ลองนึกภาพการสนทนากับที่ปรึกษาทางการเงินของคุณ เขาสามารถบอกได้จากน้ำเสียงหรือสีหน้าของคุณว่ามีบางอย่างสมเหตุสมผลหรือคุณไม่เห็นด้วยกับบางสิ่ง และเขาสามารถปรับเปลี่ยนตามนั้น แต่คงไม่แปลกหากที่ปรึกษาของคุณเริ่มให้คำแนะนำที่ไม่เกี่ยวข้องกับสถานการณ์ทางการเงินของคุณเลย คงจะลำบากเช่นกันหากเขาเสนอคำแนะนำที่คุณเคยพูดถึงในการสนทนาครั้งก่อนๆ
หรือที่แย่กว่านั้นคือได้ดำเนินการไปแล้ว
คุณจะรู้สึกผิดหวังมากหากได้รับประสบการณ์เช่นนี้เมื่อพูดคุยกับอาจารย์ที่ปรึกษาหรือใครก็ตามที่พยายามช่วยเหลือคุณแบบตัวต่อตัว แต่เป็นเวลาหลายปีแล้วที่เรายอมรับว่าการขาดการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณนั้นเทียบเท่ากับหลักสูตรออนไลน์
ที่เกี่ยวข้อง: 3 วิธีในการหลีกเลี่ยงแนวทางปฏิบัติทางการตลาดที่น่าขนลุกและสร้างความไว้วางใจกับลูกค้าของคุณ
กี่ครั้งแล้วที่คุณได้พบกับประสบการณ์ที่ไม่เกี่ยวข้องเช่นนี้? ฉันสามารถนึกถึงตัวอย่างมากมาย ไซต์เทคโนโลยีธุรกิจกับธุรกิจ (B2B) ได้แนะนำให้ฉันดาวน์โหลดเอกสารไวท์เปเปอร์ที่ฉันเพิ่งดาวน์โหลด เว็บไซต์ค้าปลีกส่งอีเมลแนะนำรองเท้าสตรีให้ฉัน ทั้งที่ฉันไม่เคยแสดงความสนใจใดๆ ในเครื่องแต่งกายสตรีเลย ฉันเคยเห็นโฆษณาที่กำหนดเป้าหมายซ้ำในอินเทอร์เน็ตซึ่งแสดงผลิตภัณฑ์ที่ฉันเคยดูมาบ้าง แต่ตัดสินใจอย่างรวดเร็วว่าไม่เหมาะกับฉัน เมื่อคุณเริ่มสังเกตเห็นประสบการณ์ที่ไม่เป็นส่วนตัวเหล่านี้ คุณจะสังเกตเห็นได้ทุกที่
ในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา มีบริษัทที่มีความคิดก้าวหน้าไม่กี่แห่งได้เปลี่ยนแปลงความคาดหวังด้านดิจิทัลของเรา การใช้บริการจำนวนมากอย่างเช่นNetflixและSpotifyได้สร้างความคาดหวังใหม่ในใจของผู้บริโภค นั่นคือการปรับเปลี่ยนในแบบตัวต่อตัว เทคโนโลยีที่ Netflix และ Spotify ใช้เพื่อสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวอย่างแท้จริงคือปัญญาประดิษฐ์ (AI) ประเภทหนึ่งที่เรียกว่าแมชชีนเลิร์นนิง
คำว่า “แมชชีนเลิร์นนิง” ฟังดูเป็นเทคนิคสูง และแน่นอนว่าอาจเป็นได้ แต่การใช้งานอาจมีประโยชน์อย่างมากสำหรับนักการตลาด แม้ว่าคุณไม่จำเป็นต้องรู้ความซับซ้อนทางเทคนิคทั้งหมดของมัน แต่การมีความเข้าใจโดยทั่วไปเกี่ยวกับแนวคิดก็ช่วยให้เข้าใจได้ เพื่ออธิบายว่าแมชชีนเลิร์นนิงเกี่ยวกับอะไรเนื่องจากเกี่ยวข้องกับการปรับเปลี่ยนในแบบตัวต่อตัว เรามาเริ่มด้วยวิธีการก่อนหน้า
ประสบการณ์ตามกฎได้ผลในด้านการตลาด แต่อยู่บนพื้นฐานที่จำกัดมาก
ขั้นแรกอาจช่วยระบุความแตกต่างของแมชชีนเลิร์นนิงจากกลยุทธ์ทางการตลาดอื่นๆ ได้อย่างชัดเจนยิ่งขึ้น
วิธีที่นักการตลาดส่วนใหญ่ส่งมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลในอดีต
คือผ่านกฎและการแบ่งกลุ่ม กลุ่มถูกสร้างขึ้นด้วยตนเองเมื่อนักการตลาดตัดสินใจจัดกลุ่มลูกค้า ผู้เยี่ยมชมไซต์ หรือผู้ใช้แอพตามเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า
ตัวอย่างเช่น นักการตลาด B2B สามารถแบ่งกลุ่มผู้เยี่ยมชมไซต์ตามอุตสาหกรรม จากนั้น นักการตลาดสามารถตั้งค่ากฎด้วยตนเองเพื่อแสดงประสบการณ์บางอย่างแก่กลุ่มต่างๆ เหล่านั้น นักการตลาดสามารถเลือกเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง เช่น เอกสารไวท์เปเปอร์หรือกรณีศึกษาเพื่อประชาสัมพันธ์ให้กับแต่ละบุคคล โดยขึ้นอยู่กับส่วนอุตสาหกรรมที่เขาหรือเธอตกอยู่ใน สิ่งนี้สร้างประสบการณ์ส่วนบุคคล เนื่องจากผู้ที่อยู่ในกลุ่มบริการทางการเงินจะเห็นเนื้อหาที่แตกต่างจากผู้ที่อยู่ในกลุ่มการดูแลสุขภาพ
วิธีนี้ได้ผลแต่มีข้อจำกัดมาก
ปัญหาคือกฎถูกเขียนขึ้นโดยมนุษย์ตามสิ่งที่พวกเขาเชื่อว่าเป็นจริง ในตัวอย่างอุตสาหกรรมก่อนหน้านี้ นักการตลาดต้องตัดสินใจว่าจะโปรโมตเนื้อหาส่วนใดในแต่ละกลุ่ม แต่แต่ละคนมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว แม้แต่ในอุตสาหกรรม ผู้เข้าชมอาจอยู่ในจุดที่ต่างกันในเส้นทางของพวกเขา หรืออาจมีความสนใจหรือความชอบในเนื้อหาที่แตกต่างกัน ความตั้งใจในการเยี่ยมครั้งแล้วครั้งเล่าของพวกเขาก็สามารถเปลี่ยนแปลงได้เช่นกัน กลุ่มและกฎบางกลุ่มไม่สามารถนำข้อมูลทั้งหมดนี้มาพิจารณาได้
มีข้อมูลมากเกินไปที่มนุษย์จะจัดการโดยปราศจากความช่วยเหลือจากแมชชีนเลิร์นนิง
ที่เกี่ยวข้อง: การเรียนรู้ของเครื่องกำลังเปลี่ยนแปลงโลกและชีวิตประจำวันของคุณอย่างไร
อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องสร้างประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใครสำหรับแต่ละบุคคล
แทนที่จะใช้ความพยายามด้วยตนเองของนักการตลาดในการสร้างประสบการณ์ที่แตกต่างกันสำหรับการจัดกลุ่มผู้คน อัลกอริทึมการเรียนรู้ด้วยเครื่องจะมอบวิธีที่ปรับขนาดได้สำหรับนักการตลาดในการสร้างประสบการณ์ที่ไม่เหมือนใครสำหรับแต่ละบุคคล
Credit : สล็อตโรม่าเว็บตรง / สล็อตแท้
