tiểu luận thương mại điện tử trong kế toán đề tài ứng dụng ai trong marketing online tại momo

LOI MO DAU Trong thời đại kinh tế số và sự bùng nỗ của trí tuệ nhân tạo AI, việc doanh nghiệp áp dụng AI trong marketing và các hoạt động kinh doanh đang trở nên cần thiết hon bao giờ hế

BO GIAO DUC VA DAO TAO TRƯỜNG ĐẠI HỌC NGUYÊN TẤT THÀNH KHOA TAI CHINH-KE TOAN

NGUYEN TAT THANH

TIỂU LUẬN MON: THUONG MAI DIEN TU TRONG KE

Tp.HCM, tháng 0Ì năm 2024

TRUONG DAI HOC NGUYEN TAT THANH

TRUNG TAM KHAO THi

Môn thi:Thương mại điện tử trong kế toán

Nhóm sinh viên thực hiện :

Ngày thi: 26/01/2023

BM-ChT-11

PHIEU CHAM THI TIỂU LUẬN/BÁO CAO

Phong thi: VP KHOA TC-KT

Đề tài tiêu luận/báo cáo của sinh viên :

Phân đánh giá của giảng viên (căn cứ trên thang rubrics của môn học):

KỲ THỊ KÉT THÚC HỌC PHAN HỌC KỶ 1 NĂM HỌC 2023 - 2024

2.1.3 Lịch sử hình thành và phát triên của MoMo ¿5 +sccc+sxsszxsez 18 2.2 Thực trạng ửng dụng AI trong marketing online tại MoMo 20

2.2.1 Hệ thống khuyên nghị nâng cao trải nghiệm khách hàng 20

2.2.2 Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng 2c SS n2 nhe 21

CHƯƠNG 3 KẾT LUẬN 022.11 1212112121 1210181 1112111181811 rei 23

3.1 Tàm quan trọng và đóng góp của để tài S2 2 2S 12t S E22 1212 xe rey 23 3.2 Thành công và thách thức của MoMo trong việc ứng dụng AI trong

Marketing ONIINE 0.0.0.0 d ố 24 3.3 Xu hướng AI trong marketing online trên thé giới và Việt Nam 26 3.4 Đề xuất giải pháp trong việc ứng dụng AI trong hoạt động marketing online CUA MOM ad 27 K8 o4 03-4 28

TÀI LIỆU THAM KHẢO 1 211 115E2521251321212111212121 21721111 1e 31

DANH MUC HINH ANH

000820 0s›s 8s s 1“ 17

Hình 2.2 Sơ đồ cơ cầu tô chức MoMO - 1c S1 2123 1515151111111 teE 18

Hình 2.3 Hành trình trở thành siêu ứng dụng MoMo cccceeeẰ 19 Hình 2.4 Tính năng và dịch vụ của MoMO - c c cc c2 2H HH ng ve 20

l

LOI MO DAU

Trong thời đại kinh tế số và sự bùng nỗ của trí tuệ nhân tạo (AI), việc doanh nghiệp áp dụng AI trong marketing và các hoạt động kinh doanh đang trở nên cần thiết hon bao giờ hết Việc sử dụng AI trong marketing mang lại cho các doanh nghiệp những cơ hội mới, tối ưu hóa quy trình marketing và giúp cho các doanh nghiệp tiết

kiệm thời gian va chỉ phí Chính vì thế, AI hiện đang trở thành xu hướng tất yếu trong

lĩnh vực marketing

Sự bùng nô của công nghệ thông tin và trí tuệ nhân tạo (AI) đã tạo ra môi trường cạnh tranh và phức tạp, đặc biệt là trong lĩnh vực marketing Việc ửng dụng

AI vào trong các lĩnh vực của Marketing chính là đại diện cho sự đổi mới và tự động

hoá trong công cụ làm việc Sự tích hợp và tiền bộ vượt bậc của AI đã thúc đây khả năng thực hiện nhiều nhiệm vụ mà trước đây cần đòi hỏi nhiều bước xử lý của con

người AI được sử dụng để mô phỏng và nâng cao khả năng xử lý thông tin, qua đó, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, tài chính và nguồn nhân lực Trong lĩnh vực thanh toán di động, MoMo đã nhanh chóng trở thành một trong những nhà cung cấp dịch vụ hàng đầu tại Việt Nam, và việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động marketing online của MoMo đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường tương tac với khách hàng và nâng cao hiệu quả kinh doanh

Đề tài nhằm cung cấp một cái nhìn tông quan về tình hình và những xu hướng ứng dụng AI trong marketing trên thế giới và tại Việt Nam nói chung và thực trạng triển khai AI trong hoạt động marketing online tại MoMo nói riêng Cùng với đó, bải tiêu luận cũng phân tích giải pháp AI đã được MoMo áp dụng, những thành công và thách thức mà công ty đang đối mặt trong việc áp dụng công nghệ này trong hoạt động kinh doanh, đồng thời nghiên cứu những xu hướng phát triển tiềm năng nhằm đưa ra những đề xuất tôi ưu hóa việc sử dụng AI trong marketing online của MoMo nói riêng và đóng góp vào sự phát triển của doanh nghiệp Việt Nam nói chung

