Coca-Cola đang sử dụng AI như thế nào để luôn đứng đầu thị trường nước giải khát

A large group of Coca-Cola red cans stacked in a supermarket in Spain.

Là công ty đồ uống lớn nhất thế giới, Coca-Cola phục vụ hơn 1,9 tỷ đồ uống mỗi ngày, trên hơn 500 thương hiệu, bao gồm Diet Coke, Coke Zero, Fanta, Sprite, Dasani, Powerade, Schweppes và Minute Maid.

Big Data và trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp năng lượng cho mọi thứ mà doanh nghiệp làm – giám đốc toàn cầu về đổi mới kỹ thuật số, Greg Chambers, cho biết : Trí thông minh nhân tạo là nền tảng cho mọi thứ chúng tôi làm. Chúng tôi tạo ra những trải nghiệm thông minh. Trí tuệ nhân tạo là hạt nhân mang lại sức mạnh cho trải nghiệm đó.

VẤN ĐỀ ĐƯỢC TRÍ TUỆ NHÂN TẠO GIẢI QUYẾT LÀ GÌ ?

Tiếp thị nước giải khát trên toàn thế giới không phải là một chuyện đơn giản. Các sản phẩm của Coca-Cola được bán trên thị trường và bán tại hơn 200 quốc gia. Trong mỗi thị trường này có sự khác biệt địa phương liên quan đến hương vị, hàm lượng đường và calo, sở thích tiếp thị và đối thủ cạnh tranh mà thương hiệu phải đối mặt.

Điều này có nghĩa là để luôn đứng đầu trò chơi ở mọi lãnh thổ, họ phải thu thập và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ các nguồn khác nhau để xác định 500 thương hiệu nào có thể được đón nhận. Hương vị của các thương hiệu nổi tiếng nhất của họ thậm chí sẽ khác nhau giữa các quốc gia và hiểu được các sở thích địa phương này là một nhiệm vụ cực kỳ phức tạp.

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO ĐƯỢC SỬ DỤNG NHƯ THẾ NÀO TRONG THỰC TẾ?

Coca-Cola phục vụ một lượng lớn đồ uống mỗi ngày thông qua các máy bán hàng tự động. Trên các máy mới hơn, thông thường khách hàng sẽ tương tác thông qua màn hình cảm ứng, cho phép họ chọn sản phẩm họ muốn và thậm chí tùy chỉnh nó với các bức ảnh khác nhau. Công ty đã bắt đầu trang bị cho các máy này các thuật toán AI cho phép chúng quảng bá đồ uống và hương vị rất có thể sẽ được đón nhận ở các vị trí cụ thể nơi chúng được cài đặt.

Máy bán hàng tự động ứng dụng AI của Coca Cola

Các máy bán hàng tự động thậm chí có thể thay đổi tâm trạng của họ tùy thuộc vào vị trí của chúng – với các máy trong trung tâm mua sắm hiển thị một nhân vật vui nhộn, đầy màu sắc, những người trong phòng tập thể dục tập trung hơn vào việc đạt được hiệu suất và những người trong bệnh viện có nhiều chức năng hơn.

Coca-Cola cũng sử dụng AI để phân tích phương tiện truyền thông xã hội và hiểu khách hàng muốn tiêu thụ sản phẩm của mình ở đâu, khi nào và như thế nào, cũng như sản phẩm nào phổ biến ở các địa phương cụ thể. Với hơn 90% người tiêu dùng đưa ra quyết định mua hàng dựa trên nội dung truyền thông xã hội , việc hiểu hàng tỷ khách hàng đang thảo luận và tương tác với thương hiệu trên các nền tảng như Facebook, Twitter và Instagram là điều cần thiết cho chiến lược tiếp thị của họ. Để làm điều này, Coca-Cola đã phân tích sự tham gia với hơn 120.000 nội dung xã hội để hiểu nhân khẩu học và hành vi của khách hàng và những người thảo luận về các sản phẩm.

