การตลาดเฉพาะบุคคลคืออะไร และเหตุใดแมชชีนเลิร์นนิงจึงเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพ

ในขณะที่โลกของการตลาดดิจิทัลมีการแข่งขันกันมากขึ้น ธุรกิจต่างๆ จำเป็นต้องก้าวไปไกลกว่าการบรรลุความคาดหวังของลูกค้าขั้นพื้นฐานเพื่อมอบประสบการณ์ที่โดดเด่น และการตลาดเฉพาะบุคคลสามารถช่วยคุณได้ แต่การตลาดส่วนบุคคลคืออะไร? อ่านต่อเพื่อหาข้อมูลเพิ่มเติม

การตลาดส่วนบุคคลอย่างแท้จริงกลายเป็นสิ่งจำเป็นมากกว่าสิ่งที่ควรมี เนื่องจากลูกค้าคาดหวังถึงการปรับแต่งจำนวนหนึ่งอยู่แล้ว เช่น ชื่อของพวกเขาจะปรากฏที่ด้านบนสุดของอีเมลทางการตลาด ตอนนี้พวกเขากำลังมองหาระดับถัดไป เช่น หน้าเว็บที่แสดงเนื้อหาโดยอัตโนมัติตามการตั้งค่าหรือโฆษณาตามสถานที่สำหรับข้อเสนอพิเศษที่ร้านค้าใกล้เคียง

โชคดีที่เทคโนโลยีอยู่ข้างเรา ด้วยระบบอัตโนมัติและแมชชีนเลิร์นนิงทำให้ง่ายต่อการนำเสนอเนื้อหาทางการตลาดที่เป็นส่วนตัวอย่างแท้จริง มาสำรวจว่าสิ่งนี้มีความหมายต่อธุรกิจของคุณอย่างไร

การตลาดส่วนบุคคลคืออะไร?

การตลาดส่วนบุคคลคือแนวทางปฏิบัติในการกำหนดเป้าหมายเนื้อหาไปยังลูกค้าเฉพาะตามข้อมูลที่คุณรวบรวม ซึ่งรวมถึงความสนใจ ความชอบ และพฤติกรรมของพวกเขา บริษัทต่างๆ ใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างเนื้อหาที่ปรับแต่งได้สูง ซึ่งส่งถึงลูกค้าผ่านอีเมล โฆษณา หรือแพลตฟอร์มอื่นๆ ตัวอย่างเช่น VWO Personalize ช่วยให้คุณสามารถนำเสนอการเดินทางที่ไม่ซ้ำใครหลายพันแบบสำหรับผู้ชมเฉพาะและเปิดใช้งานในเวลาที่เหมาะสม คุณสามารถทดลองใช้ฟรีหากต้องการสำรวจ

ข้อมูลลูกค้าจะถูกรวบรวมโดยใช้เครื่องมืออัตโนมัติและอัลกอริธึมอันชาญฉลาด ซึ่งเป็นที่มาของแมชชีนเลิร์นนิง โดยทั่วไปแล้ว โค้ดจะถูกเพิ่มลงในเว็บไซต์ ทำให้เครื่องสามารถบันทึกข้อมูลที่มีค่า เช่น การคลิก เวลาที่ใช้บนเว็บไซต์ และประวัติการซื้อ ด้วยเทคโนโลยีที่เหมาะสม คุณยังสามารถรวบรวมข้อมูลจากการโต้ตอบกับลูกค้าในหลายช่องทาง

การรวบรวมข้อมูลยังรวมถึงการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลประชากรของลูกค้า เช่น อายุ เพศ สถานที่ และสถานะทางการเงิน เมื่อคุณรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องทั้งหมดแล้ว อัลกอริทึมจะวิเคราะห์และระบุว่าลูกค้ารายใดควรได้รับเนื้อหาใด

จุดมุ่งหมายคือการสร้างประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยมที่ลูกค้าแต่ละรายรู้สึกไม่เหมือนใคร ซึ่งหมายถึงการเข้าถึงบุคคลที่ใช่ในเวลาที่เหมาะสมด้วยข้อความที่ถูกต้อง คิด:

• อีเมลที่กำหนดเอง (และเราไม่ได้หมายถึงเพียงแค่ใส่ชื่อของพวกเขาแทน "เรียนลูกค้า")
• ส่วนลดเป้าหมาย
• สินค้าแนะนำ
• ข้อเสนอวันเกิด
• รางวัลสำหรับลูกค้าประจำ

ประโยชน์ของการตลาดเฉพาะบุคคล

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณช่วยมอบสัมผัสที่สำคัญของมนุษย์ให้กับกลยุทธ์ทางการตลาดของคุณ (แม้ว่าทุกคนจะรู้ว่ามันดำเนินการโดยเครื่องจักร) มันทำให้ผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าของคุณรู้สึกมีค่า เนื่องจากแบรนด์ได้พยายามค้นหาสิ่งที่พวกเขาต้องการ

ความสุขของลูกค้านำไปสู่ความภักดีที่เพิ่มขึ้น สิ่งนี้ส่งผลดีต่อต้นทุนการได้มาของคุณ (โดยปกติการรักษาลูกค้าที่คุณมีไว้จะมีราคาถูกลง) ผู้อุปถัมภ์ที่ภักดีจะแนะนำให้คุณรู้จักกับผู้อื่น ซึ่งจะช่วยเพิ่มชื่อเสียงของคุณและดึงดูดธุรกิจให้มากขึ้น

นอกจากนี้ การตลาดเฉพาะบุคคลสามารถปรับปรุง ROI ของคุณได้ เนื่องจากคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะสมจะกระตุ้นให้ลูกค้าใช้จ่ายมากกว่าที่ควรจะใช้กับการโฆษณาแบบเดิม จากการสำรวจหนึ่งพบว่า 91% ของผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้ากับแบรนด์ที่จดจำพวกเขาและให้ข้อเสนอและคำแนะนำที่เกี่ยวข้อง

ในขณะเดียวกัน 63% ของนักการตลาดในสหรัฐฯ มองว่าอัตราการแปลงที่เพิ่มขึ้นเป็นประโยชน์หลักของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ ดังนั้น หากคุณกังวลเกี่ยวกับ Conversion และรายได้และถามว่า "ต้องใช้เวลานานแค่ไหนจึงจะเห็นผล SEO" ก็คุ้มค่าที่จะทุ่มเทความพยายามทางการตลาดเพื่อการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ

ความท้าทายของการตลาดเฉพาะบุคคล

การตลาดส่วนบุคคลไม่ใช่การเดินเล่นในสวนสาธารณะ ประการหนึ่ง คุณต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าลูกค้าของคุณไม่ถูกเลื่อนออกไปด้วยการติดตามและวิเคราะห์ความชอบและพฤติกรรมของพวกเขา นอกจากนี้ยังมีกฎหมายความเป็นส่วนตัวของข้อมูลเพื่อนำทาง

ความท้าทายอีกประการหนึ่งคือคุณต้องรวบรวมข้อมูลจำนวนมากเพื่อคาดการณ์สิ่งที่ลูกค้าต้องการอย่างแม่นยำ นอกเหนือจากการแบ่งกลุ่มลูกค้าตามสิ่งต่างๆ เช่น อายุ เพศ และสถานที่ตั้ง และคุณจะต้องการทดลองเพื่อดูว่าอะไรใช้ได้ผลและไม่ได้ผล ใช้เวลานานในการทำสิ่งนี้ในวงกว้าง

แม้ว่าคุณจะใช้เครื่องมือเช่น Apache Hadoop เพื่อประมวลผลและจัดเก็บข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมาก (อ่านบทความ Databricks เกี่ยวกับซอฟต์แวร์ Hadoop นี้) คุณไม่สามารถสร้างอีเมลหรือโฆษณาที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลได้ด้วยตนเองสำหรับลูกค้าทุกราย นั่นคือที่มาของการเรียนรู้ของเครื่อง

การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร?

