4 หมวดหมู่ AI ที่ส่งผลกระทบต่อการตลาด: การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
เผยแพร่แล้ว: 2023-06-13ในซีรีส์สี่ตอนนี้ เรากำลังสำรวจปัญญาประดิษฐ์ (AI) สี่ประเภท วิธีที่พวกมันสามารถส่งผลกระทบอย่างมีความหมายต่อนักการตลาดและลูกค้าของพวกเขา และสิ่งที่ควรหลีกเลี่ยง ส่วนที่หนึ่ง (Generative AI) อยู่ที่นี่
ในบทความที่สองนี้ เราจะดูที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งเป็นเครื่องมือที่ใช้ข้อมูล เช่น พฤติกรรมของผู้ใช้ (แบบรวมและแบบรายลูกค้า) และปัจจัยอื่นๆ เพื่อให้นักการตลาดสามารถคาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตและแนวโน้มอื่นๆ ได้
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์คืออะไร?
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สร้างขึ้นจากความมั่งคั่งของข้อมูลที่บริษัทมีเกี่ยวกับพฤติกรรมและการกระทำของลูกค้า ตลอดจนแนวโน้มและข้อมูลอื่นๆ ที่อาจมีให้ ดังนั้น AI จึงคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคตโดยใช้ข้อมูลในอดีตรวมกับการสร้างแบบจำลองทางสถิติ การเรียนรู้ของเครื่อง และเครื่องมือวิเคราะห์รูปแบบอื่นๆ
ในขณะที่เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์เช่น ChatGPT กำลังได้รับความสนใจจากสื่อมวลชนส่วนใหญ่ในปัจจุบัน บริษัทจำนวนมากถึง 95% กำลังรวมเอาการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์บางประเภทเข้ากับการตลาดของตน
คุณได้รับประโยชน์สูงสุดจากกองของคุณหรือไม่? ทำแบบสำรวจการเปลี่ยนทดแทน MarTech ปี 2023 สั้นๆ ของเรา
ลูกค้าได้สัมผัสกับผลกระทบของการสร้างแบบจำลองประเภทนี้มาเป็นเวลาหลายปีทั้งในและนอกตลาด ตัวอย่างเช่น ทุกคนที่สมัครบัตรเครดิตหรือขอสินเชื่อจะได้รับการวิเคราะห์ประวัติเครดิตและประเมินความเสี่ยงและเครดิตที่บริษัทเห็นว่าสมควรได้รับ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับการตลาดทำงานเหมือนกันและมีแอปพลิเคชันที่หลากหลาย รวมถึง:
- แบ่งกลุ่มลูกค้าผ่านการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนหรือซ่อนเร้น
- จัดลำดับความสำคัญของลีดเพื่อกำหนดผู้ที่มีโอกาสเป็นลูกค้าที่มีแนวโน้มมากที่สุด
- การคำนวณลูกค้าที่เปลี่ยนใจหรือลูกค้าที่มีความเสี่ยง
- การกำหนดแนวโน้มของลูกค้าปัจจุบันหรือผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า
- การคำนวณค่าใช้จ่ายในการโฆษณาที่เหมาะสมเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ต้องการ
ในทำนองเดียวกัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถระบุได้ว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะเปลี่ยนใจหรือมองหาที่อื่น ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อดึงดูดให้บุคคลนั้นเข้าพักหากเป็นลูกค้าอยู่แล้ว หากพวกเขายังไม่ได้เป็นลูกค้า ข้อมูลเดียวกันนี้สามารถระบุได้ว่าพวกเขาคุ้มค่ากับการลงทุนเงินค่าโฆษณาจำนวนมากเพื่อทำ Conversion หรือไม่
เจาะลึก: ปัญญาประดิษฐ์: คู่มือสำหรับผู้เริ่มต้น
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่นักการตลาดเข้าใจใช้เพื่อช่วยในการตัดสินใจที่ดีขึ้น กำหนดเป้าหมายลูกค้าเป้าหมายที่ดีที่สุด และมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการใช้เงินทางการตลาดและการโฆษณา
เหตุใดจึงควรให้ความสนใจในตอนนี้
มีเหตุผลบางประการที่ต้องให้ความสนใจเป็นพิเศษกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เมื่อพิจารณาการนำ AI มาใช้เพิ่มเติมในแนวทางการตลาดของคุณ ลองสำรวจสิ่งเหล่านี้
ค้นหาโอกาสใหม่ๆ
การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นสิ่งที่ดีในการระบุแนวโน้มของลูกค้าตามข้อมูลจำนวนมากหรือชุดข้อมูลที่ซับซ้อนโดยเฉพาะ สามารถใช้สิ่งเหล่านั้นเพื่อคาดการณ์และคาดการณ์ว่าลูกค้ามีแนวโน้มที่จะทำอะไร ซึ่งอาจรวมถึง:
