Tận dụng công nghệ kế tiếp cho trải nghiệm khách hàng mới

Tận dụng công nghệ kế tiếp cho trải nghiệm khách hàng mới

Để đảm bảo cho một sự phối hợp suôn sẻ, các nhà tiếp thị thế hệ kế tiếp phải có kiến thức về công nghệ, đặc biệt là những công nghệ giúp nâng cao hoạt động tiếp thị. Một nhóm công nghệ mà các nhà tiếp thị thường áp dụng được gọi là công nghệ tiếp thị (martech). Có bảy trường hợp sử dụng phổ biến của martech trên hành trình khách hàng. 

Quảng cáo 

Quảng cáo là một cách tiếp cận để truyền đạt thông điệp thương hiệu đến đối tượng đại chúng mục tiêu thông qua nhiều phương tiện truyền thông trả phí. Trong một thế giới mà sự tập trung chú ý ngày càng khan hiếm, quảng cáo có thể bị coi là sự xâm phạm. Mức độ liên quan là rất quan trọng. Vì vậy, trường hợp sử dụng phổ biến nhất của công nghệ trong quảng cáo là để nhóm đối tượng mục tiêu. Doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hiệu quả bằng cách tìm đúng phân khúc, điều sẽ nâng cao mức độ phù hợp của quảng cáo với đối tượng. 

Công nghệ cũng giúp nhà tiếp thị tạo ra các mô tả chính xác về phân khúc đối tượng hoặc còn gọi là chân dung khách hàng, giúp cho việc tạo quảng cáo tốt hơn. Vì không có mẫu số chung trong hoạt động quảng cáo, AI có khả năng nhanh chóng tạo ra nhiều mẫu quảng cáo sáng tạo với sự kết hợp khác nhau giữa câu chữ và hình ảnh. Hoạt động này còn được gọi là sáng tạo động và rất cần thiết cho các mục đích cá nhân hóa.

Việc cá nhân hóa không chỉ giới hạn ở thông điệp quảng cáo mà còn áp dụng cho cả việc đặt vị trí quảng cáo trên các phương tiện truyền thông. Quảng cáo theo ngữ cảnh cho phép quảng cáo tự động xuất hiện vào đúng thời điểm trên đúng phương tiện truyền thông phù hợp với đối tượng mục tiêu. Ví dụ, một quảng cáo xe hơi có thể xuất hiện trên màn hình của người dùng đang tìm hiểu về chiếc xe tiếp theo sẽ mua trên một trang web đánh giá. Vì thông điệp quảng cáo được điều chỉnh phù hợp với lĩnh vực quan tâm tại thời điểm đó của khách hàng nên hình thức quảng cáo này thường có tỷ lệ phản hồi tốt hơn (xem Chương 10). 

Cuối cùng, một ứng dụng quan trọng khác của công nghệ trong quảng cáo chính là việc mua quảng cáo tự động. Một nền tảng quảng cáo tự động cho phép nhà quảng cáo tự động hóa việc mua và quản lý các vị trí quảng cáo trả phí. Vì đây là việc mua hợp nhất với công nghệ đặt giá thầu tự động nên quảng cáo tự động đã được chứng minh là có lợi cho việc tối ưu hóa chi phí 

Tiếp thị nội dung

Tiếp thị nội dung đã trở thành một từ khóa thời thượng trong những năm gần đây và được ca ngợi như một giải pháp thay thế tinh tế cho quảng cáo trong nền kinh tế số. Nội dung được coi là ít mang tính xâm phạm hơn quảng cáo. Nó là sự kết hợp của giải trí, giáo dục và cảm hứng để thu hút sự chú ý mà không cần phải bán hàng cứng rắn. Một nguyên tắc nền tảng của tiếp thị nội dung là xác định rõ nhóm đối tượng mục tiêu để nhà tiếp thị có thể thiết kế nội dung thủ vị, phù hợp và hữu ích. Vì vậy, việc nhằm đối tượng mục tiêu thậm chí còn quan trọng hơn trong hoạt động tiếp thị nội dung 

Công cụ phân tích rất hữu ích cho việc theo dõi và phân tích nhu cầu và sở thích của đối tượng mục tiêu. Nó cho phép các nhà tiếp thị nội dung tạo và tổng hợp các bài báo, video, đồ họa thông tin (infographic) và các nội dung khác mà đối tượng mục tiêu có khả năng tiêu thụ nhất. Ai cũng cho phép tự động hóa quá trình tốn nhiều công sức này

