TỔNG QUAN VỀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO- AI
Trí tuệ nhân tạo - AI là gì?
Hơn 2000 năm qua, các triết gia đã tìm kiếm câu trả lời cho hai câu hỏi lớn về vũ trụ: cách hoạt động của não bộ con người và khả năng tư duy của những thực thể không phải con người Mặc dù chủ đề này gây ra nhiều tranh cãi, một số nhà khoa học đã chọn trí tuệ nhân tạo (AI) như một minh chứng cho khả năng tư duy của các hệ thống không phải con người Vậy trí tuệ nhân tạo AI thực chất là gì?
1.1.1 Lịch sử hình thành và phát triển của trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo (AI) đã được mong muốn phát triển từ nhiều thế kỷ trước, nhưng chỉ thực sự ra đời sau khi máy tính điện tử được phát minh Ngành khoa học này bắt đầu hình thành khoảng 10 năm sau khi những chiếc máy tính đầu tiên xuất hiện, với hội nghị mùa hè năm 1956 tại trường Dartmouth, Mỹ, được coi là sự kiện đánh dấu sự ra đời của trí tuệ nhân tạo Hội nghị do Marvin Minsky và John McCarthy tổ chức, quy tụ nhiều nhà khoa học nổi tiếng như Allen Newell và Herbert Simon, những người được xem là những người sáng lập của ngành AI Tại hội nghị này, McCarthy đã đề xuất thuật ngữ "Artificial Intelligence" (trí tuệ nhân tạo).
Alan Turing, nhà toán học lỗi lạc người Anh, được coi là cha đẻ của tin học máy tính nhờ vào việc hình thức hóa các khái niệm thuật toán và phát triển máy Turing - một mô hình máy tính trừu tượng Ông đã có những đóng góp quan trọng cho trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là vào năm 1950 với phép thử Turing Phép thử này đơn giản nhưng sâu sắc, bao gồm ba đối tượng A, B và C trong một căn phòng chia thành ba khu vực không thể nhìn thấy hay nghe thấy nhau, với phương thức giao tiếp duy nhất là qua bàn phím và màn hình máy tính.
A và B là một máy tính, trong khi C là đối tượng có nhiệm vụ giao tiếp với cả hai để xác định đâu là con người và đâu là máy Nếu C không thể phân biệt được giữa máy tính và con người, thì máy tính đó đã vượt qua phép thử.
Trong lịch sử, trí tuệ nhân tạo (AI) được định nghĩa qua bốn phương pháp khác nhau: 1) Hành động như con người (phép thử Turing); 2) Tư duy như con người (mô hình nhận thức); 3) Tư duy hợp lý (quy luật tư tưởng); và 4) Hành động hợp lý (tác nhân hợp lý) Các phương pháp này phân chia thành hai nhóm: nhóm trung tâm con người, tập trung vào quan sát và giả thuyết hành vi, và nhóm suy luận, kết hợp toán học và kỹ thuật Hai nhóm này không chỉ đối lập mà còn bổ sung cho nhau trong việc tiếp cận và phát triển AI.
1.1.2 Định nghĩa về trí tuệ nhân tạo
John McCarthy, cha đẻ của trí tuệ nhân tạo (AI), đã định nghĩa AI là lĩnh vực khoa học và kỹ thuật tập trung vào việc phát triển máy móc thông minh AI thuộc nhánh khoa học máy tính, nghiên cứu và thiết kế các hệ thống có khả năng suy nghĩ, phản hồi và thực hiện nhiệm vụ dựa trên dữ liệu đầu vào, tương tự như con người.
Trí tuệ nhân tạo (AI) đề cập đến khả năng của máy móc thực hiện các tác vụ mà con người thường đảm nhiệm, và khi kết quả đạt được tương đương hoặc vượt trội hơn so với con người, máy được coi là có trí thông minh Sự khác biệt giữa trí tuệ nhân tạo và lập trình logic truyền thống nằm ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ con người AI cho phép máy tính hành động và xử lý thông tin như một con người, bao gồm khả năng suy nghĩ, lập luận, hiểu ngôn ngữ, giao tiếp, học hỏi và tự thích nghi Trong thập kỷ qua, công thức của trí tuệ nhân tạo đã có những bước tiến đáng kể.
TTNT, viết tắt của Tri thức, Suy diễn và Môi trường, nhấn mạnh vai trò của Internet cùng với các thiết bị liên lạc không dây và công nghệ tính toán Những thiết bị này ngày càng trở nên tiện lợi và mạnh mẽ hơn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc tiếp cận và xử lý thông tin.
Nhờ vào các thuật toán tiên tiến, hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng và hoàn thiện hơn bao giờ hết Ứng dụng của AI ngày càng đa dạng, góp phần tạo ra những đột phá lớn trong nghiên cứu và phát triển toàn cầu Trong tương lai, các sản phẩm công nghệ do AI tạo ra sẽ trở thành "vật chứa" trí tuệ của con người.
