Bản Sao Kỹ Thuật Số Của Khách Hàng

Trí tuệ nhân tạo (AI) và hệ thống học máy (ML) đang phát triển nhanh chóng hơn bao giờ hết. Chúng ta có rất nhiều công nghệ và công cụ mới nổi giúp chúng ta thực hiện những điều mà trước đây không thể — ví dụ điển hình: ChatGPT của OpenAI.

Sự thay đổi này không chỉ giới hạn ở các ngành công nghệ và CNTT. Nó đang ảnh hưởng đến mọi thứ trong marketing, từ việc dự đoán các tương tác khách hàng từ đầu đến cuối cho đến tối ưu hóa hành trình khách hàng (CJO).

Với công nghệ kỹ thuật số twin, sử dụng phân tích nâng cao và các mô hình ML, các nhà marketing giờ đây có thể tạo ra một bản sao kỹ thuật số của khách hàng (DToCs) bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng lịch sử và dữ liệu thời gian thực. Khác với các thực thể tĩnh hay hồ sơ khách hàng, chúng là những avatar động được cập nhật liên tục với dữ liệu người dùng thực tế.

Chúng phản ánh trạng thái tâm lý hiện tại của một cá nhân thay vì hành động trong quá khứ của họ.

Những avatar ảo này không chỉ mô phỏng hành vi khách hàng mà còn cung cấp bối cảnh và dự đoán cho các chiến lược marketing trong tương lai. Với sự phát triển của marketing không dùng cookie và các quy định về quyền riêng tư dữ liệu, DToCs là một cách tuyệt vời để hiểu khách hàng tiềm năng và triển khai các chiến lược marketing dựa trên dữ liệu.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về nguồn gốc của công nghệ kỹ thuật số twin, khám phá khái niệm bản sao kỹ thuật số của khách hàng và đảm bảo tính cá nhân hóa ở tất cả các điểm chạm.

Lịch sử ngắn gọn về công nghệ kỹ thuật số twin

Bạn đã nghe về vụ tai nạn Apollo 13 – chuyến bay không gian của NASA đáng lẽ phải hạ cánh trên mặt trăng nhưng đã không thể? Tổ chức này đã cứu các phi hành gia khỏi vụ tai nạn nhờ vào công nghệ kỹ thuật số twin.

Tất nhiên, vào thời điểm đó, chúng không được gọi là kỹ thuật số twin. NASA đã sử dụng chúng thường xuyên để sao chép các hệ thống trong không gian từ những năm 1960.

Khi vụ tai nạn Apollo 13 sắp xảy ra, NASA đã truyền dữ liệu từ tàu vũ trụ bị hỏng vào một mô hình ảo tại chỗ để mô phỏng các tình huống và chọn ra tình huống có kết quả tốt nhất – một kịch bản mà ba phi hành gia sẽ sống sót. Và họ đã sống sót.

Tiến về năm 2002, Michael Grieves đã giới thiệu khái niệm kỹ thuật số twin như một phần của quản lý vòng đời sản phẩm. Thuật ngữ này được John Vickers, một nhà công nghệ học chính của NASA, chính thức giới thiệu vào năm 2010.

Theo IBM, “Một kỹ thuật số twin là một đại diện ảo của một đối tượng hoặc hệ thống được thiết kế để phản ánh chính xác đối tượng vật lý. Nó bao phủ vòng đời của đối tượng, được cập nhật từ dữ liệu thời gian thực và sử dụng mô phỏng, học máy và lý luận để giúp đưa ra quyết định.”

Đó là một bản sao ảo của một đối tượng gốc.

Kỹ thuật số twin tích hợp các công nghệ Công nghiệp 4.0 như tự động hóa, trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và in 3D để thực hiện mô phỏng, giải quyết các vấn đề hiệu suất và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Do đó, chúng chủ yếu được sử dụng trong thiết kế, sản xuất, xây dựng, vận hành, bảo trì, kiến trúc, chăm sóc sức khỏe và kỹ thuật.

