Cách Ứng Dụng Machine Learning Trong Marketing [2025]

Tôi là một marketer và tôi sử dụng machine learning mỗi ngày.

Và thật lòng, nếu bạn muốn làm tốt công việc của mình, bạn nên cập nhật cách AI có thể ứng dụng vào công việc.

(Và tôi thề là tôi không nói vậy chỉ vì tôi làm cho một công ty AI agent đâu.)

Theo ý kiến cá nhân của tôi, tiếp thị là một trong những lĩnh vực áp dụng AI hiệu quả nhất. Lĩnh vực này đầy dữ liệu, phân tích, dự đoán khó, hành vi con người phức tạp – rất phù hợp để bổ sung thêm trí tuệ nhân tạo.

Thêm machine learning vào các tác vụ tiếp thị có thể là tiện ích mở rộng nền tảng, chatbot cho doanh nghiệp, hoặc thậm chí các LLM agent phức tạp hơn.

Tôi sẽ hướng dẫn bạn những điều cơ bản về cách thêm machine learning vào các công việc tiếp thị hàng ngày – và hy vọng giúp bạn tăng hiệu quả lên gấp 10 lần – bao gồm cả các công cụ có thể giúp bạn đạt được điều đó.

Học máy trong marketing là gì?

Machine learning trong tiếp thị là sử dụng các thuật toán học từ dữ liệu để tự động hóa, tối ưu hóa và cá nhân hóa các hoạt động tiếp thị.

Thay vì chỉ dựa vào trực giác con người hoặc logic theo quy tắc, các mô hình machine learning phân tích lượng lớn dữ liệu để phát hiện mẫu, dự đoán kết quả và ra quyết định dựa trên dữ liệu ở quy mô lớn.

Tại sao nên dùng machine learning trong tiếp thị?

Machine learning giúp loại bỏ phỏng đoán trong tiếp thị bằng cách chỉ ra điều gì thực sự hiệu quả dựa trên dữ liệu thực tế.

Khi có AI hỗ trợ, đội ngũ tiếp thị có thể phân tích nhiều dữ liệu hơn, thử nghiệm chi tiết hơn và đẩy nhanh quy trình làm việc hàng ngày.

Nếu áp dụng đúng cách, AI có thể giúp một nhóm 2 người làm được khối lượng công việc của 10 người.

9 ví dụ về cách sử dụng Machine Learning trong tiếp thị

1. Chatbot và AI hội thoại

Nếu nghĩ kỹ, hầu hết chatbot đều thuộc nhóm lớn là ‘tiếp thị’.

Chúng tôi đã triển khai hàng trăm nghìn chatbot – và phần lớn là để tạo khách hàng tiềm năng bằng AI hoặc là bot hỗ trợ khách hàng.

Nhưng AI hội thoại có thể xử lý gần như mọi việc, cả nội bộ lẫn bên ngoài. Đội tiếp thị của chúng tôi sử dụng bot và AI agent để:

• Phân tích website đối thủ và cung cấp thông tin cạnh tranh
• Gửi email chăm sóc cá nhân hóa
• Phân tích tín hiệu sản phẩm để gợi ý ai nên nâng cấp

2. Phân tích dự đoán

Machine learning là động lực phía sau phân tích dự đoán. Nó sử dụng dữ liệu lịch sử đã được gắn nhãn – như khách hàng tiềm năng nào đã chuyển đổi hoặc chiến dịch nào tạo ra doanh thu – và huấn luyện mô hình để nhận ra các mẫu dẫn đến kết quả đó.

Nếu bạn đã theo dõi chuyển đổi, mức độ tương tác hoặc các giai đoạn pipeline, bạn có thể đưa dữ liệu đó vào mô hình học có giám sát để bắt đầu tạo dự đoán.

Khi đã được huấn luyện, mô hình này có thể chấm điểm khách hàng tiềm năng, chiến dịch hoặc khách hàng mới theo thời gian thực dựa trên mức độ giống với các tín hiệu thành công trước đây.

