Vai trò của AI và ML trong việc cải thiện hiệu suất kỹ thuật số

Trí tuệ nhân tạo (Artifical intelligence, viết tắt là AI) và máy học (Machine learning, viết tắt là ML) là những thuật ngữ thông dụng hàng đầu mà chúng ta thường gặp trong lĩnh vực tiếp thị kỹ thuật số. Những công nghệ này đã trở thành một phần không thể thiếu của tiếp thị kỹ thuật số và đang được tận dụng để làm cho các chiến dịch tiếp thị trở nên độc đáo và hiệu quả hơn.

Ví dụ: Trí thông minh nhân tạo có thể giúp cá nhân hóa dễ dàng và nhanh chóng bằng cách xác định chính xác cá tính, thói quen người mua. Những chân dung khách hàng này được tạo tự động để phân khúc đối tượng toàn diện, từ đó cải thiện hiệu quả của các chiến dịch. Thêm vào đó, Netflix, Google, Uber, Spotify, Pinterest và các ứng dụng khác sử dụng ML để cá nhân hóa các tài khoản cá nhân và đưa ra các đề xuất phù hợp cho người dùng của họ.

Các thuật toán ngày càng cải tiến và sự tăng trưởng theo cấp số nhân của dữ liệu đang khuyến khích các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và nhà tiếp thị sử dụng AI, ML, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), DL (Deep learning) và các công nghệ khác. Những công nghệ này đang giúp họ cải thiện trải nghiệm khách hàng và c chuyển đổi.

Một cuộc khảo sát của Gartner cho thấy 37% các tổ chức đang áp dụng AI dưới hình thức này hay hình thức khác để tăng hiệu suất kỹ thuật số của họ.

Bài viết này nhấn mạnh cách mà AI và ML đang chứng tỏ là những công nghệ thay đổi cuộc chơi trong lĩnh vực tiếp thị kỹ thuật số.

1. Cung cấp sự hiểu biết tốt hơn về khách hàng

Một nội dung tuyệt vời thường bắt đầu bằng việc hiểu rõ về khách hàng. Khi một doanh nghiệp biết rõ đối tượng mục tiêu của mình thì việc kết nối sẽ dễ dàng và phù hợp hơn. Sự kết nối đó sẽ giúp ích cho việc xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng.

Trong những năm gần đây, AI và ML đã mở ra một thế giới hoàn toàn mới về khả năng hiểu hành vi của khách hàng. Các công cụ AI và những thông tin được phân tích chi tiết đang giúp các doanh nghiệp hiểu rõ được họ đang tiếp cận ai, khách hàng muốn và cần gì, giao tiếp như nào và tiếp cận họ ở đâu.

AI giúp các nhà tiếp thị xác định nhanh chóng và chính xác tính cách, thói quen của khách hàng. Sau đó, các nền tảng như Socialbaker tự động tạo những tính cách này để phân khúc đối tượng toàn diện hơn dưới dạng những thông tin chi tiết và hữu ích. Những thông tin này sẽ giúp các nhà tiếp thị nội dung sáng tạo và chia sẻ những câu chuyện đầy cảm hứng tới khách hàng và giúp chuyển đổi hành vi khách hàng.

Giữ chân khách hàng là một trong những mục tiêu quan trọng của các chiến dịch tiếp thị trực tuyến, giúp doanh nghiệp thành công trong kinh doanh. AI có thể trợ giúp bằng cách cung cấp những thông tin chi tiết chính xác về đối tượng, cho phép các doanh nghiệp mang đến những trải nghiệm thương hiệu tích hợp thông qua các nội dung liên quan. Nó cũng giúp lựa chọn những khách hàng tin cậy và đóng góp nhiều lợi ích nhất cho thương hiệu.

2. Hỗ trợ và quản lý khách hàng tiềm năng

Big data, phân tích dự đoán và ML ngày càng sử dụng nhiều hơn trong lĩnh vực kinh doanh thông minh. ML, với khả năng mang lại những hiểu biết ẩn chứa có giá trị từ các tập dữ liệu lớn, có thể tạo ra giá trị hữu hình cho doanh nghiệp.