Một ứng dụng khác của AI là đảm bảo bằng chứng mua hàng cho các chương trình lòng trung thành và khen thưởng của công ty. Khi khách hàng được yêu cầu nhập thủ công mã sản phẩm 14 chữ số được in trên nắp chai vào các trang web và ứng dụng để xác minh giao dịch mua của họ, mức độ hấp thụ thấp có thể hiểu được do tính chất khó sử dụng của hoạt động.

Để khuyến khích nhiều khách hàng tham gia vào các chương trình này, Coca-Cola đã làm việc để phát triển công nghệ nhận dạng hình ảnh cho phép xác minh mua hàng bằng cách chụp một bức ảnh điện thoại thông minh duy nhất.

CÔNG NGHỆ, CÔNG CỤ VÀ DỮ LIỆU NÀO ĐƯỢC SỬ DỤNG?

Coca-Cola thu thập dữ liệu về sở thích đồ uống địa phương thông qua các giao diện trên máy bán hàng tự động trên màn hình cảm ứng – hơn 1 triệu trong số chúng được cài đặt chỉ riêng ở Nhật Bản.

Để hiểu cách thức các sản phẩm của mình được thảo luận và chia sẻ trên phương tiện truyền thông xã hội, công ty đã thành lập 37 trung tâm xã hội trực tuyến để thu thập dữ liệu và phân tích thông tin chi tiết bằng cách sử dụng nền tảng Salesforce. Mục đích là để tạo ra nhiều nội dung được chứng minh là có hiệu quả trong việc tạo ra sự tham gia tích cực. Trong quá khứ, quá trình tạo ra nội dung này được thực hiện bởi con người; tuy nhiên, công ty đã tích cực xem xét việc phát triển các hệ thống tự động sẽ tạo ra quảng cáo và nội dung xã hội được thông tin bởi dữ liệu xã hội .

Coca-Cola cũng sử dụng công nghệ nhận dạng hình ảnh để nhắm mục tiêu người dùng chia sẻ hình ảnh trên phương tiện truyền thông xã hội suy luận rằng họ có thể là khách hàng tiềm năng. Trong một ví dụ về chiến lược này, Coca-Cola đã nhắm mục tiêu quảng cáo cho nhãn hiệu trà đá Gold Peak của mình cho những người đăng tải hình ảnh gợi ý họ thưởng thức trà đá hoặc thuật toán nhận dạng hình ảnh phát hiện logo của các thương hiệu cạnh tranh . 

Khi các thuật toán xác định rằng các cá nhân cụ thể có thể là người hâm mộ trà đá và những người dùng phương tiện truyền thông xã hội tích cực chia sẻ hình ảnh với bạn bè của họ, công ty biết rằng nhắm mục tiêu những người dùng này bằng quảng cáo có thể là cách sử dụng hiệu quả doanh thu quảng cáo của họ.

Để xác minh sự mua hàng, công nghệ nhận dạng hình ảnh có sẵn không đủ để đọc in ma trận điểm có độ phân giải thấp được sử dụng để đóng dấu mã sản phẩm lên bao bì. Vì vậy, Coca-Cola đã làm việc để phát triển giải pháp nhận dạng hình ảnh của riêng mình bằng công nghệ TensorFlow của Google. Điều này được sử dụng các mạng thần kinh tích chập để cho phép nhận dạng mã của máy thường có thể xuất hiện khác nhau tùy thuộc vào thời điểm và địa điểm chúng được in.

KẾT QUẢ LÀ GÌ?

Phân tích dữ liệu từ các máy bán hàng tự động bằng thuật toán AI cho phép Coca-Cola hiểu chính xác hơn về thói quen mua hàng của hàng tỷ khách hàng của mình trên toàn cầu. Nó sử dụng điều này để thông báo các quyết định sản phẩm mới – ví dụ, quyết định tung ra Cherry Sprite dưới dạng sản phẩm đóng chai ở Hoa Kỳ đã được thực hiện vì dữ liệu cho thấy đây có thể là một sáng kiến ​​chiến thắng .

