การใช้ Big Data และ AI ในมุมมองของนักการตลาด

การใช้ Big Data และ AI ในมุมมองของนักการตลาด

10 มีนาคม 2568

ในยุคที่ข้อมูลกลายเป็นทรัพยากรสำคัญ การใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) และปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังเปลี่ยนแปลงรูปแบบการทำงานของนักการตลาดทั่วโลก โดยเทคโนโลยีทั้งสองนี้ไม่เพียงแค่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ยังช่วยสร้างประสบการณ์ที่ดีและตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคได้อย่างตรงจุด

ทำไม Big Data และ AI ถึงเป็นตัวเปลี่ยนเกมในงานการตลาด?

Big Data คือกุญแจสำคัญที่ช่วยให้นักการตลาดเข้าใจพฤติกรรม และความต้องการของลูกค้าในแบบที่ไม่เคยมีมาก่อน ในขณะที่ AI มาช่วยงานนักวิเคราะห์ข้อมูล ในการเปลี่ยนข้อมูลจำนวนมหาศาลเหล่านี้ ให้กลายเป็นคำตอบและกลยุทธ์ที่ใช้งานได้จริง การใช้ Big Data และ AI ในงานการตลาด มีดังนี้

  1. การทำการตลาดเฉพาะบุคคล (Personalized Marketing) ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลจาก Big Data นักการตลาดสามารถระบุพฤติกรรม ความชอบ และความต้องการของลูกค้าแต่ละรายได้อย่างละเอียด ทำให้สามารถส่งมอบข้อเสนอหรือโปรโมชั่นที่ตรงใจลูกค้ามากที่สุด ตัวอย่างเช่น บริษัท Amazon ใช้ AI ในการแนะนำสินค้าให้กับลูกค้า ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายได้ถึง 35% จากการแนะนำสินค้าที่ตรงกับความต้องการ

    นอกจากนี้ยังมีตัวอย่างจาก Spotify ซึ่งใช้ AI วิเคราะห์พฤติกรรมการฟังเพลงของผู้ใช้ เพื่อสร้างเพลย์ลิสต์แนะนำ เช่น “Discover Weekly” ซึ่งดึงดูดผู้ใช้ให้ใช้แพลตฟอร์มต่อเนื่องและเพิ่มความพึงพอใจในบริการ
  2. การพยากรณ์แนวโน้ม (Trend Prediction) AI มีความสามารถในการคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตโดยอิงจากข้อมูลในอดีตและปัจจุบัน ช่วยให้นักการตลาดวางกลยุทธ์ได้อย่างแม่นยำ เช่น การพยากรณ์ความนิยมของสินค้าในแต่ละช่วงเวลา ซึ่งช่วยเพิ่มยอดขายและลดความเสี่ยงจากการผลิตสินค้าเกินความจำเป็น ตัวอย่าง เช่น Coca-Cola ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลจากโซเชียลมีเดียเพื่อระบุรสชาติใหม่ ๆ ที่ผู้บริโภคสนใจ

    ในอุตสาหกรรมแฟชั่น Zara ใช้ Big Data เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายและพฤติกรรมลูกค้าในแต่ละร้าน ทำให้สามารถพัฒนาสินค้าและปรับปรุงการจัดส่งสินค้าให้ทันต่อความต้องการของตลาด
  3. การเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการทำงาน เทคโนโลยี AI ช่วยลดเวลาที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลและการจัดการแคมเปญ เช่น การใช้ระบบอัตโนมัติในการจัดการโฆษณาออนไลน์ การปรับปรุงข้อความโฆษณาให้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น Unilever ใช้ AI ในการจัดการโฆษณาและวางแผนสื่อ ซึ่งช่วยลดค่าใช้จ่ายลงได้ถึง 30% และเพิ่มประสิทธิภาพในแคมเปญการตลาด

    อีกตัวอย่างที่น่าสนใจคือ Google Ads ซึ่งใช้ Machine Learning ในการปรับปรุงคำโฆษณาและเลือกกลุ่มเป้าหมายที่เหมาะสมโดยอัตโนมัติ ทำให้นักการตลาดสามารถเข้าถึงลูกค้าที่มีโอกาสซื้อสูงสุดได้
  4. การวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้าแบบเรียลไทม์ การใช้ Big Data และ AI ช่วยให้นักการตลาดสามารถวิเคราะห์พฤติกรรมของลูกค้าแบบเรียลไทม์ได้ เช่น Netflix ใช้ข้อมูลการรับชมของผู้ใช้เพื่อแนะนำเนื้อหาที่เหมาะสม ซึ่งช่วยเพิ่มอัตราการดูและความพึงพอใจของผู้ใช้ได้ถึง 80%

