ลองจินตนาการว่าเดินเข้าไปที่ร้านกาแฟที่มาเป็นประจำ ซึ่งบาริสต้ากล่าวทักทายและถามว่าคุณต้องการลาเต้แบบเดิมที่เพิ่มท็อปปิ้งคาราเมลหรือไม่ การเอาใจใส่เล็ก ๆ น้อย ๆ แบบนี้ไม่เพียงแต่จะทำให้รู้สึกดี แต่ยังทำให้อยากมาที่ร้านบ่อยขึ้น ลองนึกภาพว่าทำแบบนี้บนประสบการณ์ออนไลน์ จะสามารถสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้ามากแค่ไหน
นี่คือที่มาของการทำ Predictive Analytics ที่ใช้ AI เพื่อทำการ optimise ประสบการณ์ของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น Predictive Analytics กลายเป็นคำสำคัญในยุค ไม่ใช่แค่เพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ แต่เพื่อให้ธุรกิจสามารถคาดเดาความต้องการของลูกค้าก่อนที่พวกเขาจะปฏิสัมพันธ์ออกมา
เบื้องหลังการ Predictive Analytics จะพบว่า Data คือส่วนสำคัญ ข้อมูลเป็นเหมือนเหมืองที่เต็มไปด้วยอัญมณีที่รอการค้นพบ Predictive Analytics ใช้วิธีการที่ซับซ้อนขึ้น เช่น อัลกอริธึม โดยเฉพาะอย่างยิ่งคือ Machine Learning เพื่อกรองข้อมูลจำนวนมากและค้นหา pattern และแนวโน้มที่อาจไม่ชัดเจนในตอนแรกออกมาเช่น พฤติกรรม ความชอบ รูปแบบการซื้อของลูกค้า AI ทำหน้าที่รวบรวมข้อมูลเหล่านี้เพื่อสร้างภาพรวมของความต้องการในอนาคตของลูกค้า ตัวอย่างเช่น ใน App E-commerce สามารถแนะนำสิ่งที่ลูกค้าคาดว่าจะซื้อในครั้งต่อไปได้โดยอิงจากพฤติกรรมการซื้อที่เคยมีมาก่อน
การทำนายพฤติกรรมลูกค้า โดย AI สามารถมองเห็นพฤติกรรมของลูกค้าในอนาคต ด้วยอัลกอริธึมที่วิเคราะห์ข้อมูลจากการสื่อสารและรูปแบบพฤติกรรมจะช่วยให้ธุรกิจสามารถคาดการณ์การมีปฏิสัมพันธ์กับลูกค้าได้อย่างแม่นยำ สิ่งนี้ทำให้ธุรกิจสามารถปรับตัวล่วงหน้าแทนที่จะตอบสนองต่อสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไปตลอดเวลาตัวอย่าง Netflix ที่ใช้ข้อมูลพฤติกรรมการดูรายการเพื่อทำนายวิดีโอที่คุณอาจชอบดูในครั้งต่อไป ทำให้ Netflix แนะนำเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจของคุณที่เปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ
Predictive Analytics ในธุรกิจค้าปลีกสามารถระบุลูกค้าที่มีแนวโน้มจะเลิกใช้บริการได้ (Churn) ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถดำเนินกลยุทธ์การรักษาลูกค้าได้ก่อนที่จะเกิดปัญหา การมีแผนที่นำทางเช่นนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถรับมือกับความเปลี่ยนแปลงของตลาดได้ดีมากยิ่งขึ้น
Predictive Analytics ยังสร้างประสบการณ์ที่เป็นเอกลักษณ์ โดยสร้างประสบการณ์ลูกค้าที่ตรงเป้าหมายและ Personalise มากขึ้น ในตลาดที่ลูกค้าคาดหวังการโต้ตอบที่เป็น Personalise มากขึ้น Predictive Analytics ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองต่อความต้องการเหล่านั้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ
โดยสร้าง Promotion สำหรับสินค้าที่คล้ายกับที่สิ่งที่ลูกค้าเคยซื้อ ซึ่งไม่ใช่แค่ข้อความโฆษณาทั่วไปที่ถูกส่งมาแบบสุ่ม แต่เป็นการตลาดที่พัฒนามาจากรูปแบบพฤติกรรมของลูกค้าเอง หรือบริษัทท่องเที่ยว Predictive Analytics สามารถคาดการณ์ความต้องการของนักท่องเที่ยวได้จากการเดินทางครั้งก่อน ๆ การค้นหาข้อมูล และความชอบ สิ่งนี้ทำให้สามารถนำเสนอตัวเลือกการเดินทางที่ตรงใจลูกค้า เช่น แพ็คเกจท่องเที่ยวหรือโปรโมชั่นที่เหมาะกับแต่ละบุคคล
Predictive Analytics ไม่เพียงแต่ช่วยปรับปรุงประสบการณ์ลูกค้าเท่านั้น แต่ยังเป็นกลยุทธ์สำคัญที่สามารถสร้างผลลัพธ์ทางธุรกิจที่จับต้องได้ การคาดการณ์ความต้องการและพฤติกรรมของลูกค้าช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับกลยุทธ์ทางการตลาด เพิ่ม Conversion Rate และเพิ่ม Loyalty ของลูกค้าได้ ตัวอย่างเช่น บริการที่มีรูปแบบการสมัครรับข้อมูล เมื่อใช้ Predictive Analytics ในการนำเสนอคำแนะนำและโปรโมชั่นที่ปรับแต่งให้ตรงกับลูกค้า ก็จะสามารถลดอัตราการเลิกใช้บริการ เพิ่มอัตราการต่ออายุ และเพิ่มมูลค่าตลอดอายุการใช้งานของลูกค้าได้ Predictive Analytics ยังช่วยให้การจัดการทรัพยากรมีประสิทธิภาพมากขึ้น การคาดการณ์ความต้องการล่วงหน้าช่วยให้ธุรกิจสามารถหลีกเลี่ยงปัญหาที่อาจเกิดขึ้น จัดการสินค้าคงคลังได้อย่างเหมาะสมและใช้งบประมาณทางการตลาดอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
การทำ Predictive Analytics ด้วย AI กำลังเป็นวิธีที่ธุรกิจโต้ตอบและสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้า คาดการณ์ความต้องการของลูกค้าก่อนที่จะมองหาสินค้า ทำให้การทำธุรกิจนั้นเปลี่ยนแปลงได้อย่างดีและจะเป็นพลังที่สำคัญอย่างมากในอนาคตด้วยการใช้ Predictive Analytics ธุรกิจสามารถสร้างประสบการณ์ที่ตรงใจและดียิ่งขึ้นสำหรับลูกค้า ทำให้การปฏิสัมพันธ์ระหว่างลูกค้ากับแบรนด์ไม่มีปัญหาและเป็น Personalise มากขึ้นไปอีก