1.1.3 Các lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo
Lập luận, suy diễn tự động
Lập luận (reasoning) và suy diễn (reference) là hai khái niệm quan trọng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) Lập luận được hiểu là quá trình suy diễn logic, giúp rút ra kết luận mới từ các giả thiết đã được cung cấp, thường được biểu diễn qua cơ sở tri thức Để thực hiện lập luận hiệu quả, cần có các phương pháp lưu trữ cơ sở tri thức cùng với các thủ tục lập luận phù hợp.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo, tập trung vào việc cải thiện tương tác giữa máy tính và con người thông qua ngôn ngữ tự nhiên Mục tiêu chính của NLP là giúp máy tính đọc, giải mã và hiểu ngôn ngữ con người Hầu hết các kỹ thuật trong NLP dựa vào học máy (machine learning) để phân tích và rút ra ý nghĩa từ cách sử dụng ngôn ngữ Các ứng dụng của NLP bao gồm nhận dạng giọng nói, nhận dạng chữ viết, dịch tự động và tìm kiếm thông tin.
Machine learning, một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI), chuyên phân tích dữ liệu, tự động học hỏi và cải thiện từ kinh nghiệm để dự đoán các vấn đề liên quan Thay vì lập trình phần mềm một cách thủ công với hướng dẫn cụ thể, máy được "đào tạo" bằng cách sử dụng lượng lớn dữ liệu và các thuật toán, cho phép nó học cách thực hiện các tác vụ hiệu quả.
Hệ chuyên gia là ứng dụng máy tính được thiết kế để giải quyết các vấn đề phức tạp trong lĩnh vực cụ thể, với khả năng suy luận và đưa ra kết luận tương tự như con người Một số hệ chuyên gia nổi tiếng bao gồm MYCIN trong y học và DENDRAL, chuyên nhận diện cấu trúc phân tử từ công thức hóa học.
Robotics là một lĩnh vực con của trí tuệ nhân tạo (AI), kết hợp giữa kỹ thuật điện, cơ khí và khoa học máy tính để thiết kế và xây dựng robot thông minh Những robot này có khả năng điều khiển các đối tượng thông qua việc nhận thức, lựa chọn và di chuyển, đồng thời sửa đổi các thuộc tính vật lý của chúng để thực hiện hành động Nhờ đó, robotics giúp giải phóng con người khỏi những công việc lặp đi lặp lại, giảm thiểu cảm giác nhàm chán, mất tập trung và kiệt sức.
Trí tuệ nhân tạo và marketing số
Trong những năm gần đây, nhiều thương hiệu thành công như Amazon và Spotify đã tích cực áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào chiến lược tiếp thị của họ Amazon, ví dụ, sử dụng AI để hiển thị sản phẩm liên quan cho người mua sắm dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua hàng, từ đó tăng khả năng mua sắm và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa Sự thay đổi nhanh chóng về nhân khẩu học và công nghệ đang buộc các nhà tiếp thị phải định nghĩa lại marketing sau 50 năm Trong bối cảnh cách mạng công nghệ 4.0, các phương pháp marketing truyền thống đang dần trở nên lỗi thời, và marketing số ngày càng trở nên phù hợp với môi trường kinh doanh phức tạp hiện nay.
Marketing số không chỉ đơn thuần là các kênh kỹ thuật số mà còn bao gồm việc áp dụng công nghệ trong toàn bộ quy trình marketing để xây dựng thương hiệu và giữ chân khách hàng Nó kết hợp việc quản lý các kênh truyền thông trực tuyến như website, blog, email và mạng xã hội với các công cụ truyền thông như tìm kiếm, PR trực tuyến, và quảng cáo hiển thị Marketing số là quá trình mà công ty hợp tác với đối tác và khách hàng để giao tiếp và tạo ra giá trị cho tất cả các bên liên quan Do đó, người tiếp thị cần phân tích kỹ lưỡng sự khác biệt giữa lý thuyết và thực tiễn trong marketing số.
Sự phát triển của marketing số cùng với sự phổ biến của thiết bị di động và công nghệ Internet đã thúc đẩy sự tiến bộ nhanh chóng của AI Trong lĩnh vực kinh doanh, AI đã làm thay đổi đáng kể quy trình bán hàng truyền thống và ảnh hưởng đến kênh B2B Ngoài ra, AI còn giúp các thương hiệu tương tác với khách hàng qua nhiều điểm tiếp cận khác nhau, từ đó tạo ra dữ liệu quý giá để phát triển các chiến lược marketing toàn diện.
Số hóa đã trở thành trung tâm trong chiến lược marketing, làm cho việc áp dụng AI trở nên cần thiết, vì AI vượt trội hơn con người trong việc xử lý thông tin và ra quyết định AI có khả năng vượt qua thành kiến chủ quan, cho phép thu thập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn như Chatbot, email, mạng xã hội và quảng cáo Công nghệ AI giúp doanh nghiệp khai thác thông tin để đưa ra quyết định kinh doanh thông minh và tạo ra chuỗi giá trị Hệ thống AI có thể xác định cảm xúc và sở thích từ dữ liệu văn bản, giúp nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về tương tác của khách hàng với sản phẩm Ví dụ, Mogaji và Erkan (2019) đã sử dụng Twitter để phân tích quan điểm của hành khách tàu hỏa ở Vương quốc Anh Ngoài ra, AI còn có khả năng hiểu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên cùng với dữ liệu phi ngôn ngữ như hình ảnh từ hệ thống nhận dạng khuôn mặt.
