Hành trình khách hàng do AI hỗ trợ giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng

Hành trình khách hàng do AI hỗ trợ giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng
7 mn read

Trong tiếp thị, hành trình của khách hàng đề cập đến con đường của khách hàng giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng, thông qua các điểm tiếp xúc, để mua một sản phẩm. Một khách hàng thường không quyết định mua một sản phẩm ngay khi họ tìm hiểu về sản phẩm đó lần đầu tiên. Thông thường, khách hàng xem xét một mặt hàng hoặc một thương hiệu nhiều lần trước khi quyết định hành động, được gọi là điểm tiếp thị trong tiếp thị và hành trình của khách hàng sau đó sẽ tiếp tục thông qua các điểm tiếp xúc này.

Trải nghiệm khách hàng

Trải nghiệm khách hàng (CX) là nhận thức tổng thể của khách hàng về trải nghiệm của họ với thương hiệu hoặc doanh nghiệp của bạn. Nó là kết quả của mọi tương tác mà khách hàng có với doanh nghiệp của bạn, từ việc điều hướng trang web đến nói chuyện với dịch vụ khách hàng và nhận những gì họ đã mua từ bạn.

Tất cả những gì bạn làm đều có tác động đến nhận thức của khách hàng và quyết định có kinh doanh lặp lại hay không. Do đó, trải nghiệm khách hàng tuyệt vời là chìa khóa thành công của bạn.

Tầm quan trọng của CX

Cung cấp một CX đặc biệt là điều cần thiết cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Khách hàng càng có trải nghiệm tốt hơn, bạn sẽ nhận được càng nhiều đánh giá tích cực và tùy chỉnh lặp lại bên cạnh việc giảm thiểu sự phàn nàn và phản hồi của khách hàng.

Những lợi thế của việc cung cấp một CX đáng chú ý bao gồm:

– Tăng lòng trung thành của khách hàng

– Tăng sự hài lòng của khách hàng

– Tiếp thị truyền miệng tốt hơn, đánh giá tích cực và đề xuất

Nguyên nhân nào gây ra CX xấu?

– Thời gian chờ đợi lâu

– Nhân viên thiếu hiểu biết về nhu cầu của khách hàng

– Các vấn đề chưa được giải quyết và các câu hỏi chưa được trả lời

– Tự động hóa quá mức / thiếu sự tiếp xúc của con người

– Dịch vụ không được cá nhân hóa

– Nhân viên bất lịch sự / cáu kỉnh

Trí tuệ nhân tạo giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng thế nào?

Tóm lại, trí tuệ nhân tạo (AI) là một công nghệ nhằm bắt chước tâm lý và trí thông minh của con người. Đây là một lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra những cỗ máy dường như sở hữu trí thông minh của con người. Chúng tôi gọi trí thông minh của những cỗ máy này là “nhân tạo” bởi vì con người tạo ra nó, và nó không tồn tại một cách tự nhiên.

Học máy (ML) là một tập hợp con phổ biến của AI. Các thuật toán ML là các lệnh có thể thực hiện được trên máy tính Họ lấy dữ liệu làm đầu vào và thực hiện các phép tính để khám phá các mẫu trong dữ liệu đó và sử dụng chúng để dự đoán tương lai.

Mô hình ML cải thiện hiệu suất của nó theo thời gian khi nó gặp ngày càng nhiều dữ liệu và tự điều chỉnh khi mắc lỗi để giảm cơ hội lặp lại chúng trong tương lai. ML chủ yếu được sử dụng trong các hệ thống thu thập khối lượng dữ liệu khổng lồ. Trong tiếp thị, dữ liệu này là của khách hàng của bạn.

Trải nghiệm khách hàng được cải tiến với chatbot và trợ lý ảo hỗ trợ bởi AI

AI giúp CX tự động hóa, nhanh chóng và không gặp rắc rối. Ví dụ, chatbot là công cụ trò chuyện ảo dựa trên AI được sử dụng trong các tình huống tương tác với khách hàng khác nhau. Chúng được lập trình đặc biệt để kích hoạt các tương tác của con người và cung cấp các phản hồi được cá nhân hóa trong thời gian thực.

