Cách AI và ML nâng cao trải nghiệm khách hàng

Nhiều chủ doanh nghiệp (DN) cho rằng kết nối chỉ đơn giản là tìm cách giữ liên lạc, nhưng thực chất kết nối là một khái niệm sâu và rộng hơn nhiều.

Tại sao phải duy trì kết nối?

Kết nối là nguồn sống của DN. Các nghiên cứu chỉ ra rằng chi phí để có được một khách hàng và khám phá thị trường mới tốn kém gấp 5 lần so với việc giữ chân khách hàng hiện có. Kết nối với những khách hàng trung thành giúp tránh chi phí cao hơn liên quan đến việc thu hút khách hàng mới.

Giá trị trọn đời của khách hàng (Customer Lifetime Value - CLV) là một khái niệm tiếp thị quan trọng đối với bất kỳ tổ chức, DN nào, bất kể lớn hay nhỏ, bất kể tính chất, quy mô, vị trí, độ tuổi và mức độ kinh doanh. Thật không may, chỉ có 46% công ty cố gắng đo lường CLV một cách chính xác.

Các nhà tiếp thị từ lâu đã biết rằng xác suất bán hàng cho khách hàng hiện tại cao hơn 60 - 70%, trong khi chỉ có 5 - 20% cơ hội bán hàng cho khách hàng mới. Khách hàng trung thành chi tiêu trung bình nhiều hơn 31% cho các sản phẩm và dịch vụ của DN. Họ cũng có nhiều khả năng hơn 50% để trải nghiệm các dự án kinh doanh mới.

Việc tăng chi phí giữ chân khách hàng chỉ 5% cũng có khả năng tăng lợi nhuận của bạn lên 25 - 95%.

Nhưng giữ chân khách hàng là mối quan hệ đôi bên cùng có lợi. Khách hàng tìm kiếm, nhận được chất lượng, thông tin, hỗ trợ, trải nghiệm trung thực để đổi lấy sự bảo trợ cho các sản phẩm, dịch vụ, lòng trung thành, giới thiệu và các khuyến nghị trên mạng xã hội cho DN.

Phản hồi kịp thời, xác nhận và cam kết với mối quan hệ là những khía cạnh khác của việc duy trì kết nối. Khách hàng được kết nối tương tác nhiều hơn với thương hiệu, sản phẩm và dịch vụ của DN sẽ làm tăng thêm giá trị thương hiệu của DN.

Những khách hàng như vậy tin tưởng tổ chức, sản phẩm và dịch vụ của DN. Họ muốn và coi trọng giao tiếp được cá nhân hóa vì nó khiến họ cảm thấy họ nhận được sự đáp ứng riêng biệt, có giá trị và đặc biệt.

Để thúc đẩy các kết nối, điều quan trọng là phải tận dụng các công nghệ mới, hiệu quả nhất và giá cả phải chăng. Điều này đòi hỏi dữ liệu lớn đã có sẵn cho các nhà tiếp thị phải được hiểu, phân tích và sử dụng một cách chính xác. Các nhà tiếp thị sau đó có thể phân phối nỗ lực của họ hiệu quả hơn trên các kênh khác nhau.

Ứng dụng AI và ML trong tiếp thị

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những xu hướng mới nhất đang được coi là công cụ tiếp thị của thời điểm hiện tại. AI đã mở ra một bối cảnh tuyệt vời trong chiến lược trải nghiệm khách hàng (Customer Experience - CX).

Có rất nhiều sự cường điệu và thông tin xung quanh AI, những lợi ích và nhược điểm của nó. Dữ liệu là cốt lõi của mọi quy trình AI, nhưng nó phải được đồng bộ hóa với các mô hình và thuật toán phù hợp để có thể phát huy hết sức mạnh của nó. Nó cũng phải được xem là một trong những năng lực cốt lõi cần có đối với những người cần sử dụng nó.

Các thành phần của AI trong tiếp thị bao gồm: Phân tích dữ liệu, Xử lý ngôn ngữ, Mua phương tiện truyền thông, Tự động hóa ra quyết định, Cá nhân hóa theo thời gian thực, xác thực và phù hợp, Tạo nội dung phù hợp, Học máy (ML) được thúc đẩy bởi AI. Nó cho phép sử dụng các thuật toán để phân tích dữ liệu đi vào và sau đó sử dụng dữ liệu này một cách thông minh để cải thiện CX. Thông tin mới được phân tích trong bối cảnh lịch sử của dữ liệu cũ hơn và điều này giúp đánh giá những gì đã hoạt động hoặc thất bại trong các tương tác trước đây. Sự kết hợp giữa AI và ML cung cấp giải pháp tốt nhất để hiểu và cải thiện CX.

Cách AI và ML nâng cao chiến lược trải nghiệm khách hàng

Hiện tại, nhiều DN đã áp dụng AI và ML để tăng khả năng tự động hóa và giảm chi phí hoạt động. Những công nghệ này có tiềm năng to lớn để tự động hóa cả công việc tri thức và công việc thủ công.

Nhưng tiềm năng thực sự vẫn chưa được khám phá. Những công nghệ này được sử dụng tốt nhất trong các công việc giao tiếp khách hàng như bán hàng, tiếp thị và dịch vụ khách hàng. Mặc dù AI có thể không thể thay thế được cảm ứng của con người, nhưng nó có thể hỗ trợ rất nhiều.

AI có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với tốc độ không tưởng và ML có thể học hỏi từ mỗi lần tương tác. Thị trường AI đang sẵn sàng tăng trưởng với tốc độ CAGR là 40% và vượt 8 tỷ USD trong 3 năm tới.

Nhận biết và phục vụ khách hàng

Lợi thế lớn nhất của AI là công nghệ này có thể xác định và nhận dạng chính xác khách hàng thông qua các tương tác trước đó. Công nghệ thông minh có thể được sử dụng để tăng khả năng của con người. Điều này có nghĩa là thời điểm một người truy cập trang web hoặc cửa hàng của bạn, AI sẽ nhận ra họ bằng điện thoại thông minh của họ.

Lịch sử đặt hàng, phương thức thanh toán và mức độ hài lòng của họ là cơ sở cho sự tương tác hiện tại của họ. AI cung cấp nhiều công cụ hơn để phân tích khoảng trắng. Điều này có nghĩa là có nhiều cơ hội hơn để có thể hành động ngay lập tức và kịp thời để nắm bắt cơ hội. AI có thể được sử dụng trong các ứng dụng khác nhau để giúp khách hàng tìm thấy sản phẩm phù hợp thông qua việc tải ảnh hoặc video lên.

Dự đoán và dự báo

ML, hiểu ngôn ngữ tự nhiên và xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp dự đoán hành vi trong tương lai dựa trên các lựa chọn và sở thích trong quá khứ. ML giúp hiểu sâu sắc về tình cảm và hành vi của khách hàng. Sau đó, có thể cung cấp cho DN nội dung có liên quan, cải thiện hành trình khách hàng của họ và tránh cạm bẫy. AI có thể hiểu thông tin dường như ngẫu nhiên và tạo ra các mẫu giống như bộ não con người có thể. Điều này có nghĩa là chiến lược tiếp thị của bạn có thể tạo ra các tương tác giống như con người nhìn thấy, nghe thấy và phản hồi lại khách hàng một cách thích hợp.

Có thể phân tích các quyết định theo thời gian thực dựa trên dữ liệu mới nhất trong một tương tác. Điều này giúp phân tích mang tính dự đoán tạo ra dữ liệu có thể hành động cho bước tiếp theo trong trải nghiệm khách hàng. Khách hàng đánh giá cao thời gian phản hồi giảm. DN cũng có thể cung cấp cho khách hàng sự linh hoạt hơn trong việc thêm, xóa hoặc thay đổi đơn đặt hàng ở mỗi bước trong hành trình của của khách hàng.

Chatbot

AI được sử dụng rộng rãi nhất hiện nay là trong lĩnh vực chatbot và trợ lý kỹ thuật số. Khách hàng dần bắt đầu thấy những tính năng này đáng tin cậy và hiệu quả. Chúng không nhằm thay thế hoàn toàn con người nhưng cung cấp sự hỗ trợ và giúp đỡ kịp thời. Nhiều vấn đề thông thường và nhỏ có thể được xử lý bởi các chatbot hỗ trợ AI, để lại các vấn đề phức tạp và thách thức hơn cho bộ phận dịch vụ khách hàng xử lý. Đây là một cách hiệu quả và tiết kiệm thời gian hơn nhiều so với bàn trợ giúp truyền thống do con người điều khiển.

Starbucks đã cho ra mắt ứng dụng di động My Starbucks Barista cho phép khách hàng đặt hàng và thanh toán bằng cách nhắn tin hoặc trò chuyện với một Barista ảo và nhận hàng tại cửa hàng gần nhất mà không cần xếp hàng. Công nghệ AI được tích hợp trong ứng dụng giúp xử lý các đơn hàng nhanh chóng, đồng thời theo dõi các sản phẩm mà khách hàng đã mua, từ đó gợi ý cho khách hàng các đề xuất về sản phẩm bổ sung, tặng các ưu đãi giảm giá theo đúng sở thích của họ dựa trên lịch sử mua hàng. Nhờ vậy, trải nghiệm của khách hàng với Starbucks được nâng cao, khách hàng được phục vụ nhanh hơn, thuận tiện hơn với những gợi ý về sản phẩm phù hợp nhất.

Vượt lên trên cá nhân hóa

Đây là kỷ nguyên của siêu cá nhân hóa trong tiếp thị. AI có thể được kết hợp với phân tích dữ liệu hiện tại để cung cấp cho khách hàng nội dung độc đáo, cụ thể và được nhắm mục tiêu. Điều này gần như có nghĩa là không có hai khách hàng nào nhận được nội dung như nhau.

AI cũng giúp cung cấp cho khách hàng thông tin mong muốn trong thời gian rất ngắn. AI và ML có thể phân tích và giải thích dữ liệu khách hàng ở quy mô, tốc độ và độ chính xác vượt xa khả năng của con người. Điều này khác xa so với việc nghe nhạc thang máy trong khi ngày xưa bạn bị các đại diện dịch vụ khách hàng giữ lại trong thời gian dài.

Giảm sự thất vọng

Khách hàng không thích phải nhận được các tin nhắn lặp đi lặp lại hoặc được yêu cầu cung cấp thông tin mà họ đã chia sẻ trước đó. Điều này sẽ bao gồm địa chỉ hoặc số điện thoại. Họ cũng không muốn trao đổi lại vấn đề của họ với nhiều cấp trong bộ phận tiếp thị của bạn. AI và ML có thể kết nối các kho thông tin về lịch sử trò chuyện, sở thích và ý định trước đó, tùy chọn phương thức thanh toán và dữ liệu hành vi. Theo đó, trải nghiệm khách hàng mượt mà, chuyên nghiệp, cá nhân hóa và nhanh chóng hơn nhiều./.