การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยลูกค้าในการซื้อบริการและผลิตภัณฑ์ได้อย่างไร

/ / ตีพิมพ์ใน ปัญญาประดิษฐ์, EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning, บริษัท, การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร

การเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) ซึ่งเป็นส่วนย่อยของปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้เปลี่ยนแปลงวิธีที่ลูกค้าโต้ตอบและซื้อบริการ ผลิตภัณฑ์ โซลูชัน และอื่นๆ อย่างมาก ด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลจำนวนมหาศาล อัลกอริทึม ML สามารถแยกแยะรูปแบบ ทำนาย และมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลที่ช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้าและประสิทธิภาพทางธุรกิจได้อย่างมาก

โดยพื้นฐานแล้ว การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวข้องกับการฝึกอัลกอริทึมบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อจดจำรูปแบบและตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลใหม่ ความสามารถนี้มีประโยชน์อย่างยิ่งในขอบเขตของการโต้ตอบและพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า ต่อไปนี้เป็นวิธีการต่างๆ หลายวิธีที่การเรียนรู้ของเครื่องช่วยเหลือลูกค้าในบริบทนี้:

1. คำแนะนำส่วนบุคคล:
การประยุกต์ใช้การเรียนรู้ของเครื่องที่มองเห็นได้ชัดเจนที่สุดอย่างหนึ่งในการโต้ตอบกับลูกค้าคือการสร้างคำแนะนำแบบเฉพาะบุคคล แพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซ เช่น Amazon และบริการสตรีมมิ่ง เช่น Netflix ใช้ขั้นตอนวิธี ML เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมและความชอบในอดีตของผู้ใช้ ขั้นตอนวิธีเหล่านี้สามารถทำนายได้ว่าผู้ใช้น่าจะสนใจผลิตภัณฑ์หรือเนื้อหาใด จึงสามารถให้คำแนะนำที่เหมาะสมได้ ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าซื้อหนังสือแนววิทยาศาสตร์บ่อยครั้ง ระบบแนะนำจะให้ความสำคัญกับประเภทหนังสือที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งเพิ่มโอกาสในการซื้อเพิ่มเติม

2. การสนับสนุนลูกค้าที่เพิ่มขึ้น:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรได้ปฏิวัติการสนับสนุนลูกค้าผ่านการใช้งานแชทบอทและผู้ช่วยเสมือน เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เหล่านี้สามารถจัดการกับคำถามของลูกค้าได้หลากหลายแบบเรียลไทม์ โดยให้คำตอบและวิธีแก้ปัญหาทันที ด้วยการวิเคราะห์การโต้ตอบของลูกค้าในอดีต แชทบอทสามารถคาดการณ์ปัญหาที่พบบ่อยที่สุดและเสนอวิธีแก้ปัญหาที่เกี่ยวข้อง ช่วยปรับปรุงเวลาตอบสนองและความพึงพอใจของลูกค้า นอกจากนี้ การประมวลผลภาษาธรรมชาติขั้นสูง (NLP) ยังช่วยให้ระบบเหล่านี้สามารถเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามที่ซับซ้อนได้ ทำให้มีประสิทธิภาพมากกว่าการตอบกลับแบบสคริปต์แบบดั้งเดิม

3. กำหนดราคาแบบไดนามิก:
อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นเครื่องมือสำคัญในการนำกลยุทธ์การกำหนดราคาแบบไดนามิกไปใช้ โดยการวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น ความต้องการ การแข่งขัน พฤติกรรมของลูกค้า และสภาวะตลาด โมเดล ML สามารถปรับราคาได้แบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการขายและผลกำไร ตัวอย่างเช่น บริการเรียกรถอย่าง Uber ใช้การกำหนดราคาแบบไดนามิกเพื่อปรับค่าโดยสารโดยอิงตามอุปสงค์และอุปทานในปัจจุบัน วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าราคาจะยังคงมีการแข่งขันในขณะที่เพิ่มรายได้และความพร้อมใช้งานสูงสุดสำหรับลูกค้า

4. การตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรมีบทบาทสำคัญในการระบุและป้องกันกิจกรรมฉ้อโกงในการทำธุรกรรมออนไลน์ โดยการวิเคราะห์รูปแบบในข้อมูลธุรกรรม อัลกอริทึม ML สามารถตรวจจับความผิดปกติที่อาจบ่งชี้พฤติกรรมฉ้อโกงได้ ตัวอย่างเช่น หากรูปแบบการซื้อของลูกค้าเปลี่ยนแปลงไปจากพฤติกรรมปกติอย่างกะทันหัน ระบบสามารถทำเครื่องหมายธุรกรรมนั้นเพื่อตรวจสอบเพิ่มเติมได้ แนวทางเชิงรุกนี้จะช่วยปกป้องลูกค้าจากการฉ้อโกงและเพิ่มความไว้วางใจในแพลตฟอร์มออนไลน์

5. การบำรุงรักษาและการบริการเชิงคาดการณ์:
สำหรับลูกค้าที่ซื้อผลิตภัณฑ์ที่ต้องบำรุงรักษา เช่น ยานพาหนะหรืออุปกรณ์อุตสาหกรรม การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถนำเสนอโซลูชันการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากเซ็นเซอร์และบันทึกการบำรุงรักษาในอดีต โมเดล ML สามารถคาดการณ์ได้ว่าส่วนประกอบใดมีแนวโน้มที่จะล้มเหลวเมื่อใดและแนะนำการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน ซึ่งไม่เพียงช่วยลดระยะเวลาหยุดทำงานเท่านั้น แต่ยังยืดอายุการใช้งานของผลิตภัณฑ์อีกด้วย ซึ่งมอบคุณค่าที่สำคัญให้กับลูกค้า

6. การค้นหาและการค้นพบที่ได้รับการปรับปรุง:
การเรียนรู้ของเครื่องช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการค้นหาบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ ทำให้ลูกค้าค้นหาสิ่งที่ต้องการได้ง่ายขึ้น ด้วยการทำความเข้าใจบริบทและเจตนาเบื้องหลังคำค้นหา อัลกอริธึม ML สามารถให้ผลลัพธ์การค้นหาที่แม่นยำและเกี่ยวข้องมากขึ้นได้ ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าค้นหา "เดรสฤดูร้อน" ระบบจะจัดลำดับความสำคัญของผลิตภัณฑ์ที่กำลังได้รับความนิยม มีคะแนนสูง และเหมาะสมกับฤดูกาล ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์การช้อปปิ้งโดยรวมและเพิ่มโอกาสในการซื้อ

7. การวิเคราะห์ความเชื่อมั่นของลูกค้า:
เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง โดยเฉพาะเทคนิคที่เกี่ยวข้องกับ NLP ใช้ในการวิเคราะห์บทวิจารณ์และข้อเสนอแนะของลูกค้า โดยการประมวลผลข้อมูลข้อความจำนวนมาก โมเดล ML สามารถวัดความรู้สึกของลูกค้าและระบุธีมหรือปัญหาทั่วไปได้ ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการ แก้ไขข้อกังวลของลูกค้า และเพิ่มความพึงพอใจโดยรวม ตัวอย่างเช่น หากลูกค้าจำนวนมากแสดงความไม่พอใจกับฟีเจอร์ใดฟีเจอร์หนึ่ง บริษัทสามารถจัดลำดับความสำคัญของการปรับปรุงในส่วนนั้นได้

8. แคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมาย:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยให้ธุรกิจสามารถสร้างแคมเปญการตลาดที่ตรงเป้าหมายได้อย่างชัดเจนด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและแบ่งกลุ่มผู้ชมตามคุณลักษณะต่างๆ เช่น ข้อมูลประชากร พฤติกรรมการซื้อ และความชอบ ซึ่งช่วยให้สามารถกำหนดกลยุทธ์การตลาดได้เฉพาะบุคคลและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถใช้โมเดล ML เพื่อระบุลูกค้าที่มีคุณค่าสูงและปรับแต่งข้อความทางการตลาดให้เหมาะกับความต้องการและความสนใจเฉพาะของลูกค้า ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการมีส่วนร่วมและการแปลงข้อมูล

