EmailMK
31 Jul

4 วิธีสร้าง Email Marketing เปลี่ยนลูกค้าใหม่ให้เป็นลูกค้าประจำ

4 วิธีสร้าง Email Marketing เปลี่ยนลูกค้าใหม่ให้เป็นลูกค้าประจำ

EmailMK
มีหลายธุรกิจลงทุนใช้งบการตลาดเป็นจำนวนมาก เพื่อหาลูกค้ารายใหม่มากกว่าการรักษาลูกค้าประจำเอาไว้ จริงที่ว่าการหาลูกค้าใหม่เป็นส่วนสำคัญในการขยายธุรกิจ แต่ถ้าหากเราสามารถรักษาลูกค้าเก่าจะยิ่งทำให้ธุรกิจของเราเติบโตได้อย่างมั่นคง นี่จึงเป็นเหตุผลสำคัญที่การทำธุรกิจควรมีกลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพเพื่อรักษาลูกค้าให้กลับมาใช้บริการและเพิ่มผลกำไรให้ธุรกิจในอนาคต

4 วิธีที่จะช่วยเปลี่ยนลูกค้าใหม่ให้กลายมาเป็นลูกค้าประจำที่วนกลับมาซื้อสินค้า และบริการของคุณอีกครั้ง!

1.ส่ง Email เพื่อขอบคุณลูกค้า

เมื่อลูกค้าซื้อของเสร็จมักจะได้รับอีเมลยืนยันคำสั่งซื้อ ซึ่งอีเมลเหล่านี้มักเป็น Email Automation ที่ทำงานซ้ำ ๆ  เราควรที่จะปรับเปลี่ยนอีเมลยืนยันตอบกลับที่ซ้ำจำเจ เป็นอีเมลแสดงถึงคำ “ขอบคุณ” คำ “ตอบแทน” เพื่อสร้างความประทับใจและดึงดูดให้ลูกค้าอยากกลับมาใช้บริการซ้ำ ยกตัวอย่างเช่น

การใช้คำทักทายหรือคำลงท้ายขอบคุณลูกค้า ควรใส่ชื่อลูกค้าของคุณลงไปด้วย แสดงถึงความใส่ใจที่เราตั้งใจอยากจะส่งอีเมลไปถึงลูกค้าคนนั้นโดยตรง ซึ่งเราสามารถใส่ชื่อได้แบบอัตโนมัติด้วยเครื่องมือการตลาดผ่านอีเมล

มอบเครดิต หรือสิทธิพิเศษให้ลูกค้า อย่างเช่น คูปองส่วนลด บัตรกำนัลต่างๆ โดยกำหนดระยะเวลาหมดเขต เพื่อเพิ่มแรงจูงใจ และดึงดูดให้ลูกค้าอยากกลับมาซื้อสินค้าและบริการของคุณ ภายในระยะเวลาที่กำหนดไว้

2.เสนอสินค้า-บริการที่เกี่ยวข้องความต้องการของลูกค้า

เราควรที่จะอัปเดตข้อมูลดูว่าสินค้าหรือบริการไหนที่ลูกค้าพึ่งซื้อไป แล้ววิเคราะห์จากฐานข้อมูลเหล่านั้น เพื่อมอบส่วนลดของแถม หรือ สินค้าเสนอขายที่เกี่ยวข้องกับสิ่งที่ลูกค้าสนใจ

