Machine learning hỗ trợ đưa ra các quyết định thông minh

Qui trình Machine learning (Máy học) ngày càng thống trị trong nhiều mảng công nghệ khác nhau. Nó có thể là những công cụ đơn giản nhất như kiểm tra lỗi chính tả khi viết bài, hay thiết lập chế độ tự động loại bỏ thư rác trong hộp mail. Mở rộng hơn, quy trình Machine learning còn được ứng dụng trên các mạng xã hội như Facebook, Twitter, Instagram, Google+ (giúp đưa ra các nội dung đề nghị), hay trên các nền tảng Website (giúp đưa ra lời khuyên dựa trên dự đoán về hành vi, sở thích của người dùng).

Trong thế giới Marketing, Machine learning sẽ mang lại cơ hội hiểu biết sâu hơn về hành trình mua sắm của khách hàng. Nó giúp “thuần hóa” lượng dữ liệu khổng lồ sẵn có thành những hiểu biết có giá trị về các điểm tiếp xúc và hành vi khách hàng. Thay vì cố gắng tìm hiểu ý định của người dùng theo cách thủ công, Marketer có thể phân tích dữ liệu để mang lại một bức tranh rõ nét hơn về ‘thứ khách hàng đang quan tâm’ hoặc ‘nội dung người dùng muốn thấy’.

Qui trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP – Natural Language Processing) là một trong những ứng dụng Machine learning cực kỳ hữu ích cho hoạt động tiếp thị. Nói nôm na là làm cho máy tính có thể hiểu được ngôn ngữ của con người. Bước đầu NLP phân tích nội dung dựa trên các chủ đề, sau đó nhóm chúng thành từng danh mục riêng và hiểu rõ từng đối tượng nào quan tâm đến từng danh mục nào.

Ví dụ nội dung website có thể được nhóm thành mục B2B và B2C, và trong từng mục sẽ được chia nhỏ thành nhiều chủ đề khác nhau như “personalization” (cá nhân hóa), “technology” (công nghệ), hay “machine learning” (Máy học). Khi người dùng ghé website và bắt đầu phát ra tín hiệu về mối quan tâm đối với một nội dung nào đó, hệ thống Machine learning có thể hiểu đâu là thứ người này quan tâm và loại hình tiếp thị nào có thể phù hợp nhất giúp thúc đẩy hành động. Từ những hiểu biết này, Marketer có thể nhóm người dùng vào những phân khúc nhất định để nhắm mục tiêu quảng cáo (target) một cách phù hợp nhất.

Machine learning và tiếp thị nội dung

Khi công nghệ Machine learning bắt đầu chứng minh giá trị của mình, nó nhanh chóng được tích hợp vào các công cụ Marketing giúp tối ưu hóa nội dung tiếp thị.

Ví dụ như công ty chuyên về tiếp thị nội dung BrightEdge gần đây ra mắt công cụ tối ưu hóa trang đích (landing page optimizer) – hoạt động song hành với công cụ Adobe Experience Manager để giúp Marketer tối đa hóa tiềm năng của landing page. Hay như công nghệ Vedo Intent của DataSift cũng sử dụng Machine learning để giúp Marketer nắm dự định của khách hàng tiềm năng trên mạng xã hội. Những sản phẩm/dịch vụ mới này giúp thương hiệu chuyển đổi việc sản xuất nội dung, từ một hệ thống phỏng đoán và ước tính liên tục thành một hệ thống hiệu quả và mang về lợi nhuận.

Khi hệ thống Machine learning và NLP bắt đầu hiểu dự định và những thứ người dùng muốn xem trên Web, hệ thống sản xuất nội dung có thể nhận dạng và nhắm mục tiêu vào các nội dung được xác định là có thể khơi gợi quan tâm và hướng người dùng đi tới giai đoạn cuối cùng trong phễu mua sắm.

Qui trình Machine learning cũng mang lại Insight (hiểu biết về người dùng) –  được sử dụng để tạo nên các email thiết kế riêng cho từng phân khúc hay các nút CTA (Call to action) được tùy biến giúp tương tác trực tiếp với người dùng. Marketer cũng có thể quan sát và phản ứng nhanh chóng trước những thay đổi và phát triển trong nhu cầu người dùng.

Ngoài ra, Machine learning có thể giúp thương hiệu đánh giá chất lượng và tính phù hợp của nội dung dựa vào những tín hiệu quan trọng sau:

• Tần suất người dùng tham khảo nội dung
• Tần suất làm mới lại nội dung.
• Xu hướng/Mẫu hình thưởng thức nội dung theo thời gian – giúp quan sát và định vị chính xác thời điểm nào người dùng có thể quan tâm nhất đến việc theo dõi nội dung.

Thông qua các đánh giá này, thương hiệu có thể điều chỉnh nội dung và các thông điệp sao cho hữu ích hơn, cá nhân hóa hơn, giúp tối ưu hóa trải nghiệm người dùng một cách hiệu quả.

