Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu marketing: Mô hình hóa các chủ đề chính

Tài liệu nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu marketing mô hình hóa các chủ đề, tổng hợp lý thuyết và thực hành, cung cấp kiến thức chuyên sâu về .

• Tác giả: Võ Thị Thu Thủy
• Người hướng dẫn: Th. Lê Hoàng Việt Phương
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghiệp TP.HCM
• Chuyên ngành: Quản trị Kinh doanh & Marketing
• Đề tài: Trí Tuệ Nhân Tạo Trong Nghiên Cứu Marketing: Mô Hình Hóa Các Chủ Đề
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thành Phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI
• 1.1. Bối cảnh nghiên cứu và lý do chọn đề tài
• 1.2. Mục tiêu nghiên cứu
• 1.3. Câu hỏi nghiên cứu
• 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu
• 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu
• 1.5. Phương pháp nghiên cứu
• 1.6. Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu
• 1.7. Kết cấu đề tài khóa luận
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU
• 2.1. Các khái niệm chính
• 2.2. Trí tuệ nhân tạo (AI)
• 2.3. Tổng quan về các nghiên cứu liên quan đến đề tài
• 2.3.1. Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi tương lai của ngành Marketing như thế nào? (Thomas Davenport & Abhijit Guha & Dhruv Grewal & Timna Bressgott, 2019)
• 2.3.2. Nghiên cứu liên quan đến tổ chức và chiến lược về việc sử dụng AI trong tiếp thị “Ứng dụng công nghiệp của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn – bigdata” (The Directorate-General for the Internal Market, Industry, Entrepreneurship and SMEs, 2020)
• 2.3.3. Nghiên cứu: “Sử dụng AI trong cải thiện mối quan hệ khách hàng” (Scott Clark, 2020)
• 2.3.4. Nghiên cứu: “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong Tối ưu hóa Công Cụ Tìm kiếm (SEO)” (Yodhi Yuniarthe, 2017)
• 3. CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 3.1. Quy trình nghiên cứu
• 3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3.2.1. Nghiên cứu định tính
• 3.2.2. Nghiên cứu định lượng
• 3.3. Tiến hành thu thập dữ liệu
• 3.4. Xử lý và làm sạch dữ liệu
• 3.5. Mã hóa và phân tích dữ liệu
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Kết quả nghiên cứu
• 4.2. Mô tả chi tiết các xuất bản còn tồn tại
• 4.3. Mô hình chủ đề
• 5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN
• 5.1. Kết luận chung
• 5.2. Kiến nghị và đề xuất
• 5.3. Đóng góp về mặt lý thuyết
• 5.4. Đóng góp về ngành
• 5.5. Đóng góp đối với doanh nghiệp
• 5.6. Hạn chế của nghiên cứu
• 5.7. Định hướng nghiên cứu tiếp theo
• 5.7.1. Tăng chiều sâu của nghiên cứu AI
• 5.7.2. Tăng chiều rộng của nghiên cứu AI
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong marketing

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một phần không thể thiếu trong nghiên cứu marketing hiện đại. Sự phát triển của công nghệ 4.0 đã tạo ra nhiều cơ hội cho các doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa chiến lược marketing. AI không chỉ giúp phân tích dữ liệu lớn mà còn hỗ trợ trong việc dự đoán xu hướng thị trường và hành vi khách hàng. Theo nghiên cứu của PwC, AI có thể đóng góp lên đến 15,7 nghìn tỷ USD cho nền kinh tế toàn cầu vào năm 2030. Điều này cho thấy tầm quan trọng của AI trong việc nâng cao hiệu quả marketing.

1.1. Khái niệm trí tuệ nhân tạo trong marketing

Trí tuệ nhân tạo trong marketing đề cập đến việc sử dụng các thuật toán và công nghệ máy học để phân tích dữ liệu và tối ưu hóa các chiến dịch marketing. AI giúp các nhà tiếp thị hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn.

1.2. Lợi ích của AI trong nghiên cứu marketing

AI mang lại nhiều lợi ích cho nghiên cứu marketing, bao gồm khả năng phân tích dữ liệu lớn, tối ưu hóa chi phí và tăng cường trải nghiệm khách hàng. Các công cụ AI như phân tích cảm xúc và dự đoán xu hướng giúp các doanh nghiệp nắm bắt nhanh chóng các thay đổi trong thị trường.