Kết quả đầu ra – như khả năng chuyển đổi hoặc doanh thu dự kiến – có thể được đưa vào dashboard, logic chiến dịch hoặc AI agent để giúp bạn ra quyết định nhanh và thông minh hơn mỗi ngày.

3. Email marketing

Machine learning có thể nâng cấp email từ “gửi đại trà” thành “gửi đúng thông điệp vào đúng thời điểm”.

Nó có thể dự đoán tỷ lệ mở, cá nhân hóa nội dung dựa trên hành vi, hoặc thậm chí đề xuất sản phẩm nào nên xuất hiện trong khối động cho từng người.

Như tôi đã chia sẻ ở trên, các bot tiếp thị của chúng tôi xử lý một phần việc này – như lấy dữ liệu tương tác sản phẩm để gợi ý ai nên nhận email nâng cấp tính năng.

Nhưng ngay cả khi chưa có hệ thống AI hoàn chỉnh, bạn vẫn có thể dùng ML để tối ưu hóa thời gian gửi, tiêu đề và các phiên bản nội dung. Chỉ cần có dữ liệu hiệu quả email trong quá khứ – lượt mở, nhấp, chuyển đổi – kết hợp với mô hình học được mẫu giúp tăng tương tác.

4. Phân khúc khách hàng

Machine learning đưa phân khúc khách hàng vượt xa các yếu tố nhân khẩu học.

Nó nhóm khách hàng dựa trên hành vi thực tế – như thói quen duyệt web, tần suất mua hàng, tín hiệu tương tác – để bạn có thể điều chỉnh tiếp thị theo cách họ hành động, thay vì chỉ dựa vào chức danh hay vị trí.

Để làm điều này, hãy xuất dữ liệu hành vi như tần suất mua, thời gian gần nhất mua hàng hoặc mức độ tương tác vào bảng tính hoặc công cụ phân tích, sau đó dùng thuật toán phân cụm (như k-means) để nhóm các khách hàng tương tự nhau dựa trên các đặc điểm đó.

Hoặc để một LLM agent làm phần việc nặng cho bạn. Tận dụng tối đa trí tuệ nhân tạo đó.

Ngay cả thiết lập cơ bản cũng có thể hé lộ các mẫu ẩn – như nhóm chỉ mua khi giảm giá – để bạn nhắm mục tiêu khác biệt.

5. Dự đoán rời bỏ khách hàng

Các mô hình machine learning có thể phát hiện khách hàng nào có khả năng rời đi bằng cách học từ hành vi trước đó, như giảm sử dụng, bỏ qua gia hạn hoặc phản hồi chậm trước khi rời bỏ.

Mô hình AI cần được huấn luyện trên dữ liệu lịch sử – đã gắn nhãn ai rời bỏ, ai không – để nhận biết các dấu hiệu cảnh báo sớm.

Một mô hình phân loại cơ bản (như hồi quy logistic hoặc cây quyết định) có thể được huấn luyện để dự đoán rủi ro rời bỏ.

Nếu bạn không tự lập trình, hãy tìm các nền tảng hoặc công cụ cho phép nhập dữ liệu đã gắn nhãn – không phải khoe, nhưng nền tảng của chúng tôi làm được – và tự động tạo điểm rủi ro rời bỏ.

6. Đề xuất cá nhân hóa

Bạn thường xuyên nhận được điều này. Đề xuất dựa trên machine learning có thể xuất hiện dưới nhiều hình thức:

• Gợi ý sản phẩm trên trang chủ
• Chọn nội dung email mà người dùng sẽ thấy
• Tự động thêm sản phẩm phụ vào giỏ hàng
• Sắp xếp lại nội dung dựa trên hành vi trước đó của người dùng

Phía sau, các hệ thống này dùng thuật toán học từ hành vi người dùng – những gì họ nhấp, xem, mua hoặc bỏ qua – và so sánh với những người có hành động tương tự.

Để bắt đầu, bạn cần dữ liệu tương tác người dùng (như lượt xem, nhấp, mua) và một mô hình được huấn luyện để phát hiện mẫu giữa các người dùng, ví dụ collaborative filtering hoặc công cụ đề xuất cơ bản.

