Các đề xuất được cá nhân hóa ngày càng trở nên quan trọng hơn đối với các doanh nghiệp đang tìm cách thu hút và giữ chân khách hàng. Theo Accenture, cứ 10 người tiêu dùng thì có 9 người có nhiều khả năng sẽ mua sắm với các thương hiệu cung cấp các đề xuất và ưu đãi có liên quan. Các đề xuất cũng có tác động lớn đến lợi nhuận của doanh nghiệp vì chúng có thể dẫn đến tăng 16% chuyển đổi. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi các công cụ đề xuất đang gia tăng. Industry Arc báo cáo rằng thị trường toàn cầu cho các công cụ đề xuất sẽ tăng từ 1,14 tỷ đô vào năm 2018 lên 12,03 tỷ đô la Mỹ vào năm 2025.
Lợi ích của việc sử dụng công cụ đề xuất
Với những tiến bộ liên tục trong trí tuệ nhân tạo (AI), các đề xuất không còn nhắm đến đối tượng chung hay thậm chí là những người thuộc một phân khúc nhất định. Sử dụng các công cụ đề xuất dựa trên học sâu, các nhà tiếp thị ngày nay có thể nhắm mục tiêu người tiêu dùng bằng các đề xuất siêu cá nhân hóa ở cấp độ cá nhân, dựa trên các số liệu như tính cách, vị trí, sở thích, hành vi trực tuyến theo thời gian thực,… Điều này sẽ không chỉ cho phép các nhà tiếp thị thúc đẩy lưu lượng truy cập trực tuyến thông qua quảng cáo nhắm mục tiêu lại hoặc tiếp thị qua email, mà còn giảm sự khó chịu và tỷ lệ rời bỏ của khách hàng.
Đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa cũng giúp thu hút khách hàng bằng cách cung cấp các sản phẩm hoặc dịch vụ có liên quan cao đến họ. Điều này sẽ khuyến khích giá trị đơn hàng trung bình cao hơn và tăng chuyển đổi. Về lâu dài, việc sử dụng các đề xuất được cá nhân hóa sẽ cho khách hàng của bạn thấy rằng bạn hiểu và coi trọng họ, làm tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.
Những thách thức cần vượt qua trước khi triển khai công cụ đề xuất
Mặc dù tốc độ tăng trưởng vượt bậc cho thấy rằng các doanh nghiệp trên toàn thế giới đang khám phá những gì công cụ đề xuất có thể làm cho họ, nhưng việc sử dụng hiệu quả công nghệ này cũng đi kèm với nhiều thách thức.
1. Cần đầu tư đáng kể
Công cụ đề xuất là một khoản đầu tư lớn, không chỉ về mặt tài chính mà cả về thời gian. Phải mất khá nhiều thời gian và kiến thức chuyên môn sâu để xây dựng một công cụ đề xuất nội bộ hiệu quả. Bên cạnh các nhà khoa học, dữ liệu cần thiết và các nhân viên chuyên gia khác, bạn cần phải tính đến chi phí cho giai đoạn khám phá và phân tích (bao gồm nghiên cứu khả thi để đảm bảo đây là con đường phù hợp cho doanh nghiệp của bạn), giai đoạn triển khai, sản phẩm khả thi tối thiểu (MVP), sau cùng là phát hành và triển khai cuối cùng. Ngay cả khi công cụ đề xuất đang hoạt động, quy trình này vẫn chưa kết thúc: công cụ sẽ cần được giám sát và tinh chỉnh liên tục để đảm bảo hoạt động tối ưu nhất có thể, dẫn đến chi phí liên tục.
2. Quá nhiều sự lựa chọn
Bạn có thể sử dụng giải pháp có sẵn từ công ty thứ 3, nhưng với rất nhiều sự lựa chọn có sẵn trên thị trường. Vậy làm thế nào để bạn biết đâu là giải pháp phù hợp với doanh nghiệp của mình? Việc đánh giá các giải pháp khác nhau có thể tốn rất nhiều thời gian, vì bạn cần đánh giá các nghiên cứu điển hình, công nghệ, các giải pháp sẽ được tích hợp vào thiết lập công ty hiện tại của bạn.
