Khám phá cách AI và dữ liệu có thể biến đổi hành trình của khách hàng, nâng cao sự hài lòng và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.
Từ việc đặt sách thư viện trực tuyến và đến tận nơi để lấy, đến thăm phòng khám sức khỏe và nhận kết quả xét nghiệm qua tin nhắn văn bản, tương tác đa kênh đã giúp trải nghiệm của khách hàng tốt hơn ở hầu hết mọi mặt của cuộc sống. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi nó cũng chiếm ưu thế trong thương mại điện tử.
Một báo cáo mới của Infobip cho thấy 68% 'người mua sắm xã hội', phân khúc khách hàng hiện đại lớn nhất được nêu trong báo cáo, mong đợi sự giao tiếp liền mạch giữa các kênh theo tiêu chuẩn.
Trong khi đó, nghiên cứu trong ngành hiện nay cho thấy các hoạt động truyền thông thương hiệu sử dụng ít nhất ba kênh, so với các hoạt động chỉ triển khai trên một kênh, có tỷ lệ đặt hàng cao hơn 494%.
Do đó, các thương hiệu ngày càng áp dụng mọi kênh có thể - từ email đến chatbot, cuộc gọi thoại đến hội nghị truyền hình - để giao tiếp với khách hàng, phát triển hành trình trọn gói và mang lại trải nghiệm phong phú.
Nhưng sự hài lòng ngay lập tức của khách hàng không phải là lợi ích duy nhất của tiếp thị đa kênh. Một cách tiếp cận chiến lược và dài hạn hơn là các doanh nghiệp tận dụng dữ liệu từ các phương thức truyền thông này để phát triển nhiều trải nghiệm riêng biệt hơn cho khách hàng của họ, chuyển từ tự động hóa sang cá nhân hóa.
Vậy, làm thế nào để đưa thương hiệu của bạn từ đa kênh lên toàn diện? Chúng ta hãy cùng xem xét.
Thu hút sự chú ý của khách hàng
Cho dù đó là tương tác trong cửa hàng, chatbot AI, nhân viên trực tiếp, trung tâm liên lạc kỹ thuật số hay hơn thế nữa, nhu cầu từ khách hàng đều giống nhau. Họ muốn trải nghiệm được cá nhân hóa với thông điệp nhất quán và việc cung cấp thông điệp này đã trở thành nhu cầu thiết yếu đối với các thương hiệu bán lẻ.
Một thương hiệu có thể có sản phẩm tốt nhất trên thị trường nhưng nếu trải nghiệm của khách hàng trên trang web kém chất lượng thì họ sẽ không mua sản phẩm đó.
Ngày nay, khách hàng có rất nhiều lựa chọn trong tầm tay trên thị trường đến nỗi biên độ sai sót chưa bao giờ nhỏ đến thế, vì vậy các doanh nghiệp cần ưu tiên tính nhất quán của giọng nói trên mọi kênh.
Khi làm như vậy, các doanh nghiệp có thể xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với khách hàng, tăng sự hài lòng của khách hàng và cuối cùng thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh bằng cách thống nhất dữ liệu và sử dụng nhiều kênh để tương tác. Hãy cùng khám phá sức mạnh của cá nhân hóa đa kênh này.
Tận dụng các công cụ và công nghệ phù hợp
Mặc dù các thương hiệu đã có những bước tiến lớn trong việc sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa trải nghiệm cho khách hàng, 56% người mua sắm vẫn cảm thấy CX của họ quá chung chung - để lại khoảng cách lớn giữa 71% những người mong đợi thông điệp riêng. Ngày nay, hầu hết (92%) các nhà tiếp thị đều đồng ý rằng cá nhân hóa là điều bắt buộc và nếu bạn không điều chỉnh hoạt động tiếp thị của mình, bạn có khả năng mất đi sự chú ý quý giá của khách hàng.
Mặc dù hành vi và sở thích kênh liên tục thay đổi, chúng tôi biết rằng người tiêu dùng khao khát những kết nối đồng cảm, nhân văn, cá nhân tại mọi điểm tiếp xúc. Vì vậy, để đáp ứng kỳ vọng hiện đại, các thương hiệu cần cung cấp hành trình mua hàng được tùy chỉnh, hợp lý hóa trên mọi kênh, từ web và mạng xã hội, đến email và thiết bị di động, dự đoán nhu cầu của khách hàng và đáp ứng chúng bất kể điểm tiếp xúc nào. Nhưng cá nhân hóa ở quy mô này là điều không thể đối với lực lượng lao động thủ công. Thay vào đó, các thương hiệu phải tận dụng các công cụ tự động hóa và AI để tối đa hóa sự tương tác trong khi giảm thiểu tài nguyên.