II. Thách thức trong việc ứng dụng AI vào marketing

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc ứng dụng nó trong marketing cũng gặp phải nhiều thách thức. Một trong những vấn đề lớn nhất là thiếu hụt nguồn nhân lực có kỹ năng trong lĩnh vực này. Ngoài ra, việc tích hợp AI vào các hệ thống hiện có cũng là một thách thức không nhỏ. Các doanh nghiệp cần phải đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân viên để có thể tận dụng tối đa tiềm năng của AI.

2.1. Thiếu hụt nguồn nhân lực có kỹ năng

Nhu cầu về nhân lực có kỹ năng trong lĩnh vực AI đang gia tăng, nhưng nguồn cung vẫn chưa đáp ứng đủ. Điều này gây khó khăn cho các doanh nghiệp trong việc triển khai các giải pháp AI hiệu quả.

2.2. Khó khăn trong việc tích hợp công nghệ

Việc tích hợp AI vào các hệ thống hiện có có thể gặp phải nhiều khó khăn, bao gồm vấn đề về dữ liệu và khả năng tương thích. Doanh nghiệp cần có kế hoạch rõ ràng để giải quyết những vấn đề này.

III. Phương pháp nghiên cứu ứng dụng AI trong marketing

Để nghiên cứu ứng dụng AI trong marketing, các phương pháp định tính và định lượng thường được sử dụng. Phương pháp định tính giúp hiểu rõ hơn về các xu hướng và hành vi của khách hàng, trong khi phương pháp định lượng cung cấp dữ liệu cụ thể để phân tích. Việc kết hợp cả hai phương pháp này sẽ mang lại cái nhìn toàn diện hơn về ứng dụng AI trong marketing.

3.1. Phương pháp định tính trong nghiên cứu

Phương pháp định tính thường bao gồm phỏng vấn sâu và khảo sát nhóm. Điều này giúp thu thập thông tin chi tiết về cách mà AI đang được sử dụng trong marketing và những thách thức mà các doanh nghiệp gặp phải.

3.2. Phương pháp định lượng trong nghiên cứu

Phương pháp định lượng sử dụng các công cụ thống kê để phân tích dữ liệu lớn. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu xác định các xu hướng và mẫu hành vi của khách hàng một cách chính xác.

IV. Ứng dụng thực tiễn của AI trong marketing

AI đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của marketing, từ phân tích dữ liệu đến tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo. Các công ty lớn như Google và Facebook đã sử dụng AI để cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng cường hiệu quả quảng cáo. Việc sử dụng AI trong marketing không chỉ giúp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao khả năng tương tác với khách hàng.

4.1. Phân tích dữ liệu lớn trong marketing

AI giúp các doanh nghiệp phân tích dữ liệu lớn để hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Điều này cho phép họ đưa ra các quyết định marketing chính xác hơn.

4.2. Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo bằng AI

AI có khả năng tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo bằng cách phân tích hiệu suất và điều chỉnh các yếu tố như ngân sách và đối tượng mục tiêu. Điều này giúp tăng cường hiệu quả quảng cáo và giảm chi phí.

V. Kết luận và tương lai của AI trong marketing

Trí tuệ nhân tạo đang định hình lại cách thức mà các doanh nghiệp tiếp cận marketing. Tương lai của AI trong marketing hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội mới, nhưng cũng đặt ra nhiều thách thức. Các doanh nghiệp cần phải chuẩn bị sẵn sàng để thích ứng với những thay đổi này và tận dụng tối đa tiềm năng của AI.

5.1. Tương lai của AI trong marketing

Dự báo rằng AI sẽ tiếp tục phát triển và trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược marketing của các doanh nghiệp. Việc áp dụng AI sẽ giúp các doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và tạo ra giá trị bền vững.

