#5AI thuốc phóng tối thượng của Marketing lượng tử

Mario Klingemann tự nhận mình là một người đa nghi. Ít nhất là trên trang web nghệ thuật của Sotheby nơi anh làm việc. Thật khó tin khi có người định giá 40.000 đô-la cho mỗi tác phẩm nghệ thuật của anh. Tác phẩm của anh được so sánh với các họa sĩ bậc thầy trong thời đại Hoàng kim ở Hà Lan, và anh đã được ca ngợi vì “các nguyên tắc thẩm mỹ trong tác phẩm của mình”. Người hoài nghi cũng giống như cách họ hoài nghi. Klingemann không phải là một họa sĩ và thành công của anh trong giới nghệ thuật không đến từ bút vẽ mà từ các thuật toán. Klingemann thực sự là một bậc thầy. Một bậc thầy về trí tuệ nhân tạo.¹

Có nhiều câu chuyện giống như của Klingemann. Scott Eaton, người điêu khắc chân tay con người sống động như thật bằng thuật toán AI.² Hoặc như Refik Anadol, người tạo ra những tác phẩm nghệ thuật và kiến trúc tuyệt vời dựa trên các tập dữ liệu khổng lồ (như nhiệt độ ở các vùng khác nhau trên thế giới) sử dụng trí thông minh của máy móc.³

Người ta nói và viết rất nhiều điều về AI và cách nó thay đổi mọi thứ trong thế giới của chúng ta. Một số là mánh lới quảng cáo thuần túy, một số là sự ồn ào thái quá, và một số trong đó là sự thật và thực sự đáng kinh ngạc.

Nhưng trước khi chúng ta khám phá AI, hãy xem lại khái niệm trọng tâm của cuốn sách này. Lượng tử, đối với mục đích của chúng ta, có hai ý nghĩa. Đầu tiên, nó có nghĩa là các mô hình trong quá khứ sẽ không thể giải thích được thực tế trong tương lai. Thứ hai, tốc độ, quy mô và tác động của marketing lượng tử là chưa từng có tiền lệ. Không có gì phù hợp với khái niệm này trong mô hình mới như trí tuệ nhân tạo.

AI sẽ là một lực lượng đột phá hoàn hảo trong Mô hình Thứ năm. Nhưng trước tiên, sẽ hữu ích nếu bạn nhanh chóng xem xét lại năm mô hình từ góc độ dữ liệu. Dữ liệu, như chúng ta biết ngày nay, không thực sự là động lực lớn trong hai mô hình đầu tiên của marketing. Bên trong Mô hình Thứ ba, Internet bùng nổ và dữ liệu về hành vi của người tiêu dùng trở nên phong phú và có sẵn rộng khắp. Việc phân tích dữ liệu, cho đến nay được triển khai trong nhiều lĩnh vực hàn lâm hơn, đã đến với marketing. Và ngành khoa học mới về phân tích dữ liệu bắt đầu hỗ trợ các nhà marketing theo nhiều cách, từ nhắm mục tiêu chính xác đến tính toán ROI,… Nó đã đưa ngành marketing lên một cấp độ khoa học mới.

Trong Mô hình Thứ tư, với việc các thiết bị di động trở nên phổ biến và được kết nối, cùng sự ra đời của các nền tảng truyền thông mạng xã hội, toàn bộ mô hình marketing đã bị đảo lộn và phương pháp marketing phải được hình dung lại một cách đáng kể. Các lĩnh vực như marketing xã hội, marketing người ảnh hưởng, marketing dựa trên vị trí,… đã cất cánh. Marketing sẽ không bao giờ giống như cũ nữa. Trong Mô hình Thứ tư này, dữ liệu được tạo ra ở mức độ phi thường. Các khả năng về dữ liệu và phân tích dữ liệu đã được dân chủ hóa cao độ. Điều này có nghĩa là ngay cả những công ty nhỏ cũng có thể tận dụng sức mạnh của dữ liệu, thực hiện nhắm mục tiêu trên các màn hình được chia nhỏ, đo lường hiệu quả và tinh chỉnh cách tiếp cận của mình. Họ có thể cạnh tranh và làm điêu đứng các công ty lớn, có lịch sử lâu đời, vốn là những người duy nhất sở hữu nguồn tài chính dồi dào với quy mô đủ lớn để tiến hành được tất cả những điều này. Họ không cần phải tiếp tục tiến về phía trước. Điều gì có thể tốt hơn cho một giám đốc marketing?

Ứng dụng AI. Đây là ví dụ Mô hình Thứ năm hoàn hảo vì nó lấy một khái niệm đơn giản (dữ liệu người tiêu dùng) và đưa đến một lĩnh vực không bao giờ có thể dự đoán hoặc biết trước. AI trong Mô hình Thứ năm sẽ là Máy gia tốc hạt Hadron¹của dữ liệu, sản xuất vụ nổ có kiểm soát với kết quả triệt để.

Tôi đã nghe một vài nhà marketing nói: “Tại sao tôi cần biết về AI? Tôi không cần biết điện được tạo ra như thế nào hoặc hoạt động ra sao, mà chỉ cần biết nếu bật công tắc, bóng đèn sẽ sáng lên.”

Bất kỳ nhà marketing giỏi nào cũng nên học hỏi. Họ không nên chỉ là một người đang bật đèn. AI sẽ trở thành một yếu tố thay đổi cuộc chơi trong mọi khía cạnh của lĩnh vực marketing. Nếu các nhà marketing không hiểu cách thức AI hoạt động và những khả năng nó có thể mang lại, họ sẽ bị bỏ lại. AI sẽ không bao giờ thay thế được các nhà marketing. Nhưng các nhà marketing chống lại AI sẽ bị thay thế bởi những người hiểu được sức mạnh của nó. Ở giai đoạn phát triển này của AI trong bối cảnh liên quan tới marketing, các nhà marketing nên hiểu rõ hơn về nó. Tượng đài thiết kế Charles Eames đã có một phát biểu xuất sắc: “Đừng bao giờ ủy thác sự thấu hiểu.”

Có rất nhiều công ty ra đời từ lĩnh vực đồ gỗ cho biết giải pháp của họ được hỗ trợ bởi AI. Các nhà marketing cần biết nên tin hay không tin tưởng điều gì. Họ ít nhất cần một mức độ kiến thức cơ bản nhất định để hiểu những gì đang được trình bày, phân biệt tính đúng đắn hoặc giá trị và đưa ra ý kiến về việc có nên triển khai hay không. Tương tự, các nhà marketing cần để nhóm của mình học tập và luôn cập nhật.

AI LÀ GÌ?

Trí tuệ nhân tạo là một năng lực của máy tính được tạo ra bởi quá trình đào tạo khiến máy móc có khả năng suy nghĩ ngang ngửa hoặc thậm chí vượt trội con người. Điều đó bao gồm nhiều hình thức nhận diện, suy luận, phán đoán, ra quyết định,…

Trí tuệ nhân tạo hẹp là khả năng của máy được giới hạn trong một khu vực hoặc một lĩnh vực nhất định, như nhận diện hình ảnh. Máy chỉ có khả năng thực hiện một tác vụ duy nhất. Chẳng hạn, nó chỉ có thể nhận diện hình ảnh mà không thể nhận diện giọng nói.

Mặt khác, Trí tuệ nhân tạo chung sẽ linh hoạt và có khả năng rộng hơn. Cũng giống như một con người, nó có thể suy nghĩ và thể hiện năng lực trong nhiều lĩnh vực – nhận biết giọng nói và hình ảnh, đưa ra đánh giá, làm thơ và dĩ nhiên, tạo ra quảng cáo.

Siêu trí tuệ nhân tạo, như tên gọi, là việc máy móc có khả năng tư duy tương tự nhưng vượt trội hơn nhiều so với con người. Máy có thể học hỏi nhanh hơn, suy nghĩ tốt hơn và giỏi hơn con người trong mọi lĩnh vực. Hơn thế nữa, nó thực hiện tất cả những điều này khá độc lập, không có bất kỳ sự can thiệp nào của con người.

Nhiều chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực này đồng ý rằng Trí tuệ nhân tạo chung và Siêu trí tuệ nhân tạo vẫn là những khát vọng xa vời và không thể trở thành hiện thực trong nhiều thập niên tới. Mặt khác, Trí tuệ nhân tạo hẹp, điều mọi người muốn nói đến khi đề cập về AI nói chung, ở đây và ngay bây giờ đang đạt được động lực từng ngày, với một tốc độ phi thường. Đây là những gì chúng ta sẽ tập trung vào trong chương này.

Hãy cũng xem xét hai thuật ngữ khác liên tục được đề cập trong thời gian gần đây và làm sáng tỏ chúng.

Học máy. Trong lập trình máy tính truyền thống, máy tính được cung cấp hướng dẫn rõ ràng và từng bước về những việc cần làm đầu tiên, tiếp theo và sau đó nữa. Mỗi bước đều được lập trình để máy dễ dàng làm theo. Mặt khác, học máy là khi máy hoặc máy tính (nghĩa là các thuật toán của máy) được huấn luyện để thực hiện các tác vụ bằng cách tự học từ dữ liệu và ví dụ có sẵn trước đó. Ví dụ: giả sử chúng ta đang đào tạo máy tính nhận dạng loài chó. Chúng ta hiển thị hình ảnh của một chú chó cho máy và gắn thẻ chó. Sau đó là các hình ảnh khác và tiếp tục như vậy. Chúng ta cũng hiển thị hình ảnh không có chó. Khi máy tính gắn thẻ hình ảnh một cái cây là một chú chó, chúng ta cho máy tính biết rằng đó không phải là chó. Sau đó, máy sẽ biết rằng hình ảnh đó không phải là một chú chó. Sau một khoảng thời gian, máy tính tiếp xúc với hình ảnh những chú chó và có thể nói chính xác đâu là chó và đâu không phải. Đối với tôi, điều này gần giống như cách chúng ta dạy trẻ sơ sinh nhận diện một chú chó. Chúng ta có thể dạy máy tính nhận dạng bất kỳ hình ảnh nào và xác định đó là cái gì. Máy tính cũng có thể tiến bộ, và thực sự đã tiến bộ, đến một mức độ mà nó có thể chỉ ra người nào là ai và người nào không phải là người mà họ tự nhận. Nhận dạng khuôn mặt là một trong những ứng dụng rõ ràng của tất cả những điều này. Nhưng bởi đây là một máy tính được đào tạo chỉ có chức năng nhận dạng hình ảnh, nên đó là tất cả những gì nó sẽ làm và cần một máy tính khác để thực hiện một loại nhiệm vụ khác.

Học sâu. Tôi coi học sâu là học máy sử dụng thuốc tăng lực. Trong học sâu, máy tính có các lớp được gọi là mạng lưới nơron, thông qua đó dữ liệu được cung cấp và xử lý khác với trong học máy. Học sâu có thể cực kỳ hữu ích trong các lĩnh vực như nhận diện giọng nói, nhận diện mẫu, hình ảnh nhận diện,… và nó có độ chính xác cùng tốc độ cực cao.

Bây giờ, điều tuyệt vời về AI nằm ở cách nó xử lý một vấn đề điển hình. Ví dụ, hai cộng hai bằng bốn. Đó là câu trả lời đúng. Các thuật toán hiện tại thực hiện điều đó một cách dễ dàng. Nhưng trí tuệ nhân tạo quan sát đầu vào và thông tin đầu ra, sau đó tìm ra phương trình. Trong một thuật toán điển hình ngày nay, một máy tính được cung cấp thông tin đầu vào cùng phương trình toán học và đưa ra kết quả một cách nhanh chóng. Trong AI, thông tin đầu vào và đầu ra được đưa ra còn máy tính tính toán phương trình toán học. Vì vậy, một khi tìm ra phương trình đó, khi dữ liệu mới được trình bày, nó dự đoán kết quả cực kỳ tốt. Điều này mang đến một con đường hoàn toàn mới và mạnh mẽ để thấu hiểu khách hàng.

Theo cách nói của marketing, AI có thể mang lại sự phong phú cho từng bước của vòng đời marketing. Nó mang lại mức độ thấu hiểu sâu hơn từ trước đến nay. Ví dụ trước AI, chúng ta sẽ thực hiện phân tích tương quan hoặc phân tích nhân quả, cố gắng tìm ra loại khuyến mãi hoặc mức chiết khấu nào đó hoặc một số tính năng khác hoạt động tốt nhất để thúc đẩy chuyển đổi nhiều nhất. Trong marketing cổ điển, những điều này được thực hiện thông qua khảo sát, marketing thử nghiệm, phân tích nhân tố, đo đạc phản hồi chiến dịch trong quá khứ, đo đạc chỉ số quảng cáo trước đây,… Sau đó chúng ta sẽ luận ra các thông tin chi tiết hữu ích hoặc loại và cấp độ khuyến mại phù hợp. Trong thời gian gần đây, chúng tôi đã thêm thử nghiệm A-B¹ và phân tích nhanh để xác định điều gì hiệu quả và điều gì không.

Nhưng những điều này thường được thực hiện ở cấp độ phân khúc (một nhóm người tiêu dùng có các đặc điểm chung) hoặc ở cấp độ tổng hợp. Lấy ví dụ, một công ty cung cấp các khoản chiết khấu khác nhau để thử nghiệm xem mức nào tốt nhất – giả sử có các mức 10%, 20% và 30%. Việc tăng doanh số cho mỗi khoản chiết khấu có thể được đo lường tổng thể và một phân tích chi phí-lợi nhuận đơn giản có thể được thực hiện: Công ty phải bỏ bao nhiêu tiền để đổi lấy mức chuyển đổi cao hơn? Nếu công ty nhận được mức tăng 8% tỷ lệ chuyển đổi ở mức chiết khấu 20% và tăng 10% tỷ lệ chuyển đổi ở mức 30%, có thể kết luận rằng chiết khấu 20% có lợi về mặt kinh tế hơn. Bằng cách này, lặp đi lặp lại, công ty có thể xác định mức chiết khấu tối ưu.

Nhưng hãy nhớ, điểm tối ưu này dành cho một phân khúc nhất định, không phải cho mỗi cá nhân trong phân khúc đó. Ví dụ, tôi có thể nằm trong phân khúc mà nhà marketing xác định đã phản hồi tối ưu ở mức chiết khấu 20%. Nhưng tôi sẽ phản hồi tích cực ở mức chiết khấu 10%, vì vậy công ty đã lãng phí phần chiết khấu thêm cho tôi. Nhưng khi sử dụng AI, công ty có thể phân tích hành vi trong quá khứ, xu hướng mua hàng hiện tại và hành vi của tôi trong các danh mục khác. Điều này có thể cung cấp manh mối về thái độ tổng thể của tôi hướng tới chiết khấu và mức chiết khấu. Phân tích này được thực hiện trong thời gian thực và công ty sẽ có thể gửi một đề nghị được cá nhân hóa mức độ cao có lợi cho tôi và cả công ty.

Với AI, chúng ta có thể xác định các mô hình và mối quan hệ trên một lượng lớn cơ sở dữ liệu, với khối lượng dữ liệu đáng kinh ngạc, điều này không thực sự khả thi với cách phân tích dữ liệu truyền thống.

Trong Mô hình Thứ năm, mọi thứ đều có cảm biến, từ đồng hồ, giày, ô tô, gậy đánh golf, máy điều nhiệt,… Các cảm biến đang thu thập dữ liệu mỗi giây. Tất cả những dữ liệu đó sẽ được đưa vào các cỗ máy AI. Và nó có thể đưa ra các mẫu cùng những thấu hiểu tuyệt vời từ mô hình dữ liệu vĩ mô đó. Điều này có thể giúp ích cho các nhà marketing nếu họ có thể tiếp nhận những thấu hiểu đó và hành động theo thời gian thực, để nắm bắt người tiêu dùng ở những giai đoạn tối ưu nhất trong vòng đời khách hàng của họ và cung cấp các sản phẩm, dịch vụ, chương trình khuyến mãi được cá nhân hóa cao cũng như truyền tải thông điệp một cách hết sức thích hợp. Công ty có thể đi từ một OTM (cơ hội marketing) đến OTM tiếp theo một cách liền mạch, không xâm phạm, không phiền toái.

AI sẽ tác động đến mọi thành phần của hoạt động marketing. Chúng ta vừa điểm qua một vài lĩnh vực. Một là sự thấu hiểu khách hàng. Và điều còn lại là thực hiện một chiến dịch thích hợp, được cá nhân hóa cao. Bây giờ chúng ta hãy xem xét một số lĩnh vực khác.

Chatbot¹

Chatbot được hỗ trợ bởi AI đang ngày càng trở nên giống con người hơn. Kết quả là các thương hiệu có thể phục vụ người tiêu dùng của họ một cách cực kỳ hấp dẫn. Các lợi ích kinh tế cũng hấp dẫn không kém. Ví dụ, bằng cách triển khai AI, các công ty sẽ có thể tiết kiệm tới 8 tỷ đô-la mỗi năm vào năm 2022,⁴ bởi họ có thể cắt giảm nhân sự và các chi phí liên quan. Trong Marketing lượng tử, triển khai AI thông qua chatbot sẽ trở thành tiêu chuẩn.

Trợ lý ảo

Trong khi chatbot chỉ sử dụng cơ sở dữ liệu của công ty và trả lời, thì trợ lý ảo có nguồn dữ liệu lớn hơn nhiều – chúng cũng xem xét cơ sở dữ liệu bên ngoài, chẳng hạn như từ Internet. Các trợ lý ảo này được triển khai với AI bậc cao hơn. Alexa từ Amazon, Google Home và Siri từ Apple đều là các trợ lý ảo rất nổi tiếng. Chúng ta sẽ thấy trợ lý ảo trở nên phổ biến trong thế giới Marketing lượng tử, ngay cả với những thương hiệu không sở hữu phần cứng hoặc thiết bị. Ngày nay, nhiều công ty trong những ngành nghề khác nhau đã triển khai các trợ lý ảo này để bổ sung, nếu không muốn nói là thay thế, các dịch vụ trợ giúp đặc biệt hiện có do con người tiến hành. Bên trong Mô hình Thứ năm, các trợ lý ảo sẽ phát triển, chất lượng của chúng sẽ có một bước nhảy vọt và trở thành một phần không thể thiếu của các kênh marketing. Thêm vào đó, trợ lý ảo sẽ tham gia rất nhiều vào các lĩnh vực mới như chăm sóc sức khỏe, giáo dục, chính phủ,…

Tìm kiếm

Google và các công ty tìm kiếm tương tự triển khai AI trong các công cụ tìm kiếm của họ. AI của họ trở nên thông minh hơn từng ngày, kết quả tìm kiếm thậm chí còn liên quan và phù hợp hơn đối với người tiêu dùng. Đối với hầu hết các thương hiệu, hiển thị trong kết quả tìm kiếm là chìa khóa để tồn tại. Các nhà marketing cần điều chỉnh các thuật toán SEO¹ của riêng họ khi quá trình tìm kiếm tiếp tục thông minh hơn.

Nhắm mục tiêu và Cá nhân hóa

Bởi AI có thể tìm ra các thuật toán để dự đoán, nó giúp nhắm mục tiêu chính xác tới những khách hàng công ty muốn giành được. Không những vậy, nó cũng giúp xây dựng loại đề nghị hoặc thông điệp phù hợp nhất với một khách hàng tiềm năng cụ thể.

Các phương tiện truyền thông

AI đã có mặt trong lĩnh vực mua quảng cáo từ công ty truyền thông (media buying). Với việc ngày càng có nhiều phương tiện truyền thông, với sự ra đời của thiết bị đeo và IoT, loa thông minh…, sự phức tạp của việc mua các phương tiện truyền thông sẽ tăng theo cấp số nhân. AI sẽ đóng vai trò trung tâm, nếu không phải trở thành người chơi duy nhất, trong việc điều hành hệ sinh thái. Đã có một số lượng lớn các công ty truyền thông nhận thấy vai trò truyền thống của mình bị xói mòn. Điều này sẽ thúc đẩy và một loạt các vai trò mới sẽ xuất hiện. Các quá trình và động lực mới sẽ xảy ra sau đó.

Sáng tạo nội dung

Ngày nay tồn tại quá nhiều nội dung và rất nhiều trong số đó là giả mạo. Ví dụ, một video Tổng thống Obama nói những điều ông ấy chưa bao giờ làm. Nhưng video đó trông thật đến đáng kinh ngạc. Tương tự, ảnh của những người không tồn tại nhưng được tạo bởi từng pixel trông cực kỳ giống thật. Hãy thử ghé thăm trang web ThisPersonDoesNotExist.com.¹ AI sẽ làm trầm trọng hơn những thứ giả tạo này một cách đáng kể, bởi rất dễ dàng tận dụng công nghệ để tạo ra deepfake². Có rất nhiều ví dụ trên mạng giới thiệu khả năng của deepfake. Với sự bùng nổ của nội dung thật và giả, với thời hạn sử dụng ngày càng ngắn, các nhà marketing cần cực kỳ cẩn trọng về nội dung họ sẽ tạo ra, xác thực nội dung đó là thật và loại bỏ – thay vì làm tăng thêm – sự lộn xộn. Nghiên cứu hành vi xem trực tuyến của mọi người, chúng tôi thấy nội dung đó cần được tạo trong thời gian thực để không chỉ phù hợp mà còn hấp dẫn đối với người tiêu dùng. Việc tạo ra nội dung này sẽ được thực hiện với sự trợ giúp của AI.

Quảng cáo cũng là nội dung. Liệu AI sẽ tạo ra quảng cáo chứ? Các tín đồ của hai trường phái đều rất kiên định. Để Trí tuệ nhân tạo chung biến điều này thành hiện thực thì còn mất hàng thập kỷ nữa. Nhưng ngay cả với khả năng của AI trong hiện tại, quảng cáo biểu ngữ tĩnh đã được tự động tạo ra. Tôi tin rằng, trong vài năm tới, rất nhiều sự biên tập sáng tạo sẽ xảy ra – mặc dù không phải là sự sáng tạo ban đầu. Sự biên tập đó có thể thuyết phục đến mức tạo ấn tượng như là bản gốc.

Năm 2016, tôi đã chứng kiến một cuộc trình diễn AI tại Cannes Lions, một lễ hội sáng tạo quốc tế. Công cụ AI đã hiển thị tất cả tác phẩm của Rembrandt. Nó học chính xác cách Rembrandt vẽ tranh như hướng của nét vẽ, độ dài của nét vẽ, góc của nét vẽ,…. Khi đã được đào tạo, với 168.263 mảnh vỡ bức tranh, AI được giao vẽ một chủ đề. Thế là, một bức tranh mới của Rembrandt, với 148 triệu điểm ảnh, đã được sinh ra! Và rất nhiều chuyên gia đã kết luận rằng bức tranh giống với tác phẩm thật của Rembrandt đến mức đáng ngạc nhiên. Cuộc trình diễn đã mang lại hai giải Grand Prix dành cho Dữ liệu mạng và Sáng tạo cho JWT tại Amsterdam.⁵ Chỉ trong vòng hai năm, khả năng đó đã được đưa vào các ứng dụng, nơi một bức ảnh của bất kỳ thứ gì có thể được tải lên và ứng dụng sẽ ngay lập tức biến đổi nó thành nhiều phong cách khác nhau của các họa sĩ cổ điển hoặc đương đại. AI đang trở nên dễ tiếp cận một cách nhanh chóng.

AI cũng đang viết ra các bài báo theo phong cách chính xác như của nhiều nhà báo và nhà văn khác nhau. Nó nghiên cứu các tác phẩm của một tác giả và khi được đưa ra một chủ đề, nó nghiên cứu trên Internet để tìm nội dung phù hợp và viết bài, chỉ trong vài giây, một bài báo gần như có ý nghĩa, theo một phong cách có vẻ chân thực xuất hiện.

AI đã bắt đầu soạn nhạc (biên tập thì đúng hơn). Chúng tôi cũng đã chứng kiến hợp đồng đầu tiên giữa một công cụ AI và một hãng ghi âm! Warner Music Group đã ký hợp đồng vào năm 2019 với một thuật toán AI do công ty khởi nghiệp Endel tạo ra. Và hợp đồng là cho 20 album!⁶

Tính toán ROI

Tính toán ROI và phân bổ chính xác cho hoạt động marketing luôn là một thách thức đối với hầu hết các nhà marketing. Một số giải pháp dựa trên AI có thể ước tính trước ROI của một chiến dịch hoặc quảng cáo. Nếu AI được kết hợp một cách thích hợp vào luồng ý thức marketing, nó có thể tạo ra ROI tốt hơn các phương pháp tính toán dự đoán, cũng như đo lường kết quả ROI.

TRIỂN KHAI CÁC SÁNG KIẾN

Một công ty không cần phải có quy mô lớn để triển khai hoặc tận dụng AI. Các lĩnh vực, như phân tích dữ liệu trước đó, đã được dân chủ hóa cao. Một công ty có thể bắt đầu với quy mô nhỏ và sử dụng các giải pháp AI mã nguồn mở như Google TensorFlow hoặc Amazon SageMaker. Các nhà marketing cũng có thể tận dụng các giải pháp AI có sẵn, như API Vision hoặc API Speech của Google. Các công ty không cần phải tạo ra những chức năng nền tảng cơ bản đó. Các nhà marketing cũng không cần phải đầu tư một số tiền quá lớn – vì họ có thể tận dụng lợi thế lựa chọn “thanh toán khi sử dụng”. Giới hạn duy nhất là ý tưởng và trí tưởng tượng của họ.