4 กลยุทธ์ สำหรับการใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูล เพื่อสร้างประโยชน์อย่างยั่งยืน

เทคโนโลยี Machine Learning และ AI เมื่อใช้งานร่วมกับระบบวิเคราะห์ข้อมูล จะช่วยให้นักการตลาดบรรลุเป้าหมายสูงสุด โดยผลการศึกษาของบริษัทที่ปรึกษา Capgemini ระบุว่า สามในสี่ขององค์กรที่ปรับใช้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning สามารถเพิ่มยอดขายสินค้าและบริการใหม่ๆ ได้กว่า 10 เปอร์เซ็นต์

4 กลยุทธ์ สำหรับการใช้ระบบวิเคราะห์ข้อมูล

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน (Descriptive Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานเป็นฟังก์ชั่นการทำงานเบื้องต้นของระบบวิเคราะห์ข้อมูล โดยเป็นการสรุปและรายงานสิ่งที่เกิดขึ้น เช่น การคลิกผ่าน และรายได้ต่อผู้เยี่ยมชม ข้อมูลนี้ช่วยให้นักการตลาดรับทราบเกี่ยวกับบริบทในอดีต และพร้อมที่จะถามคำถามโดยอ้างอิงจากพฤติกรรมในอดีตของลูกค้า ตัวอย่างเช่น ในกรณีของคริสโตเฟอร์ เขาสามารถใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานเพื่อเจาะลึกเซ็กเมนต์ต่างๆ และรับทราบเกี่ยวกับพฤติกรรมทั้งหมด รวมถึงช่องทางการตลาดที่กระตุ้นให้ลูกค้าซื้อสินค้าในอดีตที่ผ่านมา และเขาก็จะสามารถคาดเดาได้อย่างเหมาะสมเกี่ยวกับวิธีการดึงดูดลูกค้ากลุ่มเป้าหมายดังกล่าวในอนาคต

ผู้ใช้ระบบวิเคราะห์ข้อมูลทุกคนเริ่มต้นด้วยการใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐาน ซึ่งอาจนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่มีประโยชน์ แต่มักจะถูกจำกัดด้วยจินตนาการของบุคคลที่ใช้งาน เนื่องจากนักวิเคราะห์หรือนักการตลาดสามารถประเมินได้เฉพาะข้อมูลที่อยู่ตรงหน้าเท่านั้น จึงสามารถค้นหาได้เพียงแค่คำตอบสำหรับคำถามที่มุ่งเน้นชุดข้อมูลตามที่จำกัดไว้เท่านั้น

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบวินิจฉัย (Diagnostic Analytics)

ถ้าหากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานรองรับการคาดเดาโดยอาศัยข้อมูลและการตั้งคำถามที่เหมาะสม การวิเคราะห์ข้อมูลแบบวินิจฉัยจะเป็นการเจาะลึกและกรองข้อมูลวิเคราะห์พื้นฐานดังกล่าว เพื่อค้นหาสาเหตุและลักษณะของสิ่งที่เกิดขึ้น เกือบทุกคนที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพื้นฐานจะต้องตั้งคำถามว่า “เพราะเหตุใดจึงเกิดเหตุการณ์นี้?” และใช้การวิเคราะห์ข้อมูลแบบวินิจฉัยเพื่อสำรวจตรวจสอบด้วยการเปรียบเทียบชุดข้อมูลต่างๆ คำถามที่ว่า “ทำไมยอดรายได้ต่อผู้เยี่ยมชมถึงต่ำขนาดนี้ในช่วงสัปดาห์นี้?” ย่อมจะนำไปสู่คำถามที่ว่า “ยอดรายได้ต่ำสำหรับทุกคนหรือเปล่า หรือว่าเพียงแค่บางกลุ่ม?” ซึ่งจะนำไปสู่คำถามที่ว่า “ยอดรายได้ต่ำตลอดทั้งสัปดาห์หรือแค่บางวัน?” และ “สถานการณ์นี้ดีขึ้นหรือว่าแย่ลง?”