3.ส่ง Email บอกเล่าเรื่องราวเกี่ยวกับสินค้าและแบรนด์ของคุณ

บอกเล่าถึงบริษัทของคุณชื่ออะไร มีสินค้าและบริการอะไรบ้าง รากฐานความเป็นมาของแบรนด์ และคุณมีจุดประสงค์อะไรที่มากกว่ากำไรของธุรกิจ แต่การส่งอีเมลเล่าเรื่องราวที่ว่านั้นต้องบอกได้ถึงจุดเด่นของสินค้าและบริการว่าคุณ มีดีแตกต่างจากคู่แข่งอย่างไร และทำไมลูกค้าต้องเลือกที่จะซื้อสินค้า-บริการจากคุณ  เช่น สมมติว่าธุรกิจของคุณคือ ร้านอาหาร Organic อาจบอกว่าร้านของคุณให้บริการเฉพาะอาหาร Organic ที่มาจากฟาร์มปลอดสารเคมี และมีจุดเด่นในการต่อต้านทารุณสัตว์ และไม่ใช้สารเคมีที่เป็นอันตรายต่อร่างกายผู้บริโภค เป็นต้น สิ่งเหล่านี้จะช่วยทำลูกค้ารู้สึกว่าพวกเขาเป็นส่วนหนึ่งของธุรกิจ และรู้สึกดีที่เลือกซื้อสินค้า-บริการจากคุณ

4.ส่ง Email ที่มีประโยชน์มากกว่าการนำเสนอสินค้าเพียงอย่างเดียว

คุณมีรายชื่ออีเมลลูกค้าอยู่ในมือ คุณสามารถส่งอีเมลการตลาดได้ทุกโอกาสที่ต้องการ แต่วิธีการสร้างอีเมลที่จะช่วยสร้าง Customer Royalty ได้ในระยะยาว ต้องหมั่นส่งเนื้อหาที่เป็นประโยชน์ต่อลูกค้า อย่างเนื้อหาที่เป็นความรู้ ซึ่งอาจไม่ได้ช่วยเพิ่มยอดขาย หรือกระตุ้นการสั่งซื้อในทันทีก็ตาม  แต่เนื้อหาที่มีประโยชน์จะทำให้ลูกค้าเปิดอ่านทันทีอย่างไม่ลังเล ซึ่งเป็นการเริ่มต้นที่ดี ที่ช่วยสร้างความน่าเชื่อถือ และความไว้วางใจให้กับแบรนด์ ช่วยเพิ่มโอกาสให้ลูกค้ากลับมาขอคำแนะนำ หรือซื้อสินค้าของคุณในอนาคตต่อไป

 

การเปลี่ยนลูกค้าใหม่ให้กลายเป็นลูกค้าประจำอาจต้องใช้เวลา และต้องมีความสม่ำเสมอ ถึงจะสามารถพิชิตใจลูกค้าให้กลับมาซื้อสินค้าและบริการของเราซ้ำ ลองนำแนวคิดเหล่านี้ไปปรับเปลี่ยนใช้กับกลยุทธ์ Email Marketing ของแบรนด์คุณ เพื่อประสิทธิภาพในการบริการลูกค้า และสร้างฐานลูกค้าให้แบรนด์เติบโตอย่างมั่นคง


Cloud Computing
30 Jul

Cloud Computing เป็นประโยชน์กับองค์กรอย่างไร?

Cloud Computing เป็นประโยชน์กับองค์กรอย่างไร?

Cloud Computing

ในช่วงCovid-19 หรือ ยุคที่เกิด ‘New Normal’ แบบนี้ หลายๆ องค์กรก็ต้องมีการหาSolutionการทำงานที่คล่องตัว สามารถทำงานจากที่ไหนก็ได้และการควบคุมการทำงานที่ง่ายดาย 

‘Cloud Computing’ กลายเป็นทางออกของเทคโนโลยีในการแก้ไขปัญหาการทำงานแบบเดิมๆ และปรับให้การทำงานคล่องตัว สามารถเข้าถึงได้ทุกที่ ทุกเวลา และมีทรัพยากรด้าน IT ที่ยืดหยุ่น 

พูดให้เข้าใจง่ายๆ สำหรับ ‘Cloud Computing’ ก็คือคอมพิวเตอร์ หรือ Severขนาดใหญ่ที่ผู้ใช้งานไม่ต้องสนใจว่า เซิร์ฟเวอร์จะตั้งอยู่ที่ไหน เพราะ สามารถใช้งานได้ทุกที่ ทุกเวลา เพียงเชื่อมต่อผ่านInternet

คุณลักษณะที่ดีของ ‘Cloud Computing’ ก็คือ 

– สามารถควบคุมต้นทุนได้ (Manage Your Finance) 

