Trí tuệ nhân tạo tạo ra có thể giúp các thương hiệu tiết kiệm bằng cách cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa cao, đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng của người tiêu dùng

Các công ty hàng đầu ngày nay cần phải tiếp thị, lập kế hoạch và dự báo với độ chính xác cao. Trí tuệ nhân tạo tạo ra có thể giúp họ làm điều đó.

Các thay đổi lớn trong phong cảnh tiêu dùng ngày nay – bao gồm nhiều kênh mua hàng, thói quen mới và sự phân bố lại tài sản – có nghĩa là các thương hiệu hướng đến người tiêu dùng nên xem xét lại chiến lược tiếp thị và sản phẩm của họ. Bằng cách tận dụng dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo, các tổ chức này có cơ hội để hiểu rõ hơn về từng khách hàng cá nhân, sở thích, không thích, những gì thúc đẩy họ mua hàng và nhiều hơn nữa. Theo nghiên cứu của Deloitte về trải nghiệm cá nhân hóa, 69% người tiêu dùng cho biết họ có nhiều khả năng mua hàng từ một thương hiệu cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa. Hãy xem xét một số ví dụ gần đây về cách các thương hiệu đang tận dụng dữ liệu để tạo ra nhu cầu và cung cấp cho người tiêu dùng những gì họ muốn. Đầu năm nay, chúng ta đã thấy một chiếc cốc Valentine’s Day trở thành hot trend trong giới tiêu dùng, dẫn đến sản phẩm bán hết nhanh chóng, sự cuồng nhiệt trên mạng xã hội và cảm giác FOMO lan rộng. Hiện tại, các chuyên gia dự đoán rằng đây không chỉ là một sự kiện riêng lẻ, mà là một cái nhìn về tương lai của những gì các thương hiệu có thể làm để mở rộng sản phẩm và lợi nhuận.

Ở nhiều khía cạnh, đây là một ví dụ về cách lòng trung thành của thương hiệu đã thay đổi. Các yếu tố như lạm phát và bất ổn kinh tế khiến việc chỉ có một sản phẩm phổ biến không còn đủ – người tiêu dùng đang trở nên khó tính hơn và sẵn sàng từ bỏ ngay cả những thương hiệu quen thuộc nếu họ không còn cảm thấy được quan tâm hoặc không thể hiện được giá trị quan trọng với họ (ví dụ, sản phẩm và công ty thân thiện với môi trường). Nếu các thương hiệu muốn giành được và giữ chân chi tiêu của người tiêu dùng, họ cần đặt trải nghiệm vào trung tâm.

Tuy nhiên, một tương tác đáng nhớ có thể có nhiều nghĩa khác nhau tùy thuộc vào ai đang trải qua nó. Đây là nơi trí tuệ nhân tạo tạo ra (GenAI) phát huy tác dụng. Công nghệ GenAI mới có thể giúp các thương hiệu không chỉ hiểu những gì đối tượng mục tiêu của họ cần để cảm thấy kết nối, mà còn thông tin về ở đâu có xu hướng cụ thể của đối tượng, nơi họ chọn để đáp ứng nhu cầu của mình và bao nhiêu lần họ thực hiện. Thông tin này có thể tạo ra hoặc phá vỡ cách một thương hiệu được định vị với đối tượng của mình. Có một số cách các thương hiệu cần xem xét về cách họ có thể sử dụng công cụ GenAI để đảm bảo họ đang tạo ra một cách tiếp cận toàn diện để đáp ứng nhu cầu của đối tượng và xây dựng lòng trung thành lâu dài. Hai yếu tố lớn nhất là nhắm mục tiêu / tiếp thị và lập kế hoạch nhu cầu.

Trở thành một nhà tiếp thị chuyên nghiệp

Để sử dụng GenAI một cách hiệu quả như một nhà tiếp thị, các nhà thực hành cần phải hiểu trước sự thay đổi từ việc nhắm mục tiêu hàng loạt với các chiến dịch rộng lớn sang các điểm chạm cá nhân hóa cho từng khách hàng của họ. Các yếu tố chính đang thúc đẩy sự thay đổi này và cuối cùng là sự gia tăng của việc cá nhân hóa, bao gồm thực tế của nhiều “đầu tiên” trên thị trường Mỹ, bao gồm:

• Phụ nữ dự kiến sẽ kiểm soát nhiều tài sản hơn nam giới (từ 49% vào năm 2019 đến 65% vào năm 2040)¹
• Dân số Mỹ sẽ bao gồm nhiều người trên 65 tuổi hơn dưới 18 tuổi², và thế hệ đa dạng nhất trong lịch sử đang đến tuổi thành niên.³

Cách tiếp cận “Từ hàng loạt đến vi mô” được nghiên cứu bởi nhóm ConvergeCONSUMER của Deloitte cho thấy việc chuyển từ mô hình thủ công, phản ứng và hàng loạt sang một mô hình động, tự động và dự đoán có thể giúp các thương hiệu đưa chiến lược tiếp thị và nhắm mục tiêu của họ vào tương lai.

Vậy, điều gì tạo nên một điểm chạm vi mô? Các chiến thuật để tiếp cận người tiêu dùng có thể bao gồm nhiều chiến lược tiếp thị được cá nhân hóa cao, chẳng hạn như kết nối qua mạng xã hội, dịch vụ phát trực tuyến, người có ảnh hưởng, blog và nhiều hơn nữa. Những nhà bán lẻ sáng tạo nhất đang khám phá các ứng dụng của mô hình xu hướng để giúp định hình ấn tượng trên mạng xã hội và chọn kênh mà khách hàng mong muốn của họ hướng đến. Nhưng đó chỉ là phương tiện – dữ liệu đằng sau những điểm chạm đó thậm chí còn quan trọng hơn để làm đúng. Những thông tin cho thấy ai, ở đâu, làm thế nào và tại sao các thương hiệu cần nhắm mục tiêu đối tượng cụ thể đã từng khó khăn để thu thập, đặc biệt là trên quy mô nhỏ như vậy. Nhưng bây giờ, GenAI đang làm cho việc thu thập dữ liệu chi tiết đó trở nên dễ dàng hơn.

Bằng cách sử dụng GenAI để phân tích dữ liệu về người tiêu dùng, các thương hiệu có thể nhắm mục tiêu vào các thành viên đối tượng rất hẹp trên các nền tảng – cho phép họ xây dựng trải nghiệm tiếp thị phù hợp chặt chẽ với nhóm đó. Ví dụ, AI có thể cho các thương hiệu biết rằng Amanda ở Indianapolis có khả năng mua ba bộ yoga của thương hiệu trên internet vào sáng ngày 15 tháng 3 sau khi đăng ký thành viên tại một phòng gym mới. Các thương hiệu sau đó có thể cung cấp cho cô ấy một quảng cáo được cá nhân hóa trên trang web tin tức cô ấy đang đọc cũng như một bài đăng liên quan đến thể thao từ người có ảnh hưởng trên mạng xã hội yêu thích của cô ấy.

GenAI cũng đang thay đổi cách chúng ta hiểu cơ sở khách hàng hiện tại của mình. Trong khi hầu hết các tổ chức tin rằng họ có cái nhìn tổng quan về các phân khúc họ phục vụ, nhiều tổ chức sử dụng cái nhìn đơn giản về khách hàng của họ dựa trên nhân khẩu học cơ bản. Các tổ chức chấp nhận kỷ nguyên GenAI đang sử dụng một cách tinh tế hơn để nhóm các khách hàng có cùng quan điểm bằng cách kết hợp thông tin của họ với tín hiệu bên thứ ba, mô hình xu hướng, mô hình giá trị trọn đời và mô hình churn để tạo ra một tệp khách hàng toàn diện. Sau đó, họ xử lý tệp khách hàng được làm giàu đó để xác định số lượng thực sự các nhóm trong dữ liệu. Khi không còn bị giới hạn bởi các phân vùng đơn giản về tuổi tác, giới tính hoặc nơi họ sống, học máy đang cho phép chúng ta khám phá các kết nối không rõ ràng giữa các nhóm mà nhiều người coi là hoàn toàn không liên quan. GenAI tham gia vào việc giải thích những nhóm này theo cách chúng ta có thể hiểu sau khi các toán học tinh vi đã phân chia chúng. Hơn nữa, GenAI cung cấp lời giải thích ngôn ngữ tự nhiên về các xu hướng và thông tin không rõ ràng trong các nhóm, đồng thời nhấn mạnh sự khác biệt giữa các nhóm theo cách mà ngay cả những nhà tiếp thị con người tốt nhất cũng không thể làm một mình.

