Đã từng rất lâu rui, không share gì. Nhân dịp đọc dc bài post của a Châu (1 tay to bên SEO. 2018, mình có dịp gặp trực tiếp ảnh, dc share 1 tip: quét nội dung noted trên FB post bài lên google. Vi lúc đó FB chặn google, nên nội dung rất ngon. Nhờ đó mà ko tốn tiền viết content, nội dung chất)
Đây là nội dung:
Chuyện là mình nhận được một job marketing cho một công ty bán phụ kiện cho xe khách. Đối tượng khách hàng là một tệp khá hẹp, vì vậy chi phí chạy Fb Ads rất cao mà mãi chẳng ra đơn. Cũng phải thôi, thuật toán của FB là một phần mềm máy học, nó cần phải học đủ lâu để target quảng cáo cho chính xác. Đen cái là tệp khách hàng của mình hẹp quá, đợi đến lúc con AI của Facebook học được thì chắc phá sản mất rồi.
Chạy Ads không ổn nên mình quay phương án bán hàng trên Profile cá nhân. Dùng profile kết bạn với các bác tài rồi đăng quảng cáo sản phẩm. Kết quả bán hàng rất tốt vì mình kết bạn với đúng tệp khách hàng, post đúng sản phẩm họ cần và điều quan trọng là không mất tiền cho tô Phở Bò. Cách này ra đơn, có tiền nhưng về lâu dài thì không ổn, profile cá nhân vốn chỉ hạn chế tương tác trong môt phạm vi hẹp nên khó scale up lên được. Để scale lên được thì cách khả thi nhất là tự động hóa Profile – nhân số profile lên, mỗi người có thể quản lý 100 – 200 profile thì mới scale up quy mô lên được.
Nói thì dễ chứ để thực hiện được ý tưởng không dễ chút nào, phải vượt qua rất nhiều các thử thách về công nghệ, kinh nghiệm và chiến thuật marketing. Kể ra hết thì không đủ thời gian nên mình chỉ kể một thách thức mà mình đã vượt qua bằng “Toán học”, có lẽ đây là thử thách hay ho nhất đáng để kể chuyện.
VẤN ĐỀ CHỌN BẠN MÀ CHƠI
Mình bán hàng phụ kiện xe khách nên tất nhiên chỉ muốn kết bạn với các bác tài. Khi chạy tay thì khá đơn giản, các bác tài thường hay đăng ảnh xe của mình lên FB nên chỉ cần thấy ảnh xe là mình add friend liền. Tuy nhiên khi tự động hóa thì mọi việc không đơn giản như vậy, làm việc trên quy mô lớn không thể chỉ dùng sức người được. Để giải quyết vấn đề này mình dùng phần mềm AI nhận diện ảnh của Google, cho nó học hàng nghìn bức ảnh “Xe khách” sau đó nó gửi cho nó các bức ảnh và nó sẽ tự động nhận dạng đâu là những bức ảnh mình cần. Phần mềm của thằng Google chạy khá ngon nhưng chi phí cho nó không hề rẻ, mình phải mua 1 con HP Work Station 32Gb Ram, 16 CPU chạy cực kỳ tốn điện. Chi phí đầu tư cao, tiền điện cũng méo mặt nên khó mà xin sếp thêm kinh phí để tăng tốc độ lên được.
CÓ CÁCH NÀO HAY HƠN KHÔNG NHỈ?
“Khi tôi hỏi mọi người rằng họ muốn phương tiện đi lại của mình như thế nào? Họ nói với tôi rằng họ muốn một con ngựa chạy nhanh hơn” – Henry Ford.
Chúng ta thường có những thành kiến trong suy nghĩ và lối mòn trong tư duy. Nếu tôi yêu cầu một kỹ sư CNTT là làm thế nào để chọn lọc ra các tài xế nhanh hơn thì kiểu gì anh ta cũng sẽ tìm “con AI nhận dạng hình ảnh chạy nhanh hơn”. Bởi vì một hệ thống đang chạy tốt thì hiếm có ai nghĩ theo cách khác lắm. Nhiều người cũng hiểu rõ sự hạn chế của thành kiến và lối mòn tư duy, tuy nhiên thoát khỏi nó để “Think out the box” thì không dễ. Toán học là công cụ rất tốt trong trường hợp này, bởi vì Toán học không bị bám dính vào một thành kiến nào, số 1 trong toán học có thể là 1 con gà, 1 kg, 1 người,… hay bất cứ một đối tượng nào đó. Đây là một công cụ vô ngã vô ưu 
. Vì thế đây là thứ tuyệt vời để tìm kiếm những đột phá.
Tuy nhiên “Không lối mòn, không thành kiến” cũng có giá của nó, không có lối mòn có nghĩa là “Chẳng biết đi đường nào” . Vậy phải làm thế nào? Đầu tiên mô hình hóa theo toán A, giải không được thì chuyển qua mô hình B, không được thì C,… rồi đến Z, Z không được thì thử quay về A xem có dịp may nào không? Nói về sáng tạo người ta nghĩ đến từ “thông minh” nhưng thực ra sáng tạo là công việc “to tay” thì đúng hơn
Chịu khó quay tay thì vận may cũng đến, bài toán chọn lọc khách hàng hóa ra rất đơn giản và cách giải còn đơn giản hơn. Hãy bắt đầu bằng một quy luật:
“Nếu một người quen biết 5 bác sĩ thì 60% khả năng anh ta cũng là một bác sĩ”
Kiểm chứng nó không khó phải không? Bác sĩ nào chẳng có kết nối với bạn học, đồng nghiệp nên kiểu gì chẳng có mối quan hệ với ít nhất 5 ông bác sĩ khác. Người bình thường thì làm gì quen nhiều bác sĩ thế, ngoại trừ một số trường hợp đặc biệt là những người quảng giao hoặc người thân của bác sĩ có quen biết kết nối với đồng nghiệp của vợ/chồng. Bởi thế tỷ lệ chính xác chỉ là 60% chứ không phải 100%, nhưng với bước lọc thô thì tỷ lệ này đã là tốt lắm rồi, để độ chính xác đạt 99% thì cần thêm bước lọc tinh nữa (bước này sử dụng loại CPU chạy bằng tinh bột).
Và thuật toán để lọc ra các bác sĩ cũng rất đơn giản, giả sử lúc đầu mình có tập 10 bác sĩ, mình sẽ tìm tất cả những người có 5 mối quan hệ với tập này, kiểm tra nếu họ là bác sĩ thì sẽ đưa vào tập. Giả sử tìm thêm được 5 người mới, như vậy tập của chúng ta đã có tập 15 bác sĩ, tức là cơ hội để tìm các bác sĩ mới sẽ tăng lên. Theo cách này chúng ta sẽ tìm được gần như toàn bộ các bác sĩ ở Việt Nam. Thuật toán này là mình học của Tây Độc Âu Dương Phong chứ chẳng phải tự nghĩ ra đâu, ai đọc Anh hùng xạ điêu chắc nhớ đoạn Âu Dương Phong hạ độc cá mập ở Đông Hải chứ? Ông ta sử dụng thuật toán này đấy.
Điều tuyệt vời của thuật toán này là nó đơn giản, so với cách cũ dùng AI của Google thì tốc độ phải nhanh hơn 10.000 lần. Nếu bám chấp vào cách cũ thì ai giám nghĩ đến con số này nhỉ, cải tiến nhanh gấp đôi đã thấy sướng lắm rồi! Vậy là cho con HP WorkStation nghỉ hưu, không phải lo lắng về tiền điện nữa mà quy mô công việc vẫn scale lên 3-4 lần.
Nguồn: a Chu Dinh Châu
