Cũng giống như một động cơ cũ đã qua thời kỳ đỉnh cao, một số chiến lược tiếp thị AI đang ngắc ngứ khi công nghệ tiến lên phía trước. Những giải pháp mà trước đây được xem là tiên tiến giờ đã mất đi sự cạnh tranh. Hãy cùng xem những xu hướng trí tuệ nhân tạo nào đã tụt lại phía sau và tại sao chúng không còn đem lại kết quả mà bạn cần.
6 xu hướng AI trong tiếp thị bạn nên ngừng sử dụng
1. Chatbots cơ bản
Thời trước: Những chatbot đầu tiên xuất hiện vào cuối thế kỷ 20, với ELIZA ra mắt vào năm 1966. Những bot này dựa vào kịch bản được lập trình sẵn để mô phỏng cuộc trò chuyện, tự động hóa các tác vụ dịch vụ khách hàng cơ bản và xử lý các yêu cầu thông thường. Mặc dù chúng khá hiệu quả cho các tác vụ đơn giản, nhưng chúng không có khả năng thích ứng với nhu cầu phức tạp hơn của khách hàng.
Hiện nay: Khi sự kỳ vọng về cá nhân hóa gia tăng, các chatbot truyền thống bắt đầu trở nên thiếu sót. Người tiêu dùng ngày nay không chỉ mong đợi hành động thông thường mà còn hy vọng vào những trợ lý AI thông minh. Chúng có thể được điều khiển bởi công nghệ tiên tiến như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và máy học. Theo một báo cáo gần đây, khoảng 90% giám đốc điều hành đã xác nhận rằng việc giải quyết các khiếu nại trở nên nhanh chóng hơn, và hơn 80% nhận thấy sự cải thiện đáng kể trong việc quản lý khối lượng cuộc gọi, tất cả đều nhờ vào ứng dụng AI. Các trợ lý AI hiện đại, chẳng hạn như những trợ lý sử dụng các mô hình như GPT, đang cung cấp các tương tác động và cá nhân hóa, có khả năng xử lý các câu hỏi phức tạp một cách dễ dàng hơn rất nhiều. Thông qua việc sử dụng dữ liệu khách hàng, những bot tiên tiến này thúc đẩy các giải pháp được tùy chỉnh trong khi vẫn duy trì trải nghiệm gần gũi và tự nhiên hơn với con người.
2. Giám sát truyền thông xã hội dựa trên AI (phân tích cảm xúc)
Thời trước: Vào cuối những năm 2010, công nghệ AI bắt đầu được sử dụng rộng rãi cho việc lắng nghe truyền thông xã hội, chủ yếu tập trung vào việc giám sát tình cảm thương hiệu thông qua các từ khóa và phân tích văn bản đơn giản. Điều này đã cung cấp cho các thương hiệu một cái nhìn tổng quan về cảm xúc của người tiêu dùng, nhưng thiếu chiều sâu và sắc thái cần thiết trong tình hình cạnh tranh hiện nay.
Hiện nay: Sự ra đời của các mô hình AI tiên tiến đã làm cho việc phân tích cảm xúc trở nên tinh vi hơn nhiều. Người tiêu dùng không chỉ mong đợi các thương hiệu nắm bắt cảm xúc từ văn bản mà còn yêu cầu hiểu được các sắc thái cảm xúc, đặc biệt trong nội dung đa phương tiện như video và hình ảnh. Những hiểu biết phong phú này cho phép các thương hiệu củng cố sự trung thành của khách hàng bằng cách phản ứng với sự thay đổi cảm xúc theo thời gian thực và tạo ra các chiến dịch tiếp thị phù hợp hơn. Việc hiểu và điều chỉnh theo cảm xúc của khách hàng không chỉ cải thiện khả năng tương tác mà còn tạo ra một mối quan hệ bền vững giữa doanh nghiệp và khách hàng.
3. Phân tích dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử
Thời trước: Phân tích dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử, như hành vi mua hàng trong quá khứ, đã được sử dụng rất nhiều để đưa ra các dự đoán về mô hình mua hàng trong tương lai. Xu hướng này đã hình thành nên các đề xuất và ưu đãi cá nhân, theo đó các doanh nghiệp có thể đưa ra thông điệp tiếp thị dựa trên những gì khách hàng đã thực hiện.
Hiện nay: Tuy nhiên, chỉ dựa vào phân tích dự đoán đơn giản không còn là đủ; trong bối cảnh hiện tại, khách hàng mong đợi các công ty không chỉ phản ứng mà còn thích ứng theo thời gian thực. Các hệ thống AI sáng tạo giờ đây đã kết hợp giữa phân tích dự đoán và phân tích theo thời gian thực, lợi dụng dữ liệu hành vi theo thời gian thực và các xu hướng đang thay đổi để đưa ra quyết định chính xác nhất. Điều này giúp các nhà tiếp thị đảm bảo rằng các kênh truyền thông được cá nhân hóa chính xác hơn và họ có thể nhanh chóng thích ứng với nhu cầu khó lường của khách hàng, mang lại cảm giác gần gũi hơn và sự hài lòng cao hơn.