9. การจัดการสินค้าคงคลัง:
การจัดการสินค้าคงคลังอย่างมีประสิทธิภาพถือเป็นสิ่งสำคัญในการทำให้ลูกค้าสามารถซื้อผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้โดยไม่ต้องเผชิญกับปัญหาสินค้าหมดสต็อกหรือล่าช้า อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ต่างๆ ได้โดยอิงจากข้อมูลการขายในอดีต แนวโน้มตามฤดูกาล และปัจจัยอื่นๆ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจรักษาระดับสินค้าคงคลังให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม ลดความเสี่ยงของการมีสินค้ามากเกินไปหรือไม่เพียงพอ ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถใช้โมเดล ML เพื่อคาดการณ์ความต้องการเสื้อผ้าฤดูหนาวและปรับสินค้าคงคลังให้เหมาะสม เพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้าสามารถเข้าถึงผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้ตลอดฤดูกาล

10. ประสบการณ์ผู้ใช้ที่ดีขึ้น:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของผู้ใช้บนแพลตฟอร์มดิจิทัลได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยการวิเคราะห์พฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้ โมเดล ML สามารถปรับแต่งเค้าโครง เนื้อหา และการนำทางของเว็บไซต์และแอปพลิเคชันได้ ตัวอย่างเช่น ไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถใช้ ML เพื่อปรับแต่งโฮมเพจสำหรับผู้ใช้แต่ละราย โดยเน้นผลิตภัณฑ์และหมวดหมู่ที่เกี่ยวข้องกับความสนใจของผู้ใช้ วิธีนี้จะสร้างประสบการณ์การช้อปปิ้งที่น่าดึงดูดและสนุกสนานยิ่งขึ้น กระตุ้นให้ลูกค้าใช้เวลาบนแพลตฟอร์มมากขึ้นและซื้อสินค้ามากขึ้น

11. การค้นหาด้วยเสียงและภาพ:
ความก้าวหน้าในการเรียนรู้ของเครื่องจักรทำให้สามารถพัฒนาความสามารถในการค้นหาด้วยเสียงและภาพได้ การค้นหาด้วยเสียงช่วยให้ลูกค้าสามารถโต้ตอบกับแพลตฟอร์มดิจิทัลโดยใช้ภาษาธรรมชาติ ทำให้กระบวนการค้นหามีความเป็นธรรมชาติและเข้าถึงได้ง่ายขึ้น การค้นหาด้วยภาพช่วยให้ลูกค้าสามารถอัปโหลดรูปภาพและค้นหาผลิตภัณฑ์ที่คล้ายกันได้ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการค้นหา ตัวอย่างเช่น ลูกค้าสามารถถ่ายรูปชุดที่ตนชอบและใช้การค้นหาด้วยภาพเพื่อค้นหาสินค้าที่คล้ายกันบนเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยให้ลูกค้าค้นหาสิ่งที่ต้องการได้ง่ายขึ้นและปรับปรุงประสบการณ์การช้อปปิ้งโดยรวม

12. โปรแกรมการรักษาลูกค้าและความภักดี:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถช่วยให้ธุรกิจออกแบบและนำโปรแกรมการรักษาลูกค้าและความภักดีที่มีประสิทธิภาพมาใช้ได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า โมเดล ML สามารถระบุรูปแบบและพฤติกรรมที่บ่งชี้ความภักดีของลูกค้าหรือการสูญเสียลูกค้าที่อาจเกิดขึ้นได้ ธุรกิจสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อพัฒนากลยุทธ์การรักษาลูกค้าเฉพาะบุคคล เช่น โปรโมชันเฉพาะบุคคล ข้อเสนอเฉพาะบุคคล และรางวัลความภักดี ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถใช้ ML เพื่อระบุลูกค้าที่มีความเสี่ยงในการสูญเสียลูกค้า และเสนอส่วนลดพิเศษหรือสิ่งจูงใจเพื่อจูงใจให้พวกเขาอยู่ต่อ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจรักษาลูกค้าที่มีคุณค่าและสร้างความสัมพันธ์ระยะยาวได้

13. การพัฒนาผลิตภัณฑ์และนวัตกรรม:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าที่ขับเคลื่อนการพัฒนาและนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ โดยการวิเคราะห์คำติชมของลูกค้า รูปแบบการใช้งาน และแนวโน้มของตลาด โมเดล ML สามารถระบุโอกาสสำหรับผลิตภัณฑ์ใหม่หรือการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ที่มีอยู่ได้ ธุรกิจต่างๆ สามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ตอบสนองความต้องการและความชอบของลูกค้าได้ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น บริษัทเทคโนโลยีสามารถใช้ ML เพื่อวิเคราะห์คำติชมของผู้ใช้เกี่ยวกับซอฟต์แวร์ของตนและระบุคุณลักษณะที่ลูกค้าร้องขอมากที่สุด ซึ่งช่วยให้บริษัทสามารถจัดลำดับความสำคัญของความพยายามในการพัฒนาและส่งมอบผลิตภัณฑ์ที่มีแนวโน้มจะประสบความสำเร็จในตลาดได้มากขึ้น

14. การเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพด้านต่างๆ ของห่วงโซ่อุปทานได้ ทำให้มั่นใจได้ว่าผลิตภัณฑ์จะถูกส่งมอบให้กับลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพและคุ้มต้นทุน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากซัพพลายเออร์ ผู้ให้บริการด้านโลจิสติกส์ และผู้ค้าปลีก โมเดล ML สามารถระบุคอขวด คาดการณ์ความต้องการ และเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางได้ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจลดต้นทุน ปรับปรุงเวลาการจัดส่ง และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ ML เพื่อคาดการณ์ความต้องการผลิตภัณฑ์ต่างๆ และปรับห่วงโซ่อุปทานให้เหมาะสม เพื่อให้แน่ใจว่าผลิตภัณฑ์จะพร้อมจำหน่ายเมื่อลูกค้าต้องการ

15. ข้อมูลเชิงลึกและการวิเคราะห์ลูกค้า:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยให้ธุรกิจสามารถเข้าใจพฤติกรรมและความชอบของลูกค้าได้อย่างลึกซึ้ง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งต่างๆ เช่น บันทึกรายการธุรกรรม โซเชียลมีเดีย และการโต้ตอบบนเว็บไซต์ โมเดล ML สามารถเปิดเผยรูปแบบและแนวโน้มที่แจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจได้ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจเข้าใจลูกค้าได้ดีขึ้นและพัฒนากลยุทธ์ที่สอดคล้องกับความต้องการและความชอบของลูกค้า ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ ML เพื่อวิเคราะห์รูปแบบการซื้อและระบุแนวโน้ม เช่น ความต้องการผลิตภัณฑ์ที่ยั่งยืนที่เพิ่มขึ้น ข้อมูลนี้สามารถเป็นแนวทางในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ การตลาด และความพยายามในการจัดการสินค้าคงคลัง

16. ประสบการณ์ความเป็นจริงเสริม (AR) และความเป็นจริงเสมือน (VR):
การเรียนรู้ของเครื่องจักรมีบทบาทสำคัญในการพัฒนาประสบการณ์ความจริงเสริม (AR) และความจริงเสมือน (VR) สำหรับลูกค้า เทคโนโลยีเหล่านี้มอบประสบการณ์ที่ดื่มด่ำและโต้ตอบได้ซึ่งช่วยปรับปรุงกระบวนการซื้อของ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชัน AR ช่วยให้ลูกค้าเห็นภาพว่าเฟอร์นิเจอร์ในบ้านจะดูเป็นอย่างไรก่อนตัดสินใจซื้อ ในขณะที่ VR สามารถสร้างโชว์รูมเสมือนจริงที่ลูกค้าสามารถสำรวจผลิตภัณฑ์ในสภาพแวดล้อมที่สมจริง อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถวิเคราะห์การโต้ตอบของลูกค้ากับเทคโนโลยีเหล่านี้เพื่อให้คำแนะนำส่วนบุคคลและปรับปรุงประสบการณ์โดยรวม

17. การทำแผนที่การเดินทางของลูกค้า:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถช่วยให้ธุรกิจต่างๆ จัดทำแผนที่เส้นทางการเดินทางของลูกค้าและระบุจุดสัมผัสสำคัญที่ส่งผลต่อการตัดสินใจซื้อได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลจากการโต้ตอบต่างๆ เช่น การเยี่ยมชมเว็บไซต์ การมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดีย และการเยี่ยมชมในร้านค้า โมเดล ML สามารถสร้างมุมมองที่ครอบคลุมเกี่ยวกับเส้นทางการเดินทางของลูกค้าได้ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เข้าใจว่าลูกค้าดำเนินการผ่านขั้นตอนต่างๆ ของกระบวนการซื้ออย่างไร และระบุโอกาสในการปรับปรุงประสบการณ์ได้ ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ ML เพื่อวิเคราะห์เส้นทางการเดินทางของลูกค้าและระบุจุดที่เป็นปัญหา เช่น เวลาชำระเงินที่ยาวนานหรือการนำทางที่สับสน และดำเนินขั้นตอนเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้