Bạn có thể xây dựng với đội ngũ khoa học dữ liệu hoặc dùng các công cụ cho phép nhập dữ liệu tương tác và tự động tạo đề xuất cá nhân hóa trên website, email hoặc ứng dụng.

7. Định giá động

Định giá động sử dụng machine learning để điều chỉnh giá dựa trên các yếu tố như nhu cầu, tồn kho, hành vi người dùng hoặc thậm chí thời gian trong ngày.

Với khách hàng, điều này có thể là giá khác nhau vào giờ cao điểm, giảm giá cá nhân hóa, hoặc điều chỉnh khuyến mãi theo thời gian thực trong đợt sale.

Để triển khai, bạn cần có dữ liệu lịch sử giá, doanh số và các tín hiệu ngữ cảnh (như lượng truy cập hoặc tồn kho), sau đó dùng mô hình hồi quy để dự đoán mức giá tối ưu cho từng trường hợp.

Từ đó, bạn có thể đặt quy tắc khi nào và cách áp dụng thay đổi giá – qua hệ thống định giá kết nối hoặc đưa kết quả mô hình vào hệ thống thương mại điện tử để cập nhật giá tự động.

8. Nhắm mục tiêu và tối ưu hóa quảng cáo

Không ai muốn lãng phí ngân sách cho quảng cáo sai đối tượng. Machine learning giúp chúng ta tránh điều đó.

Nó theo dõi hiệu quả chiến dịch theo thời gian thực, nhận biết điều gì hiệu quả (và không hiệu quả), và tự động điều chỉnh chi tiêu vào các kết hợp sáng tạo, đối tượng và vị trí tốt nhất.

Bắt đầu có nghĩa là có dữ liệu hiệu quả chiến dịch sạch: lượt nhấp, chuyển đổi, thông tin đối tượng, loại thiết bị, v.v.

Từ đó, bạn hoặc ai đó trong nhóm có thể huấn luyện một mô hình để dự đoán thiết lập nào mang lại kết quả tốt nhất, hoặc đưa dữ liệu của bạn vào một hệ thống thực hiện phần việc nặng cho bạn.

9. Phân tích cảm xúc

Phân tích cảm xúc sử dụng máy học để hiểu sắc thái và ý định đằng sau những gì mọi người nói — như sự hào hứng, thất vọng, bối rối, những thay đổi tinh tế trong tâm trạng, v.v.

Nó có thể xử lý khối lượng lớn phản hồi văn bản mở từ các nguồn như đánh giá, trò chuyện hỗ trợ hoặc mạng xã hội, và phân loại chúng theo các nhóm cảm xúc hoặc ý định tinh tế.

Trước khi có AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên, việc phân tích quy mô lớn như vậy gần như không khả thi — bạn sẽ cần một đội ngũ đọc từng tin nhắn thủ công.

Giờ đây, với các mô hình huấn luyện sẵn và quy trình xử lý văn bản, bạn có thể tự động quét, gắn nhãn và theo dõi xu hướng cảm xúc theo thời gian, giúp bạn nắm bắt rõ ràng phản ứng của khách hàng mà không bị tắc nghẽn bởi việc kiểm tra thủ công.

Cách triển khai máy học trong marketing

Đội ngũ Chăm sóc Khách hàng của chúng tôi đã có 7 năm kinh nghiệm hỗ trợ khách hàng triển khai AI trong công việc.

Họ biết điều gì tạo nên một lần triển khai thành công (và điều gì dẫn đến lãng phí thời gian và tiền bạc). Chúng tôi thực sự đã hợp tác để viết một hướng dẫn chuyên sâu về cách triển khai AI đúng cách.

1. Xác định trường hợp sử dụng và mục tiêu

Rất nhiều công ty thêm AI chỉ vì trào lưu. Đây là một trong những sai lầm phổ biến nhất khi triển khai AI mà chúng tôi thường thấy.

