นักบินร่วมด้วยการวิเคราะห์ลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI [สรุปการสัมมนาผ่านเว็บ]

Ryan Ota ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ของเราได้สัมมนาผ่านเว็บเกี่ยวกับการพัฒนาใหม่ล่าสุดในการวิเคราะห์ และวิธีที่ AI ช่วยเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมการวิเคราะห์

จินตนาการใหม่ของการวิเคราะห์: อนาคตของ AI ของการวิเคราะห์ลูกค้า

ก่อนอื่น ฉันต้องการแชร์สถิติบางอย่างเกี่ยวกับการนำไปใช้และความต้องการ AI อย่างรวดเร็ว จากการสำรวจของ Mackenzie ในปี 2022 และ 2023 การยอมรับและการใช้ AI เพิ่มขึ้นมากกว่าสองเท่าตั้งแต่ปี 2017

การสำรวจยังชี้ให้เห็นว่าประเด็นสามอันดับแรกที่มีความต้องการ AI มากที่สุดนั้นเกี่ยวข้องกับหัวข้อของเราในปัจจุบันเกี่ยวกับข้อมูลเชิงลึกและการวิเคราะห์ลูกค้า

กรณีการใช้งาน AI ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดแสดงให้เห็นว่า 24% ของผู้ใช้ที่ตอบแบบสำรวจสนใจที่จะใช้ AI เพื่อความสำเร็จและการบริการของลูกค้า ตามมาด้วย 20% ในการพัฒนาและปรับปรุงผลิตภัณฑ์ และ 19% ในด้านการตลาด การแบ่งส่วน และโอกาสในการขาย

ในขณะที่การใช้ AI ยังคงเติบโต ธุรกิจส่วนใหญ่กำลังต่อสู้กับความซับซ้อนของข้อมูลที่เพิ่มมากขึ้น

หลายคนพบว่าตัวเองถูกท้าทายด้วยการเลือกเครื่องมือและกลยุทธ์ที่ดีที่สุดเพื่อตอบรับเทรนด์ใหม่ของข้อมูลเชิงลึกด้าน AI ในความเป็นจริง การสำรวจจาก IDC แสดงให้เห็นว่ามีเพียง 30% ของธุรกิจที่รู้สึกว่ามีความพร้อมในทางเทคนิคจริง ๆ ที่จะขับเคลื่อนคลื่นลูกใหม่ของ generative AI

ต่อไป เราจะดูแนวโน้มในอนาคตในการวิเคราะห์ลูกค้าที่ Woopra ดังที่เราเห็นแล้วว่า เทรนด์ของ AI จะนำการเติบโตที่รวดเร็วขึ้นพร้อมเวลาในการเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกที่เร็วขึ้น

เราวิเคราะห์แนวโน้มฟีเจอร์ AI และความต้องการการวิเคราะห์ลูกค้าอย่างต่อเนื่องเพื่อช่วยสร้างวิสัยทัศน์ด้านผลิตภัณฑ์ของเรา เราเชื่อว่าการวิเคราะห์ลูกค้ายุคใหม่จำเป็นต้องสร้างขึ้นจากสามด้านเพื่อความสำเร็จของลูกค้า

ประการแรกคือความสามารถในการรวบรวมข้อมูลที่แตกต่างกันมารวมกัน ให้มีแหล่งความจริงแหล่งเดียว และยังมีความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นแบบเรียลไทม์

ปัจจุบันบริษัทส่วนใหญ่มีข้อมูลอยู่ในที่ต่างๆ หลายแห่ง เช่น ออนไลน์ ออฟไลน์ และแม้แต่แอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม ดังนั้นการสามารถนำข้อมูลทั้งหมดมารวมกันจึงช่วยให้เข้าใจการเดินทางของลูกค้าได้อย่างสมบูรณ์

