สามประเด็นสำคัญที่ควรพิจารณาเมื่อสร้างกลยุทธ์การตลาด AI

สามประเด็นสำคัญที่ควรพิจารณาเมื่อสร้างกลยุทธ์การตลาด AI

เว็บไซต์

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เป็นเรื่องใหญ่ต่อไปในการตลาด ทำไม? ผู้บริโภคมีความต้องการมากขึ้นกว่าเดิม และพรุ่งนี้พวกเขาจะต้องการมากยิ่งขึ้นไปอีก ทีมที่ดำเนินการด้วยตนเองไม่สามารถตอบสนองต่อความต้องการแชทบ็อตที่ตอบสนองทันที ประสบการณ์ดิจิทัลที่ปรับให้เหมาะกับแต่ละบุคคล และอื่นๆ ได้ โดยเฉพาะในระดับ ระบบอัตโนมัติเป็นวิธีเดียว และ AI คือคำตอบ

การออกแบบเว็บไซต์

AI สามารถทำสิ่งต่าง ๆ ได้ในขนาดและความเร็วที่มนุษย์ไม่สามารถทำได้ AI ทำได้ดีเป็นพิเศษในสิ่งที่มนุษย์เกลียดชังมากที่สุด: งานที่ต้องทำด้วยตนเองและซ้ำซาก เช่น ให้คะแนนลีดการขายตามแนวโน้มที่จะเกิด Conversion
สมมติว่าทีมขายของคุณจัดการกับลูกค้าเป้าหมายที่เข้ามาหนึ่งร้อยรายต่อวัน โดยธรรมชาติแล้ว ลูกค้าเป้าหมายแต่ละคนไม่เหมือนกัน และจะมีเพียงส่วนน้อยเท่านั้นที่จะเปลี่ยน แม้แต่น้อยก็จะกลายเป็นลูกค้าที่มีมูลค่าตลอดอายุการใช้งานสูง ด้วย AI คุณจะสามารถคำนวณความน่าจะเป็นของการแปลงสำหรับลีดแต่ละรายได้โดยอัตโนมัติ ทำให้พนักงานขายของคุณมุ่งเน้นไปที่ลีดที่สำคัญที่สุด
การทำให้ทีมการตลาดเข้าถึง AI ได้นั้นเป็นเรื่องยาก ฉันจะพยายามช่วยคุณเริ่มต้นใช้งานพื้นฐาน: ประเด็นสำคัญสามประการที่ควรพิจารณาเมื่อสร้างกลยุทธ์การตลาด AI ที่ใช้งานได้จริง