- ค้นหากลุ่มเป้าหมายใหม่และมีคุณค่า
- การระบุว่าเมื่อใดที่ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะซื้อมากที่สุด
- ค้นพบโอกาสอื่น ๆ ที่สามารถแปลงเป็นผลตอบแทนที่จับต้องได้
มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยทรัพยากรของคุณ
นอกจากนี้ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยนักการตลาดในการจัดลำดับความสำคัญที่พวกเขาควรมุ่งเน้นที่ความพยายามของพวกเขา — และเงินดอลลาร์ ตัวอย่างหนึ่ง: การเพิ่มประสิทธิภาพค่าใช้จ่ายในการโฆษณาโดยดูที่เวลา ตำแหน่ง การแบ่งกลุ่มผู้ชม และอื่นๆ
ป้องกันผลที่ไม่พึงประสงค์
นอกเหนือจากการค้นหาโอกาสใหม่ ๆ และการทำการตลาดอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นแล้ว การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงช่วงเวลาหรือปฏิสัมพันธ์เชิงลบที่สำคัญได้อีกด้วย เมื่อใช้วิธีการ AI เหล่านี้ คุณสามารถทำตามขั้นตอนเพื่อลดการเลิกราหรือกอบกู้ความสัมพันธ์กับลูกค้าที่มีความเสี่ยง และใช้มาตรการเพื่อป้องกันผลลัพธ์เหล่านี้
ร่วมมือกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ด้วย AI กำเนิด
แม้ว่านักการตลาดจะมีปัญญาประดิษฐ์ประเภทต่างๆ ให้ใช้งาน แต่ไม่มีใครบอกว่าคุณไม่สามารถรวมแนวทางต่างๆ เข้าด้วยกันเป็นกลยุทธ์เดียวได้ ตัวอย่างเช่น การเป็นพันธมิตรกับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์กับ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถระบุโอกาสทางการตลาดได้ทันท่วงที และสร้างเนื้อหาให้ตรงกับช่วงเวลานั้น
หากกลุ่มเป้าหมายใหม่ที่ระบุโดยเครื่องมือคาดการณ์ของคุณต้องการแนวทางแคมเปญใหม่ คุณสามารถใช้เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์เพื่อปรับแต่งเนื้อหาสำหรับกลุ่มนั้น สิ่งนี้ช่วยประหยัดเวลาและเงินและใช้ประโยชน์จากโอกาสอย่างรวดเร็วและง่ายดาย
ได้รับประโยชน์จากการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง
และแน่นอน การคาดการณ์จะดีขึ้นเมื่อดึงข้อมูลจากแหล่งข้อมูลมากขึ้นและเรียนรู้เมื่อเวลาผ่านไป ท้ายที่สุดแล้ว นั่นคือจุดประสงค์ของแมชชีนเลิร์นนิง — ที่จะเรียนรู้อย่างต่อเนื่องและดีขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป!
สิ่งที่ต้องระวัง
ในขณะที่การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นพื้นที่ที่น่าตื่นเต้นของ AI มนุษย์ยังคงต้องการบทบาทเชิงกลยุทธ์ ผู้คนจะต้องเป็นภัณฑารักษ์และล่ามของการทำนายของ AI ปัญญาประดิษฐ์สามารถให้ข้อมูลเท่านั้น มันต้องการให้ผู้คนตัดสินใจว่าจะใช้เมื่อใด ที่ไหน อย่างไร และถ้าจะใช้ ดังนั้น จงระวังที่จะพิสูจน์ได้ว่าเหตุใดจึงมีการตัดสินใจ.
นอกจากนี้ ระวังว่าอคติจะเล็ดลอดเข้าสู่ระบบของคุณได้อย่างไร อคติสามารถเริ่มต้นได้อย่างละเอียดและเป็นปัญหามากขึ้นเมื่อเวลาผ่านไป ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะสามารถเห็นได้ว่ามีการทำนายอย่างไร
บทสรุป
อย่างที่คุณเห็น การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นพื้นที่ของ AI ที่มีมานานพอที่จะเติบโตในหลายๆ ด้าน แม้ว่าจะไม่ควรแทนที่การกำกับดูแลเชิงกลยุทธ์โดยมนุษย์ แต่ก็มีการใช้งานเพียงพอแล้วที่เราสามารถเรียกสิ่งเหล่านี้ว่าปลอดภัยในการใช้งานในความหมายที่ค่อนข้างกว้าง
นี่เป็นพื้นที่ที่ไวต่อการเกิดอคติ ดังนั้นโปรดแน่ใจว่าคุณหาวิธีเปิดใช้งานความโปร่งใสในวิธีที่โมเดล AI ทำการคาดการณ์และตัดสินใจ
ในบทความถัดไปในซีรีส์นี้ เราจะดูอีกด้านที่ปัญญาประดิษฐ์ส่งผลกระทบต่องานของนักการตลาดและลูกค้าที่พวกเขาเข้าถึง นั่นคือการเดินทางของลูกค้าส่วนบุคคลและการดำเนินการที่ดีที่สุดถัดไป
รับ MarTech! รายวัน. ฟรี. ในกล่องจดหมายของคุณ
ดูข้อกำหนด
ความคิดเห็นที่แสดงในบทความนี้เป็นความคิดเห็นของผู้เขียนรับเชิญและไม่จำเป็นต้องเป็น MarTech ผู้เขียนเจ้าหน้าที่อยู่ที่นี่
เรื่องที่เกี่ยวข้อง
ใหม่บน MarTech