Các công ty ngày càng tích cực tích hợp AI vào marketing để thu thập và phân tích dữ liệu, từ đó nắm bắt thông tin chi tiết và dự đoán hành vi khách hàng hiệu quả Các công cụ phân tích hành vi người tiêu dùng có khả năng thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn như web, di động và mạng xã hội, giúp xây dựng chiến lược phân khúc và hồ sơ khách hàng Hệ thống AI cho phép theo dõi phản hồi của khách hàng theo thời gian, biến dữ liệu thành thông tin hữu ích để duy trì mối quan hệ lâu dài Bên cạnh đó, AI còn hỗ trợ phân khúc và đánh giá đối tượng mục tiêu, cung cấp thông điệp tùy chỉnh nhằm thu hút khách hàng AI không chỉ xử lý dữ liệu lớn mà còn học hỏi liên tục từ quá trình xử lý để nâng cao hiệu quả marketing.
AI có thể tối ưu hóa việc tùy chỉnh các chiến dịch marketing theo nhu cầu thị trường địa phương Bản địa hóa chiến dịch marketing thường được áp dụng bởi các thương hiệu lớn để tuân thủ tiêu chuẩn và phong tục địa phương Tuy nhiên, cả thương hiệu lớn và nhỏ đều có thể hưởng lợi từ việc sử dụng AI trong quá trình bản địa hóa này.
AI có khả năng tự động điều chỉnh các yếu tố như kêu gọi hành động theo khu vực địa lý, điều chỉnh nội dung quảng cáo để phù hợp với các chuẩn mực văn hóa và thay đổi định dạng nội dung để thu hút đối tượng mục tiêu khác nhau trong chiến dịch Việc kết hợp các giải pháp phần mềm AI như Adobe Sensei với các công cụ tối ưu hóa chiến dịch và thử nghiệm A/B như IBM Watson và Salesforce Einstein đã cho phép thực hiện chỉnh sửa video tự động và phân tích video, từ đó tạo ra các chiến dịch marketing phù hợp với từng thị trường cụ thể.
Ngày nay, máy móc có thể học theo ba cách chính: "học có giám sát", nơi máy học từ phản hồi trong dữ liệu đào tạo để dự đoán dữ liệu thử nghiệm; "học không giám sát", trong đó máy tự xác định các mẫu từ dữ liệu không có nhãn; và "học tăng cường", nơi máy điều chỉnh hành động dựa trên phản hồi từ kết quả thực tế Khả năng học hỏi linh hoạt này giúp AI tăng tốc độ xử lý và cải thiện ra quyết định Trong marketing, AI có thể mô hình hóa sản phẩm tùy chỉnh, cá nhân hóa thông điệp và tối ưu hóa website để thu hút khách hàng hiệu quả hơn.
AI cung cấp trải nghiệm dịch vụ khách hàng tuyệt vời thông qua marketing tối ưu, giúp tạo ra sản phẩm phù hợp với nhu cầu khách hàng với giá cả hợp lý, phân phối đúng địa điểm và quảng bá hấp dẫn Amazon là ví dụ điển hình khi sử dụng AI để ảnh hưởng đến quyết định mua hàng, với 35% sản phẩm được khách hàng mua xuất phát từ các đề xuất dựa trên AI, đóng góp một phần ba thu nhập của công ty mà không cần đầu tư thêm, tất cả nhờ vào sự tương tác của người dùng với công nghệ này.
AI mang lại nhiều lợi ích cho quy trình làm việc sáng tạo, giúp tăng năng suất trong thực hiện các dự án marketing Nhờ khả năng tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, AI giảm thiểu mệt mỏi tinh thần và tăng hiệu quả công việc của nhân viên Chẳng hạn, Adobe’s Sensei cho phép nhà tiếp thị chỉnh sửa hình ảnh mà không bị biến dạng và tìm kiếm hình ảnh thông minh dựa trên các đặc điểm như độ sâu trường ảnh Những công việc này sẽ tốn nhiều thời gian và công sức hơn nếu không có AI Việc tự động hóa các nhiệm vụ tẻ nhạt giúp nhà tiếp thị có nhiều thời gian hơn để tập trung vào các hoạt động giá trị gia tăng, điều này càng trở nên quan trọng trong kỷ nguyên AI Marketing Sự sáng tạo được hỗ trợ bởi AI sẽ nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn trong ngành, khi nhiều công ty giảm thiểu sự kém hiệu quả và đầu tư nhiều hơn vào việc tạo ra nội dung marketing phong phú và xuất sắc.
AI không chỉ đơn thuần là công nghệ hay thuật toán, mà còn là một hệ sinh thái kết hợp giữa công nghệ và con người, bao gồm cả người tiếp thị và khách hàng Những yếu tố đầu vào từ con người đóng vai trò quan trọng trong quá trình học hỏi của AI.
AI không chỉ là một công nghệ mà còn là một khả năng kinh doanh quan trọng, giúp doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu thiết yếu như phân tích dữ liệu lớn để tạo ra thông tin chi tiết, tự động hóa quy trình và tương tác hiệu quả với khách hàng Sự tích hợp của AI trong marketing số bao gồm ba yếu tố chính: xác định đối tượng mục tiêu cho thông điệp marketing, cá nhân hóa nội dung phù hợp và phân phối nội dung qua kênh marketing thích hợp.
AI giúp doanh nghiệp thu thập và phân tích dữ liệu cá nhân từ hành vi trực tuyến của khách hàng, như tìm kiếm và đánh giá Điều này giúp nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu và hành vi mua sắm của họ Nhờ vào thông tin thời gian thực về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định chính xác hơn và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cho từng khách hàng.