กระบวนการวินิจฉัยนี้มีความสำคัญอย่างมากต่อธุรกิจ แต่ก็มีข้อจำกัดด้วยเช่นกัน ขณะที่ข้อมูลที่ได้รับมีปริมาณเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง และปัจจัยที่ส่งผลกระทบต่อพฤติกรรมของลูกค้ามีจำนวนเพิ่มมากขึ้นเช่นกัน แต่พลังของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบวินิจฉัยกลับถูกจำกัดอยู่ที่สถานการณ์และความผิดปกติที่เฉพาะเจาะจง ส่งผลให้มีประเด็นเกี่ยวกับข้อมูลอีกมากมายที่ยังไม่มีการตั้งคำถามและไม่มีการค้นหาคำตอบ

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพยากรณ์ (Predictive Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบพยากรณ์ใช้เทคโนโลยี Machine Learning และ AI รูปแบบอื่นๆ เพื่อแก้ไขข้อจำกัดเรื่องขอบเขต เทคโนโลยีเหล่านี้สามารถระบุแบบแผน จับคู่เหตุการณ์กับแบบแผน และพยากรณ์เหตุการณ์ที่มีแนวโน้มว่าจะเกิดขึ้นมากที่สุด ตัวอย่างเช่น เมื่อพิจารณาจากการตอบรับของลูกค้าต่อแคมเปญ ระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบพยากรณ์จะระบุเซ็กเมนต์ที่ตอบสนองในลักษณะใกล้เคียงกัน และก่อให้เกิดผลลัพธ์แบบเดียวกัน และจะระบุคุณลักษณะสำคัญของกลุ่มเหล่านั้นซึ่งใช้ในการกำหนดเซ็กเมนต์ เช่น การซื้อสินค้าในอดีต หรือจำนวนการซื้อ หรือภูมิภาค จากนั้นระบบจะ “รับรู้” ถึงผู้เยี่ยมชมที่ตรงกับเซ็กเมนต์ดังกล่าว และคาดการณ์ผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นกับผู้เยี่ยมชมรายนั้นๆ

ผลการศึกษาของ Narrative Science ระบุว่า หนึ่งในสี่ขององค์กรกำลังใช้ระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบพยากรณ์ และผลการศึกษาเดียวกันนี้ชี้ว่า 61 เปอร์เซ็นต์ได้ปรับใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ โดยคาดหวังว่าจะได้รับคุณประโยชน์ทางธุรกิจที่สำคัญ 4 ข้อ ได้แก่ การระบุโอกาสทางธุรกิจ การสร้างระบบงานอัตโนมัติสำหรับงานที่ทำซ้ำๆ การปรับปรุงประสิทธิภาพของบุคลากร และการแข่งขันกับองค์กรอื่นๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำ (Prescriptive Analytics)

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำใช้การพยากรณ์เพื่อแนะนำการดำเนินการที่เหมาะสมที่สุด ตัวอย่างเช่น ระบบตรวจพบเซ็กเมนต์ที่ตอบสนองต่อแคมเปญที่เฉพาะเจาะจงด้วยการใส่สินค้าไว้ในรถเข็นสินค้า แต่ไม่ได้คลิกซื้อ ระบบวิเคราะห์ข้อมูลแบบให้คำแนะนำจะเสนอวิธีที่เหมาะสมที่สุดในการกระตุ้นให้ผู้เยี่ยมชมเหล่านี้ตัดสินใจซื้อสินค้า และในบางกรณี ระบบอาจดำเนินการกระตุ้นโดยอัตโนมัติในแบบเรียลไทม์ และในกรณีอื่นๆ นักการตลาดอาจต้องการศึกษาและพิจารณามาตรการก่อนที่จะดำเนินการ

อ้างอิง: อะโดบี