การเรียนรู้ของเครื่อง (ML) คือชุดย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่ช่วยให้เครื่องเรียนรู้อย่างต่อเนื่องจากข้อมูล อัลกอริทึมจะวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุแนวโน้มและความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล โดยใช้สิ่งที่ค้นพบเพื่อคาดการณ์ว่าการกระทำหรือประสบการณ์ใดมีแนวโน้มที่จะให้ผลลัพธ์ที่แน่นอนที่สุด

เครื่องจักรจะฉลาดขึ้นเมื่อดูดซับข้อมูลได้มากขึ้น หลังจากนั้นไม่นาน พวกเขาก็สามารถตัดสินใจและปรับเปลี่ยนการกระทำของตนเองได้โดยไม่ต้องอาศัยข้อมูลจากมนุษย์

มันอาจจะฟังดูล้ำสมัยมาก แต่เราทุกคนล้วนประสบกับแมชชีนเลิร์นนิงในชีวิตประจำวันของเรา หากคุณเรียกดูรายการบนเว็บไซต์ขายปลีก คาดว่าจะเห็นโฆษณานั้นบนฟีดโซเชียลมีเดียของคุณ เมื่อคุณพิมพ์ข้อความบน WhatsApp คำที่แนะนำจะปรากฏขึ้นตามเนื้อหาข้อความก่อนหน้าของคุณ และเมื่อคุณเข้าสู่ระบบ Amazon หรือ Netflix คุณจะเห็นคำแนะนำที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการของคุณ

ใช้ในด้านการตลาดอย่างไร?

ในการตลาดส่วนบุคคล ML ใช้เพื่อวิเคราะห์ประเภทของเนื้อหา คำหลัก และวลีที่ดึงดูดความสนใจของผู้บริโภคเป้าหมายของคุณ เมื่อคุณค้นพบสิ่งที่สำคัญสำหรับพวกเขาแล้ว คุณสามารถสร้างเนื้อหาหรืออินโฟกราฟิกที่เกี่ยวข้องได้ และเมื่อเวลาผ่านไป เครื่องจะเรียนรู้ว่าเนื้อหาใดมีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับการบรรลุเป้าหมายเฉพาะ

ต่อไปนี้คือเทคนิคบางส่วนที่ใช้กันทั่วไปในการเรียนรู้ของเครื่อง:

การวิเคราะห์การถดถอย

นี่เป็นวิธีการทางสถิติที่ช่วยให้คุณสามารถตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตั้งแต่สองตัวขึ้นไป คุณสามารถใช้การถดถอยเชิงเส้นเพื่อค้นหาว่าหน้าใดมีแนวโน้มที่จะนำไปสู่ ​​Conversion มากที่สุด เนื่องจากสมการถดถอยสามารถเปิดเผยความสัมพันธ์ที่ชัดเจนระหว่างจำนวนการคลิกในหน้าใดหน้าหนึ่งกับจำนวน Conversion การถดถอยทางลอจิสติกส์ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมการซื้อของในอดีต ซึ่งช่วยให้คุณกำหนดการดำเนินการติดตามผลส่วนบุคคลเพื่อจัดการกับการละทิ้งรถเข็น

อัลกอริทึมการจัดกลุ่ม

อัลกอริทึมเหล่านี้ช่วยคุณ จัดกลุ่มลูกค้า ออกเป็นส่วนๆ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ แยกข้อมูลออกเป็นกลุ่มตามลักษณะและคุณภาพที่ใช้ร่วมกัน และกำหนดลงในคลัสเตอร์

สามารถใช้สำหรับการพัฒนาเครื่องมือแนะนำและการวิเคราะห์โซเชียลมีเดีย แนวคิดก็คือหากมีการเชื่อมต่อระหว่างผู้คน พวกเขามักจะมีการตั้งค่าร่วมกัน ดังนั้นคุณจึงมั่นใจได้ว่าผู้ติดตามของเพจ Facebook หนึ่งๆ จะตอบสนองในเชิงบวกต่อโฆษณาสำหรับสิ่งที่คล้ายกัน

