Data science

การวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้นักการตลาดจัดการและทำความเข้าใจปริมาณข้อมูลจำนวนมากได้อย่างไร

เพื่อให้สามารถแข่งขันในโลกปัจจุบันได้ องค์กรต่างๆ จะต้องจับตาดูความเคลื่อนไหวของลูกค้าตลอดเวลา โชคดีที่ข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเกี่ยวกับความชอบและพฤติกรรมของผู้บริโภคทำให้ทีมการตลาดสามารถระบุวิวัฒนาการของตลาดและความต้องการของลูกค้าได้ การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อการตลาดนั้นอยู่ไกลเกินกว่าความสามารถของการวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตนเอง นักการตลาดต้องรวบรวมแหล่งข้อมูลขนาดใหญ่และหลากหลาย แบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็นชุดย่อยที่ใช้งานได้ และดึงข้อมูลอัจฉริยะที่นำไปใช้ได้จริงออกจากข้อมูล เนื่องจากความซับซ้อนและความหลากหลายของข้อมูล เครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลแบบเดิมมักจะไม่สามารถดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์ได้สำเร็จ ปัญญาประดิษฐ์เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการใช้ประโยชน์สูงสุดจากข้อมูลขนาดใหญ่ด้วยความรวดเร็ว ประสิทธิภาพ และความแม่นยำ และเมื่อนำไปใช้อย่างเหมาะสม AI ก็สามารถปรับปรุงคุณภาพของการวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดได้เช่นกัน นี่คือวิธีการ ข้อมูลขนาดใหญ่สำหรับการตลาดขนาดใหญ่ การทำความเข้าใจกับความท้าทายจำเป็นต้องมีการทำความเข้าใจข้อมูลขนาดใหญ่โดยรวม ข้อมูลขนาดใหญ่ตามคำจำกัดความของ Gartner คือ “สินทรัพย์ข้อมูลที่มีปริมาณมากและ/หรือมีความหลากหลายสูงซึ่งต้องการรูปแบบการประมวลผลข้อมูลที่คุ้มค่าและเป็นนวัตกรรมใหม่ที่ช่วยให้เกิดความเข้าใจที่ดีขึ้น การตัดสินใจ และระบบอัตโนมัติของกระบวนการ” กล่าวอีกนัยหนึ่ง Big Data เป็นเครื่องมือและกระบวนการที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ ใช้ประโยชน์และจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ นอกจากนี้ยังช่วยวิเคราะห์และค้นหาแรงจูงใจของลูกค้า ซึ่งให้แนวคิดในการสร้างสรรค์ข้อเสนอใหม่ๆ ธุรกิจสามารถรวบรวมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์การตลาดจากหลายแหล่ง รวมถึงแบบสำรวจที่กำหนดเป้าหมาย การเข้าชมเว็บไซต์ ธุรกรรมออนไลน์ และ Help Desk เป็นต้น อย่างไรก็ตาม แหล่งข้อมูลที่ใหญ่ที่สุดแห่งหนึ่งคือข้อมูลที่ละเอียดอ่อนซึ่งขายโดยผู้ให้บริการบุคคลที่สาม บริษัท FinTech มีชื่อเสียงในด้านการขายข้อมูลผู้บริโภคโดยเฉพาะ อย่างไรก็ตาม ผู้บริโภคกว่า 60% เลือกที่จะใช้บริการดิจิทัลของตนต่อไป แม้ว่าผู้ใช้ส่วนใหญ่จะแสดงความกังวลว่าบริษัทขนาดใหญ่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลของตนในทางที่ผิด แม้ว่าปริมาณข้อมูลอาจทำให้การวิเคราะห์ซับซ้อน แต่ก็มีประเด็นอื่นๆ ที่อาจส่งผลกระทบต่อความสำเร็จในการวิเคราะห์ข้อมูล: คุณภาพของข้อมูลไม่ดี ความซับซ้อนของข้อมูล การเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วของข้อมูลและแนวโน้มขาดเครื่องมือที่เหมาะสม เครื่องมือวิเคราะห์ Big Data ต้องการเครื่องมือที่สามารถช่วยปรับปรุงกระบวนการวิเคราะห์ได้ เช่น เช่น ลดปริมาณข้อมูลที่รวบรวม ปรับปรุงคุณภาพข้อมูลอินพุต และแก้ไขอัลกอริทึมการวิเคราะห์ AI เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อสนับสนุนนักการตลาดดำเนินการและวิเคราะห์ข้อมูลของตนได้สำเร็จ AI ขับเคลื่อนการวิเคราะห์การตลาด