Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng - chìa khóa cải thiện hiệu quả kinh doanh và lòng trung thành của khách hàng

Trạng thái bình thường mới và những bất ổn kinh tế đã tạo ra sự dịch chuyển trong hành vi tiêu dùng tại Việt Nam. Điều này tạo sức ép lên các doanh nghiệp, buộc họ cải thiện và ứng dụng nhiều chiến lược mới nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, các nhãn hàng trở nên chật vật với việc khai thác và tận dụng dữ liệu bên thứ ba (third-party data) do chính sách ngưng sử dụng cookie và việc bảo mật ID thiết bị. Câu hỏi đặt ra: giải pháp nào để nhà tiếp thị và các đơn vị cung cấp dịch vụ tối ưu hóa dữ liệu của chính mình (first-party data)?

Mức độ cạnh tranh trên thị trường Việt Nam đang gia tăng mạnh mẽ, ngày càng nhiều công ty cung cấp cùng sản phẩm và dịch vụ. Trong bối cảnh này, nâng cao chất lượng dịch vụ đồng thời cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là một trong những cách tốt nhất tạo nên lợi thế cạnh tranh, giữ doanh nghiệp thoát khỏi cuộc chiến về giá.

Trải nghiệm mua sắm của khách hàng có thể diễn ra trên nhiều điểm chạm và đa kênh. Với bề dày kinh nghiệm trong các giải pháp dự đoán dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI) và khai thác dữ liệu bên thứ nhất, Appier đã hỗ trợ nhãn hàng xâu chuỗi các điểm chạm, mang đến trải nghiệm khách hàng liền mạch. Hãy cùng xem qua một vài ví dụ để hiểu rõ cách Appier sử dụng giải pháp của mình để tăng giá trị vòng đời khách hàng xuyên suốt trải nghiệm của mỗi cá nhân.

Thấu hiểu khách hàng mục tiêu

Trong thế giới không cookie (cookieless), việc truy vết dữ liệu giữa các thiết bị ngày càng bị hạn chế, các nhà tiếp thị cần tận dụng tối đa dữ liệu bên thứ nhất sẵn có. Để thực hiện điều này, Appier đưa ra một trong những sáng kiến nổi bật nhất: nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) dựa trên AI. Nền tảng này có thể “vẽ” nên chân dung toàn diện về từng khách hàng, dự đoán sản phẩm mà họ có thể yêu thích thông qua áp dụng AI tiên tiến và công nghệ máy học (Machine Learning).

Cụ thể, nền tảng sẽ tích hợp liền mạch các nguồn dữ liệu khác nhau, bao gồm dữ liệu đám mây hiện có, dữ liệu bán hàng trực tuyến và trực tiếp, dữ liệu người dùng trên web, ứng dụng (app), ứng dụng nhắn tin và hơn 50 nền tảng bên ngoài, từ đó vẽ nên chân dung 360 độ của một khách hàng. Nền tảng sử dụng công cụ phân tích, chuyển hóa các thông tin thô thành biểu đồ báo cáo linh hoạt, dễ xem, thể hiện rõ xu hướng, hành vi khách hàng theo thời gian thực. Sau đó, kết hợp với mô hình dự đoán AutoML để dự đoán chính xác hành vi khách hàng, nhằm điều chỉnh các chiến lược thu hút hơn, tương tác khách hàng hiệu quả hơn. Sự kết hợp công nghệ này cho phép CDP dựa trên AI của Appier hỗ trợ doanh nghiệp hiểu khách hàng nhanh nhất, và đưa ra quyết định thông minh hơn.

CDP dựa trên AI hỗ trợ doanh nghiệp nhanh chóng thấu hiểu khách hàng.

Tìm kiếm và thu hút đúng đối tượng khách hàng

Nắm bắt tâm lý chỉ là bước đầu tiên trên hành trình biến họ thành khách hàng trung thành. Để thúc đẩy hành trình này nhanh và hiệu quả hơn, các nhãn hàng cần đánh trúng trọng tâm: tìm kiếm và thu hút đúng khách hàng mục tiêu nhờ tiếp cận chính xác.

Giữa vô vàn hành vi của người dùng hiện nay, thay vì sử dụng các quy tắc thủ công, nền tảng quảng cáo dựa trên dự đoán của Appier có thể dự đoán các phân khúc khách hàng mang lại giá trị cao trong thời gian thực, cùng tỷ suất hoàn vốn ROI. Cụ thể, nền tảng đồng bộ hóa dữ liệu hành vi khách hàng trên ứng dụng và lịch sử mua hàng, sử dụng AI để “học” và dự đoán ROAS (tỉ lệ hoàn vốn từ quảng cáo) cho từng phân khúc, sau đó tự động phân loại phân khúc tương ứng với ROAS tương lai. Từ đây, doanh nghiệp có thể áp dụng chiến lược retargeting (đeo bám quảng cáo) vào phân khúc khách hàng giá trị cao, đưa ra các nội dung quảng cáo hấp dẫn, thu hút họ quay lại mua hàng, dần dần trở thành khách hàng trung thành.

