Đăng ký ngay!

    Tên tác giả: admin

    Công nghệ AI News

    Con Người Lệ Thuộc AI: Giải Pháp Hay Nguy Cơ?

    /

    “Cha đẻ” Internet và những lo ngại về sự lệ thuộc vào AI Vinton Cerf, “cha đẻ” của Internet, cùng nhiều chuyên gia đã cảnh báo về sự lệ thuộc quá mức vào trí tuệ nhân tạo (AI) và những hệ quả tiêu cực mà nó có thể mang lại cho con người. Dù AI và các công nghệ chatbot hứa hẹn sẽ mang lại nhiều tiện ích, nhưng nếu con người trở nên quá phụ thuộc vào chúng, họ có thể mất đi những kỹ năng cốt lõi như tư duy sâu sắc, sự đồng cảm và khả năng ra quyết định. Vinton Cerf, người đồng sáng chế ra giao thức TCP/IP, cho rằng AI sẽ đóng vai trò quan trọng trong tương lai, đặc biệt là các tác nhân AI (AI Agent) – những trợ lý kỹ thuật số có thể làm mọi thứ từ ghi chú cuộc họp đến đàm phán hợp đồng. Tuy nhiên, Cerf lo ngại rằng việc lệ thuộc vào AI sẽ trở thành mối nguy hiểm lớn nếu công nghệ này đột ngột gặp sự cố hoặc hoạt động sai. Theo giáo sư Cerf, trong quá trình phát triển AI, điều quan trọng là phải có tính minh bạch, đặc biệt là trong việc phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Các công ty cần tạo ra “dấu vết kiểm toán”, cho phép người khác kiểm tra khi nào và tại sao AI có thể sai sót. Ngoài Cerf, nhiều chuyên gia khác cũng đồng tình rằng AI có thể gây ra những thay đổi sâu sắc trong cách con người suy nghĩ và hành động. Theo một nghiên cứu của Đại học Elon, 60% chuyên gia cho rằng AI sẽ thay đổi khả năng của con người một cách cơ bản trong vòng 10 năm tới, nhưng kết quả lại chia thành hai hướng: một nửa tin rằng AI sẽ mang lại những thay đổi tích cực, trong khi phần còn lại lo ngại rằng AI có thể làm giảm đi khả năng cảm nhận và tư duy của con người. Nhiều chuyên gia cho rằng khi con người quá phụ thuộc vào AI, họ có thể dần mất đi khả năng tự tư duy phản biện, khả năng ra quyết định sáng tạo và khả năng xây dựng các mối quan hệ. Nhà tương lai học John Smart cho rằng sự phát triển của AI sẽ tạo ra một nhóm thiểu số có khả năng tận dụng công nghệ này một cách tối đa, trong khi phần lớn còn lại có thể “bỏ quên” các kỹ năng quan trọng. Tuy nhiên, cũng có những góc nhìn tích cực về AI. Theo Tracey Follows, AI trong tương lai có thể không chỉ hỗ trợ công việc mà còn thay con người thực hiện những hành động tử tế, như chăm sóc người già hay gây quỹ từ thiện. Điều này mở ra những khả năng mới cho AI trong việc tạo ra một xã hội nhân văn hơn. Mặc dù thế, nghiên cứu của Microsoft và Đại học Carnegie Mellon cảnh báo rằng nếu con người quá lệ thuộc vào AI trong công việc, kỹ năng tư duy phản biện của họ có thể suy giảm, và khi AI gặp sự cố, con người sẽ gặp khó khăn trong việc tự giải quyết vấn đề. Tóm lại, khi AI tiếp tục phát triển, câu hỏi lớn đặt ra là liệu chúng ta có thể duy trì và phát huy các kỹ năng quan trọng của con người trong khi vẫn tận dụng những lợi ích mà AI mang lại? Đây sẽ là vấn đề cần được giải quyết trong tương lai gần. Đội ngũ tư vấn của Viet AI Group sẽ hỗ trợ và tư vấn giúp bạn!  Kết nối với chúng tôi: VIET AI GROUP Văn phòng: 04TT01HD- Mon city, Hàm Nghi,P. Mỹ Đình, Quận Nam Từ Liêm, TP.Hà Nội Địa chỉ: Số 11, ngõ 229 Phố Vọng, P. Đồng Tâm, Q. Hai Bà Trưng, TP. Hà Nội Hotline: + 84981968248  Email: vietaigroup@gmail.com