4. Đề xuất sản phẩm dự đoán đơn giản
Thời trước: Những động cơ đề xuất sản phẩm đầu tiên, dựa vào lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web, đã được coi là tiên tiến trong những năm vừa qua. Các hệ thống này tập trung chủ yếu vào việc gợi ý các sản phẩm “thường xuyên được mua cùng nhau” hoặc “khách hàng đã mua hàng này cũng đã mua hàng khác”.
Hiện nay: Các đề xuất cơ bản không còn đủ nữa. AI đã tiến xa hơn để mang đến những gợi ý thông minh hơn và nhạy cảm hơn với bối cảnh, chẳng hạn việc dự đoán sự thay đổi lối sống của khách hàng hoặc hiểu rõ hơn về ý định tiềm ẩn ẩn sau hành động của họ. Các thuật toán như lọc cộng tác, học sâu và học tăng cường không chỉ dựa vào hành vi trong quá khứ mà còn phân tích dữ liệu thời gian thực, ý định của người dùng và thậm chí các yếu tố bên ngoài như tính thời vụ hoặc xu hướng xã hội. Theo một khảo sát vào năm 2023, khoảng 56% thế hệ millennials trên toàn cầu đã sử dụng công cụ AI tổng hợp, bỏ qua các công cụ tìm kiếm truyền thống, để nhận được gợi ý sản phẩm hoặc dịch vụ không chỉ được cá nhân hóa mà còn phù hợp với bối cảnh hiện tại của họ.
5. Tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói (VSO)
Thời trước: Sự nổi lên của các trợ lý giọng nói như Alexa và Google Home vào khoảng năm 2018-2019 đã khiến việc tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói trở thành một xu hướng tiếp thị được điều khiển bởi AI trong vài năm sau đó. Các thương hiệu đã tập trung vào SEO tìm kiếm bằng giọng nói để đảm bảo nội dung của họ có thể dễ dàng được tìm thấy thông qua các truy vấn giọng nói.
Hiện nay: Tuy nhiên, thực tế hiện nay cho thấy tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói một mình không còn đủ, vì sự chấp nhận của người tiêu dùng đối với việc sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói không phát triển nhanh chóng như kỳ vọng. Mặc dù hơn một phần ba (35%) người lớn ở Mỹ bày tỏ sự quan tâm đến việc mua sắm bằng giọng nói, nhưng họ vẫn chưa hoàn toàn chuyển đổi sang phương thức này. Thay vào đó, đã có một xu hướng chuyển dịch sang các trải nghiệm AI hội thoại tương tác và hướng tới nhiệm vụ hơn, chẳng hạn như thương mại bằng giọng nói (v-commerce) và các ứng dụng kích hoạt bằng giọng nói. Những nền tảng này giúp người dùng hoàn thành các tác vụ như thực hiện giao dịch hoặc quản lý dịch vụ chỉ thông qua việc ra lệnh bằng giọng nói, tạo ra một trải nghiệm liền mạch và chức năng hơn so với việc chỉ tìm kiếm thông tin thông qua từ khóa.
6. AI dùng để phân khúc khách hàng dựa trên nhân khẩu học cơ bản
Thời trước: Các mô hình AI ban đầu cho phân khúc khách hàng thường dựa vào các yếu tố nhân khẩu học truyền thống như độ tuổi, địa điểm và giới tính để nhắm mục tiêu thông điệp tiếp thị. Các nhà tiếp thị thường sử dụng thông tin cơ bản này để cá nhân hóa email, tạo ra các phân khúc có tính chất tĩnh và mang lại sự cá nhân hóa cùng tương tác hạn chế.
Hiện nay: Tuy nhiên, phân khúc dựa trên AI đã đạt được những bước tiến đáng kể, kết hợp với dữ liệu tâm lý và hành vi phức tạp hơn. Sự chuyển biến này đã giúp những phân khúc khách hàng động điều chỉnh theo thời gian thực, khiến nỗ lực tiếp thị trở nên cá nhân hóa và nhạy bén hơn rất nhiều. Trong bối cảnh đa kênh hôm nay, phân khúc vi mô dựa trên AI cho phép các thương hiệu gửi thông điệp tùy chỉnh trên nhiều điểm tiếp xúc khác nhau, không còn hạn chế chỉ trong phạm vi email. Các nhà tiếp thị có thể cung cấp nội dung cá nhân hóa qua SMS, thông báo đẩy, tin nhắn trong ứng dụng, quảng cáo trên truyền thông xã hội và thậm chí cả trải nghiệm trang web cá nhân hóa. Thông qua việc tận dụng những tính năng cá nhân hóa sâu sắc, các thương hiệu có thể đảm bảo rằng khách hàng nhận được sự liên lạc kịp thời và phù hợp nhất trên nền tảng mà họ tương tác nhiều nhất.
Như chúng ta đã thấy, nhiều xu hướng AI trong tiếp thị đã cải thiện đáng kể, phát triển từ các kỹ thuật cơ bản đến các công cụ tinh vi có thể thúc đẩy kết quả thật sự. Những nhà tiếp thị nào áp dụng các giải pháp sáng tạo này sẽ có vị trí tốt hơn để theo kịp các thay đổi công nghệ và đáp ứng được mong đợi của người tiêu dùng. Tận dụng sức mạnh của AI và máy học trong thời đại ngày nay là điều vô cùng quan trọng để phát triển và đạt được thành công, đặc biệt trong một môi trường ngày càng cạnh tranh và yêu cầu sự cá nhân hóa cao như hiện nay.
