Nghiên cứu bài báo khoa học bài báo brave new world on ai and the management of customer relationships

Công nghệ thông tin và phân tích tiên tiến hỗ trợ giao tiếp với khách hàng phổ biến và ngày càng tăng sự sẵn có của dữ liệu khách hàng, do đó cho phép các công ty cung cấp các dịch vụ đư

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

-

KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN

NGHIÊN CỨU BÀI BÁO KHOA HỌC Bài báo: Brave New World? On AI and the Management

of Customer Relationships

(Tạm dịch: Thế giới dũng cảm mới? Dùng AI và quản lí quan hệ khách

hàng)

Lớp: EC213.M11 – Quản trị quan hệ khách hàng và nhà cung cấp

Giảng viên: Văn Đức Sơn Hà

Sinh viên

Huỳnh Thảo Muội

Võ Quang Huy

Lâm Đình Quốc Huy

TP Hồ Chí Minh, ngày 6 tháng 10 năm 2021

2

1. 32. 42.1 2.2. 4 43. 53.1 3.2. 5 73.2.1 3.2.2 3.2.3. 7 8 94. 104.1. 104.1.1 104.1.2.

114.1.3 114.1.4 12 4.2. 124.3. 135. 14

1 GIỚI THI U Ệ

- Ngày nay, chúng ta đang sống trong thời đại công nghệ 4.0 Việc chuyển đổi các ngành nghề từ trực tiếp sang số hóa dữ liệu trở nên vô cùng phổ biến Công nghệ thông tin và phân tích tiên tiến

hỗ trợ giao tiếp với khách hàng phổ biến và ngày càng tăng sự sẵn có của dữ liệu khách hàng, do

đó cho phép các công ty cung cấp các dịch vụ được cá nhân hóa và quản lý các mối quan hệ với khách hàng để tăng thêm nhiều khách hàng sinh lời Trong bối cảnh của quản lý quan hệ khách hàng, những công nghệ cho phép các công ty phân tích dữ liệu và tương tác với người tiêu dùng nhanh hơn và trên quy mô lớn hơn Về lâu dài, cho phép các tương tác giống như con người giữa các hệ thống do AI điều khiển và khách hàng sẽ cho phép cung cấp dịch vụ cá nhân hóa với chi phí thấp, có thể thay đổi bản chất của dịch vụ khách hàng khi họ làm như vậy

- Trong bài viết này, chúng tôi tiến hành một cuộc kiểm tra quan trọng về cách hệ thống AI có thể ảnh hưởng đến bản chất cơ bản của mối quan hệ khách hàng ban quản lý Đặc biệt, chúng tôi tập trung vào việc AI đang nổi lên như thế nào khả năng quản lý các mối quan hệ khách hàng có thể dẫn đến đối xử khác biệt với khách hàng và tác động của chúng Sự xuất hiện của hệ thống AI không được cho là sẽ lật đổ tiếp thị mối quan hệ, nhưng thay vào đó sẽ làm cho nó nhiều hơn chính xác, phân biệt và có thể mở rộng Điều này có thể có một ảnh hưởng đáng kể đến bản chất cơ bản của các mối quan hệ với công ty khách hàng trong nhiều lĩnh vực và có thể tăng vốn chủ sở hữu của khách hàng Nó có thể có ý nghĩa không chỉ đối với sự khác biệt giữa các khách hàng mà còn

3

giữa các công ty, một trong số đó sẽ tìm cách cạnh tranh để giành khách hàng thách thức đáng kể theo thời gian Chúng tôi cho rằng tiếp thị các nhà nghiên cứu và các nhà lãnh đạo tư tưởng phải đạt được một hiểu biết về các tác động tiềm năng của AI CRM khi xem xét mối quan hệ công ty- -khách hàng sẽ phát triển như thế nào

- Bài báo của chúng tôi tuân theo quy trình:

● Đầu tiên chúng tôi thảo luận về hai khả năng quan trọng được kích hoạt bởi AI: khả năng tận dụng dữ liệu khách hàng lớn và khả năng giao tiếp, hiểu và tạo ra cách con người làm

● Sau đó, chúng tôi chuyển đến ảnh hưởng đến các nhiệm vụ của quản lý quan hệ khách hàng: mua lại, phát triển và duy trì khách hàng

