เหตุใดนักการตลาดจึงต้องการทั้งการปรับให้เป็นส่วนตัวแบบอิงตามกฎและอิงตามแมชชีนเลิร์นนิง

การเพิ่มความคาดหวังของผู้บริโภคและแรงกดดันด้านการแข่งขันได้สร้างความเป็นจริงใหม่สำหรับนักการตลาด: การปรับเปลี่ยนในแบบของคุณไม่ใช่เรื่องหรูหราอีกต่อไป แต่ได้กลายเป็นมาตรฐานขั้นพื้นฐานของการบริการในเศรษฐกิจดิจิทัลในปัจจุบัน

ในการให้บริการประสบการณ์ที่เกี่ยวข้อง โดยทั่วไปแล้วบริษัทต่างๆ จะปฏิบัติตามแนวทางที่เรียกว่าการตั้งค่าส่วนบุคคลแบบอิงตามกฎ ซึ่งใช้ตรรกะ ถ้า/จากนั้น เพื่อปรับแต่งการเดินทางของลูกค้าให้สอดคล้องกับชุดของกฎการกำหนดเป้าหมายที่ตั้งโปรแกรมด้วยตนเอง

แต่สำหรับแบรนด์ที่ต้องการขยายความพยายามในการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ การพึ่งพาแนวทางที่ดำเนินการด้วยตนเองทั้งหมดเพื่อกำหนดประสบการณ์ที่เหมาะสมที่สุดอาจไม่มีประสิทธิภาพหรือจัดการได้เสมอไป นั่นเป็นสาเหตุที่แบรนด์จำนวนมากมุ่งไปที่อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยในกระบวนการตัดสินใจ

ทั้งสองวิธีมีข้อได้เปรียบที่แตกต่างกัน ซึ่งเป็นเหตุผลว่าทำไมองค์กรจึงควรทำงานร่วมกับโซลูชันเหล่านี้ควบคู่กัน แทนที่จะละทิ้งแนวทางใดแนวทางหนึ่ง

ความงามและข้อจำกัดของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณตามกฎเกณฑ์

การปรับให้เป็นส่วนตัวตามกฎทำงานอย่างไร สมมติว่าผู้เยี่ยมชมเข้ามาที่หน้าแรกของแบรนด์เป็นครั้งแรก หากเป็นกรณีนี้แล้วเว็บไซต์จะแสดงข้อความต้อนรับในแบนเนอร์พระเอก Layering ในสภาพที่ผู้ชมเพิ่มเติมหากผู้เข้าชมใหม่และตั้งอยู่ในไอร์แลนด์แล้วแบนเนอร์ในหน้าแรกของพระเอกจะมีข้อความต้อนรับที่มีเนื้อหาเฉพาะไอร์แลนด์

เงื่อนไขเหล่านี้ ซึ่งมีตั้งแต่ง่ายไปจนถึงซับซ้อน ล้วนถูกกำหนดโดยมนุษย์ ไม่ใช่เครื่องจักร นี่เป็นปัจจัยสำคัญที่อยู่เบื้องหลังความสำเร็จของความคิดริเริ่มการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลตามกฎ เนื่องจากนักการตลาดนำความรู้ในอุตสาหกรรมและแบรนด์ที่ AI อาจต้องเผชิญอย่างลึกซึ้งมาใช้

หน้าที่ในการกำหนดกฎเกณฑ์ดังกล่าวทำให้มั่นใจได้ว่าประสบการณ์ที่แบ่งกลุ่มและตามบริบทที่แบรนด์มอบให้นั้นอิงจากข้อมูลเชิงลึกที่เข้าใจง่ายและประสบการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง

อย่างไรก็ตาม การทำเช่นนี้อาจกลายเป็นงานที่น่าเบื่อและมีข้อมูลจำนวนมาก โดยเกี่ยวข้องกับการทดสอบการใช้งานจำนวนมากพร้อมการวัดแบบละเอียดของทุกรูปแบบที่ทดสอบแล้วเทียบกับแต่ละกลุ่มผู้ชม เพื่อที่จะกำหนดกฎการกำหนดเป้าหมายแบบเป็นโปรแกรมที่เหมาะสมที่สุด

ในท้ายที่สุด ไม่ว่านักการตลาดจะมีความโน้มเอียงทางคณิตศาสตร์แค่ไหน ก็มักจะมีการจำกัดจำนวนกลุ่มที่สามารถจัดการได้ก่อนที่ทุกอย่างจะซับซ้อนเกินไป

ด้วยชุดค่าผสมและการเรียงสับเปลี่ยนจำนวนมาก การเลือกรูปแบบที่ชนะในการเผชิญกับฐานลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาแทบจะเป็นไปไม่ได้เลย นี่คือที่มาของการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณตามการเรียนรู้ของเครื่อง

เมื่อใดควรรวมการตั้งค่าส่วนบุคคลตามการเรียนรู้ของเครื่อง

ด้วยการเรียนรู้ของเครื่อง แบรนด์ต่างๆ สามารถทำให้การรวบรวมและตีความข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าเป็นไปโดยอัตโนมัติ โดยใช้อัลกอริทึมหรือเครื่องมือในการตัดสินใจกำหนดรูปแบบที่ลูกค้าจะได้รับบริการตามประสิทธิภาพ แม้ว่าวิธีการนี้จะเกี่ยวข้องกับข้อมูลที่มนุษย์ป้อนเข้ามาน้อยกว่าการปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคลแบบใช้กฎเกณฑ์แบบเดิมๆ แต่ความตั้งใจก็คือการเพิ่มประสิทธิภาพของนักการตลาด ไม่ใช่แทนที่พวกเขา