Khách hàng tiềm năng là động lực cho doanh nghiệp. Họ là những người đóng góp vào doanh thu của tổ chức. Do đó, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp dành một lượng thời gian đáng kể trong việc quản lý lãnh đạo. ML có thể được tận dụng để cải thiện và mở rộng phương pháp tiếp cận của một công ty trong việc quản lý lãnh đạo, do đó thúc đẩy lợi nhuận. Nó giúp các công ty tìm kiếm khách hàng tiềm năng tốt hơn và tạo lợi nhuận tốt hơn.

Lấy ví dụ, ML có thể giúp bạn tạo hồ sơ khách hàng lý tưởng (ICP) để tiếp cận những khách hàng tốt nhất. ICP phân tích có cấu trúc về nhân khẩu học và tâm lý học của một cá nhân và xác định ý định mua hàng của họ cũng như các nội dung quan trọng khác. Do đó, ICP có thể được sử dụng để tính điểm khách hàng tiềm năng, cho phép các nhà tiếp thị ưu tiên các tài khoản đó hơn.

ML cũng có thể giúp các công ty tạo ra nhiều khách hàng tiềm năng chất lượng từ những lưu lượng đã truy cập đến trang web. Ví dụ: hãy xem cách Drift, một nền tảng tăng tốc doanh thu sử dụng AI đàm thoại để xác định mục tiêu khỏi tiếng ồn, học hỏi từ các cuộc trò chuyện và tự động cho phép hoặc loại bỏ khách hàng truy cập trang web theo điều kiện. Các vòng loại này giúp nhóm bán hàng tập trung vào các khách hàng tiềm năng đã sẵn sàng cho chuyển đổi.

3. Sắp xếp và tạo nội dung tốt hơn

AI đang thay đổi cuộc chơi cho các nhà tiếp thị nội dung. Công nghệ này đang được sử dụng để tự động tạo nội dung cho những câu chuyện đơn giản như tin tức thể thao hoặc cập nhật thị trường chứng khoán. AI cũng cho phép các kênh xã hội tùy chỉnh nguồn cấp dữ liệu mới của người dùng.

AI ngày càng được ứng dụng nhiều trong quản lý nội dung. Các thuật toán AI giúp thu thập dữ liệu đối tượng mục tiêu dễ dàng hơn để tạo nội dung có liên quan ở từng giai đoạn của kênh tiếp thị.

Ví dụ: các thuật toán thu thập dữ liệu về những gì khán giả thích đọc, câu hỏi họ muốn có câu trả lời hoặc bất kỳ mối quan tâm cụ thể nào. Bằng cách sử dụng dữ liệu này, các nhà tiếp thị nội dung có thể sắp xếp và tạo nội dung phù hợp để nâng cao trải nghiệm của khách hàng và cuối cùng là dẫn đến chuyển đổi.

The North Face sử dụng công nghệ hỗ trợ bởi AI như IBM Watson để tái tạo trải nghiệm mua sắm. Công cụ AI sử dụng điện toán nhận thức để mang trải nghiệm trực tuyến và tại cửa hàng đến gần nhau hơn.

Bên cạnh đó, ML cung cấp nguồn cấp dữ liệu cho các chiến lược nội dung bằng cách khám phá các ý tưởng nội dung mới dựa trên nghiên cứu, xác định các cụm chủ đề hoạt động hiệu quả nhất, hiển thị các từ khóa có liên quan nhất trong một thị trường ngách cụ thể.

Lấy ví dụ, Google Analytics và SEMrush hoạt động trên các thuật toán ML hữu ích trong việc nghiên cứu và khám phá từ khóa cũng như phân phối nội dung. Ngoài ra, các công cụ này có thể khám phá các xu hướng của ngành và chỉ cho bạn các cách để xếp hạng cao hơn trong SERP.

