Doanh nghiệp ngày càng ứng dụng AI trong nhiều hoạt động quan trọng, từ viết nội dung, phân tích dữ liệu, lên kế hoạch marketing cho tới chăm sóc khách hàng, tối ưu quy trình làm việc,… nhưng lại bỏ qua yếu tố nền tảng quan trọng: AI chỉ thực sự mạnh khi doanh nghiệp có dữ liệu riêng đủ tốt để AI học và khai thác.
Việc sử dụng AI dựa trên dữ liệu công khai trên internet sẽ cho ra những kết quả giống nhau, không tạo được giá trị khác biệt. Chính vì vậy, đây là lúc first-party data – dữ liệu riêng của doanh nghiệp - trở thành một lợi thế đặc biệt quan trọng.
1. Dữ liệu riêng là gì?
Là những thông tin được chính doanh nghiệp tự tạo ra trong quá trình vận hành.
Chẳng hạn:
● Thông tin khách hàng;
● Lịch sử giao dịch;
● Những thắc mắc khách hàng thường gặp;
● Các đánh giá, phản hồi của khách hàng.
● Dữ liệu website;
● Dữ liệu từ CRM;
● Hiệu quả đạt được của các chiến dịch marketing;
● Số liệu thu thập được từ các dự án đã triển khai.
Đây là những dữ liệu riêng mà các doanh nghiệp khác không có và không thể sao chép.
2. AI công khai ngày càng giống nhau
Hai doanh nghiệp cùng một câu hỏi: làm thế nào để SEO web hiệu quả? AI sẽ đưa ra câu trả lời tương tự:
● Nghiên cứu từ khóa;
● Tối ưu nội dung;
●Xây backlink;
● Nâng cao chất lượng trải nghiệm người dùng.
Kiến thức này rất phổ biến và có thể tìm thấy ở nhiều nguồn.
Tuy nhiên khi được doanh nghiệp cung cấp thêm các dữ liệu riêng như:
● 200 dự án SEO;
● Hàng nghìn từ khóa;
● Dữ liệu chuyển đổi;
● Lịch sử tăng trưởng traffic;
thì câu chuyện sẽ rất khác, AI có thể phân tích chính dữ liệu của doanh nghiệp để tìm ra những mô hình, xu hướng và bài học mà dữ liệu công khai trên internet không thể cung cấp.
3. Dữ liệu riêng tạo ra lợi thế mà đối thủ khó sao chép
Đối thủ có thể mua cùng phần mềm, cùng sử dụng các nền tảng AI, hoặc tuyển dụng nhân sự có năng lực tương tự.
Tuy nhiên, họ không thể dễ dàng sao chép được lịch sử khách hàng cảu bạn, dữ liệu về các dự án đã triển khai, hành vi và phản hồi của khách hàng và đặc biệt là những kinh nghiệm đã được tích lũy theo thời gian.
Đây chính là giá trị đặc biệt của dữ liệu riêng, tạo nên lợi thế cạnh tranh rất mạnh.
4. Website là nguồn tạo dữ liệu quan trọng
Website không đơn thuần chỉ là nơi giúp doanh nghiệp thu hút traffic, tiếp cận khách hàng. Nếu được xây dựng và khai tác đúng cách, đây còn là nguồn dữ liệu first-party vô cùng giá trị, giúp doanh nghiệp nắm rõ:
● Khách hàng tìm gì;
● Bài viết nào được quan tâm nhiều nhất?
● Khách hàng ở lại website trong bao lâu?
● Khách hàng tiếp tục truy cập vào trang nào trên web?
● Những sản phẩm/dịch vụ nào được quan tâm nhất?
Thông qua những dữ liệu này, doanh nghiệp sẽ hiểu rõ hơn về nhu cầu, hành vi, mối quan tâm của khách hàng hơn.
5. SEO cũng tạo ra dữ liệu thị trường
SEO không đơn thuần chỉ mang lại traffic, mà còn giúp doanh nghiệp nắm được:
● Xu hướng tìm kiếm;
● Những nhu cầu mới của khách hàng;
● Các từ khóa và chủ đề mới xuất hiện;
● Những vấn đề mà khách hàng đang thực sự quan tâm.
Theo thời gian, những thông tin này sẽ trở thành Market Intelligence (nguồn dữ liệu đầu vào) rất giá trị cho việc xây dựng chiến lược phát triển sản phẩm, nội dung, marketing,…
6. CRM là nơi dữ liệu khách hàng trở thành tài sản
Ngay cả khi sở hữu hàng nghìn khách hàng nhưng nếu doanh nghiệp không có hệ thống quản lý, khai thác dữ liệu thì sẽ bỏ lỡ phần lớn giá trị của mối quan hệ này.
CRM giúp doanh nghiệp lưu trữ những thông tin quan trọng như:
● Lịch sử tương tác;
● Nhu cầu;
● Sản phẩm đã mua;
● Thời điểm và tần suất mua hàng;
● Mức độ quan tâm và khả năng chuyển đổi.
Khi những dữ liệu này được cung cấp cho AI, doanh nghiệp sẽ được hỗ trợ phân tích sâu hơn để:
● Phân nhóm khách hàng theo từng nhu cầu;
● Dự đoán nhu cầu của khách hàng;
● Đề xuất cách thức và thời điểm chăm sóc khách hàng phù hợp;
● Tối ưu quy trình bán hàng.
7. AI càng phát triển, dữ liệu riêng càng có giá trị
Khi AI càng mạnh và trở nên phổ biến hơn, lợi thế của việc sở hữu công cụ AI sẽ ngày càng giảm
Lý do là vì ai cũng có thể dễ dàng tiếp cận và sử dụng AI.
Lúc này, điều tạo ra khác biệt sẽ là: AI được nuôi bằng dữ liệu nào?
Nếu dữ liệu đầu vào như nhau, kết quả sẽ giống nhau. Nhưng dữ liệu khác biệt, kết quả sẽ hoàn toàn khác.
8. Doanh nghiệp nên bắt đầu lưu dữ liệu từ hôm nay
Không cần phải chờ cho tới khi một xây hệ thống AI phức tạp thì mới thu thập dữ liệu. Doanh nghiệp có thể bắt đầu ngay bằng những việc rất đơn giản:
● Lưu lại những câu hỏi, vấn đề khách hàng thường gặp;
● Lưu dữ liệu Search Console, Analytics;
● Lưu lịch sử dự án;
● Ghi lại nguyên nhân thất bại và thành công;
● Chuẩn hóa dữ liệu CRM.
Khi được tích lũy dần theo thời gian, doanh nghiệp có thể dùng những dữ liệu này để phân tích, dự đoán và huấn luyện các hệ thống AI trong tương lai.
9. Dữ liệu phải có cấu trúc
Dữ liệu đồ sộ nhưng không được sắp xếp khoa học thì sẽ khó để khai thác hiệu quả.
Ví dụ:
● File Excel nằm nhiều nơi;
● Không thống nhất tên khách hàng;
● Không phân loại nội dung;
● Trùng dữ liệu.
Điều này cũng sẽ gây khó khăn cho AI khi phân tích.
Vì vậy, doanh nghiệp nên chuẩn hóa:
● Tên trường dữ liệu;
● Định dạng;
● Taxonomy;
● Quy trình nhập dữ liệu.
Đây có thể xem là nền móng của hệ thống dữ liệu doanh nghiệp.
10. Tri thức và dữ liệu cần kết nối với nhau
Trong khi dữ liệu cho biết điều gì đang diễn ra, thì tri thức giúp trả lời câu hỏi: vì sao nó xảy ra.
Ví dụ:
Dữ liệu cho thấy:
● Traffic giảm 30%.
Kinh nghiệm cho biết lý do:
● Có thể do mất nhóm từ khóa;
● Nội dung không được cập nhật;
● Thay đổi intent.
Khi tri thức và dữ liệu được kết hợp với nhau, AI sẽ hỗ trợ đưa ra quyết định phù hợp hơn.
11. AI không thay thế chất lượng dữ liệu
Garbage in, garbage out là nguyên tắc đã tồn tại từ rất lâu trong công nghệ.
Khi dữ liệu đầu vào sai, thiếu, hoặc không nhất quán, AI khó có thể đưa ra kết quả tốt.
Chính vì vậy, không chỉ AI, doanh nghiệp cần đầu tư cả vào:
● Chất lượng dữ liệu;
● Cách lưu trữ;
● Cách phân loại;
● Quyền truy cập.
12. Dữ liệu riêng cũng cần được bảo vệ
Khi dữ liệu ngày càng có giá trị thì vấn đề về bảo mật cũng cần được đặc biệt quan tâm.
Doanh nghiệp cần kiểm soát:
● Quyền truy cập;
● Dữ liệu nào được đưa vào AI;
● Dữ liệu nào không được chia sẻ;
● Cách sao lưu.
Lưu ý rằng, không phải tất cả dữ liệu đều nên đưa lên công cụ AI công khai.
13. Góc nhìn từ Trần Lê Group
Trần Lê Group xem AI là một lớp công nghệ hỗ trợ cho hệ thống có sẵn. Tuy nhiên, nền tảng bên dưới vẫn phải là:
● Website;
● Dữ liệu;
● Nội dung;
● Tri thức;
● Quy trình.
Sau nhiều năm xây dựng, vận hàng web, SEO web và chạy quảng cáo Google Ads, doanh nghiệp sẽ tích lũy được một lượng dữ liệu rất lớn về:
● Hành vi tìm kiếm;
● Hiệu quả nội dung;
● Nhu cầu khách hàng;
● Chiến lược triển khai.
Nguồn dữ liệu này nếu được tổ chức khoa học, kết hợp với AI thì AI có thể hỗ trợ phân tích và khai thác sâu hơn rất nhiều so với việc chỉ sử dụng kiến thức chung trên internet.
14. Doanh nghiệp nào sẽ có lợi thế trong vài năm tới?
Không hẳn là doanh nghiệp biết dùng AI sớm nhất, mà sẽ là doanh nghiệp:
● Sở hữu nguồn dữ liệu riêng tốt nhất;
● Biết cách sắp xếp, lưu trữ dữ liệu khoa học nhất.
● Lưu lại tri thức;
● Chuẩn hóa quy trình;
● Biết kết hợp AI với dữ liệu nội bộ.
Đây là lợi thế lớn, rất khó tạo ra trong thời gian ngắn.
15. Kết luận
AI ngày càng trở nên phổ biến và dễ tiếp cận, nhưng nguồn dữ liệu riêng thì không.
Chính vì vậy, doanh nghiệp nên bắt đầu xây dựng tài sản dữ liệu ngay từ hôm nay.
Mỗi khách hàng, mỗi dữ án đã triển khai, mỗi bài viết, mỗi chiến dịch hay mỗi lượt tìm kiếm,… đều có thể tạo thêm dữ liệu có giá trị.
Khi nguồn dữ liệu được lưu trữ và tổ chức khoa học, doanh nghiệp sẽ sở hữu nền tảng vững chắc để ứng dụng AI sâu hơn trong tương lai.
Trong kỷ nguyên AI, công cụ sẽ ngày càng giống nhau. Lợi thế thật sự sẽ thuộc về doanh nghiệp sở hữu dữ liệu riêng tốt hơn, hiểu dữ liệu sâu hơn và biết biến dữ liệu đó thành tri thức để ra quyết định tốt hơn.
ĐT
Link
giá trị của SEO https://www.tranlegroup.com/bao-gia-dich-vu-seo-tvc-5-tv-1888.aspx
giải pháp SEO https://www.tranlegroup.com/dich-vu-seo-gia-re-uy-tin-nhat-tvc-2-tv-9234.aspx