Trí tuệ nhân tạo đang trở thành xu thế mới trong Marketing, mở ra nhiều cơ hội và thách thức mới cho Marketers. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu 7 ứng dụng AI trong Marketing từ các thương hiệu đã thành công để bạn có thể áp dụng cho doanh nghiệp của mình nhé!
1. Sự phát triển của mô AI Marketing
Theo một nghiên cứu của Gartner, dự kiến AI sẽ tác động tới 85% các hoạt động Marketing vào năm 2025, đồng nghĩa với việc AI sẽ trở thành công cụ không thể thiếu trong việc tiếp cận và thu hút khách hàng của các doanh nghiệp.
Có một số yếu tố chính thúc đẩy ứng dụng AI trong Marketing:
- Với sự phát triển của công nghệ, doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như Website, mạng xã hội và sử dụng dữ liệu này để phân tích hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó xây dựng các chiến lược Marketing phù hợp.
- Sự tiến bộ của công nghệ AI ngày càng mạnh mẽ và chính xác hơn, cho phép các doanh nghiệp tự động hóa các hoạt động tiếp thị một cách hiệu quả hơn.
- Ngoài ra, thay đổi trong hành vi của khách hàng cũng là một yếu tố quan trọng. Khách hàng ngày càng thông minh và yêu cầu sự cá nhân hóa cao hơn đối với dịch vụ và sản phẩm mà họ sử dụng. Ứng dụng AI vào Marketing sẽ giúp thương hiệu đáp ứng nhu cầu cá nhân hóa này của khách hàng.
Hiện nay, nhiều tập đoàn lớn như Google, Facebook, Amazon, hay Microsoft đều đang đầu tư và áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo. Để theo kịp xu hướng công nghệ cũng như tận dụng trí tuệ nhân tạo cho hoạt động kinh doanh, các doanh nghiệp cần tiến hành nghiên cứu và ứng dụng AI trong Marketing một cách có hiệu quả.
2. Top những ứng dụng AI trong Marketing nổi bật nhất
2.1 Công cụ tìm kiếm
Các công cụ tìm kiếm ngày nay sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán ý định của người dùng khi họ tìm kiếm với các cụm từ khóa không phổ biến. Một trong những ứng dụng AI trong Marketing được Google đang triển khai là RankBrain.
RankBrain sử dụng công nghệ máy học (Machine Learning) để xử lý các cụm từ chưa từng xuất hiện trước đó và chuyển đổi chúng sang các từ hoặc cụm từ có ý nghĩa tương tự mà người dùng thường sử dụng. Thông qua việc phân tích ngữ cảnh và các yếu tố xung quanh, RankBrain có khả năng tìm ra ý nghĩa hoặc mục tiêu thực sự của người dùng và cung cấp kết quả tìm kiếm phù hợp.
2.2 Phân tích dự đoán
Đây là quá trình sử dụng nhiều kỹ thuật khai thác dữ liệu, thống kê, phân tích, và ứng dụng công nghệ Machine Learning để tạo ra các dự đoán. Việc sử dụng phân tích dự đoán giúp thương hiệu hiểu rõ nhu cầu của khách hàng mục tiêu, một yếu tố cốt lõi cho sự thành công của các chiến dịch Marketing.
Một ví dụ điển hình của việc phân tích dự đoán dựa trên ứng dụng AI trong Marketing là Netflix. Nền tảng sử dụng trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu để dự đoán sở thích và thị hiếu của từng người dùng. Khi truy cập Netflix, hệ thống sẽ hiển thị các gợi ý phim và chương trình cá nhân hóa dựa trên dự đoán của họ về những gì người dùng có thể muốn xem tiếp theo.
Điều này giúp Netflix thúc đẩy việc tiêu dùng nội dung trên nền tảng của mình và tạo ra các chương trình gốc dựa trên phân tích dự đoán để đánh “trúng” nhu cầu của người xem.
2.3 Xác định nhóm khách hàng mục tiêu
Nhờ AI, các doanh nghiệp có thể tận dụng dữ liệu lớn (Big Data) để phân loại khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên thông tin về đặc điểm nhân khẩu học, lịch sử mua sắm, và hoạt động duyệt web trực tuyến của họ. Từ đó, Marketers có thể xác định thời điểm mà khách hàng có thể trải qua những sự kiện quan trọng trong cuộc sống hay thời điểm dẫn đến thay đổi thói quen mua sắm của họ.
