heart balloonkissheart balloon mobilekiss mobile
22Jan, 2025
Language blog :
Thai
Share blog : 
22 January, 2025
Thai

การใช้ AI Agent ในการสร้างกลยุทธ์ Retargeting ที่มีประสิทธิภาพ

By

2 mins read
การใช้ AI Agent ในการสร้างกลยุทธ์ Retargeting ที่มีประสิทธิภาพ

ในยุคที่การตัดสินใจซื้อของลูกค้าอาจใช้เวลานาน การที่ลูกค้าเข้าชมเว็บไซต์แต่ไม่ดำเนินการซื้อจนเสร็จ อาจทำให้ธุรกิจสูญเสียโอกาสสำคัญ AI Agent ได้กลายเป็นเครื่องมือที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการ Retargeting โดยการติดตามพฤติกรรมลูกค้าและนำเสนอข้อเสนอพิเศษที่เหมาะสม ช่วยดึงดูดลูกค้าให้กลับมาดำเนินการซื้อสินค้า หรือบริการจนเสร็จสมบูรณ์

บทความนี้จะสำรวจบทบาทของ AI Agent ในการสร้างกลยุทธ์ Retargeting พร้อมกรณีศึกษาจากแพลตฟอร์มท่องเที่ยวที่ใช้ AI ดึงดูดลูกค้าให้กลับมาจองบริการด้วยโปรโมชั่นเฉพาะบุคคล

 

AI Agent กับการสร้างกลยุทธ์ Retargeting: ทำงานอย่างไร

AI Agent ใช้เทคโนโลยี Machine Learning และการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกเพื่อสร้างแคมเปญ Retargeting ที่ตรงเป้าหมาย โดยมีขั้นตอนดังนี้:

1. การติดตามพฤติกรรมลูกค้า

AI Agent เก็บข้อมูลพฤติกรรมของลูกค้าบนเว็บไซต์ เช่น สินค้าหรือบริการที่ดู รายการที่เพิ่มในรถเข็น และหน้าเพจที่เข้าชม

  • ประโยชน์: เข้าใจว่าลูกค้าสนใจอะไร และเหตุใดพวกเขาจึงละทิ้งเว็บไซต์ก่อนการซื้อ

2. การวิเคราะห์สาเหตุที่ลูกค้าละทิ้ง

AI วิเคราะห์ปัจจัยที่ทำให้ลูกค้าไม่ดำเนินการต่อ เช่น ราคาไม่เหมาะสม ขั้นตอนที่ซับซ้อน หรือการขาดความมั่นใจในสินค้า

  • ประโยชน์: ช่วยให้ธุรกิจเข้าใจจุดที่ต้องปรับปรุงและพัฒนาข้อเสนอให้เหมาะสม

3. การสร้างข้อเสนอส่วนบุคคล

AI ใช้ข้อมูลพฤติกรรมเพื่อสร้างโปรโมชั่นหรือข้อเสนอที่ดึงดูด เช่น ส่วนลดพิเศษหรือการจัดส่งฟรี

  • ประโยชน์: เพิ่มโอกาสในการดึงดูดลูกค้ากลับมาดำเนินการซื้อ

4. การเลือกช่องทางการ Retargeting

AI ช่วยเลือกช่องทางที่เหมาะสม เช่น การส่งอีเมล การแสดงโฆษณาบนโซเชียลมีเดีย หรือข้อความแจ้งเตือนผ่านแอปพลิเคชัน

  • ประโยชน์: สื่อสารกับลูกค้าในช่องทางที่พวกเขาใช้งานบ่อยที่สุด

5. การปรับแต่งและติดตามผลลัพธ์

AI ติดตามการตอบสนองของลูกค้าต่อแคมเปญ Retargeting และปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ตามผลลัพธ์

  • ประโยชน์: ปรับปรุงแคมเปญอย่างต่อเนื่องเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ

 

กรณีศึกษา: แพลตฟอร์มท่องเที่ยวเพิ่มอัตราการจองด้วย AI

สถานการณ์:
แพลตฟอร์มท่องเที่ยวพบว่าลูกค้าจำนวนมากเข้าชมหน้าเพจที่พักหรือแพ็กเกจทัวร์ แต่ละทิ้งเว็บไซต์โดยไม่ทำการจอง ส่งผลให้พลาดโอกาสทางธุรกิจ

กระบวนการที่ดำเนินการ:

  1. การติดตามพฤติกรรมลูกค้า:
    AI Agent วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าที่เข้าชมหน้าเพจ เช่น จุดหมายปลายทาง วันที่ค้นหา และราคาที่สนใจ

  2. การวิเคราะห์สาเหตุ:
    ระบบพบว่าลูกค้าบางส่วนลังเลเพราะราคา หรือยังต้องการเปรียบเทียบกับแพลตฟอร์มอื่น

