“คุณสามารถคาดเดาพฤติกรรมของลูกค้าได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง”

ประโยชน์ของการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อทำนายพฤติกรรมของลูกค้า

เมื่อพูดถึงการทำนายพฤติกรรมของลูกค้า แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าได้ เมื่อเข้าใจว่าลูกค้ามีปฏิสัมพันธ์กับผลิตภัณฑ์และบริการของคุณอย่างไร คุณสามารถปรับปรุงประสบการณ์โดยรวมของลูกค้าได้

ประการแรก อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องสามารถระบุแนวโน้มในงานปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าได้ ตัวอย่างเช่น หากคุณขายผลิตภัณฑ์ออนไลน์ ML สามารถใช้ทำนายว่าลูกค้ารายใดมีแนวโน้มที่จะซื้อสินค้าใดผลิตภัณฑ์หนึ่งมากกว่ากัน ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวมากขึ้นสำหรับลูกค้าเหล่านี้หรือเพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญการตลาดของคุณตามนั้น

ประการที่สอง การแบ่งกลุ่มผู้ใช้สามารถใช้เพื่อระบุลูกค้าประเภทต่างๆ และความพึงพอใจสำหรับผลิตภัณฑ์และบริการของคุณ จากนั้นข้อมูลนี้จะใช้ในการออกแบบการโต้ตอบที่ดีขึ้นสำหรับกลุ่มลูกค้าต่างๆ หรือเพื่อปรับแต่งประสบการณ์ทางการตลาดที่พวกเขาได้รับ

ประการที่สาม ML สามารถช่วยบริษัทในการวัดระดับความพึงพอใจของลูกค้าโดยการระบุความสัมพันธ์ระหว่างลักษณะเฉพาะของลูกค้าแต่ละรายกับการดำเนินการซื้อ จากนั้นข้อมูลนี้จะใช้เพื่อปรับปรุงคุณภาพของบริการที่มีให้หรือปรับแคมเปญการตลาดตามผลลัพธ์ของแคมเปญก่อนหน้า

ประการที่สี่ ML ยังสามารถช่วยให้บริษัทต่างๆ คาดการณ์ความต้องการของลูกค้าและมอบประสบการณ์ส่วนบุคคลที่ตรงกับความต้องการเหล่านั้น ตัวอย่างเช่น หากคุณขายรองเท้าออนไลน์ ML สามารถใช้ทำนายว่ารองเท้าสไตล์ใดที่ได้รับความนิยมในกลุ่มประชากรบางกลุ่ม หรืออิงจากการซื้อที่ผ่านมาของลูกค้าบางราย ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อมอบประสบการณ์การช็อปปิ้งที่เป็นส่วนตัวยิ่งขึ้นให้กับบุคคลเหล่านี้

การใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อทำความเข้าใจและเข้าถึงลูกค้าอย่างมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น

อนาคตของการบริการลูกค้าขับเคลื่อนโดยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นสาขาหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่ช่วยให้เราเข้าใจและคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ด้วยการเข้าใจลูกค้าของเรา เราสามารถมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้แก่พวกเขา และเพิ่มอัตราความภักดีและการรักษาลูกค้า คุณสามารถมีความเชี่ยวชาญในแมชชีนเลิร์นนิงด้วยความช่วยเหลือจากมืออาชีพ การฝึกอบรมแมชชีนเลิร์นนิงในไฮเดอราบาด หลักสูตรที่เปิดสอนโดย Analytics Path

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สามารถช่วยคุณคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าโดยคาดการณ์ว่าผลิตภัณฑ์หรือบริการใดจะได้รับความนิยมในอนาคต ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อสร้างสื่อส่งเสริมการขายหรือวางแผนกลยุทธ์การขายล่วงหน้า การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ยังช่วยให้คุณเข้าใจว่าลูกค้าของคุณมีพฤติกรรมอย่างไร ไม่ใช่แค่วันนี้ แต่เมื่อเวลาผ่านไป ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อปรับแต่งข้อความทางการตลาดและให้บริการที่ตรงเป้าหมายแก่ลูกค้า

การใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ที่ยอดเยี่ยมอีกประการหนึ่งคือการทำความเข้าใจความสนใจของลูกค้า เมื่อเข้าใจสิ่งที่ดึงดูดลูกค้าของคุณ คุณจะสามารถสร้างเนื้อหาที่ตอบสนองความต้องการเฉพาะของพวกเขาได้ คุณยังสามารถใช้ข้อมูลนี้เพื่อสร้างคำแนะนำผลิตภัณฑ์หรือแม้แต่ใบสั่งขายตามความสนใจของลูกค้าแต่ละราย

