Đang tải... (xem toàn văn)
7 CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2 1 Các khái niệm chính 2 1 1 Marketing Theo Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ (AMA, 2017), Marketing là hoạt động, tập hợp các thể chế và quy trình để tạo, giao tiếp, phân phối và trao đổi các dịch vụ có giá trị cho khách hàng, đối tác và xã hội nói chung Nghiên cứu Marketing là chức năng liên kết người tiêu dùng, khách hàng và công chúng với nhà tiếp thị thông qua thông tin được sử dụng để xác định các cơ hội và vấn đề tiếp thị; tạo, điều chỉnh và đánh giá các hành động.
CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2.1 Các khái niệm 2.1.1 Marketing Theo Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ (AMA, 2017), Marketing hoạt động, tập hợp thể chế quy trình để tạo, giao tiếp, phân phối trao đổi dịch vụ có giá trị cho khách hàng, đối tác xã hội nói chung Nghiên cứu Marketing chức liên kết người tiêu dùng, khách hàng công chúng với nhà tiếp thị thông qua thông tin sử dụng để xác định hội vấn đề tiếp thị; tạo, điều chỉnh đánh giá hành động tiếp thị; giám sát hoạt động tiếp thị; nâng cao hiểu biết tiếp thị trình Nghiên cứu tiếp thị chỉ rõ thông tin cần thiết để giải vấn đề này, thiết kế phương pháp thu thập thông tin, quản lý thực quy trình thu thập liệu, phân tích kết truyền đạt phát hàm ý chúng Rất nhiều công ty đầu tư để hỗ trợ nhiệm vụ khác liên quan đến tiếp thị, chẳng hạn chatbots, tối ưu hóa hành trình khách hàng, nghiên cứu sáng tạo nội dung, quản lý quan hệ khách hàng, nhận dạng hình ảnh, cơng cụ tìm kiếm tối ưu hóa, cá nhân hóa, lập hồ sơ lập kế hoạch chiến lược (Haenlein Kaplan, 2019; Luo cộng sự, 2019; Netzer cộng sự, 2012; Zhao, 2013) 2.1.2 Trí tuệ nhân tạo (AI) Trong nghiên cứu tiếp thị, AI sử dụng thuật ngữ bao trùm, gồm nhiều khái niệm rộng rãi loại máy tính, thơng qua việc sử dụng phần mềm thuật tốn, tạo điều kiện thực nhiệm vụ trước đòi hỏi khả nhận thức người (Bruyn cộng 2020; Haenlein Kaplan, 2019; Huang Rust, 2018; Kumar cộng sự, 2019) Trí tuệ nhân tạo khoa học kỹ thuật tạo máy móc thơng minh, chương trình máy tính đặc biệt thơng minh Nó liên quan đến nhiệm vụ tương tự sử dụng máy tính để hiểu trí thơng minh người, AI không thiết phải tự giới hạn phương pháp quan sát mặt sinh học (McCarthy cộng sự, 1995) Ngoài ra, để chỉ AI nhà nghiên cứu sử dụng thuật ngữ học máy, rô bốt dịch vụ, tự động hóa, liệu lớn, mạng nơ-ron, xử lý ngôn ngữ tự nhiên Internet vạn vật (IoT) (Huang Rust, 2018; Kumar cộng sự, 2019; Marinova cộng sự, 2017; Netzer cộng sự, 2012; Nunan Domenico, 2013; Salminen cộng sự, 2019; Tirunillai Tellis, 2014; Wirtz cộng sự, 2018) 2.1.3 Mơ hình hóa Mơ hình hóa chủ đề kỹ thuật tiềm để tự động phân loại tài liệu, phân tích khơng giám sát nhóm tài liệu lớn Các mơ hình chủ đề hình thành chủ đề tiềm ẩn văn cách sử dụng ngẫu nhiên khám phá cấu trúc tài liệu Mơ hình có nhiều ứng dụng thẻ đề xuất, phân loại văn bản, trích xuất từ khóa tìm kiếm tương đồng lĩnh vực rộng lớn khai thác văn bản, thơng tin truy xuất, mơ hình ngơn ngữ thống kê (Anupriya Karpagavalli, 2015) Mơ hình chủ đề có vai trị quan trọng hữu ích thư viện kỹ thuật số tạo siêu liệu bổ sung (Hagedorn cộng sự, 2010) cách cung cấp cách đơn giản để phân tích khối lượng lớn văn khơng gắn nhãn chỉ mối quan hệ ẩn mục chủ đề thể tiêu đề Mơ hình chủ đề sử dụng