0903 789 968
304
Predictive Algorithms - Cá nhân hóa, thu hút, giữ chân và phát triển đối tượng khách hàng
Tiếp thị dự đoán liên quan đến việc tận dụng dữ liệu Big Data, để thấu hiểu người dùng và đưa ra những kế hoạch tiếp cận dựa trên những tiên đoán về các hành động tiếp theo của họ.
Các thuật toán có thể được thể hiện dưới dạng ngôn ngữ tự nhiên (ngôn ngữ giao tiếp thông thường của con người), ngôn ngữ lập trình (Programming Languages), mã giả (Pseudocode) hay sơ đồ.
Tiếp thị dự đoán đóng một vai trò quan trọng vì:
- Khi sử dụng phương pháp này, doanh nghiệp có thể tạo ra những nội dung được cá nhân hoá, đáp ứng nhu cầu riêng biệt của từng khách hàng.
- Doanh nghiệp có thể hiểu rõ những gì khách hàng mong muốn tìm hiểu nhờ sự trợ giúp của dữ liệu.
- Phân tích dự đoán sẽ chỉ mang lại lợi ích nếu doanh nghiệp hành động theo thông tin chi tiết mà hệ thống cung cấp.
- Predictive Algorithms cung cấp hành vi của đối tượng, nghiên cứu lịch sử người tiêu dùng, lịch sử mua hàng, phân tích trang Web và các lĩnh vực khác để làm nền tảng cho các chiến thuật tiếp thị.
- Predictive Algorithms được sử dụng để xác định phản hồi hoặc mua hàng của khách hàng, cũng như thúc đẩy cơ hội bán kèm.
Google Panda - Thuật toán cao cấp của Google
Google Panda là một trong những thuật toán của Google phát triển với mong muốn nhằm hỗ trợ cho công cụ tìm kiếm và trả về các kết quả chính xác, phù hợp nhất với nhu cầu người dùng.
Đồng thời, Google Panda cũng giúp thay đổi cách xếp hạng các kết quả tìm kiếm trên mạng tốt hơn và công bằng hơn.
Mục đích của Google Panda chính là việc xem xét chất lượng nội dung của Website, đồng thời, loại bỏ những phần nội dung sai phạm, nội dung rác hoặc những phần nội dung được Copy từ những trang khác.
Bên cạnh đó, Google Panda cũng giúp làm giảm sự hiện diện của các trang Web chất lượng thấp trong kết quả Organic Search của Google, đồng thời, sẽ có thưởng cho các trang Web có chất lượng cao.
Cẩm nang ứng dụng Xu hướng Predictive Algorithms
Có 2 lưu ý và yếu tố quan trọng cho xu hướng này, bao gồm ứng dụng:
- Máy học
Các công nghệ có khả năng này có thể học hỏi và phát triển sự hiểu biết của chúng một cách tự nhiên, chẳng hạn như dịch vụ phát trực tuyến tìm hiểu loại phim yêu thích và đề xuất các tiêu đề tương tự đang sử dụng máy học.
Có hai loại học máy chính: có giám sát (cần sự hướng dẫn của con người) và không có giám sát.
- AI
Trong khi máy học dựa trên ý tưởng rằng máy móc có thể học hỏi và thích ứng thông qua kinh nghiệm, thì AI đề cập đến một ý tưởng rộng hơn, nơi máy móc có thể thực hiện các tác vụ “một cách thông minh”.
Trí tuệ nhân tạo áp dụng học máy, học sâu và các kỹ thuật khác để giải quyết các vấn đề thực tế.
Lời kết
Khái niệm thuật toán vốn được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực công nghệ, trong toán học, trong ngành khoa học máy tính hay thậm chí là trong kinh doanh và Marketing, tuỳ thuộc vào từng điều kiện cụ thể, các thuật toán được ứng dụng theo những cách khác nhau.
