Tốt nhất năm 4 cái Trải nghiệm khách hàng AI Công cụ

Người quản lý cửa hàng thương mại điện tử cần xử lý một lượng lớn các câu hỏi lặp đi lặp lại của khách hàng về tình trạng đơn hàng, trả hàng và thông tin sản phẩm, đặc biệt là ngoài giờ làm việc. Bằng cách triển khai nền tảng Trải nghiệm khách hàng AI, họ có thể triển khai một chatbot trên trang web và các ứng dụng nhắn tin. Chatbot này được huấn luyện dựa trên các câu hỏi thường gặp của công ty và tích hợp với hệ thống quản lý đơn hàng. Nó có thể trả lời ngay lập tức hầu hết các câu hỏi phổ biến, xử lý yêu cầu trả hàng và hướng dẫn người dùng đến các sản phẩm liên quan, giải phóng nhân viên hỗ trợ để tập trung vào các vấn đề phức tạp. Điều này giúp giảm chi phí hỗ trợ và cải thiện sự hài lòng của khách hàng nhờ được hỗ trợ ngay lập tức bất cứ lúc nào.

Một giám đốc sản phẩm tại một công ty SaaS muốn hiểu tình cảm của người dùng đối với một tính năng mới. Thay vì đọc thủ công hàng nghìn bài đánh giá, phiếu hỗ trợ và bình luận trên mạng xã hội, họ sử dụng một công cụ AI có khả năng phân tích cảm xúc. Công cụ này tự động xử lý tất cả các phản hồi dạng văn bản, phân loại chúng thành tích cực, tiêu cực hoặc trung tính, và xác định các chủ đề chính cũng như các vấn đề lặp lại. Điều này cung cấp cho giám đốc sản phẩm một cái nhìn tổng quan rõ ràng, dựa trên dữ liệu về sự đón nhận của người dùng trong vài giờ thay vì vài tuần. Họ có thể nhanh chóng xác định các khiếu nại cụ thể để giải quyết trong bản cập nhật tiếp theo và chia sẻ các lời chứng thực tích cực với đội ngũ tiếp thị.

Một đội ngũ tiếp thị tại một nhà bán lẻ thời trang trực tuyến nhằm mục đích tăng doanh số và giá trị đơn hàng trung bình. Họ sử dụng một công cụ cá nhân hóa do AI cung cấp để phân tích lịch sử duyệt web, các giao dịch mua trước đây và các mặt hàng được thêm vào giỏ hàng của mỗi khách truy cập. Dựa trên dữ liệu này, công cụ sẽ hiển thị một trang chủ độc đáo, được cá nhân hóa cho mỗi người dùng, giới thiệu các sản phẩm mà họ có khả năng quan tâm nhất. Nó cũng cung cấp năng lượng cho các mục 'Bạn cũng có thể thích' trên các trang sản phẩm và gửi các chiến dịch email được nhắm mục tiêu với các đề xuất dựa trên các giỏ hàng bị bỏ rơi. Mức độ cá nhân hóa này làm cho trải nghiệm mua sắm trở nên phù hợp và hấp dẫn hơn, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn và lòng trung thành của khách hàng.

Một dịch vụ phát trực tuyến dựa trên đăng ký muốn giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ hàng tháng. Họ sử dụng một công cụ phân tích dự đoán để phân tích dữ liệu người dùng, bao gồm thói quen xem, tần suất đăng nhập, tương tác hỗ trợ và thời gian đăng ký. Mô hình AI xác định các mẫu cho thấy nguy cơ hủy đăng ký cao, chẳng hạn như sự sụt giảm đáng kể trong việc sử dụng. Đội ngũ thành công của khách hàng sau đó sẽ tự động được cảnh báo về các tài khoản có nguy cơ này. Họ có thể chủ động liên hệ với các ưu đãi đặc biệt, đề xuất nội dung hoặc khảo sát để tái tương tác với người dùng trước khi họ quyết định hủy, giúp giảm tỷ lệ rời bỏ tổng thể một cách hiệu quả.

Đối với một phần mềm quản lý dự án phức tạp, trải nghiệm người dùng ban đầu rất quan trọng để giữ chân họ. Đội ngũ tăng trưởng sử dụng một công cụ hành trình khách hàng do AI cung cấp để phân tích cách người dùng mới tương tác với nền tảng trong tuần đầu tiên. Công cụ này xác định nơi người dùng gặp khó khăn hoặc những tính năng chính mà họ không khám phá ra. Dựa trên những hiểu biết này, đội ngũ có thể tạo ra các luồng giới thiệu được cá nhân hóa. Ví dụ, nếu một người dùng đăng ký cho một trường hợp sử dụng 'tiếp thị', AI có thể kích hoạt các hướng dẫn trong ứng dụng đặc biệt làm nổi bật các tính năng lập kế hoạch chiến dịch và lịch nội dung, làm cho trải nghiệm ban đầu trở nên phù hợp hơn và tăng khả năng áp dụng lâu dài.

Đội ngũ bán hàng của một công ty phần mềm B2B dành nhiều thời gian cho các cuộc gọi ban đầu để phân loại khách hàng tiềm năng, trong đó nhiều người không phù hợp. Họ triển khai một đại lý hội thoại do AI cung cấp trên trang giá của trang web. Đại lý này tương tác với khách truy cập trong thời gian thực, đặt các câu hỏi phân loại về quy mô công ty, ngân sách và nhu cầu cụ thể. Dựa trên các câu trả lời, AI có thể xác định ngay lập tức liệu khách hàng tiềm năng có đủ điều kiện hay không. Các khách hàng tiềm năng đủ điều kiện sau đó sẽ được tự động chuyển đến để lên lịch một buổi demo với đại diện bán hàng, trong khi những người không đủ điều kiện sẽ được hướng đến các tài nguyên hữu ích. Điều này tự động hóa phần đầu của phễu bán hàng, cho phép đội ngũ bán hàng tập trung nỗ lực của họ chỉ vào những khách hàng tiềm năng có tiềm năng cao.