Các công cụ hỗ trợ AI và ML cải thiện khả năng tiếp nhận và hiệu suất tổng thể của nội dung trực tuyến. Ngoài ra, các công cụ này cho phép các nhà tiếp thị cung cấp trải nghiệm kỹ thuật số phù hợp và được cá nhân hóa có ảnh hưởng tích cực đến sự tương tác.

4. Trợ giúp về xếp hạng công cụ tìm kiếm cạnh tranh

Các công cụ tìm kiếm đã và đang sử dụng các thuật toán hỗ trợ AI để cung cấp các kết quả SERP phù hợp nhất. Các thuật toán này dựa vào AI để hiểu ngữ cảnh của nội dung và phát hiện các từ khóa không liên quan. Không có gì ngạc nhiên khi những người làm SEO không ngừng nỗ lực để hiểu các thuật toán này và đưa ra các chiến lược để tạo nội dung theo ngữ cảnh, khái niệm.

Việc đặt doanh nghiệp của bạn trong SERPs có thể tạo ra hoặc phá vỡ danh tiếng và hiệu suất trực tuyến của bạn. Công nghệ AI giúp việc tạo nội dung hấp dẫn trả lời các truy vấn, từ khóa và cụm từ của đối tượng mục tiêu trở nên dễ dàng hơn.

SEO không phải là công việc của một ngày. Đó là một thử thách, và kết quả của những nỗ lực chỉ có thể được nhìn thấy sau nhiều tháng. May mắn thay, các công cụ SEO dựa trên AI giúp giảm bớt căng thẳng này. Các công cụ tối ưu hóa SEO như Moz, WooRank, BrightEdge và MarketMuse chủ yếu dựa vào AI để cung cấp các giải pháp SEO như:

• Nghiên cứu từ khóa
• Tìm kiếm các cụm từ để làm cho nội dung phù hợp hơn
• Cơ hội xây dựng liên kết
• Chủ đề thịnh hành
• Độ dài nội dung tối ưu
• Mục đích của người dùng và hơn thế nữa.

Các công cụ như Alli AI có thể ngay lập tức tối ưu hóa trang web của bạn bất kể CMS và chuyên môn phát triển web của bạn. Nền tảng này thực hiện kiểm tra nội dung và SEO trên toàn trang web, tự động tối ưu hóa nội dung và giải quyết các vấn đề về nội dung trùng lặp. Tất cả điều này giúp người tạo nội dung dễ dàng tránh được nội dung kém hiệu quả và tăng xếp hạng trực tuyến của họ.

5. Cải thiện tốc độ trang

 

Google đã đặt một giá trị chính xác về trải nghiệm người dùng nhanh chóng bằng cách đưa tốc độ trang vào làm một trong những mục tiêu xếp hạng. Đó là lý do tại sao tăng tốc độ trang là một trong những ưu tiên hàng đầu của tất cả các doanh nghiệp, đặc biệt là các hãng thương mại điện tử. Do đó, các quản trị viên web sẽ thực hiện tất cả các biện pháp để cải thiện tốc độ trang.

Ví dụ: chủ sở hữu trang WordPress có thể tăng tốc WordPress bằng cách tối ưu hóa các quy trình nền, cập nhật trang WP, sử dụng mạng phân phối nội dung (CDN) hoặc sử dụng các plugin nhanh hơn. Tất nhiên, họ cũng sử dụng các công cụ khác nhau như thông tin chi tiết về tốc độ trang, trình kiểm tra thời gian tải và các plugin CMS cho mục đích này. Nhưng bây giờ, có một giải pháp hỗ trợ ML khác có sẵn để tăng tốc độ trang – Mô hình dự báo trang.

Mô hình này dự đoán hành vi của người dùng bằng cách sử dụng MLvà dự đoán khách truy cập trang tiếp theo sẽ nhấp vào trong thời gian thực. Điều này cho phép Quản trị viên web tải trước trang trong nền, do đó cải thiện trải nghiệm tổng thể.

