Tác động của kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) đối với chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị khách hàng

Đề tài Tác động của kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) đối với chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị khách hàng nhằm phân tích sự kết hợp Big Data và AI giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, từ việc phân đoạn đúng đối tượng, dự đoán xu hướng và hành vi tiêu dùng tạo ra chiến lược tiếp thị tối... Đề tài Hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tại Công ty TNHH Mộc Khải Tuyên được nghiên cứu nhằm giúp công ty TNHH Mộc Khải Tuyên làm rõ được thực trạng công tác quản trị nhân sự trong công ty như thế nào từ đó đề ra các giải pháp giúp công ty hoàn thiện công tác quản trị nhân sự tốt hơn trong thời gian tới.

c7ee8eaa 6e7a5a0 b474 52f5b9 77b4 1f9 c6aee 2a01ad0196 f09 493a82 ec4 2e1d8 b78c8c4 233 f1298aa 4e2 cc1 6c68 7da2 22a65 fe7d9 ebf114bfcfa6a0e 104d1170 11e6767 7a94e 9cf5dcf4 81d7a65d25f4f7 492 c70ee4 6529a 0a8d0 045b1864 8d3 e9ff5f31 4e2a77 32b33ed 9a4d4 bc1 1b3 4240 c709 8bf6077 5b09 b0b69dc0a60 29 fc65 1f6 8288 b2a526 d78 71a5 c3e52a bcb76 f663e 7bba 0363fb5 06a396 2751 d68 d05228 b00 3115a5 d1e8 90d4 b40 05c4 21ad3ec4 dc4a5e62 b531 0c5 cb7c7a9 5d5 6 64f36 c48 d7fb4 f4b3 f8e 98db4d4 8ff5d8 b5a2 f883 ba7b3c7 2691 f699 28b5 3f8 3 e86352a d01 c703 c6 c6155 cf9057 8119e 7fe9 f82 30f6825 db01 077 b9e0b47a89 7 279c1 058d64b25c3 c1e 71a890 bb6 ed f3cb3e4 b10 f391 8a6b4 25a4b96c33e6 b52 5bf0 8353 c6efdbdd55 f94 60367a 1a219 0195 fc1 fcd0c51c8d69 d7b77634a 0f8 4 a68d979 76fb5 f9312 d84 bc0 d5fb1e 614f9149 8e5b18389 4b5 d3f5200 5b0a5 01f 5b24e3ff 582d497e b5e27 03138 dd3 1d4 935b7548 cb4 0bf4dc0b9 cc25f6605 8a7 c365aa2 22e58 532a1e 8c1 6b1 69ef501dfc48994 e3e07 e54a5 d7ee4 407a2e 9617 b5f8 82b2 f6 b852e 6307 3280a b5b8 78bc4dcdfcc6ff6b2f2 0d30 7e9d0f4 35fb32 11e0e9 de8ba 18d7 02a2 c92 c0cb784 4ac6 0f26 c1 c054 6b04 c8 cd1 24f53e34 e989

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a

895

TÁC ĐỘNG CỦA KỸ THUẬT PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN (BIG DATA)

VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) ĐỐI VỚI CHIẾN LƯỢC TIẾP THỊ

VÀ TẠO RA GIÁ TRỊ KHÁCH HÀNG

Nguyễn Đông Khoa*

Khoa Quản trị Kinh doanh, Trường Đại học Công nghệ Thành phố Hồ Chí Minh

GVHD: TS Hoàng Nguyên Khai

TÓM TẮT

Kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI) đã có tác động lớn đến chiến lược tiếp

thị và tạo ra giá trị khách hàng Sự phát triển này đã mang lại nhiều cơ hội mới và thay đổi cách các công

ty tiếp cận và tương tác với khách hàng Kết hợp Big Data và AI trong chiến lược tiếp thị và tạo giá trị

khách hàng mang lại nhiều lợi ích Các công ty có thể tăng cường sự tương tác với khách hàng thông qua

các kênh trực tuyến và cá nhân hóa giao tiếp Đồng thời, cũng có thể dự đoán và đáp ứng nhanh chóng

các nhu cầu của khách hàng, cung cấp các sản phẩm và dịch vụ mà khách hàng mong đợi

Từ khóa: Big data, công nghệ thông tin, chiến lược tiếp thị, giá trị khách hàng, trí tuệ nhân tạo

