UB04 - ก้าวข้ามอุปสรรคทางภาษาด้วย Claude

แบบฝึกหัดนี้จะแนะนำวิธีทำความเข้าใจเนื้อหาบทความภาษาอังกฤษ เปรียบเทียบ Google Translate, Copilot และ Claude เรื่องความสามารถในการแปลภาษาอังกฤษเป็นไทย

บทความตัวอย่าง

เราจะใช้ลิงค์บทความภาษาอังกฤษตัวอย่างต่อไปนี้

https://www.insuranceinsider.com/article/2d3ig3qcxgckwj7v9h9mo/global-insurers/generative-ai-from-first-steps-to-reworking-insurance-futures

https://useinsider.com/generative-ai-in-marketing/#5-generative-ai-use-cases-in-marketing

ท่านสามารถลองเปิดบทความอ่านได้โดยคลิกปุ่มก๊อปปี้ แล้ว Ctrl + V หรือ Cmd + V เพื่อวางลิงค์ที่ address bar ของ Browser ที่ใช้ประจำ แล้วกด Enter

ประสิทธิภาพการแปลภาษาของ Google Translate

หลายท่านอาจจะเคยใช้ Google Translate ในการแปลบทความภาษาอังกฤษอยู่แล้ว ทั้ง Microsoft Edge และ Google Chrome สามารถแปลภาษาในเว็บใดก็ได้ด้วยการคลิกขวาแล้วเลือกเมนู "Translate to ..."

แต่วิธีการนี้มักจะได้บทความแปลกๆมาที่อ่านแล้วก็ไม่ค่อยเข้าใจ แถมบทความยาวมากอ่านยาก

เรามาลองดูว่า AI ช่วยเราทำความเข้าใจบทความนี้ได้ยังไงบ้าง

---

สรุปบทความด้วย Copilot

ลองให้ Copilot ช่วยเราอ่านบทความนี้กัน

Try this prompt

ช่วยอธิบายอย่างละเอียดว่าบทความนี้เขียนถึงประเด็นอะไรบ้าง อธิบายทีละประเด็นตั้งแต่ต้นบทความถึงท้ายบทความ ใช้ภาษาแบบที่คนไทยทั่วไปเข้าใจได้ง่ายๆ ดึงเอาข้อเท็จจริงมาโชว์ให้ครบ แบบที่ไม่จำเป็นต้องกลับไปอ่านต้นฉบับก็ได้ข้อเท็จจริงครบถ้วน

(อย่าลืมตั้งค่าให้ Copilot ใช้เนื้อหาในหน้าปัจจุบันในการตอบ)

Response I got and impression

Copilot สรุปภาพรวมออกมาได้ค่อนข้างดี ไม่พบข้อความที่ไม่สอดคล้องกับบทความที่ให้ แต่ไม่ได้อธิบายอย่างละเอียดทีละประเด็นอย่างที่เราสั่งให้อธิบาย

Try this prompt (optional)

ลองวิพากษ์วิจารณ์การทำงานของ Copilot ดู

คำตอบที่เธอให้มาไม่ค่อยละเอียดเลย มีบางประเด็นตกหล่น ช่วยอธิบายใหม่อย่างละเอียดมากๆ อธิบายทีละประเด็นตั้งแต่ต้นบทความถึงท้ายบทความ ใช้ภาษาแบบที่คนไทยทั่วไปเข้าใจได้ง่ายๆ ดึงเอาข้อเท็จจริงมาโชว์ให้ครบ

Response I got and impression

จะเห็นว่า Co-Pilot ไม่สามารถปรับตัวเองตามฟีคแบ็คที่เราให้ได้มากเท่าไหร่

---

Getting Started with Claude

🚀 Learning Objectives

1. Learners experience functions and interface of Claude

2. See Claude's strengths as an AI that is smartest and best in Thai language at the moment

🛠️ Tools

Claude

Claude's Thai Language Proficiency

มาลองดูว่า Claude ทำได้ดีกว่า Copilot แค่ไหน

ก่อนอื่นเนื่องจาก Claude ไม่สามารถเข้าอินเตอร์เน็ตเหมือน Copilot ได้เราจึงต้องปรินท์บทความออกมาเป็น PDF เพื่อเอามาเข้า Claude ผู้เรียนสามารถดาวน์โหลดไฟล์ที่เราเตรียมไว้ให้ข้างล่างนี้เพื่อทำแบบฝึกหัด