Nó có hiệu quả loại bỏ sự chậm trễ và lỗi không cần thiết trong dịch vụ khách hàng, đặc biệt là trong khi xử lý các khiếu nại của khách hàng. Các công ty có thể tự động hóa phản hồi đối với các truy vấn của khách hàng để giảm thời gian đào tạo cho các đại diện dịch vụ và giữ lại doanh thu, mà nếu không sẽ xử lý các truy vấn dịch vụ có tính lặp lại cao.

Ngoài ra, với sự hỗ trợ của trợ lý ảo do AI hỗ trợ, các doanh nghiệp có thể phân phối nội dung hiệu quả hơn trên các kênh khác nhau để phục vụ cho đúng đối tượng.

Ví dụ: Messenger Bot của Facebook hỗ trợ người mua hàng tìm thấy những gì họ đang tìm kiếm bằng cách thu hút họ tham gia vào các cuộc trò chuyện đơn giản. Cùng với ML, AI nhằm tạo điều kiện cho các cuộc trò chuyện với khách hàng nhưng cũng có thể giúp kết hợp tiếp thị tạo khách hàng tiềm năng để tăng lợi nhuận.

Nó có thể chỉ ra các khách hàng tiềm năng tích cực để bán hàng bằng cách đảm bảo rằng khách hàng tiềm năng được nhắm mục tiêu cho các nền tảng chính xác.

Đáng chú ý, có một thực tế là nhiều người không thể phân biệt được đâu là chatbot và đâu là con người. Hoàn toàn ổn khi tạo ra những cỗ máy có thể hoạt động như con người để giao tiếp hiệu quả. Tuy nhiên, người ta cần biết liệu họ đang trò chuyện với con người hay một chatbot. Nó dẫn đến các khía cạnh đạo đức như tính minh bạch, duy trì quyền riêng tư và hơn thế nữa.

Một người có khả năng chia sẻ nhiều thông tin nhạy cảm trên các cuộc trò chuyện và nếu tất cả dữ liệu này được thu thập bởi một chatbot được chia sẻ nội bộ thì sẽ có nguy cơ rủi ro cao. Khách hàng có quyền biết họ đang trò chuyện với ai để quyết định lượng thông tin cá nhân mà họ muốn chia sẻ. Việc rò rỉ dữ liệu nhạy cảm có thể dẫn đến nhiều tội hình sự.

Cá nhân hóa dự đoán trong trải nghiệm khách hàng

Cá nhân hóa dự đoán sử dụng các công cụ lập hồ sơ phân tích dữ liệu để điều chỉnh nội dung theo thời gian thực nhằm tối ưu hóa chuyển đổi một cách tự động. Nó cho phép cá nhân hóa phức tạp hơn nhiều được hỗ trợ bởi các thuật toán ML.

Ví dụ: một công ty du lịch có thể sử dụng dữ liệu khách hàng về lịch sử duyệt web, các chuyến bay và khách sạn đã đặt trước đó cũng như hoạt động trên mạng xã hội để dự đoán các vị trí mà mỗi cá nhân có thể thấy thú vị và loại hoạt động mà họ có thể quan tâm (spa, hoạt động mạo hiểm, các chuyến du ngoạn thân thiện với gia đình) và gửi các thông điệp tiếp thị được điều chỉnh theo dữ liệu này.

Loại cá nhân hóa này vượt ra ngoài “phân đoạn vi mô” được nhắm mục tiêu cao để đạt được một ưu đãi duy nhất được tối ưu hóa cho từng cá nhân.

AI hỗ trợ các công ty tạo ra trải nghiệm hòa nhập với cuộc sống hàng ngày của người tiêu dùng một cách tự nhiên.

Người tiêu dùng sẽ không còn thay đổi cách thức giao tiếp của họ trong quá trình tương tác với thương hiệu để thỏa mãn nhu cầu của họ. Dự đoán và tùy chỉnh thông minh khiến khách hàng cảm thấy như thể mọi mặt hàng hoặc trải nghiệm thương hiệu đều được thiết kế riêng cho họ.

Các công ty có thể đánh giá hàng tồn kho của từng người mua sắm và hành vi của người tiêu dùng để dự đoán và giao hàng đến tận nhà trước khi họ nhận thấy rằng chúng sắp hết. Xe ô tô tự lái có thể sử dụng kiến ​​thức của họ về các tuyến đường ưa thích và giải trí trong xe rút ra từ hành vi trong quá khứ để tối ưu hóa các chuyến đi đường dài và đi làm hàng ngày. Ngay cả việc yêu cầu hỗ trợ cũng trở nên dễ dàng hơn vì AI được truyền cảm xúc giúp tương tác CX mượt mà hơn và sắp xếp hợp lý trên các kênh.