5.2. Các khuyến nghị cho doanh nghiệp

Doanh nghiệp cần đầu tư vào công nghệ và đào tạo nhân viên để có thể tận dụng tối đa tiềm năng của AI. Ngoài ra, việc xây dựng chiến lược rõ ràng cho việc ứng dụng AI trong marketing cũng rất quan trọng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP.HCM KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH VÕ THỊ THU THỦY MSSV: 18078731 LÊ THỊ MỸ DUYÊN MSSV: 18050941 TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING: MÔ HÌNH HÓA CÁC CHỦ ĐỀ Chuyên ngành: Quản trị Kinh doanh & Marketing Mã chuyên ngành: 7340101 & 7340115 GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Th. LÊ HOÀNG VIỆT PHƯƠNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2021 TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHIỆP TP.HCM KHOA QUẢN TRỊ KINH DOANH VÕ THỊ THU THỦY LÊ THỊ MỸ DUYÊN TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG NGHIÊN CỨU MARKETING: MÔ HÌNH HÓA CÁC CHỦ ĐỀ CHUYÊN NGÀNH: GVHD : LÊ HOÀNG VIỆT PHƯƠNG SVTH : VÕ THỊ THU THỦY & LÊ THỊ MỸ DUYÊN LỚP : DHQT14E & DHMK14B KHÓA : 14 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH, NĂM 2021 VÕ THỊ THU THỦY & LÊ THỊ MỸ DUYÊN  KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP – CHUYÊN NGÀNH QUẢN TRỊ KINH DOANH VÀ MARKETING  NĂM 2021 GÁY BÌA KHÓA LUẬN TÓM TẮT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Sinh viên: Võ Thị Thu Thủy MSSV: 18078731 Sinh viên: Lê Thị Mỹ Duyên MSSV: 18050941 Khoa: Quản trị Kinh doanh Khóa: 14 Giảng viên hướng dẫn: Th. Lê Hoàng Việt Phương Tóm tắt nội dung khóa luận: Nghiên cứu này nhằm mục đích xem xét và tổng hợp việc sử dụng AI trong nghiên cứu Marketing, điều tra các chủ đề nghiên cứu liên quan và phác thảo các chủ đề chính để có một cái nhìn khách quan về cơ sở tri thức. Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng ngôn ngữ tự nhiên, học máy và thuật toán để kiểm tra các tài liệu hiện có về các chủ đề đa dạng và phát triển qua thời gian với chín chủ đề nghiên cứu nổi bật: (1) Tiếp thị trí tuệ nhân tạo, (2) AI trong tiếp thị dịch vụ, (3) Marketing khai thác dữ liệu, (4) Ảnh hưởng của CEO và CMO trong chiến lược Marketing, (5) Nghiên cứu tiếp thị kỹ thuật số, (6) Sử dụng người máy trong bán hàng, (7) Hỗ trợ AI trong tuyển dụng, (8) Sử dụng AI trong mua hàng và (9) Công nghệ trong tiếp thị. Đồng thời, nghiên cứu cũng đã đề xuất một số kiến nghị thực tiễn và hướng đi của nghiên cứu trong tương lai. Từ khóa: Trí tuệ nhân tạo, Marketing, mô hình hóa, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, máy học, LDA. LỜI CẢM ƠN Trên hành trình đi đến vinh quang của mỗi con người đều cần đến sự đồng hành, thúc đẩy, động viên của người khác. Và chúng em – những sinh viên may mắn được học tập tại trường Đại học Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh, đã nhận được sự hỗ trợ, chỉ dẫn tận tình của Quý Thầy Cô. Vì thế, chúng em xin gửi lời tri ân sâu sắc, lời cảm ơn chân thành đến các Thầy Cô của Trường Đại học Công Nghiệp Thành phố Hồ Chí Minh nói chung và Quý Thầy Cô khoa Quản trị Kinh doanh nói riêng đã giảng dạy, trang bị cho những kiến thức quan trọng, cần thiết để chúng em cập nhật được nền tảng kỹ năng, kinh nghiệm quý báu cho bản thân mình. Khoảng thời gian thực hiện khóa luận tốt nghiệp là giai đoạn quan trọng nhất của quãng đời mỗi sinh viên, là bàn đạp để trang bị cho mỗi cá nhân kĩ năng nghiên cứu, kiến thức quý giá trước khi bước chân ra trường. Để