GenAI có thể tạo ra các điểm chạm 360 độ cho các nhà tiếp thị trong những lĩnh vực từng khó khăn, và công nghệ này mang lại nhiều hứa hẹn trong kinh doanh – nhưng việc triển khai nó vào hoạt động sẽ đòi hỏi sự chuyển đổi lâu dài. Ngoài ra, có thể mất thời gian để các tổ chức học cách rằng mặc dù khái niệm về “tiếp cận từ hàng loạt đến vi mô” tăng độ phức tạp, nhưng nó có thể tạo ra một phương pháp ít cần sự can thiệp hơn cho các thương hiệu khi kết hợp với việc sử dụng GenAI. Sự thay đổi này đánh dấu một sự rời bỏ các chiến lược truyền thống, mở ra một kỷ nguyên mới về khả năng thích ứng theo thời gian thực dựa trên dữ liệu.

Lập kế hoạch với độ chính xác

Tiềm năng của GenAI không chỉ dừng lại ở việc tiếp thị và nhắm mục tiêu được cá nhân hóa. Khả năng giải quyết vấn đề của nó không ngừng sau khi tạo ra sự phấn khích cho thương hiệu bằng cách giúp các tổ chức lập kế hoạch nhu cầu và dự báo số lượng sản phẩm họ sẽ cần và ở đâu – xuống đến vị trí chính xác.

Điều này hữu ích cho một số lý do, một trong số đó là đối với các thương hiệu thiết yếu phụ thuộc vào việc có hàng tồn kho trong cửa hàng để đáp ứng nhu cầu tiêu dùng liên tục (như thương hiệu thực phẩm, đồ uống và hàng tiêu dùng), những công cụ này có thể giúp họ dự đoán và phản ứng trong các gián đoạn chuỗi cung ứng lớn. Một lý do khác là đối với các thương hiệu có sản phẩm không thiết yếu, dữ liệu này có thể giúp dự đoán nhu cầu từ cấp độ vĩ mô và cấp độ vi mô – giúp thông tin về chiến lược hàng tồn kho.

Một kết quả chiến lược có thể là GenAI phân tích dữ liệu và đề xuất việc giữ hàng tồn kho thấp trong các thị trường có nhu cầu cao để tăng sự quan tâm. Điều này có nghĩa là nếu có hàng tồn kho hạn chế nhỏ hơn cơ sở khách hàng của thương hiệu trong một số thị trường nhất định, người tiêu dùng nhận được sản phẩm sẽ cảm thấy họ là một phần của trải nghiệm thương hiệu đặc biệt. Đây là một ví dụ tuyệt vời về cách GenAI là một công cụ mạnh mẽ mà các nhà tiếp thị có thể giữ trong “túi” không chỉ để tinh chỉnh các giải pháp sáng tạo mà còn để kích hoạt chúng theo những cách không truyền thống.

Tiềm năng của GenAI vẫn đang được khám phá

GenAI vẫn còn trong giai đoạn sơ sinh, nhưng chúng ta đã khám phá hàng trăm cách để sử dụng nó nhằm tinh chỉnh các quy trình trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Nhưng vẫn còn rất nhiều điều để học hỏi.

Mặc dù chúng ta đã biết nó có thể giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về người tiêu dùng và các quy trình nội bộ của họ, nhưng vẫn còn vô số cách nó sẽ mở rộng ranh giới của những gì có thể trong lĩnh vực tiếp thị. Cuối cùng, tiềm năng mà nó nắm giữ là đưa dữ liệu ra khỏi các chức năng văn phòng và tích hợp vào các chức năng văn phòng phía trước, tạo ra một tổ chức tổng thể được tinh gọn hơn.

Các tổ chức muốn bắt đầu sử dụng GenAI nên đầu tiên đảm bảo rằng họ có cái nhìn rõ ràng về chất lượng và quản lý dữ liệu của mình. Không có nền tảng vững chắc này, sẽ có rủi ro cao về việc khuếch đại các thông tin không chính xác theo cấp số nhân, vì vậy đầu tư vào một giải pháp quản lý dữ liệu có thể mở rộng và các chuyên gia có thể giúp họ sắp xếp dữ liệu sẽ rất quan trọng.

GenAI không nên là điều gì đó để sợ hãi. Thay vào đó, các nhà lãnh đạo nên phấn khích về tiềm năng của GenAI trong việc mở khóa giá trị bổ sung trong hoạt động tiếp thị của họ.