Ngày nay, việc đáp ứng mong đợi của khách hàng không còn là đủ nữa. Để phát triển mạnh, các doanh nghiệp phải vượt qua những kỳ vọng này và tận dụng AI lấy khách hàng làm trung tâm là chìa khóa để đạt được mục tiêu này.

Việc tích hợp AI vào quản lý quan hệ khách hàng (CRM) giúp tăng cường các chiến lược bán thêm và bán chéo, cho phép doanh nghiệp phân tích dữ liệu khách hàng rộng rãi để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa.

Hãy tiếp tục đọc để khám phá cách AI lấy khách hàng làm trung tâm nâng cao các chiến lược CRM, cung cấp thông tin chi tiết được cá nhân hóa và đưa ra quyết định theo thời gian thực, đồng thời cuối cùng mang lại hành trình hài lòng hơn cho khách hàng.

Tận dụng AI để hiểu rõ hơn về khách hàng

AI có thể tiết lộ các mô hình và xu hướng vô giá bằng cách phân tích lượng dữ liệu khổng lồ. Nó cho phép bạn hiểu xu hướng, thói quen và sở thích của khách hàng.

Trước khi thảo luận về cách AI có thể tăng cường quản lý quan hệ khách hàng, hãy cùng tìm hiểu cách thuật toán AI phân tích hành vi và dữ liệu của khách hàng.

Cách thuật toán AI phân tích hành vi của khách hàng

AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp phân tích hành vi của người tiêu dùng và thay đổi cách người tiêu dùng tương tác với các công ty.

Có nhiều công cụ khác nhau mà chủ doanh nghiệp có thể sử dụng để xử lý dữ liệu khách hàng bằng AI, nhưng nhìn chung, đây là cách quy trình hoạt động:

• Thu thập dữ liệu: Nền tảng thương mại điện tử thu thập dữ liệu rộng rãi về tương tác của khách hàng, bao gồm lịch sử duyệt web, hành vi mua hàng, sản phẩm đã xem, khảo sát sản phẩm, thời gian dành cho các trang và thông tin nhân khẩu học. Kết hợp Phản hồi của khách hàng Việc đưa vào bộ sưu tập dữ liệu này sẽ làm phong phú thêm sự hiểu biết của AI về sự hài lòng của khách hàng và kỳ vọng về dịch vụ.
• Triển khai thuật toán AI: Các thuật toán AI xử lý và phân tích lượng dữ liệu dồi dào này. Học máy trong bán hàng, chẳng hạn như hệ thống lọc cộng tác hoặc đề xuất dựa trên nội dung, được sử dụng để xác định các mô hình và mối tương quan giữa các hành vi của khách hàng.
• Nhận dạng mẫu: Các thuật toán AI xác định các mẫu, chẳng hạn như các kết hợp sản phẩm phổ biến thường được mua cùng nhau (các mẫu bán kèm) hoặc các sản phẩm thường được khách hàng xem trước khi mua (biểu thị sở thích).
• Đề xuất được cá nhân hóa: Công cụ đề xuất do AI điều khiển tận dụng những hiểu biết này. Khi khách hàng truy cập nền tảng, các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa sẽ được tạo theo thời gian thực dựa trên lịch sử duyệt web, các giao dịch mua trước đây và hành vi tương tự của người dùng.
• Học hỏi và cải tiến liên tục: Các thuật toán AI liên tục học hỏi từ dữ liệu đầu vào mới và tương tác của khách hàng. Khi thu thập được nhiều dữ liệu hơn, các mô hình sẽ phát triển và tinh chỉnh các đề xuất của chúng, đảm bảo chúng vẫn phù hợp và chính xác.

Các công cụ phân tích dự đoán tinh vi như Thống kê SPSS của IBM, Alterx và Azure Machine Learning của Microsoft xử lý dữ liệu này, xác định các mẫu, mối tương quan và xu hướng cho biết các hành vi hoặc nhu cầu tiềm năng trong tương lai.

Dựa trên phân tích, các mô hình dự đoán được phát triển để dự báo hành vi hoặc nhu cầu có thể xảy ra của khách hàng. Các mô hình này sử dụng thuật toán thống kê để dự đoán kết quả, chẳng hạn như khả năng khách hàng thực hiện một giao dịch mua nhất định, xác suất rời bỏ hoặc danh mục sản phẩm ưa thích.

Các công cụ dựa trên AI hàng đầu để hợp lý hóa quy trình kinh doanh
Tìm hiểu thêm

Chiến lược bán thêm và bán kèm được ứng dụng AI

Các chiến lược bán hàng gia tăng sử dụng AI tận dụng trí tuệ nhân tạo để nâng cao doanh số bán hàng bằng cách khuyến khích khách hàng mua các sản phẩm hoặc dịch vụ bổ sung hoặc nâng cấp.

Dưới đây là tổng quan về các chiến thuật bán hàng nâng cao dựa trên AI:

Đề xuất và tùy chỉnh sản phẩm được hỗ trợ bởi AI

Lập hồ sơ khách hàng dựa trên AI là nền tảng của chiến lược tiếp thị hiện đại, sử dụng các thuật toán nâng cao để tạo hồ sơ chi tiết và năng động của từng khách hàng.

Bằng cách thu thập và phân tích nhiều loại dữ liệu khách hàng—chẳng hạn như lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web, nhân khẩu học và tương tác với doanh nghiệp—AI sẽ xác định chính xác các mô hình hành vi, sở thích và đặc điểm cá nhân riêng biệt.

Điều này cho phép người bán đưa ra các đề xuất sản phẩm phù hợp dựa trên hành vi và sở thích của từng khách hàng để đề xuất các sản phẩm bổ sung hoặc nâng cấp.

Ví dụ: thuật toán AI của Amazon phân tích dữ liệu khách hàng rộng rãi, bao gồm lịch sử duyệt web, các mặt hàng đã xem, các mặt hàng đã mua và truy vấn tìm kiếm.

Đề xuất “Khách hàng đã mua sản phẩm này cũng đã mua” trên Amazon

Dựa trên phân tích này, công cụ đề xuất của Amazon sử dụng các mô hình máy học để dự đoán và đề xuất các sản phẩm phù hợp với sở thích và sở thích của từng khách hàng.

Khi khách hàng khám phá một sản phẩm cụ thể, AI của Amazon sẽ tạo ra các đề xuất “Thường xuyên mua cùng nhau” hoặc “Khách hàng đã mua sản phẩm này cũng đã mua”, giới thiệu các sản phẩm bổ sung hoặc nâng cấp. Những đề xuất này khuyến khích khách hàng cân nhắc mua thêm ngoài lựa chọn ban đầu của họ—và đề xuất các mặt hàng mà họ có thể quan tâm.

Khi khách hàng tương tác với nền tảng, AI sẽ liên tục học hỏi từ hành vi của họ và cải tiến các đề xuất của nó. Hệ thống thích ứng với sở thích cá nhân, đảm bảo các đề xuất ngày càng chính xác và phù hợp.

Một ví dụ về cách Amazon tận dụng dữ liệu sở thích của người dùng để tạo đề xuất sản phẩm. (Nguồn: tham gia lại)

Các đề xuất sản phẩm dựa trên AI của Amazon góp phần đáng kể vào thành công của nền tảng trong việc bán thêm. Khách hàng có xu hướng khám phá và có khả năng mua thêm sản phẩm, tăng doanh thu và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Nhân tiện, nếu bạn bán hàng trực tuyến với Ecwid by Lightspeed, bạn có thể hiển thị các sản phẩm liên quan với phần “Bạn cũng có thể thích” xuất hiện trên trang chi tiết sản phẩm và khi thanh toán.

Chiến lược định giá linh hoạt và tối ưu hóa ưu đãi

AI hỗ trợ các chiến lược định giá linh hoạt bằng cách phân tích xu hướng thị trường, giá của đối thủ cạnh tranh và hành vi của khách hàng trong thời gian thực. Điều này cho phép doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược định giá để bán thêm, đưa ra các khoản giảm giá được cá nhân hóa hoặc các ưu đãi đi kèm phù hợp với khách hàng cá nhân.

