“Đổi mới là cốt lõi của văn hóa doanh nghiệp. Khách hàng đang thay đổi liên tục, và nếu không bắt kịp, chúng ta sẽ trở nên lỗi thời và gặp rắc rối” – lab Schafer
Thị trường vốn luôn tồn tại sự cạnh tranh khốc liệt. Vậy nên, để tăng năng lực cạnh tranh và đạt được thành công thì các doanh nghiệp cần phải thấu hiểu được khách hàng của mình. Chỉ khi thấu hiểu được những mong muốn, nhu cầu của khách hàng, doanh nghiệp mới biết cách thu hút và giữ chân họ. Doanh nghiệp nào tạo ra được tệp khách hàng trung thành ổn định sẽ tạo ra nguồn doanh thu bền vững. Ngày nay, trong thời đại số hóa, các doanh nghiệp lại càng không ngừng đổi mới và cập nhật để theo kịp khách hàng và đáp ứng được đầy đủ nhu cầu của họ.
Bạn có thể dễ dàng giành được lợi thế cạnh tranh và thu hút khách mời mới, đồng thời giữ chân tệp khách hàng hiện có thông qua sức mạnh của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Máy học (ML).
AI và ML thường được sử dụng thay thế cho nhau nhưng thực chất chúng lại đảm nhận những nhiệm vụ khác nhau. Trước khi đi sâu vào những tính năng chi tiết, Airbridge mời bạn tìm hiểu thêm về định nghĩa.
Trí tuệ Nhân tạo (AI): Nói một cách đơn giản, AI là công nghệ được điều khiển bởi máy tính, có khả năng thực hiện các nhiệm vụ mà bình thường con người đảm nhận. AI là một bộ máy công nghệ thông minh, và nhạy bén.
Máy học (ML): Trong khi đó, ML là một nhánh quan trọng của bộ máy AI, tập trung vào việc sử dụng các dữ liệu, thuật toán để đưa ra các phân loại và dự đoán kết quả chính xác hơn.
Khi kết hợp với nhau, công nghệ tiên tiến này sẽ có thể thay đổi hoàn toàn các hoạt động chăm sóc khách hàng, nuôi dưỡng các mối quan hệ bền vững và mang đến những trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng.
Các công ty lớn như Amazon và Netflix là những người tiên phong trong việc sử dụng các chiến lược tích hợp AI/ML để phân tích sở thích và hành vi của người dùng, cung cấp các đề xuất sản phẩm và nội dung xem được cá nhân hóa cho từng đối tượng người dùng. Từ đó thúc đẩy doanh thu và thu hút thêm nhiều khách hàng mới đăng ký.
Một ví dụ điển hình khác là AI được sử dụng trong hệ thống Tự lái của Tesla, giúp đảm bảo trải nghiệm lái xe tự động an toàn. Hệ thống này sử dụng camera, radar và Máy học (machine learning) để phát hiện phương tiện, duy trì tốc độ và chuyển làn đường khi cần thiết. Trong khi đó, người lái vẫn tập trung giữ tay lái nhưng hệ thống AI sẽ hỗ trợ đánh lái, tăng tốc và phanh, biến những chuyến đi dài trở nên thoải mái và dễ chịu hơn. Hệ thống này giống như một phi công phụ luôn hỗ trợ người lái trên mọi hành trình.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá AI và ML có thể hỗ trợ doanh nghiệp thúc đẩy mạnh mẽ sự gắn kết với khách hàng như thế nào.
Cốt lõi của Tương Tác Khách hàng
Trước khi bàn về cách Trí tuệ nhân tạo (AI) và Máy học (ML) có thể thúc đẩy tương tác khách hàng. Vậy tương tác khách hàng là gì? Tương tác khách hàng đề cập đến mối quan hệ liên quan đến mặt cảm xúc của khách hàng đối với thương hiệu. Đồng thời nó bao gồm mọi tương tác của khách hàng với doanh nghiệp bạn, từ lần đầu truy cập trang web đến các hoạt động dịch vụ hỗ trợ sau mua.