1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong thời đại số hóa, việc khai thác và sử dụng hiệu quả dữ liệu đồng thời với sự phát triển của trí tuệ

nhân tạo đã trở thành một yếu tố then chốt cho thành công của các chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị

khách hàng Với sự phát triển của Big Data, doanh nghiệp có khả năng thu thập và lưu trữ lượng lớn

thông tin từ các nguồn dữ liệu đa dạng như mạng xã hội, thiết bị di động và hệ thống cảm biến Trong

khi đó, AI đóng vai trò quan trọng trong việc tổ chức và phân tích dữ liệu một cách tự động thông qua

các thuật toán và mô hình học máy Kết hợp Big Data và AI giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách

hàng, từ việc phân đoạn đúng đối tượng, dự đoán xu hướng và hành vi tiêu dùng tạo ra chiến lược tiếp

thị tối ưu và trải nghiệm cá nhân hóa

2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1 Khái niệm về dữ liệu lớn (Big data)

Dữ liệu lớn (Big data) là các tập dữ liệu có khối lượng rất lớn (cấu trúc và phi cấu trúc), thay đổi nhanh,

đa dạng và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được trong một khoảng

thời gian nhất định Big Data giúp giải quyết hàng loạt các vấn đề về hoạt động kinh doanh, từ trải nghiệm

khách hàng đến phân tích kinh doanh (Nguyễn Hưng, 2021)

2.2 Khái niệm về trí tuệ nhân tạo (8AI)

Trí tuệ nhân tạo hay còn gọi là trí thông minh nhân tạo (AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy

tính Đây là công nghệ mô phỏng các quá trình suy nghĩ và học tập của con người cho máy móc, đặc biệt

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a

896

là các hệ thống máy tính (Tuyen Sinh, 2021) Hay nói cách khác, đây là quá trình mô phỏng bộ não, trí

thông minh của con người trên máy tính

2.3 Khái niệm về chiến lược thị trường

Chiến lược thị trường được hiểu là chiến lược lựa chọn các thị trường nước ngoài mà doanh nghiệp xuất

khẩu hướng tới, nhằm thực hiện được những mục tiêu đã định như doanh số, thị phần, lợi nhuận (Nguyễn

Văn Dương, 2023) Đây là một bộ phận cấu thành chiến lược kinh doanh, chiến lược thị trường của

doanh nghiệp là một cấu trúc logic hình thức hoặc phi hình thức từ việc phân tích, nhận dạng, đề xuất

giá trị và xác định mục tiêu thị trường được chọn tương ứng với sức mạnh của mỗi phân đoạn đơn vị

kinh doanh chiến lược đến các phương thức, công cụ chiến lược lựa chọn và cung ứng giá trị cho mỗi thị

trường mục tiêu nhằm đạt tới vị thế cạnh tranh và định vị giá trị trong dài hạn và đáp ứng mục tiêu chiến

lược kinh doanh trong mối quan hệ với các đối thủ cạnh tranh của doanh nghiệp (Lê Minh Trường, 2021)

2.4 Khái niệm về giá trị khách hàng

Giá trị khách hàng (Customer value) là toàn bộ những lợi ích mà khách hàng nhận được trong suốt quá

trình tìm hiểu, mua và sử dụng sản phẩm/dịch vụ Những giá trị ấy bao gồm những lợi ích của bản thân

sản phẩm/dịch vụ như công dụng, tính năng cộng hưởng với giá trị thương hiệu mang lại như phong

cách, thời trang, đẳng cấp cùng với sự trải nghiệm, cảm nhận trong suốt quá trình từ lúc tìm hiểu, quyết

định mua, sử dụng, chăm sóc và hậu mãi (Đinh Thùy Dung, 2023)

3 LỢI ÍCH CỦA KỸ THUẬT PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐỐI

VỚI CHIẾN LƯỢC TIẾP THỊ VÀ TẠO RA GIÁ TRỊ KHÁCH HÀNG

Phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo giúp xác định các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng từ dữ

liệu khách hàng Điều này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về ngữ cảnh, sở thích và nhu cầu của khách

hàng, từ đó tạo ra các chiến lược tiếp thị và sản phẩm phù hợp (Erevelles, Fukawa, & Swayne, 2015)

