LỘ TRÌNH DÙNG AI PHÂN TÍCH ĐIỂM CHẠM HÀNH TRÌNH KHÁCH HÀNG HIỆU QUẢ

Dùng AI phân tích điểm chạm hành trình khách hàng là bước đột phá giúp doanh nghiệp hiểu rõ nhu cầu và hành vi của khách hàng. AI không chỉ thu thập dữ liệu mà còn dự đoán các hành động tiếp theo của khách hàng, giúp tối ưu hóa trải nghiệm. Cùng Trường Doanh nhân HBR tìm hiểu các cách ứng dụng AI để cải thiện hành trình khách hàng.

1. AI phân tích điểm chạm hành trình khách hàng là gì?

Điểm chạm khách hàng (Customer Touchpoints) là những khoảnh khắc khi khách hàng tương tác với doanh nghiệp, sản phẩm hoặc dịch vụ, từ lúc nhận diện thương hiệu cho đến sau khi mua hàng và những tương tác tiếp theo.

Như vậy, ứng dụng AI trong phân tích điểm chạm khách hàng giúp doanh nghiệp nghiên cứu và tối ưu hóa các tương tác chính xác hơn trong hành trình khách hàng. Mục tiêu là cải thiện trải nghiệm, tăng cường sự hài lòng và lòng trung thành. Qua đó, thúc đẩy sự tăng trưởng và phát triển bền vững cho doanh nghiệp.

2. Vai trò của AI phân tích điểm chạm hành trình khách hàng

Theo chia sẻ của Mr. Tony Dzung, Chủ tịch HĐQT HBR Holdings: "Đừng phỏng đoán khách hàng muốn gì nữa, thời đại đó đã qua rồi. AI giúp doanh nghiệp biết chính xác họ cần gì, tại đúng thời điểm họ cần, ở mỗi điểm chạm”.

Trước đây, việc hình dung con đường khách hàng đi qua các điểm chạm giống như nhìn vào một tấm bản đồ mờ. Giờ đây, với khả năng xử lý dữ liệu khổng lồ, AI không chỉ vẽ lại bản đồ đó một cách sắc nét mà còn chỉ ra những khoảnh khắc "vàng" quyết định hành vi. Công nghệ này đang trở thành trợ thủ đắc lực giúp doanh nghiệp thấu hiểu và phục vụ khách hàng ở một cấp độ hoàn toàn mới.

• Tổng hợp và hợp nhất dữ liệu đa kênh: AI tự động thu thập dữ liệu từ mọi điểm chạm như website, mạng xã hội, email và cửa hàng. Nó tạo ra một hồ sơ khách hàng 360 độ duy nhất, giúp bạn có cái nhìn toàn diện thay vì các mảnh ghép thông tin rời rạc, làm nền tảng cho mọi phân tích sâu hơn.
• Phát hiện các mẫu hành vi và phân khúc ẩn: Công nghệ này có thể nhận diện những xu hướng và mối tương quan tinh vi trong dữ liệu mà con người khó lòng thấy được. Nó giúp phân loại khách hàng thành các nhóm nhỏ với nhu cầu riêng biệt, từ đó bạn có thể xây dựng các chiến dịch được cá nhân hóa cao và hiệu quả hơn.
• Cá nhân hóa trải nghiệm theo thời gian thực: Dựa trên dữ liệu, AI điều chỉnh nội dung, sản phẩm đề xuất và thông điệp tại mỗi điểm chạm một cách tự động. Khi khách hàng truy cập website hay mở email, họ sẽ nhận được trải nghiệm được "đo ni đóng giày" riêng cho mình, giúp tăng cường sự gắn kết và thúc đẩy chuyển đổi.
• Dự báo hành vi và tối ưu hóa hành trình tương lai: AI không chỉ nhìn về quá khứ mà còn dự đoán hành động tiếp theo của khách hàng, chẳng hạn như nguy cơ rời bỏ hoặc khả năng mua hàng. Điều này cho phép doanh nghiệp can thiệp đúng lúc bằng các ưu đãi phù hợp, giúp giữ chân khách hàng và tối đa hóa giá trị vòng đời của họ.
• Phân tích cảm xúc và phản hồi của khách hàng: AI có thể "đọc" và hiểu được cảm xúc (tích cực, tiêu cực, trung tính) trong các bình luận, đánh giá hay email phản hồi. Nó cung cấp một thước đo định tính về sự hài lòng của khách hàng tại các điểm chạm quan trọng, giúp bạn nhanh chóng xử lý vấn đề và cải thiện dịch vụ.

