Đã bao giờ bạn tự hỏi rằng, làm thế nào để khách hàng cảm thấy được sự đặc biệt và cá nhân hóa trong trải nghiệm mua sắm của mình? Chính là chìa khóa chinh phục khách hàng mà các doanh nghiệp đang tìm kiếm. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng không chỉ tạo sự khác biệt giữa các doanh nghiệp cạnh tranh, mà còn giúp tăng lòng tin và tạo sự gắn kết với khách hàng. Sau đây hãy cùng AME Digital tìm hiểu thêm về chủ đề quan trọng này để nắm bắt được cách thức hiện thực hóa việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng trong doanh nghiệp của mình nhé!
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là gì?
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là quá trình tối ưu hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng thông qua việc tạo ra các giải pháp tùy chỉnh và đáp ứng nhu cầu cá nhân của từng khách hàng. Điều này có thể bao gồm các hoạt động như việc tùy chỉnh sản phẩm hoặc dịch vụ để phù hợp với yêu cầu và sở thích của khách hàng, cung cấp các gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng và hành vi trực tuyến của khách hàng, hoặc cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng tốt hơn. Mục tiêu chính của cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là tăng cường trải nghiệm mua sắm, nâng cao sự hài lòng và tạo ra một mối quan hệ lâu dài với khách hàng trong tương lai.
4 yếu tố thúc đẩy cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
Trong thời đại số hóa và cạnh tranh ngày càng khốc liệt, việc tăng cường khả năng cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là một yếu tố cực kỳ quan trọng trong chiến lược kinh doanh. Để hiểu rõ hơn hãy cùng AME Digital tìm hiểu 4 yếu tố thúc đẩy cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
1. Thấu hiểu khách hàng mục tiêu
Để thực hiện được việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, mục tiêu chính của doanh nghiệp là phải thấu hiểu được khách hàng của mình. Điều này bao gồm việc thu thập các thông tin liên quan đến sở thích, nhu cầu và lịch sử mua sắm của khách hàng, thông qua các phương tiện như hỏi ý kiến khách hàng, khảo sát khách hàng, hay theo dõi các hoạt động mua sắm của khách hàng. Dựa trên các thông tin này, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến lược cá nhân hóa tối ưu cho các khách hàng của mình.
Thấu hiểu khách hàng cũng giúp doanh nghiệp nắm bắt được nhu cầu và xu hướng thị trường, từ đó có thể dự báo và phát triển các sản phẩm hoặc dịch vụ mới phù hợp với thị hiếu của khách hàng. Đồng thời, sự thấu hiểu khách hàng còn giúp doanh nghiệp nắm bắt được điểm yếu của trải nghiệm khách hàng hiện tại của mình, từ đó đưa ra các cải tiến phù hợp để nâng cao trải nghiệm mua sắm của khách hàng.
Để thực hiện điều này, Appier đưa ra một trong những sáng kiến nổi bật nhất đó là nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) dựa trên AI. Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) dựa trên trí tuệ nhân tạo là một trong những giải pháp tiên tiến của Appier giúp doanh nghiệp nắm bắt thông tin toàn diện về từng khách hàng và dự đoán các sản phẩm mà họ có thể yêu thích. Các nguồn dữ liệu khác nhau như đám mây, bán hàng trực tuyến, người dùng web và app, messenger và hơn 50 nền tảng khác được tích hợp vào nền tảng để tạo ra bức tranh 360 độ về khách hàng. Sử dụng công cụ phân tích và các biểu đồ báo cáo linh hoạt, CDP dựa trên trí tuệ nhân tạo của Appier cho phép doanh nghiệp theo dõi hành vi của khách hàng theo thời gian thực. Sử dụng mô hình dự đoán AutoML, nền tảng CDP có khả năng dự đoán hành vi khách hàng, giúp doanh nghiệp tinh chỉnh các chiến lược thu hút và tương tác khách hàng hiệu quả hơn. Kết hợp công nghệ này, Appier thúc đẩy việc hiểu khách hàng nhanh hơn, đồng thời giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng.
