Ngày càng có nhiều người tương tác trên mạng xã hội, và vì vậy, chúng đã trở thành một phần không thể thiếu của các chiến dịch marketing trong mọi lĩnh vực.

Theo Báo cáo Global State of Digital, trong năm 2019 có tới 4,388 tỷ người dùng Internet trên toàn cầu, và 79% con số này lại rất tích cực sử dụng mạng xã hội. Nếu được áp dụng tốt và có chiến thuật, thì social media marketing (tiếp thị mạng xã hội) sẽ giúp tăng trưởng doanh thu, tương tác, và cả nhận thức về doanh nghiệp của bạn. Tuy nhiên, chỉ sử dụng mạng xã hội không có nghĩa là bạn đang sử dụng nó có hiệu quả. Thứ quan trọng là, cách thức sử dụng các kênh mạng xã hội này – và machine learning có thể giúp bạn về điều đó.

Hiện ta đang trải qua kỷ nguyên bùng nổ về dữ liệu. Tuy nhiên, các dữ liệu này là không có giá trị nếu như không được phân tích. Với machine learning, ta đã có thể phân tích vô số bộ dữ liệu và tìm ra các xu thế phía sau chúng. Đây cũng là một công nghệ thường được triển khai bởi các chuyên gia machine learning, giúp cải thiện việc chuyển hóa dữ liệu thành tri thức, mà thông qua đó, doanh nghiệp có thể đưa ra các dự đoán chính xác, cũng như các quyết định dựa trên thực tế.

Machine learning cũng đem lại rất nhiều lợi ích khác, và bài viết sau đây sẽ đi sâu hơn vào một số khía cạnh trong doanh nghiệp mà có thể được cải thiện với machine learning.

1. Giám sát thương hiệu (Brand monitoring)

Hiện nay, sự thành bại của doanh nghiệp liên quan tới rất nhiều yếu tố, mà trong đó một yếu tố rất quan trọng là danh tiếng trên internet. Theo khảo sát Local Consumer Review, có tới 82% người tiêu dùng thường xuyên đọc các nhận xét về doanh nghiệp trên internet trước khi chọn tin tưởng một doanh nghiệp, với mức đọc trung bình là 10 nhận xét mỗi người. Điều này đã chứng minh rằng danh tiếng tốt là vô cùng quan trọng đối với thương hiệu, và nhà quản lý cần tìm cách đảm bảo danh tiếng cho doanh nghiệp một cách hiệu quả.

Giám sát thương hiệu do đó là một giải pháp hoàn hảo, và cũng là thứ mọi người tìm kiếm khi thấy tên nhãn hiệu trên mọi nền tảng, từ mạng xã hội, forum, blog, nhận xét online, tới các bài báo. Ngoài việc giúp doanh nghiệp phát hiện được những khủng hoảng tiềm tàng trước khi phát sinh, qua đó phản ứng kịp thời, giám sát thương hiệu còn giúp các nhà quản lý hiểu rõ hơn về nhóm khách hàng mục tiêu của họ, qua đó đưa ra các quyết định phù hợp hơn.

Tác dụng của machine learning

Machine learning là công nghệ nền tảng cho phân tích dự đoán, và vì vậy có thể giúp người ra quyết định hiểu được tất cả các quy trình trong doanh nghiệp, từ đó đưa ra được các quyết định dựa trên dữ liệu, hướng tới khách hàng, đem lại hiệu quả tốt hơn.

Giờ thì hãy thử nghĩ về những lần công ty của bạn được nhắc tới trên mạng – nó được nhắc tới bao nhiều lần? Là vài trăm hay vài nghìn lượt? Việc thu thập và phân tích các lượt nhắc này một cách thủ công là rất khó kiểm soát, trong khi đó, với machine learning, quy trình này lại có thể được thực hiện hết sức dễ dàng, nhanh chóng, cho ra những nhận xét chi tiết nhất về nhãn hàng của bạn.