    Mô Hình AI Tiềm Năng Của Nga Cạnh Tranh DeepSeek R1
    Công nghệ AI News

    Mô Hình AI Tiềm Năng Của Nga Cạnh Tranh DeepSeek R1

    /

    Một hướng tiếp cận đầy hứa hẹn trong lĩnh vực phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) vừa được giới thiệu bởi các nhà nghiên cứu Nga. Mô Hình AI Tiềm Năng Của Nga Cạnh Tranh DeepSeek R1 Mô Hình AI Tiềm Năng Của Nga Cạnh Tranh DeepSeek R1  Phòng thí nghiệm Yandex Research (Nga) đã hợp tác cùng các nhà khoa học từ Viện Công nghệ Massachusetts (MIT, Hoa Kỳ), Viện Khoa học và Công nghệ Áo (ISTA) và Đại học Khoa học và Công nghệ Johannes Gutenberg (Đức) để công bố một phương pháp tiên tiến trong việc xây dựng các mô hình AI. Phương pháp mang tên Hadamard Incoherence with Gaussian MSE-optimal GridS (HIGGS) này cho phép nén các mạng nơ-ron một cách hiệu quả mà không đòi hỏi dữ liệu bổ sung hay quá trình tối ưu hóa tham số phức tạp. Đây là một ưu điểm vượt trội trong bối cảnh nguồn dữ liệu phù hợp cho việc đào tạo thêm mô hình AI còn hạn chế. HIGGS mang đến sự cân bằng lý tưởng giữa hiệu suất, quy mô mô hình và độ phức tạp trong quá trình lượng tử hóa, mở ra khả năng triển khai các mô hình AI trên đa dạng thiết bị. Giải pháp AI Tối Ưu: Nhanh Chóng và Tiết Kiệm Giải pháp AI Tối Ưu: Nhanh Chóng và Tiết Kiệm  Với HIGGS, quá trình thử nghiệm và triển khai các ứng dụng AI trở nên nhanh gọn và tiết kiệm chi phí đáng kể. Giờ đây, người dùng có thể làm việc với các mô hình AI chỉ với một chiếc điện thoại thông minh hoặc máy tính xách tay thông thường, thay vì phải dựa vào các máy chủ và bộ tăng tốc đồ họa đắt đỏ. Nếu như trước đây, việc lượng tử hóa mô hình AI trên các thiết bị cá nhân có thể kéo dài từ vài giờ đến thậm chí vài tuần, thì nay, quy trình này chỉ mất vài phút. Phương pháp HIGGS đã được kiểm chứng trên các mô hình AI nổi tiếng như Llama 3 và Qwen 2.5, cho thấy hiệu quả lượng tử hóa vượt trội về tỷ lệ giữa chất lượng và kích thước mô hình so với các phương pháp tương tự không yêu cầu dữ liệu bổ sung hiện có. Hiện tại, HIGGS đã được cung cấp cho các nhà phát triển và nhà nghiên cứu trên các nền tảng Hugging Face và GitHub. Một bài báo khoa học chi tiết về phương pháp này đã được đăng tải trên arXiv và được chấp nhận trình bày tại hội nghị AI lớn nhất thế giới NAACL, diễn ra từ ngày 29 tháng 4 đến ngày 4 tháng 5 tại Albuquerque, New Mexico (Hoa Kỳ). Nghiên cứu này đã thu hút sự quan tâm đáng kể từ nhiều tổ chức, bao gồm Red Hat AI, Đại học Bắc Kinh và Đại học Khoa học và Công nghệ Hồng Kông. Đội ngũ tư vấn của Viet AI Group sẽ hỗ trợ và tư vấn giúp bạn!  Kết nối với chúng tôi: VIET AI GROUP Văn phòng: 04TT01HD- Mon city, Hàm Nghi,P. Mỹ Đình, Quận Nam Từ Liêm, TP.Hà Nội Địa chỉ: Số 11, ngõ 229 Phố Vọng, P. Đồng Tâm, Q. Hai Bà Trưng, TP. Hà Nội Hotline: + 84981968248  Email: vietaigroup@gmail.com

    Marketing News

    Mô hình Marketing 4P trong kinh doanh thời đại số: Còn phù hợp không?

    /

    Trong thời đại số, nơi mà công nghệ và thông tin thay đổi nhanh chóng, việc áp dụng các mô hình marketing truyền thống như 4P đang trở thành một thách thức lớn cho các doanh nghiệp. Mô hình Marketing 4P, bao gồm Sản phẩm, Giá cả, Phân phối và Xúc tiến, đã từng là nền tảng cho nhiều chiến lược tiếp thị hiệu quả. Tuy nhiên, với sự phát triển của kinh doanh thời đại số và marketing hiện đại, câu hỏi đặt ra là liệu mô hình này còn phù hợp trong bối cảnh mới hay không? Hãy cùng khám phá sự biến đổi của mô hình 4P trong kinh doanh hiện nay. Mô hình Marketing 4P: Tìm Hiểu Nền Tảng Của Tiếp Thị Truyền Thống Mô hình Marketing 4P là một trong những khái niệm cơ bản và quan trọng trong việc xây dựng chiến lược tiếp thị hiệu quả. Được phát triển bởi Philip Kotler, mô hình này bao gồm bốn yếu tố chính: Sản phẩm (Product), Giá (Price), Địa điểm (Place), và Xúc tiến (Promotion). Trong bối cảnh kinh doanh thời đại số, việc ứng dụng và điều chỉnh mô hình này trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Bài viết này sẽ cung cấp cái nhìn sâu sắc về mô hình Marketing 4P, sự thay đổi trong kinh doanh thời đại số, cũng như cách mà các doanh nghiệp có thể thích nghi với môi trường mới. 1. Mô hình Marketing 4P – Nền tảng của tiếp thị truyền thống Mô hình Marketing 4P Mô hình Marketing 4P đã trở thành tiêu chuẩn vàng trong việc xây dựng chiến lược tiếp thị. Mỗi yếu tố trong 4P đều đóng vai trò quan trọng và tác động lẫn nhau để tạo ra một chiến lược tiếp thị toàn diện. Sản phẩm (Product): Là tất cả những gì mà doanh nghiệp cung cấp cho khách hàng, từ hàng hóa đến dịch vụ. Sản phẩm không chỉ phải đáp ứng nhu cầu mà còn phải tạo ra giá trị cho khách hàng. Giá (Price): Là số tiền mà khách hàng sẵn sàng chi trả cho sản phẩm. Giá không chỉ phản ánh giá trị của sản phẩm mà còn phải phù hợp với thị trường mục tiêu. Địa điểm (Place): Là cách mà sản phẩm được phân phối đến tay người tiêu dùng. Điều này bao gồm việc lựa chọn kênh phân phối, từ cửa hàng vật lý đến bán hàng trực tuyến. Xúc tiến (Promotion): Là các hoạt động truyền thông nhằm giới thiệu sản phẩm đến khách hàng. Điều này bao gồm quảng cáo, khuyến mãi, và quan hệ công chúng. Mô hình 4P đã giúp nhiều doanh nghiệp xác định và tối ưu hóa chiến lược tiếp thị của mình. 2. Bức tranh thay đổi trong kinh doanh thời đại số Thay đổi trong kinh doanh thời đại số Trong thời đại số, công nghệ đã thay đổi cách thức mà doanh nghiệp hoạt động và cách mà khách hàng tương tác với thương hiệu. Kinh doanh thời đại số không chỉ đơn thuần là việc chuyển đổi từ offline sang online mà còn yêu cầu sự thay đổi trong tư duy và chiến lược tiếp thị. Một số thay đổi đáng lưu ý bao gồm: Tăng cường sử dụng công nghệ: Doanh nghiệp cần áp dụng các công nghệ mới như trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về khách hàng và tối ưu hóa quy trình tiếp thị. Tương tác với khách hàng: Khách hàng ngày nay mong muốn có sự tương tác liên tục với thương hiệu, từ việc tìm kiếm thông tin đến việc đưa ra phản hồi. Chuyển đổi hành vi của người tiêu dùng: Người tiêu dùng ngày nay có xu hướng nghiên cứu kỹ lưỡng trước khi đưa ra quyết định mua hàng. Họ thường tìm kiếm đánh giá, so sánh sản phẩm và dịch vụ trước khi quyết định. Kinh doanh thời đại số đã tạo ra nhiều cơ hội nhưng cũng đặt ra không ít thách thức cho các doanh nghiệp. 3. Mô hình Marketing 4P: Còn phù hợp hay đã lỗi thời? Mặc dù mô hình Marketing 4P đã tồn tại từ lâu, nhưng câu hỏi đặt ra là liệu mô hình này vẫn còn phù hợp trong bối cảnh kinh doanh hiện đại hay không? Để trả lời câu hỏi này, chúng ta sẽ phân tích từng yếu tố của mô hình. 3.1 Product – Sản phẩm cần đi kèm trải nghiệm Sản phẩm trong mô hình 4P không chỉ đơn thuần là hàng hóa hoặc dịch vụ. Ngày nay, khách hàng không chỉ mua sản phẩm mà còn tìm kiếm trải nghiệm. Do đó, doanh nghiệp cần: Tạo ra sản phẩm chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc để tạo ra trải nghiệm tích cực. Thường xuyên cập nhật và cải tiến sản phẩm để giữ chân khách hàng. 3.2 Price – Giá trị thay thế cho giá cả Giá không chỉ đơn thuần là số tiền mà khách hàng phải trả. Đối với khách hàng hiện đại, giá trị mà họ nhận được từ sản phẩm phải lớn hơn giá cả. Do đó, doanh nghiệp cần: Đưa ra giá cả hợp lý và cạnh tranh. Cung cấp các chương trình khuyến mãi và ưu đãi để thu hút khách hàng. Tạo ra giá trị gia tăng thông qua các dịch vụ bổ sung. 3.3 Place – Phân phối không còn giới hạn địa lý Trong thời đại số, kênh phân phối đã trở nên đa dạng hơn bao giờ hết. Doanh nghiệp không còn bị giới hạn bởi vị trí địa lý. Do đó, cần: Tận dụng các kênh trực tuyến như website, mạng xã hội để tiếp cận khách hàng. Cung cấp dịch vụ giao hàng nhanh chóng và thuận

