Best 4 Cá nhân hóa AI tools for Hỗ trợ Khách hàng

Một người quản lý thương mại điện tử nhằm mục đích tăng tỷ lệ chuyển đổi và giá trị đơn hàng trung bình. Họ sử dụng một công cụ cá nhân hóa AI để phân tích hành vi duyệt web thời gian thực của khách truy cập, các giao dịch mua trước đây và các mặt hàng trong giỏ hàng của họ. Sau đó, công cụ này tự động hiển thị một mục 'Đề xuất cho bạn' trên trang chủ và các trang sản phẩm, giới thiệu các mặt hàng mà khách hàng có khả năng mua rất cao. Điều này thay thế các danh sách 'Bán chạy nhất' chung chung bằng các đề xuất có liên quan cao, dẫn đến trải nghiệm mua sắm hấp dẫn hơn và doanh số cao hơn.

Một người quản lý sản phẩm cho một ứng dụng SaaS muốn cải thiện việc kích hoạt người dùng và tỷ lệ sử dụng tính năng. Sử dụng một công cụ cá nhân hóa, họ tạo ra các luồng giới thiệu khác nhau dựa trên vai trò của người dùng (ví dụ: quản trị viên, biên tập viên, người xem) được xác định trong quá trình đăng ký. Mỗi vai trò nhận được một loạt các chú giải công cụ trong ứng dụng, hướng dẫn và email chào mừng độc đáo, làm nổi bật các tính năng phù hợp nhất với công việc của họ. Hướng dẫn có mục tiêu này giúp người dùng nhanh chóng hiểu được giá trị của sản phẩm đối với nhu cầu cụ thể của họ, giảm tỷ lệ rời bỏ và tăng sự tương tác lâu dài.

Một nhóm hỗ trợ khách hàng muốn giảm khối lượng phiếu yêu cầu bằng cách giúp người dùng tự phục vụ. Họ tích hợp một công cụ cá nhân hóa với cơ sở kiến thức của mình. Khi người dùng đăng nhập và truy cập vào mục 'Trợ giúp', công cụ sẽ phân tích hồ sơ người dùng, hoạt động gần đây trong ứng dụng và lịch sử hỗ trợ của họ. Sau đó, nó tự động sắp xếp lại các bài viết trợ giúp, đặt các chủ đề có khả năng liên quan nhất lên đầu. Ví dụ, một người dùng thường xuyên sử dụng tính năng 'thanh toán' sẽ thấy các câu hỏi thường gặp liên quan đến thanh toán trước tiên. Sự hỗ trợ chủ động này giải quyết các vấn đề phổ biến trước khi một phiếu yêu cầu được tạo ra.

Một nhóm tiếp thị cho một nền tảng khóa học trực tuyến muốn tăng tỷ lệ mở và nhấp qua email. Họ sử dụng một công cụ cá nhân hóa được kết nối với cơ sở dữ liệu người dùng của họ. Thay vì gửi một bản tin chung chung, họ tạo một mẫu với các khối nội dung động. Công cụ này điền vào các khối này dựa trên dữ liệu người dùng, chẳng hạn như các khóa học họ đã xem hoặc sở thích đã nêu của họ. Một người dùng quan tâm đến 'Python' sẽ thấy tin tức về các khóa học liên quan đến Python, trong khi một người khác quan tâm đến 'Thiết kế' sẽ thấy nội dung về các hội thảo thiết kế mới. Sự liên quan này làm cho email có cảm giác như là thông tin liên lạc cá nhân, cải thiện đáng kể các chỉ số tương tác.

Một công ty truyền thông kỹ thuật số muốn tăng thời gian khách truy cập dành cho trang web của họ. Họ triển khai một công cụ cá nhân hóa AI để cung cấp năng lượng cho nguồn cấp tin tức trên trang chủ của mình. Công cụ này theo dõi các chủ đề, tác giả và danh mục mà mỗi người dùng đọc nhiều nhất. Theo thời gian, nó học được sở thích của họ và quản lý một nguồn cấp dữ liệu độc đáo cho mỗi khách truy cập quay lại, ưu tiên nội dung mà họ có nhiều khả năng thấy thú vị nhất. Điều này biến một trang chủ tĩnh thành một trung tâm nội dung động, cá nhân, khuyến khích các phiên truy cập dài hơn và các lượt truy cập lặp lại.

Chatbot hỗ trợ của một công ty thường đưa ra những câu trả lời chung chung, không hữu ích. Để cải thiện điều này, nhóm hỗ trợ đã tích hợp nó với một công cụ cá nhân hóa. Bây giờ, khi một khách hàng bắt đầu cuộc trò chuyện, chatbot sẽ truy cập hồ sơ, các đơn hàng gần đây và lịch sử duyệt web của họ. Nếu khách hàng hỏi, 'Đơn hàng của tôi ở đâu?', chatbot có thể trả lời bằng số đơn hàng cụ thể và trạng thái hiện tại của nó, thay vì hỏi lại số đơn hàng. Hỗ trợ nhận biết ngữ cảnh này cung cấp các giải pháp nhanh hơn, chính xác hơn và cải thiện đáng kể nhận thức của khách hàng về kênh hỗ trợ tự động.