คำแนะนำทีละขั้นตอนสำหรับกลยุทธ์การตลาดเชิงพฤติกรรม

การตลาดเชิงพฤติกรรมคืออะไร

การตลาดเชิงพฤติกรรมเป็นกลยุทธ์ที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ที่ปรับเนื้อหา โฆษณา และประสบการณ์ตามการกระทำ ความชอบ และรูปแบบการมีส่วนร่วมของผู้ใช้งานในอดีต แทนที่จะพึ่งพาข้อมูลด้านประชากรศาสตร์อย่างเดียว มันใช้สัญญาณพฤติกรรม เช่น การคลิก เวลาในเว็บไซต์ การละทิ้งตะกร้าสินค้า และอื่น ๆ เพื่อส่งมอบการตลาดที่ปรับให้เหมาะสมอย่างยิ่ง จากรายงาน 2025 State of Marketing ของ HubSpot พบว่า 77% ของนักการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูงระบุว่าข้อมูลพฤติกรรมเป็นทรัพย์สินหลักสำหรับการปรับให้เหมาะสมเฉพาะตัว แนวทางนี้เพิ่มความเกี่ยวข้องและผลตอบแทนการลงทุน (ROI) ในแคมเปญอีเมล เว็บ และโฆษณา และเป็นแก่นของระบบนิเวศการปรับเนื้อหาคาดการณ์ล่วงหน้า

ประเภทข้อมูลที่ใช้ในการตลาดเชิงพฤติกรรม

การตลาดเชิงพฤติกรรมเจริญเติบโตขึ้นบนข้อมูลที่จับความตั้งใจของผู้ใช้แบบเรียลไทม์และรูปแบบการมีส่วนร่วมระยะยาว ข้อมูลนี้ช่วยขับเคลื่อนการปรับแต่งโดยใช้ AI ช่วยให้แบรนด์ตอบสนองได้รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้นในทุกช่องทาง มาสำรวจประเภทที่สำคัญของข้อมูลเชิงพฤติกรรมที่ใช้ในการกำหนดกลยุทธ์การตลาดที่มีประสิทธิภาพกันเถอะ:

• ข้อมูลการมีส่วนร่วม

ข้อมูลนี้รวมถึงการเข้าชมหน้าต่าง ๆ การคลิก การเลื่อนดู และระยะเวลาการชมวิดีโอ ตัวบ่งชี้เหล่านี้มีความสำคัญสำหรับการกำหนดความลึกของความสนใจและความสอดคล้องของเนื้อหา โมเดล AI ให้ความสำคัญกับผู้ใช้ที่มีคะแนนการมีส่วนร่วมสูงสำหรับการกำหนดเป้าหมายใหม่และลำดับเนื้อหา ข้อมูลนี้ยังช่วยกระตุ้นประสบการณ์แบบไดนามิกในทุกแพลตฟอร์ม

• ข้อมูลธุรกรรม

ข้อมูลธุรกรรมครอบคลุมประวัติการซื้อ ค่าเฉลี่ยการสั่งซื้อ (AOV) การใช้คูปอง และพฤติกรรมการใช้งานตะกร้าสินค้า ข้อมูลนี้มีบทบาทสำคัญในการแบ่งกลุ่มผู้ใช้ตามมูลค่า ความถี่ และความภักดี จากข้อมูลมาตรฐานพฤติกรรมผู้บริโภคปี 2025 ของ McKinsey พบว่าธุรกิจที่ใช้ระบบ AI แนะนำตามข้อมูลการทำธุรกรรมมีอัตราการแปลงยอดขายเพิ่มเติมเพิ่มขึ้นถึง 28% CDP ใช้ข้อมูลนี้ในปัจจุบันเพื่อปรับแต่งราคาสินค้า การจับคู่สินค้า และกระบวนการดึงดูดลูกค้ากลับมาใหม่

• ข้อมูลตามบริบท

ตัวแปรตามบริบทประกอบด้วยประเภทอุปกรณ์ เบราว์เซอร์ ระบบปฏิบัติการ และช่วงเวลาของเซสชัน ระบบ AI ประมวลผลข้อมูลนี้เพื่อปรับเปลี่ยนรูปแบบหน้าเว็บ ระยะเวลาของเนื้อหา และโทนของข้อความอย่างเหมาะสม นักการตลาดใช้ข้อมูลนี้เพื่อกำหนดเวลาของแคมเปญได้แม่นยำมากขึ้นและปรับปรุงการไหลของผู้ใช้งานข้ามหน้าจอ สิ่งนี้ช่วยลดอุปสรรคและเพิ่มศักยภาพในการเปลี่ยนแปลง

• ข้อมูลการค้นหาและการนำทาง

ข้อมูลการค้นหาและการนำทางสะท้อนถึงเจตนาโดยตรงของผู้ใช้และรูปแบบการเดินทางในเว็บไซต์ รวมถึงการป้อนคีย์เวิร์ด ประวัติการเข้าชม การใช้ฟิลเตอร์ และเวลาที่ใช้ในแต่ละหมวดหมู่ รายงาน Digital UX ปี 2025 ของ Adobe ระบุว่าการปรับเปลี่ยนตามพฤติกรรมการค้นหานำไปสู่การปรับปรุงการค้นพบผลิตภัณฑ์เพิ่มขึ้น 37% ระบบ AI ใช้ข้อมูลนี้เพื่อมอบคำแนะนำหมวดหมู่ที่ปรับแต่งตามผู้ใช้งานแบบเรียลไทม์

• ข้อมูลการโต้ตอบผ่านอีเมลและโฆษณา

อัตราการเปิด, การคลิกผ่าน, การดูโฆษณา และข้อมูลการตีกลับให้ข้อเสนอแนะแก่ประสิทธิภาพของการสื่อสารขาออก โมเดลการทำนายที่ขับเคลื่อนด้วยการวิเคราะห์ TTS (Text-to-Signal) จะทำการให้คะแนนพฤติกรรมเหล่านี้เพื่อปรับปรุงเวลาและความถี่ แพลตฟอร์มอย่าง Klaviyo และ Iterable ใช้สัญญาณเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแคมเปญและลดความเหนื่อยล้า

ประเภทของการตลาดเชิงพฤติกรรม

การตลาดเชิงพฤติกรรมดำเนินการผ่านกลยุทธ์ที่มีผลกระทบสูงหลายแบบ โดยแต่ละแบบใช้ข้อมูลผู้ใช้งานเรียลไทม์และการทำงานอัตโนมัติที่ใช้ AI เป็นพื้นฐาน รูปแบบเหล่านี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถนำเสนอเนื้อหาที่เกี่ยวข้องตามการกระทำที่สังเกตเห็นแทนการตั้งข้อสันนิษฐาน มาสำรวจประเภทหลักของการตลาดเชิงพฤติกรรมที่นิยมใช้ในปี 2025 กันเถอะ:

• โฆษณารีทาร์เก็ต

การกำหนดเป้าหมายใหม่ใช้สัญญาณพฤติกรรม เช่น การดูหน้า การละทิ้งตะกร้าสินค้า และความสนใจในสินค้า เพื่อดึงดูดผู้ใช้กลับมาใช้แพลตฟอร์มต่างๆ อีกครั้ง ระบบโฆษณาแบบโปรแกรมมิกระบุผู้ใช้งานเหล่านี้และส่งโฆษณาแบบดิสเพลย์หรือวิดีโอในเวลาที่เหมาะสมให้พวกเขา ด้วยการให้คะแนนแบบคาดการณ์ โฆษณาที่กำหนดเป้าหมายใหม่จึงถูกปรับให้เหมาะสมโดยอิงจากความน่าจะเป็นของการเปลี่ยนแปลง สิ่งนี้ช่วยลดการแสดงผลที่สูญเปล่าและปรับปรุง ROAS

• แคมเปญอีเมลแบบตั้งค่าการเรียก

อีเมลถูกส่งโดยอัตโนมัติตามการกระทำของผู้ใช้ เช่น การดาวน์โหลด การลงทะเบียน หรือการไม่ใช้งาน โครงสร้างนี้ถูกจัดการด้วยกระบวนการที่ใช้ตรรกะและข้อมูลเรียลไทม์จาก CDPs เครื่องมือ เช่น ActiveCampaign และ Klaviyo ใช้ AI เพื่อคาดการณ์เวลาส่งที่เหมาะสมที่สุดและสร้างเนื้อหาแบบไดนามิก แนวทางนี้ส่งผลให้มีอัตราการเปิดและมีส่วนร่วมที่สูงขึ้นอย่างต่อเนื่อง

• คำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล

ระบบ AI วิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรม เช่น การซื้อที่ผ่านมา ประวัติการเข้าชม และระยะเวลาที่ใช้ในหน้าเว็บไซต์ เพื่อแนะนำผลิตภัณฑ์แบบเรียลไทม์ ระบบแนะนำเหล่านี้ใช้การกรองข้อมูลร่วมกันหรือโมเดลการจัดอันดับที่ใช้ทรานส์ฟอร์เมอร์ ตามรายงานการปรับแต่งข้อมูลส่วนบุคคลของ McKinsey ปี 2025 พบว่า 71% ของการเติบโตของรายได้ eCommerce เกิดจากการค้นหาสินค้าด้วยอัลกอริทึม

• เนื้อหาเว็บไซต์ที่ปรับเปลี่ยนตามผู้ใช้

หน้าเว็บไซต์ปรับเปลี่ยนแบบไดนามิกตามข้อมูลพฤติกรรม โดยแสดงแบนเนอร์ CTA หรือผลิตภัณฑ์ที่ปรับให้เหมาะกับกลุ่มผู้ใช้เฉพาะ ชั้นการตัดสินใจของ AI อ่านพฤติกรรมระหว่างเซสชันเพื่อปรับเปลี่ยนเลย์เอาต์แบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ช่วยเพิ่มประสบการณ์การใช้งานและเร่งเส้นทางการเปลี่ยนแปลง แบรนด์ใช้สิ่งนี้เพื่อลดความยาวของกระบวนการและลดอัตราการออกจากหน้าเว็บไซต์

• การแจ้งเตือนแบบพุชตามพฤติกรรม

ข้อความพุชถูกส่งไปตามพฤติกรรมของผู้ใช้ภายในแอปหรือเว็บไซต์ เช่น การไม่มีการใช้งาน, กิจกรรมในรายการที่ต้องการ, หรือการติดตามราคาที่ลดลง โมเดล AI ให้ความสำคัญกับความเร่งด่วน, เวลาที่เหมาะสม, และรูปแบบเนื้อหาสำหรับผู้ใช้แต่ละคน ข้อมูลของ Wyzowl ในปี 2025 แสดงให้เห็นว่าการแจ้งเตือนแบบพุชที่กระตุ้นด้วยพฤติกรรมเหนือกว่ากลยุทธ์ตามเวลาในเรื่องอัตราการคลิกถึง 2.4 เท่า

วิธีระบุสัญญาณพฤติกรรมที่สำคัญที่สุด

ไม่ใช่ทุกพฤติกรรมของผู้ใช้จะมีค่าเท่ากัน—บางพฤติกรรมบ่งบอกถึงความตั้งใจได้ชัดเจน ในขณะที่บางอย่างเป็นเพียงเสียงรบกวน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านการตลาด ธุรกิจต้องให้ความสำคัญกับพฤติกรรมที่มีความสำคัญสูงโดยใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลและโมเดลอัจฉริยะ ต่อไปนี้คือตัวชี้วัดพฤติกรรมหลักที่นักการตลาดให้ความสนใจในปี 2025:

• พฤติกรรมที่เชื่อมโยงกับการแปลง

การดำเนินการที่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการแปลง—เช่น การเพิ่มสินค้าลงในรถเข็น การเริ่มการชำระเงิน หรือการดูหน้าราคาสินค้า—มีความสำคัญต่อสัญญาณที่สูงที่สุด พฤติกรรมเหล่านี้ถูกใช้เพื่อเริ่มระบบการทำงานของการรีมาร์เก็ตติ้งหรือการแจ้งเตือนส่วนลด โมเดล AI ขณะนี้กำหนดคะแนนความน่าจะเป็นแบบเรียลไทม์ให้กับเหตุการณ์เหล่านี้ ทำให้พวกมันมีบทบาทสำคัญในเป้าหมายการคาดการณ์

