Tiếp thị AI có thể làm được những gì nữa? Những rủi ro là gì?

AI không chỉ có thể xử lý các tác vụ phân tích dữ liệu và tự động hóa phức tạp mà còn hỗ trợ mạnh mẽ trong việc tạo nội dung, dự đoán khách hàng, đặt quảng cáo, v.v. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI vào tiếp thị cũng đi kèm với những rủi ro như quyền riêng tư dữ liệu, sai lệch quyết định và chi phí triển khai. Bài viết này sẽ khám phá tám tình huống ứng dụng AI trong tiếp thị, bao gồm dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng, định giá động, tiếp thị qua email, tối ưu hóa quảng cáo, v.v. và phân tích các rủi ro tiềm ẩn của nó. Nó cũng cung cấp bộ sưu tập các công cụ tiếp thị AI ở nước ngoài để giúp các nhà tiếp thị sử dụng AI tốt hơn nhằm cải thiện hiệu quả công việc và hiệu quả tiếp thị.

DeepSeek vẫn tiếp tục phổ biến và chủ đề được thảo luận nhiều nhất trong giới tiếp thị là "Liệu anh ấy có lấy việc của tôi nếu anh ấy viết giỏi như vậy không?" và "Làm thế nào để thực hiện SEO AI?"…

Trong bài viết tôi đã xuất bản cách đây vài tháng, “AI được sử dụng như thế nào trong tiếp thị?” 》Cần cập nhật gấp. Tôi vừa thấy bài viết này "Cách tận dụng AI trong tiếp thị: Chiến lược và phương pháp hay nhất" từ DEMANDBASE, do Jonathan Costerllo viết.

Bài viết thảo luận cụ thể về cách sử dụng AI và những rủi ro mà nó mang lại. Tôi đã trích xuất và dịch một số nội dung, đồng thời đưa ra một số diễn giải đơn giản để mọi người cùng thảo luận.

Tuy nhiên, với công nghệ mới thay đổi từng ngày, không có câu trả lời chuẩn nào cho mọi câu hỏi và mọi nỗ lực đều có ý nghĩa.

Tôi hy vọng có thể mang lại cho bạn nguồn cảm hứng và suy nghĩ, chúc bạn đọc vui vẻ!

Khi tiếp thị kết hợp với AI, chúng ta có thể phân tích lượng lớn dữ liệu, dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng và tạo ra trải nghiệm được cá nhân hóa trên quy mô lớn.

Nếu chúng ta tưởng tượng nó là "trợ lý kỹ thuật số luôn bật" của bạn, nó có thể làm được những điều sau:

• Dịch vụ khách hàng 24*7*
• Tối ưu hóa nội dung thông minh
• Quảng cáo trong tiếp thị kỹ thuật số
• Phân tích dự đoán hành vi khách hàng

Những điều này có thể cải thiện hiệu quả và tăng lợi tức đầu tư (ROI). AI có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và cho phép các nhà tiếp thị tập trung vào sự sáng tạo và chiến lược.

8 cách sử dụng AI trong tiếp thị

1. Dự đoán khả năng mua hàng của khách hàng tiềm năng

AI phân tích dữ liệu về những người tương tác với bạn trên nhiều điểm tiếp xúc khác nhau (mạng xã hội, trang web chính thức, email, quảng cáo, v.v.). Xác định khách hàng tiềm năng có khả năng mua hàng cao nhất bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử.

Ví dụ, khi khách hàng tiềm năng tải xuống nghiên cứu tình huống của bạn, truy cập trang giá hoặc thêm thông tin liên hệ, AI có thể tự động điều chỉnh xếp hạng của họ.

Hanni: Trước đây, các nhà tiếp thị hy vọng rằng các công cụ CRM và SCRM sẽ có khả năng dự đoán và phân tích các hành động tiếp theo của khách hàng. Hiện nay, với sự trợ giúp của AI, điều này có thể đạt được nhanh hơn.

2. Giá động

AI theo dõi xu hướng thị trường, hành vi của khách hàng và giá của đối thủ cạnh tranh để tự động điều chỉnh giá.

Hanni: Tôi có chút nghi ngại về vấn đề này. Liệu AI có lợi dụng khách hàng cũ mà không chịu trách nhiệm không?

3. Tiếp thị qua email

Biết chính xác nên gửi email cho ai, khi nào nên gửi và nội dung nào hiệu quả nhất.

