Tác động của kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) đối với chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị khách hàng

Chia sẻ: Mộ Dung Vân Thư | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

Thêm vào BST

Báo xấu

13
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài "Tác động của kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) đối với chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị khách hàng" nhằm phân tích sự kết hợp Big Data và AI giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, từ việc phân đoạn đúng đối tượng, dự đoán xu hướng và hành vi tiêu dùng tạo ra chiến lược tiếp thị tối ưu và trải nghiệm cá nhân hóa. Mời các bạn cùng tham khảo!

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tác động của kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) đối với chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị khách hàng

TÁC ĐỘNG CỦA KỸ THUẬT PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN (BIG DATA) VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) ĐỐI VỚI CHIẾN LƯỢC TIẾP THỊ VÀ TẠO RA GIÁ TRỊ KHÁCH HÀNG Nguyễn Đông Khoa* Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh GVHD: TS. Hoàng Nguyên Khai TÓM TẮT Kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) đã có tác động lớn đến chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị khách hàng. Sự phát triển này đã mang lại nhiều cơ hội mới và thay đổi cách các công ty tiếp cận và tương tác với khách hàng. Kết hợp Big Data và AI trong chiến lược tiếp thị và tạo giá trị khách hàng mang lại nhiều lợi ích. Các công ty có thể tăng cường sự tương tác với khách hàng thông qua các kênh trực tuyến và cá nhân hóa giao tiếp. Đồng thời, cũng có thể dự đoán và đáp ứng nhanh chóng các nhu cầu của khách hàng, cung cấp các sản phẩm và dịch vụ mà khách hàng mong đợi. Từ khóa: Big data, công nghệ thông tin, chiến lược tiếp thị, giá trị khách hàng, trí tuệ nhân tạo. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong thời đại số hóa, việc khai thác và sử dụng hiệu quả dữ liệu đồng thời với sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đã trở thành một yếu tố then chốt cho thành công của các chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị khách hàng. Với sự phát triển của Big Data, doanh nghiệp có khả năng thu thập và lưu trữ lượng lớn thông tin từ các nguồn dữ liệu đa dạng như mạng xã hội, thiết bị di động và hệ thống cảm biến. Trong khi đó, AI đóng vai trò quan trọng trong việc tổ chức và phân tích dữ liệu một cách tự động thông qua các thuật toán và mô hình học máy. Kết hợp Big Data và AI giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, từ việc phân đoạn đúng đối tượng, dự đoán xu hướng và hành vi tiêu dùng tạo ra chiến lược tiếp thị tối ưu và trải nghiệm cá nhân hóa. 2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Khái niệm về dữ liệu lớn (Big data) Dữ liệu lớn (Big data) là các tập dữ liệu có khối lượng rất lớn (cấu trúc và phi cấu trúc), thay đổi nhanh, đa dạng và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được trong một khoảng thời gian nhất định. Big Data giúp giải quyết hàng loạt các vấn đề về hoạt động kinh doanh, từ trải nghiệm khách hàng đến phân tích kinh doanh (Nguyễn Hưng, 2021). 2.2 Khái niệm về trí tuệ nhân tạo (8AI) Trí tuệ nhân tạo hay còn gọi là trí thông minh nhân tạo (AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính. Đây là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt 895
