Marketing sẽ thay đổi như thế nào trong kỷ nguyên AI?

Trong những năm gần đây, công nghệ trí tuệ nhân tạo đã tạo ra nhiều sự thay đổi trong cách các doanh nghiệp quảng bá và tiếp cận khách hàng. Trong kỷ nguyên AI, chúng ta đang đứng trước cơ hội tận dụng sức mạnh của AI để giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược marketing của mình.

Bối cảnh và cách tiếp cận

Trong bài viết “AI và kỷ nguyên máy móc mới”, tác giả Thomas H.Davenport và Rajeev Ronanki đã đưa ra nhận định: “Các công ty nên nhìn AI qua lăng kính năng lực kinh doanh thay vì công nghệ”.

Qua đó, các công ty nên tiếp cận với AI theo hướng:

1. Rà soát lại các quy trình kinh doanh của mình.
2. Tập trung vào việc áp dụng, tăng cường AI để nâng cao hiệu suất chứ không phải thay thế các năng lực của con người.
3. Nhìn AI theo góc độ những ứng dụng cho hoạt động động kinh doanh hiện tại, chứ không chạy theo công nghệ.

“Các công ty nên nhìn AI qua lăng kính năng lực kinh doanh thay vì công nghệ”.

Qua đó, chúng ta có thể chia thành 3 nhóm ứng dụng chính của AI trong doanh nghiệp.

• Tự động hoá quy trình: Thiết lập các automation workflow thực hiện các công việc lặp lại. Đây có thể hiểu là tầng thấp nhất của AI. Ví dụ như nhập và sắp xếp dữ liệu, email marketing định kỳ, báo cáo định kỳ.
• Hiểu biết có nhận thức: Sử dụng các thuật toán deep learning, machine learning để phát hiện ra các khuôn mẫu trong dữ liệu lớn và giải thích ý nghĩa của chúng. Ví dụ như dự đoán và gợi ý khả năng mua hàng, xác minh gian lận, tự động hoá việc nhắm mục tiêu quảng cáo
• Tương tác có nhận thức: Cấp độ cao cấp nhất, AI có khả năng nhận thức và xử lý các ngôn ngữ tự nhiên, tương tác giao tiếp với người sử dụng. Ví dụ: Chatbot thông minh chăm sóc khách hàng 24/7, đọc dữ liệu lớn và đưa ra gợi ý.

Từ 3 nhóm ứng dụng lớn này, chúng ta có thể thấy được tiềm năng khổng lồ của AI trong lĩnh vực marketing. Dưới đây là 4 ứng dụng tiêu biểu của AI trong marketing.

Ứng dụng 1: Hỗ trợ phân tích và tổng hợp thông tin, để đưa ra quyết định

AI đang trở thành một công cụ quan trọng trong việc nghiên cứu và xây dựng kế hoạch marketing. Sử dụng AI, các nhà quảng cáo có thể nhanh chóng tìm ra những thông tin về khách hàng và thị trường mà họ cần để xây dựng một chiến lược marketing hiệu quả.

Hãy thử phân tích cơn sốt ChatGTP gần đây. Thành công của ChatGPT đến từ việc: (1) ứng dụng mô hình machine learning GPT-3 giúp xử lý ngôn ngữ tự nhiên, kết hợp với (2) Big Data dữ liệu lớn được OpenAI cung cấp cho hệ thống.

GPT-3 được xem như một trong những mô hình ngôn ngữ tự nhiên tiên tiến nhất hiện nay. GPT-3 (Generative Pre-trained Transformer 3) là một mô hình máy học dựa trên deep learning được huấn luyện bởi OpenAI. Nó được huấn luyện trên lượng dữ liệu lớn và đầy đủ để học cách tạo ra văn bản có liên quan với các chủ đề khác nhau.

Việc này tạo nên một chatbot ChatGTP thông minh có kho kiến thức rộng lớn và trò chuyện được với người sử dụng với ngôn ngữ tự nhiên.

ChatGPT có thể đóng vai trò như một trợ lý ảo, trợ thủ đắc lực trong công việc marketing ở một số trường hợp:

• Tổng hợp và tóm tắt các thông tin.
• Viết nội dung, kịch bản cho nhiều bối cảnh sử dụng khác nhau.
• Viết mã lập trình với đa dạng ngôn ngữ, từ ngôn ngữ lập trình HTML, Java, đến các công thức trong Excel.

Bạn có thể tham khảo một vài ví dụ của ứng dụng ChatGPT dưới đây để nâng cao hiệu suất, hoặc tìm kiếm thông tin cho các tác vụ trong marketing.

Xem thêm bài viết về ứng dụng của ChatGPT tại AI for Marketing.

Bên cạnh ChatGPT, một số công cụ trực tuyến khác cũng sử dụng AI để nâng cao hiệu suất của việc tìm kiếm và tổng hợp thông tin đến người sử dụng.

Ví dụ như nền tảng Hyper Auditor sử dụng AI để khám phá và so sánh chất lượng tài khoản của những người có ảnh hưởng, xác minh tính xác thực của đối tượng của họ và phân tích nhân khẩu học của đối tượng.