    Meta ra mắt Llama 4 – Mô hình AI đa phương thức mã nguồn mở tiên tiến nhất
    Công nghệ AI News

    Meta ra mắt Llama 4 – Mô hình AI đa phương thức mã nguồn mở tiên tiến nhất

    /

    Meta vừa chính thức ra mắt Llama 4, thế hệ mới nhất của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) do hãng phát triển, với hai phiên bản nổi bật: Llama 4 Scout và Llama 4 Maverick. Đây là những mô hình mã nguồn mở được Meta khẳng định là “tiên tiến nhất từ trước đến nay”, dẫn đầu trong lĩnh vực AI đa phương thức. Khác với các phiên bản trước, Llama 4 không chỉ xử lý văn bản mà còn có khả năng hiểu và tích hợp nhiều loại dữ liệu như hình ảnh, âm thanh, video, và có thể chuyển đổi linh hoạt giữa các định dạng này. Điều này giúp Llama 4 trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc tạo ra trải nghiệm giao tiếp tự nhiên và thông minh hơn. Bên cạnh đó, Meta cũng hé lộ bản xem trước của Llama 4 Behemoth – một mô hình được mệnh danh là “người thầy ai” với trí tuệ vượt trội, có vai trò huấn luyện và nâng tầm các thế hệ LLM tiếp theo. Động thái này cho thấy Meta đang quyết liệt tăng tốc cuộc đua AI, sau khi từng trì hoãn công bố Llama 4 do chưa đạt kỳ vọng về lập luận logic và toán học – những tiêu chí ngày càng quan trọng trong các ứng dụng AI hiện đại, đặc biệt là khi so sánh với các đối thủ như OpenAI. Đáng chú ý, Meta dự kiến đầu tư 65 tỷ USD trong năm 2025 để mở rộng hạ tầng AI – một con số thể hiện tham vọng dẫn đầu trong kỷ nguyên hậu-ChatGPT, nơi mà AI đa phương thức đang trở thành tiêu chuẩn mới cho các hệ thống trí tuệ nhân tạo toàn diện. Đội ngũ tư vấn của Viet AI Group sẽ hỗ trợ và tư vấn giúp bạn!  Kết nối với chúng tôi: VIET AI GROUP Văn phòng: 04TT01HD- Mon city, Hàm Nghi,P. Mỹ Đình, Quận Nam Từ Liêm, TP.Hà Nội Địa chỉ: Số 11, ngõ 229 Phố Vọng, P. Đồng Tâm, Q. Hai Bà Trưng, TP. Hà Nội Hotline: + 84981968248  Email: vietaigroup@gmail.com