Thuật toán được đào tạo với dữ liệu lịch sử từ Google Analytics.

Ví dụ: các kiểu người dùng như đi từ trang chủ đến trang danh mục hoặc trang sản phẩm đến giỏ hàng đều được nhận dạng, hiểu và đưa vào các thuật toán cập nhật. Nếu người dùng hành xử tương tự, thuật toán sẽ tự động được chuẩn bị với trang tiếp theo.

Tuy nhiên, độ chính xác của dự đoán phụ thuộc vào lượng dữ liệu có sẵn để đào tạo thuật toán và cấu trúc trang web. Vì vậy, các mô hình sẽ khác nhau tùy theo các yếu tố này. Ví dụ: nếu trang web của bạn là một trang web thương mại điện tử kết hợp tin tức ngành với các trang sản phẩm, thì tốt hơn nên sử dụng hai hoặc nhiều mô hình có thể dự đoán hành vi trên mỗi phần.

6. Tự động hóa quy trình phân tích trang web

Phân tích trang web không phải là mới. Các doanh nghiệp đã đánh giá hành vi của người dùng và theo dõi các chỉ số hiệu suất chính kể từ giữa những năm 90. Nhưng nhờ vào AI và ML, các công cụ phân tích trang web hiện có khả năng mạnh mẽ cho phép các doanh nghiệp tự động hóa quy trình. Những công cụ này có thể cung cấp các báo cáo được tạo tự động và thông tin chi tiết theo yêu cầu để cung cấp cho các chiến lược tiếp thị.

Trong một lần truy cập trang web, mỗi người dùng tạo ra hàng trăm điểm dữ liệu như thời gian trên một trang, thông tin chi tiết về trình duyệt, vị trí của trang web và những điểm khác. Thực tế là không thể phân tích tất cả dữ liệu này theo cách thủ công. AI và ML giúp phân tích nhanh hơn và chính xác hơn bằng cách tăng tốc độ xử lý dữ liệu.

Các công cụ dựa trên AI có thể giúp bạn theo dõi hành vi trực tuyến của từng khách truy cập, hiểu hành trình của người dùng và cách khách hàng di chuyển qua kênh tiếp thị. Họ cũng chỉ ra các vấn đề, nếu có.

Giả sử bạn có một bài đăng trên blog nhận được nhiều lưu lượng truy cập, nhưng khách truy cập chỉ đọc bài đăng và rời đi mà không thực hiện hành động như đăng ký nhận bản tin hoặc chia sẻ bài đăng của bạn trên phương tiện truyền thông xã hội. Các công cụ dựa trên AI có thể gắn cờ các vấn đề như vậy, cho phép bạn thực hiện hành động khắc phục cần thiết như thêm liên kết nội bộ hoặc cải thiện CTA của mình.

Google Analytics (phần thông tin chi tiết), Adobe Analytics và Kissmetrics là một trong những công cụ phân tích trang web hàng đầu giúp các công ty xem các mẫu trong hành vi của khách hàng và dự đoán xu hướng trong tương lai.

7. Cải thiện điều hướng trang web

Điều hướng trang web là một lĩnh vực quan trọng khác trong hiệu suất kỹ thuật số và AI và ML có thể trợ giúp điều hướng trang web. Mặc dù nghe có vẻ không đáng kể, nhưng không thể bỏ qua tầm quan trọng của việc điều hướng có tổ chức và dễ theo dõi. Điều hướng được lập kế hoạch tốt sẽ cải thiện thời lượng truy cập, giảm tỷ lệ thoát và tăng trải nghiệm người dùng. Nó cũng nâng cao sức hấp dẫn thẩm mỹ tổng thể của thiết kế trang web.

AI có thể giúp Quản trị viên web tạo cấu trúc trang web thân thiện với người dùng, dễ điều hướng. Các chatbot được hỗ trợ bởi AI có thể hướng dẫn người dùng qua các trang và giúp họ tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm trong vài cú nhấp chuột đầu tiên. Điều này cải thiện đáng kể trải nghiệm người dùng và gửi tín hiệu tốt đến các công cụ tìm kiếm, cho thấy rằng nội dung của bạn hữu ích và phù hợp.

