Trước sự cạnh tranh gay gắt của thị trường Tài chính – Ngân hàng, một trong những chiến lược trọng tâm của chuyển đổi số ngành ngân hàng chính là việc đầu tư ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) vào hành trình khách hàng số, nhằm nâng cao trải nghiệm và mức độ hài lòng.
Cùng Gimasys khám phá những thách thức của thời đại số ngành Ngân hàng đang đối mặt cũng như vai trò của AI trong hành trình khách hàng số.
Thế nào là hành trình khách hàng số?
Hành trình khách hàng số (Digital Customer Journey) là toàn bộ quá trình trải nghiệm, tương tác của khách hàng với doanh nghiệp thông qua các nền tảng kỹ thuật số, xuyên suốt các giai đoạn từ nhận biết nhu cầu, tìm kiếm thông tin, cân nhắc, quyết định mua hàng đến hậu mãi.
Khác với hành trình truyền thống vốn thiên về tương tác trực tiếp tại quầy và cửa hàng, hành trình khách hàng số sẽ tập trung vào các điểm chạm (touchpoints) là những kênh trực tuyến của doanh nghiệp như website, mạng xã hội, email marketing…
Một số ví dụ về các điểm chạm mà khách hàng có thể đi qua trên hành trình số như:
- Truy cập website doanh nghiệp.
- Tương tác với quảng cáo trên mạng xã hội.
- Đọc đánh giá sản phẩm trên diễn đàn trực tuyến.
- Trò chuyện với chatbot.
- Nhận email thông báo về ưu đãi sản phẩm/dịch vụ.
Những “bài toán” cần lời giải của ngành Ngân hàng
1. Đòi hỏi của khách hàng về trải nghiệm cá nhân hóa
Trong kỷ nguyên số, khách hàng đặt kỳ vọng ngày càng cao vào tính cá nhân hóa và liền mạch tại mọi điểm chạm. Theo báo cáo từ McKinsey & Company, hơn 71% khách hàng mong đợi dịch vụ nhanh chóng, thuận tiện, đáp ứng nhu cầu cá nhân và hành vi cụ thể của họ.
Trải nghiệm khách hàng ngày nay đã không còn giới hạn ở một vài điểm chạm trực tiếp tại quầy giao dịch, mà cần được mở rộng đa kênh của ngân hàng như: website, ứng dụng di động, mạng xã hội, chatbot, dịch vụ tự động… Tuy nhiên, việc tạo ra trải nghiệm liền mạch trên tất cả các kênh bán hàng và tiếp thị (omni-channel) vẫn đang là áp lực lớn đối với đa số tổ chức ngân hàng. Các điểm chạm vẫn còn thiếu liên kết, nội dung trùng lặp, chưa cá nhân hóa và chậm trễ trong phản hồi.
2. Thiếu dữ liệu toàn cảnh về khách hàng
Một rào cản lớn khiến ngân hàng chưa thể tối ưu trải nghiệm hành trình khách hàng số là dữ liệu phân mảnh trên nhiều hệ thống như core banking, mobile app, CRM….
Việc thiếu cái nhìn toàn diện 360 độ về khách hàng theo thời gian thực khiến ngân hàng chưa thể hiểu sâu hành vi và nhu cầu tài chính thực sự của từng cá nhân, dẫn đến trải nghiệm khách hàng còn rời rạc và không kịp thời. Điều này cũng khiến các ngân hàng gặp nhiều thách thức trong việc xác định vị trí của khách hàng trên hành trình số; từ đó, khó đưa ra phương án tiếp cận, chăm sóc khách hàng phù hợp, đúng thời điểm, hoặc dự đoán về những thay đổi nhu cầu, hành vi người dùng. Bên cạnh đó, việc đánh giá hiệu quả tương tác trên từng điểm chạm cũng trở nên thiếu chính xác và khó tối ưu.