Hanni: Trước đây, email tự động có phần hơi thẳng thừng. Nếu AI có thể cung cấp một số dịch vụ chăm sóc mang tính nhân văn thì đó sẽ được coi là tiến bộ. Tuy nhiên, AI có thể giải quyết vấn đề khách hàng trong nước không đọc email như thế nào?

4. Nhắm mục tiêu và tối ưu hóa quảng cáo

AI có thể khớp quảng cáo với sở thích và hành vi của người dùng, thử nghiệm các phiên bản khác nhau trên nhiều đối tượng khác nhau, dự đoán thời điểm tốt nhất để hiển thị quảng cáo và tự động điều chỉnh giá thầu để có được lợi tức đầu tư tốt hơn…

Hanni: AI có khả năng phân tích dữ liệu tốt hơn một chút và thực sự có thể cải thiện hiệu quả đáng kể.

5. Tạo nội dung và tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO)

Nghiên cứu xu hướng ngành, nội dung của đối thủ cạnh tranh và các mẫu tìm kiếm để giúp bạn tạo ra nội dung có thứ hạng và chuyển đổi tốt.

Ví dụ, nếu người quản lý mua sắm thường xuyên tìm kiếm "yêu cầu tuân thủ của nhà cung cấp", AI sẽ giúp tạo nội dung có mục tiêu xoay quanh những vấn đề này. Khi một CTO nghiên cứu về “Di chuyển lên đám mây doanh nghiệp”, AI sẽ gợi ý tối ưu hóa nội dung hiện có để đáp ứng các thông số kỹ thuật mà họ đang tìm kiếm. Khi nội dung hiện có mất đi sức hấp dẫn, AI sẽ đề xuất các bản cập nhật dựa trên các yêu cầu hoặc điểm yếu mới của ngành.

Hann: Việc dịch thuật và viết văn bản bằng AI đã được hiện thực hóa từ lâu. "Làm thế nào để tối ưu hóa nội dung" và "Làm thế nào để AI giới thiệu công ty và sản phẩm của tôi cho người hỏi?" là những chủ đề mà tất cả các nhà tiếp thị đang khám phá. Cụ thể phải làm thế nào? Điều này đáng để suy nghĩ sâu sắc hơn.

6. Phân tích phản hồi của khách hàng

Sử dụng AI để diễn giải và phân loại phản hồi của khách hàng cũng như lượt thích, bình luận và chia sẻ trên các bài đăng trên mạng xã hội. Giúp bạn hiểu rõ cảm nhận thực sự của khách hàng về sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn theo thời gian thực.

Hanni: Trước đây, đây là công việc thủ công của bộ phận chăm sóc khách hàng, nhưng hiện nay AI xử lý phản hồi của từng khách hàng để xác định các vấn đề tiềm ẩn và đề xuất hướng cải thiện.

7. Mở rộng thử nghiệm A/B

AI điều chỉnh các thông số thử nghiệm dựa trên nhiều yếu tố mà không có độ trễ, do đó tối ưu hóa kết quả nhanh hơn và cải thiện trải nghiệm của người dùng.

Hanni: Điều chỉnh theo thời gian thực và khả năng mở rộng thử nghiệm cho lượng khách hàng lớn hơn.

8. Bản địa hóa nội dung

AI phá vỡ rào cản ngôn ngữ trong công việc GTM ở nước ngoài của bạn. Tự động dịch và điều chỉnh thông tin liên lạc cho phù hợp với các thị trường khác nhau trong khi vẫn đảm bảo tính nhất quán về độ chính xác kỹ thuật và bối cảnh ngành. Ngoài khả năng dịch thuật, AI có thể đảm bảo nội dung của bạn tuân thủ theo phong tục kinh doanh địa phương.

Hanni: Bản địa hóa thực sự không chỉ là sự thích nghi về ngôn ngữ mà còn là sự thích nghi về văn hóa. AI có thể nhắc nhở và giúp đỡ bạn.

Khi nói về các tình huống sử dụng AI ở trên, bạn hẳn cảm thấy rằng cũng có những rủi ro như sau:

2. Rủi ro khi sử dụng AI cho tiếp thị

1. Quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Tiếp thị AI dựa rất nhiều vào dữ liệu khách hàng để tạo ra các chiến dịch cá nhân hóa và dự đoán hành vi. Tuy nhiên, sự phụ thuộc này gây ra những rủi ro đáng kể về quyền riêng tư và bảo mật, đặc biệt là khi xử lý dữ liệu nhạy cảm như thông tin cá nhân và lịch sử mua hàng.