18. การปรับแต่งตามเวลาจริง:
การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้าได้แบบเรียลไทม์ ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ โมเดล ML สามารถปรับเนื้อหา คำแนะนำ และข้อเสนอตามบริบทและพฤติกรรมปัจจุบันของลูกค้าได้ ทำให้เกิดประสบการณ์ที่ไดนามิกและน่าดึงดูดใจมากขึ้นซึ่งปรับให้เข้ากับความต้องการและความชอบของลูกค้าได้ ตัวอย่างเช่น ไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถใช้ ML เพื่อปรับแต่งโฮมเพจสำหรับผู้เยี่ยมชมแต่ละราย โดยเน้นที่ผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องกับความสนใจและประวัติการเรียกดูปัจจุบันของพวกเขา ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการแปลงเป็นลูกค้าและเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

19. การพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนโดยความรู้สึก:
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ความรู้สึกของลูกค้าเพื่อแจ้งข้อมูลสำหรับการพัฒนาและนวัตกรรมผลิตภัณฑ์ โดยการประมวลผลข้อมูลข้อความจำนวนมากจากบทวิจารณ์ โซเชียลมีเดีย และแหล่งอื่นๆ โมเดล ML สามารถระบุธีมและความรู้สึกทั่วไปที่เกี่ยวข้องกับผลิตภัณฑ์และบริการได้ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เข้าใจสิ่งที่ลูกค้าชอบและไม่ชอบ และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงข้อเสนอของตน ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถใช้ ML เพื่อวิเคราะห์บทวิจารณ์ของลูกค้าและระบุคุณลักษณะที่มักได้รับคำชมหรือวิพากษ์วิจารณ์ ข้อมูลนี้สามารถเป็นแนวทางสำหรับความพยายามในการพัฒนาผลิตภัณฑ์และรับรองว่าผลิตภัณฑ์ใหม่จะสอดคล้องกับความต้องการของลูกค้า

20. การวิเคราะห์พฤติกรรม:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถวิเคราะห์พฤติกรรมขั้นสูงได้ ทำให้ได้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้าโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์และบริการของตน โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า เช่น รูปแบบการเรียกดู อัตราการคลิกผ่าน และประวัติการซื้อ โมเดล ML สามารถระบุแนวโน้มและรูปแบบที่แจ้งกลยุทธ์ทางธุรกิจได้ ตัวอย่างเช่น ไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถใช้ ML เพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าและระบุปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อ เช่น การวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ ราคา และโปรโมชัน ข้อมูลเหล่านี้สามารถเป็นแนวทางสำหรับการตลาด การขาย และความพยายามในการพัฒนาผลิตภัณฑ์ได้

21. ผู้ช่วยเสียงและอุปกรณ์อัจฉริยะ:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยขับเคลื่อนผู้ช่วยเสียงและอุปกรณ์อัจฉริยะที่ช่วยเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้า ผู้ช่วยเสียง เช่น Google Assistant, Amazon Alexa และ Apple Siri ใช้ขั้นตอนวิธี ML เพื่อทำความเข้าใจและตอบสนองต่อคำถามของลูกค้า ทำให้สามารถโต้ตอบกับแพลตฟอร์มดิจิทัลได้อย่างสะดวกและไม่ต้องใช้มือ อุปกรณ์อัจฉริยะ เช่น ลำโพงอัจฉริยะและระบบอัตโนมัติภายในบ้าน ใช้ ML เพื่อเรียนรู้จากพฤติกรรมของผู้ใช้และมอบประสบการณ์ส่วนบุคคล ตัวอย่างเช่น ลำโพงอัจฉริยะสามารถใช้ ML เพื่อเรียนรู้ความชอบทางดนตรีของผู้ใช้และสร้างเพลย์ลิสต์ส่วนบุคคล เทคโนโลยีเหล่านี้ทำให้ลูกค้าเข้าถึงข้อมูลและบริการได้ง่ายขึ้น ช่วยเพิ่มความสะดวกสบายและความพึงพอใจ