กฏสมาคม

กฎการเชื่อมโยงเผยให้เห็นความสัมพันธ์ที่น่าสนใจระหว่างตัวแปรต่างๆ ในฐานข้อมูลขนาดใหญ่ และยังสามารถใช้เพื่อสร้างเครื่องมือแนะนำได้อีกด้วย ตัวอย่างเช่น หากคุณซื้อโทรศัพท์เครื่องใหม่ใน Amazon คุณอาจเห็นคำแนะนำเกี่ยวกับเคสโทรศัพท์ที่เหมาะสม ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับข้อเท็จจริงที่ว่าลูกค้ารายอื่นซื้อทั้งสองรายการร่วมกัน และคอมพิวเตอร์ได้เรียนรู้ว่าเป็นการกระทำที่ได้รับความนิยม

โซ่มาร์คอฟ

วิธีนี้ใช้เพื่อจำลองความน่าจะเป็น เช่น การวิเคราะห์พฤติกรรมเว็บไซต์แบบเรียลไทม์ของผู้ใช้และการคาดการณ์การนำทางตามนั้น เครื่องอาจพบว่าผู้เข้าชมส่วนใหญ่คลิกที่ปุ่ม CTA เมื่ออยู่ในตำแหน่งตรงกลางของหน้า ดังนั้นนักออกแบบเว็บไซต์จึงรู้ว่าต้องตั้งค่าหน้าทั้งหมดในลักษณะนั้นในอนาคต

เหตุใดแมชชีนเลิร์นนิงจึงมีประสิทธิภาพสำหรับการตลาดเฉพาะบุคคล

การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณตามขนาด

เครื่องมือแมชชีนเลิร์นนิงเรียนรู้เกี่ยวกับความชอบของลูกค้าได้เร็วกว่าที่มนุษย์จะทำได้ พวกเขาสามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมากเกือบจะในทันทีและตัดสินใจอย่างชาญฉลาดโดยอิงจากข้อมูลนั้น

ตัวอย่างเช่น เครื่องรู้เมื่อมีคนละทิ้งรถเข็นช็อปปิ้งและสร้างอีเมลติดตามผลส่วนบุคคลโดยอัตโนมัติ ดูตัวอย่างต่อไปนี้ ซึ่งมีข้อความระบุชื่อผู้ซื้อและจูงใจให้พวกเขากลับมา:

ข้อมูลเชิงลึก

ML มีประโยชน์ในการทำความเข้าใจผู้ชมของคุณอย่างลึกซึ้งยิ่งขึ้น เครื่องสามารถเรียนรู้จากตัวกรองที่ช่วยให้ผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์สามารถจัดเรียงรายการตามหมวดหมู่และการติดตามพฤติกรรมเชิงลึกที่ตรวจสอบการเคลื่อนไหวของเมาส์ การเลื่อน และเวลาที่ใช้ต่อหน้า เทคโนโลยีการเรียนรู้เชิงลึกของ Google ช่วยให้สามารถเสนอการค้นหาที่แนะนำสำหรับผู้ใช้แต่ละราย

พวกเขายังสามารถวิเคราะห์การโต้ตอบโดยใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ซึ่งคอมพิวเตอร์เรียนรู้ที่จะเข้าใจคำพูดและข้อความในลักษณะที่คล้ายมนุษย์ และการวิเคราะห์ความรู้สึก ซึ่งเครื่องสามารถบอกได้ว่าทัศนคติของผู้เข้าร่วมเป็นบวกหรือลบ เทคนิคทั้งสองนี้ช่วยให้นักการตลาดตระหนักว่าเมื่อลูกค้าไม่พึงพอใจ หรือค้นหาโอกาสที่เหมาะสมในการเพิ่มยอดขาย

การกระทำที่ปรับได้

เนื่องจากแมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถพัฒนาความรู้และวิเคราะห์ข้อมูลได้อย่างต่อเนื่อง หมายความว่าสามารถพิจารณาลักษณะและพฤติกรรมของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไปได้ด้วย

หากลูกค้าอยู่กับคุณมาเป็นเวลานาน รสนิยมและสถานการณ์ของพวกเขาอาจเปลี่ยนไป แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คุณพร้อมสำหรับสิ่งนั้น เนื่องจากเครื่องมือสามารถปรับและปรับแต่งเนื้อหาสำหรับการตั้งค่าล่าสุดได้

ตัวอย่างเช่น Salesforce มี AI ที่เรียกว่า Einstein ซึ่งสามารถปรับการสร้างแบบจำลองด้วยการโต้ตอบกับลูกค้าทุกครั้งและข้อมูลเพิ่มเติมที่ได้รับ

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการใช้แมชชีนเลิร์นนิงในการทำการตลาดเฉพาะบุคคล

ผู้เชี่ยวชาญด้าน B2B ทั่วโลกจำนวนมหาศาล 93% เชื่อว่าความพยายามในการปรับแต่งเว็บไซต์ให้เป็นส่วนตัวช่วยให้รายได้เติบโต แต่คุณจะมั่นใจได้อย่างไรว่าแมชชีนเลิร์นนิงช่วยเสริมความพยายามเหล่านั้นอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด นี่คือเคล็ดลับบางประการเกี่ยวกับวิธีทำให้ถูกต้อง

ให้ลูกค้ามาก่อน

ฟังดูชัดเจน แต่คุณควรคำนึงถึงประสบการณ์ของลูกค้าเป็นอันดับแรกเสมอ อย่าหลงระเริงกับเทคโนโลยีใหม่จนคุณลืมไปว่าทำไมคุณถึงใช้มัน หากมีสถานการณ์ที่การโทรแบบสดจะทำงานได้ดีกว่าอีเมลส่วนบุคคล (เช่น การชดเชยลูกค้าสำหรับปัญหาหรือความผิดพลาด) ให้ดำเนินการเลย

คุณยังสามารถใช้ ML เพื่อเสริมประสบการณ์การสนับสนุนลูกค้าด้วยตัวเลือกต่างๆ เช่น แชทบ็อตและการค้นหาด้วยเสียง

เวลาเป็นสิ่งสำคัญ

การตลาดส่วนบุคคลไม่ใช่แค่การปรับแต่งเนื้อหาของข้อความของคุณเท่านั้น เวลาที่เหมาะสมเป็นสิ่งสำคัญหากคุณต้องการให้ผู้รับมีส่วนร่วมอย่างเต็มที่ ลูกค้าทุกคนมีเอกลักษณ์เฉพาะตัว และพวกเขาไม่ได้ตรวจสอบอีเมลหรือเรียกดูโซเชียลมีเดียในเวลาเดียวกันของวัน แมชชีนเลิร์นนิงช่วยให้คุณปรับแต่งเวลาในการส่ง/แสดงผลตามพฤติกรรมก่อนหน้า ซึ่งเรียกว่า "การจัดส่งอัจฉริยะ"

ใช้การทดสอบ A/B

การทดสอบ A/B จะเปรียบเทียบเวอร์ชันดั้งเดิมของพร็อพเพอร์ตี้ดิจิทัลของคุณกับรูปแบบต่างๆ ตั้งแต่หนึ่งรูปแบบขึ้นไป และวัดความแตกต่างกับเป้าหมายที่กำหนดไว้ โดยจะแบ่งการรับส่งข้อมูลของคุณระหว่างเวอร์ชันต่างๆ อย่างสม่ำเสมอเพื่อกำหนดว่าเวอร์ชันใดมีราคาดีกว่า ซึ่งหมายความว่าสัดส่วนที่มีนัยสำคัญของการเข้าชมของคุณจะถูกส่งไปยังรูปแบบที่มีประสิทธิภาพต่ำ

เพื่อเพิ่มจำนวน Conversion สูงสุดในกรอบเวลาการทดสอบ VWO ขอเสนอการทดสอบ multi-armed bandit (MAB) อัลกอริธึม MAB จัดสรรการรับส่งข้อมูลแบบไดนามิก ซึ่งหมายความว่าจะระบุรูปแบบที่มีประสิทธิภาพเหนือกว่าอย่างต่อเนื่องตามข้อมูลที่ได้รับระหว่างการทดสอบ และกำหนดเส้นทางการรับส่งข้อมูลส่วนใหญ่แบบไดนามิกและแบบเรียลไทม์ไปยังตัวแปรที่ชนะนี้

