AI CẢI THIỆN TRẢI NGHIỆM KHÁCH HÀNG: GIẢI PHÁP ĐỘT PHÁ CHO DOANH NGHIỆP

Trong thời đại công nghệ số, AI trở thành công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Từ việc phân tích dữ liệu, cá nhân hóa dịch vụ đến tự động hóa chăm sóc khách hàng, AI mang lại giải pháp hiệu quả giúp doanh nghiệp nâng cao sự hài lòng và giữ chân khách hàng lâu dài. Hãy cùng Trường doanh nhân HBR tìm hiểu AI cải thiện trải nghiệm khách hàng trong bài viết này.

1. Giới thiệu về AI và tầm quan trọng trong cải thiện trải nghiệm khách hàng

Trong bối cảnh người tiêu dùng ngày càng kỳ vọng vào sự nhanh chóng, cá nhân hóa và nhất quán, trải nghiệm khách hàng (Customer Experience – CX) không còn là lợi thế tạm thời mà trở thành yếu tố sống còn. Một khảo sát từ PwC cho thấy: 86% khách hàng sẵn sàng chi nhiều hơn để nhận được trải nghiệm tốt hơn.

Cùng với sự phát triển của công nghệ, Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nổi lên như một giải pháp giúp doanh nghiệp vượt qua giới hạn truyền thống trong chăm sóc khách hàng. AI có khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, dự đoán nhu cầu khách hàng và tự động hóa các tác vụ chăm sóc khách hàng, từ đó cải thiện trải nghiệm người dùng một cách đáng kể. 

Sự tích hợp AI không chỉ giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí mà còn nâng cao hiệu quả dịch vụ, khiến khách hàng cảm thấy được phục vụ tận tâm và nhanh chóng.

2. Các vấn đề doanh nghiệp thường gặp phải trong việc chăm sóc khách hàng

Mặc dù việc chăm sóc khách hàng là yếu tố quan trọng trong việc giữ chân khách hàng, nhưng nhiều doanh nghiệp vẫn gặp phải các vấn đề sau:

• Tốc độ phản hồi chậm: Trong thời đại công nghệ, khách hàng không còn kiên nhẫn chờ đợi lâu để nhận được sự phản hồi. Việc chăm sóc khách hàng truyền thống với các phương pháp thủ công dễ gây trì hoãn và làm giảm sự hài lòng của khách hàng.
• Thiếu cá nhân hóa: Các chiến lược chăm sóc khách hàng truyền thống không đủ mạnh để cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng, dẫn đến sự thiếu gắn kết và giảm lòng trung thành.
• Chi phí cao cho việc duy trì nhân sự chăm sóc khách hàng: Khi doanh nghiệp có quy mô lớn hoặc hoạt động trên nhiều kênh, việc duy trì đội ngũ nhân viên chăm sóc khách hàng có thể rất tốn kém và gây áp lực cho ngân sách.
• Thiếu đồng nhất trong giao tiếp: Các kênh chăm sóc khách hàng (email, điện thoại, mạng xã hội) không được tích hợp tốt, khiến khách hàng phải lặp lại yêu cầu nhiều lần.
• Phân tích dữ liệu khách hàng chưa hiệu quả: Doanh nghiệp không thể tận dụng hết tiềm năng từ dữ liệu khách hàng mà họ thu thập được, khiến việc dự đoán nhu cầu và hành vi khách hàng trở nên khó khăn

3. Lợi ích AI mang lại cho doanh nghiệp và khách hàng

Đối với doanh nghiệp, AI không chỉ giúp nâng cao hiệu quả vận hành mà còn tạo ra những cơ hội tăng trưởng bền vững. Cùng với đó, khách hàng cũng nhận được lợi ích từ việc ứng dụng AI, bởi nó mang đến trải nghiệm được cá nhân hóa và tối ưu hơn. Dưới đây là những lợi ích cụ thể: 

1 - Thấu hiểu khách hàng sâu hơn, nhanh hơn

AI giúp doanh nghiệp khai thác insight khách hàng từ các nguồn dữ liệu khổng lồ như: hành vi duyệt web, tương tác trên mạng xã hội, email, CRM, thậm chí cả giọng nói và cảm xúc. Nhờ đó, doanh nghiệp:

• Dễ dàng xác định nhu cầu, mối quan tâm và điểm đau (pain points) của từng nhóm khách hàng.
• Rút ngắn thời gian ra quyết định trong việc thiết kế sản phẩm, chiến dịch hoặc cải tiến dịch vụ.

