Chắc hẳn thuật ngữ “big data” khá là quen thuộc với mọi người trong thời gian gần đây, thế nhưng các số liệu đã cho thấy một điều rằng từ “big” có lẽ không thể đủ để diễn tả hết con số data khổng lồ . Ngày nay có đến hơn 188 triệu email được gửi đi, có 55,140 hình ảnh luôn được đăng tải trên Instagram và có gần 10,000 lượt người sử dụng Uber. Đây là số liệu đã được thống kê trong năm 2019. Đối với các nhà marketer, nguồn dữ liệu chính là nguồn thông tin rất quan trọng. Vậy những nhà marketer sẽ phải làm như thế nào với các số liệu đã có để phát triển các chiến dịch của mình? Đây là 3 cách AI giúp kết nối doanh nghiệp và khách hàng.
Mô hình “xu hướng khách hàng” chính là chìa khoá vàng trong ngành marketing này. Giả sử khi khách hàng đã sẵn sàng cung cấp dữ liệu và trao đổi tiền bạc của họ để đổi lấy những trải nghiệm khách hàng (Customer Experience – CX). Vì vậy, Big data có tất cả thông tin trong việc trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa và kết nối.
Thế nhưng cái khó là các dữ liệu quan trọng có sẵn đấy cần phải có tốc độ xử lý để “hóa giải” sự phức tạp đó. Việc khai thác hay phân tích dữ liệu một cách thủ công rất khó để hoàn thành.
Tuy nhiên trong AI, với big data đã có thể được xử lý. Với các thuật toán và model mạnh, AI có thể hỗ trợ các nhà marketer trong việc tổ chức dựa trên dữ liệu cần xử lý. Với tất cả các dữ liệu được lưu trữ và tận dụng, giờ đây các marketer có thể lựa chọn nhiều nhà cung cấp khác nhau để giúp hỗ trợ và phát triển các chiến lược dựa trên những dữ liệu đã có.
Sau đây là 3 cách AI sẽ giúp marketers xây dựng theo mô hình “xu hướng khách hàng”:
1. Phân tích danh tính
Đây dường như là một điều cơ bản mà hầu hết các marketers nào cũng phải thấu hiểu được điều này, chính là phải hiểu khách hàng của mình trước khi thực sự bắt đầu trò chuyện với họ. Phải có một cái nhìn tổng quát về khách hàng, về tính cách , sở thích, thói quen, nhu cầu của họ.
Mặc dù xác định danh tính khách hàng (ví dụ như địa chỉ mail, số điện thoại, ID của khách hàng) có thể dễ dàng nhưng khách hàng hiện nay không chỉ dùng một thiết bị để hoàn tất một giao dịch nào đó nữa, họ tương tác trên nhiều kênh hơn với một thương hiệu. Điều này trở nên rắc rối hơn.
Nhưng đối với AI thì điều này có thể giải quyết được. Nhờ các thuật toán mạnh mẽ của AI, chúng có khả năng nhận ra và cho ra ngay kết quả trùng khớp, chính xác tới 100% đối với các mẫu không có sẵn thông tin cá nhân (PPI). Kết hợp này cho phép hỗ trợ các nhà marketers tiếp cận và thực hiện cá nhân hóa trở nên thành công hơn.
Chẳng hạn như một người đã từng duyệt các nội dung và trang web tương tự từ một vị trí IP nhưng được duyệt trên nhiều thiết bị khác, ví dụ như điện thoại hay máy tính bảng, thường họ sẽ nhận lại thêm một phiên bản, phiên bản này lặp lại những thông điệp marketing cho từng thiết bị đã dùng, lý do là profile của họ được tách ra riêng biệt.
AI có khả năng liên kết các danh tính của từng cá nhân khi thực hiện trên hai thiết bị cùng với độ tin cậy cao, tức là khách hàng – đơn thuần không chỉ là dựa vào hành vi khi họ sử dụng máy tính bảng hay điện thoại, ta vẫn có thể cá nhân hóa bất kể khi họ ở đâu trên duyệt web.
Hãy xem xét thêm một vài những yếu tố sau đây:
- Chúng có cần thiết 100% hay không? Nếu như không có tương ứng, thì liệu hậu quả có tiêu cực hay không? Nếu như vậy, cần áp dụng phương pháp deterministic matching (kết hợp xác định trước).
- Liệu có ổn không với độ tương thích cao đã được chọn ? Nếu như vậy hãy xem xét đến probabilistic matching (kết hợp xác suất), hoặc thậm chí có thể là sự pha trộn giữa hai phương pháp trên.
2. Thu thập thông tin nhờ AI
Dựa vào hồ sơ khách hàng và phân khúc khách hàng phù hợp với hành vi và thuộc tính là bước quan trọng tiếp theo.
Với một lượng dữ liệu khổng lồ, có chắc rằng tất cả các thông tin hay dữ liệu đó sẽ được sử dụng và cho ra kết quả theo mong muốn? Liệu thông qua những số liệu thu thập được, các marketer có thực sự hiểu rõ khách hàng của mình đã có đủ yếu tố để chuyển qua bước cá nhân hóa quan trọng hay chưa?
Công cụ AI có thể hỗ trợ bằng cách bổ sung những thông tin khi thu thập còn sót trở nên đầy đủ. Đây là một kỹ thuật có ích được dựa trên những thông tin mà khách hàng cung cấp và phản hồi.
Bên cạnh đó, AI còn có thể hỗ trợ quan sát những tương tác cũng như hành vi khách hàng, sau đó thực hiện các mô hình phù hợp để giúp marketers có thể dễ dàng suy luận hơn và dự đoán được hành vi hay sở thích của từng nhóm khách hàng.
Hãy xem thêm phương pháp dưới đây:
- Thu thập thông tin và kết hợp với những thông điệp đã được thiết kế nhằm thu thập được thêm nhiều dữ liệu hơn, bước này không nên bán hay quảng cáo sản phẩm.
- Xác định nơi có mức độ tương tác thấp, sử dụng những thuộc tính để dự đoán và bổ sung. Ví dụ như các sản phẩm nào, nội dung hay kênh truyền thông nào mà khách hàng cảm thấy đặc biệt yêu thích và ưu tiên.
3. Khám phá chân dung khách hàng “bí mật” nhờ AI
Có AI, các nhà marketer không chỉ có thể tìm ra các thuộc tính, các dữ liệu mới mẻ hơn để điều chỉnh các phân khúc đã có, mà họ còn được khám phá thêm các chân dung khách hàng với mức độ sâu nhất, tạo ra cơ hội để xây dựng thêm nhiều thông điệp mới. Phân khúc mà AI xây dựng cũng cự nhỏ, tạo sự phân nhánh hiệu quả nhất cho bất kỳ các chiến dịch marketing nào.
Big data mang lại cho doanh nghiệp các con số dữ liệu quý báu, AI cung cấp cho doanh nghiệp cũng như là các nhà marketer có một công cụ để nhìn sâu hơn, chi tiết hơn và thấu hiểu được khách hàng của mình hơn, quá trình thực hiện chiến dịch cũng nhờ đó mà trở nên dễ dàng hơn.
Tìm hiểu Tính năng Mautic tại đây
Đội ngũ TriggerM sưu tầm và biên soạn. Nguồn: Salesforce