Theo Báo cáo Tình hình truyền thông xã hội năm 2023 , 96% các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đồng ý rằng AI và máy học (ML) có thể giúp các công ty cải thiện đáng kể việc ra quyết định. Trong bài viết này, Marketing Automation Asia sẽ cung cấp cho bạn những cách các doanh nghiệp có thể sử dụng AI phân tích dữ liệu giúp đưa ra những quyết định kinh doanh.
I. AI phân tích dữ liệu là gì?
AI phân tích dữ liệu là quá trình trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu lớn bằng cách sử dụng máy học (ML) tiên tiến và các tác vụ AI như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Nó được sử dụng để xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu để đưa ra quyết định phù hợp.
Khi áp dụng vào tiếp thị, AI phân tích dữ liệu sẽ trích xuất thông tin chi tiết có ý nghĩa từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau như tìm hiểu thông tin từ những phương tiện truyền thông xã hội, trang web đánh giá, diễn đàn khách hàng và dữ liệu khảo sát. Những thông tin chi tiết này hỗ trợ các hoạt động như tiếp thị và bán hàng, nghiên cứu sản phẩm, nguồn nhân lực và quan hệ công chúng, thực hiện công việc của nhà kinh doanh hiệu quả hơn.
Và vì phân tích dữ liệu được tự động hóa, nó loại bỏ sự phụ thuộc vào các tác vụ thủ công, tăng độ chính xác của kết quả và tính kịp thời của báo cáo tình báo kinh doanh. AI phân tích dữ liệu cũng tiết kiệm thời gian để nhân viên có thể tập trung vào các phần chiến lược và phức tạp hơn trong công việc của nhà kinh doanh.
II. Tại sao nhà kinh doanh nên sử dụng AI để phân tích dữ liệu?
AI đang chuyển đổi cách thức hoạt động của doanh nghiệp bằng cách giúp họ tự động hóa các nhiệm vụ, để họ có thể chuyển hướng nhân tài sang các lĩnh vực phức tạp và mang tính chiến lược hơn. Do đó, cho phép các công ty phát triển và mở rộng quy mô nhanh hơn trước. Sau đây là một số lý do chính mà AI phân tích dữ liệu đang mang lại lợi ích cho doanh nghiệp ngày nay.
- Tự động hóa: Phân tích AI giúp doanh nghiệp tự động hóa các phép tính thống kê để theo dõi các số liệu chỉ số hiệu suất chính (KPI) trên nhiều nền tảng. Ví dụ, với công cụ AI, các công ty không còn cần phải phân công nhân sự kiểm tra mọi email hoặc phiếu yêu cầu của khách hàng để hiểu yêu cầu hoặc khiếu nại. Các công cụ này có thể phân tích liền mạch tất cả các tin nhắn đến và gán cho chúng cảm xúc để các thành viên trong nhóm có thể nhanh chóng phân loại phản hồi.
- Khả năng mở rộng: AI phân tích dữ liệu giúp giảm bớt hạn chế trong quá trình tăng trưởng của công ty bằng cách xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực – điều mà các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống không thể thực hiện được.
- Sự chính xác: Kết quả từ phân tích dữ liệu AI chính xác hơn so với các phương pháp phân tích dữ liệu thủ công. Điều này là do hạn chế những lỗi, sự thiên vị hoặc hạn chế như sự loại trừ dữ liệu một cách chủ quan hoặc trong khi tính toán các số liệu phức tạp, đặc biệt là từ nhiều nguồn.
III. Các ứng dụng trong kinh doanh của AI phân tích dữ liệu
Các công ty sử dụng phân tích AI để có được lợi tức đầu tư (ROI) cao hơn từ dữ liệu xã hội và kỹ thuật số của họ, đồng thời thúc đẩy năng suất và tăng trưởng thông qua tự động hóa thông minh. Hãy cùng tìm hiểu sâu hơn ngay trong phần dưới đây:
1. Phân tích tình cảm
Thuật toán phân tích tình cảm quét dữ liệu phản hồi để ưu tiên các chủ đề và chủ đề chính, cung cấp cho các thương hiệu cái nhìn sâu sắc về các khiếu nại phổ biến hoặc các vấn đề thường gặp về sản phẩm hoặc dịch vụ. Theo cách này, các thương hiệu có thể phát triển các chiến lược chủ động để đảm bảo trải nghiệm khách hàng tốt hơn nhằm thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu.
2. Dự báo nhu cầu
Phân tích AI cho phép các công ty hiểu rõ hơn về tương tác của khách hàng và động lực mua hàng. Nó giúp họ phân tích các tập dữ liệu lớn một cách nhanh chóng và hiệu quả để hiểu sở thích và hành vi của từng cá nhân.
Điều này giúp một thương hiệu dự đoán nhu cầu trong tương lai dựa trên thông tin nhân khẩu học cụ thể của khách hàng và các chỉ số thị trường. Nó cũng giúp họ nâng cao dịch vụ của mình bằng cách tùy chỉnh chúng cụ thể cho các phân khúc khách hàng khác nhau.