Tuy nhiên, việc tạo ra kỹ thuật số twin không phải dễ dàng. Điều này chủ yếu vì hai lý do: thiếu dữ liệu và giám sát hệ thống. Các gián đoạn ở cấp độ rất nhỏ vẫn chưa thể được giám sát bằng sức mạnh tính toán siêu việt. Và điều này rất quan trọng để theo dõi vì nó ảnh hưởng đến mọi thứ ở cấp độ hệ thống.

Dữ liệu luôn không đủ. Bạn cần một lượng dữ liệu chính xác và lớn để hiểu rõ mọi thứ. Hiện tại, dữ liệu mà chúng ta có là thiếu và không đầy đủ, đòi hỏi phải đoán mò rất nhiều để lấp đầy các khoảng trống.

Cách thức hoạt động? Mô phỏng vs kỹ thuật số twin

Mô phỏng, như bạn biết, đại diện cho một quá trình duy nhất và không sử dụng dữ liệu hiện tại. Kỹ thuật số twin không phải là mô phỏng; chúng mô phỏng nhiều kịch bản và quá trình, sử dụng dữ liệu hiện tại. Đây không phải là một quy trình một chiều – hệ thống kỹ thuật số twin nhận và truyền tải thông tin.

Vậy, chúng hoạt động như thế nào? Quá trình này có thể được chia thành bốn bước:

1. Thu thập dữ liệu cá nhân hóa cho sản phẩm/đối tượng/trường hợp sử dụng của bạn.
2. Đưa dữ liệu vào mô hình dữ liệu được xây dựng với toán học nâng cao và thống kê.
3. Sử dụng AI và học máy để hòa nhập dữ liệu – kết hợp dữ liệu và mô hình của bạn.
4. Duy trì một luồng liên tục thông tin đến và từ kỹ thuật số twin.

Sau khi hoàn thành, mô hình ảo sẽ giúp bạn đưa ra dự đoán và cung cấp các khuyến nghị cá nhân hóa.

Việc phát triển một kỹ thuật số twin cho mọi thứ là không hợp lý. Bạn không cần một cái cho một chiếc máy khoan đơn giản. Chúng chủ yếu được sử dụng cho các đối tượng vật lý lớn và các dự án phức tạp để tối ưu hóa hiệu quả.

Lấy ví dụ Google Maps, là một bản sao của Trái đất.

Ngoài ra, các loại kỹ thuật số twin khác nhau được phân loại theo mức độ sử dụng của chúng:

• Kỹ thuật số twin mô tả: Phiên bản sống, có thể chỉnh sửa của dữ liệu thiết kế và xây dựng của một đối tượng, hệ thống hoặc tài sản vật lý.
• Kỹ thuật số twin thông tin: Dữ liệu sống và cảm biến (cộng với dữ liệu vận hành), liên kết chặt chẽ với các hướng dẫn vận hành. Cung cấp thông tin thời gian thực về hiệu suất sản phẩm và các vấn đề.
• Kỹ thuật số twin dự đoán: Sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin có thể hành động cho bảo trì và các mục đích khác.
• Kỹ thuật số twin toàn diện: Sử dụng dữ liệu để mô phỏng các kịch bản "nếu-thì" và dự đoán kết quả của các thay đổi hoặc sự kiện.
• Kỹ thuật số twin tự động: Hành động thay mặt người dùng, đáp ứng với các thay đổi toàn cầu và thách thức. Chúng có thể hành động mà không cần sự can thiệp của con người.

Kỹ thuật số twin cho bạn biết cách thức hoạt động của các đối tượng dưới các môi trường khác nhau, theo dõi vòng đời sản phẩm từ thiết kế và phát triển đến khi thải bỏ. Chúng giảm thời gian ra thị trường bằng cách giúp bạn tối ưu hóa thiết kế sản phẩm và đưa ra quyết định.