1.2.2 Cá nhân hóa nội dung
AI học hỏi từ hành vi khách hàng để cung cấp nội dung sáng tạo và phù hợp hơn Bằng cách phân tích lối sống, hành vi mua sắm và lịch sử tìm kiếm, AI thực hiện các chiến dịch marketing số tự động, nhắm đến đặc điểm của từng nhóm khách hàng, từ đó ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ.
Bước cuối cùng trong quy trình marketing số là truyền tải thông điệp cá nhân hóa đến đối tượng mục tiêu AI dựa trên vị trí, nhân khẩu học và hành vi trực tuyến của khách hàng để xác định kênh hiển thị ưu đãi và nội dung phù hợp Nó còn giúp xác định thời gian và tần suất tối ưu cho email marketing, chia sẻ bài đăng và quảng cáo trên mạng xã hội Trong marketing số, AI đóng vai trò quan trọng trong việc thiết lập giá trị qua các kênh khác nhau và đưa ra quyết định phù hợp với doanh nghiệp.
THỰC TẾ ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO MARKETING SỐ TẠI VIỆT NAM
Cơ hội khi áp dụng trí tuệ nhân tạo vào marketing số tại thị trường Việt Nam
Trong bối cảnh hội nhập quốc tế, Việt Nam nhấn mạnh tập trung phát triển công nghệ AI
Trong 10 năm tới, trí tuệ nhân tạo (AI) được dự báo sẽ là mũi nhọn công nghệ đột phá nhất Từ năm 2014, Chính phủ đã ưu tiên đầu tư phát triển AI trong danh mục công nghệ cao Bộ Khoa học và Công nghệ đã phê duyệt chương trình phát triển và ứng dụng công nghệ của ngành công nghiệp 4.0, đồng thời triển khai nhiều hoạt động hỗ trợ nhằm thúc đẩy nghiên cứu và ứng dụng AI, tạo mối liên kết giữa các nhà khoa học, doanh nhân và doanh nghiệp.
Trong những năm gần đây, các công ty nội địa tại Việt Nam đã nhanh chóng cập nhật xu hướng AI toàn cầu, giới thiệu các sản phẩm như máy ảnh tự nhận diện khuôn mặt và trợ lý ảo trên smartphone, bao gồm Zalo Brain và Zalo Assistant của VNG AI đang trở thành làn sóng mới, hứa hẹn thay đổi diện mạo doanh nghiệp và nền kinh tế Việt Nam Các công ty công nghệ hàng đầu tại Việt Nam đã bắt tay vào nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI.
Trong năm qua, Zalo AI đã ra mắt trợ lý ảo Ki-Ki, nổi bật với khả năng nhận diện giọng nói chính xác từ cả ba miền Bắc, Trung, Nam, giúp Ki-Ki khác biệt so với các ứng dụng trí tuệ nhân tạo toàn cầu Tiki, từ tháng 7/2016, đã áp dụng công nghệ marketing đa thiết bị của Criteo, dẫn đến mức tăng trưởng 184% trong tỷ lệ chuyển đổi ứng dụng, 67% tăng giá trị đơn hàng trung bình và 64% doanh thu bán hàng trong ba tháng Theo nghiên cứu của Criteo, người tiêu dùng ưa chuộng Tiki vì khả năng mua sắm đa dạng trên một nền tảng, nhưng cũng gặp khó khăn trong việc tìm sản phẩm phù hợp Để giải quyết vấn đề này, Tiki đã áp dụng giải pháp machine learning để phân tích sở thích và hành vi duyệt web của khách hàng, từ đó gợi ý sản phẩm thích hợp nhất.
Trong 5 năm qua, Việt Nam đã và đang có những bước chuyển mình tích cực trong công cuộc chuyển đổi số, hướng tới nền kinh tế số Do đó, làn sóng khởi nghiệp công nghệ cũng như các dự án khởi nghiệp từ các công ty lớn cũng liên tục gia tăng Với sự tăng trưởng đáng kể của toàn ngành công nghệ nói chung, có thể nói rằng đến năm 2020, Việt Nam sẽ được coi là một quốc gia CNTT của Đông Nam Á Theo đánh giá của các chuyên gia, Việt Nam sẽ là điểm đến lý tưởng để các công ty công nghệ hàng đầu thế giới và khu vực đặt trụ sở phát triển sản phẩm Đặc biệt tại thị trường Việt Nam, có rất nhiều công ty khởi nghiệp lớn nhỏ đang phát triển các dự án tiềm năng liên quan trực tiếp đến AI và áp dụng AI vào các lĩnh vực số khác nhau, điển hình là marketing Điều này đã tạo ra vô số giá trị vượt trội cho toàn ngành công nghệ nói chung.
Năm 2020, Việt Nam đã vươn lên vị trí thứ 9 trong bảng xếp hạng các quốc gia kỹ thuật số hàng đầu theo báo cáo Chỉ số Đổi mới Toàn cầu của Tholons Bảng xếp hạng này đánh giá 50 "Quốc gia kỹ thuật số" và 100 "Siêu thành phố" dựa trên nhiều yếu tố, bao gồm tỷ lệ sinh viên tốt nghiệp kỹ thuật, số lượng nhân viên và nhà cung cấp dịch vụ gia công, cũng như các yếu tố như chi phí băng thông, kết nối sân bay, an ninh mạng, chỉ số tham nhũng và đầu tư số.
Cụ thể, Việt Nam đạt 4,37 điểm trên 10 để leo lên vị trí thứ 9 trong Top 50 “Quốc gia kỹ thuật số” năm nay.
Theo báo cáo Digital in Vietnam 2018, Việt Nam có 96 triệu dân, trong đó 64 triệu người sử dụng Internet và 55 triệu người hoạt động trên mạng xã hội, chiếm 57% tổng dân số Hơn 60 triệu người dùng Internet di động, tương đương 64% tổng dân số Năm 2017, Việt Nam đứng thứ 7 toàn cầu về người dùng Facebook Internet tại Việt Nam ngày càng dễ dàng truy cập và trở thành công cụ tìm kiếm tin tức ưa thích thứ hai sau truyền hình Người Việt dành nhiều thời gian cho điện thoại di động, với ứng dụng nhắn tin di động là dịch vụ trực tuyến phổ biến nhất Zalo dẫn đầu thị trường nhắn tin với tỷ lệ cài đặt 80%, vượt qua Facebook Messenger (73%), trong khi WeChat và WhatsApp chỉ chiếm 5% và 4% thị phần Zalo không chỉ cung cấp chức năng trò chuyện cơ bản mà còn có tính năng trò chuyện nhóm, sticker tiếng Việt tùy chỉnh và tìm kiếm bạn bè mới.
Facebook và Youtube đang là hai nền tảng truyền thông hàng đầu cho hoạt động marketing tại Việt Nam, với 99% thương hiệu sử dụng Facebook và 72% sử dụng Youtube Các doanh nghiệp ngày càng chú trọng vào việc chăm sóc khách hàng qua Facebook, do sự chuyển dịch trong thói quen tiếp xúc của người tiêu dùng từ email và SMS sang mạng xã hội Việc triển khai các chiến dịch marketing trên nền tảng xã hội giúp thương hiệu tăng cường lượng truy cập và nâng cao khả năng tiếp cận sản phẩm Các nhà tiếp thị thường sử dụng quảng cáo để cải thiện tỷ lệ chuyển đổi, tạo sự quan tâm và tăng lượng tương tác trên mạng xã hội Facebook áp dụng công nghệ AI để phân tích người dùng dựa trên sở thích và hành vi trực tuyến, từ đó cung cấp nội dung marketing phù hợp, tối ưu hóa hiệu quả quảng cáo.
Với sự phát triển mạnh mẽ của Internet và các nền tảng số tại Việt Nam, việc theo dõi hành vi khách hàng qua các “dấu vết” trên Internet, như Cookie, trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết Việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) giúp các thương hiệu xác định nhu cầu và mong muốn của khách hàng, từ đó xây dựng chiến lược marketing hiệu quả hơn.
Thách thức và các hạn chế cần khắc phục khi áp dụng trí tuệ nhân tạo vào
Việc áp dụng AI trong Marketing số tại Việt Nam là một giải pháp hiệu quả cho doanh nghiệp trong bối cảnh công nghiệp 4.0 đang phát triển mạnh mẽ Tuy nhiên, bên cạnh cơ hội, doanh nghiệp Việt Nam cũng phải đối mặt với những hạn chế và thách thức cần được giải quyết.
Theo báo cáo “Toàn cảnh AI tại Việt Nam năm 2018”, sự phát triển trí tuệ nhân tạo tại Việt Nam đang gặp phải những thách thức toàn cầu, trong đó nổi bật nhất là tình trạng thiếu hụt nhân tài với tỷ lệ 59% Tiếp theo là vấn đề truy cập dữ liệu (47%) và khả năng gọi vốn (35%).
Hơn một nửa lãnh đạo doanh nghiệp hiện nay cho rằng thiếu hụt kỹ năng công nghệ và đội ngũ nhân lực được đào tạo là rào cản trong việc ứng dụng AI trong marketing số Theo khảo sát của Google Brain, nhu cầu nhân lực trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo lên tới 1 triệu người, nhưng chỉ có khoảng 10.000 nhân lực chất lượng cao Tại Việt Nam, dự báo sẽ thiếu từ 70.000 đến 90.000 nhân sự công nghệ cao trong năm 2020, trong tổng nhu cầu 350.000 nhân lực Việt Nam đang thiếu các chuyên gia AI như dữ liệu lớn và máy học, và các tài năng kinh doanh để triển khai giải pháp AI vào marketing cũng rất hiếm Sự thiếu hụt kiến thức về AI trong các phòng ban công nghệ và marketing làm giảm hiệu quả chiến dịch tiếp thị số Chất lượng đào tạo liên quan đến AI tại Việt Nam còn yếu, và nhiều nhân tài đang nghiên cứu và làm việc ở nước ngoài Các công ty Việt Nam chưa có chính sách thu hút nhân tài hấp dẫn, dẫn đến việc nhiều doanh nghiệp phải thuê ngoài các dự án AI Mặc dù dịch vụ AI nước ngoài có thể tốt hơn, nhưng kỹ năng và năng lực nội bộ vẫn là yếu tố cạnh tranh quan trọng trong dài hạn.