để xử lý phân loại văn cách hiệu hoàn hảo 2.2 Tổng quan nghiên cứu liên quan đến đề tài 2.2.1 Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo thay đổi tương lai ngành Marketing nào? (Thomas Davenport, Abhijit Guha, Dhruv Grewal & Timna Bressgott, 2019) Trong tương lai, trí tuệ nhân tạo (AI) dường có khả ảnh hưởng đến chiến lược tiếp thị, bao gồm mơ hình kinh doanh, quy trình bán hàng tùy chọn dịch vụ khách hàng, hành vi khách hàng Những chuyển đổi xảy hiểu rõ cách sử dụng ba trường hợp minh họa từ ngành khác Đầu tiên, ngành giao thông vận tải, xe không người lái, hỗ trợ AI gần, hứa hẹn sẽ thay đổi mơ hình kinh doanh hành vi khách hàng Các doanh nghiệp chung xe taxi phải phát triển để tránh bị gạt ngồi lề mơ hình vận tải hỗ trợ AI; nhu cầu mua bảo hiểm ô tô (từ khách hàng cá nhân) máy thở (ít người lái xe hơn, đặc biệt sau uống rượu) sẽ giảm xuống, nhu cầu hệ thống an ninh bảo vệ ô tô khỏi bị hack sẽ tăng lên (Hayes, 2015) Xe không người lái ảnh hưởng đến sức hấp dẫn bất động sản, thứ nhất, xe khơng người lái di chuyển với tốc độ nhanh hơn, thời gian làm sẽ giảm thời gian làm sẽ hiệu cho hành khách, người làm việc an tồn lái xe đến đích họ Do đó, vùng ngoại xa xơi trở nên hấp dẫn hơn, so với trường hợp ngày Thứ hai, AI sẽ ảnh hưởng đến quy trình bán hàng ngành khác Hầu hết nhân viên bán hàng dựa vào gọi điện thoại (hoặc tương đương) phần quan trọng quy trình bán hàng Trong tương lai, nhân viên bán hàng sẽ hỗ trợ nhân viên AI giúp giám sát trò chuyện qua điện thoại thời gian thực Ví dụ: Bằng cách sử dụng khả phân tích giọng nói nâng cao, nhân viên AI suy từ giọng điệu khách hàng vấn đề chưa đề cập vấn đề cung cấp phản hồi theo thời gian thực để hướng dẫn cách tiếp cận nhân viên bán hàng (con người) Theo nghĩa này, AI tăng cường khả nhân viên bán hàng, gây hậu tiêu cực ý muốn, đặc biệt khách hàng cảm thấy khơng thoải mái trị chuyện giám sát AI Ngoài ra, tương lai, cơng ty chủ yếu sử dụng bot AI, Footnote1 - số trường hợp - hoạt động giống nhân viên bán hàng, để tiếp xúc ban đầu với khách hàng tiềm Nhưng điều nguy hiểm khách hàng phát họ tương tác với bot, họ trở nên khó chịu, gây hậu tiêu cực Thứ ba, mơ hình kinh doanh nhà bán lẻ trực tuyến sử dụng thường yêu cầu khách hàng đặt hàng, sau nhà bán lẻ trực tuyến sẽ vận chuyển sản phẩm (mơ hình mua sắm sau vận chuyển (Agrawal cộng sự, 2018; Gans cộng sự, 2017) Với AI, nhà bán lẻ trực tuyến dự đốn khách hàng sẽ muốn gì; giả sử dự đốn đạt độ xác cao, nhà bán lẻ chuyển sang mơ hình kinh doanh vận chuyển sau mua sắm Có nghĩa là, nhà bán lẻ sẽ sử dụng AI để xác định sở thích khách hàng vận chuyển mặt hàng cho khách hàng mà khơng cần đặt hàng thức, với việc khách hàng có tùy chọn trả lại họ không cần (Agrawal cộng sự, 2017; Gans cộng sự, 2018) Sự thay đổi sẽ thay đổi chiến lược tiếp thị, mơ hình kinh doanh hành vi khách hàng (ví dụ: Tìm kiếm thơng tin) nhà bán lẻ Các doanh nghiệp Birchbox, Stitch Fix Trendy Butler sử dụng AI để cố gắng dự đốn khách hàng họ muốn, với mức độ thành công khác Ba trường hợp sử dụng minh họa lý nhiều học giả nhà thực hành dự đoán AI sẽ thay đổi mặt chiến lược tiếp thị hành vi khách hàng Trên thực tế, khảo sát Salesforce cho thấy AI sẽ công nghệ nhà tiếp thị áp dụng nhiều năm tới (Columbus, 2019) Các yếu tố cần thiết phép AI thực lời hứa có sẵn; người ta tun bố "chính khoảnh khắc