Machine learning trong marketing

Bạn đang truy cập website KNVN.VN - cộng đồng Khởi Nghiệp Việt Nam lâu đời nhất VN

Machine learning - Được định nghĩa là ngành học cung cấp cho máy tính khả năng học hỏi mà không cần được lập trình một cách rõ ràng.

Sau đây trong bài viết sẽ sử dụng thuật ngữ “ML” để viết tắt vì người viết chưa tìm được bản dịch tiếng việt nào phù hợp!

3 tác dụng mạnh mẽ của Machine learning trong marketing!

Ngày nay, các marketer được bị ngập chìm trong thế giới của dữ liệu người dùng - Bigdata: hành vi, sở thích, nhân chủng học…. Về lý thuyết, tất cả các dữ liệu trên giúp doanh nghiệp phân tích, sắp xếp các nhóm khách hàng có cùng 1 đặc điểm được dễ dàng hơn. Tuy nhiên thực tế không phải lúc nào cũng như vậy. Càng có nhiều dữ liệu được thêm vào thì nhà quảng cáo càng cần nhiều thời gian để hiểu ý nghĩa của thông tin và hành động.

ML là một trong số rất nhiều ứng dụng của AI - trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này cho phép máy tính có khả năng phân tích và giải thích dữ liệu để đưa ra dự đoán chính xác mà không cần lập trình rõ ràng. Càng nhiều dữ liệu được đưa vào phân tích đồng nghĩa với việc ML sẽ đưa ra dự đoán chính xác hơn. Nếu doanh nghiệp muốn nhắm vào nhóm khách hàng mục tiêu trên Internet một cách chuẩn xác hơn, ML là một phương pháp rất hiệu quả. Xác định tốt nhóm khách hàng mục tiêu giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và đưa ra kế hoạch marketing phù hợp hơn.

Dưới đây là một vài các các doanh nghiệp ứng dụng ML vào hoạt động marketing:
Khám phá xu hướng - bắt trend:

2017, hãng kem nổi tiếng nước Mỹ - Ben & Jerry’s cho ra mắt hàng loạt các vị kem có hương vị các món ăn phổ biến được dùng trong bữa sáng, tất cả chúng đều được làm từ sữa ngũ cốc. Dòng sản phẩm mới được ra đời từ việc sử dụng ML để phân tích những dữ liệu phi cấu trúc. Họ phát hiện trí tuệ nhân tạo và ML có khả năng lắng nghe và phân tích những gì đang được nói đến trong phạm vi công cộng.

Ví dụ, ít nhất 50 bài hát đã đề cập đến "kem cho bữa ăn sáng” tại một thời điểm. Cùng lúc đó lượng tìm kiếm cụm từ này trên các nền tảng khác nhau tăng vọt. Ngay lập tức ML đã phát hiện ra điều đó. ML có khả năng giải mã các cuộc trò chuyện văn hóa và xã hội từ đó hình thành các ý tưởng sản phẩm và nội dung mới đáp ứng trực tiếp các sở thích của người tiêu dùng.

Lựa chọn đúng Influncers - người có tầm ảnh hưởng ( đã được đề cập trong các bài trước)
Ben & Jerry’s không phải là doanh nghiệp đầu tiên hay duy nhất ứng dụng thành công ML trong việc kinh doanh của mình. Thương hiệu ô tô Nhật Bản mang tên Mazda đã thuê IBM Watson chọn ra những người có tầm ảnh hưởng hợp tác để ra mắt CX-5 mới tại lễ hội SXSW 2017 ở Austin, Texas. Tìm kiếm, phân tích các bài đăng trên mạng xã hội khác nhau để tìm các chỉ số phù hợp với giá trị thương hiệu, chẳng hạn như sở thích nghệ thuật, sự vượt trội và hứng thú, trí tuệ nhân tạo và ML đã đưa ra danh sách những người có ảnh hưởng sẽ kết nối tốt nhất với người hâm mộ tại lễ ra mắt dòng xe mới. Những đại sứ thương hiệu đó sau đó đã đi quanh thành phố trên chiếc xe mới và đăng về trải nghiệm của họ trên Instagram, Twitter và Facebook. Nhắm mục tiêu khách hàng một cách chính xác, Mazda SXSW, đã hợp nhất trí tuệ nhân tạo với hình thức quảng cáo Influncer để tiếp cận và thu hút đối tượng thích hợp, cũng như làm tăng uy tín thương hiệu.

Phân tích chiến dịch:

Tất nhiên, trong khi các ví dụ trên cho thấy cách ML khai thác vào cơ sở dữ liệu của khách hàng hiệu quả hơn, thì điều quan trọng là không bỏ qua là tương quan giữa hiệu quả và chi phí để thực hiện những chiến dịch như vậy.

Trong vài năm qua, gã khổng lồ bán lẻ mỹ phẩm Sephora luôn tự hào về một chiến lược email marketing đáng gờm, áp dụng mô hình dự đoán để gửi email với nội dung tùy chỉnh tương ứng với các đề xuất sản phẩm dựa trên mô hình, hành vi mua hàng của các khách hàng trung thành. Dự đoán là quá trình tạo, thử nghiệm và xác nhận mô hình để dự đoán tốt nhất trong khả năng. Chiến thuật tập trung vào dữ liệu của khách hàng trung thành giúp tăng 70% năng suất bán hàng cho Sephora, cũng như giảm năm lần thời gian phân tích chiến dịch - bên cạnh việc không tăng chi tiêu.

Vai trò ngày càng tăng của máy học trong quảng cáo

Khi dòng dữ liệu tiếp tục tăng không kiểm soát, việc triển khai ML trong các chiến dịch truyền thông sẽ càng trở nên phù hợp hơn khi bắt đầu các chiến dịch truyền thông tới người tiêu dùng. Thật vậy, tính tới năm 2022, đầu tư cho AI và ML sẽ lên tới 77.6 tỷ USD - dựa trên báo cáo của International Data Corporation. Các công ty như Ben & Jerry’s, Mazda và Sephora đã nhận ra tác động tích cực mà ML có thể có đối với thương hiệu của họ, bao gồm tỷ lệ tương tác cao hơn và ROI tăng. Các nhà quảng cáo khách cần sớm bắt kịp xu hướng công nghệ tương lai này để không bị lạc lõng và nhấn chìm.

----------------------------

Tác giả : Lê Phong dịch thuật - KNVN