Qua đó nhiều công ty có cơ hội phát triển các sản phẩm mới sáng tạo để đáp ứng nhu cầu thay đổi của

khách hàng (Gunasekaran, 2022)

Kết hợp giữa Big Data và trí tuệ nhân tạo là một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực tiếp thị và dịch vụ

khách hàng Việc sử dụng dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về khách hàng và áp dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra

trải nghiệm cá nhân hóa đã mang lại nhiều lợi ích cho các công ty Từ việc đề xuất sản phẩm phù hợp

với sở thích cá nhân cho đến cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng tốt hơn (Edelman & Abraham, 2023)

Sự kết hợp này đã tạo ra những trải nghiệm tương tác đáng chú ý và tăng cường mối quan hệ giữa công

ty và khách hàng

c7ee8eaa 6e7a5a0 b474 52f5b9 77b4 1f9 c6aee 2a01ad0196 f09 493a82 ec4 2e1d8 b78c8c4 233 f1298aa 4e2 cc1 6c68 7da2 22a65 fe7d9 ebf114bfcfa6a0e 104d1170 11e6767 7a94e 9cf5dcf4 81d7a65d25f4f7 492 c70ee4 6529a 0a8d0 045b1864 8d3 e9ff5f31 4e2a77 32b33ed 9a4d4 bc1 1b3 4240 c709 8bf6077 5b09 b0b69dc0a60 29 fc65 1f6 8288 b2a526 d78 71a5 c3e52a bcb76 f663e 7bba 0363fb5 06a396 2751 d68 d05228 b00 3115a5 d1e8 90d4 b40 05c4 21ad3ec4 dc4a5e62 b531 0c5 cb7c7a9 5d5 6 64f36 c48 d7fb4 f4b3 f8e 98db4d4 8ff5d8 b5a2 f883 ba7b3c7 2691 f699 28b5 3f8 3 e86352a d01 c703 c6 c6155 cf9057 8119e 7fe9 f82 30f6825 db01 077 b9e0b47a89 7 279c1 058d64b25c3 c1e 71a890 bb6 ed f3cb3e4 b10 f391 8a6b4 25a4b96c33e6 b52 5bf0 8353 c6efdbdd55 f94 60367a 1a219 0195 fc1 fcd0c51c8d69 d7b77634a 0f8 4 a68d979 76fb5 f9312 d84 bc0 d5fb1e 614f9149 8e5b18389 4b5 d3f5200 5b0a5 01f 5b24e3ff 582d497e b5e27 03138 dd3 1d4 935b7548 cb4 0bf4dc0b9 cc25f6605 8a7 c365aa2 22e58 532a1e 8c1 6b1 69ef501dfc48994 e3e07 e54a5 d7ee4 407a2e 9617 b5f8 82b2 f6 b852e 6307 3280a b5b8 78bc4dcdfcc6ff6b2f2 0d30 7e9d0f4 35fb32 11e0e9 de8ba 18d7 02a2 c92 c0cb784 4ac6 0f26 c1 c054 6b04 c8 cd1 24f53e34 e989

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a

897

Big Data Analytics mang lại lợi ích cho các doanh nghiệp (Hình: recosense.com)

Phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo đã trở thành công cụ quan trọng trong việc tối ưu hóa chiến dịch

tiếp thị cho các công ty Sử dụng dữ liệu khách hàng, các công ty có thể thực hiện phân tích chi tiết để

hiểu rõ hơn về hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị và điều chỉnh chiến lược của mình để đạt được hiệu

quả tốt hơn (Lin, 2022) Trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc tổng hợp và phân tích dữ liệu

này, từ đó có thể giúp cho tự động hóa quy trình tiếp thị, giảm thiểu công sức và tối đa hóa đầu tư vào

tiếp thị

Kết hợp giữa Big Data và AI, các công ty có thể dự đoán xu hướng tiêu dùng và thị trường trong tương

lai Việc phân tích dữ liệu lớn và áp dụng các thuật toán học máy giúp đưa ra dự đoán chính xác về các

xu hướng mua sắm, yêu cầu khách hàng và thị trường, từ đó giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm và

dịch vụ phù hợp và đúng thời điểm

Qua đó thấy được việc sử dụng trường phân tích dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo có thể mang lại cho chiến

lược tiếp thị như tăng cường khả năng tiếp cận khách hàng, cá nhân hóa trải nghiệm, dự đoán xu hướng

mua sắm và tối ưu hóa quy trình Đồng thời, cũng cho phép xem xét các khía cạnh khác nhau của dữ liệu

lớn và trí tuệ nhân tạo bao gồm việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý và phân tích dữ

liệu và áp dụng các phương pháp trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị

4 TÁC ĐỘNG CỦA KỸ THUẬT PHÂN TÍCH DỮ LIỆU LỚN VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO

ĐỐI VỚI CHIẾN LƯỢC TIẾP THỊ VÀ TẠO RA GIÁ TRỊ KHÁCH HÀNG

Một trong những tác động quan trọng của Big Data và AI đối với chiến lược tiếp thị là khả năng phân

tích dữ liệu một cách sâu sắc và chi tiết hơn từ nhiều nguồn khác nhau Những công ty sử dụng dữ liệu

lớn và phân tích hiệu quả cho thấy tỷ lệ năng suất và lợi nhuận cao hơn 5–6% so với các công ty cùng

ngành (Gordon, Perrey, & Spillecke, 2013) Phân tích của McKinsey về hơn 250 cam kết trong vòng 5

năm (2008-2013) đã tiết lộ rằng các công ty đặt dữ liệu làm trung tâm của các quyết định tiếp thị và bán

hàng đã cải thiện lợi tức đầu tư tiếp thị của họ lên 15–20% Điều đó làm tăng thêm tới 150-200 tỷ đô la

giá trị bổ sung dựa trên chi tiêu tiếp thị hàng năm trên toàn cầu ước tính khoảng 1 nghìn tỷ đô la (Gordon,

Perrey, & Spillecke, 2013)

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a

898

Trước khi phân tích dữ liệu lớn ra đời, số lượng thông tin chất đống trong cơ sở dữ liệu mà không có ý

tưởng rõ ràng và cách sử dụng Hiện nay, với các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn các chuyên

gia dữ liệu có thể trích xuất thông tin như các mẫu ẩn, mối tương quan và xu hướng thị trường cung cấp

cho các nhà tiếp thị một cái nhìn toàn diện về khách hàng Từ đó giúp họ rõ hơn về nhu cầu sở thích và

hành vi tiêu dùng để đưa ra các quyết định chiến lược có cơ sở Theo nghiên cứu của Pohan Lin, trong

năm 2022 doanh thu trên toàn thế giới của phân tích dữ liệu lớn đạt 274,3 tỷ USD (Lin, 2022) Có hơn 2

tỷ đô la Mỹ mỗi năm đó là số tiền trung bình mà một công ty trong danh sách Fortune 1000 sẽ tăng doanh

thu nếu công ty này tăng khả năng sử dụng dữ liệu lớn và AI hiện có lên 10% theo nghiên cứu tại Đại

học Texa (McGinn, 2021)

Một tác động khác của Big Data và AI đối với chiến lược tiếp thị là tạo ra những trải nghiệm tiếp thị cá

nhân hóa, từ việc gợi ý sản phẩm phù hợp cho từng khách hàng đến việc cung cấp dịch vụ chăm sóc

khách hàng tốt hơn Netflix là một ví dụ điển hình về việc sử dụng phân tích Big data và AI cho quảng

cáo, với hơn 100 triệu người đăng ký (2023), công ty đã thu thập được lượng dữ liệu khổng lồ (Nguyễn

Minh Ngọc, 2023) Bằng cách phân tích dữ liệu xem và tìm kiếm trước đây của người dùng, Netflix sẽ

gửi cho những người đăng ký đề xuất về bộ phim tiếp theo mà họ nên xem

Theo một nghiên cứu của Forbes, AI sẽ chịu trách nhiệm tạo ra giá trị kinh tế về tiếp thị trị giá 15 nghìn

tỷ USD vào năm 2030 (Loseb, 2021) Thành phần quan trọng khiến AI trở nên có giá trị chính là cho

phép các nhà tiếp thị tự động hóa quy trình tạo chiến lược riêng cho từng khách hàng hoặc cá nhân dựa

trên mong muốn, nhu cầu và hành vi trong quá khứ, ngoài ra còn có khả năng xem xét dữ liệu khách

hàng cá nhân và đưa ra các thông điệp được cá nhân hóa nói trực tiếp với họ về những gì họ muốn hoặc

cần AI có thể đưa ra dự đoán về tương lai của các chiến dịch tiếp thị như số lượng khách hàng mới dự

kiến sẽ ra mắt sản phẩm dựa trên các mẫu mua hàng trong quá khứ giúp các nhà tiếp thị lập kế hoạch

hoạt động kinh doanh và phân bổ nguồn lực để đạt được lợi nhuận tối đa

Tuy nhiên, cần nhận thấy rằng việc sử dụng Big Data và AI trong chiến lược tiếp thị cũng đặt ra một số

thách thức Một trong những thách thức chính là bảo mật thông tin Với lượng dữ liệu lớn được thu thập

và lưu trữ, việc bảo vệ thông tin cá nhân và đảm bảo an toàn dữ liệu trở thành một vấn đề quan trọng

Các doanh nghiệp cần đảm bảo rằng họ tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu và xây dựng các hệ thống

bảo mật mạnh mẽ để ngăn chặn các cuộc tấn công và lợi dụng dữ liệu

5 GIẢI PHÁP KHAI THÁC TÌM NĂNG CỦA BIG DATA VÀ AI ĐỐI VỚI CHIẾN LƯỢC

TIẾP THỊ VÀ TẠO RA GIÁ TRỊ CHO KHÁCH HÀNG

Big Data và AI có tác động lớn đối với chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị cho khách hàng Tuy nhiên, để

tận dụng tối đa tiềm năng của hai công nghệ này, các doanh nghiệp cần đối mặt với những thách thức và

đáp ứng các yêu cầu về xử lý dữ liệu lớn, bảo mật thông tin và đào tạo nhân lực Điều quan trọng là các

doanh nghiệp phải có chiến lược rõ ràng và phù hợp để sử dụng Big Data và AI một cách hiệu quả và

đáp ứng nhu cầu của khách hàng

Đầu tiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của Big Data và AI, các doanh nghiệp cần định hình mục tiêu và

chiến lược cụ thể Việc nắm bắt được mong muốn và nhu cầu của khách hàng, cùng với việc hiểu rõ về

sản phẩm và thị trường, sẽ giúp xác định các mục tiêu tiếp thị và sử dụng Big Data và AI một cách phù

hợp

c7ee8eaa 6e7a5a0 b474 52f5b9 77b4 1f9 c6aee 2a01ad0196 f09 493a82 ec4 2e1d8 b78c8c4 233 f1298aa 4e2 cc1 6c68 7da2 22a65 fe7d9 ebf114bfcfa6a0e 104d1170 11e6767 7a94e 9cf5dcf4 81d7a65d25f4f7 492 c70ee4 6529a 0a8d0 045b1864 8d3 e9ff5f31 4e2a77 32b33ed 9a4d4 bc1 1b3 4240 c709 8bf6077 5b09 b0b69dc0a60 29 fc65 1f6 8288 b2a526 d78 71a5 c3e52a bcb76 f663e 7bba 0363fb5 06a396 2751 d68 d05228 b00 3115a5 d1e8 90d4 b40 05c4 21ad3ec4 dc4a5e62 b531 0c5 cb7c7a9 5d5 6 64f36 c48 d7fb4 f4b3 f8e 98db4d4 8ff5d8 b5a2 f883 ba7b3c7 2691 f699 28b5 3f8 3 e86352a d01 c703 c6 c6155 cf9057 8119e 7fe9 f82 30f6825 db01 077 b9e0b47a89 7 279c1 058d64b25c3 c1e 71a890 bb6 ed f3cb3e4 b10 f391 8a6b4 25a4b96c33e6 b52 5bf0 8353 c6efdbdd55 f94 60367a 1a219 0195 fc1 fcd0c51c8d69 d7b77634a 0f8 4 a68d979 76fb5 f9312 d84 bc0 d5fb1e 614f9149 8e5b18389 4b5 d3f5200 5b0a5 01f 5b24e3ff 582d497e b5e27 03138 dd3 1d4 935b7548 cb4 0bf4dc0b9 cc25f6605 8a7 c365aa2 22e58 532a1e 8c1 6b1 69ef501dfc48994 e3e07 e54a5 d7ee4 407a2e 9617 b5f8 82b2 f6 b852e 6307 3280a b5b8 78bc4dcdfcc6ff6b2f2 0d30 7e9d0f4 35fb32 11e0e9 de8ba 18d7 02a2 c92 c0cb784 4ac6 0f26 c1 c054 6b04 c8 cd1 24f53e34 e989