    content_pillar
    Marketing News

    Xây Dựng Content Pillar: Chiến Lược Nội Dung Hiệu Quả

    /

    Trong môi trường số ngày nay, việc xây dựng một content pillar vững chắc là yếu tố then chốt để phát triển chiến lược nội dung hiệu quả. Content pillar không chỉ giúp tổ chức và quản lý nội dung một cách hợp lý mà còn đảm bảo nội dung chất lượng, thu hút người đọc và cải thiện tối ưu hóa SEO. Bằng cách tạo dựng thương hiệu thông qua nội dung có giá trị, doanh nghiệp có thể thiết lập vị thế vững chắc trên thị trường. Hãy cùng khám phá cách xây dựng content pillar để nâng cao hiệu quả chiến lược nội dung của bạn. 1. Content Pillar là gì? Content Pillar (nội dung trụ cột) là một chiến lược trong marketing, đặc biệt là trong SEO, nhằm tổ chức và tối ưu hóa nội dung cho website. Nó không chỉ đơn thuần là một bài viết mà là một cấu trúc tổng thể giúp doanh nghiệp định hình nội dung một cách rõ ràng và có hệ thống. 1.1 Định nghĩa và vai trò của content pillar trong marketing Định nghĩa và vai trò của content pillar trong chiến lược nội dung  Content Pillar là một trang chủ đề bao quát, thường chứa thông tin tổng quát và liên quan đến một chủ đề cụ thể. Vai trò của content pillar trong marketing rất quan trọng, bao gồm: Tạo nền tảng cho nội dung: Content Pillar giúp xây dựng nền tảng cho các nội dung phụ (subtopic) liên quan, giúp người đọc dễ dàng tìm kiếm thông tin. Tăng cường SEO: Google đánh giá cao các trang có nội dung liên kết chặt chẽ, từ đó cải thiện thứ hạng tìm kiếm. Cải thiện trải nghiệm người dùng: Nội dung được tổ chức tốt giúp người dùng dễ dàng tiếp cận thông tin cần thiết. 1.2 Tại sao doanh nghiệp cần xây dựng content pillar? Doanh nghiệp cần xây dựng content pillar vì những lý do sau: Tăng cường khả năng tìm kiếm: Nội dung trụ cột giúp cải thiện SEO, tăng thứ hạng tìm kiếm và thu hút lưu lượng truy cập. Tạo dựng thương hiệu: Việc cung cấp nội dung chất lượng giúp doanh nghiệp thể hiện chuyên môn, từ đó tạo dựng uy tín và niềm tin với khách hàng. Khả năng chia sẻ cao: Nội dung chất lượng thường dễ dàng được chia sẻ trên các kênh mạng xã hội, từ đó mở rộng phạm vi tiếp cận. 1.3 So sánh giữa content pillar và nội dung thông thường Nội dung thông thường Content Pillar Thường đơn lẻ, không có cấu trúc rõ ràng. Được tổ chức thành một hệ thống với các chủ đề liên quan. Không tối ưu hóa cho SEO. Được tối ưu hóa cho SEO, cải thiện thứ hạng tìm kiếm. Khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin. Dễ dàng tìm kiếm và truy cập thông tin cần thiết. 2. Cách xây dựng một Content Pillar hiệu quả Cách xây dựng một Content Pillar hiệu quả để tối ưu hóa SEO Để xây dựng một content pillar hiệu quả, doanh nghiệp cần thực hiện các bước sau: 2.1 Các bước để xác định chủ đề cho content pillar Xác định lĩnh vực hoạt động: Chọn lĩnh vực mà doanh nghiệp muốn phát triển. Nghiên cứu từ khóa: Tìm kiếm từ khóa có độ phổ biến cao liên quan đến lĩnh vực hoạt động. Xác định chủ đề chính: Chọn một chủ đề đủ rộng để có thể phát triển nhiều nội dung phụ xung quanh. 2.2 Lập kế hoạch nội dung xung quanh content pillar Xây dựng Topic Cluster: Tạo ra một cụm chủ đề bao gồm một trang pillar và nhiều subtopic liên quan. Nội dung chất lượng: Đảm bảo rằng các bài viết hỗ trợ cho nội dung trụ cột đều có chất lượng cao. Tối ưu hóa SEO: Sử dụng các yếu tố SEO như thẻ H1, H2, H3, và từ khóa liên quan. 2.3 Các công cụ hỗ trợ xây dựng content pillar Google Keyword Planner: Giúp tìm kiếm từ khóa liên quan và phân tích độ phổ biến. Ahrefs và SEMrush: Cung cấp thông tin về SEO và phân tích đối thủ cạnh tranh. BuzzSumo: Giúp tìm kiếm nội dung phổ biến trong lĩnh vực cụ thể. 3. Lợi ích của việc sử dụng Content Pillar Lợi ích của việc sử dụng Content Pillar  3.1 Tăng cường SEO và thu hút lưu lượng truy cập Cải thiện thứ hạng tìm kiếm: Nội dung trụ cột giúp tăng cường SEO, từ đó cải thiện thứ hạng trong kết quả tìm kiếm của Google. Tăng lượt truy cập: Nội dung chất lượng và có liên kết chặt chẽ giúp thu hút lượng truy cập cao từ người dùng. 3.2 Cải thiện khả năng chia sẻ và tương tác với nội dung Nội dung dễ chia sẻ: Nội dung chất lượng thường dễ dàng được chia sẻ trên các kênh mạng xã hội, từ đó mở rộng phạm vi tiếp cận. Tăng mức độ tương tác: Nội dung chất lượng có khả năng tạo ra nhiều tương tác hơn từ người đọc. 3.3 Giúp tạo dựng thương hiệu và uy tín Cung cấp nội dung chuyên sâu: Việc cung cấp nội dung chất lượng giúp doanh nghiệp thể hiện chuyên môn và tạo dựng uy tín. Xây dựng lòng tin với khách hàng: Nội dung có giá trị giúp khách hàng cảm thấy an tâm hơn khi lựa chọn sản phẩm và dịch vụ. 4. Các ví dụ thực tế về Content Pillar Các ví dụ thực tế về Content Pillar  4.1 Phân tích content pillar thành công trong các ngành khác nhau Ngành Du lịch: Một trang web du lịch có thể tạo một content pillar về “Những điểm đến nổi bật” với các subtopic về từng địa điểm. Ngành Thời trang: Một thương hiệu thời trang có thể xây dựng content pillar

