Điểm cốt yếu: Bất kỳ chiến lược chuyển đổi số có ứng dụng AI, công nghệ cung cấp những sự thấu hiểu có ý nghĩa, đều lấy sở thích, sức mua và lòng trung thành của khách hàng làm chất xúc tác, nhằm thúc đẩy các công ty thay đổi.

Chuyển đổi số hoặc cải thiện trải nghiệm của khách hàng cần phải là nền móng của các khoản đầu tư vào công nghệ mới hoặc quy trình kinh doanh. Bên cạnh việc chuyển đổi số hoàn toàn là một kỹ thuật, cấu trúc trừu tượng, bạn cần xem nó như một chiến lược bắt buộc để giữ chân khách hàng và thu hút những người mới. Những dự án chuyển đổi số thành công nhất sẽ được biết đến qua hàng trăm, hàng ngàn câu chuyện về khách hàng thành công. 

 

Dữ liệu càng tốt, kết quả phân tích hành vi khách hàng càng uy lực

Tại sao các câu chuyện của khách hàng và dữ liệu hỗ trợ họ là thực sự cần thiết cho sự thành công của các chiến lược chuyển đổi số? Bởi vì mọi người đều thích nghe doanh nghiệp kể một câu chuyện hay ho về khách hàng, cho thấy cách chuyển đổi số có thể khiến doanh nghiệp trở nên đồng cảm hơn, thấu hiểu được những vấn đề lớn nhất của khách hàng.

COVID-19 đang tạo ra những nghịch lý hoàn toàn mới cho các tổ chức trong các dự án chuyển đổi số. Ví dụ, các hệ thống liên lạc được con người phụ trách hiện nay cần được thay thế bằng dịch vụ tự phục vụ cá nhân, chúng có khả năng đáp ứng 24/7 với độ chính xác hoàn hảo. Đại dịch đang tạo ra những vấn đề về khách hàng hoàn toàn mới, cho nên, đã đến lúc phải sử dụng chuyển đổi số để giải quyết chúng. Điều này đòi hỏi phải có dữ liệu vững chắc và những hiểu biết dựa trên AI, và nếu dữ liệu và thông tin chi tiết càng tốt, thì kết quả phân tích hành vi khách hàng càng uy lực. Sau đây là mười cách AI có thể cải thiện tỷ lệ thành công của chuyển đổi số:


AI đang giúp xác định chính xác hơn các sở thích và nhu cầu của khách hàng, mang đến các chân dung khách hàng đúng đắn hơn, nhằm điều hướng các dự án chuyển đổi số ngay từ đầu. Các tổ chức có các sáng kiến ​​chuyển đổi số thành công nhất sẽ thấy được sự cải thiện nhanh chóng về tỷ lệ trung thành của khách hàng và sự hài lòng của khách hàng nhờ vào xác định đúng và rõ chân dung khách hàng. Khi ứng dụng AI để hiểu rõ hơn về khách hàng, thì chân dung khách hàng cần phải là nền tảng của bất kỳ sáng kiến ​​chuyển đổi số nào. Để phát triển chân dung khách hàng dựa vào các công nghệ AI tiên tiến, doanh nghiệp thường sẽ phải kết hợp sở thích thương hiệu, sự kiện và sản phẩm, dữ liệu vị trí, nội dung được xem, lịch sử giao dịch và hầu hết các tùy chọn kênh và truyền thông.

 

Các thuật toán dựa trên AI đang giúp tạo ra các mô hình xu hướng (propensity models) cá nhân, chúng cực kỳ hữu ích để dự đoán khách hàng nào sẽ hành động khi nhận được thông báo về ưu đãi theo gói hoặc theo giá. Theo định nghĩa, các mô hình xu hướng dựa vào các phân tích dự đoán, bao gồm học máy, để dự đoán xác suất khách hàng cụ thể sẽ hành động khi nhận được thông báo về ưu đãi theo gói hoặc theo giá, chiến dịch email hoặc sự kiện kêu gọi hành động (call-to-action) khác dẫn đến mua, bán hoặc bán chéo. Các mô hình xu hướng đã được chứng minh là vô cùng hiệu quả trong việc tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng và giảm các tiêu hao. 

