Cá nhân hóa sự trung thành trên kênh

Trước tiên, chúng tôi xây dựng một chương trình độc đáo phù hợp với nhu cầu và sở thích của khách hàng mục tiêu, một cách tiếp cận thường được biết đến trong kinh tế học hành vi là “sự phù hợp riêng biệt”. Việc tùy chỉnh cá nhân này giúp khách hàng cảm thấy như mình có lợi thế khi theo đuổi những phần thưởng và lợi ích tối đa. Điều này khuyến khích họ tiếp tục sử dụng chương trình.

Từ đó, chúng tôi sẽ từng bước tạo thêm các lớp. Tại nền móng, cả cấu trúc quy tắc chính của chương trình và lịch trình tích điểm nên được xây dựng dựa trên các đặc điểm mua sắm riêng biệt của khách hàng. Chẳng hạn, việc thưởng cho khách hàng vì sự tiến bộ qua từng năm sẽ mang lại hiệu quả cao hơn nhiều so với thưởng theo mục tiêu trung bình hoặc cùng một tiêu chuẩn cho tất cả.

Tiếp theo, các chương trình khuyến mãi nên nhắm tới và khơi gợi dựa trên “hành động tốt nhất tiếp theo” cho từng khách hàng cụ thể. Ví dụ, nhắm mục tiêu khuyến mãi dựa trên những khoảng trống trong lịch sử mua hàng của khách hoặc các sản phẩm bổ trợ liên quan đến mua sắm ban đầu. Cuối cùng, nội dung và các thông điệp nên được định hướng và kích hoạt dựa trên thông tin cá nhân cụ thể của khách hàng.

Hiểu rằng cá nhân hóa là yếu tố then chốt cho sự thành công của một chương trình, không có gì ngạc nhiên khi nhiều người hiện nay quan tâm đến việc khám phá trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa và tự động hóa những yếu tố của cá nhân hóa trong các chiến dịch lòng trung thành. Tuy nhiên, vì AI dựa vào dữ liệu khách hàng, nhiều công ty vẫn chưa sẵn sàng để sử dụng hiệu quả công nghệ này. Điều này đặc biệt đúng trong lĩnh vực lòng trung thành qua các kênh. Tin vui là vẫn có những lựa chọn khác để bạn có thể bắt đầu và tạo dựng con đường tiếp cận AI.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang được áp dụng theo nhiều cách khác nhau, vậy nên điều quan trọng là chúng ta cần hiểu rõ rằng AI mà chúng ta đang nói ở đây là việc áp dụng các phân tích máy tính tiên tiến, sử dụng các kỹ thuật mô phỏng trí thông minh con người để diễn giải dữ liệu, xác định kết quả, học tập từ những tương tác trước đó và thực hiện các hành động. Với khả năng mở rộng ở mức độ lớn và nhanh chóng đơn giản hóa những biến số phức tạp thành các định dạng dễ hiểu và có thể áp dụng, AI chính là công cụ lý tưởng để tạo ra sự cá nhân hóa nhanh chóng và chính xác.

Dưới đây là một ví dụ về chương trình khách hàng thân thiết dành cho chủ nhà hàng được tài trợ bởi một công ty dịch vụ ẩm thực, cho thấy cách tích hợp trí tuệ nhân tạo vào chương trình này. Trong trường hợp này, AI sẽ xác định “động thái tốt nhất tiếp theo” hoặc khuyến mãi phù hợp nhất cho từng nhà hàng, dựa trên việc xem xét nhiều yếu tố khác nhau:

• Dữ liệu cá nhân cho từng khách hàng bao gồm lịch sử mua sắm, phần trăm chi tiêu của ví tiền, quy mô doanh nghiệp, tiềm năng mua hàng, giai đoạn trong vòng đời khách hàng và vị trí địa lý.
  
• Dữ liệu sản phẩm chi tiết như ma trận gợi ý mua thêm, mối quan hệ giữa các sản phẩm bổ sung, yếu tố theo mùa và thời tiết, cùng với lợi nhuận sản phẩm.
  
