Điều mà Dữ liệu và AI Thực Sự Ẩn Giấu Về Khách Hàng Của Bạn
Bạn có cảm thấy ngập chìm trong dữ liệu không? Mỗi công cụ AI hiện có đều hứa hẹn sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khách hàng. Nhưng thực sự, có gì đó thực sự giúp bạn hiểu họ tốt hơn không? Hay chỉ là thêm tiếng ồn, thêm bảng điều khiển, thêm nhiều thứ để bạn phải nhấp qua?
Tôi đã chứng kiến điều đó trực tiếp. Sự lớn số lượng dữ liệu khách hàng - lịch sử mua hàng, nhấp chuột, cuộn trang, thậm chí còn có theo dõi mắt - nó quá tải. Bạn đang cố gắng tìm kiếm những manh mối, nhưng thường thì bạn chỉ đang đứng nhìn vào bảng tính, không biết điều gì là quan trọng. Đó là điểm mâu thuẫn đầu tiên: cơn sốt dữ liệu không luôn giúp đỡ; nó thường làm bạn chán nản.
AI được cho là sẽ cắt qua điều đó, phải không? Nó nuốt chửng các tập dữ liệu lớn, phát hiện ra các mẫu mà con người không thể bỏ qua. Và có, nó có thể. Nó có thể cho bạn biết những điều bạn không ngờ tới. Nhưng có một điều quan trọng: việc thiết lập. Để các mô hình AI thực sự hoạt động với dữ liệu cụ thể, thường là lộn xộn, của bạn? Đó là một cơn ác mộng hoàn toàn khác. Bạn sẽ phải dành hàng tuần để làm sạch dữ liệu, đào tạo mô hình và sau đó, không thể tránh khỏi, gỡ lỗi tại sao nó lại sản xuất ra rác. Đó là điểm mâu thuẫn thứ hai: việc tích hợp AI 'dễ dàng' thực sự không dễ dàng.
Vậy dữ liệu và AI thực sự có thể cho bạn thấy điều gì, ngoài những điều rõ ràng? Quên đi những bản đồ 'chu trình khách hàng' mờ mịt. Tôi đang nói về những điều cụ thể:
- **Các điểm mâu thuẫn thực sự: Không phải là điều mà khách hàng nói trong các cuộc khảo sát, mà là hành vi hiển thị của họ. Có thể họ bỏ rơi giỏ hàng ở một bước cụ thể không phải vì giá cả, mà vì bộ tính toán vận chuyển của bạn là lỗi. AI có thể phát hiện ra điều đó.
- **Các phân đoạn thực sự: Bạn nghĩ rằng bạn có 3 phân đoạn? AI có thể cho bạn thấy 12 phân đoạn, mỗi phân đoạn có hành vi khác nhau đến mức bạn không thể tưởng tượng. Đó không chỉ là dân số; mà còn là các hành vi vi mô.
- Những thiếu sót dự đoán: AI có thể cho bạn biết ai có thể rời bỏ, điều đó là đúng. Nhưng nó cũng có thể cho bạn thấy tại sao các dự đoán trước đó của bạn lại sai, buộc bạn phải điều chỉnh giả định của mình.
- Các tính năng không được sử dụng: Bạn đã xây dựng một tính năng tuyệt vời, nhưng không ai chạm vào nó. Dữ liệu tiết lộ điều đó. AI sau đó có thể giúp bạn tìm ra liệu đó là vấn đề phát hiện hay đơn giản là nó không giải quyết được vấn đề thực sự.
Sử dụng chúng? Điều đó ít hơn về 'chiến lược' và hơn là phải để tay vào công việc. Đối với các nhà tiếp thị tăng trưởng và nhà phát triển xây dựng các bộ công cụ quảng cáo/ tự động hóa, điều đó có nghĩa là:
- Hãy dừng việc đoán đoán phân đoạn: Hãy để dữ liệu xác định phân đoạn của bạn. Sau đó, và chỉ sau đó, hãy xây dựng chiến dịch cho những phân đoạn đó. Đừng ép khách hàng vào các thùng chứa được dự đoán sẵn.
- Tự động hóa những điều đúng: Nếu AI cho thấy một yếu tố kích hoạt rời bỏ cụ thể, hãy xây dựng một phản hồi tự động cho yếu tố đó. Đừng chỉ gửi các email thông thường 'chúng tôi nhớ bạn'. Và hãy nhớ, có khi tự động hóa cũng có thể thất bại. Đó là điểm mâu thuẫn thứ ba: một luồng tự động hóa được thiết kế hoàn hảo vẫn có thể bị phá vỡ vì sự thay đổi của API hoặc lỗi đồng bộ dữ liệu, để lại bạn phải vất vả gỡ lỗi.
- Tối ưu hóa ngoài việc nhấp chuột: Điều đó không chỉ là về CTR. Điều đó là về điều gì xảy ra sau khi nhấp chuột, dựa trên những hiểu biết của AI về giá trị thực tế và sự giữ chân của khách hàng.
Cuối cùng, dữ liệu và AI không phải là phép thuật. Đó là công cụ. Họ có thể tiết lộ những sự thật sâu sắc, nhưng chỉ nếu bạn sẵn sàng đặt câu hỏi về giả định của mình và vượt qua sự cản trở ban đầu của việc thiết lập. Điều đó là về việc thực tế, không phải là lý tưởngistic.