Ngoài ra, còn có các mối đe dọa từ tấn công mạng, vi phạm dữ liệu và truy cập trái phép. Những rủi ro này không chỉ làm giảm lòng tin của khách hàng mà còn có thể dẫn đến các hình phạt nghiêm khắc theo quy định.

Luật bảo mật như GDPR và CCPA càng làm phức tạp thêm thách thức này. Các quy định này áp đặt các quy tắc nghiêm ngặt về cách thu thập, xử lý và lưu trữ dữ liệu và những người vi phạm sẽ phải chịu khoản tiền phạt lớn.

2. Chất lượng dữ liệu và sai lệch quyết định

Các công cụ tiếp thị AI hoàn toàn dựa vào chất lượng dữ liệu cho quá trình học máy của chúng. Dữ liệu kém hoặc không đầy đủ có thể dẫn đến các quyết định kém và chiến dịch tiếp thị sai lầm, lãng phí thời gian và tiền bạc.

Sự thiên vị của thuật toán trong dữ liệu thậm chí còn tạo ra những vấn đề lớn hơn. Ví dụ, khi dữ liệu tiếp thị lịch sử có lợi cho một số nhóm nhất định, AI có thể ưu tiên các nhóm này khi nhắm mục tiêu và đề xuất, đồng thời có thể bỏ qua các nhóm khác, do đó ảnh hưởng đến việc ra quyết định.

3. Thiếu hụt chuyên môn và khoảng cách kỹ năng

Việc áp dụng các công cụ tiếp thị AI đòi hỏi chuyên môn mà nhiều nhóm còn thiếu. Hầu hết các nhà tiếp thị đều không được đào tạo về khoa học dữ liệu, máy học và nền tảng AI, điều này khiến việc sử dụng hiệu quả các công cụ mạnh mẽ này trở nên khó khăn.

Ngoài ra, công nghệ AI thay đổi nhanh chóng, đòi hỏi phải học hỏi và thích nghi liên tục. Nếu không được đào tạo bài bản, các nhóm tiếp thị sẽ khó có thể hiểu được thông tin chi tiết về AI, đưa ra lựa chọn dựa trên dữ liệu hoặc điều chỉnh khi phát sinh sự cố kỹ thuật. Khoảng cách kiến ​​thức này khiến các công cụ AI đắt tiền không được sử dụng hoặc bị sử dụng sai mục đích.

4. Chi phí triển khai cao

Sử dụng nền tảng tiếp thị AI thường đòi hỏi khoản đầu tư ban đầu đáng kể. Các công ty cần phải trả phí sử dụng, nâng cấp hệ thống và công việc tích hợp, điều này khiến các doanh nghiệp nhỏ khó có thể bắt đầu. Chi phí bảo trì và cập nhật liên tục có thể gây áp lực lên ngân sách tiếp thị, đặc biệt là khi lợi tức đầu tư không rõ ràng. Việc mắc lỗi trong quá trình thực hiện có thể gây lãng phí đáng kể nguồn lực.

5. Không có gì thay thế được sự kết nối của con người

Trong khi AI có khả năng phân tích dữ liệu và tự động hóa các tác vụ tốt, nó lại gặp khó khăn về trí tuệ cảm xúc và khả năng sáng tạo. Việc quá phụ thuộc vào AI có thể khiến giao tiếp trở nên máy móc và vô cảm, có khả năng bỏ qua bối cảnh quan trọng hoặc sắc thái văn hóa, có khả năng gây tổn hại đến các mối quan hệ thay vì củng cố chúng.

Điều này đặc biệt quan trọng trong các mối quan hệ B2B, nơi mà sự tin tưởng và thấu hiểu là rất quan trọng. Các quyết định kinh doanh phức tạp đòi hỏi sự thấu hiểu và đồng cảm của con người mà AI không thể thay thế được.

6. Tích hợp với các hệ thống hiện có

Việc kết nối các công cụ AI với phần mềm công nghệ tiếp thị hiện nay đặt ra những thách thức đáng kể. Nhiều doanh nghiệp đang gặp khó khăn trong việc kết hợp AI với CRM, nền tảng email và các công cụ hiện có khác.