điểm uốn nắn vĩ đại lịch sử" (Reese, 2018) Tuy nhiên, lập luận bị thách thức Đầu tiên, khả công nghệ cần thiết để thực ví dụ trước khơng đủ Nói cách khác, tơ tự lái chưa sẵn sàng để triển khai (Lowy, 2016), số thứ khác ô tô tự lái xử lý điều kiện thời tiết xấu Các phân tích dự đốn cần cải thiện đáng kể trước nhà bán lẻ áp dụng phương thức vận chuyển sau mua sắm để tránh trả lại sản phẩm đáng kể ảnh hưởng tiêu cực liên quan Kết hợp tất điều lại với nhau, nhà quản lý nhà nghiên cứu tiếp thị cần hiểu biết sâu sắc không chỉ lời hứa cuối AI mà cịn lộ trình thời gian mà AI có khả phát triển Bài báo đề cập đến vấn đề trên, không chỉ xây dựng từ việc xem xét tài liệu tiếp thị (và nói chung kinh doanh), tâm lý học, xã hội học, khoa học máy tính người máy, mà từ tương tác sâu rộng với nhà thực hành Cuối nghiên cứu chỉ AI giúp cơng ty dự đốn khách hàng sẽ mua, việc sử dụng AI sẽ dẫn đến cải tiến đáng kể khả dự đốn Khơng phụ thuộc vào mức độ xác dự đốn, cơng ty chí thay đổi đáng kể mơ hình kinh doanh mình, cung cấp hàng hóa dịch vụ cho khách hàng liên tục dựa 10 liệu dự đốn nhu cầu họ Do đó, nhiều hội nghiên cứu xuất hiện, liên quan đến hành vi mua hàng khác khách hàng chiến lược tiếp thị Một lĩnh vực nghiên cứu đặc biệt quan trọng liên quan đến khả dự đoán thuật toán AI điều khiển mở rộng để dự báo nhu cầu sản phẩm thực (Zhao cộng sự, 2012) Các thuật tốn AI có khả dự đốn tốt sản phẩm dần dần; câu hỏi mở liệu họ có khả dự đốn tốt RNP hay khơng Để thuật tốn AI làm có lẽ sẽ yêu cầu liệu RNPs sẽ sử dụng đào tạo mơ hình học máy; điều thường khơng có sẵn Hơn nữa, kiểm tra cách tốt để đưa dự đoán cho RNP, nghiên cứu xem xét cách tốt để kết hợp hiểu biết sâu sắc AI điều khiển với khả phán đoán người (Davenport cộng sự, 2020) 2.2.2 Nghiên cứu liên quan đến tổ chức chiến lược việc sử dụng AI tiếp thị “Ứng dụng công nghiệp trí tuệ nhân tạo liệu lớn – bigdata” (The Directorate - General for the Internal Market, Industry, Entrepreneurship and SMEs, 2020) Việc triển khai trí tuệ nhân tạo (AI) quan trọng thành công doanh nghiệp vừa nhỏ (SME) EU Đặc biệt, lĩnh vực công nghiệp, giải pháp AI trở nên quan trọng hết chúng giúp tối ưu hóa quy trình sản xuất, dự đốn lỗi máy móc phát triển dịch vụ thông minh hiệu Công nghiệp châu Âu khai thác liệu lớn việc sử dụng CNTT-TT cách thông minh để nâng cao suất hiệu suất, đồng thời mở đường cho đổi Các ứng dụng công nghiệp quan trọng AI cho doanh nghiệp vừa nhỏ thông qua khởi động nghiên cứu nhằm khám phá ứng dụng AI quan trọng để thúc đẩy tiếp nhận doanh nghiệp vừa nhỏ chuỗi giá trị chiến lược châu Âu Các doanh nghiệp vừa nhỏ (SME) phải vật lộn nhiều công ty lớn để bắt kịp với tốc độ chuyển đổi kỹ thuật số chuyển đổi cơng nghiệp nói chung Họ phải đối mặt với thách thức cụ thể cản trở việc áp dụng AI rộng rãi, làm giảm lợi ích kinh tế tổng thể cho kinh tế châu Âu 11 Trí tuệ nhân tạo (AI) ưu tiên hàng đầu doanh nghiệp, mà nhà hoạch định sách, tổ chức nghiên cứu học thuật rộng rãi công chúng Các kỹ thuật AI kỳ vọng sẽ mang lại lợi ích cho phủ, cơng dân doanh nghiệp, bao gồm chiến chống lại Covid-19, cho phép khả phục hồi cải thiện tăng trưởng xanh, bền vững Đồng thời, AI có khả phá vỡ thay mơ hình kinh doanh tác động đến cách người sống làm việc 2.2.3 Nghiên cứu: “Sử dụng AI cải thiện mối quan hệ khách hàng” (Scott Clark, 2020) Là xu hướng