AI sử dụng trong việc thu thập và làm sạch dữ liệu

Theo dõi hành vi của khách hàng trong quá trình mua hàng dễ dàng hơn bao giờ hết.

Thế giới tiếp thị đã gần như hoàn toàn có thể theo dõi được và đo lường được trong thập kỷ qua. Chúng tôi đã đạt đến mức mọi hoạt động trực tuyến và nhiều hoạt động ngoại tuyến đều để lại dấu chân digital.

Mặc dù bạn có tất cả những dữ liệu cực kỳ giá trị, bạn cần làm chúng nhất quán với nhau.

Trong hầu hết các trường hợp, dữ liệu đến từ nhiều nguồn và nhiều định dạng khác nhau và nằm trong xilô. Các nhà tiếp thị cần tất cả dữ liệu ở một nơi kết nối lại nhằm làm rõ về quy trình hoạt động của khách hàng.

Có thể thực hiện điều đó và khiến nó xảy ra vào hiện nay cần đòi hỏi phải biên soạn dữ liệu từ nhiều nguồn trong bảng tính. Dữ liệu phải được làm sạch, chuẩn, được tổ chức và cập nhật thường xuyên.

Về mặt kỹ thuật, AI không thực sự thu thập dữ liệu - công việc đó được xử lý bởi các API.

Nhưng nó là phần quan trọng của việc làm sạch, củng cố, và, quan trọng nhất, phân tích (nhiều hơn về sau này).

Với API, máy liên tục thu thập tất cả dữ liệu tiếp thị của bạn vào một nơi, loại bỏ xi lô, máy làm sạch nó và giữ nó ở trạng thái hiện tại để phân tích nhanh.

Nguồn: Dan Mukendi

AI sử dụng trong hoạt động Phân tích Dữ liệu

Việc có dữ liệu lớn không hữu ích trừ khi bạn có thể hiểu được nó.

Mặc dù các API gần như đưa dữ liệu lại với nhau trong khi bạn ngủ, trí thông minh nhân tạo chắt lọc những suy luận có thể thực hiện được để giúp các nhà tiếp thị đưa ra các quyết định tốt hơn.

Thay vì ngày, nếu không phải là hàng tuần, về phân tích của con người, bạn ngay lập tức có thông tin chi tiết và thông minh, được cập nhật trong thời gian thực.

Ngoài ra, "trí tuệ nhân tạo" có thể xử lý dữ liệu một cách độc lập mà không có sự thiên vị chủ quan của con người, sai sót bằng tay, hoặc chương trình nghị sự ẩn.  AI có khả năng vô hạn khi xử lý dữ liệu, có nghĩa là phân tích có thể mở rộng được nhu cầu của khách hàng  "Vivienne đặt ra câu hỏi rằng: Có phải AI sẽ giết chết công việc của nhà phân tích dữ liệu không?

Hệ thống AI sử dụng khả năng học hỏi dựa trên dữ liệu có được (machine learning) để chải dữ liệu cho các mẫu giữa KPIs tiếp thị và đầu vào.

Cách hoạt động của khả năng học hỏi là xác định mục tiêu trước tiên, sau đó dạy cho máy tính mô phỏng các chuyển đổi bằng cách đưa ra ví dụ về mục tiêu đó và để nó tiếp tục cải tiến mô hình với dữ liệu mới, cho đến khi nó có thể tiên đoán được chuyển đổi trước khi chuyển đổi đó xảy ra.

Hãy nghĩ về cách Pavlov dạy con chó của mình:

1. Anh ta muốn đo lường mức độ bao nhiêu nước bọt mà chó của mình tiết ra.
2. Anh ta bắt đầu lắc chuông khi cho chó ăn.
3. Cuối cùng, con chó bắt đầu tiết nước bọt nhiều hơn khi nghe tiếng chuông vì nó liên quan đến đồ ăn.
4. Sản lượng phát triển tốt hơn và chính xác hơn với dòng thông tin liên tục.

Tất nhiên, các mục tiêu tiếp thị phức tạp hơn một chút

May mắn thay, các hệ thống AI có thể khám phá ra các mẫu nhỏ trong dữ liệu mà sẽ mất ít nhất một tháng để một người có thể tìm kiếm.

Nếu bạn muốn biết nội dung nào thúc đẩy sự tương tác nhiều nhất trên Instagram, bạn bắt đầu bằng cách kết nối nguồn cấp dữ liệu Instagram của bạn với hệ thống. Nó sẽ phân tích dữ liệu lịch sử, chia nhỏ bài đăng thành nhiều phần và xác định những yếu tố có mặt trong các bài viết hấp dẫn nhất.

Khi bài đăng mới được thêm, hệ thống tiếp tục xử lý thông tin mới cho đến khi nó có thể cho bạn biết các chủ đề, màu sắc, từ khoá, thời gian xuất bản và nhiều thứ mà sẽ thúc đẩy sự tương tác cho kết quả cao nhất,

Các mô hình thông minh tầm nhìn vượt ra ngoài dữ liệu của bạn, với những điều đang hiệu quả cho đối thủ cạnh tranh của bạn và với ngành công nghiệp tổng thể.

Trí thông minh nhân tạo có thể cho biết chính xác chiến dịch của bạn đang hoạt động như thế nào, bất cứ lúc nào và điều gì đang làm tăng hoặc giảm hiệu suất.

Bạn có thể nghĩ nó như một bảng điều khiển số liệu, với các con số cập nhật theo thời gian thực. Thay vì chỉ hiển thị tương tác quảng cáo đang diễn ra, bạn sẽ hiểu tại sao và với đối tượng nào.

Dựa trên những hiểu biết thời gian thực này, bạn có thể điều chỉnh chiến dịch sao cho hợp lí để cải thiện kết quả.

Case Study: Sử dụng AI để thu thập dữ liệu

Bạn có thể đã nhìn thấy một số bài báo về cách sử dụng AI và "bot" để tiết kiệm thời gian khi viết dữ liệu tóm lược, ví dụ như Cách báo chí Liên kết và Orlando Magic viết hàng ngàn nội dung trong vài giây.

Nhiều công ty, bao gồm cả AP, Magic, Deloitte và nhiều hơn nữa, sử dụng trí thông minh nhân tạo để chuyển dữ liệu thành các bài viết và sản xuất nhiều nội dung hơn đồng thời tiết kiệm thời gian hơn. Nó có thể sản xuất bản thảo của các báo cáo tiếp thị, tóm tắt tài chính, và recaps thể thao.

AI đang trở thành cách nhanh chóng nhất để dịch dữ liệu thành các tóm tắt rõ ràng, súc tích.

Nguồn: Erin O'Bannon từ trang meetcortex.com