Hướng dẫn cơ bản về AI trong marketing (Với các khuyến nghị về phần mềm)

AI giúp các thương hiệu mở rộng quy mô hoạt động tiếp thị mà không làm giảm chất lượng. Những công cụ này giúp tiếp thị thông minh hơn, hiệu quả hơn và toàn diện hơn với mức đầu tư tối thiểu. Vì vậy, trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu mọi thứ về AI trong tiếp thị và 12 chiến lược để áp dụng AI trong marketing vào chiến lược của bạn một cách hiệu quả.

AI là gì?

Trí tuệ nhân tạo là công nghệ mô phỏng trí thông minh của con người. Trong tiếp thị, điều này có nghĩa là đưa ra các quyết định tự động dựa trên dữ liệu, đánh giá và theo dõi cẩn thận các xu hướng lớn hơn.

Làm thế nào nó hoạt động?

AI hoạt động bằng cách tích hợp các tập dữ liệu lớn với các mô hình xử lý nhanh, liên tục.

Điều này cho phép nó tự động nhận dạng các mẫu hoặc tính năng. Và sau mỗi vòng xử lý dữ liệu, nó sẽ kiểm tra và đo lường hiệu suất của chính nó để thu được thông tin chi tiết bổ sung.

Nói cách khác, AI trong marketing liên tục xử lý hàng tấn dữ liệu để tìm ra các mẫu. Các mẫu này có thể là giọng nói, dấu vân tay, KPI hoặc bất kỳ thứ gì khác.

Bởi vì nó không bao giờ cần nghỉ ngơi, nó có thể liên tục kiểm tra các mẫu này và tinh chỉnh đầu ra của nó. Điều này cho phép nó học được một lượng lớn trong một thời gian ngắn.

4  loại AI trong marketing

Bạn có thể phân loại AI tiếp thị dựa trên hai tiêu chí khác nhau:

Mức độ thông minh (nó chỉ tự động hóa các nhiệm vụ đơn giản hay nó “suy nghĩ?”)
Độc lập so với một phần của hệ thống lớn hơn (tích hợp)

Kết hợp cả hai điều này, bạn sẽ có được bốn loại AI trong marketing chính:

Tự động hóa tác vụ độc lập

Các công cụ tự động hóa tác vụ độc lập là các chương trình biệt lập (nghĩa là không phải là một phần của hệ thống) xử lý các tác vụ cơ bản. Bản thân chúng là các công cụ—được xây dựng để thực hiện các tác vụ cụ thể một cách hiệu quả.

Chẳng hạn, Hunter cung cấp xác minh email như một phần trong danh mục tự động hóa nhiệm vụ của mình. Nó ping một danh sách email mà bạn cung cấp cho nó với các địa chỉ hợp lệ, làm cho một nhiệm vụ tốn thời gian trở nên dễ dàng hơn nhiều.

ai trong marketing
ai trong marketing

Tự động hóa tác vụ tích hợp

Tự động hóa tác vụ tích hợp AI tồn tại trong các nền tảng lớn hơn. Nó thực hiện các tác vụ cơ bản như một phần của bộ công cụ lớn hơn.

Ví dụ: Trello cho phép người dùng đặt các tác vụ để di chuyển hoặc lưu trữ tự động.

ai trong marketing
ai trong marketing

Một ví dụ khác là lên lịch gửi email trong Gmail.

Máy học độc lập

Các ứng dụng máy học độc lập sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ để thực hiện một tác vụ phức tạp nhất định một cách hiệu quả.

OpenAI đã đào tạo DALL-E 2 trên một lượng lớn hình ảnh để tạo ra các hình minh họa của riêng nó dựa trên một số đầu vào nhất định. Vì đây là chức năng duy nhất của nó nên đây là một ví dụ mạnh mẽ về công cụ máy học độc lập.

unnamed 2022 10 06T111342.434

Máy học tích hợp

AI trong marketing học máy tích hợp sử dụng khả năng học sâu của nó để nâng cao trải nghiệm nhất định trong một môi trường lớn hơn. Khi Netflix đề xuất các chương trình chính xác đến mức đáng ngờ cho lần xem say sưa tiếp theo của bạn, bạn đang trải nghiệm một công cụ máy học tích hợp.

unnamed 2022 10 06T111519.026

Cách sử dụng AI trong tiếp thị

Tiếp theo, chúng ta sẽ thảo luận về cách từng bước tích hợp AI vào hoạt động tiếp thị của bạn. Cuối cùng, bạn sẽ có một kế hoạch chi tiết để nâng tầm ảnh hưởng của mình lên một tầm cao mới.

1. Xé bỏ silo phần mềm

Nhiều công ty thu thập hàng tấn dữ liệu trên tất cả các công cụ phần mềm của họ nhưng không bao giờ tập trung hóa dữ liệu đó để toàn công ty có thể sử dụng dữ liệu đó một cách hiệu quả.

Chẳng hạn, các đại lý tiếp thị thường bao gồm các nhóm làm việc trong các dự án cùng nhau nhưng hoạt động độc lập. Loại công ty này có thể là một thảm họa nếu nó được tổ chức kém.

Hãy tưởng tượng rằng mọi bộ phận tạo hóa đơn, báo cáo dữ liệu, nội dung và các tài nguyên khác bằng cách sử dụng các hệ thống riêng biệt, không tích hợp. Điều này dẫn đến việc ghi gấp đôi, mua hai công cụ khác nhau cho cùng một thứ và các hoạt động không hiệu quả khác—tất cả đều ăn vào số giờ có thể lập hóa đơn.

Có hai giải pháp chính cho phần mềm im lặng:

  • Tích hợp thủ công phần mềm hiện có
  • Sử dụng phần mềm tất cả trong một được hỗ trợ bởi AI trong marketing

Function Point là một ví dụ về tùy chọn thứ hai. Nó tập trung mọi chức năng phần mềm của các cơ quan, phá vỡ các phần riêng biệt trong CRM, tài chính, báo cáo, cộng tác, v.v.

unnamed 2022 10 06T135349.153

2. Cá nhân hóa

Tiếp thị vốn đã hoạt động ở quy mô. Ngay cả khi bạn nhắm mục tiêu vào một thị trường ngách, thì bạn vẫn đang giới thiệu sản phẩm của mình cho hàng trăm người và công ty khác nhau, tất cả đều có những phẩm chất độc đáo.

Giải quyết những nhu cầu đa dạng này có nghĩa là điều chỉnh thông điệp của bạn cho từng khách hàng tiềm năng. Tuy nhiên, việc tiếp cận một lượng lớn khán giả khiến việc cá nhân hóa tất cả các hoạt động tiếp cận trở nên quá tốn thời gian.

AI giải quyết vấn đề này bằng cách tự động hóa việc cá nhân hóa. Nó có thể tùy chỉnh email, thông báo đẩy, DM, phân khúc, v.v. dựa trên dữ liệu đầu vào và người tiêu dùng của bạn.

Một trong những ví dụ phù hợp nhất về cá nhân hóa AI là email. Các nhà tiếp thị sử dụng các công cụ như Bloomreach để tạo các chiến dịch được cá nhân hóa bằng cách sử dụng phân khúc

unnamed 2022 10 06T135712.475

Kết quả là tiếp thị siêu cá nhân hóa, với AI tận dụng tất cả dữ liệu có sẵn để điều chỉnh email chính xác theo ý thích của người nhận.

Phần mềm cá nhân hóa tiếp thị

Kibo

Kibo sử dụng AI phân tích để phân khúc khách hàng dựa trên hành vi của họ. Sau đó, công nghệ máy học sẽ tối ưu hóa thông báo, nội dung và bố cục trang dựa trên những gì phù hợp nhất với hoạt động của họ.

unnamed 2022 10 06T140112.447

Instapage

Instapage tự động thay đổi các trang đích để hiển thị thông tin khác nhau dựa trên dữ liệu cá nhân của khách hàng tiềm năng. Dữ liệu này có thể là địa lý, nguồn lưu lượng truy cập hoặc các thuộc tính khác.

unnamed 2022 10 06T140203.292

3. Chatbot thông minh hơn

Chatbot AI cho phép doanh nghiệp hỗ trợ khách truy cập 24/7 mà không cần sử dụng con người. Các chatbot AI này vượt ra ngoài các câu hỏi theo kịch bản bằng cách sử dụng máy học để tạo ra các câu trả lời giống như con người.

Chúng có vô số công dụng trong tiếp thị, như thúc đẩy chuyển đổi, cung cấp hỗ trợ và sắp xếp các cuộc gọi.

Phần mềm AI Chatbot

Zendesk

Zendesk kết hợp chatbot với hỗ trợ đa kênh để cung cấp dịch vụ dựa trên dữ liệu. AI của nó nhận dạng thông tin người dùng (khu vực, hoạt động, lịch sử mua hàng, v.v.) để đưa ra phản hồi phù hợp.

ai trong marketing
ai trong marketing

liên lạc nội bộ

Intercom tạo ra phần mềm dịch vụ khách hàng, bao gồm các chatbot tiên tiến cao, như một phần trong danh mục đầu tư của mình. Các bot của họ nhanh chóng thu thập thông tin về khách hàng tiềm năng, vì vậy thương hiệu của bạn có thể ghi điểm cho họ một cách dễ dàng.

Các bot của họ thậm chí còn thay thế các biểu mẫu web, mang lại cho người dùng trải nghiệm năng động thay vì quy trình điền chậm.

unnamed 2022 10 06T141239.593

4. Tự động hóa tiếp thị có hiểu biết

Tự động hóa tiếp thị là phần mềm do AI trong marketing cung cấp tự động hóa các tác vụ tiếp thị lặp đi lặp lại như đăng bài trên mạng xã hội và đặt giá thầu PPC. Các công cụ tự động hóa toàn diện nhất—như HubSpot—bao gồm CRM cho kết quả tiếp thị được cá nhân hóa cao.

Các công cụ tự động hóa tiếp thị làm cho chiến dịch hiệu quả hơn đồng thời giảm nỗ lực cần thiết để chạy chúng. Những lợi ích này là lý do tại sao 58% các nhà tiếp thị dành ít nhất 10 giờ mỗi tuần để sử dụng chúng.

unnamed 2022 10 06T141457.492

Phần mềm tự động hóa tiếp thị

Chiến dịch đang hoạt động

ActiveCampaign hợp lý hóa một loạt các công việc tiếp thị. Bạn có thể sử dụng tích hợp AI và bên thứ ba để làm cho mọi phần tiếp thị của bạn hiệu quả hơn.

unnamed 2022 10 06T141641.114

claviyo

Với hơn 200 tích hợp, Klaviyo quét một lượng dữ liệu khổng lồ để cung cấp trải nghiệm trò chuyện được cá nhân hóa với khách truy cập. Nó thu thập dữ liệu khách hàng ngay lập tức, bao gồm:

  • Các kênh liên hệ (trò chuyện trực tiếp, SMS, v.v.)
  • phiếu giảm giá
  • Lịch sử đơn hàng
  • Vị trí và múi giờ
  • Mua hàng và tham gia khác

Sử dụng thông tin này, nó tạo hồ sơ khách hàng để sử dụng cho các tương tác cực kỳ cá nhân.

unnamed 2022 10 06T141739.026

5. Lắng nghe xã hội

Lắng nghe xã hội là xem các nền tảng xã hội cho các cuộc trò chuyện về thương hiệu của bạn.

Khi ai đó đề cập đến thương hiệu của bạn, bạn có thể phản hồi trực tiếp (trả lời câu hỏi, xử lý khiếu nại, v.v.) hoặc phân tích để hiểu rõ hơn. Lắng nghe xã hội cũng theo dõi các dữ liệu liên quan khác, như thẻ bắt đầu bằng #, xu hướng của ngành và đề cập của đối thủ cạnh tranh.

Các nền tảng xã hội hiện đại lưu trữ vô số cuộc trò chuyện. Vì vậy, social listening dựa vào AI để liên tục theo dõi các đề cập đến thương hiệu.

Ví dụ: Hootsuite theo dõi hàng triệu cuộc hội thoại trực tiếp để đề cập đến thương hiệu của bạn. Sau đó, nó kết hợp dữ liệu này thành một hình ảnh trực quan để phân tích chuyên sâu.

ai trong marketing
ai trong marketing

Phần mềm lắng nghe xã hội

mầm xã hội

Sprout Social giám sát, Twitter, Facebook, Instagram và một số mạng khác để đề cập đến thương hiệu. Kết hợp với hàng tá tích hợp, Sprout cho phép bạn hiểu sâu hơn về khách hàng của mình.

unnamed 2022 10 06T142231.693

Brandwatch

ai trong marketing
ai trong marketing

6. Định giá sản phẩm động

Định giá động là khi giá động, thay đổi dựa trên các yếu tố nhất định. Đó là việc bán cùng một thứ với các mức giá khác nhau cho những người khác nhau.

Không nên nhầm lẫn điều này với phân biệt giá—một hành vi phi đạo đức trong việc thay đổi giá dựa trên danh tính khách hàng. Định giá động điều chỉnh giá theo cung và cầu, vị trí, cạnh tranh và các yếu tố khách quan khác.

Giả sử bạn đang đặt một chuyến bay vào phút chót tới Chicago và sử dụng một ứng dụng để theo dõi giá. Vé bắt đầu ở mức 250 đô la nhưng giảm xuống còn 200 đô la vài giờ sau đó.

Đây là giá năng động tại nơi làm việc. Do hãng hàng không gặp khó khăn trong việc lấp đầy một số ghế cuối cùng nên phần mềm của hãng đã giảm giá để thu hút người xem mua.

Định giá động tối đa hóa doanh số bán hàng bằng cách hoạt động ở các mức giá khác nhau. Trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa giá bằng cách nghiên cứu các xu hướng của ngành, các đợt tăng giá, v.v.

ai trong marketing
ai trong marketing

Công cụ định giá động

đồng bộ hóa

Prisync cung cấp cho bạn mức giá tối ưu dựa trên một số yếu tố tùy theo nhu cầu của bạn. Chẳng hạn, nó có thể giảm giá sản phẩm dựa trên sự cạnh tranh nhưng luôn tăng khi nguồn cung cạn kiệt để giữ hàng trong kho.

netRivals

Trí tuệ nhân tạo định giá lại của netRival đề xuất các mức giá dựa trên giá mỗi chuyển đổi (CPA), đối thủ cạnh tranh, cộng với giá trung bình và tình trạng còn hàng của bạn. Bạn thậm chí có thể đặt giá để tăng khi đối thủ cạnh tranh hết hàng.

ai trong marketing
ai trong marketing

7. Nhận dạng giọng nói & Tìm kiếm bằng giọng nói

Phần mềm nhận dạng giọng nói sử dụng trí tuệ nhân tạo, máy học và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để chuyển lời nói thành văn bản có thể đọc được một cách chính xác. Công dụng chính của nó là chuyển văn bản thành giọng nói, nhưng nó cũng có các ứng dụng tiếp thị.

Chẳng hạn, người tiêu dùng sử dụng các trạm Amazon Alexa và Google Home để thực hiện tìm kiếm hoàn toàn bằng giọng nói. Sau đó, các công cụ tìm kiếm bằng giọng nói này sẽ lấy các kết quả chất lượng từ internet và đọc lại cho người dùng.

Để xuất hiện trong kết quả tìm kiếm bằng giọng nói, các nhà tiếp thị nên cố gắng đưa đoạn trích nổi bật lên Google. Đây là hộp văn bản thường xuất hiện trước trang xếp hạng đầu tiên của tìm kiếm (vì lý do này, SEO thường gọi nó là “vị trí số 0”).

Nhận dạng giọng nói cũng đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng.

Khi khách hàng gọi điện cho công ty của bạn, AI giọng nói có thể phiên âm cuộc gọi. Họ cũng có thể phát hiện những thay đổi trong giọng điệu, cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về mức độ hiệu quả mà thương hiệu của bạn phục vụ khách hàng.

Phần mềm nhận dạng giọng nói

Phiên âm Amazon

Amazon Transcribe nổi tiếng thế giới về độ chính xác cao và dễ sử dụng.

Nó chuyển đổi một lượng lớn dữ liệu đầu vào thành các bản ghi dễ đọc. Những bản chép lời này cũng bao gồm dấu thời gian, dấu chấm câu và nhãn cho những người nói khác nhau.

Deepgram

NASA, Spotify, Citi và các tổ chức nổi tiếng khác sử dụng Deepgram để phiên âm hơn 30 ngôn ngữ thành hơn 100 loại tệp. Deepgram cũng cung cấp các bộ công cụ phát triển phần mềm (SDK) để xây dựng các ứng dụng tùy chỉnh bằng công nghệ của mình.

Và nếu bạn còn nghi ngờ, bạn có thể demo AI trong marketing phiên âm của Deepgram trực tiếp trên trang riêng của nó.

8. Quảng cáo theo chương trình

Quảng cáo có lập trình phục vụ quảng cáo cho người tiêu dùng với giá cả và thời gian tối ưu. So sánh điều này với các vị trí đặt quảng cáo thủ công, đòi hỏi nỗ lực liên tục để tối ưu hóa.

Quảng cáo có lập trình loại bỏ việc phỏng đoán khỏi việc mua phương tiện truyền thông, thuê ngoài hàng giờ làm việc gấp rút cho AI. Các công cụ mua quảng cáo tự động hóa toàn bộ quy trình cho bạn dựa trên mục tiêu, dữ liệu đối tượng và KPI của bạn.

Những công cụ này rất hiệu quả vì chúng làm việc trực tiếp với người mua và người bán quảng cáo cùng một lúc.

Khi nhà quảng cáo muốn quảng bá sản phẩm của mình, họ sử dụng nền tảng bên cầu (DSP) để tự động hóa quy trình mua hàng. DSP này làm việc với nhiều nhà xuất bản để tìm cơ hội tốt nhất cho từng nhà xuất bản.

Và khi ai đó muốn bán không gian quảng cáo trên trang web của mình, họ sẽ sử dụng nền tảng bên cung ứng (SSP). SSP này tối đa hóa giá trị cho mỗi lần hiển thị được phân phối bằng cách tận dụng AI giống như DSP.

Phần mềm quảng cáo có lập trình

SmartyAds

SmartyAds là một công cụ quảng cáo có lập trình được thiết kế cho tất cả các khía cạnh của quảng cáo. Nó cung cấp:

  • Một nền tảng bên cung cấp cho người bán
  • Một nền tảng phía cầu cho người mua
  • Dán nhãn trắng cho các đại lý và trao đổi quảng cáo

Nó cũng hỗ trợ tất cả các định dạng phương tiện (video, màn hình, v.v.) trên tất cả các thiết bị (máy tính để bàn, thiết bị di động và TV).

Đơn giản.fi

Simpli.fi là một công cụ tự động hóa quảng cáo toàn diện khác cung cấp cả nền tảng SSP và DSP. Nhà quảng cáo có thể sử dụng dữ liệu chuyên sâu về người tiêu dùng (vị trí, trình duyệt, thiết bị, v.v.) để xây dựng các chiến dịch được tối ưu hóa cao.

Simpli.fi cũng cung cấp hàng chục mẫu báo cáo dữ liệu để phân tích hiệu suất chuyên sâu, đơn giản.

ai trong marketing
ai trong marketing

9. Phân tích dự đoán

Phân tích dự đoán (AKA “phân tích dự đoán”) dự đoán xu hướng tiếp thị trong tương lai bằng cách phân tích dữ liệu trong quá khứ. Điều này giúp các nhà lãnh đạo đảm bảo sự thành công lâu dài cho thương hiệu của họ bằng các quyết định sáng suốt.

Ví dụ về phân tích dự đoán bao gồm:

  • phân khúc đối tượng
  • dẫn điểm
  • Tìm nhân khẩu học tối ưu để nhắm mục tiêu với quảng cáo
  • Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng dựa trên phân khúc

Trí tuệ nhân tạo dự đoán quét hàng triệu bộ dữ liệu để tìm ra các mẫu mà con người không bao giờ có thể tự mình làm được. Kết quả là đưa ra quyết định sáng suốt hơn trên tất cả các kênh tiếp thị.

Phần mềm phân tích dự đoán

thay thế

Alteryx giúp dễ dàng chuyển lượng dữ liệu khổng lồ thành các khám phá tiếp thị. Bằng cách sử dụng máy học, nó xây dựng các mô hình dự đoán chi tiết và chuyển đổi chúng thành các báo cáo dữ liệu.

Nó cũng hoàn toàn không có mã, khiến nó có thể truy cập được ở mọi cấp độ kỹ năng.

SAS

SAS sử dụng máy học tiên tiến để loại bỏ phỏng đoán khỏi hoạt động tiếp thị của bạn. Nền tảng của nó sử dụng các thuật toán nâng cao để xác định các mẫu phức tạp trong dữ liệu của bạn.

ai trong marketing
ai trong marketing

10. Thử nghiệm A/B

Thử nghiệm A/B là khi bạn chạy các phiên bản khác nhau của chiến dịch để xem phiên bản nào hoạt động tốt nhất với đối tượng của mình. Một nửa khán giả của bạn xem phiên bản A, trong khi nửa còn lại xem phiên bản B.

Thử nghiệm A/B rất quan trọng để hiểu cảm nhận của khán giả về quảng cáo của bạn. Như bạn chắc chắn hiểu, hành vi của người tiêu dùng có thể hoàn toàn khác với những gì bạn mong đợi.

Giả sử bạn muốn thử nghiệm hai phiên bản CTA của mình:

“Tìm hiểu thêm” (CTA hiện tại của bạn)

“Tải xuống ngay bây giờ” (Cái bạn nghĩ sẽ hoạt động tốt hơn)

Để kiểm tra các CTA này, hãy gửi cả hai phiên bản quảng cáo của bạn tới một đối tượng nhỏ chỉ với một thay đổi đó. Phiên bản hoạt động tốt nhất trong KPI của bạn (ví dụ: lượt tải xuống) sẽ thắng.

ai trong marketing
ai trong marketing

11. Chấm điểm khách hàng tiềm năng

Bạn đã bao giờ bắt đầu dùng thử miễn phí AI trong marketing chỉ để nhận được nhiều cuộc gọi từ nhóm bán hàng sau đó chưa? Bạn có thể nghĩ, “Họ đang lãng phí thời gian của họ – tôi chỉ hơi tò mò về sản phẩm của họ.”

Là một người tiêu dùng, bạn biết rằng không phải mọi khách hàng tiềm năng đều như nhau. Các nhóm bán hàng gọi mọi lượt đăng ký dùng thử sẽ lãng phí tài nguyên quý giá cho những khách hàng tiềm năng có khả năng sẽ không chuyển đổi.

Giải pháp cho sự kém hiệu quả này là chấm điểm khách hàng tiềm năng. Tính điểm khách hàng tiềm năng cho phép thương hiệu của bạn ưu tiên khách hàng tiềm năng một cách hiệu quả dựa trên tiềm năng của họ.

Nó hoạt động bằng cách gán một giá trị cho mỗi khách hàng tiềm năng, thường ở dạng điểm. Bạn dựa trên dữ liệu và hành vi của người dùng—thông tin đã gửi, các trang đã truy cập, v.v.

Khi bạn có một hệ thống để chỉ định giá trị cho từng khách hàng tiềm năng, nhóm bán hàng của bạn có thể tập trung vào những người có nhiều khả năng chuyển đổi nhất.

Dành tình cảm cho những khách hàng tiềm năng có nhiều khả năng mua nhất sẽ làm tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đổi của bạn. Một số khách hàng tiềm năng rất quan tâm đến sản phẩm của bạn, nhưng cần trợ giúp để tiếp tục.

Cách AI tăng cường chấm điểm khách hàng tiềm năng

AI tự động hóa khối lượng công việc khổng lồ mà tính năng chấm điểm khách hàng tiềm năng quy mô lớn yêu cầu. Bằng cách sử dụng máy học, nó tạo ra một danh sách chính xác các khách hàng tiềm năng đủ điều kiện dựa trên dữ liệu hành vi.

Phần mềm như 6sense sử dụng cơ sở dữ liệu tương tác mạnh hàng nghìn tỷ đồng để xác định ý định của người mua đằng sau mỗi hành động của người dùng. Kết quả là một dòng cơ hội liên tục cho nhóm bán hàng của bạn để chuyển đổi khách hàng tiềm năng.

unnamed 2022 10 06T145324.556

12. Phát hiện xu hướng

Bất kể lĩnh vực ai trong marketing của bạn là gì, tiếp cận những ý tưởng mới trước tiên là tất cả. Trí tuệ nhân tạo sử dụng công nghệ máy học để tìm mối quan hệ giữa người tiêu dùng và ý tưởng mới trên web.

Exploding Topics là một SaaS tự bán dữ liệu xu hướng này. Nó sử dụng các thuật toán phức tạp để định vị các xu hướng trên web và gửi chúng đến những người đăng ký để sử dụng cho hoạt động tiếp thị.

unnamed 2022 10 06T145356.137

Other services let you use AI to find trends yourself, like Trend Hunter. Marketers use their service to get industry insights based on millions of consumer interactions.

ai trong marketing
ai trong marketing

Từ khóa:

  • Ai trong marketing là gì
  • Ứng dụng AI trong bán hàng
  • Trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh
  • Ví dụ về trí tuệ nhân tạo trong kinh doanh
  • Trí tuệ nhân tạo trong truyền thông
  • Trí tuệ nhân tạo trong Digital Marketing
  • Trí tuệ nhân tạo trong quảng cáo
  • Ưu nhược điểm của trí tuệ nhân tạo

Các chuyên mục nội dung liên quan

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *