลลัพธ์ที่ได้คือการมองเห็นลูกค้าเป้าหมายคุณภาพสูงได้ดีขึ้น กรณีการใช้งานอื่นคือการทำความเข้าใจมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าของบริษัท บริษัทต่างๆ สามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อระบุลูกค้าที่แสดงพฤติกรรมที่บ่งบอกถึงบุคคลที่กำลังคิดที่จะกระโดดโลดแล่นและเข้าถึงลูกค้าเหล่านั้นเพื่อลดการเลิกรา บริษัทยังสามารถระบุลูกค้าที่อยู่ในตำแหน่งที่ดีที่จะคล้อยตามการขาย และใช้ข้อมูลนั้นเพื่อเพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าต่อไป3. การโฆษณาแบบเป็นโปรแกรม
การโฆษณาแบบเป็นโปรแกรมทำให้กระบวนการซื้อโฆษณาเป็นไปโดยอัตโนมัติผ่านการใช้เทคโนโลยี AI ที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพราคาเสนอและตำแหน่งตามเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องจำนวนหนึ่ง เช่น พฤติกรรมของผู้ชม ข้อมูลประชากร ฯลฯ แบบเป็นโปรแกรมช่วยลดปริมาณแรงงานที่ต้องใช้ในการจัดการแคมเปญ และผ่าน การใช้แมชชีนเลิร์นนิงสามารถเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญเหล่านั้นได้แบบเรียลไทม์ การโฆษณาแบบเป็นโปรแกรมใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการซื้อโฆษณา เพื่อลดการจัดการแคมเปญในด้านผู้ลงโฆษณา และเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้จ่ายและประสิทธิภาพในแคมเปญต่างๆ การเสนอราคาแบบเรียลไทม์ (RTB): โฆษณาถูกซื้อผ่านการประมูลแบบเรียลไทม์ ผู้โฆษณาระบุหมวดหมู่ที่โฆษณาควรปรากฏ แต่ไม่สามารถระบุเว็บไซต์ของผู้เผยแพร่ที่แน่นอนได้ มีพื้นที่โฆษณาจำนวนมากและผู้ลงโฆษณามีโอกาสที่จะเข้าถึงผู้ชมจำนวนมาก แต่ควบคุมว่าโฆษณาจะปรากฏที่ใดได้ค่อนข้างจำกัด โปรแกรมการขายโดยตรง: ผู้เผยแพร่โฆษณาบางรายจองพื้นที่โฆษณาที่ไม่ได้ขายผ่านการประมูล โปรแกรมการขายโดยตรงเป็นวิธีการซื้อโฆษณาโดยตรงกับผู้เผยแพร่โฆษณาเหล่านั้นโดยอัตโนมัติ มันให้การควบคุมที่มากขึ้น (ผู้ซื้อรู้ว่าโฆษณาของพวกเขาจะปรากฏที่ใด) ในขณะที่ยังคงทำให้กระบวนการซื้อโฆษณาเป็นไปโดยอัตโนมัติ ครีเอทีฟโฆษณาแบบเป็นโปรแกรม: การโฆษณาแบบเป็นโปรแกรมช่วยให้ผู้ลงโฆษณาสามารถกำหนดว่าครีเอทีฟโฆษณาใดจะมีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับผู้ชมเฉพาะกลุ่ม และแสดงเวอร์ชันของครีเอทีฟโฆษณาที่ปรับแต่งให้เหมาะกับพวกเขามากขึ้น โดยพื้นฐานที่สุดแล้ว ข้อมูลนี้อาจรวมถึงรูปภาพของผลิตภัณฑ์ที่เพิ่งดู ในระดับที่ซับซ้อนยิ่งขึ้น อาจรวมถึงการย่อยในรูปภาพและหัวข้อที่เกี่ยวข้องมากขึ้นกับผู้ใช้ตามแอตทริบิวต์ที่รู้จัก การใช้จ่ายโฆษณาแบบเป็นโปรแกรมกำลังเพิ่มขึ้นอย่างมาก จากต่ำกว่า 12 พันล้านดอลลาร์ในปี 2557 เป็นเกือบ 38 พันล้านดอลลาร์ที่คาดการณ์ไว้ในปี 2561 ซึ่งคิดเป็น 82% ของการใช้จ่ายด้านจอแสดงผลดิจิทัลทั้งหมด
บล็อกนี้เสียหรือหายไป คุณอาจไม่มีเนื้อหาหรือคุณอาจต้องเปิดใช้งานโมดูลเดิม