Bạn có thể nghiên cứu và phát triển các sản phẩm có thể thương mại hóa, kiểm tra nhiều nguyên mẫu và kiểm tra tính năng của sản phẩm. Đó chưa phải là tất cả. Khi sản phẩm của bạn đến cuối vòng đời, mô hình kỹ thuật số cũng có thể gợi ý các phương án thải bỏ sản phẩm như tái chế.

Ví dụ về kỹ thuật số twin trong bán lẻ

Jacqueline Alderson, một nhà sinh hóa học sử dụng công nghệ kỹ thuật số twin để giúp các cầu thủ bóng đá tránh chấn thương đầu gối, cho biết rằng kỹ thuật số twin cho phép bạn “kiểm tra các kịch bản mà không có rủi ro.” Sau tất cả, nó là một bản sao ảo của chính người hoặc đối tượng đó với cùng một bộ điều kiện.

Những mô hình này cũng có thể được sử dụng để thêm hoặc thay thế thông tin thiếu hoặc khó thu thập.

Các tay đua Formula 1 thường xuyên sử dụng kỹ thuật số twin để thử nghiệm các cấu hình khác nhau trước một giải đua. Họ gắn nhiều cảm biến vào xe đua của mình và nghiên cứu các yếu tố như hệ thống treo, khí động học và các yếu tố khác có thể tăng cơ hội chiến thắng.

Bây giờ, đây là cách thức nó có thể hoạt động trong bán lẻ.

Một cửa hàng bán lẻ có thể sử dụng kỹ thuật số twin để nâng cao trải nghiệm mua sắm tại cửa hàng bằng cách thêm cảm biến chuyển động và ngăn kéo thông minh. Điều này cho phép họ phân tích sự di chuyển của khách hàng và hành vi mua sắm, giúp họ:

• dự đoán khi nào khách hàng sẽ cần sản phẩm mới
• tối ưu hóa bố cục cửa hàng theo sở thích của khách hàng
• xây dựng mô hình nhân sự dựa trên hiệu suất bán hàng và hỗ trợ
• tạo bản đồ hành trình khách hàng tương tác, hỗ trợ AI

Các nhà bán lẻ có thể đưa cửa hàng của mình lên trực tuyến và cung cấp trải nghiệm mua sắm đa kênh, theo dõi hành trình của khách hàng trên tất cả các nền tảng. Thực tế, họ có thể tạo ra một khách hàng ảo trong một cửa hàng ảo sử dụng AI. Điều này sẽ giúp họ nghiên cứu tác động của những thay đổi thị trường lên hoạt động bán lẻ và điều chỉnh hoạt động để tiết kiệm chi phí.

Cái gì là một bản sao số của khách hàng (DToC)?

Bản sao số của khách hàng (DToC) là một đại diện ảo của một khách hàng hoặc nhóm khách hàng mô phỏng, phân tích và dự đoán hành vi của khách hàng. Nó sử dụng dữ liệu bên trong và các nguồn dữ liệu người tiêu dùng khác để tái tạo trải nghiệm khách hàng trong một môi trường kỹ thuật số.

Giống như công nghệ bản sao sinh đôi thông thường, DToC sử dụng phân tích tiên tiến, AI và các thuật toán học máy để xây dựng một phiên bản số của người mua của bạn.

Gartner nói, “Thay vì chỉ thu thập các điểm dữ liệu, [bản sao số của khách hàng] cung cấp ngữ cảnh và dự đoán hành vi trong tương lai. Nó sử dụng cả các tương tác trực tuyến và vật lý và nó động, cập nhật khi có thông tin mới và nhận ra rằng một người có thể đại diện cho nhiều persona…”

Điều này là vì con người và do đó, personas có thể thay đổi theo thời gian.

