Cùng khám phá cách các doanh nghiệp có thể sử dụng AI Marketing để điều chỉnh cách thức phối hợp giữa bộ phận Marketing và Sales.

Trong thế giới kinh doanh ngày nay, tại sao một số doanh nghiệp kinh doanh tốt hơn và nhanh hơn những doanh nghiệp khác trong việc điều chỉnh cách sử dụng dữ liệu khách hàng của họ để đáp ứng với các điều kiện Marketing không ngừng thay đổi? Một lý do chung giữa hầu hết các doanh nghiệp hoạt động hiệu quả này là họ đã sử dụng các mô hình AI để dự đoán kết quả ở các giai đoạn khác nhau trong hành trình của khách hàng.

Các công ty này sử dụng AI (Trí tuệ nhân tạo) để dự đoán khách hàng nào có khả năng rời bỏ, trong khi các đối thủ cạnh tranh của họ phản ứng sau khi khách hàng đã rời đi. Và khi những dự đoán của họ đi sai hướng do những thay đổi khách quan bên ngoài hoặc do điều kiện thị trường, họ sẽ sử dụng chính các phản hồi đó để nhanh chóng định hướng lại và chuyển hướng các nỗ lực Marketing và Sales (Bán hàng) của mình.

Trên thực tế, việc sử dụng các mô hình AI để dự đoán các phản ứng của khách hàng đã giúp các doanh nghiệp này phản ứng nhanh hơn với những sự thay đổi của thị trường nhanh so với các doanh nghiệp không sử dụng. Và mặc dù các công cụ AI không phải là không thể sai lầm, chúng có thể định hình lại cách các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định trong các bộ phận chức năng như Marketing và Sales.

Trong những năm trở lại đây, ngày càng nhiều doanh nghiệp hơn đặt ra câu hỏi là liệu các khoản đầu tư Marketing của họ có thực sự mang lại hiệu quả. Nhiều cuộc tranh cãi cũng đã xảy ra giữa các nhà lãnh đạo marketing (CMO) với CEO (Giám đốc điều hành) hay cả CFO (Giám đốc Tài chính).

Một lý do muôn thuở cũng đã được đưa ra đó là các doanh nghiệp không thể liên kết các khoản đầu tư marketing của họ với những thay đổi từ thị trường hay từ khách hàng.

Trong thế giới kỹ thuật số (Digital), mà chính xác là Digital Marketing, một cách phổ biến thường thấy để lý giải về cách các hoạt động marketing tác động đến thương hiệu hay doanh số bán hàng đó là chạy một số lượng lớn các thử nghiệm (A/B Testing) với nhiều tham số khác nhau, căn cứ vào các phản ứng của khách hàng, doanh nghiệp hay người làm marketing đưa ra các dự báo liên quan.

Như một kết quả tất yếu, vì doanh nghiệp phải theo dõi các phản ứng của khách hàng trong suốt hành trình khách hàng từ giai đoạn tìm kiếm đến nhấp chuột và rồi mua hàng, một lượng lớn dữ liệu về khách hàng đã được thu thập.

Một câu hỏi đặt ra là tại sao một số doanh nghiệp lại tốt hơn và nhanh hơn nhiều so với những doanh nghiệp khác trong việc điều chỉnh cách sử dụng dữ liệu khách hàng của họ để có thể đáp ứng nhanh với các điều kiện Marketing liên tục thay đổi.

Trong các giai đoạn suy thoái kể từ năm 2021 đến nay, điều này càng thể hiện rõ hơn khi các doanh nghiệp phải liên tục dịch chuyển để thích nghi với các điều kiện mới của thị trường, khi hành vi và ưu tiên mua hàng của khách hàng đã thực sự thay đổi.

Các nghiên cứu chỉ ra rằng, một điểm chung giữa các doanh nghiệp có khả năng thích ứng tốt hơn, nhanh nhạy hơn là họ sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI Models) để dự báo các kết quả đầu ra tại nhiều giai đoạn khác nhau trong hành trình mua sắm của khách hàng (Customer Journey).

ví dụ: doanh nghiệp sử dụng AI để phân tích dữ liệu hành vi trước đây của người tiêu dùng và từ đó dự đoán khả năng khách hàng sẽ phản hồi tích cực với một chiến dịch Marketing cụ thể nào đó.

Trong khi các đối thủ cạnh tranh yếu thế phản ứng một cách thụ động với các hành động của khách hàng, các doanh nghiệp ứng dụng AI Marketing tiếp cận vấn đề một cách chủ động, từ việc xây dựng chiến lược đến thiết lập mối quan hệ với khách hàng.

Họ sử dụng AI để dự đoán khách hàng nào có khả năng rời bỏ và họ nên làm gì để hạn chế trình trạng đó, trong khi đối thủ cạnh tranh lại phản ứng sau khi khách hàng đã rời đi.

