Các nội dung chính
Chúng ta đều có thể thấy tiếp nối cho sự phát triển của các ngành công nghệ chính là AI. AI chính là trí thông minh nhân tạo được tạo ra nhờ sự lập trình cho máy tính. Có khả năng tự động hóa các hành vi thông minh như con người. Đặc biệt hơn là đối với lĩnh vực Marketing thì cũng đã có một số áp dụng về AI Marketing.
AI Marketing là gì ?
Nhiều công ty và các nhóm Marketing hỗ trợ đang nhanh chóng áp dụng các giải pháp công nghệ thông minh. Để khuyến khích hiệu quả hoạt động trong khi cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Thông qua các nền tảng này, các nhà Marketing có thể hiểu rõ hơn về các đối tượng mục tiêu của họ. Sau đó, thông tin chi tiết thu thập được thông qua quá trình này có thể được sử dụng. Để thúc đẩy chuyển đổi đồng thời giảm bớt khối lượng công việc cho các Marketing teams.
Artificial Intelligence (AI) là gì?
Tiếp thị bằng AI sử dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo để đưa ra các quyết định tự động. Dựa trên thu thập dữ liệu, phân tích dữ liệu và quan sát thêm về đối tượng hoặc xu hướng kinh tế có thể ảnh hưởng đến các nỗ lực tiếp thị.
AI thường được sử dụng trong các nỗ lực tiếp thị nơi tốc độ là điều cần thiết. Các công cụ AI sử dụng dữ liệu và hồ sơ khách hàng. Để tìm hiểu cách giao tiếp tốt nhất với khách hàng. Sau đó đưa ra các thông điệp phù hợp cho họ vào đúng thời điểm. Mà không cần sự can thiệp của các thành viên nhóm Marketing, đảm bảo hiệu quả tối đa. Đối với nhiều nhà tiếp thị ngày nay, AI được sử dụng để tăng cường nâng suất cho Marketing teams. Hoặc để thực hiện các nhiệm vụ chiến thuật đòi hỏi ít sắc thái của con người hơn.
Các trường hợp sử dụng AI Marketing bao gồm:
- Phân tích dữ liệu
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Mua phương tiện truyền thông
- Ra quyết định tự động
- Tạo nội dung
- Cá nhân hóa thời gian thực
Các thành phần của AI trong Marketing
Rõ ràng là trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò quan trọng. Nhất là trong việc giúp các nhà tiếp thị kết nối với người tiêu dùng. Các thành phần sau của tiếp thị bằng trí tuệ nhân tạo tạo nên các giải pháp hàng đầu hiện nay. Đang giúp thu hẹp khoảng cách giữa lượng lớn dữ liệu khách hàng đang được thu thập. Và các bước hành động tiếp theo có thể áp dụng cho các chiến dịch trong tương lai:
– Học máy (Machine Learning)
Máy học được thúc đẩy bởi trí thông minh nhân tạo và nó liên quan đến các thuật toán máy tính. Có thể phân tích thông tin và cải thiện tự động thông qua trải nghiệm. Các thiết bị tận dụng công nghệ máy học phân tích thông tin mới trong bối cảnh dữ liệu lịch sử có liên quan có thể cung cấp các quyết định dựa trên những gì đã hoặc chưa hoạt động trong quá khứ.
– Dữ liệu lớn và Phân tích (Big Data & Analytics)
Sự xuất hiện của phương tiện truyền thông kỹ thuật số đã mang lại luồng dữ liệu lớn. Tạo cơ hội cho các nhà tiếp thị hiểu được nỗ lực của họ và phân bổ chính xác giá trị trên các kênh. Điều này cũng dẫn đến sự bão hòa dữ liệu quá mức. Vì nhiều nhà tiếp thị phải vật lộn để xác định tập dữ liệu nào đáng thu thập.
– Giải pháp nền tảng AI
Các giải pháp hiệu quả được hỗ trợ bởi AI cung cấp cho các nhà tiếp thị một nền tảng trung tâm để quản lý lượng lớn dữ liệu đang được thu thập. Các nền tảng này có khả năng thu được thông tin tiếp thị sâu sắc về đối tượng mục tiêu của bạn. Để có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về cách tiếp cận họ tốt nhất.