Ví dụ: AI có thể dự đoán khách hàng nào có nguy cơ rời bỏ dịch vụ để doanh nghiệp kịp thời hành động giữ chân.

2 - Cá nhân hóa trải nghiệm ở quy mô lớn

Trong khi cá nhân hóa thủ công là bất khả thi với hàng ngàn khách hàng, AI lại có khả năng:

• Tự động tạo nội dung phù hợp với từng cá nhân: từ tiêu đề email đến gợi ý sản phẩm.
• Phân phối đúng thông điệp vào đúng thời điểm trên đúng kênh tương tác.
• Đảm bảo hành trình khách hàng luôn liền mạch và đồng bộ giữa các điểm chạm (omnichannel).

Kết quả là: khách hàng cảm thấy được “thấu hiểu” và có xu hướng gắn bó hơn.

3 - Tự động hóa và nâng cao hiệu quả chăm sóc khách hàng

AI giúp doanh nghiệp giảm tải cho đội ngũ CSKH thông qua:

• Chatbot AI phản hồi nhanh chóng, 24/7, xử lý hàng trăm yêu cầu cùng lúc.
• Voice AI hỗ trợ tổng đài thông minh, ghi nhận cảm xúc, tự động phân loại và chuyển hướng cuộc gọi.
• Phân tích nội dung khiếu nại, phản hồi giúp CSKH đưa ra phương án xử lý tối ưu.

Lợi ích: Giảm thời gian chờ đợi, tăng mức độ hài lòng và tiết kiệm chi phí vận hành.

4 - Dự đoán và đáp ứng nhu cầu khách hàng tương lai

AI không chỉ xử lý dữ liệu hiện tại mà còn dự báo hành vi tương lai của khách hàng thông qua mô hình học máy (machine learning):

• Dự đoán khả năng mua lại, thời điểm cần hỗ trợ, sản phẩm phù hợp tiếp theo.
• Đề xuất chương trình chăm sóc phù hợp với từng giai đoạn vòng đời khách hàng (Customer Lifecycle).

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể chủ động chăm sóc trước khi khách hàng lên tiếng.

5 - Tăng giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value – CLV)

Bằng cách nâng cao trải nghiệm và thấu hiểu sâu hơn nhu cầu khách hàng, AI giúp:

• Gia tăng mức độ hài lòng, từ đó thúc đẩy mua lại nhiều lần và giới thiệu thương hiệu.
• Xây dựng mối quan hệ lâu dài, biến khách hàng thành người ủng hộ trung thành.

4. Giải pháp ứng dụng AI cải thiện trải nghiệm khách hàng 

Dưới đây là các giải pháp ứng dụng AI cụ thể giúp doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm khách hàng, từ việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, đến việc cá nhân hóa hành trình khách hàng, tự động hóa chăm sóc khách hàng, và phân tích cảm xúc khách hàng.

4.1. Phân tích dữ liệu khách hàng đa kênh (Omnichannel Analytics)

AI có khả năng thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều kênh khác nhau, như website, mạng xã hội, email và hệ thống CRM. Điều này cho phép doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về hành vi và nhu cầu của khách hàng trên nhiều nền tảng, từ đó tối ưu hóa các chiến lược marketing và chăm sóc khách hàng.

Ứng dụng cụ thể:

• Thu thập dữ liệu từ đa kênh: AI sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để thu thập thông tin từ các kênh trực tuyến khác nhau. Ví dụ, dữ liệu từ website có thể giúp doanh nghiệp hiểu được các sản phẩm khách hàng quan tâm, trong khi dữ liệu từ mạng xã hội cung cấp cái nhìn về cảm xúc và thái độ của khách hàng đối với thương hiệu.
• Gợi ý sản phẩm/dịch vụ theo hành vi: Dựa trên hành vi của khách hàng trên các nền tảng, AI có thể đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp. Ví dụ, các hệ thống gợi ý sản phẩm như của Amazon hoặc Netflix sử dụng AI để đề xuất những sản phẩm/dịch vụ phù hợp với khách hàng dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua sắm của họ.
• Dự đoán nhu cầu trong tương lai (Predictive Analytics): AI có thể phân tích hành vi khách hàng trong quá khứ để dự đoán các nhu cầu trong tương lai. Ví dụ, các công cụ như Salesforce Einstein sử dụng AI để dự đoán khi nào khách hàng có thể sẵn sàng mua sản phẩm, giúp doanh nghiệp chủ động trong việc điều chỉnh chiến lược marketing và bán hàng.