cơng nghệ hàng đầu, Trí tuệ nhân tạo (AI) tiếp tục trở nên phổ biến nhà tiếp thị chuyên gia bán hàng, đồng thời trở thành công cụ thiết yếu cho thương hiệu muốn cung cấp trải nghiệm khách hàng siêu cá nhân hóa, đặc biệt Sự sẵn có phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM) tảng liệu khách hàng (CDP) nâng cao AI mang lại cho doanh nghiệp AI mà khơng phải trả chi phí cao trước liên quan đến công nghệ Một báo cáo Tương lai Công việc từ RobertHalf chỉ 39% nhà lãnh đạo CNTT sử dụng AI máy học, 33% nói họ mong đợi sử dụng AI vòng ba năm tới 19% mong đợi sử dụng vịng năm năm AI có nhiều ứng dụng cho doanh nghiệp viết này, sẽ thảo luận cách mà sử dụng để cải thiện trải nghiệm khách hàng AI tạo điều kiện cho hiểu biết tốt khách hàng với kết hợp AI máy học để thu thập phân tích liệu xã hội, lịch sử hành vi cho phép thương hiệu hiểu xác nhiều khách hàng Khơng giống phần mềm phân tích liệu truyền thống, AI liên tục học hỏi cải thiện từ liệu mà giải dự đốn hành vi khách hàng Điều cho phép thương hiệu cung cấp nội dung có liên quan cao, tăng hội bán hàng cải thiện hành trình khách hàng Sven Feurer, giám đốc cấp cao kỹ thuật vận hành SAP Customer Experience, chia sẻ suy nghĩ việc sử dụng AI để nâng cao CX “Khi nói đến trải nghiệm khách hàng, có nhiều hứa hẹn tác động rộng rãi Với tăng trưởng theo cấp số nhân liệu, tạo hội để cải thiện cho thương hiệu B2B B2C để sử dụng với AI vào trải nghiệm hàng ngày cho khách 12 hàng, Feurer cho biết “Để mang đến trải nghiệm thực tuyệt vời, tất đơn vị kinh doanh tập trung vào khách hàng bán hàng, dịch vụ khách hàng tiếp thị phải làm việc tận dụng hiệu công cụ AI cho mục tiêu chung Bằng cách làm này, AI có tiềm giúp thương hiệu kết nối với khách hàng cấp độ cá nhân hơn, tăng lịng trung thành đảm bảo lịng tin không chỉ cho mà sau đại dịch” Các tảng CRM Salesforce Einstein Zoho tích hợp AI để cung cấp chức bao gồm xác định thời gian thực, phân tích dự đốn, trợ lý trị chuyện chức khác giúp nhóm bán hàng dễ dàng hiểu thu hút khách hàng họ Các CDP Amperity, BlueConic, CDP thời gian thực Adobe ActionIQ tích hợp AI vào yếu tố CDP truyền thống để thống liệu khách hàng cung cấp chức thời gian thực định cho nhà tiếp thị, cho phép họ hiểu sâu khách hàng họ muốn, cảm giác họ họ có khả làm AI cho siêu cá nhân hóa Siêu cá nhân hóa kết hợp AI liệu thời gian thực để cung cấp nội dung có liên quan cụ thể đến khách hàng Theo Radanovic, người tiêu dùng thương hiệu đón nhận AI đàm thoại cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa nhanh thuận tiện nhiều so với cách tương tác truyền thống với doanh nghiệp, nghĩ đến việc chờ gọi điện thoại nhấp qua hàng trang để tìm thơng tin phù hợp Cùng với trải nghiệm cá nhân hóa hơn, AI giúp loại bỏ điểm khó khăn hành trình khách hàng 2.2.4 Nghiên cứu: “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) Tối ưu hóa Cơng cụ Tìm kiếm (SEO)” (Yodhi Yuniarthe, 2017) Trong nghiên cứu này, tác giả tìm kiếm tất báo khoa học mô tả hình thức ứng dụng trí tuệ nhân tạo SEO tài liệu dựa phân chia thành phương pháp trí tuệ nhân tạo: tính tốn tiến hóa, logic mờ phân loại mơ hình thống kê (Nourani cộng sự, 2014) Đến thời điểm tại, trí tuệ nhân tạo tham gia vào khía cạnh khác sống người ngày nay, sử dụng giáo dục, y tế, đầu tư (Thomas, 2017) đặc biệt ứng dụng tìm kiếm khơng gian mạng giúp người dùng