Những năm gần đây, cụm từ “trí tuệ nhân tạo” (AI – Artificial Intelligence) đã trở nên quá quen thuộc với những người làm marketing. Không thể phủ nhận rằng, trí tuệ nhân tạo đang nhanh chóng trở thành trung tâm của thế giới kỹ thuật số và tạo ra sự thay đổi lớn về cách mà doanh nghiệp tiếp cận khách hàng mục tiêu.
Bạn có biết, việc ứng dụng AI vào digital marketing vào công việc kinh doanh ngày càng phổ biến? Vậy trí tuệ nhân tạo AI là gì và đã có những tác động như thế nào đến ngành digital marketing? Bài viết dưới đây sẽ giúp bạn giải đáp hết những thắc mắc trên.
Trí tuệ nhân tạo (AI – Artificial Intelligence) là gì?
AI là công nghệ mô phỏng quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt là những hệ thống máy tính. Trí tuệ nhân tạo thường được ứng dụng trong việc điều khiển, lập kế hoạch, khảo sát, hay nhận dạng thông tin của đối tượng tiếp cận.
Những tác động của AI đến Digital Marketing
1. Machine Learning – Máy học
AI thể hiện một mục tiêu của con người. Machine learning là một phương tiện được kỳ vọng sẽ giúp con người đạt được mục tiêu đó. Và thực tế thì machine learning đã mang nhân loại đi rất xa trên quãng đường chinh phục AI. Machine learning và AI có mối quan hệ chặt chẽ với nhau và hiện tại machine learning tập trung vào những mục tiêu ngắn hạn như: Làm cho máy tính có những khả năng nhận thức cơ bản của con người như nghe, nhìn, hiểu được ngôn ngữ, giải toán, lập trình, …
Hiểu một cách trực quan hơn thì Machine learning là một lĩnh vực con của Trí tuệ nhân tạo(Artificial Intelligence), giúp sử dụng các thuật toán cho phép máy tính có thể học từ dữ liệu để thực hiện các công việc thay vì được lập trình một cách rõ ràng.
Tuy nhiên, để minh chứng cho những thành tựu mà machine learning làm rất tốt, Tôi xin đưa ra một vài ví dụ điển hình nhất về Machine Learning mà bạn có thể tham khảo:
- Xử lý ảnh
Bài toán xử lý ảnh (Image Processing) nhằm giải quyết các vấn đề phân tích thông tin từ hình ảnh hay thực hiện một số phép biến đổi. Một số ví dụ là: Gắn thẻ hình ảnh(Image Tagging), giống như Facebook, một thuật toán tự động phát hiện khuôn mặt của bạn và bạn bè trên những bức ảnh. Về cơ bản, thuật toán này học từ những bức ảnh mà bạn tự gắn thẻ cho mình trước đó.
Nhận dạng ký tự (Optical Character Recognition), là một thuật toán chuyển dữ liệu trên giấy tờ, văn bản thành dữ liệu số hóa. Thuật toán phải học cách nhận biết ảnh chụp của một ký tự là ký tự nào.
Ô tô tự lái (Self-driving cars), một phần cơ chế sử dụng ở đây là xử lý ảnh. Một thuật toán machine learning giúp phát hiện các mép đường, biển báo hay các chướng ngại vật bằng cách xem xét từng khung hình video từ camera.
- Phân tích văn bản
Phân tích văn bản(Text analysis) là công việc trích xuất hoặc phân loại thông tin từ văn bản. Các văn bản ở đây có thể là các facebook posts, emails, các đoạn chats, tài liệu,… Một số ví dụ phổ biến là:
Lọc spam (Spam filtering), là một trong những ứng dụng phân loại văn bản được biết và sử dụng nhiều nhất. Ở đây, phân loại văn bản là xác định chủ đề cho một văn bản. Bộ lọc spam sẽ học cách phân loại một email có phải spam không dựa trên nội dung và tiêu đề của email.
Phân tích ngữ nghĩa (Sentiment Analysis), học cách phân loại một ý kiến là tích cực, trung tính hay tiêu cực dựa trên nội dung văn bản của người viết.
Khai thác thông tin (Information Extraction), từ một văn bản, học cách để trích xuất các thông tin hữu ích. Chẳng hạn như trích xuất địa chỉ, tên người, từ khóa,…
- Khám phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu (Data mining) là quá trình khám phá ra các thông tin có giá trị hoặc đưa ra các dự đoán từ dữ liệu. Định nghĩa này có vẻ bao quát, nhưng bạn hãy nghĩ về việc tìm kiếm thông tin hữu ích từ một bảng dữ liệu rất lớn. Mỗi bản ghi sẽ là một đối tượng cần phải học, và mỗi cột là một đặc trưng. Chúng ta có thể dự đoán giá trị của một cột của bản ghi mới dựa trên các bản ghi đã học. Hoặc là phân nhóm các bản ghi của bản. Sau đây là những ứng dụng của khai phá dữ liệu:
Phát hiện bất thường (Anomaly detection), phát hiện các ngoại lệ, ví dụ như phát hiện gian lận thẻ tín dụng. Bạn có thể phát hiện một giao dịch là khả nghi dựa trên các giao dịch thông thường của người dùng đó.
Phát hiện các quy luật (Association rules), ví dụ, trong một siêu thị hay một trang thương mại điện tử. Bạn có thể khám phá ra khách hàng thường mua các món hàng nào cùng nhau. Dễ hiểu hơn, khách hàng của bạn khi mua món hàng A thường mua kèm món hàng nào? Các thông tin này rất hữu ích cho việc tiếp thị sản phẩm.