22. การคาดการณ์มูลค่าตลอดอายุลูกค้า (CLV):
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถคาดการณ์มูลค่าตลอดอายุลูกค้า (CLV) ได้ ช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุลูกค้าที่มีคุณค่าสูงและจัดสรรทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ประวัติการซื้อ และข้อมูลประชากรศาสตร์ โมเดล ML สามารถประมาณมูลค่าในอนาคตของลูกค้าที่มีต่อธุรกิจได้ ข้อมูลนี้สามารถชี้นำกลยุทธ์การตลาดและการรักษาลูกค้า ทำให้ธุรกิจสามารถมุ่งความพยายามไปที่ลูกค้าที่มีแนวโน้มจะสร้างมูลค่าสูงสุดได้ ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ ML เพื่อระบุลูกค้าที่มี CLV สูง และเสนอโปรโมชั่นและรางวัลส่วนบุคคลเพื่อกระตุ้นให้ลูกค้าซื้อซ้ำ

23. การติดตามและการมีส่วนร่วมทางโซเชียลมีเดีย:
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียเพื่อตรวจสอบความรู้สึกและการมีส่วนร่วมของลูกค้า โดยการประมวลผลโพสต์ ความคิดเห็น และการโต้ตอบบนโซเชียลมีเดียจำนวนมาก โมเดล ML สามารถระบุแนวโน้ม ความรู้สึก และอิทธิพลที่ส่งผลต่อแบรนด์ได้ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจเข้าใจว่าลูกค้ารับรู้ผลิตภัณฑ์และบริการของตนอย่างไร และมีส่วนร่วมกับผลิตภัณฑ์และบริการเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถใช้ ML เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียและระบุอิทธิพลสำคัญที่ขับเคลื่อนการสนทนาเกี่ยวกับแบรนด์ของตน ข้อมูลนี้สามารถชี้นำการตลาดแบบมีอิทธิพลและความพยายามในการมีส่วนร่วมบนโซเชียลมีเดีย

24. การปรับแต่งเนื้อหา:
การเรียนรู้ของเครื่องช่วยให้ธุรกิจปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละราย เพื่อสร้างประสบการณ์ที่น่าดึงดูดและเกี่ยวข้องมากขึ้น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับความชอบ พฤติกรรม และการโต้ตอบของลูกค้า โมเดล ML สามารถแนะนำเนื้อหาที่สอดคล้องกับความสนใจของลูกค้าได้ ตัวอย่างเช่น เว็บไซต์ข่าวสามารถใช้ ML เพื่อปรับแต่งหน้าแรกให้เหมาะกับผู้เยี่ยมชมแต่ละราย โดยเน้นบทความที่เกี่ยวข้องกับความสนใจและประวัติการอ่านของพวกเขา วิธีนี้ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและกระตุ้นให้ลูกค้าใช้เวลาบนแพลตฟอร์มมากขึ้น

25. การทำนายการปั่นของลูกค้า:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถคาดการณ์การสูญเสียลูกค้าได้ ช่วยให้ธุรกิจสามารถระบุลูกค้าที่เสี่ยงต่อการเลิกใช้บริการและดำเนินมาตรการเชิงรุกเพื่อรักษาลูกค้าไว้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรม การโต้ตอบ และข้อเสนอแนะของลูกค้า โมเดล ML สามารถระบุรูปแบบที่บ่งชี้ถึงการสูญเสียลูกค้าที่อาจเกิดขึ้นได้ ข้อมูลนี้สามารถกำหนดกลยุทธ์การรักษาลูกค้าได้ เช่น การให้ข้อเสนอที่ปรับแต่งให้เหมาะกับลูกค้า โปรโมชั่นที่กำหนดเป้าหมาย และการสนับสนุนลูกค้าที่ดีขึ้น ตัวอย่างเช่น บริการสมัครสมาชิกสามารถใช้ ML เพื่อระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะยกเลิกการสมัครสมาชิกและเสนอแรงจูงใจพิเศษเพื่อให้ลูกค้าอยู่ต่อ

26. การพยากรณ์การขาย:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถปรับปรุงการพยากรณ์ยอดขายได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายในอดีต แนวโน้มตลาด และปัจจัยอื่นๆ โมเดล ML สามารถทำนายยอดขายในอนาคตได้แม่นยำยิ่งขึ้น ช่วยให้ธุรกิจต่างๆ วางแผนกลยุทธ์ด้านสินค้าคงคลัง การตลาด และการขายได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ ML เพื่อพยากรณ์ยอดขายสำหรับหมวดหมู่ผลิตภัณฑ์ต่างๆ และปรับระดับสินค้าคงคลังให้เหมาะสม เพื่อให้แน่ใจว่ามีผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมในสต็อกเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า

