Tương lai của Machine Learning trong thời đại kỷ nguyên số

Trong Digital Marketing, các thuật toán Machine Learning có thể giúp bạn hiểu được những xu hướng trong hành vi của người dùng, thuận lợi cho việc dự đoán giá trị của những người dùng theo thời gian. Mặt khác, cùng với sự ra đời của iOS 14 và các giới hạn attribution, tầm quan trọng của các dự đoán này có thể cho phép các App Marketer hoạt động hiệu quả hơn. Ngoài ra, Machine Learning cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc phân khúc đối tượng, cá nhân hóa, Media Buying, tối ưu hóa sáng tạo và tự động hóa quy trình.

Trong bài viết này, hãy khám phá vai trò và giá trị của Machine Learning trong Digital Marketing và cụ thể là Mobile App Marketing.

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THÔNG MINH TRONG DIGITAL MARKETING

Một trong những đặc điểm chính của Digital Marketing chính là thu thập dữ liệu để tối ưu hóa chiến dịch. Bên cạnh việc thu thập dữ liệu và phân tích, Marketer cũng nên chú trọng đến khả năng áp dụng dữ liệu này một cách thông minh bằng cách sử dụng các công cụ phù hợp.

Một công dụng nâng cao sẽ có khả năng lấy dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật Machine Learning trong việc dự đoán xu hướng của người tiêu dùng, cung cấp cho các Marketer một lớp trí tuệ mạnh mẽ, cho phép đưa ra quyết định đúng đắn hơn.

Ảnh minh họa

Sự kết hợp của các hành động trong quá khứ với các dự đoán trong tương lai là lý do tại sao Machine Learning chính là một công cụ thay đổi cuộc chơi đối với các Digital Marketer. Lợi thế của Machine Learning trong Digital Marketing bao gồm:

• Cải thiện phân khúc người dùng

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

• Tối ưu hóa quảng cáo

• Tự động hóa các quy trình

ÁP DỤNG MACHINE LEARNING VÀO HÀNH ĐỘNG

Có nhiều cách để tận dụng Machine Learning trong Digital Marketing để tận dụng tối đa dữ liệu:

• Ngăn chặn gian lận quảng cáo (Ad Fraud)

• Chatbot

• Định giá tự động

• Thu hút người dùng

• Hiểu hành vi của khách hàng

DỰ ĐOÁN HÀNH VI CỦA KHÁCH HÀNG

App Marketer luôn sở hữu một kho dữ liệu có sẵn, nhưng không phải tất cả dữ liệu này đều được sử dụng. Tuy nhiên, với công nghệ Machine Learning, họ có thể tận dụng phân tích hiệu suất trong quá khứ để xây dựng dự đoán chắc chắn cho các xu hướng trong tương lai và thậm chí là hành động tiếp theo của khách hàng.

Khi có càng nhiều dữ liệu thì các giả định mà Machine Learning có thể đưa ra càng có giá trị. Chỉ khi sở hữu đầy đủ dữ liệu và đạt được một mức độ tin cậy nhất định, thì chúng ta mới có thể coi giả thiết này là một dự đoán. Điều quan trọng là dự đoán này được đưa ra vào đúng thời điểm để các Marketer có thể hành động dựa trên bối cảnh sâu sắc trước khi đánh mất cơ hội tạo ra giá trị. Do đó, việc tích hợp chặt chẽ với các trang tổng quan chứa nhiều dữ liệu sẽ cho phép thuật toán dự đoán kết quả nhanh hơn, chính xác hơn.

Ảnh minh họa

Bên cạnh đó, việc hợp tác với một nhà cung cấp giải pháp attribution có tích hợp công nghệ Machine Learning vào hệ thống sẽ giúp nâng cao giải pháp thông minh này. Hãy xem dữ liệu phân bổ chính là cơ sở hạ tầng cho các chiến dịch Marketing.

HIỂU ĐƯỢC INSIGHT CHI TIẾT TỪ CÁC PHÂN TÍCH DỰ ĐOÁN

Phân tích Marketing sẽ hỗ trợ trong việc cấu trúc dữ liệu bằng cách làm nổi bật các xu hướng và cung cấp thông tin chi tiết để các Marketer có thể đánh giá xem người dùng nào có giá trị nhất và kênh nào mang lại lợi nhuận cao nhất.

Quá trình tìm hiểu dữ liệu và tạo Insight có thể mất vài tuần hoặc thậm chí vài tháng. Phân tích dự đoán giúp cắt giảm thời gian tìm hiểu chiến dịch bằng cách sử dụng các tích hợp hiện có để cung cấp dự đoán LTV chiến dịch chính xác.