ประการที่สองคือการนำข้อมูลเชิงลึกแบบบูรณาการมาเสริมศักยภาพให้กับทุกทีม เช่น ความสำเร็จของลูกค้า การขาย การตลาด และผลิตภัณฑ์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการเติบโต

สุดท้าย ใช้ข้อมูลเชิงลึกที่สร้างโดย AI เพื่อการเติบโตและการเพิ่มประสิทธิภาพในวงกว้าง

ในช่วงทศวรรษที่ผ่านมา ฉันมีความยินดีที่ได้แก้ไขปัญหาต่างๆ มากมายกับลูกค้า ตั้งแต่ทีมผลิตภัณฑ์ ไปจนถึงการตลาด ความสำเร็จของลูกค้า และการขาย

ด้วยเหตุนี้ พวกเขาจึงมักหันมาหาเราเพื่อขอความร่วมมือ และเราทำงานร่วมกันเพื่อจัดการกับคำถามที่ไม่ซ้ำใครแต่เชื่อมโยงถึงกัน

ความร่วมมือครั้งนี้ช่วยให้เรารักษาการเติบโตผ่านข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

เช่นเดียวกับทีมผลิตภัณฑ์ พวกเขาอาจถามว่าผลิตภัณฑ์ใดที่ลูกค้าที่มีมูลค่าสูงกำลังใช้หรือทำการตลาด หรือกล่าวอีกนัยหนึ่งว่าช่องทางการตลาดใดที่กระตุ้นให้เกิด Conversion มากที่สุดสำหรับทีมขาย

เนื่องจากแต่ละทีมมุ่งเน้นไปที่พื้นที่ที่แตกต่างกัน จึงเป็นสิ่งสำคัญที่จะต้องค้นหาเครื่องมือที่สามารถตอบคำถามได้หลากหลายเพื่อทำความเข้าใจการเดินทางของลูกค้าตั้งแต่ต้นจนจบ

ในอนาคตอันใกล้นี้ AI จะเพิ่มผลผลิตในหลายด้าน เมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูล

การตัดสินใจเกี่ยวกับการเดินทางของลูกค้าจะกลายเป็นแบบเรียลไทม์ และช่วยให้คุณสามารถดำเนินการที่ดีที่สุดในเสี้ยววินาที สิ่งที่คุณลงทุนตอนนี้จะส่งผลอย่างมากต่อการตัดสินใจทางธุรกิจในอนาคต

และทั้งหมดนี้เริ่มต้นด้วยการตัดสินใจเลือกโครงสร้างพื้นฐานและเครื่องมือที่เหมาะสมในสามด้านต่อไปนี้ เราจะช่วยคุณปลดล็อกพลัง AI ของการวิเคราะห์ลูกค้า

ก่อนอื่น ให้ดูที่เทรนด์ AI ต่างๆ จากนั้นดูข้อมูลแบบเรียลไทม์จากแหล่งต่างๆ ด้วยความช่วยเหลือของการติดตาม AI มันง่ายกว่าที่เคย

ตัวอย่างเช่น ด้วยการติดแท็กอัตโนมัติของ AI อันชาญฉลาด การติดตามเหตุการณ์แบบกำหนดเอง ซึ่งอาจใช้เวลาหลายสัปดาห์สำหรับนักพัฒนาในการดำเนินการ อาจใช้เวลาไม่กี่วินาทีกับ AI

ประการที่สองคือการวิเคราะห์อัจฉริยะและการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย AI เพื่อการบริการตนเอง ฟีเจอร์ของข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถช่วยเหลือทุกคนในทีมของคุณได้ นอกจากนี้ยังสามารถช่วยให้ผู้ใช้ทั้งด้านเทคนิคและไม่ใช่ด้านเทคนิคเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าด้วยข้อมูลของคุณ

เพื่อเปรียบเทียบ ในอดีตคุณอาจต้องใช้ทั้งทีมเพื่อช่วยตอบคำถาม ตอนนี้เราสามารถขอให้ AI ส่งคำตอบออกมาได้ภายในไม่กี่วินาที