2.2.2 Khả năng truy cập dữ liệu Để thực hiện chiến dịch marketing số, các nhà tiếp thị hiểu rằng khách hàng cần sử dụng những công nghệ mới để tiếp cận với thương hiệu của mình Vô hình chung, điều này gây ra một số hạn chế ở các khu vực nông thôn nơi mà trang thiết bị và cơ sở hạ tầng còn lạc hậu, chưa đồng bộ Bên cạnh đó, một số nhóm khách hàng cao tuổi hoặc sử dụng các thiết bị công nghệ không thường xuyên có thể bị bỏ quên khi việc áp dụng AI bắt buộc phải có những công nghệ thiết yếu này Một nhóm khách hàng yêu thích việc được trực tiếp kết nối với thương hiệu không phải lúc nào cũng thích Chatbot hoặc thậm chí nói chuyện với máy tính trên điện thoại Điều này có thể khiến một số người (đặc biệt là những người thuộc thế hệ cũ) rất khó chịu
Một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp Việt Nam là đảm bảo chất lượng và độ chính xác của dữ liệu Dữ liệu là nguồn nguyên liệu quan trọng cho bất kỳ chiến dịch marketing số nào, và để phát triển AI, cần có nguồn dữ liệu “sạch”, chính xác và theo quy chuẩn, hay còn gọi là dữ liệu đã dán nhãn Chất lượng dữ liệu tốt hơn sẽ dẫn đến việc sở hữu một thuật toán hiệu quả hơn.
Để xây dựng nền tảng thành công cho AI, doanh nghiệp cần thu thập và sử dụng các bộ dữ liệu quan trọng cho chiến dịch marketing Tuy nhiên, việc lựa chọn thông tin tại Việt Nam gặp nhiều thách thức, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp lớn với nhiều đơn vị con độc lập, điều này tạo ra rào cản trong việc tập trung dữ liệu.
Mặc dù nhận thức được tiềm năng của AI và nỗ lực triển khai để nâng cao hiệu quả marketing, các doanh nghiệp Việt Nam vẫn hoạt động riêng lẻ và chưa có sự liên kết trong việc xây dựng nền tảng chia sẻ dữ liệu về công nghệ AI Do đó, việc kết nối các cộng đồng AI là cần thiết để thúc đẩy chia sẻ dữ liệu, nghiên cứu và ứng dụng, từ đó xây dựng một nền tảng AI vững mạnh cho toàn bộ hệ sinh thái.
Bảo mật dữ liệu là một thách thức lớn tại Việt Nam, nơi nhận thức về quyền riêng tư và bảo mật thông tin còn hạn chế Ngược lại, ở các quốc gia phát triển như Mỹ, Nhật Bản và châu Âu, vấn đề này được coi là tối quan trọng Doanh nghiệp cần phải đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được không bị rò rỉ ra bên ngoài và phải có biện pháp ngăn chặn nhân viên sao chép dữ liệu để bán ra ngoài.
Mặc dù AI đã ảnh hưởng đến nhiều ngành công nghiệp tại Việt Nam, nhưng nhiều công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực này vẫn chưa đạt được thành tựu đáng kể Theo báo cáo Vietnam AI Landscape Report 2018, 59% công ty AI hoạt động chưa đầy hai năm và chỉ 34% đã huy động được hơn 200.000 USD từ đầu tư bên ngoài Chi phí mua sắm công nghệ AI là một yếu tố quan trọng, khi nhiều doanh nghiệp thiếu kỹ năng nội bộ và phải thuê ngoài, dẫn đến chi phí sửa chữa và bảo trì cao Việc áp dụng AI trong marketing số đòi hỏi kế hoạch và chiến lược hiệu quả, nhưng cũng tốn kém, đặc biệt với các doanh nghiệp nhỏ Ngoài ra, việc khôi phục dữ liệu quan trọng khi xảy ra sự cố cũng gây tốn kém thời gian và chi phí Trong bối cảnh xã hội thay đổi nhanh chóng, việc điều chỉnh các thuật toán AI là cần thiết, tạo ra áp lực tài chính cho các công ty Việt Nam, đặc biệt là trong lĩnh vực marketing số, nơi chi phí đào tạo nhân lực và phần mềm có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt ngân sách nghiêm trọng.
Rào cản pháp lý được xem là một trong những yếu tố kìm hãm sự tham gia của các doanh nghiệp nước ngoài vào lĩnh vực công nghệ AI tại Việt Nam Giám đốc kỹ thuật dữ liệu của công ty AI, Sentifi, đã chỉ ra rằng việc thâm nhập thị trường Việt Nam gặp nhiều khó khăn do rào cản gia nhập cao Ông nhấn mạnh rằng để phát triển AI, cần có thời gian nghiên cứu và nguồn nhân lực đủ mạnh, nhưng hiện tại, Việt Nam thiếu hụt dữ liệu, kỹ sư máy học và nhà khoa học dữ liệu Ông hy vọng Việt Nam sẽ tạo điều kiện thuận lợi hơn để các công ty có thể dễ dàng gia nhập thị trường AI và cung cấp thêm nguồn dữ liệu để thúc đẩy sự phát triển công nghệ trong nước.
Các ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong marketing số tại Việt Nam
Marketing là lĩnh vực kết hợp giữa tư duy phân tích và sáng tạo, giúp các nhà tiếp thị tận dụng hiệu quả từ AI Trong kỷ nguyên AI Marketing, việc cung cấp trải nghiệm phong phú, nội dung ý nghĩa và thiết kế lấy con người làm trung tâm đang trở thành xu hướng chủ đạo Tại Việt Nam, AI được áp dụng rộng rãi trong marketing với các công cụ nổi bật như Chatbot, UI/UX và nhận diện giọng nói Để nâng cao chất lượng chiến dịch marketing, người tiếp thị cần biết cách tích hợp và tối ưu hóa những công cụ này.
