“Đôi tai” của doanh nghiệp
 |
Nếu là fan K-Pop, ắt hẳn bạn biết đến “chiếc” bảng xếp hạng thương hiệu cá nhân của các idol, được đo từ lượt tìm kiếm, nhắc đến, và tương tác với idol ấy trên các nền tảng mạng xã hội (MXH) và báo đài. Những số liệu này được các công ty thu thập để dự đoán xu hướng thị trường, từ đó xây dựng chiến lược quảng bá đánh trúng nhu cầu của fan. Hỏi sao fan không “đổ rạp” mỗi khi idol comeback.
Đơn vị thực hiện các phi vụ “thám thính” trên mang tên social listening. Trong bối cảnh nhiễu loạn thông tin hiện nay, ngành này nhanh chóng trở thành “đôi tai” của các doanh nghiệp. Đúng như tên gọi, nhiệm vụ chính của social listening là theo dõi các hoạt động của người dùng trên MXH và phân tích cảm xúc của người viết.
 |
Theo tác giả Rachel Botsman của cuốn sách Who Can You Trust (Bạn Tin Được Ai), niềm tin của người tiêu dùng trong thế giới số đã trở nên dàn trải hơn. Điều này có nghĩa rằng, mọi người không còn tuyệt đối tin vào một nguồn tin duy nhất, ví dụ như kênh chính thức của nhãn hàng, mà ưu tiên nhặt nhạnh thông tin từ đa dạng các nguồn như báo chí, video review của TikTok-er hay ý kiến của bạn bè. Thêm vào đó, vì người dùng dần cởi mở khi bày tỏ cảm xúc và quan điểm cá nhân trên MXH nên sẽ luôn có những chủ đề đáng bàn luận, và thậm chí đáng để học hỏi nếu tiếp thu đúng cách.
Tranh thủ “kho tàng” dữ liệu khổng lồ này, các doanh nghiệp ứng dụng các công cụ social listening chạy bằng trí tuệ nhân tạo để lọc, phân tích và rút ra xu hướng. Từ đó, doanh nghiệp sẽ lên chiến lược để làm tiếp thị (marketing), xây dựng thương hiệu sao cho chạm đến tim của khách hàng.
Sự kết hợp của ngành Marketing và IT
 |
Thuật ngữ Big Data, ứng dụng ChatGPT, hay ngành Khoa học Dữ liệu là những từ khóa được nhắc tới liên tục thời gian gần đây. Chúng có điểm chung là đều dựa trên hoạt động phân tích dữ liệu, bởi lẽ đúng như tạp chí Forbes nhận xét: “Dữ liệu là tất cả” (Data is king). Social listening cũng hoạt động dựa trên nguyên lý tương tự. Mọi nhận định mà các công ty này đúc kết nên đều trải qua khâu thu thập và phân tích dữ liệu một cách minh bạch và chuẩn xác.
 |
Là một sinh viên ngành Báo chí Truyền thông, tớ cực thích thú cách Spotify cá nhân hóa các playlist theo tâm trạng và gu nhạc của tớ mà vẫn đảm bảo độ “bắt trend” với thị trường. Đó là chưa kể, tên và lời tựa của các playlist trên đều được sáng tạo đúng với phong cách Gen Z tụi mình, làm tăng độ “đồng cảm” lên gấp bội. Khi trở thành thực tập sinh tại công ty Rila Global Consulting, tớ mới nhận ra hóa ra Spotify cũng đang ứng dụng social listening trong chiến dịch truyền thông.
 |
Càng đảm nhận vai trò này lâu, tớ mới nhận thấy dữ liệu thực chất không hề khô khan như tưởng tượng, đặc biệt là khi đặt trong bối cảnh của ngành social listening, nơi đa phần dữ liệu sẽ được lấy từ các bài đăng công khai trên MXH TikTok, Twitter, Reddit hay Tumblr. Đây là dạng dữ liệu xã hội (social data) nên không làm khó được tớ, một người có kinh nghiệm “nằm vùng” MXH của crush lâu năm.
Để giữ lợi thế cạnh tranh trong ngành, tớ đã tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo - bộ máy vận hành các công cụ social listening phổ biến như Brandwatch, TalkWalker. Ngoài ra, để sử dụng các công cụ này, tớ cũng cần làm quen với kiểu dữ liệu boolean. Đây là kiểu dữ liệu rất quen thuộc với những ai đã dùng qua ngôn ngữ lập trình C, C++, Python. Nói đơn giản, đây là bộ lọc giúp tớ thu về thông tin mong muốn theo phương pháp “đúng nhận - sai cãi”.
 |
Ví dụ, khi phải tìm kiếm xem cộng đồng bàn luận gì về thương hiệu Apple, công cụ Brandwatch sẽ hiện ra hai luồng thông tin chính: Thiết bị điện tử của hãng Apple và “apple” (quả táo) theo đúng nghĩa đen. Tới đây, tớ sẽ dùng kiểu dữ liệu boolean để loại bỏ thông tin về “quả táo”, chỉ giữ lại những kết quả là ý kiến của người dùng về thiết bị điện tử Apple.
Bước lọc và phân tích dữ liệu đã xong, tức là tớ đã hoàn thành 90% nhiệm vụ, 10% còn lại yêu cầu tớ phải quyết định xem nên làm gì với dữ liệu này. Đây chính là lúc tớ được áp dụng kiến thức ngành Marketing để đề xuất chiến lược phát triển thị trường hay quảng bá thương hiệu nhằm đạt, miễn sao giúp giải quyết bài toán mà khách hàng đề ra.
 |
Tớ và sếp - cô Tsvetta Kaleynska. |
Sếp của tớ, cô Tsvetta Kaleynska, CEO của Rila Global Consulting, chia sẻ: “Để thành thạo social listening, bạn phải có kiến thức về phần mềm, lập trình, tư duy phản biện, tâm lý học và kỹ năng viết cực kỳ xuất sắc”. Bản thân cô trước khi thành lập công ty cũng đã kinh qua nhiều vị trí từ chuyên viên tư vấn kinh doanh, giảng viên chuyên ngành Digital Marketing cho đến chuyên viên định hướng chiến lược thương hiệu để “bỏ túi” kiến thức đa ngành nghề.
Ngành mới với nhiều cơ hội
 |
“Với sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo, social listening vẫn là lĩnh vực khá mới trên thị trường. Vậy nên, nhu cầu về nhân lực có chuyên môn trong ngành là cực kỳ cao”, cô Kaleynska chia sẻ. Ngay tại công ty tớ, để thu hút nhân tài trẻ, đã có chính sách linh hoạt về giờ giấc lẫn địa điểm làm việc, cho phép tớ tranh thủ sáng tới lớp, tan trường là làm việc công ty, tối về dành thời gian học thêm về lập trình và marketing.
Ngành social listening là một minh chứng cho thấy sự phát triển liên tục của ngành Khoa học Dữ liệu. Từ tài chính đến báo chí, dữ liệu sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc đưa ra quyết định mang tính chiến lược. Chính vì vậy, dù theo học lĩnh vực nào, teen cũng cần trang bị kiến thức về dữ liệu để thích ứng với sự thay đổi của thị trường việc làm nhé.
 |