Gom nhóm (Grouping), ví dụ, trong các nền tảng SaaS, người dùng được phân nhóm theo hành vi hoặc thông tin hồ sơ của họ.
Dự đoán (Predictions), các cột giá trị (của một bản ghi mới trong database). Ví dụ, bạn có thể dự đoán giá của căn hộ dựa trên các dữ liệu về giá các căn hộ bạn đã có.
- Trò chơi điện tử và robot
Trò chơi điện tử (Video games) và robot (Robotics) là lĩnh vực lớn có sự góp mặt của machine learning. Nếu ta có một nhân vật cần di chuyển và tránh các chướng ngại vật trong game. Machine learning có thể học và giải quyết công việc này thay bạn. Một kỹ thuật phổ biến được áp dụng trong trường hợp này là Học tăng cường(Reinforcement learning). Ở đó, máy sẽ học tăng cường với mục tiêu là giải quyết nhiệm vụ trên. Học tăng cường là tiêu cực nếu nó va phải chướng ngại vật, là tích cực nếu nó chạm tới đích.
Một thành tựu gần đây nhất là cỗ máy Alpha Go của Google DeepMind đã đánh bại kỳ thủ cờ vậy số 1 thế giới. Trong khi cờ vây là một trò chơi có không gian trạng thái cực kỳ lớn.
2. Marketing tập trung vào hành vi khách hàng mục tiêu
Ngày nay, AI được ứng dụng vào việc tổng hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều nền tảng khác nhau, từ đó phát triển các hệ thống quản lý quan hệ khách hàng tự động nhằm nhắm mục tiêu các thị trường nhất định. AI giúp phân tích hành vi và hồ sơ khách hàng một cách chặt chẽ hơn, sau đó tự triển khai các chiến lược cá nhân hóa nhằm tiếp cận khách hàng của doanh nghiệp.
Chúng ta không thể phủ nhận rằng, người tiêu dùng đã dần quen với việc giao quyết định mua hàng cho các máy móc vốn đã có sẵn hồ sơ về ý tưởng, lịch sử tìm kiếm và sở thích của họ.
AI là một công cụ hữu ích trong việc thu thập và tích hợp tập dữ liệu từ các loại phần mềm và công cụ khác nhau. Thông qua phân tích tổng hợp, AI có thể nắm bắt và tổng hợp tập dữ liệu theo những cách phức tạp và sáng tạo hơn nhiều so với chúng ta tưởng tượng. Do đó, AI rất có hiệu quả trong việc nhắm mục tiêu và tùy chỉnh các chiến dịch quảng cáo kỹ thuật số dựa trên hình đại diện và hành trình mua hàng của khách hàng.
3. Sáng tạo và quản lý nội dung
AI có thể được sử dụng để tạo danh sách khách hàng tiềm năng nhờ vào việc sáng tạo nội dung tự động. Có thể kể đến ứng dụng WordSmith của Automated Insights đã áp dụng thành công trí tuệ nhân tạo vào việc tạo nội dung cho các kênh Digital Marketing mà câu chữ và cách hành văn giống hệt như con người.
AI đặc biệt hữu ích thu thập và báo cáo về dữ liệu về thể thao, thông tin thị trường và tài chính. Về mặt quản lý, AI sẽ chọn nội dung xuất hiện cá nhân hóa cho từng khách truy cập. Một ví dụ điển hình của loại kỹ thuật này là khi vào một trang thương mại điện tử, bạn sẽ thấy mục gợi ý các sản phẩm “tương tự” mà bạn có thể thích. Thậm chí, nó còn có thể viết và gửi các email tự động được điều chỉnh theo sở thích của người đăng ký.
4. Tìm kiếm bằng giọng nói và nhận dạng giọng nói
Trí tuệ nhân tạo có khả năng xử lý nhiều loại tìm kiếm, bao gồm cả nhận dạng giọng nói. Hơn nữa, nó còn có thể tích hợp nhiều phương pháp tìm kiếm khác nhau để tùy chỉnh kết quả. Và có lẽ điều hấp dẫn nhất là trò chuyện cùng các các trợ lý ảo mà chúng ta không còn xa lạ gì như Siri, Alexa và Google Assistant.
5. Tương tác với khách hàng thông qua chatbot
Chatbot là các công cụ tự động giúp bạn tương tác với khách hàng. Trí tuệ nhân tạo ứng dụng vào chatbots sẽ thay bạn làm những công việc như trả lời các câu hỏi cơ bản và thực hiện đơn đặt hàng. Chatbots nhờ vậy mà được sử dụng ở nhiều công ty và ngày càng dễ dàng hơn để tích hợp vào các trang web ở quy mô nhỏ.
Điều đáng chú ý là Facebook đang kết hợp chatbots vào ứng dụng nhắn tin Messenger, nhằm giúp khách hàng có thể dễ dàng nhắn tin cho một trang kinh doanh để thảo luận về dịch vụ và đặt hàng.
Hiện tại, phần lớn những gì chúng ta đang làm trong lĩnh vực marketing kỹ thuật số là “phỏng đoán” – liên tục thử nghiệm và điều chỉnh. Tuy nhiên, các ứng dụng AI trong marketing kỹ thuật số có thể tự động phân tích một lượng lớn dữ liệu để đưa ra định hướng phù hợp. Vì vậy, chúng ta hoàn toàn có thể mong đợi những tiến bộ trong tự động hóa và cá nhân hóa sẽ giúp tối ưu cả B2B và B2C.
[/vc_column_text][/vc_column][/vc_row]
