Những điều cần biết về Machine Learning và Digital Marketing trong năm 2021

Ngày nay, hệ sinh thái mobile marketing đã có sự phát triển lớn thông qua việc tiếp cận Machine Learning, từ tự động hóa đặt giá thầu đến việc sử dụng chatbots. Người dùng dần biết đến Machine Learning cho dù họ chưa thật sự hiểu rõ, cũng như ứng dụng vào cuộc sống như thế nào. Chẳng hạn, có đến 97% người dùng smartphone hiện đang sử dụng trợ lý giọng nói nhờ vào AI. Dự báo đến năm 2025, thị trường trí tuệ nhân tạo sẽ có giá trị 1.91,60 tỷ USD. Điều này cho thấy AI đang dần trở thành một phần trong cuộc sống hiện nay. 

Bài viết sau sẽ cung cấp một số thông tin, cách Machine Learning đã thay đổi quá trình làm việc của marketers, tiếp cận người dùng mục tiêu cũng như làm thế nào để cung cấp dịch vụ tốt cho người dùng.

Tìm hiểu về machine learning

Machine Learning hiện sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra hệ thống có thể tự học hỏi và cải tiến các nhiệm vụ được giao. Machine Learning sẽ yêu cầu AI cho phép truy cập vào dữ liệu để đưa ra phân tích theo mục tiêu cụ thể, cũng như dễ dàng hoàn thành công việc theo yêu cầu. Ví dụ các doanh nghiệp có thể sử dụng Machine Learning để tự động hóa những công việc không thực hiện được, hoặc để hoàn thành công việc mất nhiều thời gian nếu làm theo thủ công.

Tầm quan trọng của Machine Learning đối với hoạt động Mobile Marketing

Mobile Marketers ngày nay sử dụng Machine Learning để cải thiện mức độ nhắm mục tiêu người dùng, xác định và tìm cách tiếp cận đối tượng mang lại giá trị lớn cho doanh nghiệp. Bên cạnh đó, công cụ này cũng cung cấp các dịch vụ cần thiết cho người dùng hiện tại và người dùng mới. Ví dụ: công nghệ Machine Learning cung cấp dịch vụ hỗ trợ 24/7, tận dụng giá trị của user để tạo ra doanh thu. Có thể nói Machine Learning sẽ giúp con người hoàn thành các nhiệm vụ khó khăn và những việc này hoàn toàn thực hiện một cách tự động hóa. Nếu không có Machine Learning, doanh nghiệp sẽ khó duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường, hay mở rộng quy mô phát triển doanh nghiệp.

Để tối ưu chiến lược marketing khi sử dụng Machine Learning, điều cần làm đó là xem xét công việc nào có thể tự động hóa, và việc nào cần sự tương tác của con người. Jason Hall – nhà sáng lập và là Giám đốc điều hành của FiveChannels cho biết “Chương trình AI có thể tạo báo cáo mà không cần sự hỗ trợ từ bất kỳ yếu tố nào, nhưng dữ liệu thu thập được cần có sự kết nối với khách hàng, người dùng tiềm năng. Sự đồng cảm, khả năng đưa ra những câu chuyện là điều mà máy móc không thể bắt chước và truyền tải tốt như con người”.

Machine learning và digital marketing: 9 cách công nghệ AI thay đổi quá trình làm việc của marketers

1. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng

Cá nhân hóa là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp đạt được mục tiêu tiếp cận người dùng tiềm năng. Có đến 3/4 (hơn 75% người dùng) thất vọng vì trải nghiệm mua sắm thiếu ấn tượng, 91% người dùng sẽ tiếp tục mua sắm, sử dụng dịch vụ của thương hiệu cung cấp các đề xuất phù hợp với họ, đưa ra ưu đãi mang tính cá nhân hóa. Machine Learning hiện đang giúp marketer tạo ra trải nghiệm độc đáo cho khách hàng nhằm thúc đẩy doanh số bán, nâng cao lòng trung thành với thương hiệu cũng như tăng giá trị vòng đời khách hàng (LTV).

Một số các ứng dụng thương mại điện tử (e-commerce apps) hiện đang sử dụng Machine Learning để đưa ra cho người dùng đề xuất mua sắm thông qua các giao dịch trước đó, cũng như dựa trên các sản phẩm trong giỏ hàng. Ví dụ, một số app giải trí như Netflix và Amazon Prime Video hiển thị các đề xuất thông qua lịch sử xem của người dùng.

Machine Learning thực hiện phân tích các vấn đề, từ đó giúp tìm ra cách để tối ưu hóa. Bạn có thể lựa chọn nhiều loại hình marketing khác nhau để thực hiện cá nhân hóa. Chẳng hạn, sử dụng công nghệ để quản lý nội dung app và web, cá nhân hóa email để tăng tương tác hoặc phân phối quảng cáo đến đúng đối tượng người xem, phù hợp với sở thích của họ.

