Công nghệ AI sẽ giúp gì cho Marketing 6.0 ?

Trong thế giới số hóa tràn ngập dữ liệu, chúng ta bị bủa vây bởi quảng cáo, giải trí, và sản phẩm cạnh tranh để thu hút sự chú ý. Cách tiếp cận "một kích cỡ cho tất cả" của marketing truyền thống khó nổi bật giữa đám đông, dẫn đến hiện tượng "mệt mỏi vì quảng cáo" và khách hàng bất mãn. Đây là lúc marketing và hệ thống gợi ý cá nhân hóa trở nên hữu ích, khi chúng điều chỉnh trải nghiệm và thông điệp theo nhu cầu, sở thích, và hành vi của từng cá nhân, mang đến sự thuyết phục mạnh mẽ hơn.

Hãy tưởng tượng bạn bước vào một cửa hàng mà nhân viên nhớ thương hiệu yêu thích, giao dịch trước đó của bạn và đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp. Online, marketing cá nhân hóa tái hiện trải nghiệm này bằng cách cung cấp nội dung đúng lúc, đúng chỗ. Các quảng cáo chung chung làm phiền bạn trên mạng dần biến mất, nhường chỗ cho sản phẩm, ưu đãi, và nội dung gắn liền với sở thích cá nhân của bạn. Điều này không chỉ giúp bạn cảm thấy được tôn trọng mà còn xây dựng lòng trung thành và niềm tin.

Ví dụ: 

• một người yêu thích du lịch sẽ nhận được ưu đãi đặc biệt dành riêng cho điểm đến họ mơ ước, thay vì bị bủa vây bởi các gói du lịch chung chung. 
• Những email chúc mừng sinh nhật kèm gợi ý mua sắm hoặc danh sách sản phẩm phù hợp giúp bạn cảm nhận sự quan tâm, tạo ra tác động lớn và nâng cao mối quan hệ với thương hiệu.

Hệ Thống Gợi Ý: Các Phương Pháp Chủ Yếu

1. Lọc Cộng Tác (Collaborative Filtering):

   • Dựa trên người dùng: Hệ thống đề xuất sản phẩm mà những người dùng tương tự yêu thích.
   • Dựa trên sản phẩm: Hệ thống dựa vào các sản phẩm liên quan đã được người khác mua để gợi ý.
     Nhược điểm chính là vấn đề "khởi đầu lạnh" khi không có đủ dữ liệu người dùng mới.

2. Lọc Dựa Trên Nội Dung (Content-based Filtering):

   • Tập trung vào đặc điểm của sản phẩm thay vì hành vi người dùng. Ví dụ: nếu bạn thích phim hành động, hệ thống sẽ đề xuất các phim hành động được đánh giá cao.
     Nhược điểm là không tận dụng được thông tin từ sự tương tác của người dùng.

3. Phương Pháp Kết Hợp (Hybrid):

   • Kết hợp cả hai phương pháp trên để khắc phục điểm yếu của từng cái. Dù phức tạp hơn trong thiết kế, phương pháp này mang lại kết quả chính xác và đáng tin cậy hơn.

Cách Hệ Thống Chuyển Dữ Liệu Thành Gợi Ý

Hệ thống sử dụng thuật toán phức tạp để phân tích lượng lớn dữ liệu, như nhân khẩu học, lịch sử mua sắm, tương tác trang web, và hoạt động trên mạng xã hội, nhằm tạo ra hồ sơ người dùng và đưa ra gợi ý phù hợp.

Ví dụ, Netflix sử dụng các gợi ý cá nhân hóa để tăng tương tác và giữ chân khách hàng. Dữ liệu về lịch sử xem phim, đánh giá, và sở thích thể loại được xử lý để mang lại trải nghiệm xem phù hợp, giúp giảm mệt mỏi lựa chọn và tăng sự hài lòng.

Thách Thức và Cân Nhắc Đạo Đức

Dù cá nhân hóa mang lại nhiều lợi ích, nó cũng đối mặt với các thách thức lớn:

• Quyền riêng tư: Người dùng cần được thông báo minh bạch về việc thu thập và sử dụng dữ liệu.
• Định kiến thuật toán: Các thuật toán có thể vô tình củng cố sự bất công nếu không được giám sát kỹ lưỡng.
• Mệt mỏi vì cá nhân hóa: Quá nhiều thông báo không phù hợp có thể khiến khách hàng cảm thấy bị theo dõi và làm mất lòng tin.

Để khắc phục, doanh nghiệp cần tôn trọng quyền lựa chọn của người dùng, bảo mật dữ liệu, và xây dựng thuật toán công bằng. Cân bằng giữa cá nhân hóa và sự riêng tư là chìa khóa để thành công lâu dài.

Tương Lai Của Marketing Cá Nhân Hóa

Các xu hướng nổi bật bao gồm:

• Sử dụng AI để tạo gợi ý siêu cá nhân hóa theo ngữ cảnh thời gian thực.
• Liên kết trải nghiệm cá nhân hóa trên nhiều kênh, từ website, ứng dụng, đến cửa hàng thực tế.
• Phát triển các chương trình khách hàng thân thiết và chiến lược tiếp thị dựa trên sở thích và hành vi riêng của từng cá nhân.

Trong tương lai, sự khác biệt giữa tương tác thương mại và cá nhân sẽ dần mờ nhạt, tạo ra các kết nối cảm xúc sâu sắc hơn giữa thương hiệu và khách hàng. Sự thành công sẽ thuộc về những doanh nghiệp biết tận dụng công nghệ một cách có trách nhiệm, luôn đặt đạo đức và giá trị con người lên hàng đầu.

TẠO CÁC PHÂN KHÚC (SEGMENTS) KHÁCH HÀNG THEO HÀNH VI NHƯ THẾ NÀO ?

Phân khúc hành vi (Behavioral segmentation) là một phương pháp chiến lược trong marketing, được sử dụng để phân loại người tiêu dùng dựa trên hành vi, hành động, và cách họ tương tác với sản phẩm, dịch vụ, hoặc thương hiệu. Không giống như phân khúc nhân khẩu học hoặc tâm lý học (tập trung vào các đặc điểm hoặc niềm tin vốn có), phân khúc hành vi chia người tiêu dùng dựa trên các hành động và phản hồi có thể quan sát được đối với các kích thích marketing. Phương pháp này giúp doanh nghiệp cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị một cách chính xác hơn để đáp ứng nhu cầu và sở thích cụ thể của từng phân khúc khách hàng. Dưới đây là những khía cạnh chính của phân khúc hành vi:

Hành Vi Mua Sắm (Purchasing Behavior)

Phân khúc này liên quan đến việc chia người tiêu dùng dựa trên thói quen mua sắm, bao gồm:

• Tần suất mua hàng
• Giá trị giao dịch trung bình
• Mức độ sử dụng sản phẩm
• Lòng trung thành với thương hiệu

Ví dụ, một nhà bán lẻ có thể xác định các nhóm khách hàng như: người mua thường xuyên, người mua không thường xuyên, khách hàng lần đầu, hoặc khách hàng đã rời bỏ. Mỗi nhóm sẽ cần những chiến lược marketing khác nhau.

Mẫu Hình Sử Dụng (Usage Patterns)

Phân khúc theo mẫu hình sử dụng tập trung vào cách người tiêu dùng sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ, bao gồm:

• Tần suất sử dụng
• Dịp sử dụng
• Vòng đời sử dụng sản phẩm/dịch vụ

Ví dụ, một công ty phần mềm có thể phân loại khách hàng dựa trên:

• Mức độ thường xuyên sử dụng phần mềm
• Khả năng sử dụng toàn bộ tính năng hay chỉ một số tính năng cụ thể
• Thời gian họ đã sử dụng sản phẩm

Lòng Trung Thành với Thương Hiệu (Brand Loyalty)

Phân khúc hành vi cũng xem xét mức độ trung thành của người tiêu dùng đối với thương hiệu, bao gồm:

• Mua hàng lặp lại
• Hành vi chuyển đổi thương hiệu
• Sự ủng hộ thương hiệu

Doanh nghiệp có thể hướng tới khách hàng trung thành bằng cách cung cấp chương trình khách hàng thân thiết hoặc ưu đãi độc quyền để khuyến khích mua hàng lặp lại và thúc đẩy lòng trung thành với thương hiệu.

Hành Trình Mua Hàng (Purchase Journey)

Hiểu được hành trình mua hàng của người tiêu dùng là yếu tố quan trọng trong phân khúc hành vi. Điều này bao gồm việc xác định các giai đoạn khác nhau trong quá trình mua, như:

• Nhận thức
• Cân nhắc
• Quyết định mua
• Đánh giá sau mua

Bằng cách lập bản đồ hành trình mua hàng, doanh nghiệp có thể nhắm mục tiêu người tiêu dùng bằng các thông điệp và ưu đãi phù hợp ở từng giai đoạn để thúc đẩy họ tiến tới hành động mua hàng.

Lợi Ích Tìm Kiếm (Benefits Sought)

Phân khúc dựa trên lợi ích tìm kiếm liên quan đến việc xác định các nhóm khách hàng dựa trên lợi ích cụ thể mà họ mong muốn từ sản phẩm hoặc dịch vụ.

Ví dụ, một nhà sản xuất thực phẩm có thể phân loại người tiêu dùng dựa trên:

• Sự tiện lợi
• Yếu tố sức khỏe
• Hương vị
• Giá cả phải chăng

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tùy chỉnh các sản phẩm và thông điệp marketing để phù hợp với nhu cầu của từng nhóm. 

Building a Customer Data Platform with AWS: A Step-by-Step Guide

A Customer Data Platform (CDP) is essential for organizations looking to centralize, analyze, and leverage data to improve customer engagement, marketing strategies, and overall business intelligence. AWS offers a robust set of tools that can be used to build a scalable, efficient, and secure CDP. In this post, we’ll walk through the architecture and key steps for building a CDP on AWS, based on the diagram provided.

