Menu Close

Conversation Marketing Technology คืออะไร

. Conversation Marketing Technology
Conversation Marketing Technology คือ

เทคโนโลยีที่ใช้ความสามารถของ AI มาสร้าง Platform ที่ช่วยให้การตอบโต้ระหว่างแบรนด์และลูกค้า มีไดอาล็อกสนทนาที่คล้ายคลึงกับการสื่อสารกับมนุษย์ (Mimic Human) มากสุด และรองรับการขยายบริบท (Context) ของข้อความได้ (At scale)

จุดประสงค์หลักๆของการใช้เทคโนโลยีนี้คือ

• Sale Process คือการใช้ Bot เพื่อเข้ามาช่วยการขาย
• Serve & Solve คือการใช้เพื่อบริการหลังการขาย
• Save Resource & Cost ลดการใช้ทรัพยาการมนุษย์

เครื่องมือ Conversation Technology ระดับเบื้องต้น

เช่น Dialogflow ES และ Dialogflow CX

MarTech ของไทยที่พัฒนาระบบ Chat Bot พร้อมใช้งาน

Botnoi แชทบอทแสนน่ารัก
Deeple.AI
iApp Chatbot
Zwiz.ai
OneChat.ai
ConvoLab
ALICE Chatbot Platform

• Sale Process คือการใช้ Bot เพื่อเข้ามาช่วยการขาย เช่นช่วยแนะนำสินค้าที่เหมาะกับลูกค้าแต่ละกลุ่ม(Recomencdation) แนะนำสินค้าที่เกี่ยวข้อง (Related Items)กับสินค้าชิ้นแรกที่ลูกค้าเคยซื้อ

• Serve & Solve คือการใช้เพื่อบริการหลังการขาย ไม่ว่าจะเป็นนำทางลูกค้าที่เจอปัญหาการใช้งานแต่ละรูปแบบ ไปสู่ข้อมูลโซลูชั่นที่ลูกค้าสามารถแก้ไขได้เอง หรือสามารถสื่อสารกับลูกค้าแล้วจัดกลุ่มของปัญหา และส่ง Case หรือ Ticket ไปที่หน่วยงานที่เกี่ยวข้องอย่างแม่นยำ

• Save Resource & Cost ลดการใช้ทรัพยาการมนุษย์ในการต้องไป Stand by ในระบบ แค่ให้ Bot พยายามแก้ปัญหาจากองค์ความรู้ หรือ Knowledge Base ที่มีก่อน ยกเว้นถ้าไม่สามารถแก้ปัญหาได้ จึงค่อยส่งต่อให้มนุษย์ (Human Agent) พูดคุยต่อ

. Conversation Marketing Technology
Image source: https://acquire.io/blog/chatbots-trends/

สำหรับ MarTech หมวดหมู่นี้ที่ผู้เขียนแนะนำให้ใช้งาน มีทั้งการสร้างเอง และการใช้ MarTech แบบ Saas ได้แก่

Dialogflow ES และ Dialogflow CX ของฟรีและดีจาก Google
Platform หรับช่วยสร้าง Chatbot จาก Google ที่เปิดให้ใช้งานได้ฟรี โดยทั้งสองตัวนี้มีความสามารถในการเข้าใจภาษามนุษย์ได้ค่อนข้างดีด้วยการใช้ ML (Machine Learning และ NLP (Natural Language Processing) โดย ES เหมาะสำหรับการสร้าง Bot แบบไม่ซับซ้อน ส่วน CX เหมาะกับการสร้าง Bot ของแบรนด์ขนาดใหญ่ที่มีความซับซ้อนในไดอาล็อกสนทนามากๆ

 Dialogflow ES
ตัวอย่างการทำงานแบบเรียบง่ายใน Dialogflow ES
  1. Bot ฟังคำพูดของ User
  2. หาว่าคำพูดนั้นๆไปตรงกับความต้องการประเภทไหนที่เรากำหนดไว้บ้าง (Intent Matching)
  3. Response คือประโยคที่เรากำหนดให้ Bot ตอบในแต่ละ Intent

โดยในแต่ละ Intent เราต้องมีการกำหนด Training phrases หรือรูปแบบประโยค เพื่อให้ Bot รู้ว่าประโยคเหล่านี้ User มีความต้องการอย่างไร

