Menu
Các công cụ Tiếp thị dựa trên tài khoản (ABM), đặc biệt là các công cụ sử dụng Trí tuệ nhân tạo (AI), đóng vai trò then chốt trong việc dự đoán ý định của người mua khi người dùng truy cập trang web của bạn. Khả năng nâng cao này giúp bạn nâng cao hiểu biết về nhu cầu của khách hàng tiềm năng, phù hợp với mục tiêu thúc đẩy đổi mới trong kinh doanh thông qua ứng dụng công nghệ.
ABM bắt đầu bằng việc tự động thu thập dữ liệu về hành vi trực tuyến của người mua, bao gồm thông tin như thời gian trên trang, số lượng trang xem, và các hành động tương tác. Kết hợp dữ liệu về lịch sử mua hàng để xây dựng một bức tranh toàn diện về hành vi mua hàng của người dùng trước đây.
Sử dụng mô hình học máy, như Support Vector Machines hoặc Decision Trees, để phân loại người dùng thành các phân khúc dựa trên hành vi truy cập và lịch sử mua hàng. Dựa trên kết quả từ mô hình học máy, ABM thực hiện phân đoạn người mua thành các nhóm dựa trên các đặc điểm chung về hành vi mua hàng.
Các công cụ ABM có khả năng AI phân tích lượng lớn dữ liệu được thu thập từ khách truy cập trang web của bạn. Dữ liệu này bao gồm số lượt xem trang, thời gian dành cho mỗi trang, kiểu nhấp chuột và lịch sử tải xuống. Các thuật toán AI vượt trội trong việc nhận dạng các mẫu trong dữ liệu này có thể biểu thị ý định mua hàng. Ví dụ: việc truy cập thường xuyên vào các trang định giá hoặc tải xuống thông số kỹ thuật của sản phẩm có thể báo hiệu sự quan tâm mua hàng nghiêm túc.
AI trong các công cụ ABM sử dụng mô hình dự đoán để dự báo hành vi của khách hàng trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Nó phân tích các hành trình mua hàng trong quá khứ và xác định các hành vi dẫn đến việc bán hàng. Bằng cách áp dụng những hiểu biết sâu sắc này, AI có thể dự đoán những khách truy cập trang web hiện tại nào có khả năng trở thành người mua.
Điều này đặc biệt hữu ích trong vai trò tư vấn của bạn, trong đó việc hiểu rõ quỹ đạo tương tác với khách hàng là rất quan trọng để đưa ra lời khuyên kịp thời và phù hợp.
Bắt đầu bằng việc tự động thu thập dữ liệu về hành vi trực tuyến của người mua, bao gồm các thông tin như thời gian trên trang, số lượng trang xem, các hành động tương tác, và lịch sử mua hàng. Sau đó xử lý dữ liệu để loại bỏ nhiễu và chuẩn hóa thông tin, đảm bảo rằng dữ liệu sẽ được sử dụng hiệu quả cho quá trình học máy.
Chọn một hoặc nhiều mô hình học máy phù hợp cho bài toán, ví dụ như Support Vector Machines, Decision Trees, Random Forests, hoặc Neural Networks. Sử dụng dữ liệu huấn luyện để đào tạo mô hình trên các đặc trưng có thể dự đoán được về ý định mua hàng. Tối ưu hóa các tham số của mô hình để đảm bảo rằng nó có khả năng dự đoán chính xác và tổng quát hóa tốt trên dữ liệu mới.
Các công cụ ABM sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm trang web cho mỗi khách truy cập. Bằng cách hiểu ý định của người dùng, AI có thể điều chỉnh nội dung, thông điệp và ưu đãi hiển thị cho họ, tăng khả năng tương tác. Đối với một người ở vị trí của bạn, điều này có nghĩa là khả năng cung cấp các giải pháp công nghệ có tính tùy chỉnh cao cho khách hàng, thể hiện sự hiểu biết sâu sắc về nhu cầu kinh doanh riêng biệt của họ.
Dựa trên kết quả từ mô hình dự đoán, ABM phân đoạn người mua thành các nhóm có đặc điểm chung về hành vi mua hàng. Sử dụng thông tin từ phân đoạn để cá nhân hóa trải nghiệm trên trang web. Điều này có thể bao gồm hiển thị sản phẩm, nội dung, hoặc ưu đãi được tối ưu hóa cho từng nhóm người mua.
Kết hợp hệ thống gợi ý để đề xuất sản phẩm hoặc dịch vụ dựa trên lịch sử mua hàng, sở thích, và ý định dự đoán của người mua. Bên cạnh đó còn sử dụng công nghệ tương tác như chatbot để tương tác với người mua trên trang web. Chatbot có thể được thiết kế để hiểu ý định của người mua và cung cấp thông tin chi tiết, hỗ trợ mua sắm, hoặc giải đáp câu hỏi.
Thuật toán AI chỉ định điểm cho khách hàng tiềm năng dựa trên ý định mua hàng được nhận thức của họ. Quá trình này, được gọi là ghi điểm khách hàng tiềm năng, giúp đội ngũ bán hàng và tiếp thị của bạn ưu tiên nỗ lực hướng tới những khách hàng tiềm năng hứa hẹn nhất. Với tư cách là một CEO tập trung vào đổi mới và ứng dụng công nghệ, việc tích hợp các hệ thống thông minh như vậy có thể nâng cao đáng kể hiệu suất và hiệu suất của nhóm bạn trong việc tương tác với khách hàng.
Hệ thống AI liên tục học hỏi từ dữ liệu mới. Điều này có nghĩa là công cụ ABM của bạn càng được sử dụng nhiều thì khả năng dự đoán ý định của người mua càng tốt. Khả năng thích ứng và cải thiện theo thời gian là một khía cạnh quan trọng của AI phù hợp với mục tiêu thúc đẩy văn hóa đổi mới và học hỏi liên tục trong lĩnh vực của bạn.
Tóm lại, bằng cách tận dụng các công cụ ABM được hỗ trợ bởi AI để dự đoán ý định của người mua, bạn có thể nâng cao đáng kể hiệu suất và hiệu quả của các chiến lược tiếp thị của mình. Điều này không chỉ phù hợp với trách nhiệm nghề nghiệp của bạn mà còn hỗ trợ bạn trong hành trình trở thành chuyên gia tư vấn kinh doanh và quản lý.
