Kinh tế số

Ứng dụng CRM và GenAI trong chuyển đổi số doanh nghiệp thương mại điện tử

ThS. Tạ Quốc Ưng • 30/12/2024 13:30

GenAI hỗ trợ doanh nghiệp thương mại điện tử tối ưu hóa quản lý khách hàng, tự động hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

“
Tóm tắt:
- Dự báo tăng trưởng CRM: Thị trường phần mềm CRM dự kiến sẽ tăng trưởng với tốc độ 6% mỗi năm, đạt 217 tỷ đô la vào năm 2027.
- Ứng dụng CRM và AI tạo sinh (GenAI): GenAI hỗ trợ doanh nghiệp thương mại điện tử (TMĐT) tối ưu hóa quản lý khách
hàng, tự động hóa quy trình và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
- Tích hợp GenAI vào CRM: GenAI có thể cải thiện việc quản lý thông tin khách hàng, tự động hóa giao dịch, và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
- Lợi ích của AI trong TMĐT: Giúp tối ưu hóa cung cầu, quản lý chuỗi cung ứng, cá nhân hóa dịch vụ khách hàng và cải thiện độ chính xác dữ liệu.
- Thách thức của AI và CRM: Chất lượng dữ liệu kém, khó khăn trong quản lý thông tin, và các rủi ro khi triển khai AI
có thể ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh.
- Khuyến nghị cho DN: Cần có chiến lược rõ ràng và đảm bảo chất lượng dữ liệu khi triển khai AI và CRM, cũng như chú trọng vào trải nghiệm khách hàng.

I. Giới thiệu

Dự báo thị trường phần mềm CRM sẽ tăng trưởng với tốc độ 6% cho đến năm 2027, đạt 21,7 tỷ đô, khi việc áp dụng tiếp tục diễn ra trong các doanh nghiệp (DN) B2C và B2B. Các nhà cung cấp công nghệ và dịch vụ có thể tham khảo thông tin này để hiểu các động lực thúc đẩy tăng trưởng chi tiêu của người dùng, đồng thời ứng dụng các giải pháp CRM và GenAI vào trong hoạt động của DN. Hình 1 mô tả chiến lược xây dựng phần mềm CRM cho DN.

Hình 1: Chiến lược xây dựng phần mềm CRM cho DN. (Nguồn từ Gartner).

Xu hướng ứng dụng CRM trong TMĐT đó là gia tăng trải nghiệm của khách hàng trong CRM có sự hỗ trợ của GenAI. Nhận thức của khách hàng và cảm xúc liên quan do hiệu ứng tích lũy và số lần tương tác với nhân viên, với hệ thống, với kênh hoặc với sản phẩm của nhà cung cấp. Hình 2 là khung quản lý trải nghiệm khách hàng của Gartner. Khung có ba khối chính đó là: Thiết lập trải nghiệm khách hàng, Điều phối CX trên toàn doanh nghiệp, và Hiểu khách hàng.

Hình 2: Quản lý trải nghiệm khách hàng (CX). (Nguồn Gartner)

Câu hỏi đặt ra là AI tạo sinh đang thu hút sự quan tâm đáng kể từ các doanh nghiệp, từ các nhà đầu tư và các nhà cung cấp công nghệ, nhiều tập đoàn công nghệ lớn và các công ty khởi nghiệp đã xây dựng các giải pháp về AI tạo sinh, vậy AI tạo sinh sẽ hỗ trợ trong CRM như thế nào? AI tạo sinh đòi hỏi sự quan tâm đặc biệt của các nhà quản lý sản phẩm vì nó nổi bật về mặt tiềm năng tăng tốc, nâng cao hoặc thay đổi đề xuất giá trị của nhiều sản phẩm và dịch vụ. Sự phát triển nhanh chóng của các giải pháp dựa trên GenAI sẽ đòi hỏi các công cụ cụ thể để xây dựng, tích hợp, triển khai, duy trì và quản lý. Các nhà quản lý sản phẩm quan tâm đến việc tận dụng AI tạo sinh như một phần trong quá trình khám phá sản phẩm/dịch vụ của họ như lập bản đồ sản phẩm ở đâu, lập như thế nào.