hoàn thành bài khóa luận này, bên cạnh những nỗ lực của bản thân, chúng em xin gửi lời cảm ơn đến những người đã giúp đỡ, hỗ trợ chúng em trong thời gian qua. Đặc biệt, chúng em gửi lời cảm ơn, trân quý đến thầy Th. Lê Hoàng Việt Phương – giảng viên hướng dẫn khóa luận đã luôn tạo điều kiện, tận tâm qua từng buổi thảo luận về đề tài khóa luận tốt nghiệp. Nếu không có những lời hướng dẫn, giảng dạy của Thầy thì chúng em nghĩ bài khóa luận tốt nghiệp này của chúng em sẽ không thể hoàn thành một cách chỉnh chu, trọn vẹn như vậy được. Mặc dù chúng em đã có nhiều cố gắng để bài Khóa luận tốt nghiệp được hoàn thiện nhất, tuy nhiên vẫn không thể tránh khỏi những thiếu sót nhất định cũng như có những đánh giá chưa sâu sắc. Chúng em rất mong nhận được những ý kiến đóng góp quý báu của Thầy cô, các bạn đọc để giúp bài khóa luận hoàn thiện hơn. Và lời sau cùng chúng em xin kính chúc Quý Thầy Cô dồi dào sức khỏe. Chúng em xin chân thành cảm ơn! Nhóm sinh viên LỜI CAM ĐOAN Chúng tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân chúng tôi, dưới sự hướng dẫn của GVHD Th. Lê Hoàng Việt Phương. Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong nội dung báo cáo khóa luận là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào. Việc tham khảo các nguồn tài liệu (nếu có) đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định. Nhóm sinh viên CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập - Tự do - Hạnh phúc PHIẾU XÁC NHẬN CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN Họ và tên giảng viên: Lê Hoàng Việt Phương Mã số giảng viên: 01028011 Họ tên sinh viên: Võ Thị Thu Thủy MSSV: 18078731 Lê Thị Mỹ Duyên MSSV: 18050941 Giảng viên hướng dẫn xác nhận sinh viên hoàn thành đầy đủ các nội dung sau: □ Sinh viên đã nộp đầy đủ các tài liệu theo yêu cầu của khoa trên lms.vn (e- learning) bao gồm: Bài báo cáo hoàn chỉnh (word), tập tin dữ liệu (data) và kết quả thống kê Excel, SPSS, STATA, R, SAS… Các tập tin không được cài đặt mật khẩu, yêu cầu phải xem và hiệu chỉnh được. □ Sinh viên đã nhập đầy đủ các mục thông tin trên liên kết google form trên web khoa. □ Giảng viên đã kiểm tra nội dung báo cáo phù hợp với các yêu cầu và qui định của học phần khóa luận tốt nghiệp theo đề cương do khoa QTKD ban hành. □ Giảng viên xác nhận đồng ý cho sinh viên được bảo vệ trước hội đồng. năm 2021 Giảng viên hướng dẫn Th. Lê Hoàng Việt Phương NHẬN XÉT CỦA GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN .năm 20… Giảng viên hướng dẫn Th. Lê Hoàng Việt Phương NHẬN XÉT CỦA HỘI ĐỒNG PHẢN BIỆN .năm 20… Hội đồng phản biện MỤC LỤC CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI . Bối cảnh nghiên cứu và lý do chọn đề tài . Bối cảnh nghiên cứu . Lý do chọn đề tài . Mục tiêu nghiên cứu . Câu hỏi nghiên cứu . Đối tượng và phạm vi nghiên cứu . Đối tượng nghiên cứu . Phạm vi nghiên cứu . Phương pháp nghiên cứu . Ý nghĩa của đề tài nghiên cứu. Kết cấu đề tài khóa luận . 5 CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN TÀI LIỆU . Các khái niệm chính. Trí tuệ nhân tạo (AI) . Tổng quan về các nghiên cứu liên quan đến đề tài . Nghiên cứu Trí tuệ nhân tạo sẽ thay đổi tương lai của ngành Marketing như thế nào? (Thomas Davenport & Abhijit Guha & Dhruv Grewal & Timna Bressgott, 2019) . Nghiên cứu liên quan đến tổ chức và chiến lược về việc sử dụng AI trong tiếp thị “Ứng dụng công nghiệp của trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn – bigdata” (The Directorate-General for the Internal Market, Industry, Entrepreneurship and SMEs, 2020) . Nghiên cứu: “Sử dụng AI trong cải thiện mối quan hệ khách hàng” (Scott Clark, 2020) . Nghiên cứu: “Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong Tối ưu hóa Công cụ Tìm kiếm (SEO)” (Yodhi Yuniarthe, 2017) . 