là các hệ thống máy tính (Tuyen Sinh, 2021). Hay nói cách khác, đây là quá trình mô phỏng bộ não, trí thông minh của con người trên máy tính. 2.3 Khái niệm về chiến lược thị trường Chiến lược thị trường được hiểu là chiến lược lựa chọn các thị trường nước ngoài mà doanh nghiệp xuất khẩu hướng tới, nhằm thực hiện được những mục tiêu đã định như doanh số, thị phần, lợi nhuận (Nguyễn Văn Dương, 2023). Đây là một bộ phận cấu thành chiến lược kinh doanh, chiến lược thị trường của doanh nghiệp là một cấu trúc logic hình thức hoặc phi hình thức từ việc phân tích, nhận dạng, đề xuất giá trị và xác định mục tiêu thị trường được chọn tương ứng với sức mạnh của mỗi phân đoạn đơn vị kinh doanh chiến lược đến các phương thức, công cụ chiến lược lựa chọn và cung ứng giá trị cho mỗi thị trường mục tiêu nhằm đạt tới vị thế cạnh tranh và định vị giá trị trong dài hạn và đáp ứng mục tiêu chiến lược kinh doanh trong mối quan hệ với các đối thủ cạnh tranh của doanh nghiệp (Lê Minh Trường, 2021). 2.4 Khái niệm về giá trị khách hàng Giá trị khách hàng (Customer value) là toàn bộ những lợi ích mà khách hàng nhận được trong suốt quá trình tìm hiểu, mua và sử dụng sản phẩm/dịch vụ. Những giá trị ấy bao gồm những lợi ích của bản thân sản phẩm/dịch vụ như công dụng, tính năng cộng hưởng với giá trị thương hiệu mang lại như phong cách, thời trang, đẳng cấp cùng với sự trải nghiệm, cảm nhận trong suốt quá trình từ lúc tìm hiểu, quyết định mua, sử dụng, chăm sóc và hậu mãi (Đinh Thùy Dung, 2023). 3. LỢI ÍCH CỦA KỸ THUẬT PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỐI VỚI CHIẾN LƯỢC TIẾP THỊ VÀ TẠO RA GIÁ TRỊ KHÁCH HÀNG Phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo giúp xác định các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng từ dữ liệu khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về ngữ cảnh, sở thích và nhu cầu của khách hàng, từ đó tạo ra các chiến lược tiếp thị và sản phẩm phù hợp (Erevelles, Fukawa, & Swayne, 2015). Qua đó nhiều công ty có cơ hội phát triển các sản phẩm mới sáng tạo để đáp ứng nhu cầu thay đổi của khách hàng (Gunasekaran, 2022). Kết hợp giữa Big Data và trí tuệ nhân tạo là một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực tiếp thị và dịch vụ khách hàng. Việc sử dụng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về khách hàng và áp dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa đã mang lại nhiều lợi ích cho các công ty. Từ việc đề xuất sản phẩm phù hợp với sở thích cá nhân cho đến cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng tốt hơn (Edelman & Abraham, 2023). Sự kết hợp này đã tạo ra những trải nghiệm tương tác đáng chú ý và tăng cường mối quan hệ giữa công ty và khách hàng. 896
Big Data Analytics mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp (Hình: recosense.com) Phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo đã trở thành công cụ quan trọng trong việc tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị cho các công ty. Sử dụng dữ liệu khách hàng, các công ty có thể thực hiện phân tích chi tiết để hiểu rõ hơn về hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị và điều chỉnh chiến lược của mình để đạt được hiệu quả tốt hơn (Lin, 2022). Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc tổng hợp và phân tích dữ liệu này, từ đó có thể giúp cho tự động hóa quy trình tiếp thị, giảm thiểu công sức và tối đa hóa đầu tư vào tiếp thị. Kết hợp giữa Big Data và AI, các công ty có thể dự đoán xu hướng tiêu dùng và thị trường trong tương lai. Việc phân tích dữ liệu lớn và áp dụng các thuật toán học máy giúp đưa ra dự đoán chính xác về các xu hướng mua sắm, yêu cầu khách hàng và thị trường, từ đó giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp và đúng thời điểm. Qua đó thấy được việc sử dụng trường phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo có thể mang lại cho chiến lược tiếp thị như tăng cường khả năng tiếp cận khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm, dự đoán xu hướng mua sắm và tối ưu hóa quy trình. Đồng thời, cũng cho phép xem xét các khía cạnh khác nhau của dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý và phân tích dữ liệu và áp dụng các phương pháp trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. 4. TÁC ĐỘNG CỦA KỸ THUẬT PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỐI VỚI CHIẾN LƯỢC TIẾP THỊ VÀ TẠO RA GIÁ TRỊ KHÁCH HÀNG Một trong những tác động quan trọng của Big Data và AI đối với chiến lược tiếp thị là khả năng phân tích dữ liệu một cách sâu sắc và chi tiết hơn từ nhiều nguồn khác nhau. Những công ty sử dụng dữ liệu lớn và phân tích hiệu quả cho thấy tỷ lệ năng suất và lợi nhuận cao hơn 5–6% so với các công ty cùng ngành (Gordon, Perrey, & Spillecke, 2013). Phân tích của McKinsey về hơn 250 cam kết trong vòng 5 năm (2008-2013) đã tiết lộ rằng các công ty đặt dữ liệu làm trung tâm của các quyết định tiếp thị và bán hàng đã cải thiện lợi tức đầu tư tiếp thị của họ lên 15–20%. Điều đó làm tăng thêm tới 150-200 tỷ đô la giá trị bổ sung dựa trên chi tiêu tiếp thị hàng năm trên toàn cầu ước tính khoảng 1 nghìn tỷ đô la (Gordon, Perrey, & Spillecke, 2013). 897
Trước khi phân tích dữ liệu lớn ra đời, số lượng thông tin chất đống trong cơ sở dữ liệu mà không có ý tưởng rõ ràng và cách sử dụng. Hiện nay, với các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn các chuyên gia dữ liệu có thể trích xuất thông tin như các mẫu ẩn, mối tương quan và xu hướng thị trường cung cấp cho các nhà tiếp thị một cái nhìn toàn diện về khách hàng. Từ đó giúp họ rõ hơn về nhu cầu sở thích và hành vi tiêu dùng để đưa ra các quyết định chiến lược có cơ sở. Theo nghiên cứu của Pohan Lin, trong năm 2022 doanh thu trên toàn thế giới của phân tích dữ liệu lớn đạt 274,3 tỷ USD (Lin, 2022). Có hơn 2 tỷ đô la Mỹ mỗi năm đó là số tiền trung bình mà một công ty trong danh sách Fortune 1000 sẽ tăng doanh thu nếu công ty này tăng khả năng sử dụng dữ liệu lớn và AI hiện có lên 10% theo nghiên cứu tại Đại học Texa (McGinn, 2021). Một tác động khác của Big Data và AI đối với chiến lược tiếp thị là tạo ra những trải nghiệm tiếp thị cá nhân hóa, từ việc gợi ý sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng đến việc cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt hơn. Netflix là một ví dụ điển hình về việc sử dụng phân tích Big data và AI cho quảng cáo, với hơn 100 triệu người đăng ký (2023), công ty đã thu thập được lượng dữ liệu khổng lồ (Nguyễn Minh Ngọc, 2023). Bằng cách phân tích dữ liệu xem và tìm kiếm trước đây của người dùng, Netflix sẽ gửi cho những người đăng ký đề xuất về bộ phim tiếp theo mà họ nên xem. Theo một nghiên cứu của Forbes, AI sẽ chịu trách nhiệm tạo ra giá trị kinh tế về tiếp thị trị giá 15 nghìn tỷ USD vào năm 2030 (Loseb, 2021). Thành phần quan trọng khiến AI trở nên có giá trị chính là cho phép các nhà tiếp thị tự động hóa quy trình tạo chiến lược riêng cho từng khách hàng hoặc cá nhân dựa trên mong muốn, nhu cầu và hành vi trong quá khứ, ngoài ra