Xây dựng Nền tảng Tự động hóa – Cá nhân hóa Người dùng Offline và Online: Phần 2

Bước 5: Tận dụng Pixel để Cá nhân hóa Trải nghiệm

Tận dụng thông tin về sở thích và hành vi của khách hàng thu thập được từ pixel trên website/ứng dụng, doanh nghiệp có thể:

• Thiết kế hình ảnh và đề xuất sản phẩm tối ưu cho từng người dùng.
• Ví dụ: Jockey sử dụng thông tin từ người dùng trực tuyến để đưa ra đề xuất sản phẩm và hình ảnh hấp dẫn ngay khi họ truy cập website.

Bước 6: Hệ thống Gợi ý Sản phẩm Dựa trên Mức độ Quan tâm

Thuật toán máy học trong hệ thống gợi ý sản phẩm giúp:

• Đưa ra đề xuất sản phẩm thời gian thực được cá nhân hóa theo nhu cầu của người dùng.
• Tăng doanh thu website đáng kể (ví dụ: Viettel Store tăng 30%).

Bước 7: Tạo Kịch bản Bán hàng Riêng để Kích thích Mua hàng

Ngoài việc gợi ý sản phẩm, doanh nghiệp có thể tạo nhiều kịch bản bán hàng khác nhau để:

• Kích thích người dùng mua sản phẩm (ví dụ: Gamification giúp Điện Máy Thiên Hòa tăng tỷ lệ chuyển đổi 10-15 lần).
• Tạo cảm giác cấp bách và thúc đẩy hành động.

Bước 8: Xây dựng Hành trình Tương tác Tự động để Đưa Người dùng Quay lại

Nền tảng tự động hóa – cá nhân hóa người dùng cung cấp tính năng “theo chân người dùng”:

• Cho phép thông điệp của doanh nghiệp theo chân người dùng từ kênh truyền thông sở hữu đến kênh trả phí.
• Giảm chi phí nhân công và kích thích khách hàng mua hàng tự động.
• Ví dụ: Adayroi sử dụng tính năng này để tăng tỷ lệ mua hàng và giảm chi phí marketing và nhân sự.

Lời kết

Nền tảng tự động hóa – cá nhân hóa người dùng offline và online tập trung vào khách hàng, giúp doanh nghiệp:

• Tiết kiệm chi phí nhân sự và giải phóng nhóm IT.
• Tùy chỉnh theo ý thích dựa trên các mẫu có sẵn.
• Truy cập vào đội ngũ tư vấn bản địa hiểu thị trường và hỗ trợ các chiến dịch marketing.