• ความถี่และการใช้งานล่าสุด

การเยี่ยมชมซ้ำและการโต้ตอบล่าสุดเป็นตัวชี้วัดที่แข็งแกร่งของความสนใจหรือเจตนาในการซื้อที่ต่อเนื่อง การสร้างแบบจำลอง RFM (ล่าสุด, ความถี่, มูลค่า) ถูกนำไปใช้อย่างแพร่หลายเพื่อจัดอันดับผู้ใช้งานตามมูลค่าและความเร่งด่วน ตามรายงานข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าประจำปี 2025 จาก HubSpot แคมเปญที่ปรับปรุงรอบการใช้งานล่าสุดสามารถเพิ่มอัตราการตอบสนองได้ถึง 36% วิธีการนี้ช่วยให้จัดลำดับความสำคัญของลูกค้าที่มีความสนใจจริงมากกว่าผู้เข้าชมแบบทั่วไป

• ระดับความลึกของการมีส่วนร่วมในเซสชัน

เมตริกต่าง ๆ เช่น อัตราการเลื่อนหน้า, ระยะเวลาบนหน้า, และการดูวิดีโอจนจบ บ่งบอกถึงความสนใจที่ลึกซึ้งในเนื้อหาหรือรายละเอียดของผลิตภัณฑ์ ระบบการให้คะแนนด้วย AI ขณะนี้มีการพิจารณาพฤติกรรมเหล่านี้เพื่อแจ้งให้เสนอเนื้อหาหรือข้อเสนอต่อไป ระดับความลึกของการมีส่วนร่วมในเซสชันที่สูง มักสัมพันธ์กับความพร้อมในระยะกลางของการตัดสินใจ

• จุดประสงค์ของการไหลลื่นในการนำทาง

เส้นทางของผู้ใช้งานภายในเว็บไซต์—เช่น จากหมวดหมู่ไปยังผลิตภัณฑ์จนถึงตะกร้า—มักเผยให้เห็นลำดับการแปลงยอด เครื่องมือสร้างแผนที่ความร้อนและการเดินทางช่วยระบุว่าเส้นทางใดคาดการณ์ผลได้มากที่สุด นักการตลาดใช้ข้อมูลเชิงลึกนี้เพื่อปรับปรุงประสบการณ์ผู้ใช้ (UX) และกำจัดอุปสรรคที่ทำให้เกิดการละทิ้งระหว่างกระบวนการ การวิเคราะห์เส้นทางช่วยเปิดเผยเส้นทางการเปลี่ยนแปลงที่ให้ผลลัพธ์ต่ำ

การตลาดเชิงพฤติกรรมสมัยใหม่ต้องการมากกว่าแค่ข้อมูล—มันต้องการเนื้อหาเชิงภาพแบบเรียลไทม์ที่สะท้อนการกระทำและความตั้งใจของผู้ใช้ ตรงนี้เองที่ Pippit ก้าวเข้ามา ในฐานะเครื่องมือสร้างสรรค์ที่ขับเคลื่อนโดย AI, Pippit เปลี่ยนสัญญาณพฤติกรรม เช่น การคลิก กิจกรรมในตะกร้าสินค้า และเส้นทางการท่องเว็บให้กลายเป็นภาพที่มีพลวัตและปรับแต่งได้ตามผู้ใช้ ด้วยการทำให้การสร้างภาพและวิดีโอในระดับมากเป็นไปโดยอัตโนมัติ มันช่วยให้ผู้ใช้ทุกคนเห็นเนื้อหาที่สอดคล้องกับตัวเองเพิ่มความมีส่วนร่วม การเปลี่ยนแปลง และการจดจำแบรนด์

วิธีที่ Pippit ช่วยให้การสร้างภาพการตลาดเชิงพฤติกรรมเป็นเรื่องง่าย

Pippit คือ เอเจนต์ AI ผู้สร้างสรรค์ของคุณ—แพลตฟอร์มรุ่นใหม่ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับนักการตลาด ธุรกิจขนาดเล็ก ผู้สร้างสรรค์งานเดี่ยว และมืออาชีพที่มีเป้าหมายการเติบโตด้านการตลาดเชิงพฤติกรรม ด้วยการใช้การเรียนรู้ของเครื่องจักรแบบหลายโมดอลที่ล้ำหน้า Pippit เปลี่ยนเนื้อหาทุกรูปแบบให้กลายเป็นวิดีโอที่น่าสนใจ มนุษย์ดิจิทัลที่ขับเคลื่อนด้วย AI รูปถ่ายที่พูดได้ และการออกแบบกราฟิกแบบพลวัตที่พูดตรงกับพฤติกรรมและความชอบของผู้ใช้แต่ละคน คุณสมบัติการปรับตัวสำหรับการตลาดที่ทรงพลัง ความสามารถในการสร้างเนื้อหาไวรัล และความสามารถในการสร้างเนื้อหาจากผู้ใช้ในวงกว้างทำให้ Pippit เป็นเครื่องมือสร้างเนื้อหาขนาดเบาที่มีความหลากหลายสูง สิ่งนี้ช่วยให้คุณสร้างภาพที่ปรับแต่งตามพฤติกรรมได้อย่างรวดเร็วเพื่อดึงดูดความสนใจของผู้ชม ปรับปรุงการสร้างเนื้อหาเฉพาะบุคคล และเพิ่มผลลัพธ์ที่วัดได้ในด้านการแนะนำและการแปลงในตลาดระดับโลก

ส่วนที่ 1: ใช้ Pippit เพื่อสร้างวิดีโอที่ช่วยให้การทำการตลาดเชิงพฤติกรรมประสบความสำเร็จ

ความสำเร็จในด้านการตลาดเชิงพฤติกรรมขึ้นอยู่กับความสามารถของวิดีโอในการสะท้อนเจตนาและการกระทำของผู้ใช้อย่างเหมาะสม ด้วย Pippit คุณสามารถสร้างวิดีโอที่อ้างอิงจากข้อมูลซึ่งดึงดูดความสนใจและสร้างการมีส่วนร่วมที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้น เครื่องมือ AI ของระบบจะปรับภาพให้สอดคล้องกับแนวโน้มพฤติกรรมแบบเรียลไทม์ คลิกลิงก์ด้านล่างเพื่อเริ่มสร้างวิดีโอที่ทรงพลังซึ่งสร้างแรงบันดาลใจให้ผู้ชมของคุณลงมือทำ!