II. Ứng dụng CRM có sự hỗ trợ của GenAI trong DN

Nhiều DN sử dụng các mô hình học máy (ML) để đưa ra các dự đoán hoặc quyết định cụ thể nhưng lại gặp khó khăn trong việc xác định xem bản sao kỹ thuật số của khách hàng có khác biệt có cần thiết hay không. Các nhà quản lý CNTT hỗ trợ GenAI cần áp dụng phương pháp tiếp cận tốt nhất để cải thiện kết quả kinh doanh và mô hình hóa hành vi của khách hàng trong quá trình ứng dụng CRM trong DN của mình. Đó là:

a. Duy trì nhiều mô hình AI (mô hình học máy), hồi quy hoặc mạng nơ-ron để giải quyết các nhu cầu kinh doanh cụ thể.

b. Đánh giá sự khác biệt về giá trị giữa mô hình học máy và bản sao kỹ thuật số của khách hàng, đặc biệt là xung quanh dữ liệu và quyền riêng tư.

c. Có chiến lược rõ ràng về cách sử dụng bản sao kỹ thuật số về mặt kỹ thuật.

Vì AI tạo sinh sẽ cách mạng hóa các nền tảng CRM và tự động hóa lực lượng bán hàng. Do vậy, các nhà quản lý hoạt động bán hàng và nhóm công nghệ của DN cần chuẩn bị cho sự hội tụ của các mô hình trí tuệ nhân tạo mới, tự động hóa quy trình động và các hoạt động lập kế hoạch giao dịch được tái tạo. Hình 3 mô tả các trường hợp sử dụng AI tạo sinh.

Hình 3: Các trường hợp sử dụng AI tạo sinh.

Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (GenAI) sẽ cách mạng hóa các nền tảng tự động hóa lực lượng bán hàng CRM bằng cách:

a. Cho phép các nguồn thông tin cập nhật mới, GenAI cho phép các nhà quản lý hoạt động bán hàng nắm bắt các tín hiệu bên ngoài mới và chuyển đổi chúng thành thông tin cập nhật có thể hành động để tăng cường các hoạt động mua bán.

b. Cải thiện tự động hóa quy trình. Sự kết hợp giữa dữ liệu thông tin cập nhật có thể hành động và kỹ thuật nhắc từ GenAI tạo điều kiện cho tự động hóa quy trình động tiếp theo, tạo áp lực cho các nhóm hoạt động bán hàng và cập nhật thông tin để duy trì cơ sở dữ liệu đáng tin cậy.

c. Tái tạo kế hoạch giao dịch. Việc áp dụng thành công các sổ tay bán hàng và giao dịch thích ứng của GenAI sẽ mang lại những bước tiến mới trong năng suất bán hàng, mở ra cơ hội để phân tích lại cách phân bổ các nguồn lực đưa ra thị trường.

III. Giải pháp xây dựng nền tảng CRM và tích hợp GenAI trong DN

Phương pháp tiếp cận dựa trên GenAI theo danh mục sản phẩm và lộ trình sản phẩm. Trong đó, mô hình nền tảng, ứng dụng nhúng, công cụ hỗ trợ và dịch vụ tùy chỉnh sẽ phụ thuộc vào:

a. Quyết định có nên nhúng GenAI (dịch vụ API từ các mô hình nền tảng) vào sản phẩm cốt lõi của DN hay không, phát triển các dịch vụ mới hoặc thực hiện cả hai, bằng cách xem xét tác động của việc tăng cường các tính năng hiện có hoặc thêm các chức năng mới vào sản phẩm cốt lõi của DN.

b. Khai thác các cơ hội đang phát triển trên thị trường công cụ hỗ trợ GenAI (cho cả công cụ xây dựng và sử dụng các công cụ) bằng cách thực hiện phân tích khoảng cách của thị trường để xác định các khu vực tiềm năng để mở rộng hoặc cập nhật các sản phẩm và dịch vụ mới.

c. Giải quyết cơ hội phát triển giải pháp (dự án tùy chỉnh) về công nghệ và dịch vụ khách hàng của DN bằng cách xác định các vấn đề kinh doanh có thể được giải quyết bằng cách sử dụng các giải pháp GenAI. Các giải pháp được hỗ trợ bởi GenAI được thể hiện ở Hình 4.

