- Mô hình dự đoán là gì? Các nhà phát triển ứng dụng có thể tận dụng AI như thế nào? Ông Anton Ogay, Product Owner thuộc bộ phận App Campaigns tại Yandex Ads - một trong những mạng quảng cáo lớn nhất toàn cầu đã có những giải đáp câu hỏi nêu trên…

Theo Anton Ogay, mô hình dự đoán từ lâu đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, đặc biệt trong các lĩnh vực như bán lẻ, ngân hàng, sản xuất và tiếp thị. Mô hình dự đoán vạch ra tầm nhìn tầm nhìn và cách vận hành trong tương lai, từ đó giúp nhà quản lý đưa ra giải pháp tốt nhất. Trong tiếp thị, các mô hình dự đoán giúp nhà lãnh đạo phân khúc chính xác nhóm đối tượng để tập trung chiến dịch hiệu quả hơn, xác định nhóm khách hàng chính, quyết định chiến lược tối ưu hóa, v.v. Ngày nay, với sự bùng nổ của công nghệ AI và các giải pháp dựa trên dữ liệu, mô hình dự đoán ngày càng trở nên tự động, chính xác và mạnh mẽ hơn.

Theo thời gian, mô hình dự đoán ngày càng được các tổ chức ứng dụng rộng rãi. Để có được những dự đoán chính xác các tổ chức cần phải có đủ nhân lực và vật lực, cụ thể là các chuyên gia phân tích dữ liệu và nguồn dữ liệu đủ đa dạng. Tuy nhiên, điều này cực kì tốn kèm về mặt thời gian và tài nguyên của doanh nghiệp. Ngày nay, với AI, những thách thức này đã được giải quyết, vì thuật toán AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác, giảm thời gian và nguồn lực cần thiết nhưng vẫn đảm bảo chất lượng của dự đoán.

Anton Ogay đưa ra ví dụ, hiện tại, có rất nhiều các công ty và tổ chức đã áp dụng AI trong dự đoán, điển hình là các công ty công nghệ. Một ví dụ có thể kể tới là AppMetrica, nền tảng phân tích ứng dụng thuộc Yandex Ads, đã cập nhật tính năng Dự đoán Giá trị vòng đời (LTV) để đo lường giá trị vòng đời của khách hàng và Dự đoán Tỷ lệ rời bỏ (Churn) để dự đoán thời điểm người dùng ngừng sử dụng ứng dụng (gỡ cài đặt ứng dụng, xóa đăng ký…).

LTV là số liệu quan trọng để đo lường doanh thu trung bình do người dùng tạo ra trong thời gian họ sử dụng ứng dụng. Và Churn sẽ giúp họ xác định nhóm người dùng ít trung thành nhất. Trên cơ sở này, chủ sở hữu ứng dụng có thể xác định phân khúc người dùng tiềm năng từ LTV cao nhất cho tới nhóm người dùng có LTV thấp nhất và quyết định chiến lược thu hút, tương tác và giữ chân người dùng một cách rõ ràng thay vì dàn trải thời gian và nguồn lực cho những chiến dịch mơ hồ, gây lãng phí nguồn lực công ty.

Điều này sẽ giúp tối ưu nguồn lực của công ty dựa trên tệp người dùng có sẵn vì trên thực tế, chi phí để có được người dùng mới cao hơn nhiều so với chi phí để giữ chân người dùng hiện tại.

Theo Anton Ogay, các nhà phát triển ứng dụng có thể tận dụng sức mạnh của AI để nhiều khía cạnh của sản phẩm. Chuyên gia đến từ Yandex Ads đã đưa ra một số gợi ý.

Thứ nhất, cá nhân hóa Trải nghiệm người dùng. Triển khai thuật toán AI để phân tích hành vi, sở thích và tương tác của người dùng trong ứng dụng. Bằng cách cá nhân hóa nội dung, đề xuất và thông báo dựa trên dữ liệu người dùng cá nhân, nhà phát triển có thể nâng cao mức độ tương tác và giữ chân người dùng.

Thứ hai, phân tích dự đoán. Sử dụng phân tích dự đoán do AI cung cấp để dự báo xu hướng người dùng, xác định các vấn đề tiềm ẩn và tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và thói quen người dùng, nhà phát triển có thể đưa ra quyết định đúng đắn để cải thiện sự hài lòng của người dùng và đồng thời tối ưu ứng dụng hiệu quả hơn.

Cuối cùng, kiếm tiền từ ứng dụng. Sử dụng thuật toán AI và các dự báo được AI cung cấp để cải thiện chiến lược quảng cáo trong ứng dụng. AI có thể giúp nhà phát triển xác định người dùng có giá trị cao, xác định mục tiêu quảng cáo chính xác hơn và tối ưu hóa cơ hội kiếm tiền trong khi vẫn duy trì trải nghiệm hài lòng của người dùng.

Phạm Lê