ขั้นตอน 1
1. อัปโหลดลิงก์ผลิตภัณฑ์หรือสื่อ

เข้าร่วม Pippit และปลดล็อค \"เครื่องสร้างวิดีโอ\" ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งออกแบบมาเพื่อใช้ข้อมูลเชิงพฤติกรรมสำหรับการตลาดที่มีประสิทธิภาพสูง เริ่มต้นได้ทุกวิธีที่คุณต้องการ—พิมพ์ไอเดียสั้น ๆ อัปโหลดภาพ หรือวางหน้าผลิตภัณฑ์ของคุณ Pippit จะจัดการทุกอย่างให้เองหลังจากนั้น

ขั้นตอน 2
1. ตั้งค่าและแก้ไข

ใช้เครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Pippit เพื่อสร้างวิดีโอผลิตภัณฑ์ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับพฤติกรรมและความชอบที่แท้จริงของผู้ชมของคุณ คลิกที่ไอคอนดินสอที่มีชื่อว่า \"แก้ไขข้อมูลวิดีโอ\" ที่นี่คุณสามารถป้อนชื่อแบรนด์ โลโก้ อินโทร และหมวดหมู่ของคุณได้ เลื่อนลงเพื่อเพิ่มรายละเอียดแคมเปญเพิ่มเติม เช่น ไฮไลต์ สไตล์โปรโมชั่น และกลุ่มเป้าหมาย ด้วยฟีเจอร์ \"เลือกประเภทและสคริปต์ที่ต้องการ\" เลือกสไตล์วิดีโอและข้อความที่สะท้อนถึงวิธีที่ผู้ใช้ของคุณมีส่วนร่วม—เพื่อเพิ่มความสอดคล้องและการตอบสนองสูงสุด ปรับแต่งอวาตาร์ เสียงพากย์ และน้ำเสียงใน "การตั้งค่าวิดีโอ" เพื่อให้สอดคล้องกับเจตนาของผู้ชมและรูปแบบการท่องเว็บ กด "สร้าง" และรับวิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วยพฤติกรรมซึ่งเชื่อมต่อกับอารมณ์และกระตุ้นการกระทำ

เลือกจากแม่แบบวิดีโอ AI-smart ที่สร้างขึ้นเพื่อสะท้อนลักษณะพฤติกรรมของผู้ชม—ทุกอย่างตั้งแต่ความเร็วในการเลื่อนดูไปจนถึงความชอบเนื้อหา เครื่องมือ "แก้ไขด่วน" ช่วยให้คุณปรับแต่งสคริปต์และภาพได้อย่างรวดเร็วให้สอดรับกับการกระทำของผู้ใช้แบบเรียลไทม์ เพื่อเพิ่มผลกระทบสูงสุด ให้เข้าไปที่ "แก้ไขเพิ่มเติม" และปรับแต่งทุกเลเยอร์—คำบรรยาย เสียงพากย์ และน้ำเสียง—สำหรับวิดีโอที่สอดคล้องกับความคิด อารมณ์ และการกระทำของผู้ใช้

ขั้นตอน 3
1. ส่งออกวิดีโอของคุณ

ก่อนแชร์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าวิดีโอที่สร้างด้วย AI ของคุณสอดคล้องกับข้อมูลเชิงลึกด้านพฤติกรรม—มันสะท้อนถึงสิ่งที่ผู้ชมของคุณมักคลิกดูหรือแชร์หรือไม่? ปรับภาพ การซ้อนทับข้อความ และโทนเสียงเพื่อให้สอดคล้องกับสัญญาณการมีส่วนร่วมเหล่านี้ เมื่อเสร็จสิ้น ให้กด "Export" และนำวิดีโอไปใช้งานในหลากหลายแพลตฟอร์มหรือในช่องทางการตลาดเชิงพฤติกรรมของคุณ ใช้การตั้งค่าเฉพาะช่องทางเพื่อรักษาความสอดคล้องทางจิตวิทยาและเพิ่มอัตราการตอบกลับ

ส่วนที่ 2: การสร้างโปสเตอร์แบบเป็นขั้นตอนด้วย Pippit เพื่อความสำเร็จในตลาดที่ยึดตามพฤติกรรม

การออกแบบโปสเตอร์ให้โดนใจเริ่มต้นด้วยการเข้าใจวิธีคิด การคลิก และการเปลี่ยนใจของผู้ชมของคุณ ด้วย Pippit คุณสามารถสร้างโปสเตอร์ที่ขับเคลื่อนด้วยพฤติกรรมซึ่งสะท้อนถึงการกระทำและความชอบที่แท้จริงของผู้ใช้งาน ปรับแต่งเค้าโครง ข้อความ และภาพเพื่อให้เข้ากับรูปแบบการมีส่วนร่วม คลิกลิงก์ด้านล่างเพื่อเริ่มสร้างโปสเตอร์ที่สร้างผลกระทบลึกซึ้งยิ่งขึ้นและกระตุ้นให้เกิดการกระทำ!

ขั้นตอน 1
1. เข้าถึงการออกแบบ AI

ออกแบบโปสเตอร์การตลาดที่สอดคล้องกับพฤติกรรมของผู้ใช้งานจริงโดยใช้ \"Image Studio\" ของ Pippit เริ่มต้นด้วยการเลือกเครื่องมือ \"AI design\" และใส่คำแนะนำที่ได้รับแรงบันดาลใจจากการกระทำของผู้ใช้ เช่น คลิก ความลึกของการเลื่อนหน้า การแชร์ หรือการซื้อสินค้า เปิดใช้งาน \"Enhance prompt\" เพื่อให้ AI วิเคราะห์เบาะแสพฤติกรรมและแนะนำภาพที่สอดคล้อง เลือกระหว่างโปสเตอร์สินค้าและโปสเตอร์สร้างสรรค์ จากนั้นปรับแต่งอารมณ์และสไตล์ให้สะท้อนถึงรูปแบบอารมณ์และการตัดสินใจของกลุ่มเป้าหมายของคุณ กด \"Generate\" เพื่อสร้างภาพที่สามารถกระตุ้นการกระทำผ่านการออกแบบที่เน้นพฤติกรรม

ขั้นตอน 2
1. ปรับแต่งโปสเตอร์ของคุณ

เริ่มต้นด้วยเทมเพลตที่สร้างโดย AI ซึ่งปรับมาเป็นพิเศษให้ตรงกับพฤติกรรมของกลุ่มเป้าหมายของคุณ—สิ่งที่พวกเขาคลิก ชื่นชอบ และมีส่วนร่วมมากที่สุด ใช้เครื่องมือ "AI background" เพื่อปรับปรุงบริบททางภาพตามรูปแบบความสนใจของผู้ใช้ ปรับแต่งการจัดวางตัวอักษรและข้อความเพื่อเสริมสร้างแรงจูงใจสำหรับการแนะนำ แล้วแตะที่ "Edit more" เพื่อเพิ่มองค์ประกอบการออกแบบที่ตรงกับพฤติกรรม เช่น ฟิลเตอร์ สติ๊กเกอร์ หรือเอฟเฟกต์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

ขั้นตอน 3
1. สรุปและส่งออกร่างของคุณ

ก่อนการส่งออก ให้ตรวจสอบโปสเตอร์ที่สร้างโดย AI ของคุณด้วยมุมมองด้านพฤติกรรม: มันสะท้อนถึงระยะเวลาความสนใจ ความชอบ และแรงกระตุ้นทางอารมณ์ของกลุ่มเป้าหมายของคุณหรือไม่? ปรับแต่งส่วนประกอบการออกแบบ เช่น น้ำหนักฟอนต์ ความแตกต่างของสี หรือลำดับชั้นของการจัดวาง เพื่อให้ได้ผลกระทบต่อพฤติกรรมสูงสุด บันทึกการออกแบบของคุณในรูปแบบ JPG หรือ PNG ที่คมชัด พร้อมใช้งานในแคมเปญที่กระตุ้นพฤติกรรม Pippit ช่วยให้การแปลงข้อมูลเชิงพฤติกรรมเป็นภาพการแนะนำที่มีประสิทธิภาพสูงเป็นเรื่องง่าย

ค้นพบฟีเจอร์เพิ่มเติมของ Pippit เพื่อยกระดับภาพสำหรับการตลาดเชิงพฤติกรรมให้ดียิ่งขึ้น

ตั้งแต่การสร้างวิดีโอแบบไดนามิกไปจนถึงเครื่องมือแก้ไขที่ขับเคลื่อนด้วย AI Pippit ช่วยให้คุณสร้างเนื้อหาที่เชื่อมโยงกับการกระทำและความชอบของผู้ใช้ ค้นหาว่าฟีเจอร์อัจฉริยะเหล่านี้สามารถเพิ่มผลกระทบทางการตลาดและเสริมสร้างการมีส่วนร่วมได้อย่างไร:

• วิดีโออวาตาร์ AI

AI avatars ของ Pippit มาพร้อมกับการเปลี่ยนชุด, เสียง, เพศ และอุตสาหกรรมแบบคลิกเดียว ซึ่งปรับให้เหมาะสมได้ทั้งแคมเปญเพื่อภาพลักษณ์ทางการตลาดที่จริงจังและสนุกสนาน มนุษย์เสมือนเหล่านี้นำเสนอสินค้าอย่างเป็นธรรมชาติ—"ถือ" ผลิตภัณฑ์เพื่อแสดงให้เห็นอย่างแท้จริงในบริบทไลฟ์คอมเมิร์ซ เช่น แฟชั่นและความงาม ด้วยการสะท้อนสถานการณ์ในชีวิตจริงแทนการท่องบทพูด พวกเขาสามารถดึงดูดอารมณ์จากผู้ชม นำผู้ใช้ให้สำรวจและทดลองผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับพฤติกรรมของพวกเขา คุณยังสามารถปรับแต่งเสียง เพศ รูปร่าง และน้ำเสียงแบบมืออาชีพของอวาตาร์แต่ละคนให้เข้ากับกลุ่มเป้าหมายของคุณเพื่อเพิ่มความเชื่อมโยง

• การวิเคราะห์และผู้จัดพิมพ์

รับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับวิธีที่ผู้ชมของคุณโต้ตอบกับองค์ประกอบภาพแต่ละส่วน เช่น การคลิก การแชร์ เวลาในการดู และอื่นๆ อีกมากมาย Pippit's การวิเคราะห์สื่อออนไลน์ ช่วยให้คุณปรับแต่งเนื้อหาให้เหมาะสมตามรูปแบบการมีส่วนร่วมของผู้ใช้ เพื่อให้กลยุทธ์การแนะนำและการแปลงตอบสนองต่อพฤติกรรมที่เกิดขึ้นจริงได้อย่างมีประสิทธิภาพ เผยแพร่ได้ในหลายแพลตฟอร์มพร้อมการกำหนดเป้าหมายเชิงพฤติกรรมที่สอดคล้องกันเพื่อเข้าถึงผู้ชมสูงสุด ด้วยข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ คุณสามารถปรับปรุงได้ไม่เฉพาะสิ่งที่คุณแชร์เท่านั้น แต่ยังรวมถึงเวลาและสถานที่ที่คุณเผยแพร่ โดยอ้างอิงจากแผนภาพพฤติกรรมและกราฟประสิทธิภาพเนื้อหา