CHUONG 1.CO SO LY LUAN VE TRI TUE NHAN TAO

TRONG MARKETING ONLINE

1.1 Tri tué nhan tao

1.1.1 Khai niém

Trí tuệ nhân tạo (hay AI - cụm từ viết tắt của Artificial Intelligence) con duoc gọi là quá trình mô phỏng lại quá trình học tập, tư duy và suy nghĩ của con người để cho máy học, đặc biệt là những hệ thống máy tính lớn với khả năng xử lý cao Các quá trình này bao gồm học tập (máy sẽ tự thu thập và học hỏi những thông tin xung quanh, quy tắc sử dụng thông tin đó), sau đó sẽ tiền hành lập luận (lập luận,

tư duy theo những quy tắc dé đưa ra kết quả chính xác nhất), khả năng tự sửa lỗi

Sự phát triển của AI đã mang đến nhiều ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, chúng được sử dụng trong các hệ thống chuyên gia, giúp nhận dạng giọng nói

và thị giác máy tính (máy có thể nhận diện được khuôn mặt, vật thể và chữ viết)

1.1.2 Quá trình phát triển của Trí tuệ nhân tạo

Nghiên cứu AI sớm vào những năm thập niên 60 đã khám phá các vấn đề mà công nghệ này có thể giải quyết Vào những năm 1960, Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ đã quan tâm đến loại công việc này và bắt đầu đảo tạo máy tính đề bắt chước lý luận cơ bản của con người Ví dụ, Cơ quan Dự án Nghiên cứu Quốc phòng Tiên tiến

(DARPA) đã hoàn thành các dự án lập bản đồ đường phố vào những năm 1970 Và DARPA đã sản xuất trợ lý cá nhân thông minh vào năm 2003

Công việc ban đầu này đã mở đường cho tự động hóa và lý luận chính thức

mà chúng ta thấy trong các máy tính ngày nay, bao gồm các hệ thống hỗ trợ quyết định và hệ thống tìm kiếm thông minh có thê được thiết kế để bổ sung và tăng cường khả năng của con người

1943: Warren McCullough va Walter Pitts xuat bản cuốn "A Logical Calculus

of Ideas Immanent in Nervous Activity", đề xuất mô hình toán học đầu tiên để xây dựng một mạng lưới thần kinh

1949: Donald Hebb đề xuất lý thuyết về học tập dựa trên những phỏng đoán liên quan đến các mạng nơ-ron, và khả năng kết nỗi giữa các nơ-ron có thể mạnh lên hoặc yếu đi theo thời gian

1950: Alan Turing xuất bản một bài báo nồi tiếng có tựa đề “Máy móc có thê suy nghĩ?”, trong đó ông đưa ra khái niệm về tư duy của máy móc và đề xuất phép

thử Turing - một bài kiểm tra khả năng trí tuệ của máy tính

1952: Arthur Samuel phat triển một chương trình tự học dé choi co

1954: Thí nghiệm dịch may Georgetown-IBM ty dong dich 60 cau tiéng Nga được chọn cân thận sang tiếng Anh

1956: Cụm từ “trí tuệ nhân tạo” được đề xuất bởi nhà khoa học máy tính người

My John MecCarthy tại Hội nghị Dartmouth, đánh dấu mốc chính thức sự ra đời của trí tuệ nhân tạo

1958: John McCarthy phát triển ngôn ngữ lập trình Lisp, trở thành ngôn ngữ lập trình phô biến nhất được sử dụng trong nghiên cứu trí tuệ nhân tạo

1959: Arthur Samuel đưa ra khải niệm “học máy” (machine learming), báo cáo

về việc lập trình một máy tính “để nó học cách chơi một ván cờ caro tốt hơn những

gì người viết chương trình có thể chơi”

1963: John McCarthy bat dau Phòng thí nghiệm AI tại Stanford

1966: Shakey, robot di động đa dụng đầu tiên được chế tạo tại Đại học Stanford, có thể suy luận về những hành động của chính nó

Năm 1972: Ngôn ngữ lập trình logie PRITAL được tạo ra

Nam 1973: “Bao cao Lighthill’, nêu chị tiết về sự thất bại trong nghiên cứu

AI, được chính phủ Anh công bố, từ đây dẫn đến việc cắt giảm nghiêm trọng tài trợ cho các dự án trí tuệ nhân tạo

1974-1980: “Mùa đông AI” (AI Winter) đầu tiên Thuật ngữ “Mùa đông AI”

đề cập tới giai đoạn mà nguồn tài trợ cho các dự án nghiên cứu trí tuệ nhân tạo bị cắt giảm nghiêm trọng do tiến độ chậm chạp trong phát triển AI

1980: Wabot-2 được chế tạo tại Đại học Waseda, Nhật Bản Đây là một robot hình người có thể giao tiếp với con người, đọc bản nhạc và chơi các giai điệu có độ khó trung bình trên đàn organ điện tử