Nếu sếp bạn yêu cầu tích hợp AI, điều đó không sao – nhưng nhiệm vụ của bạn là xác định rõ các trường hợp sử dụng ban đầu.

Có thể bạn muốn giảm tỷ lệ rời bỏ, tăng chuyển đổi hoặc cải thiện việc nhắm mục tiêu.

Bạn hoàn toàn có thể (và nên) mở rộng phạm vi sử dụng AI về sau. Nhưng hãy bắt đầu với một mục tiêu rõ ràng để làm dự án thử nghiệm.

2. Xác định dữ liệu bạn cần

Máy học sẽ không làm được gì nếu thiếu dữ liệu phù hợp. Sau khi chọn trường hợp sử dụng, bước tiếp theo là xác định mô hình của bạn cần học từ loại dữ liệu nào.

Thông thường, điều này có nghĩa là các ví dụ lịch sử về kết quả bạn muốn dự đoán, cùng với các hành vi hoặc tín hiệu xuất hiện trước đó.

Hãy lấy mục tiêu của bạn và xác định dữ liệu nào hỗ trợ cho nó:

• Dự đoán ai có khả năng chuyển đổi: Kết quả chuyển đổi, cùng với các hoạt động trước chuyển đổi như nhấp quảng cáo, truy cập trang, tương tác email.
• Cá nhân hóa nội dung hoặc ưu đãi: Lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web, cách sử dụng sản phẩm, chỉ số tương tác, v.v.
• Cải thiện nhắm mục tiêu quảng cáo: Dữ liệu hiệu quả chiến dịch, thông tin nhân khẩu học hoặc phân khúc đối tượng, loại thiết bị và xu hướng thời gian chuyển đổi.

3. Chọn cách bạn sẽ áp dụng máy học

Có ba cách chính để đưa máy học vào quy trình marketing, tùy vào mức độ tùy chỉnh và kỹ thuật bạn muốn tham gia.

Tính năng ML dựng sẵn

Một số công cụ đã tích hợp sẵn máy học — như tối ưu hóa thời gian gửi, chấm điểm khách hàng tiềm năng hoặc đề xuất thông minh.

Những tính năng này hầu như không cần nỗ lực: khi dữ liệu của bạn đã được truyền vào, mô hình sẽ tự động xử lý phía sau.

Ứng dụng ML có thể tùy chỉnh

Mức này cho phép bạn kiểm soát nhiều hơn. Bạn không xây dựng mô hình, nhưng có thể chọn dữ liệu đầu vào, đặt ngưỡng hoặc xác định hành động với kết quả — như kích hoạt chiến dịch hoặc đánh dấu khách hàng tiềm năng.

Mô hình ML tùy chỉnh hoàn toàn

Nếu bạn cần linh hoạt hơn hoặc có trường hợp sử dụng không phù hợp với giải pháp có sẵn, bạn có thể hợp tác với đội ngũ dữ liệu để huấn luyện mô hình bằng dữ liệu lịch sử của riêng mình.

Cách này cho bạn toàn quyền kiểm soát cách mô hình hoạt động và học hỏi, nhưng cũng đòi hỏi nhiều thời gian và kỹ năng kỹ thuật nhất.

4. Huấn luyện hoặc kích hoạt giải pháp của bạn

Sau đó, bạn cần cung cấp cho hệ thống các ví dụ về "thành công" để nó có thể tự nhận diện.

Cách bắt đầu sẽ phụ thuộc vào cấp độ ML bạn sử dụng:

• Tính năng dựng sẵn: Kết nối dữ liệu của bạn, bật tính năng này và xác định cách sử dụng kết quả đầu ra (như kích hoạt chiến dịch hoặc cập nhật điểm tiềm năng khách hàng).
  
  
• Ứng dụng tùy chỉnh: Ánh xạ dữ liệu đầu vào, đặt ngưỡng hoặc logic, và cấu hình cách dự đoán thúc đẩy hành động.
  
  
• Mô hình tùy chỉnh: Huấn luyện mô hình bằng dữ liệu lịch sử đã gắn nhãn — những gì đã xảy ra, những gì hiệu quả — và để mô hình học cách dự đoán các kết quả tương tự trong tương lai.

5. Kiểm tra và điều chỉnh kết quả

Bắt đầu nhỏ. Chạy mô hình trên một phân khúc hoặc chiến dịch giới hạn và so sánh dự đoán với kết quả thực tế.

Nếu có gì đó không ổn — ưu tiên sai khách hàng tiềm năng, đề xuất lạ — có thể là vấn đề về chất lượng dữ liệu hoặc mô hình cần điều chỉnh.

(Điều chỉnh không phải thất bại, mà là một phần của quy trình.)

6. Triển khai giải pháp

Khi kết quả đã ổn định, hãy kết nối kết quả đầu ra với các quy trình thực tế của bạn.

Điều này có thể là đồng bộ dự đoán vào CRM, kích hoạt tự động hóa, hoặc để AI agent thực hiện bước tiếp theo.

Đảm bảo rằng các thông tin thu được không chỉ nằm trong bảng điều khiển. Đó là cách dễ nhất để lãng phí đầu tư vào AI.

Các công cụ tốt nhất cho marketing với máy học

‍

Có một vài điểm khác biệt quan trọng giữa các loại công cụ bạn có thể sử dụng.

Phổ biến nhất là AI bổ sung cho các sản phẩm hiện có. Thực tế, nếu bạn có sẵn các tính năng này, hãy dùng chúng, nhưng lưu ý – phần lớn vẫn chưa thực sự tốt.

Tiếp theo là sản phẩm dùng cho một mục đích. Nếu bạn muốn thêm AI vào một khía cạnh cụ thể, bạn sẽ chọn loại này.

Ví dụ: Tạo nội dung cho quảng cáo, chấm điểm khách hàng tiềm năng dựa trên hành vi, hoặc đề xuất sản phẩm cho từng người dùng.

Và cuối cùng là công cụ tùy chỉnh, đa năng.

Như triển khai một AI agent phân tích dữ liệu từ CRM, nền tảng phân tích và công cụ email để cung cấp tổng quan và đề xuất hàng tuần.

1. Botpress

Botpress là nền tảng xây dựng AI agent tất cả trong một. Đây là công cụ cực kỳ linh hoạt, cho phép bạn tùy chỉnh AI agent cho hầu hết mọi nhiệm vụ.

Bạn có thể thiết kế bot đơn giản để cá nhân hóa và gửi email, hoặc phân tích dữ liệu và đưa ra đề xuất. Vì là nền tảng linh hoạt, khả năng ứng dụng gần như không giới hạn.

Nhưng nếu bạn muốn xây dựng AI agent phức tạp, bạn sẽ cần một số kỹ năng lập trình (hoặc có thể tìm freelancer hoặc đối tác AI).

Còn với các dự án đơn giản, Botpress cũng có thư viện tích hợp sẵn phong phú với các nền tảng như HubSpot, Salesforce, Calendly, Google Analytics, Zendesk, Mixpanel, Notion, Slack – hầu hết các công cụ marketing bạn đang dùng.

Chúng tôi sử dụng các Botpress agent cho mọi việc, từ gửi email cá nhân hóa, thu thập thông tin về đối thủ cạnh tranh, đến theo dõi việc sử dụng sản phẩm để lấy các thông tin chuyên sâu.

Nó thực sự làm được mọi thứ. Và bạn có thể xây dựng AI agent miễn phí.

2. HubSpot

Nếu bạn làm marketing, có lẽ bạn đã từng dùng HubSpot. Nếu nó đã có trong bộ công cụ của bạn và bạn muốn thử nghiệm AI, đây là lựa chọn bổ sung dễ dàng.

Bạn có thể dùng AI để chấm điểm khách hàng tiềm năng – nó phân tích tương tác để ưu tiên khách hàng. Bạn cũng có thể dùng trợ lý nội dung AI để tạo ý tưởng cho bài blog hoặc bài đăng mạng xã hội.

