ล้ำหน้า: แนวโน้มการวิเคราะห์การตลาดยอดนิยม

ในขณะที่ภูมิทัศน์ทางดิจิทัลยังคงมีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การทำความเข้าใจแนวโน้มในปัจจุบันสามารถปรับปรุงการตัดสินใจได้อย่างมาก เพิ่มประสิทธิภาพแคมเปญ และนำไปสู่ ​​ROI ที่เพิ่มขึ้น

บทความนี้จะเจาะลึกถึงแนวโน้มการวิเคราะห์การตลาดที่มีอิทธิพลมากที่สุดในปี 2023 และต่อๆ ไป โดยให้ข้อมูลเชิงลึกและคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีการควบคุมแนวโน้มเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อผลลัพธ์ทางการตลาดที่ดีที่สุด ไม่ว่าคุณกำลังมองหาการปรับปรุงกลยุทธ์ของคุณหรือเพียงต้องการรับทราบข้อมูล ข้อมูลเชิงลึกที่อยู่ข้างหน้าจะเสริมพลังให้กับการเคลื่อนไหวครั้งต่อไปของคุณ

1. ขยายการยอมรับระบบอัตโนมัติ

บทบาทของระบบอัตโนมัติในการวิเคราะห์การตลาดได้เปลี่ยนจากองค์ประกอบเสริมไปสู่ความจำเป็นพื้นฐาน เนื่องจากธุรกิจเผชิญกับข้อมูลปริมาณมากขึ้น การพึ่งพาการวิเคราะห์ด้วยตนเองเพียงอย่างเดียวจึงกลายเป็นเรื่องที่ท้าทายมากขึ้น

เครื่องมือและโซลูชันอัตโนมัติช่วยให้นักการตลาดสามารถประมวลผลชุดข้อมูลจำนวนมหาศาลโดยมีการแทรกแซงของมนุษย์น้อยที่สุด ทำให้งานซ้ำ ๆ มีประสิทธิภาพ และรับประกันความสอดคล้องของข้อมูล ผลลัพธ์? ข้อมูลเชิงลึกที่เร็วขึ้น การตอบสนองแบบเรียลไทม์ และประสิทธิภาพโดยรวมที่สูงขึ้นในแคมเปญการตลาด

การแพร่กระจายของระบบอัตโนมัติในการวิเคราะห์การตลาดให้ประโยชน์ที่โดดเด่นหลายประการ:

• ความเร็วและประสิทธิภาพ : ระบบอัตโนมัติช่วยเร่งการประมวลผลข้อมูล ช่วยให้นักการตลาดรวบรวมข้อมูลเชิงลึกได้เร็วกว่าวิธีการแบบเดิม
• ความแม่นยำ : ระบบอัตโนมัติลดข้อผิดพลาดของมนุษย์ ทำให้มั่นใจได้ว่าการวิเคราะห์มีความสม่ำเสมอและเชื่อถือได้
• ความสามารถในการปรับขนาด : เมื่อธุรกิจเติบโตขึ้น ข้อมูลที่พวกเขาจัดการมักจะขยายเพิ่มขึ้น ระบบอัตโนมัติช่วยให้แน่ใจว่านักการตลาดสามารถขยายความพยายามในการวิเคราะห์โดยไม่ต้องเพิ่มภาระงานหรือทรัพยากรตามสัดส่วน
• การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ : ด้วยระบบอัตโนมัติ ทำให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในขณะที่สตรีมเข้ามาได้ ช่วยให้นักการตลาดสามารถตัดสินใจได้ทันทีโดยอิงจากข้อมูลปัจจุบัน แทนที่จะรอการประมวลผลเป็นชุด

อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าเป้าหมายไม่ใช่การแทนที่นักวิเคราะห์ที่เป็นมนุษย์ แต่เพื่อเพิ่มขีดความสามารถของพวกเขา ระบบอัตโนมัติจัดการกับงานหนัก แต่ความเชี่ยวชาญของมนุษย์ยังคงมีความสำคัญต่อการตีความผลลัพธ์ การทำความเข้าใจความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ และสร้างกลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพ

2. ยอมรับการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

ด้วยช่องทางการตลาดและจุดติดต่อที่หลากหลายที่เพิ่มขึ้น การทำความเข้าใจถึงผลกระทบของแต่ละช่องทางจึงกลายมาเป็นข้อกังวลเร่งด่วนสำหรับธุรกิจ โมเดลการระบุแหล่งที่มาแบบสัมผัสเดียวไม่ค่อยชำนาญในการวาดภาพภาพรวมของการเดินทางของลูกค้า ส่งผลให้องค์กรต่างๆ หันมาใช้การระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช

เมื่อจับคู่กับการทดสอบส่วนเพิ่มและการสร้างแบบจำลองสื่อผสม วิธีการนี้จะให้มุมมองที่ครอบคลุมมากขึ้นว่าการโต้ตอบที่แตกต่างกันมีส่วนทำให้เกิดผลลัพธ์ที่ต้องการ เช่น การขายหรือการแปลงลูกค้าเป้าหมายอย่างไร

ด้วยการรับรู้และปรับตัวให้เข้ากับความซับซ้อนของการโต้ตอบของผู้บริโภคยุคใหม่ บริษัทต่างๆ จึงสามารถจัดสรรทรัพยากรได้ดีขึ้น ปรับแต่งกลยุทธ์การตลาด และบรรลุ ROI ที่สูงขึ้นในท้ายที่สุด

ในขณะเดียวกัน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ก็ได้รับความสนใจมากขึ้น ในขณะที่บริษัทต่างๆ รวบรวมข้อมูล จึงมีความสนใจเพิ่มมากขึ้นในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลนี้เพื่อคาดการณ์แนวโน้มในอนาคตและพฤติกรรมผู้บริโภค แทนที่จะสะท้อนถึงผลการดำเนินงานในอดีตเพียงอย่างเดียว ปัจจุบันองค์กรต่างๆ ใช้แบบจำลองการคาดการณ์เพื่อคาดการณ์โอกาสและความท้าทายที่จะเกิดขึ้น โดยเป็นแนวทางในการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์ในลักษณะเชิงรุก

3. เพิ่มการใช้ปัญญาประดิษฐ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

ระบบนิเวศดิจิทัลเต็มไปด้วยข้อมูล ความท้าทายไม่ได้อยู่ที่การได้รับข้อมูลอีกต่อไป แต่อยู่ที่การตีความและประยุกต์ใช้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อกลั่นกรองข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากน้ำท่วมนี้ ธุรกิจต่างๆ จึงนำปัญญาประดิษฐ์ (AI) และการเรียนรู้ของเครื่อง (ML) มาใช้ เทคโนโลยีเหล่านี้เชื่อมช่องว่างระหว่างการรวบรวมข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้

ด้วยความสามารถของ AI ในการประมวลผลและตีความข้อมูลอย่างรวดเร็ว ควบคู่ไปกับความสามารถของ ML ในการเรียนรู้และปรับใช้จากรูปแบบ ข้อมูลเชิงลึกที่รวบรวมได้คมชัดและแม่นยำยิ่งขึ้น ตั้งแต่การคาดการณ์แนวโน้มของตลาดในอนาคตไปจนถึงการให้ข้อเสนอแนะแบบเรียลไทม์เกี่ยวกับแคมเปญ เครื่องมือเหล่านี้จะขยายความสามารถในการวิเคราะห์ของธุรกิจ

สำหรับธุรกิจที่ต้องการรวม AI และ ML เข้ากับการวิเคราะห์การตลาด จำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้อง:

1. ตระหนักถึงคุณค่า : เข้าใจว่า AI และ ML เป็นเครื่องมือที่ออกแบบมาเพื่อเสริมความฉลาดของมนุษย์ ไม่ใช่แทนที่มัน
2. จัดลำดับความสำคัญด้านการศึกษา : จัดเตรียมทีมงานที่มีความรู้ ซึ่งอาจดำเนินการผ่านเวิร์กช็อป หลักสูตร หรือการร่วมมือกับผู้เชี่ยวชาญ เก็บไว้เป็นแนวทางปฏิบัติอย่างต่อเนื่อง โปรดจำไว้ว่าครึ่งชีวิตของทักษะโดยเฉลี่ยกำลังลดลง
3. เริ่มต้นด้วยวัตถุประสงค์ : แทนที่จะบูรณาการแบบครอบคลุม ให้เริ่มต้นด้วยการระบุพื้นที่เฉพาะหรือความท้าทายที่ AI และ ML สามารถแก้ไขได้

4. จัดการข้อมูลเชิงลึกจากจุดสัมผัสที่มากยิ่งขึ้น

ในขณะที่แบรนด์ต่างๆ มุ่งมั่นที่จะสร้างประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวและมีส่วนร่วมมากขึ้น พวกเขาต้องเผชิญกับความท้าทายในการจัดการรายการแพลตฟอร์มและช่องทางที่เพิ่มขึ้นอย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ แม้ว่าการมีส่วนร่วมที่หลากหลายนี้จะมอบโอกาสมากมายให้กับธุรกิจในการเชื่อมต่อ แต่ก็ยังหมายถึงเว็บข้อมูลที่ซับซ้อนมากขึ้นในการถอดรหัส

ด้วยแนวโน้มที่เกิดขึ้นใหม่ของการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัช ซึ่งได้กล่าวถึงไปแล้วก่อนหน้านี้ ธุรกิจต่างๆ เริ่มเข้าใจถึงความสำคัญของการประเมินแต่ละจุดสัมผัสในการเดินทางของผู้บริโภค แม้ว่าการระบุแหล่งที่มาแบบมัลติทัชจะมุ่งเน้นไปที่การจัดสรรเครดิตสำหรับ Conversion แต่ก็เน้นย้ำถึงความสำคัญของทุกการโต้ตอบและบทบาทของมันในช่องทาง Conversion

เพื่อจัดการข้อมูลเชิงลึกจากจุดสัมผัสต่างๆ อย่างมีประสิทธิภาพ:

1. แพลตฟอร์มข้อมูลแบบครบวงจร : ลงทุนในเครื่องมือและแพลตฟอร์มที่สามารถผสานข้อมูลจากแหล่งต่างๆ นำเสนอมุมมองแบบรวม
2. การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ : ใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีที่ช่วยให้การประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์ตอบสนองต่อรูปแบบที่เกิดขึ้นได้อย่างรวดเร็ว
3. การทำงานร่วมกันเป็นทีม : ตรวจสอบให้แน่ใจว่ามีการแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกระหว่างทีม ส่งเสริมแนวทางแบบองค์รวมในการกำหนดกลยุทธ์

5. การเพิ่มขึ้นของโซลูชันการวิเคราะห์แบบบริการตนเอง

เนื่องจากธุรกิจต่างๆ มุ่งมั่นเพื่อความคล่องตัวและการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ จึงมีความต้องการโซลูชันการวิเคราะห์ที่เพิ่มขึ้นซึ่งสามารถเข้าถึงได้โดยผู้ที่ไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญ

แพลตฟอร์มการวิเคราะห์แบบบริการตนเองนำเสนออินเทอร์เฟซที่ใช้งานง่าย คุณสมบัติการลากและวาง และแดชบอร์ดภาพที่ช่วยให้แม้แต่ผู้ที่ไม่มีพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอย่างลึกซึ้งสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลของตนได้ การทำให้ข้อมูลเป็นประชาธิปไตยหมายความว่าผู้มีอำนาจตัดสินใจในแผนกต่างๆ สามารถเข้าถึง วิเคราะห์ และดำเนินการกับข้อมูลโดยไม่ต้องรอให้ทีมผู้เชี่ยวชาญสร้างรายงาน