3. Quy trình giới thiệu phức tạp
Đưa một công cụ đề xuất vào doanh nghiệp của bạn có thể là một vấn đề phức tạp. Đôi khi, có thể không đáng để nỗ lực thực hiện, đặc biệt nếu công cụ này không phù hợp với ngành kinh doanh của bạn.
Tuy nhiên, điều này cũng có thể do một số lý do khác, chẳng hạn như thiếu hiểu biết về các mô hình đề xuất, thiết kế UX kém của trang web và không đủ kiến thức về lĩnh vực kinh doanh của bạn. Sử dụng và phân công đúng nhân viên không chỉ hiểu công nghệ mà còn biết các hoạt động phức tạp trong doanh nghiệp của bạn sẽ cho phép bạn khai thác toàn bộ tiềm năng của các công cụ đề xuất.
4. Thiếu khả năng phân tích dữ liệu
Giống như tất cả các công nghệ dựa trên AI, công cụ đề xuất dựa trên dữ liệu nếu bạn không có dữ liệu chất lượng cao hoặc không thể xử lý và phân tích dữ liệu đúng cách, thì bạn sẽ không thể tận dụng tối đa công cụ đề xuất.
Các công cụ đề xuất dựa trên học sâu có thể yêu cầu độ phức tạp tính toán cao. Nếu dữ liệu được cung cấp cho mô hình kém chính xác hoặc ít giá trị hơn, thì kết quả sẽ ít hữu ích hơn. Vì vậy, trước khi đầu tư vào các công cụ đề xuất, hãy đảm bảo doanh nghiệp của bạn đáp ứng các yêu cầu phân tích dữ liệu phức tạp được yêu cầu.
5. Xuất phát chậm
Xuất phát chậm là khi một người dùng mới vào hệ thống hoặc các mặt hàng mới được thêm vào danh mục và do đó, thuật toán sẽ khó dự đoán sở thích của người dùng mới hoặc xếp hạng của các mặt hàng mới, dẫn đến ít hơn đề xuất chính xác.
Tuy nhiên, mô hình học máy có thể tối ưu hóa mối tương quan giữa khách hàng và sản phẩm bằng cách phân tích ngữ cảnh của sản phẩm và chi tiết người dùng như mô tả sản phẩm, hình ảnh và hành vi của người dùng. Sau đó, nó có thể đưa ra các đề xuất có ý nghĩa cho từng sản phẩm hoặc khách hàng riêng lẻ trong các tình huống khác nhau. Bởi vì các mô hình học máy này không phụ thuộc nhiều vào dữ liệu hành vi của người dùng nên chúng là giải pháp cho vấn đề bắt đầu nguội xuất phát chậm.
6. Không nắm bắt được những thay đổi trong hành vi của người dùng
Người tiêu dùng không đứng yên, họ không ngừng hành xử và phát triển với tư cách là con người và khách hàng. Luôn cập nhật những thay đổi này là một cuộc chiến không ngừng. Một công cụ đề xuất mạnh mẽ sẽ có thể xác định các thay đổi (hoặc dấu hiệu sắp thay đổi) trong sở thích và hành vi của khách hàng, đồng thời liên tục tự động đào tạo theo thời gian thực để đưa ra các đề xuất phù hợp.
7. Mối quan tâm về quyền riêng tư
Thuật toán càng biết nhiều về khách hàng, các đề xuất của nó sẽ càng chính xác. Tuy nhiên, nhiều khách hàng do dự trong việc cung cấp thông tin cá nhân, đặc biệt là trước một số trường hợp rò rỉ dữ liệu khách hàng nổi tiếng trong những năm gần đây. Tuy nhiên, nếu không có dữ liệu khách hàng này, công cụ đề xuất không thể hoạt động hiệu quả. Vì vậy, xây dựng niềm tin giữa doanh nghiệp và khách hàng là điều then chốt.
Nhiều doanh nghiệp đang phát triển mạnh nhờ các công cụ giới thiệu. Mặc dù chúng mang lại những cơ hội to lớn, nhưng điều quan trọng là phải nhận thức được nhiều thách thức vốn có đối với công nghệ để tận dụng nó một cách tối đa.