– สามารถเข้าถึงได้จากทุกที่ ทุกเวลา และหลากหลายอุปกรณ์ (Go Mobile) 

– มีมาตรฐานด้านความปลอดภัยที่ควบคุมข้อมูลต่างๆ (Store It Up) 

– คนในองค์กรสามารถทำงานร่วมกันได้โดยไร้ข้อจำกัด รวมถึงยังเพิ่มช่องทางในการเข้าถึงลูกค้าได้อย่างง่ายดายมากขึ้น (Share Information — Collaboration) 

– ระบบการทำงาน Information System ที่ไม่ซับซ้อน ไม่เป็นปัญหากับผู้ดูแลระบบ (Alleviate Complicated of Information System) 

ใครหลายๆ คน อาจจะรู้จัก ‘Cloud Computing’ กันมาบ้างแล้ว แต่ความหมายของมันกับสิ่งที่มันสามารถทำได้ ก็อาจเป็นคำถามในใจของใครหลายๆ คน โดย ‘Cloud Computing’ เป็นระบบที่ยืดหยุ่น สามารถทำงานได้อย่างหลากหลาย เช่น 

  1. Disaster Recovery-as-a-Service 

สิ่งแรกที่ Cloud Computing สามารถใช้ประโยชน์กับองค์กรได้ คือ การใช้งาน Cloud เป็น Workload ในการเก็บ Backup ข้อมูลทั้งหมด เมื่อระบบเกิดปัญหาขัดข้อง หรือ เกิดภัยพิบัติที่ไม่สามารถคาดคิดได้ อย่างในช่วงสถานการณ์โควิด-19 นี้ เมื่อเปรียบเทียบกับการทำ DR-site แบบ On-premise จะมีการลงทุน H/W, และ S/W ไว้ที่ site สำรองเพื่อทำงานทดเเทน ซึ่งมีความซับซ้อนในการสร้างระบบ DR-Site แบบ On-premise อย่างมาก 

Cloud Services จึงเป็นการทำ DR-site สำรองระบบการทำงานทั้งหมด ตั้งแต่แอปพลิเคชัน ข้อมูล และการทำงานไปที่ Site สำรอง โดยในปัจจุบัน cloud server thai ก็มีเสถียรภาพ ความปลอดภัย และความรวดเร็ว ทำให้ Cloud Computing สามารถเก็บรักษา Backup ข้อมูลทั้งหมดได้ รวมถึงมีค่าใช้จ่ายที่น้อยว่าการลงทุน DR-Site แบบ On-premise อีกด้วย 

  1. Infrastructure-as-a-Service 

ต่อมาประโยชน์ของ Cloud Computing เป็นการใช้งาน Workload ที่มีการใช้งานทรัพยากรขั้นสูง คือ Cloud Services สามารถที่จะรองรับการสร้าง instance cloud หรือ ทรัพยากร Compute, Network, Storage ที่ระบบคอมพิวเตอร์ต้องการได้ โดย Cloud จะช่วยลดภาระด้านการบริหารจัดการ เช่น SLA, ทีมงานผู้เชี่ยวชาญ หรือ ระบบการดูแลไฟฟ้าและควบคุมอากาศ เป็นต้น 

นอกจาก Cloud Computing จะสามารถรองรับทรัพยากรที่องค์กรต้องการใช้งานได้ ยังมีฟีเจอร์และแอปพลิเคชันรองรับกับการใช้งาน เช่น VPC network ในการป้องกันเครือข่ายของระบบ, Image sharing ฟีเจอร์ลัดช่วยในการควบคุมทรัพยากร Cloud เป็นต้น รวมถึงแอปพลิเคชัน Laravel, Docker, Joomla, Mongodb, Magento, My SQL, LEMP เป็นต้น 