Với phân tích dự đoán, các nhà tiếp thị nội dung thậm chí có thể hình dung từng hành trình khách hàng trên trang web của mình. Vì vậy, thay vì hiển thị nội dung tính dựa trên một hành trình định trước, nhà tiếp thị có thể cung cấp các nội dung động. Nói cách khác, mỗi khách truy cập vào trang web sẽ thấy những nội dung khác nhau tùy thuộc vào hành vi và sở thích trong quá khứ của họ. Nó cho phép các nhà tiếp thị nội dung dẫn dắt khách hàng suốt hành trình mua hàng của họ. Bằng cách này, tỷ lệ chuyển đổi từ khách truy cập thành người mua có thể được nâng cao đáng kể, kéo theo hiệu suất được tối ưu hóa. Amazon và Netflix đều cung cấp những nội dung được cá nhân hóa để hướng người dùng đến gần hơn các hành động mà họ mong đợi. 

Tiếp thị trực tiếp 

Tiếp thị trực tiếp là chiến thuật thiên hơn về việc nhắm mục tiêu để bán sản phẩm và dịch vụ. Trái ngược với quảng cáo trên phương tiện truyền thông đại chúng, tiếp thị trực tiếp là việc truyền tải những ưu đãi bán hàng được cá nhân hóa thông qua các phương tiện trung gian, tiêu biểu là qua thư và thư điện tử. Trong hầu hết các trường hợp, khách hàng tiềm năng đăng ký thông tin với kênh tiếp thị trực tiếp để được nhận các thông tin khuyến mãi và cập nhật mới nhất, còn được gọi là tiếp thị đồng tình (permission marketing). 

Thông điệp của tiếp thị trực tiếp phải mang tính cá nhân để không bị coi là thư rác. Vì vậy, nội dung thông điệp cần được điều chỉnh cho phù hợp với từng người nhận cụ thể với sự hỗ trợ của AI. Nhưng có lẽ trường hợp sử dụng quan trọng nhất của tiếp thị trực tiếp là hệ thống giới thiệu sản phẩm, hiện là yếu tố quan trọng hàng ngày trong hoạt động thương mại điện tử. Với hệ thống này, nhà tiếp thị có thể dự đoán sản phẩm nào mà khách hàng có nhiều khả năng mua nhất dựa trên lịch sử mua hàng để đề xuất các ưu đãi phù hợp. Vì việc cá nhân hóa các ưu đãi là rất quan trọng và khối lượng công việc này cũng có thể rất lớn nên đòi hỏi tiếp thị trực tiếp bắt buộc phải áp dụng quy trình tự động để đảm bảo hiệu quả. 

Và vì các ưu đãi được cá nhân hóa này luôn có lời kêu gọi hành động cụ thể nên thành công của chiến dịch có thể được dự đoán và đo lường thông qua việc phân tích tỷ lệ chuyển đổi. Vì vậy, việc áp dụng công nghệ cũng có thể có lợi cho việc dự báo và phân tích chiến dịch. Việc theo dõi liên tục các phản hồi sẽ giúp cải thiện thuật toán qua thời gian. 

Quản lý quan hệ khách hàng trong bán hàng (CRM bán hàng)

Trong bộ phận bán hàng, công nghệ tự động hóa có thể giúp tiết kiệm chi phí đáng kể cũng như tạo điều kiện cho việc mở rộng quy mô. Một số phần của quy trình quản lý khách hàng tiềm năng, cụ thể là phần đấu của phễu bán hàng, có thể được phân công cho chatbot. Với chatbot, hoạt động thu hút khách hàng tiềm năng có thể mang tính chất trò chuyện và sử dụng các hình thức ít trang trọng hơn. Bản chất có thể lập trình được của hoạt động đánh giá chất lượng khách hàng tiềm năng giúp cho chatbot là giải pháp lý tưởng để thực hiện quá trình này. Một số chatbot tiên tiến có cũng có thể tự động hóa quy trình nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng – hoặc phần giữa của phễu bán hàng – bảng cách trả lời các câu hỏi của khách hàng tiềm năng và cung cấp thông tin phù hợp với ngữ cảnh một cách thông minh. 