Xem thêm về Hyper Auditor tại AI for Marketing.

Hoặc nền tảng Similar Web sử dụng Big Data và AI để phân tích và tổng hợp dữ liệu từ hàng tỉ website, mobile app và các dữ liệu từ bên thứ ba để đưa ra các phân tích, báo cáo chính xác.

Ứng dụng 2: Tìm kiếm ý tưởng, sáng tạo và tối ưu hoá nội dung

2.1. Sáng tạo nội dung

Các công nghệ AI như mô hình ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học sâu (deep learning) và máy học (machine learning) được sử dụng để phân tích và tổng hợp thông tin từ các nguồn khác nhau, tạo ra nội dung có chất lượng cao và phù hợp với đối tượng khách hàng.

Người sử dụng chỉ cần nhập các thông tin yêu cầu (promt), lựa chọn đối tượng độc giả, lựa chọn văn phong… AI có thể hỗ trợ tạo nội dung chất lượng cao phù hợp với từng nền tảng như website, social media, email…

Một số dịch vụ sáng tạo nội dung bằng AI tiêu biểu như Write Sonic, Copy.AI đều cung cấp những tính năng này.

Xem thêm về các ứng dụng sáng tạo nội dung hình ảnh bằng AI tại AI for Marketing.

Một ví dụ khác, nhóm của chúng tôi thử nghiệm dùng AI để ra các mẫu thiết kế cho Social Media của nhãn hiệu Lốp xe Kumho.

• 100% hình ảnh ở trên được tạo bằng công cụ AI thông qua câu câu lệnh và hình ảnh gợi ý mà nhóm chúng tôi tải lên.
• Sau đó, nhóm thiết kế đặt text và các yếu tố thương hiệu vào hình ảnh để hoàn chỉnh mẫu thiết kế.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng AI không thể thay thế hoàn toàn con người trong việc viết nội dung, mà nó chỉ có thể hỗ trợ và tăng cường quá trình tạo nội dung. Quá trình kiểm tra và chỉnh sửa nội dung vẫn cần được thực hiện bởi con người để đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy.

Mô hình phía trên cho thấy cách nhà sáng tạo nội dung có thể “hợp tác” cùng AI theo hướng đưa ra yêu cầu, xác minh lại tính chính xác và chỉnh sửa nội dung tạo ra bởi AI và cuối cùng là phát triển lên theo định hướng sáng tạo của riêng mình.

2.2. Tối ưu và cá nhân hoá nội dung

Một trong những thế mạnh của AI là khả năng tìm kiếm hàng triệu thông tin trong thời gian ngắn. Một số nền tảng để tận dụng việc này để sử dụng AI tạo ra nội dung cá nhân hoá cho từng người sử dụng, ở từng hoàn cảnh cụ thể. Nội dung cá nhân hoá dễ dàng chiếm được cảm tình của khách hàng và mang lại tỉ lệ chuyển đổi cao.

Ví dụ, Makeover là một website nổi tiếng của Hà Lan về thiết kế và trang trí nội thất, thu hút hơn 1,5 triệu khách truy cập hàng năm.

Trong một thời gian dài, Makeover đã sử dụng popup để thu thập địa chỉ email của khách truy cập nhưng tỷ lệ chuyển đổi thấp. Một trong những lý do là vì các popup có nội dung không liên quan gây khó chịu cho khách truy cập.

Makeover sau đó đã ứng dụng Neru.ai một dịch vụ dùng AI tự động tạo ra nhiều biến thể nội dung, popup phù hợp với ngữ cảnh của người truy cập. Makeover hiển thị các popup có liên quan đến nội dung người đọc đang xem trên trang.

Ví dụ, họ đang đọc trang “Cảm hứng phòng trẻ sơ sinh” sẽ thấy popup với nội dung “Đăng ký để nhận thêm nhiều thông tin về phong cách thiết kế phòng ngủ cho trẻ”.

Điều đáng nói là toàn bộ các nội dung này được tạo và tuỳ biến hoàn toàn bằng AI.

Ứng dụng 3: Marketing tự động (Automation Marketing)

Trong những tác vụ công việc của Marketing, sẽ có rất nhiều quy trình tuyến tính mang tính lặp đi lặp lại hoặc xảy ra theo điều kiện. Vì vậy việc áp dụng tự động hoá (automation workflow) vào các hoạt động này sẽ giúp nâng cao hiệu suất và tiết kiệm thời gian rất nhiều.

Một số ví dụ cơ bản về Automation Marketing mà chúng ta thường gặp:

• Gửi báo cáo tóm tắt định kỳ.
• Gửi email lời nhắc khách hàng hoàn tất việc checkout mua hàng.
• Gửi email, tin nhắn chúc mừng sinh nhật hoặc sự kiện đặc biệt của khách hàng.
• Gửi email và lời mời chào phù hợp với từng loại ngữ cảnh và khách hàng khác nhau.

Bên cạnh đó, cũng có những ứng dụng Automation Marketing nâng cao và phức tạp hơn.

Một số ứng dụng AI có khả năng đọc toàn bộ các email gửi đến hộp thư chăm sóc khách hàng chung của doanh nghiệp và tự động phân loại. Các email cần ưu tiên phản hồi sẽ được gửi đến nhân viên tư vấn. Các email ít ưu tiên hoặc không cần hồi đáp sẽ được lưu trữ hoặc được AI tự trả lời.

Một ví dụ về Unbabel, một nền tảng dịch thuật trực tuyến, đã sử dụng n8n – một nền tảng xây dựng các automation workflow. Hệ thống gồm các workflow và điều kiện để đảm bảo quá trình vận hành cốt lõi của Unbabel được tự động hoá, giảm thiểu thời gian hao phí.

• Step 1: AI dịch các tài liệu được tải lên dịch vụ.
• Step 2: Khi tác vụ hoàn tất, AI sẽ chạy tiếp workflow thông báo đến kênh tin nhắn Slack cho các chuyên gia, cộng tác viên vào kiểm tra lại bản dịch.
• Step 3+: Hệ thống tiếp tục điều chỉnh các workflow theo điều kiện để AI chỉnh sửa lại bản dịch theo yêu cầu, hoặc gửi bản dịch hoàn tất đến bước tiếp theo.

Hệ thống được xây dựng chỉ trong vài tuần – từ lúc lên ý tưởng cho đến khi sản xuất – để chạy song song với sản phẩm chính. Sau khi triển khai thành công quy trình làm việc, nhóm Unbabel đã giúp người quản lý cộng đồng giảm 55% số lượng email liên quan đến giờ cao điểm mà họ phải gửi cho biên tập viên. Một sự cải thiện hiệu suất đáng kinh ngạc.

Ví dụ thứ 2 là về một số nền tảng như Mailchimp hoặc Totango cho phép người dùng tạo ra nhiều luồng trải nghiệm khách hàng (Customer Journey) khác nhau trên hệ thống. Mỗi luồng sẽ có một loạt các workflow và tác vụ marketing được thiết lập sẵn.

Mailchimp cung cấp nhiều pre build journeys (mẫu luồng trải nghiệm người dùng) để tự động hoá hàng loạt các trường hợp trải nghiệm của người dùng.

Totango cung cấp thư viện các workflow và nội dung phù hợp với nhiều luồng trải nghiệm người dùng.

Ứng dụng 4: Tối ưu hoá chăm sóc và trả lời khách hàng

Để tối ưu hoá dịch vụ khách hàng và chăm sóc khách hàng trong marketing, AI đã trở thành một công cụ quan trọng và hiệu quả. AI có thể giúp các công ty cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng tốc độ của quá trình giải quyết các vấn đề về dịch vụ khách hàng.

Ví dụ 1: Tự động hoá quá trình chăm sóc khách hàng

AI, với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể mở ra một kỷ nguyên mới trong việc sử dụng chatbot để chăm sóc khách hàng. Giờ đây chatbot có thể trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng và giải quyết các vấn đề của họ một cách nhanh chóng và hiệu quả và với ngôn ngữ tự nhiên.

Ví dụ về một thử nghiệm chúng tôi đang áp dụng trên chính nền tảng Media Lab của công ty. Chúng tôi sử dụng chatbot ứng dụng công nghệ của GPT-3 xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Việc cần làm chỉ đơn giản là “dạy” (theo đúng nghĩa đen) những lưu ý quan trọng. Sau đó, chatbot có thể tự ứng biến để chăm sóc khách hàng bằng công nghệ ngôn ngữ tự nhiên.

Ví dụ 2: Phân tích dữ liệu khách hàng và gợi ý sản phẩm tốt nhất cho khách hàng

AI có thể giúp phân tích dữ liệu khách hàng và tìm ra những giải pháp tốt nhất để tối ưu hoá dịch vụ khách hàng. Qua đó, AI có thể giúp gợi ý sản phẩm tốt nhất cho khách hàng dựa trên nhu cầu và mục tiêu của họ.

Ví dụ, nền tảng Algolia cung cấp dịch vụ tìm kiếm và gợi ý sản phẩm ứng dụng AI tích hợp trực tiếp trên website/ mobile app/ e-commerce.

Coursera một nền tảng học trực tuyến đã áp dụng công nghệ tìm kiếm và gợi ý sản phẩm này để gia tăng 30% tỉ lệ người dùng trả phí mua khoá học thông qua công cụ tìm kiếm

Tạm kết

Cách đây vài hôm, vào một ngày đẹp trời tháng 2/2023, tôi và một anh bạn nói với nhau để xem ChatGPT liệu là một “trend” nhất thời và sẽ xuống, hay sẽ là một xu hướng bền vững. Đến thời điểm viết bài này, tôi chợt nghĩ dùng từ “trend” – xu hướng – với AI không còn phù hợp nữa, nó không còn là xu hướng, nó đã ở đây rồi. Từ phù hợp bây giờ nên là “era” – kỷ nguyên, thời đại.

Chào mừng bạn đến với kỷ nguyên AI!

Giới thiệu về trang AI for Marketing

Đây là kênh cập nhật những nền tảng, tips ứng dụng AI để nâng cao hiệu suất công việc Marketing. Theo dõi AI for Marketing tại đây.