Chìa khóa của Amazon và Google là gì doanh thu thành công ? Mọi người đều biết câu trả lời: Dữ liệu.
Lý do cho đế chế truyền thông xã hội của Facebook và Spotify từ bỏ kinh doanh phát trực tuyến nhạc? Dữ liệu.
Tất cả các công ty này đã quản lý để tận dụng lượng thông tin khổng lồ mà họ nhận được từ vô số người dùng - cho dù đó là thói quen tìm kiếm của họ, các bài đăng họ chia sẻ, sản phẩm họ mua hoặc nhạc họ nghe - vào các nguồn doanh thu chính. Không chỉ thực tế là các công ty này đã có thể thu thập dữ liệu về hàng triệu (hoặc hàng tỷ, trong trường hợp của một số công ty này); đó là những công ty đó đã quản lý để sử dụng hiệu quả dữ liệu đó để hiểu rõ hơn và tiếp thị cho người dùng của họ. Tất cả các công ty này đều đang sử dụng trí tuệ nhân tạo (hay chính xác hơn là học sâu) để thực hiện điều này.
Tất nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là bạn không cần phải là một doanh nghiệp thống trị như Amazon hay Google để biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh. Khi trí tuệ nhân tạo ngày càng trở nên tiên tiến và được áp dụng rộng rãi hơn, chúng ta sẽ bắt đầu thấy rất nhiều công ty - lớn và nhỏ - chuyển sang sử dụng AI để đưa ra các chiến lược dữ liệu tốt hơn và giành được sự chấp nhận của khách hàng, đồng thời cạnh tranh tốt hơn với đối thủ của họ .
Chìa khóa để đánh bại đối thủ của bạn, theo Jeremy Fain, về công nghệ mạng nơ-ron tiên phong về mặt nhận thức , là có dữ liệu tốt hơn - không nhất thiết phải nhiều hơn, mà là dữ liệu mà đối thủ cạnh tranh của bạn không có. Về lý thuyết, mọi thương hiệu đều có khả năng phát triển tài sản dữ liệu độc đáo của riêng họ, bởi vì mọi thương hiệu đều phải khác biệt một chút để cạnh tranh. Điều này có nghĩa là khách hàng của một thương hiệu, ít nhất, hơi khác so với các đối thủ cạnh tranh, có nghĩa là họ có một góc độ riêng mà họ có thể tận dụng. Do đó, mỗi phần dữ liệu bạn nhận được về khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng là một phần thông tin khác mà bạn có thể sử dụng để xây dựng chiến lược tiếp thị hoặc quảng cáo hiệu quả.
Để sử dụng thông tin này một cách hiệu quả, trước tiên bạn phải quyết định mục tiêu của mình là gì. Bạn đang tìm kiếm thêm doanh số bán hàng? Bạn có đang cố gắng đạt được lượng người ghé qua cửa hàng cao hơn không? Mục tiêu của bạn có phải là nhận thức thị trường cao hơn về sản phẩm của bạn không? Sau khi hoàn thành việc đó, bạn có thể xem dữ liệu để xem liệu nó có ở định dạng phù hợp để sử dụng cho học sâu hay không. Đây là điều khó có thể giải thích một cách đơn giản, nhưng về cơ bản, dữ liệu phải ở trạng thái phân tách - có nghĩa là, nó phải đến từ nhiều nguồn để có thể rút ra kết luận sâu hơn từ đó. Điều đó có nghĩa là bạn không thực sự cần chỉ biết có bao nhiêu người đã ghé thăm một cửa hàng mà thay vào đó là thời điểm chính xác từng người đã ghé thăm. Bạn không còn cần phải chỉ xem bạn đã thực hiện được bao nhiêu lần bán hàng mà còn phải xem mỗi lần bán hàng là bao nhiêu và bán cho ai. Để tiến thêm một bước nữa, bạn phải xác định những điểm tiếp xúc nào bạn đã có với khách hàng trước khi họ giao dịch với bạn, những quảng cáo nào họ được hiển thị cũng như thời gian và vị trí tất cả các tương tác xảy ra. Bạn chưa thu thập được loại dữ liệu này? Đó là bài tập về nhà đầu tiên của bạn.
Điều này có nghĩa là bạn sẽ có nhiều dữ liệu hơn để lưu trữ so với trước đây, nhưng tin tốt là dung lượng lưu trữ rất rẻ. Thêm vào đó, nếu không có thông tin đó, bạn sẽ không thể tận dụng sức mạnh của học sâu và cạnh tranh trong thế giới mới này.
Một nghiên cứu năm 2016 về 1000 giám đốc điều hành của Fortune phát hiện ra rằng chỉ 48,4% trong số những người được khảo sát báo cáo kết quả đo lường được là kết quả của các sáng kiến dữ liệu của họ - nhưng 80,7% cảm thấy nỗ lực là thành công và cần thiết. Điều này có nghĩa là tất cả mọi người đều biết họ phải làm tốt hơn và không thấy giải pháp thay thế, nhưng cần phải có thêm điều gì đó trước khi đạt được những lợi ích có thể đo lường được trên toàn diện.
Hầu hết các sáng kiến dữ liệu đều thiếu một thành phần đơn giản: học sâu. Đó là một chủ đề bị hiểu nhầm, được Fain của Cognitiv định nghĩa là 'một loại máy học tiên tiến hơn có khả năng tạo ra cái nhìn sâu sắc như con người.' Khả năng thu được kết quả từ dữ liệu lớn của Deep learning hiện nay là điều cần thiết không chỉ vì lý do cạnh tranh mà còn để khiến các khoản đầu tư trước đây vào dữ liệu lớn được đền đáp. Thật đáng buồn, 39,3% những người được khảo sát vẫn nói rằng các tổ chức của họ đang thiếu một chiến lược Dữ liệu lớn dành cho doanh nghiệp, hoặc không biết liệu chiến lược này có tồn tại hay không - các công ty này còn một ngọn đồi dài để leo lên. Trên thực tế, hầu hết các chuyên gia định hướng dữ liệu đều có một chặng đường dài phía trước chúng ta. 'Một phần của thách thức là bản thân ngành công nghiệp này còn chưa trưởng thành về dữ liệu. Chúng tôi sẽ nhìn lại 15 năm kể từ bây giờ về những gì chúng tôi đang làm và nói, 'Điều đó có dễ thương không?', Một Giám đốc của Programmatic Media cho một cơ quan truyền thông toàn cầu đã trả lời phỏng vấn gần đây Nghiên cứu IAB của Winterberry Group .
Dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đi đôi với nhau rất nhiều. Trí tuệ nhân tạo - và nói cách khác, học sâu - yêu cầu dữ liệu, máy và hàng của nó. Cách duy nhất để học sâu có thể hiệu quả cho tổ chức của bạn là nếu bạn có một luồng thông tin ổn định để cung cấp cho nó. ' Được trang bị thông tin này, mạng lưới thần kinh và học sâu có thể tạo ra các thuật toán và chiến lược dành riêng cho thương hiệu của bạn - do đó đảm bảo rằng thương hiệu vẫn có tính cạnh tranh và đổi mới. As Fain chỉ ra , 'Khả năng mô tả và hiểu hành vi của người tiêu dùng đầy đủ hơn bao giờ hết và loại dữ liệu đó sẽ làm cho các công cụ tiếp thị AI thậm chí còn hiệu quả hơn trong vài năm tới.'
Tại thời điểm này, tất cả các thương hiệu cần có một chiến lược dữ liệu mạnh mẽ. Chỉ cần nhìn vào các thương hiệu như Macy's và J.C. Penney's ngày nay, những người đang gặp khó khăn do phương pháp tiếp cận tập trung vào dữ liệu của những gã khổng lồ thương mại điện tử như Amazon và eBay. Có chiến lược phù hợp và quan trọng là các công cụ phù hợp để tận dụng tối đa dữ liệu của bạn, là những gì sẽ giúp giữ cho công ty của bạn cạnh tranh và thành công.
