AI của bạn hiểu từ ngữ, nhưng có 'hiểu' thương hiệu của bạn không?

Bạn có một mô hình AI có thể đọc mô tả thương hiệu của mình từng từ một, đúng không? Nghe có vẻ tuyệt vời trên lý thuyết. Nhưng sau đó, một người mua hỏi một câu hỏi hơi khác kịch bản, và mọi thứ sụp đổ. Nó giống như nó biết mọi từ, nhưng ý nghĩa thực sự? Đó lại là một vấn đề hoàn toàn khác.

Tôi đã thấy điều này xảy ra quá nhiều lần khi xây dựng các chiến dịch quảng cáo và tự động hóa. Chúng ta có các mô hình này, đào tạo chúng, và chúng ghi nhớ rất tốt. Chúng sẽ nói với bạn rằng thương hiệu của bạn là 'sáng tạo và lấy khách hàng làm trung tâm' mà không chớp mắt. Nhưng hãy hỏi nó, "Tiện ích này có tích hợp với hệ thống cũ của tôi từ năm 2008 không?" và đột nhiên nó im lặng, hoặc tệ hơn, đưa ra một câu trả lời chung chung, vô dụng. Đó là một điểm gây ma sát lớn, tốn thời gian và làm bối rối khách hàng, những người mong đợi nhiều hơn một con vẹt được cường điệu hóa.

Vấn đề cốt lõi? Dữ liệu đào tạo. Chúng ta cung cấp cho những thứ này hàng núi văn bản, và chúng học các mẫu. Chúng học cách xâu chuỗi các từ lại với nhau theo cách trông có vẻ thông minh. Nhưng sự hiểu biết ngữ cảnh thực sự, loại mà một con người mang lại cho một cuộc gọi bán hàng—đó vẫn là chén thánh. Nó không chỉ là về khối lượng dữ liệu; đó là về chất lượng và sự đa dạng của nó. Nếu dữ liệu đào tạo của bạn không bao gồm rõ ràng các câu hỏi kỳ lạ, trường hợp ngoại lệ mà người mua thực sự đưa ra, mô hình của bạn sẽ không tự động tạo ra câu trả lời.

Đừng tự lừa dối mình, đây không chỉ là một lỗi nhỏ. Nó ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi, sự hài lòng của khách hàng và sự tỉnh táo của nhóm bạn. Bạn đang cố gắng xây dựng tự động hóa mạnh mẽ, nhưng bạn liên tục vá lỗi khi AI không 'hiểu'. Chi phí hành chính của sự can thiệp của con người để sửa chữa những sai sót của AI này có thể nhanh chóng làm mất đi bất kỳ lợi ích hiệu quả nào. Đó là một chi phí ẩn thường bị bỏ qua trong sự phấn khích ban đầu khi triển khai công nghệ mới.

Vậy, chiến lược cho các nhà tiếp thị tăng trưởng, nhà tiếp thị hiệu suất và các nhà phát triển chúng ta là gì? Đầu tiên, đừng coi AI là một giải pháp 'thiết lập và quên'. Đó là một công cụ, và giống như bất kỳ công cụ nào, nó có những hạn chế. Bạn phải thiết kế các hệ thống dự đoán những khoảng trống này. Hãy nghĩ đến việc xây dựng các đường dẫn leo thang, chuyển giao rõ ràng cho các đại lý con người và các vòng phản hồi mạnh mẽ. Chúng ta cần tập trung vào hiểu biết ngữ cảnh, không chỉ khớp từ khóa. Chắc chắn, hãy triển khai học liên tục, nhưng luôn, luôn giữ một con người trong vòng lặp cho các quyết định quan trọng. Mục tiêu không phải là thay thế con người; đó là giải phóng họ cho những tương tác phức tạp, tinh tế mà AI vẫn còn gặp khó khăn. Nếu không, bạn chỉ đang xây dựng một cách nhanh hơn để làm bối rối khách hàng của mình.