DToC xây dựng dựa trên công việc hiện đang được thực hiện bởi các thương hiệu nổi tiếng như Google, Amazon và Netflix: sử dụng AI và các thuật toán ML để giải thích dữ liệu hành vi và điều chỉnh trải nghiệm sản phẩm.

Các nhóm marketing có thể xác định các điểm nghẽn trong hành trình khách hàng, giữ lại lòng tin của khách hàng và cải thiện kết quả kinh doanh.

Mặc dù là công nghệ mới, 70% giám đốc công nghệ cấp cao tại các doanh nghiệp lớn đã đầu tư vào bản sao số. Thị trường này dự kiến sẽ đạt 7 tỷ euro vào năm 2025 tại Châu Âu, tăng trưởng từ 30%-45% hàng năm.

Và tại sao không?

Bây giờ bạn không chỉ có thể tái tạo cửa hàng trực tuyến và cửa hàng vật lý với bản sao số mà còn cả những khách hàng ghé thăm chúng. Điều này giúp bạn có cái nhìn sâu sắc về cách các khách hàng cụ thể hoặc nhóm người mua sẽ phản ứng với những thay đổi trong hành trình khách hàng trước khi chúng được triển khai, giúp bạn loại bỏ những bổ sung có hại.

Với khách hàng ảo trong một cửa hàng ảo, DToC có thể đề xuất các ưu đãi tùy chỉnh và làm cho việc mua sắm trở thành một trải nghiệm liền mạch và cá nhân hóa, đảm bảo sự hài lòng của khách hàng ở mọi cấp độ.

Cái nhìn 360 độ về khách hàng

Bản sao số của khách hàng (DToC) khác với cái nhìn 360 độ về khách hàng chủ yếu ở loại dữ liệu được thu thập và sử dụng.

Dành cho những ai không biết, cái nhìn 360 độ về khách hàng liên quan đến việc thu thập và kết hợp dữ liệu từ nhiều điểm tiếp xúc và nền tảng dữ liệu khách hàng vào một nơi. Nó giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về khách hàng tiềm năng và nhu cầu của họ.

Bạn cần nhiều công cụ và dịch vụ để phát triển cái nhìn 360 độ về khách hàng của bạn.

Dữ liệu rộng lớn là cần thiết, như dữ liệu hành vi người dùng, lịch sử giao dịch, sở thích và dữ liệu thuộc tính, để tạo ra một cái nhìn toàn diện về khách hàng. Làm như vậy tốn kém và mất thời gian, do đó, không phải doanh nghiệp nhỏ và vừa nào cũng có thể tiếp cận được.

Gartner đã phát hiện ra rằng chỉ có 14% tổ chức đã đạt được cái nhìn 360 độ về khách hàng của họ.

Với việc cookie bên thứ ba sẽ không còn khả dụng trong tương lai, bạn sẽ không thể sử dụng chúng để thu thập ý tưởng về sự quan tâm và mục tiêu đối tượng. Sẽ trở nên khó khăn hơn rất nhiều khi chỉ dựa vào dữ liệu này để tạo ra doanh thu.

DToC không bị ảnh hưởng bởi điều này.

Bản sao số của khách hàng chủ yếu sử dụng dữ liệu bên trong làm dữ liệu gốc để cung cấp những hiểu biết và cá nhân hóa trong suốt hành trình khách hàng. Đây là một người mua kỹ thuật số động, bao hàm bản chất thay đổi liên tục của khách hàng tiềm năng mà không làm giảm chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu.

Persona tổng hợp và mẫu silicon

Một bài viết về bản sao số của khách hàng sẽ không đầy đủ nếu không đề cập đến persona tổng hợp và mẫu silicon.

Persona tổng hợp, hay mẫu silicon, được xây dựng sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT của OpenAI để tạo ra đại diện số của khách hàng thực tế của bạn. Dữ liệu được thêm vào mô hình AI sinh tạo, sau đó mô hình này được yêu cầu tạo ra và áp dụng persona của khách hàng mà dữ liệu của họ được cung cấp.

