Marketing 3.0: máy móc tranh nghề giới marketer

Ảnh: Tatiana Shepeleva/Shutterstock

Theo trang Venturebeat, máy móc công nghệ đang thay đổi cách thức tiếp thị của doanh nghiệp. Các ứng dụng phần mềm đã giúp các doanh nghiệp hiểu rõ, đáp ứng và thậm chí là phỏng đoán được những nhu cầu tinh tế nhất của người tiêu dùng.

Nhìn chung, giới tiếp thị ví von giai đoạn hiện nay như là giai đoạn Marketing 3.0, giai đoạn phát triển thứ ba của công nghệ tiếp thị.

Ở phiên bản đầu tiên, tức tiếp thị ở đầu thế kỷ 20, liên quan tới việc bán sản phẩm cho những người bày tỏ rõ ràng về nhu cầu của họ.

Tới những năm 1950, phiên bản Marketing 2.0, những người làm tiếp thị tạo ra các nhu cầu cho người tiêu dùng và sau đó bán sản phẩm.

Còn với phiên bản 3.0 hiện nay, machine learning giúp các chuyên gia tiếp thị tiến xa hơn phiên bản "đời trước" và quay trở lại với mục đích ban đầu của tiếp thị, nhưng gia tăng tốc độ và quy mô.

Machine learning áp dụng các thuật toán làm cho máy tính điện toán có những khả năng nhận thức cơ bản như của con người gồm nghe, nhìn, hiểu được ngôn ngữ tự nhiên, giải toán, lập trình, và học hỏi thêm khả năng mới… Nó hỗ trợ con người trong việc xử lý một khối lượng thông tin khổng lồ, phân tích và đưa ra các dự báo dựa trên dữ liệu mà nó tiếp nhận được.

Marketing 3.0 sử dụng machine learning để tìm ra nhanh hơn sự phù hợp giữa sản phẩm và nhu cầu khách hàng, chính xác hơn và phù hợp bối cảnh hơn. Thậm chí machine learning còn giúp doanh nghiệp xác định được cả những người có nhu cầu tiềm ẩn chứ không phải chỉ là những người bộc lộ rõ ràng nhu cầu của họ.

Máy móc có thể đúc kết, rút ra được thông tin từ một bể những dữ liệu ví dụ từ thực tiễn, dự đoán những ý định tương lai từ việc quan sát các hành xử trong quá khứ của khách hàng.

Nói cách khác, thuật toán trong machine learning làm thay đổi vai trò của nhà tiếp thị, từ việc cố gắng thao túng nhu cầu của khách hàng tới chỗ đáp ứng nhu cầu mà họ thực sự có tại một thời điểm nhất định.

Chẳng hạn một đại lý bán xe hơi của hãng BMW đang muốn bán thêm một mẫu xe cụ thể. Họ có thể sử dụng machine learning để tìm kiếm những đặc điểm nhận diện những người đã mua dòng xe BMW 5-Series trong năm qua.

Đó là những người đã nghiên cứu những chiếc ô tô tương tự khác như Audi A6 và Mercedes E Class. Họ cũng là người thắc mắc về mức độ tiêu thụ nhiên liệu, họ có những đặc điểm giống nhau về nhân khẩu học…

Giọng nói có lẽ sẽ là vấn đề trung tâm trong cách các nhà tiếp thị cân bằng giữa năng lực tuyệt vời của thuật toán machine learning với nhu cầu tạo ra những trải nghiệm tự nhiên của con người.

Ngay cả trong trường hợp máy móc hoàn toàn có thể cung cấp thông tin và những đề xuất chính xác, hợp thời điểm, con người vẫn muốn được trò chuyện với người thực, nhất là khi họ mua những sản phẩm đắt tiền và phức tạp.

Đó là lý do vì sao mà Google, Facebook, Apple và Amazon vẫn đang tiếp tục đầu tư vào các công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên và phát triển các trợ lý ảo giống như trợ lý ảo Alexa của Amazon.