Trang chủ Cloud Computing

Ba cách trí tuệ nhân tạo có thể nâng cao chiến lược cá nhân hóa cho doanh nghiệp

Các marketer luôn được hưởng lợi khá nhiều từ trí tuệ nhân tạo. Công nghệ này cung cấp khả năng hiểu biết sâu sắc về từng khách hàng ở cấp độ cá nhân trước đây không thể thực hiện được. Nhưng nhiều marketer vẫn không chắc chắn về những gì AI có thể làm và cách áp dụng AI.

AI thường đưa ra kết luận, giải quyết vấn đề hoặc thực hiện các hành động dựa trên phân tích các tùy chọn và lý luận mà không cần hướng dẫn mã hóa cứng cho từng kịch bản.

Với các thuật toán và các công cụ lập trình, máy tính sẽ phân tích dữ liệu cho các mẫu. Và từ các mẫu này, các giải pháp được tăng cường AI có thể học cách đáp ứng, tham gia hoặc xử lý nhiều tác vụ tiêu chuẩn - trả lời các truy vấn dịch vụ khách hàng, cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa hoặc cải thiện quy trình kinh doanh.

Hiểu biết về mọi khách hàng

Các marketer không cần quá nhiều dữ liệu, họ chỉ cần đúng dữ liệu mà thôi. Lợi nhuận phụ thuộc phần lớn vào "làm cho đúng".

Cá nhân hóa đã là một chiến thuật MKT quan trọng để thu hút khách hàng tốt hơn, khuyến khích lòng trung thành và xây dựng mối quan hệ thương hiệu rộng lớn và sâu sắc hơn. Nhưng cá nhân hóa nhắm mục tiêu sai có thể dẫn đến việc khách hàng cảm thấy thương hiệu không quan tâm đến họ. Theo nghiên cứu của Acckey, 41% người tiêu dùng Hoa Kỳ chuyển sang các nhãn hiệu khác do thiếu cá nhân hóa và tin tưởng.

Thông thường, email và các đề xuất trong ứng dụng hoặc trang web được dựa trên dữ liệu nhân khẩu học hoặc giao dịch tĩnh. Nếu chỉ dựa vào nhân khẩu học thì doanh nghiệp sẽ gặp phải nhiều hạn chế. Ví dụ, không phải mọi golf thủ nam trung niên, đều yêu thích NASCAR và câu cá.

Các marketer biết rằng điều chỉnh nội dung, sản phẩm và dịch vụ cho từng khách hàng là cách tốt nhất để thu hút họ và giữ lòng trung thành của họ. 73% người tiêu dùng thích kinh doanh với các thương hiệu có tính đến thông tin cá nhân của họ. Nhưng nếu một nhóm tiếp thị phải chọn thủ công từng ưu đãi cho mọi khách hàng, họ sẽ nhanh chóng phá sản từ thời gian và chi phí.

Làm thế nào AI có thể được sử dụng để tăng cường chiến lược cá nhân hóa?

1. Phân tích các biến khách hàng quan trọng

Các marketer sử dụng AI để tự động cá nhân hóa các dịch vụ sản phẩm và dịch vụ cá nhân trên các kênh của khách hàng, bao gồm các chiến dịch email, đề xuất trong ứng dụng và trang web, tham gia truyền thông xã hội và quảng cáo trực tuyến. Upsells và các sản phẩm bổ sung có thể được tự động nhắm mục tiêu đến đúng khách hàng vào đúng thời điểm. Nhưng tất cả các chiến thuật này đều phải dựa trên việc hiểu sâu sắc về khách hàng. Theo nghiên cứu của McKinsey, khi các thương hiệu thực hiện cá nhân hóa, chi tiêu MKT có thể mang lại gấp năm đến tám lần ROI và nâng doanh số tăng 10% trở lên.

Có rất nhiều điều cần biết về một khách hàng ngoài những gì CRM nắm bắt được. Nếu chỉ có dữ liệu cơ bản như chi tiêu, giới tính, tuổi tác và địa điểm, tức bạn còn đang hạn chế về sự hiểu biết khách hàng. Tương tự, việc tạo personas người mua vẫn là quá tĩnh và chung chung. Persona phải là cá nhân và từng đặc điểm phải được bổ sung theo thời gian bởi hành vi của con người thay đổi liên tục và giá trị của chúng ta phát triển theo thời gian.

Với AI, các marketer có thể mở rộng dữ liệu được sử dụng để có quyền cá nhân hóa khách hàng, các biến thông tin như vị trí, bối cảnh, hành vi và giá trị phải được cập nhật theo thời gian thực. Các biến này tạo ra sự khác biệt cho doanh nghiệp trong lòng khách hàng.