4.2. Các insight từ AI hỗ trợ quá trình ra quyết định

AI cung cấp insight sâu sắc từ dữ liệu khách hàng, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định chính xác và kịp thời trong các chiến lược kinh doanh và chăm sóc khách hàng.

• Phân tích hành vi và xu hướng: AI xử lý dữ liệu từ nhiều kênh để cung cấp thông tin về xu hướng hành vi khách hàng, giúp tối ưu chiến dịch marketing. Ví dụ: Google Analytics.
• Dự đoán nhu cầu: AI giúp dự đoán xu hướng và hành vi khách hàng, hỗ trợ doanh nghiệp chuẩn bị sản phẩm phù hợp. Ví dụ: Salesforce Einstein.
• Tối ưu hóa chiến lược marketing: AI tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo, kênh truyền thông và cá nhân hóa email marketing, từ đó tăng khả năng chuyển đổi.

Lợi ích đối với doanh nghiệp: Giúp đưa ra quyết định chính xác, giảm sai sót và nâng cao hiệu quả.

Lợi ích đối với khách hàng: Khách hàng được phục vụ chính xác hơn, tạo sự hài lòng và lòng trung thành.

4.3. Cá nhân hóa hành trình khách hàng ở quy mô lớn

Một trong những ứng dụng nổi bật của AI là khả năng cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn. AI giúp tạo ra nội dung và thông điệp marketing phù hợp cho từng cá nhân, giúp tăng cường sự gắn kết và tối ưu hóa quá trình chuyển đổi.

Ứng dụng cụ thể:

• Tạo nội dung tự động: AI có thể tự động tạo nội dung email marketing, bài viết trên website hoặc các thông điệp quảng cáo phù hợp với từng cá nhân. Công nghệ như Persado sử dụng AI để phân tích ngữ nghĩa và cảm xúc của từng thông điệp marketing, từ đó tối ưu hóa nội dung sao cho phù hợp nhất với khách hàng.
• Email marketing: Các công cụ như Mailchimp và HubSpot sử dụng AI để cá nhân hóa các chiến dịch email marketing, giúp gửi các email được tối ưu hóa theo từng nhóm khách hàng, từ việc điều chỉnh tiêu đề email cho đến việc gửi nội dung theo nhu cầu và thói quen của khách hàng.
• Chatbot và gợi ý sản phẩm: Chatbot AI có thể tương tác với khách hàng 24/7 và cung cấp các gợi ý sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên lịch sử tương tác của khách hàng. Các hệ thống như Drift hoặc Intercom sử dụng AI để hỗ trợ khách hàng trong việc tìm kiếm thông tin và cung cấp các gợi ý phù hợp.

4.4. Tự động hóa chăm sóc khách hàng với Chatbot & Voice AI

AI giúp tự động hóa quá trình chăm sóc khách hàng, giảm tải công việc cho các nhân viên CSKH truyền thống và cải thiện tốc độ phản hồi.

Ứng dụng cụ thể:

• Chatbot AI: Chatbot AI giúp trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác. Chatbot có thể hoạt động 24/7, giúp giảm bớt khối lượng công việc của nhân viên chăm sóc khách hàng. Các công cụ như Zendesk hoặc Tidio cung cấp các giải pháp chatbot AI để tự động hóa quy trình chăm sóc khách hàng, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí.
• Voice AI hỗ trợ tổng đài thông minh: AI có thể được tích hợp vào các hệ thống tổng đài để tạo ra các cuộc gọi tự động và hỗ trợ khách hàng qua giọng nói. Công nghệ Google DialogFlow và Amazon Lex giúp nhận diện giọng nói và cảm xúc của khách hàng, cho phép tổng đài AI trả lời câu hỏi và xử lý yêu cầu một cách chính xác và nhanh chóng. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp hoặc yêu cầu khẩn cấp từ khách hàng.