    Marketing News, Công nghệ AI News

    Big Data SEO: Ứng dụng AI trong tối ưu hóa nội dung

    /

    Trong thời đại số, SEO (Search Engine Optimization) ngày càng trở nên quan trọng đối với việc xây dựng sự hiện diện trực tuyến cho các doanh nghiệp. Với sự phát triển nhanh chóng của dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo (AI), SEO không chỉ dừng lại ở việc tối ưu hóa từ khóa hay cải thiện các yếu tố on-page, mà còn bao gồm việc tận dụng khối lượng dữ liệu khổng lồ để tối ưu hóa nội dung và chiến lược SEO một cách thông minh hơn. 1. SEO Dữ Liệu Lớn (Big Data SEO) là gì? SEO Dữ Liệu Lớn (Big Data SEO) là gì?  1.1 Khái niệm về Big Data Seo SEO dữ liệu lớn (Big Data SEO) là chiến lược tối ưu hóa nội dung dựa trên việc thu thập và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ về hành vi người dùng, xu hướng tìm kiếm, và thông tin thị trường. Việc sử dụng dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện hơn về hành vi của khách hàng và đối thủ cạnh tranh, từ đó xây dựng các chiến lược SEO tối ưu, cải thiện thứ hạng website trên các công cụ tìm kiếm. Trong khi truyền thống SEO chỉ dựa vào các yếu tố như từ khóa, liên kết, tốc độ tải trang, thì Big Data SEO kết hợp những yếu tố này với dữ liệu hành vi người dùng, dữ liệu mạng xã hội, và các nguồn dữ liệu khác để cải thiện trải nghiệm người dùng và tăng cường khả năng hiển thị của website. 1.2 Dữ liệu lớn và tầm quan trọng trong SEO Dữ liệu lớn trong SEO có thể bao gồm: Dữ liệu hành vi người dùng (click-through rate, thời gian trên trang, tỷ lệ thoát). Dữ liệu từ các công cụ tìm kiếm (Google Analytics, Search Console). Dữ liệu từ mạng xã hội (lượt thích, chia sẻ, bình luận). Dữ liệu cạnh tranh (xếp hạng từ khóa, chiến lược backlink của đối thủ). Thông qua việc phân tích các tập dữ liệu này, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định SEO chính xác hơn, tối ưu hóa nội dung phù hợp với nhu cầu và xu hướng của người dùng, từ đó nâng cao hiệu quả tìm kiếm và tăng trưởng doanh thu. 2. Ứng dụng AI trong SEO Dữ Liệu Lớn 2.1 Tối ưu hóa từ khóa với AI Trong quá trình tối ưu hóa SEO, từ khóa vẫn là yếu tố quan trọng nhất. Tuy nhiên, việc chọn lựa từ khóa không chỉ đơn giản là tìm kiếm những từ khóa có lượng tìm kiếm cao. AI giúp phân tích dữ liệu lớn để tìm ra các từ khóa dài (long-tail keywords) tiềm năng mà người dùng thực sự đang tìm kiếm. Các công cụ AI, như Google’s RankBrain, có khả năng học hỏi và cải thiện kết quả tìm kiếm theo thời gian dựa trên hành vi của người dùng. AI có thể: Phân tích xu hướng tìm kiếm và cung cấp từ khóa liên quan giúp gia tăng lượng truy cập vào trang web. Dự đoán từ khóa nào sẽ có khả năng sinh lời cao. Tối ưu hóa chiến lược từ khóa theo nhu cầu thay đổi của người dùng và thị trường. 2.2 Cải thiện chất lượng nội dung bằng AI AI không chỉ giúp tìm kiếm từ khóa mà còn có thể giúp tối ưu hóa nội dung một cách thông minh. Với sự trợ giúp của các công cụ như GPT-3 (AI viết nội dung), doanh nghiệp có thể tạo ra những nội dung chất lượng, phù hợp với xu hướng và nhu cầu tìm kiếm của người dùng. AI giúp tối ưu hóa nội dung SEO theo các cách sau: Phân tích nội dung hiện tại: AI có thể đánh giá chất lượng của nội dung hiện có trên website và cung cấp các đề xuất cải thiện. Cá nhân hóa nội dung: AI giúp hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu và cung cấp nội dung phù hợp với từng nhóm khách hàng. Tạo nội dung tự động: Các công cụ AI có thể giúp tạo nội dung tự động dựa trên các từ khóa và chủ đề đã được tối ưu. 2.3 Phân tích hành vi người dùng và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng Phân tích hành vi người dùng và tối ưu hóa trải nghiệm người dùng Một trong những yếu tố quan trọng trong SEO là trải nghiệm người dùng. AI giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi người dùng, từ đó tối ưu hóa trải nghiệm người dùng trên website. AI có thể phân tích các yếu tố như thời gian tải trang, tỷ lệ thoát, khả năng tương tác của người dùng, và mức độ hài lòng để đưa ra các điều chỉnh cần thiết. AI giúp: Cải thiện UX/UI: Phân tích cách người dùng tương tác với website và đưa ra các đề xuất thay đổi giao diện để người dùng có trải nghiệm mượt mà hơn. Dự báo hành vi người dùng: Dựa trên dữ liệu hành vi trước đó, AI có thể dự đoán những gì người dùng cần và đưa ra các gợi ý hoặc thay đổi nội dung phù hợp. Tối ưu hóa tốc độ tải trang: AI có thể theo dõi và đề xuất các cải tiến để giảm thời gian tải trang, nâng cao trải nghiệm người dùng. 3. Lợi ích của việc kết hợp AI và Big Data trong SEO 3.1 Tối ưu hóa chiến lược SEO toàn diện Tối ưu hóa nội dung, chiến lược SEO toàn diện  Kết hợp Big Data và AI giúp tối ưu hóa SEO một cách toàn diện hơn, từ việc nghiên cứu từ khóa, tạo nội dung, phân tích hành vi người dùng cho đến việc tối ưu hóa tốc độ

    Giỗ tổ Hùng vương
    Việt AI Group, Bản tin Viet AI Group

    THÔNG BÁO NGHỈ LỄ GIỖ TỔ HÙNG VƯƠNG – TƯỞNG NHỚ CỘI NGUỒN

    /

    🌺Kính gửi Quý khách hàng và Đối tác, 🎊Hòa chung không khí trang nghiêm của cả nước hướng về ngày Giỗ Tổ Hùng Vương, tưởng nhớ công ơn dựng nước của các Vua Hùng, Công ty Cổ phần Truyền thông và Công nghệ Việt AI Group xin trân trọng thông báo lịch nghỉ lễ như sau: ————————————————————————————— Thời gian nghỉ: Thứ 7, ngày 05 tháng 04 năm 2025 (tức ngày mùng 08 tháng 03 Âm lịch).Ngày làm việc trở lại: Thứ 3], ngày 08 tháng 04 năm 2025 (tức ngày 11 tháng 03 Âm lịch). ————————————————————————————— Lịch nghỉ lễ giỗ tổ Hùng Vương 🥰Trong thời gian nghỉ lễ, các hoạt động của công ty có thể sẽ có sự điều chỉnh. Chúng tôi rất mong nhận được sự thông cảm từ Quý vị. 💌VIET AI GROUP kính chúc Quý khách hàng và Đối tác có một ngày lễ ý nghĩa, ấm áp bên gia đình và luôn hướng về cội nguồn dân tộc. Trân trọng, Đội ngũ tư vấn của Viet AI Group sẽ hỗ trợ và tư vấn giúp bạn!  Kết nối với chúng tôi: VIET AI GROUP Văn phòng: 04TT01HD- Mon city, Hàm Nghi,P. Mỹ Đình, Quận Nam Từ Liêm, TP.Hà Nội Địa chỉ: Số 11, ngõ 229 Phố Vọng, P. Đồng Tâm, Q. Hai Bà Trưng, TP. Hà Nội Hotline: + 84981968248  Email: vietaigroup@gmail.com 

