AI và Machine Learning có thể thay đổi cách chúng ta đọc và hiểu dữ liệu như thế nào?

0

Thế kỷ 21 có đầy đủ các số liệu đáng kinh ngạc mà trước đây từng được coi là không thể chấp nhận được.

Khách hàng của bạn đang nghĩ gì? Họ đến từ đâu vậy? Tại sao họ không mua sản phẩm của bạn? Các câu hỏi với rất nhiều câu trả lời khác nhau có thể được vạch ra một cách logic với sự trợ giúp của cả AI và các giải pháp dựa trên máy học. Họ có thể không thể cho bạn biết lý do tại sao ông Jones từ bỏ quy trình thanh toán vào lúc 4:45 chiều thứ Hai, nhưng công nghệ có thể lấy một trường hợp duy nhất và so sánh và đối chiếu ngay lập tức hành vi của khách hàng với các từ bỏ khác để hình thành những phỏng đoán có cơ sở về những việc doanh nghiệp của bạn mất đi khách hàng.

Kết quả của một nghiên cứu gần đây của Salesforce ‘State of Marketing”, cho thấy việc triển khai AI được thiết lập để tăng lên tới 256% trong hai năm tới với những người áp dụng tăng từ 22% lên 79% trong cùng khung thời gian.

Ngày nay, có nhiều dữ liệu có sẵn hơn bao giờ hết và biên độ giữa thành công và thất bại đối với các doanh nghiệp mới dường như đang thu hẹp. Việc triển khai thành công AI và các giải pháp dựa trên máy học có thể trả cổ tức cho các doanh nghiệp và sự hiểu biết của họ về các thị trường có sẵn để tham gia.

Hãy cùng khám phá một số cách mà AI và máy học có thể ảnh hưởng đến cách chúng ta xử lý và diễn giải sự giàu có của dữ liệu cho chúng ta khi phân tích các chiến lược chuyển đổi.

Cá nhân hóa không song song

Cách bạn nói chuyện với khách hàng tiềm năng là vấn đề. Trước kia, việc cá nhân hóa trải nghiệm của từng cá nhân điều hướng trên các trang của bạn có thể có vẻ không thực tế. Ngày nay, nó là điều bắt buộc.

Ngay cả đối với những người khởi nghiệp muốn mang lại lưu lượng truy cập tương đối ít, khái niệm thu thập dữ liệu có liên quan cho khách truy cập điều hướng trên trang của bạn nghe có vẻ vô cùng khó khăn. Nhưng nhờ có AI, quy trình này được sắp xếp hợp lý và có sức mạnh được nhân rộng theo cấp số nhân để ngay cả những công ty lớn nhất cũng có khả năng phục vụ các cá nhân một cách hiệu quả.

Có khả năng phục vụ trực tiếp đối tượng của một đối tượng – trái ngược với các loại khách hàng mục tiêu khác nhau – trang web của bạn có thể nâng cao hiệu quả của nó theo cách có thể đưa ra các giao dịch, kêu gọi hành động và đề xuất dựa trên hành vi của từng cá nhân khách thăm quan.

Một trong những ví dụ điển hình nhất về cá nhân hóa dựa trên AI đến từ Starbucks, dựa trên những luồng dữ liệu không thể đo được để gửi cho khách hàng một trong 400.000 biến thể email khác nhau được thiết kế để tương tác với họ theo cách hiệu quả nhất.

Cách tiếp cận như vậy có thể cảm thấy giống như đi trên và vượt ra ngoài nhiệm vụ, nhưng với báo cáo của Accdvisor, có đến 75% khách hàng đồng ý rằng họ có nhiều khả năng mua hàng từ một thương hiệu cung cấp các nội dung cá nhân hóa.

Starbucks chắc chắn đã gặt hái được những phần thưởng khi sử dụng quy trình cá nhân hóa. Bằng cách sử dụng AI để cá nhân hóa từng dịch vụ cá nhân dựa trên hành vi trước đó của họ, đại gia cà phê này đã có được sự gia tăng 300% chi tiêu của khách hàng từ kết quả trực tiếp của chương trình trên mang lại.