Công nghệ tiếp thị cũng đã phát triển trong lĩnh vực quản lý tài khoản khách hàng. Trong ngành dọc này, nhân viên bán hàng dành nhiều thời gian cho các hoạt động không bán hàng và công việc hành chính. Với CRM bán hàng, thông tin tài khoản khách hàng bao gồm lịch sử liên hệ, các cơ hội bán hàng được tổ chức tự động, cho phép lực lượng bán hàng tập trung vào các hoạt động bán hàng thực sự. Dữ liệu không lỗ được thu thập trong suốt quá trình quản lý khách hàng tiềm năng sẽ trang bị cho đội ngũ bán hàng là con người những thông tin phù hợp để thực hiện các giao dịch. 

Dự báo cũng là một vấn đề đối với nhiều doanh nghiệp vì hầu hết nhân viên bán hàng dựa vào trực giác để đánh giá mỗi khách hàng tiềm năng. Vấn đề nằm ở chỗ mỗi nhân viên bán hàng có một chất lượng trực giác khác nhau, khiến cho dự báo tổng thể không chính xác. Phân tích dự đoán sẽ giúp đội ngũ bán hàng đưa ra dự báo chính xác hơn và cho phép họ ưu tiên các cơ hội bán hàng tốt hơn. 

Kênh phân phối 

Công nghệ kế tiếp cũng có nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong việc cải thiện kênh phân phối. Phố biển nhất, đặc biệt sau khi đại dịch Covid – 19 bùng phát, là các tương tác không tiếp xúc của tuyến đấu tại các điểm bán lẻ. Ngoài việc giảm chi phí, các giao diện tự phục vụ và robot tuyến đầu được ưa thích hơn cho những tương tác đơn giản như giao dịch ngân hàng, đặt món ăn và làm thủ tục tại sân bay. Đại dịch bùng phát cuối cùng cũng có thể thúc đẩy việc giao hàng bằng phương tiện bay không người lái cất cánh. Ở Trung Quốc, JD.com đã trở thành công ty đầu tiên giao hàng bằng phương tiện bay không người lái đến các vùng sâu vùng xa trong suốt thời gian phong tỏa. 

Công nghệ tiên tiến cũng có thể đảm bảo cho một trải nghiệm khách hàng xuyên suốt. Các nhà bán lẻ cũng nằm trong số những doanh nghiệp đầu tiên thử nghiệm với cảm biến. Amazon, trong công cuộc tiếp tục mở rộng sự hiện diện vật lý, của mình đã thử các hệ thống thanh toán bằng sinh trắc học tại nhiều địa điểm của Whole Foods. Ở Trung Quốc, khách hàng có thể thanh toán tại các điểm bán lẻ bằng cách đứng trước quầy thu ngân được trang bị thiết bị nhận dạng khuôn mặt liên kết với Alipay hoặc WeChat Pay.

Việc ứng dụng loT cũng trở nên phổ biến hơn. Trong các cửa hàng thông minh được trang bị cảm biến, việc đi lại của khách hàng có thể được phân tích và do đó có thể dễ dàng lập bản đồ hành trình thực tế của khách hàng. Nhờ đó, các nhà bán lẻ có thể điều chỉnh cách sắp xếp gian hàng để nâng cao trải nghiệm. Với IoT, các nhà bán lẻ cũng có thể xác định chính xác vị trí của từng khách hàng tại bất kỳ thời điểm nào, việc này cho phép triển khai hoạt động tiếp thị dựa trên vị trí chính xác ở từng mỗi lối đi và kệ hàng. 

Với sự kết hợp của nhiều loại hình công nghệ kể tiếp, các doanh nghiệp trong lĩnh vực kênh phân phối có thể cho phép khách hàng trải nghiệm ảo trước khi mua sắm. Ví dụ, thực tế tăng cường (AR) và tìm kiếm bằng giọng nói đã được sử dụng để làm nổi bật tính năng sản phẩm và điều hướng trong cửa hàng tại Sam’s Club. Thực tế ảo (VR) giúp khách hàng có thể duyệt qua các cửa hàng bán lẻ mà không cần phải đến đó. Ví dụ, Prada là thương hiệu cao cấp đầu tiên sử dụng VR để thay thế trải nghiệm bán lẻ trong thời kỳ đại dịch. 

Sản phẩm và dịch vụ 

Công nghệ tiếp thị không chỉ có giá trị trong việc cải thiện tương tác khách hàng mà còn nâng cao các sản phẩm và dịch vụ cốt lõi. Xu hướng mua sắm trực tuyến và cá nhân hóa làm bùng nổ khái niệm tùy biến đại chúng và đồng sáng tạo. Mỗi người đều muốn sản phẩm được làm riêng cho mình với tên viết tắt, lựa chọn màu sắc và kích có phù hợp với số đo cơ thể. Từ Gillette cho đến Levi’s hay Mercedes Benz, các doanh nghiệp đều đang mở rộng dòng sản phẩm của mình bằng cách cung cấp các tùy chọn tùy biến. 

