Tính cá nhân hóa AI: Cải thiện sự tương tác của người tiêu dùng

Chúng ta đang sống trong một thế giới nơi trải nghiệm người tiêu dùng được cá nhân hóa ngày càng trở thành tiêu chuẩn. Để suy nghĩ, một vài thập kỷ trước, chỉ có hai lựa chọn tại quán cà phê là kem và đường hoặc đen. Ngày nay, bạn giả định rằng bạn sẽ có thể đặt nửa cà phê, không bọt, sữa hạnh nhân cappuccino với hai lần đường vanilla không đường – bất cứ điều gì ít hơn sẽ có vẻ lỗi thời.

Cho dù bạn là một cửa hàng bán lẻ hay một công ty SaaS hoàn toàn kỹ thuật số, kỳ vọng của khách hàng về tính cá nhân hóa đang theo kịp với đơn đặt hàng cà phê. Nghiên cứu từ McKinsey cho thấy rằng 71% người tiêu dùng mong đợi các công ty sẽ cung cấp các tương tác được cá nhân hóa. 76% báo cáo cảm thấy thất vọng khi điều này không xảy ra. Các công cụ AI có thể giúp các công ty hiểu được kỳ vọng của khách hàng từ lần tương tác đầu tiên. Với thông tin này, các công ty có thể cải thiện trải nghiệm để thúc đẩy sự tương tác, giữ chân và cuối cùng là tăng trưởng.

Tại Jotform, các nhóm của chúng tôi trên mọi chức năng liên tục nghiên cứu các cách mới để tích hợp tính cá nhân hóa AI vào các quy trình của mình để làm cho mọi phần của hành trình khách hàng trở nên cá nhân hóa hơn. Nếu bạn đang tự hỏi làm thế nào để bắt đầu, đây là một số chiến lược đơn giản đã được chứng minh là hiệu quả cho chúng tôi.

Cải thiện các chiến dịch tiếp thị và bán hàng

Nếu bạn đã từng nhận được một món quà và nghĩ, “Người này không biết sở thích của tôi”, thì bạn có thể liên quan đến sự thất vọng của các đề xuất không cá nhân hóa. Tính cá nhân hóa có nghĩa là làm cho khách hàng cảm thấy đặc biệt. Theo McKinsey, nó liên quan đến trải nghiệm khách hàng tích cực hơn. Trong các chiến dịch tiếp thị và bán hàng của bạn, các công cụ AI có thể đóng vai trò quan trọng trong việc làm cho khách hàng của bạn cảm thấy độc đáo và được hiểu – “được nhìn thấy” trong ngôn ngữ của thế hệ Z. Hãy lấy ứng dụng Zia làm ví dụ: nó sử dụng AI để phân tích dữ liệu khách hàng và hiểu sở thích và hành vi của họ. Với thông tin này, nó tùy chỉnh các tương tác, đề xuất và thông tin liên lạc để phù hợp với nhu cầu và mong muốn cụ thể của từng khách hàng. Ví dụ, Zia có thể xác định thời điểm tối ưu để liên hệ với khách hàng dựa trên hoạt động của họ, đảm bảo thông điệp của bạn được nhận vào thời điểm tốt nhất. Zia thậm chí có thể xác định các xu hướng trong các quy trình làm việc của bạn và đề xuất cách tự động hóa các nhiệm vụ thường xuyên, làm cho các quy trình của bạn trở nên hiệu quả hơn và giải phóng thời gian cho sự tương tác khách hàng có ý nghĩa hơn.

Bằng cách tận dụng các công cụ AI, bạn có thể tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa hơn mà phù hợp với từng khách hàng, xây dựng các kết nối mạnh mẽ hơn, tăng cường sự trung thành và thúc đẩy lợi nhuận. Khi nhà bán lẻ thủ công Michaels Stores, ví dụ, tăng tỷ lệ cá nhân hóa chiến dịch email từ 20 lên 95%, họ đã thấy tăng tỷ lệ nhấp chuột: 41% cho các chiến dịch SMS và 25% cho email. Tại Jotform, chúng tôi đã thấy kết quả tương tự – chiến dịch càng được cá nhân hóa, sự tương tác càng cao.

Cải thiện hỗ trợ khách hàng

Khả năng của các rô-bốt trò chuyện AI ngày càng ấn tượng – vượt xa việc tự động hóa các câu trả lời cho các câu hỏi thường gặp (mặc dù đó là một chức năng có giá trị). Chúng cũng có thể tạo và liên tục cải thiện các phản hồi vé hỗ trợ khách hàng. Chúng có thể học hỏi từ các vé trước để tự động đề xuất các trường cho các vé mới, cung cấp các phản hồi nhất quán hơn và giảm tải công việc thủ công cho nhân viên. Các rô-bốt trò chuyện AI có thể xử lý việc đặt lịch hẹn, thu thập thông tin hậu cần cần thiết để khách hàng biết rằng mối quan tâm của họ đang được quan tâm. Về phần họ, nhân viên có thể tổ chức lịch trình của mình với ít đầu vào cá nhân (và năng lượng) hơn. Các rô-bốt trò chuyện AI có thể giúp khách hàng đưa ra quyết định mua hàng và tìm kiếm sản phẩm và dịch vụ họ cần. Chúng cũng có thể thu thập phản hồi và thông tin từ khách hàng, giúp các công ty liên tục điều chỉnh và cải thiện trải nghiệm.