Và khi những dự đoán của họ đi sai hướng do những thay đổi khách quan bên ngoài hoặc do điều kiện thị trường, họ sẽ sử dụng chính các phản hồi đó để nhanh chóng định hướng lại và chuyển hướng các nỗ lực Marketing và Sales (Bán hàng) của mình.

Trên thực tế, việc sử dụng các mô hình AI để dự đoán các phản ứng của khách hàng đã giúp các doanh nghiệp này phản ứng nhanh hơn với những sự thay đổi của thị trường nhanh so với các doanh nghiệp không sử dụng.

AI Marketing là gì?

AI Marketing hiểu đơn giản là cách ứng dụng các công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) vào hoạt động Marketing với mục tiêu là tối đa hoá trải nghiệm khách hàng, tối ưu ngân sách marketing và thúc đẩy doanh số bán hàng.

Dưới đây là chi tiết cách AI đã làm thay đổi thế giới Marketing và Bán hàng.

Các mô hình dự báo (Prediction Models) đang thay đổi cách thức hoạt động của chiến lược (Strategy).

Trong ví dụ về một công ty thương mại toàn cầu đang tìm nguồn cung và phân phối sản phẩm hoá chất số lượng lớn. Vào đầu năm 2019, công ty này đã bắt đầu sử dụng các mô hình dự báo (dự đoán) dựa trên AI để hiểu các cơ hội kinh doanh thông qua các giai đoạn khác nhau trong quy trình mua hàng dựa trên yêu cầu của khách hàng.

Công ty này đã rút ra được một kết luận rằng các yếu tố liên quan đến chất lượng đóng vai trò quyết định trong việc họ có được lựa chọn hay không. Họ bắt đầu sử dụng thông tin này để theo đuổi các cơ hội tiềm năng.

Tuy nhiên, đến tháng 5 năm 2020, các dự báo về mô hình AI của công ty này đã được chứng minh là sai. Phân tích sâu hơn cho thấy rằng các điều khoản liên quan đến giao hàng mới là yếu tố quyết định chính.

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp trước đây vốn thu thập thông tin về các vấn đề thông qua dữ liệu kinh tế vĩ mô hiện đã đã có thể sử dụng AI để dự đoán kết quả thông qua quy trình mua hàng của khách hàng, cũng từ đây, họ có thể nhanh chóng chuyển đổi hoạt động Marketing và bán hàng theo cách phù hợp hơn với những thay đổi trên thị trường.

Một nghiên cứu khác đã được phân tích tại một doanh nghiệp phát triển bất động sản lớn ở Vương quốc Anh. Các dữ liệu có được vào vào tháng 1 năm 2020 cho thấy rằng, vì khả năng cho thuê mới là rất thấp, họ cần thận trọng trong việc đưa ra các ưu đãi cho các doanh nghiệp hiện đang thuê.

Phân tích tiếp tục cho thấy việc cho thuê không gian làm việc linh hoạt (flexible workspaces) cũng đang có mức lợi nhuận khá thấp.

Vào cuối tháng 2 năm 2020, trong giai đoạn đầu của đại dịch, một mô hình AI đã được đưa vào sử dụng, mô hình này đề xuất tăng 30% diện tích không gian làm việc linh hoạt đồng thời đưa ra các ưu đãi tốt hơn để thu hút những người thuê hiện tại.

Những đề xuất này khiến doanh nghiệp bắt đầu thay đổi chiến lược marketing và bán hàng của mình vào giữa tháng 3, nhanh hơn nhiều so với các đối thủ cạnh tranh hiện vẫn đang dựa vào sản lượng quý đầu tiên (kết thúc vào tháng 3) của các mô hình Marketing và bán hàng truyền thống của họ.

Vị trí dẫn đầu trong một tháng hoặc thậm chí một tuần cũng có thể tạo ra nhiều sự khác biệt đáng kể trong các thị trường cạnh tranh cao.

Tóm lại, vốn được đào tạo bằng cách sử dụng các dữ liệu lịch sử, các mô hình AI có thể cung cấp cho các doanh nghiệp nhiều thông tin phức tạp hơn và nhanh nhạy hơn về mối liên hệ giữa hành động của họ với thị trường hoặc với phản ứng của khách hàng.

Thấu hiểu vai trò của các vòng phản hồi.

Các hoạt động Marketing và bán hàng theo cách truyền thống vốn thiếu cách tiếp cận với cái gọi là vòng phản hồi, thứ được áp dụng rất phổ biến trong thế giới kỹ thuật số.

Các vòng phản hồi cho phép các hệ thống thay đổi hỗn hợp đầu vào và các đặc điểm của hệ thống để nâng cao chất lượng đầu ra.