Loại AI mà Starbucks đã phát triển hoạt động bằng cách tạo ra bản sao vi mô thu thập dữ liệu từ cookie để nghiên cứu và giải thích sở thích của khách truy cập trước khi tự động tạo email siêu cá nhân cho mỗi người dùng bắt chước loại ngôn ngữ họ sử dụng và loại ngôn ngữ cung cấp rằng AI đã xác định sẽ được quan tâm cụ thể cho từng cá nhân.

Mặc dù các hoạt động như vậy có thể gây tốn kém cho các doanh nghiệp có quy mô nhỏ hơn một chút, nhưng chắc chắn chúng ta vẫn có thể xây dựng các chiến dịch ngân sách tập trung vào việc điều chỉnh nội dung dựa trên độ tuổi, giới tính, kích cỡ, sở thích mua sắm và mức độ trung thành của thương hiệu.

Tìm kiếm khách hàng tiềm năng

Tất nhiên, các doanh nghiệp dựa trên B2B hoàn toàn phụ thuộc vào việc tạo khách hàng tiềm năng và ghi lại thông tin liên hệ. Tuy nhiên, ngay cả những nhà tiếp thị lão luyện nhất cũng sẽ đồng ý rằng quy trình này nói dễ hơn làm. Các form dài hơn sẽ dẫn đến việc từ bỏ, trong khi các hình thức ngắn hơn có nguy cơ mất cơ hội thu thập dữ liệu vô giá. May mắn thay, AI có thể giúp chấm dứt sự không chắc chắn này.

Trí tuệ nhân tạo có khả năng phân tích một cơ sở khách hàng hiện có và một mình xác định các xu hướng quan trọng và các chủ đề mới nổi. Chất lượng của cái nhìn sâu sắc mà AI có thể cung cấp về mặt này có khả năng tối ưu hóa toàn bộ trang web của bạn, nhưng vẫn có sự phân nhánh đặc biệt quan trọng cho các chiến lược tạo khách hàng tiềm năng của bạn.

Tối ưu hóa như vậy có thể liên quan đến việc tăng cường loại ngôn ngữ bạn sử dụng, lưu lượng trang web của bạn, sử dụng hình ảnh và kêu gọi hành động giữa các khía cạnh quan trọng khác của một trang thành công.

Có lẽ đáng kể nhất, Trí tuệ nhân tạo cũng có thể được sử dụng để xử lý mức độ dữ liệu lớn để không chỉ khám phá mà còn giới thiệu khách hàng tiềm năng, thông qua cách mỗi cá nhân tương tác với các trang web kinh doanh của bạn.

Hơn nữa, mức độ AI và máy học như vậy có thể được tìm thấy trong nhiều nền tảng phân tích thành công ngày nay. Các chương trình như Finteza và Google Analytics thậm chí còn tạo ra các báo cáo tương tác thường xuyên mang đến cho người dùng cơ hội sàng lọc thông qua sự giàu có của dữ liệu được điều khiển bởi hình thức công nghệ này – thậm chí còn có thể xác định và loại trừ lưu lượng truy cập xấu.

Lấy ví dụ về Finteza, nền tảng AI được đào tạo để liên tục theo dõi lưu lượng truy cập trên các trang của trang web trong khi kiểm tra xem có bất kỳ sự bất thường nào trong tương lai không. Đây là một tài sản đáng kể khi xem xét tầm quan trọng của lưu lượng truy cập bạn nhận được. Lưu lượng truy cập xấu có thể liên quan đến bot DDoS, trình điều khiển cookie hoặc bot giả mạo đơn giản, tất cả đều có thể cung cấp các bài đọc không chính xác khi phân tích sự thành công của các chiến dịch của bạn.

Sử dụng UX

Dựa trên chủ nghĩa cá nhân hóa, một ứng dụng hữu ích khác của AI bắt nguồn từ việc tối ưu hóa cả thiết kế trang web và trải nghiệm người dùng.

