Trong thời đại công nghệ số, GenAI đang trở thành “vũ khí chiến lược” giúp các nhãn hàng không chỉ tăng cường hiệu quả marketing mà còn tạo ra những bước đột phá mới mẻ trong trải nghiệm khách hàng. Một khảo sát gần đây cho thấy 70% Giám đốc Marketing (CMO) trên toàn thế giới đã sử dụng GenAI, và 19% đang trong giai đoạn thử nghiệm công nghệ này. GenAI hiện được áp dụng rộng rãi trong cá nhân hóa (67%), sáng tạo nội dung (49%) và phân đoạn thị trường (41%). Vậy làm thế nào để tối ưu hóa dữ liệu khi sử dụng GenAI?
GenAI là gì?
Generative AI (GenAI) là một nhánh của trí tuệ nhân tạo, có khả năng tạo ra nội dung mới như văn bản, hình ảnh, video, và mã code dựa trên dữ liệu khổng lồ. Không chỉ dừng lại ở việc xử lý thông tin, GenAI đang được áp dụng vào nhiều lĩnh vực khác nhau:
- Marketing: Tạo ra quảng cáo, nội dung thu hút, và thông điệp marketing độc đáo.
- Thiết kế: Sản xuất mẫu thiết kế, logo, hình ảnh một cách tự động.
- Giải trí: Sáng tác nhạc, viết kịch bản phim, phát triển game.
- Giáo dục: Tạo bài giảng, tài liệu học tập phù hợp với nhu cầu của từng cá nhân.
Tuy nhiên, giống như bất kỳ công nghệ mới nào, GenAI cũng đối mặt với những thách thức lớn, đặc biệt là về chất lượng dữ liệu đầu vào. Việc cải thiện dữ liệu chính là yếu tố quan trọng để đạt được kết quả tối ưu khi sử dụng GenAI trong marketing.
Tại sao dữ liệu lại quan trọng đối với GenAI?
Một ví dụ điển hình về vai trò của dữ liệu trong marketing là trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa. Hãy tưởng tượng bạn là một khách hàng của một thương hiệu thời trang thể thao và muốn mua sắm đồ trượt tuyết cho kỳ nghỉ sắp tới. Bạn sử dụng trợ lý AI để hỗ trợ mua sắm, nhưng trợ lý này không có đủ dữ liệu liên kết về bạn, dẫn đến việc đưa ra các gợi ý không chính xác. Trải nghiệm này sẽ khiến bạn cảm thấy không hài lòng và có thể dẫn đến việc chuyển sang một nhãn hàng khác.
Ngược lại, nếu dữ liệu của bạn được lưu trữ một cách đầy đủ và liên kết tốt, AI sẽ có thể đưa ra những gợi ý mua sắm chính xác, thậm chí còn đề xuất những sản phẩm phù hợp với sở thích cá nhân và lịch sử mua sắm của bạn. Điều này không chỉ tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng mà còn giúp tăng cường hiệu quả marketing và tỷ lệ mua hàng.
Nói cách khác, chất lượng dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo hiệu quả của GenAI. Chất lượng dữ liệu càng cao, kết quả càng tốt.
Giải pháp cải thiện chất lượng dữ liệu cho GenAI
Để tận dụng tối đa tiềm năng của GenAI trong marketing, các doanh nghiệp cần chú trọng đến chất lượng dữ liệu đầu vào. Dưới đây là 5 giải pháp quan trọng giúp cải thiện chất lượng dữ liệu cho GenAI.
1. Thu thập dữ liệu đa dạng và toàn diện
Một trong những bước đầu tiên để cải thiện chất lượng dữ liệu là đảm bảo tính đa dạng và toàn diện của dữ liệu. Doanh nghiệp nên thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả dữ liệu nội bộ và bên ngoài, nhằm phản ánh đầy đủ đối tượng mục tiêu. Điều này giúp mô hình AI có cái nhìn tổng quan và chính xác hơn về khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng.
Đừng chỉ dừng lại ở các thông tin cơ bản như độ tuổi, giới tính hay khu vực địa lý. Các yếu tố như sở thích, hành vi mua sắm, và lịch sử tương tác cũng cần được tích hợp để giúp GenAI đưa ra những quyết định tối ưu hơn.
2. Loại bỏ dữ liệu sai lệch và nhiễu
Dữ liệu sai lệch và nhiễu không chỉ làm giảm hiệu suất của mô hình AI mà còn gây ra những kết quả không chính xác. Để khắc phục, doanh nghiệp cần áp dụng các kỹ thuật làm sạch dữ liệu, loại bỏ các thông tin thiếu, lỗi hoặc trùng lặp.
Hơn nữa, việc xác định và loại bỏ các yếu tố sai lệch trong dữ liệu cũng rất quan trọng. Ví dụ, một mô hình AI sử dụng dữ liệu có thành kiến có thể đưa ra những gợi ý sai lệch và không phù hợp với đối tượng khách hàng mục tiêu.
3. Ghi nhãn dữ liệu chính xác và nhất quán
Ghi nhãn dữ liệu chính xác là yếu tố quyết định để mô hình AI học tập hiệu quả. Doanh nghiệp nên sử dụng các hướng dẫn ghi nhãn cụ thể, rõ ràng để đảm bảo sự nhất quán trong quá trình ghi nhãn. Điều này giúp tránh những sai sót không đáng có và đảm bảo rằng mô hình AI sẽ học được đúng các thông tin cần thiết.
Sự tham gia của những chuyên gia có kinh nghiệm trong quá trình ghi nhãn cũng sẽ làm tăng tính tin cậy và chính xác của dữ liệu.
4. Cập nhật dữ liệu thường xuyên
Một mô hình AI dù tốt đến đâu cũng cần được cập nhật dữ liệu mới thường xuyên để phản ánh những thay đổi trong môi trường thực tế. Điều này đặc biệt quan trọng trong marketing, khi mà thị hiếu và nhu cầu của khách hàng có thể thay đổi liên tục.
Doanh nghiệp cần thiết lập quy trình tự động hóa để liên tục cập nhật dữ liệu, đảm bảo rằng GenAI luôn làm việc với những thông tin mới nhất.
5. Sử dụng các công cụ hỗ trợ
Các công cụ hỗ trợ trong việc thu thập, làm sạch và quản lý dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm rất nhiều thời gian và công sức. Hiện nay, có nhiều dịch vụ dữ liệu chuyên nghiệp giúp đảm bảo chất lượng dữ liệu cao nhất. Tham khảo ý kiến của các chuyên gia về dữ liệu cũng là một giải pháp hữu ích để đảm bảo rằng dữ liệu được quản lý một cách tối ưu.
Kết luận
GenAI đang tạo ra một cuộc cách mạng trong marketing với khả năng cá nhân hóa và sáng tạo nội dung vượt trội. Tuy nhiên, để tối ưu hóa tiềm năng của GenAI, doanh nghiệp cần chú trọng vào việc cải thiện chất lượng dữ liệu. Các giải pháp như thu thập dữ liệu đa dạng, loại bỏ nhiễu, ghi nhãn chính xác, cập nhật thường xuyên và sử dụng các công cụ hỗ trợ sẽ giúp nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của các mô hình GenAI. Điều này không chỉ giúp tạo ra trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng mà còn tăng cường hiệu quả marketing và doanh thu của doanh nghiệp.