còn có khả năng xem xét dữ liệu khách hàng cá nhân và đưa ra các thông điệp được cá nhân hóa nói trực tiếp với họ về những gì họ muốn hoặc cần. AI có thể đưa ra dự đoán về tương lai của các chiến dịch tiếp thị như số lượng khách hàng mới dự kiến sẽ ra mắt sản phẩm dựa trên các mẫu mua hàng trong quá khứ giúp các nhà tiếp thị lập kế hoạch hoạt động kinh doanh và phân bổ nguồn lực để đạt được lợi nhuận tối đa. Tuy nhiên, cần nhận thấy rằng việc sử dụng Big Data và AI trong chiến lược tiếp thị cũng đặt ra một số thách thức. Một trong những thách thức chính là bảo mật thông tin. Với lượng dữ liệu lớn được thu thập và lưu trữ, việc bảo vệ thông tin cá nhân và đảm bảo an toàn dữ liệu trở thành một vấn đề quan trọng. Các doanh nghiệp cần đảm bảo rằng họ tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu và xây dựng các hệ thống bảo mật mạnh mẽ để ngăn chặn các cuộc tấn công và lợi dụng dữ liệu. 5. GIẢI PHÁP KHAI THÁC TÌM NĂNG CỦA BIG DATA VÀ AI ĐỐI VỚI CHIẾN LƯỢC TIẾP THỊ VÀ TẠO RA GIÁ TRỊ CHO KHÁCH HÀNG Big Data và AI có tác động lớn đối với chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị cho khách hàng. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của hai công nghệ này, các doanh nghiệp cần đối mặt với những thách thức và đáp ứng các yêu cầu về xử lý dữ liệu lớn, bảo mật thông tin và đào tạo nhân lực. Điều quan trọng là các doanh nghiệp phải có chiến lược rõ ràng và phù hợp để sử dụng Big Data và AI một cách hiệu quả và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Đầu tiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của Big Data và AI, các doanh nghiệp cần định hình mục tiêu và chiến lược cụ thể. Việc nắm bắt được mong muốn và nhu cầu của khách hàng, cùng với việc hiểu rõ về sản phẩm và thị trường, sẽ giúp xác định các mục tiêu tiếp thị và sử dụng Big Data và AI một cách phù hợp. 898
Thứ hai, vấn đề bảo mật thông tin cá nhân là một yếu tố quan trọng không thể bỏ qua. Doanh nghiệp cần thiết lập các chính sách bảo mật mạnh mẽ và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu. Đồng thời, cần đảm bảo rằng thông tin cá nhân của khách hàng được bảo vệ một cách an toàn và không bị lợi dụng. Thứ ba, đào tạo nhân lực là một yếu tố quan trọng để thành công trong việc áp dụng Big Data và AI vào chiến lược tiếp thị. Các doanh nghiệp cần đầu tư vào việc đào tạo nhân viên về kỹ năng phân tích dữ liệu, hiểu biết về công nghệ AI và các công cụ phân tích dữ liệu. Đồng thời, cần tạo ra một môi trường làm việc khuyến khích sự sáng tạo và hỗ trợ việc học tập liên tục trong lĩnh vực này. Cuối cùng, sự linh hoạt và liên tục là yếu tố quan trọng trong việc áp dụng Big Data và AI vào chiến lược tiếp thị. Các doanh nghiệp cần theo dõi sự thay đổi trong thị trường và kỹ thuật mới nhất để tận dụng cơ hội và đáp ứng nhanh chóng. Ngoài ra, việc thực hiện các phân tích và đánh giá định kỳ cũng giúp đảm bảo rằng chiến lược tiếp thị dựa trên Big Data và AI vẫn phù hợp và hiệu quả. 6. KẾT LUẬN Big Data và AI đang tạo ra tác động lớn đối với chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị cho khách hàng. Tuy nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của hai công nghệ này, các doanh nghiệp cần đối mặt với những thách thức và đáp ứng các yêu cầu về xử lý dữ liệu lớn, bảo mật thông tin và đào tạo nhân lực. Việc áp dụng Big Data và AI trong chiến lược tiếp thị cũng đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về công nghệ và phân tích dữ liệu. Các doanh nghiệp cần có kiến