วิธีเพิ่ม ROI ใน eCommerce ด้วยการตลาดขับเคลื่อนด้วย AI

ระบบนิเวศของ eCommerce กำลังเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ

มีการแข่งขันที่เพิ่มขึ้นทุกวัน มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วในสิ่งที่ผู้บริโภคต้องการ และมีอัตราการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วในสิ่งที่มีอยู่ในตลาดเช่นกัน

การมีทรัพยากรที่เหมาะสมจึงเป็นสิ่งจำเป็น เพื่อให้แบรนด์สามารถตัดสินใจได้อย่างรวดเร็วและชาญฉลาด

นี่คือจุดที่การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ทางการตลาดเข้ามามีประโยชน์

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในด้านการตลาดคืออะไร?

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในด้านการตลาดใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) เพื่อทำนายแนวโน้มหรือพฤติกรรมของลูกค้าในอนาคต

มันใช้ข้อมูลในอดีตและวิเคราะห์รูปแบบต่างๆ เพื่อการตัดสินใจและการวางแผนที่มีข้อมูลสนับสนุน ซึ่งช่วยให้ผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดสามารถทำนายความต้องการ เพิ่มประสิทธิภาพของแคมเปญ และลงทุนทรัพยากรอย่างชาญฉลาด

ดังนั้น ธุรกิจสามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ เช่น อัตราการเลิกใช้บริการ (churn) มูลค่าตลอดอายุการใช้งาน (lifetime value) และความต้องการผลิตภัณฑ์ โดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

ควรพิจารณาสิ่งนี้

สินค้าคงคลังเป็นหนึ่งในแง่มุมของธุรกิจที่สำคัญต่อการดำเนินงานที่ประสบความสำเร็จ ซึ่งสามารถพัฒนาได้ผ่านการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ AI จะใช้ข้อมูลการขายในอดีต รูปแบบตามฤดูกาล และมาตรฐานในอุตสาหกรรมเพื่อคาดการณ์จำนวนหน่วยของสินค้า

สิ่งนี้สามารถช่วยให้คุณจัดเก็บสินค้ายอดนิยมในฤดูกาลที่กำหนด ก่อนที่ความต้องการจะสูงเกินไป ลดการสูญเสียรายได้และช่วยเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า

ความสำคัญของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สำหรับผู้จัดการการตลาด

ลองจินตนาการว่าคุณดำเนินการร้านความงาม การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สามารถเปลี่ยนแปลงการดำเนินงานค้าปลีกออนไลน์ของคุณโดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตเพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต:

• คาดการณ์ความต้องการของผลิตภัณฑ์ภายในปี เช่น มาสก์หน้าในฤดูร้อนและครีมให้ความชุ่มชื้นในฤดูหนาว
• ประเมินความต้องการสินค้าคงคลังสำหรับสินค้าที่กำลังเป็นที่นิยม เช่น เซรั่มบำรุงผิวหรือพาเลตต์เครื่องสำอาง
• ระบุผู้ซื้อที่มีศักยภาพตามรูปแบบการเข้าชม ความชอบ และการซื้อในอดีต

นี่เป็นเพียงแค่ส่วนหนึ่งของยอดภูเขาน้ำแข็งจริงๆ

ยังมีข้อมูลอีกมากมายที่นักการตลาดสามารถเปิดเผยผ่านการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเพิ่ม ROI ของพวกเขา มาลองดูรายละเอียดบางประการกันเถอะ

1. ระบุกลุ่มลูกค้าที่มีมูลค่าสูง

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ช่วยให้ผู้จัดการการตลาดทราบว่ากลุ่มลูกค้าใดจะนำผลตอบแทนจากการลงทุนสูงสุด