3. Hướng dẫn cách dùng AI phân tích điểm chạm hành trình khách hàng hiệu quả

Trong hành trình mua hàng phức tạp ngày nay, việc phân tích điểm chạm theo cách thủ công thường tốn thời gian và dễ bỏ sót những insight quan trọng. AI chính là lời giải, giúp doanh nghiệp không chỉ nhìn thấy toàn bộ bức tranh mà còn thấu hiểu sâu sắc từng chi tiết. 

Dưới đây là cách ứng dụng AI để nâng cấp từng bước trong quy trình phân tích điểm chạm một cách hiệu quả.

Bước 1: Xác định khách hàng mục tiêu và nhu cầu của họ

Theo cách truyền thống, doanh nghiệp sẽ thu thập dữ liệu từ khảo sát, phỏng vấn, phản hồi của đội bán hàng và xây dựng một vài chân dung khách hàng (persona) tĩnh.

Tuy nhiên, khi ứng dụng AI, công nghệ này sẽ tự động hóa và làm sâu sắc hơn quá trình này. Thay vì một vài persona tĩnh, AI tạo ra các "phân khúc khách hàng động" dựa trên hành vi thực tế.

• Tổng hợp dữ liệu tự động: AI kết nối và phân tích dữ liệu từ mọi nguồn (CRM, website, mạng xã hội, quảng cáo, email) để có cái nhìn 360 độ về khách hàng mà không cần nỗ lực thủ công.
• Phát hiện insight ẩn: AI có thể nhận diện các mẫu hành vi mà con người không thể thấy, ví dụ: "nhóm khách hàng nữ, 25-30 tuổi, thường mua hàng vào lúc 10 giờ đêm sau khi xem quảng cáo trên TikTok".
• Dự đoán nhu cầu: Dựa trên dữ liệu, AI có thể dự đoán sản phẩm hoặc nội dung mà một nhóm khách hàng sẽ quan tâm trong tương lai, giúp bạn đi trước một bước.

Bước 2: Xác định các điểm chạm trong hành trình khách hàng

Cách truyền thống chỉ giúp bạn liệt kê các điểm chạm mà bạn nghĩ là khách hàng có tương tác. Nó không trả lời được câu hỏi quan trọng nhất: "Trong 10 điểm chạm đó, điểm chạm nào thực sự tạo ra tiền?".

Vớ sự phân tích chuyên sâu từ AI, công cụ này không chỉ tìm ra các điểm chạm, nó còn phân tích và đo lường hiệu quả tài chính (ROI) của từng điểm chạm.

1 - Theo dõi và ghép nối hành trình (Journey Tracking & Stitching)

AI sử dụng các công nghệ theo dõi (tracking pixels, cookies,...) để theo dấu chân kỹ thuật số của người dùng. Nó có thể "ghép nối" các hành động rời rạc của một người dùng thành một câu chuyện hoàn chỉnh, ngay cả khi họ sử dụng nhiều thiết bị khác nhau.

Ví dụ hành trình được AI ghi lại: Thứ Hai: Thấy quảng cáo trên Facebook (không click) → Thứ Ba: Tìm kiếm tên thương hiệu trên Google và click vào website → Thứ Tư: Đọc 2 bài blog → Thứ Sáu: Nhận được email marketing và click vào link → Thứ Bảy: Quay lại website trực tiếp và mua hàng.