Do đó, Google và các công cụ tìm kiếm khác sẽ xếp hạng trang của bạn cao hơn bất kỳ trang web nào khác cung cấp nội dung tương tự.

8. Thiết kế trang web tốt hơn

Các ứng dụng AI có thể cải thiện khả năng sử dụng và trải nghiệm của trang web bằng cách cải thiện giao diện của trang web, tăng cường khả năng tìm kiếm, quản lý khoảng trống quảng cáo tốt hơn và cải thiện tương tác với khách truy cập trang web. Không có gì ngạc nhiên khi ngày càng có nhiều nhà thiết kế và nhà phát triển hướng tới các phương pháp thiết kế dựa trên AI.

AI đang dần trở thành một phần không thể thiếu trong thiết kế và phát triển web hiện đại. Lấy ví dụ trong lĩnh vực hệ thống trí thông minh thiết kế nhân tạo (ADI). ADI đã gây ra một sự thay đổi đột ngột trong cách thiết kế web. Nó cho phép các nhà thiết kế kết hợp các ứng dụng vào trang web để có trải nghiệm người dùng và chức năng tốt hơn.

Kiểm tra nền tảng trang web The Grid tự động điều chỉnh thiết kế của nó để làm nổi bật nội dung. Nền tảng sử dụng ML và thiết kế dựa trên ràng buộc và lập trình dựa trên luồng để điều chỉnh động thiết kế trang web với nội dung.

Ngày nay, chúng tôi có một số người tham gia trong lĩnh vực này đang đưa AI trong thiết kế web lên một tầm cao mới. Các thương hiệu như Adobe, Firedrop, Bookmark, Wix, Tailor Brands và nhiều thương hiệu khác đang dẫn đầu phân khúc và tận dụng khả năng của AI trong thiết kế web. Ngoài ra, hầu hết các nền tảng ADI này đều có thể học hỏi và đưa ra các đề xuất để tối ưu hóa trang web để có trải nghiệm người dùng và hiệu suất SEO tốt hơn.

Tương lai phía trước

AI và ML đang chứng tỏ là những công nghệ tuyệt vời trong việc cải thiện hiệu suất kỹ thuật số. Tuy nhiên, cần nhớ rằng các mô hình ML này chỉ tốt khi dữ liệu được sử dụng để điều khiển chúng. Do đó, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng nhóm tiếp thị của bạn có quyền truy cập vào dữ liệu chính xác và chất lượng cao.

Vì vậy, trước khi áp dụng những công nghệ này vào các nỗ lực kỹ thuật số của bạn, có những bước cụ thể mà bạn cần thực hiện.

• Thiết lập các thẻ để theo dõi và nắm bắt hành vi của người dùng tại chỗ.
• Lưu trữ tất cả dữ liệu từ các nguồn khác nhau ở một nơi trung tâm như Google BigQuery, một nền tảng phân tích dữ liệu lớn.
• Đầu tư vào việc phát hiện lặp dữ liệu để loại bỏ các bản sao trùng lặp của dữ liệu từ nhiều nguồn.

Khi dữ liệu đã có sẵn, bạn sẽ có một vị trí tuyệt vời để bắt đầu triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) để tăng hiệu suất kỹ thuật số của mình. Ngoài ra, thông tin được chia sẻ ở trên sẽ tỏ ra hữu ích khi bạn bắt đầu xây dựng các giải pháp ML để cải thiện sự hiện diện trực tuyến của doanh nghiệp mình.

Bài viết tham khảo: Đừng sợ hãi trước trí tuệ nhân tạo

Để tìm hiểu thêm những thông tin công nghệ khác, vui lòng theo dõi chúng tôi tại: Fanpage HTSC

Nguồn tham khảo: https://www.seminolepress.com/the-role-of-ai-and-ml-in-improving-digital-performance-readwrite/