481KB

Generative AI in marketing explained_ Benefits and strategies.pdf

pdf

กดปุ่มสัญลักษณ์ Paper Clip เพื่ออัพโหลดไฟล์ แล้วก๊อปปี้ prompt ข้างล่างนี้ใส่ลงไป

Try this prompt:

ช่วยอธิบายอย่างละเอียดว่าบทความนี้เขียนถึงประเด็นอะไรบ้าง อธิบายทีละประเด็นตั้งแต่ต้นบทความถึงท้ายบทความ ใช้ภาษาแบบที่คนไทยทั่วไปเข้าใจได้ง่ายๆ ดึงเอาข้อเท็จจริงมาโชว์ให้ครบ แบบที่ไม่จำเป็นต้องกลับไปอ่านต้นฉบับก็ได้ข้อเท็จจริงครบถ้วน

เมื่อดูสิ่งที่ตอบมาจะเห็นได้ว่าคุณภาพของการสรุปของ Claude ดีกว่า Copilot มากๆ ตรวจสอบแล้วตรงทุกประเด็น

Try this prompt

คำตอบที่เธอให้มาไม่ค่อยละเอียดเลย มีบางประเด็นตกหล่น ช่วยอธิบายใหม่อย่างละเอียดมากๆ อธิบายทีละประเด็นตั้งแต่ต้นบทความถึงท้ายบทความ ใช้ภาษาแบบที่คนไทยทั่วไปเข้าใจได้ง่ายๆ ดึงเอาข้อเท็จจริงมาโชว์ให้ครบ

Response I got

ขอโทษที่คำตอบเดิมยังไม่ละเอียดพอนะครับ ผมจะอธิบายใหม่อย่างละเอียดมากขึ้น ดังนี้:

1. บทนำเกี่ยวกับ Generative AI ในการตลาด:

   • รายงานจาก McKinsey คาดการณ์ว่า Generative AI จะสร้างมูลค่าทางเศรษฐกิจ 2.6-4.4 ล้านล้านดอลลาร์ต่อปี จากการวิเคราะห์ 63 กรณีการใช้งาน

   • Generative AI กำลังปฏิวัติวงการการตลาด โดยแคมเปญที่เคยใช้เวลาหลายเดือนในการออกแบบเนื้อหา วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก และกำหนดกลุ่มเป้าหมาย สามารถทำได้ภายในไม่กี่วันหรือชั่วโมง

   • มันช่วยให้สามารถทำการตลาดแบบเฉพาะบุคคลในระดับที่ละเอียดและมีขนาดใหญ่ ซึ่งไม่เคยทำได้มาก่อน

   • บริษัทที่ไม่ปรับตัวอาจเสียเปรียบคู่แข่ง

2. ความหมายของ Generative AI ในการตลาด:

   • เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้นักการตลาดสร้างประสบการณ์ที่เกี่ยวข้อง ทันเวลา และน่าเชื่อถือได้อย่างง่ายดาย

   • ใช้ในการค้นหาข้อมูลเชิงลึกเพื่อแบ่งกลุ่มลูกค้า สร้างเส้นทางการซื้อของลูกค้า สร้างเนื้อหา และทำการสนทนาแบบสองทางโดยอัตโนมัติ

   • ช่วยให้นักการตลาดสามารถสร้างแคมเปญที่สร้างรายได้ได้ภายในไม่กี่นาทีแทนที่จะเป็นวันหรือสัปดาห์

   • ช่วยประหยัดเวลาในการทำงานด้วยมือ ลดการคาดเดา และเพิ่มประสิทธิภาพของทีมในด้านความเป็นอิสระ ประสิทธิภาพ และความเร็ว

3. ประโยชน์หลัก 6 ประการของ Generative AI ในการตลาด: a) เพิ่มความเป็นส่วนตัว:

   • สร้างเนื้อหาและประสบการณ์เฉพาะบุคคลตามความชอบ พฤติกรรม และการมีปฏิสัมพันธ์ในอดีตของลูกค้า

   • ใช้ข้อมูลจากแพลตฟอร์มข้อมูลลูกค้าเพื่อสร้างประสบการณ์ส่วนตัวตลอดเส้นทางการซื้อของลูกค้า

   b) เพิ่มประสิทธิภาพ:

   • ประหยัดเวลาและทรัพยากรโดยอัตโนมัติงานการตลาด เช่น การสร้างเนื้อหา การปรับแต่งแคมเปญ และการแบ่งกลุ่มลูกค้า

   • ช่วยให้ทีมการตลาดมุ่งเน้นไปที่งานเชิงกลยุทธ์ที่มีมูลค่าสูงแทนที่จะเสียเวลากับงานที่ต้องทำด้วยมือ

   c) ปรับเปลี่ยนได้ทันที:

   • ช่วยให้นักการตลาดปรับแคมเปญแบบเรียลไทม์ตามสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลง ข้อเสนอแนะจากลูกค้า และตัวชี้วัดประสิทธิภาพ

   • ทำให้สามารถแซงหน้าคู่แข่ง ตอบสนองต่อเทรนด์ใหม่ๆ ได้อย่างรวดเร็ว และฉกฉวยโอกาสทางธุรกิจได้ทันที

   d) พัฒนาประสบการณ์ลูกค้า:

   • ใช้ Generative AI เพื่อส่งมอบเนื้อหาที่เกี่ยวข้อง ทันเวลา และน่าสนใจผ่านหลายช่องทาง

   • ตั้งแต่อีเมลที่เกี่ยวข้องไปจนถึงแชทบอทแบบโต้ตอบ ช่วยสร้างปฏิสัมพันธ์ที่ราบรื่นและมีความหมาย ทำให้ลูกค้าประทับใจและสร้างความภักดีในระยะยาว

   e) ได้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล:

   • ให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าเกี่ยวกับความชอบของลูกค้า พฤติกรรม และแนวโน้มตลาดผ่านการวิเคราะห์ขั้นสูงและการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์

   • วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากแบบเรียลไทม์ ช่วยให้เข้าใจกลุ่มเป้าหมายได้ดีขึ้น ระบุโอกาสการเติบโตใหม่ๆ และตัดสินใจโดยอิงจากข้อมูลเพื่อขับเคลื่อนความสำเร็จทางธุรกิจ

4. วิธีใช้ Generative AI ในแพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติ: a) สร้างเนื้อหาอัตโนมัติ:

   • สร้างเนื้อหาการตลาดหลากหลายประเภท เช่น อีเมลจากคำสั่ง ข้อความโฆษณา โพสต์โซเชียลมีเดีย สร้างภาพ และคำอธิบายผลิตภัณฑ์

   • สามารถสร้างวิดีโอที่สร้างด้วย AI ทั้งหมดจากข้อความหรือคำอธิบาย

   • วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและรูปแบบพฤติกรรมเพื่อสร้างเนื้อหาที่ตรงกับกลุ่มเป้าหมาย ประหยัดเวลาและเพิ่มความเกี่ยวข้องและการมีส่วนร่วม

   b) แบ่งกลุ่มลูกค้า:

   • ใช้อัลกอริทึม Generative AI เพื่อแบ่งลูกค้าเป็นกลุ่มตามลักษณะ พฤติกรรม และความชอบที่เหมือนกัน

   • ใช้ข้อมูลเชิงลึกนี้เพื่อกำหนดเป้าหมายกลุ่มผู้ชมเฉพาะด้วยแคมเปญและข้อเสนอที่เป็นส่วนตัว เพื่อเพิ่มความเกี่ยวข้องและอัตราการแปลง

   c) ใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์:

   • แพลตฟอร์มการตลาดอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย Generative AI มีความสามารถในการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ขั้นสูง

   • ช่วยให้นักการตลาดสามารถคาดการณ์แนวโน้มในอนาคต ระบุโอกาสที่อาจเกิดขึ้น และคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า