Ví dụ, Target đã ứng dụng AI trong Marketing để sử dụng thông tin về hành vi mua sắm của khách hàng khi gửi thư quảng cáo về sản phẩm dành cho trẻ sơ sinh tới những phụ nữ mà họ dự đoán sắp có thai.
2.4 Xây dựng mối quan hệ với khách hàng tiềm năng qua chabot
Một ứng dụng AI trong Marketing nổi bật khác là việc sử dụng chatbot tự động trên các trang web hoặc ứng dụng di động của doanh nghiệp để tương tác với khách hàng.
Domino’s Pizza tích hợp chatbot trên Website và ứng dụng di động của mình. Khách hàng có thể tương tác với chatbot để đặt hàng, chọn loại pizza, ghi chú hoặc kiểm tra tình trạng đơn hàng. Chatbot này có khả năng tự động giao tiếp với khách hàng, cung cấp thông tin và hỗ trợ mua sắm nhanh chóng nhất.
Ngoài ra, các trang web bán lẻ trực tuyến như H&M hay Zara cũng sử dụng chatbot để cung cấp thông tin về sản phẩm, tư vấn và hỗ trợ khách hàng trong quá trình chọn lựa sản phẩm phù hợp. Các chatbot được tích hợp AI để hiểu yêu cầu của khách hàng và cung cấp câu trả lời hoặc hỗ trợ theo nhu cầu cụ thể của họ.
2.5 Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng
Khả năng cá nhân hóa là một trong những ứng dụng AI trong Marketing được xem là rất quan trọng không chỉ để thu hút khách hàng mà còn xây dựng lòng trung thành. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng khách hàng thường sẵn sàng trả giá cao hơn cho các sản phẩm hoặc dịch vụ được tùy chỉnh theo nhu cầu của họ.
Mới đây, Spotify đã ứng dụng AI trong Marketing để tự động tạo ra danh sách phát cá nhân hóa dựa trên sở thích âm nhạc của người nghe. Thống kê cho thấy các danh sách phát này thường được nghe lâu hơn, với 80% người nghe tìm kiếm bài hát trong những danh sách phát đó và số lượng bài hát được lưu lại tăng đến 66%.
2.6 Định giá sản phẩm
Các chuyên gia Marketing cũng ứng dụng AI trong Marketing để định giá sản phẩm và dịch vụ. Thông qua việc phân tích những gì khách hàng đã trả cho sản phẩm tương tự trong quá khứ, doanh nghiệp và đội ngũ Marketers có thể đề xuất giá cả phù hợp nhất cho sản phẩm và dịch vụ vào bất kỳ thời điểm nào.
Uber sử dụng AI để xác định giá chuyến đi dựa trên một loạt các yếu tố, như khoảng cách, thời gian dự kiến để hoàn thành chuyến đi, mức cầu và cả thời tiết.
Thông qua thu thập và phân tích dữ liệu liên tục, hệ thống AI của Uber có khả năng điều chỉnh giá một cách linh hoạt. Khi mức cầu cao hoặc tài xế ít, giá sẽ tăng lên để tạo động lực cho thêm tài xế tham gia và cân bằng cung cầu. Ngược lại, khi có nhiều tài xế sẵn sàng và ít khách hàng đặt chuyến đi, giá có thể giảm để thu hút thêm khách hàng.
2.7 Quảng cáo tự động bằng thuật toán
Bên cạnh việc ứng dụng AI trong Marketing để định giá sản phẩm, doanh nghiệp có thể sử dụng Computational Advertising – một chuỗi thuật toán cho phép Marketers tung quảng cáo vào thời điểm thích hợp, dựa trên hành vi trực tuyến hay nội dung mà khách hàng thường xem khi quảng cáo xuất hiện.
Nike đã sử dụng chuỗi thuật toán để tăng cường chiến lược quảng cáo của mình. Hãng thu thập dữ liệu từ hành vi trực tuyến của người dùng, từ việc xem sản phẩm cho đến các mô hình mua sắm, và áp dụng Machine Learning để cá nhân hóa quảng cáo dựa trên sở thích cụ thể của từng khách hàng.
3. Lời kết
Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo là một xu hướng tất yếu trong thời đại công nghệ 4.0 hiện nay. Ứng dụng AI trong Marketing trở nên ngày càng quan trọng và hữu ích hơn bao giờ hết. Để tìm hiểu thêm về nhiều thông tin hấp dẫn khác về AI Marketing, bạn đừng quên truy cập và theo dõi website amaiagency.com nhé!