  1. ความซับซ้อนของ AI
    หลายปีที่ผ่านมา ธุรกิจต่างๆ ได้พยายามเสริมสร้างกลยุทธ์การเติบโตโดยใช้เครื่องมือ AI ที่ออกแบบมาสำหรับผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิคเท่านั้น ไม่มีใครดูถูกทีมการตลาดเอง เครื่องมือใหม่ที่ทรงพลังเหล่านี้มาจากงบประมาณทางการตลาด แต่ตัวช่วยสร้าง AI จับการตลาดเป็นตัวประกันตามลำดับความสำคัญของตนเอง
    ข้อจำกัดของโซลูชัน AI ที่มีภาระทางเทคนิคมากเกินไปอาจส่งผลเสียต่อทั้งธุรกิจและลูกค้า พยายามแสดงวัตถุประสงค์ทางการตลาดเป็นโค้ด (ไม่ค่อยเข้าใจผลลัพธ์) เมื่อคุณไม่ใช่ผู้เชี่ยวชาญทางเทคนิค
    ตามธรรมเนียมแล้ว โมเดล AI ถูกสร้างขึ้นโดยปริญญาเอกในสาขาต่างๆ เช่น วิทยาการคอมพิวเตอร์และคณิตศาสตร์ โดยใช้ภาษาการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนและเทคโนโลยีคลาวด์สาธารณะใหม่ เช่น Google Cloud Platform
    ตอนนี้ ทีมการตลาดได้ประโยชน์จากแพลตฟอร์ม AI ที่ไม่มีโค้ดแล้ว ( ข้อจำกัดความรับผิดชอบ: รวมถึงบริษัทของฉันเองด้วย ) สิ่งเหล่านี้เป็นเครื่องมือที่มองเห็นได้ชัดเจนซึ่งทุกคนสามารถใช้เพื่อสร้างโมเดล AI ไม่ว่าจะเป็นการให้คะแนนลีด ทำนายการเลิกราของลูกค้า หรือแม้แต่ตรวจจับการฉ้อโกงของพันธมิตร
  2. ต้นทุนของ AI
    ทีมการตลาดที่กำลังมองหา AI จะต้องคำนึงถึงงบประมาณ AI มีราคาแพงและใหม่
    ทีมการตลาดต้องตัดสินใจว่าต้นทุนของแพลตฟอร์มนั้นคุ้มค่าสำหรับความต้องการทางการตลาดหรือไม่ เมื่อประเมินต้นทุน ให้มองข้ามราคาสติกเกอร์เริ่มต้น คุณได้คำนึงถึงต้นทุนสำหรับการฝึกอบรมโมเดล AI แล้วหรือยัง และคุณสามารถเริ่มต้นใช้งานได้เร็วเพียงใด เวลาก็เป็นเงินเช่นกัน
    บางแพลตฟอร์มเสนอช่วงทดลองใช้งานฟรีเพื่อให้นักการตลาดที่สนใจสามารถประเมินข้อเสนอด้วยตนเองก่อนตัดสินใจซื้อ วิธีนี้ช่วยขจัดปัญหาหรือข้อกังวลที่อาจเกิดขึ้นของทั้งสองฝ่ายก่อนที่จะมอบเงินหรือทรัพยากรใดๆ
    ราคาแตกต่างกันไปตามแพลตฟอร์มต่างๆ เป็นวันแรกในตลาดนี้ที่ไม่มีการกำหนดราคามาตรฐาน และบางแพลตฟอร์มมีค่าใช้จ่ายมากกว่าสองเท่าเมื่อคุณเพิ่ม “ตัวเลือก” ที่จำเป็นเพื่อให้ทำงานในสภาพแวดล้อมการผลิต ตัวอย่างเช่น ผู้ให้บริการรายหนึ่งอาจไม่รวมค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บข้อมูลและการฝึกโมเดลอย่างต่อเนื่อง ในขณะที่ผู้ให้บริการรายอื่นรวมอยู่ด้วย
    ดังนั้นให้ระบุต้นทุนผันแปรทั้งหมดเหล่านี้เพื่อดูว่าต้นทุนจริงเป็นอย่างไรเมื่อเวลาผ่านไป แทนที่จะดูเพียงค่าใช้จ่ายล่วงหน้า ตัวอย่างเช่น กับบริษัทของฉัน แผนทั้งหมดรวมถึงการฝึกโมเดลและการจัดเก็บข้อมูลฟรี ผู้ใช้ไม่จำกัด และการปรับใช้ AI แบบไม่จำกัด