และสุดท้าย ประการที่สามคือการเพิ่มประสิทธิภาพของลูกค้าในวงกว้าง และความสามารถในการดำเนินการกับข้อมูลด้วย AI ด้วยการปรับเปลี่ยนผลิตภัณฑ์ให้เหมาะกับแต่ละบุคคลและการเติบโต การเพิ่มประสิทธิภาพจึงเป็นเรื่องยากที่จะขับเคลื่อนในวงกว้าง และมักต้องใช้เวลาและความพยายาม

ดังนั้นด้วยการพัฒนา AI ที่คาดการณ์และสร้างสรรค์ การตัดสินใจเรื่องการเติบโตของลูกค้าและการเพิ่มประสิทธิภาพจึงได้รับความคล่องตัวและแม้กระทั่งเป็นอัตโนมัติเพื่อเพิ่ม ROI สูงสุด

การตั้งค่าเพื่อความสำเร็จ: การนำทางเครื่องมือวิเคราะห์ในยุค AI

อันดับแรก เราพูดถึงการเชื่อมต่อข้อมูลแบบเรียลไทม์และดำเนินการได้ ทุกอย่างเริ่มต้นด้วยการรวบรวมข้อมูล

ตามความคิดเห็นของลูกค้าและลูกค้าจากผู้ใช้ที่ใช้แพลตฟอร์มแบบดั้งเดิม เช่น Google Analytics พวกเขาพบว่าเครื่องมือเหล่านี้ตัดสินใจได้ช้าเนื่องจากการเชื่อมต่อข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์ เครือข่ายที่จำกัด และขาดหรือเหตุการณ์ที่หายาก หรือผู้ชม

AI จำเป็นต้องปรับแต่งได้แบบเรียลไทม์และสามารถผสานรวมกับจุดข้อมูลตลอดการเดินทางของลูกค้าได้ ด้วยทีมข้อมูล การขาย ทีมสนับสนุน และการตลาดแบบเรียลไทม์ ต่างสามารถดำเนินการได้เร็วขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงโอกาสที่พลาดไป

เราทุกคนคงเคยได้ยินคำพูดที่ว่า “Less is more” แต่ในด้านข้อมูล ฉันมักจะโน้มตัวไปทาง more is more มากกว่า ธุรกิจมักไม่รู้ว่าตนไม่รู้อะไร และคุณจะพบว่าการติดตามข้อมูลเพิ่มเติมมักจะสามารถค้นหาและให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมที่คุณไม่เคยนึกถึงมาก่อน

ตัวอย่างเช่น ทีมการตลาดอาจสนใจเฉพาะการติดตามเหตุการณ์ที่ติดอันดับสูงสุดเท่านั้น

แต่หากคุณติดตามข้อมูลเพิ่มเติมหลังจากที่บุคคลกลายเป็นลูกค้า คุณสามารถเริ่มแบ่งกลุ่มผู้ใช้เหล่านี้เป็นลูกค้าที่มีมูลค่าสูงหรือต่ำได้ ข้อมูลนี้สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกว่าแคมเปญการตลาดใดดึงดูดลูกค้าที่มีมูลค่าสูงที่สุด

ข้อมูลเชิงลึกนี้อาจมีคุณค่าอย่างเหลือเชื่อสำหรับทีมเจรจาต่อรองซึ่งคุณอาจพลาดได้หากคุณติดตามเฉพาะการวิเคราะห์ระดับบนสุดเท่านั้น

หัวใจสำคัญของพลังรวมของการวิเคราะห์ลูกค้าด้วย AI คือการติดตามการเดินทางของลูกค้าที่สมบูรณ์ ซึ่งต้องมีการตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์

ความสามารถในการติดตามเหตุการณ์ที่กำหนดเองด้วยการแบ่งส่วนผู้ชมและความสามารถในการเชื่อมต่อกับการบูรณาการของบุคคลที่สามและแหล่งข้อมูลภายนอกนั้นสามารถให้บริการได้ด้วยตนเองและการวิเคราะห์ที่ชาญฉลาด