2. Chatbots giúp hỗ trợ khách hàng tốt hơn

Machine Learning có thể giúp cải thiện trải nghiệm người dùng bằng nhiều cách. Ví dụ, sử dụng chatbots để hỗ trợ 24/7 và không để người dùng phải chờ đợi lâu. Chatbots hiện là phần mềm áp dụng các quy tắc đã được xác định và (hoặc) áp dụng Machine Learning để xác định người dùng đang tìm kiếm gì, từ đó cung cấp thông tin phù hợp. Chatbots có thể sử dụng cho kênh SMS, khung chat trên website hoặc trang social media.

Việc lựa chọn sử dụng chatbot phụ thuộc vào bản chất app. Bên cạnh đó, chatbots còn đem lại những lợi ích như:

  • Tự động hóa các công việc một cách nhanh chóng, giúp tiết kiệm thời gian, chi phí.
  • Tăng tỷ lệ chuyển đổi trên nhiều kênh marketing.
  • Tiếp cận khách hàng tiềm năng.
  • Giảm khả năng khách hàng rời bỏ thông qua việc quản lý số lượng lớn yêu cầu hỗ trợ.
  • Gửi tin nhắn tiếp theo phù hợp cho khách hàng và hỗ trợ thực hiện outbound marketing.
  • Thông báo sản phẩm mới và đưa ra mức chiết khấu hấp dẫn để thúc đẩy tương tác.

Lưu ý là không phải chatbots nào cũng sử dụng Machine Learning. Có chatbots tự động gửi tin nhắn, chatbots dựa trên các quy tắc được giới hạn phản hồi, cũng như chatbots có thể tự học hỏi thông qua sự trợ giúp của AI. Chatbots lúc này đã có thời gian tìm hiểu hành vi con người và có thể tự động trả lời những câu hỏi không mang tính phức tạp cao.

3. Machine Learning giúp phát triển sản phẩm

Có thể nói AI sẽ giúp xác định sản phẩm và dịch vụ nào phù hợp với đối tượng người dùng hiện tại. 72% người dùng thường tìm kiếm bằng giọng nói và điều này dần trở thành 1 phần trong cuộc sống. Theo dự báo, thương mại bằng giọng nói sẽ đạt giá trị 40 tỷ USD vào năm 2022. Các thương hiệu sẽ có nhiều cơ hội để xác định nhu cầu khách hàng, tăng khả năng tiếp cận và thúc đẩy doanh số bán nhiều hơn. Trợ lý giọng nói thông qua AI sẽ liên tục học hỏi hành vi người dùng và thu thập dữ liệu để thực hiện cá nhân hóa ở mức cao nhất có thể. Các doanh nghiệp cũng có thể sử dụng phân tích giọng nói để xác định cần cải thiện những gì để tiếp cận người dùng tốt hơn. Chẳng hạn như thay đổi thiết kế UX hay dịch vụ hỗ trợ khách hàng.

4. Tối ưu thiết kế website và UX

Xây dựng và tối ưu trải nghiệm người dùng hay thiết kế web là yếu tố quan trọng để đạt được mục tiêu đã đặt ra. Thông qua việc sử dụng các chỉ số cần thiết như heat maps (bản đồ nhiệt) hay phân tích khác, Machine Learning sẽ giúp Marketer tối ưu thiết web với chiến lược cụ thể hơn thông qua dữ liệu có sẵn. Bên cạnh đó, Machine Learning còn được sử dụng để thực hiện A/B Testing, cũng như liên tục cải thiện trải nghiệm người dùng.

5. Tận dụng marketing automation

Machine Learning và Marketing Automation giúp bạn giảm thời gian cho các công việc mang tính lặp đi lặp lại, từ đó có thể tập trung thực hiện và quản lý các chiến lược quan trọng. Marketing Automation là việc sử dụng phần mềm tự động hóa các quy trình như Email Marketing, quản lý social media và thực hiện các chiến dịch quảng cáo. Nói cách khác, tự động hóa cho phép tạo báo cáo cross-app, cross-partner và cross-network. Điều này giúp tập trung dữ liệu từ chiến dịch quảng cáo, quốc gia, mạng lưới khác nhau trên một dashboard để dễ dàng phân tích KPI. Quyền truy cập dữ liệu cho phép thực hiện các thay đổi theo thời gian thực liên quan đến giá thầu, ngân sách để có thể tối ưu chiến dịch đa nền tảng một cách tổng quan. Ngoài ra, tự động hóa cũng có thể thực hiện bằng cách áp dụng quy tắc tự thay đổi thuộc tính không đáp ứng được tiêu chuẩn đề ra.

Vậy làm thế nào để tối ưu quảng cáo nhắm mục tiêu thông qua tự động hóa và machine learning?

