Ứng dụng AI vào digital marketing: Tối ưu hóa chiến lược và tương tác khách hàng

Trong thời đại số hóa ngày càng phát triển, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) vào lĩnh vực digital marketing đã trở thành một phần quan trọng trong chiến lược kinh doanh của nhiều doanh nghiệp. AI không chỉ giúp tối ưu hóa chiến lược và kế hoạch, mà còn cải thiện khả năng sáng tạo nội dung, cá nhân hóa thông điệp, thu thập và phân tích dữ liệu, đồng thời chăm sóc khách hàng.

Hãy cùng PMAX khám phá cách AI đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận và tương tác với khách hàng trong lĩnh vực digital marketing.

Lên chiến lược, kế hoạch

Trong quá trình xây dựng chiến lược, việc sử dụng chatbot AI như ChatGPT không chỉ giúp tổng hợp thông tin một cách nhanh chóng, hiệu quả mà còn hỗ trợ nghiên cứu chi tiết nhằm thực hiện các nghiên cứu chuyên sâu. Chatbot AI có khả năng thu thập và tổng hợp thông tin sơ khởi về một chủ đề hoặc sản phẩm, tạo ra nền tảng cho việc nghiên cứu. Công cụ này không chỉ tìm kiếm thông tin cơ bản mà còn cung cấp dữ liệu liên quan, các nguồn tham khảo tiềm năng, và chủ đề cần quan tâm. Cụ thể, chatbot AI có thể:

• Thu thập dữ liệu cơ bản: Chatbot AI có khả năng tự động thu thập thông tin cơ bản về sản phẩm hoặc chủ đề liên quan đến chiến lược tiếp thị. Điều này bao gồm thông tin về sản phẩm, thị trường, đối thủ cạnh tranh, và xu hướng ngành công nghiệp.
• Tạo bản tóm tắt: Chatbot AI có thể tạo ra bản tóm tắt ngắn gọn về các thông tin quan trọng nhất, giúp người dùng nắm bắt nhanh chóng bức tranh tổng quan.
• Xác định các nguồn tham khảo chất lượng: Chatbot AI có khả năng xác định các nguồn tham khảo chất lượng để giúp nghiên cứu chuyên sâu. Điều này đặc biệt hữu ích khi cần xem xét các tài liệu, bài viết, hoặc nghiên cứu trước khi bắt tay vào công việc nghiên cứu.
• Tạo ra các câu hỏi nghiên cứu: Chatbot AI có thể đề xuất các câu hỏi nghiên cứu cụ thể để hướng dẫn người tiếp quản trong việc tạo ra các nghiên cứu chi tiết và phân tích dữ liệu.

Việc sử dụng Chatbot AI để hỗ trợ nghiên cứu chuyên sâu giúp tối ưu hóa quá trình xây dựng chiến lược và đảm bảo rằng quyết định được đưa ra dựa trên sự hiểu biết rõ ràng và thông tin cụ thể (Lưu ý không nên research các thông tin mới về thị trường, xu hướng… vì AI chỉ cập nhật đến 1/2022).

Sản xuất nội dung

AI không chỉ hỗ trợ phát triển ý tưởng nội dung một cách nhanh chóng, mà còn đa dạng hóa nội dung trên nhiều nền tảng khác nhau. Hơn nữa, AI có thể sản xuất hình ảnh và video với tốc độ vượt trội, cho phép cá nhân hóa thông điệp marketing đến từng đối tượng khách hàng. Dưới đây là ví dụ cụ thể về hai công cụ AI phổ biến được sử dụng trong việc lên ý tưởng và sản xuất nội dung.

Pictory cho sản xuất video

Pictory là một ví dụ xuất sắc về công cụ AI cho sản xuất video. Nó sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo video từ văn bản hoặc tóm tắt nội dung. Bằng cách nhập văn bản mô tả sản phẩm hoặc dự án, Pictory có thể tạo ra video động, sử dụng hình ảnh, video clip, và hiệu ứng chuyển cảnh một cách tự động. Điều này giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho việc tạo video marketing đặc sắc và thu hút sự chú ý của khách hàng.

Minh họa cách sử dụng Pictory.
Nguồn: PMAX

MidJourney cho sản xuất hình ảnh

MidJourney là một ví dụ khác về công cụ AI cho sản xuất hình ảnh. Công cụ này sử dụng trí tuệ nhân tạo để biến đổi hình ảnh thông thường thành những tác phẩm nghệ thuật độc đáo. Với MidJourney, bạn có thể nhập hình ảnh sản phẩm hoặc biểu đồ dữ liệu và cho phép AI tạo ra hình ảnh được làm phong cách và thu hút. Điều này giúp làm nổi bật sản phẩm và thông điệp của bạn trong các chiến dịch quảng cáo và tiếp thị.

Tuy nhiên, luôn cần chú ý đến vấn đề bản quyền khi sử dụng các hình ảnh và video được tạo ra bằng công cụ AI, đảm bảo bạn có quyền sử dụng các tài liệu và tài sản này một cách hợp pháp để tránh vi phạm quyền sở hữu trí tuệ và vấn đề pháp lý.

Mô phỏng cách sử dụng MidJourney.
Nguồn: PMAX

Tự động hóa programmatic ads

Trong lĩnh vực quảng cáo programmatic, AI đóng một vai trò quan trọng trong việc đơn giản hóa các quy trình phức tạp, giúp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và cải thiện trải nghiệm của người dùng. Dưới đây là ví dụ về cách AI đơn giản hóa các quy trình liên quan đến Meta Ads và Google Ads:

• Quản lý chiến dịch Meta Ads

AI có thể tự động tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo trên nền tảng Meta Ads (trước đây là Facebook Ads) bằng cách dự đoán hiệu suất của các quảng cáo và tối ưu hóa ngân sách cho các chiến dịch cụ thể. Thay vì phải thủ công theo dõi và điều chỉnh từng chi tiết, AI có khả năng tự động điều hướng ngân sách đến các quảng cáo hiệu quả nhất dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Meta phát triển những công cụ quảng cáo AI nhằm hỗ trợ doanh nghiệp/ nhà sáng tạo nội dung.
Nguồn: PMAX

• Quản lý chiến dịch Google Ads

Trong trường hợp Google Ads, AI có thể giúp đơn giản hóa việc quản lý chiến dịch bằng cách tự động tạo và quản lý các quảng cáo trên nhiều nền tảng, từ tìm kiếm đến hiển thị và video. Hệ thống AI có khả năng phân tích dữ liệu và tối ưu hóa tự động các chi tiết như từ khóa, tiêu đề, và ngân sách.

Google hỗ trợ người dùng đưa ra quyết định đặt giá thầu tốt hơn trên các kênh bằng cách chuyển sang mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu và chỉ định tín dụng chuyển đổi cho nhiều điểm tiếp xúc có khả năng gia tăng chuyển đổi nhiều nhất. 
Nguồn: Google

Tạo nội dung cá nhân hóa

AI cũng có khả năng tạo nội dung quảng cáo cá nhân hóa dựa trên dữ liệu người dùng. Thay vì phải thủ công tạo hàng loạt quảng cáo cho từng đối tượng, AI có thể tự động tạo nội dung phù hợp với từng người dùng dựa trên sở thích, hành vi trước đó và dữ liệu cá nhân.

Việc sử dụng AI để đơn giản hóa các quy trình trong quảng cáo programmatic không chỉ giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực mà còn tạo ra các chiến dịch quảng cáo hiệu quả hơn và tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng.

Tích hợp xử lý dữ liệu trong CDP – Customer Data Platform

CDP là một công cụ mạnh mẽ giúp tổng hợp, quản lý, và phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn trực tuyến và ngoại tuyến khác nhau. Khi kết hợp với AI, CDP có thể nâng cao khả năng xử lý dữ liệu và tạo ra các lợi ích quan trọng trong lĩnh vực tiếp thị và tương tác khách hàng.

