เมื่อเร็ว ๆ นี้ แบบสำรวจของ McKinsey พบว่ามีเพียง 10% ถึง 14% ของบริษัทเท่านั้นที่ใช้เป็นประจำ AI กำเนิด ในความพยายามทางการตลาดและการขาย อัตราการนำไปใช้ที่ต่ำนี้ถือว่าน่าประหลาดใจเมื่อพิจารณาว่า AI เชิงสร้างสรรค์มีประโยชน์ต่อการตลาดมากเพียงใด
แล้วทำไมบริษัทต่างๆ ถึงไม่หันมาใช้เทคโนโลยีนี้กันมากขึ้น และนักการตลาดจะก้าวข้ามความคิดที่ว่า "AI = สิ่งเลวร้าย" และใช้ศักยภาพของมันให้เต็มที่ได้อย่างไร ในที่นี้ เราจะแสดงให้เห็นถึงประโยชน์มากมายที่ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถทำได้สำหรับนักการตลาด รวมถึงความเสี่ยงและกลยุทธ์ที่จะช่วยบรรเทาผลเสียที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้
สารบัญ
AI เชิงสร้างสรรค์คืออะไร และมีผลกระทบต่อการตลาดอย่างไร
AI เชิงสร้างสรรค์ช่วยธุรกิจในการทำการตลาดได้อย่างไร
ความเสี่ยงจากการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์สำหรับการตลาดด้วยโซลูชัน
กลยุทธ์ที่จะใช้เมื่อนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ในการทำการตลาดผู้บริโภค
สรุป
AI เชิงสร้างสรรค์คืออะไร และมีผลกระทบต่อการตลาดอย่างไร
Generative AI คือประเภทหนึ่งของการเรียนรู้ของเครื่องจักร ซึ่งเป็นสาขาหนึ่งในปัญญาประดิษฐ์ แตกต่างจาก AI ในยุคก่อนๆ ที่เน้นวิเคราะห์ข้อมูลเป็นหลัก Generative AI จะสร้างเนื้อหาต่างๆ มากมาย รวมถึงเนื้อหาที่เขียนขึ้น ภาพ เสียง และวิดีโอ นอกจากนี้ยังสามารถตอบคำถาม ตีความข้อมูล เขียนโค้ด และแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้อีกด้วย
แม้ว่า AI เชิงสร้างสรรค์จะไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ความก้าวหน้าล่าสุดทำให้บางโมเดลใช้งานง่ายขึ้นมาก แม้ว่าจะมีความซับซ้อน โมเดลเหล่านี้ใช้ "การเรียนรู้เชิงลึก" ซึ่งเป็นเทคนิคที่ได้รับแรงบันดาลใจจากวิธีที่สมองมนุษย์สร้างความสัมพันธ์ เพื่อเลียนแบบการพูด การเขียน การวาดภาพ การวางแผน และการวางกลยุทธ์ของมนุษย์ เครื่องมือ AI เชิงสร้างสรรค์ชั้นนำสำหรับนักการตลาด ได้แก่ ChatGPT (และ DALL-E) ของ Open AI, Gemini (เดิมชื่อ Bard), Stable Diffusion, Progen และ GAN.ai
Generative AI กำลังสร้างกระแสในวงการการตลาด และยังไม่มีทีท่าว่าจะหยุดพัฒนาไปไหน ต่อไปนี้คือการศึกษาวิจัยบางส่วนที่แสดงให้เห็นถึงผลกระทบที่มีต่อการตลาดของผู้บริโภค
- 2022 การศึกษาวิจัยของ MIT Technology Review เปิดเผยว่ามีเพียง 5% ขององค์กรการตลาดเท่านั้นที่เห็นว่า AI เชิงสร้างสรรค์นั้น "มีความสำคัญ" ต่อการดำเนินงานของตน และมีเพียง 20% เท่านั้นที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย อย่างไรก็ตาม ภายในปี 2025 ผู้บริหารฝ่ายการตลาด 20% วางแผนที่จะนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาเป็นส่วนหนึ่งของการดำเนินงาน และอีก 44% ตั้งใจที่จะใช้ AI ในแอปพลิเคชันต่างๆ
