Nội Dung Chính
Sự xuất hiện của ChatGPT và công nghệ AI sẽ có những tác động nào đối với ngành Marketing nói riêng và ứng dụng trong doanh nghiệp nói chung?
Chúng ta có thể chia thành 3 nhóm ứng dụng chính của AI trong doanh nghiệp theo Harvard Business Review như sau:
- Tự động hoá quy trình: Thiết lập các automation workflow thực hiện các công việc lặp lại. Đây có thể hiểu là tầng thấp nhất của AI. Ví dụ như nhập và sắp xếp dữ liệu, email marketing định kỳ, báo cáo định kỳ.
- Hiểu biết có nhận thức: Sử dụng các thuật toán deep learning, machine learning để phát hiện ra các khuôn mẫu trong dữ liệu lớn và giải thích ý nghĩa của chúng. Ví dụ như dự đoán và gợi ý khả năng mua hàng, xác minh gian lận, tự động hóa việc nhắm mục tiêu quảng cáo.
- Tương tác có nhận thức: Đây là cấp độ cao cấp nhất khi AI có khả năng nhận thức và xử lý các ngôn ngữ tự nhiên, tương tác giao tiếp với người sử dụng. Ví dụ: Chatbot thông minh chăm sóc khách hàng 24/7, đọc dữ liệu lớn và đưa ra gợi ý. Trước đây, người dùng đưa câu hỏi sẽ nhận được câu trả lời có sẵn. Hiện tại, họ có thể nhận được sự tương tác thật hơn.
* Những thay đổi lớn nào sẽ xảy ra? Marketer sẽ cần chuẩn bị gì để theo kịp nhịp thay đổi này?
Từ 3 nhóm ứng dụng trên chúng ta có thể dễ dàng nhận thấy 5 yếu tố thay đổi đã – đang – và sẽ tiếp tục xảy ra đối với ngành Marketing khi áp dụng các công nghệ AI.
Ứng dụng 1: Hỗ trợ phân tích và tổng hợp thông tin để đưa ra quyết định
ChatGTP có kho kiến thức rộng và khả năng trò chuyện với người sử dụng bằng ngôn ngữ tự nhiên nên có thể đóng vai trò như một trợ lý ảo đắc lực trong một số trường hợp:
- Tổng hợp và tóm tắt các thông tin.
- Viết nội dung, kịch bản cho nhiều bối cảnh sử dụng khác nhau.
- Viết mã lập trình với đa dạng ngôn ngữ, từ ngôn ngữ lập trình HTML, Java, đến các công thức trong Excel.
Bên cạnh ChatGPT, có nhiều nền tảng giúp phân tích thông tin như Hyper Auditor sử dụng AI để khám phá và so sánh chất lượng tài khoản của influencer và tệp follower của họ. Hoặc Similar Web sử dụng Big Data và AI để phân tích, tổng hợp dữ liệu từ hàng tỉ website, mobile app và các dữ liệu từ bên thứ ba để đưa ra các phân tích, báo cáo chính xác.
Ứng dụng 2: Tìm kiếm ý tưởng sáng tạo
Người dùng chỉ cần nhập các thông tin yêu cầu (promt), lựa chọn đối tượng độc giả, lựa chọn văn phong… AI có thể hỗ trợ tạo nội dung chất lượng cao phù hợp với từng nền tảng như website, social media, email… Tuy nhiên, ứng dụng này chỉ giúp rút ngắn thời gian brainstorm và người đưa ra câu hỏi, yêu cầu, sản xuất, điều chỉnh nội dung cuối vẫn là bạn.
Thậm chí công ty mình cũng có viết một phần mềm nhỏ dựa trên những ứng dụng của ChatGPT để “dạy” những khuôn mẫu (model) như số lượng từ của 1 bài PR, 1 bài đăng social. Sau đó, bên mình chỉ cần nhập yêu cầu nội dung, nhập mô tả sản phẩm thì AI sẽ tự động viết theo những khuôn mẫu đã được đào tạo. Việc này giúp rút ngắn thời gian hơn rất nhiều và chỉ cần chỉnh sửa lại một chút là có thể sử dụng được nội dung do AI tạo ra.
Ứng dụng 3: Tối ưu hoá hiệu suất quảng cáo
Thường các công ty quảng cáo sẽ quan tâm đến ứng dụng này. Dù vậy, hiện tại ở Việt Nam mình chưa thấy ứng dụng này được sử dụng nhiều. Ở những công ty nước ngoài họ có thể sử dụng AI để đánh giá độ tin cậy của lượng click, lượng hiển thị và loại trừ những quảng cáo gian lận.
Đây cũng chỉ là một thuật toán ứng dụng công nghệ Deep Learning. Ví dụ họ có thể đưa vào những model và dạy AI là cùng một địa chỉ IP mà click quá nhiều lần trong một khoảng thời gian nhất định, thì địa chỉ IP đó sẽ bị loại ra khỏi báo cáo và trình duyệt quảng cáo sẽ không phát nữa để tối ưu hoá hiệu suất quảng cáo.
Ứng dụng 4: Marketing tự động (Automation Marketing)
Chúng ta có thể ứng dụng vào các hoạt động Marketing tự động. Lúc này AI có thể làm một số tác vụ tự động như:
- Gửi báo cáo tóm tắt định kỳ.
- Gửi email lời nhắc khách hàng hoàn tất việc checkout mua hàng.
- Gửi email, tin nhắn chúc mừng sinh nhật hoặc sự kiện đặc biệt của khách hàng.
- Gửi email và lời mời chào phù hợp với từng loại ngữ cảnh và khách hàng khác nhau.