thức và kỹ năng để tận dụng tối đa tiềm năng của Big Data và AI. Đồng thời, việc đảm bảo sự minh bạch và đạo đức trong việc sử dụng dữ liệu cũng là một yếu tố quan trọng để đảm bảo lòng tin từ khách hàng. Điều quan trọng là các doanh nghiệp phải có chiến lược rõ ràng và phù hợp để sử dụng Big Data và AI một cách hiệu quả và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Điều này bao gồm việc nắm bắt mong muốn của khách hàng, thiết lập chính sách bảo mật thông tin, đào tạo nhân lực và sự liên tục và linh hoạt trong việc áp dụng công nghệ mới nhất. Nếu được triển khai đúng cách, Big Data và AI sẽ mang lại lợi ích lớn cho các doanh nghiệp và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Đinh Thùy Dung. (2023, 3 31). Customer Value là gì? Làm gì để tạo ra giá trị khách hàng? Retrieved 5 2023, from Luật Dương Gia: https://luatduonggia.vn/customer-value-la-gi-lam-gi-de-tao-ra- gia-tri-khach-hang/. 2. Nguyễn Văn Dương. (2023, 3 31). Chiến lược thị trường là gì? Nội dung và những điểm cần chú trọng. Retrieved 5 2023, from Luật Dương Gia: https://luatduonggia.vn/chien-luoc-thi-truong-la-gi-noi- dung-va-nhung-diem-can-chu-trong/. 3. Nguyễn Hưng. (2021, 1 26). Big data là gì? Big data được ứng dụng ở đâu? Retrieved 5 2023, from Giải pháp và Công nghệ VIETNIX: https://vietnix.vn/big-data-la-gi/ 4. Nguyễn Minh Ngọc. (2023, 2 12). Big Data Analytics là gì? Tại sao nó lại quan trọng? Retrieved 5 2023, from Bap Software: https://bap-software.net/vi/knowledge/what-is-big-data-analytics/. 5. Tuyen Sinh. (2021, 12 9). Trí tuệ nhân tạo là gì? Cơ hội việc làm khi học trí tuệ nhân tạo ra sao? Retrieved 05 2023, from Trường Đại học Giao thông Vận tải Tp. Hồ Chí Minh: https://iec.ut.edu.vn/vi/tri-tue-nhan-tao-la-gi-co-hoi-viec-lam-khi-hoc-tri-tue-nhan-tao-ra-sao/. 899
6. Lê Minh Trường. (2021, 8 27). Loại hình và nội dung hoàn thiện chiến lược thị trường của doanh nghiệp thương mại? Retrieved 5 2023, from Luật Minh Khuê: https://luatminhkhue.vn/loai-hinh-va-noi- dung-hoan-thien-chien-luoc-thi-truong-cua-doanh-nghiep-thuong-mai.aspx 7. Edelman, D. C., & Abraham, M. (2023, 3). Customer Experience in the Age of AI. Retrieved 5 2023, from The Strategic Importance of a PC Refresh: https://hbr.org/2022/03/customer-experience-in- the-age-of-ai. 8. Erevelles, S., Fukawa, N., & Swayne, L. (2015, 12 8). Big Data consumer analytics and the transformation of marketing. Retrieved 5 2023, from Journal of Business Research: https://s.net.vn/JPHE. 9. Gordon, J., Perrey, J., & Spillecke, D. (2013, 7 22). Big Data, Analytics and The Future Of Marketing And Sales. Retrieved 5 2023, from Former Contributor: https://s.net.vn/3GME. 10. Gunasekaran, D. (2022, 11 17). Why is Big Data Analytics Important? Retrieved 5 2023, from Linkedin: https://www.linkedin.com/pulse/why-big-data-analytics-important-antsbees 11. Ioseb. (2021, 10 4). 5 Ways AI and Big Data Analytics Will Improve Your Marketing Efforts. Retrieved 5 2023, from Maxin AI: https://www.maxinai.com/blog/2021/10/04/5-ways-ai-big-data- analytics-improve-marketing/. 12. Lin, P. (2022, 10 7). The Role of Big Data in AI-Powered Marketing. Retrieved 5 2023, from Marketing artificial intelligence institute: https://www.marketingaiinstitute.com/blog/big-data-ai- powered-marketing. 13. McGinn, J. (2021, 8 5). Four Big Data Capabilities for Customer-Centricity. Retrieved 5 2023, from Informatica: https://www.informatica.com/blogs/four-big-data-capabilities-for-customer- centricity.html 900