  3. การส่งโปรโมชั่นส่วนบุคคล:
    AI ส่งข้อเสนอ เช่น ส่วนลดพิเศษ 10% สำหรับการจองที่พักในจุดหมายปลายทางที่ลูกค้าดูบ่อย

  4. การเลือกช่องทางการสื่อสาร:
    โปรโมชั่นถูกส่งผ่านอีเมล พร้อมโฆษณาบนโซเชียลมีเดียที่แสดงแพ็กเกจเดียวกัน

  5. การติดตามผลลัพธ์:
    AI ติดตามว่าลูกค้ากลับมาจองบริการหรือไม่ และปรับข้อเสนอในอนาคตตามพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลง

ผลลัพธ์:

  • อัตราการจองเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

  • ลูกค้ารู้สึกประทับใจกับข้อเสนอที่ตอบโจทย์ความต้องการ

  • รายได้ของแพลตฟอร์มเพิ่มขึ้นจากการ Retargeting ที่มีประสิทธิภาพ

 

ข้อดีของการใช้ AI Agent ในการสร้างกลยุทธ์ Retargeting

  1. เพิ่ม Conversion Rate:
    ข้อเสนอที่ตรงใจช่วยกระตุ้นให้ลูกค้ากลับมาดำเนินการซื้อจนเสร็จ

  2. ลดอัตราการละทิ้งเว็บไซต์:
    การเข้าใจเหตุผลที่ลูกค้าละทิ้งช่วยลดอุปสรรคในกระบวนการซื้อ

  3. เพิ่มประสิทธิภาพการสื่อสาร:
    AI เลือกช่องทางที่เหมาะสมในการสื่อสาร ช่วยเพิ่มโอกาสในการดึงดูดลูกค้า

  4. เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า:
    ข้อเสนอเฉพาะบุคคลทำให้ลูกค้ารู้สึกว่าธุรกิจเข้าใจและใส่ใจในความต้องการ

  5. ปรับปรุงกลยุทธ์การตลาด:
    ข้อมูลที่ได้จากการติดตามและวิเคราะห์ช่วยให้ธุรกิจพัฒนากลยุทธ์การ Retargeting ให้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

 

ข้อควรพิจารณาในการใช้ AI Agent สำหรับ Retargeting

  1. ความปลอดภัยของข้อมูล:
    ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้าต้องได้รับการจัดเก็บและใช้อย่างปลอดภัย เพื่อป้องกันการละเมิดความเป็นส่วนตัว

  2. การสร้างข้อเสนอที่เหมาะสม:
    ข้อเสนอที่ส่งไปควรตรงกับความสนใจของลูกค้า ไม่มากจนทำให้เกิดความรำคาญ

  3. ความแม่นยำของ AI:
    AI ควรมีความแม่นยำในการวิเคราะห์พฤติกรรม เพื่อสร้างแคมเปญที่ตรงจุด

  4. การติดตามผลอย่างต่อเนื่อง:
    ควรมีการติดตามและปรับปรุงแคมเปญตามผลลัพธ์ที่ได้

 

อนาคตของ AI Agent ในการสร้างกลยุทธ์ Retargeting

AI Agent จะยังคงพัฒนาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพใน Retargeting โดยมีแนวโน้มสำคัญดังนี้:

  • การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์:
    AI จะสามารถสร้างข้อเสนอและส่งข้อความในเวลาที่เหมาะสมที่สุด

  • การใช้ AI ในเทคโนโลยีใหม่:
    เช่น AR/VR เพื่อเพิ่มประสบการณ์การ Retargeting ที่น่าสนใจ

  • การผสานข้อมูลแบบ Omnichannel:
    AI จะสามารถรวบรวมข้อมูลจากหลายช่องทางเพื่อสร้างแคมเปญ Retargeting ที่ครอบคลุม

  • การเรียนรู้ที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น:
    AI จะสามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อนขึ้นเพื่อคาดการณ์ความต้องการลูกค้าได้อย่างแม่นยำ

 

บทสรุป


AI Agent เป็นเครื่องมือสำคัญในการสร้างกลยุทธ์ Retargeting ที่มีประสิทธิภาพ โดยการติดตามพฤติกรรมลูกค้า วิเคราะห์สาเหตุการละทิ้ง และสร้างข้อเสนอที่ตรงใจ กรณีศึกษาจากแพลตฟอร์มท่องเที่ยวแสดงให้เห็นว่า AI สามารถเพิ่มอัตราการจองและความพึงพอใจของลูกค้าได้อย่างมีนัยสำคัญ ในอนาคต AI จะยังคงพัฒนาเพื่อตอบสนองความต้องการที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นและเพิ่มโอกาสทางธุรกิจในทุกอุตสาหกรรม