Uber, dịch vụ gọi xe, sử dụng phương pháp định giá linh hoạt do AI điều khiển, được gọi là “tăng giá,” để tối ưu hóa chiến lược định giá dựa trên nhu cầu, nguồn cung theo thời gian thực và các yếu tố khác.

Đây là cách Uber thực hiện chiến lược định giá linh hoạt của họ với sự trợ giúp của AI.

Thuật toán AI của Uber liên tục phân tích dữ liệu theo thời gian thực, bao gồm các yếu tố như nhu cầu đi xe, điều kiện giao thông, thời tiết, thời gian trong ngày và hành vi lịch sử của người lái xe.

Dựa trên phân tích này, AI của Uber sẽ điều chỉnh giá vé một cách linh hoạt. Trong thời gian cao điểm hoặc nhu cầu cao, giá tăng đột biến được kích hoạt, tăng giá vé để khuyến khích nhiều tài xế có mặt hơn, đảm bảo đón khách nhanh hơn và đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng.

Ngoài ra, Uber có thể cung cấp các khoản giảm giá hoặc khuyến mãi được cá nhân hóa cho từng hành khách dựa trên lịch sử chuyến đi, tần suất sử dụng hoặc các dịp cụ thể của họ. Ví dụ: các chương trình khuyến mãi có mục tiêu có thể được cung cấp cho người dùng thường xuyên hoặc trong thời gian nhu cầu thấp để khuyến khích nhiều chuyến đi hơn.

Những chiến lược này tối đa hóa thu nhập cho người lái xe và khuyến khích người đi xe tiếp tục sử dụng chúng.

Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Bằng cách tận dụng AI trong CRM, doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm của khách hàng thông qua các dịch vụ được cá nhân hóa.

Ví dụ: Spotify sử dụng thuật toán AI để phân tích sở thích, thói quen nghe nhạc và dữ liệu lịch sử của người dùng để tạo danh sách phát, đề xuất và danh sách kết hợp hàng ngày được cá nhân hóa cho mỗi người dùng.

Ví dụ về danh sách phát được cá nhân hóa của Spotify

Cách tiếp cận được cá nhân hóa này nâng cao trải nghiệm người dùng tổng thể bằng cách điều chỉnh âm nhạc theo sở thích riêng của từng người nghe, khiến thời gian nghe và khám phá âm nhạc mới theo sở thích của họ trở nên thú vị hơn.

Chiến thuật bán kèm

Chiến thuật bán chéo được tích hợp vào hệ thống CRM được tăng cường AI tận dụng trí tuệ nhân tạo để xác định và tận dụng các cơ hội cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ bổ sung cho khách hàng phù hợp với hành vi mua hàng của khách hàng.

Ví dụ: Netflix điều chỉnh hiệu quả các chiến dịch tiếp thị của mình để bán chéo bằng cách giới thiệu phim truyền hình dài tập hoặc phim cho người dùng dựa trên lịch sử xem của họ.

Netflix đưa ra đề xuất dựa trên lịch sử xem của người dùng

Nếu người dùng thích xem các chương trình khoa học viễn tưởng, thuật toán của Netflix sẽ đề xuất nội dung tương tự hoặc quảng bá loạt phim mới phát hành thuộc thể loại đó, khuyến khích người dùng khám phá và xem nhiều nội dung hơn.

Tăng cường hơn nữa những nỗ lực tiếp thị được cá nhân hóa này, chatbot AI cung cấp các khuyến nghị ngay lập tức, được cá nhân hóa cho khách hàng. Điều này không chỉ cải thiện trải nghiệm mua sắm mà còn tăng đáng kể cơ hội bán hàng bằng cách biến mọi tương tác của khách hàng thành cơ hội tiếp thị và bán hàng gia tăng có mục tiêu.

Ví dụ về Hệ thống CRM nâng cao AI

Việc tích hợp các chiến thuật bán hàng gia tăng vào các hệ thống CRM được tăng cường AI bao gồm việc tận dụng các phân tích dự đoán để xác định các cơ hội bán hàng gia tăng lý tưởng. Hệ thống CRM do AI điều khiển sẽ nhắc nhở đại diện bán hàng các đề xuất bán thêm có liên quan trong quá trình tương tác với khách hàng, nâng cao cơ hội bán thêm thành công.

Phân tích Einstein của Salesforce

Salesforce, nền tảng CRM hàng đầu, kết hợp các công cụ hỗ trợ AI như Einstein Analytics để hỗ trợ đại diện bán hàng xác định và tận dụng các cơ hội bán hàng gia tăng trong quá trình tương tác với khách hàng.

Salesforce's Phân tích Einstein tận dụng phân tích dự đoán để phân tích các tập dữ liệu khổng lồ trong CRM. Nó đánh giá dữ liệu khách hàng, lịch sử mua hàng, tương tác và các thông tin liên quan khác để dự đoán các cơ hội bán hàng tiềm năng.

Einstein Analytics phát hiện các mô hình gợi ý về cơ hội bán hàng gia tăng. Ví dụ: việc phát hiện mức sử dụng sản phẩm tăng lên có thể báo hiệu sự quan tâm đến các bản nâng cấp hoặc tiện ích bổ sung.

Hệ thống AI của Salesforce cũng cung cấp cho đại diện bán hàng những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Nó đưa ra các đề xuất bán thêm và các điểm thảo luận dựa trên các cơ hội được xác định.

Đại diện bán hàng tận dụng các đề xuất dựa trên AI để tùy chỉnh cuộc trò chuyện, giải quyết nhu cầu của khách hàng bằng các ưu đãi bán thêm phù hợp. Ví dụ: họ có thể đề xuất đăng ký nâng cấp hoặc các tính năng bổ sung dựa trên thói quen sử dụng.

Nhân tiện, nếu bạn bán hàng trực tuyến với Ecwid, bạn có thể kết nối cửa hàng trực tuyến của bạn với Salesforce thông qua Zapier. Bằng cách này, khách hàng mới sẽ được tạo tự động trong Salesforce từ các đơn đặt hàng Ecwid mới.

Cá nhân hóa Amazon

Amazon Personalize, một dịch vụ máy học do Amazon cung cấp, được thiết kế để giải quyết những thách thức thường gặp trong việc tạo đề xuất được cá nhân hóa, bao gồm các vấn đề với dữ liệu người dùng mới, xu hướng phổ biến và ý định ngày càng phát triển của người dùng.

Không giống như các công cụ đề xuất truyền thống, Cá nhân hóa Amazon vượt trội trong các tình huống có dữ liệu người dùng hạn chế hoặc đang phát triển. Điều này đặc biệt có lợi cho việc xác định các cơ hội bán thêm, ngay cả với người dùng mới hoặc khi sở thích của người dùng thay đổi theo thời gian.

Một số công ty nổi tiếng như Domino's, Subway và Yamaha đã nhận ra tầm quan trọng của AI trong việc hiểu và phục vụ nhu cầu của khách hàng.

Cách điều chỉnh chiến dịch tiếp thị để bán thêm và bán kèm

Bạn có thể điều chỉnh các chiến dịch tiếp thị để bán thêm và bán chéo với sự trợ giúp của các phương pháp tiếp cận chiến lược ngay cả khi bạn không sử dụng các công cụ hỗ trợ AI.

Để có kết quả tốt nhất, bạn cần dữ liệu khách hàng và thông điệp được nhắm mục tiêu. Đây là một sự cố của quá trình:

Thực hiện phân khúc khách hàng

Sử dụng dữ liệu CRM để phân khúc khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng, sở thích và hành vi của họ. Phân loại họ thành các nhóm có mô hình hoặc sở thích mua hàng tương tự.

Nếu bạn bán hàng trực tuyến với Ecwid, bạn có thể xem, tìm và chỉnh sửa tất cả thông tin khách hàng bạn cần trên khách hàng trang. Từ đó, bạn có thể lọc cơ sở khách hàng của mình bằng cách sử dụng nhiều tham số khác nhau và xuất phân khúc để hoạt động với phân khúc đó trong một dịch vụ khác (ví dụ: để gửi email được nhắm mục tiêu qua dịch vụ email mà bạn chọn.)