1981: Bộ Thương mại Quốc tế và Công nghiệp Nhật Bản cấp ngân sách 850

triệu USD cho dự án “Máy tính thé hé thir 5’, nhằm phát triển các máy tính có thể

thực hiện các cuộc hội thoại, dịch ngôn ngữ, hiểu được các hình ảnh và suy luận như con nñĐƯỜi

1983: Đáp lại FGCS của Nhật Bản, chính phủ Hoa Kỳ khởi động Sáng kiến điện toán chiến lược để cung cấp nghiên cứu được tài trợ bởi DARPA trong điện toán tiên tiễn và trí tuệ nhân tạo

1985: Hệ thống kinh doanh thông minh đầu tiên được Metaphor Computer Systems phát triển cho công ty Procter & Gamble đề liên kết thông tin bán hàng và

dữ liệu máy quét bán lẻ

1986: Chiếc ô-tô không người lái đầu tiên (một chiếc xe van Mercedes-Benz)

có trang bị camera và cảm biến, được chế tạo tại Đại học Bundeswehr ở Munich dưới

su chi dao cua Ernst Dickmanns, có thê chạy với tốc độ 55 dặm/ giờ trên những con đường vắng

1987-1993: “Mua đông AI” thứ 2 Một lần nữa, các nhà đầu tư và các chính

phủ ngừng tải trợ cho nghiên cứu AI do chỉ phí cao nhưng không đem lại hiệu quả như mong đợi

1991: Lực lượng Hoa Kỳ triển khai DART, một công cụ lập kế hoạch và lập

kế hoạch hậu cần tự động, trong Chiến tranh vùng Vịnh

2005: STANLEY, một chiếc xe tự lái, chiến thắng DARPA Grand Challenge Quân đội Hoa Kỳ bắt đầu đầu tư vào các robot tự hành như “Big Dog” của Boston Dynamic va “PackBot” cua iRobot

2006: AI xuất hiện trong giới kinh doanh Các công ty như Facebook, Twitter

va Netflix bat dau str dụng AI

2008: Google tạo ra những bước đột phá trong nhận dạng giọng nói và giới thiệu tính năng này trong ứng dụng 1Phone

2011: Watson của IBM tuyên bồ cạnh tranh về Jeopardy! Apple tích hop Siri, một trợ lý ảo thông minh với giao điện giọng nói, vào iPhone 4S

2012: Andrew Nøg, người sáng lập dự án Google Brain Deep Learning, cung cấp một mạng lưới thần kinh bằng cách sử dụng thuật toán 10 triệu video YouTube dưới đạng tập huấn luyện Mạng lưới thần kinh đã học cách nhận ra một con mèo mà không được cho biết con mèo là gì

2014: Google tạo ra chiếc xe tự lái đầu tiên để vượt qua bải kiểm tra lái xe của nhà nước Amazon ra mắt Alexa, một trợ lý ảo thông minh với giao diện giọng nói

hỗ trợ hoạt động mua săm của khách hàng

2016: “Công dân robot” đầu tiên ra mắt công chúng Đây là robot hình người

có tên Sophia được Hanson Robotics chế tạo, có khả năng nhận dạng khuôn mặt, giao tiếp bằng lời nói và biêu hiện cảm xúc trên khuôn mặt

2017: AlphaGo của Google DeepMInd đánh bại nhà vô địch cờ vây Lee Sedol, trở thành chương trình máy tính đầu tiên giành chiến thăng trước một kỳ thủ cờ vây chuyên nghiệp

2020: OpenAI phát hành mô hình xử lý ngôn ngữ tự nhiên GPT-3 có thé tao

ra văn bản dựa trên AI

2021: OpenAI dựa trên GPT-3 để phát trên DALL-E để tạo hình ảnh từ lời

nhắc văn bản

5/2022: DeepMind ra mắt Gato, một hệ thống AI đa phương thức được đảo tạo đề thể thực hiện hàng trăm nhiệm vụ khác nhau như chơi video game, tạo chú thích cho hình ảnh và sử dụng cánh tay robot đề xếp khối

11/2022: OpenAI ra mat ChatGPT, một chatbot AI có khả năng tương tác ở dạng đàm thoại và đưa ra những phản hồi bằng ngôn ngữ tự nhiên Công cụ này đã cán mốc 100 triệu người dùng chỉ 2 tháng sau khi ra mắt, trở thành ứng dụng tiêu dùng phát triển nhanh nhất trong lịch sử

2023: Màn ra mắt bùng nỗ của ChatGPT là cú huých dẫn đến hình thành một cuộc đua nghiên cứu, phát triển và ứng dụng AI trên phạm vi toàn cầu, với sự tham gia của hàng loạt ông lớn công nghệ như Microsoft, Google, Alibaba, Baidu

1.1.3 Các cấp độ và phân loại trí tuệ nhân tạo

Trên thực tế, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo cũng rất đa dạng, chủ yếu dựa vào mục đích sử dụng mà có 3 loại cấp độ chính:

- Narrow Al (ANI — Artificial Narrow Intelligence): Trí tuệ nhân tạo được cho

là hẹp khi máy bị giới hạn trong một chức năng cụ thê nào đó để mô phỏng trí thông

minh của con người AI “hẹp” thường tập trung vào việc thực hiện một tác vụ tốt hơn

SO VỚI CON TĐƯỜI

- General Al (AGI — Artificial General Intelligence): Khi ở trạng thái “chung”,

trí tuệ nhân tạo có thê thực hiện bất kỳ nhiệm vụ sử dụng trí thông minh với độ chính

xác không thua gi so với con người

- Super AI: Có thể coi là cảnh giới lớn nhất của trí tuệ nhân tạo, hiểu đơn giản

là những øì chúng ta chỉ thấy trong phim ảnh Ở cấp độ này, AI khi nó có thê giải quyết mọi vấn đề hay thậm chí đánh bại con người trong nhiều nhiệm vụ cụ thê Hiện nay, công nghệ AI thông minh được chia làm 4 loại chính:

- Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machines): Tuân theo những nguyên tắc

cơ bản nhất của AI, công nghệ AI phản ứng chỉ có khả năng quan sát, phân tích được những hành động của bản thân và thé giới trước mặt nó rồi tạo ra các phản hồi phù hợp nhất ngay tại thời điểm đó Máy phản ứng không thể lưu trữ bộ nhớ, do đó, không thê dựa vào kinh nghiệm trong quá khứ để đưa ra quyết định trong thời gian thực

Việc cô ý thu hẹp bộ nhớ — thế giới quan của máy phản ứng không phải là biện pháp

cắt giảm chi phí mà nhằm mục đích tạo độ tin cậy cho loại AI này Ở bất cứ thời điểm nào, công nghệ AI phản ứng sẽ phản hồi một cách trực quan thông qua việc quan sát

và hành động mà không bị ràng buộc bởi những dữ liệu được thu thập trong quá khứ

- Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế (Limited Memory): Như tên gọi của nó,

AI với bộ nhớ giới hạn đã “thông minh” hơn so với AI phản ứng Bên cạnh sở hữu khả năng phản ứng với cách kích thích của môi trường, loại trí tuệ nhân tạo này có thé lưu trữ đữ liệu và các dự đoán từ trước, từ đó phân tích dữ liệu Nhờ phân tích, nó

có thể tiếp thu kiến thức có ích, từ đó đưa ra các quyết định Đây được xem là một trong những thành công lớn khi ứng dụng thành công AI trong một số lĩnh vực và sản phẩm công nghệ khác như xe không người lái, máy bay drone hoặc những tàu ngầm hiện đại Công nghệ AI này khắc phục được những nhược điểm của của AI phản ứng, chúng có thê sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ đề đưa ra những quyết định trong tương lai Công nghệ AI này thường được kết hợp với nhiều cảm biến môi trường xung quanh đề dự đoán những tình hung có thể xảy ra và đưa ra những quyết

hoàn toàn hành xử như con người, biểu lộ cảm xúc cũng như hiểu được những biểu cảm của con người Tất nhiên đây là giai đoạn mà các nhà khoa học mong muốn, tuy nhiên nó vẫn chưa thực sự khả thi ở thời điểm hiện tại do con nguoi van chưa thể hoàn toàn kiểm soát được chúng

1.1.4 Công nghệ trí tuệ nhân tạo phố biến

- Sản sinh ngôn ngữ tự nhiên (Natural language generation): là một nhánh của trí tuệ nhân tạo giúp các nhà phát triển nội dung tự động hóa nội dung và phân phối

ở định dạng mong muốn Các nhà phát triển nội dung có thể sử dụng nội dung được

tự động hóa để quảng cáo trên các nền tảng mạng xã hội khác nhau và các nền tảng truyền thông khác đề tiếp cận đối tượng mục tiêu

- Nhận đạng giọng nói (Speech recognition): chuyển đổi giọng nói của con người thành một định dạng hữu ích và có thê hiểu được bằng các ứng dụng máy tính Công nghệ này là cầu nối tương tác giữa máy tính và con người Ứng dụng Siri của iPhone là một ví dụ điển hình về nhận dạng giọng nói

- Trợ lý ảo (Virtual agent): một ứng dụng máy tính tương tác với con người Các ứng dụng web và di động cung cấp tính năng chatbot hoạt động như các trợ lý dịch vụ khách hàng để tương tác với con người và trả lời các truy vấn của họ Bên cạnh đó, các trợ lý ảo cũng hoạt động như một phần mềm dưới dang dich vụ (SaaS)

- mô hình phân phối dịch vụ ứng dụng phần mềm, trong đó nhà cung cấp không bán sản phẩm phần mềm mà bán địch vụ dựa trên phần mềm đó

- Quan ly quyét dinh (Decision management): Hé théng quan ly quyét dinh

được sử dụng để nhận thông tin cập nhật, sau đó tiến hành phân tích đữ liệu kinh

doanh nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định của doanh nghiệp