Phân tích khách hàng hỗ trợ AI khám phá Thông tin chi tiết về khách hàng có tác động cao

Phân tích khách hàng là quy trình mà các công ty sử dụng để nắm bắt và phân tích dữ liệu khách hàng để đưa ra quyết định tốt hơn. Phân tích khách hàng thường có trong phần mềm cung cấp cho các công ty thông tin chi tiết về hành vi của người dùng. Những thông tin chi tiết này thúc đẩy các nỗ lực tiếp thị, bán hàng và phát triển sản phẩm của các doanh nghiệp và các nghiên cứu cho thấy rằng các doanh nghiệp sử dụng phân tích khách hàng có nhiều lợi nhuận hơn.

CX tối ưu được thực hiện khi một doanh nghiệp nhớ đến khách hàng và đối xử với họ bằng sự quan tâm, tôn trọng và cân nhắc trong suốt hành trình khách hàng cá nhân của họ.

Khai thác thông tin chi tiết về hàng tỷ hành trình của khách hàng bằng cách sử dụng các phương pháp và công cụ phân tích truyền thống là một quá trình tốn nhiều công sức và chậm chạp, có xu hướng giới hạn việc sử dụng nó trong một số vấn đề nhỏ được xác định trước.

Sức mạnh của phân tích hành trình khách hàng được hỗ trợ bởi AI là nó có thể sàng lọc qua một không gian dữ liệu lớn hơn và phức tạp hơn nhiều và do đó khám phá ra nhiều cơ hội kinh doanh hơn. Ngay cả những cơ hội mà bạn không nhận ra rằng mình nên tìm kiếm. Do đó, bạn có thể dành thời gian ưu tiên những thông tin chi tiết này thay vì chăm chăm vào dữ liệu cơ bản.

Phân tích hành trình của khách hàng được hỗ trợ bởi AI phát hiện ra mọi mối quan hệ trong dữ liệu tồn tại. Mà không được yêu cầu rõ ràng là phải tìm kiếm nó. Nó có thể dự đoán xác suất của các hành vi trong tương lai với độ chính xác cao đồng thời tìm ra các yếu tố thúc đẩy và cản trở hoạt động của khách hàng.

Phân tích hành trình của khách hàng được hỗ trợ bởi AI có thể tìm thấy câu trả lời cho các truy vấn CX thiết yếu như:

– Những hành vi nào của khách hàng là chỉ báo ban đầu về các kết quả sắp xảy ra như churn?

– Những hành động CX mà nhóm của bạn đã thực hiện thành công hay không thành công?

– Bạn nên ưu tiên những cải tiến nào để cải thiện CX và hoàn thành kết quả kinh doanh?

Ví dụ: một ngân hàng bán lẻ hàng đầu sử dụng phân tích dự đoán để hình dung các hành trình có tác động cao dẫn đến giảm tiền gửi trong tài khoản tiết kiệm, giảm hoạt động trong ứng dụng và ngừng thanh toán tự động.

Điểm mấu chốt

AI đang cải tiến mạnh mẽ CX, gây ấn tượng với khách hàng trong suốt hành trình của khách hàng. Kết quả của việc áp dụng AI cho CX là làm hài lòng khách hàng và đạt kết quả tốt hơn: 84% các công ty nỗ lực cải thiện CX của họ báo cáo doanh thu của họ tăng lên.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Bạn đã bao giờ tự hỏi cần những gì để xây dựng văn hóa
lấy khách hàng làm trung tâm?

Khám phá trải nghiệm khách hàng

Chào mừng bạn đến với trainghiemkhachhang.net một cộng đồng những doanh nghiệp và doanh nhân đạt được nhiều  thành công từ văn hoá “lấy khách hàng là trung tâm”

Kết nối cùng chia sẻ

Mở rộng các mối quan hệ kinh doanh và chia sẻ kiến thức để cùng nhau phát triển trong thời đại số là một trong các mục tiêu của cộng đồng trải nghiệm khách hàng

Trở thành thành viên

Việc trở thành thành viên chính thức của trainghiemkhachhang.net sẽ được hưởng các đặc quyền và cơ hội tham gia ban quản trị của cộng đồng. Tham gia ngay

Chuyển đến thanh công cụ