Case Study

Hiểu về sự khác biệt giữa phân tích dữ liệu truyền thống và phân tích A.I để lên kế hoạch cho chiến lược thương hiệu

Báo cáo Marketing Trends từ Hubspot cho thấy data-driven marketer (những marketer đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu) sẽ có lợi thế cạnh tranh lớn trong năm 2023. Cụ thể, việc phân tích và ứng dụng dữ liệu sẽ giúp các doanh nghiệp tiếp cận khách hàng mục tiêu, định hướng nội dung, cải thiện ROI và hỗ trợ xây dựng chiến lược thương hiệu một cách hiệu quả.

Tuy nhiên, việc thu thập, nghiên cứu và phân tích dữ liệu có thể là một thách thức đối với các doanh nghiệp bởi đây là một quá trình phức tạp và cần nhiều thời gian cũng như nguồn lực để tạo ra những thông tin có giá trị. A.I Analytics (Phân tích dữ liệu bằng trí tuệ nhân tạo) là một công cụ hiệu quả giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và tối ưu chiến lược.

Vậy cụ thể đâu là những lợi ích của phân tích A.I và làm thế nào để ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào quá trình phân tích dữ liệu của doanh nghiệp một cách hiệu quả? Cùng tìm hiểu qua bài viết dưới đây. 

Phân tích A.I là gì?

Phân tích A.I là một loại phân tích dữ liệu sử dụng máy học (Machine Learning) để xử lý lượng lớn dữ liệu nhằm xác định các mẫu, xu hướng và mối quan hệ mà không yêu cầu thông tin đầu vào từ con người. Theo Gartner, đây là một hình thức phân tích tăng cường “sử dụng các công nghệ hỗ trợ như machine learning và A.I để hỗ trợ chuẩn bị dữ liệu, tạo thông tin chi tiết và phân tích các thông tin đó để tăng cường cách mọi người khám phá và phân tích dữ liệu trong nền tảng quản trị thông minh của doanh nghiệp (Business Intelligence Platforms)” 

Khác với phân tích truyền thống, phân tích A.I được dẫn dắt bởi máy móc với quy mô rộng lớn và khả năng xử lý dữ liệu nhanh chóng, sử dụng các thuật toán cung cấp kết quả đầu ra chính xác hơn. Cụ thể, một công cụ phân tích A.I có thể xử lý kết quả của thử nghiệm A/B và cho biết phiên bản nào mang lại tỷ suất hoàn vốn (ROI) và tỷ lệ chuyển đổi cao nhất. Những thông tin này hỗ trợ các marketer trong việc xác định những yếu tố ảnh hưởng đến hiệu quả chiến dịch để từ đó có sự điều chỉnh, cải tiến các hoạt động marketing trong tương lai. 

Emily In Paris: 17 moments Netflix show was straight up dumb

Ứng dụng A.I vào phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và công sức để tập trung vào những quyết định mang tính chiến lược

Tương tự các công nghệ máy học khác, các phân tích A.I ngày càng chính xác hơn theo thời gian, đặc biệt là khi được đào tạo để tìm hiểu các sở thích của ngành nhằm đưa ra kết quả dựa trên nhu cầu của từng doanh nghiệp.

Lợi ích của phân tích A.I

Sự xuất hiện của A.I và Machine Learning trong những năm gần đây đã góp phần thay đổi lĩnh vực phân tích nhờ vào khả năng cung cấp thông tin nhanh chóng, hiệu quả với quy mô và mức độ chi tiết mà con người khó có thể làm được. So với phương pháp phân tích dữ liệu truyền thông, phân tích A.I sở hữu những lợi thế khác biệt sau:

1. Quy mô

Các công cụ phân tích A.I có thể tận dụng một lượng lớn dữ liệu cùng một lúc. Quy mô của nó cũng mang lại lợi thế cạnh tranh vì máy móc có thể tìm kiếm dữ liệu có sẵn công khai từ các nguồn khác nhau, chạy thử nghiệm so sánh và giúp các doanh nghiệp tìm hiểu thêm về hiệu suất của đối thủ cạnh tranh cũng như đo lường hiệu quả chiến dịch.

2. Tốc độ

Máy móc không tạo ra thời gian chết như con người. Vì vậy, quá trình xử lý dữ liệu có thể diễn ra ngay lập tức sau khi A.I được cung cấp một lượng lớn dữ liệu đầu vào cho việc xử lý, học hỏi và mang lại thông tin chuyên sâu.

3. Độ chính xác

Các thuật toán Machine Learning hiểu dữ liệu tốt hơn trong quá trình xử lý, mang lại kết quả chi tiết và chính xác. Bên cạnh đó, những công cụ A.I này cũng có thể được đào tạo để cho ra những kết quả phù hợp với nhu cầu và mục tiêu kinh doanh của các thương hiệu. 

Ứng dụng A.I vào phân tích kinh doanh mang đến những khả năng mà các nhà phân tích dữ liệu truyền thống khó có thể đạt được về quy mô, tốc độ và mức độ chi tiết

Ngoài ra, phân tích A.I còn sở hữu một ưu điểm nổi trội hơn so với hình thức phân tích dữ liệu truyền thống. Đó chính là khả năng cung cấp thông tin đa dạng và không đánh giá kết quả một cách cảm tính – vốn là những hạn chế khi con người thường có xu hướng “thiên vị” những thông tin quen thuộc và bị tác động bởi những cảm nhận cá nhân. 

Phân tích A.I và những ứng dụng trong hoạt động kinh doanh của thương hiệu

Sự kết hợp giữa Machine Learning và A.I giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định tốt hơn dựa trên dữ liệu. Nhờ đó, các marketer có thể hiểu sâu hơn về hành vi của người tiêu dùng và có cái nhìn tổng quan về hiệu quả chiến dịch marketing của thương hiệu. Dưới đây là một số ứng dụng tiềm năng của phân tích A.I mà các marketer có thể tham khảo: 

  • Thử nghiệm: Chạy thử nghiệm và đánh giá hiệu quả các chiến dịch marketing nhằm tối ưu hoá các chỉ số ROI và tỷ lệ chuyển đổi. 
  • Phân khúc khách hàng: Các công cụ A.I sử dụng dữ liệu để khám phá những đặc điểm của người tiêu dùng, từ đó hỗ trợ marketer trong việc lựa chọn các phân khúc khác nhau và nhắm mục tiêu đến đúng đối tượng. 
  • SEO: Các thuật toán máy học có thể hiểu mục đích tìm kiếm đằng sau các truy vấn, đồng thời, giúp thương hiệu tìm thêm về các loại nội dung tiềm năng và xác định các cơ hội từ khóa mới.
  • Phân tích thương mại điện tử: Nhận thông tin chi tiết về tỷ lệ chuyển đổi trên trang của thương hiệu và khám phá những yếu tố khiến khách hàng rời khỏi đường dẫn mua hàng.
  • Xác định vấn đề: Một lợi ích lớn của phân tích dữ liệu A.I là phát hiện ra các điểm dữ liệu mới mà thương hiệu có thể không tìm thấy trong quá trình xử lý của mình. Thương hiệu có thể khám phá các biến ẩn ảnh hưởng đến hiệu suất và điều chỉnh các chiến lược của mình để giải quyết chúng.

Nhiều doanh nghiệp đã sử dụng phân tích A.I trong các lĩnh vực khác nhau, từ dự báo nhu cầu, phát hiện sự bất thường cho đến giám sát kinh doanh

  • Dự báo doanh số bán hàng: Các nhóm có thể sử dụng phân tích A.I để dự báo doanh số bán hàng dựa trên dữ liệu lịch sử. Theo McKinsey Digital, dự báo do A.I cung cấp có thể giảm thiểu những lỗi trong mạng lưới chuỗi cung ứng từ 30 cho đến 50%. 
  • Theo dõi trải nghiệm của khách hàng: Dữ liệu giúp các nhóm dịch vụ hiểu được sự hài lòng của khách hàng. Từ đó, thương hiệu có thể tìm hiểu cách xây dựng lòng trung thành của khách hàng cũng như giảm tỷ lệ rời bỏ.
  • Tăng cường hiệu suất nội bộ: Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp có thể sử dụng phân tích A.I để hiểu hiệu suất làm việc của các nhân sự nội bộ. Từ đó phát huy nguồn lực sẵn có, xác định cơ hội cải thiện hiệu suất làm việc của nhân viên và gia tăng tỷ lệ hài lòng của khách hàng.

Tuy nhiên, dù sở hữu khả năng xử lý dữ liệu ở quy mô lớn với tốc độ nhanh đến đâu thì phân tích A.I vẫn tồn tại nhiều mặt hạn chế, đặc biệt là khi những công cụ máy móc này không có sự hiểu biết và kinh nghiệm như con người. Vì thế, các thương hiệu cần có sự cân nhắc và chủ động đánh giá vấn đề dựa trên những thông tin mà phân tích A.I cung cấp để đưa ra những quyết định phù hợp nhất với tổ chức và khách hàng. 

Theo Hubspot 

Thảo Vy

Related Articles

Back to top button