Tại sao chúng ta không để AI phân tích dữ liệu khách hàng, giúp mình hoàn thành công việc này một cách nhanh chóng và chính xác hơn để ta có thời gian tập trung cho những đầu việc đòi hỏi sự sáng tạo?
Nếu bạn vẫn đang đắn đo về khả năng của công nghệ này, tin tốt là nó có thể xử lý cả những bình luận tự do và hình ảnh trên Internet một cách chính xác và nhanh chóng. Mà theo BrightLocal, 2023, 88% người tiêu dùng tin tưởng vào đánh giá tiêu cực lẫn tích cực trên mạng. Do đó, đã đến lúc bạn nên học cách sử dụng trí tuệ nhân tạo trong việc xử lý thông tin khách hàng.
Tìm hiểu thêm: 5 chỉ số quan trọng trong phần mềm phân tích dữ liệu khách hàng
1. Vai trò của AI phân tích dữ liệu khách hàng
Trong thời đại số hóa, dữ liệu khách hàng càng ngày càng lớn và đa dạng. Con người bắt đầu gặp khó khăn trong việc quản lý và phân tích thông tin bằng cách thủ công. Do đó, vai trò của AI rất quan trọng vì nó có thể đánh giá thông tin khách hàng một cách tự động.
Ngày nay, hầu hết các doanh nghiệp đều có nhiều kênh bán hàng trên website, các mạng xã hội và email. AI có thể tự động tổng hợp các bình luận bằng thuật toán NLP và loại bỏ thông tin trùng lặp của khách hàng từ tất cả các nguồn này để tạo nên một tệp tin chỉnh chu.
Sau đó, nó bắt đầu phân tích thông tin để phát hiện nhu cầu tiềm ẩn của khách hàng. Ví dụ, nếu mọi người tập trung mua sắm vào dịp cuối tháng, doanh nghiệp có thể xem xét tung ra các chương trình khuyến mãi vào thời gian này để tăng doanh số.
2. Những hạn chế của cách phân tích truyền thống
Cách phân tích truyền thống phụ thuộc nhiều vào con người nên quá trình diễn ra chậm chạp và tốn công sức nhưng khả năng xảy ra sai sót vẫn rất cao. Như đã nói, dữ liệu khách hàng sẽ ngày càng nhiều hơn trong thời đại số nên doanh nghiệp sẽ cần nhiều người hơn để xử lý thủ công.
Hơn nữa, phương pháp truyền thống tập trung chủ yếu vào dữ liệu có cấu trúc: bảng (thông tin được sắp xếp thành hàng, cột). Ngày nay, “dấu chân số” của người tiêu dùng có mặt khắp mọi nơi như bình luận trên mạng xã hội, hình ảnh, video và phương pháp thủ công khó phân tích được chúng nhanh và chính xác.
3. Ưu điểm của việc dùng AI phân tích dữ liệu khách hàng
AI khắc phục được các hạn chế của cách phân tích truyền thống. Doanh nghiệp không cần phải thuê thêm nhân sự để phân tích và xử lý dữ liệu khách hàng vì AI có thể tự động phân tích khối lượng lớn thông tin bằng các thuật toán và học máy.
Đặc biệt, công nghệ tiên tiến này xử lý được cả dữ liệu có cấu trúc (bảng biểu và cơ sở dữ liệu) và không có cấu trúc (văn bản tự do và hình ảnh) – điều mà phương pháp truyền thống thường gặp khó khăn hoặc không thể thực hiện hiệu quả.
4. Những thách thức khi dùng AI phân tích dữ liệu khách hàng
Ưu điểm của việc dùng AI phân tích dữ liệu khách hàng rất hấp dẫn nhưng bạn vẫn phân vân trước một thứ quá hoàn hảo, đúng không? Hãy đi sâu tìm hiểu thách thức của nó. Biết cách giải quyết chúng sẽ làm bạn yên tâm hơn khi dùng AI.
- Ngày nay, thông tin cá nhân của khách hàng là tài sản nhạy cảm. Để rò rỉ ra bên ngoài dễ bị kẻ xấu lợi dụng vào sai mục đích. Do đó, doanh nghiệp cần trang bị biện pháp bảo mật thích hợp.
- Mặc dù AI là chương trình tự động hóa nhưng nó vẫn cần con người. Bạn cần biết sử dụng và hiểu cách nó hoạt động để hỗ trợ cho việc nhập dữ liệu hoặc đọc báo cáo từ AI. Đây là lý do doanh nghiệp cần đào tạo nhân viên về cách dùng AI phân tích dữ liệu khách hàng.
- AI ảnh hưởng đến nhiều mảng của doanh nghiệp từ marketing đến chăm sóc khách hàng, CNTT nên đòi hỏi các bộ phận phối hợp với nhau khi triển khai.
- Trong kinh doanh, sự thay đổi diễn ra liên tục vì người trẻ thích chạy theo xu hướng mới. Nếu khách hàng không quan tâm tới trào lưu, họ cũng buộc phải thay đổi khi chuyển mùa, ví dụ như quần áo. Do đó, doanh nghiệp phải chủ động cập nhật dữ liệu mới thường xuyên.
5. Lợi ích của việc áp dụng AI trong phân tích dữ liệu khách hàng
Sau khi đã vượt qua các thách thức trên, doanh nghiệp của bạn sẽ được nhận các lợi ích sau từ AI:
- Nhờ tổng hợp thông tin từ nhiều nguồn, AI có cái nhìn toàn diện về từng cá nhân người tiêu dùng từ việc họ thích gì đến nhu cầu và xu hướng tiêu dùng như thế nào. Nhờ đó, doanh nghiệp biết cách điều chỉnh chiến dịch marketing để đánh trúng tâm lý của họ.