• เทมเพลตที่ปรับแต่งได้

เลือกจาก คลังเทมเพลตที่อุดมไปด้วย ซึ่งออกแบบมาเพื่อตอบสนองวัตถุประสงค์ด้านการตลาดเชิงพฤติกรรมเฉพาะ ไม่ว่าจะเป็นการเพิ่มจำนวนคลิก การแชร์ หรือการแปลง ปรับแต่งการจัดวางและข้อความได้อย่างง่ายดายเพื่อสะท้อนความชอบของกลุ่มเป้าหมายและขั้นตอนของการเดินทาง พร้อมสร้างแคมเปญที่รู้สึกว่าเป็นส่วนตัวและมีความหมายมากขึ้น เทมเพลตเหล่านี้ได้รับการสนับสนุนโดยหลักการด้านจิตวิทยาการออกแบบให้สอดคล้องกับช่วงเวลาในการให้ความสนใจ ตัวกระตุ้นการตัดสินใจ และพฤติกรรมการรับชม

• AI พื้นหลัง

ปรับปรุงพื้นหลังโดยอัตโนมัติด้วย AI ที่วิเคราะห์ข้อมูลความสนใจและการตอบสนองทางอารมณ์ของผู้ชม โดยการเน้นที่องค์ประกอบภาพสำคัญและลดสิ่งรบกวน ฟีเจอร์ AI พื้นหลัง ของ Pippit ช่วยให้เนื้อหาของคุณดึงดูดความสนใจในจุดที่สำคัญที่สุด เพิ่มการมีส่วนร่วมและประสิทธิภาพในการอ้างอิง คุณยังสามารถสร้างฉากตามอารมณ์ที่สอดคล้องกับโปรไฟล์อารมณ์ของกลุ่มเป้าหมายของคุณ เพื่อเสริมสร้างผลกระทบใต้จิตสำนึกจากภาพของคุณ

เคล็ดลับสำหรับการใช้การตลาดเชิงพฤติกรรม

การเปลี่ยนข้อมูลเชิงพฤติกรรมเป็นผลลัพธ์ต้องการมากกว่าการเข้าถึงข้อมูลเท่านั้น—แต่ต้องการระบบที่สร้างขึ้นบนพื้นฐานของการทำงานอัตโนมัติ ความเกี่ยวข้อง และการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ด้วยการปรับเปลี่ยนตามความต้องการด้วย AI ที่กลายเป็นมาตรฐาน สิ่งสำคัญอยู่ที่การกระตุ้นสัญญาณอย่างมีกลยุทธ์ตลอดเส้นทางของผู้ใช้ นี่คือเทคนิคสำคัญที่นักการตลาดยุคใหม่กำลังดำเนินการเพื่อให้ผลลัพธ์ที่วัดผลได้:

• ใช้ระบบ CDP ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการแบ่งกลุ่ม

Customer Data Platforms (CDPs) ที่มีความสามารถด้าน AI ในตัว สามารถรวมสัญญาณพฤติกรรมจากอีเมล เว็บไซต์ และแอปพลิเคชันให้เป็นกลุ่มที่สามารถนำไปใช้ได้ ระบบเหล่านี้รองรับการจัดการข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่สามารถกระตุ้นประสบการณ์ที่ปรับแต่งให้เหมาะกับผู้ใช้อย่างอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น Salesforce CDP ใช้โปรไฟล์ที่ตั้งอยู่บนพฤติกรรมเพื่อส่งข้อเสนอแบบไดนามิกแบบ 1:1 ในระดับที่กว้างขึ้น

• ปรับใช้เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่ใช้การกระตุ้นกิจกรรม

การกระตุ้นจากพฤติกรรม เช่น การละทิ้งสินค้าในตะกร้า การดูสินค้า หรือการเยี่ยมชมซ้ำ ควรเริ่มเวิร์กโฟลว์ทันทีโดยไม่ล่าช้า เครื่องมืออัตโนมัติเช่น HubSpot และ Klaviyo รวมเข้ากับ API ที่ใช้เหตุการณ์เพื่อการตอบสนองทันที แคมเปญอีเมลแบบกระตุ้นที่ส่งภายใน 30 นาทีหลังจากกิจกรรมในตะกร้ามีอัตราการเปิดอีเมลสูงกว่าถึง 43% ตามรายงาน Email Benchmark ปี 2025 ของ Klaviyo

• ทดสอบ A/B อย่างต่อเนื่องกับตัวเลือกพฤติกรรมที่หลากหลาย

ทดสอบเนื้อหาตามกลุ่มพฤติกรรมของผู้ใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิผลของข้อความ ตัวอย่าง เช่น ส่งข้อเสนอที่แตกต่างสองแบบให้กับผู้ใช้ที่ดูวิดีโอเทียบกับ ผู้ที่เยี่ยมชมเพียงแค่หน้าสินค้าเท่านั้น เครื่องมือทดสอบ AI ตอนนี้สามารถปรับแต่งอัตโนมัติตามประสิทธิภาพของกลุ่มพฤติกรรมได้แบบเรียลไทม์ สิ่งนี้ช่วยค้นหาว่าอะไรเป็นตัวขับเคลื่อนการคลิก การแปลง หรือการเลิกใช้งาน

• ปรับแต่งให้เหมาะสมตลอดการเดินทางทั้งหมด

ใช้พฤติกรรมไม่เพียงเฉพาะในโฆษณาและอีเมล แต่ยังรวมถึงการปรับแต่งเว็บไซต์ระหว่างเซสชัน การแจ้งเตือนแบบพุช และการตอบกลับของแชทบ็อตด้วย ผู้เข้าชมที่มักดูหมวดหมู่ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมอาจเห็นตราสินค้าที่ยั่งยืนตลอดเซสชันของพวกเขา ความต่อเนื่องนี้สร้างความไว้วางใจและทำให้ข้อความยังคงความเกี่ยวข้องในทุกจุดเชื่อมต่อ

• จัดแนวสัญญาณให้ตรงกับเป้าหมายของการแปลง

จับคู่สัญญาณพฤติกรรมกลับไปยัง KPI เฉพาะ เช่น การประเมินคุณสมบัติลูกค้าใหม่ การขายเพิ่ม หรือการดึงกลับรถเข็น และให้คะแนนมูลค่าของพวกมัน ไม่ใช่ทุกพฤติกรรมจะมีความสำคัญเท่ากัน: การเยี่ยมชมที่ถูกยกเลิกมีความสำคัญน้อยกว่าการดูหน้าราคาหรือเวลาในการเปรียบเทียบผลิตภัณฑ์ Adobe Experience Platform ใช้การให้คะแนนพฤติกรรมเพื่อคาดการณ์การเคลื่อนไหวของช่องทางการขายและปรับคำแนะนำให้เหมาะสม

