Việc chuyển khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sẽ là ưu tiên hàng đầu trong năm tới của các doanh nghiệp. Đây chắc chắn là một mục tiêu xứng đáng, nhưng nó đặt ra một câu hỏi tiếp theo – Làm thế nào để bạn giữ được khách hàng một khi doanh nghiệp có được họ?
Câu hỏi hóc búa này đã từng là vấn đề làm cho những doanh nghiệp bán lẻ cố gắng giải quyết trong nhiều thập kỷ qua. Nhờ các công nghệ mới, điều đó trở nên dễ dàng hơn trong năm 2019. Mới đây, Walmart đã công bố kế hoạch đưa công nghệ nhận diện khuôn mặt vào trong việc kinh doanh của họ theo kiểu hiển thị báo cáo phân tích về độ hài lòng của khách hàng từ màn hình lớn của trung tâm đến các cửa hàng bán lẻ để xác định và can thiệp vào những dịch vụ nào khiến khách hàng không hài lòng.
Nhưng lợi ích tiềm năng của công nghệ này lớn hơn rất nhiều so với các giải pháp riêng lẻ. Dưới đây là ba lợi ích mà công nghệ nhận diện khuôn mặt có thể mang lại cho doanh nghiệp những trải nghiệm tốt nhất, cũng như những gì doanh nghiệp có thể làm để tận dụng hiệu quả thông tin đó.
Hiểu về hành trình của khách hàng.
Với công nghệ nhận diện khuôn mặt, doanh nghiệp có thể kiểm tra các điểm giao dịch và trải nghiệm của khách hàng trên hành trình mua hàng. Từ đó xác định mức độ ảnh hưởng của từng trải nghiệm của khách hàng, bao gồm khoản chi tiêu của họ, cho dù là tích cực hay tiêu cực.
Khách hàng có nhiều tương tác nhỏ, tựu chung lại trở thành trải nghiệm của họ. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp phải nỗ lực để hiểu rõ mọi điểm tiếp xúc – tương tác với các giao dịch viên, dịch vụ, môi trường, công nghệ, v.v. – đang hoạt động tốt hay không và có thể cải thiện điều gì.
Chẳng hạn, nếu khách hàng thường rời khỏi khu vực bán lẻ sản phẩm Sức khỏe và Làm đẹp của nhà cung cấp mỹ phẩm và trở nên thất vọng hơn so với khi họ bước vào, điều này cho thấy các vấn đề với trải nghiệm tại bộ phận đó. Những hiểu biết từng chi tiết như thế này sẽ giúp các doanh nghiệp thực hiện những cải tiến nhỏ trên toàn bộ trải nghiệm khách hàng tại điểm giao dịch. Đội ngũ nhân viên có thể được đào tạo để cung cấp sự hỗ trợ cần thiết tại các điểm giao dịch để cải thiện hoặc làm phong phú thêm trải nghiệm của khách hàng.
Cá nhân hóa trải nghiệm.
Công nghệ nhận diện khuôn mặt của chính nó có các ứng dụng thú vị và hữu ích. Tuy nhiên, lợi ích thực sự nằm ở việc sử dụng dữ liệu này kết hợp với các nguồn dữ liệu và công nghệ phân tích khác để có được sự hiểu biết toàn diện về khách hàng cá nhân.
Một trong những từ thông dụng được nhắc đến nhiều nhất là cá nhân hóa. Và ứng dụng này đã được sử dụng chủ yếu bởi các digital marketer để nhắm mục tiêu cung cấp và nội dung. Lý do sâu xa là người tiêu dùng coi trọng việc cá nhân hóa trong các tương tác mua hàng và dịch vụ trên các thời điểm tiếp thị /quảng cáo, trong khi các doanh nghiệp lại không chú trọng điều này.