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a

899

Thứ hai, vấn đề bảo mật thông tin cá nhân là một yếu tố quan trọng không thể bỏ qua Doanh nghiệp cần

thiết lập các chính sách bảo mật mạnh mẽ và tuân thủ các quy định về bảo vệ dữ liệu Đồng thời, cần

đảm bảo rằng thông tin cá nhân của khách hàng được bảo vệ một cách an toàn và không bị lợi dụng

Thứ ba, đào tạo nhân lực là một yếu tố quan trọng để thành công trong việc áp dụng Big Data và AI vào

chiến lược tiếp thị Các doanh nghiệp cần đầu tư vào việc đào tạo nhân viên về kỹ năng phân tích dữ liệu,

hiểu biết về công nghệ AI và các công cụ phân tích dữ liệu Đồng thời, cần tạo ra một môi trường làm

việc khuyến khích sự sáng tạo và hỗ trợ việc học tập liên tục trong lĩnh vực này

Cuối cùng, sự linh hoạt và liên tục là yếu tố quan trọng trong việc áp dụng Big Data và AI vào chiến lược

tiếp thị Các doanh nghiệp cần theo dõi sự thay đổi trong thị trường và kỹ thuật mới nhất để tận dụng cơ

hội và đáp ứng nhanh chóng Ngoài ra, việc thực hiện các phân tích và đánh giá định kỳ cũng giúp đảm

bảo rằng chiến lược tiếp thị dựa trên Big Data và AI vẫn phù hợp và hiệu quả

6 KẾT LUẬN

Big Data và AI đang tạo ra tác động lớn đối với chiến lược tiếp thị và tạo ra giá trị cho khách hàng Tuy

nhiên, để tận dụng tối đa tiềm năng của hai công nghệ này, các doanh nghiệp cần đối mặt với những

thách thức và đáp ứng các yêu cầu về xử lý dữ liệu lớn, bảo mật thông tin và đào tạo nhân lực Việc áp

dụng Big Data và AI trong chiến lược tiếp thị cũng đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về công nghệ và phân

tích dữ liệu Các doanh nghiệp cần có kiến thức và kỹ năng để tận dụng tối đa tiềm năng của Big Data

và AI Đồng thời, việc đảm bảo sự minh bạch và đạo đức trong việc sử dụng dữ liệu cũng là một yếu tố

quan trọng để đảm bảo lòng tin từ khách hàng Điều quan trọng là các doanh nghiệp phải có chiến lược

rõ ràng và phù hợp để sử dụng Big Data và AI một cách hiệu quả và đáp ứng nhu cầu của khách hàng

Điều này bao gồm việc nắm bắt mong muốn của khách hàng, thiết lập chính sách bảo mật thông tin, đào

tạo nhân lực và sự liên tục và linh hoạt trong việc áp dụng công nghệ mới nhất Nếu được triển khai đúng

cách, Big Data và AI sẽ mang lại lợi ích lớn cho các doanh nghiệp và tăng cường sự hài lòng của khách

hàng

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Đinh Thùy Dung (2023, 3 31) Customer Value là gì? Làm gì để tạo ra giá trị khách hàng?

Retrieved 5 2023, from Luật Dương Gia:

https://luatduonggia.vn/customer-value-la-gi-lam-gi-de-tao-ra-gia-tri-khach-hang/

2 Nguyễn Văn Dương (2023, 3 31) Chiến lược thị trường là gì? Nội dung và những điểm cần chú

trọng Retrieved 5 2023, from Luật Dương Gia:

https://luatduonggia.vn/chien-luoc-thi-truong-la-gi-noi-dung-va-nhung-diem-can-chu-trong/

3 Nguyễn Hưng (2021, 1 26) Big data là gì? Big data được ứng dụng ở đâu? Retrieved 5 2023,

from Giải pháp và Công nghệ VIETNIX: https://vietnix.vn/big-data-la-gi/

4 Nguyễn Minh Ngọc (2023, 2 12) Big Data Analytics là gì? Tại sao nó lại quan trọng? Retrieved

5 2023, from Bap Software: https://bap-software.net/vi/knowledge/what-is-big-data-analytics/

5 Tuyen Sinh (2021, 12 9) Trí tuệ nhân tạo là gì? Cơ hội việc làm khi học trí tuệ nhân tạo ra sao?

Retrieved 05 2023, from Trường Đại học Giao thông Vận tải Tp Hồ Chí Minh:

https://iec.ut.edu.vn/vi/tri-tue-nhan-tao-la-gi-co-hoi-viec-lam-khi-hoc-tri-tue-nhan-tao-ra-sao/

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a

900

6 Lê Minh Trường (2021, 8 27) Loại hình và nội dung hoàn thiện chiến lược thị trường của doanh

nghiệp thương mại? Retrieved 5 2023, from Luật Minh Khuê:

https://luatminhkhue.vn/loai-hinh-va-noi-dung-hoan-thien-chien-luoc-thi-truong-cua-doanh-nghiep-thuong-mai.aspx

7 Edelman, D C., & Abraham, M (2023, 3) Customer Experience in the Age of AI Retrieved 5

2023, from The Strategic Importance of a PC Refresh:

https://hbr.org/2022/03/customer-experience-in-the-age-of-ai

8 Erevelles, S., Fukawa, N., & Swayne, L (2015, 12 8) Big Data consumer analytics and the

transformation of marketing Retrieved 5 2023, from Journal of Business Research:

https://s.net.vn/JPHE

9 Gordon, J., Perrey, J., & Spillecke, D (2013, 7 22) Big Data, Analytics and The Future Of

Marketing And Sales Retrieved 5 2023, from Former Contributor: https://s.net.vn/3GME

10 Gunasekaran, D (2022, 11 17) Why is Big Data Analytics Important? Retrieved 5 2023, from

Linkedin: https://www.linkedin.com/pulse/why-big-data-analytics-important-antsbees

11 Ioseb (2021, 10 4) 5 Ways AI and Big Data Analytics Will Improve Your Marketing Efforts

Retrieved 5 2023, from Maxin AI:

https://www.maxinai.com/blog/2021/10/04/5-ways-ai-big-data-analytics-improve-marketing/

12 Lin, P (2022, 10 7) The Role of Big Data in AI-Powered Marketing Retrieved 5 2023, from

Marketing artificial intelligence institute:

https://www.marketingaiinstitute.com/blog/big-data-ai-powered-marketing

13 McGinn, J (2021, 8 5) Four Big Data Capabilities for Customer-Centricity Retrieved 5 2023,

from Informatica:

https://www.informatica.com/blogs/four-big-data-capabilities-for-customer-centricity.html

c7ee8eaa 6e7a5a0 b474 52f5b9 77b4 1f9 c6aee 2a01ad0196 f09 493a82 ec4 2e1d8 b78c8c4 233 f1298aa 4e2 cc1 6c68 7da2 22a65 fe7d9 ebf114bfcfa6a0e 104d1170 11e6767 7a94e 9cf5dcf4 81d7a65d25f4f7 492 c70ee4 6529a 0a8d0 045b1864 8d3 e9ff5f31 4e2a77 32b33ed 9a4d4 bc1 1b3 4240 c709 8bf6077 5b09 b0b69dc0a60 29 fc65 1f6 8288 b2a526 d78 71a5 c3e52a bcb76 f663e 7bba 0363fb5 06a396 2751 d68 d05228 b00 3115a5 d1e8 90d4 b40 05c4 21ad3ec4 dc4a5e62 b531 0c5 cb7c7a9 5d5 6 64f36 c48 d7fb4 f4b3 f8e 98db4d4 8ff5d8 b5a2 f883 ba7b3c7 2691 f699 28b5 3f8 3 e86352a d01 c703 c6 c6155 cf9057 8119e 7fe9 f82 30f6825 db01 077 b9e0b47a89 7 279c1 058d64b25c3 c1e 71a890 bb6 ed f3cb3e4 b10 f391 8a6b4 25a4b96c33e6 b52 5bf0 8353 c6efdbdd55 f94 60367a 1a219 0195 fc1 fcd0c51c8d69 d7b77634a 0f8 4 a68d979 76fb5 f9312 d84 bc0 d5fb1e 614f9149 8e5b18389 4b5 d3f5200 5b0a5 01f 5b24e3ff 582d497e b5e27 03138 dd3 1d4 935b7548 cb4 0bf4dc0b9 cc25f6605 8a7 c365aa2 22e58 532a1e 8c1 6b1 69ef501dfc48994 e3e07 e54a5 d7ee4 407a2e 9617 b5f8 82b2 f6 b852e 6307 3280a b5b8 78bc4dcdfcc6ff6b2f2 0d30 7e9d0f4 35fb32 11e0e9 de8ba 18d7 02a2 c92 c0cb784 4ac6 0f26 c1 c054 6b04 c8 cd1 24f53e34 e989

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a

c7ee8eaa 6e7a5a0 b474 52f5b9 77b4 1f9 c6aee 2a01ad0196 f09 493a82 ec4 2e1d8 b78c8c4 233 f1298aa 4e2 cc1 6c68 7da2 22a65 fe7d9 ebf114bfcfa6a0e 104d1170 11e6767 7a94e 9cf5dcf4 81d7a65d25f4f7 492 c70ee4 6529a 0a8d0 045b1864 8d3 e9ff5f31 4e2a77 32b33ed 9a4d4 bc1 1b3 4240 c709 8bf6077 5b09 b0b69dc0a60 29 fc65 1f6 8288 b2a526 d78 71a5 c3e52a bcb76 f663e 7bba 0363fb5 06a396 2751 d68 d05228 b00 3115a5 d1e8 90d4 b40 05c4 21ad3ec4 dc4a5e62 b531 0c5 cb7c7a9 5d5 6 64f36 c48 d7fb4 f4b3 f8e 98db4d4 8ff5d8 b5a2 f883 ba7b3c7 2691 f699 28b5 3f8 3 e86352a d01 c703 c6 c6155 cf9057 8119e 7fe9 f82 30f6825 db01 077 b9e0b47a89 7 279c1 058d64b25c3 c1e 71a890 bb6 ed f3cb3e4 b10 f391 8a6b4 25a4b96c33e6 b52 5bf0 8353 c6efdbdd55 f94 60367a 1a219 0195 fc1 fcd0c51c8d69 d7b77634a 0f8 4 a68d979 76fb5 f9312 d84 bc0 d5fb1e 614f9149 8e5b18389 4b5 d3f5200 5b0a5 01f 5b24e3ff 582d497e b5e27 03138 dd3 1d4 935b7548 cb4 0bf4dc0b9 cc25f6605 8a7 c365aa2 22e58 532a1e 8c1 6b1 69ef501dfc48994 e3e07 e54a5 d7ee4 407a2e 9617 b5f8 82b2 f6 b852e 6307 3280a b5b8 78bc4dcdfcc6ff6b2f2 0d30 7e9d0f4 35fb32 11e0e9 de8ba 18d7 02a2 c92 c0cb784 4ac6 0f26 c1 c054 6b04 c8 cd1 24f53e34 e989

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a

007831 f08 be8d9d7ff3 b76ae 1592ff8e 63eb f42 c19 6b4e 12415 4cc9ae7 9f3 34b 4ff81fc08e7 f157 c55 64f5d7e 0d0 b616 f418 78ddc6 c0a3 3da66 3243 588b128 c0 7e0e875 d038 1c6 12a3 c660 2b1e c6b1d05 b9 cc6 f02 11d9 93d8 2ab8 c510 c6e 2f3 3 7cf78f9aeb78 42a85 d478 d5e b2f44c4d87 5da7 c36a2 c1a9 f55 baf5 d9e0 2ce8 c5 4c13 fcf09d1ef3f6 867ac773 fc0 c859 d3 f430e 90b3 6fe3 2a401 d79a7a 3c2 6f8 6 c7a175 df1a3207 5f6a 3e081 53c84e7a0 533 c10 d158e 0d50fb4a 8d8 b94 f2f729 f 1355bea 1087 be4b57d7 b92 7eff6702 465a1 b9d2 3a389 409 c39a30 312b5fe0 6fe 62b8ff4 cfb7b2 b498 1e6 c5e54 de90e 94c0130 0f8e 5158 f5 b0044 471 f83d013 f7 ab27a6e2 e738a2 f0 c256 bd5 9b74 d78e 78c6c1 597b758e5 5e7 f9d6 025 c9f2685a