หลังจากเข้าใจรูปแบบการซื้อ ความสนใจในการซื้อ และลักษณะของผู้คน โมเดล AI สามารถคาดการณ์ลูกค้าที่จะสร้างมูลค่าตลอดชีวิตที่ดีที่สุดได้ วิธีนี้ผู้จัดการสามารถใช้ทรัพยากรในการมุ่งเป้าไปที่การรักษาลูกค้าและการขายเพิ่มเติมในกลุ่มที่ทำกำไรได้มากที่สุด

ยกตัวอย่างเช่น สำหรับผู้ค้าปลีกออนไลน์ การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สามารถช่วยให้ทราบว่าลูกค้าใดจะบริการตนเองและซื้อสินค้าที่ราคาเต็มในช่วงการเปิดตัวคอลเลกชันใหม่ ทีมการตลาดสามารถสร้างการเข้าชมพิเศษและโปรโมชั่นการเข้าถึงก่อนสำหรับกลุ่มนี้

กลยุทธ์ที่มุ่งเน้นนี้ไม่เพียงแต่เพิ่มรายได้ แต่ยังช่วยสร้างความภักดีให้กับลูกค้าในกลุ่มที่มีมูลค่าสูงที่สุด ซึ่งนำไปสู่กำไรที่สูงขึ้นในระยะยาว

2. ข้อความการตลาดที่ปรับให้เป็นส่วนตัว

ด้วยการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ ผู้จัดการการตลาดสามารถปรับข้อความให้เหมาะกับลูกค้าแต่ละรายได้ในระดับใหญ่

เครื่องมือ AI สามารถประเมินเนื้อหา ข้อเสนอ และผลิตภัณฑ์ที่จะดึงดูดผู้ใช้แต่ละคนมากขึ้นตามความชอบ สิ่งที่พวกเขาค้นหา หรือสิ่งที่พวกเขาซื้อ ผลลัพธ์ของการปรับแต่งเช่นนี้คือผู้ชมที่ตอบสนองมากขึ้น อัตราการแปลงที่ดีขึ้น และความสุขของลูกค้าที่เพิ่มขึ้น

ยกตัวอย่างเช่น แบรนด์ความงามอีคอมเมิร์ซสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์เพื่อส่งอีเมลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ดูแลผิวออร์แกนิกใหม่ให้กับลูกค้าที่ซื้อเครื่องสำอางจากธรรมชาติบ่อยครั้ง

ระบบยังสามารถรวมความสามารถในการตัดสินใจว่าอีเมลเหล่านี้จะถูกส่งเมื่อใด โดยอิงจากระดับการโต้ตอบในอดีตของลูกค้าแต่ละราย ระดับของการปรับแต่งนี้ช่วยเพิ่มอัตราการคลิกและอัตราการแปลงอย่างมีนัยสำคัญ เนื่องจากลูกค้าได้รับข้อเสนอที่เกี่ยวข้องในเวลาที่เหมาะสม

3. การพยากรณ์การยกเลิก

โมเดลเชิงพยากรณ์สามารถระบุกลุ่มลูกค้าที่มีความเสี่ยงในการยกเลิกบริการก่อนที่พวกเขาจะออกไปจริงๆ ด้วย AI เมื่อผู้จัดการการตลาดสังเกตเห็นสัญญาณบางอย่าง เช่น การลดลงของการมีส่วนร่วมของลูกค้าหรือความถี่ในการซื้อ และแม้กระทั่งข้อเสนอแนะแบบลบจากลูกค้า ผู้จัดการเหล่านี้สามารถดำเนินกลยุทธ์การรักษาลูกค้า วิธีนี้ช่วยลดอัตราการเลิกใช้บริการของลูกค้าและเพิ่มการรักษารายได้

บริการกล่องสมาชิกออนไลน์สามารถใช้การพยากรณ์การยกเลิกเพื่อระบุกลุ่มลูกค้าที่มีโอกาสสูงสุดในการยกเลิกสมาชิกของตน

