4 Cách Thương Hiệu Tận Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy để Tạo Ra Tương Tác Hấp Dẫn với Khách Hàng
#sựkiệnngàyhômđây #trítuệnhântạo #họcmáy
Thương hiệu đang phải đối mặt với áp lực lớn khi xu hướng mua hàng của khách hàng thay đổi, nguồn lực ngân sách thu hẹp và yếu tố kinh tế tổng quát trở nên ngày càng phức tạp hơn. Để đáp ứng, nhiều công ty đang nắm vững ứng dụng mới của các công nghệ nổi tiếng như trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) để làm cho công ty của họ linh hoạt, cạnh tranh và phản ứng nhanh hơn. Các công nghệ này cung cấp những thông tin quan trọng về người mua hàng giúp các công ty hiểu rõ hơn về việc khách hàng sẽ mua hàng vào thời điểm nào, họ sẽ mua gì và khi nào họ sẽ tương tác. Theo cuộc khảo sát của Deloitte, 79% người đáp án đã triển khai ba hoặc nhiều công nghệ AI, tăng 15% so với năm trước. Khi mà AI và ML ngày càng trở nên phổ biến với dịch vụ truyền thống, những cái đã được chứng minh cho nhiều nhà lãnh đạo kinh doanh, mọi người dường như đều muốn thêm nhiều hơn. Để thúc đẩy việc áp dụng AI và ML, 3/5 doanh nghiệp dự định tăng chi tiêu cho quá trình chuyển đổi số vào cuối năm 2023. Tất nhiên, việc chỉ đơn giản là đổ tiền vào xu hướng công nghệ mới nhất không đảm bảo thành công kinh doanh. Chìa khóa nằm ở việc khai thác dữ liệu, tài nguyên phong phú và quý giá nhất của một công ty để tạo ra trực tiếp những giải pháp AI và ML ảnh hưởng đến các chỉ số KPI cốt lõi ở mức doanh nghiệp. Những hệ thống này có thể giúp các công ty đạt được hai mục tiêu cơ bản: tăng doanh thu và giảm chi phí tổng thể bằng cách tạo ra hiệu quả mới.
#1: Thu thập Dữ liệu Đúng và Thu thập Nó với Sự Đồng Ý
Nhiều công ty bị áp đảo bởi lượng, tốc độ và sự phức tạp của dữ liệu khách hàng mà họ thu thập. Họ không thể chuyển đổi dữ liệu thô này thành những tương tác mang tính hành động với khách hàng. Một cuộc khảo sát của các CIO và các nhà lãnh đạo IT cấp cao phát hiện ra rằng gần ba phần tư người đáp án nói rằng họ đang gặp khó khăn trong quản lý dữ liệu, và hầu hết các công ty đang vứt bỏ phần lớn, lên đến 90%, dữ liệu mà họ nhận được. Việc triển khai AI và ML hiệu quả dựa trên dữ liệu khách hàng chính xác, hành động và kịp thời, do đó các công ty phải tắt vòi bắn dữ liệu thay vào đó thu thập thông tin đúng vào thời điểm phù hợp để thông báo quyết định đúng đắn. Thương hiệu có thể tận dụng nhiều nguồn dữ liệu để thu thập thông tin này, bao gồm:
– Dữ liệu giao dịch từ thẻ tín dụng và các dịch vụ tài chính khác.
– Dữ liệu do khách hàng thu thập từ khảo sát, nghiên cứu và các nguồn khác liên quan đến người mua hàng.
– Dữ liệu về sự trung thành từ các sản phẩm và cơ hội khuyến mãi khác.
Cụ thể, tập trung vào khuyến khích khách hàng cung cấp 20% số liệu công cung cấp 80% giá trị. Những thương hiệu được định vị tốt nhất để nhận được dữ liệu có giá trị cao nhất sẽ thu được sự đồng ý của khách hàng trước khi thu thập dữ liệu, tận dụng việc thu thập dữ liệu minh bạch để tìm kiếm sự ủng hộ và xây dựng niềm tin. Kết quả của việc xây dựng niềm tin này có thể đến tận đáy đường biên. 84% người tiêu dùng cho biết họ có khả năng chia sẻ thông tin với các thương hiệu có các quy định và chính sách dữ liệu minh bạch, 77% cho biết nó ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ và 50% cho biết họ sẽ mua nhiều hơn từ các thương hiệu minh bạch. Tin nhắn cho các thương hiệu sáng tạo là đơn giản: có được sự chấp thuận rõ ràng từ cá nhân trước khi thu thập dữ liệu. Người dùng nên có thể chọn tham gia hoặc không tham gia một cách dễ dàng. Một số người tiêu dùng không thể không từ chối, nhưng những người còn lại, khi được chăm sóc đúng cách, trở thành nền tảng vững chắc cho các thương hiệu chất lượng.