   • วิเคราะห์ข้อมูลในอดีตและรูปแบบเพื่อให้ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าซึ่งช่วยในการตัดสินใจและการปรับแต่งแคมเปญ

   d) ทำการตลาดแบบสนทนาอัตโนมัติ:

   • อำนวยความสะดวกในการทำการตลาดแบบสนทนาโดยทำให้การโต้ตอบแบบสองทางเป็นอัตโนมัติผ่านแชทบอท ผู้ช่วยเสมือน และแพลตฟอร์มข้อความเช่น WhatsApp

   • สร้างประสบการณ์การสนทนาที่มีส่วนร่วมและช่วยเหลือลูกค้าแบบเรียลไทม์ เพื่อขับเคลื่อนการมีส่วนร่วม ความพึงพอใจ และยอดขาย

   e) ปรับปรุงแคมเปญที่มีประสิทธิภาพต่ำ:

   • อัลกอริทึม Generative AI วิเคราะห์ข้อมูลประสิทธิภาพของแคมเปญอย่างต่อเนื่องเพื่อระบุแนวโน้ม รูปแบบ และโอกาสในการปรับปรุง

   • ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้เพื่อปรับปรุงแคมเปญ ทดสอบกลยุทธ์ที่แตกต่างกัน และเพิ่มประสิทธิภาพเพื่อให้ได้ประสิทธิผลและ ROI สูงสุด

5. ตัวอย่างการใช้งาน Generative AI ในการตลาด 5 ประการ: a) สร้างเส้นทางการซื้อและแบ่งกลุ่มลูกค้าอย่างชาญฉลาด:

   • วิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากเพื่อระบุรูปแบบและสร้างเส้นทางการซื้อของลูกค้าที่ชาญฉลาด

   • ปรับเส้นทางการซื้อตามความชอบ พฤติกรรม และการมีปฏิสัมพันธ์ของแต่ละบุคคล เพื่อสร้างประสบการณ์ส่วนตัวที่เพิ่มการมีส่วนร่วมและการแปลง

   b) สร้างเส้นทางการซื้อแบบอัตโนมัติ:

   • ใช้ Generative AI เพื่อแนะนำจุดสัมผัส การดำเนินการ และตัวกระตุ้นที่เกี่ยวข้องโดยอัตโนมัติ โดยอิงจากข้อมูลในอดีตและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์

   • ประหยัดเวลาและความพยายามในขณะที่รับรองประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่เหมาะสม

   c) แปลงเนื้อหาให้เข้ากับท้องถิ่นด้วยการรองรับหลายภาษา:

   • ใช้ Generative AI เพื่ออำนวยความสะดวกในการแปลงเนื้อหาให้เข้ากับท้องถิ่นโดยให้การสนับสนุนด้านภาษาและความสามารถในการแปลอัตโนมัติ

Impression

Claude สามารถปรับปรุงตัวเองให้เข้ากับฟีดแบ็คที่เราให้ได้ เพราะมีความทรงจำว่าคุยอะไรกับเราไปบ้าง ความสามารถนี้มีใน ChatGPT แต่ Copilot ไม่ได้ถูกออกแบบมาเพื่อการนี้

Try this prompt

อธิบายเพิ่มเติมหน่อยว่า GenAI สามารถใช้ในการออกเเบบ campaign เพื่อดึงดูดลูกค้าให้มีความสนใจในสินค้าได้อย่างไร รวมถึงสามารถประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นตามที่บทความเขียน ช่วยยกตัวอย่างเป็นรูปธรรมที่เข้าใจง่ายๆ เช่น ต้องเอาข้อมูลอะไรมาให้ AI ดูแล้ว AI จะช่วยเราตัดสินใจเรื่องอะไรบ้างเกี่ยวกับออกเเบบ campaign ใช้คำศัพท์เฉพาะเกี่ยวกับ marketing ได้เลย ฉันเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดที่อยากเข้าใจเทคโนโลยี

Response I got from Claude

ครับ ยินดีอธิบายเพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ Generative AI ในการออกแบบแคมเปญการตลาดครับ

Generative AI สามารถช่วยในการออกแบบแคมเปญเพื่อดึงดูดความสนใจของลูกค้าได้หลายวิธี:

1. การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าและการสร้าง Customer Personas:

   • ป้อนข้อมูลเช่น ประวัติการซื้อ, พฤติกรรมการเข้าชมเว็บไซต์, ข้อมูลทางประชากรศาสตร์, และการมีส่วนร่วมกับแคมเปญก่อนหน้านี้

   • AI จะวิเคราะห์และสร้าง customer personas ที่ละเอียดยิ่งขึ้น ช่วยให้คุณเข้าใจกลุ่มเป้าหมายได้ดีขึ้น

2. การสร้าง Content Strategy:

   • ให้ AI วิเคราะห์เทรนด์ตลาด, คีย์เวิร์ดยอดนิยม, และเนื้อหาที่ประสบความสำเร็จของคู่แข่ง

   • AI จะเสนอแนะหัวข้อเนื้อหา, รูปแบบการนำเสนอ, และช่องทางการเผยแพร่ที่เหมาะสมที่สุดสำหรับแต่ละ persona

3. การออกแบบ Creatives:

   • ป้อนข้อมูลเกี่ยวกับ brand guidelines, ข้อความหลัก (key messages), และวัตถุประสงค์ของแคมเปญ

   • AI สามารถสร้างตัวอย่างภาพ, ข้อความโฆษณา, และแม้แต่วิดีโอสั้นๆ ที่ตรงกับ brand identity และเหมาะสมกับแต่ละช่องทาง

4. การวางแผน Customer Journey:

   • ให้ AI วิเคราะห์ข้อมูล touchpoints ต่างๆ ของลูกค้าและ conversion rates ในแต่ละขั้นตอน

   • AI จะสร้าง customer journey maps ที่เหมาะสมที่สุด พร้อมเสนอแนะจุดที่ควรเพิ่ม personalization หรือ automation

5. การทำ A/B Testing อัตโนมัติ:

   • กำหนดเป้าหมายของแคมเปญ (เช่น CTR, conversion rate) และตัวแปรที่ต้องการทดสอบ

   • AI จะออกแบบการทดสอบ, ดำเนินการทดสอบ, และวิเคราะห์ผลแบบ real-time เพื่อปรับแคมเปญให้มีประสิทธิภาพสูงสุด

6. การทำ Predictive Analytics:

   • ป้อนข้อมูลประวัติแคมเปญ, ข้อมูลตลาด, และเป้าหมายทางธุรกิจ

   • AI จะคาดการณ์ผลลัพธ์ของแคมเปญ, ช่วงเวลาที่เหมาะสมในการเปิดตัว, และโอกาสในการ cross-sell หรือ upsell

7. การทำ Dynamic Pricing:

   • ให้ข้อมูลเกี่ยวกับต้นทุน, ราคาคู่แข่ง, และพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า

   • AI จะปรับราคาแบบ real-time เพื่อเพิ่มยอดขายและกำไรสูงสุด โดยคำนึงถึงความอ่อนไหวด้านราคาของแต่ละกลุ่มลูกค้า

8. การประเมินความเสี่ยง:

   • ป้อนข้อมูลเกี่ยวกับกฎหมายและข้อบังคับที่เกี่ยวข้อง, ประวัติการตอบรับของลูกค้าต่อแคมเปญในอดีต, และข้อมูล sentiment analysis จากโซเชียลมีเดีย

   • AI จะประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น เช่น ความเสี่ยงด้านชื่อเสียง, ความเสี่ยงทางกฎหมาย, หรือความเสี่ยงในการสูญเสียลูกค้า พร้อมเสนอแนะวิธีลดความเสี่ยงเหล่านั้น

ตัวอย่างที่เป็นรูปธรรม: สมมติว่าคุณกำลังวางแผนแคมเปญสำหรับแบรนด์เครื่องสำอาง คุณสามารถป้อนข้อมูลต่อไปนี้ให้กับ AI:

• ข้อมูลยอดขายผลิตภัณฑ์ในช่วง 2 ปีที่ผ่านมา

• ข้อมูลการมีส่วนร่วมกับ social media posts

• ข้อมูลประชากรศาสตร์และพฤติกรรมการซื้อของลูกค้า

• ข้อมูลแนวโน้มตลาดเครื่องสำอางล่าสุด

• ข้อมูลแคมเปญของคู่แข่ง

จากนั้น AI จะช่วยคุณตัดสินใจในเรื่องต่อไปนี้:

1. กลุ่มเป้าหมายที่มีศักยภาพสูงสุดสำหรับแคมเปญนี้

2. ผลิตภัณฑ์ที่ควรเน้นในแคมเปญ

3. ข้อความหลัก (key messages) ที่จะดึงดูดกลุ่มเป้าหมายได้ดีที่สุด

4. ช่องทางการตลาดที่เหมาะสมที่สุด (เช่น Instagram, TikTok, Email marketing)

5. ช่วงเวลาที่เหมาะสมในการเปิดตัวแคมเปญ

6. งบประมาณที่เหมาะสมสำหรับแต่ละช่องทาง

7. KPIs ที่ควรใช้วัดความสำเร็จของแคมเปญ

8. ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น (เช่น การใช้ influencer ที่อาจมีประเด็นในอนาคต) และวิธีบริหารความเสี่ยงนั้น

โดยใช้ Generative AI ในลักษณะนี้ คุณสามารถสร้างแคมเปญที่มีประสิทธิภาพสูง ตรงกลุ่มเป้าหมาย และมีความเสี่ยงต่ำได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำมากขึ้น

Response I got from Copilot (same prompt)

Generative AI สามารถใช้ในการออกแบบแคมเปญการตลาดเพื่อดึงดูดลูกค้าและประเมินความเสี่ยงได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยมีขั้นตอนและการใช้งานที่สำคัญดังนี้:

การออกแบบแคมเปญการตลาดด้วย Generative AI

1. การรวบรวมข้อมูลลูกค้า:

   • ข้อมูลที่ต้องใช้: ข้อมูลประชากร (Demographics), พฤติกรรมการซื้อ (Purchase Behavior), ความสนใจ (Interests), และข้อมูลการใช้งานเว็บไซต์ (Website Usage Data).

   • AI จะใช้ข้อมูลเหล่านี้ในการวิเคราะห์และสร้างโปรไฟล์ลูกค้า (Customer Profiles) ที่ละเอียดและแม่นยำ.

2. การสร้างเนื้อหาอัตโนมัติ:

   • AI สามารถสร้างเนื้อหาที่ตรงกับความสนใจและพฤติกรรมของลูกค้า เช่น โพสต์ในโซเชียลมีเดีย, บล็อก, และโฆษณา.

   • ตัวอย่าง: หากลูกค้าสนใจสินค้ากลุ่มสุขภาพ AI จะสร้างเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับสุขภาพและการออกกำลังกายเพื่อดึงดูดความสนใจ.

3. การปรับแต่งแคมเปญแบบเรียลไทม์:

   • AI สามารถปรับเปลี่ยนแคมเปญตามข้อมูลที่ได้รับแบบเรียลไทม์ เช่น การตอบสนองของลูกค้าและการเปลี่ยนแปลงของตลาด.

   • ตัวอย่าง: หากแคมเปญหนึ่งไม่ประสบความสำเร็จ AI สามารถปรับเปลี่ยนเนื้อหาและกลยุทธ์ได้ทันทีเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพ.

การประเมินความเสี่ยงด้วย Generative AI

1. การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก (Deep Data Analysis):

   • AI จะวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่ง เช่น ข้อมูลการขาย, ข้อมูลลูกค้า, และข้อมูลตลาด เพื่อประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น.

   • ตัวอย่าง: หากมีแนวโน้มว่าลูกค้าจะไม่สนใจสินค้าบางประเภท AI จะเสนอแนะให้ปรับเปลี่ยนกลยุทธ์หรือเนื้อหา.

2. การทำนายผลลัพธ์ (Predictive Analytics):

   • AI สามารถทำนายผลลัพธ์ของแคมเปญการตลาดโดยใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning Models).

   • ตัวอย่าง: AI อาจทำนายว่าแคมเปญหนึ่งจะมีอัตราการตอบสนองต่ำและเสนอแนะให้ปรับเปลี่ยนกลุ่มเป้าหมายหรือเนื้อหา.