ประการสุดท้าย การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เป็นเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการปรับประสบการณ์ของลูกค้าให้เหมาะสม โดยคาดการณ์ปัญหาก่อนที่จะเกิดขึ้น คุณสามารถมั่นใจได้ว่าลูกค้าของคุณจะมีประสบการณ์ที่สนุกสนานกับผลิตภัณฑ์หรือบริการของคุณทุกครั้งที่มีปฏิสัมพันธ์กับคุณ คุณยังสามารถใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนโดย AI เพื่อระบุด้านอื่นๆ ที่สามารถปรับปรุงได้ เพื่อปรับปรุงความภักดีของลูกค้าและอัตราการรักษาลูกค้าของคุณให้ดียิ่งขึ้นไปอีก!

เอาชนะอุปสรรคเพื่อการคาดการณ์ของแมชชีนเลิร์นนิงที่ประสบความสำเร็จ

พฤติกรรมของลูกค้าคือปัญหาที่ต้องแก้ไข เป็นการยากที่จะรู้ว่าอะไรจะทำให้ลูกค้ามีความสุข และยากยิ่งกว่าที่จะคาดเดาสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต อย่างไรก็ตาม ด้วยความช่วยเหลือของแมชชีนเลิร์นนิง สิ่งนี้จะกลายเป็นจริงได้

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นปัญญาประดิษฐ์ประเภทหนึ่งที่ใช้ข้อมูลเพื่อคาดการณ์ ด้วยการทำความเข้าใจการเดินทางของข้อมูลและประวัติของลูกค้า การเรียนรู้ของเครื่องสามารถเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าเมื่อเวลาผ่านไป ความรู้นี้สามารถใช้เพื่ออธิบายพฤติกรรมของลูกค้าในแง่ของเหตุการณ์ที่ผ่านมา โดยการรวบรวม ตรวจสอบ และวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าย้อนหลัง แมชชีนเลิร์นนิงยังสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่ลูกค้าโต้ตอบกับบริษัทของคุณ ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้สามารถใช้เพื่อกำหนดผลลัพธ์เป้าหมายสำหรับแบบจำลองการคาดการณ์

วิศวกรรมฟีเจอร์เป็นอีกหนึ่งเครื่องมือสำคัญที่แมชชีนเลิร์นนิงใช้ในการทำนายพฤติกรรมของลูกค้า ด้วยวิศวกรรมฟีเจอร์ คุณสามารถดึงข้อมูลเฉพาะจากข้อมูลของคุณที่เกี่ยวข้องกับการทำนายพฤติกรรมของลูกค้าได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถแยกข้อมูลเกี่ยวกับข้อมูลประชากรของลูกค้าหรือประวัติการซื้อของพวกเขาเพื่อให้คาดการณ์พฤติกรรมในอนาคตได้ดีขึ้น

การตรวจสอบการคาดคะเนเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าการคาดคะเนของคุณถูกต้องและเป็นกลาง เมื่อทำการคาดการณ์แล้ว สิ่งสำคัญคือต้องทดสอบกับข้อมูลลูกค้าจริงเพื่อให้มั่นใจถึงความถูกต้อง สุดท้าย เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลของคุณมีความแม่นยำและเชื่อถือได้ในกลุ่มลูกค้าต่างๆ จำเป็นต้องสร้างการป้องกันอคติในการคาดคะเนของคุณ

ใช้ประโยชน์จากพลังของแมชชีนเลิร์นนิงในการสร้างแบบจำลองเชิงทำนาย

แมชชีนเลิร์นนิงเป็นเครื่องมืออันทรงพลังที่สามารถช่วยคุณคาดการณ์พฤติกรรมของลูกค้าได้ เมื่อเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า คุณจะสามารถเพิ่มประสบการณ์ของลูกค้าและตัดสินใจได้ดีขึ้น ด้วยข้อมูลที่ถูกต้องและโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงที่แม่นยำ คุณสามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำและปรับขนาดได้มากกว่าที่เคย

1) ทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้าโดยใช้อัลกอริธึม ML

แง่มุมที่สำคัญที่สุดประการหนึ่งของการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์คือการทำความเข้าใจว่าลูกค้ามีพฤติกรรมอย่างไร นี่คือที่มาของอัลกอริทึม ML – พวกเขาสามารถเรียนรู้จากข้อมูลและคาดการณ์เกี่ยวกับเหตุการณ์ในอนาคตตามข้อมูลนั้น ด้วยการใช้โมเดล ML เพื่อทำความเข้าใจพฤติกรรมของลูกค้า คุณสามารถสร้างข้อมูลเชิงลึกที่ช่วยให้คุณจัดการและให้บริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

