🔙 Quay lại trang tải sách pdf ebook AI & Doanh nghiệp - Tương lai Marketing & Sales đang thay đổi Ebooks Nhóm Zalo Mục lục Phần 1. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong Marketing ..............................3 Chương 1. Netflix “hiểu” bạn hơn chính bạn nhờ AI.............................................. 3 Chương 2. Sephora - cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng bằng chatbot ................................................................................................................... 4 Chương 3. Coca-Cola và AI: Tối ưu chiến lược sản phẩm, phân phối.................. 6 Chương 4: Unilever ứng dụng machine learning tối ưu hóa quảng cáo, tăng ROI .............................................................................................................................. .7 Chương 5. Harley-Davidson gia tăng khách hàng tiềm năng, tối ưu hiệu quả quảng cáo nhờ tận dụng AI............................................................................................... 8 Phần 2. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động bán hàng ................. 10 Chương 6: Starbucks và Deep Brew: Khi trí tuệ nhân tạo định hình trải nghiệm 10 Chương 7: Chatbot EVA và tương lai ngành ngân hàng và dịch vụ tài chính..... 12 Chương 8. Mua sắm “không chạm” với với công nghệ Voice Shopping của Amazon................................................................................................................ 14 Chương 9. Trợ lý AI Copilot giúp tăng hiệu suất cho khách hàng sử dụng các ứng dụng của Microsoft............................................................................................... 15 Phần 3. Sự ra đời của AI tạo sinh - cách mạng trong tiếp thị và bán hàng .....18 Phần 4. Tổng Kết ................................................................................................... 23 Lời mở đầu Trong những năm gần đây, chúng ta đã chứng kiến sự tiến bộ nhanh chóng của công nghệ và tác động của nó lên tổ chức. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trải qua sự phát triển phi tưởng tượng và các công ty từ nhiều lĩnh vực đang sử dụng nó để thúc đẩy chiến lược và đạt được những kết quả đáng kinh ngạc. Một trong những lĩnh vực đã hưởng lợi nhiều nhất từ những đổi mới này chính là tiếp thị và bán hàng. Trí tuệ nhân tạo cho phép các công ty thu thập dữ liệu quý báu về khách hàng, cá nhân hóa phương pháp tiếp thị, tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, cải thiện hiệu quả bán hàng và tối ưu hóa dịch vụ khách hàng. AI đã trở thành trợ thủ đắc lực cho các nhóm tiếp thị và bán hàng muốn nổi bật trong một thị trường ngày càng cạnh tranh. Trí tuệ nhân tạo cho phép chúng ta mở rộng và nâng cao khả năng của con người, mang đến nhiều cơ hội mới, thay đổi cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng và đạt được mục tiêu. Trong các chương tiếp theo của cuốn sách này, bạn đọc sẽ đi sâu vào cách mà trí tuệ nhân tạo đã và đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận thị trường và tương tácvới khách hàng & câu chuyện của những doanh nghiệp đi đầu trong việc ứng dụng AI để thấu hiểu khách hàng, tạo các trải nghiệm cá nhân hóa giữa khách hàng với thương hiệu và tăng cường hiệu suất bán hàng. Phần 1. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong Marketing Trí tuệ nhân tạo (AI) đang tác động mạnh mẽ trong hoạt động marketing, mang đến cho các doanh nghiệp những cách mới để cá nhân hóa thông điệp, phân tích dữ liệu khách hàng và tạo ra các chiến dịch marketing hiệu quả hơn. Bằng cách sử dụng thuật toán học máy và phân tích dự báo, các công ty có thể hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng, và điều chỉnh các hoạt động marketing của họ một cách phù hợp. Hãy cùng khám phá một số ví dụ thực tế về cách các doanh nghiệp đang sử dụng AI để cải thiện hoạt động tiếp thị của họ. Chương 1. Netflix “hiểu” bạn hơn chính bạn nhờ AI Netflix có lẽ là một trong những ví dụ nổi tiếng nhất về cách AI được sử dụng trong tiếp thị. Gã khổng lồ phát video trực tuyến từ lâu đã dựa vào phân tích dữ liệu và học máy để đề xuất nội dung cho người dùng. Hệ thống đề xuất do AI cung cấp của Netflix phân tích nhiều loại điểm dữ liệu, bao gồm lịch sử xem, lịch sử tìm kiếm và xếp hạng của người dùng, cũng như thông tin về chính nội dung, chẳng hạn như thể loại và đạo diễn. Sử dụng dữ liệu này, hệ thống có thể tạo các đề xuất được cá nhân hóa phù hợp với từng người dùng. Theo Netflix, hệ thống đề xuất của họ chịu trách nhiệm cho 80% nội dung màngười dùng xem trên nền tảng này. Điều này đã giúp cải thiện khả