2 - Phân tích bằng mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu (Data-Driven Attribution)

Đây là phần phân tích cốt lõi. Các mô hình cũ (như Last-Click, chỉ ghi nhận điểm chạm cuối cùng) thường đưa ra kết luận sai lầm. AI thì khác:

• AI phân tích hàng ngàn hành trình của những người đã mua hàng và hàng ngàn hành trình của những người không mua hàng.
• AI dùng máy học (Machine Learning) để so sánh và tìm ra sự khác biệt. Nó xác định được rằng "việc đọc blog" làm tăng khả năng mua hàng lên 15%, "việc thấy quảng cáo Facebook" làm tăng khả năng lên 5% và "việc click vào email" làm tăng khả năng lên 30%.

Dựa trên xác suất đó, nó sẽ phân bổ giá trị đơn hàng một cách công bằng cho từng điểm chạm.

Bước 3: Xây dựng bản đồ hành trình khách hàng

Doanh nghiệp thường xây dựng bản đồ hành trình khách hàng (Customer Journey Map) trong các cuộc họp, nhưng bản đồ này thường rất đơn giản (Nhận biết →  Cân nhắc →  Mua hàng →  Trung thành), được tạo ra từ những giả định và nhanh chóng trở nên lỗi thời. Nó giống như một tấm bản đồ giấy cũ, không thể hiện đúng các con đường phức tạp và thay đổi liên tục mà khách hàng thật sự trải qua.

Trong khi đó, AI tạo ra một "phim tài liệu" sống động và cập nhật liên tục về hành trình của hàng ngàn khách hàng. Nó cho bạn thấy chính xác những gì đang xảy ra, không phải những gì bạn nghĩ đang xảy ra.

Quá trình phân tích của AI diễn ra như sau:

1 - Trực quan hóa luồng hành trình thực tế (Flow Visualization)

AI sẽ tổng hợp dữ liệu từ hàng ngàn người dùng và vẽ ra một biểu đồ luồng (thường gọi là biểu đồ Sankey). Trên biểu đồ này, bạn sẽ thấy:

• Các con đường chính: Những luồng dày, đậm là những con đường phổ biến nhất mà khách hàng đi qua. Ví dụ: Quảng cáo Facebook → Trang sản phẩm → Thêm vào giỏ hàng → Thanh toán.
• Các con đường phụ: Những luồng mỏng hơn cho thấy các hành trình ít phổ biến hơn nhưng vẫn có thể quan trọng. Ví dụ: Đọc blog → Xem video review → Quay lại website sau 3 ngày → Mua hàng.
• Điểm rò rỉ (Leaking Points): Nơi các luồng đột ngột mỏng đi hoặc kết thúc. Đây chính là những nơi bạn đang "đánh mất" khách hàng.

2 - Phân tích điểm nghẽn và nguyên nhân gốc rễ

AI không chỉ nói "bạn mất 50% khách hàng ở trang giỏ hàng". Nó sẽ phân tích sâu hơn để trả lời câu hỏi "TẠI SAO?":

• Phân tích theo phân khúc: Nó có thể chỉ ra rằng: "Tỷ lệ rời bỏ ở trang giỏ hàng cao hơn 70% đối với người dùng di động, trong khi người dùng máy tính chỉ là 20%".
• Phân tích kỹ thuật: Nó có thể phát hiện: "Trang giỏ hàng mất 8 giây để tải trên trình duyệt Safari, gây ra sự khó chịu và khiến khách hàng bỏ đi".
• Phân tích hành vi: AI có thể phân tích các bản ghi phiên (session recordings) và chỉ ra rằng: "Nhiều người dùng di chuột đến ô 'mã giảm giá' nhưng không tìm thấy, sau đó họ rời đi".