Hình 4: Các giải pháp xây dựng CRM được hỗ trợ bởi GenAI.

AI tạo sinh (GenAI), nền tảng ứng dụng SaaS có thể cấu hình và các yếu tố hình thức giao diện người dùng (UI) mới giúp DN thay đổi vĩnh viễn về mục đích và chức năng của các ứng dụng DN. Các ứng dụng sẽ chuyển đổi từ các công cụ đơn thuần mà nhân viên sử dụng để thực hiện công việc của họ thành các hệ thống thông minh hoạt động thay mặt cho nhân viên.

Ứng dụng GenAI trong việc tối ưu hóa CMS trong CRM là rất quan trọng. AI giúp các công ty TMĐT chủ động quản lý hậu cần cung cầu để đưa đúng sản phẩm, đến đúng nơi, vào đúng thời điểm. Ví dụ rõ nhất về tác động của AI trong chuỗi cung ứng là mức độ tự động hóa có thể đạt được, loại bỏ sự can thiệp của con người, và vấn đề nút thắt cổ chai trong chuỗi cung ứng. Ứng dụng AI và GenAI, cho phép khai thác sức mạnh của phân khúc và cá nhân hóa để cung cấp các dịch vụ và ưu đãi có mục tiêu và truyền thông tùy chỉnh. Giả sử chất lượng dữ liệu cao, ứng dụng GenAI đem lại chi phí thấp hơn.

Thông qua các quyết định tổng thể tốt hơn và học máy, hiệu quả thường đạt được bằng cách giảm tổng chi phí của chuỗi cung ứng. Nó cho phép các công ty trực quan hóa và hiểu tất cả các yếu tố của chuỗi cung ứng, cung cấp thông tin chi tiết mới nhất về sở thích của khách hàng, hoạt động của nhà cung cấp, tính khả dụng của sản phẩm và tuyến đường vận chuyển. Bằng cách cung cấp góc nhìn 360^o về mối quan hệ với nhà cung cấp, AI cũng cho phép các công ty thương mại điện tử xác định các mối quan hệ phụ thuộc hoặc các nguồn tiềm ẩn gây ra lỗi và đảm bảo nhanh chóng và dễ dàng xác định các nhà cung cấp thay thế để khắc phục mọi sự gián đoạn.

Các chuyên gia kỹ thuật liên quan đến các dự án CRM và các dự án có liên quan đến khách hàng cần phải:

1. Đạt được các kỹ năng kỹ thuật quan trọng cần thiết để theo đuổi các chiến lược khách hàng qua API, bao gồm trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine learning), phát triển ứng dụng trên đám mây và cung cấp giải pháp tư vấn thu hút các đối tác kinh doanh nhờ ứng dụng ChatGPT AI. Ứng dụng phòng mua ảo thông qua công nghệ WebVR 3D, VR-AR và GenAI để tăng thêm trải nghiệm khách hàng cho người mua.

2. Sử dụng các dịch vụ nhân sự để thúc đẩy sự hiểu biết khả năng phân tích tiếp thị kỹ thuật số từ các chức năng mới trong CRM. Tối đa hóa giá trị từ phân tích web bằng cách tùy chỉnh và đo KPIs là chìa khóa cho mục tiêu kinh doanh của người dùng.

3. Thông qua đám mây đầu tiên đáp ứng yêu cầu đa lớp cho tất cả các triển khai CRM và triển khai trải nghiệm của khách hàng. Thiết kế và thực hiện kiểm soát các tiêu chuẩn sẽ giúp giải quyết những thách thức này và tránh được sự hỗn loạn trong thị trường.

4. Các tiêu chuẩn yêu cầu tương đối cao và có giải trình trách nhiệm khi triển khai CRM và triển khai trải các trải nghiệm khách hàng liên quan đến truy cập, bảo mật và hiệu năng dữ liệu, điều này rất quan trọng trong môi trường đa lớp.

5. Đưa ra ba giai đoạn của khách hàng máy đó là: [1] Lựa chọn được xác định rõ ràng, con người dẫn đầu, máy thực hiện. [2] Lựa chọn cạnh tranh [3] Suy ra nhu cầu. Hình 5 mô tả giải pháp xây dựng CRM được hỗ trợ GenAI trong DN.

