Lizzie
Writer
Nhiều công ty - và các nhóm tiếp thị hỗ trợ họ - đang tăng cường áp dụng các giải pháp công nghệ thông minh để nâng hiệu quả hoạt động đồng thời cải thiện trải nghiệm khách hàng. Thông qua các nền tảng này, các nhà tiếp thị có thể hiểu được nhiều sắc thái hơn, toàn diện hơn về đối tượng mục tiêu. Sau đó, thông tin chi tiết thu thập được thông qua quá trình này có thể được sử dụng để thúc đẩy chuyển đổi đồng thời giảm bớt khối lượng công việc cho các nhóm tiếp thị.
xử lý ngôn ngữ tự nhiên
mua quảng cáo trên phương tiện truyền thông
ra quyết định tự động
tạo nội dung
cá nhân hóa thời gian thực
Trước khi triển khai một công cụ AI cho các chiến dịch tiếp thị, có một số yếu tố chính cần xem xét:
Kịp thời
Sự hoàn chỉnh
Tính nhất quán
Sự liên quan
Minh bạch
Sự chính xác
Tính đại diện
Một điều cần lưu ý khi chọn một công cụ là mức độ hiển thị bạn sẽ cần liên quan đến lý do tại sao nền tảng AI lại đưa ra một quyết định nhất định. Tùy thuộc vào thuật toán được sử dụng, các nhóm tiếp thị có thể nhận được một báo cáo rõ ràng về lý do tại sao một quyết định nhất định được đưa ra và dữ liệu nào ảnh hưởng đến quyết định đó, trong khi các thuật toán hoạt động ở cấp độ nâng cao hơn với học sâu có thể không thể đưa ra lý luận chính xác.
Trí tuệ nhân tạo trong marketing là gì?
AI thường được sử dụng trong các nỗ lực tiếp thị, nơi tốc độ là điều cần thiết. Các công cụ AI sử dụng dữ liệu và hồ sơ khách hàng để tìm hiểu cách giao tiếp tốt nhất với khách hàng, sau đó đưa ra các thông điệp phù hợp đúng thời điểm mà không cần sự can thiệp của các thành viên nhóm tiếp thị, đảm bảo hiệu quả tối đa. Đối với nhiều nhà tiếp thị ngày nay, AI được sử dụng để tăng cường nhóm tiếp thị hoặc để thực hiện các nhiệm vụ chiến thuật đòi hỏi ít sắc thái của con người hơn.Các trường hợp sử dụng tiếp thị AI bao gồm:
phân tích dữ liệuxử lý ngôn ngữ tự nhiên
mua quảng cáo trên phương tiện truyền thông
ra quyết định tự động
tạo nội dung
cá nhân hóa thời gian thực
Các thành phần của AI trong Marketing
Rõ ràng là trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò quan trọng trong việc giúp các nhà tiếp thị kết nối với người tiêu dùng. Các thành phần sau của tiếp thị AI tạo nên các giải pháp hàng đầu hiện nay đang giúp thu hẹp khoảng cách giữa lượng dữ liệu khách hàng đang được thu thập và các bước hành động tiếp theo có thể áp dụng cho các chiến dịch trong tương lai:Học máy
Máy học được thúc đẩy bởi trí thông minh nhân tạo và nó liên quan đến các thuật toán máy tính có thể phân tích thông tin và cải thiện tự động thông qua trải nghiệm. Các thiết bị tận dụng công nghệ máy học phân tích thông tin mới trong bối cảnh dữ liệu lịch sử có liên quan có thể cung cấp các quyết định dựa trên những gì đã hoặc chưa hoạt động trong quá khứ.Dữ liệu lớn và Phân tích
Sự xuất hiện của phương tiện truyền thông kỹ thuật số đã mang lại luồng dữ liệu lớn, tạo cơ hội cho các nhà tiếp thị hiểu được nỗ lực của mình và phân bổ chính xác giá trị trên các kênh. Điều này cũng dẫn đến sự bão hòa dữ liệu quá mức, vì nhiều nhà tiếp thị phải vật lộn để xác định tập dữ liệu nào đáng thu thập.Giải pháp nền tảng AI
Các giải pháp hiệu quả được hỗ trợ bởi AI cung cấp cho các nhà tiếp thị một nền tảng trung tâm để quản lý lượng lớn dữ liệu đang được thu thập. Những nền tảng này có khả năng thu thập thông tin tiếp thị sâu sắc về đối tượng mục tiêu để bạn có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về cách tiếp cận họ tốt nhất.Những thách thức đối với Tiếp thị AI
