Thúc đẩy hiệu suất Marketing thông qua AI với các nền tảng ưu tiên chính

Khám phá một vài nền tảng chính của AI mà doanh nghiệp nên ưu tiên xây dựng để có thể thúc đẩy hiệu suất của các hoạt động marketing.

AI (trí tuệ nhân tạo) đang chuyển đổi ngành marketing nói chung theo nhiều cách sâu sắc và thú vị khác nhau. Từ việc sử dụng AI để thúc đẩy các kết nối mới với khách hàng, xây dựng quảng cáo tự động đến tận dụng dữ liệu thu thập được để thấu hiểu về hành vi của khách hàng và đưa ra các dự báo mới.

Tuy nhiên, dù cho AI đang được phóng đại đến mức nào hay sức ảnh hưởng của nó ra sao, có một sự thật khác là nó là do chính con người tạo ra và chỉ thực sự có tác dụng dưới bàn tay của con người. Ngay cả với trong ngành marketing, nếu các marketer không tận dụng nó một cách đúng đắn và hiệu quả, AI về cơ bản cũng chỉ là một thứ công nghệ không hơn không kém.

Điều đó có nghĩa là khi nói về việc ứng dụng AI trong Marketing, thứ cần được quan tâm và thảo luận nhiều nhất không phải là công nghệ mà là con người, chính các marketer  mới là người đưa ra các mục tiêu, cách sử dụng, liên kết AI đến các mục tiêu kinh doanh của doanh nghiệp để từ đó các hoạt động marketing có thể được đo lường một cách chính xác và toàn diện.

Trong bối cảnh hiện tại, với sự phát triển chóng mặt của các yếu tố công nghệ trong đó có AI, ngay cả với những người làm marketing giỏi nhất cũng khó có thể tự tin về việc liệu họ có thể khai thác được toàn bộ các sức mạnh của AI để thúc đẩy sự tăng trưởng của doanh nghiệp hay không hay nói cách khác, dù họ là ai và giỏi đến mức nào thì họ cũng cần phải bắt đầu khám phá từ những thứ căn bản nhất, từ các nền tảng có được, họ sẽ dần nhận thức được việc họ nên làm và hơn thế nữa.

Dưới đây là một số nền tảng chính để các marketer làm điều đó trong kỷ nguyên AI.

1. Sẵn sàng: Hãy xây dựng các nền tảng phù hợp để thúc đẩy sức mạnh của AI.

Khi nói đến các công cụ hay cách thức vận hành của các nền tảng AI, có một khía cạnh rất quan trọng nhưng thường bị bỏ qua đó là mối quan hệ nhân quả giữa dữ liệu đầu vào (Inputs) mà bạn cung cấp cho AI và những gì bạn có thể nhận được (Outputs, Outcomes), bao gồm cả các dữ liệu đầu ra lẫn những thành quả kinh doanh khác.

Thực tế là AI học hỏi từ các dữ liệu và kinh nghiệm mà con người cung cấp. Chất lượng đầu vào càng cao thì kết quả đầu ra càng tốt.

Ở khía cạnh làm marketing, khi các marketer tăng cường chiến lược đo lường, cải thiện chất lượng của đối tượng mục tiêu (target audience), cũng như dữ liệu chuyển đổi, điều này có thể giúp các công cụ AI tối đa hóa ROI của chiến dịch một cách hiệu quả hơn.

Điều này đặc biệt đúng khi dữ liệu đầu vào là các dữ liệu của bên thứ nhất (first-party data) bởi vì nó đến từ các điểm chạm hay mối quan hệ trực tiếp giữa khách hàng với thương hiệu, loại dữ liệu này đặc biệt quan trọng với doanh nghiệp trong bối cảnh mới, khi các nền tảng và ứng dụng dần hạn chế việc theo dõi dữ liệu (cookies) người dùng.

Nhà bán lẻ thời trang nhanh H&M là một ví dụ điển hình về cách sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất để cải thiện hiệu suất của chiến dịch.

Người đứng đầu bộ phận truyền thông toàn cầu của H&M, Kristoffer Ullenius, và nhà phân tích phương tiện kỹ thuật số toàn cầu của H&M là Katarina Ahlner nói:

“Trước đây chúng tôi không tối ưu hóa các chiến dịch Tìm kiếm có trả phí (paid Search) của mình để tìm kiếm khách hàng mới, giờ đây chúng tôi đã bắt đầu suy nghĩ lại.”

H&M bắt đầu bằng cách tìm hiểu sâu hơn về giá trị của từng phân khúc khách hàng (customer segment), sử dụng mô hình vòng đời khách hàng (customer life-cycle) bắt nguồn từ dữ liệu của bên thứ nhất.

Các marketer của H&M từ đây có thể xác định những người mua thường xuyên và phân bổ ngân sách ít hơn vào việc tiếp cận họ thông qua các chiến dịch quảng cáo có trả phí, thay vào thương hiệu sẽ tập trung tìm kiếm các khách hàng mới.

Cách tiếp cận này, cùng với việc chuyển sang sử dụng chiến lược đặt giá thầu dựa trên tỷ suất lợi nhuận đầu tư trên chi tiêu quảng cáo mục tiêu (target ROAS), đã giúp H&M tăng doanh thu trực tuyến từ lên hơn 70% mỗi năm chỉ riêng từ quảng cáo tìm kiếm (Search Ads).

2. Tối đa hóa kết quả: Tìm kiếm mức tăng trưởng có lợi nhuận với các chiến dịch được hỗ trợ bởi AI.

Với các dữ liệu (bên thứ nhất) có được, nhiệm vụ tiếp theo của các marketer đó là sử dụng các chiến dịch được hỗ trợ bởi AI để tối ưu hóa hiệu suất.

Ví dụ, nhà quảng cáo có thể sử dụng kiểu chiến dịch tự động được hỗ trợ bởi AI của Google là Performance Max để tối đa hóa hiệu suất dựa trên mục tiêu, đồng thời tìm kiếm các cơ hội mới mà thương hiệu chưa từng khai thác trước đó.

Nhà quảng cáo chỉ cần đưa ra mục tiêu của chiến dịch, các nội dung quảng cáo, hệ thống được hỗ trợ bởi AI sẽ tự động tạo và chạy chiến dịch quảng cáo hiệu quả trên tất cả các nền tảng của Google.