AI và trải nghiệm khách hàng: Chiến lược của các thương hiệu lớn

Các chuyên gia CX tại Discover, Papa John's, L’Occitane en Provence và nhiều doanh nghiệp đã thảo luận về các cơ hội để áp dụng AI và thử nghiệm trải nghiệm. Bài viết này, Bizfly - Giải pháp chuyển đổi số Marketing và bán hàng vận hành bởi VCCorp sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn rõ nét hơn về cách thức các doanh nghiệp ứng dụng AI và trải nghiệm khách hàng.

AI và trải nghiệm khách hàng: Những bước tiến nhỏ hướng tới những thay đổi lớn

Trí tuệ nhân tạo (AI) hiện đang được các nhà tiếp thị áp dụng rộng rãi để phân tích và cung cấp những thông tin chi tiết về khách hàng cũng như thị trường. Việc sử dụng AI để tự động hóa và nâng cao trải nghiệm khách hàng thông qua cá nhân hóa chính là bước tiến quan trọng tiếp theo.

Tuy nhiên, trải nghiệm của khách hàng và cảm nhận của họ về mức độ cá nhân hóa này rất quan trọng. Họ có cảm thấy các thông điệp mà bạn gửi đi là phù hợp và hữu ích không? Liệu sự hiểu biết này có khiến họ cảm thấy bị theo dõi?

Có mặt tại sự kiện CX Circle New York do Content Square tổ chức, với khoảng 600 khách hàng tham gia, ông John O’Melia, Giám đốc Khách hàng của Content Square chia sẻ:

"Nhiều nhà tiếp thị đang phải đối mặt với thách thức trong việc phân định ranh giới giữa những gì AI có thể làm và những gì thực sự cần thiết cho trải nghiệm khách hàng. Khi AI phát triển nhanh chóng, điều quan trọng là phải cân nhắc kỹ lưỡng giữa việc muốn sử dụng AI để tạo ra trải nghiệm tốt cho khách hàng mà không làm họ cảm thấy quá tải hoặc khó chịu".

Ông Tarun Dadoo, Phó giám đốc phụ trách sản phẩm và phân phối tại Discover cho hay, đơn vị này sử dụng ứng dụng AI trên dữ liệu nội bộ để phân chia các nhóm khách hàng, giúp các nhà tiếp thị có được thông tin cần thiết khi lập kế hoạch cho chiến dịch. Những hiểu biết này cũng có thể thúc đẩy các trải nghiệm web mới và được cá nhân hóa hơn.

Liên quan tới cá nhân hóa trong tiếp thị, nhà khoa học xã hội và tư vấn Tricia Wang nhận định: "Cá nhân hóa là một cơ hội, nhưng nó không giống như việc nhân văn hóa sản phẩm. Các thương hiệu cần phải cân nhắc và giữ hai điều này song hành với nhau. Hãy có ý thức về cách bạn sử dụng AI… và đừng nhầm lẫn giữa cá nhân hóa với việc tạo ra sự thân thuộc và lòng trung thành trong cộng đồng".

Trải nghiệm do AI hỗ trợ để phục vụ khách hàng và nhân viên tốt hơn

Nhà bán lẻ sản phẩm làm đẹp và gia dụng cao cấp L’Occitane en Provence đã tận dụng trải nghiệm kỹ thuật số để kết nối và duy trì mối quan hệ với khách hàng. Vài năm trước, L’Occitane đã ra mắt một ứng dụng di động, cho phép khách hàng mua sắm và khám phá sản phẩm trong thời gian giãn cách do đại dịch. Cho dù khách hàng đang sử dụng ứng dụng tại cửa hàng hay từ xa, họ đều có thể tự tìm hiểu về sản phẩm, và các đại lý của L’Occitane cũng vậy. 

Ứng dụng này hỗ trợ dịch vụ khách hàng và bán hàng từ xa, trong đó AI đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm tìm kiếm và đào tạo trên nền tảng này. Bà Carole Silverman, Giám đốc thương mại của L’Occitane, cho biết: 

"Chúng tôi muốn áp dụng những bài học từ trải nghiệm tại cửa hàng vào trải nghiệm trực tuyến thông qua ứng dụng của mình. AI giúp chúng tôi truy cập nhanh hơn vào các đoạn âm thanh và tài liệu đào tạo. Khi có thời gian trống trong cửa hàng, nhân viên có thể sử dụng công cụ AI để củng cố kiến thức của mình về sản phẩm hoặc thành phần cụ thể. Đặc biệt, khi khách hàng ngày càng hiểu biết hơn, chúng tôi cần đảm bảo rằng nhân viên được đào tạo bài bản".

Nhà bán lẻ này duy trì lịch nhắn tin cho khách hàng sau khi họ ghé thăm cửa hàng hoặc thực hiện giao dịch mua hàng. Hơn nữa, L’Occitane có kế hoạch ứng dụng AI để xác định mức độ tương tác của khách hàng và cung cấp cho các cố vấn video hướng dẫn chiến lược liên hệ với khách hàng.

Ngược lại, đại lý ô tô Sonic Automotive áp dụng một phương pháp khác trong trải nghiệm khách hàng (CX) do nhu cầu riêng biệt của ngành. Khách hàng của họ không muốn dành nhiều thời gian tại đại lý, họ chỉ muốn lái thử, ký kết giấy tờ và rời đi với chiếc xe.

Ông Steve Wittman, Giám đốc bán lẻ kỹ thuật số của Sonic Automotive, cho biết rằng trải nghiệm kỹ thuật số của họ tập trung vào việc hỗ trợ khách hàng mua xe từ xa nhằm giảm thiểu thời gian tại cửa hàng. Điều này giúp các nhân viên bán hàng có thời gian để chốt thêm nhiều giao dịch.