 

Written by
Kant Kant Sunthad
Kant Kant Sunthad

Subscribe to follow product news, latest in technology, solutions, and updates

- More than 120,000 people/day visit to read our blogs

Other articles for you

18
February, 2025
Inbound Marketing การตลาดแห่งการดึงดูด
18 February, 2025
Inbound Marketing การตลาดแห่งการดึงดูด
การทำการตลาดในปัจจุบันมีรูปแบบที่เปลี่ยนไปจากเดิมมากเพราะวิธีที่ได้ผลลัพธ์ที่ดีในอดีตไม่ได้แปลว่าจะได้ผลลัพธ์ที่ดีในอนาคตด้วยเสมอไปประกอบการแข่งขันที่สูงขึ้นเรื่อยๆทำให้นักการตลาดต้องมีการปรับรูปแบบการทำการตลาดในการสร้างแรงดึงดูดผู้คนและคอยส่งมอบคุณค่าเพื่อให้เข้าถึงและสื่อสารกับกลุ่มเป้าหมายได้อย่างมีประสิทธิภาพ Inbound Marketing คืออะไร Inbound Marketing คือ การทำการตลาดผ่าน Content ต่างๆ เพื่อดึงดูดกลุ่มเป้าหมายเข้ามา และตอบสนองความต้องการของลูกค้า โดยอาจจะทำผ่านเว็บไซต์ หรือผ่านสื่อ Social Media ต่าง ๆ ซึ่งในปัจจุบันนั้น Inbound Marketing เป็นที่นิยมมากขึ้นเพราะเครื่องมือและเทคโนโลยีที่พัฒนาขึ้นมาในปัจจุบันทำให้การทำการตลาดแบบ Inbound Marketing นั้นทำง่ายกว่าเมื่อก่อนมาก นอกจากนี้การทำ Inbound Marketing ยังช่วยสร้างความสัมพันธ์และความน่าเชื่อถือให้กับธุรกิจได้เป็นอย่างดีอีกด้วย หลักการของ Inbound Marketing Attract สร้าง

By

3 mins read
Thai
18
February, 2025
How SennaLabs helped S&P Food transform their online e-commerce business
18 February, 2025
How SennaLabs helped S&P Food transform their online e-commerce business
S&P Food’s yearly revenues were 435 mils $USD. 10% of the revenue was from online sales. The board of directors felt that online sales should account for more. The digital

By

4 mins read
English
18
February, 2025
การเปลี่ยนทิศทางผลิตภัณฑ์หรือแผนธุรกิจ Startup หรือ Pivot or Preserve
18 February, 2025
การเปลี่ยนทิศทางผลิตภัณฑ์หรือแผนธุรกิจ Startup หรือ Pivot or Preserve
อีกหนึ่งบททดสอบสำหรับการทำ Lean Startup ก็คือ Pivot หรือ Preserve ซึ่งหมายถึง การออกแบบหรือทดสอบสมมติฐานของผลิตภัณฑ์หรือแผนธุรกิจใหม่หลังจากที่แผนเดิมไม่ได้ผลลัพธ์อย่างที่คาดคิด จึงต้องเปลี่ยนทิศทางเพื่อให้ตอบโจทย์ความต้องการของผู้ใช้ให้มากที่สุด ตัวอย่างการทำ Pivot ตอนแรก Groupon เป็น Online Activism Platform คือแพลตฟอร์มที่มีไว้เพื่อสร้างแคมเปญรณรงค์หรือการเปลี่ยนแปลงบางอย่างในสังคม ซึ่งตอนแรกแทบจะไม่มีคนเข้ามาใช้งานเลย และแล้วผู้ก่อตั้ง Groupon ก็ได้เกิดไอเดียทำบล็อกขึ้นในเว็บไซต์โดยลองโพสต์คูปองโปรโมชั่นพิซซ่า หลังจากนั้น ก็มีคนสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ ทำให้เขาคิดใหม่และเปลี่ยนทิศทางหรือ Pivot จากกลุ่มลูกค้าเดิมเป็นกลุ่มลูกค้าจริง Pivot ถูกแบ่งออกเป็น 8 ประเภท Customer Need

By

3 mins read
Thai

Let’s build digital products that are
simply awesome !

We will get back to you within 24 hours!Go to contact us
Please tell us your ideas.
- Senna Labsmake it happy
Contact ball
Contact us bg 2
Contact us bg 4
Contact us bg 1
Ball leftBall rightBall leftBall right
Sennalabs gray logo28/11 Soi Ruamrudee, Lumphini, Pathumwan, Bangkok 10330+66 62 389 4599hello@sennalabs.com© 2022 Senna Labs Co., Ltd.All rights reserved.