วันหยุดสุดสัปดาห์ นอกจากผู้คนที่ตั้งหน้าตั้งตารอละครดังออนแอร์ ยังคงมีเหล่านักการตลาดที่จะต้องคอยจับตามองกระแสที่โหมขึ้นมาพรึ่บพั่บ เพื่อเตรียมนำข้อมูลยอดนิยมผนวกกับความคิดสร้างสรรค์ไปสร้าง Real-time content ที่ทันแก่ “เทรนด์”
หากพูดถึงคำว่า Real-time อย่างที่ในวงการโฆษณากำลังยกขึ้นมาประชันฝีมือและความเร็ว ในการนำเสนอแบรนด์ให้เข้ากับกระแสต่างๆใน Social media แบบวันต่อวัน คำ ๆ นี้ ในความหมายที่เราเข้าใจ นั้นเป็นส่วนหนึ่งของการทำการตลาดที่ผสมผสาน Creative บน Social media ต่างๆ
แต่บนโลกของเทคโนโลยีและอนาคตที่กำลังเติบโตเข้าสู่ยุค The Third era of Computering คำว่า Real-time มีบทบาทอย่างมากในการพัฒนาความสามารถของคอมพิวเตอร์ แล้วบริบทของคำว่า Real-time สามารถไปอยู่ในจุดใดของธุรกิจได้บ้างและ Real-time marketing จะพัฒนาไปในรูปแบบไหน ?
การผสมคำว่า Real-time เข้ากับ context อื่นๆ คงจะหนีไม่พ้นเรื่องข้อมูลและเทคโนโลยีที่น่าสนใจที่อยากจะยกขึ้นมาพูดถึง
Machine Learning คือรูปแบบของระบบหนึ่งที่ใช้อัลกอริทึ่มในการวิเคราะห์ชุดข้อมูลจำนวนมากเพื่อที่จะจัดการกับ task ปริมาณมหาศาลแทนมนุษย์
งานวิจัยใหม่ๆมากมายแสดงให้เห็นถึงความเป็นไปได้ที่จะสร้างความเคลื่อนไหวที่ต่อเนื่องของข้อมูล (continual flow) ที่แลกเปลี่ยนอยู่ในระบบและจัดการเป็นโมเดลต่างๆได้แบบทันทีทันใด ตัวอย่างการทำงาน เช่น การที่คอมพิวเตอร์สามารถแปลสุนทรพจน์เป็นภาษาต่างๆแบบอัตโนมัติโดยทันที และถอดออกมาจำนวนหลายภาษาพร้อมกัน
ในส่วนของการตลาดเรียลไทม์ จะไม่เกิดกับแค่ข้อมูลที่สัมพันธ์กับ events หรือกระแสที่เกิดขึ้นในขณะนั้นอย่างเดียวอีกแล้ว แต่จะรวมถึงการนำข้อมูลมา จัดกลุ่ม (classification) และคาดการณ์ (predictions) ด้วย ดังนั้นพอรวมเทคโนโลยีเข้าไว้ด้วยแล้ว นั่นหมายความว่าเราจะสามารถคาดการณ์ Real-time content ที่จะเกิดในอนาคต ผ่านการทำงานของระบบที่วิเคราะห์ข้อมูล เพื่อช่วยให้เหล่า content creator สามารถสร้างสรรค์คอนเท้นท์ไปยังกลุ่มลูกค้านั้นได้แม่นยำขึ้น มากกว่าการวิเคราะห์ข้อมูลจากใน history เพียงอย่างเดียว
แล้วจะเรียกว่าเรียลไทม์ได้อย่างไรนะ? …ลองตัวอย่างง่ายๆ เช่น
เดิมเราอาจรู้ว่า กลุ่ม User x ตอนนี้ความสนใจเรื่องดนตรีแจ๊สจึงป้อน content เกี่ยวกับดนตรีแจ๊สที่กำลัง trending ให้ User กลุ่มนั้นในขณะนั้น
แต่ Real-time Machine learning อาจแนบการวิเคราะห์บริบทของข้อมูลจาก User x ได้ในทันทีว่าเมื่อเขาสนใจดนตรีแจ๊สแล้วเป็นไปได้ว่า ถัดไปในอีก 7 วัน User x อาจเข้ามาในระบบผ่าน journey แบบนึง ในช่วงเวลาหนึ่ง และวินาทีนั้นเค้าจะสนใจส่วนลดตั๋วคอนเสิร์ตของศิลปินแจ๊สด้วย ดังนั้นเป็นไปได้ว่าเราจะวางแผน content ที่จะเกิดขึ้นเป็น real-time content ในอีก 7 วัน ไว้ล่วงหน้าได้
เมื่อมองดูระบบ Machine learning ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น เป็นไปได้ว่า predictions กำลังมีความแม่นยำขึ้นเรื่อยๆ การ classify และ scenarios จะซับซ้อนทวีคูณ เราจะได้รับความช่วยเหลือจาก machine มาประมวลผลข้อมูลที่มากขึ้นในระยะเวลาที่สั้นลง ..