Ví dụ:
- Một khách sạn, dự đoán lượng khách tăng đột biến trong những tháng mùa hè, muốn cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cao hơn cho khách để đạt được sự hài lòng của khách hàng cao hơn.
- Công ty có thể có được những hiểu biết giá trị về vấn đề này bằng cách sử dụng công cụ AI phân tích dữ liệu để phân tích tin nhắn của khách hàng, email chăm sóc khách hàng, đánh giá và hồ sơ khách hàng. Thông qua đó, họ có thể khám phá ra rằng hầu hết khách hàng sẽ đánh giá cao các cơ sở chăm sóc trẻ em để họ có thể tận hưởng kỳ nghỉ của mình nhiều hơn nữa.
3. Quản lý các hoạt động kinh doanh
Phân tích AI có thể phân tích dữ liệu trong các bài báo, diễn đàn và các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội cùng lúc, về cả thương hiệu của bạn và đối thủ cạnh tranh. Bạn có thể sử dụng dữ liệu này để khám phá những khoảng trống trong nhận thức về thương hiệu và thực hiện các bước khắc phục để quản lý danh tiếng hoặc cải thiện sản phẩm hoặc dịch vụ.
4. Sáng tạo nội dung
AI phân tích dữ liệu có thể tự động tổng hợp và phân tích dữ liệu, hỗ trợ các nhà kinh doanh sáng tạo nội dung với kho tàng nội dung, kiến thức rộng lớn theo nhu cầu của mỗi người dùng. Trong thời đại chuyển đổi số ngày nay, thị trường cũng đã xuất hiện rất nhiều công cụ hỗ trợ tự động hóa phân tích và sáng tạo nội dung bằng AI. Bài viết này sẽ giới thiệu cho các nhà kinh doanh một trong những phần mềm đang được rất nhiều các nhà kinh doanh tin tưởng sử dụng. Đó chính là phần mềm Content AI cho phép bạn lựa chọn được kiểu nội dung phù hợp với nhu cầu thực tế của người dùng như:
- Viết bài dựa trên từ khóa.
- Viết bài dựa trên nguồn.
- Viết bài đánh giá sản phẩm.
- Viết tiêu đề, Heading Blog.
- Viết đoạn văn blog.
- Viết tiêu đề sản phẩm, mô tả sản phẩm, tính năng sản phẩm Amazon.
- Viết email.
- Viết các đ̣nh dạng quảng cáo Facebook, Linkedin, Twitter.
- Viết quảng cáo Google Ads.
- Viết bài theo mô hình AIDA (Chú ý – Quan tâm – Khao khát – Hành động).
- Viết theo mô hình PAS – Một dạng mô hình tâm lý chào hàng Problem – Agitate – Solution (Khung
- Vấn đề – Kích thích – Giải pháp).
- Viết tiêu đề video, mô tả video, tạo thẻ cho video YouTube.
- Viết ḳch bản video TikTok.
IV. Sự khác biệt giữa AI phân tích dữ liệu và phân tích dữ liệu truyền thống là gì?
AI phân tích dữ liệu sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lớn, cho phép xử lý khối lượng lớn dữ liệu thô phức tạp, không có cấu trúc một cách nhanh chóng, chính xác và dễ dàng. Ngược lại, phân tích truyền thống đòi hỏi nhiều phân tích dữ liệu thủ công hơn.
Mặc dù phân tích dữ liệu truyền thống đã có từ lâu, nhưng nó có một số nhược điểm nhất định dẫn đến nhu cầu phân tích AI ngày càng tăng. Thứ nhất, phân tích truyền thống không hiệu quả lắm trong việc phân tích khối lượng dữ liệu lớn hoặc phức tạp.
Sau đây là cách phân tích AI đã chuyển đổi phân tích truyền thống:
- Phân tích mô tả: Giải thích hiệu suất dựa trên dữ liệu hiện có và tập trung vào việc báo cáo tóm tắt lại những thông tin chính cần thiết. Phân tích AI cung cấp báo cáo toàn diện hơn về hiệu suất liên tục bằng cách sử dụng phân tích xu hướng để các thương hiệu có cái nhìn toàn diện về các yếu tố và thay đổi khác nhau theo thời gian.
- Phân tích chẩn đoán: Được sử dụng để hiểu kết quả kinh doanh bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử để phân tích nguyên nhân. Nó xác định các mối quan hệ trong dữ liệu để hiểu nguyên nhân gốc rễ của một kết quả. AI có thể phân tích khối lượng lớn dữ liệu lịch sử và thời gian thực từ các nguồn khác nhau để tìm ra các mô hình, xu hướng và bất thường một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn.
- Phân tích dự đoán: Được sử dụng để dự đoán xu hướng và kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử bằng cách sử dụng các mô hình thống kê và kỹ thuật dự báo. AI sử dụng máy học và học sâu để dự đoán xu hướng trong tương lai, cung cấp dự báo nhanh hơn và chính xác hơn.
V. Kết luận
Trên đây là những thông tin cơ bản về AI phân tích dữ liệu. Hy vọng các doanh nghiệp đã nhận được những thông tin hữu ích và thành công tận dụng được những lợi ích ưu việt của AI phân tích dữ liệu vào hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp mình.