3. Quy trình tương tác thủ công
Phần lớn các quy trình tương tác với khách hàng từ tiếp thị đến dịch vụ trong ngân hàng vẫn đang được triển khai thủ công và thiếu liên kết xuyên suốt. Các bộ phận trong ngân hàng như marketing, sales, dịch vụ khách hàng, quản lý giao dịch… vẫn đang sử dụng những công cụ riêng lẻ, chưa có nền tảng dữ liệu hợp nhất. Vì vậy, ngân hàng khó đồng bộ thông tin, phản ứng chậm với nhu cầu thị trường, bỏ lỡ cơ hội thu hút khách hàng tiềm năng và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi.
Ngoài ra, việc thiếu hệ thống tự động hóa còn đặt gánh nặng không cần thiết lên nguồn lực nội bộ, khiến năng suất làm việc của đội ngũ nhân sự chưa được tối ưu. Nhân viên ngân hàng phải dành quá nhiều thời gian cho những công việc lặp đi lặp lại như nhập liệu, gửi email hàng loạt, tìm kiếm tài liệu dịch vụ tài chính… thay vì tập trung vào các nhiệm vụ mang tính chiến lược cao hơn.
4. Bỏ lỡ cơ hội bán chéo – bán thêm
Một trong những nguồn doanh thu quan trọng nhưng vẫn chưa được khai thác hiệu quả trong nhiều tổ chức ngân hàng chính là hoạt động bán chéo (cross-sell) và bán thêm (up-sell). Mặc dù các ngân hàng nắm giữ khối lượng dữ liệu khổng lồ về khách hàng nhưng lại thiếu công cụ phân tích dự đoán theo thời gian thực để nắm bắt nhu cầu khách hàng, đề xuất sản phẩm tài chính nhanh chóng và hợp lý trên từng điểm chạm của hành trình số.
Ngoài ra, bán chéo và bán thêm cũng là cơ hội tốt giúp các tổ chức ngân hàng tăng cường gắn kết và giữ chân khách hàng trung thành. Việc lãng phí cơ hội bán chéo-bán thêm sẽ gây ra tổn thất không nhỏ về doanh thu và dễ đánh mất khách hàng vào tay đối thủ.
Trước những thách thức trên, ngành ngân hàng cần có định hướng ứng dụng AI vào hành trình khách hàng số nhằm không chỉ gia tăng lợi thế cạnh tranh mà còn cá nhân hóa sâu trải nghiệm của khách hàng.
Lợi ích của AI trong hành trình khách hàng số
Ứng dụng AI vào hành trình khách hàng số là xu hướng tất yếu của thời đại ngày nay, giúp các tổ chức ngân hàng tạo ra trải nghiệm độc đáo và phù hợp với từng cá nhân. AI đóng vai trò như “trợ lý” thông minh, hỗ trợ doanh nghiệp thấu hiểu tâm lý, theo sát hành vi người dùng cũng như có khả năng tự động đề xuất sản phẩm cho mỗi khách hàng.
Khác với các hình thức cá nhân hóa truyền thống vốn dựa vào thông tin cơ bản như nhân khẩu học, AI tận dụng sức mạnh của học máy (Machine Learning) và phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) để liên tục học hỏi từ những tương tác trên điểm chạm và dự đoán chính xác về mong muốn của khách hàng.
Với khả năng xử lý khối lượng dữ liệu lớn và tự động hóa tác vụ, AI tích hợp vào hành trình khách hàng số sẽ đem lại nhiều giá trị cho ngân hàng:
1. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
AI thúc đẩy những trải nghiệm mua sắm cá nhân hóa sâu sắc trên mọi điểm chạm. Từ việc gợi ý sản phẩm tài chính, gửi thông điệp marketing đúng thời điểm đến cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng, AI biến mỗi điểm chạm trên hành trình số trở thành một trải nghiệm được “đo ni đóng giày” dành riêng cho từng khách hàng cụ thể. Điều này giúp khách hàng luôn cảm thấy được quan tâm và thấu hiểu, từ đó tăng sự hài lòng và trung thành với ngân hàng.