Ví dụ minh họa cách kết hợp AI và CDP để tạo ra hồ sơ khách hàng chính xác và toàn diện nhất trong chiến lược marketing của doanh nghiệp.
Nguồn: Insider

Dưới đây là cách AI đóng vai trò trong CDP:

1. Thu thập và kết nối dữ liệu

AI có thể tự động hóa quá trình thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm trang web, ứng dụng di động, hệ thống CRM, dữ liệu offline, và thậm chí dữ liệu từ các thiết bị IoT. AI có khả năng tự động xác định, chuẩn hóa, và kết nối dữ liệu từ những nguồn này, giúp tạo ra một cơ sở dữ liệu khách hàng toàn diện và đồng nhất trong CDP.

2. Phân tích dữ liệu và dự đoán

AI có thể sử dụng các thuật toán học máy và khai phá dữ liệu để phân tích dữ liệu khách hàng. Nó có khả năng nhận biết xu hướng, quy luật, và mẫu dữ liệu tiềm ẩn, từ đó dự đoán hành vi của khách hàng và xác định các khách hàng tiềm năng. Ví dụ, AI có thể dự đoán khi nào một khách hàng cụ thể có khả năng mua sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.

3. Cá nhân hóa và tối ưu hóa chiến dịch

Dựa trên thông tin từ CDP và dự đoán của AI, bạn có thể tạo ra các chiến dịch tiếp thị và tương tác cá nhân hóa hơn. AI có thể gợi ý nội dung, thời điểm, và cách tiếp cận tốt nhất cho từng khách hàng cụ thể. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất chiến dịch, tăng tỷ lệ chuyển đổi và trải nghiệm khách hàng.

4. Quản lý và duyệt dữ liệu

AI có thể tự động duyệt dữ liệu trong CDP để xác định thông tin không chính xác, lỗi dữ liệu, hoặc vấn đề bảo mật. Điều này đảm bảo rằng dữ liệu trong CDP luôn là đáng tin cậy và tuân thủ các quy tắc về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu.

Tóm lại, AI chơi một vai trò quan trọng trong việc tận dụng CDP để tạo ra chiến lược tiếp thị và tương tác khách hàng hiệu quả hơn. Nó giúp tối ưu hóa việc thu thập, quản lý, và sử dụng dữ liệu khách hàng, từ đó cung cấp lợi ích lớn cho doanh nghiệp bằng cách tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị và tăng cường trải nghiệm của khách hàng.

Chăm sóc khách hàng

Sự xuất hiện của mô hình AI chăm sóc khách hàng đã mang lại cơ hội lớn để tương tác với khách hàng thông qua ngôn ngữ tự nhiên. Điều này giúp tối ưu hóa trải nghiệm của họ thông qua việc cung cấp thông tin nhanh chóng và hỗ trợ đáp ứng nhu cầu của họ.

Tuy nhiên AI cũng đặt ra một loạt thách thức. Nếu không được quản lý và kiểm soát cẩn thận, có thể xảy ra việc gửi thông tin sai lệch hoặc không xử lý tình huống khéo léo khi người dùng xảy ra vấn đề với sản phẩm. Điều này có thể dẫn đến khủng hoảng truyền thông, ảnh hưởng xấu đến hình ảnh và uy tín của doanh nghiệp. Vì vậy, cần phối hợp khéo léo giữa AI và con người để đảm bảo rằng tương tác với khách hàng luôn diễn ra một cách mượt mà, đáng tin cậy và cá nhân hóa. Cân nhắc về chi phí cũng là một yếu tố quan trọng, và sự đầu tư ban đầu trong triển khai và cấu hình AI cần phải đi đôi với hiệu suất và giá trị dài hạn.

Kết luận

Trong bối cảnh thị trường ngày càng cạnh tranh và sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, việc áp dụng AI vào digital marketing không chỉ là một xu hướng, mà còn là một yếu tố quyết định để doanh nghiệp có thể thích nghi và dẫn đầu. AI không chỉ giúp tối ưu hóa chiến lược marketing mà còn mang đến trải nghiệm tương tác cao cấp và cá nhân hóa cho khách hàng, đặt họ vào trung tâm của mọi quyết định kinh doanh. Để không bị tụt hậu, doanh nghiệp cần nhìn nhận AI như một cơ hội, một công cụ đắc lực, và đầu tư thích hợp để khai thác tối đa những lợi ích mà AI mang lại trong lĩnh vực digital marketing.