Marketing trong thời đại GenAI: 5 giải pháp cải thiện chất lượng dữ liệu cho AI

Một khảo sát gần đây cho thấy các CMO trên toàn thế giới đang rất lạc quan và tự tin vào tương lai của GenAI trong việc cải thiện năng suất và mang lại những lợi thế về mặt cạnh tranh trên lĩnh vực marketing vốn vô cùng khốc liệt. 70% CMO đã và đang sử dụng GenAI, trong khi 19% hiện ở khâu thử nghiệm công cụ mới này. Và các lĩnh vực mà GenAI đang được ứng dụng bao gồm cá nhân hóa (67%), sáng tạo nội dung (49%), và phân đoạn thị trường (41%).

Tuy nhiên, đối với nhiều nhãn hiệu tiêu dùng, lằn ranh giữa kỳ vọng và hiện thực vẫn khá lớn. Các marketer tin rằng chỉ khi dữ liệu thu được đạt chất lượng cao, thì trải nghiệm mà GenAI mang lại mới xứng đáng với số tiền đầu tư phải bỏ ra. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Tenten tìm hiểu về GenAI và tiềm năng của nó trong marketing.

GenAI là gì?

GenAI, viết tắt của Generative AI, là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc tạo ra nội dung mới thay vì chỉ phân tích hoặc xử lý thông tin hiện có.

Nổi bật với khả năng học hỏi từ dữ liệu khổng lồ, GenAI có thể tạo ra văn bản, hình ảnh, âm thanh, video, thậm chí cả mã code với độ chính xác và sáng tạo cao.

GenAI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như:

– Marketing: Tạo ra các nội dung quảng cáo, bài viết thu hút, slogan ấn tượng…

– Thiết kế: Tự động tạo ra các mẫu thiết kế, hình ảnh, logo…

– Giải trí: Viết kịch bản phim, sáng tác nhạc, tạo game…

– Nghiên cứu khoa học: Phát triển các mô hình mới, dự đoán kết quả thí nghiệm…

– Giáo dục: Tạo ra các bài giảng, tài liệu học tập cá nhân hóa…

GenAI hứa hẹn mang đến cuộc cách mạng trong nhiều lĩnh vực, giúp con người tiết kiệm thời gian, công sức và gia tăng hiệu quả công việc. Tuy nhiên, GenAI cũng tiềm ẩn những rủi ro như tạo ra nội dung sai lệch, độc hại hoặc lạm dụng khả năng sáng tạo. Do đó, việc sử dụng GenAI cần được kiểm soát chặt chẽ và đi kèm với đạo đức nghề nghiệp.

GenAI là một công nghệ mới mẻ và đầy tiềm năng, mở ra những khả năng vô hạn cho tương lai. Việc hiểu rõ về GenAI và sử dụng nó một cách hiệu quả sẽ giúp con người nâng cao chất lượng cuộc sống và thúc đẩy sự phát triển của xã hội.

Tại sao dữ liệu lại quan trọng với GenAI?

Hãy tưởng tượng việc ứng dụng GenAI vào marketing sẽ mang lại kết quả tồi tệ ra sao nếu chất lượng dữ liệu không được chú trọng. Giả sử bạn là khách hàng của một thương hiệu thời trang thể thao, và dự định thực hiện một chuyến trượt tuyến mùa đông như mọi năm. Bạn rất háo hức sử dụng trợ lý AI mua sắm cá nhân để có được trải nghiệm dễ dàng và theo đúng ý muốn.

Bạn cần mua một vài món đồ trượt tuyết còn thiếu, nên đã hỏi đề xuất của AI. Nhưng AI lại đưa ra phản hồi dựa trên dữ liệu về bạn, nằm rải rác khắp nhiều hệ thống khác nhau của nhãn hiệu này. Vì không biết rõ bạn là ai, nó hỏi lại bạn một số thông tin cơ bản mà lẽ ra phải biết rõ. Khá khó chịu phải không? Điền thông tin khi mua sắm online là điều khá bình thường, nhưng khi sử dụng AI để nâng tầm trải nghiệm, mọi chuyện lẽ ra phải đơn giản hơn.

Bởi dữ liệu của bạn không có tính liên kết, trợ lý AI không thể có được thông tin chính xác và chỉ có thể đề xuất dựa trên những món đồ bạn đã mua từ vài năm trước – không hữu ích cho lắm! Bạn quyết định tìm một nhãn hiệu khác.

Nguyên nhân đằng sau sự yếu kém trong trải nghiệm GenAI nói trên là chất lượng dữ liệu: chất lượng dữ liệu kém = trải nghiệm khách hàng nghèo nàn.