Hình 5: Giải pháp xây dựng CRM được hỗ trợ GenAI. (Nguồn Gartner).

Trước hết, các doanh nghiệp thương mại điện tử cần tạo ra những trải nghiệm lấy khách hàng làm trung tâm, cá nhân hóa, hướng dẫn tìm kiếm và hỗ trợ bởi mạng xã hội. Vì AI có khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra trên nhiều kênh, nên nó cũng có khả năng cung cấp những hiểu biết có giá trị về các mô hình hành vi của người tiêu dùng với “tốc độ máy”. Đổi lại, các doanh nghiệp có thể sử dụng thông tin này để cung cấp cho nhiều kênh khác nhau nội dung đáng tin cậy, có liên quan và nhất quán hướng dẫn khách hàng trong suốt hành trình mua hàng - từ khám phá đến giao dịch và chăm sóc sau bán hàng.

Tuy nhiên, một tổ chức cung cấp cho hệ thống AI của mình dữ liệu khách hàng chất lượng kém, thì tổ chức đó có nguy cơ đưa ra quyết định không chính xác với tốc độ nhanh hơn. Điều này có nghĩa là cuối cùng, khách hàng không nhận được các lợi ích có liên quan và được cá nhân hóa như giảm giá hoặc điểm trung thành. Điều này cần được đưa vào trọng tâm. Điều này cũng có nghĩa là tiềm năng mang lại giá trị kinh doanh thực sự thông qua bán chéo, bán thêm và tối đa hóa thị phần ví không được khai thác.

Khi AI ngày càng được các DN TMĐT sử dụng để nâng cao trải nghiệm của khách hàng, nhiều DN sẽ cần cải thiện chất lượng dữ liệu của mình, xây dựng khả năng quản trị và cấp quyền vào chiến lược quản lý dữ liệu của mình.

AI cho phép các doanh nghiệp hiểu thêm về khách hàng của họ - mọi thứ từ thiết bị mà người tiêu dùng đang sử dụng, đến thời điểm họ trực tuyến, nhân khẩu học và vị trí của họ. Theo thời gian, những hiểu biết này có thể được sử dụng để thúc đẩy trải nghiệm TMĐT được cá nhân hóa cao. Ví dụ, khách hàng có thể thấy các sản phẩm hoặc dịch vụ khác nhau - với các mức độ chi tiết khác nhau - tất cả tùy thuộc vào loại thiết bị họ đang sử dụng, ngày trong tuần, thời gian trong ngày và vị trí hiện tại của họ.

Một lĩnh vực khác mà các tổ chức TMĐT đang khám phá là cách họ có thể sử dụng AI để hiểu rõ hơn về mạng lưới khách hàng của mình, bên cạnh việc xây dựng sự hiểu biết của họ về khách hàng như một cá nhân. Thông tin chi tiết này có thể cho phép họ đưa ra các khuyến nghị và dịch vụ có giá trị, chẳng hạn như các dịch vụ liên quan đến bảo hiểm vật nuôi, sinh nhật gia đình hoặc ý tưởng quà tặng kỷ niệm.

Cách tiếp cận này giúp các thương hiệu xây dựng mối quan hệ lâu dài hơn với khách hàng của họ, tránh xa việc chỉ dựa trên giao dịch để thúc đẩy lòng trung thành lớn hơn. Ngoài ra, còn có một cơ hội nữa để tối đa hóa chi tiêu cho chiến dịch bằng cách xác định những người có ảnh hưởng trong một nhóm nhân khẩu học hoặc nhóm mạng cụ thể mà những người khác theo dõi. Nền tảng cho các chiến lược AI này là một chiến lược quản lý dữ liệu vững chắc với quyền quản trị và quyền phù hợp được tích hợp sẵn. Hình 6 và 7 thể hiện giao diện người dùng trở nên hữu ích hơn cho việc lập quy trình, và trải nghiệm thích ứng.