ตัวอย่างเช่น ผู้ช่วย AI ของ Improvado ช่วยให้ผู้มีอำนาจตัดสินใจทางการตลาดและผู้เชี่ยวชาญค้นหาข้อมูลด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยีการแปลงข้อความเป็น SQL โดย AI Assistant ทำงานเป็นแชทบอตที่ใช้งานง่าย ซึ่งคุณสามารถถามคำถามใดๆ เกี่ยวกับลูกค้าเป้าหมาย แคมเปญ หรืองบประมาณได้ และจะให้คำตอบที่สนับสนุนด้วยข้อมูลจากพื้นที่เก็บข้อมูลและการแสดงภาพที่สร้างไว้ด้านบน .

ผู้ช่วย AI ของ Improvado และเครื่องมือที่คล้ายกันจะเชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลดิบและข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง ช่วยลดแรงกดดันให้กับผู้ใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคในการกรองข้อมูลจำนวนมากด้วยตนเอง เนื่องจาก AI นำเสนอข้อมูลที่เกี่ยวข้องมากที่สุดซึ่งปรับให้เหมาะกับความต้องการของแต่ละบุคคล

6. การจัดลำดับความสำคัญของความเป็นส่วนตัวและความปลอดภัยของข้อมูลในด้านการตลาดและการวิเคราะห์

รัฐบาลและหน่วยงานกำกับดูแลทั่วโลกกำลังบังคับใช้กฎระเบียบการปกป้องข้อมูลที่เข้มงวด โดยเฉพาะอย่างยิ่งจากภาคส่วนการดูแลสุขภาพและการเงิน ไปจนถึงมาตรฐานระดับสูงของการดูแลข้อมูล

ตั้งแต่ GDPR ในยุโรปไปจนถึง HIPAA ในสหรัฐอเมริกา กฎระเบียบต่างๆ กำลังกำหนดแนวทางที่เข้มงวดเกี่ยวกับวิธีการจัดการ จัดเก็บ และปกป้องข้อมูล การไม่ปฏิบัติตามไม่ใช่ทางเลือกที่มีโทษหนักหน่วงทั้งด้านการเงินและชื่อเสียง ซึ่งรอผู้ที่ไม่ปฏิบัติตามอยู่ เมื่อเร็วๆ นี้ Health and Human Services (HHS) ซึ่งควบคุม HIPAA ได้อัปเดตคำแนะนำเกี่ยวกับวิธีที่องค์กรด้านการดูแลสุขภาพสามารถใช้เทคโนโลยีการติดตามออนไลน์ เช่น Google Analytics

ธุรกิจต้องตรวจสอบให้แน่ใจว่าโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลของตนแข็งแกร่ง ปลอดภัย และสามารถป้องกันการละเมิดที่อาจเกิดขึ้นได้ ซึ่งหมายถึงการประเมินความปลอดภัย การทดสอบช่องโหว่ และความมุ่งมั่นอย่างต่อเนื่องในการปรับปรุงความปลอดภัยทางไซเบอร์

7. การวิเคราะห์ทางอารมณ์

ก้าวออกจากขอบเขตเดิมๆ ของอัตราการคลิกผ่าน การดูหน้าเว็บ และเปอร์เซ็นต์การแปลง เรากำลังเห็นการเพิ่มขึ้นของการวิเคราะห์ทางอารมณ์ แนวทางนี้เจาะลึกเพื่อทำความเข้าใจไม่เพียงแต่สิ่งที่ผู้ใช้ทำ แต่ยังรู้สึกอย่างไร