Tiếp thị hiện đại dựa trên sự hiểu biết sâu sắc về nhu cầu và sở thích của khách hàng, và sau đó là khả năng hành động dựa trên kiến thức đó một cách nhanh chóng và hiệu quả. Khả năng đưa ra quyết định theo thời gian thực, dựa trên dữ liệu đã đưa AI lên vị trí hàng đầu cho các bên liên quan tiếp thị. Tuy nhiên, các nhóm tiếp thị phải sáng suốt khi quyết định cách tích hợp tốt nhất AI vào các chiến dịch và hoạt động của họ. Việc phát triển và sử dụng các công cụ AI vẫn đang ở giai đoạn đầu. Do đó, có một số thách thức cần lưu ý khi triển khai AI trong tiếp thị.Thời gian đào tạo và chất lượng dữ liệu
Các công cụ AI không tự động biết những hành động nào cần thực hiện để đạt được các mục tiêu tiếp thị. Nó cần thời gian và được đào tạo để tìm hiểu các mục tiêu của tổ chức, sở thích của khách hàng, xu hướng lịch sử, hiểu bối cảnh tổng thể và thiết lập chuyên môn. Điều này không chỉ đòi hỏi thời gian mà còn đòi hỏi sự đảm bảo về chất lượng dữ liệu. Nếu các công cụ AI không được đào tạo với dữ liệu chất lượng cao, chính xác, kịp thời và đại diện, công cụ sẽ ít đưa ra các quyết định tối ưu không phản ánh mong muốn của người tiêu dùng, do đó làm giảm giá trị của công cụ.Sự riêng tư
Người tiêu dùng cũng như các cơ quan quản lý đang làm khó cho cách các tổ chức sử dụng dữ liệu của họ. Các nhóm tiếp thị cần đảm bảo rằng họ đang sử dụng dữ liệu người tiêu dùng một cách có đạo đức và tuân thủ các tiêu chuẩn, nếu không sẽ có nguy cơ bị phạt nặng và tổn hại danh tiếng. Đây là một thách thức mà AI lo ngại. Trừ khi các công cụ được lập trình để tuân thủ các nguyên tắc pháp lý cụ thể, chúng có thể vượt quá mức có thể chấp nhận được về việc sử dụng dữ liệu người tiêu dùng để cá nhân hóa.Hiệu quả không rõ ràng
Các nhóm tiếp thị có thể khó chứng minh giá trị của các khoản đầu tư vào AI cho các bên liên quan trong kinh doanh. Mặc dù các KPI như ROI và hiệu quả có thể dễ dàng định lượng, nhưng việc cho thấy AI đã cải thiện trải nghiệm khách hàng hoặc danh tiếng thương hiệu như thế nào thì ít rõ ràng hơn. Với suy nghĩ này, các nhóm tiếp thị cần đảm bảo họ có khả năng đo lường để phân bổ những lợi ích định tính này cho các khoản đầu tư vào AI.Các phương pháp triển khai tốt nhất
Bởi vì AI là một công cụ mới trong tiếp thị, các phương pháp hay nhất vẫn còn đang ở phía trước.Thích ứng với bối cảnh tiếp thị đang thay đổi
Sự xuất hiện của AI dẫn đến sự gián đoạn trong các hoạt động tiếp thị hàng ngày. Các nhà tiếp thị phải đánh giá công việc nào sẽ được thay thế và công việc nào sẽ được tạo ra. Một nghiên cứu cho rằng gần 6 trong số 10 công việc chuyên gia tiếp thị và nhà phân tích hiện tại sẽ được thay thế bằng công nghệ tiếp thị.Cách sử dụng AI trong tiếp thị
Điều quan trọng là phải bắt đầu với một kế hoạch kỹ lưỡng khi tận dụng AI trong các chiến dịch và hoạt động tiếp thị. Điều này sẽ đảm bảo các nhóm tiếp thị giảm thiểu những thách thức tốn kém và đạt được nhiều giá trị nhất từ việc đầu tư vào AI trong thời gian ngắn nhất.Trước khi triển khai một công cụ AI cho các chiến dịch tiếp thị, có một số yếu tố chính cần xem xét:
Thiết lập mục tiêu