Trang Khách hàng trong Ecwid cũng cung cấp quyền truy cập vào lịch sử đặt hàng của khách hàng, tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình phân khúc. Bằng cách hiểu thói quen và sở thích mua hàng của khách hàng, bạn có thể điều chỉnh thông điệp của mình cho phù hợp với từng phân khúc một cách hiệu quả hơn.

Trang Khách hàng trong quản trị viên Ecwid

Xác định cơ hội

Phân tích lịch sử mua hàng và dữ liệu hành vi để xác định cơ hội bán thêm và bán chéo. Xác định sản phẩm hoặc dịch vụ nào bổ sung cho các giao dịch mua trước đó hoặc phù hợp với sở thích của khách hàng.

Ví dụ: khi bán hàng trực tuyến thông qua Ecwid, bạn có tùy chọn định cấu hình email tiếp thị tự động trưng bày các sản phẩm liên quan hoặc sản phẩm bán chạy nhất.

Sản phẩm liên quan trong email xác nhận đơn hàng

Đưa ra đề xuất được cá nhân hóa

Tạo đề xuất được cá nhân hóa dựa trên phân khúc khách hàng. Sử dụng thuật toán AI để đề xuất các sản phẩm liên quan hoặc nâng cấp trong tài liệu tiếp thị, Bản tin emailhoặc trên một trang web. Ví dụ: phần “Thường xuyên mua cùng nhau” hoặc “Bạn cũng có thể thích” của Amazon.

Phấn đấu cho tin nhắn được nhắm mục tiêu

Tạo thông điệp có mục tiêu làm nổi bật giá trị của các sản phẩm hoặc dịch vụ bổ sung. Trình bày cách cung cấp bổ sung nâng cao trải nghiệm của khách hàng hoặc giải quyết một vấn đề cụ thể.

Để có một thông điệp thực sự được tối ưu hóa, hãy xem xét dịch nội dung để tạo được tiếng vang hiệu quả với nhiều đối tượng và ngôn ngữ khác nhau.

Cung cấp ưu đãi hoặc gói

Cung cấp các ưu đãi như giảm giá, ưu đãi đi kèm hoặc phần thưởng dành cho khách hàng thân thiết để khuyến khích khách hàng khám phá các dịch vụ bổ sung. Làm cho đề xuất giá trị hấp dẫn và rõ ràng.

Với Ecwid by Lightspeed, bạn có thể bán các gói sản phẩm với sự trợ giúp của Gói sản phẩm bán thêm và bán chéo, Gói sản phẩmvà BOGO ứng dụng.

Áp dụng phương pháp tiếp cận đa kênh

Thực hiện chiến lược tiếp thị đa kênh để tiếp cận khách hàng thông qua nhiều điểm tiếp xúc khác nhau. Sử dụng email, nội dung mạng xã hội, cửa sổ bật lên trên trang web và đề xuất nền tảng được cá nhân hóa.

Tiết lộ sức mạnh của các đề xuất được cá nhân hóa

Trong bối cảnh năng động của quan hệ khách hàng, các đề xuất được cá nhân hóa và hoạt động tiếp thị có mục tiêu đóng vai trò là trụ cột của sự thành công. Bằng cách tận dụng dữ liệu CRM, bạn có thể mở khóa tiềm năng cho các chiến dịch bán thêm và bán chéo phù hợp.

Khi được điều chỉnh một cách tinh tế, những chiến lược này sẽ tạo được tiếng vang với khách hàng cá nhân, thúc đẩy sự tương tác, tăng doanh số bán hàng và nuôi dưỡng lòng trung thành với thương hiệu.

Nắm bắt những hiểu biết sâu sắc từ hệ thống CRM của bạn, tạo các chiến dịch tùy chỉnh và xem việc đáp ứng các sở thích và nhu cầu riêng của khách hàng có thể mang lại hiệu quả kỳ diệu như thế nào.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://www.ecwid.com/blog/customer-centric-ai-how-ai-can-improve-upselling-and-cross-selling.html