Một kịch bản trong tương lai có thể là khi khách hàng đã vào cửa hàng, bằng việc đưa công nghệ nhận diện khuôn mặt để khai thác rất nhiều thông tin khác nhằm cung cấp trải nghiệm cá nhân tuyệt vời cho họ. Đồng thời hệ thống dựa trên các tương tác trong quá khứ để đọc và phân tích hành vi mua sắm và cảm xúc của khách hàng. Luồng thông tin về trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực có thể cung cấp dữ liệu cho tất cả mọi hoạt động từ các ưu đãi dựa trên mua sắm so sánh cùng ngày của khách hàng, đến hồ sơ khách hàng cá nhân để hỗ trợ các tương tác giữa khách hàng và giao dịch viên hiệu quả hơn.
Hãy tưởng tượng một người quản lý cửa hàng nhận được thông báo rằng một khách hàng VIP đã vào cửa hàng. Hồ sơ về lịch sử mua sắm gần đây của cô ấy trên cả trang web của doanh nghiệp và của đối thủ cạnh tranh, cũng như các đánh giá xã hội và phản hồi mà cô ấy đưa ra về thương hiệu sẽ được cung cấp cho đội ngũ nhân viên. Thay vì đưa ra một lời chào chung chung, công nghệ sẽ nâng cao sự cá nhân hóa của khách hàng giúp nhân viên tiếp cận họ thân thiện và đưa ra chất lượng dịch vụ tốt để tạo ra những trải nghiệm khách hàng thực sự khác biệt.
Dự đoán nhu cầu của khách hàng.
Lợi ích cuối cùng của sự kết hợp và khả năng phân tích sẽ vượt ra ngoài việc đáp ứng, và thay vào đó là dự đoán nhu cầu, mong muốn và cơ hội của khách hàng. Giúp doanh nghiệp nắm bắt được nhu cầu thị hiếu của khách hàng một cách nhanh chóng nhất mà không phải mất thời gian thăm dò, khảo sát ý kiến khách hàng. Với đủ dữ liệu và thời gian, các thuật toán dự đoán có thể tìm thấy các mẫu trong các hành vi trong quá khứ và đưa ra dự đoán về những gì khách hàng sẽ cần trong tương lai dựa vào sự phân tích các dữ liệu khổng lồ trên lịch sử mua hàng của họ. Điều này cho phép doanh nghiệp tránh những trải nghiệm không tốt bằng cách ngăn chặn các điều kiện gây ra chúng ngay từ đầu. Nó cũng cho phép các thương hiệu xác định các yếu tố của trải nghiệm thúc đẩy kết quả kinh doanh cùng với mối quan hệ tích cực với khách hàng.
Trước đây, các mô hình dự đoán hầu như chỉ chạy trên dữ liệu có cấu trúc và đạt được tỷ lệ chính xác đáng nể, nhưng vẫn muốn tỷ lệ chính xác 60% đến 70%. Bằng cách kết hợp dữ liệu con người không có cấu trúc cố định từ công nghệ nhận diện khuôn mặt, đánh giá xã hội và nhận xét khảo sát, độ chính xác có thể đạt đến 90%.
Cũng giống như bất kỳ công nghệ mới nào, nhận diện khuôn mặt sẽ không phải là yếu tố duy nhất để hiểu và tương tác với các khách hàng kỹ thuật số ngày nay. Tuy nhiên, nếu được áp dụng một cách đúng đắn, kết hợp với hệ thống dữ liệu và công nghệ khác, nhận diện khuôn mặt sẽ trở thành ống kính rất mạnh mẽ nhằm trả lời một trong những câu hỏi khó nắm bắt nhất giữa người mua và người bán: Tại sao khách hàng thích điều này và trốn tránh điều khác? Tại sao họ không sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp? Tại sao họ chọn đối thủ cạnh tranh? Tại sao họ trở lại nhiều lần? Tại sao họ dành nhiều thời gian này hơn lần trước? Mỗi công cụ doanh nghiệp có thể sử dụng để giải quyết bí ẩn này là vô giá.
Xem thêm bài viết: 8 Cách mang lại trải nghiệm khách hàng vượt trội.