Trong môi trường kinh doanh ngày càng cạnh tranh, việc giữ chân khách hàng trung thành không chỉ là một chiến lược mà còn là yếu tố sống còn đối với doanh nghiệp. Chương trình khách hàng thân thiết (loyalty program) đang trở thành công cụ mạnh mẽ giúp xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng. Với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo (AI), các chương trình loyalty này ngày càng được cá nhân hóa và hiệu quả hơn.

Theo một khảo sát từ The Financial Brand, 29% nhà tiếp thị dự đoán rằng cá nhân hóa trải nghiệm người tiêu dùng sẽ trở thành xu hướng nổi bật. Đặc biệt, có đến 47% nhà tiếp thị cho biết họ có kế hoạch tích hợp AI vào chiến lược tiếp thị nội dung của mình.

Dịch vụ AI trong bán lẻ dự kiến tăng từ 5 tỷ USD lên 31 tỷ USD vào năm 2028 (@capillarytech)

Cùng TAPTAP điểm qua 10 cách mà AI đang thay đổi diện mạo của loyalty program trong ngành bán lẻ nhé.

1. Cá nhân hóa phần thưởng

AI phân tích dữ liệu hành vi mua sắm, sở thích và thói quen tiêu dùng của từng khách hàng để tạo ra phần thưởng phù hợp. Thông qua việc xây dựng hồ sơ khách hàng từ dữ liệu cá nhân, AI giúp thiết kế các chương trình hậu mãi đặc biệt, dành riêng cho từng người. 

Thay vì tổ chức các chương trình khuyến mãi liên tục, thông qua những phân tích của AI, doanh nghiệp có thể tạo ra những ưu đãi riêng biệt cho khách hàng. Ví dụ, tặng quà vào dịp sinh nhật hoặc kỷ niệm mốc thời gian đồng hành cùng thương hiệu. Những quan tâm cá nhân này giúp khách hàng cảm thấy đặc biệt và sẵn sàng chi tiêu nhiều hơn trong tương lai.

2. Cá nhân hóa đề xuất sản phẩm

Thuật toán AI dựa trên lịch sử mua sắm để đưa ra các gợi ý sản phẩm chính xác, phù hợp với nhu cầu của khách hàng trong khoảng thời gian ngắn. Điều này không chỉ nâng cao trải nghiệm mà còn thúc đẩy cơ hội bán chéo (cross-sell) và bán tăng thêm (up-sell).

Đây là tính năng ứng dụng AI mà hầu hết các sàn thương mại điện tử hiện nay đều sử dụng. Khi khách hàng tìm kiếm thông tin về một sản phẩm, AI sẽ phân tích hành vi và cập nhật các gợi ý về sản phẩm đó hoặc các sản phẩm tương tự trong những lần truy cập tiếp theo. Điều này không chỉ giúp nâng cao trải nghiệm người dùng mà còn tối ưu hóa khả năng bán sản phẩm nhờ vào việc cá nhân hóa đề xuất.

3. Dự đoán nhu cầu khách hàng

Các công cụ phân tích dự đoán ứng dụng AI cho phép nhận diện gần như chính xác các xu hướng tiêu dùng trong tương lai. Nhờ AI, các thương hiệu có thể dự đoán những sản phẩm hoặc nội dung tiềm năng sẽ trở thành xu hướng. Điều này giúp doanh nghiệp chủ động chuẩn bị các chương trình ưu đãi và chiến lược phù hợp, không chỉ tăng khả năng đáp ứng nhu cầu mà còn nâng cao mức độ hài lòng và gắn kết của khách hàng.

Ví dụ, một hãng giày có thể sử dụng AI để phân tích dữ liệu mua hàng từ đó, hãng có thể triển khai các chiến dịch marketing và điều chỉnh sản xuất để không chỉ đáp ứng kịp thời nhu cầu tăng cao mà còn duy trì sức hút và độ hot của sản phẩm trên thị trường.

AI giúp dự đoán nhu cầu khách hàng giúp chinh phục khách hàng toàn diện

4. Cải thiện trải nghiệm tại cửa hàng

AI tích hợp loyalty program vào ứng dụng di động, quét mã QR hoặc thẻ thành viên, mang lại sự tiện lợi trong việc tích điểm và nhận ưu đãi. Điều này tạo ra trải nghiệm mua sắm liền mạch giữa kênh online và offline. Báo cáo từ BCG (Boston Consulting Group) cho thấy các thương hiệu cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng bằng công nghệ tiên tiến và dữ liệu riêng biệt đã chứng kiến doanh thu tăng 6%-10%, nhanh gấp hai đến ba lần so với những thương hiệu không áp dụng, khẳng định sự cần thiết của việc tích hợp này đối với các nhà bán lẻ.

Taco Bell, một thương hiệu thức ăn nhanh, đã có một bước đi tiên phong khi cho phép khách hàng đặt món ăn qua AI. Bot AI của họ (gọi là Tacobot) kết hợp với Slack, giúp khách hàng dễ dàng đặt hàng. Sau mỗi đơn hàng, bot sẽ phản hồi với những câu nói dí dỏm và thông minh, tạo dựng kết nối với khách hàng theo phong cách đặc trưng của Taco Bell.

5. Khuyến mãi có mục tiêu nhằm thúc đẩy mua hàng 

AI giúp doanh nghiệp xác định nhóm khách hàng cụ thể để thiết kế các chương trình khuyến mãi phù hợp. Thay vì áp dụng giảm giá cho tất cả mọi người, doanh nghiệp có thể tập trung giảm giá cho những khách hàng thường xuyên mua một sản phẩm nhất định, từ đó tăng hiệu quả và thu hút đúng đối tượng hơn.

Ví dụ, một thương hiệu mỹ phẩm có thể cá nhân hóa trải nghiệm bằng cách gợi ý phần thưởng dựa trên sở thích của khách hàng thông qua các phân tích và ghi chép của AI. Sau khi tích đủ điểm thưởng, khách hàng sẽ nhận được đề xuất các sản phẩm đổi thưởng phù hợp, chẳng hạn như son môi với màu sắc họ yêu thích hoặc kem nền có tông màu thường sử dụng. Điều này không chỉ giúp khách hàng cảm thấy được quan tâm mà còn tăng cường sự tin tưởng vào thương hiệu, nhờ cảm giác thương hiệu hiểu rõ và đáp ứng đúng nhu cầu của họ.

6. Hỗ trợ khách hàng cá nhân hóa

Doanh nghiệp có thể nâng cao chất lượng hỗ trợ khách hàng bằng cách cá nhân hóa dịch vụ qua các kênh như chat trực tuyến, email hoặc điện thoại. Đồng thời, việc tích hợp AI chatbot và trợ lý ảo giúp doanh nghiệp cung cấp dịch vụ hỗ trợ 24/7. Những công cụ này không chỉ phản hồi nhanh chóng và tự động, giải quyết hiệu quả các vấn đề cơ bản mà còn mang lại sự tiện lợi tối đa cho khách hàng ở bất kỳ thời điểm nào.

Chatbot – Trợ lý 24/7 cho doanh nghiệp

7. Đa kênh tích hợp

AI đảm bảo rằng loyalty program hoạt động đồng bộ trên các kênh, từ cửa hàng vật lý, ứng dụng di động, đến mạng xã hội. Khách hàng có thể dễ dàng tham gia chương trình và nhận ưu đãi ở bất kỳ đâu.

Phần lớn các thương hiệu lớn sẽ luôn tìm cách tiếp cận khách hàng mọi lúc mọi nơi. Chẳng hạn như thương hiệu Sephora đã tích hợp chương trình khách hàng thân thiết trên cả cửa hàng vật lý, ứng dụng di động và mạng xã hội, cho phép khách hàng dễ dàng tham gia và nhận ưu đãi ở bất kỳ đâu.

8. Chương trình giá động (Dynamic Pricing)

AI điều chỉnh giá sản phẩm dựa trên hành vi mua sắm, độ phổ biến và thời gian mua hàng, tạo ra chương trình giá động. Tính năng này không chỉ giúp tối ưu hóa doanh thu mà còn mang đến cảm giác ưu đãi độc quyền cho khách hàng.

Tính năng giá động này rất rõ ràng trong các sàn thương mại điện tử và các hãng hàng không. AI phân tích nhu cầu theo thời gian thực, mức độ khan hiếm và giá của đối thủ, từ đó đưa ra mức giá cạnh tranh cho thương hiệu. Ví dụ, khi một chuyến bay đang gần đến ngày khởi hành và còn ít ghế, AI có thể điều chỉnh giá vé tăng lên để tối đa hóa doanh thu, trong khi vào những ngày đầu của đợt khuyến mãi, giá vé có thể giảm để thu hút khách hàng.

9. Trải nghiệm thực tế tăng cường (AR)

Sử dụng công nghệ AR, khách hàng có thể thử nghiệm sản phẩm trực tuyến trước khi mua. Điều này không chỉ tăng tính tương tác mà còn giúp khách hàng tự tin hơn trong quyết định mua sắm. Với sự hỗ trợ của AI, các doanh nghiệp có thể cung cấp trải nghiệm AR cá nhân hóa, từ việc thử quần áo, trang điểm ảo, đến việc xem trước cách bài trí nội thất ngay tại không gian của khách hàng. Điều này không chỉ tăng cường trải nghiệm mua sắm, mà còn thúc đẩy quyết định mua hàng và xây dựng lòng trung thành của khách hàng.

Ví dụ, IKEA đã triển khai ứng dụng AR cho phép khách hàng “đặt” các món đồ nội thất ảo vào không gian thực tế của họ qua điện thoại di động, giúp họ dễ dàng hình dung sản phẩm trong môi trường sống trước khi quyết định mua. 

AI giúp phân tích dữ liệu người dùng, gợi ý sản phẩm phù hợp và tối ưu hóa tương tác trong thời gian thực.

10. Bảo mật dữ liệu và quyền riêng tư

AI hỗ trợ bảo mật dữ liệu khách hàng bằng cách mã hóa và tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật nghiêm ngặt. Điều này xây dựng lòng tin của khách hàng đối với chương trình loyalty của doanh nghiệp. Theo một bài viết trên Payments Journal, tổn thất trực tiếp và gián tiếp từ các điểm thưởng và ưu đãi ước tính lên đến hơn 1 tỷ USD.

Hệ thống phát hiện gian lận sử dụng AI là yếu tố quan trọng để đảm bảo môi trường mua sắm an toàn, bảo mật, qua đó củng cố niềm tin và sự trung thành của khách hàng đồng thời bảo vệ dữ liệu và quyền riêng tư. Các hệ thống này giúp khách hàng tránh khỏi các trò lừa đảo và vi phạm bảo mật trực tuyến.

Ví dụ, khi khách hàng mua sắm trên một nền tảng trực tuyến, các thuật toán AI liên tục giám sát các giao dịch để phát hiện các hoạt động nghi ngờ, như các đơn hàng có giá trị lớn bất thường hoặc từ các địa điểm không quen thuộc. Nếu có hoạt động đáng ngờ, hệ thống có thể yêu cầu xác minh thêm, như gửi mã xác thực một lần đến điện thoại của khách hàng.

AI đang mở ra những cơ hội mới để nâng cấp chương trình khách hàng thân thiết, từ việc cá nhân hóa trải nghiệm đến cải thiện hiệu quả doanh thu. Với 10 chiến lược này, doanh nghiệp bán lẻ có thể không chỉ tăng cường lòng trung thành mà còn xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng.

Liên hệ ngay với TAPTAP để khám phá giải pháp loyalty ứng dụng AI phù hợp với thương hiệu của bạn!