Áp dụng Machine Learning trong thực tế

Dưới đây là một số doanh nghiệp đi tiên phong và cho thấy được sức mạnh của Machine learning trong việc sản xuất nội dung.

Kraft

Ông lớn ngành hàng bánh kẹo Kraft đã triển khai qui trình Machine Learning để theo dấu hơn 22.000 đặc trưng về tính cách của khách hàng tiềm năng dựa trên cách họ tương tác với các nội dung trực tuyến của thương hiệu. Những nỗ lực đã mang về cho Kraft gần 1,1 tỷ lượt hiển thị quảng cáo mỗi năm. Bên cạnh đó, công ty cũng bắt đầu nhận thấy hoạt động tiếp thị nội dung của mình thành công đáng kể khi mang lại thành quả ROI cao gấp 4 so với hoạt động quảng cáo. Các nội dung này được khớp với đúng đối tượng nên thu hút người dùng quan tâm đến thương hiệu và giúp biến họ trở thành khách hàng mới với xác suất cao hơn.

Pier 1

Nhà bán lẻ mặt hàng gia dụng Pier 1 cũng sử dụng thuật toán Azura Machine Learning của Microsoft dưới hình thức các phân tích dự báo. Thuật toán này sử dụng dữ liệu để thu về các hiểu biết hành vi người dùng tốt hơn, làm cơ sở giúp  dự báo hành vi người dùng trong tương lai.

Điều này cho phép Pier 1 tạo ra các trải nghiệm được cá nhân hóa tối ưu cho khách hàng, khiến họ cảm thấy những nhu cầu chuyên biệt của mình được nhận ra và được quan tâm đúng lúc. Công nghệ mới cũng cho phép thương hiệu chạy các chiến dịch theo thời gian thực, mang lại các phân tích thành quả trong thời gian tích tắc.

Một nhà sản xuất lốp xe nổi tiếng

Gần đây, một nhà sản xuất lốp xe nổi tiếng (xin được giấu tên) đã tiến hành áp dụng Machine learning cho các quảng cáo của mình. Dựa trên việc triển khai các ý tưởng liên quan đến máy học, thương hiệu này đã đạt được mức tăng trưởng vượt trội trong tỷ lệ nhấp chuột (CTR) của quảng cáo hiển thị, từ 0,07% lên 0,32% – theo thông tin từ chuyên trang MarketingProfs.

Những quảng cáo giờ đây có thể nhắm mục tiêu một cách chuẩn xác hơn, giúp hiển thị đến đối tượng thực sự có nhu cầu và giúp các tương tác có thể nhanh chóng thúc đẩy hành động.

Tóm lại

Machine learning đang nhanh chóng chiếm lĩnh vị thế quan trọng trong thế giới tiếp thị số. Các tổ chức kinh doanh cũng bắt đầu thấy được giá trị của xu hướng công nghệ này trong việc xử lý dữ liệu và cung cấp hiểu biết về dự định của người dùng trực tuyến. Dưới đây là một số lưu ý liên quan đến vai trò và xu hướng của Machine learning trong thời gian sắp tới:

• Sẽ có một lượng lớn dữ liệu và nội dung được tạo ra và vượt xa khả năng của con người trong việc tổng hợp và tính toán. Do đó, Machine learning sẽ trở thành công nghệ bắt buộc phải có cho hoạt động tiếp thị quảng cáo.
• Machine learning giúp mang lại sức mạnh khai thác Big Data phục vụ cho hoạt động phân tích thay vì để mặc lượng dữ liệu không lồ này lãng phí.
• Machine learning giúp tạo nên những trải nghiệm được cá nhân hóa tối ưu cho người dùng, qua đó gia tăng nhận thức và ấn tượng về thương hiệu.
• Machine learning giúp thương hiệu triển khai các nỗ lực tiếp thị một cách tốt hơn đối với đúng nhóm khách hàng mục tiêu.
• Machine learning sẽ không bao giờ thay thế được các sáng tạo thuộc về con người, mà thay vào đó sẽ hỗ trợ quá trình sản xuất nội dung sao cho hiệu quả hơn.

Khi vũ trụ số không ngừng nới rộng, hoạt động kinh doanh phải đối mặt với những thách thức không chỉ liên quan đến việc tạo nên sức ảnh hưởng giữa vô vàn đối thủ cạnh tranh, mà còn liên quan đến việc vận dụng lượng lớn dữ liệu sẵn có nếu không muốn bị tụt lại.

Machine learning mang đến cho thương hiệu sức mạnh để thực hiện cả hai điều trên. Khi đã nhận thức rõ sức mạnh của công nghệ này, Marketer có thể bắt đầu triển khai, quan sát và cải thiện cách nó hoạt động trong tổ chức để tạo nên các trải nghiệm người dùng được cá nhân hóa vượt trội.

(Theo www.marketingland.com)