Tiếp Thị Dựa Trên AI: Cách Mạng Hóa Việc Phân Khúc và Cá Nhân Hóa Khách Hàng
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) đã có mặt ở đây và bạn không cần phải e ngại về điều đó. Thay vào đó, chúng ta, những nhà tiếp thị, có thể nắm lấy nó và xem nó có thể dẫn chúng ta đến đâu.
Ở đây trong bài viết này, chúng ta nói về vai trò của các công cụ hỗ trợ AI trong phân khúc khách hàng và cách chúng có thể giúp cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng.
Hiểu AI trong tiếp thị
Ngay cả các công nghệ dựa trên AI cũng đã được các nhà tiếp thị sử dụng từ khá lâu rồi, phải hai hoặc ba năm trở lạiđây chúng ta mới thấy chúng trở nên cực kỳ phổ biến và dễ dàng tiếp cận. Các nhà tiếp thị ngày nay sử dụng AI đểphân khúc khách hàng và cá nhân hóa trải nghiệm của họ ở mức độ chưa từng có trước đây. Họ có thể theo dõi bạn mọilúc mọi nơi khi bạn trực tuyến: từ trang web này sang trang web khác, vào hồ sơ mạng xã hội của bạn và đến các dịchvụ phát trực tuyến, thậm chí đôi khi ngoại tuyến.
Không có gì ngạc nhiên khi phần lớn ROI tiếp thị đến từ các chiến dịch nhắm mục tiêu và dựa trên phân khúc. Vì vậy,đây là công thức chiến thắng của bạn: phân khúc của bạn càng chính xác thì bạn sẽ đạt được kết quả càng tốt. Và đólà lúc AI xuất hiện.
Các thuật toán AI có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để xác định các mẫu và tạo ra các phân khúc khách hàngchính xác – tốt hơn và nhanh hơn nhiều so với con người. Do đó, bạn có thể điều chỉnh thông điệp và chiến dịch củamình cho phù hợp với các nhóm khách hàng cụ thể, tăng cơ hội gây được tiếng vang với họ ở cấp độ cá nhân.
Hãy suy nghĩ về điều đó - đột nhiên biết về một chiếc máy hút bụi đang được giảm giá (khi bạn thậm chí không cần đếnnó) là một chuyện, nhưng việc tìm hiểu về mẫu chính xác của chiếc máy hút bụi mà bạn đang nghĩ đến việc mua trongmột hoặc hai ngày qua nhưng nghĩ rằng nó hơi đắt hơn một chút - đó là một điều hoàn toàn khác.
Nhưng nó thậm chí còn có thể tốt hơn thế này – với hoạt động tiếp thị được cá nhân hóa. Tiếp thị được cá nhân hóatiến thêm một bước bằng cách cung cấp nội dung có liên quan và được nhắm mục tiêu cao cho khách hàng cá nhân.
Các công cụ đề xuất được hỗ trợ bởi AI có thể phân tích hành vi, lịch sử mua hàng và sở thích của khách hàng để đưara đề xuất sản phẩm hoặc đề xuất nội dung được cá nhân hóa. Mức độ cá nhân hóa này không chỉ nâng cao trải nghiệmcủa khách hàng mà còn tăng khả năng chuyển đổi và lòng trung thành của khách hàng. Khi khách hàng cảm thấy được hiểuvà có giá trị, họ có nhiều khả năng tương tác với thương hiệu hơn và trở thành những người ủng hộ trung thành.
Sự phát triển của phân khúc khách hàng
Nếu chúng ta tua nhanh từ thời cổ đại (khi tiếp thị và do đó, phân khúc chưa tồn tại) sang nửa sau của thế kỷ 20,chúng ta sẽ thấy mình đang ở thời kỳ mà TV bắt đầu dần chiếm lĩnh radio.
Nền kinh tế thời hậu chiến đang bùng nổ trên khắp thế giới và mọi người sẵn sàng chi ngày càng nhiều tiền hơn chonhững thứ họ không nhất thiết cần để tồn tại. Ngay vào khoảng thời gian này, các ông trùm truyền thông và các tậpđoàn nhận ra rằng họ có đủ dữ liệu và phương tiện để phân khúc khách hàng của mình. Tại sao? Bởi vì không phải tấtcả khách hàng đều giống nhau.
Một trong những tiêu chí sớm nhất để phân khúc khách hàng là nhân khẩu học (tức là phân nhóm khách hàng dựa trên các yếu tố như tuổi tác, giới tính, thu nhập và trình độ học vấn).
Điều này cho phép các công ty tạo ra các thông điệp tiếp thị phù hợp hơn với các đối tượng nhân khẩu học cụ thể thay vì cố gắng thu hút mọi người bằng một thông điệp chung cho tất cả mọi người.