Big Data ที่รวดเร็วและแข็งแกร่ง AI สามารถจัดการกับความกังวลเกี่ยวกับการวิเคราะห์ Big Data ในทุก ๆ ด้าน ตั้งแต่การปรับปรุงคุณภาพข้อมูล การเพิ่มความเร็วในการสร้างการวิเคราะห์ ไปจนถึงการทำความเข้าใจแนวโน้มของข้อมูลให้ง่ายขึ้น ช่วยเพิ่มคุณภาพของข้อมูล More is more หรือมันน้อยลง? หรือว่าไม่ใช่? โดยทั่วไป ข้อมูลที่มากขึ้นไม่ได้ดีเสมอไป แต่ต้องการข้อมูลคุณภาพสูงกว่า การขาดคุณภาพของข้อมูลทำให้เกิดปัญหาในการใช้งานกระบวนการ AI การสำรวจระบุว่า % ของผู้บริหารทั่วโลกรู้สึกว่าการลงทุนใน AI นั้นขาดคุณค่า ทั้งนี้เนื่องมาจากคุณภาพของข้อมูลที่ไม่ดีที่ใช้ในระบบ AI ในการวัดผลเพียงเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม ข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้องในปริมาณที่มากเกินไปไม่ใช่ปัญหาด้านคุณภาพของข้อมูลเพียงอย่างเดียวที่นักการตลาดต้องเผชิญ การมีข้อมูลในเวลาที่เหมาะสมก็เป็นสิ่งสำคัญเช่นกัน ด้วยความเร็วของการเปลี่ยนแปลงในความต้องการของผู้บริโภค การใช้ข้อมูลที่มีอายุเพียงไม่กี่เดือนในการตัดสินใจทางธุรกิจที่สำคัญอาจส่งผลให้เกิดภัยพิบัติได้ คุณภาพของข้อมูลอาจได้รับผลกระทบหากไม่ได้รวบรวมตามกฎหมายและระเบียบข้อบังคับที่บังคับใช้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ทีมการตลาดที่ใช้ข้อมูลที่ซื้อมา ไม่เพียงแต่ควรตรวจสอบให้แน่ใจว่าข้อมูลนั้นถูกรวบรวมอย่างถูกกฎหมายเท่านั้น แต่ยังต้องจัดเก็บด้วยการปกป้องคุณภาพสูงอีกด้วย โชคดีที่ AI และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กับการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้าอาจส่งผลให้ข้อมูลอินพุตคุณภาพสูงขึ้นสำหรับอัลกอริธึมการวิเคราะห์ แบบจำลองสามารถฝึกให้จัดลำดับความสำคัญของข้อมูลตามปัญหาด้านคุณภาพและรับรู้เมื่อข้อมูลอาจละเมิดระเบียบข้อบังคับด้านความเป็นส่วนตัวของข้อมูล ข้อมูลป้อนเข้าที่ดีขึ้นจะนำไปสู่ข้อมูลผลลัพธ์ที่สามารถนำไปปฏิบัติได้มากขึ้นเพื่อใช้ในการพัฒนากลยุทธ์ทางการตลาด ช่วยให้เข้าใจแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย เนื่องจากข้อมูลการตลาดมาจากโฮสต์ของแหล่งข้อมูลและอยู่ในรูปแบบต่างๆ การวิเคราะห์ที่สอดคล้องกันโดยใช้วิธีการแบบเดิมจึงไม่ใช่เรื่องง่ายเสมอไป AI และแมชชีนเลิร์นนิงสามารถประสานชุดข้อมูลที่หลากหลาย ซึ่งในทางกลับกันก็สนับสนุนการสร้างรายได้จากข้อมูล ความซับซ้อนของข้อมูลจะไม่ง่ายขึ้น แต่คาดว่าจำนวนอุปกรณ์ แอพ และการเชื่อมต่อจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วในปีต่อๆ ไป การเพิ่มจำนวนประชากรส่งผลให้อุปกรณ์เพิ่มขึ้นและการใช้งานเพิ่มขึ้น ในความเป็นจริง คาดการณ์ว่าโดย 2030 บุคคลทั่วไปจะมีอุปกรณ์ที่แตกต่างกันโดยเฉลี่ยสิบห้าเครื่องสำหรับการเข้าถึงอินเทอร์เน็ต แพลตฟอร์ม AI ช่วยให้ผู้ใช้สามารถโต้ตอบกับข้อมูลด้วยวิธีที่เป็นธรรมชาติ ท่ามกลางประโยชน์อื่นๆ มากมาย แพลตฟอร์ม AI อนุญาตให้ผู้ใช้ค้นหาข้อมูลด้วยวิธีที่เป็นธรรมชาติ ซึ่งมักจะเข้าถึงได้ง่ายสำหรับผู้ใช้ทั่วไปมากกว่าวิธีการ เช่น การสืบค้น SQL ด้วยการใช้ AI อย่างเหมาะสม ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องเป็นโปรแกรมเมอร์เพื่อรับข้อมูลที่เป็นประโยชน์ แต่โดยพื้นฐานแล้วพวกเขาสามารถสนทนากับแบบจำลองการวิเคราะห์โดยใช้การสืบค้นภาษาธรรมชาติและการสร้างรายงานภาษาธรรมชาติ ช่วยเพิ่มความเร็วในการวิเคราะห์ ความเร็วในการประมวลผลข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ เทรนด์เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว นักการตลาดต้องคอยติดตามเทรนด์เหล่านี้และใช้ประโยชน์จากมันเมื่อเกิดขึ้น สิ่งนี้ได้แสดงให้เห็นในช่วงการแพร่ระบาดเมื่อรูปแบบการบริโภคและช่องทางการจัดจำหน่ายกลับรถเนื่องจากการจำกัดการล็อกดาวน์และคำแนะนำในการเว้นระยะห่างทางสังคม หากไม่มีเครื่องมือ AI ในการประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็ว นักการตลาดก็เสี่ยงที่จะพลาดโอกาสเพราะไม่สามารถระบุแนวโน้มที่เกี่ยวข้องได้ การวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การสืบค้น SQL แบบดั้งเดิมและการตรวจสอบหลังการสืบค้นด้วยตนเองไม่เพียงพอในขณะนี้ ระบบอัตโนมัติของการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ AI สามารถช่วยให้นักการตลาดตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดได้รวดเร็วยิ่งขึ้น มันสามารถปรับปรุงแคมเปญการตลาดเป้าหมาย โฆษณาเป้าหมายเป็นพื้นที่ที่มีการใช้ AI อย่างมีประสิทธิภาพมาก ทุกคนคุ้นเคยกับการใช้ Facebook เพียงเพื่อดูโฆษณาต่างๆ ที่แสดงบนฟีดซึ่งเกี่ยวข้องกับความสนใจของพวกเขาโดยเฉพาะ เนื่องจาก Facebook และ Google ใช้ข้อมูลเช่นพฤติกรรมการซื้อและกิจกรรมเพื่อให้บริการโฆษณาดังกล่าว เหตุใดปัญญาประดิษฐ์จึงไม่ใช่โซลูชันที่สมบูรณ์แบบ ในขณะที่ AI เป็นเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีประโยชน์ นักการตลาดก็ต้องตระหนักถึงข้อจำกัดของมันเช่นกัน การวิเคราะห์การตลาดบิ๊กดาต้าอาจได้รับผลกระทบจากอคติในหลายๆ ด้าน รวมถึงการแทรกอคติโดยไม่ได้ตั้งใจระหว่างการสร้างข้อมูล (เช่น คำถามแบบสำรวจที่สร้างขึ้นมาไม่ดี) หรืออคติในการเขียนโปรแกรมแบบจำลองเชิงวิเคราะห์ AI และอัลกอริธึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องเองก็เป็นแหล่งที่มาของอคติที่อาจเกิดขึ้น เมื่อนำไปใช้อย่างเหมาะสม ปัญญาประดิษฐ์สามารถขจัดอคติออกจากการวิเคราะห์ข้อมูลการตลาดได้ นักวิจัยตลาดยังสามารถใช้ AI ในการพัฒนาคำถามแบบสำรวจที่ใช้ถ้อยคำเป็นกลาง ปรับปรุงเนื้อหาและความน่าเชื่อถือของแบบสำรวจที่มีอยู่ คัดกรองข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับปัญหาอคติที่อาจเกิดขึ้น และขจัดอคติของผู้สังเกตการณ์ออกจากการวิเคราะห์ข้อมูล ปฏิสัมพันธ์ของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญต่อการตลาดที่มีประสิทธิภาพ จนกว่า AI จะพัฒนาให้รวมถึงลักษณะทางอารมณ์ของมนุษย์ เช่น การเอาใจใส่ ความตื่นเต้น และความสุข ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดจะต้องดำเนินการตามบทบาทเหล่านี้ต่อไป บทสรุป เมื่อจัดการกับข้อมูลของเรา ศักยภาพที่ AI มีอยู่นั้นไร้ขีดจำกัด การวิเคราะห์พฤติกรรมและนิสัยทางดิจิทัลของเรา อาจส่งผลต่อการตัดสินใจของมนุษย์ได้ โชคดีที่เมื่อปริมาณข้อมูลที่สร้างขึ้นเพิ่มขึ้น จำนวนและความซับซ้อนของเครื่องมือวิเคราะห์ที่มีอยู่ก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน เพื่อสนับสนุนนักการตลาดในการทำความเข้าใจข้อมูลดังกล่าว โดยสรุป ปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการปรับปรุงคุณภาพของการวิเคราะห์ข้อมูลการตลาด แม้ว่าจะมีข้อจำกัด และเครื่องมือหนึ่งที่ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดจะทำได้ดีในไม่ช้านี้

  • บ้าน
  • Business
  • Data science
  • Marketing
  • Leave a Reply

    Your email address will not be published. Required fields are marked *

    Back to top button