năng giữ chân và tương tác của khách hàng, cũng như thúc đẩy các lượt đăng ký mới. Công ty ước tính rằng hệ thống đề xuất của họ đã tiết kiệm được hơn 1 tỷ USD chi phí giữ chân khách hàng. Nhưng lợi ích của AI trong tiếp thị không chỉ là các đề xuất. Netflix cũng đang sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình tạo nội dung của mình. Bằng cách phân tích dữ liệu người xem và xác định các mẫu trong nội dung người dùng đang xem, công ty có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về loại nội dung cần sản xuất và cách tiếp thị nội dung đó cho người dùng. Nhìn chung, Netflix là một ví dụ điển hình về cách AI có thể chuyển đổi hoạt động tiếp thị. Bằng cách sử dụng công nghệ máy học để hiểu rõ hơn về người dùng, công ty đã cải thiện mức độ tương tác của khách hàng, thúc đẩy doanh số bán hàng và giành được lợi thế trước đối thủ cạnh tranh. Chương 2. Sephora - cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng bằng chatbot Sephora, nhà bán lẻ mỹ phẩm, là một ví dụ tuyệt vời khác về việc ứng dụng AI cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Công ty này đã triển khai một chatbot trên trang web và ứng dụng dành cho thiết bị di động sử dụng thuật toán học máy (machine learning algorithms) để cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng và cung cấp hỗ trợ cũng như đề xuất cho người mua hàng. Chatbot có tên là Sephora Virtual Artist, sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để giúp khách hàng thử các sản phẩm trang điểm khác nhau và thử nghiệm các diện mạo khác nhau. Gian hàng của Sephora Virtual Artist Người dùng có thể tải ảnh của chính họ lên ứng dụng và chatbot sẽ sử dụng thuật toán học máy để phân tích các đặc điểm của họ và đưa ra các đề xuất trang điểm được cá nhân hóa. Ngoài Virtual Artist, Sephora cũng đã triển khai một chatbot hỗ trợ AI có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng và giúp người mua sắm tìm thấy sản phẩm họ đang tìm kiếm. Chatbot được thiết kế để bắt chước trải nghiệm nói chuyện như một nhân viên bán hàng thực và sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu các câu hỏi của khách hàng và phản hồi một cách thích hợp. Bằng cách cung cấp các đềxuất và hỗ trợ được cá nhân hóa, Sephora đã có thể cải thiện sự hài lòng của khách hàng và thúc đẩy doanh số bán hàng. Công ty báo cáo rằng những khách hàng tương tác với Virtual Artist có nhiều khả năng mua hàng hơn và chatbot đã giúp giảm số lượng yêu cầu hỗ trợ mà nhóm dịch vụ khách hàng của họ nhận được. Chương 3. Coca-Cola và AI: Tối ưu chiến lược sản phẩm, phân phối Coca-Cola là một công ty khác đã tận dụng sức mạnh của AI trong các hoạt động tiếp thị của mình. Một ví dụ đáng chú ý là việc công ty sử dụng máy học (machine learning) để tối ưu hóa việc đóng gói và phân phối sản phẩm của mình. Coca-Cola đã làm việc với một công ty phân tích dữ liệu để tạo ra một hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu bán hàng và xác định các mẫu sản phẩm phù hợp với thị hiếu của khách hàng. Sử dụng dữ liệu này, hệ thống có thể đề xuất các chiến lược phân phối và đóng gói sản phẩm cụ thể cho các thị trường và nhân khẩu học khác nhau. Kết quả của phương pháp này, Coca-Cola đã cải thiện hiệu quả bán hàng và phân phối lên tới 30%, giúp tiết kiệm đáng kể chi phí và tăng lợi nhuận. Ngoài công việc đóng gói và phân phối sản phẩm, Coca-Cola cũng đã sử dụng AI để phát triển một trợ lý ảo có thể giúp khách hàng tìm thấy sản phẩm họ mong muốn và trả lời các câu hỏi phổ biến. Trợ lý ảo có sẵn trên trang web và ứng dụng dành cho thiết bị di động của công ty và sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu các câu hỏi của khách hàng và phản hồi một cách thích hợp. Bằng cách sử dụng thuật toán máy học (machine learning) để hiểu rõ hơn sở thích của khách hàng và tối ưu hóa hoạt động của mình, công ty đã có thể cải thiện doanh số bán hàng, giảm chi phí và xây dựng thương hiệu mạnh hơn. Chương 4: Unilever ứng dụng machine learning tối ưu hóa quảng cáo, tăng ROI Unilever là một công ty hàng tiêu dùng toàn cầu cũng đi đầu trong việc sử dụng AI trong các hoạt động tiếp thị của mình. Công ty đã triển khai một số sáng kiến do AI cung cấp để cải thiện mức độ tương tác của khách hàng và tăng ROI của hoạt động marketing. Một trong những ví dụ đáng chú ý nhất là việc công ty sử dụng máy học (machine learning) để tối ưu hóa quảng cáo trên mạng xã hội của mình. Unilever đã làm việc với một công ty Digital Marketing để tạo ra một hệ thống AI có thể phân tích dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội và xác định các chiến lược quảng cáo hiệu quả nhất cho các nhóm nhân khẩu học và thị trường khác nhau. Bằng cách sử dụng phương pháp này, Unilever đã có thể cải thiện đáng kể hiệu suất quảng cáo của mình, với một số chiến dịch đạt được tỷ lệ tương tác và nhấp chuột tăng tới 50%. Với công nghệ AI, công ty đã tối ưu hóa ngân sách quảng cáo của mình, giảm chi phí đồng thời cải thiện hiệu quả chuyển đổi. Unilever cũng đã sử dụng AI để phát triển trợ lý mua sắm được cá nhân hóa cho khách hàng của mình Trợ lý, được gọi là “Peggy”, sử dụng quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu các câu hỏi của khách hàng và đưa ra các đề xuất cũng như hỗ trợ về sản phẩm được cá nhân hóa. Bằng cách tận dụng AI trong các nỗ lực tiếp thị của mình, Unilever đã có thể cải thiện mức độ tương tác của khách hàng, tăng doanh số bán hàng và xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với khách hàng của mình. Chương 5. Harley-Davidson gia tăng khách hàng tiềm năng, tối ưu hiệu quả quảng cáo nhờ tận dụng AI Đại lý Harley-Davidson của Asaf Jacobi tại Thành phố New York chỉ bán 1-2 chiếc mô tô mỗi tuần. Sau khi gặp Or Shani, Giám đốc điều hành của Adgorithms, anh quyết định thử nghiệm nền tảng tiếp thị dựa trên công nghệ AI- Albert của công ty này. Nền tảng Albert hoạt động trên các kênh quảng cáo như Facebook và Google, giúp tối ưu hóa kết quả chiến dịch tiếp thị thông qua việc đo lường và tinh chỉnh tự động. Thử nghiệm tuần đầu tiên với công cụ Albert đã giúp Harley-Davidson tăng gấp đôi số lượng xe máy bán được. Liên tục các tháng đều có sự tăng trưởng số lượng xe bán ra 30-50%. Trước khi sử dụng nền tảng AI - Albert, Jacobi ước tính rằng chỉ có 2% dân số Thành phố New York là khách hàng mua tiềm năng, thì nền tảng AI Albert tiết lộ rằng thị trường mục tiêu của anh ấy lớn hơn nhiều – và bắt đầu tìm kiếm những khách hàng mà Jacobi thậm chí còn không biết là có tồn tại. Trong trường hợp của Harley-Davidson, công cụ AI, Albert, đã bắt đầu bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng hiện tại từ hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của Jacobi để tìm ra chân dung của những khách hàng đã mua có giá trị cao. Sử dụng thông tin này, nền tảng Albert đã xác định những đối tượng tương tự giống với chân dung những khách hàng tiềm năng này và tạo ra các phân khúc vi mô – những nhóm mẫu nhỏ mà Albert có thể chạy các chiến dịch thử nghiệm trước khi mở rộng chiến dịch. Albert đã sử dụng dữ liệu được thu thập thông qua các thử nghiệm này để dự đoán các kết hợp về tiêu đề và hình ảnh phù hợp– và hàng nghìn biến số khác của chiến dịch – phù hợp với các phân khúc đối tượng khác nhau. Sau khi xác định được điều gì hiệu quả và điều gì không hiệu quả, Albert mở rộng quy mô các chiến dịch, phân bổ tài nguyên một cách tự động từ kênh này sang kênh khác, đưa ra đề xuất nội dung, v.v. Ví dụ: khi phát hiện ra rằng các quảng cáo có từ “gọi điện” – chẳng hạn như “Đừng bỏ lỡ một chiếc Harley đã qua sử dụng với mức giá hấp dẫn! Gọi ngay bây giờ!" – hoạt động tốt hơn 447% so với quảng cáo có chứa từ “Mua”, chẳng hạn như “Mua một chiếc Harley đã qua sử dụng từ cửa hàng của chúng tôi ngay bây giờ!” Albert ngay lập tức thay đổi từ “mua” thành “gọi” trong tất cả các quảng cáo trên tất cả các kênh có liên quan. Đối với Harley-Davidson, AI đã đánh giá những yếu tố tác động tới hiệu quả các chiến dịch quảng cáo, đồng thời sử dụng những gì nó học được để tạo ra nhiều cơ hội chuyển đổi hơn. Nói cách khác, hệ thống chỉ phân bổ tài nguyên cho những gì đã được chứng minh là có hiệu quả, do đó làm tăng ROI cho các chiến dịch marketing. “Loại bỏ phỏng đoán, thu thập và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ, tận dụng để tối ưu chiến dịch tiếp thị là lợi thế của AI.” Nhìn chung, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong marketing không chỉ giúp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị mà còn mở ra cơ hội tạo ra những trải nghiệm cá nhân hóa và tương tác sâu hơn với khách hàng. Từ việc cung cấp gợi ý sản phẩm, hỗ trợ giải đáp thông tin cho khách hàng đến việc tạo ra các ứng dụng tương tác mới, cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng với sản phẩm, tối ưu chiến dịch tiếp thị, AI đã và đang chứng minh vai trò quan trọng trong việc thay đổi cách chúng ta tiếp cận và tương tác với thị trường và khách hàng. Phần 2. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong hoạt động bán hàng Trong thế kỷ 21, Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã và đang thay đổi cách chúng ta tiếp cận và thực hiện hoạt động bán hàng. Từ việc dự đoán xu hướng mua sắm cho đến tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng, AI đã trở thành một phần quan trọng của chiến lược kinh doanh hiện đại. Hãy cùng khám phá các chương tiếp theo để hiểu rõ hơn về cách AI đã và đang thúc đẩy sự phát triển trong hoạt động bán hàng. Chương 6: Starbucks và Deep Brew: Khi trí tuệ nhân tạo định hình trải nghiệm Starbucks, công ty đồ uống nổi tiếng đã áp dụng AI để cải thiện kinh doanh và mang đến trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng. Lựa chọn vị trí để mở cửa hàng mới bằng dữ liệu và AI Starbucks không mở cửa hàng mới một cách ngẫu nhiên. Họ dựa vào dữ liệu và AI để xác định những vị trí tốt nhất. Bằng cách phân tích các biến số như mức thu nhập, lưu lượng giao thông và đối thủ cạnh tranh, Starbucks có thể dự báo tiềm năng doanh thu cho các cửa hàng mới. Phương pháp dựa trên dữ liệu này đảm bảo rằng họ mở cửa hàng ở những khu vực có tiềm năng tăng trưởng lớn nhất. Ngoài ra, một chương trình AI đặc biệt của Starbuck gọi là Deep Brew, đã giúp công ty này cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, quản lý cửa hàng hiệu quả và đảm bảo luôn có đồ uống yêu thích của bạn sẵn có trong kho. Deep Brew, được giới thiệu vào năm 2019, là nền tảng AI của Starbucks. Nó sử dụng Trí tuệ Nhân tạo và Học máy để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa hoạt động cửa hàng và quản lý hàng tồn kho. Deep Brew giúp Starbucks hiểu những gì khách hàng thích, để họ có thểđưa ra gợi ý, khuyến mãi và trải nghiệm độc đáo được cá nhân hóa. Nó cũng đảm bảo dịch vụ hiệu quả bằng cách tối ưu hóa việc cung cấp nhân viên cửa hàng và dự đoán nhu cầu hàng tồn kho để tránh việc hết hàng các sản phẩm phổ biến. Deep Brew hoạt động như một trợ lý siêu thông minh cho những người pha cafe, hỗ trợ quản lý tồn kho, logistics chuỗi cung ứng và nhu cầu nhân sự. Điều này giúp các nhân viên pha cà phê tập trung vào việc cung cấp dịch vụ khách hàng xuất sắc và tạo ra mối kết nối cá nhân với khách hàng. Starbucks sử dụng phân tích dữ liệu và AI để tạo ra trải nghiệm khách hàng đặc biệt. Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, Starbucks có thể đưa ra gợi ý cá nhân dựa trên các đơn hàng trước đây và sở thích. Họ cũng gửi thông báo thời gian thực khi khách hàng gần cửa hàng hoặc khi đồ uống yêu thích của họ có sẵn. Bằng cách sử dụng thông tin từ dữ liệu, Starbucks tạo ra sản phẩm mới và sáng tạo phù hợp với sở thích của khách hàng. Starbucks coi AI như một công cụ hữu ích, không phải là thay thế cho nhân viên. Việc áp dụng Trí tuệ Nhân tạo của Starbucks, đặc biệt là thông qua nền tảng Deep Brew, đã thay đổi bộ mặt của ngành cà phê. Từ việc phân tích dữ liệu và áp dụng trí tuệ nhân tạo, Starbucks đã nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tạo ra gợi ý cá nhân, phát triển các sản phẩm sáng tạo và đưa ra những quyết định thông minh về vị trí cửa hàng. Deep Brew đã chứng minh sự hữu ích bằng cách giúp Starbucks tập trung vào điều quan trọng nhất: mang đến trải nghiệm cà phê đáng nhớ, trong khi AI đảm nhiệm phần còn lại một cách tốt nhất. Chương 7: Chatbot EVA và tương lai ngành ngân hàng và dịch vụ tài chính Trong thời đại số hóa và phát triển công nghệ hiện nay, trí tuệ nhân tạo (AI) đã thay đổi cách chúng ta tương tác với ngân hàng và dịch vụ tài chính. Một trong những tiến bộ đáng chú ý là sự ra đời của các chatbot AI trong lĩnh vực ngân hàng. Những "trợ lý ảo" này không chỉ giúp tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng mà còn mang lại sự tiện lợi và tốc độ trong việc giải quyết các thủ tục và yêu cầu tài chính. Electronic Virtual Assistant của Ngân hàng HDFC là trợ lý ngân hàng được trang bị trí tuệ nhân tạo (AI) đầu tiên tại Ấn Độ, phục vụ cho khách hàng của HDFC. EVA được xây dựng với mục tiêu hỗ trợ phục vụ khách hàng một cách tốt hơn và nhanh chóng hơn. Việc cung cấp thông tin về địa chỉ chi nhánh, thông tin về khoản vay, mã IFSC và lãi suất là một số trong những việc mà EVA thực hiện. Nhờ EVA, khách hàng có thể truy cập nhanh chóng các chi tiết về sản phẩm của ngân hàng, phí và lệ phí cho các sản phẩm khác nhau, quy trình đăng ký, mã IFSC của các chi nhánh và nhiều thông tin khác với tốc độ nhanh hơn so với việc liên hệ trực tiếp một nhân viên." Chatbot này đã được lập trình để xử lý hơn 7,500 câu hỏi, cùng với thông tin về sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng. Nó không chỉ hoạt động trên trang web mà còn có thể trò chuyện thông qua Google Assistant ('Ok Google, nói chuyện với Ngân hàng HDFC') và Amazon Alexa ('Alexa, mở Ngân hàng HDFC'). Việc tích hợp các cuộc hội thoại sử dụng trí tuệ nhân tạo của HDFC Bank vào trang