27. การแบ่งกลุ่มลูกค้า:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรช่วยให้ธุรกิจสามารถแบ่งกลุ่มฐานลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น โดยสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดและการขายที่ตรงเป้าหมาย โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ข้อมูลประชากร และความชอบ โมเดล ML สามารถระบุกลุ่มลูกค้าที่มีลักษณะคล้ายคลึงกันอย่างชัดเจน ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจปรับแต่งข้อความทางการตลาดและข้อเสนอให้เหมาะกับแต่ละกลุ่มได้ ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการมีส่วนร่วมและการแปลงข้อมูล ตัวอย่างเช่น ผู้ค้าปลีกสามารถใช้ ML เพื่อแบ่งกลุ่มฐานลูกค้าออกเป็นกลุ่มต่างๆ เช่น ผู้ซื้อประจำ ผู้ซื้อเป็นครั้งคราว และลูกค้าใหม่ และสร้างแคมเปญการตลาดส่วนบุคคลสำหรับแต่ละกลุ่มได้

28. คำแนะนำสินค้า:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถปรับปรุงคำแนะนำผลิตภัณฑ์ได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับพฤติกรรม ความชอบ และการโต้ตอบของลูกค้า โมเดล ML สามารถระบุผลิตภัณฑ์ที่น่าจะน่าสนใจสำหรับลูกค้าแต่ละรายและให้คำแนะนำเฉพาะบุคคล ตัวอย่างเช่น ไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถใช้ ML เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์โดยอิงจากประวัติการเรียกดู ประวัติการซื้อ และโปรไฟล์ลูกค้าที่คล้ายกันของลูกค้า ซึ่งจะเพิ่มโอกาสในการซื้อเพิ่มเติมและปรับปรุงประสบการณ์การช้อปปิ้งโดยรวม

29. การวิเคราะห์ผลตอบรับของลูกค้า:
การเรียนรู้ของเครื่องสามารถวิเคราะห์คำติชมของลูกค้าเพื่อระบุธีมทั่วไป ความรู้สึก และพื้นที่สำหรับการปรับปรุง โดยการประมวลผลข้อมูลข้อความจำนวนมากจากบทวิจารณ์ แบบสำรวจ และโซเชียลมีเดีย โมเดล ML สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับความคิดเห็นและประสบการณ์ของลูกค้าได้ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เข้าใจสิ่งที่ลูกค้าชอบและไม่ชอบ และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลเพื่อปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการของตน ตัวอย่างเช่น บริษัทสามารถใช้ ML เพื่อวิเคราะห์คำติชมของลูกค้าและระบุปัญหาที่เกิดขึ้นซ้ำๆ เช่น ข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์หรือการบริการลูกค้าที่ไม่ดี และดำเนินขั้นตอนเพื่อแก้ไขปัญหาเหล่านี้

30. การเพิ่มประสิทธิภาพการเดินทางของลูกค้า:
การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการเดินทางของลูกค้าได้โดยการวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับการโต้ตอบและพฤติกรรมของลูกค้า โมเดล ML สามารถระบุจุดสัมผัสที่สำคัญและจุดเจ็บปวดในการเดินทางของลูกค้า ช่วยให้ธุรกิจปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมได้ ตัวอย่างเช่น ไซต์อีคอมเมิร์ซสามารถใช้ ML เพื่อวิเคราะห์การเดินทางของลูกค้าและระบุปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการตัดสินใจซื้อ เช่น การนำทางบนเว็บไซต์ ข้อมูลผลิตภัณฑ์ และขั้นตอนการชำระเงิน ข้อมูลเหล่านี้สามารถแนะนำการปรับปรุงเว็บไซต์และประสบการณ์ของลูกค้า เพิ่มโอกาสในการแปลงและความพึงพอใจ

คำถามและคำตอบล่าสุดอื่น ๆ เกี่ยวกับ EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning:

ดูคำถามและคำตอบเพิ่มเติมใน EITC/AI/GCML Google Cloud Machine Learning

คำถามและคำตอบเพิ่มเติม:

Tagged under: , , , , , ,