3 - Phân tích cảm xúc theo ngữ cảnh

Đây là bước nâng cao trải nghiệm lên một tầm cao mới. AI sử dụng công nghệ xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để "đọc" và "hiểu" tất cả các cuộc trò chuyện, bình luận, email liên quan đến từng giai đoạn. Sau đó, nó sẽ gán màu cảm xúc lên bản đồ hành trình:

• Màu xanh lá: Các giai đoạn có cảm xúc tích cực (ví dụ: khách hàng thường khen "sản phẩm đẹp", "tư vấn nhiệt tình" ở giai đoạn Cân nhắc).
• Màu vàng: Các giai đoạn có cảm xúc trung tính.
• Màu đỏ: Các giai đoạn có vấn đề, cảm xúc tiêu cực (ví dụ: giai đoạn Chăm sóc sau bán hàng bị tô đỏ vì các từ khóa như "giao hàng chậm", "hộp bị móp", "gọi không nghe máy" xuất hiện thường xuyên).

Bước 4: Xác định thời điểm và kênh tương tác phù hợp

Doanh nghiệp thường gửi email hàng loạt vào một khung giờ "vàng" chung chung (ví dụ: 9h sáng thứ Ba) hoặc rải quảng cáo trên mọi kênh mà không biết chắc khách hàng của mình có ở đó hay không. Cách làm này không chỉ lãng phí ngân sách mà còn tạo ra cảm giác phiền nhiễu, khiến thông điệp của bạn dễ dàng bị bỏ qua.

AI thay đổi hoàn toàn cuộc chơi, công cụ này giúp doanh nghiệp gửi đúng thông điệp, đến đúng người, qua đúng kênh họ yêu thích và tại đúng thời điểm họ sẵn sàng lắng nghe nhất.

• Phân tích thói quen kỹ thuật số cá nhân: AI tự động tổng hợp và phân tích dữ liệu tương tác trong quá khứ của mỗi khách hàng trên mọi kênh (email, app, web). Nó "học" các thói quen như thời gian online, thời điểm mua sắm hay khung giờ hoạt động sôi nổi nhất. Điều này tạo ra một hồ sơ hành vi 360 độ làm nền tảng cho mọi phân tích sâu hơn.
• Xây dựng mô hình dự báo "Thời điểm vàng": Từ dữ liệu thói quen, AI sử dụng máy học để dự báo chính xác thời điểm mà mỗi cá nhân sẵn sàng tiếp nhận thông điệp nhất. Thay vì gửi tin hàng loạt vào một giờ cố định, nó xác định "thời điểm vàng" riêng cho từng người, giúp tối đa hóa khả năng thông điệp được chú ý và tương tác.
• Xác định kênh giao tiếp yêu thích: AI phân tích tỷ lệ tương tác (mở, nhấp, phản hồi) của từng người trên các kênh khác nhau như email, Zalo, app hay mạng xã hội. Dựa trên đó, nó xác định kênh giao tiếp "ruột" mà mỗi khách hàng ưa thích và có khả năng phản hồi cao nhất, đảm bảo thông điệp không bị gửi sai chỗ và bị bỏ lỡ.
• Kích hoạt chiến dịch tự động và cá nhân hóa 1:1: Đây là bước thực thi cuối cùng, nơi hệ thống tự động hóa việc gửi thông điệp. Dựa trên các phân tích trên, AI sẽ điều phối để mỗi khách hàng nhận được thông tin vào đúng "thời điểm vàng" và qua đúng "kênh yêu thích" của họ, biến các chiến dịch hàng loạt thành các cuộc đối thoại cá nhân hóa ở quy mô lớn.

Bước 5: Phân tích điểm chạm hành trình khách hàng

Thông thường, các đội trong doanh nghiệp làm việc trong các "silo" riêng biệt, dẫn đến trải nghiệm khách hàng không liền mạch. Ví dụ, quảng cáo giảm giá trên Facebook nhưng khi khách vào website lại không thấy thông tin đó. Việc phân tích cũng bị tách rời, khiến doanh nghiệp khó nhìn thấy bức tranh toàn cảnh.