  3. การใช้งานจริง
    หากทีมการตลาดของคุณกำลังพิจารณาที่จะใช้ประโยชน์จาก AI เพื่อช่วยในการตัดสินใจอย่างมีข้อมูลมากขึ้น คุณจะต้องมีบางสิ่งที่ทีมของคุณจะปรับใช้และใช้งานได้ง่าย การนำโมเดลของคุณไปใช้จริงในเครื่องมือทางการตลาด เช่น Salesforce จะมีความสำคัญต่อความสำเร็จ ท้ายที่สุด ในการมอบคุณค่า (และปรับรายการโฆษณานั้นให้อยู่ในงบประมาณของคุณ) AI จำเป็นต้องแสดงให้เห็นอย่างชัดเจนถึงคุณค่า
    เวิร์กโฟลว์เป็นสิ่งสำคัญ มันเหนือกว่าคุณสมบัติมากมายและระฆังและนกหวีดอื่น ๆ บนแพลตฟอร์ม AI เป็นสิ่งสำคัญที่คุณจะต้องเข้าใจว่าแพลตฟอร์มหนึ่งๆ เหมาะสมกับเวิร์กโฟลว์การตลาดของคุณอย่างไร ทีมของคุณจะต้องปรับใช้โมเดล AI ในที่ทำงาน ไม่ว่าจะเป็น Salesforce, Google ชีต, เว็บแอปที่ใช้งานจริง หรือที่อื่นทั้งหมด
    เครื่องมือที่เลือกควรมีตัวเลือกการปรับใช้ที่ยืดหยุ่น เพื่อให้โมเดลของคุณสามารถนำไปใช้ได้ทุกที่ ตัวเลือกทางเทคนิคหนึ่งคือการปรับใช้ API ทีมสามารถให้บริการการคาดคะเน AI ได้ทุกที่ที่สามารถรวมเข้ากับโค้ดได้อย่างง่ายดาย ตัวเลือกการปรับใช้ที่ไม่ใช่ด้านเทคนิคที่เป็นที่นิยมคือ Zapier ซึ่งรวมเข้ากับแอปนับพันได้อย่างราบรื่น
    ดังนั้น ทำความเข้าใจสามสิ่งให้ดีก่อนเริ่มเส้นทางการตลาด AI ของคุณ:
  4. ต้นทุนรวมจริง ใช้งานง่าย และได้มาตรฐานในราคาล่วงหน้า
  5. ใช้งานง่ายในเวิร์กโฟลว์ปัจจุบันของคุณ (การที่ทีมต่าง ๆ จำนวนมากเปลี่ยนวิธีการทำงานเพื่อรวมเอาเครื่องมือ AI ใหม่ของคุณนั้นแพงมาก)
  6. ชุดทักษะทางเทคนิคที่จำเป็นสำหรับใช้ในการผลิต
    ปัญญาประดิษฐ์ทำให้ชีวิตของผู้ป่วย แพทย์ และผู้บริหารโรงพยาบาลง่ายขึ้นด้วยการปฏิบัติงานที่มนุษย์ทำกันโดยทั่วไป แต่ใช้เวลาน้อยลงและมีค่าใช้จ่ายเพียงเล็กน้อย
    แห่งหนึ่งของโลกในอุตสาหกรรมที่สูงที่สุดในการเจริญเติบโตของภาค AI มีมูลค่าอยู่ที่ประมาณ $ 600 ล้านบาทในปี 2014 และคาดว่าจะถึง พันล้าน $ 150 จาก 2026
    การประยุกต์ใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ
    AI มีแอปพลิเคชั่นมากมายในด้านการดูแลสุขภาพ ไม่ว่าจะเป็นการใช้เพื่อค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างรหัสพันธุกรรม เพื่อขับเคลื่อนหุ่นยนต์ผ่าตัด หรือแม้กระทั่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในโรงพยาบาลให้สูงสุด AI ก็เป็นประโยชน์ต่ออุตสาหกรรมการดูแลสุขภาพ

