Module 1: Khám phá AI – Tại sao nó lại quan trọng với bạn?
Mục tiêu: Hiểu AI là gì và những thuật ngữ cơ bản theo cách dễ hiểu.
- Giải thích các khái niệm: AI, Machine Learning, Deep Learning, Generative AI.
- Xu hướng AI đang làm mưa làm gió trong ngành Marketing từ 2020 đến 2030.
- Lợi ích cá nhân: Tiết kiệm thời gian, tối ưu chi phí, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
Những gì bạn nhận được:
- Giải thích các khái niệm bằng ngôn ngữ thân thiện, không hàn lâm.
- Các ví dụ thực tế minh họa AI đã và đang thay đổi cách làm Marketing.
- Giới thiệu các công cụ giúp bạn tạo nội dung tự động.
Module 2: Làm quen với Công nghệ AI Cốt lõi trong Marketing
Mục tiêu: Hiểu và trải nghiệm các công nghệ AI chính mà bạn sẽ sử dụng hàng ngày.
- Natural Language Processing (NLP): Dùng AI để tạo nội dung tự động, xây dựng chatbot hỗ trợ khách hàng.
- Computer Vision: Sử dụng AI để nhận diện hình ảnh và phân tích nội dung hình ảnh/video.
- Predictive Analytics: Dự đoán hành vi khách hàng và phân khúc thị trường hiệu quả.
- Generative AI: Tạo ra nội dung sáng tạo như hình ảnh và văn bản tự động.
Công cụ mẫu:
- ChatGPT, Copy.ai (NLP).
- MidJourney (Computer Vision).
- Google Analytics AI (Predictive Analytics).
Module 3: Ứng dụng AI Vào Công Việc Marketing Hàng Ngày
Mục tiêu: Áp dụng trực tiếp các công cụ AI vào các hoạt động Marketing thường nhật.
- Content Marketing: Sử dụng AI để viết blog, email marketing, kịch bản video.
- Quảng cáo: Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo tự động (Programmatic Advertising).
- Social Listening & Phân tích phản hồi: Theo dõi và phân tích phản hồi khách hàng qua mạng xã hội.
- Personalization: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng như Netflix hay Amazon gợi ý nội dung/sản phẩm.
- Crisis Management: Sử dụng AI dự báo và quản lý khủng hoảng truyền thông qua dữ liệu.
Công cụ mẫu:
- Brandwatch (Social Listening).
- Google Ads AI (Quảng cáo).
Module 4: Dữ liệu – Chìa khóa của AI
Mục tiêu: Hiểu vai trò của dữ liệu trong việc đưa ra quyết định thông minh và ứng dụng AI.
- Thu thập và xử lý dữ liệu: Cách thu thập dữ liệu khách hàng, làm sạch và xử lý thông tin để AI hoạt động hiệu quả.
- Công cụ phân tích dữ liệu: Hướng dẫn sử dụng Google Analytics, Power BI, Tableau để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- Predictive Modeling: Xây dựng các mô hình dự đoán như churn rate để hiểu rõ hành vi khách hàng.
- Đạo đức và bảo mật: Những lưu ý khi sử dụng dữ liệu: tuân thủ GDPR, tránh thiên vị và đảm bảo quyền riêng tư.
Module 5: Lập Kế hoạch & Triển khai AI trong Doanh nghiệp
Mục tiêu: Xây dựng chiến lược áp dụng AI phù hợp với doanh nghiệp hoặc cá nhân bạn.
- 5 bước áp dụng AI:
- Xác định bài toán cần giải quyết (ví dụ: thiếu insight khách hàng).
- Lựa chọn công cụ phù hợp (như Salesforce Einstein hoặc HubSpot AI).
- Thử nghiệm (Pilot) và đánh giá hiệu quả ban đầu.
- Đo lường kết quả (KPI như CTR, conversion rate).
- Mở rộng ứng dụng khi đã thành công.
- Hợp tác giữa team Marketing và Data Science để khai thác tối đa hiệu quả của AI.
Công cụ mẫu:
Kết luận
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ:
- Nắm vững các công cụ AI cần thiết cho Marketing và Truyền thông.
- Biết cách áp dụng AI để tạo nội dung, tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và phân tích dữ liệu khách hàng.
- Tự tin triển khai các dự án AI trong doanh nghiệp hoặc công việc cá nhân, nâng cao hiệu quả và đổi mới phương pháp làm việc.