เดิม RTC ถูกใช้ในบทบาทของ WebRTC อันเป็นเทคโนโลยีที่ถูกใช้บน Web browser ต่างๆ เพื่อสื่อสารข้อมูลเรียลไทม์ โดยยิงผ่าน devices ของเราขึ้นไปบน browser / platform ที่รองรับ RTC-enabled component ซึ่งจะช่วยแปลง HTML แสดงผลแบบ ณ นาทีนั้น ในตอนนั้นมันถูกใช้สื่อสารแบบง่ายๆ (ลองดูที่ https://webrtc.org/)
แต่ในปัจจุบัน ไม่ว่าจะเป็นสิ่งที่เราคุ้นชินอย่าง Google Hangouts หรือ Facebook Messenger หรือแม้กระทั่ง Alexa ล้วนต้องใช้เทคโนโลยี RTC นี้ทั้งสิ้น
ในกาลข้างหน้าไม่ว่าจะถูกนำไปผูกกับเทคโนโลยีเพื่อสิ่งใดก็ตาม ประสิทธิภาพและความสามารถของ RTC จำเป็นต้องครอบคลุมถึง การพัฒนาในด้านความปลอดภัย (Security) และ ความสามารถในการรองรับข้อมูลที่ขยายตัวขึ้น (scalability)
หลายๆคนอาจจะมองว่าเมื่อเทคโนโลยีเข้ามา สื่อในรูปแบบเก่ากำลังจะหายไป แต่ความจริงแล้วในระยะไม่กี่ปีที่ผ่านมาองค์กรต่างๆมีการพัฒนาเทคโนโลยีควบคู่ไปกับการใช้ความสามารถของมนุษย์เข้าร่วมกัน ในระยะเวลาอันใกล้อาชีพที่ดูเผินๆแล้วอาจจะต้องหายไปเพราะปัญญาประดิษฐ์ อาจจะไม่ได้หายไปจริงๆ และกลับกันความสามารถในการทำงานอาจจะมีมากขึ้นหากเรานำปัญญาประดิษฐ์และสมองมนุษย์มาผนวกกำลัง
อาชีพนักข่าวเป็นอีกอาชีพนึงที่ต้องปรับตัวเยอะเมื่อเทคโนโลยีขั้นสูงเข้ามามีอิทธิพล ในโลกของดิจิตอลทุกคนสามารถรายงานข่าวได้อย่างทันทีและทุกที่ ในขณะเดียวกันทั้งผู้ใช้ทั่วไปและสำนักข่าวจะต้องเจอการหลั่งไหลของข้อมูลจำนวนมากในนาทีหนึ่งๆ การนำเทคโนโลยี เรียลไทม์ มาใช้กับ ปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อสามารถวิเคราะห์เทรนด์ ความปกติของข้อมูล จนสามารถตรวจสอบได้ว่าข่าวสารใดจริงหรือเท็จนั้น
อาจมีประโยชน์กับสำนักข่าวมากในการต่อสู้กับข่าวจำนวนมหาศาล ปัญหาการนำเสนอข่าวเท็จจนลดความน่าเชื่อถือของสำนักข่าวไป หรือแม้กระทั่งการตรวจเช็คข่าวลวงที่อาจส่งผลกระทบต่อตลาดหุ้นหรือเศรษฐกิจได้ด้วย
ทั้งนี้ จากบทบาทอันน่าสนใจที่ Real-time จะเข้าไปผนวกกับเทคโนโลยีต่างๆ แม้ผลลัทธ์จะออกมามีประสิทธิภาพและความแม่นยำมากขึ้น ระบบทั้งหลายยังไม่สามารถ “จบ” ผลสรุปและ action ได้ด้วยตัวของมันเองอย่างสิ้นเชิง
ทั้งนี้ จากบทบาทอันน่าสนใจที่ Real-time จะเข้าไปผนวกกับเทคโนโลยีต่างๆ แม้ผลลัทธ์จะออกมามีประสิทธิภาพและความแม่นยำมากขึ้น ระบบทั้งหลายยังไม่สามารถ “จบ” ผลสรุปและ action ได้ด้วยตัวของมันเองอย่างสิ้นเชิง
ตราบใดที่เรากีดกั้นความคิดสร้างสรรค์กับมนุษย์ออกจากกันไม่ได้ฉันใด หากเราจะเอาเทคโนโลยีมาใช้กับมนุษย์
ก็ต้องเรียนรู้การทำงานระหว่างเทคโนโลยีร่วมกับความคิดสร้างสรรค์ ฉันนั้น
อ้างอิง nojitter