Tại đây, AI tập hợp rất nhiều dữ liệu hành vi từ các khách hàng tiềm năng trong thời gian thực để tạo ra phản hồi mà chủ sở hữu doanh nghiệp và nhà tiếp thị có thể hành động để tăng tỷ lệ chuyển đổi của trang web của họ và hơn thế nữa. Nếu bạn đã đầu tư vào các chương trình AI và máy học tiên tiến hơn, công nghệ thậm chí có thể tự động điều chỉnh các quy trình của bạn và thực hiện các thay đổi mà không cần phải xin phép.

AI có thể cách mạng hóa hiệu quả của các bài kiểm tra A / B của bạn, mang lại cho doanh nghiệp của bạn cơ hội hấp dẫn nhất đối với đối tượng mục tiêu mà không có bất kỳ nhược điểm hay sự vượt quá nào. Những hiểu biết được cung cấp bởi hành vi của người dùng và việc giải thích dữ liệu họ để lại có nghĩa là bạn có thể xây dựng một trải nghiệm mà có khả năng được hưởng bởi tất cả mọi người – hoặc ít nhất là bởi mọi người mà nó thích nghi.

Cái hay của ảnh hưởng của AI, đối với thử nghiệm A / B là nó có thể để lại ít phỏng đoán trong vấn đề này. Nhờ vào sức mạnh của những hiểu biết được cung cấp bởi cookie, nó có thể chuyển đổi một hành vi người dùng cụ thể thành một cảnh quan kỹ thuật số rõ ràng, tạo nên sự hấp dẫn. Ngay lập tức, trang đích của bạn có thể thêm hoặc bớt các trường biểu mẫu từ bên trong các “Call to Action” tùy thuộc vào sở thích xác định, thay đổi hình ảnh biểu ngữ hoặc thậm chí điều chỉnh lượng văn bản có thể được xem trên tất cả dựa trên cách thói quen cuộn của khách hàng tiềm năng đã được phân tích.

Xây dựng trên sinh trắc học

Sinh trắc học chắc chắn sẽ là một điểm checkpoint đáng chú ý trên con đường dẫn đến sự vắng mặt của tiếp thị.

Một số dịch vụ tiên tiến được cung cấp trên thị trường có khả năng diễn giải dữ liệu theo cách mà điều đó sẽ không thể đối với những cỗ máy mạnh nhất chỉ một hoặc hai thập kỷ trước.

Một số nhà cung cấp sử dụng kết hợp cả AI và học máy để theo dõi chuyển động mắt của khách truy cập cũng như biểu cảm trên khuôn mặt và thậm chí cả phản ứng ngoài da của họ (GSR). Cấp công nghệ này có khả năng lấy mức dữ liệu hữu cơ và thuần túy nhất từ đối tượng mục tiêu theo cách có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị nhất về mô hình hiệu suất và mô hình UX trên trang web của bạn.

Ví dụ, Coast Digital tự hào cung cấp công cụ tìm hiểu sâu sắc nhất về UX cho các doanh nghiệp muốn tối ưu hóa các chiến dịch của họ. Thông qua việc sử dụng các nhóm kiểm soát, hình thức hiểu biết dựa trên AI này xác định khía cạnh nào của trang đích hấp dẫn và không đủ mạnh – tất cả dựa trên nơi người dùng đang tìm kiếm trên trang và cách họ phản ứng cả về mặt vật lý và mặt Nội dung.

Những năm 2020 sẽ là thập kỷ mà máy móc sẽ biết nhiều hơn về khách hàng của bạn so với những gì họ biết về bản thân họ, điều này có vẻ rất đáng ngại, nhưng ít nhất bạn sẽ có thể đưa ra phỏng đoán từ trang đích tiếp theo của mình.

Nguồn: iotforall

BÌNH LUẬN

Vui lòng nhập bình luận của bạn
Vui lòng nhập tên của bạn ở đây