Mobile Marketers cần biết được nên lựa chọn kênh nào, phân phối chi tiết quảng cáo ra sao cũng như thời gian chạy chiến dịch là bao lâu. Marketer có thể quản lý tốt những thông tin này nhờ vào Machine Learning. Chẳng hạn nhắm mục tiêu đến đối tượng tiềm năng để nhận được giá trị cao từ nhóm khách hàng thông qua công cụ Lookalike Audience. Lookalike Audience là những người có điểm chung tương tự với đối tượng người dùng hiện đang nhắm đến. Bạn có thể sử dụng nhiều đối tượng Lookalike cho 1 chiến dịch để phân phối quảng cáo đến đúng người dùng hơn.

Marketing Automation giúp điều chỉnh nhóm người dùng phù hợp với tiêu chí đã đặt ra, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí để đạt doanh thu. Marketing Automation sẽ cập nhật đối tượng theo thời gian thực để không phải mất thời gian thêm hoặc xóa đối tượng người dùng. Ngoài ra, công cụ này còn giúp thực hiện A/B Testing để phân khúc khách hàng thành từng nhóm nhỏ, nhằm kiểm soát tốt hơn.

6. Tự động hóa việc mua quảng cáo

Mua quảng cáo tự động có nghĩa là một quá trình tự động mua hoặc bán vị trí quảng cáo thông qua cuộc trao đổi cụ thể. Quá trình này sẽ sử dụng Machine Learning để cải thiện hiệu quả và đưa ra các quyết định tốt hơn liên quan đến thiết lập và chạy quảng cáo. Có nghĩa là Machine Learning sẽ giúp dự báo, lập kế hoạch, tối ưu các chiến lược đề ra. Ngoài ra, AI cũng giúp tập trung vào chiến lược và giúp tiết kiệm thời gian cho các công việc mang tính chất thủ công.

7. Tự động hóa hoạt động email marketing

Email marketing được Machine Learning hỗ trợ sẽ giúp các email được gửi đi mang tính cá nhân hóa cao hơn. Từ đó, bạn có thể dễ dàng đạt được mục tiêu marketing, phân khúc đối tượng người dùng, quản lý nội dung cũng như thu thập dữ liệu để tăng tính cá nhân hóa. Những điều này sẽ giúp bạn tạo ra email mang tính cá nhân hóa cao hơn, dễ dàng thu hút khách hàng và xây dựng lòng trung thành trong thời gian dài hơn.

Nhắc đến Email marketing thì MailChimp, Moosend, SendinBlue đều là những công cụ có tích hợp Machine Learning để giúp doanh nghiệp gửi email đến khách hàng. Bên cạnh việc quản lý nội dung, Machine Learning cũng hỗ trợ xác định thời gian phản hồi tốt nhất khi gửi email. Các công cụ này cũng đảm bảo tên miền có sự uy tín để gửi email đến khách hàng thành công.

8. Phân tích SEO với machine learning

Có thể nói Machine Learning giúp marketer thực hiện các phân tích liên quan đến SEO theo quy mô lớn. Một số công cụ như SEMrush, WordTracker sẽ cung cấp một vài thông tin liên quan đến thứ hạng từ khóa trên công cụ tìm kiếm, xác định thuật ngữ hay từ khóa nào bạn có thể lựa chọn để nhắm mục tiêu. Ngoài ra, những công cụ này cũng giúp xác định, xây dựng các liên kết, cũng như đánh giá trang nào của website cần tối ưu lại. Những công cụ phân tích SEO này có thể đưa ra báo cáo để từ đó doanh nghiệp có cơ sở cho việc tăng trưởng và tăng khả năng hiển thị.

Machine Learning cũng được sử dụng để tạo nội dung cho hành trình người dùng, thể hiện tính cá nhân hóa cao hơn. Ví dụ như triển khai thực hiện SEO, tạo nội dung trên trang thông qua Machine Learning.

9. Chống lại việc gian lận quảng cáo và gian lận bot trong ứng dụng

Gian lận quảng cáo (Ad fraud) là một vấn đề không quá mới trong hệ sinh thái mobile marketing ngày nay. Một nghiên cứu cho thấy giả mạo người dùng vẫn là loại gian lận phổ biến trong hệ sinh thái quảng cáo trên mobile. Con số này chiếm đến 54,6% tổng số hoạt động gian lận trên thế giới. Tỷ lệ gian lận toàn cầu của lĩnh vực game đã tăng đến 172,95% từ tháng 8/2019 đến 2020. Mỹ là quốc gia chứng kiến ​​mức tăng đến 310,29% trong cùng khung thời gian này. Vì vậy, nếu không có biện pháp ngăn chặn thích hợp, hoạt động này sẽ khiến các nhà quảng cáo tốn chi phí lớn nhưng không đem lại hiệu quả gì từ việc thực hiện các chiến dịch quảng cáo. Các công cụ AI và Machine Learning, như Unbotify được biết đến là có thể chống lại gian lận quảng cáo bằng cách học hỏi, ghi nhận hành vi người dùng để từ đó xác định được đâu là người dùng thực và đâu là bots.

Nguồn: adjust.com

Please rate this post if you find it helpful

Click on a star to rate it!

Average rating 5 / 5. Vote count: 6

No votes so far! Be the first to rate this post.

Leave a Reply

Your email address will not be published.