- ใน แบบสำรวจ Salesforce ประจำปี 2023 จากนักการตลาด 1,000 ราย มากกว่าครึ่งหนึ่งรายงานว่าใช้ AI เชิงสร้างสรรค์อยู่ในปัจจุบัน และอีก 22% มีแผนจะนำมาใช้ภายในปีหน้า
- ตาม แบบสำรวจของ Statista ปี 2023 จากผู้เชี่ยวชาญการตลาด B1,000B และ B2C จำนวน 2 ราย พบว่า 73% ใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่งอยู่แล้ว
- 2023 กลุ่มที่ปรึกษาบอสตัน ผลการสำรวจพบว่าผู้บริหารฝ่ายการตลาด 67% ศึกษา AI เชิงสร้างสรรค์สำหรับการปรับแต่งส่วนบุคคล 49% สำหรับการสร้างเนื้อหา และ 41% สำหรับการแบ่งกลุ่มตลาด
AI เชิงสร้างสรรค์ช่วยธุรกิจในการทำการตลาดได้อย่างไร
มี 4 พื้นที่การตลาดที่ AI เชิงสร้างสรรค์มีบทบาทโดดเด่นที่สุดและช่วยผลักดันให้เกิดผลลัพธ์ที่ดีขึ้น นี่คือสิ่งที่ธุรกิจจำเป็นต้องรู้เพื่อเริ่มต้น:
การปรับแต่ง
ผู้บริโภคต้องการประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัว และ AI เชิงสร้างสรรค์สามารถมอบประสบการณ์ดังกล่าวได้ในวงกว้าง ยกตัวอย่างเช่น Carvana ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มสำหรับรถมือสองที่ใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในการสร้างวิดีโอที่มีเอกลักษณ์เฉพาะตัวนับล้านรายการสำหรับลูกค้า ซึ่งช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ แบรนด์อื่นๆ เช่น Spotify ใช้ AI สำหรับการแปลภาษาเพื่อเข้าถึงตลาดที่กว้างขึ้น
Generative AI ยังช่วยปรับปรุงการบริการลูกค้าด้วยการช่วยให้ตัวแทนสามารถโต้ตอบกับลูกค้าได้อย่างเหมาะสมมากขึ้น ความก้าวหน้าล่าสุดในเทคโนโลยี AI แบบหลายโหมดสัญญาว่าจะมีโซลูชันที่ปรับแต่งได้มากขึ้น เช่น แชทบอทที่สามารถจัดการกับความต้องการและบุคลิกเฉพาะของลูกค้าได้
ความคิดสร้างสรรค์
Generative AI สามารถช่วยเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ในการทำการตลาดได้อย่างมาก การศึกษา แสดงให้เห็นว่าเครื่องมือ AI เช่น ChatGPT4 สามารถเอาชนะความคิดสร้างสรรค์ของมนุษย์ในการสร้างแนวคิดผลิตภัณฑ์และปรับปรุงคุณภาพและความคิดริเริ่มของผลงานที่เป็นลายลักษณ์อักษรได้ การศึกษาอื่นAI เชิงสร้างสรรค์ยังสามารถช่วยให้ผู้คนเพิ่มความคิดสร้างสรรค์ได้ โดยปรับปรุงงานเขียนบางส่วนได้มากถึง 26 เปอร์เซ็นต์
บริษัทต่างๆ เช่น Unilever กำลังใช้ AI อย่างเปิดเผยเพื่อสร้างเนื้อหาโฆษณา ในขณะที่แคมเปญต่างๆ เช่น “Masterpiece” ของ Coca-Cola แสดงให้เห็นว่า AI สามารถปฏิวัติความเป็นไปได้ในการสร้างสรรค์ทางการตลาดได้อย่างไร Coca-Cola ยังได้สร้างคอลเลกชัน NFT ขึ้นโดยอิงจากงานศิลปะดิจิทัลของโฆษณาและสร้าง มากกว่า $ 500,000 ในอีก 72 ชั่วโมง
การเชื่อมต่อ
Generative AI ช่วยให้แบรนด์ต่างๆ สามารถเชื่อมต่อกับลูกค้าได้ในรูปแบบใหม่ๆ ส่งเสริมการโต้ตอบกับผู้บริโภค และให้ผู้บริโภคมีบทบาทเชิงรุกในการเล่าเรื่องของแบรนด์ กรณีการใช้งาน ได้แก่ Virgin Voyages แคมเปญเจนเอไอ (ซึ่งทำให้มีอัตราการมีส่วนร่วมสูงขึ้นถึงร้อยละ 150 เมื่อเทียบกับแคมเปญก่อนหน้า) และ “สร้างเวทมนตร์ที่แท้จริง” ความคิดริเริ่ม.
แคมเปญเหล่านี้แสดงให้เห็นว่า AI สามารถทำให้การมีส่วนร่วมทางการตลาดเป็นประชาธิปไตยได้อย่างไรโดยลดอุปสรรคทางเทคนิคและเปิดโอกาสให้ผู้บริโภคกลายเป็นนักออกแบบและนักเล่าเรื่อง ความคิดริเริ่มดังกล่าวช่วยเพิ่มการมีส่วนร่วมและเสริมสร้างความสัมพันธ์กับตลาดที่กว้างขึ้น
ต้นทุนการรับรู้
ปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์สามารถลดต้นทุนและเวลาที่เกี่ยวข้องกับงานทางปัญญาต่างๆ ในด้านการตลาดและการให้คำปรึกษาได้อย่างมาก เทคโนโลยีนี้แสดงให้เห็นว่าสามารถเพิ่มประสิทธิภาพและคุณภาพของงานได้ ดังที่แสดงให้เห็นโดย การทดลองภาคสนาม โดยมีที่ปรึกษาจาก Boston Consulting Group ที่ทำงานต่างๆ ได้มากขึ้น (เช่น การระดมความคิดเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์และการแบ่งกลุ่มตลาด) เร็วขึ้น 21.5% และมีคุณภาพสูงขึ้น 40% เมื่อใช้ AI
เอเจนซี่โฆษณาอย่าง WPP ได้รับประโยชน์จากการประหยัดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญจากการนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ในกระบวนการต่างๆ พวกเขารายงานว่า AI ในการโฆษณาสามารถประหยัดต้นทุนได้ 10 ถึง 20 เท่า
ความเสี่ยงจากการใช้ AI เชิงสร้างสรรค์สำหรับการตลาดด้วยโซลูชัน
Generative AI นำเสนอโอกาสมากมายจนสามารถผสานรวมเข้ากับเกือบทุกองค์ประกอบของการตลาดในรูปแบบปัจจุบันได้อย่างง่ายดาย อย่างไรก็ตาม เทคโนโลยีนี้ไม่ได้สมบูรณ์แบบและมีความเสี่ยงที่อาจส่งผลลบมากกว่าผลบวกต่อการตลาด ความเสี่ยงที่เร่งด่วนโดยเฉพาะ 3 ประการ ได้แก่ ปฏิกิริยาตอบสนองของผู้บริโภค การสมมติขึ้น และการละเมิดลิขสิทธิ์ ด้านล่างนี้ เราจะอธิบายรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับแต่ละความเสี่ยง:
ปฏิกิริยาตอบสนองของผู้บริโภค
AI เชิงสร้างสรรค์สามารถก่อให้เกิดปฏิกิริยาเชิงลบต่อผู้บริโภค โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อถูกนำไปใช้ในทางที่ผิดในพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับการโต้ตอบโดยตรง เช่น แชทบอทฝ่ายบริการลูกค้า เนื้อหาส่งเสริมการขาย หรือผลิตภัณฑ์ที่สร้างโดย AI ปัญหานี้เห็นได้ชัดเจนมากขึ้นในสาขาที่โดยทั่วไปต้องอาศัยคุณสมบัติของมนุษย์ เช่น การสื่อสารและการโต้ตอบทางสังคม ซึ่งการทำความเข้าใจบุคคลเป็นสิ่งสำคัญ
เพื่อแก้ปัญหานี้ ธุรกิจต่างๆ สามารถเน้นย้ำถึงพื้นที่ที่ยังคงใช้พนักงานที่เป็นมนุษย์ หรือหากจะใช้ระบบอัตโนมัติ ก็ควรชี้แจงอย่างชัดเจนถึงเหตุผลที่เลือกใช้ ผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะมีปฏิกิริยาเชิงลบน้อยลง หากพวกเขาเข้าใจว่าจุดประสงค์ในการใช้ AI คือการปรับปรุงประสบการณ์ของพวกเขา ไม่ใช่เพียงเพื่อประหยัดเงิน
การประชุม
Generative AI สามารถสร้างเนื้อหาที่ไม่ถูกต้องหรือลำเอียง ซึ่งอาจทำให้การตัดสินใจทางการตลาดผิดพลาดหรือสร้างความเสียหายต่อชื่อเสียงของแบรนด์ได้ ปัญหาเหล่านี้น่ากังวลเป็นพิเศษเมื่อเกี่ยวข้องกับงานการตลาดที่ต้องเผชิญหน้ากับลูกค้าและกลยุทธ์ อย่างไรก็ตาม มีวิธีที่ธุรกิจสามารถลดความเสี่ยงเหล่านี้ได้
การปรับแต่ง AI ด้วยข้อมูลเฉพาะหรือใช้การเรียนรู้ในบริบทสามารถปรับปรุงความแม่นยำของผลลัพธ์ AI ได้ นอกจากนี้ การรักษาการควบคุมดูแลเนื้อหาที่สร้างโดย AI โดยมนุษย์ถือเป็นสิ่งสำคัญสำหรับความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น ช่วยให้มั่นใจได้ว่าธุรกิจสามารถตรวจจับข้อผิดพลาดได้ และเนื้อหานั้นสอดคล้องกับค่านิยมและเป้าหมายของแบรนด์
การละเมิดลิขสิทธิ์
Generative AI ทำให้เกิดคำถามสำคัญเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความเป็นเจ้าของผลงานสร้างสรรค์และลิขสิทธิ์ ซึ่งอาจนำไปสู่ปัญหาทางกฎหมายที่สำคัญสำหรับแบรนด์ต่างๆ อย่างไรก็ตาม การจัดการความเสี่ยงเหล่านี้ทำได้ง่ายหากมีการใช้มาตรการป้องกันที่ถูกต้อง นักการตลาดต้องคอยติดตามข้อมูลเกี่ยวกับความท้าทายทางกฎหมายที่ผู้พัฒนา AI ชั้นนำต้องเผชิญ และแม้ว่ากฎหมายลิขสิทธิ์อาจไม่สามารถคุ้มครองเนื้อหาที่ใช้ AI เพียงอย่างเดียวได้อย่างสมบูรณ์ แต่การผสมผสานเนื้อหาดังกล่าวกับเนื้อหาที่มนุษย์สร้างขึ้นสามารถลดความเสี่ยงได้อย่างมาก
การร่วมมือกับบริษัทที่เน้นแก้ไขปัญหาลิขสิทธิ์ถือเป็นอีกหนึ่งวิธีที่ดีในการรับมือกับความเสี่ยงทางกฎหมาย ตัวอย่างเช่น Getty Images มีเครื่องมือแปลงข้อความเป็นรูปภาพที่ฝึกฝนมาจากเนื้อหาของตนเอง โดยเสนอใบอนุญาตปลอดค่าลิขสิทธิ์และสิทธิ์การใช้งานที่ครอบคลุมให้กับลูกค้า ในทำนองเดียวกัน Google และ OpenAI ได้เปิดตัวนโยบายใหม่เพื่อปกป้องผู้ใช้
กลยุทธ์ที่จะใช้เมื่อนำ AI เชิงสร้างสรรค์มาใช้ในการทำการตลาดผู้บริโภค
ความเสี่ยงจาก AI เชิงสร้างสรรค์นั้นมีอยู่จริง แต่ไม่ได้หมายความว่านักการตลาดควรหลีกเลี่ยงโดยสิ้นเชิง กล่าวคือ นักการตลาดไม่ควรเสี่ยงโดยไม่จำเป็นด้วยการใช้ AI อย่างไร้เหตุผล ควรใช้แนวทางที่สมดุล โดยนักการตลาดต้องระบุพื้นที่เฉพาะที่จะทดลองใช้ AI และพื้นที่อื่นๆ ก่อนที่จะพิจารณาเปิดตัวฟีเจอร์หรือเนื้อหาดังกล่าว
ตามที่ Harvard Business Review ระบุไว้ กรอบการทำงาน DARE ซึ่งย่อมาจาก decompose, analyze, realize และ evaluate เป็นกลยุทธ์สี่ขั้นตอนที่มีประโยชน์ซึ่งสามารถช่วยให้นักการตลาดผสานรวม AI เชิงสร้างสรรค์เข้ากับธุรกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยแต่ละขั้นตอนประกอบด้วยสิ่งต่อไปนี้:
แยกบทบาท (หรือทำลายลง)
เริ่มต้นด้วยการแบ่งบทบาทการตลาดออกเป็นงานแต่ละอย่าง ตัวอย่างเช่น งานของผู้เชี่ยวชาญด้านการตลาดเนื้อหาประกอบด้วยงานต่างๆ เช่น การสร้างเนื้อหา การเพิ่มประสิทธิภาพ SEO การวิจัยกลุ่มเป้าหมาย การจัดการปฏิทิน การวิเคราะห์ประสิทธิภาพ และการทำงานร่วมกันกับทีมธุรกิจ
วิเคราะห์งาน
ประเมินแต่ละงานโดยชั่งน้ำหนักโอกาสที่อาจเกิดขึ้นกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น ให้คะแนนแต่ละงานในระดับ 1 ถึง 10 ทั้งในด้านประโยชน์และอันตราย ตัวอย่างเช่น การใช้ AI เชิงสร้างสรรค์ในการสร้างเนื้อหาบนโซเชียลมีเดียอาจช่วยส่งเสริมความคิดสร้างสรรค์และลดภาระงาน แต่ก็มีความเสี่ยง เช่น การผลิตข้อมูลที่ไม่ถูกต้องหรือทำให้ผู้บริโภคมีปฏิกิริยาเชิงลบ
ตระหนักถึงความสำคัญของการเปลี่ยนแปลง
วางแผนงานเหล่านี้บนเมทริกซ์ 2×2 โดยเปรียบเทียบโอกาสกับความเสี่ยง เมทริกซ์นี้จะช่วยกำหนดกลยุทธ์การเปลี่ยนแปลงทางธุรกิจ โดยปกติแล้ว เมทริกซ์นี้จะมี XNUMX หมวดหมู่เพื่อระบุว่าธุรกิจควรนำ AI มาใช้สร้างสรรค์นวัตกรรมหรือไม่
- งานที่มีความสำคัญสูง (โอกาสสูง ความเสี่ยงต่ำ) : งานเหล่านี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับ AI เชิงสร้างสรรค์ โดยให้ผลตอบแทนที่ดีพร้อมความเสี่ยงที่น้อยที่สุด คุณสามารถเริ่มทดลองงานเหล่านี้ได้ตั้งแต่วันนี้
- งานที่มีความสำคัญปานกลาง (โอกาสสูง ความเสี่ยงปานกลาง): งานเหล่านี้มีศักยภาพสูงแต่ก็มีความเสี่ยงสูงเช่นกัน อย่างไรก็ตาม จำเป็นต้องมีการจัดการและบรรเทาความเสี่ยงอย่างรอบคอบก่อนดำเนินการ
- งานที่มีความสำคัญต่ำ (โอกาสต่ำ ความเสี่ยงต่ำ) : ควรพิจารณางานเหล่านี้ในภายหลัง เนื่องจากงานเหล่านี้ให้ผลประโยชน์จำกัดและมีความเสี่ยงต่ำ ควรดำเนินการเฉพาะเมื่อมีทรัพยากรเพิ่มเติมเท่านั้น
- งานที่ไม่สำคัญ (โอกาสต่ำ ความเสี่ยงสูง) : ดำเนินการตามแนวทางปัจจุบันสำหรับงานเหล่านี้ ประโยชน์ของการใช้ AI สำหรับงานเหล่านี้ไม่ได้มีน้ำหนักมากกว่าความเสี่ยง