#2: Tạo Một “Cái Nhìn Duy Nhất về Khách Hàng”
Tạo một “cái nhìn duy nhất về khách hàng” có nghĩa là hiểu rõ và đầy đủ nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng dựa trên tất cả dữ liệu và tương tác mà một công ty đã thu thập về họ. Điều này có thể được thực hiện thông qua cơ sở hạ tầng đa nền tảng cho phép doanh nghiệp lưu trữ, theo dõi và phân tích dữ liệu khách hàng từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như bán hàng, tiếp thị và dịch vụ khách hàng. Những nỗ lực nhằm tạo ra sự trao đổi giá trị này phải thu thập thông tin để hoàn thành nguyên tắc hướng dẫn 80/20, dựa trên việc tiếp cận tiến bộ để cung cấp một cái nhìn duy nhất về khách hàng trên tất cả các điểm tiếp xúc.
#3: Tạo Ra Tương Tác Thời Gian Thực
Tương tác thời gian thực có thể thúc đẩy người dùng mua hàng bằng cách cung cấp thông tin, những thông hiểu và khuyến mại cần thiết để chuyển đổi cơ hội thành bán hàng. Trong khi khách hàng mong đợi tương tác thời gian thực, siêu cá nhân, nhiều người dự đoán rằng các thương hiệu sẽ không thể giao hàng được. Một báo cáo về ngành cho thấy 44% khách mua hàng thuộc nhóm Gen Z và 43% khách mua hàng thuộc nhóm mãi mãi “dốt hơn dự kiến để hoàn thành một tương tác”. Trong năm 2023 và sau đó, thời gian trở thành một loại tiền tệ có giá trị. Các công ty có thể tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách triển khai giải pháp AI và ML để nâng cao hệ thống quản lý tương tác thời gian thực, tạo ra kết nối cảm xúc, xác định các vấn đề tiềm tàng và tối ưu hóa hành trình mua hàng. Nhiều thương hiệu vẫn dựa vào nội dung tĩnh để thu hút khách hàng. Các giải pháp AI và ML giúp các thương hiệu vượt qua giới hạn này, cung cấp tương tác cá nhân thời gian thực trên quy mô.
#4: Tạo Kinh Nghiệm Siêu Cá Nhân cho Khách Hàng
Một báo cáo của McKinsey & Company cho thấy 71% khách hàng mong đợi thương hiệu cung cấp kinh nghiệm siêu cá nhân, và hầu hết họ buồn khi không thể đáp ứng được. Dữ liệu khách hàng là yếu tố quan trọng để cá nhân hóa kinh nghiệm khách hàng, nhưng nhiều thương
Nguồn: https://readwrite.com/4-ways-brands-leverage-ai-and-ml-for-compelling-customer-interactions/
Brands are under immense pressure to advance and evolve as customer buying trends change, budgets shrink, and broad economic factors become increasingly complicated.
In response, many companies are turning to emerging applications of well-known technologies like artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) to make their companies more agile, competitive, and responsive.
These technologies provide powerful buyer insights that allow companies to understand better when customers will make a purchase, what they will buy, and when they will engage.
According to a Deloitte survey, 79 percent of respondents have fully deployed three or more AI technologies, a 15 percent year-over-year increase. As AI and ML technologies become more ubiquitous as mainstream services soar in popularity and serve as proof of concept for many business leaders, everyone seems to want more. To accelerate AI and ML adoption, three-fifths of businesses intend to increase spending on digital transformation by the end of 2023. Of course, simply throwing money at the latest tech trends doesn’t guarantee business success.
The key lies in leveraging data, a company’s most abundant and valuable resource, to directly enhance AI and ML solutions that impact core KPIs at the enterprise level. These systems can help companies achieve two foundational objectives: increase top-line revenue and reduce overall costs by enabling new efficiencies.
