Ứng dụng công nghệ AI mang đến trải nghiệm đột phá cho khách hàng
Internet of Thing

Ứng dụng công nghệ AI mang đến trải nghiệm đột phá cho khách hàng

Với khả năng phục vụ khách hàng trong thời gian thực và cung cấp thông tin chuyên sâu về khách hàng, Trí tuệ nhân tạo đang được áp dụng trong ngành bán lẻ để nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Vai trò của trải nghiệm khách hàng đối với doanh nghiệp bán lẻ

Một nghiên cứu của Walker cho thấy, vào cuối năm 2020 (1), trải nghiệm của khách hàng sẽ vượt qua giá cả và chất lượng sản phẩm trong nhiệm vụ phát triển khách hàng mới và giữ chân khách hàng trung thành cho doanh nghiệp. Hiểu rõ và tập trung vào trải nghiệm của khách hàng là bước cơ bản đầu tiên và quan trọng nhất để mỗi doanh nghiệp nâng cao trải nghiệm khách hàng. Thông qua sự trợ giúp của công nghệ AI, nhà bán lẻ có thể phục vụ khách hàng một cách nhanh nhất, đồng thời mang đến sự hài lòng cho khách hàng.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng nhờ ứng dụng công nghệ AI

Cụm từ AI không còn xa lạ trong những năm gần đây. AI là viết tắt của Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo). Công nghệ AI được hiểu là trí tuệ của máy tính được tạo ra bởi con người. Trí tuệ nhân tạo có thể tư duy, suy nghĩ, học hỏi như trí tuệ con người, đồng thời có thể xử lý dữ liệu ở mức rộng lớn hơn, hệ thống hơn và nhanh hơn con người. Với những ưu điểm đó, công nghệ AI đang được ứng dụng trong ngành bán lẻ nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng trên nhiều phương diện.

Phục vụ khách hàng một cách nhanh nhất có thể

Cách doanh nghiệp đưa công nghệ AI vào hoạt động kinh doanh

Rất nhiều công ty đã tích hợp chatbot và trợ lý ảo trên website và app điện thoại của mình. Các trợ lý giải đáp những thắc mắc phổ biến và không quá phức tạp của khách hàng. Khách hàng có thể tiết kiệm được thời gian và nhanh chóng được đáp ứng yêu cầu, do chatbot/trợ lý ảo luôn trả lời ngay lập tức mà ko phải chờ đến lượt như khi làm việc với các tổng đài viên.

Đồng thời khách hàng sẽ được phục vụ 24/7 vào bất cứ khung giờ nào mà họ cần, thông tin nhận được chính xác và thống nhất hơn bởi AI làm việc bất kể giờ giấc và tốc độ tìm kiếm thông tin nhanh hơn nhiều so với con người.

Chatbot sử dụng công nghệ AI
Chatbot sử dụng công nghệ AI
Ví dụ thực tiễn về ứng dụng AI của doanh nghiệp

Các nhà bán lẻ có thể sử dụng AI để hỗ trợ thông tin cho khách hàng tại cửa hàng hoặc hỗ trợ giúp các ứng dụng đặt hàng và thanh toán một cách thông minh nhằm tối ưu hóa thời gian giao hàng:

LoweBot là một ví dụ về robot tự động được sử dụng trong việc cải thiện dịch vụ khách hàng tại cửa hàng, giúp giái đáp thông tin khách hàng hoặc chỉ dẫn khách hàng đến quầy sản phẩm họ đang kiếm một cách nhanh chóng bằng cách ra lệnh bằng lời nói hoặc cảm biến.

Starbucks đã cho ra mắt ứng dụng di động My Starbucks Barista cho phép khách hàng đặt hàng và thanh toán bằng cách nhắn tin hoặc trò chuyện với một barista ảo và nhận hàng tại cửa hàng gần nhất mà không cần xếp hàng. Công nghệ AI được tích hợp trong ứng dụng giúp xử lý các đơn hàng nhanh chóng, đồng thời theo dõi các sản phẩm mà khách hàng đã mua, từ đó gợi ý cho khách hàng các đề xuất về sản phẩm bổ sung, tặng các ưu đãi giảm giá theo đúng sở thích của họ dựa trên lịch sử mua hàng.

Nhờ vậy, trải nghiệm của khách hàng với Starbucks được nâng cao, họ được phục vụ nhanh hơn, thuận tiện hơn với những gợi ý về sản phẩm phù hợp nhất.