web và các công cụ kỹ thuật số phổ biến cho phép khách hàng thực hiện nhiều nhiệm vụ một cách hiệu quả mà không cần can thiệp của con người. Khách hàng có thể hỏi EVA về thông tin về số dư tài khoản, sao kê, số dư thẻ tín dụng và các khoản thanh toán thẻ tín dụng đang nợ. Họ cũng có thể sử dụng EVA cho dịch vụ 'Thanh toán hóa đơn' của Ngân hàng HDFC để thực hiện thanh toán hóa đơn, nạp tiền cho kết nối trả trước, đặt vé xe buýt, v.v. Đây là những tiện ích bổ sung giúp các ngân hàng như Ngân hàng HDFC cạnh tranh với các công ty ứng dụng thanh toán độc lập." Giao diện ứng dụng của ngân hàng HDFC tích hợp trợ lý EVA "EVA chính thức là chatbot ngân hàng lớn nhất Ấn Độ. Ngân hàng HDFC đã hợp tác với Senseforth và ra mắt EVA vào tháng 3 năm 2017 trên trang web của họ, www.hdfcbank.com. Kể từ đó, EVA đã tương tác với hơn 530,000 người dùng duy nhất, thực hiện 1.2 triệu cuộc trò chuyện và giải quyết 2.7 triệu truy vấn một cách nhanh chóng và dễ dàng." Nhờ EVA, khách hàng có thể truy cập nhanh chóng các chi tiết về sản phẩm của ngân hàng, phí và lệ phí cho các sản phẩm khác nhau, quy trình đăng ký, mã IFSC của các chi nhánh và nhiều thông tin khác với tốc độ nhanh hơn so với việc trò chuyện với một nhân viên. Thông tin mà thường mất trung bình từ 8-10 phút để tìm hiểu được cung cấp bởi EVA chỉ trong vài giây. Điều này khiến cho EVA nhanh hơn so với tất cả các hình thức giao tiếp khác cho các truy vấn liên quan đến thẻ, khoản vay, tài khoản, v.v. Với mức độ chính xác trên 85% và thời gian hoạt động đạt 99.9%, EVA đang thực hiện những bước tiến mục tiêu đến sự cách mạng hóa giao tiếp khách hàng thông qua giao diện trò chuyện. Chương 8. Mua sắm “không chạm” với với công nghệ Voice Shopping của Amazon Amazon Alexa là một trợ lý ảo cho phép người dùng điều khiển bằng giọng nói được cung cấp bởi Amazon. Công ty này đã ứng dụng trợ lý Alexa vào trang mua sắm trực tuyến để thay đổi trải nghiệm mua hàng của khách hàng với công nghệ “không chạm”. Alexa cho phép người dùng tìm kiếm và mua sản phẩm cũng như thực hiện quy trình thanh toán bằng cách sử dụng lệnh giọng nói thay vì nhấp chuột hay chạm vào màn hình. Theo Amazon, điều này cho phép khách hàng kiểm soát trải nghiệm mua hàng mà không cần đụng đến bất kỳ nút nhấn nào. Quy trình học máy (Machine learning) đằng sau việc mua sắm qua giọng nói bằng Alexa cũng tương tự. Người dùng có thể kích hoạt Alexa và bắt đầu liệt kê các sản phẩm mà họ muốn tìm kiếm, mua hoặc thêm vào danh sách mua sắm của họ. Khi các sản phẩm được thêm vào danh sách mua sắm của khách hàng thông qua giọng nói Alexa, họ có thể truy cập phiên bản văn bản của danh sách này trong ứng dụng Alexa và thay đổi sau này. Khi bạn đã sẵn sàng thực hiện việc mua sắm thông qua thiết bị Amazon của mình, bạn có thể nói với Alexa như sau: "Alexa, đặt khăn giấy." Trường hợp bạn đã từng đặt mua một sản phẩm cụ thể trước đây, Alexa sẽ đề xuất cho bạn việc đặt hànglại món hàng đó. Như bạn có thể thấy, Amazon duy trì thông tin về các đơn hàng trước đó của bạn và điều này giúp việc mua sắm trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Trong trường hợp bạn chưa từng mua sản phẩm đó trước đây, Alexa có thể đề xuất cho bạn các giao dịch của sản phẩm gợi ý hoặc những món hàng được gọi là "Sự lựa chọn của Amazon". Đây là những sản phẩm mà Amazon đã lựa chọn và đánh dấu là sản phẩm tốt với giá cả hợp lý. Nếu bạn muốn tìm hiểu về sự lựa chọn của Amazon cho khăn giấy, bạn có thể hỏi "Alexa, lựa chọn của Amazon cho khăn giấy là gì?". Tuy nhiên, nếu bạn không hài lòng với những thông tin mà Alexa cung cấp, bạn sẽ có tùy chọn để xem danh sách các mặt hàng khác. Khi Alexa hỏi bạn có sẵn sàng mua hàng chưa, bạn chỉ cần nói "Có". Món hàng sẽ được thêm vào giỏ hàng Amazon của bạn. Trong trường hợp bạn đã thiết lập mã PIN, bạn có thể sẽ cần nhập mã PIN trước khi đơn đặt hàng được xác nhận và xử lý thông qua hệ thống thanh toán của Amazon. Nhìn chung, ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo này nhằm cải thiện các tiện ích cho khách hàng mua sắm trên Amazon, từ việc tạo danh sách mua sắm đến nhận gợi ý từ Alexa. Đối với Amazon, việc đầu tư vào Trí tuệ Nhân tạo này giúp công ty cố gắng củng cố vị thế của mình trên thị trường bằng cách duy trì sự ưu thế trong việcmang lại tiện ích cho người tiêu dùng. Chương 9. Trợ lý AI Copilot giúp tăng hiệu suất cho khách hàng sử dụng các ứng dụng của Microsoft Không chỉ ứng dụng AI để gia tăng chất lượng dịch vụ khách hàng, các doanh nghiệp đi đầu hiện này đang tích hợp AI vào sản phẩm để gia tăng sự hài lòng của khách hàng. Một ví dụ điển hình là Dynamics 365 Sales đã đưa trợ lý AI Copilot vào các sản phẩm phần mềm của mình để tự động hóa các tác vụ thủ công, tăng năng suất cho người sử dụng. Dynamics 365 Sales là ứng dụng quản lý bán hàng CRM của Microsoft giúp các tổ chức quản lý quy trình bán hàng và tương tác với khách hàng một cách hiệu quả hơn. Dynamics 365 Sales cung cấp các tính năng như quản lý thông tin khách hàng, theo dõi cơ hội bán hàng, dự đoán dự án, tạo và quản lý các chương trình khuyến mãi, quản lý lịch làm việc và nhiều tính năng khác để tối ưu hóa quy trình bán hàng. Trợ lý Copilot trong Dynamics 365 Sales được thiết kế để tăng cường năng suất và hiệu quả làm việc của nhân viên kinh doanh. Với những tính năng như tìm kiếm thông tin liên quan, sắp xếp cuộc hẹn và tạo ra thông tin thú vị, Copilot mang đến nhiều lợi ích cho các chuyên gia bán hàng. Một trong những tính năng Copilot được khen ngợi nhất trong lĩnh vực bán hàng là khả năng tận dụng sức mạnh của AI để viết phản hồi email cho khách hàng và tạo bản tóm tắt cuộc họp Teams trong Outlook. Các chuyên gia bán hàng thường phải dành một khoản thời gian đáng kể cho những nhiệm vụ này. Tính năng email được tạo ra bởi AI gợi ý nội dung dựa trên email của khách hàng, bao gồm cả việc trả lời các câu hỏi và đề xuất nội dung email. Với quyền truy cập vào dữ liệu cụ thể liên quan đến mỗi người nhận (như giá cả, khuyến mãi, thời hạn), người gửi có thể lựa chọn từ nhiều câu trả lời gợi ý phù hợp nhất với tình huống. Bằng cách tự động hóa việc trả lời email và tóm tắt cuộc họp, Copilot giúp cácnhân viên bán hàng có nhiều thời gian hơn để tập trung vào việc xây dựng mối quan hệ với khách hàng và chốt giao dịch. Không chỉ Dynamics 365 Sales, trợ lý Copilot còn được ứng dụng trong Viva Sales. Viva Sales là ứng dụng giúp người bán sử dụng Microsoft 365 và Microsoft Teams để tự động thu thập dữ liệu vào mọi hệ thống CRM, loại bỏ việc nhập dữ liệu thủ công và giúp nhân viên kinh doanh có thêm thời gian để tập trung vào hoạt động bán hàng. Copilot trong Viva Sales cũng có thể giúp tăng cường hiệu suất bằng cách sử dụng AI để gợi ý cho nhân viên kinh doanh cách tương tác hiệu quả với khách hàng, hay tóm tắt cuộc họp, gợi ý phản hồi email và truy cập trực tiếp vào dữ liệu CRM giúp tối ưu hóa thời gian làm việc thủ công của nhân viên kinh doanh. Viva Sales được thiết kế để cung cấp quyền truy cập nhanh chóng vào dữ liệu và thông tin liên quan đến khách hàng. Viva Sales có thể nhắc nhở các nhân viên bán hàng khi đến lúc theo dõi một cơ hội hoặc khách hàng. Ngoài ta, Copilot cũng có thể đề xuất các nội dung email cá nhân hóa cho từng khách hàng hay sử dụng dữ liệu lịch Outlook để đề xuất thời gian họp phù hợp. Một tính năng hữu ích khác của Copilot là việc tạo tóm tắt tự động về các chủ đề, nội dung trọng tâm được thảo luận trong các cuộc họp. Copilot trong Viva Sales có thể phân loại từ khóa, thương hiệu, đối thủ, nhận biết tâm trạng của khách hàng và người bán hàng cũng như phong cách trò chuyện, và dịch cuộc trò chuyện ra các ngôn ngữ khác nhau. Với một loạt tính năng hữu ích, Copilot có thể giúp những người bán hàng tiết kiệm thời gian, tăng năng suất và chuyên nghiệp hơn trong các cuộc trò chuyện với khách hàng. Phần 3. Sự ra đời của AI tạo sinh - cách mạng trong tiếp thị và bán hàng Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI) đã tạo ra một cuộc cách mạng trong lĩnh vực tiếp thị và bán hàng. Đặc biệt, với sự phát triển của AI tạo sinh (Gen AI) đã tạo ra triển vọng mới, hứa hẹn sẽ thay đổi cách chúng ta thiết kế trải nghiệm khách hàng, nâng cao năng suất và thúc đẩy tăng trưởng cả trong mô hình kinh doanh B2B và B2C. AI tạo sinh là gì ? Trong thế giới số hóa hiện nay, chúng ta không còn xa lạ với các chatbot AI hỗ trợ khách hàng tự động và các công cụ tạo hình ảnh với tốc độ đáng kinh ngạc. Đây chính là những ứng dụng thực tế từ công nghệ “gen AI”- AI tạo sinh. AI tạo sinh là khả năng của máy tính để tạo ra những nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, âm nhạc và thậm chí là video, với mức độ tự động và sáng tạo đáng kinh ngạc. Nhưng làm thế nào mà gen AI thực hiện điều này? Để hiểu rõ hơn về cách nó hoạt động, chúng ta cần đi sâu vào cơ chế của nó. Gen AI dựa vào mô hình nền tảng để thực hiện tạo sinh nội dung. Điều này bắt nguồn từ việc mô hình được huấn luyện trước trên một lượng lớn dữ liệu, học cách phân biệt và tổng quát hóa các đặc điểm của dữ liệu này. Sau đó, khi có dữ liệu mới, gen AI sử dụng mô hình đã học để tạo ra những nội dung mới mà chưa bao giờ nó đã thấy trước đây. Một khía cạnh thú vị của gen AI là khả năng tạo ra nội dung đa dạng. Chẳng hạn, gen AI có thể được huấn luyện để viết tiếp từ tiếp theo trong một dãy từ và tự động tạo ra những đoạn văn bản hoàn chỉnh. Nó cũng có thể được sử dụng để tạo ra các hình ảnh hoặc âm thanh mới, tạo ra sự đa dạng và tùy chỉnh cho nhiều mục đích khác nhau. Trong môi trường trí tuệ nhân tạo “truyền thống”, quá trình này thường yêu cầu nhiều công sức và thời gian để đào tạo lại mô hình cho mỗi nhiệm vụ cụ thể. Nhưng gen AI thay đổi điều này bằng cách sử dụng các mô hình nền tảng đã được huấn luyện trước, giúp giảm bớt thời gian và công sức cần thiết để bắt đầu tạo ra nội dung mới. Như vậy, gen AI không chỉ là một bước tiến vượt bậc trong khả năng sáng tạo của trí tuệ nhân tạo, mà còn mở ra những cơ hội mới và đầy hứa hẹn trong việc tạo ra nội dung đa dạng và hấp dẫn. Các ứng dụng của AI tạo sinh trong Marketing & Bán hàng Sự gia tăng của trí tuệ nhân tạo (AI), đặc biệt là AI tạo sinh, có tiềm năng ảnh hưởng đến ba lĩnh vực trong marketing và bán hàng bao gồm: trải nghiệm khách hàng (CX), tăng trưởng và năng suất. Ví dụ, trong trải nghiệm khách hàng, nội dung và ưu đãi siêu cá nhân hóa có thể dựa trên hành vi, nhân cách và lịch sử mua hàng của từng khách hàng cá nhân. Tăng trưởng có thể được thúc đẩy bằng cách tận dụng AI để khởi động hiệu suất doanh thu, cung cấp cho đội ngũ bán hàng các phân tích và thông tin khách hàng chính xác để thu hút nhu cầu. Ngoài ra, AI có thể tăng cường hiệu quả và hiệu suất bán hàng bằng cách giảm bớt và tự động hóa nhiều hoạt động bán hàng nhàm chán, giải phóng thời gian để tương tác với khách hàng hiện tại và tiềm năng (đồng thời giảm chi phí phục vụ). Trongtất cả những hành động này, cá nhân hóa là yếu tố quan trọng. AI kết hợp với dữ liệu và ngữ cảnh cụ thể của công ty đã cho phép nhìn nhận thông tin của người tiêu dùng ở mức độ chi tiết nhất, cho phép cá nhân hóa thông qua các chiến lược marketing và bán hàng. Tại thị trường B2B, một số công ty đã vượt xa giới hạn của tiếp thị truyền thống. Họ đã mạnh dạn sử dụng cách tiếp cận tập trung vào việc cá nhân hóa tối đa trongquá trình tương tác với khách hàng. Thay vì áp dụng cách tiếp cận thị trường mass, những doanh nghiệp B2B tiên phong đã nhận ra giá trị của việc tập trung vào từng khách hàng cụ thể. Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, họ đánh giá sâu hơn về nhu cầu, ưu tiên và mục tiêu kinh doanh của mỗi khách hàng tiềm năng. Kết quả là những chiến lược Marketing và dịch vụ đa dạng, được tùy chỉnh theo mỗi khách hàng. Sự cá nhân hóa cực kỳ này tạo ra sự kết nối mạnh mẽ hơn giữa doanh nghiệp và đối tác, giúp xây dựng mối quan hệ tin cậy và lâu dài. Đồng thời, nó cũng giúp nâng cao hiệu suất tiếp thị và tăng cường khả năng dự đoán trong việc đáp ứng nhu cầu thay đổi của khách hàng. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và phân tích sâu, AI đã biến những dự đoán mờ mịt trở thành hiện thực chính xác. Từ việc dự đoán hành vi của người tiêu dùng và xu hướng thị trường, đến việc xác định những đối tượng tiềm năng cho chiến dịch quảng cáo, AI đã thúc đẩy quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế và phân tích đáng tin cậy. Không chỉ dừng lại ở khả năng dự đoán, AI còn thúc đẩy sự tương tác tương tác cá nhân với khách hàng. Các chatbot thông minh sử dụng trí tuệ nhân tạo đang giúp doanh nghiệp tương tác với khách hàng một cách tự động và liền mạch, cung cấp hỗ trợ và thông tin trong thời gian thực. Tạo nội dung nhanh chóng với ChatGPT Một trong những lợi ích dễ nhìn thấy nhất và có tính ứng dụng cao của công nghệ AI tạo sinh là ChatGPT. Với khả năng tổng hợp thông tin đa lĩnh vực và có thểcung cấp thông tin đa ngôn ngữ, chat GPT có thể sản xuất đa dạng các thể loại nội dung từ blog, ebook, kịch bản tiktok, mẫu email marketing, mẫu quảng cáo bán hàng hay gợi ý các ý tưởng truyền thông giúp tăng năng suất. Để tạo ra các nội dung chất lượng cao theo ý muốn, người sử dụng cần biết cách đặt câu lệnh để chat GPT trả về kết quả. Ngoài ra, hiện nay có rất nhiều các công cụ công cấp tiện ích bao gồm các câu lệnh có sẵn để người dùng dễ dàng sửdụng. Lấy ví dụ tích hợp tiện ích AIPRM, công cụ hỗ trợ rất nhiều câu lệnh sẵn có giúp người dùng dễ dàng sáng tạo nội dung từ Kịch bản Youtube/Tiktok/reels cho tới bài viết chuẩn SEO. Đưa AI tạo sinh vào hành trình của khách hàng Có rất nhiều ứng dụng thực tiễn mà AI tạo sinh có thể tác động ở từng giai đoạn của hành trình khách hàng. Ở giai đoạn đầu của hành trình khách hàng, AI tạo sinh có thể giúp marketers xác định và tiếp cận đúng đối tượng mục tiêu bằng cách phân tích các dữ liệu thị trường và thông tin khách hàng. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể triển khai những chiến dịch tiếp cận hiệu quả hơn và phù hợp hơn với khách hàng mục tiêu hơn. Trong quá trình thực hiện bán hàng, AI tạo sinh đóng vai trò hỗ trợ xuyên suốt toàn bộ quy trình bán hàng. Với khả năng phân tích hành vi, sở thích và dữ liệu về khách hàng, AI tạo sinh có thể tạo nội dung và thông điệp cá nhân hóa, hỗ trợ gửi email, và cung cấp hỗ trợ qua chatbot dựa trên ngữ cảnh. AI còn có khả năng hoạt động như trợ lý ảo 24/7 cho từng thành viên trong đội nhóm, đề xuất và nhắc nhở lịch hẹn với khách hàng/khách chưa chăm sóc giúp tăng tỷ lệ chuyển đổi. Trong giai đoạn chốt deal, AI còn có khả năng đưa ra những kịch bản hướng dẫn trao đổi với khách hàng theo thời gian thực dựa trên phân tích dữ liệu toàn diện về giao dịch trong quá khứ, hành vi của khách hàng và mức độ cạnh tranh so với thị trường. Khi giao dịch đã hoàn tất, AI tạo sinh có khả năng hỗ trợ onboarding và giữ chân khách hàng. Ví dụ khi khách hàng vừa đăng nhập hệ thống/phần mềm/truy cập dịch vụ, AI tạo sinh có thể gửi các nội dung chào mừng cá nhân hóa, gợi ý những cách khai thác sản phẩm/dịch vụ phù hợp nhất với từng người dùng. Chatbot có thể cung cấp câu trả lời ngay lập tức giải đáp thắc mắc cho khách hàng. Ngoài ra, AI tạo sinh cũng giúp cải thiện việc khách hàng rời bỏ bằng cách nghiên cứu xu hướng và hành vi sử dụng của khách hàng để đưa ra các đề nghị, khuyến cáo cho doanh nghiệp. Những ứng dụng mang tính cách mạng này đang thực sự thay đổi tương lại của hoạt động tiếp thị và bán hàng, tạo ra hiệu suất vượt trội và đẩy mạnh sự tương tác của khách hàng với thương hiệu ngay từ giai đoạn đầu của hành trình. Tuy nhiên, không chỉ toàn là những thành công mỹ mãn, việc áp dụng AI trong marketing cũng đặt ra những thách thức đáng kể. Từ việc đảm bảo tính riêng tư cho việc sử dụng dữ liệu cá nhân đến việc xử lý thông tin một cách đạo đức và minh bạch, việc tận dụng sức mạnh của AI cần phải được thực hiện một cách cân nhắc và có trách nhiệm. Phần 4. Tổng Kết Xuyên suốt 3 phần của cuốn ebook này, bạn đọc đã cùng tìm hiểu về những ứng dụng thực tiễn của công nghệ AI trong hoạt động marketing và bán hàng từ những doanh nghiệp hàng đầu thế giới. Trong marketing: • Netflix đã dựa vào phân tích dữ liệu và học máy để đề xuất nội dung cho người dùng • Sephora sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để giúp khách hàng thử các sản phẩm trang điểm khác nhau tăng trải nghiệm mua sẵm • Coca Cola sử dụng machine learning để tối ưu hóa việc đóng gói vàphân phối sản phẩm theo thị hiếu khách hàng từng khu vực • Unilever & Harley-Davidson tận dụng dữ liệu AI để tối ưu hoạt động quảng cáo và tiếp thị cho các phân khúc khách hàng khác nhau. Trong bán hàng: • Starbuck sử dụng dữ liệu và AI để xác định những vị trí tốt nhất để mởcửa hàng • Ngân hàng HDFC phát triển trợ lý chatbot EVA để trả lời 7,500 câu hỏi thường được hỏi, cùng với thông tin về sản phẩm và dịch vụ của ngân hàng, tạo sự tiện lợi, tăng trải nghiệm khách hàng • Amazon ứng dụng trợ lý Alexa vào trang mua sắm trực tuyến để thay đổi trải nghiệm mua hàng của khách hàng với công nghệ “không chạm” Và những ứng dụng mang tính cách mạng của công nghệ AI tạo sinh đã tạo ra ảnh hưởng mạnh mẽ tới trải nghiệm khách hàng, tăng trưởng và năng suất. Nhìn chung, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong sale & marketing không chỉ giúp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, tăng năng suất bán hàng mà còn mở ra cơ hội tạo ra những trải nghiệm cá nhân hóa và tương tác sâu hơn với khách hàng. Từ việc cung cấp gợi ý sản phẩm, hỗ trợ giải đáp thông tin cho khách hàng đến việc tạo ra các ứng dụng tương tác mới, cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng với sản phẩm, tối ưu chiến dịch tiếp thị, tăng năng suất bán hàng AI đang thực sự thay đổi tương lai của hoạt động tiếp thị và bán hàng, tạo ra hiệu suất vượt trội và đẩy mạnh sự tương tác của khách hàng với thương hiệu xuyên suốt tất cả giai đoạn của hành trình khách hàng. Thông qua dẫn chứng về những câu chuyện thực tế về ứng dụng AI trong tiếp thị và bán hàng, hội đồng tác giả hy vọng thông qua cuốn sách này thức tỉnh các lãnh đạo doanh nghiệp rằng: AI không phải câu chuyện của tương lai xa xôi. Các doanh nghiệp đi đầu đã ứng dụng AI tối ưu hoạt động vận hành từ sales, marketing, chăm sóc khách hàng và tận dụng công nghệ để nâng cao vị thế, dẫn đầu so với đối thủ. Bởi vậy, đừng để bị tụt lại phía sau, hãy tận dụng sức mạnh của công nghệ và đưa nó thành một phần trong chiến lược growth hacking của doanh nghiệp.