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

Từ đặt giá thầu tự động (programmatic bidding) đến chatbot, hệ sinh thái mobile marketing đã được cải thiện theo nhiều cách nhờ machine learning (ML). Người dùng ngày càng quen thuộc với machine learning, dù có thể không nhận ra, và vẫn dùng nó hằng ngày. Chẳng hạn, có đến 97% người dùng di động đang sử dụng trợ lý giọng nói chạy bằng AI. Dự báo đến năm 2025, thị trường trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu sẽ đạt 191,60 tỷ USD. Điều này cho thấy AI đang dần trở thành một phần quan trọng hơn trong cuộc sống và công việc.

Bài viết sau sẽ cho thấy machine learning đang thay đổi cách marketer làm việc, tiếp cận người dùng mục tiêu và phục vụ khách hàng tốt nhất như thế nào.

Machine learning là gì?

Machine learning sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra hệ thống có thể tự học hỏi và cải thiện cách thực hiện nhiệm vụ. ML cần AI để truy cập dữ liệu và đưa ra các quyết định phân tích hướng đến một mục tiêu cụ thể, từ đó hoàn thành nhiệm vụ ngày càng tốt hơn. Ví dụ, doanh nghiệp có thể dùng machine learning để tự động hóa những công việc mà nếu làm thủ công thì không thể thực hiện được hoặc mất quá nhiều thời gian.

Tầm quan trọng của machine learning đối với mobile marketing

Mobile marketer có thể dùng machine learning theo nhiều cách để nhắm mục tiêu chính xác hơn, xác định và tiếp cận những người dùng giá trị nhất, đồng thời phục vụ khách hàng mới và khách hàng hiện tại tốt hơn. Ví dụ, công nghệ này cho phép hỗ trợ người dùng 24/7, giúp họ đi sâu hơn trong phễu chuyển đổi và cuối cùng tạo ra doanh thu. Máy móc có thể hoàn thành những công việc vất vả, thậm chí bất khả thi với con người, và ML thường được dùng để tự động hóa những việc này. Nếu không có các công cụ machine learning, doanh nghiệp sẽ khó duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường mục tiêu và mở rộng quy mô.

Để tối ưu chiến lược marketing bằng machine learning, cần xác định việc nào có thể tự động hóa và việc nào vẫn cần đến con người. Jason Hall, nhà sáng lập kiêm CEO của FiveChannels, viết trên Forbes: “Một chương trình AI có thể tạo báo cáo chỉ từ dữ liệu, nhưng để thực sự kết nối với khách hàng, bạn vẫn cần đến yếu tố con người. Sự thấu cảm, lòng trắc ẩn và khả năng kể chuyện là những phẩm chất máy móc chưa thể bắt chước, ít nhất là cho đến lúc này”.

Machine learning và digital marketing: 9 cách công nghệ AI thay đổi cách marketer làm việc

1. Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng

Cá nhân hóa là công cụ mạnh giúp doanh nghiệp đạt được những mục tiêu tham vọng nhất. Gần ba phần tư (71%) người tiêu dùng cảm thấy khó chịu với trải nghiệm mua sắm thiếu cá nhân hóa, và 91% người tiêu dùng có xu hướng mua sắm ở những thương hiệu đưa ra gợi ý phù hợp và ưu đãi cá nhân hóa. Machine learning đang giúp marketer tạo ra trải nghiệm riêng cho từng khách hàng nhằm thúc đẩy doanh số, nâng cao lòng trung thành với thương hiệu và tăng giá trị vòng đời khách hàng (LTV).

Các ứng dụng thương mại điện tử (e-commerce app) có thể dùng machine learning để gợi ý sản phẩm dựa trên các giao dịch trước đó và sản phẩm trong giỏ hàng. Các app giải trí như Netflix và Amazon Prime Video đưa ra đề xuất dựa trên lịch sử xem của người dùng.

Machine learning có thể phân tích vấn đề và tìm ra cách tối ưu. Bạn có thể áp dụng cá nhân hóa trong nhiều loại hình marketing khác nhau, chẳng hạn dùng công nghệ này để tuyển chọn nội dung trong app và trên website, cá nhân hóa email để tăng tương tác hoặc phân phối quảng cáo phù hợp nhất với sở thích của từng người dùng.