2. Thúc đẩy nhận diện và tình yêu thương hiệu (brand love) của khách hàng
AI góp phần tạo dựng hình ảnh của ngân hàng nhất quán, tích cực hơn và hướng đến việc “lấy khách hàng làm trung tâm”. Khi trải nghiệm được tùy chỉnh theo nhu cầu cá nhân và luôn nâng cao qua từng lần tương tác, khách hàng sẽ hình thành ấn tượng tốt về thương hiệu, có xu hướng quay lại và mong muốn gắn bó lâu dài.
3. Tăng tỷ lệ chuyển đổi
AI giúp ngân hàng hiểu sâu hành vi người dùng, dự đoán nhu cầu và tự động đưa ra những gợi ý sản phẩm tài chính phù hợp. Nhờ đó, khách hàng dễ dàng tìm thấy đúng thông tin tại thời điểm mình cần, tạo động lực mạnh mẽ cho những hành động tiếp theo như mở tài khoản, đăng ký khoản vay, sử dụng dịch vụ bổ sung… Ngoài ra, những đề xuất mang tính cá nhân hóa ấy không chỉ giúp khách hàng ra quyết định mua hàng nhanh hơn, mà còn khuyến khích họ chi tiêu vào các dịch vụ tài chính đắt tiền hơn.
4. Tối ưu hiệu quả chiến dịch Marketing
AI có thể tạo ra những nội dung “động” (dynamic content) phù hợp với nhu cầu tài chính của từng đối tượng khách hàng. Bên cạnh đó, AI cũng hỗ trợ các tổ chức ngân hàng đo lường, tối ưu ngân sách Marketing trên đa kênh, giảm thiểu lãng phí và tăng hiệu quả đầu tư.
Giá trị của AI theo từng giai đoạn hành trình khách hàng số
Ở mỗi giai đoạn của hành trình, AI đều có thể can thiệp, theo sát và cải thiện trải nghiệm khách hàng, giúp doanh nghiệp thấu hiểu tâm lý, hành vi và thúc đẩy quyết định mua hàng:
1. Giai đoạn nhận biết
Trong giai đoạn đầu tiên khi khách hàng bắt đầu tìm hiểu thông tin trên những nền tảng trực tuyến, AI giúp các tổ chức ngân hàng lắng nghe qua phân tích từ khóa, xu hướng tìm kiếm, hành vi và nội dung mà khách hàng đang quan tâm ở đa kênh. Việc tìm kiếm sản phẩm của khách hàng sẽ trở nên dễ dàng hơn nhờ khả năng thu thập và phân tích lượng lớn dữ liệu từ người dùng của AI.
Chẳng hạn, bằng cách sử dụng các thuật toán và mô hình học máy (Machine Learning), AI có thể phân tích chi tiết về hành vi tìm kiếm của khách hàng từ nhiều nguồn dữ liệu như duyệt web, tương tác mạng xã hội… để xác định những khách hàng có nhu cầu mở tài khoản, vay vốn hoặc sử dụng dịch vụ tài chính. Từ đó, AI sẽ tự động gợi ý và đẩy các chủ đề nội dung phù hợp tới từng khách hàng. Ví dụ như một khách hàng trẻ tuổi đang quan tâm tài chính cá nhân có thể được AI gợi ý bài viết về quản lý chi tiêu thông minh.
Ngoài ra, AI cũng giúp bộ phận Marketing của ngân hàng thực hiện chạy quảng cáo hướng đến chính xác đối tượng mục tiêu, tối ưu chi phí, thúc đẩy khách hàng tương tác hiệu quả và chuyển đổi thành mua hàng. Nhờ sự hỗ trợ của AI ngay giai đoạn đầu tiên của hành trình khách hàng số, các ngân hàng có thể tăng nhận diện thương hiệu đáng kể và chủ động chiếm lĩnh tâm trí khách hàng tiềm năng ngay từ những lần đầu tiếp cận.
2. Giai đoạn cân nhắc
Khách hàng bước vào giai đoạn so sánh và cân nhắc lựa chọn, AI đóng vai trò như “tư vấn viên ngân hàng” thông minh, tự động hỗ trợ khách hàng rút ngắn thời gian ra quyết định bằng việc cung cấp thông tin hữu ích, đánh trúng tâm lý và nhu cầu.