4.5. Phân tích cảm xúc và phản hồi của khách hàng 

Phân tích cảm xúc của khách hàng thông qua các bình luận, đánh giá, hoặc email giúp doanh nghiệp hiểu được mức độ hài lòng hoặc bất mãn của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh các chiến dịch marketing hoặc chăm sóc khách hàng kịp thời.

Ứng dụng cụ thể:

• Brandwatch, MonkeyLearn: Các công cụ này sử dụng AI để phân tích các bài đăng, bình luận trên mạng xã hội, email và đánh giá sản phẩm để hiểu cảm xúc của khách hàng.
• Hootsuite Insights: AI phân tích cảm xúc của khách hàng từ các bài đăng trên mạng xã hội và từ đó đưa ra các quyết định về chiến lược marketing.

Khi AI nhận diện được các tín hiệu không hài lòng từ khách hàng, doanh nghiệp có thể điều chỉnh các chiến dịch marketing hoặc cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng nhanh chóng, giúp duy trì mối quan hệ tốt với khách hàng.

4.6. AI giúp tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng

AI đóng vai trò quan trọng trong việc tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng thông qua việc cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa và chăm sóc chủ động.

Ứng dụng cụ thể:

• Dự đoán khách hàng có nguy cơ rời bỏ: AI sử dụng predictive analytics để nhận diện những khách hàng có dấu hiệu giảm tương tác, từ đó giúp doanh nghiệp đưa ra các chiến lược giữ chân hiệu quả, như gửi ưu đãi hoặc khuyến mãi.
• Cá nhân hóa chiến lược giữ chân: AI giúp cá nhân hóa các thông điệp chăm sóc khách hàng, ví dụ như email marketing hay các chương trình ưu đãi đặc biệt, giúp khách hàng cảm thấy được quan tâm.
• Trải nghiệm chăm sóc liền mạch: AI đảm bảo khách hàng luôn nhận được sự quan tâm kịp thời qua các kênh như chatbot hoặc tổng đài thông minh, giảm thiểu tình trạng bỏ qua yêu cầu khách hàng.

Chinh phục xu hướng marketing hiện đại với khóa học XÂY DỰNG HỆ THỐNG MARKETING HIỆN ĐẠI - AI MARKETING MASTER! Tìm hiểu cách áp dụng AI vào chiến lược marketing để tối ưu hóa chiến dịch, nâng cao trải nghiệm khách hàng và gia tăng chuyển đổi. Nội dung khóa học:

• Thiết kế chiến lược Marketing định hướng khách hàng
• Quy trình thấu hiểu khách hàng mục tiêu và mô hình viết content hiệu quả
• Chiến lược tuyển dụng, đào tạo và giữ chân đội ngũ Marketing
• Xây dựng văn hóa đổi mới sáng tạo và làm việc hiệu quả
• Ứng dụng các mô hình và công cụ vào xây dựng chiến lược Marketing hiện đại trong bối cảnh trí tuệ nhân tạo

Đăng ký ngay và bắt đầu học hỏi các chiến lược marketing đột phá với AI!

5. Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì để ứng dụng AI vào CX?

Ứng dụng AI vào trải nghiệm khách hàng (CX) đòi hỏi doanh nghiệp phải có sự chuẩn bị kỹ lưỡng về cơ sở hạ tầng, chiến lược và kỹ năng nội bộ. Dưới đây là các yếu tố quan trọng mà doanh nghiệp cần chuẩn bị để khai thác AI hiệu quả.

1 - Hạ tầng dữ liệu và hệ thống CRM phù hợp

AI phụ thuộc vào dữ liệu để hoạt động hiệu quả. Doanh nghiệp cần có một hệ thống CRM mạnh mẽ và hạ tầng dữ liệu đủ khả năng thu thập, lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu lớn từ khách hàng. Hệ thống này phải có khả năng tích hợp với các công cụ AI để khai thác và phân tích dữ liệu một cách tối ưu.

Một hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) mạnh mẽ như Salesforce hoặc HubSpot giúp doanh nghiệp theo dõi hành vi của khách hàng, lịch sử giao dịch, và các tương tác trước đây. Khi được tích hợp với các công cụ AI, CRM sẽ giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng sâu sắc hơn và tối ưu hóa các chiến lược chăm sóc khách hàng.