ยกตัวอย่างเช่น ระบบอาจเน้นลูกค้าที่มีการจัดส่งล่าช้าหรือขาดการจัดส่งหลายครั้ง หรือไม่เคยเปิดอีเมลโปรโมชั่น ทีมการตลาดสามารถส่งข้อเสนอที่ปรับให้เป็นส่วนตัวให้กับลูกค้าที่มีความเสี่ยงเหล่านี้ เช่น ส่วนลดสำหรับกล่องถัดไปหรือทางเลือกในการปรับแต่งการเลือกผลิตภัณฑ์

ด้วยวิธีนี้ บริษัทสามารถควบคุมความเสี่ยงในการยกเลิก ซึ่งจะช่วยเพิ่มอัตราการรักษาลูกค้า รักษาฐานลูกค้าที่ดี และเสริมสร้างให้แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

การเพิ่ม ROI ด้วย Predictive Analytics

Predictive analytics สามารถเปลี่ยนเกมสำหรับธุรกิจ eCommerce ได้ เนื่องจากช่วยเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุน (ROI) บริษัทต่างๆ สามารถจัดสรรทรัพยากรไปยังโอกาสที่ให้ผลตอบแทนมากที่สุดได้ด้วยความช่วยเหลือจาก AI และโมเดล ML ขั้นสูง

1. ปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากรด้วยข้อมูลเชิงพยากรณ์

Predictive analytics ได้ช่วยให้ eCommerce สามารถรวมข้อมูลขนาดใหญ่เข้ากับกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้ ซึ่งช่วยในการจัดสรรทรัพยากรได้ดีขึ้น

ยกตัวอย่างเช่น สมมติว่าคุณกำลังทำแคมเปญโปรโมชันหลายรายการผ่าน Meta และ Google Ads สำหรับผลิตภัณฑ์เดียวกัน แทนที่จะใช้วิธีการแบ่งเงินอย่างสุ่มในสองช่องทาง การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์สามารถใช้เพื่อตัดสินใจว่า ROI น่าจะเป็นเท่าใดสำหรับแต่ละแคมเปญ

โมเดลเชิงพยากรณ์สำหรับโฆษณา การมีส่วนร่วมของลูกค้า และการแปลงในกรณีนี้ จะพิจารณาข้อมูลในอดีตเพื่อช่วยกำหนดว่าแพลตฟอร์มโฆษณาใดน่าจะทำเงินได้มากที่สุด

2. ลดความเสี่ยงผ่านการตัดสินใจที่มีข้อมูลสนับสนุน

โมเดลเชิงพยากรณ์เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับนักการตลาด ทำให้สามารถตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงและเพิ่มโอกาส

โมเดลเหล่านี้คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของความต้องการในแต่ละภูมิภาคและกลุ่มลูกค้า ช่วยให้คุณสามารถปรับกลยุทธ์การตั้งราคาและการจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างเหมาะสม

หากความต้องการลดลงสำหรับผลิตภัณฑ์ใดผลิตภัณฑ์หนึ่ง คุณสามารถปรับราคาหรือระดับสต็อกเพื่อรักษายอดขายและหลีกเลี่ยงการขาดทุนจากสินค้าคงคลังส่วนเกิน

นอกจากนี้ Predictive analytics ยังช่วยระบุแนวโน้มใหม่ๆ และโอกาสที่ยังไม่ได้ใช้ เช่น ความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับผลิตภัณฑ์เฉพาะในบางพื้นที่ ข้อมูลเชิงลึกนี้ช่วยให้คุณสามารถปรับเปลี่ยนแคมเปญการตลาด การพัฒนาผลิตภัณฑ์ และการดำเนินการจัดส่งได้อย่างรวดเร็วเพื่อใช้ประโยชน์จากแนวโน้มเหล่านี้

3. ปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงานผ่านการพยากรณ์เชิงคาดการณ์

โดยการวิเคราะห์ข้อมูลในอดีต โมเดล AI สามารถพยากรณ์ความต้องการในอนาคต พฤติกรรมของผู้บริโภค และประสิทธิภาพของแคมเปญได้ ยกตัวอย่างเช่น หากโมเดลพยากรณ์การเพิ่มขึ้นตามฤดูกาลในความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์บางอย่าง คุณสามารถปรับกลยุทธ์การตลาดล่วงหน้าได้ ซึ่งอาจรวมถึง:

• การกำหนดเวลาแคมเปญโปรโมชันให้ตรงกับช่วงที่คาดว่าจะมีความสนใจสูงสุด
• การจัดสรรงบประมาณมากขึ้นให้กับช่องทางที่มีประสิทธิภาพสูงในช่วงเวลาที่มีความยุ่งเหยิง
• การสร้างเนื้อหาที่ตรงเป้าหมายซึ่งสะท้อนกับแรงจูงใจของผู้ซื้อในฤดูกาล
• การร่วมมือกับทีมซัพพลายเชนเพื่อให้แน่ใจว่าการมีสินค้าตรงตามความพยายามทางการตลาด
• การปรับแต่งแคมเปญอีเมลตามความชอบของลูกค้าที่คาดการณ์ไว้

4. ปรับปรุงประสิทธิภาพแคมเปญให้ตรงเป้

Predictive analytics ช่วยให้คุณสามารถระบุคำค้นหาที่มีประสิทธิภาพสูง ปรับเปลี่ยนการเสนอราคาได้อย่างมีประสิทธิภาพ และพยากรณ์ว่าโฆษณาใดจะเข้ากับกลุ่มเป้าหมายเฉพาะได้มากที่สุด

คุณสามารถพยากรณ์ประสิทธิภาพแคมเปญในช่องทางต่างๆ ซึ่งช่วยให้การจัดสรรงบประมาณเป็นไปอย่างชาญฉลาด การทดสอบ A/B จะมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากคุณสามารถพยากรณ์การเปลี่ยนแปลงของโฆษณาที่ชนะก่อนที่จะเริ่มใช้งานจริง

การคาดการณ์แนวโน้มตามฤดูกาลช่วยให้คุณปรับข้อความให้ตรงกับความตั้งใจของผู้บริโภคในเวลาที่เหมาะสม นอกจากนี้ คุณยังสามารถปรับเนื้อหาโฆษณาตามความชอบและพฤติกรรมของลูกค้าที่คาดการณ์ไว้ได้อีกด้วย

ใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์เชิงทำนายด้วย Graas เพื่อเพิ่ม ROI สูงสุด

Leverage Predictive Analytics with Graas to Maximize ROI

ความสำเร็จใน eCommerce ขึ้นอยู่กับการเข้าใจลูกค้าในระดับที่ลึกซึ้ง วันนี้ แบรนด์ต่างๆ ใช้ predictive analytics เพื่อค้นหาข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับลูกค้าและตัดสินใจตามข้อมูลเหล่านั้นเพื่อการเติบโตอย่างยั่งยืน

Graas รวบรวมข้อมูล eCommerce และแปลงเป็นกลยุทธ์ที่สามารถดำเนินการได้ ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถเพิ่มผลตอบแทนจากการลงทุนได้ นี่คือวิธีการ:

1. ข้อมูลรวมเพื่อการพยากรณ์ที่ดีกว่า

Graas รวบรวมข้อมูลจากตลาดต่างๆ เว็บไซต์ของบริษัท รวมถึงแพลตฟอร์มโฆษณา ดังนั้นจึงครอบคลุมทุกเมตริกการดำเนินงานของบริษัท

ผู้ซื้อในปัจจุบันมีปฏิสัมพันธ์กับแบรนด์ผ่านช่องทางต่างๆ ก่อนการซื้อ องค์กรจะต้องสามารถติดตามและตรวจสอบเส้นทางเหล่านี้เพื่อหาจุดสัมผัสที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดและในขั้นตอนใดของกระบวนการ Graas ช่วยให้การทำให้กระบวนการที่มักจะกระจัดกระจายและซับซ้อนนี้ง่ายขึ้น

