Là công ty đồ uống lớn nhất thế giới, Coca-Cola phục vụ hơn 1,9 tỷ lượt đồ uống mỗi ngày, với hơn 500 nhãn hiệu, bao gồm Diet Coke, Coke Zero, Fanta, Sprite, Dasani, Powerade, Schweppes và Minute Maid.
Dữ liệu lớn (big data) và trí tuệ nhân tạo (AI) tăng cường sức mạnh cho mọi hoạt động của Coca-Cola. Giám đốc đổi mới sáng tạo kỹ thuật số toàn cầu, ông Greg Chambers, cho biết: “Trí tuệ nhân tạo là nền tảng cho mọi thứ chúng tôi làm. Chúng tôi tạo ra những trải nghiệm thông minh. Trí tuệ nhân tạo là hạt nhân mang lại sức mạnh cho những trải nghiệm đó.”1
Trí tuệ nhân tạo đang giúp giải quyết vấn đề gì?
Việc marketing nước giải khát trên toàn cầu với một phương pháp giống nhau không phải là một phương pháp phù hợp. Các sản phẩm của Coca-Cola đã được marketing và bán tại hơn 200 quốc gia. Trong mỗi thị trường này đều có sự khác biệt vùng miền về hương vị, hàm lượng đường và calo, sự ưa thích thương hiệu và các đối thủ cạnh tranh mà công ty phải đối mặt.
Điều này có nghĩa là, để luôn dẫn đầu thị trường của tất cả các quốc gia trên thế giới, Coca-Cola phải thu thập và phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ từ các nguồn khác nhau để xác định 500 thương hiệu có tiềm năng được khách hàng đón nhận. Thậm chí, hương vị từ các thương hiệu nổi tiếng nhất của Coca-Cola cũng có sự khác biệt ở từng quốc gia và việc hiểu được thị hiếu từng vùng miền là một nhiệm vụ cực kỳ phức tạp.
Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng như thế nào trong thực tế?
Coca-Cola phục vụ một lượng lớn đồ uống mỗi ngày thông qua các máy bán hàng tự động. Với các máy bán hàng hiện đại hơn, khách hàng sẽ tương tác với máy thông qua màn hình cảm ứng, khách hàng sẽ được chọn sản phẩm họ muốn và thậm chí còn có thể tùy chỉnh sản phẩm với các “chai nước” có nhiều hương vị khác nhau. Coca-Cola đã bắt đầu trang bị cho những chiếc máy bán hàng tự động này các thuật toán AI có thể cho phép chúng quảng cáo đồ uống và hương vị mà nhiều khả năng sẽ được đón nhận tại nơi chúng được cài đặt.2
Các máy bán hàng tự động thậm chí có thể thay đổi “tâm trạng” tùy thuộc vào vị trí – các máy được đặt trong trung tâm thương mại sẽ hiển thị một hình ảnh vui tươi, đầy màu sắc. Những máy được đặt trong phòng tập thể hình sẽ hiển thị việc đạt được mục tiêu và những chiếc máy đặt trong bệnh viện sẽ có nhiều chức năng hơn.
Coca-Cola cũng sử dụng AI để phân tích truyền thông xã hội nhằm hiểu được khách hàng muốn mua sản phẩm của mình ở đâu, khi nào, và khách hàng yêu thích sản phẩm của mình như thế nào, cũng như sản phẩm nào được yêu thích ở những vùng miền cụ thể. Với hơn 90% người tiêu dùng đưa ra quyết định mua hàng là dựa vào nội dung trên các mạng xã hội,3 việc hiểu được hàng tỷ khách hàng đang thảo luận và tương tác với các thương hiệu thông qua Facebook, Twitter và Instagram như thế nào là điều cần thiết cho chiến lược marketing của Coca-Cola. Để làm được điều này, Coca-Cola đã phân tích hơn 120.000 nội dung thông tin trên mạng xã hội để có thể nắm được nhân khẩu học, hành vi của khách hàng và những người đang thảo luận về sản phẩm của họ.
Một ứng dụng khác của AI là đảm bảo chứng nhận mua hàng cho các khách hàng trung thành và các chương trình quà tặng. Khi khách hàng được yêu cầu nhập mã sản phẩm 14 chữ số được in trên nắp chai vào các trang web và ứng dụng để xác minh giao dịch mua hàng, khách hàng cảm thấy ít hứng thú, vì yêu cầu này không phải là một việc dễ làm.
Để khuyến khích nhiều khách hàng tham gia vào các chương trình này, Coca-Cola đã phát triển công nghệ nhận dạng hình ảnh nhằm xác minh giao dịch thông qua hình ảnh trên điện thoại.
Coca-Cola đã sử dụng công nghệ, công cụ và dữ liệu nào?
Coca-Cola thu thập dữ liệu về thị hiếu của người dân địa phương về đồ uống thông qua các giao diện trên máy bán hàng tự động – có hơn 1 triệu máy bán hàng được lắp đặt tại Nhật Bản.