Bạn có thể sử dụng những persona này cho nhiều trường hợp sử dụng, như thử nghiệm quảng cáo mới cho trang thương mại điện tử của bạn hoặc đánh giá thiết kế sản phẩm.

Một trường hợp sử dụng thú vị khác là tận dụng mẫu silicon để trả lời các câu hỏi khảo sát khách hàng. Vì bạn đang sử dụng mô hình LLM, đầu ra chủ yếu nghe giống con người và cho bạn biết về các mục tiêu, sở thích và ưu tiên của khách hàng đối với sản phẩm của bạn.

Chất lượng dữ liệu huấn luyện càng cao, câu trả lời khảo sát của bạn càng tốt. Dữ liệu tổng hợp này có thể lấp đầy các khoảng trống do thiếu dữ liệu và chất lượng dữ liệu, cho phép bạn đưa ra các quyết định tập trung vào khách hàng.

Lợi ích của việc sử dụng bản sao số: Trong Marketing và Trải nghiệm Khách hàng (CX)

Bản sao số của khách hàng có thể chủ yếu được sử dụng trong marketing để tối ưu hóa hành trình khách hàng (CJO).

Đây là quá trình theo dõi các hành động và tương tác của khách hàng qua nhiều điểm tiếp xúc để kiểm soát hoặc ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng toàn diện. Bạn dẫn dắt khách hàng tiềm năng đến một sự kiện chuyển đổi, như tải xuống một ebook hoặc đăng ký dùng thử miễn phí, dựa trên dữ liệu hành vi của họ.

Bản sao số của khách hàng làm cho việc này trở nên dễ dàng hơn vì bạn không cần ép buộc người ta đưa ra quyết định - họ làm điều đó một cách tự nguyện.

Vì bản sao số phân tích kỹ lưỡng dữ liệu hiện tại và lịch sử của người tiêu dùng, chúng có thể phát hiện các xu hướng và mô hình đặc trưng cho từng cá nhân. Từ đó, bạn có được những hiểu biết giúp bạn xây dựng các chiến dịch marketing cá nhân hóa phù hợp với sở thích của họ và gửi đúng ưu đãi đến đúng người vào đúng thời điểm.

Việc cá nhân hóa như vậy dẫn đến tỷ lệ tương tác và chuyển đổi cao hơn.

Bản sao số có thể phát hiện các điểm tiếp xúc nơi khách hàng từ bỏ trong hành trình mua hàng. Có thể là một trang thanh toán rối rắm, mẫu đăng ký bản tin với CTA yếu, hoặc thậm chí là một trang sản phẩm với thông tin chi tiết không đầy đủ. Chúng xác định vấn đề và cũng đề xuất giải pháp – giúp bạn thử nghiệm các kịch bản khác nhau.

Hơn nữa, việc mô phỏng hành vi của khách hàng giúp các nhà marketing tối ưu hóa hành trình khách hàng cùng với các quy trình inbound khác. Nó cung cấp cho người dùng hướng đi tốt nhất ở mỗi giai đoạn, giúp họ đạt được mục tiêu và vượt qua mọi rào cản.

Một lời về trải nghiệm khách hàng

Trải nghiệm khách hàng (CX) không gì khác ngoài ấn tượng mà khách hàng của bạn có về thương hiệu của bạn ở tất cả các giai đoạn trong hành trình mua hàng của họ. Nó có thể xảy ra khi họ tương tác với thương hiệu của bạn theo bất kỳ cách nào, như lần đầu tiên nhấp vào quảng cáo của bạn, truy cập trang web của bạn, đọc các bài blog của bạn, hoặc liên hệ với bộ phận hỗ trợ khách hàng.