1. Data Sources

A successful CDP begins with integrating various data sources to create a comprehensive view of customer behavior and interactions. In this architecture, we have:

• Apache Web Server Log Files: Collected from four Apache web servers, these logs capture website activity and user interactions. Using Kinesis Agent, the logs are converted to JSON format and ingested via Amazon Kinesis Firehose.

• Database Data: Key business data such as customers, products, returns, and orders, stored in a SQL Server database. This data is accessed using Amazon Database Migration Service (DMS) to replicate the data to an Amazon S3 raw zone in Parquet format.

• Weather Data: External weather data, which can be valuable for understanding customer behavior in response to weather patterns, is available via AWS Data Exchange. The data is loaded into an Amazon S3 raw zone upon availability.

2. Ingestion Tools

AWS provides powerful ingestion tools to automate data collection and transformation:

• Amazon Kinesis Firehose: This service collects streaming data, such as web server logs, and can automatically transform and load it into Amazon S3 in JSON and Parquet formats. Kinesis Firehose also allows for data validation through Lambda functions, ensuring only high-quality data reaches the data lake.

• Amazon Database Migration Service (DMS): DMS handles the continuous replication of SQL Server data to Amazon S3, keeping the raw zone in sync with the source database.

• AWS Data Exchange: AWS Data Exchange simplifies subscribing to external data sources, such as weather data, and allows for automatic ingestion into Amazon S3 when new data is available.

3. Data Transformation and Storage

To create a usable and analytics-ready dataset, raw data needs to be processed and stored in an organized manner. AWS S3 and Lambda functions enable this process through multiple zones:

• Raw Zone: This is the initial landing area in Amazon S3 where unprocessed data is stored. Database and weather data are replicated here, and each new file triggers a Lambda function that performs data quality checks. Web server logs are stored directly in the raw zone after ingestion from Kinesis Firehose.

• Clean Zone: Data in the raw zone undergoes quality checks and is then moved to the clean zone, where it is partitioned by date (yyyy/mm/dd). This step ensures data consistency and quality, making it ready for more complex analysis. Web server logs, which have already passed through initial checks, are stored directly in this zone.

• Curated Zone: This is the most refined data layer, where business logic and enrichment (e.g., adding weather data to transactional data) are applied. The curated data is partitioned by day for databases and weather data, and by hour for web server logs. This structure supports efficient querying and minimizes data duplication.

4. Data Cataloging

An AWS Glue Data Catalog is used to maintain metadata about each dataset. This catalog allows for efficient data discovery, helping users and applications locate and query relevant data from the data lake. By centralizing metadata, the Glue Data Catalog also simplifies data governance and security.

5. Data Access for Different Consumers

AWS provides a variety of tools to meet the specific needs of different types of data consumers in the organization:

• Marketing Specialists: These users need visual insights into customer interactions, ad campaign effectiveness, and user behavior patterns. Data visualization tools like Tableau and Amazon QuickSight can be connected to the curated data zone for interactive dashboards and reports.

• Data Analysts: Analysts require SQL access to the data for creating reports and ad-hoc insights. Amazon Athena provides an easy way to run SQL queries directly on the data stored in S3 without requiring additional infrastructure. The frequency of updates allows analysts to work with fresh data daily for databases and weather data, and hourly for web server logs.

• Data Scientists: Data scientists may need extensive access to databases, weather, and web server logs for machine learning projects. They can leverage SparkML or Amazon SageMaker for building, training, and deploying ML models. SageMaker also supports direct access to data in Amazon S3, which facilitates real-time model training and predictions.

6. Building the CDP on AWS: Step-by-Step Summary

Step 1: Set Up Data Sources

• Configure Apache web servers to send log data to Kinesis Agent.
• Set up DMS replication for SQL Server data.
• Subscribe to the external weather data feed on AWS Data Exchange.

Step 2: Configure Ingestion

• Set up Amazon Kinesis Firehose to ingest web server logs, transforming them to JSON and then to Parquet format.
• Use DMS for continuous replication of database data into the raw zone on S3.
• Load weather data into Amazon S3 as it becomes available.

Step 3: Data Transformation and Storage

• Store incoming data in the raw zone.
• Set up Lambda functions to perform data quality checks before moving data to the clean zone.
• Process data in the clean zone, and enrich and denormalize it for the curated zone.

Step 4: Set Up the Glue Data Catalog

• Use AWS Glue to catalog each data source, tagging datasets with metadata such as source, date of ingestion, and transformation history.

Step 5: Data Access and Analysis

• Use Athena for SQL-based querying, QuickSight/Tableau for visualizations, and SageMaker for ML model development and deployment.

Conclusion

Building a CDP on AWS allows for a streamlined, centralized approach to data management, from ingestion to analysis. By using services like Kinesis, DMS, S3, and Glue, organizations can ensure their data is high-quality, organized, and ready to support data-driven decisions. The combination of Amazon Athena, QuickSight, and SageMaker offers flexibility for various types of data consumers, empowering them to draw actionable insights and enhance customer engagement.

This AWS-based CDP architecture provides a strong foundation for organizations to maximize the value of their data and stay competitive in a data-driven world.