Bối cảnh doanh nghiệp hiện tại được đặc trưng bởi sự thay đổi nhanh chóng và khối lượng thông tin lớn, đòi hỏi khả năng hiểu sâu sắc về khách hàng và cung cấp những trải nghiệm khác biệt đã trở thành một điểm khác biệt chiến lược quan trọng.
Đó là: đồng thời số hóa đã mở rộng khả năng tiếp cận các thị trường khác nhau, mặt khác kịch bản này đã khiến khách hàng trở nên khắt khe hơn, với kỳ vọng về dịch vụ được cá nhân hóa và phản hồi ngay lập tức.
Trong bối cảnh này, sự tích hợp giữa phân tích dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Trải nghiệm khách hàng (CX) đã trở thành một yêu cầu đối với các công ty thuộc mọi quy mô.Bộ ba này không chỉ đại diện cho việc áp dụng các công nghệ tiên tiến, mà chủ yếu là xây dựng một cách tiếp cận biến đổi dữ liệu thành khả năng cạnh tranh của thị trường.
Phân tích dữ liệu, tích hợp AI và CX hoạt động như thế nào?
Phân tích dữ liệu, AI và CX tạo nên một hệ sinh thái phụ thuộc lẫn nhau.Phân tích dữ liệu là điểm khởi đầu: nó thu thập, tổ chức và diễn giải thông tin được tạo ra trong mỗi tương tác của khách hàng từ một cú nhấp chuột vào trang web đến dịch vụ sau bán hàng.
Để điều này xảy ra, các công cụ kho lưu trữ dữ liệu (hồ dữ liệu) và lưu trữ dữ liệu (kho dữ liệu) cấu trúc nội dung và xác định các mẫu hành vi như sở thích và phản hồi trong thời gian thực.
Tuy nhiên, dữ liệu này chỉ đạt được “vida” khi được xử lý bởi các thuật toán AI chịu trách nhiệm dự đoán các kịch bản hoặc xu hướng và tự động hóa các quyết định một cách chính xác, tạo ra giá trị hữu hình cho hoạt động và sự phát triển của hoạt động kinh doanh của công ty.
Cuối cùng, CX làm cho hành trình mua hàng trôi chảy hơn bằng cách cung cấp các giải pháp tùy chỉnh, trong khi bảng điều khiển Business Intelligence (BI) dự đoán cho phép các nhà quản lý thực hiện các chiến lược trên một số mặt trận, chẳng hạn như tiếp thị, bán hàng, dịch vụ khách hàng và tài chính, cùng nhiều mặt khác.
Ví dụ, hãy tưởng tượng một khách hàng đang tìm kiếm một sản phẩm trên internet. AI, được hỗ trợ bởi dữ liệu duyệt lịch sử của khách hàng này, có thể dự đoán sự quan tâm của anh ta đối với các mặt hàng bổ sung và đưa ra đề xuất trong thời gian thực. nếu anh ta từ bỏ giỏ hàng, hệ thống tự động có thể gửi một đề nghị được cá nhân hóa, phục hồi việc bán hàng. tất cả điều này xảy ra mà không cần sự can thiệp của con người, nhưng với độ chính xác phân tích.
Lợi ích vượt xa hiệu quả hoạt động
Một cuộc khảo sát của McKinsey cho thấy các công ty tích hợp AI và phân tích dữ liệu với các chiến lược CX có khả năng tăng doanh thu lên tới 25%, chứng minh rằng sự kết hợp của ba lĩnh vực này vượt xa việc tối ưu hóa quy trình đơn giản.
Lợi ích chính của việc tích hợp phân tích dữ liệu, AI và CX là:
- Siêu cá nhân hóa ở quy mô lớn: đẩy nhanh việc ra quyết định chiến lược.Thời gian báo cáo có thể giảm từ vài ngày xuống còn vài phút, do đó cải thiện chất lượng của hiểu biết sâu sắcsự nhanh nhẹn này cho phép hiệu quả hoạt động tăng lên đến 40%, theo báo cáo của McKinsey.Do đó, AI cho phép tạo phân khúc, tùy chỉnh giao tiếp của khách hàng ở quy mô lớn, mà không ảnh hưởng đến khả năng mở rộng.