• Thông tin về hành vi của những khách hàng tương tự.

Về cơ bản, AI sẽ xác định khuyến mãi hoàn hảo cho từng khách hàng – sản phẩm tuyệt vời nhất với khích lệ hấp dẫn nhất vào thời điểm lý tưởng nhất – dựa trên vô vàn yếu tố khác nhau.

Hãy khám phá những lựa chọn trên con đường dẫn đến trí tuệ nhân tạo. Marketing mục tiêu và cá nhân hóa có thể được thực hiện ở nhiều cấp độ khác nhau, từ việc gần như không có dữ liệu, đến khai thác một lượng dữ liệu vừa phải, cho đến những ứng dụng phức tạp bắt đầu với nguồn dữ liệu phong phú. Với hàng ngàn tổ hợp có thể, những lựa chọn này có thể khiến bất kỳ nhà marketing nào cũng cảm thấy choáng ngợp.

Con đường khám phá trí tuệ nhân tạo

Cấp độ 1: Dữ liệu từ người dùng chủ động cung cấp

Trong những tình huống thiếu dữ liệu về khách hàng, việc cá nhân hóa vẫn hoàn toàn khả thi thông qua chiến lược dữ liệu do khách hàng chủ động cung cấp: đó là dữ liệu mà khách hàng tự nguyện chia sẻ. Trong trường hợp này, chúng tôi tạo cơ hội để khách hàng bày tỏ sở thích ngay từ sớm. Chẳng hạn, khách hàng có thể chọn từ một loạt các tùy chọn hoặc chia sẻ sở thích của mình. Lấy ví dụ về lòng trung thành tại nhà hàng, nhà cung cấp dịch vụ ăn uống có thể mời khách hàng đăng ký nhận các chương trình khuyến mại cụ thể hoặc nội dung họ quan tâm, hoặc hoàn thành một khảo sát về đặc điểm, sở thích và mối quan tâm. Những dữ liệu thu thập được sẽ trở thành nền tảng cho các chiến dịch marketing cá nhân hóa trong tương lai.

Cấp độ 2: Khám phá hoặc lấy dữ liệu

Khi bạn có một cơ sở dữ liệu khách hàng, việc trích xuất dữ liệu trở thành cách dễ nhất để cá nhân hóa trải nghiệm. Ở cấp độ cơ bản nhất, một nhà phân tích sẽ thủ công xác định và chọn lựa nhóm đối tượng mục tiêu dựa trên hành vi mong muốn. Sau khi phương pháp thủ công này được chứng minh hiệu quả, quy trình có thể được tự động hóa. Một kỹ sư phần mềm hoặc nhà phân tích sẽ viết mã để chạy theo yêu cầu nhằm xác định và chọn lựa nhóm đối tượng mục tiêu. Với việc tự động hóa, trích xuất dữ liệu trở nên dễ mở rộng. Chi phí giảm đi. Tốc độ tung sản phẩm ra thị trường nhanh hơn. Thêm vào đó, số lượng các kết hợp giữa đầu vào (đối tượng mục tiêu) và đầu ra (hành vi mong muốn) có thể được tăng lên.

Trong ví dụ về lòng trung thành của khách hàng với nhà hàng, dịch vụ ẩm thực sẽ chọn một món ăn để quảng bá rồi xác định những khách hàng chưa mua món đó. Họ cũng có thể chọn các món ăn kết hợp, sau đó kết nối với những khách hàng đã mua một món nhưng chưa thử món kia.

Cấp độ 3: Phát triển ứng dụng truyền thống

Phát triển ứng dụng truyền thống thường liên quan đến việc tạo ra các thuật toán (tập hợp các quy tắc) để phân tích nhiều điểm dữ liệu, từ đó xác định đối tượng mục tiêu phù hợp với những hành vi mong muốn theo các tiêu chí đã định trước. Mỗi tình huống và kết quả tiềm năng đều được lên kế hoạch, phát triển và tính toán trong mã nguồn. Và mọi thay đổi hay bổ sung cho quá trình đều phải được con người thêm thủ công dưới dạng các điểm dữ liệu hoặc mã nguồn bổ sung. Việc phát triển ứng dụng truyền thống cũng có thể bao gồm việc phát triển một mô hình dự đoán, nơi một nhà phân tích tận dụng khai phá dữ liệu và phân tích thống kê để tiết lộ các mẫu và xu hướng. Những hiểu biết này sau đó được sử dụng để dự đoán hành vi và kết quả trong tương lai.

