Để duy trì tính cạnh tranh trong thế giới ngày nay, các tổ chức phải luôn theo dõi nhịp đập của khách hàng. May mắn thay, lượng dữ liệu ngày càng tăng về sở thích và hành vi của người tiêu dùng cho phép các nhóm tiếp thị xác định sự phát triển của thị trường và nhu cầu của khách hàng.
Việc sử dụng hiệu quả dữ liệu lớn cho các nỗ lực tiếp thị hiện vượt xa khả năng phân tích dữ liệu thủ công. Các nhà tiếp thị phải hợp nhất các nguồn dữ liệu khổng lồ và đa dạng, phân chia dữ liệu thành các tập hợp con có thể sử dụng được và trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu. Do tính phức tạp và đa dạng của dữ liệu, các công cụ phân tích dữ liệu truyền thống thường không trích xuất thành công thông tin hữu ích.
Trí tuệ nhân tạo là một công cụ mạnh mẽ để tận dụng tối đa dữ liệu lớn với tốc độ, hiệu quả và độ chính xác. Và khi được áp dụng đúng cách, AI cũng có thể cải thiện đáng kể chất lượng phân tích dữ liệu tiếp thị.
Đây là cách thực hiện.
Dữ liệu lớn cho tiếp thị lớn
Hiểu được những thách thức đòi hỏi phải hiểu toàn bộ dữ liệu lớn.
Dữ liệu lớn, theo định nghĩa do Gartner cung cấp, là “tài sản thông tin có khối lượng lớn và/hoặc đa dạng cao, đòi hỏi các hình thức xử lý thông tin sáng tạo, hiệu quả về mặt chi phí, giúp nâng cao hiểu biết sâu sắc, ra quyết định và tự động hóa quy trình”.
Nói cách khác, Big Data là một công cụ và quy trình giúp các công ty sử dụng và quản lý lượng dữ liệu khổng lồ. Nó cũng có thể giúp họ phân tích và tìm ra động cơ của khách hàng, từ đó cung cấp ý tưởng để tạo ra các sản phẩm mới.
Các doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu để phân tích tiếp thị từ nhiều nguồn, bao gồm khảo sát được nhắm mục tiêu, lưu lượng truy cập trang web, giao dịch trực tuyến và bộ phận trợ giúp, cùng nhiều nguồn khác. Tuy nhiên, một trong những nguồn dữ liệu lớn nhất là thông tin nhạy cảm được bán bởi các nhà cung cấp bên thứ ba. Các công ty FinTech đặc biệt nổi tiếng với việc bán thông tin người tiêu dùng. Tuy nhiên, trên 60% người tiêu dùng chọn tiếp tục sử dụng dịch vụ kỹ thuật số của họ mặc dù phần lớn người dùng bày tỏ lo ngại về việc các công ty lớn khai thác hoặc xử lý sai dữ liệu của họ.
Mặc dù lượng dữ liệu có thể làm phức tạp quá trình phân tích nhưng có một số vấn đề khác có thể ảnh hưởng đến thành công của phân tích dữ liệu:
- Chất lượng dữ liệu kém
- Độ phức tạp của dữ liệu
- Những thay đổi nhanh chóng về dữ liệu và xu hướng
- Thiếu công cụ thích hợp
Các công cụ phân tích Dữ liệu lớn có thể giúp hợp lý hóa quy trình phân tích, chẳng hạn như giảm lượng dữ liệu được thu thập, cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào và sửa đổi các thuật toán phân tích.
AI là một công cụ được thiết kế để hỗ trợ các nhà tiếp thị thực hiện và phân tích dữ liệu của họ thành công.
AI thúc đẩy phân tích tiếp thị dữ liệu lớn nhanh chóng và mạnh mẽ
AI có thể giải quyết các mối lo ngại về phân tích dữ liệu lớn ở mọi khía cạnh, từ cải thiện chất lượng dữ liệu, tăng tốc độ tạo phân tích đến đơn giản hóa việc hiểu về xu hướng dữ liệu.
