Ba câu hỏi quan trọng cho mọi doanh nghiệp thời AI :
- Vì sao cần tracking sale pipeline ?
- Vì sao LEO CDP (một open source CDP) đo lường được full sale pipeline của doanh nghiệp ? (hint: vì có tính năng Behavioral Metrics )
- Vì sao Behavioral Data là quan trọng cho AI ?
Bây giờ ta hãy đi sâu vào từng câu hỏi
1. Vì sao cần tracking sales pipeline (theo dõi quy trình bán hàng)?
Theo dõi quy trình bán hàng (sales pipeline hay phễu bán hàng) là một hoạt động thiết yếu đối với mọi doanh nghiệp vì những lý do sau:
- Hiểu rõ hành trình của khách hàng: Quy trình bán hàng cho phép doanh nghiệp biết rõ khách hàng đang ở giai đoạn nào trong hành trình ra quyết định mua hàng. Điều này giúp xác định chính xác các bước cần làm tiếp theo để thúc đẩy họ tiến đến giai đoạn mua hàng và tránh bỏ lỡ các khách hàng tiềm năng.
- Tối ưu hóa hiệu suất và tăng doanh thu: Bằng cách theo dõi từng giai đoạn, doanh nghiệp có thể xác định được những điểm yếu hoặc "nút thắt cổ chai" trong quy trình, từ đó tập trung cải thiện để tăng tỷ lệ chuyển đổi và thúc đẩy doanh thu.
- Đánh giá và dự báo kinh doanh: Việc theo dõi các chỉ số trong phễu bán hàng giúp ban lãnh đạo dễ dàng kiểm soát và đánh giá hiệu quả làm việc của đội ngũ bán hàng. Dựa trên dữ liệu thu thập được, doanh nghiệp có thể đưa ra những dự báo chính xác hơn về doanh thu trong tương lai.
- Tạo sự nhất quán và chuyên nghiệp: Một quy trình bán hàng chuẩn giúp nhân viên bán hàng có một lộ trình rõ ràng, làm việc một cách hệ thống và nhất quán. Điều này không chỉ nâng cao hiệu quả làm việc mà còn xây dựng hình ảnh chuyên nghiệp cho thương hiệu trong mắt khách hàng.
2. Vì sao LEO CDP đo lường được full sale pipeline của doanh nghiệp?
LEO CDP có thể đo lường được toàn bộ quy trình bán hàng (full sales pipeline) của doanh nghiệp vì nó kết hợp được cả hai chức năng của CDP (Nền tảng dữ liệu khách hàng) và CRM (Quản lý quan hệ khách hàng), được hỗ trợ bởi tính năng cốt lõi là Behavioral Metrics (Đo lường dữ liệu hành vi).
Như trong hình ảnh minh họa:
- Giai đoạn đầu phễu (CDP): Một hệ thống CRM truyền thống thường chỉ bắt đầu theo dõi khi đã có thông tin của khách hàng tiềm năng (Lead). Ngược lại, LEO CDP có thể theo dõi từ những giai đoạn rất sớm, ngay cả khi người dùng còn ẩn danh như "New Visitor" (Khách truy cập mới) hay "Returning Visitor" (Khách truy cập quay lại).
- Sức mạnh của Behavioral Metrics: Tính năng này cho phép LEO CDP thu thập và phân tích dữ liệu hành vi của người dùng trên các kênh như website, mạng xã hội (lượt xem trang, sản phẩm đã xem, thời gian trên trang, các lần nhấp chuột). Chính nhờ việc ghi nhận các hành vi này, LEO CDP có thể xây dựng một hồ sơ khách hàng hoàn chỉnh ngay từ những tương tác đầu tiên, trước cả khi họ trở thành "Lead".
- Kết nối toàn bộ hành trình: LEO CDP hợp nhất dữ liệu hành vi ẩn danh từ giai đoạn đầu với dữ liệu định danh ở các giai đoạn sau (Lead, Prospect, New Customer...). Bằng cách này, nó tạo ra một cái nhìn xuyên suốt và toàn diện về toàn bộ hành trình của khách hàng, từ lúc họ chỉ là một người truy cập cho đến khi trở thành khách hàng trung thành và thậm chí là người ủng hộ thương hiệu (Customer Advocate).
Nói cách khác, trong khi các công cụ CRM thường chỉ tập trung vào nửa sau của phễu bán hàng, LEO CDP với khả năng thu thập dữ liệu hành vi đã mở rộng việc đo lường ra toàn bộ quy trình, cung cấp một bức tranh đầy đủ và chi tiết hơn.
3. Vì sao Behavioral Data (Dữ liệu hành vi) là quan trọng cho AI?
Dữ liệu hành vi đóng vai trò như "nguồn nhiên liệu" thiết yếu cho Trí tuệ nhân tạo (AI), và tầm quan trọng của nó thể hiện ở các điểm sau:
- Nền tảng để AI học và dự đoán: AI cần dữ liệu để "học" và nhận dạng các mẫu. Dữ liệu hành vi (như lịch sử mua hàng, các trang đã xem, tương tác trên mạng xã hội) cung cấp cho AI những thông tin sâu sắc về sở thích, nhu cầu và ý định của khách hàng. Từ đó, AI có thể dự đoán chính xác hành vi trong tương lai, chẳng hạn như sản phẩm nào khách hàng có khả năng sẽ mua tiếp theo.
- Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Dựa trên phân tích dữ liệu hành vi, AI có thể giúp doanh nghiệp tạo ra những trải nghiệm được cá nhân hóa cao. Ví dụ, hệ thống có thể tự động đề xuất sản phẩm phù hợp, gửi các thông điệp marketing đúng với sở thích của từng cá nhân, qua đó làm tăng sự hài lòng và tỷ lệ chuyển đổi.
- Tối ưu hóa hoạt động Marketing và Kinh doanh: AI sử dụng dữ liệu hành vi để phân tích và xác định các xu hướng tiêu dùng mới hoặc những phân khúc khách hàng tiềm năng. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo, điều chỉnh chiến lược sản phẩm và đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh chóng, chính xác hơn dựa trên dữ liệu thực tế thay vì cảm tính.
- Tăng cường hiệu quả cho mô hình AI: Chất lượng và số lượng của dữ liệu đầu vào ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất của mô hình AI. Dữ liệu hành vi rất phong phú và đa dạng, cung cấp một nguồn thông tin khổng lồ và liên tục cập nhật, giúp các mô hình AI ngày càng thông minh và chính xác hơn.
