Tiếp thị Tốt nhất trong lĩnh vực 6 cái Tương tác người dùng Công cụ AI

Các công cụ AI phổ biến thuộc danh mục Tương tác người dùng trong lĩnh vực Tiếp thị bao gồm Gleap、Command AI、Jimo、Voodu AI、AIHelp、Inline Help, v.v., giúp bạn nhanh chóng nâng cao hiệu quả.

Voodu AI

Voodu AI

Voodu AI là một trợ lý giọng nói AI đàm thoại dành cho các trang web. Nó cho …

9.6K
AIHelp

AIHelp

AIHelp là một nền tảng hỗ trợ khách hàng và vận hành trong ứng dụng được hỗ trợ …

8.5K
Command AI

Command AI

Command AI là một nền tảng hỗ trợ người dùng do AI cung cấp, giúp doanh nghiệp cải …

19.4K
Jimo

Jimo

Jimo là một nền tảng tiếp nhận kỹ thuật số được hỗ trợ bởi AI, cho phép các …

17.5K
Gleap

Gleap

Gleap là một nền tảng phản hồi khách hàng toàn diện, được hỗ trợ bởi AI. Nó giúp …

126.5K
Inline Help

Inline Help

Inline Help là một nền tảng hỗ trợ người dùng không cần mã, được hỗ trợ bởi AI, …

3.5K

Về Tương tác người dùng

Công cụ Tương tác người dùng AI là một loại phần mềm sử dụng học máy để phân tích hành vi người dùng và tự động hóa giao tiếp cá nhân hóa. Các công cụ này tận dụng dữ liệu về hành động hoặc không hành động của người dùng trong một ứng dụng hoặc trang web để kích hoạt các thông điệp, hướng dẫn và ưu đãi phù hợp. Mục tiêu chính là tăng tỷ lệ giữ chân người dùng, thúc đẩy việc áp dụng tính năng và nâng cao giá trị vòng đời của khách hàng. Là một lĩnh vực chuyên biệt của marketing, chúng tập trung vào việc nuôi dưỡng người dùng hiện tại thay vì thu hút người dùng mới.

Tính năng cốt lõi

  • Phân khúc theo hành vi: Tự động nhóm người dùng vào các phân khúc động dựa trên hành động và thuộc tính thời gian thực của họ.
  • Tự động hóa tin nhắn cá nhân hóa: Kích hoạt email, thông báo đẩy và tin nhắn trong ứng dụng theo ngữ cảnh dựa trên các hành vi cụ thể của người dùng.
  • Dự đoán tỷ lệ rời bỏ (Churn): Sử dụng phân tích dự đoán để xác định những người dùng có nguy cơ cao rời bỏ dịch vụ.
  • Luồng giới thiệu tự động: Tạo hướng dẫn vàチュートリアル cá nhân hóa cho người dùng mới để cải thiện tỷ lệ kích hoạt.
  • Phân tích phản hồi: Sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích và phân loại phản hồi của người dùng từ các cuộc khảo sát và kênh hỗ trợ.

Trường hợp sử dụng

Các công cụ này rất cần thiết cho các doanh nghiệp kỹ thuật số như nền tảng SaaS, nhà phát triển ứng dụng di động, cửa hàng thương mại điện tử và nhà cung cấp giáo dục trực tuyến. Các nhà quản lý sản phẩm sử dụng chúng để thúc đẩy việc áp dụng tính năng, trong khi các nhà tiếp thị tạo ra các chiến dịch tự động để tái tương tác với người dùng không hoạt động. Các nhóm thành công của khách hàng cũng tận dụng chúng để chủ động giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng leo thang.

Cách lựa chọn

Khi chọn một công cụ Tương tác người dùng AI, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với hệ thống công nghệ hiện có của bạn (ví dụ: CRM, công cụ phân tích). Đánh giá sự tinh vi của các mô hình AI của nó để dự đoán và cá nhân hóa. Ngoài ra, hãy đánh giá phạm vi các kênh giao tiếp mà nó hỗ trợ (email, trong ứng dụng, đẩy, SMS) và sự thân thiện với người dùng của trình tạo chiến dịch đối với các nhóm không chuyên về kỹ thuật.

Tương tác người dùngTrường hợp sử dụng

1

Tự động hóa quy trình giới thiệu người dùng SaaS

Một Giám đốc sản phẩm cho một công ty SaaS đặt mục tiêu tăng tỷ lệ kích hoạt người dùng mới. Họ sử dụng công cụ Tương tác người dùng AI để thiết kế một chuỗi giới thiệu được cá nhân hóa. Công cụ này theo dõi những tính năng chính mà người dùng tương tác trong phiên đầu tiên của họ. Dựa trên hành vi này, nó tự động kích hoạt một loạt tin nhắn trong ứng dụng và email hướng dẫn người dùng khám phá các tính năng liên quan, có giá trị. Hướng dẫn phù hợp này giúp người dùng đạt được 'khoảnh khắc vỡ òa' nhanh hơn, cải thiện đáng kể tỷ lệ kích hoạt và giữ chân lâu dài.