● Và kết luận bằng cách tập trung vào kết quả tiềm năng của AI CRM cho người tiêu dùng, -doanh nghiệp và xã hội nói chung

- Đây là những góc nhìn của chúng tôi không mang tính quy định Chúng tôi tin rằng trong giai đoạn này, chúng ta cần làm nổi bật các vấn đề nảy sinh và các vấn đề xuất hiện khi AI thay đổi khả năng quản lý khách hàng, và đặc biệt để phân biệt giữa họ

2 NĂNG LỰC

- AI đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực :tầm nhìn máy tính, xe tự lái , robot, nhận diện giọng nói , và cũng không có dấu hiệu ngừng mở rộng sang các lĩnh vực khác , vậy làm thế nào để áp dụng AI cho CRM ?

- Có hai khả năng của AI-CRM cần được đang được để cập là : tận dụng dữ lớn khách hàng và giao tiếp , hiểu và tạo ra cách con người làm

2.1 Tận dng dữ liệu lớn khách hàng

- Xu hướng số hóa , IoT cho thấy các bộ dữ liệu CRM lớn hơn sẽ được sử dụng trong tương lai

Năm 2009 , Google đã mua lại công ty viễn thông GrandCentral và đổi tên thành Google voice , Google quyền truy cập vào kho tin nhắn thoại ngày càng tăng Google các chuyên gia phần mềm đã

sử dụng kho tài liệu để tìm hiểu cách sản xuất bản ghi thư thoại (Beaufays, 2015 ) Khả năng này sẽ dẫn đến đối tác google được AI của Google Voice hỗ trợ

- Cùng quan điểm đó, Amazon đã chọn sách làm sản phẩm đầu tiên của mình Ngoài nhiều loại sách trong thị trường, chúng tôi tin rằng sự lựa chọn này cũng cho phép Amazon để thu hút khách hàng và tận dụng dữ liệu duyệt web và giao dịch của họ để điều chỉnh sự phát triển trong tương lai của họ vào các danh mục sản phẩm khác Trong ba phần của dữ liệu lớn (khối lượng, đa dạng và tốc độ), chúng tôi tin rằng sự đa dạng là động lực mạnh nhất của lợi thế cạnh tranh

4

- Trong ngữ cảnh của AI-CRM, sự đa dạng đề cập đến bề rộng và phạm vi của cơ sở dữ liệu khách hàng Đã có, các công ty đã danh sách nhà với hàng nghìn trường dữ liệu ( Deighton, 2019).Điều quan trọng, một công ty sẽ cần được coi là đáng tin cậy để đạt được sự đa dạng của Dữ liệu lớn thông qua việc thiết lập nhiều mối quan hệ đối tác với các tổ chức bên ngoài, do đó tạo ra sự tin cậy(Bart, Shankar, Sultan, & Urban, 2005; Đô thị, Sultan, &

Qualls, 2000)

2.2 Giao tiếp, hiểu và tạo ra cách cho con người làm

-Rất lâu trước kỷ nguyên AI hiện tại của chúng ta, Alan Turing đã gợi ý rằng người ta có thể đánh giá

AI bằng cách kiểm tra xem nó có thể đánh lừa con người vào tin rằng họ đang giao tiếp với những người khác(Turing, 1950).Với sự phát triển của chatbot và trợ lý kỹ thuật số ngày càng thông minh hơn trong việc giao tiếp như một con người Ví dụ: Precire là một công ty của Đức có phần mềm nghe ghi âm của các cuộc phỏng vấn tuyển dụng Điều này cho phép các công ty thực hiện sàng lọc ban đầu các ứng viên

-AI đang được phát triển đến khả năng hiểu thấu được cảm xúc con Trên thực tế AI không cần đạt đến trình độ của con người để có thể có thể được áp dụng vào CRM

-Gần đây, một tác phẩm nghệ thuật do máy tính tạo ra đã bán với giá 432.000 đô la ( Bailey, 2018)

và các đại lý quảng cáo đã thử nghiệm với cung cấp cho khách hàng những quảng cáo do AI tạo ra hoạt động tốt hơn những cái do con người tạo ra (O'Reilly, 2017)

-Một cách tiếp cận được gọi là mạng đối thủ chung là một ví dụ về cách tiếp cận thuật toán đối với

AI trong nghệ thuật ( Goodfellow và cộng sự, 2014 ) Trong kỹ thuật, hai mạng nơ ron cạnh tranh -với nhau Một mạng, được gọi là bộ phân biệt , được đào tạo để phân loại đầu vào là bản gốc hay bản copy Mạng nơ ron khác, được gọi là - generator , chế tạo tác phẩm nghệ thuật và đưa nó cho những người phân biệt cùng với ví dụ thực tế và nhận phản hồi

-Như vậy ,không có lý do gì mà các mạng lưới đối địch chung như vậy không thể được áp dụng để thực hiện các nhiệm vụ CRM Việc triển khai chúng trong tương lai sẽ làm cho các chatbot xuất hiện nhiều hơn con người trong các tương tác dịch vụ (Luo, Tong, Fang, & Qu, 2019)

-Tóm lại, chúng tôi tin rằng AI-CRM sẽ hướng tới cải thiện khả năng tận dụng dữ liệu khách hàng

5

lớn và giao tiếp, hiểu biết và tạo ra cách con người làm Như chúng tôi sẽ phác thảo tiếp theo, tất cả những điều này sẽ dẫn đến một giá trị không tưởng cho cả hãng và khách hàng

3 QUAN H KHÁCH HÀNG Ệ

3.1 Sự mua lại

Chúng tôi đã tiến hành bằng cách vạch ra tiềm năng của phần mềm AI-CRM để cải thiện nỗ lực mua bán và sáp nhập Nhìn chung, mục đích của CRM là nhắm đến việc tăng tổng giá trị vòng đời khách hàng của một công ty và chúng ta sẽ cùng thảo luận về tiềm năng của nó dựa trên 3 yếu tố: CLV (Customer Lifetime Value Giá trị vòng đời khách hang) của một khách hàng mới, - CAC (Customer Acquisition Cost - Chi phí doanh nghiệp phải trả để có một khách hàng) và số lượng khách hàng mới

Nhìn cung, đa phần các công ty đều dựa vào dữ liệu nội bộ để chọn ra các đối tượng khách hàng tiềm năng (Cao & Gruca 2005) Một nghiên cứu gần đây từ Sebastian Tillmanns, Frenkel Ter Hofstede, Manfred Krafft và Goetz (2017) đã đề xuất về một thuật toán máy học (Machine Learning) dùng để lựa chọn các mục tiêu thu hút được khách hàng Thuật toán này sẽ sử dụng dữ liệu từ một nhà cung cấp bên ngoài với cá nhân, hộ gia đình và các vùng lân cận.Trong khi những dữ liệu này vốn dĩ đã có giá trị, chúng tôi kỳ vọng sẽ có một sự kết hợp chặt chẽ hơn giữa các nguồn dữ liệu bên ngoài với hành vi, sở thích mua hàng của từng cá nhân

Những dữ liệu bên trên sẽ cung cấp và cải thiện hơn nữa việc lựa chọn khách hàng tiềm năng của các thuật toán Nhờ vào đó mà AI CMR cho ra nhiều dữ liệu hơn và tạo ra vòng phản hồi -tích cực

Tổng kết lại, AI-CRM sẽ giúp các công ty nâng cao khả năng dự đoán CLV (Customer Lifetime Value – giá trị vòng đời của khách hang) của khách hàng tiềm năng và sử dụng thông tin này trong việc quản lý CAC bằng cách chọn lọc những khách hàng thực sự tiềm năng Hơn nữa, chúng tôi mong đợi AI-CRM sẽ khai thác chi tiết hơn về chất lượng của những khách hàng nhờ vào việc xem xét những cách thức mà một công ty có được những khách của mình

6

Ngoài ra, việc các công ty nhắm các mục tiêu chính xác và hiệu quả sẽ tăng tỷ lệ CR

(Conversion Rate – tỷ lệ các khách hàng tiềm năng chuyển thành khách hàng sẵn sàng trả tiền cho sản phẩm/dịch vụ của công ty), nhờ vào đó mà giảm được CAC Hiện tại, hầu hết các nghiên cứu rất ít chú ý đến phạm vi dữ liệu bên ngoài nhưng những cải thiện trong khả năng quản lý dữ liệu sẽ cho phép các công ty không chỉ tốt hơn xác định CLV của các khách hàng tiềm năng mà còn để phát triển các dịch vụ đáp ứng những nhu cầu này của những vị khách ấy

Các dữ liệu về những người tiêu dùng cá nhân sẽ được thu thập thông qua nhiều loại công nghệ theo dõi có sẵn (hay nói cách khác là nhiều loại dữ liệu khác nhau) sẽ cung cấp một cái nhìn tổng thể về các khách hàng tiềm năng Các công ty sẽ có được thông tin chi tiết về những vấn đề

mà các khách hàng tiềm năng đang gặp phải và những lợi ích mà họ đang tìm kiếm Với sự hỗ trợ của AI CRM, các công ty sẽ có thể hình thành Value Proposition (lời hứa, cam kết về lợi ích, -giá trị mà một sản phẩm/dịch vụ sẽ cung cấp cho khác hàng) đề xuất giải quyết nhu cầu của những khách hàng tiềm năng có CLV cao

Hiện nay, các công ty đã sử dụng các công cụ chuyển đổi (Urban, Liberali, MacDonald, Bordley

& Hauser, 2013) để điều chỉnh trực tuyến và nội dung tin nhắn dựa trên nhu cầu của các khách hàng tiềm năng Điển hình là công ty khởi nghiệp Brytes, họ đã kết xuất hình ảnh kỹ thuật số ngôn ngữ cơ thể của người tiêu dùng và sử dụng thông tin này để xác định đặc điểm tâm lý của mọi người dùng trong một trang web nhất định (theo thời gian thực), đồng thời cung cấp thông tin và hỗ trợ nhu cầu của người tiêu dùng Nói chung, sự phát triển như vậy sẽ làm giảm chi phí CAC và cũng sẽ ảnh hưởng tích cực đến CLV của khách hàng

Một lợi ích khác của AI là khả năng dự đoán các xu hướng, phong trào lớn hơn và nhờ vào đó

mà công ty có thể đưa ra những đề nghị giá trị hơn Gần đây, một số các nghiên cứu sử dụng phương pháp khai thác văn bản đã chứng minh rằng số lượng khổng lồ dữ liệu bên ngoài như nội dung do người dùng tạo (User Generated Content UGC) cung cấp nhiều thông tin chi tiết một - cách nhanh chóng và cực kỳ giá trị Ví dụ, Decker và Trusov (2010) đã xây dựng một cách tiếp cận để ước tính và tổng hợp sở thích của người tiêu dùng từ UGC Trong khi đó, Netzer, Feldman, Goldenberg và Fresko (2012) đã minh họa cách UGC cung cấp sự hiểu biết về cấu trúc thị trường và thị trường cạnh tranh Ngoài ra, Gensler, Völckner, Egger, Fischbach và Schoder (2015) đã cho thấy việc lắng nghe ý kiến khách hàng của một công ty sẽ cung cấp nhiều thông tin hơn về hình ảnh của một thương hiệu/ công ty đó Trong khi đó, các nghiên cứu trước đây như vậy thường sử dụng các thuật toán lexicon based để khai thác UGC, AI các thuật toán học -máy như SVM (Support Vector Macchine), Random Forest (RF) hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên

7

(NLP) Bên cạnh đó, Google Trends cũng được chứng minh là một trợ giúp có giá trị giúp các công ty có thể xác định những xu hướng Ví dụ, Du, Hu và Damangir (2015) đã xem xét tiềm năng của việc sử dụng những xu hướng trong tìm kiếm trực tuyến cho các từ khóa liên quan đến tính năng như những chỉ báo kỹ thuật (indicators) của xu hướng tương đối tầm quan trọng của các tính năng sản phẩm tương ứng Họ cho thấy rằng việc tăng cường dữ liệu marketing-mix với tính năng dữ liệu tìm kiếm trong mô hình phản hồi thị trường cải thiện đáng kể các mô hình như vậy phù hợp Những phát triển như vậy cũng sẽ tạo điều kiện cho thu hút khách hàng mới

3.2 Phát triển và duy trì

Sau khi có được khách hàng, hai khía cạnh của quản lý mối quan hệ khách hàng (gồm Phát triển khách hàng và Giữ chân khách hàng) là chìa khóa để tạo ra lợi nhuận Ở phần này thì chúng ta sẽ tập trung vào các vấn đề chính đặc biệt đáng chú ý liên quan đến việc phát triển và giữ chân khách hàng bao gồm: Tính cá nhân hóa, Hình thành thói quen và vai trò của mạng xã hội

3.2.1 Cá nhân hóa

Theo quan điểm của chúng tôi về hệ thống AI-CRM, việc sử dụng các hệ thống như vậy là để cho phép các công ty tạo ra một cuộc đối thoại được cá nhân hóa hơn với khách hàng có tính đến việc mua hàng của người trước đây lịch sử và các tương tác, đồng thời điều chỉnh kết hợp tiếp thị kết quả các yếu tố đối với khách hàng cá nhân Trong khi các hệ thống AI ngày nay chủ yếu thực hiện các tác vụ cơ học và phân tích, chúng sẽ dần chuyển sang thực hiện giao tiếp các nhiệm vụ đòi hỏi sự bắt chước của trực giác và sự đồng cảm của con người Điều này sẽ cho phép một tương tác khả năng dự đoán nhu cầu của từng khách hàng và khả năng làm hài lòng

họ Từ đó mà chúng ta có thể mong đợi ứng dụng AI CRM trong việc phát triển khách hàng và -giữ chân khách hàng Do đó, giá trị vòng đời của khách hàng sẽ tăng và tương tự như vậy là động lực để đầu tư vào chi phí mua lại khách hàng

Bên cạnh đó, các công ty cũng có thể quyết định không nên đầu tư vào đối tượng khách hàng nào đó nhờ vào AI CRM Trong khi hiện tại, nhiều nỗ lực để phát triển và duy trì khách hàng -đang hướng tới đối tượng khách hàng ở nói chung, các nhà quản lý vẫn được khuyến khích chỉ tập trung vào những những khách hàng sẽ tạo ra lợi thế chiến lược và việc cá nhân hóa dựa trên AI-CRM sẽ cho phép các công ty thực hiện điều đó Do đó, chúng tôi mong đợi sẽ thấy tăng cường sử dụng phát triển có chọn lọc và duy trì trọng tâm chỉ trên một tập hợp con — đôi khi là một tập hợp nhỏ — khách hàng Thật vậy, trên nhiều thị trường như truyền thông, quần áo, ô tô,

du lịch và thẻ tín dụng, quyết định đầu tư và nỗ lực duy trì (ví dụ: bằng dịch vụ và đặc quyền tốt hơn) dựa trên giá trị lâu dài mong đợi của khách hàng (Safdar, 2018)

8

Nhìn chung, các tổ chức tư vấn khuyên các công ty nên tập trung vào các chiến dịch bán kèm của họ vào những khách hàng có giá trị cao

3.2.2 Hình thành thói quen

Xem xét vai trò của công nghệ trong việc giữ chân và phát triển làm tăng nhu cầu thảo luận về những gì đã xuất hiện trong những năm gần đây như một vấn đề cơ bản giúp chúng ta hiểu được

lý do tại sao khách hàng tiếp tục làm những gì họ làm hoặc hình thành thói quen Công nghệ mới đóng một vai trò duy nhất trong việc tạo ra thói quen Do đó, AI có khả năng đóng vai trò quan trọng trong việc thói quen ảnh hưởng (hoặc không) đến quyết định của người tiêu dùng Các nhà quản lý ngày càng được khuyến khích điều chỉnh suy nghĩ bằng cách tập trung vào thói quen của khách hàng thay vì lòng trung thành bởi vì đó là yếu tố thúc đẩy thành công trên thị trường Theo định nghĩa, hành vi hình thành thói quen là được điều chỉnh bởi tính tự động Nó yêu cầu nhận thức tối thiểu sự chú ý và có liên quan chặt chẽ đến tần suất của hành vi xảy ra trong bối cảnh ổn định và lặp lại Ngoài việc mua lặp lại đơn giản, thói quen có thể thúc đẩy ra quyết định trong các giai đoạn khác nhau của hành trình khách hàng chẳng hạn như phản ứng với các chương trình khuyến mãi, trả lại sản phẩm, và thực hiện các chuyến đi mua sắm chuyên dụng

Chúng tôi cho rằng AI sẽ tạo ra thói quen - hình thành hành vi phổ biến hơn và giúp các công ty quản lý các mối quan hệ khách hàng của họ thông qua thói quen Khả năng của AI-CRM trong việc khuyến khích sự tự động của người tiêu dùng có thể được bổ sung với khả năng theo dõi quá trình hình thành thói quen hành vi và các khía cạnh khác của môi trường người tiêu dùng

Sử dụng đầu vào dữ liệu Internet of Things (IoT), các cảm biến khác nhau xung quanh người tiêu dùng có thể thu thập và phân tích thông tin về tình trạng của sản phẩm, lượng hàng tồn kho

và nhu cầu nạp lại Dễ các cơ chế truyền tải như Alexa của Amazon cho phép khách hàng đặt mua sản phẩm gần như dễ dàng Cỗ máy các thuật toán học tập có thể được sử dụng để xác định nhu cầu kịp thời và đưa ra ngay cho khách hàng một phương án thay thế hợp lý

Về mặt giữ chân khách hàng, một khi mối quan hệ hình thành thói quen bắt đầu, khách hàng dành ít nỗ lực hơn cho việc đưa ra quyết định mới, vì sau này tạo ra chi phí chuyển đổi trên thực

tế cho khách hàng Thông qua hành vi trong quá khứ và thông tin mà họ đã cung cấp trong quá khứ, khách hàng đã cho phép nhà cung cấp dịch vụ của họ tìm hiểu thị hiếu và mong muốn của

họ Chuyển sang một nhà cung cấp mới sẽ yêu cầu học hỏi mới và các nhà cung cấp công việc hiện tại càng tốt làm, chi phí chuyển đổi càng cao Ở mức độ mà AI CRM cải thiện CRM, chi -phí chuyển đổi sẽ tăng lên Cho rằng thậm chí chi -phí chuyển đổi thấp có thể tạo ra hiệu ứng gắn

9

bó với khách hàng, chúng tôi mong đợi các nhà lãnh đạo AI CRM cải thiện việc duy trì khách -hàng mong muốn

Tuy nhiên, lưu ý rằng hệ thống AI có thể không chỉ tăng chi phí chuyển đổi cho khách hàng hiện tại, nhưng các công ty mới có thể có thể sử dụng quy trình học tập dựa trên AI để giảm chuyển đổi chi phí cho họ và do đó thu hút khách hàng, như chúng tôi cũng thảo luận trong Phần mua lại Câu hỏi đặt ra là lực lượng nào sẽ mạnh hơn, giữ chân hay mua lại? Khả năng AI phụ thuộc dựa nhiều vào việc sử dụng khối lượng lớn và nhiều khách hàng dữ liệu để tìm hiểu và thích ứng

và những dữ liệu này có nhiều khả năng có sẵn cho khách hàng hiện tại hơn là khách hàng tiềm năng Vì vậy, chúng tôi kỳ vọng rằng về tổng thể, hiệu ứng AI-CRM trong việc tăng cường chuyển đổi chi phí cho khách hàng hiện tại sẽ cao hơn ảnh hưởng của nó đối với giảm chi phí chuyển đổi của các đối thủ cạnh tranh

3.2.3 Vai trò của mạng xã hội

Nhiều nghiên cứu chỉ ra vai trò của ảnh hưởng xã hội trong phát triển và duy trì khách hàng Do

dự kiến đồng tính luyến ái trong các mô hình mua hàng giữa các thành viên mạng xã hội, thông tin về các thành viên của mạng xã hội và việc tiêu dùng của họ có thể có giá trị đầu vào để lựa chọn sản phẩm nào là ứng cử viên tối ưu vì sự phát triển của khách hàng đầu mối Đưa ra bằng chứng trên tác động xã hội của khách hàng, thông tin mạng xã hội có thể trở thành một phần không thể thiếu của dự đoán và quản lý chung

Bất chấp tầm quan trọng đã được thiết lập của mạng xã hội vai trò trong việc ra quyết định của khách hàng và lợi nhuận hầu hết các nhà tiếp thị đều vẫn chưa tận dụng được thông tin kết nối của khách hang đưa ra những khó khăn trong việc xác định và phân tích mạng lưới khách hàng cho các sản phẩm cụ thể Do sự phức tạp của phân tích, phần lớn cuộc điều tra cho đến nay đã hạn chế

sử dụng dữ liệu trên các mạng xã hội tương đối nhỏ AI các ứng dụng sẽ cho phép các cuộc điều tra như vậy mở rộng và tăng cường, cho phép tận dụng mạng lưới khách hàng tốt hơn nhiều dữ liệu

Các công cụ học máy nâng cao cho phép xác định hoạt động của các mạng xã hội và của các cộng đồng cụ thể trong các mạng sử dụng nhiều dữ liệu trực tuyến Được thúc đẩy bởi sự phổ biến của điện thoại thông minh, dữ liệu dựa trên vị trí có thể nâng cao hơn nữa khả năng xác định mạng xã hội của khách hang sử dụng các kỹ thuật máy học nâng cao để phân tích những dữ liệu quy mô lớn Mạng này dữ liệu sau đó có thể được sử dụng để cá nhân hóa tốt hơn việc tương tác với khách hàng

10

4 Kết quả

Với những khả năng nói trên của AI, chúng tôi có thể chứng minh cho mọi người thấy kết quả tốt đẹp như là tiết kiệm chi phí, tận dụng dữ liệu,…mà AI mang lại cho khách hàng, công ty và thị

trường nói chung Tuy nhiên vẫn còn một số vấn đề phát sinh khi mang áp dụng AI

4.1 Kết quả liên quan đến khách hàng

4.1.1 Về mặt ưu tiên khách hàng

- Khả năng dự đoán của AI CRM sẽ thúc đẩy các công ty tập trung nỗ lực và đầu tư vào các khách -hàng tiềm năng Ngoài ra AI CRM sẽ cho phép phản hồi nhanh chóng các cá nhân bắt nguồn từ -việc cải thiện nhận dạng khách hàng, cập nhật nhanh hơn và chính xác hơn về lợi nhuận trong tương lai bằng cách sử dụng máy học, và tổng quát hơn, khả năng thu được thông tin ở cấp độ cá nhân từ những dấu vết mà người tiêu dùng để lại trong hành trình của họ Nó sẽ cho phép các quyết định nhanh chóng, nhạy bén về thời gian để đầu tư vào việc thu hút khách hàng phù hợp và thực hành phát triển và lưu giữ có chọn lọ Điều này sẽ có nghĩa là người tiêu dùng tiềm năng được khuyến khích để trở thành khách hàng, và học có được thúc đẩy việc cân nhắc duy trì Khác người tiêu dùng sẽ được tiếp thu một cách có chọn lọc, kém phát triển thì ít được giữ lại

- Tuy nhiên ưu tiên của khách hàng ảnh hưởng đến quyền lợi của khách hàng và truyền miệng Cũng

có thể hợp pháp các tác động khi thiểu số hoặc các phân khúc khác bị phân biệt đối xử Đối với một số khách hàng có lợi nhuận, doanh nghiệp sẽ xuất hiện dịch vụ phù hợp với khả năng và mức

độ sẵn sàng chi trả của họ Đối với nhiều người, nó sẽ chỉ đơn giản là các cấp độ khác nhau của hỗn hợp tiếp thị Nhưng nói chung và đối với nhiều người tiêu dùng, điều này có nghĩa là một giảm chất lượng sản phẩm và giá có thể cao hơn, mà họ có thể thậm chí không nhận thức được

⇨ Các khách hàng có tìm năng và sẽ tiềm năng được phát hiện và phục vụ một cách tốt, hiệu quả hơn nhờ AI, tuy nhiên những khách hàng ít tiềm năng sẽ bị “phân biệt”

4.1.2 Bất bình đẳng thu nhập và ưu tiên

- Theo nghĩa chung, mức độ ưu tiên của khách hàng làm tăng sự chênh lệch trong dân số và thúc đẩy sự trôi dạt về phía một xã hội phân cực hơn, trong đó một số khách hàng sẽ nhận được những sản phẩm tốt hơn và có thể có giá thấp hơn những sản phẩm khác Vì ví dụ, các kỹ thuật học máy

đã được sử dụng trên dữ liệu thế chấp của hàng triệu khoản vay cho phép chính xác hơn định giá rủi ro vỡ nợ và do đó để cung cấp tín dụng lớn hơn Tuy nhiên, lợi ích của các khoản thế chấp rẻ hơn không tương xứng với những người vay giàu có hơn Nhìn chung, đối xử khác biệt với những người tiêu dùng ít giàu có hơn sẽ đặt ra những câu hỏi khó về đạo đức và chính trị về tác động của