พัฒนาการทำการตลาดด้วยการใช้ข้อมูลใน 3 ขั้นตอน
เป้าหมาย: รวบรวมข้อมูลผู้ใช้ข้ามช่องทาง สร้างโปรไฟล์ความต้องการและความน่าจะเป็นสำหรับผู้ใช้แต่ละรายและรับแนวทางลูกค้าที่แม่นยำ เขานำไปสู่ลูกค้ามากขึ้นมา คงอยู่ เชื่อมั่นในแบรนด์และซื้อมากขึ้น วัตถุประสงค์อีกประการหนึ่งคือการปรับปรุงประสิทธิภาพของกิจกรรมทางการตลาดผ่านกระบวนการอัตโนมัติ
แคมเปญ โปรโมชั่น และมาตรการทางการตลาดทั้งหมด ซึ่งก่อนหน้านี้นักการตลาดเป็นผู้สร้างขึ้นเอง สามารถปรับให้เหมาะสมและเป็นอัตโนมัติในกระบวนการขายดิจิทัล ด้วย Solutions การตลาดแบบอัตโนมัติ ความมุ่งมั่นของผู้เยี่ยมชมเว็บไซต์และสมาชิกจดหมายข่าวของคุณจึงสามารถสังเกตได้ จัดทำเป็นเอกสารและวิเคราะห์อย่างละเอียด ระบบจะเล่นแคมเปญให้กับบุคคลที่เลือก กลุ่มเซ็กเมนต์ที่นำเข้า หรือบุคคลที่เลือกโดยอัตโนมัติ และเปิดใช้งานการทำงานร่วมกันระหว่างการตลาดและการขาย
>> แคมเปญอัตโนมัติที่อิงตามกฎพร้อมการรายงานโดยละเอียด
ข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการตลาดดิจิทัลด้วยแอปพลิเคชัน AI คือฐานข้อมูลที่มั่นคงและมีคุณภาพสูง ข้อความที่แม่นยำเกี่ยวกับความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้าจะได้รับเมื่อมีการรวบรวมและเผยแพร่ข้อมูลมากขึ้นเท่านั้น ระบบการตลาดอัตโนมัติส่งข้อมูลการตลาด ระบบอื่นๆ ให้ข้อมูลธุรกรรมเพิ่มเติม เช่น การซื้อ การร้องเรียน การสอบถาม ฯลฯ ข้อมูลจากฐานข้อมูลต่างๆ ถูกรวบรวมไว้ในระบบข้อมูลส่วนกลาง ข้อมูลสามารถประมวลผลและเสริมด้วยโมเดล AI สำหรับการตลาดที่รองรับ AI
แพลตฟอร์มที่ใช้เพื่อการนี้คือ ApiOmat / การจัดการข้อมูลผลิตภัณฑ์ด้วย Akeno PIM
มีหลายวิธีในการปรับปรุงผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) ของคุณโดยการผสานรวม AI และระบบอัตโนมัติ
แพลตฟอร์มการตลาดที่ติดตั้ง AI สามารถรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความสำคัญมากขึ้นและส่งเสริมการเพิ่มประสิทธิภาพการตลาดส่วนบุคคล ปัญญาประดิษฐ์ให้ความแม่นยำและประสิทธิภาพมาสู่การสื่อสารกับลูกค้าและส่งผลถึงบริษัทด้วย ฐานข้อมูลที่มั่นคง AI algorithms สามารถคาดการณ์ได้อย่างแม่นยำเมื่อถึงเวลาที่เหมาะสมในการโต้ตอบกับกลุ่มเป้าหมายหรือคนที่จะเข้ามาเป็นลูกค้าในอนาคต และการดำเนินการทางการตลาดเชิงกลยุทธ์ผ่านเครื่องมือ Marketing Automation เพื่อให้ลูกค้าซื้อ คงอยู่ หรือกลับมา
ผลกระทบของแคมเปญสามารถปรับปรุงได้ด้วย โปรแกรม AI-supportedแบ่งส่วนและการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า การแบ่งออกเป็นส่วน แบบจำลองความน่าจะเป็น และคำแนะนำที่ดีเป็นเทคนิคที่จำเป็น
การเรียนรู้ของเครื่อง Algorithms จะวิเคราะห์ข้อมูลผู้ใช้ในเชิงลึก ค้นหารูปแบบด้วยค่านิยมและพฤติกรรมของลูกค้าที่คล้ายคลึงกัน ลักษณะทั่วไปและแนวโน้มกำหนดกลุ่มเป้าหมาย (Behavioral Clustering) ลูกค้าที่ซื้อสินค้าที่เหมือนกันสามารถรวมเป็นโปรโมชั่นได้ (กลุ่มลูกค้าตามผลิตภัณฑ์)
AI คาดการณ์ความน่าจะเป็นในการการนำเสนอสินค้าหรือผลิตภัณฑ์ที่สร้างให้เกิดมูลค่าที่เพิ่มขึ้นให้กับตัวลูกค้าและการเพิ่มยอดการขาย ตลอดจนความเต็มใจที่จะใช้จ่ายเพิ่ม ระบบรับรองจะชี้เเนะแนวทางที่ชาญฉลาดสำหรับการเพิ่มยอดขาย
ML คำนวณความน่าจะเป็นที่ลูกค้าจะทำการซื้อ หรือลูกค้าที่ยกเลิกกระบวนการซื้อกลางคันหรือผู้ที่ไม่สนใจในสินค้าและบริการอีกต่อไป ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าอย่างละเอียดนี้ เครื่องมือนี้เป็นตัววัดมาตรการทางการตลาดได้ในระยะแรกหากมีสัญญาณของการยกเลิก
AI ปรับแต่งคำพูดระหว่างคุณพูดกับผู้ชมผ่านเนื้อหาส่วนบุคคลและการแสดงไปยังช่องที่ต้องการ นอกจากนี้ แคมเปญอัตโนมัติยังเพิ่มประสิทธิภาพอีกด้วย