2. การพยากรณ์ขั้นสูง

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องขั้นสูงของ Graas สามารถระบุและเข้าใจแนวโน้มที่ซับซ้อนได้ในข้อมูล ซึ่งช่วยให้คาดการณ์ได้อย่างแม่นยำว่าแนวโน้มหรือการกระทำของลูกค้าใดจะเกิดขึ้นเมื่อใด

การมองการณ์ไกลนี้ทำให้คุณมีเวลาเพียงพอในการวางกลยุทธ์และใช้โอกาสที่กำลังจะมาถึง

3. อินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรกับผู้ใช้

ตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลอย่างง่ายดายด้วยการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนผ่านแดชบอร์ดที่เรียบง่ายและใช้งานง่ายของ Graas

ประโยชน์หลักของการใช้หญ้าสำหรับร้านค้าอีคอมเมิร์ซของคุณ

1. เพิ่ม ROAS ให้สูงสุดในทุกช่องทาง: คาดการณ์ประสิทธิภาพแคมเปญในแพลตฟอร์มต่างๆ ช่วยให้คุณสามารถจัดสรรงบประมาณไปยังพื้นที่ที่มีผลกระทบสูงสุด Graas ช่วยให้คุณระบุช่องทางที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดสำหรับกลุ่มเป้าหมายของคุณ ทำให้การใช้จ่ายด้านการตลาดของคุณมีผลตอบแทนสูงสุด
2. การจัดสรรงบประมาณตามข้อมูล: ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลที่ครอบคลุมเพื่อคาดการณ์ความต้องการ ทำให้สามารถตัดสินใจเกี่ยวกับงบประมาณได้อย่างชาญฉลาด จัดสรรการใช้จ่ายด้านการตลาดให้สอดคล้องกับช่วงเวลาที่คาดว่ามีความต้องการสูงและโอกาสใหม่ๆ
3. เครื่องมือเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ: ใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อปรับแต่งแคมเปญของคุณ ระบุคำสำคัญที่ทำงานได้ดี สร้างสรรค์โฆษณาที่ชนะ และปรับกลยุทธ์การเสนอราคาเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีขึ้น
4. การวางแผนแคมเปญตามความต้องการ: คาดการณ์แนวโน้มความต้องการผลิตภัณฑ์เพื่อตรงกับความพยายามด้านการตลาดของคุณ วางแผนแคมเปญที่มุ่งเป้าและปรับข้อความให้เหมาะสมกับความผันผวนตามฤดูกาล
5. การกำหนดเป้าหมายลูกค้าแบบเฉพาะบุคคล: เข้าใจความชอบของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงเพื่อสร้างแคมเปญที่มุ่งเป้าอย่างสูง ปรับข้อความและข้อเสนอของคุณเพื่อเพิ่มการมีส่วนร่วมและอัตราการแปลง
6. การเพิ่มประสิทธิภาพกลยุทธ์ส่งเสริมการขาย: วิเคราะห์ประสิทธิภาพการส่งเสริมการขายในอดีตเพื่อสร้างแคมเปญในอนาคตที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น คาดการณ์ผลกระทบของกลยุทธ์การลดราคาที่แตกต่างกันต่อยอดขายและพฤติกรรมของลูกค้า
7. ความคิดริเริ่มทางการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยแนวโน้ม: นำหน้าแนวการแข่งขันโดยการระบุแนวโน้มตลาดที่เกิดขึ้นใหม่แต่เนิ่นๆ พัฒนาแคมเปญการตลาดที่ใช้ประโยชน์จากแนวโน้มเหล่านี้ก่อนที่จะแพร่หลาย

ตัดสินใจเชิงทำนายด้วย Graas เพื่อปรับปรุงเมตริกอีคอมเมิร์ซของคุณ

Graas eCommerce analytics ช่วยให้คุณก้าวข้ามตัวเลขการขายพื้นฐานและติดตามแนวทางที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลซึ่งนำไปสู่ ROI สูงสุด

สำรวจศักยภาพทั้งหมดของ predictive analytics — ลงทะเบียนฟรีวันนี้!