Một báo cáo gần đây của McKinsey nói rằng 71% người tiêu dùng mong đợi một trải nghiệm được cá nhân hóa, nhưng nỗ lực của các công ty thường vẫn còn thiếu. Đó là bởi vì cá nhân hóa không đơn giản hoặc dễ hiểu – ít nhất là không phải ngày nay. Các nhà tiếp thị, đại diện bán hàng và nhóm dịch vụ khách hàng có thể khai thác các mô hình hành động tốt nhất tiếp theo để đảm bảo rằng khách hàng đang nhận được trải nghiệm thực sự được cá nhân hóa mà họ yêu cầu.
Các đề xuất do AI hỗ trợ ở khắp mọi nơi
Nếu bạn sử dụng Netflix, bạn đã quen với các đề xuất do AI hỗ trợ (ngay cả khi bạn không nhận ra điều đó). Với hơn 7.000 chương trình truyền hình hoặc phim trên dịch vụ Live stream, người dùng không thể tìm thấy tất cả các chương trình họ muốn xem. Vì vậy, Netflix giúp họ. Chỉ với cửa sổ 90 giây để giúp người xem tìm phim hoặc chương trình truyền hình, Netflix sử dụng trí thông minh nhân tạo và Machine Learning để đề xuất nội dung phù hợp cho đúng người dùng dựa trên kiểu sử dụng và sở thích của người dùng đó. Và nó hoạt động.
Nhưng nó không chỉ có Netflix. Amazon tận dụng AI để giới thiệu các sản phẩm mới để mua. Tất cả các nền tảng truyền thông xã hội, bao gồm LinkedIn, TikTok và Meta (Facebook, Insthẻ ram), sử dụng AI và ML để hiển thị nội dung được cá nhân hóa theo sở thích của từng người dùng.
Thực tế là có rất nhiều nội dung, trải dài trên nhiều kênh, với rất nhiều sự cạnh tranh để được chú ý. Đó là một thách thức lớn đối với các nhà tiếp thị. Nếu thương hiệu không thể đưa ra nội dung, thông điệp hoặc ưu đãi phù hợp cho khách hàng mục tiêu vào đúng thời điểm, họ sẽ phải vật lộn để thúc đẩy chuyển đổi, tăng sự hài lòng của khách hàng và xây dựng lòng trung thành.
Hành động hay nhất tiếp theo có nghĩa là gì?
Cá nhân hóa là yếu tố quan trọng để có được trải nghiệm kỹ thuật số tối ưu. Tuy nhiên, nhiều công ty triển khai cá nhân hóa ở cấp độ cá nhân hoặc đối tượng, sử dụng thông tin như nhân khẩu học, lưu lượng truy cập site, dữ liệu vị trí và các thuộc tính tương tự khác. Nó có thể hoạt động, nhưng nó không phải là cá nhân hóa một-một.
Hành động tốt nhất tiếp theo là một kỹ thuật sử dụng thông tin chi tiết và phân tích theo hướng dữ liệu từ tiếp thị, bán hàng, dịch vụ khách hàng và các bộ phận khác để dự đoán hành động tiếp theo mà thương hiệu nên thực hiện với người tiêu dùng. Bằng cách tập hợp dữ liệu từ tất cả các tương tác trên tất cả các phòng ban và phân tích dữ liệu đó bằng Machine Learning và AI, một công ty có thể dự đoán chính xác hơn nội dung, thông điệp hoặc ưu đãi phù hợp mà người tiêu dùng có thể muốn hoặc cần tiếp theo.
Mô hình hành động tốt nhất tiếp theo hoạt động như thế nào?
Hành động tốt nhất tiếp theo yêu cầu một số thứ để hoạt động chính xác. Đầu tiên, nó yêu cầu một chế độ xem khách hàng đơn lẻ (SCV) để hiểu khách hàng hoặc người mua một cách sâu sắc. Thứ hai, nó yêu cầu một vòng phản hồi thời gian thực liên tục nhập các tương tác mới của khách hàng và điều chỉnh thông tin chi tiết dựa trên những thay đổi đó. Mọi tương tác đều được ghi lại: lượt truy cập site, email đã mở, liên kết được nhấp, trang đã xem, sản phẩm đã xem, mua hàng trước đây, đăng nhập vào ứng dụng di động, mua hàng tại cửa hàng, v.v. Những tương tác này phải được đánh dấu thời gian chính xác để hiểu được luồng tương tác chính xác của người tiêu dùng trên các kênh.