có 13 nguồn thơng tin đáng tin cậy internet thơng qua cơng cụ tối ưu hóa tìm kiếm (SEO) (Moore, 2017) Sự phát triển trí tuệ nhân tạo cho phép tìm kiếm quản lý động để liên tục cải tiến thuật toán với kỹ thuật từ trí tuệ nhân tạo Bản thân cơng cụ tìm kiếm áp dụng nhiều phương pháp trí tuệ nhân tạo để có liệu xác người dùng mong muốn Hơn nữa, cơng cụ tìm kiếm sử dụng nhiều yếu tố để xác định thứ hạng trang web internet Một số ứng dụng trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa cơng cụ tìm kiếm tìm thấy khai thác liệu như: Thứ phát triển Polidoxa thuật tốn cơng cụ tìm kiếm dựa tin cậy khai thác hành vi người dùng mạng, mạng xã hội dựa niềm tin hệ thống ba chiều cho việc bảo mật quyền riêng tư (Mazzara cộng sự, 2013) lẽ việc xếp hạng thông tin quan trọng cung cấp xếp hạng tin cậy dựa hoạt động người dùng để cung cấp chất lượng tốt điều có nghĩa cải thiện ba vị trí đầu tiên theo ưu tiên sở thích người dùng Thứ hai hệ thống suy luận mờ - phát triển logic mờ (Fuzzy logic) dựa web để cải thiện xếp hạng đối tượng tiếng Ba Tư (Persian-language) cơng cụ tìm kiếm (Golzardi cộng sự, 2013) Hệ thống cho phép cơng cụ tìm kiếm tạo ngơn ngữ nói tiếng Ba Tư đối tượng từ internet mục đích việc hệ thống làm cho người đọc có trang web tiếng Ba Tư sử dụng công cụ tìm kiếm Google Thứ ba Gói thương mại SPSS Clementine - phần mềm IBM phát triển với Artificial Neural Network (ANN) để khai thác liệu (Golzardi cộng sự, 2013), SPSS Clementine có sáu mơ-đun ứng dụng phân tích trang web: SEO, phân khúc người dùng lượt truy cập tự động, phân tích hành vi người dùng trang web hoạt động, hoạt động trang chủ, chuỗi hoạt động phân tích phân tích xu hướng SPSS khai thác sở liệu internet cho phép phân tích số chiến dịch tiếp thị thực nhà phân tích SEO để có vị trí cao cơng cụ tìm kiếm (Segall Zhang, 2009) Kết nghiên cứu chỉ việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo SEO bị cản trở tiêu chí bí ẩn sử dụng để chọn trang web cách tìm kiếm động tính bảo mật thuật tốn sử dụng công ty SEO kinh doanh họ Mặc dù vậy, số nỗ lực ứng dụng trí tuệ nhân tạo SEO dạng nguyên mẫu số gói thương mại Khả sử dụng trí tuệ nhân tạo việc cải thiện SEO có sẵn, cơng cụ 14 việc phân tích liệu thiết kế website Với thiết bị dựa trí tuệ nhân tạo, nhà phân tích phương pháp tối ưu hóa SEO định cần thực cấu trúc, từ khóa, nội dung liên kết để tăng diện internet họ (Yuniarthe, 2017) TÓM TẮT CHƯƠNG Ở chương này, chúng tơi trình bày khái niệm liên quan đến đề tài như: Marketing, trí tuệ nhân tạo (AI) mơ hình hóa với số nghiên cứu trước liên quan đến đề tài Tiếp theo, chương sẽ giới thiệu phân tích phương pháp nghiên cứu mà nhóm tác giả sử dụng đề tài 15 ... hảo 2. 2 Tổng quan nghiên cứu liên quan đến đề tài 2. 2.1 Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo thay đổi tương lai ngành Marketing nào? (Thomas Davenport, Abhijit Guha, Dhruv Grewal & Timna Bressgott, 20 19)... 2. 2.4 Nghiên cứu: “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) Tối ưu hóa Cơng cụ Tìm kiếm (SEO)” (Yodhi Yuniarthe, 20 17) Trong nghiên cứu này, tác giả tìm kiếm tất báo khoa học mơ tả hình thức ứng dụng trí. .. trí tuệ nhân tạo SEO tài liệu dựa phân chia thành phương pháp trí tuệ nhân tạo: tính tốn tiến hóa, logic mờ phân loại mơ hình thống kê (Nourani cộng sự, 20 14) Đến thời điểm tại, trí tuệ nhân tạo