วิธีที่ AI ช่วยเร่งการวิเคราะห์ข้อมูลและระบบอัตโนมัติใน SaaS
Luiz D'Elboux อธิบายการใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อระบุเหตุการณ์รักษาลูกค้าและทดสอบข้อความในผลิตภัณฑ์ดิจิทัล
ในการพูดคุยในรายการ Marketing - The Podcast ทาง Luiz D'Elboux ได้อธิบายอย่างละเอียดว่า AI ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลเพื่อระบุความสัมพันธ์ด้านการรักษาลูกค้าในธุรกิจ SaaS ได้อย่างไร เขายังแสดงให้เห็นว่าการกำหนดหมุดหมายการเปิดใช้งานช่วยสร้างกระบวนการอัตโนมัติและเร่งการทดสอบข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Luiz D'Elboux ได้ร่วมพูดคุยกับ Bruno Gimenes ในรายการ Marketing - The Podcast เกี่ยวกับการนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้ในการวิเคราะห์ Cohort และการสร้างระบบอัตโนมัติสำหรับกระบวนการต่าง ๆ ในบริษัทเทคโนโลยีและ SaaS โดยในตอนเต็มยังครอบคลุมหัวข้ออื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการประยุกต์ใช้ AI ในตลาดอีกด้วย
Cohort และความซับซ้อนของข้อมูลบนแพลตฟอร์มดิจิทัล
การแบ่งกลุ่มลูกค้าตาม Cohort ไม่ว่าจะเป็นการจัดกลุ่มตามวันที่เริ่มใช้งาน พฤติกรรม หรือเกณฑ์เฉพาะเจาะจง ก่อให้เกิดปริมาณข้อมูลมหาศาลเมื่อผสานเข้ากับผลิตภัณฑ์ที่มีรูปแบบการมีปฏิสัมพันธ์ที่หลากหลาย D'Elboux ระบุว่าแพลตฟอร์มเกมและ SaaS แบบดั้งเดิมอย่าง GoDaddy ต้องจัดการกับการซื้อเพิ่มเติม การอัปเกรด การต่ออายุรอบบริการ และการเปิดใช้งานระบบความปลอดภัย ความซับซ้อนนี้ทำให้ยากต่อการระบุอย่างแม่นยำว่าช่องทาง แคมเปญ หรือคีย์เวิร์ดใดที่สร้างลูกค้าที่มีอัตราการรักษาผู้ใช้สูงกว่าหลังจากผ่านไป 14 วัน หากปราศจากการสนับสนุนจากเทคโนโลยี
"คุณดูว่าคีย์เวิร์ดไหนที่สร้างผู้ใช้ที่มีเปอร์เซ็นต์การรักษาลูกค้าหลังผ่านไป 14 วันสูงกว่าอีกคีย์เวิร์ดหนึ่ง คุณจะเริ่มพบกับปริมาณข้อมูลที่มหาศาลมากสำหรับการวิเคราะห์" D'Elboux กล่าว
การระบุความเป็นเหตุเป็นผลและการส่งมอบคุณค่า
การประยุกต์ใช้ AI ช่วยนำข้อมูลจำนวนมหาศาลนี้มาค้นหาความสัมพันธ์ที่อธิบายได้ว่า เหตุใดลูกค้าบางกลุ่มจึงยังคงใช้งานผลิตภัณฑ์ต่อไปอย่างต่อเนื่อง D'Elboux ชี้ว่ากระบวนการนี้เกี่ยวข้องกับการจับคู่เหตุการณ์ที่บ่งชี้ว่าผู้ใช้ได้รับคุณค่าที่แท้จริงจากเครื่องมือ ซึ่งเขาเรียกว่าการส่งมอบคุณค่า
"ที่ GoDaddy มักเป็นเรื่องของการเผยแพร่ SaaS เช่น การรับอีเมลฉบับแรก การส่งอีเมลฉบับแรก หรือจำนวนอีเมลที่บุคคลนั้นได้รับในกล่องจดหมายต่อเดือน แน่นอนว่าทั้งหมดนี้ถูกทำให้เป็นข้อมูลนิรนาม" D'Elboux อธิบาย พร้อมเสริมว่า การเข้าใจความเป็นเหตุเป็นผลระหว่างระยะเวลาที่ใช้จนกระทั่งส่งอีเมลธุรกิจฉบับแรก การนัดหมายการประชุม และเวลาการใช้งานซอฟต์แวร์ ล้วนเป็นตัวกำหนดเป้าหมายของฝ่ายการตลาดและการขาย
ระบบ Onboarding อัตโนมัติและความเร็วในการทดสอบ
เมื่อกำหนดหมุดหมายสำคัญได้แล้ว เช่น การเผยแพร่เว็บไซต์ทันทีที่เริ่มใช้งาน AI จะช่วยสร้างระบบสนับสนุนอัตโนมัติขึ้นมา หากผู้ใช้ไม่ผ่านขั้นตอนที่เชื่อมโยงกับการรักษาลูกค้าในระยะยาว ระบบจะส่งข้อความแจ้งเตือนหรือส่งต่อให้เจ้าหน้าที่ดูแลทันที
เทคโนโลยีนี้ยังพลิกโฉมการตรวจสอบความถูกต้องของการสื่อสารเพื่อกระตุ้นการใช้งานอีกด้วย "การทำแบบทดสอบเหล่านี้คุณเคยต้องใช้เวลาสองถึงสามเดือนในการทดสอบ แต่ด้วย AI คุณสามารถทำการทดสอบได้หลายครั้งต่อสัปดาห์ ดังนั้นความเร็วในการเรียนรู้และความเร็วในการนำเสนอผลิตภัณฑ์ บริการ หรือฟีเจอร์ที่ดีกว่าให้กับลูกค้าจึงเพิ่มขึ้นอย่างมหาศาล" D'Elboux เน้นย้ำ
สะพานเชื่อมระหว่างไอทีและการสื่อสาร
ในวิดีโอด้านบน D'Elboux และ Bruno ได้กล่าวถึงโครงสร้างที่เชื่อมโยงการประมวลผลข้อมูลเข้ากับการดำเนินแคมเปญ Bruno ตั้งข้อสังเกตว่า ขั้นตอนการทำงานที่เริ่มต้นจากโครงสร้างพื้นฐานทางเทคนิคและการจัดเก็บใน Data Lake โดยปฏิบัติตามการปกปิดตัวตนและมาตรฐานกฎหมายคุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล (LGPD) จะได้รับการประมวลผลและจัดโครงสร้างในแดชบอร์ด BI เพื่อให้ทีมการตลาดสามารถตัดสินใจสื่อสารโดยแบ่งกลุ่มตาม Cohort ได้อย่างมีประสิทธิภาพ