Sử dụng AI để Cá nhân hóa và Tối ưu hóa Tương tác với Khách hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa cách các nhà tiếp thị và các lĩnh vực kinh doanh hướng tới khách hàng đang tương tác và gắn kết với khách hàng. Trên thực tế, trong thế giới cạnh tranh khốc liệt ngày nay, khoa học dữ liệu đang giúp viết lại động lực của doanh nghiệp, vì nó cho phép cá nhân hóa hành trình của khách hàng một cách chính xác, điều mà trước đây không thể thực hiện được. Ngày nay, tương lai của mọi công ty đều gắn liền với hành trình của khách hàng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng 88% nhà tiếp thị Hoa Kỳ báo cáo đã thấy những cải tiến có thể đo lường được nhờ cá nhân hóa và 44% người tiêu dùng cho biết họ sẽ trở thành người mua lặp lại sau trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa với một công ty. Hơn nữa, các doanh nghiệp đã thấy doanh số bán hàng tăng trung bình 20% khi sử dụng trải nghiệm AI được cá nhân hóa.

Trên thực tế, việc cá nhân hóa khách hàng không kết thúc ở việc bán sản phẩm hoặc dịch vụ cho khách hàng. Nó phải mở rộng ra ngoài. Dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa cao có thể giúp một thương hiệu vượt quá mong đợi của khách hàng, dẫn đến Điểm quảng cáo ròng (NPS) cao hơn. Điều này sẽ giúp giảm bớt cơ hội rời bỏ và bán thêm/bán chéo. Để cá nhân hóa có hiệu quả, nó đòi hỏi một nỗ lực có hệ thống và bền vững cũng như sự tham gia của tất cả các thành viên trong nhóm. Cần phải đầu tư vào dữ liệu, công nghệ và con người để tạo nên thành công.

“Để cá nhân hóa có hiệu quả, nó đòi hỏi một nỗ lực có hệ thống và bền vững cũng như sự tham gia của tất cả các thành viên trong nhóm.”

-DAIN Studios

AI có thể trợ giúp như thế nào

Cá nhân hóa AI có thể giúp các doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm của khách hàng, tăng doanh thu và doanh thu, đồng thời cải thiện các nỗ lực tiếp thị của họ. Chúng tôi khuyên bạn nên tập trung vào bốn sáng kiến ​​chính để triển khai AI và khoa học dữ liệu để cá nhân hóa:

#1: Giới thiệu khách hàng

Bằng cách thiết lập cho khách hàng sử dụng lâu dài sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn từ giai đoạn đầu với sự trợ giúp của thuật toán, bạn có thể tăng tỷ lệ duy trì, tăng lượt giới thiệu và giảm tỷ lệ bỏ qua.

#2: Tính toán hành động tốt nhất tiếp theo

Bằng cách sử dụng chiến lược quyết định động sử dụng tất cả dữ liệu khách hàng để tìm hành động tiếp theo tốt nhất cho khách hàng (tiềm năng), bạn có thể tăng mức độ hài lòng của khách hàng, điều này sẽ dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu cao hơn.

#3: Bán chéo và bán thêm sản phẩm/dịch vụ

Bằng cách đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp với sở thích của người dùng, bạn có thể tăng khả năng người dùng sẽ mua hàng, điều này sẽ dẫn đến tăng doanh thu.

#4: Dự đoán & Phòng ngừa Churn

Dựa trên tính toán động về tỷ lệ phần trăm khách hàng rời bỏ trong một khoảng thời gian xác định trước và triển khai các chiến lược phòng ngừa để tránh rời bỏ khách hàng, bạn có thể đảm bảo mối quan hệ lâu dài với khách hàng và doanh thu.

Tác động của việc triển khai AI cá nhân hóa có thể được đo lường trong:

• Tăng tổng doanh thu và doanh thu trên mỗi khách hàng – lên đến 25 phần trăm.
• Tỷ lệ chuyển đổi cao hơn cho các sản phẩm và dịch vụ – lên đến 20 phần trăm.
• ROI cao hơn cho các khoản đầu tư tiếp thị – gấp 2 đến 3 lần.
• Sự hài lòng của khách hàng cao hơn – đáng kể.
• Tỷ lệ rời bỏ thấp hơn – lên đến 30 phần trăm.
• Cải thiện trải nghiệm của khách hàng và trải nghiệm thương hiệu.

*Xin lưu ý rằng các điểm chuẩn và số liệu được đề cập trong bài viết dựa trên nghiên cứu nội bộ và các dự án khách hàng của DAIN Studios.