    Công nghệ AI News

    AI và Chatbot: Tương lai của dịch vụ khách hàng số hóa

    /

    Trong thời đại công nghệ số hiện nay, dịch vụ khách hàng đang trải qua một cuộc cách mạng với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo và chatbot. Sự xuất hiện của những công nghệ này đã mở ra một tương lai đầy hứa hẹn cho ngành dịch vụ khách hàng, giúp doanh nghiệp không chỉ cải thiện trải nghiệm của khách hàng mà còn tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu chi phí. 1. AI và Chatbot là gì? AI và Chatbot là gì?  1.1. Trí tuệ nhân tạo Trí tuệ nhân tạo (AI) là công nghệ mô phỏng khả năng tư duy, học hỏi và tự cải thiện của con người thông qua các thuật toán và hệ thống máy tính. AI có thể xử lý, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các quy trình và ra quyết định thông minh. Trong lĩnh vực dịch vụ khách hàng, AI được ứng dụng trong các công cụ như trợ lý ảo, phân tích dữ liệu lớn và tự động hóa các tác vụ. 1.2. Chatbot Chatbot là phần mềm được xây dựng để giao tiếp với con người qua văn bản hoặc giọng nói. Các chatbot sử dụng AI để hiểu và trả lời các câu hỏi của khách hàng một cách tự động. Chatbot có thể hoạt động trên nhiều nền tảng khác nhau như website, ứng dụng di động, mạng xã hội hoặc qua các công cụ nhắn tin. Với khả năng trả lời nhanh chóng và hiệu quả, chatbot giúp cải thiện chất lượng dịch vụ và tiết kiệm thời gian cho cả khách hàng và doanh nghiệp. 2. Vai trò của AI và Chatbot trong dịch vụ khách hàng số hóa Vai trò của AI và Chatbot trong dịch vụ khách hàng số hóa  2.1. Tăng cường trải nghiệm khách hàng Một trong những lợi ích nổi bật của AI và chatbot là khả năng cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7, không giới hạn thời gian. Khách hàng có thể nhận được sự hỗ trợ ngay lập tức bất kể là ban ngày hay ban đêm. Điều này giúp cải thiện sự hài lòng và duy trì mối quan hệ bền vững với khách hàng. AI và chatbot không chỉ cung cấp câu trả lời nhanh chóng cho các câu hỏi thường gặp mà còn có khả năng xử lý các yêu cầu phức tạp hơn, như tư vấn sản phẩm, kiểm tra tình trạng đơn hàng, hỗ trợ thanh toán và giải quyết khiếu nại. Nhờ vậy, khách hàng không phải đợi lâu để nhận được phản hồi, tạo nên một trải nghiệm khách hàng mượt mà và hiệu quả hơn. 2.2. Tiết kiệm chi phí và tăng hiệu quả Việc triển khai chatbot giúp doanh nghiệp tiết kiệm được một phần lớn chi phí vận hành. Thay vì phải tuyển dụng đội ngũ nhân viên hỗ trợ khách hàng hoạt động suốt ngày đêm, chatbot có thể đảm nhận các công việc cơ bản và xử lý lượng lớn yêu cầu khách hàng cùng lúc mà không cần nghỉ ngơi. Điều này giúp doanh nghiệp giảm chi phí nhân sự, đồng thời tăng năng suất công việc và hiệu quả trong việc giải quyết các yêu cầu từ khách hàng. Chatbot cũng có khả năng học hỏi và cải thiện theo thời gian, giúp giảm thiểu sai sót và nâng cao chất lượng dịch vụ. 2.3. Phân tích dữ liệu và tối ưu hóa chiến lược AI và chatbot không chỉ hỗ trợ khách hàng mà còn thu thập dữ liệu quý giá từ các cuộc trò chuyện, hành vi và phản hồi của khách hàng. Dữ liệu này có thể được phân tích để hiểu rõ hơn về nhu cầu, thị hiếu và vấn đề mà khách hàng gặp phải. Doanh nghiệp có thể sử dụng những thông tin này để tối ưu hóa chiến lược marketing, cải thiện sản phẩm/dịch vụ và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Ngoài ra, AI còn giúp phân tích các xu hướng và mô hình hành vi khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp dự báo và điều chỉnh các chiến lược kinh doanh một cách chính xác hơn. 3. Tương lai của AI và Chatbot trong dịch vụ khách hàng 3.1. Chatbot thông minh hơn với học máy Trong tương lai, các chatbot sẽ ngày càng trở nên thông minh hơn nhờ sự phát triển của công nghệ học máy (machine learning). Các hệ thống học máy sẽ giúp chatbot không chỉ hiểu và trả lời các câu hỏi đơn giản mà còn có thể xử lý các yêu cầu phức tạp, học hỏi từ các cuộc trò chuyện trước đó và cải thiện khả năng giao tiếp với khách hàng. Chatbot sẽ không còn chỉ là công cụ trả lời câu hỏi, mà còn là một trợ lý ảo thực thụ, hỗ trợ khách hàng từ đầu đến cuối trong suốt quá trình tương tác. 3.2. Chatbot tích hợp với nhiều nền tảng . Chatbot tích hợp với nhiều nền tảng  Một xu hướng trong tương lai của chatbot là khả năng tích hợp với nhiều nền tảng và kênh giao tiếp khác nhau, bao gồm mạng xã hội, ứng dụng nhắn tin, website, email, thậm chí là các cuộc gọi thoại. Việc này sẽ giúp doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm đồng nhất cho khách hàng, bất kể họ sử dụng kênh giao tiếp nào. Chatbot sẽ có thể nhận diện và trả lời khách hàng một cách nhanh chóng, đồng thời duy trì sự nhất quán trong thông tin và dịch vụ qua tất cả các nền tảng. 3.3. Tích hợp AI vào quy trình chăm sóc khách hàng AI sẽ tiếp tục phát triển để không chỉ giải quyết các vấn đề khách hàng qua chatbot mà còn tích hợp vào

    DeepSeek vượt ChatGPT về lượt truy cập mới: Công cụ AI từ Trung Quốc đang vươn mình mạnh mẽ
    Công nghệ AI News

    DeepSeek vượt ChatGPT về lượt truy cập mới: Công cụ AI từ Trung Quốc đang vươn mình mạnh mẽ