Phân tích tầm nhìn máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên của các bài đăng trên phương tiện truyền thông xã hội, cũng như phân tích sâu về các số liệu tương tác xã hội, cho phép Coca-Cola sản xuất quảng cáo xã hội có nhiều khả năng cộng hưởng với khách hàng và thúc đẩy doanh số bán sản phẩm của họ.

Áp dụng TensorFlow để tạo các mạng nơron thần kinh cho phép các máy quét nhận ra mã sản phẩm từ một bức ảnh đơn giản, tăng sự tương tác của khách hàng với các chương trình khách hàng thân thiết khác nhau của Coca-Cola trên toàn thế giới.

NHỮNG THÁCH THỨC CHÍNH CỦA DỰ ÁN

  • Nếu bạn bán hàng trăm sản phẩm khác nhau trên nhiều quốc gia, nhận thức và hành vi của khách hàng có thể khác nhau tùy theo từng thị trường. Hiểu những khác biệt này giúp điều chỉnh các thông điệp cụ thể cho các thị trường khác nhau, thay vì dựa vào cách tiếp cận một kích cỡ phù hợp với tất cả
  • Khi bạn giao dịch với các thương hiệu toàn cầu, dữ liệu người dùng từ phương tiện truyền thông xã hội hoặc được tạo thông qua các hệ thống của riêng bạn (như máy bán hàng tự động) là rất lớn và lộn xộn. AI cung cấp một phương pháp khả thi để cấu trúc dữ liệu này và rút ra những hiểu biết
  • Công nghệ thị giác máy tính như công cụ nhận dạng hình ảnh có thể phân tích hàng triệu hình ảnh truyền thông xã hội để giúp thương hiệu hiểu được sản phẩm của mình được sử dụng khi nào, như thế nào và bởi ai
  • Cùng với việc đưa ra quyết định tiếp thị, các thương hiệu được đầu tư hoàn toàn vào AI đang bắt đầu sử dụng nó để thiết kế các sản phẩm và dịch vụ mới

Đây là một trích xuất được chỉnh sửa từ Trí tuệ nhân tạo trong thực tiễn: 50 công ty đã sử dụng AI và ML thành công như thế nào , bởi Bernard Marr, với Matt Ward (được xuất bản bởi Wiley, tháng 4 năm 2019).

Về các tác giả: Bernard Marr là người sáng lập và CEO của Bernard Marr & Co và là một tác giả kinh doanh bán chạy nhất thế giới, nhà tương lai học, diễn giả chính và cố vấn chiến lược cho các công ty và chính phủ. Ông là một trong những tiếng nói được kính trọng nhất thế giới và là một chuyên gia nổi tiếng khi nói đến các chủ đề như trí tuệ nhân tạo và Big Data. Marr tư vấn cho nhiều tổ chức nổi tiếng nhất thế giới về chiến lược, chuyển đổi kỹ thuật số và hiệu quả kinh doanh. Ông là tác giả của Big Data trong thực tiễn: 45 công ty thành công đã sử dụng Phân tích Big Data để cung cấp kết quả phi thường và Big Data: Sử dụng Big Data SMART, phân tích và số liệu để đưa ra quyết định tốt hơn và cải thiện hiệu suất, cả hai được xuất bản với Wiley.

Matt Ward là trưởng nhóm nghiên cứu cho Bernard Marr & Co. Matt có một nền tảng về báo chí điều tra và đã dành vài năm qua làm việc chặt chẽ với Bernard Marr về các chủ đề công nghệ mới nhất. Matt là một chuyên gia và nhà văn giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ kinh doanh và trí tuệ nhân tạo, nơi ông đã làm việc với các công ty như IBM, Intel, Citibank và NASA.

Đăng ký để nhận tin từ chúng tôi.
Đăng ký để nhận được những thông tin mới nhất giúp ích cho việc số hóa sản xuất và chuỗi cung ứng của bạn.
Bạn có thể hủy bỏ đăng ký khi cảm thấy thông tin không phù hợp