Bằng cách tận dụng công nghệ Machine Learning và nắm bắt thông tin ở cấp độ người dùng hiện có, phân tích dự đoán có thể cung cấp điểm chiến dịch trong vòng vài ngày kể từ ngày ra mắt, cho biết khả năng thành công của chiến dịch. Với thông tin này, các Marketer có thể cắt giảm chiến dịch, tối ưu hóa ở những nơi cần thiết hoặc giảm gấp đôi để họ có thể đưa ra quyết định tạm dừng - thúc đẩy - tối ưu hóa nhanh chóng.

THỬ THÁCH SKADNETWORK

Thách thức từ thời điểm này sẽ bắt nguồn từ sự ra mắt của iOS 14 và sử dụng SKAdNetwork nhằm mục đích tạo ra một môi trường tập trung vào quyền riêng tư hơn, giới hạn việc đo lường dữ liệu cấp người dùng trong hệ sinh thái iOS.

Đối với Android và những thiết bị chọn tham gia đo lường IDFA, phân bổ truyền thống vẫn có khả năng áp dụng tốt. Dữ liệu có sẵn sẽ vận hành với tốc độ nhanh hơn, vì vậy, các Marketer có thể tối ưu hóa mà không nhất thiết phải sử dụng các dự đoán.

Tuy nhiên, trong iOS 14, số lượng dữ liệu bị hạn chế ở mức nghiêm trọng. SKAdNetwork chỉ cho phép một lần đăng lại cho mỗi chiến dịch và do đó, có giới hạn không chỉ về khối lượng dữ liệu mà còn cả thời gian mà các Marketer có thể đưa ra quyết định về việc một chiến dịch có khả năng thành công hay không.

Khi so sánh khả năng của các mô hình phân bổ truyền thống với khả năng có thể có trong SKAdNetwork, bạn sẽ thấy Machine Learning quan trọng như thế nào đối với App Marketing. Các thuật toán Machine Learning có thể nhanh chóng học hỏi và dự đoán chiến dịch nào có khả năng mang lại những khách hàng có giá trị nhất.

Ngoài giới hạn một lần đăng lại cho mỗi chiến dịch, SKAdNetwork còn tạo ra những hạn chế khác bao gồm: thiếu dữ liệu thời gian thực, không có dữ liệu ROI hoặc LTV và thiếu chi tiết vì chỉ có dữ liệu ở cấp chiến dịch (và bị giới hạn trong 100 chiến dịch).

Ảnh minh họa

Như vậy, trong bối cảnh SKAdNetwork hậu iOS 14, làm thế nào để bạn có thể phân phối quảng cáo phù hợp mà không cần biết mỗi người dùng đang thực hiện hành động nào? - Câu trả lời chính là tận dụng Machine Learning. Bạn có thể sử dụng ước tính thống kê và dữ liệu trước đó để dự đoán các hành động trong tương lai. Các Marketer cũng có thể chạy thử nghiệm bằng cách sử dụng các thông số không được cá nhân hóa, chẳng hạn như các tín hiệu theo ngữ cảnh đã đề cập trước đó và đào tạo mô hình Machine Learning. Kết quả sau đó sẽ được áp dụng cho các chiến dịch trong tương lai và được tinh chỉnh thêm khi thu thập được nhiều dữ liệu hơn.

TƯƠNG LAI CỦA MACHINE LEARNING

Trên thực tế, có rất nhiều chuyên gia lo ngại rằng các thuật toán Machine Learning sẽ đảm nhận một số vai trò của con người. Tuy nhiên, việc tận dụng Machine Learning lại có thể giúp giải phóng tài nguyên và thời gian, để sử dụng cho những nhiệm vụ quan trọng hơn đòi hỏi sự can thiệp của con người.

Một cỗ máy có thể đưa ra dự đoán từ khóa nhưng nó không thể phát triển một ý tưởng, sắc thái hoặc thiết kế quảng cáo để đồng hành cùng với một chiến dịch. Có một số khía cạnh của Digital Marketing mà ở đó, sự tiếp xúc của con người vẫn rất quan trọng.

Sự ra đời của Machine Learning iOS14 sẽ là một công cụ cực kỳ quan trọng đối với Marketer, những người sẽ cần chứng minh rằng, Marketing theo hướng dữ liệu vẫn có thể phát triển mạnh trong thời đại bảo mật.

Nói tóm lại, khi chúng ta càng có nhiều dữ liệu, các dự đoán càng trở nên thông minh và chính xác hơn. Tất nhiên, sẽ có một số khía cạnh của Mobile Marketing mà máy móc sẽ không bao giờ có thể thực hiện được, nhưng khi càng nắm bắt nhiều khả năng của Marketing, chúng ta càng trở nên thông minh hơn với tư cách là Marketer trong thời đại mới.

Xin Chân Thành Cảm Ơn,
AppROI Marketing Team.