ด้วยแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นในการให้บริการตนเอง คุณต้องการค้นหาแพลตฟอร์มที่ช่วยให้ทุกคนในทีมได้รับคำตอบ การวิเคราะห์ลูกค้าแบบดั้งเดิมสามารถแสดงเฉพาะรายงานในส่วนเล็กๆ ของการเดินทางของลูกค้าของคุณ และให้เวลาที่ช้าในการรับข้อมูลเชิงลึก

บ่อยครั้งหากคุณต้องการเจาะลึกข้อมูลนั้น คุณยังต้องส่งออกข้อมูลนั้นไปยังฐานข้อมูล จากนั้นเรียกใช้คิวรีภาคต่อที่ซับซ้อนเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกทุกประเภท

ดังนั้น ด้วยการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI คงจะดีไม่น้อยถ้ามีฟีเจอร์ AI ที่ให้ข้อมูลเชิงลึกเชิงคาดการณ์ที่ช่วยให้คุณสามารถวิเคราะห์การเดินทางของลูกค้าทั้งหมดโดยไม่ต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค เพียงแค่ถามคำถามด้วยภาษาที่เป็นธรรมชาติเกี่ยวกับข้อมูลของคุณ

นอกจากนี้ ให้มองหาอินเทอร์เฟซที่เป็นมิตรต่อผู้ใช้ที่ช่วยให้ทีมข้ามแผนกได้รับคำตอบทันทีและแก้ไขปัญหาทางธุรกิจของคุณ

ประการที่สามคือวิธีที่คุณสามารถดำเนินการกับข้อมูลของคุณผ่านการเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับเปลี่ยนในแบบของคุณในวงกว้าง

การวิเคราะห์ลูกค้าแบบเดิมมีเพียงช่องทางที่จำกัด ซึ่งมีตัวเลือกที่จำกัดสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพการเดินทางของลูกค้าด้วยผลิตภัณฑ์ของคุณ และมักจะมีตัวเลือกการแบ่งเซ็กเมนต์ที่จำกัดและการมองเห็นโปรไฟล์น้อยลง

ด้วยการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สิ่งสำคัญคือต้องหาเครื่องมือที่สามารถทำการดำเนินการอัตโนมัติสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพช่องทางการตลาดข้ามสายด้วยความสามารถในการปรับแต่งการแบ่งกลุ่มผู้ชมแบบละเอียดสำหรับผลิตภัณฑ์หรือการตลาดส่วนบุคคล

สิ่งสำคัญอยู่ที่การค้นหาเครื่องมือที่เหมาะสมซึ่งสามารถดำเนินการได้ทันที คว้าโอกาสด้วยความสามารถในการกำหนดผู้ชมที่เฉพาะเจาะจง และกำหนดเป้าหมายลูกค้าเป้าหมายผ่านหลายช่องทาง

โดยสรุป การเลือกเครื่องมือที่สามารถเชื่อมต่อ วิเคราะห์ และดำเนินการกับข้อมูลของคุณมีความสำคัญอย่างยิ่งในการรับประโยชน์สูงสุดจากการวิเคราะห์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI

ด้วยการเชื่อมต่อที่มุ่งเน้นไปที่ข้อมูลแบบเรียลไทม์กับข้อมูลของบุคคลที่สามในการบูรณาการและการติดตามและการแบ่งส่วนแบบกำหนดเอง ลูกค้าสามารถวิเคราะห์การคาดการณ์ของ AI และนำร่องอย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์ลูกค้าแบบครบวงจรและข้อมูลภาพที่เป็นมิตรกับผู้ใช้