Nó cải thiện chất lượng dữ liệu
Nhiều hơn là nhiều hơn nữa. Hay là ít hơn? Hoặc là nó không? Nói chung, nhiều dữ liệu hơn không phải lúc nào cũng tốt hơn; thay vào đó, cần có nhiều dữ liệu chất lượng cao hơn. Thiếu chất lượng dữ liệu đã đặt ra vấn đề cho việc triển khai các quy trình AI. Các cuộc khảo sát chỉ ra rằng 65% giám đốc điều hành toàn cầu cảm thấy rằng các khoản đầu tư vào AI thiếu giá trị. Điều này là do chất lượng dữ liệu kém được sử dụng trong các hệ thống AI ở mức độ không nhỏ.
Tuy nhiên, lượng dữ liệu không liên quan quá mức không phải là vấn đề duy nhất về chất lượng dữ liệu mà các nhà tiếp thị phải đối mặt. Có dữ liệu kịp thời cũng rất quan trọng. Với tốc độ thay đổi nhu cầu của người tiêu dùng, việc sử dụng dữ liệu thậm chí chỉ mới vài tháng để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng có thể dẫn đến thảm họa.
Chất lượng dữ liệu cũng có thể bị ảnh hưởng nếu nó không được thu thập theo đúng quy định. luật và quy định hiện hành. Đặc biệt, các nhóm tiếp thị sử dụng dữ liệu đã mua không chỉ phải đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập hợp pháp mà còn phải được lưu trữ với chế độ bảo vệ chất lượng cao.
May mắn thay, thuật toán AI và máy học được áp dụng để xử lý trước dữ liệu có thể mang lại dữ liệu đầu vào chất lượng cao hơn cho các thuật toán phân tích. Các mô hình có thể được đào tạo để ưu tiên dữ liệu dựa trên các vấn đề về chất lượng và nhận biết khi nào dữ liệu có khả năng vi phạm các quy định về quyền riêng tư dữ liệu. Ngược lại, dữ liệu đầu vào tốt hơn sẽ dẫn đến thông tin đầu ra hữu ích hơn để sử dụng trong việc phát triển các chiến lược tiếp thị.
Nó giúp hiểu được nhiều nguồn dữ liệu khác nhau
Bởi vì dữ liệu tiếp thị đến từ nhiều nguồn và có nhiều dạng khác nhau nên việc có được một phân tích mạch lạc bằng các phương pháp truyền thống không phải lúc nào cũng đơn giản. AI và học máy có thể phối hợp các tập dữ liệu đa dạng, từ đó hỗ trợ kiếm tiền từ dữ liệu.
Độ phức tạp của dữ liệu sẽ không dễ dàng hơn. Thay vào đó, số lượng thiết bị, ứng dụng và kết nối dự kiến sẽ tiếp tục tăng nhanh trong những năm tới. Dân số tăng dẫn đến tăng thiết bị và tăng mức sử dụng. Trên thực tế, người ta dự đoán rằng đến năm 2030, trung bình mỗi người sẽ có mười lăm thiết bị khác nhau trung bình để truy cập internet.
Nó cho phép người dùng tương tác với dữ liệu theo cách trực quan
Trong số nhiều lợi ích khác, nền tảng AI cho phép người dùng truy vấn dữ liệu theo cách trực quan, thường theo những cách mà người dùng cuối thông thường thậm chí còn dễ dàng truy cập hơn so với các phương pháp như truy vấn SQL. Với AI được triển khai đúng cách, người dùng không cần phải là lập trình viên để có được thông tin hữu ích. Thay vào đó, về cơ bản họ có thể trò chuyện với các mô hình phân tích, sử dụng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên và tạo báo cáo bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Nó tăng tốc độ phân tích
Tốc độ xử lý dữ liệu là rất quan trọng. Xu hướng thay đổi nhanh chóng và các nhà tiếp thị phải theo kịp những xu hướng này và tận dụng chúng khi chúng xảy ra.