Lúc này, AI đóng vai trò kết nối tất cả các điểm chạm để tạo ra một bản giao hưởng trải nghiệm nhất quán và liên tục được tối ưu hóa. Nó phá vỡ các silo, đảm bảo mọi tương tác đều liền mạch và thông minh.

• Đồng bộ hóa trải nghiệm đa kênh theo thời gian thực: AI kết nối các điểm chạm và cập nhật thông tin khách hàng theo thời gian thực. Khi khách hàng bỏ giỏ hàng, AI tự động hiển thị quảng cáo retargeting hoặc gửi email nhắc nhở, tạo trải nghiệm liền mạch giữa các kênh.
• Tự động tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi (AI-Powered A/B Testing): AI chạy thử nghiệm A/B/n quy mô lớn, thử nghiệm nhiều yếu tố như tiêu đề, màu nút, hình ảnh sản phẩm để tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi theo thời gian thực, giúp nâng cao hiệu quả chiến dịch.
• Phân tích chuỗi hành vi mang lại thành công: AI phân tích hàng triệu hành trình khách hàng và tìm ra các hành vi dẫn đến thành công. Ví dụ, nếu khách xem video và đọc đánh giá 5 sao trước khi mua, AI giúp doanh nghiệp tối ưu hóa vị trí video và đánh giá để tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Bước 6: Khai thác phản hồi từ khách hàng để tối ưu điểm chạm

Khi lãnh đạo doanh nghiệp ứng dụng AI vào việc khai thác phản hồi khách hàng, họ sẽ có khả năng lắng nghe mọi phản hồi từ khách hàng một cách toàn diện và nhanh chóng. AI giúp doanh nghiệp không chỉ thu thập dữ liệu phản hồi một cách tự động mà còn phân tích, phân loại và cung cấp cái nhìn sâu sắc về cảm xúc, chủ đề và các vấn đề đang nổi cộm.

• Phân tích cảm xúc và chủ đề trên quy mô lớn: AI sử dụng công nghệ NLP để tự động phân tích và phân loại hàng ngàn phản hồi từ khách hàng trên các kênh khác nhau. AI giúp doanh nghiệp biết được cảm xúc và chủ đề chính đang được nhắc đến trong phản hồi.
• Hệ thống cảnh báo sớm các vấn đề nổi cộm: AI theo dõi phản hồi liên tục và thiết lập mức độ bình thường. Khi có sự gia tăng đột biến của bình luận tiêu cực, AI sẽ gửi cảnh báo cho đội ngũ, giúp doanh nghiệp giải quyết vấn đề ngay từ khi mới phát sinh.
• Tìm ra nguyên nhân gốc rễ (Root Cause Analysis): AI kết nối dữ liệu phản hồi với thông tin vận hành, giúp xác định nguyên nhân cụ thể gây ra các vấn đề. Chẳng hạn, AI có thể chỉ ra rằng vấn đề “sản phẩm bị hỏng khi nhận hàng” xuất phát từ đối tác vận chuyển cụ thể trong một khu vực, giúp doanh nghiệp khắc phục chính xác.

💣 Nhiều doanh nghiệp thất bại không phải vì thiếu kế hoạch, mà vì các điểm tiếp xúc với khách hàng chưa được cải thiện, dẫn đến mất cơ hội và hiệu quả kinh doanh giảm sút.