ตัวอย่างการตลาดเชิงพฤติกรรมในชีวิตจริง

การตลาดเชิงพฤติกรรมไม่ได้เป็นเพียงทฤษฎี แต่กำลังถูกนำไปใช้โดยแบรนด์ชั้นนำเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่วัดผลได้ จากอีคอมเมิร์ซถึงความบันเทิง บริษัทต่าง ๆ กำลังเปลี่ยนพฤติกรรมของผู้ใช้ให้กลายเป็นการดำเนินการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในทุกขั้นตอนของช่องทางการขาย ด้านล่างนี้คือตัวอย่างที่โดดเด่นของการตลาดที่ขับเคลื่อนด้วยพฤติกรรมในทางปฏิบัติ:

• คำแนะนำสินค้าแบบเรียลไทม์ของ Amazon

Amazon ใช้สัญญาณพฤติกรรม เช่น การดูผลิตภัณฑ์ การซื้อครั้งก่อน และประวัติการค้นหา เพื่อเสนอแนะผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมให้กับลูกค้าในทุกช่องทางการติดต่อ ระบบแนะนำสินค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI ของ Amazon มีส่วนช่วยสร้างยอดขายมากกว่า 35% ของยอดขายรวมทั้งหมด ตามรายงานเกี่ยวกับการปรับแต่งเฉพาะบุคคลในอุตสาหกรรมค้าปลีกของ McKinsey ปี 2025 คำแนะนำที่มุ่งเน้นเฉพาะกลุ่มนี้พัฒนาตามพฤติกรรมของผู้ใช้อย่างต่อเนื่อง

• เพลย์ลิสต์ Discover Weekly ของ Spotify

Spotify วิเคราะห์ประวัติการฟังเพลง การข้ามเพลง และพฤติกรรมการฟังซ้ำเพื่อสร้างเพลย์ลิสต์รายบุคคลทุกสัปดาห์ ระบบใช้การกรองแบบร่วมและการวิเคราะห์ข้อมูลหลายรูปแบบเพื่อปรับคำแนะนำให้สอดคล้องกับทั้งรสนิยมส่วนบุคคลและแนวโน้มร่วมกัน โมเดลการปรับแต่งตามพฤติกรรมนี้ช่วยให้ผู้ใช้งานมีส่วนร่วมสูงและลดอัตราการยกเลิกใช้งาน

• ภาพหน้าปกและภาพขนาดย่อส่วนบุคคลของ Netflix

Netflix เปลี่ยนภาพขนาดย่อและวิดีโอพรีวิวตามประวัติการรับชมและความชอบในหมวดหมู่ของผู้ใช้แต่ละคน หากผู้ใช้มักรับชมละครแนวโรแมนติก พวกเขาจะเห็นภาพหน้าปกที่เน้นฉากอารมณ์ซึ่งมากกว่าฉากบู๊ การปรับเปลี่ยนภาพเล็ก ๆ นี้ช่วยเพิ่มอัตราการคลิกและเวลาการรับชมได้อย่างมาก

• แคมเปญอีเมลแบบตอบสนองของ Sephora

Sephora ส่งอีเมลที่ตอบสนองต่อพฤติกรรมโดยอิงตามกิจกรรมการค้นหา การทำงานของตะกร้าสินค้า และระดับความภักดี ตัวอย่างเช่น การละทิ้งผลิตภัณฑ์รองพื้นอาจนำไปสู่อีเมลส่วนบุคคลที่แนะนำการจับคู่เฉดสีและวิดีโอสอนที่สร้างโดยใช้เครื่องมืออย่าง Pippit แคมเปญเหล่านี้ช่วยปรับปรุงการมีส่วนร่วมอีกครั้งและอัตราการคืนสินค้าของตะกร้า โดยส่งมอบเนื้อหาที่เกี่ยวข้องอย่างสูง

• การเปิดตัวผลิตภัณฑ์ในแอปของ Nike ที่อิงตามกิจกรรมของผู้ใช้

แอป SNKRS ของ Nike วิเคราะห์การมีส่วนร่วมของผู้ใช้ ประวัติการซื้อ และความชอบรองเท้าผ้าใบ เพื่อเปิดตัวผลิตภัณฑ์ในช่วงต้นแบบเฉพาะตัว ผู้ใช้ที่มีการมีส่วนร่วมสูงได้รับการแจ้งเตือนรุ่นลิมิเต็ดอิดิชั่นโดยอิงตามคะแนนการมีส่วนร่วมในแอป กลยุทธ์นี้ไม่เพียงแต่เพิ่มความเร่งด่วน แต่ยังสร้างรางวัลสำหรับความภักดีต่อแบรนด์ด้วยการเข้าถึงที่ปรับแต่งเฉพาะ