3. การสร้างรายงานและการตัดสินใจ (Reporting and Decision Making):

   • AI จะสร้างรายงานที่ละเอียดและเข้าใจง่ายเพื่อช่วยในการตัดสินใจ.

   • ตัวอย่าง: รายงานอาจแสดงให้เห็นว่าแคมเปญหนึ่งมีความเสี่ยงสูงที่จะไม่ประสบความสำเร็จและเสนอแนะวิธีการปรับปรุง.

ตัวอย่างการใช้งานจริง

• การสร้างเนื้อหา: บริษัท A ใช้ AI ในการสร้างโฆษณาที่ตรงกับความสนใจของลูกค้า โดยใช้ข้อมูลจากการค้นหาและการซื้อสินค้าก่อนหน้า.

• การปรับแต่งแคมเปญ: บริษัท B ใช้ AI ในการปรับเปลี่ยนแคมเปญโฆษณาแบบเรียลไทม์ตามการตอบสนองของลูกค้า ทำให้สามารถเพิ่มยอดขายได้อย่างรวดเร็ว.

• การประเมินความเสี่ยง: บริษัท C ใช้ AI ในการวิเคราะห์ข้อมูลการขายและทำนายความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ทำให้สามารถปรับเปลี่ยนกลยุทธ์ได้ทันที.

Generative AI ช่วยให้การออกแบบแคมเปญการตลาดมีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพ หวังว่าข้อมูลนี้จะช่วยให้คุณเข้าใจการใช้งาน Generative AI ในการตลาดได้ดียิ่งขึ้นนะครับ! 😊

1: UseInsider - Generative AI in Marketing 2: McKinsey - The power of generative AI for marketing 3: Marketing Evolution - Generative AI and the Future of Marketing

Impression

Claude ตอบคำถามนี้ได้ดีกว่ามาก มีการยกตัวอย่างที่ชัดเจน ("เช่น สำหรับประกันรถยนต์ อาจจำแนกตามอายุ ประวัติการขับขี่ ยี่ห้อรถ เป็นต้น")

Copilot พยายามตอบสิ่งที่เกี่ยวข้อง แต่ก็ยังไม่เฉพาะเจาะจงเป็นตัวอย่างที่เห็นภาพ และแถมยังหลงประเด็นไปพูดเรื่องการฝึกอบรมพนักงานเกี่ยวกับ GenAI ซึ่งไม่ได้เกี่ยวโดยตรงกับสิ่งที่เราถามเรื่อง underwriting

---

Key Lessons Learned (สิ่งที่เรียนรู้จากแบบฝึกหัดนี้)

• สำหรับผู้เรียนที่มีอุปสรรคด้านภาษา สามารถใช้ Copilot ร่วมกับ Claude เพื่อช่วยในการเรียนรู้ได้ทุกเรื่อง

• Claude 3 มีความสามารถในการใช้ภาษาไทยได้ดีกว่า ChatGPT และ Copilot

• Claude 3 เป็นโมเดลที่ฉลาดกว่า ChatGPT Version 4 และ Copilot ตรงที่สามารถทำความเข้าใจเนื้อหาในเอกสารแบบเฉพาะเจาะจงกว่า (เมื่อ GPT-5 ออกมา ตำแหน่งอาจจะเปลี่ยน)

• โดยทั่วไป AI ทุกตัวเก่งภาษาอังกฤษมากกว่าภาษาไทยมาก สามารถตอบคำถามหรือเข้าใจภาษาได้ดีกว่าเมื่อเราสื่อสารกับมันเป็นภาษาอังกฤษ คนที่สามารถสื่อสารอังกฤษได้จะมีข้อได้เปรียบในการใช้ AI

• ถ้าเราไม่ชอบผลลัพธ์จาก AI ก็สามารถถามใหม่ หรือติชมตรงๆได้เลยแล้วขอให้ทำให้ใหม่ บางครั้งก็ต้องถามหลายรอบหรือถามหลาย AI จนกว่าจะได้สิ่งที่เราต้องการ แต่ก็ยังประหยัดเวลากว่าทำเอง

---