2

Giảm tỷ lệ rời bỏ ứng dụng di động bằng phân tích dự đoán

Đội ngũ marketing của một ứng dụng game di động muốn chủ động giảm tỷ lệ người dùng rời bỏ. Họ triển khai một công cụ tương tác AI phân tích hành vi của người chơi, chẳng hạn như thời lượng phiên, lịch sử mua hàng và tiến trình cấp độ khó. Mô hình AI xác định một phân khúc người chơi có nguy cơ rời bỏ cao trong bảy ngày tới. Sau đó, công cụ tự động gửi cho phân khúc này một thông báo đẩy được nhắm mục tiêu với một phần thưởng đặc biệt trong game, tái tương tác thành công với họ và giảm tỷ lệ rời bỏ chung trong tháng.

3

Cá nhân hóa các chương trình khuyến mãi thương mại điện tử

Một người quản lý thương mại điện tử muốn tăng tỷ lệ mua hàng lặp lại. Sử dụng nền tảng tương tác AI, họ phân khúc khách hàng dựa trên lịch sử duyệt web, giỏ hàng bị bỏ rơi và các lần mua hàng trước đây. Đối với một khách hàng thường xuyên xem giày chạy bộ, hệ thống sẽ tự động gửi một email giới thiệu các sản phẩm mới về trong danh mục đó. Đối với một người khác đã bỏ rơi giỏ hàng với một thương hiệu cụ thể, nó sẽ kích hoạt một thông điệp theo dõi với một mã giảm giá có thời hạn cho thương hiệu đó. Mức độ cá nhân hóa này dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi cao hơn so với các chiến dịch marketing đại trà.

4

Thúc đẩy việc áp dụng tính năng mới

Một nhóm sản phẩm ra mắt một tính năng báo cáo nâng cao mới. Thay vì thông báo cho tất cả người dùng, họ sử dụng công cụ tương tác của mình để xác định một phân khúc 'người dùng thành thạo' đã thường xuyên sử dụng tính năng báo cáo cũ. Một thông báo trong ứng dụng được kích hoạt cho phân khúc này, nêu bật lợi ích của tính năng mới và cung cấp một liên kết trực tiếp để dùng thử. Cách tiếp cận có mục tiêu này đảm bảo thông báo đến được với đối tượng phù hợp nhất, dẫn đến việc áp dụng nhanh hơn, phản hồi sớm có giá trị và tránh làm người dùng mới choáng ngợp với các tính năng phức tạp.

5

Thu thập và phân tích phản hồi của người dùng trên quy mô lớn

Một người quản lý thành công của khách hàng cần thu thập phản hồi sản phẩm một cách hiệu quả. Họ cấu hình công cụ tương tác AI của mình để tự động kích hoạt một cuộc khảo sát phản hồi sau khi người dùng hoàn thành thành công một quy trình làm việc chính lần thứ ba. Công cụ này thu thập hàng trăm câu trả lời dạng mở. Các khả năng NLP tích hợp của nó sau đó phân tích phản hồi, tự động gắn thẻ các câu trả lời với các chủ đề như 'cải thiện giao diện người dùng', 'báo cáo lỗi' hoặc 'yêu cầu tính năng' và gán điểm cảm xúc. Điều này tự động hóa một quy trình trước đây là thủ công, cung cấp cho nhóm sản phẩm những thông tin chi tiết có cấu trúc, có thể hành động một cách nhanh chóng.

6

Tái tương tác với người dùng không hoạt động bằng các chiến dịch thông minh

Một nhà tiếp thị tăng trưởng cho một nền tảng học tập trực tuyến nhận thấy một phân khúc người dùng đã không đăng nhập trong 60 ngày. Thay vì một email chung chung 'chúng tôi nhớ bạn', họ sử dụng một công cụ AI để tạo ra một chiến dịch tái tương tác thông minh. AI phân tích lịch sử khóa học trong quá khứ của mỗi người dùng và đề xuất một khóa học mới, phù hợp vừa được thêm vào. Chiến dịch tự động gửi một loạt email trong hai tuần, nêu bật những lợi ích khác nhau của khóa học mới. Cách tiếp cận cá nhân hóa này hiệu quả hơn nhiều trong việc thu hút lại người dùng so với một thông điệp chung cho tất cả mọi người.

Tương tác người dùngCâu hỏi thường gặp