Ngoài ra, các đại lý cũng mong muốn bán thêm dịch vụ và bảo hành sau khi khách hàng đã mua xe. Tuy nhiên, việc sử dụng chatbot và ứng dụng trong việc chốt các giao dịch này gặp nhiều khó khăn.

Papa John's nâng cao CX bằng cách tập trung vào 2 loại dữ liệu

Với 5.500 cửa hàng trên toàn thế giới, trong đó khoảng một nửa ở Hoa Kỳ, Papa John's phục vụ hàng triệu chiếc bánh pizza cho nhiều khách hàng khác nhau. Các loại bánh của họ có thể được tạo ra theo khoảng 240.000 kiểu kết hợp khác nhau, tùy thuộc vào các lựa chọn về nhân bánh, đế bánh và nước sốt. 

Điều này mang lại một lượng lớn dữ liệu, biến số cần kiểm tra và Papa John's đã xây dựng một chương trình kiểm tra mạnh mẽ để đảm bảo rằng các cải tiến về trải nghiệm khách hàng (CX) và doanh số bán hàng đều được xác thực.

Ông Grant Gunderson, Giám đốc sản phẩm kỹ thuật số và trải nghiệm khách hàng tại Papa John's, cho biết: "Kiểm tra thực chất là giải quyết các vấn đề của khách hàng và điều này có thể tác động đến trải nghiệm kỹ thuật số, nhóm thực đơn, hoạt động và chuỗi cung ứng".

Ví dụ, nếu Papa John's ra mắt chương trình khuyến mãi "thêm phô mai" và nó đạt thành công lớn, điều này có thể dẫn đến tình trạng thiếu hụt nguồn cung tại các cửa hàng, ảnh hưởng đến khách hàng, nhân viên và nhà cung cấp. 

Hơn nữa, việc giải quyết các vấn đề của khách hàng không chỉ đơn thuần là theo dõi các chỉ số quan trọng như tỷ lệ chuyển đổi và điều chỉnh ứng dụng đặt hàng. Những sự kiện bên ngoài như bão lớn hay mất điện cũng đòi hỏi con người phải chú ý và thấu hiểu để đưa ra những giải pháp phù hợp.

Ông Grant Gunderson đã chỉ ra hai loại dữ liệu chính mà nhóm phân tích của Papa John's đang tập trung vào. Đầu tiên là dữ liệu bên thứ nhất từ khách hàng, bao gồm lịch sử đặt hàng. Thứ hai là phân tích hành vi của khách hàng. 

Khi kiểm tra và xác thực các thay đổi đối với trải nghiệm người dùng, nhóm sẽ liên kết dữ liệu hành vi với doanh số bán hàng. Họ cần có cái nhìn tổng quát hơn và xem xét các yếu tố khác trong quá trình thử nghiệm. Ví dụ, nếu một loại đế bánh mới được giới thiệu, liệu doanh số bán hàng của nó có làm giảm doanh số của các loại đế hoặc nhân bánh khác hay không?

Trải nghiệm của khách hàng cũng có thể tạo ra những dữ liệu quý giá hơn. Papa John's đã thực hiện một thay đổi đơn giản trong quy trình đặt hàng đó là đặt thông tin đăng nhập ở màn hình đầu tiên. Một số khách hàng đã đặt hàng mà không cần đăng nhập, không phải vì họ không muốn chia sẻ thông tin, mà do sự bất tiện này.

Nhóm của ông Gunderson đang nghiên cứu về AI, đặc biệt là cách mà công nghệ này có thể cải thiện trải nghiệm đặt hàng. Họ cũng đang chú trọng đến việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Ông cho biết: "Chúng tôi đang hướng tới AI và có kế hoạch thử nghiệm nó vào năm tới. Cá nhân hóa là một cơ hội lớn, nhưng cần thực hiện đúng cách, nếu không, khách hàng có thể cảm thấy khó chịu."

Các thương hiệu cần lưu ý gì khi cá nhân hóa trải nghiệm với AI?

Tại sự kiện này, các nhà tiếp thị cũng đã chia sẻ rằng việc tìm kiếm sự cân bằng giữa thu thập dữ liệu bên thứ nhất và tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng là một thách thức lớn. Khách hàng ngày càng nhận thức rõ hơn về cách dữ liệu của họ được sử dụng và không ít người không muốn chia sẻ thông tin cá nhân. Tuy nhiên, nhiều người tiêu dùng sẵn lòng chia sẻ dữ liệu của mình nếu điều này mang lại trải nghiệm được cá nhân hóa hơn.

Ông Niki Hall, Giám đốc tiếp thị của Content Square, nhấn mạnh: "Có một ranh giới mong manh giữa việc cá nhân hóa và xâm phạm quyền riêng tư. Các thương hiệu cần minh bạch về cách họ sử dụng dữ liệu của khách hàng và cần cung cấp cho khách hàng khả năng kiểm soát dữ liệu của chính họ".

AI có tiềm năng cách mạng hóa cách mà các thương hiệu tương tác với khách hàng. Bằng cách ứng dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm, các thương hiệu có thể xây dựng mối liên kết sâu sắc hơn với khách hàng, từ đó thúc đẩy lòng trung thành. Tuy nhiên, điều quan trọng là phải sử dụng AI một cách có trách nhiệm và đạo đức. Các thương hiệu cần minh bạch về cách thức họ sử dụng dữ liệu của khách hàng và đảm bảo rằng quyền riêng tư của khách hàng không bị xâm phạm