Mình lấy ví dụ về Unbabel, một nền tảng dịch thuật trực tuyến, đã sử dụng n8n – một nền tảng xây dựng các automation workflow – để đảm bảo quá trình vận hành cốt lõi của Unbabel được tự động hoá, giảm thiểu thời gian hao phí. Các bạn có thể tham khảo cách hoạt động từ mô hình dưới đây.
- Bước 1: AI dịch các tài liệu được tải lên dịch vụ.
- Bước 2: Khi tác vụ hoàn tất, AI sẽ chạy tiếp workflow thông báo đến kênh tin nhắn Slack cho các chuyên gia, cộng tác viên vào kiểm tra lại bản dịch.
- Bước 3+: Hệ thống tiếp tục điều chỉnh các workflow theo điều kiện để AI chỉnh sửa lại bản dịch theo yêu cầu, hoặc gửi bản dịch hoàn tất đến bước tiếp theo.
Ứng dụng 5: Tối ưu hoá hoạt động chăm sóc, trả lời khách hàng & truy vấn dữ liệu nội bộ
AI, với khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên, có thể mở ra một kỷ nguyên mới trong việc sử dụng chatbot để chăm sóc khách hàng. Giờ đây chatbot có thể trả lời các câu hỏi thường gặp, giải quyết các vấn đề của họ một cách nhanh chóng và hiệu quả với ngôn ngữ tự nhiên.
Chúng ta có thể sử dụng ứng dụng cao hơn của OpenAI đó là Finetune để tải lên những bộ tài liệu, model để “dạy” cho con AI của OpenAI về những dữ liệu của công ty. Từ đó, khi khách hàng đặt ra câu hỏi, AI có thể sử dụng dữ liệu đã được nạp và đưa ra câu trả lời sát với mô hình hoạt động của công ty, dữ liệu khách hàng. Ví dụ: trực tiếp hướng dẫn cách mua hàng, đưa thông tin và cách thức liên hệ của cá nhân phụ trách giải quyết yêu cầu đó. Trước đây, những tác vụ này cần sự tham gia của nhân viên CSKH nhưng nay đã được AI phụ trách.
Hoặc như công ty mình cũng đang nghiên cứu dự án đào tạo AI dựa vào thuật toán Finetune để nó học những cái dataset về Marketing. Dataset này là tổng hợp những báo cáo, số liệu về marketing, thị trường mà đội ngũ thu thập được. Từ đó, công ty mình có thể nhờ AI trích xuất thông tin với độ chính xác cao, thậm chí có thể cao hơn Google và các bên cung cấp thông tin khác bởi những dữ liệu này được thu thập và được đào tạo riêng thay vì chỉ lấy những dữ liệu đã được công bố công khai.
* Anh Thụ có thể làm rõ hơn một vài ứng dụng của ChatGPT trong quá trình làm Marketing mà anh đúc kết được sau thời gian trải nghiệm công cụ này?
Hiện tại thì mình thấy ứng dụng rõ nét nhất là khả năng hỗ trợ quá trình tạo ra nội dung của AI.
Các công nghệ AI như mô hình ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học sâu (deep learning) và máy học (machine learning) được sử dụng để phân tích và tổng hợp thông tin từ các nguồn khác nhau, tạo ra nội dung có chất lượng cao và phù hợp với đối tượng khách hàng.
Người sử dụng chỉ cần nhập các thông tin yêu cầu (promt), lựa chọn đối tượng độc giả, lựa chọn văn phong… AI có thể hỗ trợ tạo nội dung chất lượng cao phù hợp với từng nền tảng như website, social media, email…
Một ví dụ khác, nhóm của mình thử nghiệm dùng AI để tạo các mẫu thiết kế cho những bài đăng trên social media của một nhãn hiệu lốp xe. Bên cạnh những insight sẵn có, AI cũng cung cấp cho đội ngũ những insight mới như ngoài độ bền, khách hàng cũng quan tâm đến thiết kế và danh tiếng thương hiệu.
Thông qua câu lệnh, hình ảnh gợi ý, mình thu được những mẫu khá phù hợp và đúng yêu cầu. Sau đó, nhóm thiết kế chỉ cần đặt text và các yếu tố thương hiệu vào hình ảnh để hoàn chỉnh.
* Tuy nhiên cho đến nay, các trường hợp thử nghiệm thành công với ChatGPT và đăng tải trên mạng xã hội đều đến từ cá nhân. Với doanh nghiệp thì sao thưa anh, phải thử bao nhiêu lần để có kết quả và ai sẽ là người chịu trách nhiệm chính với các dữ liệu, báo cáo có được từ ChatGPT?
Đây là câu hỏi hay. Đúng là với cá nhân họ có thể tự do sử dụng dữ liệu có được từ ChatGPT nhưng với doanh nghiệp thì sẽ là một câu chuyện khác. Mình nghĩ cần có bộ quy tắc ứng xử khi sử dụng AI nói chung và ChatGPT nói riêng trong doanh nghiệp.
Vậy thì bước nào trong quá trình vận hành nên sử dụng AI và bước nào thì không nên? Mình cho rằng các bước sáng tạo dựa trên thông tin thị trường thì nên cần AI. Còn các bước triển khai sau đó thì cần có con người tham gia.
Đọc thêm:
DỊCH VỤ THIẾT KẾ TỜ RƠI DU LỊCH ẤN TƯỢNG THU HÚT KHÁCH HÀNG
Xu hướng tiếp thị kỹ thuật số hàng đầu cho năm 2023 là gì?