Quản lý quyết định giúp đưa ra quyết định nhanh chóng, tránh được những rủi

ro, và tự động hóa quy trình ra quyết định Hệ thống quản lý quyết định được triển khai rộng rãi trong lĩnh vực tài chính, y tế, thương mại, bảo hiểm, thương mại điện

- Sinh trắc học (Biometrics): là phép đo và phân tích thống kê các đặc điểm sinh học và hành vi độc đáo của con người Công nghệ này chủ yêu được sử dụng đề

nhan dang va kiểm soát truy cập, hoặc để xác định các cá nhân thuộc diện bị giảm sát

- Hoc may (Machine learning): la mot linh vue cua tri tué nhân tạo cho phép máy móc hiểu được các tập đữ liệu mà không cần được lập trình Kỹ thuật học máy giúp các doanh nghiệp đưa ra những quyết định sáng suốt với các phân tích dữ liệu được thực hiện bằng thuật toán và mô hình thông kê

- Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic process automation): là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo giúp định cấu hình robot (ứng dụng phần mềm) đề diễn giải, truyền đạt và phân tích dữ liệu Công cụ AI này giúp tự động hóa một phần hoặc toàn

bộ các hoạt động thủ công lặp đi lặp lại vả theo quy luật

- Mạng ngang hàng (Peer-to-peer network): Mạng ngang hàng giúp kết nối các

hệ thống và máy tính khác nhau để chia sẻ đữ liệu mà không cần truyền dữ liệu qua máy chủ Mạng ngang hàng có khả năng giải quyết các vấn để phức tạp nhất

- Các nền tảng học sâu (Deep learning platforms): là một nhánh khác của trí tuệ nhân tạo hoạt động dựa trên các mạng nơ-ron nhân tạo (neural network), lay cam hứng từ bộ não con người Học sâu giúp giải quyết những vẫn đề phức tạp như cách

mà bộ não con người vẫn làm, thông qua việc sử dụng nhiều thuật toán khác nhau

- Phần cứng tối ưu hóa cho AI (AI-optimised hardware): Phần cứng cho trí tuệ nhân tạo bao gồm CPU đề xử lý khối lượng công việc ngày càng tăng, silicon tich hợp cho mục đích đặc biệt dành cho mạng nơ-ron, hay chip mô phỏng hệ thần kinh HĐƯỜI

1.2 Marketing online

1.2.1 Khái niệm

Marketing Online (tên gọi chính xác hơn là Online Marketine/ Internet Marketing) hay còn gọi là tiếp thị trực tuyến là những hoạt động tận dụng môi trường internet để truyền bá thông điệp về thương hiệu, sản phâm hoặc dịch vụ của một cá nhân hoặc doanh nghiệp đến độc giả, khách hàng tiềm năng mà họ nhắm tới Mục tiêu của các hoạt động tiếp thị trực tuyến này tiếp cận tới khách hàng thông qua các kênh phân phối Bằng cách sử dụng các công cụ truyền thông kỹ thuật số, Marketing online cho phép doanh nghiệp tiếp cận khách hàng mục tiêu, truyền tải thông điệp,

tác động đến nhận thức người tiêu dùng, kích thích hành vi mua hàng của họ và xây dựng mỗi quan hệ lâu dài, chặt chẽ với khách hang

1.2.2 Vai trò của Marketing online trong doanh nghiệp

Tăng độ nhận diện thương hiệu: Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, người tiêu dùng thường dành nhiều thời gian trên Internet, mạng xã hội và các nền tảng trực tuyến Marketing online giúp doanh nghiệp tiếp cận được với lượng lớn khách hàng tiềm năng trên khắp thế giới Từ đó giúp tăng độ nhận diện thương hiệu, tạo ấn tượng tốt với khách hàng và thu hút họ quan tâm đến sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp Xây dựng và duy trì mỗi quan hệ với khách hàng: Marketing online giúp doanh nghiệp kết nối với khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả Doanh nghiệp có thê sử dụng các kênh marketing online như mạng xã hội, email marketing, chatbot để tương tác hai chiều với khách hàng, lắng nghe phản hồi và giải đáp thắc mắc của họ Giúp doanh nghiệp xây dựng và duy trì mối quan hệ vững chắc với khách hàng, tạo

ra st gan bo và lòng trung thành của khách hàng đối với doanh nghiệp

Thúc đây bán hàng: Marketing online giúp doanh nghiệp tiếp cận và thuyết phục khách hàng tiềm năng mua sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp Doanh nghiệp

có thê sử dụng các kênh marketing online như quảng cáo trực tuyến, email marketing, content marketing dé truyén tải thông điệp về sản phâm, dịch vụ của mình đến khách hàng và thúc đây họ mua hàng

Tối ưu hóa chi phí Marketing: So với các hình thức truyền thông truyền thống như quảng cáo truyền hình hoặc ín ấn, Marketing online thường có chỉ phí thấp hơn

và linh hoạt hơn Doanh nghiệp có thể điều chỉnh ngân sách và chiến dịch theo thời gian thực, tối ưu hóa chi phí và đảm bảo đang đầu tư vào những kênh và hoạt động mang lại hiệu quả tốt nhất

