Machine learning – Thay đổi cuộc chơi của các marketer

Trí tuệ nhân tạo và machine learning được dự đoán sẽ trở thành một phần quan trọng trong cuộc cách mạng hóa ngành truyền thông như cách điện thoại di động, internet, và truyền hình đã làm trong quá khứ.

Trên thế giới, các marketer và nhà phát triển app đang sử dụng machine learning để tạo ra những chuyển biến và hiệu quả đáng kinh ngạc so với mô hình kinh doanh truyền thống nhờ sắp xếp dữ liệu, mở rộng thông tin chi tiết về khách hàng và thu hút người dùng. Theo khảo sát của công ty tư vấn Boston Consulting Group, 85% giám đốc điều hành tin rằng AI sẽ cho phép các công ty của họ có được hoặc duy trì lợi thế cạnh tranh.

Hãy cùng Bond tìm hiểu xem machine learning sẽ thay đổi thế giới marketing như thế nào!

 

Khai thác các núi dữ liệu khổng lồ

Ngày nay, một người có thể sở hữu nhiều thiết bị di động và sử dụng một loạt các phương tiện kỹ thuật số. Các ứng dụng di động cung cấp nhiều giá trị cho khách hàng và cũng cho phép các marketer tiếp cận khách hàng sâu sát hơn.

Nhưng các marketer vẫn phải tự xử lý trong khối lượng lớn dữ liệu cũ để quản lý và đưa ra câu trả lời cuối cùng: Ai là người dùng có lợi nhất của tôi? Họ đến từ đâu? Làm thế nào để làm họ quay trở lại?

Đối mặt với khối lượng dữ liệu này, các marketer gặp rất nhiều khó khăn để biết chính xác làm thế nào có thể tối đa hóa lợi nhuận đối với mỗi khoản đầu tư. Theo McKinsey & Company, tại Mỹ, một phần ba thời gian ở nơi làm việc của các marketer đều liên quan đến thu thập và xử lý dữ liệu.

Đầu tư thời gian và nguồn lực dành cho các công việc liên quan đến dữ liệu có nghĩa là hi sinh thời gian cho các nhiệm vụ khác của marketing như tinh chỉnh chiến lược tiếp thị hoặc cải thiện trải nghiệm sản phẩm.

Vì vậy, việc phân tích hàng triệu dữ liệu trong thời gian ngắn và đưa ra các quyết định tối ưu hoá thông minh để cải thiện hiệu suất kinh doanh, machine learning là một giải pháp để các marketer tập trung vào các nhiệm vụ chiến lược.

Machine learning cũng làm đơn giản hóa quá trình tiếp thị. Bạn xác định đối tượng kinh doanh muốn đạt được và đối tượng thỏa mãn điều kiện của mình, ví dụ: người chơi có khả năng đạt đến cấp độ 10 trò chơi hoặc người mua sắm có khả năng chi tiêu nhiều hơn 50 đô mỗi tháng trong app của bạn, sau đó hệ thống tìm ra vùng địa lý và cách để tiếp cận, thu hút khách hàng dựa trên thói quen và hành vi mua sắm của họ.

Tối ưu hóa giá trị khách hàng

Là một marketer, một trong những thách thức lớn nhất của bạn là xác định ai đủ quan tâm đến thương hiệu của bạn để lôi kéo họ tiếp tục trở lại. Nhưng điều còn quan trọng hơn là tìm kiếm những khách hàng có thể sẽ làm tăng lợi nhuận cho thương hiệu. Machine learning giúp bạn dễ dàng tìm và thu hút những khách hàng có giá trị nhất bằng cách tìm kiếm ở cả những nơi bạn có thể bỏ lỡ.

Với machine learning, bước đầu tiên của marketer là phân tích những người dùng bạn đã biết: những người dùng có tiềm năng chi trả nhiều nhất hoặc đã chi trả cho app. Hệ thống sau đó sẽ tìm kiếm các người dùng tương tự khác. Ví dụ: nếu bạn đã phát triển ứng dụng du lịch, machine learning có thể tìm kiếm những người đã mua hàng trong các ứng dụng du lịch khác, đang xem video du lịch trực tuyến hoặc đang có các giao dịch về chuyến bay và khách sạn.

Trivago, công ty du lịch trực tuyến muốn thúc đẩy nhóm người dùng phân khúc cao đã sử dụng Universal App (cung cấp bởi Google machine learning), để tối ưu hóa khả năng chuyển đổi trong ứng dụng từ nhóm khách hàng này. Kết quả là, công ty đã gia tăng 20% về người dùng mục tiêu này trên iOS và Android.

 

Kể chuyện thông minh với nội dung phù hợp

Machine learning không chỉ tìm thấy khách hàng tiềm năng mà còn có thể tìm ra cách hiệu quả nhất để thu hút họ bằng việc kết hợp đúng thông điệp với nội dung phù hợp cho đúng người, vào đúng thời điểm.

Công ty trò chơi di động Pocket Gems, sử dụng quảng cáo ứng dụng video để thu hút khán giả. Sản phẩm của công ty phù hợp với người dùng của ứng dụng kể chuyện Episode với các nhóm sở thích như “fashionistas”, “beauty mavens”, “người thích lãng mạn và phim truyền hình”. Sự kết hợp đúng thông điệp, đúng nội dung và đúng đối tượng đã tạo ra giá trị lâu dài hơn 50% cho người dùng trên YouTube.

Tăng kiểm soát cho các marketer và thương hiệu

Mặc dù machine learning đang công nghệ hóa quá trình Marketing, con người vẫn giữ một vai trò quan trọng. Machine learning chỉ hiệu quả khi bạn đưa vào những thông tin phù hợp. Các marketer và các thương hiệu vẫn phải nắm rõ dữ liệu như thế nào là phù hợp, xác định các mục tiêu kinh doanh quan trọng nhất và liên tục tối ưu hóa hành trình khách hàng. Điều này bao gồm việc cải thiện trang chủ, trang đích của ứng dụng, luồng người dùng và sự kiện tạo ra trong app. Tuy nhiên, thay vì phải tốn hàng giờ mỗi ngày để theo dõi và phân tích dữ liệu, marketer đã có thể đẩy những công việc này cho máy móc và chỉ cần quản lý và phát triển chiến lược. Các marketer sẽ ngày càng tiến gần hơn với công việc thuần sáng tạo và ý tưởng đế tiếp cận khách hàng.

 

Machine learning không phải là một sản phẩm hay sự thách thức. Đó là một cơ hội kinh doanh. Marketing qua ứng dụng có thể sử dụng công nghệ để đưa ra các quyết định thông minh hơn nhờ dữ liệu phân tích sẵn, tìm kiếm và thu hút người dùng đem đến doanh thu cao và mang lại hiệu quả quảng cáo.

Trong kỷ nguyên marketing mới, khi có quá nhiều sản phẩm “trông tương tự nhau”, và người tiêu dùng ngày càng có xu hướng chi trả cho những thứ nằm ngoài sản phẩm, machine learning sẽ trở thành công cụ đắc lực cho các nhà quảng cáo tạo ra những trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng.

 

(Nguồn: thingwithgoogle.com)

 

 

0 1330
Phuong Anh

1 Comment

  1. Luôn phải sáng tạo ra những nội dung chất lượng, nâng tầm thương hiệu cho công ty. Tuy nhiên, trong ngành in, đội ngũ nhân viên rất khó để có thể đầu tư vào việc truyền thông và quảng bá thương hiệu cho chính công ty của mình. Đó là thực trang của In Đông Bắc!

Leave a Reply to In Đông Bắc Cancel Reply