    /

    Trong bối cảnh công nghệ AI phát triển mạnh mẽ, DeepSeek vượt ChatGPT về lượt truy cập mới, khẳng định vị thế của mình như một công cụ AI tăng trưởng nhanh đến từ Trung Quốc. Với sự gia tăng đáng kể về lượt truy cập web hàng tháng, DeepSeek AI đang nhanh chóng trở thành một trong những ứng dụng AI phổ biến nhất trên thị trường hiện nay. Sự phát triển này không chỉ thu hút sự chú ý của người dùng mà còn làm nổi bật xu hướng chatbot AI tăng trưởng, mở ra nhiều cơ hội mới cho ngành công nghiệp công nghệ thông tin. DeepSeek vượt ChatGPT về lượt truy cập mới hàng tháng Vào tháng 2/2025, DeepSeek vượt ChatGPT về số lượt truy cập web mới hàng tháng, chính thức trở thành công cụ AI tăng trưởng nhanh nhất thế giới. Theo số liệu từ AITools, DeepSeek đã ghi nhận tới 525 triệu lượt truy cập mới, vượt qua ChatGPT với 500 triệu lượt. Dù vẫn còn khoảng cách với vị trí số một, nhưng thành tích ấn tượng này đã đưa DeepSeek lên vị trí thứ ba toàn cầu về số người dùng nền tảng AI trên web. DeepSeek – Tân binh từ Trung Quốc đang vươn mình mạnh mẽ Được phát triển bởi công ty công nghệ Trung Quốc DeepSeek, mô hình AI này chỉ mới chính thức trình làng vào đầu năm 2024. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng đáng kinh ngạc đã giúp DeepSeek nhanh chóng lọt vào danh sách các ứng dụng AI phổ biến nhất, vượt mặt nhiều tên tuổi như Canva, Grok, Claude… Với 800 triệu lượt truy cập hàng tháng, DeepSeek hiện chiếm 6,58% thị phần toàn cầu, chỉ xếp sau ChatGPT (43,16%) và Canva AI (gần 1 tỷ lượt). >>>>> Đọc thêm: AI Trung Quốc bùng nổ: DeepSeek AI liệu có đủ sức thay đổi cuộc chơi? DeepSeek vượt ChatGPT: Không chỉ là con số DeepSeek vượt ChatGPT: Không chỉ là con số (Ảnh: AITools) Đáng chú ý hơn cả là việc DeepSeek đã đạt mốc 30 triệu người dùng hoạt động hàng ngày vào đầu tháng 2 – một cột mốc lịch sử trong ngành AI. Đây cũng là ứng dụng AI đạt mức tăng trưởng DAU (Daily Active Users) nhanh nhất từng được ghi nhận. Trong bảng xếp hạng MAU (Monthly Active Users) do Aicpb công bố, DeepSeek lọt top 5 ứng dụng AI có lượt người dùng cao với 33,7 triệu người dùng, theo sau Gemini (56,6 triệu), Nova AI, và Doubao (78,61 triệu). ChatGPT vẫn dẫn đầu với hơn 349 triệu người dùng hàng tháng – nhưng khoảng cách đang rút ngắn từng ngày. Người dùng DeepSeek đến từ đâu? Theo thống kê, phần lớn người dùng DeepSeek đến từ: Trung Quốc: 30,71% Ấn Độ: 13,59% Indonesia: 6,94% Mỹ: 4,34% Tỷ lệ sử dụng cao tại châu Á cho thấy AI Trung Quốc đang có lợi thế rõ rệt tại thị trường nội địa và khu vực lân cận – một điều mà các nền tảng phương Tây khó cạnh tranh. Đằng sau thành công của DeepSeek Đằng sau thành công của DeepSeek  DeepSeek được sáng lập bởi Liang Wenfeng, một nhà đầu tư dày dặn kinh nghiệm trong lĩnh vực AI và công nghệ. Từ khi bắt đầu phát triển vào tháng 4/2023, DeepSeek đã nhanh chóng ra mắt mô hình suy luận R1 vào hôm 20/1. Tuy nhiên, DeepSeek cũng vướng phải không ít tranh cãi, như: Nghi vấn về chi phí phát triển lên tới hàng tỷ USD Sử dụng dữ liệu từ các mô hình AI trước đó Lo ngại về an toàn thông tin và rò rỉ dữ liệu Dù vậy, các “ông lớn” như Microsoft, OpenAI hay Nvidia đều đánh giá cao chiến lược phát triển của DeepSeek. >>>>> Đọc thêm: AI và cuộc gặp gỡ giữa Tổng thống Trump và CEO Nvidia Kết luận: DeepSeek có thể soán ngôi ChatGPT? Dù DeepSeek vượt ChatGPT về lượt truy cập mới hàng tháng, việc soán ngôi vị trí số một vẫn còn là một chặng đường dài. ChatGPT vẫn đang sở hữu hệ sinh thái người dùng đông đảo và nền tảng công nghệ hàng đầu. Tuy nhiên, sự bứt phá của DeepSeek đã chứng minh rằng cuộc đua AI toàn cầu đang nóng lên từng ngày, và Trung Quốc có thể là một đối thủ đáng gờm trong thời gian tới. Đội ngũ tư vấn của Viet AI Group sẽ hỗ trợ và tư vấn giúp bạn!  Kết nối với chúng tôi: VIET AI GROUP Văn phòng: 04TT01HD- Mon city, Hàm Nghi,P. Mỹ Đình, Quận Nam Từ Liêm, TP.Hà Nội Địa chỉ: Số 11, ngõ 229 Phố Vọng, P. Đồng Tâm, Q. Hai Bà Trưng, TP. Hà Nội Hotline: + 84981968248  Email: vietaigroup@gmail.com

