สามวิธีที่แน่นอนในการใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ดีขึ้น

สิ่งหนึ่งที่มักจะสำคัญที่สุดในใจของคุณในฐานะนักการตลาดคือการทำให้แน่ใจว่าคุณไม่เพียงแค่เอาตัวรอดจากการแข่งขันเท่านั้น แต่ยังกลายเป็นหนึ่งในผู้นำตลาดอีกด้วย

และเพื่อที่จะเป็นผู้นำตลาด คุณต้องทำงานอย่างจริงจังในการปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัวแต่ต้องทำเช่นนี้ในวงกว้างเพราะคุณต้องมุ่งเน้นไปที่ตลาดโลก ต้องใช้ระบบอัตโนมัติ และนั่นคือที่มาของการเรียนรู้ของเครื่อง

คุณต้องสร้างตัวตนดิจิทัลที่จะช่วยให้ลูกค้ามีส่วนร่วมดีขึ้น เพิ่มการรับรู้ถึงแบรนด์ และเสริมสร้างวัตถุประสงค์ทางธุรกิจ

คาดว่าคุณต้องทำงานเกี่ยวกับเนื้อหาเว็บและสร้างความสามารถด้าน CRM ของคุณ คุณต้องมีมันอยู่ในใจด้วยว่ามีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีความพยายามหลายอย่างในการดำเนินกิจกรรมทางการตลาดที่สำคัญให้เป็นแบบอัตโนมัติ

ด้วยตลาดโลกเป็นเป้าหมายของคุณ การมีความเป็นส่วนตัวอาจเป็นงานยากเล็กน้อยที่จะทำให้สำเร็จ แต่คุณสามารถปรับปรุงสิ่งนี้ได้ด้วยเอ็นจิ้นการปรับให้เป็นส่วนตัว

เป้าหมายสูงสุดของคุณคือการกำหนดเป้าหมายเนื้อหาที่คุณนำเสนอให้กับลูกค้าและผู้มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าตามสิ่งที่คุณรู้เกี่ยวกับพวกเขาและสิ่งที่คุณเชื่อว่าพวกเขาต้องการ

การปรับแต่งหรือปรับแต่งเอง

ก่อนเริ่มใช้งานการผสานรวมแมชชีนเลิร์นนิง คุณจำเป็นต้องละเว้นจากการผสมผสานการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณกับการปรับแต่งเอง แม้ว่าการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณจะดำเนินการเพื่อประโยชน์ของลูกค้า ในทางกลับกัน การปรับแต่งนั้นเริ่มต้นโดยลูกค้าในความพยายามที่จะเจาะลึกลงไปในเนื้อหาที่ต้องการ

ในการวิจัยโดย PWC ในหัวข้อ 'Financial Services Technology 2020 and Beyond: Emracing Disruption' พบว่าความฉลาดของลูกค้าจะเป็นตัวทำนายที่สำคัญที่สุดของการเติบโตของรายได้และความสามารถในการทำกำไร

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเป็นผลที่น่าทึ่งของข้อมูลลูกค้าของคุณ ที่จะช่วยให้คุณควบคุมลูกค้าที่ส่งข้อความเกินด้วยโปรโมชั่นแบบครอบคลุมได้ ซึ่งจะส่งผลให้การซื้อสื่อลดลงอย่างมาก

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเป็นภารกิจสำคัญที่การเริ่มต้นใช้งานของคุณไม่สามารถที่จะเล่นด้วยเพื่อเริ่มดำเนินการทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพ เมื่อคุณสามารถปรับแต่งเส้นทางของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าให้เป็นส่วนตัวได้แล้ว คุณก็จะไปสู่การมีส่วนร่วมของลูกค้าที่เพิ่มขึ้นและความภักดีในระยะยาว

คุณสามารถใช้คำแนะนำจาก Netflix ในการแนะนำภาพยนตร์ คำแนะนำเพลงจาก Spotify และโปรโมชันพิเศษใน Amazon เพื่อทำความเข้าใจผลกระทบของเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้อย่างแท้จริง และไม่เพียงกลายเป็นบรรทัดฐานเท่านั้น แต่ยังเป็นความคาดหวังของผู้บริโภคอีกด้วย

บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่เหล่านี้สามารถทำงานที่ยุ่งยากนี้ให้สำเร็จได้ด้วยการผสานรวมการเรียนรู้ของเครื่อง ซึ่งกลายเป็นเครื่องมือที่จำเป็นและต้องมีในการปรับแต่งเนื้อหาอย่างรวดเร็ว