Cá nhân hóa: Marketing online cho phép doanh nghiệp tạo ra các trải nghiệm

cá nhân hóa cho khách hàng Với thông tin cá nhân của khách hàng, doanh nghiệp có thê gửi email tùy chỉnh chứa nội dung và ưu đãi quan tâm dựa trên sở thích và hành

vi cua họ Vi dụ, gửi email chào mừng, email sinh nhật, hoặc email theo dõi sau khi khách hàng đã mua hàng

1.3 Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong marketing online

Cùng với sự phát triển của công nghệ, trí tuệ nhân tạo đã và đang được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như lao động, y tế, an ninh, giao thông, marketing Với marketing, ứng dụng của AI liên quan đến nghiên cứu hành vi khách hàng, thu thập thông tin khách hàng, trả lời khách hàng về các sản phẩm của doanh nghiệp

Ứng dụng AI trong Marketing được hiểu là khi doanh nghiệp sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc thu thập thông tin chỉ tiết về khách hàng, từ đó giúp đề ra những chiến lược tiếp cận tốt hơn đối với tệp khách hàng mục tiêu Dựa trên báo cáo vào cuối năm 2020 của Deloitte, những hoạt động Marketing mà AI có thể giúp nâng cao hiệu suất bao gồm: gia tăng chất lượng sản pham/dich vu hién tai cua doanh nghiép, tạo lập các sản phâm/dịch vụ mới và làm bền chắc mối quan hệ với khách hàng mục tiêu

MeKinsey và đồng sự cũng chỉ ra vai trò to lớn của AI trong việc nâng cao các hoạt động cốt lõi của bộ phận Marketing Với ba trụ cột chính: phân tích và tìm hiểu nhu cầu khách hàng, kết nối nhu cầu của khách hàng với sản phẩm & dịch vụ của doanh nghiệp và đưa ra những lời quảng bả đáng tin cậy, từ một cuộc khảo sát đã cho

thấy AI đã giúp tăng tỷ lệ hiệu quả của ba trụ cột này lần lượt ở mức 69% — 42% và

47%

Một trong những ví dụ điển hình về việc ứng dụng AI trong hoạt động vận hành và Marketing đó là Spotify —- ứng dụng streaming nội dung âm nhạc và podcast hang dau thé giới Cụ thể, Spotify sử dụng những thông tin từ người dùng như: nhân khâu học, vị trí địa lý, thói quen nghe nhạc (thời gian nghe, thể loại âm nhạc của người nghe, nghệ sĩ yêu thích ) Từ đó, họ tạo ra những playlist dành riêng cho người dung cua minh

1.3.1 Phân loại ứng dụng AI trong hoạt động Marketing

Với sự đa dạng của các phần mềm hay hệ thống AI đối với hoạt động Marketing trên thị trường hiện nay, doanh nghiệp cần có cái nhìn tông quát và toàn diện đề có thể phân loại hiệu quả của từng phần mềm Trong đó, các hệ thông/phần mềm AI được phân loại dựa trên tính thông minh và tính độc lập của chúng với các phần mềm hiện tại của doanh nghiệp Ở mức độ chỉ tiết hơn, khía cạnh mức độ thông

minh được chia thành mức độ cao/thấp, mức độ độc lập được chia thành khả năng độc lập/ khả năng phụ thuộc với hệ thông phần mềm khác Kết hợp những giá trị này giúp doanh nghiệp phân loại việc ứng dụng AI trong Marketing vào bốn nhóm chính bao gồm:

- Ứng dụng độc lập có kết hợp với công nghệ máy học (Stand-alone machine learning apps): Được xác định bằng mức độ thông minh cơ bản và tính độc lập với các hệ thông của doanh nghiệp, ứng dụng độc lập xử lý tác vụ được hiểu là việc xử lý các tác vụ đơn giản trong các hoạt động Marketing nhờ AI Những ứng dụng này được xây dựng dé thực hiện tác tác vụ có cấu trúc lặp đi lặp lại, đòi hỏi mức

độ thông minh tương đối thấp Các ứng dụng này được thiết kế dé tuân theo một bộ quy tắc hoặc thực hiện một chuỗi hoạt động được xác định trước dựa trên những quy tắc đầu vào nhất định Do vậy, những ứng dụng này không thê xử lý các vấn đề phức tạp như phân tích hay đưa ra những kịch bản chăm sóc khác nhau Hệ thống tự động gửi email chào mừng tới từng khách hàng mới, các chatbot đơn giản hơn, chăng hạn như những chatbot có sẵn thông qua Facebook Messenger và các nhà cung cấp phương tiện truyền thông xã hội khác, được xét thuộc nhóm này