Bây giờ giả sử trợ lý AI nói trên được cập nhật với dữ liệu toàn diện, chính xác, liên kết với toàn bộ lịch sử tương tác của bạn với nhãn hiệu. Bạn nhập câu hỏi đầu tiên và nhận được phản hồi chi tiết, thân thiện, cho thấy trải nghiệm gắn kết giữa hai bên. GenAI tự động dò tìm lịch sử mua sắm của bạn và phân tích các món hàng trước đây, cùng nhu cầu mua sắm hiện tại.

Dựa trên câu lệnh và phản hồi, GenAI đưa ra loạt khuyến nghị mua sắm cùng đường link trực tiếp tới các món hàng. Sau đó nó xây dựng được bảng thông tin chi tiết về bạn và thậm chí còn dự đoán được các loại sản phẩm bạn có thể muốn mua thêm dựa trên các đơn hàng trước đây, làm tăng tỷ lệ mua sắm của khách hàng.

Bởi nắm được lịch sử và sở thích, GenAI có thể xây dựng trải nghiệm mua sắm cho bạn – một trải nghiệm cá nhân hóa cao và vô cùng tiện lợi!

Nói cách khác, khi ứng dụng GenAI cho marketing, dữ liệu tốt hơn = kết quả tốt hơn.

Vậy làm sao để giải quyết thách thức về chất lượng dữ liệu khi sử dụng GenAI?

Giải pháp cải thiện chất lượng dữ liệu cho GenAI

Như đã đề cập ở trên, chất lượng dữ liệu đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo hiệu quả và độ tin cậy của các mô hình GenAI. Dữ liệu chất lượng cao sẽ giúp mô hình học tập tốt hơn, tạo ra kết quả chính xác và sáng tạo hơn. Dưới đây là một số giải pháp để cải thiện chất lượng dữ liệu khi sử dụng GenAI:

Thu thập dữ liệu đa dạng và toàn diện:

– Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả nguồn nội bộ và bên ngoài, để đảm bảo sự đa dạng và phong phú.

– Cân nhắc các yếu tố như độ tuổi, giới tính, khu vực địa lý, v.v. để đảm bảo dữ liệu phản ánh chính xác đối tượng mục tiêu.

– Thu thập đủ dữ liệu cho mỗi tác vụ để mô hình có thể học tập đầy đủ và chính xác.

Loại bỏ dữ liệu sai lệch và nhiễu:

– Sử dụng các kỹ thuật làm sạch dữ liệu để loại bỏ dữ liệu thiếu, lỗi, trùng lặp và không phù hợp.

– Xác định và loại bỏ các sai lệch trong dữ liệu có thể ảnh hưởng đến kết quả của mô hình.

– Sử dụng các phương pháp xử lý dữ liệu phù hợp để giảm thiểu nhiễu và đảm bảo độ chính xác của dữ liệu.

Ghi nhãn dữ liệu chính xác và nhất quán:

– Sử dụng các hướng dẫn ghi nhãn rõ ràng và nhất quán để đảm bảo chất lượng của nhãn dữ liệu.

– Thu hút nhiều người ghi nhãn có chuyên môn để tăng độ tin cậy của nhãn dữ liệu.

– Sử dụng các kỹ thuật xác minh chéo để kiểm tra độ chính xác của nhãn dữ liệu.

Cập nhật dữ liệu thường xuyên:

– Cập nhật dữ liệu mới thường xuyên để phản ánh những thay đổi trong môi trường thực tế.

– Theo dõi hiệu suất của mô hình và điều chỉnh dữ liệu khi cần thiết.

– Sử dụng các quy trình tự động để cập nhật dữ liệu liên tục và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu.

Sử dụng các công cụ hỗ trợ:

– Sử dụng các công cụ hỗ trợ thu thập, làm sạch, ghi nhãn và quản lý dữ liệu để tiết kiệm thời gian và công sức.

– Tận dụng các dịch vụ dữ liệu chuyên nghiệp để đảm bảo chất lượng dữ liệu cao nhất.

– Tham khảo ý kiến của các chuyên gia về dữ liệu để được tư vấn và hỗ trợ phù hợp.

Bằng cách áp dụng các giải pháp này, các doanh nghiệp và tổ chức có thể cải thiện đáng kể chất lượng dữ liệu khi sử dụng GenAI, từ đó nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của các mô hình GenAI, đồng thời đạt được những thành công trong việc ứng dụng GenAI vào các lĩnh vực khác nhau.

Bài liên quan

Mô hình khủng 12 tỷ tham số Stable LM 2 của Stability AI vừa ra mắt có gì hấp dẫn?

Tìm hiểu về mô hình ngôn ngữ thị giác Idefics2 vừa ra mắt

OpenAI ra mắt GPT Store, cho phép người dùng tạo trợ lý AI tùy chỉnh

Nhân bản giọng nói là gì? Tìm hiểu về AI nhân bản giọng nói OpenVoice

7 chatbot AI tốt nhất dành cho doanh nghiệp