Điều này đã được chứng minh trong thời kỳ đại dịch khi các mô hình tiêu dùng và kênh phân phối thay đổi hoàn toàn do các hạn chế về phong tỏa và khuyến nghị giãn cách xã hội. Nếu không có công cụ AI để xử lý dữ liệu nhanh chóng, các nhà tiếp thị có nguy cơ bỏ lỡ cơ hội vì không xác định được xu hướng phù hợp.
Phân tích dữ liệu bằng truy vấn SQL truyền thống và xem xét sau truy vấn thủ công hiện chưa đủ. Tự động hóa phân tích dữ liệu bằng AI có thể giúp các nhà tiếp thị phản ứng nhanh hơn với những thay đổi của thị trường.
Nó có thể cải thiện các chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu
Quảng cáo được nhắm mục tiêu là một lĩnh vực mà AI đã được sử dụng rất hiệu quả. Mọi người đều quen với việc đi vào Facebook chỉ để xem nhiều loại quảng cáo được hiển thị trên nguồn cấp dữ liệu có liên quan cụ thể đến sở thích của họ. Điều này là do Facebook và Google sử dụng dữ liệu chẳng hạn như hành vi mua hàng và hoạt động để phục vụ những quảng cáo như vậy.
Tại sao trí tuệ nhân tạo không phải là giải pháp hoàn hảo
Mặc dù AI là một công cụ phân tích dữ liệu hữu ích nhưng các nhà tiếp thị cũng phải nhận thức được những hạn chế của nó.
Phân tích tiếp thị dữ liệu lớn có thể bị sai lệch theo một số cách, bao gồm cả việc vô tình chèn sai lệch trong quá trình tạo dữ liệu (tức là các câu hỏi khảo sát được xây dựng kém) hoặc sai lệch trong lập trình mô hình phân tích. Bản thân các thuật toán AI và máy học cũng là một nguồn gây sai lệch tiềm ẩn.
Khi được triển khai đúng cách, trí tuệ nhân tạo có thể loại bỏ sự thiên vị khỏi phân tích dữ liệu tiếp thị. Các nhà nghiên cứu thị trường cũng có thể sử dụng AI để phát triển các câu hỏi khảo sát có cụm từ trung lập, cải thiện nội dung và độ tin cậy của các cuộc khảo sát hiện có, sàng lọc dữ liệu hiệu quả hơn để phát hiện các vấn đề sai lệch tiềm ẩn và loại bỏ sự thiên vị của người quan sát khỏi phân tích dữ liệu.
Sự tương tác của con người vẫn là điều cần thiết để tiếp thị hiệu quả. Cho đến khi AI có thể phát triển để bao gồm các đặc điểm cảm xúc của con người như sự đồng cảm, hứng thú và niềm vui, các chuyên gia tiếp thị phải tiếp tục hoàn thành những vai trò này.
Phần kết luận
Khi xử lý dữ liệu của chúng ta, tiềm năng mà AI nắm giữ là vô hạn. Bằng cách phân tích hành vi và thói quen kỹ thuật số của chúng ta, nó có khả năng ảnh hưởng đến việc ra quyết định của con người. May mắn thay, khi lượng dữ liệu được tạo ra tăng lên thì số lượng và độ phức tạp của các công cụ phân tích sẵn có để hỗ trợ các nhà tiếp thị hiểu được nó cũng tăng theo.
Tóm lại, trí tuệ nhân tạo là một trong những công cụ tốt nhất hiện có để cải thiện chất lượng phân tích dữ liệu tiếp thị, bất chấp những hạn chế của nó và là công cụ mà các chuyên gia tiếp thị nên nắm bắt sớm hơn.