Các hành động Marketing chậm trễ, hay nói một cách dễ hiểu hơn là họ không hiểu được các phản ứng của khách hàng là kết quả của việc doanh nghiệp ngay từ đầu đã không xây dựng một vòng phản hồi liên tục và rõ ràng.

Chính việc thiếu vòng phản hồi này đã hạn chế khả năng của các doanh nghiệp trong việc đánh giá ROI (lợi tức đầu tư) của các nỗ lực Marketing và bán hàng của họ.

Việc không thiết lập các vòng phản hồi cũng là nguyên nhân chính dẫn đến sự mất kết nối giữa việc xây dựng chiến lược theo từng giai đoạn (với các cấp quản lý) và việc thực thi ở các cấp thấp hơn.

Các mô hình dự báo dựa trên AI có thể nắm bắt các xu hướng ở cấp độ chi tiết, chẳng hạn như ở cấp độ các giao dịch bán hàng riêng lẻ.

Thông tin có được do các mô hình này cung cấp có thể được sử dụng để cập nhật và điều chỉnh chiến lược Marketing và bán hàng theo cách nhanh hơn và liên tục hơn, điều này cũng cho phép các doanh nghiệp thu hẹp khoảng cách giữa chiến lược và thực thi.

Hãy xem xét ví dụ chi tiết này.

Một công ty sản xuất 200 năm tuổi ở Bắc Mỹ đã đầu tư đáng kể các hoạt động Marketing với mục tiêu xây dựng khách hàng tiềm năng (Lead), tuy nhiên, kết quả có được vẫn không như mong đợi, mức tăng doanh thu có được vẫn không đáng kể.

Doanh nghiệp này cho rằng họ đang gặp phải một vấn đề Marketing (marketing problem) nào đó.

Để có được câu trả lời, doanh nghiệp đã sử dụng một mô hình AI để phân tích dữ liệu và nhận thấy rằng, mức chi tiêu Marketing tăng lên thực sự đã mang lại kết quả tích cực trong việc tìm kiếm khách hàng tiềm năng, tuy nhiên lại ít tác động đến doanh thu tổng thể.

Các phân tích sau đó tiết lộ rằng nguồn lực bán hàng hạn chế của nhà sản xuất là một phần của vấn đề. Đội ngũ bán hàng đã chọn những khách hàng tiềm năng tốt nhất từ các khoản chi tiêu marketing tăng lên, nhưng lại bỏ qua một số lượng khách hàng tiềm năng tương ứng mà lẽ ra họ phải theo đuổi.

Doanh nghiệp từ đây đã hiểu rằng họ gặp vấn đề về năng lực bán hàng chứ không phải là vấn đề Marketing. Nếu không có các mô hình phân tích dữ liệu, có lẽ mọi thứ đã khác.

Sự thay đổi trong quá trình phân khúc thị trường (Phân khúc khách hàng).

Vì các mô hình AI tập trung vào vòng phản hồi, việc sử dụng các mô hình này cũng đang làm thay đổi cách doanh nghiệp phân khúc thị trường.

Về mặt lý thuyết, phân khúc (segmentation) được định nghĩa là quá trình xác định một nhóm khách hàng có chung nhu cầu (để phát triển một sản phẩm, dịch vụ, hay các giải pháp duy nhất để phục vụ riêng cho phân khúc đó), những người có chung đặc điểm nhận dạng (để có thể xác định chính xác khách hàng trong phân khúc mục tiêu) và khả năng phản ứng của doanh nghiệp (để thiết kế các chiến lược tiếp cận và khai thác lợi ích kinh tế theo quy mô).

Trên thực tế, hầu hết các doanh nghiệp trong thế giới phi công nghệ đều tập trung vào hai phần đầu tiên của định nghĩa, tức là tập hợp các nhu cầu chung và các đặc điểm chung.

Về bản chất, cách tiếp cận này mang hình thức theo kiểu từ ngoài vào trong, tức chỉ là một chiều từ phía khách hàng và thị trường, trong khi một chiều khác cũng quan trọng không kém đó là từ trong ra ngoài (chiều ngược lại).

Nói một cách dễ hiểu hơn, việc hiểu khách hàng hay xem họ thực sự cần gì không phải là điều duy nhất trong quá trình phân khúc, mà doanh nghiệp cần phải tập trung vào quá trình thiết các kế sản phẩm và dịch vụ phù hợp theo cách tối ưu hơn đối thủ cạnh tranh.

Trong các mô hình dự báo dựa trên AI, việc thực hành phân khúc tập trung vào phần thứ ba của định nghĩa nói trên, tức là khả năng phản ứng của doanh nghiệp với các vấn đề của khách hàng, và khả năng phản ứng của khách hàng với các chiến dịch marketing và bán hàng của doanh nghiệp.