ดูตารางด้านล่างนี้เพื่อดูตัวอย่างวิธีใช้เมทริกซ์นี้:
| งาน | โอกาส (ศักยภาพของ AI ที่จะปรับปรุง) | ความเสี่ยง (ผลกระทบเชิงลบที่อาจเกิดขึ้นจาก AI) | หมวดหมู่ความสำคัญ |
| การปรับเปลี่ยนเนื้อหาในแบบของคุณ | สูง (เนื้อหาที่ปรับแต่งตามความต้องการของแต่ละบุคคล) | ต่ำ (มีข้อผิดพลาดเล็กน้อย แก้ไขได้ง่าย) | ลำดับความสำคัญสูง |
| การวิเคราะห์ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึก | สูง (การเปิดเผยรูปแบบ การทำนาย) | ปานกลาง (การตีความผิด ความลำเอียงในอัลกอริทึม) | ความสำคัญปานกลาง |
| โซเชียลมีเดียอัตโนมัติ | ปานกลาง (การจัดตารางเวลา การโต้ตอบพื้นฐาน) | สูง (ขาดความถูกต้อง ความล้มเหลวทางประชาสัมพันธ์) | ไม่ใช่ลำดับความสำคัญ |
| การสร้างเนื้อหาเชิงสร้างสรรค์ (ศิลปะ) | ต่ำ (มีข้อจำกัดด้านความละเอียดอ่อนทางศิลปะ ความคิดริเริ่ม) | สูง (ละเมิดลิขสิทธิ์, ลอกเลียนแบบ) | ลำดับความสำคัญต่ำ |
หมายเหตุ: เมทริกซ์เป็นเพียงจุดเริ่มต้นเท่านั้น ลำดับความสำคัญของงานอาจแตกต่างกันไป ขึ้นอยู่กับอุตสาหกรรม กลุ่มเป้าหมาย และทรัพยากรที่มีอยู่
ประเมินผลอย่างต่อเนื่อง
ตรวจสอบและปรับแผนและเป้าหมายการเปลี่ยนแปลง AI ของคุณเป็นประจำ ภาพรวมของ AI เปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาในแง่ของนวัตกรรมและโซลูชันที่มีอยู่ การก้าวล้ำหน้าผู้อื่นต้องอาศัยการประเมินและอัปเดตกลยุทธ์ที่มีอยู่อย่างต่อเนื่อง
สรุป
ทีมการตลาดจำเป็นต้องมีทักษะต่างๆ เช่น การแก้ปัญหา การสำรวจ การทดลอง และการประเมินเชิงวิพากษ์วิจารณ์ เพื่อใช้ประโยชน์จาก AI เชิงสร้างสรรค์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทักษะเหล่านี้มีความจำเป็นในการกำหนดงานที่เหมาะสมสำหรับ AI และรับรองว่าผลลัพธ์จะตรงตามวิสัยทัศน์ของแบรนด์ แม้ว่า AI เชิงสร้างสรรค์จะมีศักยภาพสูง แต่การนำไปใช้งานก็มีข้อกังวลต่างๆ มากมาย
ผู้จัดการหลายคนชอบที่จะสังเกตมากกว่าที่จะลงมือทำ ดังจะเห็นได้จากผลสำรวจของ BCG ที่แสดงให้เห็นว่าผู้บริหารส่วนใหญ่ไม่สนับสนุนให้ใช้ AI ในองค์กรของตน อย่างไรก็ตาม การหลีกเลี่ยง AI อาจมีความเสี่ยงเท่ากับการนำมาใช้โดยไม่ระมัดระวัง จำเป็นต้องมีแนวทางเชิงกลยุทธ์ที่สมดุล โดยหลีกเลี่ยงขั้นตอนสุดโต่งที่อาจนำไปสู่การนำมาใช้ทั้งหมดหรือการปฏิเสธอย่างสิ้นเชิง
สำหรับเคล็ดลับเพิ่มเติมเกี่ยวกับการผสานรวมเทคโนโลยีและเครื่องมืออื่น ๆ ลงในแผนธุรกิจของคุณ โปรดสมัครรับข้อมูล Cooig.com อ่าน.