2. Chatbot giúp hỗ trợ khách hàng tốt hơn

Machine learning có thể giúp cải thiện trải nghiệm người dùng bằng nhiều cách. Ví dụ, dùng chatbot để hỗ trợ 24/7 và không để khách hàng phải chờ đợi. Chatbot là phần mềm áp dụng các quy tắc đã được xác định và/hoặc machine learning để hiểu người dùng đang cần gì, từ đó cung cấp thông tin hữu ích. Chatbot có thể dùng cho kênh SMS, khung chat trên website hoặc trang social media của doanh nghiệp.

Cách sử dụng chatbot phụ thuộc vào đặc thù của app. Ngoài những lợi ích trên, chatbot còn có thể giúp bạn:

• Tự động hóa những công việc đội ngũ của bạn đang phải làm, giúp tiết kiệm thời gian, chi phí.
• Tăng tỷ lệ chuyển đổi trên nhiều kênh marketing.
• Tạo khách hàng tiềm năng chất lượng (qualified lead) và đặt lịch hẹn.
• Giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ nhờ xử lý được số lượng lớn yêu cầu hỗ trợ.
• Gửi tin nhắn theo dõi (follow-up) cho khách hàng và hỗ trợ các hoạt động outbound marketing tương tự.
• Thông báo sản phẩm mới và chia sẻ ưu đãi giảm giá để thúc đẩy tương tác.

Lưu ý là không phải chatbot nào cũng sử dụng machine learning. Có chatbot trực tiếp gửi tin nhắn tự động, chatbot dựa trên quy tắc chỉ phản hồi trong phạm vi đã lập trình, và chatbot có thể học hỏi theo thời gian nhờ AI. Chatbot đã có thời gian học hành vi con người sẽ cần ít chỉ dẫn cụ thể hơn để trả lời những câu hỏi phức tạp.

3. Dùng machine learning để phát triển sản phẩm, dịch vụ

AI có thể giúp xác định những sản phẩm và dịch vụ mới phù hợp với đối tượng mục tiêu và khách hàng hiện tại. Chẳng hạn, 72% người dùng thiết bị tìm kiếm bằng giọng nói cho biết thiết bị này đã trở thành một phần trong thói quen hằng ngày. Thương mại bằng giọng nói được dự báo đạt giá trị 40 tỷ USD vào năm 2022. Đây là cơ hội để thương hiệu xác định nhu cầu khách hàng, tăng khả năng hiển thị và thúc đẩy doanh số. Trợ lý giọng nói dựa trên AI liên tục học hỏi từ hành vi người dùng và cung cấp dữ liệu để cá nhân hóa ở mức cao. Doanh nghiệp cũng có thể dùng phân tích giọng nói bằng AI để tìm ra những điểm cần cải thiện khác, như 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 (UX) cũng như thiết kế website là yếu tố quan trọng để đạt được mục tiêu. Thông qua các chỉ số hữu ích như heat map (bản đồ nhiệt) và các phân tích khác, machine learning giúp marketer tối ưu thiết kế website với chiến lược dựa trên dữ liệu. Machine learning cũng được dùng để chạy A/B testing và liên tục cải thiện UX.

5. Tận dụng marketing automation

Machine learning và marketing automation giúp bạn giảm thời gian cho các công việc lặp đi lặp lại để tập trung vào quản lý chiến dịch ở tầm chiến lược. Marketing automation là việc dùng phần mềm để tự động hóa các quy trình như email marketing, quản lý social media và chạy chiến dịch quảng cáo. Chẳng hạn, công cụ Adjust Automate cho phép tạo báo cáo cross-app, cross-partner và cross-network, tập trung dữ liệu từ các chiến dịch quảng cáo, quốc gia và mạng quảng cáo khác nhau trên một dashboard để dễ dàng phân tích những KPI quan trọng nhất. Truy cập dữ liệu ngay lập tức cho phép thay đổi giá thầu, ngân sách theo thời gian thực và tối ưu chiến dịch đa nền tảng từ cùng một dashboard. Bạn cũng có thể đặt quy tắc để hệ thống tự động thay đổi những thuộc tính không đạt mức chuẩn (benchmark) đề ra.

Tối ưu quảng cáo nhắm mục tiêu nhờ tự động hóa và machine learning

Mobile marketer cần biết nên chọn kênh nào, phân bổ chi tiêu quảng cáo ra sao, khi nào chạy chiến dịch và chạy trong bao lâu. Machine learning có thể hỗ trợ marketer quản lý những việc này. Chẳng hạn, bạn có thể nhắm đến tập đối tượng tương tự để thu hút thêm người dùng giá trị cao bằng công cụ như Lookalike Audience của Facebook. Lookalike Audience giúp bạn tiếp cận nhóm khách hàng tiềm năng mới có đặc điểm tương tự với đối tượng hiện tại. Bạn có thể dùng nhiều tập đối tượng cùng lúc cho một chiến dịch và phân phối quảng cáo đến người dùng thuộc bất kỳ tập lookalike nào đã chọn.