แทนที่จะปรับใช้ "ผู้ชนะใช้ทุกแนวทาง" อย่างซื่อสัตย์ โดยใช้รูปแบบที่ชนะเพียงรูปแบบเดียวในกลุ่มผู้เข้าชมทั้งหมดเมื่อมีนัยสำคัญทางสถิติ คุณสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของแต่ละรูปแบบในทุกกลุ่มการเข้าชมแบบเรียลไทม์เพื่อให้บริการ เนื้อหาที่เกี่ยวข้องมากที่สุดเพื่อเลือกกลุ่มเป้าหมาย

สิ่งนี้ทำให้การปรับเปลี่ยนให้เป็นแบบส่วนตัวบนการเรียนรู้ด้วยเครื่องเป็นส่วนตัวมากขึ้น ดีขึ้น เป็นส่วนตัว เนื่องจากรูปแบบหนึ่งไม่เหมาะสำหรับผู้เยี่ยมชมทุกคน และการปรับใช้ประสบการณ์ในลักษณะนี้มักจะประนีประนอมประสบการณ์สำหรับผู้เยี่ยมชมบางส่วน

สิ่งสำคัญที่สุดคือ การเพิ่มประสิทธิภาพผ่านการเรียนรู้ของเครื่องช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรอย่างมากในการทดสอบ A/B ทำให้เป็นประโยชน์อย่างมากต่อประสิทธิภาพการทำงานและผลกำไร ใช้วันหยุดหรือโปรโมชั่นกลับไปโรงเรียน

แทนที่จะใช้การทดสอบ A/B และพยายามเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้าในทันที อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องทำให้สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ในเชิงบวกสำหรับแต่ละบุคคลได้ และทำให้รายได้สูงสุดตลอดระยะเวลาของแคมเปญทั้งหมด

นักการตลาดควรทำการทดสอบในช่วงเวลาสั้นๆ เช่นนี้ เปรียบเทียบกลไกการเพิ่มประสิทธิภาพกับกลุ่มควบคุม จากนั้นจึงตรวจสอบผลลัพธ์

ที่สุดของทั้งสองโลก

เพื่อประโยชน์ทั้งหมด การตัดสินใจตามอัลกอริทึมไม่ได้เหนือกว่าการกำหนดเป้าหมายตามกฎโดยเนื้อแท้

โปรดจำไว้ว่า นักการตลาดนำเอาข้อมูลเชิงลึกและวิจารณญาณที่หาตัวจับยากมาสู่ตาราง ซึ่งจำเป็นเสมอในการกำหนดกลยุทธ์และตรรกะสำหรับแคมเปญเหล่านี้ เป็นการนำการตั้งค่าส่วนบุคคลตามกฎและการเรียนรู้ของเครื่องมาใช้ควบคู่กันซึ่งจะนำมาซึ่งผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

แบรนด์ในปัจจุบันเผชิญกับความจำเป็นหลายประการ: การเปลี่ยนผู้เข้าชมครั้งแรกให้กลายเป็นลูกค้า การเอาชนะใจลูกค้าที่เลิกรา และการรักษาลูกค้าประจำที่มอบมูลค่าตลอดอายุการใช้งานสูงให้กับแบรนด์

พวกเขาต้องบรรลุเป้าหมายเหล่านี้โดยคำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ในความชอบและความสนใจของลูกค้าเหล่านี้

แม้ว่านักการตลาดและผู้ขายสินค้าจะเป็นส่วนสำคัญในการกำหนดวิสัยทัศน์ เอกลักษณ์ และการเลือกผลิตภัณฑ์ของแบรนด์ การตัดสินใจเชิงกลยุทธ์มากมาย เช่น ครีเอทีฟโฆษณาที่จะใช้ ลำดับของผลิตภัณฑ์ที่จำหน่าย และอีเมลที่จะส่ง ซึ่งลูกค้าสามารถขับเคลื่อนด้วยเครื่องมือ AI ด้วยผลลัพธ์ที่เหนือชั้นมากสำหรับมนุษย์ในการตัดสินใจดังกล่าวโดยไม่ได้รับความช่วยเหลือจากเครื่องจักร

ระบบเหล่านี้เพิ่มขีดความสามารถของมนุษย์และสร้างความเป็นไปได้ใหม่ๆ สำหรับผู้ค้าปลีกโดยการเพิ่มแง่มุมที่สำคัญที่สุดของการพาณิชย์: ความเกี่ยวข้อง ยิ่งข้อเสนอหรือชุดผลิตภัณฑ์มีความเกี่ยวข้องและน่าสนใจมากขึ้นสำหรับบุคคลใดบุคคลหนึ่ง โอกาสที่พวกเขาจะซื้อจะสูงขึ้น สนุกกับการซื้อ และเพิ่มการมีส่วนร่วมกับแบรนด์

การปรับให้เป็นส่วนตัวตามกฎจะยังคงทำหน้าที่เป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้ โดยให้นักการตลาดมีความสามารถในการควบคุมว่าผู้ชมรายใดจะได้รับประสบการณ์เฉพาะ และในหลายกรณี การปรับเปลี่ยนดังกล่าวจะยังคงเป็นแนวทางที่สมเหตุสมผลที่สุดสำหรับการสร้างบริบทส่วนหนึ่งของเส้นทางการเดินทางของลูกค้า

แต่ในขณะที่แบรนด์ต่างๆ มองหาการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณ การเรียนรู้ของเครื่องจึงกลายเป็นสิ่งสำคัญ คำถามสำหรับแบรนด์ไม่ใช่เส้นทางที่พวกเขาควรติดตาม แต่เป็น ทำไมไม่ทั้งสอง?