  1. Development and Test Environment 

สำหรับ Cloud Services มีFeatureที่พร้อมกับการทดสอบและพัฒนาสภาพแวดล้อมของ Application ในองค์กร รวมถึง Workload ในการทำงานแบบอัตโนมัติก็สามารถทำงานได้อย่างต่อเนื่องอีกด้วย งานวิจัยล่าสุดจาก Voke พบว่า สภาพแวดล้อม (Environment) ของระบบ IT ในองค์กรมีผลอย่างมากต่อการพัฒนา Application โดยข้อจำกัดของระบบ On-Premise มีผลต่อความล่าช้าและการหยุดชะงักในการพัฒนาถึง 44% และมีผลต่อการทดสอบถึง 68% 

การสร้าง Environment ของระบบ IT บน Cloud Computing ที่มีความยืดหยุ่นและมีทรัพยากรที่เพรียบพร้อมมากกว่าจึงเป็นคำตอบในการพัฒนา Application ที่รวดเร็ว ลดความซับซ้อนขั้นตอนการเตรียมการได้ดีกว่านั่นเอง 

  1. Big Data Analytics 

Cloud Services สามารถช่วยบริษัทในการประมวลผลและวิเคราะห์ Big Data ได้รวดเร็วขึ้น โดยการนำข้อมูลเชิงลึกไปใช้ในการปรับปรุงธุรกิจได้ โดยทรัพยากรพื้นฐานที่มีอยู่บน Cloud มากมาย เช่น instance cloud, Image sharing รวมไปถึงระบบความปลอดภัยอย่าง VPC network ก็ช่วยให้การสร้าง Big Data มีความคล่องตัวขึ้นและประหยัดค่าใช้จ่าย

  1. Application Development 

นักพัฒนา Application จะเข้าใจดีสำหรับการออกแบบ Application บนสภาพแวดล้อมที่ต้องการ ซึ่ง Cloud Services มีความยืนหยุ่นในการทำงานที่ดี ไม่ว่าจะเป็น Public Cloud หรือ Private Cloud ก็สามารถตอบโจทย์การดีไซน์ การจัดการข้อมูล เครือข่ายของ Applacation หรือกระทั่งระบบความปลอดภัยต่างๆ Cloud Computing ก็สามารถสร้างการทำงานที่ตอบโจทย์การพัฒนา Application ได้ เช่น cognitive service, AI, backup/recovery, ChatBot เป็นต้น

 

เปลี่ยนมาใช้ Cloud ไทย กับ Nipa.Cloud ได้เลยวันนี้! 

สอบถามเพิ่มเติมได้ที่ 

LINE : @NipaCloud

Website: https://www.nipa.cloud/ 

Facebook: https://www.facebook.com/nipacloud/ 

Inbox: https://www.messenger.com/t/nipacloud 

Email: sales@nipa.cloud 

Call: 02-107-8251 ต่อ 444


data science
8 Jul

Data Science กับการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นมูลค่าบน Cloud Server

Data Science กับการเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นมูลค่าบน Cloud Server

data science

‘Data Science’ หรือ ‘วิทยาศาสตร์ข้อมูล’ เป็นวิธีการที่ใช้รวบรวมข้อมูลเชิงลึกจากทั้ง ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง ที่มีอยู่ภายในฐานข้อมูลขององค์กร โดยนำข้อมูลมาวิเคราะห์สถิติ ไปจนถึงกระบวนการ Machine Learning บน Cloud Server ซึ่งในองค์กรส่วนใหญ่แล้ว ‘Data Scientist’ หรือ ‘นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล’ นั้น ทำงานเพื่อเปลี่ยนข้อมูลให้เป็นมูลค่า เพื่อเพิ่มรายได้ พร้อมๆ กับลดต้นทุน เพิ่มความไหลลื่นทางธุรกิจ และช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าผ่านการทำงานบน Cloud Server นั่นเอง

Data Scientist ทำงานอย่างไร?