ขอแนะนำ Woopra: กรณีศึกษาและการสาธิต

Woopra เป็นแพลตฟอร์มวิเคราะห์ลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งช่วยให้ธุรกิจต่างๆ เข้าใจการเดินทางของลูกค้าโดยสมบูรณ์ ด้วย Woopra เราสามารถคาดการณ์ลูกค้าที่มีชื่อเสียงสูงและทำการตัดสินใจโดยอาศัยข้อมูลที่มีข้อมูลครบถ้วนที่สุด

Woopra สามารถตอบคำถามได้หลากหลายเพื่อช่วยเพิ่ม ROI สูงสุด ต่อไปนี้เป็นคำถามทั่วไปสี่ข้อที่ธุรกิจอาจถาม

ช่องทางและเพจใดที่แปลงลูกค้าที่มีมูลค่าสูงที่สุดในแบบเรียลไทม์

ฉันจะแบ่งกลุ่มลูกค้าที่มีมูลค่าสูงและต่ำตามพฤติกรรมและความสนใจของพวกเขาได้อย่างไร

ฉันจะทำให้การเข้าถึงผู้ใช้ที่มีมูลค่าสูงและผู้ละทิ้งรถเข็นกลางคันเป็นอัตโนมัติและปรับแต่งได้อย่างไร

และผลิตภัณฑ์ฮีโร่ใดที่สร้างรายได้จากการขายลูกค้าใหม่มากที่สุด?

แม้ว่าเครื่องมืออื่นๆ บางอย่างอาจมุ่งเน้นไปที่การติดตามเท่านั้น Woopra จะขยายสิ่งที่เป็นไปได้ด้วยข้อมูลแทร็กโดยช่วยให้คุณสามารถตอบคำถามที่ซับซ้อนและดำเนินการกับข้อมูลแทร็กนั้นได้

ดังนั้น มาเจาะลึกลงไปอีกหน่อย และดูว่า Woopra สามารถนำไปใช้กับคำถามต่างๆ เหล่านี้ได้อย่างไร

เมื่อดูแบบเรียลไทม์ ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการเดินทางของลูกค้าที่เหมาะสมที่สุดสามารถวิเคราะห์การเดินทางของผู้ใช้ทั้งหมดตั้งแต่วิธีที่พวกเขาเข้าถึงไซต์ของคุณ ไปจนถึงช่องทางที่ทำงานได้ดีที่สุด ไปจนถึงวิธีที่พวกเขาโต้ตอบกับผลิตภัณฑ์ของคุณ

และสุดท้าย ให้ดูว่าอะไรกระตุ้นให้เกิด Conversion เหล่านั้นและใช้งานผลิตภัณฑ์ต่อไปทันทีที่ผู้ใช้ทำบางอย่างบนไซต์ของคุณ ด้วยโปรไฟล์ Woopra จะมีการอัพเดตทันที ช่วยให้ทีมทั่วทั้งองค์กรของคุณดำเนินการได้ทันที

ลูกค้ารายหนึ่งของเรามีรูปแบบการสมัครสมาชิกสำหรับอุตสาหกรรมสินค้าโภคภัณฑ์ และ Woopra เสริมศักยภาพทีมขายของพวกเขาโดยให้พวกเขาเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับผู้ที่อาจเป็นลูกค้าเหล่านั้นได้ทันที

จากนั้นพวกเขาสามารถติดตามสิ่งต่างๆ เช่น ช่องทางการตลาดใดที่ดึงดูดผู้เข้าชมมากที่สุด บทความใดที่มีการดูมากที่สุด และระยะเวลาที่พวกเขาอยู่ในแต่ละหน้า

พวกเขายังสามารถดูการส่งอีเมลอัตโนมัติไปยังผู้มีโอกาสเป็นลูกค้าตามกลุ่มลูกค้าที่มุ่งเน้นไปที่โอกาสในการขายที่มีมูลค่าสูง

อีเมลยังได้รับการปรับแต่งให้รวมบทความที่ลีดของพวกเขาสนใจ โดยอิงตามข้อมูลทั้งหมดที่พวกเขาติดตามใน Woopra หลังจากที่พวกเขาส่งอีเมลอัตโนมัติออกไป