- Ứng dụng tích hợp có kết hợp với công nghệ máy học (Integrated

machine learning apps): Ở cấp độ tiếp theo AI được tích hợp vào những phần mềm

săn có của doanh nghiệp, lúc này với sự hỗ trợ của trí thông minh nhân tạo cho phép các hệ thông sẵn có của doanh nghiệp hoạt động trơn tru vả hiệu quả hơn Điểm khác biệt lớn nhất giữa ứng dụng AI ở cấp độ này so với cấp độ trước đó là đã không còn tính độc lập trong xử lý công việc Lúc này, doanh nghiệp có thể duy trì làm việc, truy xuất thông tin, thực hiện những tác vụ đơn giản trên một hệ thống duy nhất Điều nay giúp gia tăng tính minh bạch và liền mạch của thông tin trong hệ thống của doanh nghiệp Trong đó, việc ứng dụng AI trong các phần mềm quản lý mối quan hệ khách hàng thuộc nhóm này Cụ thể, AI trong các phần mềm quản lý mối quan hệ khách hàng ngày nay cho phép việc chấm điểm và phân tích khách hàng tiềm năng, từ đó giúp cho doanh nghiệp có thé đề xuất ra các phương án tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả và phù hợp

- Ung dung déc lap giup xir ly tac vu (Stand-alone task automation apps): Được xác định băng tính thông minh cao củng với tính độc lập với các phân mêm nội

10

bộ của doanh nghiệp, ứng dụng độc lập có kết hợp công nghệ máy học được hiểu là những phần mềm độc lập giúp gia tăng trải nghiệm khách hàng, liên kết nhu cầu của khách hàng với sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp Đặc điểm của hệ thông này

đó là sự phức tạp trong thuật toán lập trình, cho phép xử lý, phân tích, gợi ý các sản phẩm/dịch vụ đành cho từng khách hàng riêng biệt Hệ thống với trí thông minh nhân tạo và công nghệ máy học cho phép phân tích cảm xúc của người dùng thông qua ngôn ngữ Từ đó đưa ra những bảng màu sơn phù hợp với mô tả của khách hàng, thông tin này sẽ được lưu lại và chuyên đến các đại lý của Behr gần nhất, lúc này khách hàng sẽ mang kết quả ra để xác nhận và mang về nhà những màu sơn phù hợp với họ nhất

- Ứng dụng tích hợp giúp xử lý tac vu (Integrated task automation apps): Cuối cùng, nằm ở góc phần tư bên phải của ma trận phân loại, ứng dụng tích hợp có kết hợp công nghệ máy học là loại ứng dụng AI tối tân và phức tạp nhất đối với doanh nghiệp Giúp gia tăng tỷ trọng mua hàng/ tỷ lệ chuyển đối hay tỷ lệ sử đụng của doanh nghiệp trên môi trường số Trong đó, doanh nghiệp song song phát triển các ứng dụng có sự hỗ trợ của máy học để giúp gia tăng trải nghiệm người dùng, đồng thời tích hợp hệ thống này với ứng dụng của doanh nghiệp

1.3.2 Tầm quan trọng của việc ứng dụng AI trong marketing trong kinh doanh Các doanh nghiệp ngày nay thường chỉ mới ứng dụng AI trong một vai tac vu nhỏ lẻ như phân phối quảng cáo trực tuyến (proerammatic buying);, hỗ trợ trong việc phân tích và nâng cao khả năng dự đoán về tình hình kinh doanh, như dự đoán doanh

số và đơn hàng, hay tăng cường khả năng giao tiếp với khách hàng (chatbots) Tuy nhiên, AI còn có thể mở rộng sức ảnh hưởng trên nhiều hoạt động khác bao gồm:

Quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM); nghiên cứu và phát triển sản phẩm dịch vụ

(R&D); phan bé nguồn lực và hoạt động Marketing tự động: cũng như tối ưu hóa các hoạt động Marketing theo hành trình trải nghiệm của khách hàng

- Thiết lập và làm bền chặt mối quan hệ với khách hàng: Việc ứng dụng trí tuệ thông minh nhân tạo trong các phần mềm quản lý mỗi quan hệ khách hàng giúp doanh nghiệp có cái nhìn sâu sắc và toàn diện về khách hàng mục tiêu Không chỉ dừng ở

đó, AI còn giúp các doanh nghiệp trong việc phân chia các nhóm khách hàng theo các tiêu chí cụ thể, từ đó tạo cơ sở cho hoạt động chăm sóc khách hàng hiệu quả

11

- Phan bé hoat déng Marketing mét cach tự động: Dựa vào những nghiên cứu

về thói quen và hành vi của khách hàng, ứng dụng AI trong hoạt động Marketing cho phép các doanh nghiệp tiếp cận khách hàng một cách tự động và hiệu quả hơn AI cho phép nhận định nội dung marketing (Content marketing) phù hợp với từng nhóm đối tượng, giúp gia tăng khả năng cá nhân hóa nội dung với từng nhóm khách hàng riêng biệt Đối với hoạt động booking quảng cáo trên các mạng lưới quảng cáo (Ad network), AI cho phép xác định người dùng sẽ thường sử dụng những trang web nảo,

từ đó sẽ phân bô banner quảng cáo với nội dung phù hợp đến với người dùng Cùng với đó, AI còn phân loại khách hàng dựa trên mức độ tiềm năng của khách hàng để

phân bổ mức độ theo đuôi khách hàng (re-marketing), chuyên đối khách hàng tiềm

năng trở thành khách hàng của doanh nghiệp

- Tiết kiệm chi phí: AI có thể giúp doanh nghiệp loại bỏ nhiều nguồn tài

nguyên lãng phí thường được sử dụng để tạo và sử dụng chiến lược marketing Với

AI, doanh nghiệp có thể giảm chỉ phí đáng kể bằng cách làm việc nhanh chóng và hiệu quả hơn, tăng doanh thu Khi tô chức đang tiêu tốn quá nhiều tiền và hàng giờ