ตัวอย่างผู้เขียนกำหนด Training phrases ไว้ว่าคำประมาณนี้คือ Intent ประเภท “Welcome” ได้แก่ สวัสดี, หวัดดีจ้ะ, สวัสดีน้า, ว่าไง, สวีดัส, สวัสดีจ้ะ, หวัดดีจ้า, ไม่เจอกันตั้งนาน ดังรูปด้านล่าง

 Dialogflow ES

ต่อไป ตัวอย่างการทำงานแบบซับซ้อนใน Dialogflow CX ที่ใช้ Chat Bot ในการช่วยจองตั๋วเครื่องบิน ซึ่งจาก Flow จะเห็นว่ารายละเอียดการจองตั๋วเครื่องบิน ค่อนข้างซับซ้อน มีการเช็คเงื่อนไขหลายๆรูปแบบ การใช้ Dialogflow CX จึงเหมาะสมกับการใช้ ES

 Dialogflow ES
https://alepom.medium.com/dialogflow-cx-a-new-way-to-design-conversational-agents-d90765dde85e

ทั้งนี้จากแนวคิดของการใช้ Dialogflow ก็คือการใช้มันสมองของ AI โดยที่เราไปสอนให้เค้าทำงานให้ฉลาดขึ้น แต่นอกจากใช้ Platform ของต่างประเทศแล้ว ยังมี MarTech ของไทยหลายๆรายที่สร้างเครื่องมือ Chat Bot ให้พร้อมใช้งาน ได้แก่

Botnoi แชทบอท มี CMS ที่สามารถส่งโฆษณา Broadcast ไปยังลูกค้า มี AI ที่ใช้วิเคราะห์ข้อความลูกค้า และระบบแปลงข้อความเป็นเสียงที่สามารถนำมาใช้ทำโฆษณาได้

botnoi


Deeple.AI เป็น AI Chatbot สำหรับธุรกิจ Retail ที่สามารถใช้ Chat Bot ช่วย‍ปิดการขาย ให้คำปรึกษาหรือดูแลลูกค้า และรวบรวมออร์เดอร์ ได้เสมือนพนักงานขาย


iApp Chatbot พัฒนาจากระบบ Thai Natural Language Processing (Thai NLP) ซึ่งเป็น AI ด้านประมวลข้อความภาษาไทย
Zwiz.ai ระบบ Chatbot Content Management System(CCMS)
OneChat.ai Chatbot ที่เน้นตอบ Chat และดึง Comment เข้า Inbox
ConvoLab ระบบ Chat ที่เจาะกลุ่ม Enterprise Chat Management
ALICE Chatbot Platform รองรับการสนทนาภาษาไทย

ในอนาคตถ้ามีโอกาส ผู้เขียนจะรีวิวให้อ่าน ผ่านเว็บไซต์ Martechthai.com อีกครั้งครับ


ส่วนเสริม
Gartner บริษัทวิจัยและที่ปรึกษาระดับโลกที่ให้ข้อมูลคำแนะนำด้าน Software และ Technology ที่มีชื่อเสียงได้เปิดเผย Hype Cycle for Digital Marketing ประจำปี 2020 โดย Conversation Marketing Technology นั้น Gartner มองว่าอยู่ใน

Phase2 – Peak of Inflated Expectations เฟสนี้จะมีความต้องการในเทคโนโลยีนี้สูง (อาจจะเกินจริง) เริ่มมีเอกสารเผยแพร่หรือ Public Document ที่พูดถึงความสำเร็จของการทำ Technology นั้นๆไปใช้งาน (Success Stories) และจะใช้เวลาอีกประมาณ 2-5 ปี ที่ Conversation Marketing จะไปถึง Phase สุดท้ายคือ Plateau of Productivity
* เฟสนี้เทคโนโลยีนั้นๆ ตลาดเริ่มใหญ่ขึ้น ถูกใช้ในวงกว้าง และแพร่หลาย (Mainstream Adoption)

หากมีคำถามเพิ่มเติม สามารถสอบถามผมได้ที่กลุ่ม >>  Marketing Tech Thailand

Related Posts