พวกเขายังสามารถติดตามอีเมลเหล่านี้และดูว่าใครกลับมาบ้าง เมื่อพวกเขากลับมา พวกเขามีระบบอัตโนมัติอีกเครื่องหนึ่งใน Woopra ที่อัปเดตช่องทางหย่อนสำหรับทีมขายของตนเพื่อรับการแจ้งเตือนทันทีเมื่อลูกค้าเป้าหมายที่มีมูลค่าสูงกลับมา

การติดตามแบบองค์รวมและระบบอัตโนมัติประเภทนี้ได้เพิ่มอัตราการแปลงอย่างมากโดยอนุญาตให้ทีมขายดำเนินการอย่างรวดเร็วและมุ่งเน้นเวลามากขึ้นกับลูกค้าเป้าหมายที่มีมูลค่าสูง และมีเวลาน้อยลงในการส่งอีเมลที่ไม่เปิดเผยออกไป

ฉันจะแบ่งกลุ่มลูกค้าที่มีมูลค่าสูงและต่ำตามพฤติกรรมและความสนใจของพวกเขาได้อย่างไร

ด้วยคุณลักษณะการแบ่งส่วนของเรา เราสามารถใช้สูตรและตัวกรองที่ละเอียดมากเพื่อกำหนดจำนวนของกลุ่มหรือผู้ชมที่กำหนดเองตามกิจกรรมของผู้ใช้

ส่วนเหล่านี้ไม่จำเป็นต้องใช้รหัสใดๆ และสมาชิกที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถสร้างได้อย่างง่ายดายภายในไม่กี่นาที

กลุ่มเหล่านี้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่นำไปปฏิบัติได้หลากหลาย

ฉันช่วยลูกค้ารายหนึ่งของเราที่ให้บทเรียนและการรับรองสำหรับนักการตลาดดิจิทัล เพื่อสร้างโมเดลการให้คะแนนที่สมบูรณ์สำหรับผู้ใช้ของพวกเขา

เมื่อใช้สูตร เราสามารถให้คะแนนตามกิจกรรมต่างๆ ที่ลูกค้าสามารถทำได้บนเว็บไซต์ของตน เช่น 5 คะแนนสำหรับการจบบทเรียน หรือ 10 คะแนนสำหรับการได้รับการรับรอง

ต่อไป เราสร้างเมตริกแบบกำหนดเองที่อัปเดตผลรวมของผู้ใช้แต่ละรายแบบเรียลไทม์ จากนั้น จากคะแนนเหล่านี้ เราสามารถจัดกลุ่มผู้ใช้เหล่านี้ไปยังกลุ่มต่างๆ ได้ เช่น ลูกค้าที่มีคุณค่าสูง ปานกลาง และต่ำ

จากนั้นลูกค้าจึงสามารถติดตามได้ว่าบทเรียนหรือกิจกรรมใดที่กระตุ้นให้เกิดการมีส่วนร่วมมากที่สุด และทำให้เนื้อหาและการเข้าถึงเป็นแบบอัตโนมัติตามกิจกรรมของผู้ใช้

ตอนนี้พวกเขาสามารถปรับแต่งกลุ่มซึ่งช่วยให้เข้าใจพฤติกรรมของผู้ใช้ได้ดีขึ้น และช่วยให้ทีมผลิตภัณฑ์มุ่งเน้นไปที่บทเรียนและเนื้อหาที่กระตุ้นการมีส่วนร่วมมากที่สุด

ต่อไปเรามาดูวิธีทำให้การเข้าถึงของฉันเป็นแบบอัตโนมัติและปรับแต่งการเข้าถึงผู้ใช้ที่มีมูลค่าสูงเทียบกับผู้ที่ละทิ้งรถเข็นช็อปปิ้งกลางคัน