Cá nhân hoá trải nghiệm khách hàng

Cảm xúc khi mua hàng là một trong các yếu tố quan trọng nhất giúp thu hút khách hàng mới và gia tăng lòng trung thành của khách hàng cũ. Có tới 70% khách hàng cá nhân và 82% (2) khách hàng doanh nghiệp nói rằng trải nghiệm được cá nhân hóa ảnh hưởng đến lòng trung thành của họ. Điều này cho thấy vai trò quan trọng của cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Nhận thấy sự cần thiết này, các doanh nghiệp bán lẻ cũng đã và đang ứng dụng việc cá nhân hoá trong công việc kinh doanh của mình.

Ngày nay, người tiêu dùng đang dần không cần tìm kiếm sản phẩm phù hợp với mình, mà các nhà bán lẻ sẽ gợi ý trực tiếp theo thói quen tìm kiếm, mua hàng của khách. Có thể thực hiện như vậy là do AI đã phân tích toàn bộ lịch sử tương tác, giao dịch của khách hàng trên tất cả các kênh cũng như chủ động đưa ra các câu hỏi, nhận phản hồi để dự đoán thói quen, sở thích của khách hàng và đưa ra gợi ý cho họ.

Có thể dễ dàng nhận thấy các ví dụ xung quanh như video ưa thích được gợi ý trên Youtube, bản nhạc ưa thích được đề xuất trên Spotify, sản phẩm mà khách hàng vừa tìm kiếm ngay lập tức được quảng cáo hiển thị trên Facebook hoặc các website mà khách hàng xem sau đó.

Khách hàng cũng có thể nhận được những email về đúng những sản phẩm họ cần, dựa vào những dữ liệu mà họ để lại trong quá trình tương tác trên mạng xã hội và các trang tìm kiếm. Theo nghiên cứu của Request Metric (3), 80% các email tiếp thị được cá nhân hóa có hiệu quả hơn so với các email được gửi hàng loạt. Như vậy việc cá nhân hóa email tiếp thị thông qua AI giúp tiết kiệm thời gian và nguồn lực cho doanh nghiệp đồng thời mang đến giá trị hơn cho khách hàng.

Nhà bán lẻ cải thiện trải nghiệm tìm kiếm hay lựa chọn sản phẩm phù hợp trên ứng dụng của khách hàng tích hợp AI. Ví dụ như Asos đã đưa vào sử dụng chức năng tìm kiếm bằng hình ảnh trên ứng dụng di động, cho phép người dùng tải lên hình người mặc trang phục và tìm kiếm những sản phẩm tương tự. Hệ thống của Asos sẽ tự động phân tích và tìm kiếm từ cơ sở dữ liệu quần áo trong hệ thống để đề xuất các mặt hàng liên quan cho khách hàng.

Công nghệ AI đối với tương lai ngành bán lẻ 

Sự phát triển của công nghệ vẫn đang tiếp tục làm thay đổi bộ mặt của ngành bán lẻ. Nhu cầu khách hàng ngày càng cao cùng với thị hiếu liên tục thay đổi và các lựa chọn nhà cung cấp ngày càng phong phú đòi hỏi các nhà bán lẻ không ngừng nỗ lực để đem đến những trải nghiệm mới và khác biệt cho khách hàng.

Để đáp ứng được những sự chuyển biến không ngừng này, việc vận dụng trí tuệ thông minh nhân tạo AI trong việc tiếp tục khai thác và tận dụng các dữ liệu mà khách hàng tạo ra sẽ giúp doanh nghiệp đem đến những cách thức phục vụ tốt nhất cho khách hàng của mình.

 

Nguồn tham khảo
(1) Walker. 2013. Customer 2020.
(2) Salesforce. 2017. Customers’ expectations in age of the customer.
(3) Demand Metric. 2016. Content Marketing Revolution: The age of hyper-personalization and Automation.

Nghiên cứu nổi bật
01. Chiến lược “Vận hành xuất sắc” trong ngành logistics 02. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe 03. Ngành hàng không cất cánh chuyển đổi số 04. Xu hướng chuyển đổi xanh trong ngành vận tải hành khách (Kỳ 01)
Đăng kí theo dõi ngay!
Cập nhật những xu hướng và phân tích mới nhất về chuyển đổi số với các bản tin điện tử của FPT Digital.


    Tìm hiểu về chuyển đổi số cho doanh nghiệp
    Xác nhận