- AI biết khách hàng thích gì, muốn mua loại sản phẩm nào thông qua lịch sử tìm kiếm và mua sắm nên nó sẽ đề xuất các sản phẩm tương tự. Điều này khiến khách hàng hài lòng, có thể tăng tương tác từ họ.
- Từ những thông tin thu thập được, AI có thể phán đoán xu hướng thay đổi của thị trường, chẳng hạn như dự đoán nhu cầu tăng đột biến của sản phẩm nào đó. Nó giúp doanh nghiệp chuẩn bị trước các biện pháp ứng phó như tăng sản lượng, thay đổi giá hay tung các chiến dịch tiếp thị phù hợp.
6. Ứng dụng AI phân tích dữ liệu trong một số ngành cụ thể
Nếu bạn đang cân nhắc sử dụng AI trong lĩnh vực của mình, hãy xem nó có thể làm gì trong các ngành cụ thể bên dưới:
Y tế
Trong lĩnh vực y tế, AI có thể chẩn đoán bệnh thông qua hình X-quang và MRI (chụp cộng hưởng từ). Nó xử lý vấn đề này nhanh và chính xác, giúp bác sĩ giảm nguy cơ bỏ sót bệnh. Ví dụ, công ty Cleery sử dụng AI để phân tích bệnh tim thông qua hình ảnh CT.
Tài chính
AI trong lĩnh vực tài chính có thể phát hiện gian lận, tính toán điểm tín dụng và dự báo biến động trong thị trường tài chính. Chẳng hạn, Lender Toolkit tự động giúp nhân viên phân tích các yếu tố tài chính của khách hàng và đối chiếu với các tiêu chí vay của ngân hàng để quyết định có cho vay không.
Thương mại điện tử
Đối với lĩnh vực thương mại điện tử, AI giúp doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho, phân tích hành vi mua sắm và bình luận của khách hàng để nhận biết nhu cầu và cảm nhận của họ. C3 AI là ví dụ điển hình vì nó có thể dự đoán lượng hàng cần nhập và phân tích khách hàng đang cảm thấy thế nào.
Sản xuất
Trong ngành sản xuất, AI có thể phát hiện dấu hiệu hỏng hóc trước khi sự cố xảy ra để bảo trì kịp thời. Ví dụ, IBM Sterling sử dụng AI để dự đoán sản phẩm nào sắp hết hàng hoặc tồn kho quá nhiều, xác định lộ trình vận chuyển tối ưu nhất. Bên cạnh đó, nó còn phân tích dữ liệu bán hàng theo mùa và sự thay đổi của thị trường.
Marketing
AI trong marketing có thể thu thập và phân tích thông tin từ tất cả các nguồn bán hàng của doanh nghiệp cũng như các chiến dịch quảng cáo. Ví dụ, Symanto áp dụng AI để phân tích thị trường và đối thủ cũng như các khách hàng tiềm năng.
7. Ví dụ thực tế về ứng dụng AI trong phân tích đánh giá khách hàng
Bên dưới là các tấm gương đi trước. Họ sẽ cho bạn thêm động lực để sử dụng AI vào phân tích, đánh giá thông tin khách hàng.
Shopee
Báo cáo Affiliate Marketing 2025 của ACCESSTRADE Vietnam cho biết Shopee sử dụng AI để phân tích hành vi mua sắm của người dùng và giúp doanh nghiệp tăng 15% doanh thu năm 2024. Kết quả đáng mong đợi này đến từ việc họ sử dụng kết quả phân tích để đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa cho từng khách hàng thông qua tính năng “Gợi ý hôm nay”.
Netflix
Nếu bạn từng dùng Netflix, bạn có để ý rằng các đề xuất của ứng dụng xem phim này đều liên quan đến những bộ phim mà bạn đã coi? AI của Netflix kiểm tra người dùng đã xem phim gì và thời gian xem để xác định thể loại phim yêu thích của họ. Từ đó, Netflix đề xuất các bộ phim tương tự, có cùng chủ đề hoặc cùng thể loại cho từng cá nhân.
Amazon
Amazon dùng AI để phân tích các đánh giá sản phẩm của khách hàng. Nhờ vậy, họ phát hiện ra vấn đề về chất lượng để cảnh báo nhà cung cấp kịp thời.
Spotify
Spotify phân tích dữ liệu nghe nhạc không chỉ qua bài hát mà còn qua thời gian nghe. Chẳng hạn, nếu bạn tua nhanh hay bỏ qua bài nào đó, ứng dụng biết bạn không thích. Và họ sẽ đề xuất những bài nhạc cùng thể loại hoặc cùng ca sĩ mà bạn nghe đi nghe lại nhiều lần.
Mặc dù Leandix đã đề cập đến rất nhiều lợi ích của AI phân tích dữ liệu khách hàng nhưng đừng chỉ cài đặt rồi để đó và nghĩ nó sẽ biết mà làm. AI chỉ có thể phát huy tối đa khả năng khi nhân viên biết cách sử dụng và nhập thông tin còn doanh nghiệp thì biết cập nhật dữ liệu mới thường xuyên.
Liên hệ ngay với Leandix để có giải pháp chuyển đổi số phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp nhé!
Thông tin liên hệ:
Email: [email protected]
Hotline: 0866 619 921
Địa chỉ: Tầng 08 Pearl Plaza, 561A Điện Biên Phủ, P.25, Q.Bình Thạnh, TP. Hồ Chí Minh
Facebook: Leandix AI – Giải pháp tăng doanh số với AI