Bản sao số của khách hàng mang lại cho bạn khả năng cải thiện ấn tượng mà khách hàng có về thương hiệu của bạn. Điều này rất quan trọng vì:

• 52% khách hàng tiềm năng sẽ chuyển sang đối thủ cạnh tranh nếu họ có ấn tượng tiêu cực về thương hiệu.
• Các công ty tập trung vào CX chứng kiến doanh thu tăng 80%.
• 73% khách hàng ưu tiên trải nghiệm khách hàng khi mua sắm từ một thương hiệu.

Một phương pháp DToC giúp bạn điều chỉnh chiến lược marketing và thông điệp của mình trong thời gian thực, loại bỏ các hoạt động không hiệu quả hoặc có thể dẫn đến trải nghiệm khách hàng tiêu cực. Bằng cách sửa chữa các tình huống tiêu cực trước khi chúng xảy ra, các thương hiệu có thể củng cố cảm xúc tích cực và xây dựng một cơ sở khách hàng trung thành.

Do đó, việc nắm bắt mong muốn, nhu cầu, niềm tin, kỳ vọng và trải nghiệm trước đó của khách hàng tiềm năng giúp bạn tạo ra các chiến lược tương tác tự động theo kịp xu hướng ngành và thay đổi sở thích của khách hàng.

Tạo bản sao kỹ thuật số của khách hàng: Nó hoạt động như thế nào?

Việc phát triển bản sao kỹ thuật số của khách hàng là một quá trình tốn thời gian. Bạn cần phải hiểu rõ về phân tích dữ liệu và các kỹ thuật học máy để xây dựng các mô hình phân tích có thể kết hợp các tương tác trực tuyến và ngoại tuyến và hướng dẫn việc chuyển đổi khách hàng.

Vì vậy, hãy tự hỏi ba câu hỏi trước khi bắt đầu tạo bản sao kỹ thuật số của khách hàng (DToC):

• Tại sao bạn muốn tạo bản sao kỹ thuật số của khách hàng?
• Bạn sẽ sử dụng nguồn dữ liệu nào?
• Kết quả bạn muốn đạt được là gì?

Với ba câu trả lời này, bạn có thể làm cho toàn bộ quá trình trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Mục tiêu cuối cùng và bộ dữ liệu được xác định rõ ràng đảm bảo rằng các bản sao kỹ thuật số đáp ứng các mục tiêu đã được tổ chức của bạn thiết lập.

Tạo personas khách hàng

Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu khách hàng hiện tại của bạn và sử dụng nó để xây dựng buyer personas – chúng là những đại diện bán hư cấu của khách hàng lý tưởng của bạn. Theo ITSMA, 44% các nhà tiếp thị hiện đang sử dụng buyer personas để thông báo các hoạt động kinh doanh của họ.

Dữ liệu tất nhiên là phần quan trọng nhất trong việc tạo personas.

• Nhân khẩu học: Tuổi, giới tính, vị trí, trình độ học vấn, tình trạng gia đình và thu nhập.
• Hành vi: Lượt truy cập trang web, các trang đã truy cập, thói quen duyệt web, từ khóa và sở thích kênh.
• Phân tích xã hội: Thích, bình luận, chia sẻ, hashtag và đề cập.
• Giao dịch: Tần suất đặt hàng, bỏ giỏ hàng, lịch sử mua hàng và sở thích thanh toán.
• Dịch vụ khách hàng: Phiếu hỗ trợ, câu hỏi, phản hồi của khách hàng và bản ghi âm các cuộc gọi hỗ trợ.

Tổng hợp dữ liệu người dùng lịch sử và hiện tại từ các nguồn khác nhau, sau đó xử lý, phân tích và phân đoạn nó để tạo ra một persona khách hàng mục tiêu. Hãy cùng đội ngũ bán hàng, dịch vụ khách hàng và phát triển sản phẩm của bạn xây dựng hồ sơ persona đa chức năng.

Chọn persona khách hàng mà bạn muốn xây dựng một bản sao kỹ thuật số và làm phong phú thêm nó với các nguồn dữ liệu bổ sung.

Tinh chỉnh với dữ liệu khách hàng chất lượng

Sau khi bạn đã chọn persona khách hàng, bước tiếp theo là bổ sung thêm dữ liệu khách hàng chất lượng cao. Nó có thể bao gồm cả các tương tác kỹ thuật số và vật lý được thu thập qua các công cụ phân tích, dịch vụ dựa trên vị trí, cảm biến và camera thông minh.

Nghiên cứu thị trường, phân tích mạng xã hội và dữ liệu Voice of the Customer (VoC) cũng là đầu vào tuyệt vời.

Nhưng trước khi làm điều này, hãy đảm bảo bạn có tất cả dữ liệu cần thiết để hoàn toàn nắm bắt toàn bộ trải nghiệm khách hàng. Nếu không, hãy tìm cách thay đổi cách bạn đang thu thập dữ liệu hiện tại. Hãy tìm hiểu về các tiến bộ công nghệ gần đây trong AI và phân tích dữ liệu, và hiểu cách các mô hình phân tích xử lý dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết về hành vi người tiêu dùng.

Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu

Một phần lớn trong việc sử dụng dữ liệu khách hàng của bên thứ nhất, hay bất kỳ dữ liệu cá nhân nào, là đảm bảo rằng việc sử dụng dữ liệu của bạn tuân thủ tất cả các quy tắc và quy định về quyền riêng tư dữ liệu, như Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) và Đạo luật bảo vệ quyền riêng tư người tiêu dùng California (CCPA).

Điều này giúp giảm thiểu rủi ro quyền riêng tư và tuân thủ để bảo vệ dữ liệu người dùng có thể nhận diện được cần thiết để tạo bản sao kỹ thuật số của khách hàng. Một cách để vượt qua vấn đề này là sử dụng dữ liệu tổng hợp được tạo ra bằng các thuật toán AI.

Tuy nhiên, bạn phải duy trì sự minh bạch dữ liệu trong tất cả các hoạt động của mình và cho phép người dùng chọn tham gia hoặc từ chối các chương trình bản sao kỹ thuật số. Họ cần biết nó là gì và nó có thể mang lại lợi ích gì cho họ – chứ không phải cho bạn. Cuối cùng, khách hàng phải có quyền quyết định cuối cùng về cách thức dữ liệu cá nhân của họ được lưu trữ và sử dụng.

Tích hợp vào quy trình làm việc của bạn

Sau khi bạn đã xây dựng các mô hình dữ liệu có thể hành động giúp bản sao khách hàng kỹ thuật số trở nên khả thi, hãy bắt đầu tích hợp chúng vào quy trình làm việc kinh doanh của bạn.

Bản sao kỹ thuật số có thể giúp tinh chỉnh sản phẩm, dịch vụ và toàn bộ trải nghiệm khách hàng của bạn. Bạn có thể dự đoán hành vi khách hàng để thúc đẩy các mô hình kiếm tiền mới, cải thiện độ bền vững của khách hàng và xây dựng một lượng khách hàng trung thành với thương hiệu.

Hãy làm việc chặt chẽ với các chuyên gia chủ đề (SMEs) để điều chỉnh logic và quy trình của công nghệ bản sao kỹ thuật số cho các nhóm khách hàng khác nhau.

Khi đã tạo ra, các bản sao kỹ thuật số của bạn cần được cập nhật với dữ liệu mới, như các giao dịch gần đây, hoạt động trên mạng xã hội hoặc các cuộc gọi hỗ trợ khách hàng. Tích hợp thông tin này vào mô hình ảo của bạn, vốn đã bao gồm các sở thích sản phẩm, sở thích giao tiếp, tính cách và mô hình phân tích cảm xúc.

Delve AI giúp gì trong việc tạo DToCs

Như đã đề cập, bước đầu tiên để tạo bản sao kỹ thuật số của khách hàng là tạo persona. Persona by Delve AI là công cụ tạo persona trực tuyến cho phép bạn xây dựng các persona dựa trên dữ liệu tự động cho doanh nghiệp, đối thủ cạnh tranh và khán giả trên mạng xã hội của bạn.

Chúng tôi tạo ra các persona động sử dụng một bộ nguồn dữ liệu đa dạng, bao gồm dữ liệu của bên thứ nhất (CRM, phân tích web và khảo sát), dữ liệu của bên thứ hai (phân tích xã hội và thông tin đối thủ cạnh tranh), và dữ liệu công khai (dữ liệu VoC từ các bài đánh giá, xếp hạng, diễn đàn, cộng đồng trực tuyến và tin tức). Khi được kết hợp bằng các thuật toán học máy và AI, những nguồn này cung cấp cái nhìn tổng quan 360 độ về khách hàng của bạn.

Công cụ persona của chúng tôi thu thập, phân tích và phân đoạn dữ liệu để tạo ra ba đến năm persona khách hàng cho cả doanh nghiệp B2B (được làm nổi bật bằng màu xanh lá cây) và B2C (được làm nổi bật bằng màu xanh dương). Quá trình này hoàn toàn tự động và chỉ mất vài phút.

Mỗi thẻ persona cung cấp một bản tóm tắt chi tiết về các phân khúc khán giả của bạn, hiển thị các chỉ số quan trọng như tỷ lệ người dùng, phiên truy cập, tỷ lệ hành động, chuyển đổi, giao dịch và doanh thu.

Chỉ cần nhấp vào Chi tiết Persona và bạn sẽ được chuyển đến một trang cung cấp mô tả đầy đủ về persona đó.

Mọi thứ từ nhân khẩu học người tiêu dùng đến tâm lý học đều được xem xét; bạn sẽ tìm hiểu về lối sống, mục tiêu, khát vọng, thách thức, kênh giao tiếp, loại nội dung, sở thích, sở thích, tính cách và nhiều hơn nữa. Hơn nữa, những thông tin chi tiết đặc thù ngành cung cấp cho bạn dữ liệu từ khóa có cấu trúc liên quan đến ngành mà bạn thuộc về.

Mẫu hành trình người dùng đơn lẻ cho thương mại điện tử/B2C và hành trình tổ chức cho các doanh nghiệp B2B cho mỗi phân khúc persona giúp bạn có cái nhìn về cách người dùng tương tác với website và nội dung của bạn.

Persona được tự động cập nhật với dữ liệu mới mỗi tháng, cung cấp các khuyến nghị dựa trên AI giúp bạn thu hút và giữ chân khán giả mới. Để biết thêm thông tin về các yếu tố của buyer persona, hãy đọc bài viết của chúng tôi về chủ đề này.

Hướng đi phía trước

Bản sao kỹ thuật số của khách hàng (DToC) là một công nghệ mới nổi mà các nhà tiếp thị nên đưa vào kế hoạch dài hạn của họ. Chúng nắm bắt động cơ, sở thích và hành vi của khách hàng như chưa bao giờ có trước đây – không chỉ trong quá khứ mà còn trong hiện tại và tương lai.

Nằm ở giao điểm của phân tích tiên tiến, AI và học máy, DToCs cung cấp những thông tin chi tiết về khách hàng dựa trên dữ liệu giúp tạo nội dung, nhắm mục tiêu quảng cáo và tối ưu hóa hành trình khách hàng, thúc đẩy doanh thu và tăng trưởng doanh nghiệp.

Việc dựa vào các nguồn dữ liệu của bên thứ ba không còn là một lựa chọn. Các tổ chức phải bắt đầu đầu tư vào các giải pháp thay thế như personas tổng hợp và bản sao kỹ thuật số của khách hàng để duy trì quyền riêng tư dữ liệu và sự hài lòng của khách hàng.