Cá nhân hóa Trải nghiệm Khách hàng trong Thương mại Điện tử tại Việt Nam

Tổng quan về Thương mại Điện tử tại Việt Nam

Thị trường thương mại điện tử Việt Nam đang bùng nổ, với doanh số dự kiến đạt 23 tỷ đô la vào năm 2025. Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi sự gia tăng của điện thoại thông minh, dân số trẻ có hiểu biết về công nghệ và tầng lớp trung lưu đang phát triển.

Thay đổi Hành vi Người tiêu dùng

Đại dịch COVID-19 đã thúc đẩy sự thay đổi đáng kể trong hành vi mua sắm của người tiêu dùng. Họ ngày càng chuyển sang mua sắm trực tuyến, đặc biệt là trong các lĩnh vực như thực phẩm, giáo dục và giải trí. Họ cũng trở nên thận trọng hơn trong việc chi tiêu và du lịch.

Tác động đến Điểm chạm Ngoại tuyến

Sự chuyển dịch từ ngoại tuyến sang trực tuyến đã ảnh hưởng đến các điểm chạm ngoại tuyến. Người tiêu dùng giờ đây có xu hướng nghiên cứu và so sánh sản phẩm trực tuyến trước khi mua hàng. Các thương hiệu cần đảm bảo rằng họ có sự hiện diện trực tuyến mạnh mẽ và cung cấp thông tin tùy chỉnh mà người dùng cần.

Vai trò của Cá nhân hóa

Người tiêu dùng ngày càng mong đợi những trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa. Các nền tảng thương mại điện tử đang sử dụng AI và Big Data để thu thập và phân tích thông tin người dùng, cho phép họ cung cấp các đề xuất sản phẩm, tư vấn mua sắm trực tuyến và đánh giá được cá nhân hóa.

Sub-Commerce: Social Commerce và Live Commerce

Social Commerce và Live Commerce đang trở nên phổ biến tại Việt Nam, cung cấp các kênh bổ sung để tương tác với khách hàng và cung cấp các trải nghiệm mua sắm được cá nhân hóa.

Lợi ích của Trải nghiệm Khách hàng Được cá nhân hóa

Trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa có thể giúp xây dựng nhận thức về thương hiệu, lòng trung thành và tăng doanh số bán hàng. Nó cho phép các thương hiệu cung cấp trải nghiệm liên quan, liền mạch và thú vị hơn, dẫn đến sự gia tăng lòng trung thành của khách hàng.

Công nghệ Deep Learning của RTB House

RTB House sử dụng công nghệ Deep Learning để hỗ trợ khách hàng trong việc thiết kế các hành trình mua sắm được cá nhân hóa. Công nghệ này giúp xác định hồ sơ người tiêu dùng và hiểu được ý định mua sắm của họ theo thời gian thực, cho phép các thương hiệu cá nhân hóa các đề xuất, thông điệp và quảng cáo.

Nghiên cứu Trường hợp: Zalora

RTB House đã hợp tác với Zalora để tăng doanh số bán hàng tại APAC bằng cách sử dụng công nghệ Deep Learning để cung cấp quảng cáo và ưu đãi được cá nhân hóa. Chiến dịch đã mang lại kết quả tích cực, bao gồm hơn 500.000 phiên giao dịch hàng tháng và ROAS là 498%.

Tương lai của Cá nhân hóa trong Thương mại Điện tử

Thị trường thương mại điện tử Việt Nam sẽ tiếp tục phát triển, và Deep Learning sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa hơn. Điều này sẽ dẫn đến trải nghiệm mua sắm tốt hơn cho người tiêu dùng và tăng lòng trung thành với thương hiệu cho các doanh nghiệp.