Tương tác khách hàng có mối liên hệ chặt chẽ đến trải nghiệm khách hàng (CX) – là quan điểm và cảm xúc của khách hàng trong quá trình tương tác với doanh nghiệp bạn. Những trải nghiệm đa dạng của khách hàng sẽ tạo ra cảm xúc giữa họ và doanh nghiệp bạn, kết quả của quá trình này chính là tương tác khách hàng. Khi khách hàng có những trải nghiệm tích cực, thường xuyên và hữu ích thì sự tương tác của khách hàng với thương hiệu cũng sẽ tăng lên.
Các hoạt động tương tác tích cực của khách hàng:
- Mua hàng lặp lại (Repeat purchase): Khách hàng (Engaged customer) quay lại để mua thêm sản phẩm, dẫn đến giá trị vòng đời của khách hàng cao hơn.
- Lòng trung thành với thương hiệu (Brand loyalty): Họ cảm thấy gắn bó sâu sắc với thương hiệu và ít có khả năng họ lựa chọn sản phẩm/dịch vụ của đối thủ cạnh tranh.
- Giới thiệu (Referrals): Khách hàng gắn kết trở thành “đại sứ thương hiệu”, sẵn sàng chủ động giới thiệu sản phẩm đến bạn bè, gia đình và những người xung quanh.
- Phản hồi (Feedback): Họ cung cấp phản hồi và những đề xuất có giá trị, giúp công ty cải thiện sản phẩm và dịch vụ.
- Nội dung do người dùng tạo ra (User-Generated Content): Khách hàng gắn kết thường viết đánh giá, bài đăng trên mạng xã hội và lời nhận xét tích cực, trở thành những điều chứng thực về thương hiệu của bạn.
Sự phát triển của AI/ML trong lĩnh vực Tương tác khách hàng
Sự phát triển của Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Máy học (ML) trong việc thu hút khách hàng là một hành trình thú vị được đánh dấu bằng những tiến bộ và các tác động to lớn đến doanh nghiệp. Những công nghệ này đã phát triển từ giai đoạn sơ khai để trở thành công cụ quan trọng trong việc hiểu, tương tác, và đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Theo một khảo sát của Pegasystems về sự gắn kết khách hàng, 100% các công ty hoạt động hiệu quả nhất sử dụng AI. Ngoài ra, 56% các công ty hoạt động hiệu quả nhất báo cáo về việc sẽ đầu tư thêm vào AI để cá nhân hóa và liên tục thu thập và phân tích các tương tác của khách hàng. Hãy cùng khám phá chi tiết hơn về sự phát triển này:
Các ứng dụng AI/ML ban đầu: Trong giai đoạn sơ khai, AI và ML trong việc thu hút khách hàng còn đơn giản, với các chatbot và hệ thống đề xuất cơ bản. Chatbox có thể xử lý các câu hỏi trực tiếp của khách hàng, trong khi thuật toán đề xuất cung cấp các gợi ý các sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng trước đó.
Gia tăng dữ liệu: Khi kỷ nguyên kỹ thuật số phát triển, khối lượng dữ liệu khách hàng tăng vọt. AI và ML bắt đầu đóng vai trò then chốt trong việc xử lý và trích xuất thông tin và dữ liệu có giá trị một cách chi tiết. Doanh nghiệp sử dụng phân tích dự đoán để dự đoán hành vi của khách hàng, cho phép nỗ lực tiếp cận khách hàng mạnh hơn.
Cá nhân hóa: AI và ML cho phép các doanh nghiệp cá nhân hóa các tương tác với khách hàng trên quy mô lớn. Nó hỗ trợ trong việc đưa ra các đề xuất sản phẩm chính xác hơn, để triển khai các chiến dịch tiếp thị phù hợp với sở thích cá nhân của người dùng. Tương tác theo từng cá nhân này dẫn đến sự gắn kết và lòng trung thành của khách hàng tăng lên.