เว็บแอพพลิเคชั่น

ไม่ว่าจะใช้เพื่อค้นหาความเชื่อมโยงใหม่ระหว่างรหัสพันธุกรรมหรือเพื่อขับเคลื่อนหุ่นยนต์ช่วยการผ่าตัดปัญญาประดิษฐ์ กำลังคิดค้นและฟื้นฟูสุขภาพสมัยใหม่ผ่านเครื่องที่สามารถทำนาย เข้าใจ เรียนรู้ และดำเนินการได้
การใช้ AI ในการวินิจฉัยและลดข้อผิดพลาดอย่างมีประสิทธิภาพ
ในปี 2015 misdiagnosing เจ็บป่วยและความผิดพลาดทางการแพทย์คิดเป็น10% ของการเสียชีวิตทั้งหมดของสหรัฐ ด้วยเหตุนี้ คำมั่นสัญญาในการปรับปรุงกระบวนการวินิจฉัยจึงเป็นหนึ่งในแอปพลิเคชันด้านการดูแลสุขภาพที่น่าตื่นเต้นที่สุดของ AI
ประวัติทางการแพทย์ที่ไม่สมบูรณ์และการโหลดเคสจำนวนมากสามารถนำไปสู่ข้อผิดพลาดร้ายแรงของมนุษย์ ภูมิคุ้มกันต่อตัวแปรเหล่านั้น AI สามารถทำนายและวินิจฉัยโรคได้เร็วกว่าผู้เชี่ยวชาญทางการแพทย์ส่วนใหญ่ ในการศึกษาหนึ่ง เช่น แบบจำลอง AI โดยใช้อัลกอริทึมและการเรียนรู้เชิงลึกที่ วินิจฉัยมะเร็งเต้านมในอัตราที่สูงกว่านักพยาธิวิทยา 11คน
ต่อไปนี้คือวิธีที่ AI ช่วยลดข้อผิดพลาดและช่วยชีวิตได้ 6 วิธี
PATHAI
วินิจฉัยมะเร็งได้แม่นยำยิ่งขึ้นด้วย AI
ที่ตั้ง:เคมบริดจ์รัฐแมสซาชูเซตส์
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ: PathAIกำลังพัฒนาเทคโนโลยีการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อช่วยนักพยาธิวิทยาในการวินิจฉัยที่แม่นยำยิ่งขึ้น เป้าหมายปัจจุบันของบริษัท ได้แก่ การลดข้อผิดพลาดในการวินิจฉัยโรคมะเร็งและการพัฒนาวิธีการรักษาทางการแพทย์เฉพาะบุคคล
PathAI ทำงานร่วมกับนักพัฒนายา เช่น Bristol-Myers Squibb และองค์กรต่างๆ เช่น Bill & Melinda Gates Foundation เพื่อขยายเทคโนโลยี AI ไปสู่อุตสาหกรรมด้านการดูแลสุขภาพอื่นๆ
ทุ่นสุขภาพ
ตัวตรวจสอบอาการอัจฉริยะ
ที่ตั้ง: บอสตัน รัฐแมสซาชูเซตส์
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพ: Buoy Health เป็นตัวตรวจสอบอาการและการรักษาที่ใช้ AI ซึ่งใช้อัลกอริทึมในการวินิจฉัยและรักษาโรค วิธีการทำงาน: แชทบอทจะรับฟังอาการของผู้ป่วยและความกังวลเรื่องสุขภาพ จากนั้นจึงแนะนำผู้ป่วยรายนั้นให้ได้รับการดูแลที่ถูกต้องตามการวินิจฉัย
Harvard Medical School เป็นเพียงหนึ่งในโรงพยาบาลและผู้ให้บริการด้านสุขภาพจำนวนมากที่ใช้ AI ของ Buoy เพื่อช่วยวินิจฉัยและรักษาผู้ป่วยได้รวดเร็วยิ่งขึ้น
ENLITIC
AI DEEP LEARNING สำหรับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้
ที่ตั้ง: ซานฟรานซิสโก รัฐแคลิฟอร์เนีย
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพเป็นอย่างไร: Enlitic พัฒนาเครื่องมือทางการแพทย์ที่มีการเรียนรู้เชิงลึกเพื่อปรับปรุงการวินิจฉัยทางรังสีวิทยา แพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึกของบริษัทจะวิเคราะห์ข้อมูลทางการแพทย์ที่ไม่มีโครงสร้าง (ภาพรังสีวิทยา การตรวจเลือด EKGs จีโนม ประวัติทางการแพทย์ของผู้ป่วย) เพื่อให้แพทย์เข้าใจถึงความต้องการแบบเรียลไทม์ของผู้ป่วยได้ดีขึ้น
MIT ยก ให้ Enlitic เป็นบริษัทปัญญาประดิษฐ์ที่ฉลาดที่สุดอันดับ 5 ของโลกแซงหน้า Facebook และ Microsoft