Trong ví dụ về chương trình khách hàng thân thiết tại nhà hàng của chúng tôi, nhà cung cấp dịch vụ ăn uống tận dụng thuật toán và mô hình dự đoán để tăng đáng kể số lượng biến đầu vào và các lựa chọn kết quả. Kết quả cuối cùng sẽ chỉ ra hành động tốt nhất tiếp theo cho từng phân khúc hoặc khách hàng. Cần lưu ý rằng, kết quả không nhất thiết phải là một chương trình khuyến mãi. Cách tiếp cận tương tự cũng có thể được sử dụng để nhận diện những khách hàng có nguy cơ rời đi, từ đó kích hoạt chiến dịch giành lại hoặc giữ chân khách hàng.

Một vài ví dụ về thông tin đầu vào và kết quả đầu ra là:

Nhập liệu:

• Dữ liệu giao dịch của khách hàng
• Đặc điểm khách hàng
• Thông tin hồ sơ khách hàng
• Hoạt động thu hút khách hàng hoặc sự thiếu vắng hoạt động
• Đặc điểm của khách hàng tương đồng và lý tưởng
• Đặc điểm khách hàng gắn liền với khả năng giữ chân và rời bỏ
• Đặc điểm sản phẩm và mối quan hệ
• Các yếu tố địa lý như sự thay đổi mùa và những kiểu thời tiết

Kết quả:

• Hành vi cụ thể hoặc chuỗi các hành vi
• Ưu đãi tuyệt vời nhất
• Thời điểm hoàn hảo

Cấp độ 4: Trí tuệ nhân tạo

Đến thời điểm này, chúng ta đã chạm đến bước cuối cùng trong hành trình: AI. Trong AI, chúng ta sử dụng khả năng nhắm trúng đích và cá nhân hóa thông qua nhánh dự đoán của AI thay vì nhánh tạo sinh. AI dự đoán sử dụng học máy để đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu lịch sử, trong khi AI tạo sinh sử dụng học máy để tạo ra nội dung như văn bản, hình ảnh, và âm thanh từ các mô hình ngôn ngữ lớn. Các mô hình AI dự đoán tìm kiếm các mẫu, phát triển thông tin chi tiết, và phân tích dữ liệu để tiên đoán sự kiện trong tương lai. Độ chính xác của AI dự đoán phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu mà mô hình được huấn luyện. Qua quá trình thử nghiệm và điều chỉnh, thuật toán ngày càng trở nên tốt hơn trong việc dự báo tương lai.¹

Những điều cần cân nhắc về dữ liệu

Như đã đề cập trước đây, dữ liệu đóng vai trò nền tảng trong việc nhắm mục tiêu và cá nhân hóa, bất kể bạn đang ở đâu trên hành trình này. Có rất nhiều yếu tố cần cân nhắc khi bạn đánh giá mức độ sẵn sàng và xây dựng chiến lược của mình:

Khi bạn tiến xa hơn trên thang đo, số lượng, độ phức tạp và chi tiết của các biến số trong việc nhắm mục tiêu và cá nhân hóa có thể tăng lên đáng kể. Bạn cũng có thể tăng cường độ kịp thời của việc triển khai lên đến mức thời gian thực. Tuy nhiên, việc duy trì dữ liệu sạch sẽ, đảm bảo tính chính xác và quản lý dữ liệu trở nên quan trọng hơn nhiều bởi vì có ít kiểm tra bằng tay và tác động tiêu cực tiềm tàng có thể tăng lên theo cấp số nhân.

---

Nguồn:

1. Smith, Robert F. “Generative AI vs. Predictive AI: Distinguishing the Difference.” (2024)