2 - Chiến lược omnichannel rõ ràng

Để AI hoạt động hiệu quả trong chăm sóc khách hàng, doanh nghiệp cần có một chiến lược omnichannel (đa kênh) rõ ràng, liên kết tất cả các kênh giao tiếp với khách hàng (email, website, mạng xã hội, dịch vụ trực tuyến) vào một hệ thống thống nhất. Việc này giúp AI phân tích và hiểu rõ hành vi của khách hàng trên tất cả các nền tảng, mang lại một trải nghiệm mượt mà và liền mạch.

Lợi ích: Cung cấp trải nghiệm khách hàng đồng nhất, bất kể họ giao tiếp qua kênh nào, tạo sự hài lòng và sự gắn bó lâu dài.

3 - Kỹ năng nội bộ: đội ngũ biết khai thác AI & dữ liệu

Để ứng dụng AI hiệu quả vào CX, không thể thiếu một đội ngũ có kỹ năng và kiến thức về AI và dữ liệu. Doanh nghiệp cần đào tạo nhân viên không chỉ để hiểu các công cụ AI mà còn để biết cách khai thác và tận dụng dữ liệu phục vụ cho việc cải thiện trải nghiệm khách hàng.

• Đào tạo đội ngũ: Đội ngũ cần hiểu cách sử dụng các công cụ AI và dữ liệu để ra quyết định chính xác và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng. Ví dụ, các nhân viên cần nắm vững cách sử dụng các công cụ như Google Analytics, Salesforce Einstein, hoặc HubSpot AI để phân tích hành vi khách hàng và dự đoán nhu cầu trong tương lai.
• Phát triển các kỹ năng phân tích dữ liệu: Đội ngũ cần có khả năng phân tích và xử lý dữ liệu một cách có hiệu quả, từ đó giúp AI cung cấp các giải pháp và chiến lược phù hợp. Sự hiểu biết về dữ liệu và AI sẽ giúp đội ngũ đưa ra các quyết định đúng đắn và cải thiện quy trình chăm sóc khách hàng.

4 - Chọn công cụ AI phù hợp theo từng giai đoạn

Việc chọn đúng công cụ AI để ứng dụng vào trải nghiệm khách hàng (CX) rất quan trọng, vì mỗi giai đoạn trong hành trình khách hàng sẽ cần những công cụ khác nhau. Dưới đây là một số công cụ AI phổ biến và ứng dụng của chúng trong CX:

• Công cụ chatbot: Sử dụng Dialogflow, Zalo AI, FPT.AI để tự động hóa giao tiếp khách hàng 24/7.
• Email automation: HubSpot, Salesforce, GetResponse giúp tối ưu hóa email marketing dựa trên hành vi khách hàng.
• Phân tích hành vi: Google Analytics 4 với AI layer giúp phân tích và dự đoán hành vi khách hàng.

6. Những thách thức khi triển khai AI trong chăm sóc khách hàng

Mặc dù AI mang lại nhiều lợi ích cho việc cải thiện chăm sóc khách hàng, nhưng việc triển khai AI trong các quy trình này không phải là điều đơn giản. Doanh nghiệp sẽ phải đối mặt với một số thách thức lớn từ khâu chuẩn bị hạ tầng công nghệ đến việc điều chỉnh quy trình làm việc sao cho phù hợp với các công nghệ mới. Dưới đây là những thách thức phổ biến khi triển khai AI trong chăm sóc khách hàng.

1 - Đảm bảo chất lượng và tính chính xác của dữ liệu

• Chất lượng dữ liệu: AI phụ thuộc vào dữ liệu để học hỏi và đưa ra quyết định. Nếu dữ liệu thu thập không chính xác, thiếu sót hoặc không đồng nhất, AI sẽ đưa ra những dự đoán sai lầm, ảnh hưởng đến chất lượng chăm sóc khách hàng.
• Dữ liệu không đồng bộ: Dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau có thể không đồng bộ, làm cho AI khó có thể xử lý và đưa ra các quyết định thống nhất.

2 - Chi phí đầu tư ban đầu và duy trì

• Chi phí triển khai cao: Việc triển khai AI đòi hỏi chi phí lớn cho việc xây dựng hệ thống, đầu tư vào phần mềm, phần cứng và tuyển dụng nhân lực có chuyên môn.
• Chi phí duy trì: Sau khi triển khai, việc duy trì và cập nhật hệ thống AI cũng đòi hỏi một khoản chi phí không nhỏ, đặc biệt khi công nghệ luôn thay đổi nhanh chóng.

