Việc ứng dụng AI vào các lĩnh vực của kinh tế xã hội, mà cụ thể là hoạt động marketing không chỉ hữu ích mà còn có thế nói là rất cần thiết. Vấn đề mà các doanh nghiệp cần lưu ý đó là ứng dụng nhưng không phụ thuộc vào AI.
Còn lại thì, việc đưa AI vào hoạt động tiếp thị sẽ là một hành trình của...
Phá vỡ các “ốc đảo thông tin” để thống nhất dữ liệu
Muốn tận dụng tối đa dữ liệu khách hàng, thách thức lớn nhất với các nhà quản lý chính là thống nhất dữ liệu.
Trước đây, hầu hết các doanh nghiệp đều tồn tại những “ốc đảo” thông tin trong từng bộ phận riêng lẻ, khiến việc khai thác dữ liệu không hiệu quả. Nhưng với AI, các nhà tiếp thị có thể phá vỡ “thành trì” của các mảng dữ liệu riêng lẻ để tạo ra một hệ thống dữ liệu chung và phối hợp hiệu quả. Qua đó, thể hiện thông tin về khách hàng một cách toàn diện, biến dữ liệu thành cơ sở để triển khai các kế hoạch tiếp cận thông minh.
Với phần việc này, AI “phác họa chân dung” khách hàng với hành vi, thói quen, nhu cầu cụ thể, đưa ra các đề nghị phù hợp và theo ngữ cảnh, từ đó cung cấp trải nghiệm cá nhân và thống nhất trên tất cả các kênh.
Dựa trên những tri thức mới đó, các nhà tiếp thị trao quyền cho AI để tối ưu hóa hơn nữa các dịch vụ và chiến lược tổng thể của họ. Ứng dụng AI không chỉ ảnh hưởng đến quá trình tiếp thị mà còn tác động tới sự thay đổi của toàn bộ doanh nghiệp. Cùng đó là quá trình phát hiện và “fix lỗi” để tránh các sai lầm.
… Bám sát hành trình khách hàng
Hành trình khách hàng giúp nhà tiếp thị biết được “nút thắt” gây ra những trải nghiệm không tốt với khách hàng và tập trung giải quyết nó.
Điều quan trọng là đảm bảo rằng tất cả mọi người trong doanh nghiệp đều có sự hiểu biết đúng đắn về AI, chẳng hạn như việc bản thân AI không thể truyền đạt kiến thức mà đòi hỏi cả con người và công nghệ cùng tham gia.
Trao quyền cho tiếp thị cho AI có thể dẫn đến một hành trình khách hàng được tối ưu hóa, hiệu quả cao hơn, quyết định thông minh hơn, tăng tốc độ và cải thiện hiệu suất liên tục. |
Tiếp đó, các nhà tiếp thị nên biết cách triển khai AI hiệu quả và thiết lập hệ thống điều khiển và giám sát phù hợp. Ví dụ: Họ có nên thiết lập một mô hình/ ứng dụng để mọi bộ phận cùng theo dõi được kết quả của các hoạt động tiếp thị không? Hoặc, liệu họ có nên nhúng dữ liệu vào một ứng dụng tự động hóa các quy trình như cá nhân hóa nội dung và tối ưu hóa các chiến dịch email? Làm thế nào để thiết lập các mô hình giám sát và điều khiển phù hợp và đảm bảo rằng chúng hoạt động tốt?... Tất cả những câu hỏi đều phải được đặt ra trước khi AI được ứng dụng.
Điều kiện lý tưởng khi ứng dụng AI trong marketing là AI sẽ giúp doanh nghiệp có được dữ liệu về mọi thuộc tính và sở thích của người dùng. Tuy nhiên, nếu các trường dữ liệu chưa được hoàn thành, thì sự cố gắng khai thác AI của doanh nghiệp sẽ rất hạn chế. Do đó, trong giai đoạn đầu, các nhà tiếp thị mảng B2C – hướng tới khách hàng bán lẻ nên đầu tư vào các công cụ và giải pháp thích ứng tốt với các dữ liệu không đầy đủ nếu như chưa thể đầu tư một hệ thống khai thác dữ liệu đồng bộ. Ví dụ như một trường dữ liệu là vị trí người dùng, doanh nghiệp có thể trộn dữ liệu vị trí do người dùng cung cấp với hiển thị vĩ độ/kinh độ của thiết bị, kết nối IP đến vị trí địa lý, đồng thời suy luận từ nội dung được xem hoặc tìm kiếm được thực hiện và hơn thế nữa. Từ đó khai thác các cách tiếp cận hoặc tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa theo vị trí và nhu cầu.
Các nhà tiếp thị nên ưu tiên khai thác công cụ AI có thể thích ứng tốt với sự pha trộn của tất cả dữ liệu này và nỗ lực đưa ra các câu trả lời tốt nhất cho dữ liệu người dùng rộng nhất. Điều này sẽ hiệu quả hơn so với việc thu thập được số ít người dùng có dữ liệu “hoàn chỉnh và sạch sẽ”.
… Thêm nhiều việc làm mới
Các dịch vụ, sản phẩm được tăng cường AI sẽ ngày càng được cá nhân hóa và có chất lượng cao hơn. Trong khi có một số chuyên gia nhân sự lo ngại rằng AI sẽ dẫn tới việc đẩy nhiều người vào tình trạng thất nghiệp thì các chuyên gia công nghệ lại khẳng định điều ngược lại. Bởi để tận dụng công nghệ, các doanh nghiệp sẽ cần thuê những người có kinh nghiệm về AI hoặc các kỹ năng để phân tích và sử dụng dữ liệu. Các doanh nghiệp cũng cần sức mạnh tính toán và cơ sở hạ tầng hệ thống để hỗ trợ các sản phẩm và dịch vụ hỗ trợ AI và họ cần các nền tảng để tổ chức cũng như tích hợp dữ liệu của họ. Việc làm mới liên quan tới công nghệ và các nền tảng từ đó sẽ nhiều lên.
Và không ít thách thức
Vấn đề ứng dụng AI cũng đặt ra bài toán về đầu tư cơ sở hạ. Cùng đó, dữ liệu được thu thập bởi AI cung cấp một thách thức lớn khác: Làm thế nào để doanh nghiệp đảm bảo dữ liệu họ sở hữu là hợp lệ? Những giới hạn nào họ cần đưa vào các nguyên tắc khi sử dụng dữ liệu? Liệu các biện pháp bảo vệ có thể xác nhận rằng máy móc thực hiện các đơn đặt hàng của con người như dự định?
Có nhiều lo ngại rằng những thành kiến không chủ ý có thể tìm đường vào các thuật toán AI hoặc các mô hình ra quyết định. Do đó, các doanh nghiệp cần phải lập ra các thiết chế kiểm soát mạnh mẽ để ngăn chặn điều này xảy ra và giám sát các hệ thống khai thác thông tin qua AI. Điều này sẽ giúp các bên liên quan biết về việc AI đang giúp vận hành và giám sát các hoạt động của doanh nghiệp nói chung, tiếp thị nói riêng. Chỉ có như vậy, doanh nghiệp mới có thể tạo dựng niềm tin với khách hàng về việc các hoạt động tiếp thị cũng như sản xuất, kinh doanh, dịch vụ, vận chuyển đang sử dụng AI một cách đáng tin cậy.
Nguyễn Văn Toàn
Bài đăng trên Nhịp sống số: https://nss.vn/dung-nen-chan-dung-360-do-cua-khach-hang-18125.htm
Marcom, Khách hàng, BrandingvsCopywriting