Phân tích theo thời gian thực: Việc tích hợp AI và ML vào hệ thống tương tác với khách hàng cho phép phân tích hành vi của khách hàng theo thời gian thực. Các công ty có thể phản hồi nhanh chóng các thắc mắc của khách hàng, điều chỉnh chiến lược của họ linh hoạt dựa trên dữ liệu mới nhất.
Trí tuệ nhân tạo hội thoại: Chatbot và trợ lý ảo do AI điều khiển được phát triển để xử lý các cuộc hội thoại phức tạp. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và phân tích thái độ cho phép các hệ thống AI này hiểu và phản hồi phù hợp với cảm xúc và sắc thái của khách hàng.
Tự động hỗ trợ khách hàng: Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (ML) đã chứng minh vai trò quan trọng trong việc tự động hóa dịch vụ hỗ trợ khách hàng. Chatbot có thể xử lý nhiều loại yêu cầu khác nhau, cung cấp dịch vụ 24/7 và rút ngắn khoảng thời gian phản hồi.
Xây dựng Hành trình Khách hàng: AI và ML giúp các doanh nghiệp xây dựng và phân tích toàn bộ hành trình của khách hàng, từ đó xác định những khó khăn và cơ hội để cải thiện. Nhìn nhận một cách tổng thể như thế này cho phép công ty tạo ra các trải nghiệm khách hàng liền mạch và thỏa mãn hơn.
Dự đoán các Hoạt động của khách hàng: Các thuật toán Học máy (ML) ngày càng tinh vi trong việc dự đoán hành vi và khả năng rời bỏ của khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, hệ thống AI có thể dự báo những khách hàng có nguy cơ ngừng sử dụng sản phẩm/dịch vụ và chủ động thực hiện các bước để giữ chân họ.
Tương tác đa kênh (Omnichannel Engagement): AI/ML hỗ trợ tương tác đa kênh với khách hàng, đảm bảo trải nghiệm nhất quán trên các nền tảng và điểm chạm khác nhau. Sự thống nhất này sẽ giúp gia tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
Siêu cá nhân hóa (Hyper-Personalization): Hiện nay, AI/ML đi đầu trong việc siêu cá nhân hóa (Hyper-personalization). Chúng có thể phân tích các bộ dữ liệu khổng lồ để cung cấp các đề xuất sản phẩm, nội dung và giá cả được cá nhân hóa, tạo ra mức độ cá nhân hóa tối đa nhất.
Chiến lược AI và ML: 5 tác động mạnh mẽ đối với sự tương tác của khách hàng
1.Đề xuất cá nhân hóa
Đối với nhiều ngành, các đề xuất được cá nhân hóa nhờ AI đang chuyển đổi cách thức thu hút khách hàng. Nghiên cứu gần đây của Forrester cho thấy cá nhân hóa bằng AI sẽ trở thành yếu tố then chốt của trải nghiệm khách hàng vào năm 2023. Hơn nữa, nghiên cứu dự đoán rằng hơn 10% các công ty sẽ hướng đầu tư vào việc tạo nội dung kỹ thuật số bằng AI trong những năm tới.
Ví dụ, Netflix sử dụng AI để đề xuất phim và series dựa trên lịch sử xem của người dùng, giúp họ gắn kết và trung thành với nền tảng hơn. Swiggy, một nền tảng giao đồ ăn của Ấn Độ, sử dụng thuật toán AI và ML để đề xuất các món ăn dựa trên các đơn đặt hàng trước đó, giúp bạn tiết kiệm thời gian và khám phá những hương vị mới.