Here’s how leaders can leverage strategic applications of this technology to remain agile and create compelling customer interactions with impact in 2024 and beyond.
#1 Collect the Right Data & Collect it with Consent
Many companies are overwhelmed by the volume, velocity, and complexity of customer data they collect. They are unable to convert this raw data into actionable customer-facing interactions.
One survey of CIOs and senior IT leaders found that nearly three-quarters of respondents said they were struggling with data management, and most companies are discarding the vast majority—up to 90 percent—of the data they receive.
Effective AI and ML implementation is predicated on accurate, actionable, and timely customer data, so companies must turn off the firehose of information instead of collecting the correct information at the right time to inform the right decisions.
Brands can leverage several data sources to obtain this information, including:
- Transactional data from credit card and other financial services
- Customer-collected data from surveys, research, and other buyer-centric sources
- Loyalty data from product offerings and other promotional opportunities
Specifically, focus on incentivizing customers to provide 20 percent of the data that provides 80 percent of the value.
The brands best positioned to receive the highest value data will acquire customers’ consent before collecting data, capitalizing on transparent data collection practices to solicit support and build trust.
The results of building customer trust with this approach can reach all the way to the bottom line. Eighty-four percent of consumers say they are more likely to share information with brands with transparent data practices and policies, 77 percent say it impacts their purchases, and 50 percent say they will purchase more from transparent brands.
The message for innovative brands is simple: obtain explicit consent from individuals before collecting data. Users should be able to opt in or out easily. Some consumers will undoubtedly opt-out, but those that remain, when properly nurtured, become the backbone of solid brands.
#2 Compile a “Single View of the Customer”
Compiling a “single view of the customer” means having a complete and accurate understanding of a customer’s needs, preferences, and behaviors based on all the data and interactions a company has collected about them.
This can be achieved through multi-platform infrastructures that allow businesses to store, track, and analyze customer data from various sources, such as sales, marketing, and customer service.
Such efforts focusing on the value exchange must gather the information to complete the 80/20 guiding principle, which relies on progressive profiling to provide a single customer view across all touchpoints.
#3 Create Real-time Interactions
Real-time interactions can propel people through buying by delivering the information, insights, and promotion needed to convert leads into sales.
While customers expect real-time, hyper-personalized interactions, many anticipate that brands won’t be able to deliver. One industry report found that 44 percent of Gen Z shoppers and 43 percent of millennials “expended more effort than expected to complete an interaction.”
In 2023 and beyond, time is a valuable currency. Companies can increase conversions by deploying AI and ML solutions to power real-time interaction management systems that foster emotional connections, identify potential pain points, and optimize the buying journey.
Many brands continue to rely on static content to entice buyers. AI and ML solutions let brands move beyond this, delivering real-time, personalized interactions at scale.
#4: Create Hyper-Personalized Experiences for customers
A McKinsey & Company report found that 71 percent of consumers expect brands to provide personalized experiences, and most are disappointed when they don’t deliver.
Customer data is key to personalizing customer experiences, but many brands are overwhelmed by the firehose of information, making the sheer data volume and information sprawl an impediment to progress.
AI is making sense of this information and using it to generate targeted advertising content that empowers personalized experiences at scale.
Marketing, commerce, analytics and data, and merchandising can use AI in different ways to present targeted content to prospects and customers through lightboxes, promotional links, special offers and discounts, and platform onboarding efforts.
AI is moving brand marketing away from content repositories that present plausibly engaging content to consumers to an environment where analytics, profile information, and segmentation data can be used in real-time to create customer-centric, generative content that converts buyers.
In retail advertising as one example, AI allows advertisers to present advertising content with surgical precision in ways that we could only dream of five years ago.
Truly Data Driven
Leveraging AI and ML is becoming increasingly crucial for brands to maintain relevance in a digital-first world, to remain competitive, and to create compelling customer interactions. Businesses can increase top-line revenue and reduce costs by collecting the correct data, compiling a “single view of the customer,” and creating real-time interactions.
However, it’s important to note that simply investing in these technologies is not enough. The key is using data, a company’s most valuable resource, to impact core KPIs at the enterprise level directly. As AI and ML adoption continues to rise, companies implementing these strategies will be well-positioned to remain agile and stay ahead of the competition.
Featured Image Credit: Pixabay; Pexels; Thank you!
[ad_2]