Ví dụ: các mô hình dự báo dựa trên AI có thể trả lời cho câu hỏi nhóm khách hàng nào sẽ phản ứng tốt hơn với các chương trình giảm giá, và nhóm nào tỏ ra phấn khích hơn với các chương trình tặng quà.

Các doanh nghiệp có thể sử dụng những dự báo từ các mô hình AI để sắp xếp các nguồn lực Marketing và bán hàng sao cho phù hợp với từng cơ hội nhu cầu.

Điều này đặc biệt đúng trong một môi trường kinh doanh không ngừng thay đổi, nơi các điều kiện thị trường và hành vi của khách hàng có thể thay đổi nhanh hơn nhiều so với khả năng phản ứng hay năng lực tiếp cận của doanh nghiệp.

Các mô hình dự báo dựa trên AI đang đi về đâu?

Trong thế giới mới, với sự sẵn có của các dữ liệu cụ thể của khách hàng, khả năng của trí tuệ nhân tạo (AI) và khả năng máy học, các doanh nghiệp buộc phải tận dụng các mô hình dự báo để tối ưu hoá hiệu suất của các hoạt động marketing và bán hàng.

Lý tưởng nhất là điều này vừa giúp các tổ chức tạo ra được thêm lợi nhuận, vừa có thể mang lại những trải nghiệm khách hàng vượt trội.

Hãy xem xét một ví dụ tiếp theo.

Một nhà sản xuất lớn muốn cải thiện bộ phận Marketing của mình bằng cách sử dụng các mô hình AI tập trung vào việc ưu tiên các cơ hội bán hàng.

Tuy nhiên, các phân tích dữ liệu của doanh nghiệp lại cho thấy rằng, xét về mức chi phí, những nỗ lực của đội ngũ bán hàng trong việc giữ chân các đối tác kênh hiện tại có tác động lớn hơn đến doanh thu so với số tiền tương tự chi cho Marketing.

Trên thực tế, việc tối ưu hóa chi tiêu trên toàn bộ các hoạt động như giữ chân đối tác kênh (đại lý), Marketing và bán hàng có tác động lớn hơn đến KPI tổng thể của doanh nghiệp so với mức có thể đạt được nếu chỉ tập trung vào các cơ hội bán hàng.

Các phương pháp tiếp cận AI tiên tiến có thể giúp doanh nghiệp xác định các con đường hoàn toàn mới từ các hoạt động bán hàng và Marketing truyền thống theo cách có khả năng tác động đến KPI tổng thể của doanh nghiệp cũng như việc cân bằng nguồn lực một cách tối ưu giữa các hoạt động đó.

Trong khi các doanh nghiệp có lợi thế về công nghệ có thể đạt nhiều thành công hơn và nhanh chóng hơn trong việc việc tích hợp các mô hình AI, các doanh nghiệp truyền thống vốn ít có năng lực công nghệ sẽ gặp phải một số trở ngại lớn và thậm chí là tụt hậu so với các đối thủ cạnh tranh của họ trên thị trường.

Đầu tiên là bản chất hoạt động rời rạc của các đội ngũ bán hàng, Marketing và hỗ trợ trong doanh nghiệp, điều này sẽ cản trở việc tích hợp các chức năng chung hướng tới khách hàng trên toàn doanh nghiệp.

Trở ngại thứ hai thuộc về năng lực của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp, họ không biết cách các mô hình dự báo dựa trên AI có thể xác định lại cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng và phân khúc thị trường.

Nếu bạn thắc mắc rằng liệu máy móc hay AI sẽ thay thế hay đảm nhận các chức năng của Marketing và bán hàng? Thì câu trả lời là KHÔNG. Hoạt động Marketing và bán hàng sẽ không được vận hành hoàn toàn bằng máy móc.

Doanh nghiệp vẫn cần con người để đưa ra những quyết định cụ thể dựa trên các bối cảnh cụ thể. Khi nói đến việc cập nhật chiến lược, yếu tố con người sẽ luôn cần thiết để đảm bảo tính hợp lệ của các đề xuất do AI tạo ra trước khi thực hiện chúng.

Con người cũng là nền tảng chính để theo dõi các kết quả trên cơ sở liên tục cung cấp những phản hồi (nguyên liệu đầu vào) cho các mô hình AI.

Hãy nhớ rằng, bất chấp tất cả các điểm mạnh vốn có của nó, các công cụ AI không thể hoạt động độc lập. AI tốt nhất nên là một công cụ giúp nâng cao năng lực của con người và có thể định hình lại cách con người đưa ra quyết định trong các chức năng như Marketing, bán hàng, hay duy trì lợi thế cạnh tranh.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Hà Anh  | MarketingTrips