Appier giúp các doanh nghiệp thương mại điện tử giảm 10-30% CPA (Cost Per Action, tạm dịch là chi phí cho mỗi hành động)

Đề xuất thông điệp phù hợp

Sau khi đã nhắm đúng đối tượng, bài toán tiếp theo là lựa chọn cách tương tác. Ở khía cạnh này, nền tảng cá nhân hóa của Appier vận dụng các mô hình AI đề xuất nội dung và sản phẩm phù hợp nhất cho khách hàng tiềm năng.

Cụ thể, nền tảng cung cấp dịch vụ cá nhân hóa tự động để tương tác đúng thời điểm tại đúng điểm chạm. Thuật toán của AI phân tích cả văn bản (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và hình ảnh (nhận diện hình ảnh) để nắm bắt sở thích khách hàng, từ đó truyền tải nội dung được cá nhân hóa để tăng tương tác.

​​

So với tin nhắn thông thường, tin nhắn cá nhân hóa bằng AI giúp gia tăng 78% lượt click.

Để gia tăng sức mạnh, nền tảng cá nhân hóa còn được kết hợp với công cụ tiếp thị hội thoại. Các thông điệp được “đo ni đóng giày” cho từng khách hàng sẽ được truyền đi vào thời điểm phù hợp qua Messenger, Instagram, LINE, Whatsapp, web để đẩy mạnh tương tác với khách hàng, cải thiện doanh thu. Hơn thế, là một phần của bộ giải pháp tiếp thị toàn diện của Appier, sự kết hợp này góp phần kết nối và đồng bộ hóa toàn bộ dữ liệu khách hàng xuyên suốt các ứng dụng nhắn tin, web, và app, tận dụng mô hình dự đoán của AI để phân tích dữ liệu và cung cấp nội dung được cá nhân hóa, mang tới trải nghiệm khách hàng liền mạch.

Triển khai các chiến dịch quảng cáo được “đo ni đóng giày” tới người dùng đã tương tác với bài đăng và “biến” họ thành người mua.

Không bỏ lỡ cơ hội chuyển đổi khách hàng tiềm năng

Chuyển đổi là giai đoạn cuối cùng nhưng quan trọng nhất. Trong giai đoạn này, nền tảng đám mây tối ưu hóa chuyển đổi của Appier đóng vai trò mấu chốt, dự đoán hành vi duyệt web, xác định những khách hàng đang do dự và thúc đẩy mua hàng ngay lập tức.

Mô hình dự đoán khách hàng này chỉ ra đâu thật sự là khách hàng đang do dự hay thờ ơ. Dựa trên đó, mô hình có thể gửi phiếu giảm giá đến những khách đang do dự, ngay lúc họ cần động lực để thanh toán, hoặc thậm chí điều chỉnh nhiều ưu đãi khác nhau để phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.

Ví dụ: Appier Shop cung cấp nhiều loại sản phẩm, thu hút lượng lớn khách hàng với nhân khẩu học khác nhau. Cửa hàng quyết định sử dụng quà tặng và phiếu giảm giá riêng biệt để thúc đẩy khách mua hàng.

Lúc này, nền tảng đám mây tối ưu hóa chuyển đổi bằng AI được tận dụng để lựa chọn quà tặng và phiếu giảm giá phù hợp nhất với người mua tại từng thời điểm, sau đó phân khúc, và cuối cùng, sử dụng chiến lược ưu đãi linh hoạt với các ưu đãi được cá nhân hóa dựa trên những thông tin được chắt lọc từ AI. Kết quả là, những người mua do dự có thể chuyển thành người mua thực tế.

Mô hình xác định mức độ do dự và ý định mua hàng thông qua hơn 400 thuộc tính dữ liệu, gồm dòng thời gian, sản phẩm đã xem, nhấp chuột, v.v. Nhờ đó, không có phiếu giảm giá nào bị lãng phí cho đối tượng chắc chắn sẽ mua, hoặc chắc chắn không mua cho dù có ưu đãi hay không.

Như vậy, các doanh nghiệp cần phải cung cấp trải nghiệm hấp dẫn hơn, xây dựng kết nối cá nhân hóa với người tiêu dùng và khuyến khích khách hàng mới tham gia trong thời đại kinh tế bất ổn. Với gói giải pháp tiên tiến của Appier, các thương hiệu có thể gia tăng doanh số bán hàng đồng thời nâng cao trải nghiệm khách hàng.