Định giá linh hoạt cũng nên được áp dụng để phù hợp với khả năng tùy biến rộng lớn. Trong lĩnh vực kinh doanh dịch vụ, vai trò của định giá tùy biến càng rõ ràng hơn. Các doanh nghiệp bảo hiểm cung cấp tùy chọn phạm vi bảo hiểm phù hợp với nhu cầu của từng khách hàng cá nhân, được thể hiện quá mức phí chi trả. Các hãng hàng không có thể xác định giá dựa trên nhiều biến số, không chỉ những thông tin chung như mức nhu cầu hiện tại và sự cạnh tranh của tuyến bay mà còn dựa trên giá trị suốt đời của khách hàng. Công nghệ cũng hỗ trợ mô hình kinh doanh “mọi thứ như một dịch vụ” thay cho các giao dịch giá trị lớn như trước đây, ví dụ phần mềm doanh nghiệp hoặc xe hơi. 

Phân tích dự đoán cũng có thể hữu ích cho việc phát triển sản phẩm. Doanh nghiệp có thể đánh giá rủi ro của các kế hoạch hiện tại và ước tính sự chấp nhận của thị trường. Ví dụ, PepsiCo đã sử dụng số liệu do Black Swan cung cấp để phân tích xu hướng các cuộc trò chuyện về đồ uống và dự đoán những sản phẩm nào sắp ra mắt có khả năng thành công cao nhất (xem Chương 9).

Quản lý quan hệ khách hàng trong dịch vụ  (CRM dịch vụ)

Việc ứng dụng chatbot không chỉ phổ biến trong việc quản lý phễu bán hàng mà còn để trả lời các truy vấn về dịch vụ. Với một chatbot, doanh nghiệp có thể cung cấp khả năng truy cập dịch vụ khách hàng 24/7 và đưa ra các giải pháp chung ngay lập tức, điều này rất quan trọng trong thế giới số. Doanh nghiệp cũng có thể đảm bảo tính nhất quán và tích hợp tốt hơn xuyên suốt nhiều kênh như trang web, phương tiện truyền thông xã hội và ứng dụng di động. Nhưng quan trọng nhất là chatbot giúp làm giảm khối lượng công việc của nhân viên dịch vụ trong các tác vụ đơn giản. 

Đối với các truy vấn phức tạp hơn, chatbot có thể chuyển vụ việc cho các nhân viên dịch vụ khách hàng một cách xuyên suốt. Việc tích hợp với cơ sở dữ liệu CRM có thể nâng cao đáng kể hiệu suất của nhân viên dịch vụ bằng cách cung cấp cho họ danh sách các tương tác trong quá khứ và những thông tin liên quan khác của khách hàng. Sau đó, nhân viên dịch vụ có thể xác định giải pháp tốt nhất cho các vấn đề của khách hàng. 

Một trường hợp sử dụng quan trọng khác là giúp doanh nghiệp phát hiện việc khách hàng rời bỏ. Doanh nghiệp hiện đã sử dụng công cụ lắng nghe mạng xã hội để theo dõi và đo lường tình cảm của khách hàng trực tuyến. Nhưng với một công cụ phân tích dự đoán được tích hợp trong nền tảng lắng nghe mạng xã hội, doanh nghiệp cũng có thể dự đoán khả năng khách hàng rồi bỏ họ và có biện pháp ngăn chặn

Không nghi ngờ gì nữa, doanh nghiệp phải tận dụng tối đa công nghệ tiếp thị. Tuy nhiên, câu hỏi lớn đối với các nhà lãnh đạo doanh nghiệp là làm thế nào xác định công nghệ cần triển khai vì không phải tất cả đều phù hợp với chiến lược tổng thể của công ty. Thách thức kế tiếp là tích hợp các trường hợp sử dụng khác nhau vào một trải nghiệm khách hàng xuyên suốt và liền mạch (xem Bảng 7.4). Một điều chắc chắn là với công nghệ, nhà tiếp thị sẽ để phần khoa học của tiếp thị cho máy móc và tập trung vào phần nghệ thuật.

Nguồn: Trích dẫn sách Marketing 5.0 – Công nghệ vị nhân sinh

Mình là Đình Trung, rất vui được chia sẻ cùng bạn. Bạn có thể kết nối với mình trên kênh Tiktok Đình Trung nhé