Học máy (Machine Learning) - một nhánh của AI (Trí tuệ nhân tạo), đang thay đổi cách các công ty sử dụng kho dữ liệu Big Data. Công nghệ này cho phép daonh nghiệp định hình lại hành vi của khách hàng của mình. Machine Learning dựa trên ý tưởng rằng máy móc có thể học hỏi từ dữ liệu thu được và nhận diện khuôn mẫu, dẫn đến khả năng đưa ra quyết định và dự đoán với một mức độ chính xác cao.
Mặc dù thuật ngữ Học máy (Machine Learning) đã xuất hiện từ lâu, tuy nhiên trong vài năm gần đây, đặc biệt là khi đại dịch Covid diễn ra thì công nghệ này đã thể hiện tiềm năng mang đến giá trị và lợi nhuận cho các doanh nghiệp. Theo một báo cáo của Research and Market, Machine Learning đã mang lại hơn 1 tỉ USD vào năm 2016 và vẫn tiếp tục phát triển mạnh mẽ cho đến năm 2025, dự kiến đạt 39,98 tỉ USD. Công nghệ này sẽ được áp dụng bởi tất cả ngành nghề, từ các công ty trong danh sách Fortune 500 đến các doanh nghiệp vừa và nhỏ, và thậm chí cả các cửa hàng buôn bán nhỏ lẻ.
Machine Learning có thể mang lại lợi ích như thế nào cho các công ty hàng đầu thế giới?
Hiện tại, mọi lĩnh vực từ bán lẻ đến phần cứng, sản xuất và truyền thông đều đang tận dụng được những lợi ích từ công nghệ học máy. Đừng để bản thân đứng ngoài cuộc chơi, hãy xem qua cách các công ty hàng đầu đang thành công như thế nào với Machine Learning:
1. Twitter
Cùng với việc giới thiệu chức năng tối ưu hóa hình thumbnail (hình thu nhỏ), Twitter muốn người dùng gắn kết hơn với nền tảng mạng xã hội của họ. Twitter nhận thấy rằng người dùng có xu hướng bỏ qua cả tấm ảnh nếu hình thumbnail hiển thị không hấp dẫn, dẫn đến đánh mất cơ hội tương tác. Do đó, Twitter tích hợp công nghệ Machine Learning để cắt ảnh của người dùng và cho phép họ xem trước ảnh với độ phân giải thấp. Từ đó tăng tương tác giữa người dùng với nhau và gắn bó hơn với nền tảng mạng truyền thông xã hội của họ.
Các Marketer cũng có thể tận dụng tính năng này bằng cách cho phép Twitter quyết định hình ảnh hiển thị cho các bài đăng. Vì công cụ phân tích của họ đã được phát triển tối ưu, chiến dịch tiếp thị của người dùng từ đó có thể dễ dàng đạt được phạm vi tiếp cận tối đa chỉ với một bức hình thumbnail hấp dẫn.
2. Apple
"Táo khuyết" được người dùng biết đến với hệ sinh thái khồng lồ cùng khả năng kết nối, tương tác giữa các thiết bị của họ. Với sự trợ giúp của Machine Learning, Apple đang ưu tiên cá nhân hóa thiết bị để phục vụ khách hàng những trải nghiệm mượt mà. Ví dụ: Apple hứa hẹn một tương lai mà Apple Watch có thể đề xuất một danh sách phát iTunes, với khả năng gợi ý từng thể loại nhạc như thư giãn hay sôi động tùy thuộc vào nhịp tim của người dùng.
Nếu doanh nghiệp của bạn sử dụng các thiết bị thông minh, bạn có thể bắt đầu kết nối nhiều mô hình tương tác chỉ với một cơ sở dữ liệu chung. Điều này cho phép bạn thu thập các thông tin chi tiết về chất lượng sản phẩm, qua đó cải thiện trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Vì các thiết bị có cùng một hệ thống cơ sở dữ liệu, Apple có thể dễ dàng nâng cao hiệu năng nhờ vào nhiều phương pháp khác nhau để phân tích dữ liệu.
3. Alibaba
Gã khổng lồ bán lẻ tại Trung Quốc - Alibaba, có hơn 500 triệu khách hàng tạo ra số lượng giao dịch tương đương mỗi ngày. Nhưng bạn có biết rằng mỗi khách hàng đó đều nhận được một hành trình mua sắm được thiết kế riêng cho họ, từ việc chọn đến mua sản phẩm?
Alibaba đã áp dụng công nghệ Machine Learning vào các cửa hàng trực tuyến của họ. Bot AI của họ - Ali Xiaomi, xử lý hầu hết các yêu cầu dịch vụ khách hàng tự động. Do đó, mỗi kết quả tìm kiếm đều đề xuất các gợi ý có tính chính xác cao và tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu của khách hàng đồng thời khuyến khích giao dịch nhiều hơn từ họ. Đó là một quá trình học tập liên tục của công nghệ Machine Learning, mọi hành động của khách hàng đều được ghi nhận và phân tích trong cơ sở dữ liệu của họ để ngày càng hiểu thêm về xu hướng mua hàng của người dùng.
4. Spotify
Spotify đã âm thầm triển khai công nghệ Machine Learning vào dịch vụ đề xuất nhạc yêu thích của người dùng. Bắt đầu từ hai nút “like” và “dislike” trong mục “Discover Weekly” của ứng dụng, Spotify đã tích hợp sâu công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing, NLP) để đọc các blog, bài báo, sau đó phân loại các nghệ sĩ và nhóm họ lại với nhau. Kết hợp với công cụ Phân tích âm thanh, Spotify có thể thu thập tất cả thông tin về bài hát và nghệ sĩ, đồng thời đưa ra những bài hát phù hợp nhất trên Discover Weekly cho người dùng.
Các chuyên gia cho rằng ngay cả Spotify cũng ngạc nhiên trước thành công của hệ thống Discover Weekly sau khi áp dụng công nghệ Machine Learning vốn không phải là thế mạnh của họ và không nằm trong kế hoạch phát triển của doanh nghiệp. Mặc dù sự cạnh tranh trở khắc nhiệt hơn khi Apple New Music Mix cũng đã áp dụng công nghệ Machine Learning, Spotify vẫn nhận được nhiều ưu ái từ khách hàng với dịch vụ đề xuất bài hát nổi tiếng của mình.
Nhìn chung, công nghệ Machine Learning đang tạo ra sự đổi mới đột phá trên tất cả các ngành công nghiệp khác nhau. Các công ty như Alibaba, Apple và Spotify đang xác định tương lai nơi các dịch vụ thông minh và nền tảng ảo trở thành tiêu chuẩn.
Theo TRG International