2. Tìm kiếm và thu hút đối tượng khách hàng
Ngoài việc nắm bắt thông tin về tâm lý của khách hàng, các doanh nghiệp cần tìm cách tìm kiếm và thu hút đúng khách hàng mục tiêu, đây chính là một trong những cách chinh phục khách hàng. Thay vì sử dụng quy tắc thủ công, nền tảng quảng cáo dự đoán của Appier có thể dự đoán các phân khúc khách hàng đem lại giá trị cao trong thời gian thực và tỷ lệ hoàn vốn ROI từ mỗi phân khúc. Áp dụng trí tuệ nhân tạo, nền tảng này đồng bộ dữ liệu hành vi khách hàng trên ứng dụng và lịch sử mua hàng, và tự động phân loại phân khúc tương ứng với ROI tương lai, giúp nâng cao cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
Từ đó, doanh nghiệp có thể áp dụng chiến lược retargeting vào phân khúc khách hàng giá trị cao, dùng các nội dung quảng cáo phù hợp để thu hút họ quay lại mua hàng và trở thành khách hàng trung thành. Nền tảng quảng cáo dự đoán của Appier giúp doanh nghiệp có thể thu hút khách hàng mục tiêu một cách nhanh chóng và hiệu quả hơn, từ đó hỗ trợ cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và gia tăng doanh số bán hàng.
3. Đề xuất thông điệp phù hợp
Sau khi đã xác định được đối tượng khách hàng tiềm năng, việc tiếp theo là lựa chọn cách tương tác để thúc đẩy chuyển đổi. Appier cung cấp một nền tảng cá nhân hóa sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo để đề xuất nội dung và sản phẩm phù hợp nhất cho từng khách hàng tiềm năng.
Nền tảng này sử dụng thuật toán trí tuệ nhân tạo để phân tích cả văn bản (xử lý ngôn ngữ tự nhiên) và hình ảnh (nhận diện hình ảnh) để hiểu sở thích của khách hàng, từ đó gửi nội dung được cá nhân hóa để tăng tương tác. Để tối đa hóa hiệu quả, nền tảng cá nhân hóa được kết hợp với công cụ tiếp thị hội thoại để gửi thông điệp cho từng khách hàng tại thời điểm phù hợp qua các nền tảng như Messenger, Instagram, LINE, Whatsapp và Web.
Điều này giúp đẩy mạnh tương tác với khách hàng và cải thiện doanh thu. Ngoài ra, với việc kết hợp cùng các giải pháp tiếp thị toàn diện khác của Appier, nền tảng cá nhân hóa giúp đồng bộ hóa toàn bộ dữ liệu khách hàng qua các ứng dụng nhắn tin, web và app. Sử dụng mô hình dự đoán của trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu và cung cấp nội dung được cá nhân hóa, nền tảng này giúp cung cấp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng liền mạch và tăng khả năng tăng tương tác với khách hàng.
4. Không bỏ lỡ cơ hội chuyển đổi khách hàng tiềm năng
Giai đoạn chuyển đổi là giai đoạn cuối cùng nhưng lại quan trọng nhất trong quá trình tiếp cận khách hàng. Nền tảng đám mây tối ưu hóa chuyển đổi của Appier đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn này, dự đoán hành vi duyệt web, nhận biết khách hàng đang do dự và thúc đẩy mua hàng ngay lập tức.
Mô hình dự đoán khách hàng giúp xác định điểm mấu chốt và phân loại khách hàng đang do dự hoặc thận trọng. Dựa trên đó, nền tảng sẽ gửi phiếu giảm giá hoặc điều chỉnh nhiều ưu đãi khác nhau để phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng.
Ví dụ, Appier Shop cung cấp nhiều sản phẩm khác nhau và thu hút nhiều khách hàng với nhân khẩu học khác nhau. Để thúc đẩy khách hàng mua hàng, nền tảng đám mây tối ưu hóa chuyển đổi bằng trí tuệ nhân tạo được sử dụng để tối ưu hóa quà tặng và phiếu giảm giá phù hợp nhất tại thời điểm đó. Cuối cùng, áp dụng chiến lược ưu đãi linh hoạt với những ưu đãi được cá nhân hóa dựa trên thông tin được chắt lọc từ trí tuệ nhân tạo, giúp khách hàng dễ dàng quyết định mua hàng hơn.
Việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là chìa khóa quan trọng để chinh phục khách hàng và tối đa hoá kết quả bán hàng. Appier cung cấp các giải pháp tiếp thị toàn diện và trình độ chuyên môn của chúng tôi trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo sẽ giúp doanh nghiệp tương tác với khách hàng một cách thông minh và hiệu quả hơn.
Bằng cách tích hợp chỉ số khách hàng thông minh, nền tảng cá nhân hóa của Appier mang lại lợi ích lớn cho doanh nghiệp, giúp tối thiểu hóa chi phí quảng cáo và tăng doanh số bán hàng. Đồng thời, khách hàng cũng sẽ hợp lý hơn trong việc đưa ra quyết định mua hàng.
Với các giải pháp tiếp thị linh hoạt và khả năng tiên đoán khách hàng của trí tuệ nhân tạo, AME Digital hy vọng sẽ giúp cho các doanh nghiệp tăng cường mối quan hệ với khách hàng, nâng cao trải nghiệm khách hàng và gia tăng doanh thu bán hàng.