Tại sao cá nhân hóa lại quan trọng đến vậy
Cá nhân hóa đa kênh thành công đòi hỏi phải phân tích dữ liệu khách hàng để khám phá mong muốn và nhu cầu của họ, do đó bạn có thể điều chỉnh thông điệp của mình cho phù hợp. AI có thể đóng vai trò rất lớn ở đây và có nhiều loại khác nhau mà các thương hiệu có thể sử dụng, từ trí tuệ nhân tạo đến máy học (ML) đến xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Nhưng cuối cùng, tất cả các công cụ này đều góp phần vào cùng một mục tiêu – thu thập và phân tích các khối dữ liệu khách hàng, từ tương tác tại điểm tiếp xúc đến lịch sử mua hàng, để các thương hiệu có thể cá nhân hóa thông điệp của mình và tối ưu hóa từng giai đoạn trong hành trình của người mua. Quá trình này giúp thúc đẩy sự tương tác của khách hàng và tăng giá trị trọn đời của khách hàng, nhưng không phải là lợi thế duy nhất của cá nhân hóa. Các lợi ích có tác động tương đương bao gồm:
- Tỷ lệ chuyển đổi cao hơn: Khách hàng cảm thấy được hiểu và trân trọng có nhiều khả năng mua hàng hơn. Cá nhân hóa đa kênh khuyến khích họ mua hàng vì giao tiếp với từng khách hàng theo cách phù hợp nhất với họ, cho dù đó là trực tuyến, trực tiếp, qua điện thoại, qua trò chuyện trực tiếp, v.v.
- Chi phí vận hành thấp hơn: Thay vì nhắm mục tiêu vào khách hàng mới bằng chiến lược tiếp thị rải rác tốn kém, cá nhân hóa hỗ trợ bởi AI cho phép các thương hiệu nhắm mục tiêu vào đối tượng người tiêu dùng tốt nhất cho mỗi chiến dịch. Cách tiếp cận này sẽ giảm thiểu chi phí cho mỗi lần chuyển đổi, cho phép các nhóm hoặc tái đầu tư nguồn lực trở lại vào tiếp thị ngày càng được tối ưu hóa.
- Phân đoạn dữ liệu chặt chẽ hơn: AI có thể xác định và xây dựng các phân khúc dữ liệu khách hàng dựa trên các đặc điểm chung để giúp các thương hiệu hiểu và thu hút nhu cầu và giá trị của họ. Nó cũng giúp tránh được những thành kiến của con người, như khái quát hóa và khuôn mẫu, để làm sáng tỏ hơn về khách hàng thực sự của bạn là ai.
Cách triển khai cá nhân hóa đa kênh hỗ trợ AI
Có nhiều cách bạn có thể sử dụng AI để tạo ra giá trị cho khách hàng.
Rõ ràng nhất có thể là phân tích hành vi người dùng và dữ liệu lưu lượng truy cập để đưa ra các khuyến nghị riêng cho khách hàng của bạn, ví dụ như gợi ý các sản phẩm phù hợp dựa trên tương tác chatbot của người dùng và các trang đã xem trước đó. Nhưng cá nhân hóa có thể hiện diện trong toàn bộ hành trình của khách hàng.
Ví dụ, nếu thuật toán AI của bạn nhận thấy khách hàng tiếp tục truy cập trang sản phẩm mà không mua, nó có thể gửi email cho họ mã giảm giá cụ thể để khuyến khích họ mua sản phẩm. Nó thậm chí có thể phân tích hiệu suất của các email trước đó của khách hàng, để xác định loại tin nhắn hiệu quả nhất và thời điểm tốt nhất trong ngày để gửi.
Trong khi đó, nội dung động cho phép bạn tùy chỉnh trang web của mình cho từng khách hàng – hãy nghĩ đến Amazon và các mục 'liên quan đến các mục bạn đã xem' – để đáp ứng tốt nhất sở thích của họ. Và các chatbot AI/NLP ngày càng tiên tiến có thể chủ động tiếp cận khách hàng của bạn, chẳng hạn như nếu họ đã dành nhiều thời gian trên một trang, để cung cấp hỗ trợ hoặc lời khuyên đàm thoại. Không có gì ngạc nhiên khi nghiên cứu cho thấy chỉ riêng các chatbot có thể tăng doanh số lên tới 67%.
Cuối cùng, không có cách duy nhất hoặc giải pháp thần kỳ nào để thu hút cá nhân hóa trên diện rộng. Với sự trợ giúp của các công cụ như AI, các thương hiệu phải liên tục thử nghiệm, đo lường và tinh chỉnh hoạt động tiếp thị của mình để liên tục cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Theo cách đó, bạn có thể truyền tải thông điệp có liên quan, kịp thời và cá nhân theo những cách thức và trên các kênh phù hợp nhất với đối tượng mục tiêu của mình.
Thông tin về các Tác giả: James Stokes là Giám đốc Doanh nghiệp tại Anh tại Infobip, một nền tảng chuyên về các công cụ thu hút khách hàng dựa trên AI.
Nguồn từ Mạng lưới hiểu biết bán lẻ
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Thông tin nêu trên được cung cấp bởi retail-insight-network.com độc lập với Cooig.com. Cooig.com không tuyên bố và bảo đảm về chất lượng và độ tin cậy của người bán và sản phẩm. Cooig.com từ chối mọi trách nhiệm pháp lý đối với các vi phạm liên quan đến bản quyền nội dung.
