Tại sao chất lượng dữ liệu quan trọng đối với marketing trong thời đại của GenAI?

Một cuộc khảo sát gần đây đã cho thấy rằng các Giám đốc Tiếp thị trên toàn thế giới đều lạc quan và tự tin về khả năng tương lai của GenAI để tăng năng suất và tạo lợi thế cạnh tranh. 70% đã sử dụng GenAI và 19% đang thử nghiệm. Các lĩnh vực chính mà họ đang khám phá là cá nhân hóa (67%), tạo nội dung (49%) và phân đoạn thị trường (41%).

Tuy nhiên, đối với nhiều thương hiệu tiêu dùng, sự chênh lệch giữa kỳ vọng và hiện thực là rất lớn. Các nhà tiếp thị tưởng tượng về một trải nghiệm khách hàng mượt mà, kỳ diệu phải nhận ra rằng hiệu quả của AI phụ thuộc vào dữ liệu cơ bản chất lượng cao. Thiếu điều đó, AI trở nên vô dụng, để lại cho các nhà tiếp thị phải đối mặt với hiện thực không mấy hứa hẹn.

Thất bại của tiếp thị dựa trên trí tuệ nhân tạo

Hãy cùng xem xét kỹ hơn về những gì tiếp thị được cấp sức mạnh bởi trí tuệ nhân tạo với chất lượng dữ liệu kém có thể trông như thế nào. Giả sử tôi là một khách hàng của một cửa hàng quần áo thể thao và đồ ngoại cỡ chung. Tôi đang lên kế hoạch cho chuyến đi trượt tuyết hàng năm của mình vào mùa đông sắp tới. Tôi rất háo hức được sử dụng trợ lý cá nhân trí tuệ nhân tạo để mang lại một trải nghiệm dễ dàng và cá nhân hóa cho tôi.

Tôi cần bổ sung một số mảng trống trong tủ đồ trượt tuyết của mình, vì vậy tôi yêu cầu trợ lý cá nhân trí tuệ nhân tạo gợi ý một số mặt hàng để mua. Nhưng trí tuệ nhân tạo đang tạo ra những phản hồi dựa trên dữ liệu về tôi đã được phân tán trên nhiều hệ thống của thương hiệu. Không có một hình ảnh rõ ràng về tôi, nó yêu cầu tôi cung cấp một số thông tin cơ bản mà nó nên biết sẵn. Hơi phiền toái… Tôi đã quen với việc nhập thông tin của mình khi mua sắm trực tuyến, nhưng tôi hy vọng rằng việc nâng cấp của trí tuệ nhân tạo sẽ làm cho mọi thứ dễ dàng hơn đối với tôi.

Do dữ liệu của tôi bị phân mảnh, trợ lý cá nhân trí tuệ nhân tạo chỉ có một đơn hàng được liên kết với tên của tôi từ hai năm trước, thực tế là một món quà. Mà không có một hình ảnh đầy đủ về tôi, trợ lý cá nhân trí tuệ nhân tạo này không thể tạo ra những thông tin chi tiết chính xác và kết quả là chia sẻ các gợi ý không hữu ích.

Cuối cùng, trải nghiệm kém chất lượng này làm cho tôi ít hào hứng hơn về việc mua hàng từ thương hiệu này, và tôi quyết định chuyển sang nơi khác.

Thủ phạm sau một trải nghiệm trí tuệ nhân tạo không kết nối và không cá nhân là chất lượng dữ liệu kém — chất lượng dữ liệu kém = trải nghiệm khách hàng kém

Tiếp thị dựa trên trí tuệ nhân tạo thành công

Bây giờ, hãy xem lại kịch bản của nhà bán lẻ thể thao ngoài trời này, nhưng hãy tưởng tượng rằng trợ lý mua sắm cá nhân bằng trí tuệ nhân tạo được cung cấp bởi dữ liệu chính xác và thống nhất có một lịch sử hoàn chỉnh về các tương tác của tôi với thương hiệu từ lần mua hàng đầu tiên đến lần trả hàng cuối cùng.

Tôi nhập câu hỏi đầu tiên của mình, và tôi nhận được một câu trả lời cực kỳ cá nhân hóa và thân thiện, đã bắt đầu tạo ra trải nghiệm của một cuộc trò chuyện một cách cá nhân với một nhân viên bán hàng thân thiện. Nó tự động tham chiếu đến lịch sử mua hàng của tôi và kết nối các mua hàng trước của tôi với nhu cầu mua sắm hiện tại của tôi.

Dựa trên các yêu cầu và phản hồi của tôi, trợ lý cung cấp một bộ đề xuất cá nhân hóa để bổ sung cho tủ quần áo trượt tuyết của tôi cùng với các liên kết trực tiếp để mua hàng. Sau đó, trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra những thông tin chi tiết về tôi như một khách hàng và thậm chí dự đoán về loại sản phẩm tôi có thể muốn mua dựa trên các mua hàng trước của tôi, tăng khả năng tôi mua hàng và có thể mở rộng thêm vào giỏ hàng để mua các mặt hàng bổ sung.

Trong trải nghiệm này, tôi có thể thực sự sử dụng trợ lý để đặt hàng mà không cần điều hướng đến nơi khác. Tôi cũng biết rằng các đợt trả hàng của tôi hoặc bất kỳ mua hàng sau này nào cũng sẽ được tính vào hồ sơ của tôi.

Bởi vì nó biết lịch sử và sở thích của tôi, Trí tuệ nhân tạo đã có thể tạo ra một trải nghiệm mua hàng dành cho tôi một cách cực kỳ cá nhân hóa và thuận tiện. Đây là một thương hiệu tôi sẽ tiếp tục quay lại mua hàng trong tương lai.

Nói cách khác, khi nói đến trí tuệ nhân tạo cho marketing, dữ liệu tốt = kết quả tốt hơn.

Vậy làm thế nào để thực sự giải quyết thách thức về chất lượng dữ liệu? Và điều đó có thể trông như thế nào trong thế giới mới của trí tuệ nhân tạo này?

Giải quyết vấn đề chất lượng dữ liệu

Yếu tố quan trọng đầu tiên để tạo nên một chiến lược AI hiệu quả là một nền tảng dữ liệu khách hàng thống nhất. Phần khó khăn là việc thống nhất dữ liệu khách hàng một cách chính xác khá khó khăn do quy mô và phức tạp của nó – hầu hết người tiêu dùng có ít nhất hai địa chỉ email, đã chuyển đến hơn mười một lần trong cuộc đời và sử dụng trung bình năm kênh (hoặc nếu họ là thế hệ millennial hoặc Gen Z, thì thực sự là mười hai kênh).

Nhiều phương pháp thông thường để thống nhất dữ liệu khách hàng là dựa trên các quy tắc và sử dụng kỹ thuật so khớp xác định/mờ, nhưng những phương pháp này cứng nhắc và gặp khó khăn khi dữ liệu không khớp hoàn hảo. Điều này, trong quá trình này, tạo ra một hồ sơ khách hàng không chính xác có thể thực sự bỏ lỡ một phần lớn trong lịch sử quan hệ với thương hiệu của khách hàng và không tính đến các giao dịch mua sắm gần đây hoặc các thay đổi thông tin liên hệ.

Một cách tốt hơn để xây dựng một nền tảng dữ liệu thống nhất thực sự là sử dụng các mô hình AI (một loại AI khác biệt so với AI tạo ra trong marketing) để tìm ra các kết nối giữa các điểm dữ liệu để xác định liệu chúng có thuộc về cùng một người với sự tinh tế và linh hoạt như của con người nhưng ở quy mô lớn.

Khi các công cụ dữ liệu khách hàng của bạn có thể sử dụng AI để thống nhất mọi điểm tiếp xúc trong hành trình của khách hàng từ giao tiếp đầu tiên đến giao dịch cuối cùng và hơn nữa (sự trung thành, email, dữ liệu trang web, vv…), kết quả là một hồ sơ khách hàng toàn diện cho bạn biết khách hàng của bạn là ai và cách họ tương tác với thương hiệu của bạn.

Chất lượng dữ liệu trong AI tạo động lực tăng trưởng như thế nào

Những trải nghiệm khách hàng nổi bật: — các ưu đãi cá nhân hóa hơn, sáng tạo hơn, giao tiếp dịch vụ khách hàng tốt hơn, trải nghiệm mượt mà từ đầu đến cuối, vv.
Tiến bộ về hiệu suất hoạt động cho các nhóm của bạn: — Thời gian đưa sản phẩm ra thị trường nhanh hơn, ít can thiệp thủ công hơn, ROI (tỷ số hoàn vốn) tốt hơn cho các chiến dịch, vv.
Giảm chi phí tính toán: — Trí tuệ nhân tạo được thông tin tốt hơn không cần phải đi lại nhiều lần với người dùng, điều này giúp tiết kiệm số lượt gọi API mà nhanh chóng trở nên đắt đỏ.

Khi các công cụ trí tuệ nhân tạo phát triển ngày càng mạnh mẽ trong lĩnh vực marketing, chúng mang lại hứa hẹn của việc trở lại mức độ cá nhân hóa một cách một cách tận tình mà khách hàng mong đợi từ các cửa hàng yêu thích của họ, nhưng giờ đây ở một quy mô lớn hơn. Tuy nhiên, điều này không thể tự xảy ra — các thương hiệu cần cung cấp dữ liệu khách hàng chính xác cho các công cụ trí tuệ nhân tạo để hiện thực hóa phép màu của trí tuệ nhân tạo.

Các điều nên và không nên khi sử dụng trí tuệ nhân tạo trong marketing:

Trí tuệ nhân tạo là một người bạn đồng hành hữu ích đối với nhiều ngành công nghiệp, đặc biệt là marketing — miễn là nó được tận dụng một cách thích hợp. Dưới đây là một ‘tài liệu ghi nhớ’ nhanh giúp các nhà tiếp thị trên hành trình GenAI của họ:

Nên:

Hãy rõ ràng về các trường hợp sử dụng cụ thể mà bạn dự định sử dụng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo và chỉ định các kết quả dự kiến. Bạn mong đợi đạt được những kết quả gì?
Hãy đánh giá kỹ lưỡng xem Gen AI có phải là công cụ phù hợp nhất cho trường hợp sử dụng cụ thể của bạn không.
Ưu tiên chất lượng và tính toàn diện của dữ liệu — thiết lập nền tảng dữ liệu khách hàng thống nhất là rất quan trọng đối với một chiến lược trí tuệ nhân tạo hiệu quả.

Không nên:

Đẩy nhanh việc triển khai GenAI trên tất cả các lĩnh vực. Bắt đầu với một trường hợp sử dụng có thể quản lý được, có sự tham gia của con người trong quá trình, như việc tạo các dòng chủ đề.

(Nguồn: ai-news.com)

☞ Có thể bạn quan tâm