Đây là lựa chọn tuyệt vời nếu bạn dùng HubSpot và muốn thêm AI vào quy trình. Nhược điểm? Chúng chỉ giải quyết các trường hợp sử dụng hẹp. Nếu bạn muốn tận dụng tối đa sức mạnh máy học, bạn có thể cần giải pháp cao cấp hơn.

Nhưng này, nếu bạn đã dùng HubSpot rồi thì sao không thử các tính năng AI của họ?

3. Jacquard

Jacquard không chỉ là công cụ tạo nội dung. Đúng, mục đích của nó là cải thiện mọi thông điệp bạn gửi cho khách hàng tiềm năng và người dùng.

Đây là công cụ genAI được huấn luyện trên bộ dữ liệu ngôn ngữ marketing lớn. Thay vì tạo ra các kết hợp ngẫu nhiên, nó có thể dự đoán nội dung nào sẽ gây ấn tượng mạnh nhất với khách hàng của bạn. Nó học hỏi từ mọi chiến dịch đã thực hiện.

Nền tảng này cung cấp các tính năng kiểm tra thời gian thực và dự đoán hiệu suất, giúp người dùng nắm bắt chi tiết về hiệu quả của email, blog và các nội dung khác.

Jacquard phù hợp nhất với các nhóm có nhu cầu sản xuất nội dung cực lớn, như doanh nghiệp thương mại điện tử hoặc nhà sáng tạo nội dung. Hoặc bất kỳ ai thường xuyên thử nghiệm a/b với email.

4. PaveAI

Nếu bạn cần một nhà phân tích dữ liệu cấp cơ bản, PaveAI có thể đáp ứng. Nó lấy dữ liệu thô từ các nền tảng như Google Analytics, Facebook Ads và Twitter Ads, rồi chuyển thành các thông tin có thể hành động.

Thay vì phải xem qua hàng loạt báo cáo, người dùng chỉ cần nhận các bản tóm tắt ngắn gọn về những gì đang hiệu quả và những gì chưa.

Bạn cũng có thể cá nhân hóa báo cáo dựa trên mục tiêu cụ thể của nhóm. Công cụ này phân tích hàng triệu dữ liệu để xác định những thông tin phù hợp nhất cho đội ngũ marketing.

Nếu bạn quan tâm đến việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và nhiều kênh marketing khác nhau, đây là công cụ đáng để thử.

5. Pathmatics

Pathmatics là nền tảng phân tích marketing giúp theo dõi cách các thương hiệu chạy quảng cáo số trên các nền tảng như Facebook, Instagram, YouTube, TikTok và các dịch vụ OTT.

Nó thu thập dữ liệu về chi phí quảng cáo, lượt hiển thị, nội dung sáng tạo và đường đi của quảng cáo, giúp đội marketing thấy rõ đối thủ đang đầu tư ở đâu và như thế nào.

Điểm mạnh nhất của nền tảng này là khả năng cung cấp chi tiết cạnh tranh sâu sắc, đặc biệt hữu ích cho các thương hiệu quản lý chiến dịch đa kênh. Có thể hơi nhiều thông tin nếu bạn chưa quen làm việc với dữ liệu truyền thông, nhưng khi đã quen, đây là lợi thế lớn.

Pathmatics lý tưởng cho các agency, đội ngũ truyền thông nội bộ và marketer muốn có cái nhìn cạnh tranh sâu hơn.

6. Mailchimp

Nếu bạn từng làm marketing, chắc hẳn đã biết đến Mailchimp. Đây là nền tảng marketing tổng hợp – tương tự HubSpot – hiện cũng tích hợp các tính năng AI.

Các tiện ích AI này bao gồm cá nhân hóa nội dung, tối ưu hóa thời gian gửi và một số tính năng khác. Ví dụ, Email Content Generator sử dụng công nghệ GPT để tạo chiến dịch email phù hợp với ngành và phong cách thương hiệu.

Mailchimp đặc biệt hữu ích cho doanh nghiệp nhỏ và vừa muốn tận dụng AI mà không cần nhiều kiến thức kỹ thuật.