ดังนั้น หากคุณมีกรอบเวลาสั้นๆ สำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพและไม่มีเวลาพอที่จะรอความสำคัญทางสถิติ คุณสามารถเลือกใช้การทดสอบด้วยแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเพิ่ม Conversion ของคุณให้สูงสุด หากต้องการทราบข้อมูลเพิ่มเติม ทดลองใช้ฟรีกับ VWO หรือขอตัวอย่างกับผู้เชี่ยวชาญ MAB ของเรา

ปรับแต่งเว็บไซต์ในแบบของคุณ

นอกจากการปรับแต่งโฆษณาป๊อปอัปหรืออีเมลแล้ว คุณยังปรับแต่งหน้าเว็บและแอปให้เหมาะกับลูกค้าเฉพาะรายได้อีกด้วย เมื่อมีคนเรียกดูไซต์หรือแอป เนื้อหาที่พวกเขาเห็นสามารถปรับให้เป็นแบบส่วนตัวตามสิ่งต่างๆ เช่น เพศ สถานที่ตั้ง และว่าพวกเขาเป็นลูกค้าใหม่หรือไม่ อีกครั้งที่ Amazon และ Netflix ทำได้ดีเป็นพิเศษในเรื่องนี้ ทดลองใช้งานฟรีเพื่อดูว่า VWO Personalize สามารถช่วยคุณได้อย่างไร

ใช้วิธีการแบบ Omnichannel

ลูกค้าชอบที่จะใช้ช่องทางใดที่สะดวกที่สุดสำหรับพวกเขาในขณะนั้น ดังนั้นตรวจสอบให้แน่ใจว่าการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณครอบคลุมทุกช่องทาง คุณสามารถใช้เครื่องมือทดสอบการใช้งานเพื่อตรวจสอบว่าเว็บไซต์และแอปของคุณทำงานตามที่ตั้งใจไว้ โดยข้อความที่เหมาะสมจะไปถึงผู้ใช้ที่เหมาะสม

ยิ่งมีแชแนลมาก ยิ่งมีข้อมูลมาก! คุณยังอาจใช้ DataFrames แพนด้าเพื่อโหลดข้อมูลจากฐานข้อมูลและรูปแบบข้อมูลต่างๆ เพื่อรับมุมมองที่สมบูรณ์และบันทึกเซ็กเมนต์ภายในกรอบข้อมูล (อ่านบทความ Databricks นี้เกี่ยวกับโครงสร้าง DataFrame ของแพนด้า)

ซื้อกลับบ้าน

เนื่องจากผู้คนถูกโจมตีด้วยข้อความทางการตลาดจากช่องทางต่างๆ ที่เพิ่มขึ้น คุณจึงต้องตัดเสียงรบกวนด้วยเนื้อหาที่เกี่ยวข้องอย่างแท้จริง การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้คุณ:

• ปรับแต่งข้อความทางการตลาดของคุณในวงกว้าง
• ทำให้กระบวนการรวบรวมข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• ทดลองกับข้อความของคุณเพื่อกระตุ้นการแปลง

อย่างไรก็ตาม ทีมการตลาดไม่จำเป็นต้องกลัวงานที่ทำ เครื่องจักรยังไม่สามารถแสดงความคิดสร้างสรรค์หรือจิตสำนึกได้ ดังนั้นนักการตลาดที่ชาญฉลาดจึงสามารถรวม AI เข้ากับข้อมูลที่ป้อนโดยมนุษย์เพื่อมอบประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนตัว

หวังว่าคู่มือนี้จะให้คำตอบที่ชัดเจนสำหรับคำถามว่า "การตลาดเฉพาะบุคคลคืออะไร" และตอนนี้คุณรู้สึกมั่นใจที่จะใช้การตลาดเฉพาะบุคคลเพื่อเพิ่มพลังให้ธุรกิจของคุณ