Ví dụ: các khuôn khổ như Bayesian Learning và Forgetting. Có thể giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về mức độ tiếp nhận của khách hàng đối với một nỗ lực tiếp thị cụ thể.
Những thách thức đối với Tiếp thị AI
Tiếp thị hiện đại dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về nhu cầu và sở thích của khách hàng. Sau đó là khả năng hành động dựa trên kiến thức đó một cách nhanh chóng và hiệu quả. Khả năng đưa ra quyết định theo thời gian thực, dựa trên dữ liệu đã đưa AI lên vị trí hàng đầu cho các bên liên quan tiếp thị. Tuy nhiên, Marketing Teams phải sáng suốt khi quyết định cách tích hợp tốt nhất AI vào các chiến dịch và hoạt động của họ. Việc phát triển và sử dụng các công cụ AI vẫn đang ở giai đoạn đầu. Do đó, có một số thách thức cần lưu ý khi triển khai AI trong tiếp thị.
– Thời gian đào tạo và chất lượng dữ liệu
Các công cụ AI không tự động biết phải thực hiện những hành động nào để đạt được mục tiêu tiếp thị. Họ yêu cầu thời gian và đào tạo. Để tìm hiểu các mục tiêu của tổ chức, sở thích của khách hàng, xu hướng lịch sử, hiểu bối cảnh tổng thể và thiết lập chuyên môn. Điều này không chỉ đòi hỏi thời gian mà còn đòi hỏi sự đảm bảo về chất lượng dữ liệu. Nếu các công cụ AI không được đào tạo với dữ liệu chất lượng cao, chính xác, kịp thời và đại diện. Công cụ sẽ ít đưa ra các quyết định tối ưu. Không phản ánh mong muốn của người tiêu dùng, do đó làm giảm giá trị của công cụ.
– Riêng tư
Người tiêu dùng và các cơ quan quản lý đều đang phá vỡ cách các tổ chức sử dụng dữ liệu của họ. Marketing Teams cần đảm bảo rằng họ đang sử dụng dữ liệu người tiêu dùng một cách có đạo đức và tuân thủ các tiêu chuẩn như GDPR. Nếu không có nguy cơ bị phạt nặng và tổn hại danh tiếng. Đây là một thách thức mà AI lo ngại. Trừ khi các công cụ được lập trình cụ thể để tuân thủ các nguyên tắc pháp lý cụ thể. Chúng có thể vượt quá những gì được coi là chấp nhận được về việc sử dụng dữ liệu người tiêu dùng để cá nhân hóa.
– Bắt đầu mua
Có thể khó để các Marketing teams chứng minh giá trị của các khoản đầu tư AI cho các bên liên quan trong kinh doanh. Mặc dù các KPI như ROI và hiệu quả có thể dễ dàng định lượng được. Nhưng việc cho thấy AI đã cải thiện trải nghiệm khách hàng hoặc danh tiếng thương hiệu như thế nào thì ít rõ ràng hơn. Với suy nghĩ này, các nhóm tiếp thị cần đảm bảo họ có khả năng đo lường để phân bổ những lợi ích định tính này cho các khoản đầu tư vào AI.
– Các phương pháp triển khai tốt nhất
Bởi vì AI là một công cụ mới hơn trong Marketing. Các phương pháp hay nhất cuối cùng chưa được thiết lập để hướng dẫn triển khai ban đầu của các nhóm tiếp thị.
– Thích ứng với bối cảnh tiếp thị đang thay đổi
Với sự xuất hiện của AI dẫn đến sự gián đoạn trong các hoạt động tiếp thị hàng ngày. Marketing phải đánh giá công việc nào sẽ được thay thế và công việc nào sẽ được tạo ra. Một nghiên cứu cho rằng gần 6 trong số 10 công việc chuyên gia Marketing và nhà phân tích hiện tại sẽ được thay thế bằng công nghệ tiếp thị.
Cách sử dụng AI trong tiếp thị
Điều quan trọng là phải bắt đầu với một kế hoạch kỹ lưỡng khi tận dụng AI trong các chiến dịch và hoạt động tiếp thị. Điều này sẽ đảm bảo Marketing Teams giảm thiểu những thách thức tốn kém, đạt được nhiều giá trị nhất từ việc đầu tư vào AI của họ trong thời gian ít nhất.
