AI và dữ liệu: Trí tuệ nhân tạo là đột phá hay "bình mới rượu cũ"?

Trong thời đại công nghệ số, AI và dữ liệu đang trở thành hai yếu tố thiết yếu trong chiến lược kinh doanh của các doanh nghiệp. Tuy nhiên, liệu AI có thực sự là một bước tiến đột phá hay chỉ là "bình mới rượu cũ"? Bài viết này sẽ Bizfly sẽ đi sâu vào vai trò quan trọng của dữ liệu trong việc tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng, cũng như cách mà doanh nghiệp có thể khai thác sức mạnh của AI để tạo ra giá trị thực sự. 

Từ "lượt thích" đến lòng trung thành: Hành trình chinh phục khách hàng bằng dữ liệu

Hãy tưởng tượng bạn là một thương hiệu bán lẻ toàn cầu, hiện diện tại cả cửa hàng truyền thống, trên các trang thương mại điện tử và các nền tảng mạng xã hội. Một khách hàng quen thuộc vừa nhấn "thích" một sản phẩm mới trên Instagram. Ngay lập tức, một trợ lý ảo tự động sẽ liên hệ với khách hàng và gửi đến họ một mã giảm giá cá nhân hóa nhằm "thúc đẩy" họ thực hiện bước tiếp theo trong hành trình mua sắm.

Trợ lý ảo sẽ chia sẻ một liên kết đến trang web của bạn, nơi khách hàng được trải nghiệm một trang mua sắm được thiết kế riêng, dựa trên mọi thông tin mà bạn biết về họ. Điều này giống như việc họ ghé thăm một cửa hàng chỉ bày bán những mặt hàng họ yêu thích, với kích cỡ phù hợp và nằm trong ngân sách của họ. Sau khi hoàn tất giao dịch, trợ lý ảo sẽ tiếp tục theo dõi để xem họ có hài lòng với sản phẩm hay không, đồng thời cung cấp giảm giá cho những sản phẩm bổ sung. Khách hàng sẽ cảm thấy mình như một VIP thực sự.

Từ việc tạo ra những tin nhắn tự động đến việc xây dựng trang web mua sắm cá nhân hóa và dịch vụ hậu mãi, AI đang ngày càng thể hiện vai trò quan trọng trong hành trình mua sắm. Nhưng điều làm cho những trải nghiệm kỹ thuật số được cá nhân hóa này trở nên khả thi không phải chỉ nhờ vào những mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) với hàng nghìn tỷ tham số, mà chính là một nền tảng dữ liệu mới, giúp tổng hợp và kết nối các điểm dữ liệu lại với nhau.

Nếu không có sự kết nối này, AI sẽ trở nên vô nghĩa. Thực tế, dự kiến rằng 30% dự án AI tạo sinh sẽ bị hủy bỏ vào năm 2025, một phần là do chất lượng dữ liệu kém.

AI và dữ liệu: "Bộ đôi hoàn hảo" cho trải nghiệm khách hàng vượt trội

Trí tuệ nhân tạo (AI) cần một lượng lớn dữ liệu để hoạt động hiệu quả. Nhiều doanh nghiệp tin rằng nếu họ tự đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) bằng cách sử dụng dữ liệu của riêng mình, họ có thể tạo ra một mô hình AI hiểu rõ về doanh nghiệp và khách hàng của họ.

Tuy nhiên, việc đào tạo LLM là một quá trình tốn kém, mất thời gian và yêu cầu chuyên môn cao. Đối với hầu hết các công ty, lựa chọn này không khả thi. Hơn nữa, khác với cơ sở dữ liệu, LLM không cho phép kiểm soát quyền truy cập dữ liệu, và việc tích hợp toàn bộ nội dung vào các ứng dụng và hệ thống hiện có cũng gặp nhiều khó khăn.

Thực tế, ngay cả khi bạn có thể đào tạo LLM của riêng mình, mô hình này sẽ không đảm bảo độ chính xác 100% trong thời gian dài. Nó chỉ biết những gì được đào tạo lần cuối. Ví dụ, mỗi khi bạn cập nhật hồ sơ khách hàng, LLM sẽ trở nên lỗi thời.

Một cách tiếp cận hiệu quả hơn là kết hợp LLM được đào tạo trước với nền tảng dữ liệu, giúp thu thập và kết nối thông tin từ nhiều hệ thống khác nhau, bất kể nguồn gốc hay loại dữ liệu. Bằng cách cung cấp cho AI một luồng dữ liệu và ngữ cảnh liên quan trong thời gian thực, bạn có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của đầu ra và nhanh chóng phát hiện các mẫu quan trọng.

Quay lại ví dụ ban đầu, khách hàng của chúng tôi đã tương tác với một bài đăng trên mạng xã hội trước khi kết nối với một trợ lý ảo để tìm hiểu thêm. Khi nhìn riêng lẻ, hai tương tác này có thể không có ý nghĩa lớn, nhưng khi kết hợp lại, chúng tạo thành một tín hiệu mua hàng rõ ràng. Hãy tưởng tượng điều này diễn ra ở quy mô lớn, thương hiệu có hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn tương tác như vậy mỗi ngày.

Chúng ta có thể dễ dàng hình dung một tương lai gần, nơi các tác nhân AI và nhân viên bán hàng cùng nhau xác định những cơ hội giá trị nhất và đưa ra các bước tiếp theo phù hợp nhằm tối ưu hóa dịch vụ và gia tăng doanh thu.

Ứng dụng đa dạng trong nhiều ngành nghề

Tương lai không chỉ giới hạn trong ngành bán lẻ tiêu dùng. Trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, các tác nhân tự động có khả năng xác minh quyền lợi của người đăng ký và đối chiếu một khối lượng lớn thông tin về bệnh nhân, chi tiết bảo hiểm và phạm vi bảo hiểm của hiệu thuốc, từ đó nhanh chóng tóm tắt các thông tin cần thiết. Ứng dụng của AI trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính, sản xuất và khoa học đời sống là vô hạn.

Tuy nhiên, AI chỉ có thể thực hiện những kỳ tích ấn tượng này khi có thể truy cập đúng dữ liệu, và đó là lúc siêu dữ liệu phát huy tác dụng. Hãy coi siêu dữ liệu như một hệ thống ghi nhãn, cung cấp các chi tiết quan trọng như thời điểm tạo hoặc sửa đổi tệp và ai là người thực hiện.

Siêu dữ liệu không chỉ mô tả mà còn sắp xếp dữ liệu, giúp việc tìm kiếm và sử dụng trở nên dễ dàng hơn. Điều này cho phép AI nhanh chóng tìm ra thông tin cần thiết để soạn thảo các thông điệp khách hàng được cá nhân hóa hoặc tạo danh sách các khách hàng tiềm năng hàng đầu.

Bằng cách kết hợp dữ liệu và siêu dữ liệu trong một nền tảng thống nhất, các doanh nghiệp có thể biến dữ liệu thô thành tài nguyên thực sự hữu ích. Điều này không chỉ mang lại những dự đoán AI chính xác hơn mà còn giúp tạo ra các kết quả đầu ra cá nhân hóa tinh vi hơn, tất cả từ một nền tảng duy nhất, kết nối chặt chẽ, gắn kết các thông tin theo cách mà dữ liệu bị phân tán không thể làm được.

Nền tảng dữ liệu: Chìa khóa cho sự thành công của AI

Nếu không có một nền tảng dữ liệu vững chắc để tổ chức và điều phối toàn bộ thông tin, AI sẽ khó có thể tạo ra giá trị thực sự. Nền tảng dữ liệu này là "xương sống" của một doanh nghiệp nhạy bén và linh hoạt, giúp dự đoán trước các thay đổi, nắm bắt cơ hội, và hiểu sâu sắc nhu cầu khách hàng, từ thời điểm họ cần đến cách bạn có thể đáp ứng. Độ chính xác này không chỉ mang lại trải nghiệm khách hàng hoàn hảo mà còn tạo dựng lòng trung thành bền vững.

Vậy làm thế nào để đạt được mức độ trưởng thành dữ liệu cần thiết để tối ưu hóa AI? Hướng dẫn chiến lược dữ liệu này sẽ cung cấp những phương pháp tối ưu để kết nối các nhóm kinh doanh và dữ liệu, sử dụng công cụ khám phá thông tin ẩn và hơn thế nữa.

Một nền tảng dữ liệu hợp nhất giúp doanh nghiệp xoay quanh khách hàng, cải thiện trải nghiệm và mở ra những cơ hội tăng trưởng mới. Điều này chính là yếu tố biến những tín hiệu nhỏ như "lượt thích" trên Instagram thành những đơn hàng giá trị. Nếu không có nền tảng này, AI của bạn chỉ đang hoạt động dựa trên những phỏng đoán.

Mong rằng, bài viết này của Bizfly - Giải pháp chuyển đổi số Marketing và bán hàng vận hành bởi VCCorp đã giúp bạn hiểu rõ hơn về mối quan hệ của AI và nền tảng dữ liệu. Hãy sử dụng chúng một cách hợp lý để phát huy hiệu quả tối đa, đem về những lợi ích tuyệt vời cho doanh nghiệp.