ที่น่าสนใจคือมีผู้จำหน่ายเครื่องมือปรับแต่งส่วนบุคคลค่อนข้างมาก Evergage, Monetate, Certona และ Dynamic Yield เป็นผู้จำหน่ายบางรายในตลาดที่ให้บริการนี้

รายงาน "Magic Quadrant for Personalization Engines" ของ Gartner ปี 2019 แสดงให้เห็นว่าการนำเอ็นจิ้น Personalization มาใช้เพิ่มขึ้น 28% ตั้งแต่ปี 2016

คุณต้องค้นหาจุดสำคัญในเส้นทางของลูกค้าซึ่งเหมาะสมที่สุดสำหรับการเพิ่มความเป็นส่วนตัว บริบทเป็นที่มาของความแตกต่างระหว่างลูกค้าซึ่งมักจะทำให้เกิดความต้องการเนื้อหาเฉพาะ

เนื่องจากการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณเป็นสิ่งที่คาดการณ์ได้ แมชชีนเลิร์นนิงจึงเริ่มมีบทบาทสำคัญ

ต่อไปนี้คือสามวิธีที่คุณสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อปรับปรุงการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ:

1. การใช้ข้อมูลประชากรที่ปลอดภัย

พื้นฐานของข้อมูลประชากรคือการเข้าถึงพฤติกรรมและความชอบเฉพาะตัวของลูกค้าของคุณ และคุณก็สามารถส่งผลต่อการเรียนรู้ของเครื่องได้ แม้ว่าข้อมูลนี้อาจเป็นเรื่องง่ายสำหรับคุณในการรับมือกับข้อมูลนี้ แต่ก็มีความคิดที่ซ้ำซากจำเจ

คู่แข่งของคุณ โดยเฉพาะอย่างยิ่งผู้ที่เข้าถึงเสิร์ชเอ็นจิ้นขนาดใหญ่สามารถใช้เครื่องมือค้นหาเหล่านี้เพื่อค้นหาข้อมูลส่วนบุคคลระดับสูงเกี่ยวกับลูกค้าของคุณ เช่น ปัญหาทางการแพทย์ สถานะการจ้างงาน ข้อมูลทางการเงิน ความเชื่อทางการเมือง และรายละเอียดส่วนตัวอื่นๆ ข้อมูลนี้จะถูกรวบรวม จัดเก็บ และเชื่อมโยงกับโปรไฟล์ข้อมูลของคุณอย่างแน่นอน

วิธีเดียวที่จะ "เลือกไม่ใช้" อย่างมีประสิทธิภาพคือการรักษาข้อมูลของคุณให้ปลอดภัยและไม่อยู่ในมือของผู้รวบรวมข้อมูล อาชญากรไซเบอร์ทราบด้วยว่าข้อมูลนี้เป็นเหมืองทองคำและกระตือรือร้นที่จะลงมือทำ

ข้อมูลทางประชากรศาสตร์ที่ครอบคลุมมักจะเปิดเผยโปรไฟล์ทางเศรษฐกิจและสังคมทั้งหมดสำหรับลูกค้า — ระยะห่างจากที่ตั้งร้านค้าปลีก รายได้เฉลี่ย อายุเฉลี่ย อัตราส่วนทางชาติพันธุ์ เยาวชนหรือประชากรนักศึกษาวิทยาลัย และบางครั้งถึงกับแต่งงานเมื่อเทียบกับสถิติโสด

ในขณะที่คู่แข่งของคุณจะใช้ข้อมูลนี้ในการฝึกอบรมและปรับปรุงรูปแบบการคาดการณ์ของพวกเขา รวมทั้งลดความซับซ้อนของข้อมูลในการปรับแต่งข้อมูลส่วนตัวให้เหมาะสมในแบบเดียวกับที่คุณทำ อาชญากรไซเบอร์จะใช้ข้อมูลดังกล่าวเพื่อโจมตีลูกค้าของคุณ หรือแม้แต่ทำให้ธุรกิจของคุณเสียหาย

เป็นความจริงที่ในฐานะผู้ก่อตั้งสตาร์ทอัพรายใหม่ คุณอาจกำลังพิจารณาถึงผลทางการเงินของการต้องรักษาความปลอดภัยข้อมูลของคุณ แต่วิธีนี้จะช่วยประหยัดจากประสบการณ์ที่เลวร้ายได้อย่างมาก ในกรณีที่คุณไม่มีเงินสำหรับ VPN แบบชำระเงิน ไม่มีอะไรหยุดคุณจากการสมัครสมาชิกบริการ VPN ฟรี

สิ่งที่คุณบรรลุผลสำเร็จคือความสามารถในการปกปิดที่อยู่ IP ของคุณและเข้ารหัสการรับส่งข้อมูลทั้งหมด ซึ่งจะช่วยในการบล็อกทางภูมิศาสตร์และสนับสนุนข้อมูลประชากรที่ปลอดภัยและความเป็นส่วนตัวออนไลน์ขั้นสูงสุด

2. ใครเป็นผู้ชมโซเชียลมีเดียของคุณ?

การปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัวข้ามช่องทางเป็นแหล่งข้อมูลที่เป็นประโยชน์อย่างมาก เนื่องจากช่องทางโซเชียลมีเดียของลูกค้าที่เลือกได้เป็นช่องทางในการค้นหาว่าลูกค้ามีความเป็นมิตรต่อการติดต่อทางมือถือเพียงใด

นอกจากนี้ยังเป็นช่องทางในการรวบรวมข้อมูลประชากรเนื่องจากข้อเท็จจริงที่ว่ากลุ่มอายุและกลุ่มสังคมต่างๆ จะชอบแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียที่แตกต่างกัน

ตัวอย่างเช่น Gen Z เป็นที่รู้กันว่าชอบ Instagram และ Snapchat ในขณะที่ Gen X และคนรุ่นมิลเลนเนียลชอบ Facebook มากกว่า

3. จับใจพฤติกรรมออนไลน์ของผู้บริโภค

นอกจากข้อมูลทางประชากรศาสตร์และผู้ที่อยู่ในกลุ่มเป้าหมายโซเชียลมีเดียของคุณแล้ว แหล่งข้อมูลอื่นที่ช่วยให้เข้าใจผู้บริโภคแต่ละรายในการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณที่ใช้งานได้คือการใช้การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับความรู้ที่ครอบคลุมเกี่ยวกับพฤติกรรมออนไลน์ของผู้บริโภคของคุณ

เส้นทางการนำทางของผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าของคุณสามารถเปิดเผยข้อมูลมากมายเกี่ยวกับบุคคลนั้น

คุณจะมีข้อมูลเชิงลึกที่เป็นประโยชน์อย่างมากเกี่ยวกับความชอบของผู้บริโภคของคุณ ระยะเวลาที่ผู้บริโภคใช้ในการเรียกดูหน้าในไซต์ของคุณเป็นข้อมูลบ่งชี้ระดับความสำคัญและแหล่งข้อมูลอันมีค่า

แม้ว่าคุณอาจไม่สามารถรวบรวมข้อมูลอันมีค่าทั้งหมดนี้ได้ด้วยตนเอง แต่แมชชีนเลิร์นนิงสามารถเข้าใจพฤติกรรมที่ "ไม่แน่นอน" นี้ได้อย่างง่ายดาย

แมชชีนเลิร์นนิงสามารถระบุถึงการเยี่ยมชมไซต์ซ้ำ ๆ และสร้างโปรไฟล์เชิงลึกและความรู้ของลูกค้าและสิ่งที่พวกเขาสนใจ

เป็นสิ่งสำคัญมากที่คุณจะต้องรู้ว่าเพื่อให้คุณประสบความสำเร็จในการผสานการเรียนรู้ของเครื่องเข้ากับความพยายามในการปรับปรุงการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ คุณต้องพยายามปรับแต่งเนื้อหาในทุกช่องทาง

วิธีนี้จะช่วยให้มั่นใจได้ว่าลูกค้าของคุณจะรู้สึกมีส่วนร่วมแบบเรียลไทม์และไม่ว่าจะอยู่ที่ใด

หน้าผลิตภัณฑ์ในเว็บไซต์เริ่มต้นของคุณควรเต็มไปด้วยความสนุกสนานและปรับแต่งให้เข้ากับความชอบของแต่ละคน ปรับใช้โฆษณาเชิงคาดการณ์บนแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียของผู้บริโภคที่เลือก

คุณไม่ได้หยุดอยู่แค่ความพยายามในเว็บไซต์ของคุณ ใช้ประโยชน์จากข้อเสนออีเมลโอกาสในฐานะที่เก็บข้อมูลเนื้อหาส่วนบุคคลที่เชื่อถือได้ เหตุผลก็คือการสร้างเนื้อหาที่ปรับให้เหมาะสมที่สุดในอีเมลนั้นง่ายกว่าการทำงานสิ่งมหัศจรรย์บน หน้าเว็บ.

อย่างไรก็ตาม การผสานรวมแมชชีนเลิร์นนิงเป็นแอปพลิเคชันของ AI ช่วยให้คุณมีโอกาสในการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในระดับบุคคลได้ดีขึ้นในวงกว้าง

John Ejiofor เป็นผู้ก่อตั้งและบรรณาธิการบริหารของ Nature Torch เขาสามารถพบได้บน Twitter @ John02Ejiofor