Trước khi triển khai một công cụ AI cho các chiến dịchMarketing. Có một số yếu tố chính cần xem xét:
– Thiết lập mục tiêu
Như với bất kỳ chương trình tiếp thị nào. Điều quan trọng là phải thiết lập các mục tiêu rõ ràng và phân tích tiếp thị ngay từ đầu. Bắt đầu bằng cách xác định các khu vực trong các chiến dịch hoặc hoạt động mà AI có thể cải thiện, chẳng hạn như phân đoạn. Sau đó, thiết lập các KPI rõ ràng. Sẽ giúp làm sáng tỏ mức độ thành công của chiến dịch tăng cường AI. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các mục tiêu định tính như “cải thiện trải nghiệm khách hàng”.
– Tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu
Khi bắt đầu chương trình AI của bạn. Hãy đảm bảo rằng nền tảng AI của bạn sẽ không vượt qua ranh giới sử dụng dữ liệu được chấp nhận với danh nghĩa cá nhân hóa. Đảm bảo các tiêu chuẩn về quyền riêng tư được thiết lập và lập trình thành các nền tảng khi cần thiết để duy trì sự tuân thủ và lòng tin của người tiêu dùng.
– Số lượng và nguồn dữ liệu
Để bắt đầu với tiếp thị AI, Marketing cần có một lượng lớn dữ liệu theo ý của họ. Đây là những gì sẽ đào tạo công cụ AI theo sở thích của khách hàng, xu hướng bên ngoài và các yếu tố khác sẽ tác động đến sự thành công của các chiến dịch hỗ trợ AI. Dữ liệu này có thể được lấy từ dữ liệu CRM, chiến dịch tiếp thị và trang web của chính tổ chức. Ngoài ra, các nhà tiếp thị có thể bổ sung điều này với dữ liệu của bên thứ hai và thứ ba. Điều này có thể bao gồm dữ liệu vị trí, dữ liệu thời tiết và các yếu tố bên ngoài khác có thể góp phần vào quyết định mua hàng.
– Có được tài năng khoa học dữ liệu
NhiềuMarketing Team thiếu nhân viên có kiến thức chuyên môn về khoa học dữ liệu và AI cần thiết. Khiến việc làm việc với lượng lớn dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết trở nên khó khăn. Để bắt đầu các chương trình, các tổ chức nên làm việc với các tổ chức bên thứ ba. Để có thể hỗ trợ thu thập và phân tích dữ liệu để đào tạo các chương trình AI và tạo điều kiện cho việc bảo trì liên tục.
– Duy trì chất lượng dữ liệu
Khi các chương trình học máy sử dụng nhiều dữ liệu hơn. Chương trình sẽ học cách đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả. Tuy nhiên, nếu dữ liệu không được chuẩn hóa và không có sai sót. Thông tin chi tiết sẽ không hữu ích và thực sự có thể khiến các chương trình AI đưa ra quyết định cản trở các chương trình tiếp thị. Trước khi triển khai tiếp thị bằng AI, Marketing team phải phối hợp với nhóm quản lý dữ liệu. Và các ngành kinh doanh khác để thiết lập quy trình làm sạch dữ liệu và bảo trì dữ liệu. Khi làm như vậy, hãy xem xét bảy thứ nguyên dữ liệu thiết yếu:
- Kịp thời
- Sự hoàn chỉnh
- Tính nhất quán
- Liên quan
- Minh bạch
- Sự chính xác
- Tính đại diện
Lựa chọn nền tảng AI
Lựa chọn nền tảng hoặc các nền tảng phù hợp. Chính là một bước quan trọng để đưa chương trình tiếp thị AI thành công. Marketing nên sáng suốt trong việc xác định những khoảng trống mà nền tảng đang cố gắng lấp đầy. Từ đó lựa chọn các giải pháp dựa trên khả năng. Điều này sẽ xoay quanh mục tiêu mà các nhà tiếp thị đang cố gắng đạt được.