หลายๆ องค์กรที่ให้ความสนใจกับเทคโนโลยี ‘Big Data’ แน่นอนว่าต้องมีคนที่เข้ามาดูแลนั่นคือ ‘นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล’ หรือ ‘Data Scientist’ ซึ่งต้องทำหน้าที่ควบคู่กับการทำงานของอีก 2 ฝ่าย คือ ‘Data Analyst’ และ ‘Data engineers’ โดยทั้ง 3 ฝ่ายมีหน้าที่ในการจัดการข้อมูล ดังนี้

– Data Scientist คือ ออกแบบโมเดลจากข้อมูล เพื่อหาช่องทางใหม่ๆ ให้องค์กร

– Data Analyst คือ วิเคราะห์และออกแบบการนำเสนอข้อมูล เพื่อแก้ไขปัญหาส่งต่างๆ ในองค์กร

– Data Engineers คือ ออกแบบช่องทางของข้อมูล วิธีการจัดเก็บ และการใช้งาน

Data Scientist vs. Data Analyst

ทั้งสองหน้าที่จะทำหน้าที่ใกล้ชิดกัน โดยที่นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) จะอยู่ใต้วิทยาศาสตร์ข้อมูลอีกทีหนึ่ง และทั้งสองต้องรู้เรื่องตรงกันว่าข้อมูลขององค์กรนั้นเป็นอย่างไร ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ก็จะดึงผลลัพธ์จากนักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) มาเพื่อทำการแก้ปัญหาอีกต่อหนึ่งนั่นเอง

Data Science vs. Big Data

ทั้งวิทยาศาตร์ข้อมูล (Data Science) และ Big Data ล้วนเป็นของคู่กัน แต่วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) นั้นใช้เพื่อดึงมูลค่าจากข้อมูลทุกๆ ขนาด ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง ไม่มีโครงสร้าง หรือกึ่งมีโครงสร้าง ซึ่ง Big Data นั้น มีประโยชน์แก่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ในหลายเหตุการณ์มากๆ เพราะว่า ยิ่งมีข้อมูลมากเท่าไหร่ ก็ยิ่งรวมพารามิเตอร์เข้ารูปแบบที่กำหนดไว้ได้มากเท่านั้น

Data Scientist teams

วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) เป็นงานที่ต้องการทีมที่มีความเรียบร้อย ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ถือเป็นแกนหลักของทีมวิทยาศาตร์ข้อมูล ที่จะทำให้เดินหน้าจากข้อมูลไปยังการวิเคราะห์ และจากนั้นก็ทำการเปลี่ยนข้อมูลที่วิเคราะห์ ไปยังส่วนการผลิตที่เพิ่มมูลค่า ซึ่งต้องอาศัยความสามารถและบทบาทหนักมาก  ตัวอย่างเช่น นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst) ควรจะเข้ามาช่วยตรวจสอบข้อมูล ก่อนที่จะทำการนำเสนอให้กับทีม และพยายามรักษารูปแบบข้อมูลไว้ให้เหมือนเดิม ส่วนนักวิศวกรรมข้อมูล (Data engineer) เป็นหน่วยงานที่จำเป็นต่อการสร้างท่อลำเลียงข้อมูล เพื่อทำการตกแต่งเซ็ตข้อมูล ให้สามารถใช้กับส่วนอื่นๆ ของบริษัทได้

องค์ประกอบในการทำ วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)

  1. Data Processing & cleaning
    ขั้นตอนการจัดแบ่งและจัดเตรียมข้อมูลโดยรวม ด้วยการจัดการกับชนิดของชุดข้อมูลที่แตกต่างกัน และนำไปสู่การวิเคราะห์หรือการสร้างแบบจำลองในที่สุด
  2. Analysis & Modelling
    การวิเคราะห์และทำความเข้าใจกับข้อมูลอย่างลึกซึ้ง ในแง่ของสถิติและคณิตศาสตร์ เพื่อสร้างและใช้โมเดล Machine Learning เชิงวิเคราะห์หรือทำนายที่หลากหลาย
  3. Programming languages
    วิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการการทดสอบหลายรูปแบบและการปรับให้เหมาะสม พร้อมกับการสร้างภาพข้อมูล เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้องทำการอนุมานทำนายหรือการตัดสินใจ
  4. การจัดการข้อมูล
    อัลกอริธึมและการผลิตขององค์กรต้องมีสภาพแวดล้อมที่เหมาะสม เพื่อจัดเก็บข้อมูลโดยการระบุค่าเครื่องที่เหมาะสม และให้ระบบสามารถทำงานในสคริปต์ที่กำหนดไว้
  5. รูปแบบการตรวจสอบและความรู้เกี่ยวกับโดเมน
    การจัดรูปแบบข้อมูล โดยมองหารูปแบบและสำรองข้อมูลจากการวิเคราะห์และตรวจสอบทุกขั้นตอน เพื่อให้เหมาะสมกับความต้องการของอุตสาหกรรม สิ่งนี้เป็นทักษะที่สำคัญของ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist)
  6. Communication & Visualisation
    การสื่อสารเป็นทักษะที่สำคัญสำหรับ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) ในการสื่อสารแบบจำลองหรือการคาดการณ์ที่พวกสร้างขึ้นมา กับฝ่ายงานที่เกี่ยวของ เพื่อบรรลุเป้าหมายที่วางเอาไว้
  7. Open Source Community
    วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) มักจะสร้างขึ้นด้วยเครื่องมือ Open Source ฉะนั้นการเรียนรู้และทำความรู้จักการทำงานของระบบเหล่านี้ เพื่อสนับสนุนการทำงานของระบบ

ความน่าสนใจของวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science)

ความน่าสนใจของวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ขึ้นอยู่กับความจำเป็นขององค์กรนั้นๆ วิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจช่วยองค์กรสร้างเครื่องมือต่างๆ ที่ไว้ใช้ทำนายความล้มเหลวของฮาร์ดแวร์ หรือช่วยให้องค์กรสามารถบำรุงรักษาและป้องกันการ Downtime ที่ไม่ได้วางแผนไว้ได้ และยังสามารถช่วยคาดการณ์ได้ว่าเราควรวางผลิตภัณฑ์ ไว้บนเชลฟ์ของซุปเปอร์มาร์เก็ต หรือคาดได้ว่า ด้วยรูปลักษณ์และลักษณะของผลิตภัณฑ์นั้น จะมีความนิยมเป็นอย่างไร เป็นต้น

วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) กำลังเปลี่ยนแปลงโฉมหน้าของอุตสาหกรรมต่างๆ อย่างรวดเร็วด้วยนวัตกรรมข้อมูลกลายเป็นฟังก์ชันหลักขององค์กร เช่น การขาย, การตลาด หรือ การออกแบบผลิตภัณฑ์ก็ตาม ในปัจจุบันล้วนต้องใช้ วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ในการทำงานทั้งสิ้น

ข้อมูลจาก Gemalto ระบุว่า ดัชนีความเชื่อมั่นด้านความปลอดภัยของข้อมูล ในปี 2018 พบว่า 89% ขององค์กรสามารถใช้งาน วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) เพื่อให้เกิดความเหนือกว่าในการแข่งขันทางธุรกิจ

สำหรับองค์กรที่สนใจการทำ ‘Big Data’ สร้างsolutionระบบการจัดการแหล่งเก็บข้อมูลดิบ (Raw data) ไว้ใน ทะเลสาบข้อมูล (Data Lake) รวมถึง โซลูชันการจัดการแหล่งเก็บข้อมูลใหม่ตามโครงสร้าง ที่เรียกว่า โกดังข้อมูล (Data Warehouse) เพื่อสร้างระบบสำหรับสกัดข้อมูล (Extract) ปรับแต่งโครงสร้างข้อมูล (Transform) และนำไปจัดเก็บ (Load) หรือ ETL จาก Data lake เข้าสู่ Data warehouse

 

เริ่มพัฒนาโซลูชัน ‘Big Data’ กับ Nipa.Cloud ได้เลยวันนี้!