🧠 Sự kiện “AI MARKETING & SALE SUMMIT 2025” tại Trường Doanh nhân HBR sẽ giúp anh/chị lãnh đạo, chủ doanh nghiệp:

• Dùng AI phân tích điểm chạm hành trình khách hàng để phát hiện các điểm nghẽn trong chiến lược marketing và tối ưu hóa từng tương tác.
• Hiểu rõ cấu trúc vận hành, dòng tiền và các yếu tố ảnh hưởng đến doanh thu.
• Tái thiết mô hình kinh doanh tối ưu, dễ nhân bản và tăng trưởng.
• Ứng dụng AI để tự động hóa và nâng cao hiệu suất toàn diện.
• Giải bài toán thị trường: sản phẩm phù hợp với nhu cầu, định vị khác biệt rõ ràng.
• Làm chủ chiến lược ứng phó rủi ro và bứt phá doanh thu bền vững.

❗Chương trình đặc biệt chỉ có một lần trong năm, đừng để lỡ cơ hội học hỏi chiến lược kinh doanh đột phá từ các chuyên gia hàng đầu!

👉 Đăng ký ngay để không bỏ lỡ cơ hội “tái cấu trúc” doanh nghiệp, tối ưu hóa từng điểm chạm và bứt phá mạnh mẽ trong thời kỳ chuyển đổi số.

4. Một số công cụ hỗ trợ tạo Customer Journey Map bằng AI

Việc xây dựng bản đồ hành trình khách hàng (CJM) đã bước sang một trang mới với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo. Thay vì vẽ thủ công và dựa trên phỏng đoán, các công cụ hiện đại cho phép doanh nghiệp tự động hóa, phân tích dữ liệu sâu và trực quan hóa hành trình một cách thông minh. 

Dưới đây là một số công cụ nổi bật, từ các nền tảng chuyên dụng đến các công cụ linh hoạt có tích hợp AI.

4.1. MyMap.AI

MyMap.AI là công cụ chuyên dụng, ứng dụng AI để tự động hóa việc tạo bản đồ tư duy và hành trình khách hàng từ những ý tưởng ban đầu. Nền tảng này giúp biến các ghi chú rời rạc thành một sơ đồ trực quan và có cấu trúc một cách nhanh chóng.

4.2. HubSpot

Không chỉ là một công cụ vẽ, HubSpot tích hợp AI sâu vào nền tảng CRM để phân tích dữ liệu khách hàng thực tế và xây dựng bản đồ hành trình.

4.3. Miro

Miro hoạt động như một tấm bảng trắng kỹ thuật số vô hạn, nơi các đội nhóm có thể cộng tác và sử dụng các tính năng AI để nhanh chóng phát triển ý tưởng.

4.4. Lucidchart

Lucidchart là một công cụ tạo biểu đồ chuyên nghiệp, cho phép kết hợp sức mạnh trực quan hóa dữ liệu với các tính năng AI để xây dựng sơ đồ một cách thông minh.

4.5. UXPressia

UXPressia là một nền tảng chuyên sâu dành riêng cho các chuyên gia trải nghiệm người dùng (UX), cung cấp một bộ công cụ toàn diện.

5. Lưu ý khi dùng AI phân tích điểm chạm hành trình khách hàng

Việc ứng dụng AI trong phân tích điểm chạm hành trình khách hàng mang lại nhiều lợi ích, nhưng để đạt hiệu quả cao, lãnh đạo doanh nghiệp cần lưu ý một số yếu tố quan trọng. Dưới đây là 5 điểm cần cân nhắc khi triển khai AI vào phân tích điểm chạm hành trình khách hàng:

• Đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào: AI chỉ hiệu quả khi được cung cấp dữ liệu chính xác và đầy đủ. Doanh nghiệp cần đầu tư vào việc thu thập và làm sạch dữ liệu để AI có thể phân tích và đưa ra kết quả chính xác.
• Hiểu rõ hành trình khách hàng: Trước khi áp dụng AI, doanh nghiệp cần hiểu rõ hành trình khách hàng của mình. Việc này giúp xác định các điểm chạm quan trọng và tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng một cách hiệu quả.
• Kết hợp giữa AI và con người: AI có thể phân tích dữ liệu nhanh chóng, nhưng con người vẫn cần để giải thích và đưa ra quyết định chiến lược. Sự kết hợp này giúp tối ưu hóa hiệu quả công việc.
• Đảm bảo tuân thủ quy định về bảo mật và quyền riêng tư: Việc sử dụng AI trong phân tích dữ liệu khách hàng cần tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư để tránh vi phạm pháp luật và bảo vệ uy tín doanh nghiệp.
• Liên tục đánh giá và cải tiến: AI và hành trình khách hàng luôn thay đổi. Doanh nghiệp cần liên tục đánh giá hiệu quả của AI và điều chỉnh chiến lược để đáp ứng nhu cầu và mong muốn của khách hàng.

6. Case Study: Các công ty sử dụng AI phân tích điểm chạm hành trình khách hàng

Các công ty ngày càng nhận ra AI là chìa khóa để tạo ra những trải nghiệm khách hàng vượt trội. Họ không chỉ dùng AI để thu thập dữ liệu, mà còn để thấu hiểu và hành động một cách thông minh tại từng điểm chạm. Sau đây là những ví dụ điển hình về cách các "ông lớn" đã tích hợp thành công AI vào chiến lược của mình:

6.1. Starbucks

Starbucks không chỉ bán cà phê, họ bán một trải nghiệm cá nhân hóa. Nền tảng quan trọng của chiến lược này chính là ứng dụng AI có tên "Deep Brew". Starbucks triển khai AI tại nhiều điểm chạm quan trọng trên hành trình khách hàng:

• Trên ứng dụng di động: AI phân tích lịch sử mua hàng, thời gian, địa điểm, thậm chí cả thời tiết để gửi đi những lời mời và ưu đãi độc nhất cho từng người dùng. Thay vì một khuyến mãi chung chung, bạn sẽ nhận được gợi ý thử một món nước đá mới vào một ngày nóng, dựa trên thói quen uống cà phê đá trước đó của bạn.
• Tại cửa hàng: Nền tảng "Deep Brew" còn giúp tối ưu hóa việc vận hành. AI dự báo lượng khách để sắp xếp nhân sự hợp lý, đề xuất sản phẩm cần nhập kho, và thậm chí có thể tùy chỉnh bảng menu điện tử để hiển thị các món phổ biến nhất tại từng thời điểm trong ngày.

Hiệu quả đạt được:

• Tăng cường tương tác: Các ưu đãi được cá nhân hóa đã thúc đẩy hơn 16 triệu thành viên tích cực của chương trình Starbucks Rewards sử dụng ứng dụng thường xuyên và chi tiêu nhiều hơn.
• Gia tăng doanh thu: Việc gợi ý sản phẩm (upsell/cross-sell) một cách thông minh đã góp phần đáng kể vào việc tăng giá trị trên mỗi đơn hàng của khách hàng trung thành.
• Củng cố lòng trung thành: Trải nghiệm "được thấu hiểu" khiến khách hàng cảm thấy gắn kết hơn với thương hiệu, biến họ từ người mua hàng thông thường thành những người hâm mộ trung thành.

6.2. Netflix

Thành công của Netflix không chỉ nằm ở kho phim khổng lồ, mà ở khả năng khiến người dùng luôn tìm thấy thứ gì đó để xem. Hệ thống gợi ý của họ là một trong những ứng dụng AI phức tạp và hiệu quả nhất thế giới.

• Hệ thống gợi ý siêu cá nhân hóa: AI của Netflix phân tích sâu hơn những gì bạn xem. Nó theo dõi cả thời điểm bạn xem, thiết bị bạn dùng, bạn có tua đi hay xem lại một cảnh nào không, và thậm chí là khi nào bạn từ bỏ một bộ phim.
• Cá nhân hóa hình ảnh đại diện (Artwork Personalization): Đây là một ứng dụng AI cực kỳ tinh vi. Cùng một bộ phim, nhưng Netflix sẽ hiển thị các ảnh thumbnail khác nhau cho những người dùng khác nhau. Nếu bạn hay xem phim hài, bạn sẽ thấy ảnh thumbnail có yếu tố hài hước; nếu bạn là fan hành động, bạn sẽ thấy một cảnh cháy nổ hoành tráng.