Ba cách trí tuệ nhân tạo có thể nâng cao chiến lược cá nhân hóa cho doanh nghiệp - Ảnh 1.

Ví dụ, biến vị trí có thể giúp bạn nhắm mục tiêu khách hàng trong một khu vực địa lý cụ thể. Bối cảnh có thể ảnh hưởng đến tin nhắn của bạn dựa trên các yếu tố như mùa hoặc thời tiết, hoặc liệu khách hàng có đi du lịch cùng gia đình hay đi du lịch một mình trong chuyến đi công tác. Hiểu các giá trị, như khách hàng có ăn chay không, giúp bạn tránh đưa ra lời đề nghị gây khó chịu. Và bằng cách biết hành vi điển hình của khách hàng, bạn có thể điều chỉnh chính xác cách thức khách hàng tham gia và điều gì có thể ảnh hưởng đến sự tham gia đó để điều chỉnh các chiến dịch MKT. Ví dụ: nếu khách hàng thích đi du lịch thể thao mạo hiểm, thì việc gửi lời đề nghị cho một hành trình đi biển sẽ là không phù hợp nhất.

Khi được phân tích cùng nhau, các thuộc tính này sẽ làm phong phú thêm trong việc ra quyết định cho chiến dịch MKT hướng tới khách hàng, ngoài dữ liệu nhân khẩu học và giao dịch.

2. Loại bỏ tê liệt dữ liệu

Các biến của khách hàng như vị trí, bối cảnh, hành vi và giá trị thúc đẩy cá nhân hóa hiệu quả nhất. Các marketer cần xem xét dữ liệu họ có và những gì họ cần để xây dựng một chiến lược cá nhân hóa hiệu quả.

Các công ty đã có sẵn lượng dữ liệu khổng lồ và các marketer sáng tạo hoàn toàn có thể nghĩ ra các chiến dịch để có được nhiều dữ liệu khách hàng hơn nữa. Để tránh tê liệt dữ liệu, các marketer phải tập trung vào các dữ liệu liên quan trực tiếp tới các biến khách hàng quan trọng.

Các dữ liệu này giúp tăng cường khả năng học hỏi của AI.

Các marketer phải tiếp cận việc thu thập dữ liệu với xu hướng chúng sẽ liên tục phát triển, thích nghi và phát triển, xem xét xem những biến và dữ liệu nào có tác động lớn nhất.

3. Tạo hồ sơ khách hàng và các trải nghiệm có liên quan

Các marketer thường phát triển persona phản ánh khách hàng lý tưởng hoặc một số persona đại diện cho một nhóm khách hàng. Dữ liệu tĩnh dẫn đến sự hiểu biết đúng lúc về một khách hàng, cung cấp các đặc điểm cơ bản cho phép các marketer thực hiện sắp xếp khách hàng. Đây là một cách tiếp cận hợp lý để hiểu các đặc điểm chung nhưng không cung cấp khả năng phân tích để cá nhân hóa cho mỗi khách hàng.

Với AI, mỗi khách hàng là một hồ sơ liên tục phát triển, cập nhật các tương tác, bối cảnh, hành vi và địa điểm, AI trao quyền cho các marketer nhắm mục tiêu và điều chỉnh các chương trình khuyến mãi nhắm vào mục tiêu và sự tiến hóa của họ.

Khách hàng muốn được đối xử theo cách riêng biệt. Nhận thức được các biến đơn giản có thể xác định được những gì có liên quan đến khách hàng đó, tạo ra sự khác biệt giữa chiến dịch thành công và các quảng cáo nhắm mục tiêu sai.

Các marketer đang hưởng lợi lớn từ AI. Các giải pháp công nghệ mới đang mang lại sự cải tiến cho các chiến lược MKT đồng thời mở ra những khả năng hoàn toàn mới với chi phí hợp lý và hiệu quả tối ưu.

Nguồn: tech.vccloud.vn

>> Có thể bạn quan tâm: Tương lai của AI trong ngành xây dựng

BizFly Cloud là hệ sinh thái điện toán đám mây được vận hành bởi VCCorp - Công ty dẫn đầu trong lĩnh vực công nghệ và truyền thông tại Việt Nam. Với đội ngũ kỹ thuật viên trình độ cao và kinh nghiệm lâu năm làm việc trên các công nghệ khác nhau như cloud, mobile, web..., chúng tôi có đủ khả năng để hỗ trợ đưa ra những giải pháp và công nghệ toàn diện giúp doanh nghiệp chuyển đổi số thành công. Dành cho độc giả quan tâm tới các giải pháp đám mây do BizFly Cloud cung cấp có thể truy cập tại đây.