Rất nhiều doanh nghiệp hiện nay sử dụng các công cụ lắng nghe mạng xã hội (social listening) để phục vụ những chiến lược truyền thông, quảng cáo và quảng bá thương hiệu. Các công cụ này sẽ thu thập dữ liệu bàn luận về một thương hiệu, một chủ đề nào đó trên các mạng xã hội (hoặc blog, báo chí,...), để sau đó báo cáo và phân tích các tín hiệu tích cực, tiêu cực về chủ đề doanh nghiệp đang quan tâm.

{keywords}
Ảnh minh hoạ

Thông thường, sau khi đầy đủ dữ liệu, bên cung cấp dịch vụ social listening sẽ gửi một bản báo cáo cho doanh nghiệp về những vấn đề đang khảo sát.

Theo ông Imai Toshiro - Giám đốc công ty Flix - cho hay hạn chế của phương pháp lắng nghe mạng xã hội theo hình thức truyền thống này là có yếu tố con người tác động vào các bản báo cáo. Trong khi đó, nếu việc thu thập dữ liệu lẫn phân tích ý kiến tích cực hay tiêu cực (về một dự án, nhãn hàng) do máy tính thực hiện sẽ giảm hoàn toàn sự thiên kiến, giữ được thái độ trung lập cần thiết khiến bản báo cáo đáng tin hơn.

Ngoài ra, nếu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trên nền tảng máy học (machine learning) và học sâu (deep learning), các thông tin thu thập sẽ minh bạch, có độ chính xác cao. Việc áp dụng công nghệ mới trong quá trình thu gom và phân tích dữ liệu cũng giúp nâng cao hiệu quả công việc vì được thực thi hoàn toàn tự động, tự cải thiện mỗi ngày.

Không dừng ở đó, ứng dụng trí tuệ nhân tạo có thể giúp hệ thống dự báo được những xu hướng tương lai dựa trên số liệu thu thập ở hiện tại.

Flix đang cung cấp nền tảng lắng nghe xã hội Datasio, được nhiều khách hàng Nhật Bản sử dụng. Công ty này đã chuyển giao cho Lava Digital Group để phân phối công cụ Datasio tại Việt Nam.

Ông Nguyễn Hà Đức Minh, Chủ tịch Lava Digital Group, cho hay việc ứng dụng máy học và học sâu sẽ giúp dữ liệu được thu thập sâu và rộng hơn, không tốn công sức con người. Thay vì gửi báo cáo, phía Lava sẽ trao toàn bộ công cụ cho khách hàng, cung cấp nền tảng như một dịch vụ (as a service) cho khách chủ động nhìn thấy dữ liệu và các phân tích, giúp thông tin minh bạch hơn. 

Lê Mỹ