để hoàn thành công việc, AI có thê giúp hoàn thành các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán Nó rút ngắn thời gian mà những công việc được thực hiện bởi nhân viên, đồng thời cũng giảm các sai sót xuống 0 Chi phí thuê nhân viên có thể giảm đáng kê trong khi tận dụng được những tài năng san co đề thực hiện những nhiệm vụ quan trọng hơn

- Tăng cường trải nghiệm khách hàng: Bằng cách áp dụng AI trong marketing online,các doanh nghiệp có thể tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa và tương tác tốt hơn với khách hàng Việc gợi ý sản phẩm và dịch vụ phù hợp, cung cấp hỗ trợ tự động thông qua chatbot, và tối ưu hóa quảng cáo giúp khách hàng cam thay được quan tâm

và đáp ứng đúng nhu cầu của họ

- Tăng cường hiệu quả tiếp thị và tăng doanh số bán hàng: AI giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa quảng cáo và chiến dịch tiếp thị, từ đó tăng cường tỷ lệ chuyên đổi

và đạt được mục tiêu kinh doanh

1.3.3 Một số ứng dụng của trí tuệ nhân tạo AI trong Marketing online

- Ứng dụng trong công cụ tìm kiếm, nhận dạng giọng nói và văn bản : Các dịch vụ tìm kiếm có thể ứng dụng AI để “dự đoán” mục đích của người sử dụng khi

12

thực hiện tìm kiếm với l cụm từ khóa lạ Một hệ thông phố biến đang được Google đang triển khai hiện nay là RankBrain Thông qua machine learning, RankBrain có thê dịch từ và chuyển thể cụm từ chưa bao giờ nhìn thấy đó sang một từ quen thuộc

có ý nghĩa tương tự

- Ứng dụng trong xác định khách hàng mục tiêu: Với AI, các công ty có thé dựa vào dữ liệu lớn (Big data) đề phân loại khách hàng vào các nhóm khác nhau dựa trên thông tin nhân khẩu học, sản phẩm từng mua, hành vi ngoại tuyến và lịch sử duyệt web trực tuyến Với AI, các chuyên gia marketing có thể xác định được thời điểm mà khách hàng sẽ trải qua những sự kiện lớn trong cuộc sống — thời gian mà họ

có thể sẽ thay đổi thói quen mua sắm của mình VD, Target đã sử dụng hoạt động mua bán của khách hàng để gửi thư quảng cáo sản phâm em bé cho những phụ nữ mà

họ dự đoán sẽ có thai

- Ứng dụng trong sáng tạo nội dung: Trí tuệ nhân tạo AI có thể giúp cho các nhà sản xuất nội dung tạo ra các nội dung chất lượng cao, hấp dẫn và phù hợp với nhu cầu của người dùng Ví dụ, bạn có thể sử dụng AI để viết nội dung blog một cách nhanh chóng chỉ trong vài giây thông qua tiêu đề, từ khoá hoặc nội dung phác thảo

- Ứng dụng trong xây dựng và phát triển mối quan hệ với khách hàng tiềm năng: Một ứng dụng khác của AI trong hoạt động marketing đó là việc sử dụng hệ thống bán hàng tự động ứng dụng trí tuệ nhân tạo để giao tiếp với khách hàng tiềm năng của công ty Các công ty có thẻ thu thập được thông tin liên lạc, giới thiệu tính năng của sản phâm và bỏ qua những khách hàng không tiềm năng

- Ứng dụng trong quảng cáo tự động (Programmatic Advertising): Bên cạnh ứng dụng trong hoạt động nghiên cứu khách hàng, bán hàng và công cụ tìm kiếm, các công ty có thể sử dụng những thế manh cua computational advertising — chudi thuật toán cho phép các chuyên gia marketing cung cấp quảng cáo vào đúng thời điểm, dựa vào những yếu tổ như thông tin nhân khẩu học, thói quen trong hoạt động trực tuyến

và những nội dung mà khách hàng xem khi quảng cáo xuất hiện

- Ứng dụng trong quảng cáo hình ảnh (In-Image Advertising) và lọc cộng tác (collaborative filtering): AI được ứng dụng trong quảng cáo hình ảnh để mang đến những mẫu quảng cáo phù hợp trong từng trường hợp cụ thê dựa trên công nghệ machine learning với một chuỗi thuật toán thông minh xử lý thông tín theo cách tương

13