Các ngành hưởng lợi từ AI cá nhân hóa

Mặc dù AI cá nhân hóa có thể mang lại lợi ích cho nhiều ngành công nghiệp, bao gồm thương mại điện tử, sản xuất hàng tiêu dùng và hàng công nghiệp, bán lẻ, tài chính, chăm sóc sức khỏe, v.v., các ứng dụng cụ thể sẽ khác nhau tùy thuộc vào nhu cầu và mục tiêu của từng doanh nghiệp.

Ví dụ: nhà sản xuất và nhà bán lẻ có thể tham gia tương tác trực tiếp với người tiêu dùng và sử dụng AI để hiểu nhu cầu của khách hàng, giới thiệu sản phẩm dựa trên lịch sử duyệt và mua hàng của họ, từ đó tăng giá trị tổng thể của giỏ hàng.

bên trong ngành chăm sóc sức khỏe, AI cá nhân hóa có thể được sử dụng để cung cấp dịch vụ được cá nhân hóa, chẳng hạn như bằng cách cung cấp thông tin hoặc hỗ trợ phù hợp với nhu cầu của khách hàng. Trong ngành tài chính, AI cá nhân hóa có thể được sử dụng để cung cấp lời khuyên và đề xuất tài chính được cá nhân hóa, chẳng hạn như bằng cách phân tích lịch sử tài chính của khách hàng và đưa ra lời khuyên về các lựa chọn đầu tư hoặc tiết kiệm.

Bắt đầu

Bắt đầu với hành trình Cá nhân hóa AI có nghĩa là giúp doanh nghiệp sẵn sàng chuyển sang hoạt động dựa trên dữ liệu. Mặc dù tất cả các bước sau đây đều quan trọng nhưng không có dữ liệu thì sẽ không có bước nào hiệu quả.

Lấy dữ liệu để có thể xây dựng các mô hình học máy có nghĩa là tập trung hóa và kích hoạt dữ liệu. Tập trung hóa dữ liệu sẽ giúp thu thập tất cả dữ liệu với chất lượng cao vào một vị trí, chẳng hạn như CDP. Kích hoạt dữ liệu có nghĩa là hành động dựa trên kết quả đầu ra của mô hình Machine Learning để thu được giá trị thực, hữu hình cho khách hàng và doanh nghiệp. Ngoài ra còn có một số hoạt động mà doanh nghiệp cần tập trung vào:

• Xác định các mục tiêu và mục tiêu cụ thể mà công ty hy vọng đạt được với AI cá nhân hóa. Điều này có thể bao gồm các mục tiêu như cải thiện trải nghiệm của khách hàng, tăng doanh thu và doanh thu hoặc cải thiện các nỗ lực tiếp thị.
• Thu thập và kích hoạt dữ liệu về khách hàng của công ty. Điều này có thể bao gồm dữ liệu về sở thích, hành vi và mối quan tâm của họ. Dữ liệu này có thể được sử dụng để đào tạo AI cá nhân hóa và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho từng khách hàng.
• Lựa chọn và triển khai nền tảng AI cá nhân hóa phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của công ty. Các nền tảng hoặc công cụ cụ thể sẽ tùy thuộc vào nhu cầu và mục tiêu của công ty trong khi việc tích hợp AI cá nhân hóa với các hệ thống và quy trình hiện có của công ty, chẳng hạn như hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hoặc các công cụ tự động hóa tiếp thị sẽ là chìa khóa thành công.
• Theo dõi và đánh giá hiệu suất của AI cá nhân hóa để đảm bảo rằng nó đang đạt được các mục đích và mục tiêu mong muốn. Điều này có thể liên quan đến việc theo dõi các số liệu chính, chẳng hạn như sự hài lòng của khách hàng hoặc doanh thu bán hàng và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để cải thiện hiệu suất của AI cá nhân hóa.

Biến điều không thể thành có thể

Nhìn chung, lợi ích thực sự của việc sử dụng AI và Machine Learning trong tiếp thị, bán hàng và chăm sóc khách hàng để cá nhân hóa sự tương tác của khách hàng là biến điều không thể thành có thể: nhanh hơn trong việc tính toán kết quả tốt nhất trong một môi trường phức tạp, phát hiện các mẫu và tối ưu hóa chi tiết hành vi mà mắt người không nhìn thấy được. Cá nhân hóa AI là một công cụ thay đổi cuộc chơi và là một nhu cầu cạnh tranh cho bất kỳ doanh nghiệp nào hiện nay.