 

Các khung (frameworks) chuyển đổi số lấy khách hàng làm trung tâm và dựa vào AI, đây là điều cần thiết cho một doanh nghiệp để tự làm mới lại họ ngày nay. Nhu cầu tiếp cận về chuyển đổi số một cách nhanh hơn, tập trung vào khách hàng hơn là nhu cầu lớn nhất từ trước tới nay. Doanh nghiệp kỹ thuật số tự trị (ADE) của BMC - nổi tiếng bởi ba đặc điểm về sự nhanh nhẹn, lấy khách hàng làm trọng tâm, các insight có thể hiện thực hóa (actionable insights) được điều khiển bởi AI và Machine Learning (ML) - có thể tiên liệu được cách tích hợp mọi khía cạnh của một tổ chức xung quanh khách hàng, bên cạnh việc cung cấp những sự thấu hiểu về AI.

 

Tận dụng những insight thu được từ AI, các tổ chức đang thiết kế lại cơ sở hạ tầng CNTT và tích hợp để họ có thể mở rộng quy mô trải nghiệm của khách hàng tốt hơn. Cơ sở hạ tầng CNTT cần linh hoạt nhanh chóng để đáp ứng sự thay đổi về sở thích của khách hàng, trong khi cung cấp quy mô để phát triển. Mỗi lĩnh vực của một thương hiệu, nhà bán lẻ hoặc chuỗi cung ứng của nhà sản xuất, từ quản trị ​​nhà cung cấp, quản trị chất lượng và tìm nguồn cung ứng chiến lược... đến sản xuất và đáp ứng cần phải được bố trí xoay quanh khách hàng. Các khung như Doanh nghiệp kỹ thuật số tự trị (Autonomous Digital Enterprise) của BMC là một ví dụ về mức độ thay đổi mà cơ sở hạ tầng CNTT có thể đạt được.

 

Các sáng kiến ​​chuyển đổi số thường bao gồm cả số hóa chuỗi cung ứng, cho phép việc thực hiện được đúng hạn dựa trên những insight thu được từ AI. Để có các chiến lược chuyển đổi số thành công, chuỗi cung ứng cần phải được thiết kế theo quy mô để vượt trội trong hiệu suất thời gian tung ra thị trường (time-to-market) và thời gian tiếp cận khách hàng (time-to-customer). 45% các tổ chức cho biết tốc độ nhanh hơn tới thị trường (faster speed to market) là mục tiêu chính của họ trong việc số hóa chuỗi cung ứng, bằng cách thêm vào AI và trí thông minh hướng máy học (machine learning-driven intelligence).

 

AI đang cách mạng hóa cách mà các tổ chức thực hiện chuyển đổi số chiến lược bảo mật của họ, bởi vì các mối đe dọa đối với danh tính của khách hàng và dữ liệu cá nhân đang liên tục sinh sôi nảy nở. Thật hiếm khi nghe thấy rằng bất kỳ chiến lược chuyển đổi số nào lại ưu tiên bảo mật. Khung ADE của BMC là một ngoại lệ vì nó nhận ra việc bảo mật danh tính của khách hàng là một phần cốt lõi trong việc mang lại trải nghiệm tích cực cho khách hàng. Các tổ chức đang chuyển sang khung bảo mật Zero Trust Security (ZTS) để bảo mật toàn bộ các mạng, điện toán đám mây và nền tảng tại chỗ (on-premise platform), hệ điều hành và ứng dụng trên toàn chuỗi cung ứng và mạng sản xuất của họ. 

 

Gartner dự đoán rằng vào năm 2025, các tổ chức dịch vụ khách hàng nhúng AI vào nền tảng trung tâm tương tác với khách hàng của họ sẽ tăng hiệu quả hoạt động lên 25%, đây thực sự là một cuộc cách mạng về chăm sóc khách hàng. Dịch vụ khách hàng thường là nơi mà các chiến lược chuyển đổi số thất bại, do thiếu dữ liệu theo ngữ cảnh thời gian thực và sự thấu hiểu. AI có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng và hiệu suất kênh, thông qua các trường hợp sử dụng khác nhau trong dịch vụ khách hàng. Amazon đã đi đầu trong việc sử dụng AI và học máy (machine learning) để quyết định khi nào một nhân vật khách hàng nhất định cần nói chuyện trực tiếp với một nhân viên. Các chiến lược có thể so sánh cũng có thể được tạo ra để cải thiện các Tác nhân thông minh (Intelligent Agents), Trợ lý cá nhân ảo (Virtual Personal Assistants), Chatbot và Ngôn ngữ tự nhiên (NLP). Ngoài ra còn có cơ hội để cải thiện quản trị tri ​​thức, khám phá nội dung và cải thiện dịch vụ tại chỗ (field service) về định tuyến và hỗ trợ. 

 

AI đang cải thiện tỷ lệ thành công về hiệu quả của chuyển đổi số trong các lĩnh vực tiếp thị và bán hàng, bằng cách điều chỉnh các quyết định mua hàng về đúng với các chiến dịch theo kênh, bên cạnh đó là việc hiểu tại sao các khách hàng này lại mua hàng, trong khi những người khác lại không mua. Tiếp thị đã được định hướng phân tích, với những tiến bộ nhanh chóng trong AI, lần đầu tiên, các nhà tiếp thị sẽ có thể tách biệt lý do tại sao và tại đâu mà chiến lược tiếp thị và bán hàng của họ thành công hay thất bại. Để định tính cho danh sách khách hàng và khách hàng tiềm năng tiếp theo, bằng cách sử dụng AI gồm các dữ liệu có liên quan từ các hệ thống CRM, các mô hình dự đoán, bao gồm chính AI, mà có thể dự đoán tốt hơn hồ sơ khách hàng lý tưởng.

 

Việc kiểm tra và theo dõi nguồn gốc được tăng cường bởi các thuật toán dự đoán dựa trên AI, hiện đang là điều bắt buộc trong thế giới hậu COVID-19, khi mà “trải nghiệm khách hàng tuyệt vời” ngày càng được xác định bởi tính minh bạch mà nó cung cấp. Bằng cách sử dụng AI trong việc theo dõi đơn hàng trên mỗi nhà cung cấp, cửa hàng phân phối, kênh thương mại điện, dự đoán về điều kiện phân bổ và tình trạng cạn hàng... ta có thể tránh được tình trạng hết và thiếu hụt hàng tại các cửa hàng ngay sau khi đối mặt với sự trỗi dậy của COVID-19. Kiểm tra và theo dõi dựa trên AI là vô cùng hữu ích trong việc phát hiện sự thiếu hiệu quả của quá trình làm chậm thời gian tung ra thị trường (time-to-market) và thời gian tiếp cận khách hàng (time-to-customer), tất cả đều vì mục đích nâng cao trải nghiệm khách hàng.

 

AI cũng đang tác động đến các nỗ lực chuyển đổi số nhằm cải thiện sản xuất bằng cách giảm tới 20% chi phí chuyển đổi của nhà sản xuất, với mức giảm tới 70% chi phí do tăng năng suất lao động. BCG nhận thấy rằng các nhà sản xuất sẽ có thể tạo ra doanh số bán hàng bổ sung bằng cách sử dụng AI để phát triển và sản xuất các sản phẩm sáng tạo phù hợp với khách hàng cụ thể, thêm vào đó là đáp ứng yêu cầu của họ trong thời gian ngắn hơn rất nhiều. 

 

Tạm kết 

Dù sức mạnh của AI và ML (bắt nguồn từ sức mạnh của dữ liệu) là rất to lớn và chứa đựng tiềm năng vô vàn để phát triển doanh nghiệp hay sự nghiệp cá nhân của bạn. Nhưng biết ứng dụng chúng đúng cách không phải là điều dễ dàng đối với tất cả mọi người, đặc biệt khi bạn chưa có cơ hội sở hữu và xử lý một nguồn big data thực thụ trong dự án của mình. 

Hãy đăng ký tham dự ngay Tech Meetup: DATA HUB IN DIGITAL TRANSFORMATION để được giao lưu, học hỏi từ các chuyên gia công nghệ hàng đầu đến từ FPT Software các biến cơn ác mộng dữ liệu thành chìa khóa vàng dẫn đến thành công. 

 

VietnamWorks InTECH
Theo Forbes

TẠO TÀI KHOẢN MỚI: XEM FULL “1 TÁCH CODEFEE” - NHẬN SLOT TƯ VẤN CV TỪ CHUYÊN GIA - CƠ HỘI RINH VỀ VOUCHER 200K