AI trong tiếp thị
Cần một ví dụ? Quảng cáo xà phòng! Nó có tên như vậy là có lý do chính đáng - khi các nhà tiếp thị nhận thấy rằng các bộ phim truyền hình đầy tâm lý tình cảm chủ yếu được các bà nội trợ xem, chúng bắt đầu được phát sóng vào ban ngày (hồi đó, hầu hết phụ nữ đã kết hôn đều ở nhà và trông nhà. và trẻ em), đặt nhiều quảng cáo khác nhau về sản phẩm tẩy rửa vì những sản phẩm này có nhiều khả năng gây được tiếng vang với khán giả nhất. Và họ đã tạo được tiếng vang!
Khi công nghệ phát triển, độ chính xác cũng tăng theo, nhờ đó các nhà tiếp thị cố gắng phân khúc đối tượng của họ. Quảng cáo in, quảng cáo trên đài phát thanh và truyền hình, bảng quảng cáo, tiếp thị qua điện thoại – đó mới chỉ là khởi đầu.
Bước đột phá thực sự đến với sự phát triển của Internet vào đầu những năm 2000 - đó là khi chúng tôi cuối cùng đã đạt được gần như vị thế như ngày nay: công cụ tìm kiếm, từ khóa, quảng cáo PPC, biểu ngữ, v.v.
Sau đó, vào cuối những năm 2000, khi tất cả chúng ta đều biết đến mạng xã hội, sự phân khúc đã đạt đến đỉnh cao. Mọi người sẵn sàng cung cấp tất cả thông tin về bản thân (không chỉ về nhân khẩu học mà còn cả sở thích, vị trí, nhu cầu mua sắm, v.v.) để các nhà tiếp thị có thể sử dụng chúng để nhắm mục tiêu quảng cáo của họ.
Các nguồn thậm chí còn gọi đây là phân khúc tâm lý (ngược lại với nhân khẩu học). Giờ đây, trong thời đại ngày nay, chúng ta có sức mạnh tính toán và cách tiếp cận thông minh do thuật toán AI cung cấp, có thể thực hiện công việc tương tự như con người đã từng làm, nhưng nhanh hơn nhiều và trong thời gian thực.
Tiếp thị cá nhân hóa: Người thay đổi cuộc chơi
Cách tiếp cận được cá nhân hóa do hoạt động tiếp thị hỗ trợ bởi AI được minh họa rõ nhất qua cách các dịch vụ như YouTube, Amazon và Netflix điều chỉnh nội dung và sản phẩm của họ cho phù hợp với người dùng. Ví dụ: công cụ đề xuất của Amazon sử dụng thuật toán AI để phân tích lịch sử duyệt web và mua hàng của khách hàng, cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa để thúc đẩy doanh số bán hàng.
Netflix sử dụng AI để phân tích hành vi và sở thích của người dùng, đưa ra đề xuất phim và chương trình truyền hình được cá nhân hóa để thu hút người dùng và đăng ký. Các công ty này đã nhận thấy những cải thiện đáng kể về mức độ hài lòng, mức độ tương tác và doanh thu của khách hàng bằng cách tận dụng sức mạnh của AI để tiếp thị được cá nhân hóa.
Nâng cao trải nghiệm của khách hàng
Một trong những công cụ chính được hỗ trợ bởi AI để nâng cao trải nghiệm của khách hàng là chatbot và trợ lý. Chúng có rất nhiều tính năng hữu ích, một số trong đó bao gồm:
Trải nghiệm tùy chỉnh
Chatbots và trợ lý ảo có thể thu thập dữ liệu và sở thích của người dùng để cung cấp trải nghiệm phù hợp. Bằng cách phân tích tương tác của người dùng, họ có thể hiểu nhu cầu và sở thích cá nhân, cho phép họ đưa ra các đề xuất, đề xuất và giải pháp được cá nhân hóa.
Sẵn sàng 24/7
Chatbots và trợ lý ảo luôn sẵn sàng 24/7, cung cấp cho người dùng sự hỗ trợ và trợ giúp ngay lập tức. Tính khả dụng này đảm bảo rằng người dùng có thể truy cập các tương tác được cá nhân hóa bất cứ lúc nào mà không cần phải chờ sự trợ giúp của con người.
TĂNG CẤP DOANH NGHIỆP CỦA BẠN BẰNG CÁCH SỬ DỤNG CÔNG CỤ ĐƯỢC HỖ TRỢ AI TỪ BITRIX24
THỬ NGAY BÂY GIỜHọc tập và thích nghi
Các hệ thống AI này liên tục học hỏi từ các tương tác của người dùng, cải thiện khả năng cung cấp các tương tác được cá nhân hóa theo thời gian. Bằng cách phân tích phản hồi và hành vi của người dùng, họ có thể điều chỉnh phản hồi và đề xuất của mình, nâng cao trải nghiệm tổng thể của người dùng.
Hỗ trợ đa kênh
Chatbots và trợ lý ảo có thể được tích hợp trên nhiều nền tảng và kênh khác nhau, bao gồm trang web, ứng dụng nhắn tin, mạng xã hội và trợ lý giọng nói. Điều này cho phép người dùng tương tác với họ thông qua các kênh ưa thích của họ, cá nhân hóa hơn nữa sự tương tác.
Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu
Thông qua tương tác của người dùng, chatbot và trợ lý ảo tạo ra dữ liệu có giá trị có thể được phân tích để hiểu rõ hơn về sở thích, kiểu hành vi và điểm yếu của người dùng. Dữ liệu này sau đó có thể được sử dụng để cá nhân hóa hơn nữa các tương tác và cải thiện trải nghiệm người dùng tổng thể
Tăng tỷ lệ chuyển đổi
Đương nhiên, bạn có thể (và nên) sử dụng AI để tăng tỷ lệ chuyển đổi trên trang web của mình – đây là một số cách thông minh bạn có thể làm điều đó.
Trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa
Các công cụ hỗ trợ AI phân tích dữ liệu khách hàng, bao gồm hành vi duyệt web, lịch sử mua hàng và nhân khẩu học để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa. Dữ liệu này có thể được sử dụng để cung cấp nội dung, đề xuất và ưu đãi được nhắm mục tiêu, tăng khả năng chuyển đổi.
Phân tích dự đoán
Thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử để dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai và xác định khách hàng tiềm năng. Bằng cách hiểu khách hàng nào có nhiều khả năng chuyển đổi nhất, bạn có thể tập trung nỗ lực tiếp thị vào những cá nhân đó, tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi của họ.
Tối ưu hóa thời gian thực
Các công cụ tiếp thị được hỗ trợ bởi AI có khả năng theo dõi và phân tích liên tục các tương tác của khách hàng trong thời gian thực. Bằng cách theo dõi các số liệu như tỷ lệ nhấp, tỷ lệ thoát và mức độ tương tác, những công cụ này có thể xác định các khu vực cần cải thiện và thực hiện điều chỉnh ngay lập tức cho các chiến dịch tiếp thị.
Giá cả và ưu đãi năng động
Thuật toán AI có thể phân tích xu hướng thị trường, giá cả của đối thủ cạnh tranh và hành vi của khách hàng để tối ưu hóa giá cả và ưu đãi. Bằng cách linh hoạt điều chỉnh giá và khuyến mãi dựa trên nhu cầu và sở thích của khách hàng, bạn có thể tối đa hóa chuyển đổi và doanh thu.
Kỹ thuật tối ưu hóa và thử nghiệm A/B
Bạn đặt thuật toán AI để chạy thử nghiệm A/B trên nhiều yếu tố tiếp thị khác nhau, chẳng hạn như dòng chủ đề email, bản sao quảng cáo và thiết kế trang đích.
Vượt qua những thách thức và cân nhắc về đạo đức
Mặc dù AI trong tiếp thị tương đối vô hại nhưng nó vẫn cần có quy định – chủ yếu là khi nói đến quyền riêng tư dữ liệu và sai lệch thuật toán. Điều thứ hai đặc biệt quan trọng vì thuật toán AI được đào tạo dựa trên dữ liệu lịch sử, điều này có thể duy trì sự thiên vị và phân biệt đối xử có trong dữ liệu.
Do đó, các tổ chức triển khai hệ thống AI phải đảm bảo rằng họ thường xuyên kiểm tra và giám sát các mô hình của mình để phát hiện sai lệch và chủ động giảm thiểu mọi tác động phân biệt đối xử.
Tương lai của AI trong tiếp thị
Không ai có thể dự đoán chính xác tương lai của AI trong tiếp thị. Công nghệ này đang phát triển nhanh đến mức nó phát triển gần như hàng tháng – đặc biệt là thông qua các thuật toán học máy và chuỗi khối. Tuy nhiên, chúng ta có thể đưa ra một số giả định dựa trên xu hướng tiếp thị kỹ thuật số hiện tại.
- Phân tích tình cảm
Thuật toán AI có thể phân tích phương tiện truyền thông xã hội và phản hồi của khách hàng để hiểu cảm xúc của khách hàng đối với thương hiệu, sản phẩm hoặc chiến dịch. Các nhà tiếp thị có thể tận dụng dữ liệu này để tăng cường quản lý danh tiếng, cải thiện dịch vụ khách hàng và phản hồi phản hồi của khách hàng hiệu quả hơn.
- Trải nghiệm thực tế tăng cường (AR) và thực tế ảo (VR)
AI có thể nâng cao trải nghiệm AR và VR bằng cách cho phép tương tác thông minh và sâu sắc hơn. Các nhà tiếp thị có thể sử dụng các công nghệ hỗ trợ AI để tạo ra trải nghiệm AR/VR độc đáo và hấp dẫn, cho phép khách hàng hình dung sản phẩm trước khi mua.
- Quản lý và đề xuất nội dung tự động
Thuật toán AI có thể quản lý và đề xuất nội dung cho khách hàng dựa trên sở thích và mối quan tâm của họ. Các nhà tiếp thị có thể tận dụng AI để đưa ra các đề xuất nội dung được cá nhân hóa, cải thiện mức độ tương tác và lòng trung thành của khách hàng.