7. Mutiny

Mutiny là nền tảng AI không cần mã hóa, giúp các marketer B2B cá nhân hóa trải nghiệm website cho từng nhóm khách hàng mà không cần hỗ trợ từ kỹ thuật.

Nó kết nối với các công cụ như Salesforce và Segment để lấy dữ liệu doanh nghiệp và hành vi, cho phép bạn nhắm mục tiêu khách truy cập dựa trên ngành, quy mô công ty hoặc hành vi.

Điểm mạnh nhất là khả năng tạo trang cá nhân hóa dễ dàng, tăng tương tác và chuyển đổi. Tuy nhiên, nó phù hợp nhất với các công ty có lượng truy cập và dữ liệu đủ lớn để tận dụng cá nhân hóa – các nhóm nhỏ có thể thấy ít hiệu quả hơn.

Mutiny rất phù hợp với các đội marketing B2B triển khai chiến lược theo tài khoản, muốn tăng tốc mà không phụ thuộc nhiều vào lập trình viên.

Đưa các phân tích AI vào các chỉ số KPI marketing

Các đội marketing đang đầu tư vào AI cho việc tạo khách hàng tiềm năng, giao tiếp, ra quyết định, chiến lược và phân tích.

Botpress là nền tảng AI agent dành cho mọi cấp độ nhà phát triển bot, đi kèm nhiều hướng dẫn trên YouTube và Botpress Academy, thư viện tích hợp sẵn và mẫu giúp bạn khởi tạo AI agent nhanh chóng.

Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.

Câu hỏi thường gặp

1. Sự khác biệt giữa AI và machine learning trong marketing là gì?

Sự khác biệt là AI chỉ bất kỳ hệ thống nào được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ thường cần trí tuệ con người (như cá nhân hóa hoặc nhắm mục tiêu), còn machine learning là một nhánh của AI học từ dữ liệu marketing trong quá khứ (như hành vi người dùng) để dự đoán hoặc ra quyết định.

2. Cần bao nhiêu dữ liệu để huấn luyện hiệu quả một mô hình machine learning?

Để huấn luyện hiệu quả một mô hình machine learning, bạn cần ít nhất vài nghìn ví dụ đã được gắn nhãn (như các chiến dịch trước đây, hành vi khách hàng hoặc chuyển đổi). Tuy nhiên, số lượng cụ thể phụ thuộc vào loại mô hình và nhiệm vụ. Dự đoán phức tạp như giá trị vòng đời khách hàng cần nhiều dữ liệu hơn so với các tác vụ phân loại cơ bản.

3. Làm sao tôi biết việc triển khai học máy của mình có hiệu quả không?

Bạn biết triển khai machine learning hiệu quả khi các chỉ số chính như tỷ lệ nhấp, chuyển đổi, giữ chân hoặc doanh số được cải thiện rõ rệt. Hãy chạy thử nghiệm A/B so sánh kết quả do ML tạo ra với kết quả thủ công hoặc cơ bản, và xác thực dự đoán với kết quả thực tế để đảm bảo độ chính xác.

4. Sai lầm lớn nhất mà các marketer mắc phải khi triển khai học máy là gì?

Sai lầm lớn nhất là triển khai machine learning mà không có mục tiêu rõ ràng hoặc tiêu chí thành công có thể đo lường. Nếu không nhắm đến kết quả cụ thể – như giảm chi phí thu hút khách hàng hoặc tăng tương tác email – ML chỉ làm mọi thứ phức tạp hơn mà không mang lại giá trị.

5. Tôi có cần kỹ năng lập trình hoặc khoa học dữ liệu để bắt đầu sử dụng học máy trong marketing không?

Bạn không cần kỹ năng lập trình hay khoa học dữ liệu để bắt đầu dùng ML vì các công cụ (như HubSpot, Salesforce hoặc Botpress) đã tích hợp ML vào giao diện thân thiện. Tuy nhiên, nếu muốn tùy chỉnh nâng cao, có kiến thức kỹ thuật sẽ mở rộng khả năng của bạn.