Powerlook, một thương hiệu thời trang nam online, đã sử dụng Công cụ Đề xuất và Danh mục của WebEngage để giải quyết vấn đề thiếu đề xuất dành riêng cho người dùng trên trang web của họ. Dựa trên lịch sử mua hàng của người dùng, các trang phục và sản phẩm thời trang khác được đề xuất cho người dùng sau 15 ngày kể từ lần mua cuối cùng. Ngoài ra, các sản phẩm và các lựa chọn cũng được đề xuất dựa trên lịch sử giỏ hàng của người dùng. Kết quả, tỷ lệ chuyển đổi tăng 302%, minh chứng cho hiệu quả của công cụ.
Giống như ví dụ trên của Powerlook, Công cụ Đề xuất và Danh mục của WebEngage cũng có thể tạo ra sự khác biệt cho doanh nghiệp của bạn, bằng cách giúp bạn tạo các đề xuất được cá nhân hóa cho khách hàng.
2. Tạo Nội dung linh hoạt với Generative AI
Thách thức lớn đối với nhiều doanh nghiệp là tạo ra nội dung chất lượng cao, có liên quan đến người dùng và nhất quán. Đây là điểm Generative AI phát huy sức mạnh. Generative AI là một nhánh của AI. Nó sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khả năng máy học (ML) để tạo nội dung mới tương tự như nội dung do con người tạo ra. Nó giúp các thương hiệu giảm bớt gánh nặng trong việc tạo dựng nội dung mới bằng cách tự động xây dựng nội dung dưới các định dạng khác nhau như văn bản, hình ảnh, video hoặc nội dung âm thanh. Generative AI giúp lựa chọn và tổng hợp nội dung từ các kênh khác nhau để tạo nguồn tin tức, danh sách phát, danh mục sản phẩm, …có thể được tùy chỉnh chỉ trong vài giây. Điều này cung cấp cho người dùng một luồng nội dung liên quan và thú vị mà không bị gián đoạn, bảo đảm tỷ lệ giữ chân người dùng.
Tìm hiểu cách bạn có thể nâng cao hiệu quả chiến dịch của mình với Generative AI của WebEngage.
BECO, một thương hiệu online, đã phải đối mặt với hai thách thức: khách hàng bỏ quên giỏ hàng và không phản hồi tin nhắn của thương hiệu. Họ đã hợp tác với WebEngage để tận dụng sức mạnh của Generative AI để gửi các chiến dịch trên WhatsApp theo thời gian thực. Với sức mạnh của Generative AI, BECO đã tạo ra một avatar kỹ thuật số của Dia Mirza, đại sứ thương hiệu của họ, bao gồm việc tạo ra các bản sao video và âm thanh gắn liền với bản sắc riêng của avatar. Bằng cách tận dụng khả năng chuyển đổi văn bản thành video của AI, những bản sao này được kết hợp liền mạch để tạo ra các thông điệp được cá nhân hóa. Cách tiếp cận mới này đã hoàn toàn thay đổi cách họ kết nối với những người nổi tiếng, biến những người nổi tiếng trở thành một phần trong hành trình của khách hàng. Chiến lược này cho phép BECO truyền tải thông điệp dựa trên hình ảnh của Dia Mirza mà không cần cô ấy phải dành cả một ngày cho các buổi quay phim truyền thống.
Dưới đây là video được tạo bằng AI và ML của họ:
Sephora, một nhà bán lẻ mỹ phẩm toàn cầu, sử dụng Generative AI để cung cấp năng lượng cho ứng dụng Virtual Artist của mình. Khách hàng có thể sử dụng ứng dụng này để thử nghiệm các sản phẩm trang điểm khác nhau như son môi, phấn mắt và lông mi giả mà không cần phải đến trực tiếp cửa hàng. Trải nghiệm thú vị và hấp dẫn này giúp khách hàng tiết kiệm thời gian và đưa ra quyết định mua hàng nhanh chóng hơn. Nó cũng tăng cường lòng trung thành và ủng hộ thương hiệu vì người dùng có thể chia sẻ những “lớp trang điểm” trên ứng dụng lên các trang mạng xã hội.
3. Tiếp thị hội thoại bằng Trí tuệ Nhân tạo (AI)