13 CHƯƠNG 3: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU . Quy trình nghiên cứu . Phương pháp nghiên cứu . Nghiên cứu định tính . Nghiên cứu định lượng . Tiến hành thu thập dữ liệu . Xử lý và làm sạch dữ liệu . Mã hóa và phân tích dữ liệu . 20 CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN . Kết quả nghiên cứu . Mô tả chi tiết các xuất bản còn tồn tại . Mô hình chủ đề . 27 CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN . Kết luận chung . Kiến nghị và đề xuất . Đóng góp về mặt lý thuyết. Đóng góp về ngành . Đóng góp đối với doanh nghiệp . Hạn chế của nghiên cứu . Định hướng nghiên cứu tiếp theo. Tăng chiều sâu của nghiên cứu AI . Tăng chiều rộng của nghiên cứu AI . 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 56 DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 4. 1 Các chủ đề ưu thế về nghiên cứu AI trong Marketing . 35 DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1. 1 Lợi ích thu được từ AI vào năm 2030 của các khu vực trên thế giới . 1 Quy trình nghiên cứu . 1 Đồ thị số lượng bài báo xuất bản qua mỗi năm . 2 Biểu đồ top 10 tạp chí xuất bản và số lượng bài báo tương ứng về AI . 3 Top 10 quốc gia xuất bản cao nhất về AI trong Marketing . 4 Biểu đồ top 10 trường đại học nghiên cứu về AI trong Marketing . 5 Biểu đồ phân phối tần suất số từ tài liệu (Biểu đồ Histogram Diagram) . 6 Biểu đồ phân phối tần suất từ theo 10 chủ đề . 7 Word-cloud của các từ nổi bật trong 10 chủ đề. 8 Biểu đồ về số lượng từ và trọng số của từng từ khóa theo chủ đề . 9 Biểu đồ biểu thị chủ đề được thảo luận nhiều nhất trong tài liệu. 10 Biểu đồ T-distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) của chủ đề . 11 Bản đồ khoảng cách giữa các chủ đề đã được mô hình hóa. 47 DANH MỤC PHỤ LỤC PHỤ LỤC 1 VIẾT CHƯƠNG TRÌNH ĐỂ CRAWL DỮ LIỆU . I PHỤ LỤC 2 KẾT QUẢ SAU KHI CRAWL DỮ LIỆU . I PHỤ LỤC 3 THƯ EMAIL LIÊN HỆ VỚI TÁC GIẢ BÀI BÁO . II PHỤ LỤC 4 PHẢN HỒI CỦA TÁC GIẢ . II PHỤ LỤC 5 TRAO ĐỔI VỚI THẦY QUA PHẦN MỀM MS TEAM . III PHỤ LỤC 6 DỮ LIỆU VÀ MỘT SỐ HÌNH ẢNH ĐÍNH KÈM. IV PHỤ LỤC 7 VIẾT CHƯƠNG TRÌNH ĐỂ XỬ LÝ DỮ LIỆU. IV DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT AI : Artificial Intelligence – Trí tuệ nhân tạo. ANN : Artificial Neural Network – Mạng nơ-ron nhân tạo. AMA : American Marketing Association – Hiệp hội Marketing Hoa Kỳ. B2B : Business to Business – Doanh nghiệp với doanh nghiệp. B2C : Business to Customer – Doanh nghiệp với khách hàng. BDAI : Big Data Supports Artificial Intelligence - Dữ Liệu Lớn Hỗ Trợ Trí Thông Minh Nhân Tạo CDP : Customer Data Platform – Nền tảng dữ liệu khách hàng. CEO : Chief Executive Officer – Tổng Giám đốc điều hành. CMO : Chief Marketing Officer – Giám đốc Marketing. COVID -19 : Virus Corona. CRM : Customer Relationship Management – Quản lý quan hệ khách hàng. CNTT : Công nghệ thông tin. CNTT-TT : Công nghệ thông tin – truyền thông. CX : Customer Experience – Trải nghiệm khách hàng. DOI : Digital Object Identifier – Mã định danh tài liệu. GDP : Gross Domestic Product – Tổng sản phẩm quốc nội. IBM : International Business Machines.