ฉันเคยพูดถึงกรณีผู้ใช้เหล่านี้บางส่วนแล้วก่อนหน้านี้ แต่ฉันจะขยายคุณสมบัติการทำงานอัตโนมัติของ Woopra เราสามารถสร้างขั้นตอนการทำงานที่สมบูรณ์ตามพฤติกรรมของผู้ใช้ได้

ผู้ใช้สามารถเข้าสู่ขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติโดยเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น จากนั้นเราสามารถเลือกระยะเวลาหมดเวลาได้หากพวกเขาไม่ทำการซื้อให้เสร็จสิ้น จากนั้นเราสามารถใช้การผสานรวมของเราเพื่อส่งอีเมลอัตโนมัติไปยังผู้ใช้รายนั้นได้

ลูกค้ารายหนึ่งของเราที่ใช้ฟีเจอร์นี้อย่างมากคือธุรกิจสายการบินที่เราร่วมงานด้วย พวกเขาใช้ขั้นตอนการทำงานอัตโนมัติของเราในการส่งอีเมลที่กำหนดเองไปยังผู้ใช้ที่ชำระเงิน และยังมีขั้นตอนการทำงานสำหรับผู้ใช้ที่ละทิ้งรถเข็นของตนอีกด้วย

ขั้นตอนการทำงานเหล่านี้จะดึงข้อมูลที่ติดตามจากการเลือกของผู้ใช้ เช่น ที่นั่งที่ต้องการ หรือจำนวนผู้เดินทางไปและกลับจากจุดหมายปลายทาง และเวลาออกเดินทางโดยประมาณ

ข้อมูลทั้งหมดนี้ได้รับการติดตามในอินสแตนซ์ Woopra และพวกเขาใช้ข้อมูลนี้เพื่อแทรกข้อมูลนี้ลงในอีเมลแบบกำหนดเองที่พวกเขาส่งออกพร้อมกับการผสานรวมกริดการส่งของเรา

สำหรับขั้นตอนการละทิ้งในปัจจุบัน หากผู้ใช้ป้อนรายละเอียดข้อเสนอเที่ยวบินทั้งหมดแต่ไม่ได้ชำระเงิน ผู้ใช้จะสามารถปรับแต่งการเผยแพร่ทางอีเมลที่แทรกรายละเอียดเที่ยวบินทั้งหมดในอีเมลอัตโนมัติเพื่อพยายามรับ Conversion ที่อาจเกิดขึ้นกลับคืนมา

ด้วย Woopra พวกเขาสามารถทำการทดสอบ AV แบบสุ่มด้วยระบบอัตโนมัติของเราที่ลองใช้รูปแบบอีเมลที่แตกต่างกันเมื่อส่งอีเมลการละทิ้งในปัจจุบันเหล่านี้ จากนั้นติดตามประสิทธิภาพของพวกเขาเช่นกัน

ข้อมูลการติดตามเป็นเพียงด้านหนึ่งของจุด อีกด้านหนึ่งสามารถดำเนินการกับข้อมูลแทร็กนั้นได้

มีความเป็นไปได้มากมายที่จะช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและรายได้ด้วยฟีเจอร์และการพัฒนาใหม่ล่าสุดของ Woopra: AI Woopra Co-Pilot ของเรา

เราสามารถถามคำถามและผู้ช่วยในภาษาธรรมชาติ จากนั้นเลือกและกำหนดค่ารายงานโดยอัตโนมัติเพื่อให้คำตอบที่คุณต้องการ

คุณลักษณะนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อให้ได้คำตอบที่รวดเร็วที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้โดยไม่จำเป็นต้องสร้างรายงานด้วยตนเอง สิ่งนี้จะช่วยให้ทุกคนในทีมของคุณได้รับข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าในเวลาไม่กี่วินาที โดยไม่ต้องพึ่งพาผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลภายในองค์กร

เข้าถึงการสาธิต Woopra Copilot: การรายงาน Gen-AI และข้อมูลเชิงลึก