Ngoại trừ khi khách hàng tự liên lạc trực tiếp với công ty khi họ không hài lòng, thì cách nhanh nhất để tìm kiếm những vị khách hàng này và hỗ trợ họ là thông qua phân tích cảm xúc – một tập hợp các thuật toán machine learning giúp đánh giá ý kiến của cộng đồng về doanh nghiệp. Cụ thể, phân tích cảm xúc sẽ sàng lọc ra các ý kiến theo tích cực và tiêu cực, giúp doanh nghiệp có thể nhanh chóng xác định được quan điểm của khách hàng, bất kể ngôn từ đang được sử dụng. Có thể thấy, công nghệ này giúp mở rộng quy mô quản lý khách hàng.

2. Nghiên cứu tập khách hàng mục tiêu

Ta có thể lấy rất nhiều thông tin của một người thông qua hồ sơ trực tuyến của họ: từ tuổi tác, giới tính, địa điểm, nghề nghiệp, tới sở thích, thu nhập, thói quen mua hàng… Chính vì vậy, mạng xã hội là một nguồn cung vô tận cho doanh nghiệp về dữ liệu khách hàng hiện tại, cũng như các khách hàng tiềm năng mà doanh nghiệp muốn thu hút. Qua mạng xã hội, các giám đốc marketing sẽ có cơ hội học hỏi về khách hàng của họ, cũng như cách sản phẩm và dịch vụ của công ty đang được sử dụng. Điều này sẽ hỗ trợ công tác phát hiện lỗi trên sản phẩm, cũng như chỉ ra các đường hướng cải tiến cho những sản phẩm đó.

Điều này cũng xuất hiện ở cả các mối quan hệ B2B (giữa doanh nghiệp với doanh nghiệp): dựa trên các tiêu chuẩn về kích cỡ, doanh thu hàng năm, và số lượng nhân viên, khách hàng B2B sẽ được phân khúc thành từng nhóm, giúp nhà cung cấp, thay vì phải tìm một giải pháp chung, thì có thể sử dụng nhiều phương thức khác nhau với từng phân khúc.

Tác dụng của machine learning

Các chuyên gia marketing thường phải xử lý khối lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, làm cho việc lên hồ sơ khách hàng và phân tích họ trở nên dường như vô tận. Thông qua việc triển khai công nghệ machine learning, các công ty sẽ có thể đơn giản hóa quy trình phân tích nhiều kênh khác nhau, cũng như tổng hợp thông tin giá trị từ chúng. Như vậy, việc ứng dụng machine learning sẽ giúp nhân viên trong doanh nghiệp có các dữ liệu sẵn để sử dụng cho phân khúc khách hàng.

Ngoài ra, các thuật toán machine learning cũng có thể chỉ ra các xu thế về hành vi cho từng nhóm khách hàng, qua đó tạo cơ hội cho doanh nghiệp được ra các dự đoán chuẩn xác, tạo lợi thế chiến thuật cho công ty.

3. Nhận diện hình ảnh và video

Trong năm 2020, công nghệ nhận diện hình ảnh và video đã trở thành một yếu tố mới nổi và cần thiết cho mọi công ty trong việc tạo dựng lợi thế cạnh tranh. Qua các mạng xã hội như Facebook và Instagram, ta có thể tìm thấy vô số các hình ảnh và video tới từ khách hàng tiềm năng – được cập nhật mới mỗi ngày, hay thậm chí là theo từng phút.

Công nghệ nhận diện hình ảnh, trước hết, sẽ giúp công ty xác định được sản phẩm người dùng yêu thích. Sau đó, với thông tin này, doanh nghiệp có thể định hướng cho các chiến lược marketing như bán hàng gia tăng (upsell) và bán chéo (cross-sell) cho các khách hàng hiện tại, hoặc tạo cạnh tranh về giá với các sản phẩm của đối thủ mà khách hàng yêu thích. Với công nghệ nhận diện hình ảnh, các doanh nghiệp cũng có thể hiểu hơn về khách hàng mục tiêu của họ, bởi lẽ thông qua chúng, ta có thể biết được về thu nhập, địa điểm, và sở thích của các khách hàng mà không có hồ sơ số đầy đủ.

Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể tìm ra những công năng mới cho sản phẩm của mình thông qua phân tích hình ảnh và video. Hiện nay trên internet đã có rất nhiều người quay video và chụp ảnh những hình thức sử dụng kỳ lạ của nhiều sản phẩm, và doanh nghiệp hoàn toàn có thể tận dụng những ý tưởng này.

Tác dụng của machine learning

Machine learning là một phần không thể thiếu trong công nghệ nhận diện hình ảnh và video – thường dựa trên việc đào tạo liên tục bằng đúng các thuật toán phù hợp, giúp hệ thống ghi nhớ được các xu thế.

Tuy nhiên, để tìm được các video và hình ảnh có giá trị, trước hết ta cần sàng lọc vô số các thông tin hiện diện trên mạng xã hội – một việc từng là bất khả thi nếu làm thủ công, song lại dễ dàng được thực hiện với sự hỗ trợ của machine learning. Như vậy, nếu được tích hợp với các công nghệ machine learning tiên tiến, thì nhận diện hình ảnh có thể mở ra một tầm cao cho doanh nghiệp trong việc định vị và hiểu khách hàng, cũng như cách khách hàng sử dụng sản phẩm của doanh nghiệp.

4. Xác định và hỗ trợ khách hàng thông qua chatbot

Tin nhắn đang dần được coi là công cụ tiện lợi nhất cho việc giao tiếp, mở ra một cơ hội mới cho các doanh nghiệp trong việc tương tác với khách hàng. Do ngày càng có nhiều ứng dụng chat và nhắn tin được ra đời với độ phổ biến cao, ví dụ như WhatsApp và Facebook Messenger, chatbot đang trở thành một công cụ marketing hữu hiệu – với khả năng xử lý rất nhiều loại thông tin, phục vụ cho nhiều yêu cầu khác nhau: từ các câu hỏi thường gặp tới những tác vụ nhiều biến.

Khác với các đường link và website thông thường, chatbot cung cấp cho người khả năng tìm kiếm và khám phá, thông qua chính mạng xã hội hoặc ứng dụng nhắn tin mà họ quen thuộc. Ở các phương thức digital marketing truyền thống, doanh nghiệp thường sử dụng hình ảnh, văn bản, và cả video để tương tác với khách hàng, trong khí đó bot thì lại giúp các nhãn hàng trực tiếp kết nối với từng khách hàng của họ, và mang lại những đoạn hội thoại rất tự nhiên.

Chatbot có trang bị công nghệ ML

Đa số các chatbot đều ứng dụng thuật toán machine learning. Nếu đó là một chatbot tập trung vào tác vụ, thì chatbot thường sử dụng lập trình ngôn ngữ tư duy (NLP), cũng như các điều luật nhất định, qua đó đưa ra các phản hồi có cấu trúc cho những yêu cầu đơn giản, mà không cần tới machine learning để hỗ trợ các tính năng cơ bản của bot.

Ngoài ra, còn có các chatbot dự đoán sử dụng dữ liệu – đóng vai trò như các trợ lí thông minh, với khả năng đưa ra các câu trả lời và gợi ý có liên quan, hay thậm chí là có cảm xúc tới người dùng. Các chatbot này thường sử dụng machine learning, và liên tục được huấn luyện, phát triển, và phân tích các sở thích của người dùng. Sự phối hợp này sẽ giúp người dùng có được những trải nghiệm cá nhân hóa hơn: họ có thể hỏi, cung cấp thông tin cần thiết, đồng cảm, hay thậm chí là đùa vui với chatbot – những điều mà họ không thể làm với các hình thức quảng cáo thông thường.

Khi sử dụng các chatbot thông minh, doanh nghiệp sẽ có thể hỗ trợ toàn bộ khách hàng của họ ở mọi lúc, mọi nơi. Với khả năng tiết kiệm chi phí và thời gian cho khách hàng, đồng thời cải thiện trải nghiệm của họ, chatbot là một trong những lợi ích to lớn nhất là AI đã đem lại cho các công ty tầm trung và cấp tập đoàn.

Theo Becoming Human

Tin liên quan: