AI

Tương lai của Big Data với các xu hướng và tiến bộ công nghệ

content2 — Wed, 17 May 2023 04:42:29 +0000

Tương lai của Big Data với các xu hướng và tiến bộ công nghệ content2 T4, 05/17/2023 - 11:42 Chiến lược

Cả hệ sinh thái dữ liệu đều kết nối sâu sắc với phần mềm và các tiến bộ công nghệ khác. Nó theo sát từng bước chân, và đảm nhiệm các khía cạnh cụ thể cũng như yếu tố để thúc đẩy tốc độ phát triển, cung cấp thêm giá trị, đạt được kết quả cao hơn và trở thành tài nguyên đáng giá. Và như ai cũng biết, công nghệ đang phát triển vượt bậc, và dữ liệu cũng vậy.

machine learning AI iot

Hãy cùng đi vào tìm hiểu chi tiết hơn về các tiến bộ này và cách chúng ảnh hưởng tới tương lai tổng thể của Big Data.

Bài viết liên quan

Một số xu hướng phổ biến nhất cũng như các tiến bộ bộ công nghệ đã định hình hệ sinh thái dữ liệu trong những năm tới đây sẽ là IoT (Internet of Things), AI (Trí tuệ nhân tạo) và Machine Learning. Vì thế, hãy đi vào tìm hiểu chi tiết hơn về các tiến bộ này và cách chúng ảnh hưởng tới tương lai tổng thể của Big Data.

IoT (Internet of Things)

Chỉ vài năm trước, thiết bị thông minh duy nhất ta có chỉ là smartphone - điện thoại thông minh, và IoT mới chỉ là một khái niệm. Tua nhanh tới ngày này, khi chúng ta đã hoàn toàn được bao quanh bởi TV thông minh, đồng hồ thông minh, kính thông minh, tủ lạnh thông minh, bóng đèn thông minh, máy làm cafe thông minh, máy nướng bánh mì thông minh,... ta đang thực sự sống trong một mạng lưới hỗ trợ trực tiếp bởi công nghệ.

Có hàng tỉ thiết bị vật lí trên thế giới giờ đây đã được kết nối với internet, bằng cách thu thập và chia sẻ dữ liệu. Hầu như mọi thứ có thể trở thành một phần của IoT, chỉ bằng cách thêm trí tuệ kỹ thuật số. Với cách đó, bạn có thể cho phép bất kỳ đối tượng vật lý nào giao tiếp dữ liệu thời gian thực mà không liên quan đến con người thực. Các thiết bị thông minh giúp ta đơn giản hóa, sắp xếp hợp lý và tự động hóa các công việc cũng như thói quen hàng ngày của mình, đồng thời trong quá trình đó, thu thập một lượng lớn dữ liệu.

Đọc thêm: BIG DATA – Chìa Khóa Thành Công của marketing Thời Đại Số

Một thành phố thông minh chỉ là một ví dụ về việc một dự án IoT có thể tiến bộ và khổng lồ như thế nào. Thu thập dữ liệu từ công dân và các thiết bị của họ, rồi xử lý và phân tích dữ liệu để quản lý và vận hành cả một hệ thống thành phố, từ giao thông, trường học tới bệnh viện, hệ thống thông tin, nhà máy điện, tiện ích, mạng lưới cấp nước, quản lý chất thải…

Tới 2025, sẽ có khoảng 75 tỉ thiết bị IoT trên thế giới.

Công nghệ thì cứ tiếp tục tiến bộ, giá của các thiết bị thông minh thì tiếp tục giảm, cho phép càng nhiều người dùng bắt đầu tiếp cận cuộc sống IoT. Xu hướng này sẽ tiếp tục trong một vài năm tới, và ta có thể kì vọng sự tăng trưởng theo cấp số nhân về số lượng dữ liệu thiết bị thông minh sẽ được tạo ra.

Nhiều dữ liệu hơn nghĩa là nhiều insight chính xác hơn, nhiều giá trị hơn và đương nhiên, nhiều cơ hội tăng thu nhập hơn.

AI (Trí tuệ nhân tạo) và Machine Learning

Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning vẫn còn trong giai đoạn sơ khai, nhưng đã có những bước tiến đáng kể (ChatGPT là một ví dụ điển hình). Điều đó đặc biệt đúng khi ta nói về việc sử dụng rộng rãi trong thương mại, nhưng tiềm năng của chúng là rất lớn, dựa vào khả năng cung cấp cho các doanh nghiệp những insight cực kỳ sâu sắc khi phân tích dữ liệu. Trên hết, với số tiền lớn đang được đầu tư vào trí tuệ nhân tạo, thật dễ dàng để thấy cả AI và Machine Learning đều sẵn sàng trở thành những thành phần quan trọng của ngành dữ liệu. Chúng có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán và có được thông tin chi tiết có giá trị về hoạt động kinh doanh.

37% tổ chức đã triển khai AI dưới một số hình thức - tăng 270% trong bốn năm qua.

Đọc thêm: Big data và tác động của nó tới doanh nghiệp — chuyển data thành lợi nhuận

Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning cho phép các hệ thống học hỏi từ dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra quyết định với sự can thiệp tối thiểu của con người. Lợi ích của việc sử dụng trí tuệ nhân tạo và Machine Learning trong hệ sinh thái Big Data thực sự đã tăng gấp đôi. Khía cạnh AI có thể cung cấp trải nghiệm người dùng cực kỳ được cá nhân hóa, có thể dẫn đến việc người dùng tạo ra nhiều dữ liệu hơn với chất lượng cao hơn nhiều. Khả năng của Machine Learning để thực hiện phân tích dữ liệu cực kỳ phức tạp sẽ cho phép doanh nghiệp áp dụng, hướng dẫn, từ đó ra các quyết định rất chính xác.

Một vài công ty lớn như Amazon và Netflix đã sử dụng các thuật toán đề xuất do AI hỗ trợ. Amazon có “Khách hàng mua sản phẩm này cũng mua …” và hệ thống đề xuất trí tuệ nhân tạo của Netflix đã tiết kiệm tới 1 tỉ đô/năm cho công ty - 75% lựa chọn của người dùng trên Netflix đều đến từ các gợi ý đó. Bạn cũng có thể để ý rằng số thiết bị có nhận diện khuôn mặt cũng đang tăng nhanh, và mức tăng trưởng đó đến từ sự cải thiện về độ chính xác trong công nghệ nhận dạng khuôn mặt cũng được hỗ trợ bởi AI.

Theo nghiên cứu của các E-marketer, khoảng 112 triệu người ở Mỹ sẽ sử dụng trợ lý giọng nói cho nhiều mục đích khác nhau - Siri, Cortana, Google Assistant và Amazon Alexa chỉ là một trong vô vàn ví dụ của trợ lý cá nhân thông minh. Hơn nữa, với công nghệ machine learning, bạn có thể tự động hoá phản hồi với tấn công mạng mà không cần con người can thiệp.

Những điều các nhà lãnh đạo cần biết về thiết kế và trải nghiệm khách hàng CX Tìm hiểu 8 phương pháp nghiên cứu UX - UX Research phổ biến nhất Bạn đã biết về Quy tắc thiết kế UI cho website? Liệu các trợ lý ảo có nên cố gắng giống con người? 5 vấn đề phổ biến của doanh nghiệp được giải quyết bằng công nghệ thời đại số

Off

Triển khai AI để nâng cao trải nghiệm khách hàng

content2 — Mon, 31 Oct 2022 11:19:46 +0000

Triển khai AI để nâng cao trải nghiệm khách hàng content2 T2, 10/31/2022 - 18:19 UX/UI

Machine learning và trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển mạnh mẽ những năm gần đây. Con người ngày càng nỗ lực để cấu trúc dữ liệu cũng như xây dựng sản phẩm tương thích với cách máy móc “đọc”, dẫn tới một thế giới, nơi mà AI là một lựa chọn thực tế cho bất kì tập đoàn hay tổ chức nào.

AI giúp hiểu khách hàng hơn

Ứng dụng dễ thấy nhất của AI là để đi sâu vào tâm trí người dùng.

Trước hết, hãy tự coi bản thân là một doanh nghiệp, đã hợp nhất dữ liệu để AI có thể khai thác tất cả tương tác với khách hàng cụ thể. Như vậy, doanh nghiệp sẽ có trong tay một lượng thông tin khổng lồ để hiểu hơn về khách hàng, đồng thời cá nhân hoá mọi cấp độ trải nghiệm nghĩa là:

Cá nhân hoá các lựa chọn về sản phẩm cung cấp: Bằng cách phân tích thói quen mua sắm của khách hàng lẻ và tệp khách hàng tổng hợp, AI có thể đưa đúng những sản phẩm cần thiết tới người mua.
Cá nhân hoá phương pháp giao tiếp: Bằng cách đánh giá toàn bộ hành trình mua hàng qua dữ liệu từ khách hàng, AI có thể tìm kiếm mối liên kết giữa khách hàng, sản phẩm và các kênh truyền thông, từ đó tích cực giao tiếp tại điểm chạm họ quan tâm nhất.
Cá nhân hoá thời gian phục vụ và sản phẩm: Bằng cách nhìn vào dữ liệu nội và ngoại bộ, AI có thể dự đoán thời gian tốt nhất để cung cấp sản phẩm, và từ đó chuyển từ dự đoán ý định mua hàng sang dự đoán nhu cầu sản phẩm và dịch vụ.

Nói chung, cá nhân hoá nghĩa là khách hàng chỉ tương tác với doanh nghiệp khi họ cần, tại nơi họ muốn, và về đúng những gì họ đang quan tâm tại thời điểm đó.

AI tăng tốc độ hỗ trợ khách hàng

Một bước phát triển tột bậc khác của AI là cải thiện tối đa tốc độ hỗ trợ cũng như chất lượng dịch vụ khách hàng. AI đã làm điều này qua hai cách:

Thứ nhất, AI dự đoán thời điểm khách cần hỗ trợ, và sẽ chủ động đưa ra yêu cầu và các thông tin về sản phẩm để khách hàng bớt cảm thấy cần hỗ trợ hơn.
Thứ hai, AI sẽ tự động giúp người dùng khi giảm thời gian chờ đợi liên lạc trực tiếp. AI cũng có thể thực hiện một số thao tác đơn giản thay cho đội support, tối ưu các thao tác phức tạp trước khi chuyển tới người thật, từ đó cải thiện trải nghiệm khách hàng

AI tạo nên những sản phẩm tốt hơn

Có khả năng liên kết những thông tin và biến trong tập dữ liệu mà các nhà phân tích thường không nhìn ra, AI sẽ giúp quá trình thiết kế sản phẩm dễ hơn. Khi tiếp cận vấn đề trong thiết kế sản phẩm, ta thường có xu hướng định nghĩa những biến số ta thấy, lí do cũng như giải pháp tiềm năng. Bức tranh tổng thể thường quá phức tạp nên ta thường bỏ qua một vài tham số khác.

Ngược lại, AI sẽ nhìn vào tổng thể bức tranh, ở mọi khía cạnh về cả khách hàng và cách dùng của sản phẩm để tối ưu. Sử dụng AI sẽ rất có ích khi chạy thí nghiệm và thử nghiệm để phát triển các giải pháp tối ưu khác.

Các insight này có thể đưa tới cho bên Product để cải tiến sản phẩm. Nhìn chung, ý tưởng này nghĩa là AI có thể giúp team sản phẩm định hình các vấn đề cần giải quyết rõ hơn và dựa trên lăng kính tổng thể của người dùng, thay vì góc nhìn hạn chế của bản thân.

AI tối ưu hành trình khách hàng

Hành trình khách hàng có thể được cải thiện tối ưu với AI. Bằng cách nhìn vào tổng thể cách khách hàng tương tác, AI có thể tìm được thói quen và hành vi người dùng thường có với doanh nghiệp, từ đó phát triển luồng người dùng tốt và hiệu quả hơn.

Kết

Sự phát triển trong cấu trúc dữ liệu, tích hợp hệ thống, giảm thiểu chi phí tính toán, cách xử lý ngôn ngữ tự nhiên và machine learning đã biến AI trở thành một phần cuộc sống chúng ta.

Trên đây là một số cách hoạt động của AI, tác động tới mọi yếu tố thuộc về trải nghiệm khách hàng để phát triển tổng thể. Sản phẩm tốt hơn sẽ ít phải hỗ trợ hơn. Kênh giao tiếp được cá nhân hoá cũng sẽ dẫn tới người dùng thỏa mãn khi rút ví. Trải nghiệm khách hàng tối ưu sẽ luôn đi cùng lối giao tiếp đúng lúc, đúng chỗ, đúng cách.

Và AI sẽ ghép những mảnh ghép phức tạp và đưa trải nghiệm khách hàng CX lên một tầm cao mới.

AI thiết kế trải nghiệm Hành trình trải nghiệm khách hàng Big Data

Trong bài viết này, chúng ta hãy cùng đi vào 4 cách ứng dụng AI để nâng cao trải nghiệm khách hàng CX.

AI hiểu khách hàng hơn

Ứng dụng dễ thấy nhất của AI là để đi sâu vào tâm trí người dùng.

Cá nhân hoá các lựa chọn về sản phẩm cung cấp: Bằng cách phân tích thói quen mua sắm của khách hàng lẻ và tệp khách hàng tổng hợp, AI có thể đưa đúng những sản phẩm cần thiết tới người mua.
Cá nhân hoá phương pháp giao tiếp: Bằng cách đánh giá toàn bộ hành trình mua hàng qua dữ liệu từ khách hàng, AI có thể tìm kiếm mối liên kết giữa khách hàng, sản phẩm và các kênh truyền thông, từ đó tích cực giao tiếp tại điểm chạm họ quan tâm nhất.
Cá nhân hoá thời gian phục vụ và sản phẩm: Bằng cách nhìn vào dữ liệu nội và ngoại bộ, AI có thể dự đoán thời gian tốt nhất để cung cấp sản phẩm, và từ đó chuyển từ dự đoán ý định mua hàng sang dự đoán nhu cầu sản phẩm và dịch vụ.

Đọc thêm: Nghiên cứu người dùng: Không gì hiệu quả hơn đặt đúng câu hỏi

AI tăng tốc độ hỗ trợ khách hàng

Một bước phát triển tột bậc khác của AI là cải thiện tối đa tốc độ hỗ trợ cũng như chất lượng dịch vụ khách hàng. AI đã làm điều này qua hai cách:

Thứ nhất, AI dự đoán thời điểm khách cần hỗ trợ, và sẽ chủ động đưa ra yêu cầu và các thông tin về sản phẩm để khách hàng bớt cảm thấy cần hỗ trợ hơn.
Thứ hai, AI sẽ tự động giúp người dùng khi giảm thời gian chờ đợi liên lạc trực tiếp. AI cũng có thể thực hiện một số thao tác đơn giản thay cho đội support, tối ưu các thao tác phức tạp trước khi chuyển tới người thật, từ đó cải thiện trải nghiệm khách hàng

AI tạo nên những sản phẩm tốt hơn

Ai tối ưu hành trình khách hàng

Đọc thêm: Cải thiện hành trình trải nghiệm khách hàng chất lượng qua những điểm chạm tinh tế

Kết

Và AI sẽ ghép những mảnh ghép phức tạp và đưa trải nghiệm khách hàng CX lên một tầm cao mới.

Làm sao để thiết kế tìm được tới insight chất lượng? Cách nhận thức thị giác (Visual Perception) hoạt động Chiến lược thiết kế trải nghiệm khách hàng cho website thương mại điện tử Nỗ lực nhận thức: Quá trình khác biệt hóa hình thức để đáp ứng nghệ thuật 3 lý do để đầu tư nhiều hơn vào UX - trải nghiệm người dùng Hiện đại hoá Trải nghiệm tự phục vụ trong các sản phẩm số ngành Ngân hàng

Off