Khi các hệ thống không giao tiếp tốt với nhau, các nhóm dữ liệu riêng biệt sẽ được tạo ra. Sự phân mảnh này ngăn cản AI truy cập vào thông tin khách hàng cần thiết để đưa ra dự đoán chính xác và cung cấp thông tin chi tiết có giá trị.

Sự tích hợp kém cũng có thể dẫn đến những vấn đề khác. Thời gian triển khai bị kéo dài và chi phí tăng lên, chẳng hạn như cần có chuyên gia kỹ thuật để thu hẹp khoảng cách giữa các hệ thống khác nhau.

Hanni: Trong khi tận dụng AI, chúng ta cũng phải cân nhắc đến những rủi ro có thể xảy ra. Nếu có thể, chúng ta có thể sử dụng thử nghiệm A/B khi con người và AI cùng xử lý một nhiệm vụ và bên nào có khả năng hơn sẽ được sử dụng.

Đôi khi con người đóng vai trò dẫn đầu và AI hỗ trợ; đôi khi AI sẽ dẫn dắt và con người sẽ kiểm soát chất lượng.

Cuối cùng, bài viết có đề cập:

3. Bộ sưu tập công cụ tiếp thị AI ở nước ngoài

Jasper.ai: Tạo ra nhiều loại nội dung tiếp thị, bao gồm blog, quảng cáo và bài đăng trên mạng xã hội. AI của công cụ này đảm bảo rằng nội dung có liên quan đến đối tượng mục tiêu của bạn và phù hợp với mục tiêu tiếp thị của bạn.

Copy.ai: Cung cấp các mẫu có sẵn để tạo bản sao tiếp thị nhanh chóng. Bạn nhập thông tin chi tiết quan trọng và nó sẽ tạo ra nội dung chuyên nghiệp cho các kênh tiếp thị khác nhau.

SurferSEO: Nghiên cứu hơn 500 yếu tố xếp hạng từ các trang có hiệu suất cao nhất. Nó chỉ cho bạn cách tối ưu hóa mọi thứ, từ vị trí đặt từ khóa đến cấu trúc nội dung, giúp bạn tìm ra những nội dung hiệu quả trong ngành của mình.

Clearscope: Kiểm tra chất lượng nội dung và hiệu suất SEO khi bạn viết. Công cụ này so sánh nội dung của bạn với các trang xếp hạng cao nhất và đề xuất những cải tiến để giúp bạn tạo ra nội dung tốt hơn.

Giác quan thứ bảy: Nghiên cứu thời gian mà mỗi người trong danh sách email của bạn thường đọc email của họ. Sau đó, nó sẽ gửi tin nhắn vào thời điểm tối ưu cho từng người nhận, tăng tỷ lệ mở và phản hồi.

Mailchimp: Sử dụng AI để giúp tạo nội dung email tốt hơn và hiểu rõ đối tượng của bạn. Nó gợi ý những cải tiến cho tin nhắn của bạn và giúp phân khúc danh sách gửi thư của bạn để có các chiến dịch có mục tiêu rõ ràng hơn.

Optimove: Kết hợp dữ liệu khách hàng và AI để tạo ra các chiến dịch tiếp thị có mục tiêu rõ ràng. Công cụ này theo dõi tương tác của khách hàng với thương hiệu của bạn và giúp gửi tin nhắn được cá nhân hóa để tăng mức độ tương tác.

Blueshift: Tích hợp thông tin khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau theo thời gian thực. Công cụ này dự đoán hành động tiếp theo có thể xảy ra của khách hàng và giúp bạn tiếp cận họ bằng nội dung phù hợp vào đúng thời điểm.

Drift: Sử dụng AI để giao tiếp với khách truy cập trang web như nhân viên bán hàng giỏi nhất của bạn. Nó giúp xác định khách hàng tiềm năng đủ tiêu chuẩn và bắt đầu cuộc trò chuyện bán hàng ngay khi khách hàng tiềm năng tỏ ra quan tâm.

Các công cụ trên được đề xuất trong bài viết gốc. Tôi chưa thử từng cái một, nhưng bạn có thể tự mình thử. Nếu bạn có đề xuất tốt hơn, vui lòng chia sẻ với tôi và những độc giả khác. Cảm ơn bạn trước.

Vâng, bạn cũng có thể đọc văn bản gốc:

[https://www.demandbase.com/blog/how-to-leverage-ai-in-marketing-strategies-and-best-practices/]