8 ứng dụng đang sử dụng trí tuệ nhân tạo Marketer hiện nay

Bạn có thể đã nghe rằng Trí tuệ nhân tạo (Al) là tương lai của ngành marketing. Nhưng không chỉ trong tương lai đâu, hầu hết các marketer đang sử dụng Al hằng ngày.

Dù bạn là một marketer thường áp dụng những thuật toán dự đoán để đưa ra những thông điệp tích cực hay là quản lý của một dịch vụ khách hàng sử dụng hệ thống trả lời tự động để trả lời câu hỏi của khách hàng, trí tuệ nhân tạo đã trở thành sự thật trong văn phòng của thế kỉ 21. Thậm chí cả cuối tuần, ứng dụng bạn dùng để nghe nhạc, chơi game và kết nối với bạn bè cũng đang khai thác khả năng của machine learning để cho bạn những trải nghiệm riêng biệt.

Đây là 8 cách các marketer đang sử dụng trí tuệ nhân tạo hiện nay:

1.       Công cụ tìm kiếm

Hiện nay, Google sử dụng hệ thông Al được gọi là RankBrain để đoán ý của người dùng khi họ gõ một cụm từ lạ vào công cụ tìm kiếm. Thông qua machine learning, RankBrain có thể dịch từ và cụm từ Google chưa bao giờ nhìn thấy ấy sang một cụm từ quen thuộc có nghĩa tương tự.

2.       Quảng cáo tự động (Programmatic Advertising)

Nếu bạn đã từng chạy một chiến dịch quảng cáo tự động, bạn đã tận dụng những thế mạnh của computational advertising – một chuỗi thuật toán cho phép các marketer cung cấp đúng quảng cáo vào đúng thời điểm, dựa vào những yếu tố như thông tin nhân khẩu học của người dùng, thói quen trực tuyến trong quá khứ và những nội dung họ đang xem khi quảng cáo xuất hiện.

Công nghệ này cũng cho phép agency Saatchi & Saatchi LA cho người dùng Facebook xem những quảng cáo Toyota riêng biệt gợi ý cho họ thực hiện các hoạt động kỳ lạ dựa trên sở thích riêng của họ. Ví dụ, những người đam mê võ thuật và những người thích tiệc BBQ sẽ thấy quảng cáo gợi ý họ nên thử một thú vui gọi là “Tai Kwan Tenderizer”.

3.       Quảng cáo trong hình ảnh (In-Image Advertising)

Để cung cấp những quảng cáo phù hợp với từng trường hợp, in-image advertising dựa vào một công nghệ machine learning được gọi là hệ thống thần kinh, một chuỗi thuật toán thông minh xử lý thông tin theo cách tương tự như não bộ của con người.

Bằng cách đưa hàng triệu hình ảnh được dán nhãn vào hệ thống thần kinh, agency GumGum đã huấn luyện công nghệ Al của mình nhận biết tất cả các loại vật thể, con người, màu sắc, chủ đề và logo nhãn hàng. Bằng cách này, công nghệ này có thể đặt một quảng cáo thích hợp vào mỗi bức ảnh. Ví dụ, bố mẹ có thể nhìn thấy quảng cáo sổ tay trong một bức hình mô tả trường học.

4.       Định hình khách hàng

Với định hình khách hàng, nhãn hàng sử dụng phân tích dữ liệu quy mô lớn để phân loại khách hàng của họ vào các nhóm khác nhau dựa trên thông tin nhân khẩu học, sản phẩm họ từng mua, hành vi ngoại tuyến và lịch sử duyệt web trực tuyến. Thông qua phân tích tiên đoán, các nhà tiếp thị thậm chí có thể xác định được khi nào khách hàng trải qua những sự kiện lớn trong cuộc sống – khoảng thời gian mà họ có thể sẽ thay đổi thói quen mua sắm của mình. Một ví dụ nổi tiếng, Target đã sử dụng hoạt động mua bán của khách hàng để gửi thư quảng cáo sản phẩm em bé cho phụ nữ mà họ dự đoán sẽ có thai, thậm chí trước khi ông bố biết tin con gái mình có thai.

5.       Nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng (Lead Nuturing)

Các công cụ bán hàng tự động sử dụng trí tuệ nhân tạo để giao tiếp ban đầu với khách hàng tiềm năng của công ty. Điều này cho phép các công ty thu thập thông tin liên lạc, giới thiệu tính năng của sản phẩm và bỏ qua những khách hàng không tiềm năng – trí tuệ nhân tạo có thể làm mọi việc mà chẳng cần đến đội ngũ nhân viên bán hàng thật.

Ví dụ, công cụ bán hàng tự động của Conversica sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để gửi email và trò chuyện, tạo cảm giác như con người đích thực. Một khi Al đã cung cấp thông tin cho khách hàng và xác định đây là đối tượng tiềm năng, nó sẽ nối máy đến nhân viên bán hàng để chốt giao dịch.

6.       Quảng cáo sản phẩm

Các nhà bán lẻ trực tuyến cung cấp các sản phẩm đề nghị thông qua hệ thống lọc cộng tác (collaborative filtering), một giải pháp của Al để liên kết những khách ghé thăm website với khách hàng khác có cùng nhu cầu. Nếu Người dùng A và Người dùng B đều mua sản phẩm giống nhau vào tháng 5, nhiều khả năng Người dùng A sẽ hứng thú với sản phẩm đầu tiên mà Người dùng B mua vào tháng 6.

Lọc cộng tác là công thức bí mật đã cung cấp năng lượng cho bộ máy gợi ý sản phẩm vô cùng mạnh mẽ và cả gợi ý cổ điển “người dùng mua sản phẩm này cũng mua….” của Amazon.

7.       Định giá năng động (Dynamic Pricing)

Định giá năng động sử dụng machine learning để đặt giá tốt nhất cho hàng hóa và dịch vụ của người bán ở bất kì thời điểm nào, dựa vào những gì khách hàng sẵn sàng trả cho sản phẩm trong hoàn cảnh tương tự ở quá khứ. Đó là lý do giá vé máy bay dao động tùy theo thời điểm bạn mua, hay lý do bạn phải trả nhiều tiền hơn khi sử dụng ứng dụng đi chung xe vào tối thứ bảy.

Trong thế giới thương mại điện tử, một công ty tên Feedvisor đã tự động điều chỉnh giá cho người bán trên Amazon Marketplace, cho phép họ tối ưu hóa lợi nhuận mà vẫn duy trì sự cạnh tranh với đối thủ.

Trong vương quốc Marketing, giá sản định giá năng động của Google tự động điều chỉnh số tiền nhỏ nhất một nhà xuất bản đồng ý chi trả cho một lượt truy cập quảng cáo, dựa vào chi phí người mua đã trả cho một sản phẩm tương tự.

8.       Thông điệp 1:1

Các digital publisher cung cấp cho mỗi người dùng trải nghiệm cá nhân hóa thông qua một dạng trí tuệ nhân tạo được gọi là giao diện người dùng thụ động. Phương pháp này không ngừng thu thập dữ liệu hành vi từ thiết bị của khách hàng, sử dụng machine learning để chọn trải nghiệm phù hợp với nhu cầu và mong muốn của khách hàng.

Nếu bạn đã từng dùng tính năng Spotify’s Running, bạn đã tận dụng giao diện người dùng thụ động. Ứng dụng này thu thập dữ liệu theo dõi tập luyện từ điện thoại người dùng để chọn nhạc có nhịp phù hợp với tốc độ người chạy

Nguồn advertisingvietnam.com