Chatbot là ứng dụng trò chuyện tự động dựa trên AI, giúp tương tác với con người một cách hiệu quả Theo khảo sát, 95% giám đốc điều hành tin rằng việc sử dụng Chatbot sẽ gia tăng trong tương lai Tuy nhiên, nghiên cứu của SAP chỉ ra rằng chỉ 9% trong số 500 công ty Fortune đang triển khai công nghệ này Với khả năng ứng dụng thực tế trong dịch vụ khách hàng, Chatbot xứng đáng nhận được nhiều sự quan tâm hơn từ các nhà tiếp thị.
Hiện nay, có hai loại Chatbot chính: Chatbot dựa trên quy tắc chỉ phản hồi các lệnh cụ thể và Chatbot được hỗ trợ bởi AI, cho phép thực hiện các cuộc trò chuyện tự nhiên hơn Chatbot dựa trên quy tắc không thể hiểu nếu người dùng không nhập đúng lệnh, trong khi Chatbot AI sử dụng công nghệ máy học, NLP, NLU và NLG để học hỏi từ các cuộc trò chuyện trước đó, giúp cải thiện khả năng giao tiếp và lưu trữ thông tin quan trọng cho các lần trò chuyện sau.
Công nghệ NLU giúp Chatbot hiểu người dùng và phản hồi như con người Khi người dùng gửi tin nhắn, Chatbot sử dụng phân tích dự đoán cùng với các thuật toán để tạo ra thông tin một cách chủ động (Nguyen, 2017) Nhờ vào sự tiến bộ của AI, Chatbot có khả năng phản hồi tương tự như con người, cung cấp thông tin kịp thời và phù hợp, giúp khách hàng tương tác với các thương hiệu mọi lúc trong ngày.
Chatbot trả lời khách hàng tự động
Chatbot hoạt động 24/7, giúp tự động hóa quy trình marketing và giải phóng thời gian cho các nhà tiếp thị Chúng hỗ trợ trong việc thu thập thông tin liên hệ và trả lời các câu hỏi về dịch vụ khách hàng, từ đó xử lý nội dung trò chuyện ban đầu và thu thập thông tin cần thiết từ khách hàng Bằng cách này, Chatbot giúp tiết kiệm thời gian và năng lượng cho các nhà tiếp thị, cho phép họ tập trung vào các nhiệm vụ quan trọng hơn Lợi ích lớn nhất là khả năng xử lý một lượng lớn yêu cầu mà không làm tăng chi phí, mang lại hiệu quả cao trong hoạt động marketing.
Tự động hóa marketing giúp doanh nghiệp xử lý nhiều cuộc trò chuyện hơn, từ đó tăng doanh số bán hàng Chatbot đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối marketing và bán hàng, hiệu quả trong việc thu thập thông tin và đánh giá khách hàng tiềm năng Tương tự như một nhân viên chào đón khách hàng tại cửa hàng, nhà tiếp thị nên áp dụng Chatbot để nhanh chóng chào hỏi khách hàng khi họ lần đầu truy cập vào trang web.
Chatbot thu thập thông tin từ khách hàng
Chatbot đang được các nhà tiếp thị xem xét trong quy trình chăm sóc khách hàng, với việc áp dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để tạo ra trải nghiệm thân thiện hơn cho người dùng Giải pháp này giúp khách hàng cảm thấy như đang giao tiếp với con người thật, thay vì một phần mềm robot, từ đó nâng cao trải nghiệm và gia tăng sự trung thành, hài lòng cũng như giữ chân khách hàng Từ góc độ thương hiệu, điều này mang lại niềm vui cho khách hàng, cho phép họ nhanh chóng gửi yêu cầu hoặc khiếu nại và nhận được phản hồi hiệu quả hơn.
Hình thức marketing bằng AI thông qua Chatbot đã trở nên phổ biến trong những năm gần đây, với hơn 30.000 loại Chatbot khác nhau chỉ trên Facebook Đặc biệt, 63% người tiêu dùng cho biết họ sẵn sàng tương tác với Chatbot của các thương hiệu.
Năm 2017, AI đã trở thành một công cụ độc đáo cho các nhà tiếp thị, đặc biệt là với sự phát triển của các nền tảng Chatbot tại Việt Nam như MessNow, ManyChat, Chatfuel và ChattyPeople MessNow, do Hekate phát triển, nổi bật với giao diện hoàn toàn bằng tiếng Việt và khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) chính xác, giúp người dùng dễ dàng tạo chatbot Nền tảng này cung cấp nhiều ứng dụng tích hợp như đọc báo, chơi game và chỉnh sửa ảnh, cho phép người dùng tùy chỉnh bot theo nhu cầu Đến nay, MessNow đã ghi nhận hơn 10.000 chatbot được tạo ra và phục vụ hơn 5 triệu người dùng.
Theo dự đoán của Forrester Research được trích dẫn bởi Deloitte Digital, chatbot có khả năng giúp doanh nghiệp tiết kiệm khoảng 8 tỷ đô la mỗi năm đến năm 2022 Việc áp dụng công nghệ AI thông minh, cho phép giao tiếp với khách hàng một cách tự nhiên và giống con người, sẽ mang đến nhiều cơ hội mới cho các nhà tiếp thị trong kỷ nguyên số hiện nay.
2.3.2 Cá nhân hóa UI (giao diện người dùng) và UX (trải nghiệm người dùng)
Cá nhân hóa là quá trình mà hệ thống nhận diện người dùng và cung cấp nội dung cũng như chức năng phù hợp với từng cá nhân Điều này bao gồm việc điều chỉnh trang web hoặc ứng dụng theo thời gian thực để đáp ứng nhu cầu riêng của từng khách truy cập, từ đó hướng dẫn họ qua kênh chuyển đổi được cá nhân hóa.
Khả năng của AI trong việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trên quy mô lớn có thể được ứng dụng hiệu quả trong thiết kế giao diện người dùng (UI) và trải nghiệm người dùng (UX) Bằng cách tích hợp AI vào tương tác trực tuyến, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa trang web theo thời gian thực, đồng thời điều chỉnh để phù hợp với hành vi tiêu dùng riêng biệt của từng khách hàng.
AI và thiết kế trải nghiệm người dùng (UX) có mối liên hệ chặt chẽ, vì cả hai đều dựa vào việc học hỏi từ dữ liệu và tối ưu hóa liên tục Khi áp dụng AI vào thiết kế UX, công nghệ này có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu lớn một cách nhanh chóng, cho phép thực hiện các thử nghiệm A/B tự động Nhờ vào khả năng này, hệ thống có thể kiểm tra kết quả và cập nhật sản phẩm hoặc thiết kế để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của khách hàng.
UI/UX nâng cao trải nghiệm sử dụng dịch vụ của khách hàng
Các công ty hàng đầu như Netflix, Google, Facebook và Amazon áp dụng công cụ đề xuất sản phẩm thông minh, cá nhân hóa theo thời gian thực dựa trên hành vi người dùng, nhằm mang đến trải nghiệm tốt hơn Điển hình trong việc này là thương hiệu Nivea trong lĩnh vực chăm sóc cơ thể.
Nhờ vào khả năng cá nhân hóa mạnh mẽ của Alibaba, Nivea đã điều chỉnh trải nghiệm khách hàng dựa trên lịch sử hành vi của họ Bằng cách giới thiệu các dịch vụ giá rẻ cho khách hàng mới, sau đó tăng cường tương tác và giới thiệu các sản phẩm có giá trị cao hơn, Nivea đã thành công trong việc tăng tỷ lệ chuyển đổi lên 70% và gia tăng lượng giao dịch lên 150% (Abraham, 2017).
Giao diện người dùng trang thương mại điện tử Tiki
GIẢI PHÁP NÂNG CAO HIỆU QUẢ ÁP DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO VÀO MARKETING SỐ TẠI VIỆT NAM
TẠO VÀO MARKETING SỐ TẠI VIỆT NAM
Cách mạng công nghiệp 4.0 mở ra nhiều cơ hội cho doanh nghiệp Việt Nam trong việc cải tiến hoạt động, đặc biệt trong lĩnh vực marketing thông qua ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) Tuy nhiên, doanh nghiệp cần đối mặt với những thách thức như hạn chế về nguồn vốn ngân sách nhà nước, hiện tượng chảy máu chất xám và rào cản pháp lý Do đó, việc nâng cao năng lực cạnh tranh và triển khai các chiến dịch marketing sử dụng AI một cách hiệu quả là rất cần thiết.
Các biện pháp ứng dụng AI vào marketing số tại các doanh nghiệp Việt Nam có thể tập trung vào các hướng như sau:
(i) Xây dựng một chiến lược tổng thể về phát triển và ứng dụng công nghệ số trong các hoạt động của doanh nghiệp.
Để tối ưu hóa hiệu quả marketing số, doanh nghiệp cần đa dạng hóa các công cụ sử dụng, không chỉ giới hạn ở website Việc khai thác lợi thế của trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu khách hàng trên nhiều kênh khác nhau sẽ giúp cá nhân hóa nội dung, từ đó nâng cao trải nghiệm người dùng một cách hiệu quả.
Tăng cường sử dụng các nền tảng xã hội như Facebook, Youtube và Tiktok để tiếp cận đối tượng mục tiêu, đặc biệt là giới trẻ, là một chiến lược hiệu quả trong việc truyền bá thông tin Việc khai thác ưu thế của các nền tảng có lượng người dùng lớn sẽ giúp tối đa hóa khả năng lan tỏa thông điệp đến một phạm vi rộng rãi.
Tăng cường sử dụng các công cụ chăm sóc khách hàng tích hợp AI giúp nâng cao chất lượng dịch vụ Đồng thời, việc áp dụng AI trong việc thu thập ý kiến phản hồi sẽ hỗ trợ phát triển các chiến lược marketing hiệu quả hơn.
Đầu tư vào hệ thống công nghệ phù hợp với chiến lược phát triển doanh nghiệp là rất quan trọng Cần tăng cường sự tương tác giữa chuyên gia và hệ thống AI để thúc đẩy quá trình học hỏi lẫn nhau Đồng thời, việc liên kết với các trường đại học có nguồn nhân lực chất lượng trong lĩnh vực AI và marketing số sẽ giúp phát triển bền vững nguồn lực của tổ chức trong dài hạn.
Để xây dựng một chiến lược marketing số hiệu quả với sự hỗ trợ của AI, các doanh nghiệp cần cân nhắc về thời gian và chi phí Việc xác định rõ ràng mục tiêu ngắn hạn và dài hạn trong chiến lược phát triển tổng thể là rất quan trọng, giúp doanh nghiệp phát triển kế hoạch marketing số một cách bền vững.