    Marketing News

    Omnichannel Marketing: Kết nối dữ liệu để nâng cao trải nghiệm khách hàng

    /

    Trong thời đại số hiện nay, người tiêu dùng không còn bị giới hạn trong việc mua sắm, tìm kiếm thông tin hay tương tác với các thương hiệu chỉ qua một kênh duy nhất. Omnichannel Marketing (tiếp thị đa kênh) đã trở thành chiến lược quan trọng giúp doanh nghiệp không chỉ tiếp cận khách hàng qua nhiều kênh khác nhau mà còn tạo ra một trải nghiệm liền mạch và cá nhân hóa. Một yếu tố then chốt trong việc thực hiện chiến lược này chính là kết nối và khai thác dữ liệu một cách hiệu quả. 1. Omnichannel Marketing là gì? Omnichannel Marketing là chiến lược tiếp thị kết nối các kênh bán hàng và giao tiếp với khách hàng (online và offline) thành một hệ sinh thái thống nhất. Điều này có nghĩa là dù khách hàng tương tác với thương hiệu qua website, ứng dụng di động, mạng xã hội, email hay cửa hàng vật lý, họ sẽ có một trải nghiệm đồng nhất và liên tục. Khác với multichannel marketing (tiếp thị đa kênh), nơi mỗi kênh hoạt động độc lập, omnichannel marketing tạo ra một “mạng lưới liên kết”, giúp thương hiệu cung cấp thông điệp, dịch vụ và ưu đãi đồng nhất tại tất cả các điểm tiếp xúc. Kết nối dữ liệu giữa các kênh giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó tối ưu hóa chiến lược tiếp thị. 2. Vai trò của kết nối dữ liệu trong Omnichannel Marketing Vai trò của kết nối dữ liệu trong marketing Omnichannel Marketing  2.1 Tạo ra trải nghiệm khách hàng liền mạch Kết nối dữ liệu giữa các kênh giúp tạo ra một hành trình khách hàng liền mạch, không bị gián đoạn dù họ tương tác với thương hiệu qua bất kỳ phương tiện nào. Ví dụ, khách hàng có thể bắt đầu mua sắm trên website, rồi chuyển sang ứng dụng di động để thanh toán, và cuối cùng nhận hàng tại cửa hàng vật lý mà không gặp phải sự không nhất quán trong dịch vụ. Việc chia sẻ dữ liệu giữa các kênh còn giúp khách hàng cảm thấy được cá nhân hóa trải nghiệm của mình. Thông qua các công cụ như CRM (Customer Relationship Management), doanh nghiệp có thể lưu trữ lịch sử mua hàng, sở thích và thông tin liên quan đến khách hàng từ mọi kênh, từ đó đưa ra các gợi ý sản phẩm phù hợp hơn. 2.2 Hiểu rõ hành vi khách hàng Kết nối dữ liệu giữa các kênh không chỉ giúp tạo ra trải nghiệm mượt mà mà còn giúp doanh nghiệp thu thập thông tin quan trọng về hành vi của khách hàng. Dữ liệu từ các nền tảng như website, mạng xã hội, email marketing hay các chương trình khuyến mãi có thể cho thấy hành vi của khách hàng từ lúc bắt đầu tiếp cận thương hiệu đến khi hoàn tất giao dịch. Ví dụ, nếu khách hàng thường xuyên tương tác với các bài viết trên Facebook nhưng lại ít mua sắm trên website, doanh nghiệp có thể dựa vào dữ liệu này để đưa ra chiến lược phù hợp như gửi thông báo ưu đãi qua email hay quảng cáo sản phẩm trên các kênh xã hội mà khách hàng hay sử dụng. 2.3 Cải thiện chiến lược marketing và tăng ROI Cải thiện tỷ lệ chuyển đổi với Omnichannel Marketing Một trong những lợi ích rõ ràng của việc kết nối dữ liệu trong Omnichannel Marketing là khả năng tối ưu hóa chiến lược marketing. Thương hiệu có thể phân tích dữ liệu từ các chiến dịch marketing trước đó để xác định kênh hiệu quả, thời gian vàng để tiếp cận khách hàng và thông điệp nào tạo ra sự tương tác mạnh mẽ nhất. Ví dụ, nếu doanh nghiệp nhận thấy rằng khách hàng phản hồi tích cực với email marketing vào cuối tuần nhưng lại ít tương tác với quảng cáo trên Facebook, họ có thể tập trung vào chiến dịch email vào những ngày này và điều chỉnh chiến lược quảng cáo trên mạng xã hội. 2.4 Omnichannel Marketing giúp tăng cường khả năng giữ chân khách hàng Trong Omnichannel Marketing, kết nối dữ liệu giúp doanh nghiệp dễ dàng nhận diện và đánh giá giá trị khách hàng hiện tại và tiềm năng. Khi doanh nghiệp có cái nhìn rõ ràng về các phân khúc khách hàng, họ có thể xây dựng các chương trình chăm sóc khách hàng phù hợp, giúp tăng cường sự trung thành và giảm tỷ lệ rời bỏ. Ví dụ, việc phân tích dữ liệu khách hàng cho phép doanh nghiệp gửi các chương trình khuyến mãi đặc biệt cho những khách hàng có tiềm năng cao, giúp duy trì mối quan hệ lâu dài và tăng trưởng doanh thu bền vững. 3. Các bước triển khai Omnichannel Marketing hiệu quả 3.1 Thu thập và tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn Để triển khai chiến lược Omnichannel Marketing thành công, bước đầu tiên là thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm website, ứng dụng di động, mạng xã hội, cửa hàng vật lý, và các hệ thống CRM. Việc tích hợp dữ liệu này vào một hệ thống quản lý chung giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về hành vi và sở thích của khách hàng. 3.2 Phân tích dữ liệu và tạo chiến lược marketing phù hợp Phân tích dữ liệu và tạo chiến lược marketing cá nhân hóa Sau khi thu thập dữ liệu, doanh nghiệp cần phân tích và tìm ra các xu hướng, thói quen và nhu cầu của khách hàng. Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như Google Analytics, các công cụ phân tích hành vi khách hàng trên mạng xã hội và CRM, doanh nghiệp có thể xây

    VIET AI GROUP

    • Văn phòng: 04TT01HD- Mon city, Hàm Nghi,P. Mỹ Đình, Quận Nam Từ Liêm, Hà Nội
    • Địa chỉ DKKD: Số 11, ngõ 229 Phố Vọng, P. Đồng Tâm, Q. Hai Bà Trưng, TP. Hà Nội
    • Điện thoại: (+84) 981 968 248
    • Email: vietaigroup@gmail.com

    LIÊN HỆ CHÚNG TÔI

    Giới thiệu

    Tuyển dụng

    Chính sách bảo mật

    Liên hệ chúng tôi

    LĨNH VỰC

    Dịch vụ Quảng Cáo

    Giải pháp Marketing

    Giải pháp công nghệ AI

    Đào tạo và tư vấn

    HỆ SINH THÁI

    Công cụ LinaBot

    Saba Việt Nam

    Mini Coworking Space

    Vietcoach Academy

    DỰ ÁN

    Thiết kế Bộ Logo

    Nhận diện thương hiệu

    Website/ Mobile app

    Media PR/ TVC

    Kết nối với chúng tôi

    Facebook Youtube Linkedin

    Hệ sinh thái Marketing Viet AI Group 2024 @ All rights reserved

    Lên đầu trang

    Hãy xem cách chúng tôi đã giúp 100 doanh nghiệp thành công!

    Hãy trò chuyện với chúng tôi