Web​ application

FREENOME
ตรวจหามะเร็งก่อนกำหนดด้วย AI
ที่ตั้ง:ซานฟรานซิสโก รัฐแคลิฟอร์เนีย
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพเป็นอย่างไร: Freenomeใช้ AI ในการคัดกรอง การตรวจวินิจฉัย และการตรวจเลือดเพื่อตรวจหามะเร็ง การนำ AI ไปใช้ในการตรวจคัดกรองทั่วไป Freenome ตั้งเป้าที่จะตรวจหามะเร็งในระยะแรกสุดและพัฒนาการรักษาใหม่ในภายหลัง
BETH ISRAEL DEACONESS MEDICAL CENTER
วินิจฉัยโรคโลหิตจางได้เร็วขึ้น
ที่ตั้ง:บอสตัน รัฐแมสซาชูเซตส์
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพเป็นอย่างไร: Beth Israel Deaconess Medical Centerโรงพยาบาลสอนของมหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ดกำลังใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อวินิจฉัยโรคเลือดที่อาจถึงตายได้ในระยะเริ่มแรก
แพทย์กำลังใช้กล้องจุลทรรศน์ที่ปรับปรุงด้วย AI เพื่อสแกนหาแบคทีเรียที่เป็นอันตราย (เช่น E. coli และ Staphylococcus) ในตัวอย่างเลือดในอัตราที่เร็วกว่าที่จะทำได้โดยใช้การสแกนด้วยตนเอง นักวิทยาศาสตร์ใช้ภาพตัวอย่างเลือด 25,000 ภาพเพื่อสอนเครื่องให้ค้นหาแบคทีเรียได้อย่างไร จากนั้นเครื่องจักรได้เรียนรู้วิธีการระบุและทำนายแบคทีเรียที่เป็นอันตรายในเลือดด้วยความแม่นยำ 95%
ZEBRA MEDICAL VISION
ผู้ช่วยรังสีวิทยาที่ขับเคลื่อนด้วย AI
ที่ตั้ง: Shefayim, Israel
การใช้ AI ในการดูแลสุขภาพเป็นอย่างไร: Zebra Medical Vision มอบผู้ช่วยที่เปิดใช้งาน AI ให้กับนักรังสีวิทยา ซึ่งรับการสแกนภาพและวิเคราะห์โดยอัตโนมัติสำหรับผลการวิจัยทางคลินิกต่างๆ ที่ได้ทำการศึกษา ผลการวิจัยจะถูกส่งต่อไปยังนักรังสีวิทยาซึ่งจะพิจารณารายงานของผู้ช่วยเมื่อทำการวินิจฉัย
พัฒนายาใหม่ด้วย AI
อุตสาหกรรมการพัฒนายากำลังจมอยู่กับต้นทุนการพัฒนาที่พุ่งสูงขึ้นและการวิจัยที่ใช้เวลาหลายพันชั่วโมงกับมนุษย์ ต้องใช้เงินประมาณ2.6 พันล้านดอลลาร์เพื่อนำยาแต่ละตัวผ่านการทดลองทางคลินิก และมีเพียง 10% ของยาเหล่านั้นเท่านั้นที่นำออกสู่ตลาดได้สำเร็จ เนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยี บริษัทชีวเภสัชภัณฑ์จึงสังเกตเห็นประสิทธิภาพ ความแม่นยำ และความรู้ที่ AI สามารถให้ได้ได้อย่างรวดเร็ว

Robot Auto process

หนึ่งในความก้าวหน้าของ AI ที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในการพัฒนายาเกิดขึ้นในปี 2550 เมื่อนักวิจัยมอบหมายให้หุ่นยนต์ชื่ออดัมทำหน้าที่ค้นคว้าเกี่ยวกับหน้าที่ของยีสต์ อดัม scoured พันล้านจุดข้อมูลในฐานข้อมูลสาธารณะสมมติฐานเกี่ยวกับการทำงานของยีนภายใน 19 ยีสต์ทำนาย 9 สมมติฐานใหม่และถูกต้อง อีฟ เพื่อนหุ่นยนต์ของอดัม ค้นพบว่าไทรโคลซาน ซึ่งเป็นส่วนประกอบทั่วไปในยาสีฟัน สามารถต่อสู้กับปรสิตที่มีเชื้อมาลาเรียได้