Hình 6: Giao diện người dùng trở nên hữu ích hơn cho việc thực hiện quy trình

Sự thay đổi mạnh mẽ của các thuật toán AI đặt ra những câu hỏi lớn: Các ưu tiên về công nghệ sáng tạo của các ứng dụng DN phù hợp như thế nào với các mục tiêu kinh doanh của tổ chức? Làm thế nào để các nhà quản lý ứng dụng DN tạo ra một chương trình ứng dụng quản lý quan hệ khách hàng (CRM), nơi làm việc số và lập kế hoạch nguồn lực DN (ERP) hiện đại mà không cần thiết kế lại toàn bộ ngăn xếp hoặc mua thêm công nghệ? Trước tiên DN cần: Thứ nhất là xác định các ưu tiên hàng đầu cho các công nghệ sáng tạo. Thứ hai là triển khai AI tạo sinh (GenAI) để đạt được thành công. Thứ ba là giúp nhân viên làm việc dễ dàng hơn.

Công nghệ, đặc biệt là AI tạo sinh (GenAI) sẽ tiếp tục định hình bản chất của khách hàng và trải nghiệm của khách hàng. Các nhà quản lý CNTT tiếp tục tối ưu hóa và đầu tư vào chiến lược quản lý quan hệ khách hàng (CRM), trải nghiệm số và các sáng kiến về trải nghiệm khách hàng. Các chuyên gia trong lĩnh vực này dự đoán tác động của khách hàng máy, AI và khả năng kết hợp đối với không gian CRM và trải nghiệm khách hàng (CX). Những dự đoán này cung cấp cho các nhà quản lý CNTT và CX một mẫu về những thay đổi tiềm năng quy mô lớn sẽ tác động đến nhiều DN trong vài năm tới. Hình 8 thể hiện nền tảng trải nghiệm số đơn khối so với nền tảng có thể cấu hình trong xây dựng nền tảng CRM tích hợp GenAI.

Hình 8: Nền tảng trải nghiệm số đơn khối so với nền tảng có thể cấu hình trong xây dựng nền tảng CRM tích hợp GenAI.

IV. Thuận lợi và thách thức khi ứng dụng phần mềm CRM và GenAI trong DN

Thuận lợi

Các DN triển khai AI tạo sinh (GenAI) đã giảm chi phí từ 11,3% đến 19,7%, tùy thuộc vào đơn vị kinh doanh. Bằng cách tự động hóa các lần kiểm tra xác minh dữ liệu như một phần của chiến lược quản lý dữ liệu, các nhà cung cấp thương mại điện tử có thể ngăn dữ liệu xấu xâm nhập vào hệ thống và tạo ra trải nghiệm an toàn, không có ma sát, trong đó AI xác thực danh tính của khách hàng một cách liền mạch mà không làm chậm trễ việc xác nhận giao dịch. Khi các công cụ AI được tích hợp khả năng GPT, Chatbot và trợ lý ảo sẽ hỗ trợ khách hàng khám phá và tiếp cận dịch vụ hỗ trợ khách hàng phù hợp bằng các lời nhắc ngôn ngữ tự nhiên đơn giản và tốt hơn. Ứng dụng CRM và GenAI trong DN có những thuận lợi là:

Thứ nhất, cho phép truy cập vào chế độ xem 360 độ chất lượng cao về dữ liệu khách hàng để mang lại kết quả hiệu quả.

Thứ hai, cung cấp nền tảng cho hành trình người dùng có liên quan, được tối ưu hóa và tăng tính hấp dẫn. Việc truy cập vào dữ liệu có độ trung thực cao sẽ rất quan trọng đối với quá trình phát triển hành trình thương mại điện tử, tối ưu hóa các quy trình hiện có, trao quyền cho người dùng và cải thiện trải nghiệm người dùng nói chung.

Thứ ba, thúc đẩy nhu cầu về một hệ thống siêu dữ liệu có thể cung cấp mức độ hiển thị. Quy định ngày càng tăng chắc chắn sẽ đến và do đó các tổ chức cần xây dựng khả năng quản trị như một lớp nền tảng cho mọi thứ họ làm với dữ liệu, AI và ML. Đồng thời khai thác được sức mạnh của AI trong TMĐT.

Thứ tư là có nhiều nhà cung cấp bởi các nhà cung cấp ứng dụng CRM và GenAI tạo sinh vì vậy tăng sự lựa chọn của chủ DN.