Ví dụ: mục tiêu tốc độ và năng suất sẽ yêu cầu chức năng khác với các công cụ được sử dụng. Để cải thiện sự hài lòng tổng thể của khách hàng với AI.
Một điều cần lưu ý khi chọn một công cụ là mức độ hiển thị. Bạn sẽ cần liên quan đến lý do tại sao nền tảng AI lại đưa ra một quyết định nhất định. Tùy thuộc vào thuật toán được sử dụng Marketing có thể nhận được một báo cáo rõ ràng. Về lý do tại sao một quyết định nhất định được đưa ra và dữ liệu nào ảnh hưởng đến quyết định đó. Trong khi các thuật toán hoạt động ở cấp độ nâng cao hơn với học sâu. Có thể không đưa ra được lý luận chính xác.
Lợi ích của việc tận dụng trí tuệ nhân tạo trong tiếp thị
Có vô số trường hợp sử dụng cho AI trong các nỗ lực tiếp thị và mỗi trường hợp sử dụng này mang lại những lợi ích khác nhau. Như giảm rủi ro, tăng tốc độ, làm hài lòng khách hàng hơn, tăng doanh thu và hơn thế nữa. Lợi ích có thể định lượng được (số lần bán hàng) hoặc không thể định lượng được (sự hài lòng của người dùng). Có một số lợi ích tổng thể có thể được áp dụng trong các trường hợp sử dụng AI:
– Tăng ROI của Chiến dịch
Nếu được tận dụng một cách chính xác. Các nhà tiếp thị có thể sử dụng AI để chuyển đổi toàn bộ chương trình tiếp thị của họ. Bằng cách trích xuất những thông tin chi tiết có giá trị nhất từ bộ dữ liệu của họ. Và hành động dựa trên chúng trong thời gian thực. Nền tảng AI có thể đưa ra quyết định nhanh chóng về cách phân bổ tiền tốt nhất trên các kênh truyền thông. Hoặc phân tích các vị trí đặt quảng cáo hiệu quả nhất. Để thu hút khách hàng một cách nhất quán hơn, nhận được nhiều giá trị nhất từ các chiến dịch.
– Mối quan hệ khách hàng tốt hơn & Cá nhân hóa thời gian thực
AI có thể giúp bạn truyền tải thông điệp được cá nhân hóa đến khách hàng. Tại những thời điểm thích hợp trong vòng đời của người tiêu dùng. AI cũng có thể giúp các nhà tiếp thị xác định những khách hàng có nguy cơ và nhắm mục tiêu họ. Bằng những thông tin giúp họ tương tác lại với thương hiệu.
– Đo lường tiếp thị nâng cao
Nhiều tổ chức gặp khó khăn trong việc bắt kịp với tất cả dữ liệu. Mà các chiến dịch kỹ thuật số tạo ra, gây khó khăn cho việc gắn kết thành công với các chiến dịch cụ thể. Trang tổng quan tận dụng AI cho phép có cái nhìn toàn diện hơn về những gì đang hoạt động. Để có thể nhân rộng nó trên các kênh và ngân sách được phân bổ tương ứng.
– Đưa ra quyết định nhanh hơn
AI có thể tiến hành phân tích dữ liệu chiến thuật nhanh hơn so với con người. Có thể sử dụng công nghệ máy học để đưa ra kết luận nhanh. Dựa trên chiến dịch và bối cảnh của khách hàng. Điều này giúp các thành viên trong nhóm có thời gian tập trung vào các sáng kiến chiến lược. Để sau đó có thể cung cấp thông tin cho các chiến dịch hỗ trợ AI. Với AI, Marketing không còn phải đợi cho đến khi kết thúc chiến dịch để đưa ra quyết định. Mà có thể sử dụng phân tích thời gian thực. Để đưa ra các lựa chọn phương tiện truyền thông tốt hơn.
Adsplus.vn
Cảm ơn bạn đã xem bài viết này. Hãy cập nhật thêm các bài viết từ Adsplus để biết thêm những thông tin mới nhất về Digital Marketing và các Tips chạy quảng cáo hiệu quả.
- Tham khảo các khóa học Google Ads, Facebook Ads tại guru.edu.vn
- Tham khảo các gói set up tài khoản quảng cáo Google Ads, Facebook Ads tại 1ad.vn