Cuối cùng, AI, Machine Learning và khả năng dự đoán là bắt buộc để xử lý tất cả dữ liệu khách hàng này và xác định hành động phù hợp tốt nhất tiếp theo. Những khả năng này có thể phân tích hàng triệu điểm dữ liệu, tìm kiếm các mẫu và đưa ra đề xuất về các kênh ưa thích, thời gian tốt nhất trong ngày để tiếp cận và thông điệp, ưu đãi hoặc nội dung được đề xuất.
Hành động Tốt nhất Tiếp theo dành cho Bán hàng và Dịch vụ Khách hàng
Chiến lược hành động tốt nhất tiếp theo không chỉ hoạt động cho hoạt động tiếp thị mà còn cho các nhóm bán hàng và dịch vụ khách hàng. Đối với hoạt động tiếp thị, nó giúp xác định phần nội dung tiếp theo cần gửi, đề nghị tiếp theo để thực hiện hoặc sản phẩm để mua. Đối với bán hàng, hành động tốt nhất tiếp theo có thể cho nhân viên bán hàng biết những sản phẩm bổ sung nào cần giới thiệu hoặc dịch vụ cần bán. Đối với dịch vụ khách hàng, nó có thể đề xuất nội dung phù hợp để gửi để khuyến khích sử dụng sản phẩm hoặc các dịch vụ hỗ trợ mới để cung cấp.
Vấn đề là hành động tốt nhất tiếp theo không dựa trên tính cách hay phân khúc khách hàng chung. Thay vào đó, nó dựa trên các tương tác cụ thể của khách hàng với công ty và liên tục điều chỉnh và cải thiện theo thời gian.
“Nếu bạn truy cập vào một site và kích hoạt một email sẽ xuất hiện trong vòng 24 giờ với nội dung“ Này, bạn có thể quan tâm đến việc xem gian hàng triển lãm của chúng tôi tại hội nghị y tế lớn sắp diễn ra vào tháng tới, ”Anthony Manson, CDO, WebMD Medscape, nói. “Sau đó, nếu họ tham dự hội nghị đó, hãy gửi cho họ một điều khác có nội dung“ Này, bạn có muốn tham gia một trong những hội thảo trên web miễn phí của chúng tôi với các chuyên gia y tế hàng đầu trong lĩnh vực này không? Bạn có thể biết họ. Bạn đã học trường y với họ, ”- và sau đó mời họ tham gia hội thảo trên web. Đó là tất cả về việc kích hoạt thông điệp hoặc hành động tốt nhất tiếp theo. ”
CDP giúp các hoạt động hành động tốt nhất tiếp theo như thế nào
Một nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) nhập dữ liệu từ tất cả các hệ thống tiếp thị, bán hàng và hỗ trợ của bạn, thống nhất dữ liệu để cung cấp cho bạn cái nhìn 360 độ cần thiết về khách hàng. Một số CDP cũng cung cấp AI, ML và mô hình dự đoán cần thiết để xây dựng các mô hình hành động tốt nhất tiếp theo. Ngoài ra, dữ liệu khách hàng được nhập trong thời gian thực, cho phép các thuật toán tối ưu hóa và cải thiện lặp đi lặp lại thông tin chi tiết và đề xuất.
Để các khuyến nghị phù hợp được hiển thị, dữ liệu phải tốt. Nhưng có rất nhiều dữ liệu xấu, hoặc không sạch hoặc được định dạng kém. CDP có thể cung cấp khả năng tích hợp và làm sạch dữ liệu để đảm bảo dữ liệu được sử dụng tốt nhất.
Và sau đó là câu hỏi về quyền riêng tư. Một Nghiên cứu của CDP.com Trong số 2.500 người trưởng thành ở Mỹ nhận thấy rằng 81% sẵn sàng sử dụng AI, nhưng 44% cho biết điều đó phụ thuộc vào công ty. CDP có thể giúp giảm bớt những lo ngại này bằng các tính năng bảo mật nghiêm ngặt và chiến lược dữ liệu của bên thứ nhất cho phép khách hàng cho biết dữ liệu của họ được sử dụng khi nào và như thế nào.
Từ trọng tâm sản phẩm đến trung tâm khách hàng
Người tiêu dùng sẵn sàng đón nhận các đề xuất do AI hỗ trợ. Nó đã là một phần của cuộc sống hàng ngày của họ và ngày càng trở thành một phần của trải nghiệm khách hàng tốt. Hành động tốt nhất tiếp theo, hay còn gọi là các bước mà nhà tiếp thị, đại diện bán hàng hoặc đại diện dịch vụ khách hàng nên thực hiện để đáp ứng nhu cầu của khách hàng, có thể giúp thương hiệu dự đoán và đoán trước hành vi của người tiêu dùng để giúp thúc đẩy cá nhân hóa sâu hơn.
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)