Hiệu quả đạt được:

• Tiết kiệm hơn 1 tỷ USD mỗi năm: Hệ thống gợi ý được cho là giúp Netflix tiết kiệm khoản tiền khổng lồ này hàng năm bằng cách giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ (churn rate). Khi người dùng dễ dàng tìm thấy nội dung họ thích, họ sẽ tiếp tục trả phí.
• 80% nội dung được xem đến từ gợi ý: Con số này cho thấy AI gần như quyết định hoàn toàn trải nghiệm xem của người dùng, chứng tỏ sức mạnh tuyệt đối của nó trong việc giữ chân khách hàng.
• Tăng tỷ lệ nhấp và xem phim: Việc cá nhân hóa hình ảnh thumbnail đã làm tăng đáng kể tỷ lệ người dùng nhấp vào xem một nội dung được gợi ý, giúp họ khám phá thư viện phim hiệu quả hơn.

6.3. Domino's Pizza

Domino's đã chuyển mình từ một công ty bán pizza thành một công ty công nghệ bán pizza và AI chính là động lực cốt lõi phía sau sự chuyển đổi này.

• Trợ lý ảo "Dom": Domino's phát triển một trợ lý AI cho phép khách hàng đặt bánh pizza qua giọng nói trên ứng dụng hoặc các thiết bị nhà thông minh. Việc này giúp loại bỏ mọi rào cản tại điểm chạm đầu tiên là đặt hàng, khiến nó trở nên nhanh chóng và tiện lợi.
• Hệ thống theo dõi đơn hàng (Pizza Tracker): Dù trông đơn giản, hệ thống này được củng cố bởi dữ liệu thời gian thực từ các cửa hàng. Nó mang lại sự minh bạch tuyệt đối cho khách hàng, giúp họ giảm bớt cảm giác lo lắng khi chờ đợi và không cần gọi điện đến cửa hàng để hỏi thăm.
• Dự báo nhu cầu: AI phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ cùng với các yếu tố bên ngoài (thời tiết, sự kiện thể thao địa phương) để dự báo nhu cầu. Điều này giúp các cửa hàng tối ưu lượng nguyên liệu dự trữ và sắp xếp nhân viên, giảm thiểu lãng phí và đảm bảo tốc độ phục vụ.

Hiệu quả đạt được:

• Nâng cao vượt bậc sự hài lòng của khách hàng: Sự minh bạch của Pizza Tracker và sự tiện lợi của trợ lý ảo "Dom" đã tạo ra một trải nghiệm khách hàng xuất sắc, đưa Domino's lên vị trí dẫn đầu về mức độ hài lòng.
• Tăng hiệu quả vận hành: Việc dự báo chính xác giúp giảm chi phí hoạt động và đảm bảo pizza được giao nhanh hơn, nóng hơn, góp phần trực tiếp vào lợi nhuận.
• Thúc đẩy hơn 75% doanh số qua kênh kỹ thuật số: Việc đầu tư mạnh mẽ vào trải nghiệm kỹ thuật số được cá nhân hóa bằng AI đã giúp Domino's thống trị mảng đặt hàng online, một kênh bán hàng có lợi nhuận cao và tiềm năng tăng trưởng lớn.

Việc dùng AI để phân tích điểm chạm hành trình khách hàng mang lại nhiều lợi ích chiến lược, từ việc cải thiện trải nghiệm khách hàng đến tăng trưởng doanh thu. Nếu bạn muốn cập nhật thêm các kiến thức bổ ích khi ứng dụng AI, đừng quên đăng ký tham gia khóa học của Trường Doanh nhân HBR ngay hôm nay để nhận tư vấn sớm nhất!