3 - Sự chấp nhận và đào tạo nhân viên

• Khả năng chấp nhận công nghệ mới: Nhân viên trong doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc chấp nhận và làm quen với công nghệ AI mới, đặc biệt là những người đã quen với phương thức làm việc truyền thống.
• Đào tạo đội ngũ: Doanh nghiệp cần phải đào tạo đội ngũ để sử dụng và khai thác AI hiệu quả, điều này đòi hỏi thời gian và nguồn lực.

4 - Thiếu sự hiểu biết về công nghệ AI

• Sự hiểu biết hạn chế: Việc thiếu kiến thức về AI trong doanh nghiệp có thể dẫn đến việc sử dụng công nghệ không đúng cách hoặc không tận dụng được tối đa các tính năng của AI.
• Định kiến và lo ngại: Một số nhân viên hoặc khách hàng có thể có định kiến về AI, lo ngại rằng AI sẽ thay thế công việc của con người, gây ra sự kháng cự trong việc triển khai.

5 - Bảo mật và quyền riêng tư

• Bảo mật dữ liệu: AI xử lý một lượng lớn dữ liệu cá nhân của khách hàng, do đó bảo mật thông tin là vấn đề quan trọng. Doanh nghiệp phải đảm bảo rằng dữ liệu khách hàng được bảo vệ an toàn khỏi các mối đe dọa từ hacker.
• Tuân thủ quy định pháp lý: Các quy định về bảo mật và quyền riêng tư, như GDPR (Quy định Bảo vệ Dữ liệu Chung của EU), yêu cầu doanh nghiệp phải tuân thủ nghiêm ngặt trong việc thu thập và xử lý dữ liệu khách hàng. Việc không tuân thủ có thể dẫn đến các hậu quả pháp lý nghiêm trọng.

7. Case study: Cách các thương hiệu ứng dụng AI cải thiện trải nghiệm khách hàng thành công

Dưới đây là một số case study tiêu biểu về cách các thương hiệu ứng dụng AI để cải thiện dịch vụ và tăng cường sự hài lòng của khách hàng, từ đó đạt được những kết quả ấn tượng.

1 - Amazon: Cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm

Amazon là một trong những ví dụ điển hình về việc sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Với hệ thống AI đề xuất sản phẩm, Amazon có thể phân tích hành vi của khách hàng và từ đó đưa ra các sản phẩm gợi ý phù hợp. Nhờ vào việc sử dụng machine learning, hệ thống của Amazon không ngừng học hỏi và tối ưu hóa các đề xuất, giúp khách hàng dễ dàng tìm thấy những sản phẩm mà họ quan tâm.

• Lợi ích đối với doanh nghiệp: Tăng cường tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu nhờ vào các gợi ý sản phẩm chính xác.
• Lợi ích đối với khách hàng: Cung cấp cho khách hàng trải nghiệm cá nhân hóa và tiết kiệm thời gian khi mua sắm.

2 -  Sephora: Trải nghiệm mua sắm qua AI và AR

Sephora, một thương hiệu nổi tiếng trong ngành mỹ phẩm, đã áp dụng AI và thực tế tăng cường (AR) để nâng cao trải nghiệm mua sắm. Với công nghệ Sephora Virtual Artist, khách hàng có thể thử nghiệm sản phẩm trang điểm qua AR trước khi mua hàng. AI phân tích khuôn mặt và gợi ý các sản phẩm phù hợp với làn da và nhu cầu của khách hàng.

• Lợi ích đối với doanh nghiệp: Tăng cường tương tác và tỷ lệ chuyển đổi nhờ vào trải nghiệm mua sắm ảo.
• Lợi ích đối với khách hàng: Cung cấp trải nghiệm thú vị và giúp khách hàng quyết định mua sắm chính xác hơn.

Việc ứng dụng AI cải thiện trải nghiệm khách hàng không chỉ là một xu hướng, mà là một yếu tố quyết định giúp doanh nghiệp phát triển bền vững. Từ việc cải thiện trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa đến tối ưu hóa quy trình chăm sóc khách hàng, AI đang mở ra những cơ hội mới để tăng trưởng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Nếu doanh nghiệp bạn chưa ứng dụng AI, đã đến lúc đầu tư vào công nghệ này để không bỏ lỡ cơ hội cạnh tranh trong thị trường ngày càng khốc liệt.