สอบถามเพิ่มเติมได้ที่

LINE : @NipaCloud

Website: https://www.nipa.cloud/

Facebook: https://www.facebook.com/nipacloud/

Inbox: https://www.messenger.com/t/nipacloud

Email: sales@nipa.cloud

Call: 02-107-8251 ต่อ 444


5 Dec

สร้าง Chatbot

หากคุณคิดจะทำ LINE Marketing แต่ไม่มีเวลามานั่งตอบแชทลูกค้าได้ตลอด 24 ชม. หรือกำลังอยากหา Admin เข้ามาช่วยตอบแชทลูกค้า เรามีตัวช่วยดีๆอย่าง Chatbot ที่จะช่วยตอบแชทลูกค้าให้เราได้ตลอด 24 ชม. เซฟทั้งเวลา เซฟทั้งลูกค้า

วันนี้เรามาทำความรู้จักกับ “LINE Bot Designer” โปรแกรมที่จะช่วยให้เราสามารถออกแบบ Chatbot เป็นต้นแบบสำหรับการนำไปพัฒนาต่อเพื่อใช้งานจริงได้ โดยไม่ต้องมีความรู้ในการเขียนโปรแกรม ซึ่งทำให้เราพอจะเห็นภาพว่าเมื่อมี Chatbot แล้วจะสามารถช่วยการทำ LINE Marketing ของเรายังไงบ้าง

***โปรแกรมนี้เป็นเพียงการออกแบบ prototype ของ LINE Bot เท่านั้น ซึ่งเหมาะสำหรับ Designer หรือ Content Creator ที่ต้องการใช้งาน LINE Bot Designer สร้างรหัส JSON ที่สามารถนำมาใช้ในการพัฒนา Chatbots จริงในภายหลัง

 

LINE Bot Designer ทำอะไรได้บ้าง?

“Bot Items” เครื่องมือสำหรับสร้างข้อความ Chatbot ทุกรูปแบบ

1.ออกแบบข้อความได้ 12 รูปแบบ พร้อมสร้างรหัส JSON ที่แสดงอยู่ชัดเจน ภายในโปรแกรม

2.ออกแบบ Rich Menu เครื่องมือที่เหมาะในการทำ Call to Action ที่มีความยืดหยุ่น สำหรับการประยุกต์ใช้ได้หลากหลาย แต่โปรแกรมนี้สามารถทำได้เพียงวางภาพเพื่อให้เห็นหน้าตาของเมนูเท่านั้น ไม่สามารถสร้าง Rich Menu แบบทดลองใช้งานจริงได้

3.ออกแบบ Web App สร้างรูปแบบการแสดงผลหน้าเว็บในข้อความแชทของ LINE ซึ่งแสดงให้เห็นหน้า web browser ทันที

 

“Flex Messages” รูปแบบการแสดงข้อความ LINE ที่ยืดหยุ่น ช่วยการสร้างโค้ด

Flex Message รูปแบบการแสดงข้อความบน LINE ที่สามารถออกแบบได้ยืดหยุ่น สามารถนำ element ต่างๆ มาประกอบร่างเป็นหนึ่ง item คล้ายกับการสร้างรูปแบบ message ได้เอง

 

“Chat Emulator” ทดสอบการใช้งาน Chatbot เสมือนจริง

อุปกรณ์นี้เป็นเครื่องมือทดสอบการใช้งานก่อนนำไปใช้จริงได้เลย โดยโปรแกรมแสดงหน้าจอ iPhone สามารถพิมพ์ข้อความได้จริงเพื่อให้ทดลองสนทนาโต้ตอบกับ bot ที่สร้างขึ้นมา พร้อมกับทดสอบ item ต่างๆ ที่เราได้ออกแบบไว้

LINE Bot Designer สามารถใช้งานบนคอมพิวเตอร์ ทั้ง macOS และ Windows เปิดให้ดาวน์โหลดฟรี สามารถโหลดได้ที่ https://developers.line.biz/en/bot-designer/download/

ใครที่อยากจะลองทำ LINE Marketing โดยสร้าง Chatbot ไปใช้จริงก็สามารถติดตามบริการของ Nipa Technology ในอนาคตได้ เพราะเรากำลังพัฒนาการให้บริการสร้าง Chatbot ทั้งใน LINE และ Messenger ซึ่งจะสามารถให้บริการได้ เร็วๆ นี้