Như với bất kỳ chương trình tiếp thị nào, điều quan trọng là phải thiết lập các mục tiêu rõ ràng và phân tích tiếp thị ngay từ đầu. Bắt đầu bằng cách xác định các khu vực trong các chiến dịch hoặc hoạt động mà AI có thể cải thiện, chẳng hạn như phân đoạn. Sau đó, thiết lập các KPI rõ ràng sẽ giúp làm sáng tỏ mức độ thành công của chiến dịch tăng cường AI - điều này đặc biệt quan trọng đối với các mục tiêu định tính như “cải thiện trải nghiệm của khách hàng”.Tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu
Khi bắt đầu chương trình AI, hãy đảm bảo rằng nền tảng AI sẽ không vượt qua ranh giới sử dụng dữ liệu được chấp nhận dưới danh nghĩa cá nhân hóa. Đảm bảo các tiêu chuẩn về quyền riêng tư được thiết lập và lập trình thành các nền tảng khi cần thiết để duy trì sự tuân thủ và lòng tin của người tiêu dùng.Số lượng và nguồn dữ liệu
Để bắt đầu với tiếp thị AI, các nhà tiếp thị cần có một lượng lớn dữ liệu theo ý của họ. Đây là những gì sẽ đào tạo công cụ AI về sở thích của khách hàng, xu hướng bên ngoài và các yếu tố khác sẽ tác động đến sự thành công của các chiến dịch hỗ trợ AI. Dữ liệu này có thể được lấy từ dữ liệu CRM, chiến dịch tiếp thị và trang web của riêng tổ chức. Ngoài ra, các nhà tiếp thị có thể bổ sung điều này với dữ liệu của bên thứ hai và thứ ba. Điều này có thể bao gồm dữ liệu vị trí, dữ liệu thời tiết và các yếu tố bên ngoài khác có thể góp phần vào quyết định mua hàng.Có được tài năng về khoa học dữ liệu
Nhiều nhóm tiếp thị thiếu nhân viên có kiến thức chuyên môn về khoa học dữ liệu và AI cần thiết, khiến việc làm việc với lượng dữ liệu khổng lồ và cung cấp thông tin chi tiết trở nên khó khăn. Để bắt đầu các chương trình, các tổ chức nên làm việc với các tổ chức bên thứ ba có thể hỗ trợ thu thập và phân tích dữ liệu để đào tạo các chương trình AI và tạo điều kiện cho việc bảo trì liên tục.Duy trì chất lượng dữ liệu
Khi các chương trình máy học tiêu thụ nhiều dữ liệu hơn, chương trình sẽ học cách đưa ra quyết định chính xác và hiệu quả. Tuy nhiên, nếu dữ liệu không được chuẩn hóa và không có lỗi, những thông tin chi tiết sẽ không hữu ích và thực sự có thể khiến các chương trình AI đưa ra quyết định cản trở các chương trình tiếp thị. Trước khi triển khai tiếp thị bằng AI, nhóm tiếp thị phải phối hợp với nhóm quản lý dữ liệu và các lĩnh vực kinh doanh khác để thiết lập quy trình làm sạch dữ liệu và duy trì dữ liệu. Khi làm như vậy, hãy xem xét bảy thứ nguyên dữ liệu thiết yếu:Kịp thời
Sự hoàn chỉnh
Tính nhất quán
Sự liên quan
Minh bạch
Sự chính xác
Tính đại diện
Chọn một nền tảng AI
Lựa chọn nền tảng hoặc các nền tảng phù hợp là một bước quan trọng để đưa một chương trình tiếp thị AI thành công. Các nhà tiếp thị nên sáng suốt trong việc xác định những khoảng trống mà nền tảng đang cố gắng lấp đầy và lựa chọn các giải pháp dựa trên khả năng. Điều này sẽ xoay quanh mục tiêu mà các nhà tiếp thị đang cố gắng đạt được - ví dụ: các mục tiêu về tốc độ và năng suất sẽ yêu cầu chức năng khác với các công cụ được sử dụng để cải thiện sự hài lòng tổng thể của khách hàng với AI.Một điều cần lưu ý khi chọn một công cụ là mức độ hiển thị bạn sẽ cần liên quan đến lý do tại sao nền tảng AI lại đưa ra một quyết định nhất định. Tùy thuộc vào thuật toán được sử dụng, các nhóm tiếp thị có thể nhận được một báo cáo rõ ràng về lý do tại sao một quyết định nhất định được đưa ra và dữ liệu nào ảnh hưởng đến quyết định đó, trong khi các thuật toán hoạt động ở cấp độ nâng cao hơn với học sâu có thể không thể đưa ra lý luận chính xác.