ตัวอย่างเช่น การใช้งานทั่วไปอย่างหนึ่งสำหรับโมเดล ML คือการวิเคราะห์ความรู้สึก ด้วยการวิเคราะห์ข้อความหรือโพสต์โซเชียลมีเดียสำหรับความรู้สึก (บวกหรือลบ) คุณสามารถระบุรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าและดำเนินการตามข้อมูลเชิงลึกเหล่านั้นได้อย่างรวดเร็วเพื่อปรับปรุงปฏิสัมพันธ์โดยรวมของคุณกับพวกเขา นอกจากนี้ ด้วยการทำความเข้าใจว่าเนื้อหาใดที่โดนใจผู้ชมกลุ่มต่างๆ (ตามพฤติกรรมในอดีตของพวกเขา) คุณสามารถสร้างเนื้อหาเป้าหมายที่ดึงดูดพวกเขาโดยเฉพาะ!

2) ใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลายสำหรับการสร้างแบบจำลองเชื้อเพลิงเชิงคาดการณ์

เมื่อพูดถึงการทำนายผลลัพธ์ แหล่งข้อมูลไม่ได้ถูกสร้างขึ้นมาเท่ากันทั้งหมด บางส่วนเหมาะสำหรับรุ่นบางประเภทมากกว่ารุ่นอื่น เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดจากโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง สิ่งสำคัญคือต้องใช้แหล่งข้อมูลที่หลากหลาย ทั้งภายในและภายนอกเป็นชุดข้อมูลการฝึกอบรม

3) รวบรวมข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าด้วยการคาดการณ์ที่แม่นยำ

เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ จำเป็นต้องมีข้อมูลเชิงลึกที่ชัดเจนเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ด้วยการคาดการณ์ที่แม่นยำในมือคุณ คุณจะสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดว่าจะเน้นการตลาดของคุณที่ใดต่อไป! ตัวอย่างเช่น โดยการรวบรวมข้อมูลธุรกรรม (เช่น รายการที่ซื้อ) คุณสามารถระบุได้ว่าผลิตภัณฑ์ใดขายดีและต้องปรับปรุง นอกจากนี้ การใช้การวิเคราะห์ความรู้สึกหรือเทคนิคการวิเคราะห์พฤติกรรมอื่นๆ สามารถเปิดเผยข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าเกี่ยวกับลูกค้าที่อาจไม่ชัดเจนเพียงแค่ดูประวัติการซื้อของพวกเขา

4) ผสานรวม ML ได้เร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นในแบบจำลองการคาดการณ์

เทคโนโลยี ML มีความซับซ้อนมากขึ้นเรื่อยๆ เมื่อเวลาผ่านไป ด้วยวิธีนี้ การผสานเข้ากับโมเดลการคาดการณ์ที่มีอยู่จึงกลายเป็นเรื่องง่ายขึ้นมาก

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้า

ลูกค้าเป็นสัดส่วนหลักของธุรกิจใดๆ และเป็นสิ่งสำคัญมากสำหรับบริษัทต่างๆ ในการทำความเข้าใจพฤติกรรมของพวกเขาเพื่อให้บริการได้ดียิ่งขึ้น แมชชีนเลิร์นนิงให้ข้อมูลเชิงลึกที่ไม่ซ้ำใครเกี่ยวกับพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งสามารถนำไปใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสบการณ์ของลูกค้าและสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน

ตัวอย่างเช่น สามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อคาดการณ์ว่าลูกค้าจะตอบสนองต่อข้อเสนอใหม่หรือการเปลี่ยนแปลงนโยบายอย่างไร สิ่งนี้ช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถมอบประสบการณ์ที่ดีที่สุดแก่ลูกค้าในเชิงรุก ในขณะที่ลดความโกรธหรือความหงุดหงิดให้เหลือน้อยที่สุด นอกจากนี้ยังสามารถใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้าตามความสนใจหรือความต้องการได้อย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งช่วยให้บริษัทต่างๆ สามารถนำเสนอบริการที่ปรับให้เหมาะกับความต้องการเฉพาะของตน แทนที่จะให้บริการแก่คนหมู่มาก

เมื่อแมชชีนเลิร์นนิงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง บริษัทต่างๆ จะเข้าใจและให้บริการลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพได้ง่ายขึ้น ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ตามที่คุณต้องการ คุณสามารถคาดการณ์ความต้องการของลูกค้าได้ก่อนที่จะเกิดขึ้น ทำให้คุณได้เปรียบเหนือคู่แข่ง บทความนี้ใน การโพสต์อย่างเชี่ยวชาญ ควรให้แนวคิดที่ชัดเจนแก่คุณ