Các rô-bốt trò chuyện AI đã chứng minh được hiệu quả cao. Ví dụ, chi nhánh Hà Lan của ING đã thay thế rô-bốt trò chuyện dựa trên quy tắc bằng rô-bốt trò chuyện AI. Bảy tuần sau, họ phát hiện ra rằng rô-bốt trò chuyện AI đang cung cấp một trải nghiệm đáng kinh ngạc hơn, giúp 20% khách hàng hơn tránh được thời gian chờ đợi dài và nhận được sự hỗ trợ tức thì. Những tiến bộ như vậy có thể làm cho các quy trình hỗ trợ khách hàng trở nên hiệu quả và cá nhân hóa hơn.

Empowering dữ liệu cá nhân hóa

Tại Tokyo, thực đơn McDonald’s thường xuyên có một chiếc bánh sandwich gà teriyaki. Tại Paris, bạn sẽ tìm thấy macarons trên thực đơn “MacDo”. Tại Texas, có một burrito xúc xích. Việc đa dạng hóa các lựa chọn của chuỗi thức ăn nhanh dựa trên sở thích và kỳ vọng của các nhóm khách hàng khác nhau là một ví dụ cơ bản về phân khúc thị trường – chia khách hàng thành các phân khúc dựa trên nhân khẩu học, nhu cầu, ưu tiên, sở thích chung và các tiêu chí tâm lý hoặc hành vi khác. Sau đó, một công ty có thể điều chỉnh “thực đơn” của mình để phục vụ tốt hơn từng phân khúc.

Các công cụ AI có thể giúp các công ty thu thập dữ liệu khách hàng toàn diện và thực hiện các nhiệm vụ như phân khúc thị trường. Chúng có thể tạo ra thông tin chi tiết và báo cáo dựa trên thông tin đó, cho phép các công ty đặt ra các mục tiêu và chỉ số hiệu suất được cá nhân hóa cho từng khách hàng.

Như McKinsey lưu ý, những quyết định dựa trên dữ liệu này thúc đẩy sự tương tác lặp lại, tạo ra nhiều dữ liệu hơn. Các công ty có thể thiết kế các trải nghiệm được nhắm mục tiêu hơn cho khách hàng, tạo ra một vòng quay – một vòng lặp của dữ liệu và cá nhân hóa mà tăng cường sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững.

Tăng cường hiệu quả và cải thiện dịch vụ lấy con người làm trung tâm

Tại Jotform, việc tích hợp các công cụ AI vào các quy trình hỗ trợ khách hàng của chúng tôi cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có tác động cao hơn, như các vấn đề khách hàng mới đòi hỏi sự chú ý và giải quyết vấn đề sáng tạo. Bằng cách ủy quyền các truy vấn thường xuyên cho AI, các thành viên trong nhóm của chúng tôi có nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc hiểu các điểm đau độc đáo của người dùng và phát triển các giải pháp được tùy chỉnh. Điều này cải thiện hiệu quả hoạt động và trao quyền cho nhóm của chúng tôi để cung cấp các dịch vụ lấy con người làm trung tâm và chu đáo hơn. Khách hàng hài lòng hơn – và nhân viên cũng hài lòng hơn. Một trong những lợi thế chính của việc tận dụng các công cụ AI để tự động hóa các nhiệm vụ thủ công không đòi hỏi đầu vào cá nhân – cho dù đó là ghi chú họp, quét tìm vấn đề bảo mật hoặc tạo ra các phản hồi tiêu chuẩn – là nó giải phóng các chuyên gia để tập trung thời gian và năng lượng của họ vào các nhiệm vụ có ý nghĩa hơn, như lắng nghe người dùng và tìm ra cách phục vụ nhu cầu độc đáo của họ. Trong một ý nghĩa nào đó, tự động hóa là chìa khóa để mở khóa sự tự do, sáng tạo và tư duy chiến lược lớn hơn.

Mặc dù có những nỗi sợ hãi lan rộng, các công cụ AI không nhất thiết phải đánh cắp việc làm của con người. Thay vào đó, chúng đang giải phóng các chuyên gia để xuất sắc trong những phần của công việc đòi hỏi sự lắng nghe, đồng cảm và đổi mới. Đối với các công ty, tự động hóa là một khoản đầu tư mang lại lợi nhuận theo thời gian. Cách tiếp cận này không chỉ tăng cường sự hài lòng của nhân viên bằng cách loại bỏ các nhiệm vụ lặp đi lặp lại mà còn đảm bảo rằng những bên liên quan quan trọng nhất – khách hàng – nhận được mức độ quan tâm và chăm sóc được cá nhân hóa cao nhất.