บทสรุป

ในสภาพแวดล้อมการตลาดปัจจุบัน การปรับเปลี่ยนในแบบเฉพาะตัวไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไป—มันกลายเป็นสิ่งที่คาดหวังแล้ว การตลาดตามพฤติกรรมช่วยให้แบรนด์ก้าวข้ามการส่งข้อความทั่วไป และเปลี่ยนมาเป็นการส่งมอบเนื้อหาที่สอดคล้องกับวิธีคิด ความรู้สึก และการกระทำของบุคคลทางออนไลน์ ตั้งแต่การคลิกและการค้นหาไปจนถึงการชมหน้าเว็บและเจตจำนงในการซื้อ ทุกการโต้ตอบเล่าเรื่องราว นักการตลาดที่สามารถแปลงสัญญาณเหล่านั้นให้เป็นภาพที่น่าสนใจคือผู้ที่สร้างความไว้วางใจ ความภักดี และการแนะนำในขนาดใหญ่ นี่คือจุดที่ Pippit เข้ามามีบทบาท ในฐานะเอเจนต์สร้างสรรค์อัจฉริยะของคุณ Pippit เชื่อมโยงช่องว่างระหว่างข้อมูลพฤติกรรมและการเล่าเรื่องผ่านภาพ เป็นแพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยความคิดสร้างสรรค์ มิตรต่อผู้สร้างทั่วโลก ซึ่งใช้การผสานรวมแบบโมดอล เพื่อเปลี่ยนเนื้อหาทุกรูปแบบ—ข้อความ ลิงก์ รูปภาพ หรือคำแนะนำ—ให้เป็นทรัพย์สินด้านการตลาดตามพฤติกรรมที่น่าสนใจ ไม่ว่าคุณจะกำลัง ออกแบบโปสเตอร์การแนะนำ, สร้างภาพถ่ายพูดได้, หรือ ผลิตวิดีโอสินค้า อินเตอร์เฟซที่ใช้งานง่ายและฟีเจอร์ AI ที่มีความเป็นธรรมชาติของ Pippit ทำให้กระบวนการนี้สามารถเข้าถึงได้สำหรับนักการตลาดในทุกระดับ พร้อมเปลี่ยนข้อมูลเชิงพฤติกรรมให้เป็นเนื้อหาที่สะดุดตาและมีประสิทธิภาพสูงใช่ไหม? ลองใช้ Pippit วันนี้และเริ่มสร้างเนื้อหาอย่างมืออาชีพ—โดยไม่ต้องวุ่นวาย

คำถามที่พบบ่อย

1
1. การตลาดเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม ช่วย ให้การสร้างเนื้อหาเฉพาะบุคคลมีประโยชน์ได้อย่างไร?

การตลาดเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมมุ่งเน้นไปที่การมีอิทธิพลต่อการกระทำของผู้บริโภคผ่านการส่งข้อความแบบเจาะจงซึ่งได้รับข้อมูลจากข้อมูล ฟีเจอร์ วิดีโอที่สร้างจาก AI ของ Pippit ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพด้วยการสร้างภาพและวิดีโอแบบเรียลไทม์ที่อ้างอิงจากปฏิสัมพันธ์ของผู้ใช้ เช่น การคลิก การเลื่อน และเหตุการณ์ในตะกร้า—ช่วยให้นักการตลาดสร้างเนื้อหาที่ตอบสนองต่อพฤติกรรมที่เปลี่ยนแปลงโดยตรง วิธีการนี้ช่วยเพิ่มความเป็นไปได้ในการเปลี่ยนแปลงขณะเดียวกันเสริมสร้างการมีส่วนร่วมในระยะยาว

2
1. ลักษณะพฤติกรรมมีบทบาทอะไรในกลยุทธ์การตลาด?

การตลาดที่มีลักษณะพฤติกรรมเกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์นิสัยผู้ใช้ เช่น ความถี่ในการเยี่ยมชม การซื้อที่ผ่านมามา และระยะเวลาที่มีส่วนร่วม แอปพลิเคชัน Pippit ใช้ข้อมูลเชิงลึกเหล่านี้ในการสร้างภาพที่สร้างโดย AI ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงความชื่นชอบของแต่ละบุคคล ตัวอย่างเช่น ผู้เยี่ยมชมซ้ำอาจเห็นเนื้อหาที่มีธีมความภักดี ขณะที่ผู้ใช้ครั้งแรกได้รับวิดีโอแนะนำสินค้า—เพิ่มความเกี่ยวข้องสูงสุดทั่วทุกจุดการเข้าถึง

3
1. การนำเศรษฐศาสตร์ เชิงพฤติกรรมในด้านการตลาด มาใช้ผ่านภาพที่สร้างโดย AI อย่างไร?

เศรษฐศาสตร์เชิงพฤติกรรมในด้านการตลาดผสมผสานจิตวิทยาและข้อมูลเพื่อทำนายรูปแบบการตัดสินใจ Pippit สนับสนุนสิ่งนี้โดยใช้ TTS และการออกแบบพรอมพ์เพื่อสร้างวิดีโอที่ขับเคลื่อนด้วยอวตารที่ดึงดูดต่ออคติทางความคิด เช่น การเร่งด่วนหรือการยอมรับทางสังคม เมื่อรวมตัวกระตุ้นเชิงพฤติกรรมเข้าด้วยกัน ภาพเหล่านี้จะนำผู้ใช้ไปสู่การตัดสินใจซื้อที่รวดเร็วและขับเคลื่อนโดยอารมณ์

4
1. ทำไมเศรษฐศาสตร์ เชิงพฤติกรรมในด้านการตลาด ถึงสำคัญต่อการเลือกกลุ่มเป้าหมาย?

การเข้าใจพฤติกรรมในด้านการตลาดช่วยให้แบรนด์สามารถเปลี่ยนจากแคมเปญที่ไม่มีปฏิสัมพันธ์ไปเป็นประสบการณ์แบบตอบสนองและเรียลไทม์ Pippit ใช้ประโยชน์จากสิ่งนี้ด้วยการเปลี่ยนสัญญาณพฤติกรรมเป็นภาพและ วิดีโอแบบสั้น ที่ตรงกับบริบท ผลลัพธ์คือมีเดียที่ปรับเปลี่ยนได้โดยอิงตามตำแหน่งที่ผู้ใช้อยู่ในเส้นทางของตน—เพิ่มทั้งความแม่นยำในการกำหนดเป้าหมายและความสอดคล้องในด้านความสร้างสรรค์

5
1. การตลาดเชิงพฤติกรรมช่วยเพิ่ม ROI ของแคมเปญได้อย่างไร?

การตลาดเชิงพฤติกรรมแบ่งประเภทผู้ใช้โดยอิงจากการกระทำเฉพาะ เช่น การเรียกดูซ้ำ พฤติกรรมการชำระเงิน หรือปฏิสัมพันธ์กับโฆษณา Pippit เชื่อมต่อกับ CDPs เพื่อสร้างวิดีโอและภาพโดยอัตโนมัติที่เหมาะสมกับแต่ละกลุ่มเป้าหมาย รายละเอียดในระดับนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยการทำให้ภาพแต่ละภาพสอดคล้องกับพฤติกรรมผู้บริโภคในด้านแนวโน้มการตลาดและตัวกระตุ้น