Chào mừng bạn đến với phần thứ ba và là phần cuối cùng của loạt bài blog của chúng tôi về Tương lai của tiếp thị số. Nếu bạn đã bỏ lỡ hai phần đầu bạn có thể đọc lại chúng ngay đây, “Sự thay đổi của các Quy định và Công nghệ OS/Browser” và “Sự dịch chuyển an toàn sang First-Party Compute”.
SỰ DỊCH CHUYỂN SANG MÔ HÌNH HÓA DỮ LIỆU
Mô hình hóa (modeling) được sử dụng khi chúng ta cần ước tính một giá trị từ một tập hợp lớn mà chúng ta không thể đo lường trực tiếp. Nếu chúng ta có thể đo lường các mẫu của tập lớn, gần như chúng ta có thể ngoại suy ra cho tập lớn đó. Các nền tảng sẽ cung cấp một số trong các mô hình này, như là Mô hình chuyển đổi của Google, nhưng các tổ chức sẽ cần thực hiện việc này một cách độc lập.
Chúng ta đo lường một cách chính xác (Deterministic Measurement) nếu chúng ta có đủ quyền truy cập vào tất cả các tham số. Phép đo xác suất (Probabilistic Measurement) cho phép chúng ta ước tính các giá trị trong trường hợp không có tham số. Trong ví dụ đơn giản ở trên, chúng ta có thể sẽ sử dụng các phương pháp xác suất nếu chúng ta thiếu tham số “diện tích của người dơi“. Để chuyển điều đó sang không gian đo lường kỹ thuật số, chúng ta cần xem xét rằng các số nhận dạng cookie đang biến mất, vì vậy chúng ta cần các cách mô hình hóa mới để đo lường các chuyển đổi.
Mặc dù hầu hết các nhà tiếp thị cảm thấy sợ hãi khi xem xét điều này, chúng tôi lại coi đây là một cải tiến đáng kể về đo lường. Chúng tôi đề cập đến điều này bởi vì các phương pháp xác định hiện tại có những lỗ hổng đáng kể trong dữ liệu. Mô hình hóa cho phép bạn đo lường toàn bộ tập lớn, không chỉ dừng lại ở những người không xóa cookie. Phương pháp này cũng bảo vệ sự riêng tư.
TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) CÓ THỂ GIẢI THÍCH VÀ ĐẢM NHIỆM
Khi chuyển sang mô hình hóa, chúng ta cần đảm bảo rằng chúng ta hiểu tác động của các mô hình đối với các tập dữ liệu mà chúng ảnh hưởng đến. Bằng cách sử dụng các công cụ và nền tảng mới, các nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi có thể đánh giá các mô hình trong tất cả các hoán vị của chúng và định lượng tác động tổng hợp bằng cách sử dụng công cụ lăng kính công bằng và minh bạch. AI có thể giải thích và đảm nhiệm được không phải là công việc dễ dàng nhưng dù sao cũng rất cần thiết.
Những kỹ thuật này không chỉ cải thiện khả năng diễn giải của các mô hình của bạn – bằng cách học hỏi từ những gì chúng đã học – mà chúng còn nâng cao sự tin tưởng và chất lượng của nó.Nếu giải thích được lý do tại sao mô hình của bạn hoạt động theo cách chúng đang làm sẽ giúp bạn có thể đưa ra các quyết định tin cậy để cải thiện chúng. Nếu bạn cần thêm thông tin hoặc trợ giúp về mô hình hoá hãy liên hệ để các chuyên gia của chúng tôi có thể hỗ trợ.
Pat Grady
Adswerve Solutions Engineer
Nguồn dịch: https://adswerve.com/blog/the-future-of-digital-marketing-part-three-whats-next-for-digital-marketing-analysis/