Với khách hàng của Adjust, tính năng Audience Builder dùng dữ liệu Adjust để tự động nhóm những người dùng phù hợp với tiêu chí đặt ra, giúp tiết kiệm thời gian, công sức và đạt doanh thu nhanh hơn. Tính năng này cập nhật từng tập đối tượng theo thời gian thực, nên bạn không phải tự thêm hoặc xóa những người dùng không còn phù hợp với tiêu chí. Audience Builder cũng là cách hay để A/B testing, vì bạn có thể chia đối tượng thành các nhóm nhỏ để tạo mẫu đối chứng.

6. Mua quảng cáo tự động (programmatic media buying)

Mua quảng cáo programmatic là quá trình tự động mua và bán vị trí quảng cáo thông qua sàn giao dịch (exchange). Quá trình này dùng machine learning để cải thiện hiệu quả và giúp nhà quảng cáo ra quyết định tốt hơn theo thời gian. Khi dùng machine learning cho quảng cáo programmatic, thuật toán sẽ phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn. Nghĩa là ML giúp bạn dự báo, lập kế hoạch và tối ưu chiến lược media. Người mua media giàu kinh nghiệm vẫn cần nắm quyền điều phối, nhưng AI giúp họ tập trung vào chiến lược và bớt thời gian cho các công việc thủ công.

7. Tự động hóa email marketing

Email marketing có sự hỗ trợ của machine learning giúp bạn tạo email cá nhân hóa, tăng tương tác và đạt mục tiêu marketing. Bạn có thể dùng công nghệ này để phân khúc đối tượng, tuyển chọn thư viện nội dung và thu thập dữ liệu để tối ưu. Tất cả góp phần tạo ra những email được cá nhân hóa cao, thu hút người dùng và xây dựng lòng trung thành với thương hiệu lâu dài.

Các công ty phần mềm như MailChimp, Moosend và SendinBlue đều cung cấp tính năng machine learning cho khách hàng. Ngoài tuyển chọn nội dung, machine learning còn giúp xác định thời điểm gửi email tốt nhất cho người dùng, đồng thời nâng cao uy tín của tên miền gửi để email đến được hộp thư thành công.

8. Phân tích SEO quy mô lớn với machine learning

Machine learning giúp marketer phân tích SEO ở quy mô lớn. Các công cụ như SEMrush, WordTracker cung cấp thông tin về thứ hạng trên công cụ tìm kiếm và những thuật ngữ, từ khóa bạn nên nhắm đến. Bạn cũng có thể dùng các công cụ này để xác định những liên kết cần xây dựng và những trang trên website cần tối ưu. Công cụ phân tích SEO có thể nhanh chóng đưa ra báo cáo hữu ích cho việc tăng trưởng và tăng khả năng hiển thị.

Machine learning cũng được dùng để tạo nội dung cho hành trình người dùng được cá nhân hóa. Ví dụ, bạn có thể dùng công cụ machine learning để tạo nội dung SEO onsite ở quy mô lớn.

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

Gian lận quảng cáo (ad fraud) là vấn đề phổ biến trong hệ sinh thái mobile marketing. Nghiên cứu của Adjust cho thấy người dùng giả mạo vẫn là loại gian lận phổ biến nhất trong hệ sinh thái quảng cáo di động, chiếm 54,6% tổng số hoạt động gian lận trên toàn thế giới. Tỷ lệ gian lận toàn cầu trong lĩnh vực game đã tăng 172,95% từ tháng 8/2019 đến tháng 8/2020, riêng Mỹ tăng tới 310,29% trong cùng khoảng thời gian. Nếu không có biện pháp ngăn chặn thích hợp, hoạt động này sẽ lấy tiền của nhà quảng cáo mà không đem lại gì. Các công cụ AI và machine learning như Unbotify có thể chống gian lận quảng cáo bằng cách học hành vi người dùng để phân biệt đâu là người dùng thật và đâu là bot.

Bài dịch từ Everything you need to know about machine learning and digital marketing in 2021 (Adjust, 2021).