Để biết các sản phẩm của mình đang được thảo luận và chia sẻ trên phương tiện truyền thông xã hội như thế nào, Coca-Cola đã thành lập 37 “trung tâm xã hội” nhằm thu thập dữ liệu và phân tích nó để có được những hiểu biết sâu sắc bằng cách sử dùng nền tảng Salesforce. Mục tiêu là tạo ra nhiều nội dung đã được chứng minh là có hiệu quả trong việc tạo ra các lượt tương tác tích cực. Trong quá khứ, quá trình tạo ra nội dung này được thực hiện bởi con người; tuy nhiên, Coca-Coal đã tích cực xem xét việc phát triển các hệ thống tự động có thể tạo ra các bài quảng cáo và các bài viết trên mạng xã hội dựa trên các thông tin được cung cấp từ dữ liệu xã hội.4
Coca-Cola cũng sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh để hướng tới những người dùng có chia sẻ hình ảnh sản phẩm trên mạng xã hội và họ có thể là khách hàng tiềm năng. Một ví dụ cho chiến lược này đó là việc Coca-Cola quảng cáo nhắm mục tiêu cho nhãn hiệu trà đá Gold Peak của mình cho những người đăng tải hình ảnh có gợi ý rằng họ thích trà đá hoặc dùng thuật toán nhận dạng hình ảnh để phát hiện logo của các thương hiệu cạnh tranh trên các hình ảnh được đăng tải.5 Khi các thuật toán xác định được những người dùng là người hâm mộ trà đá và những người dùng đang tích cực chia sẻ các hình ảnh với bạn bè, Coca-Cola sẽ biết rằng việc nhắm mục tiêu quảng cáo tới những người dùng này có thể là một chiến lược marketing hiệu quả giúp tăng doanh thu của công ty.
Đối với việc xác minh mua hàng, công nghệ nhận dạng hình ảnh hiện tại không đủ khả năng để đọc các hình ảnh ma trận điểm có độ phân giải thấp đang được sử dụng để đóng dấu mã sản phẩm lên trên bao bì. Vì vậy, Coca-Cola đã phát triển giải pháp nhận diện hình ảnh của riêng mình bằng công nghệ TensorFlow của Google.6 Giải pháp này sử dụng các mạng nơ-ron nhân tạo tích chập cho phép nhận dạng mã của máy có thể hiển thị theo cách khác nhau tùy thuộc vào thời gian và địa điểm mà các mã được in.
Kết quả thu được là gì?
Phân tích dữ liệu từ các máy bán hàng tự động bằng các thuật toán AI đã giúp Coca-Cola hiểu chính xác hơn về thói quen mua hàng của hàng tỷ khách hàng trên toàn cầu.
Coca-Cola đã sử dụng điều này để thông báo các quyết định về sản phẩm mới – ví dụ, quyết định tung sản phẩm Cherry Sprite dưới dạng đóng chai ở thị trường Mỹ đã được thực hiện bởi vì dữ liệu cho thấy đây có thể là một quyết định đúng đắn.7
Các phân tích thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của các bài viết đăng trên mạng xã hội, cũng như các phân tích sâu về số liệu các lượt tương tác xã hội cho phép Coca-Cola tự tạo ra các quảng cáo xã hội có nhiều khả năng thu hút khách hàng và thúc đẩy doanh số bán sản phẩm của họ.
Những thách thức và bài học chính được rút ra
- Nếu bạn bán hàng trăm sản phẩm khác nhau trên nhiều quốc gia thì sự nhận thức và hành vi của khách hàng có thể khác nhau tùy thuộc vào từng thị trường. Việc thấu hiểu những khác biệt này giúp bạn điều chỉnh các thông điệp cụ thể cho từng thị trường khác nhau, thay vì chỉ dựa vào một cách tiếp cận duy nhất cho tất cả các thị trường.
- Khi bạn làm việc với các thương hiệu toàn cầu, dữ liệu người dùng từ phương tiện truyền thông xã hội hoặc từ các hệ thống của riêng bạn (như máy bán hàng tự động) là rất lớn và lộn xộn. AI cung cấp một phương pháp khả thi để hệ thống hoá các dữ liệu này và từ đó đưa ra những hiểu biết sâu sắc dành cho bạn.
- Công nghệ thị giác máy tính chẳng hạn như các công cụ nhận dạng hình ảnh có thể phân tích hàng triệu hình ảnh trên môi trường thông xã hội để giúp một thương hiệu biết được thời gian nào các sản phẩm cả họ được yêu thích, và những khách hàng này yêu thích chúng như thế nào.
- Cùng với việc đưa ra các quyết định marketing, các thương hiệu được đầu tư hoàn toàn vào AI đang bắt đầu sử dụng nó để thiết kế các sản phẩm và dịch vụ mới.
Tham khảo
1. Venturebeat, Coca-Cola reveals AI-powered vending machine app: https://venturebeat.com/2017/07/11/coca-cola-reveals-ai-powered-vending-machine-app/
2. Digital Food and Beverage, Coca-Cola is Using AI to Put Some Fizz in Its Vending Machines: https://foodandbeverage.wbresearch.com/cocacola-artificial-intelligence-ai-omnichannel-strategy-ty-u
3. Nastel, Social Media Analytics At Coca-Cola: Learning From The Best: https://www.nastel.com/blog/social-media-analytics-coca-cola-learning-best/
4. Adweek, Coca-Cola Wants to Use AI Bots to Create Its Ads: https://www.adweek.com/digital/coca-cola-wants-to-use-ai-bots-to-create-its-ads
5. Digiday, How Coca-Cola targeted ads based on people’s Facebook, Instagram photos: https://digiday.com/marketing/coca-cola-targeted-ads-based-facebook-instagram-photos/
6. Google Developers Blog, How Machine Learning with TensorFlow Enabled Mobile Proof-Of-Purchase at Coca-Cola: https://developers.googleblog.com/2017/09/how-machine-learning-with-tensorflow.html 7. Coca-Cola, Fountain Favorite: Sprite Cherry is First National Brand Inspired by Coca-Cola Freestyle: https://www.coca-colacompany.com/stories/fountain-favorites-sprite-cherry-and-sprite-cherry-zero-become-first-national-brands-inspired-by-coca-cola-freestyle