- Dự đoán các kịch bản: Các mô hình dự đoán phân tích dữ liệu hành vi để xác định xu hướng trước khi chúng trở nên rõ ràng.Các nhà bán lẻ sử dụng AI để điều chỉnh hàng tồn kho theo mùa, giảm chi phí với sự dư thừa hoặc thiếu sản phẩm lên tới 30%, theo Gartner.Phân đoạn động, dựa trên các thuật toán dự đoán, tăng mức độ liên quan của truyền thông, dẫn đến tăng tỷ lệ chuyển đổi lên tới 25% và giảm 30% trong sự khuấy động, theo nghiên cứu của Forrester Research.
- Lòng trung thành: tính trung tâm của khách hàng củng cố lòng trung thành, phản ánh sự gia tăng Điểm quảng bá ròng (NPS) và sự tăng trưởng của Giá trị trọn đời của khách hàng (CLV).Để củng cố lợi ích này, tôi chỉ ra hai phát hiện từ các nghiên cứu thị trường: các công ty có báo cáo chiến lược CX do AI điều khiển doanh thu cao hơn 1,8 lần, theo IDC; việc áp dụng tích hợp AI và CX có thể tạo ra Lợi tức đầu tư (ROI) lên tới 300% trong hai năm, theo tiết lộ của Accenture.
Công nghệ để tạo ra các kết nối thông minh hơn, đồng cảm hơn
Tăng tốc và khả năng thích ứng là những từ khóa trong môi trường doanh nghiệp nơi tích hợp giữa phân tích dữ liệu, AI và CX không chỉ là công cụ để cải thiện số liệu nội b.
Trên thực tế, đó là một cuộc cách mạng trong cách các tổ chức phản ứng với các yếu tố như thay đổi quy định, biến động kinh tế và chuyển đổi hành vi.Thay vì coi khách hàng như những con số trong bảng tính, công nghệ cho phép họ xem họ như những cá nhân độc đáo có sở thích định hình tương lai của doanh nghiệp.
Tôi trích dẫn một ví dụ thực tế khác: các công ty viễn thông đang sử dụng phân tích dự đoán để xác định khách hàng có khả năng hủy dịch vụ, can thiệp vào các ưu đãi có liên quan trước khi đưa ra quyết định. loại phương pháp chủ động này, sẽ không thể nếu không sử dụng AI và dữ liệu, làm giảm tỷ lệ hủy lên tới 15%, Tạp chí Kinh doanh Harvard chỉ ra.
Chúng ta không thể quên yếu tố con người
Tuy nhiên, sự chuyển đổi này đòi hỏi quản trị dữ liệu mạnh mẽ và văn hóa nội bộ hướng đến thử nghiệm, với sự hiện diện của các nhóm đa ngành để kiểm tra các giả thuyết và đẩy nhanh chu kỳ đổi mới.
Nhiều công ty lo sợ tự động hóa sẽ làm cho các mối quan hệ trở nên khách quan, nhưng sự thật ngược lại: công nghệ làm nổi bật tiềm năng của con người.Khi máy móc đảm nhận các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, các nhóm có thể tập trung vào những gì thực sự quan trọng đối với công ty, đó là sự sáng tạo, chiến lược và xây dựng kết nối với khách hàng.
Đối với các nhà lãnh đạo, thông điệp rất rõ ràng: đầu tư vào sự hội nhập này là cơ sở để đổi mới nhanh nhẹn, cạnh tranh trong các thị trường bão hòa và trên hết là mang lại giá trị để trải nghiệm vượt quá mức chênh lệch.