    สำหรับธุรกิจค้าปลีก Walmart ใช้ระบบ AI วิเคราะห์ข้อมูลการซื้อสินค้าในแต่ละช่วงเวลาเพื่อตัดสินใจจัดวางสินค้าในร้านและจัดโปรโมชั่นที่เหมาะสม ช่วยเพิ่มยอดขายได้อย่างมีนัยสำคัญ

ความท้าทายในการใช้ Big Data และ AI

แม้ว่า Big Data และ AI จะมอบข้อได้เปรียบมากมาย แต่การนำมาใช้ยังมีความท้าทายบางประการ ได้แก่

  • ความสมบูรณ์และความถูกต้องของข้อมูล: ข้อมูลที่ไม่ครบถ้วนหรือไม่ถูกต้องอาจส่งผลให้การวิเคราะห์คลาดเคลื่อน ตัวอย่างเช่น หากข้อมูลลูกค้าไม่ถูกต้อง การแนะนำสินค้าจะไม่ตรงความต้องการของลูกค้า
  • การจัดการข้อมูลที่มีปริมาณมาก: การบริหารจัดการข้อมูลจำนวนมหาศาลเป็นภารกิจที่ซับซ้อนและต้องการทรัพยากรที่เหมาะสม เช่น การใช้แพลตฟอร์มที่สามารถประมวลผลข้อมูลในระดับ Petabyte
  • ความเป็นส่วนตัวของผู้บริโภค: การเก็บและใช้ข้อมูลของลูกค้าอย่างถูกต้องตามกฎหมายเป็นเรื่องสำคัญที่นักการตลาดต้องใส่ใจ กรณีตัวอย่างคือ GDPR ของสหภาพยุโรปที่บังคับใช้กฎระเบียบเกี่ยวกับข้อมูลส่วนบุคคล

แนวทางการนำ Big Data และ AI มาใช้ให้เกิดประสิทธิภาพ

  1. การลงทุนในเทคโนโลยีที่เหมาะสม: การเลือกใช้แพลตฟอร์ม AI และ Big Data ที่เหมาะสมกับขนาดและความซับซ้อนของธุรกิจเป็นสิ่งสำคัญ
  2. การฝึกอบรมพนักงาน: การให้ความรู้และฝึกอบรมพนักงานให้เข้าใจการใช้เทคโนโลยีเป็นปัจจัยสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพ
  3. การปฏิบัติตามหลักจริยธรรม: นักการตลาดควรใช้ข้อมูลของลูกค้าอย่างโปร่งใสและเคารพความเป็นส่วนตัวเพื่อสร้างความไว้วางใจระยะยาว.
  4. การใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน: เช่น การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เพื่อพัฒนากลยุทธ์การตลาดในระยะยาว

บทสรุป

Big Data และ AI ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับนักการตลาดในยุคปัจจุบัน การนำเทคโนโลยีเหล่านี้มาใช้ไม่เพียงช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการทำงาน แต่ยังช่วยสร้างความสัมพันธ์ที่แข็งแกร่งกับลูกค้าและตอบสนองความต้องการได้อย่างตรงจุด ตัวอย่างที่ประสบความสำเร็จ เช่น Netflix, Amazon, และ Coca-Cola ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในการเพิ่มผลลัพธ์ทางธุรกิจผ่านการใช้งานเทคโนโลยีอย่างชาญฉลาด อย่างไรก็ตาม การใช้งานเทคโนโลยีดังกล่าวจำเป็นต้องควบคู่ไปกับการพัฒนาความเข้าใจในด้านข้อมูลและการปฏิบัติตามหลักจริยธรรม เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดในระยะยาว

การปรับตัวและการเรียนรู้จากตัวอย่างเหล่านี้จะช่วยให้นักการตลาดสามารถก้าวข้ามความท้าทายและใช้ประโยชน์จาก Big Data และ AI ได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุดในอนาคต

แหล่งที่มา

https://www.etda.or.th/th/Useful-Resource/AI-Marketing.aspx
https://www.coraline.co.th/single-post/bigdata-and-marketing
https://www.linkedin.com/pulse/how-walmart-amazon-redefining-retail-ai-innovation-ramanujam-myjtc
https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2016/05/09/ten-ways-big-data-is-revolutionizing-marketing-and-sales

แบ่งปันบทความ

กลุ่มเนื้อหา

แท็กยอดนิยม

แจ้งเรื่องที่อยากอ่าน

คุณสามารถแจ้งเรื่องที่อยากอ่านให้เราทราบได้ !
และเราจะนำไปพัฒนาบทความให้มีเนื้อหาที่น่าสนใจมากขึ้น

ไอคอน PDPA

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ “นโยบายคุ้กกี้” และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ “ตั้งค่า”

ตั้งค่าความเป็นส่วนตัว

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
จัดการความเป็นส่วนตัว
  • คุกกี้ที่มีความจำเป็น (Strictly Necessary Cookies)
    เปิดใช้งานตลอด

    คุกกี้ประเภทนี้มีความจำเป็นต่อการให้บริการเว็บไซต์ของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล เพื่อให้ท่านสามารถเข้าใช้งานในส่วนต่าง ๆ ของเว็บไซต์ได้ รวมถึงช่วยจดจำข้อมูลที่ท่านเคยให้ไว้ผ่านเว็บไซต์ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ท่านไม่สามารถใช้บริการในสาระสำคัญของ สำนักงานคณะกรรมการคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล ซึ่งจำเป็นต้องเรียกใช้คุกกี้ได้
    รายละเอียดคุกกี้

  • คุกกี้เพื่อการวิเคราะห์และประเมินผลการใช้งาน (Performance Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้ช่วยให้ BDI ทราบถึงการปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้งานในการใช้บริการเว็บไซต์ของ BDI รวมถึงหน้าเพจหรือพื้นที่ใดของเว็บไซต์ที่ได้รับความนิยม ตลอดจนการวิเคราะห์ข้อมูลด้านอื่น ๆ BDI ยังใช้ข้อมูลนี้เพื่อการปรับปรุงการทำงานของเว็บไซต์ และเพื่อเข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้งานมากขึ้น ถึงแม้ว่า ข้อมูลที่คุกกี้นี้เก็บรวบรวมจะเป็นข้อมูลที่ไม่สามารถระบุตัวตนได้ และนำมาใช้วิเคราะห์ทางสถิติเท่านั้น การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะส่งผลให้ BDI ไม่สามารถทราบปริมาณผู้เข้าเยี่ยมชมเว็บไซต์ และไม่สามารถประเมินคุณภาพการให้บริการได้

  • คุกกี้เพื่อการใช้งานเว็บไซต์ (Functional Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้จะช่วยให้เว็บไซต์ของ BDI จดจำตัวเลือกต่าง ๆ ที่ท่านได้ตั้งค่าไว้และช่วยให้เว็บไซต์ส่งมอบคุณสมบัติและเนื้อหาเพิ่มเติมให้ตรงกับการใช้งานของท่านได้ เช่น ช่วยจดจำชื่อบัญชีผู้ใช้งานของท่าน หรือจดจำการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าขนาดฟอนต์หรือการตั้งค่าต่าง ๆ ของหน้าเพจซึ่งท่านสามารถปรับแต่งได้ การปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้อาจส่งผลให้เว็บไซต์ไม่สามารถทำงานได้อย่างสมบูรณ์

  • คุกกี้เพื่อการโฆษณาไปยังกลุ่มเป้าหมาย (Targeting Cookies)

    คุกกี้ประเภทนี้เป็นคุกกี้ที่เกิดจากการเชื่อมโยงเว็บไซต์ของบุคคลที่สาม ซึ่งเก็บข้อมูลการเข้าใช้งานและเว็บไซต์ที่ท่านได้เข้าเยี่ยมชม เพื่อนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่นที่ไม่ใช่เว็บไซต์ของ BDI ทั้งนี้ หากท่านปิดการใช้งานคุกกี้ประเภทนี้จะไม่ส่งผลต่อการใช้งานเว็บไซต์ของ BDI แต่จะส่งผลให้การนำเสนอสินค้าหรือบริการบนเว็บไซต์อื่น ๆ ไม่สอดคล้องกับความสนใจของท่าน

บันทึกการตั้งค่า
This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.