Thách thức

Thách thức thứ nhất là: Nếu không có các công cụ CRM tiên tiến, các doanh nghiệp sẽ không có khả năng thực hiện phân tích dữ liệu toàn diện. Điều này khiến việc xác định xu hướng thị trường mới nổi và sở thích của khách hàng trở nên khó khăn. Các hệ thống CRM tự động có thể lên lịch và theo dõi các lần theo dõi, đảm bảo không bỏ sót bất kỳ khách hàng tiềm năng nào trong khi các quy trình thủ công phụ thuộc nhiều vào sự siêng năng của từng cá nhân, làm tăng nguy cơ bỏ lỡ các cơ hội.

Thách thức thứ hai là: Trong thương mại điện tử, sức mạnh của AI là trao quyền. Tuy nhiên vì AI đòi hỏi nhiều dữ liệu, cho nên nếu một DN cung cấp cho hệ thống AI của mình dữ liệu khách hàng kém chất lượng thì DN đó có nguy cơ đưa ra quyết định không chính xác với tốc độ nhanh hơn, và khách hàng không nhận được các lợi ích liên quan và được cá nhân hóa như giảm giá hoặc điểm trung thành. Kết quả là tiềm năng mang lại giá trị kinh doanh thực sự thông qua bán chéo, bán thêm và tối đa hóa thị phần không được khai thác.

Thách thức thứ ba là: Một trong những thách thức lớn nhất đối với các DN thương mại điện tử là lưu trữ dữ liệu không hợp lệ, không chính xác hoặc không đầy đủ, ví dụ như địa chỉ đã lỗi thời hoặc chưa hoàn thành một phần vai trò của AI trong việc tối ưu hóa CRM trong TMĐT AI giúp các DN thương mại điện tử chủ động quản lý hậu cần cung cầu để đưa đúng sản phẩm đến đúng nơi, vào đúng thời điểm.

Thách thức thứ tư là: Quy trình và thực hiện lưu giữ dữ liệu trong DN không hợp lệ, không chính xác hoặc không đầy đủ, ví dụ như địa chỉ đã lỗi thời hoặc chưa hoàn thành một phần.

Thách thức thứ năm là: Tạo ra những thách thức khi triển khai và sử dụng và cam kết vận hành AI có trách nhiệm dựa trên các tiêu chuẩn đạo đức và quyền riêng tư dữ liệu hàng đầu.

V. Kết luận

Thúc đẩy việc ứng dụng CRM và GenAI đòi hỏi những nỗ lực quản lý thay đổi hiệu quả, bao gồm đào tạo toàn diện cho nhân viên và thúc đẩy văn hóa lấy dữ liệu và trải nghiệm khách hàng làm trọng tâm. Bằng cách chủ động giải quyết những thách thức này, các doanh nghiệp có thể triển khai thành công các dự án phân tích dữ liệu trong CRM do AI thúc đẩy, thu được những hiểu biết có giá trị và lợi thế cạnh tranh trong các quy trình ra quyết định của chúng. Để tích hợp hiệu quả GenAI vào quy trình ra quyết định, cần tuân theo một số phương pháp như xác định các mục tiêu rõ ràng cho quy trình ra quyết định và xác định các câu hỏi hoặc vấn đề cụ thể mà GenAI và phân tích có thể giải quyết. Các DN phải rõ ràng về kết quả mà họ muốn đạt được.

“
Tài liệu tham khảo:
1. Generative AI for Effective Software Development by Anh
Nguyen-Duc Department of Business and IT University of
South-Eastern Norway Bø I Telemark, Norway. © The Editor(s)
(if applicable) and The Author(s), under exclusive license to
Springer Nature Switzerland AG 2024.
2. Principles of Data Science by Sinan Ozdemir Copyright c 2024 Packt Publishing
3. E-COMMERCE ACTIVATED The Ultimate Playbook To Building A Successful Ecommerce Business by Da Mien cough Lan, Foreword: Kevin Harrington, The Ultimate Playbook To
Building A Successful E-Commerce Business. © 2021. Damien
Coughlan and DC Global Marketing LLC. All rights reserved.
4. Prepare Now for the Next Generation of Enterprise
Applications and GenAI by Tad Travis from VP Analyst
Gartner. https://webinar.gartner.com/612290/agenda/
session/1363492?login=ML
5. 10 Best Practices to Scale Generative AI Across the Enterprise