การวิเคราะห์ทางอารมณ์มุ่งเน้นไปที่การประเมินและการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเกี่ยวกับการตอบสนองทางอารมณ์ของผู้บริโภคต่อสิ่งเร้าทางการตลาดต่างๆ ด้วยการใช้เทคโนโลยีที่บันทึกและวิเคราะห์การแสดงออกทางสีหน้า การปรับเสียง และแม้แต่การตอบสนองทางสรีรวิทยา แบรนด์ต่างๆ มุ่งมั่นที่จะแยกแยะความรู้สึกที่ขับเคลื่อนพฤติกรรมของผู้ใช้ ไม่ว่าจะเป็นโฆษณาวิดีโอ การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ หรือการออกแบบเว็บไซต์ การทำความเข้าใจการเดินทางทางอารมณ์ของผู้บริโภคจะให้ข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดยิ่งขึ้นซึ่งนอกเหนือไปจากตัวชี้วัดทั่วไป

จุดแข็งที่แท้จริงของการวิเคราะห์อารมณ์คือความสามารถในการให้บริบท แม้ว่าการวิเคราะห์แบบดั้งเดิมอาจบ่งชี้ว่าผู้ใช้ใช้เวลาจำนวนมากบนหน้าเว็บ การวิเคราะห์ทางอารมณ์สามารถอธิบายเพิ่มเติมได้ว่าระยะเวลานั้นถูกใช้ไปเพื่อความสนใจ ความสับสน หรือความคับข้องใจหรือไม่ ข้อมูลเชิงลึกดังกล่าวสามารถเป็นแนวทางในการปรับเปลี่ยนกลยุทธ์การตลาดได้แม่นยำยิ่งขึ้น เพื่อให้มั่นใจว่าสอดคล้องกับภูมิทัศน์ทางอารมณ์ของผู้บริโภค

สำหรับธุรกิจ การใช้การวิเคราะห์ทางอารมณ์หมายถึงการลงทุนในเครื่องมือและแพลตฟอร์มพิเศษที่สามารถจับและตีความสัญญาณทางอารมณ์เหล่านี้ นอกจากนี้ยังมีช่วงการเรียนรู้ที่เกี่ยวข้องกับการบูรณาการการวิเคราะห์รูปแบบนี้เข้ากับกลยุทธ์ทางการตลาดที่มีอยู่ แต่ด้วยข้อมูลเชิงลึกที่นำเสนอ จึงเป็นการลงทุนที่ช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ และท้ายที่สุดก็ให้ผลตอบแทนที่สูงขึ้น

เส้นทางข้างหน้า: รวบรวมศักยภาพสูงสุดของการวิเคราะห์การตลาดยุคใหม่

ตั้งแต่การใช้ประโยชน์จากระบบอัตโนมัติและการยอมรับชั้นการวิเคราะห์ทางอารมณ์ที่ซับซ้อน ไปจนถึงการทำความเข้าใจความแตกต่างเล็กๆ น้อยๆ ของจุดสัมผัสต่างๆ และการรับรองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล การเดินทางนั้นซับซ้อนแต่เต็มไปด้วยศักยภาพ

ประเด็นหลักที่สอดคล้องกันของแนวโน้มเหล่านี้คือความสัมพันธ์ที่เปลี่ยนแปลงไประหว่างเทคโนโลยีและองค์ประกอบของมนุษย์ เครื่องมือและเทคโนโลยีสามารถให้ตัวเลขได้ แต่การแปลสิ่งเหล่านี้ให้เป็นกลยุทธ์ทางการตลาดที่มีประสิทธิภาพนั้น จำเป็นต้องมีความเข้าใจ ความสามารถในการปรับตัว และการมองการณ์ไกล

ในขณะที่ธุรกิจก้าวไปข้างหน้า การปรับตัวให้เข้ากับแนวโน้มเหล่านี้ และที่สำคัญกว่านั้นคือการเข้าใจความหมายที่ลึกซึ้งของแนวโน้มเหล่านี้จะมีความสำคัญในการกำหนดรูปแบบการเล่าเรื่องทางการตลาดที่ประสบความสำเร็จ