Khi khách hàng so sánh giữa nhiều lựa chọn sản phẩm tài chính, AI sẽ gợi ý nội dung chuyên biệt, đưa các bài đánh giá liên quan dựa vào hành vi duyệt web và lịch sử tương tác mạng xã hội của khách hàng, từ đó đem đến đầy đủ thông tin, tạo hiểu biết tích cực về sản phẩm.
Ngoài ra, sử dụng chatbot AI trong giai đoạn này cũng là một trong những cách hiệu quả cho ngân hàng để khuyến khích khách hàng chuyển sang giai đoạn mua hàng tiếp theo. Chatbot AI có thể hỗ trợ chuyên viên ngân hàng giải đáp những câu hỏi như lãi suất, điều kiện vay, phí duy trì tài khoản… cho từng khách hàng một cách chính xác và nhanh chóng hơn. Ngoài ra, chatbot AI cũng có thể gợi ý sản phẩm tài chính phù hợp với nhu cầu của khách hàng, giảm thiểu nỗi lo lắng và sự phân vân giữa các lựa chọn.
3. Giai đoạn mua hàng
Ở giai đoạn đưa ra quyết định như mở tài khoản, đăng ký khoản vay hay sử dụng dịch vụ tài chính khác, AI phát huy vai trò bằng việc hỗ trợ quá trình mua hàng và giao dịch nhanh chóng, chuyên nghiệp hơn. Đặc biệt trong thời buổi số hóa ngày nay, khách hàng luôn yêu cầu cao về tốc độ và sự tiện lợi.
Ví dụ, AI có thể tự động xử lý các bước như ký hợp đồng điện tử, tải lên hồ sơ… nhằm đơn giản hoá thủ tục giấy tờ, đem đến trải nghiệm tối ưu và tăng hài lòng của khách hàng. Hoặc AI cũng có thể giúp nhân viên tại quầy giao dịch xử lý các đầu việc thủ công và rút ngắn thời gian chờ đợi của khách hàng như xác minh thông tin định danh, hoàn thiện hồ sơ…
4. Giai đoạn hậu mãi
Không dừng lại ở đó, AI vẫn tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc chăm sóc khách hàng, nuôi dưỡng quan hệ lâu dài với trải nghiệm hậu mãi cá nhân hóa và có chiều sâu. Những ví dụ điển hình AI hỗ trợ các tổ chức ngân hàng chăm sóc khách hàng ở giai đoạn hậu mãi có thể kể đến như:
- Gợi ý sản phẩm đi kèm (bán chéo/bán thêm): Dựa trên dữ liệu khách hàng về hồ sơ tài chính, hành vi chi tiêu, lịch sử tín dụng…, AI sẽ phân tích và đề xuất thêm sản phẩm phù hợp, khơi gợi nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Ví dụ, sau 3 tháng sử dụng thẻ tín dụng đúng hạn, AI sẽ tự động gợi ý nâng hạn mức tín dụng hoặc mở thêm thẻ phụ cho người thân đúng thời điểm và sát nhất với nhu cầu thực tế của khách hàng.
- Chăm sóc định kỳ: AI có thể tự động thực hiện các nhiệm vụ thay cho chuyên viên ngân hàng như gửi khảo sát định kỳ về mức độ hài lòng, nhắc thanh toán dư nợ thẻ, cập nhật ưu đãi, gửi lời chúc mừng sinh nhật … nhằm giúp các tổ chức ngân hàng không chỉ có thêm nhiều insights về khách hàng mà còn phục vụ việc nâng cao chất lượng dịch vụ và sản phẩm tài chính được cá nhân hóa sâu hơn cho mỗi khách hàng.
- Xây dựng chương trình khách hàng trung thành phù hợp: AI phân tích dữ liệu về hành vi tương tác và sử dụng sản phẩm/dịch vụ tài chính của khách hàng cũng như tính toán chính xác giá trị vòng đời (Customer Lifetime Value) để hỗ trợ chuyên viên ngân hàng thiết kế những chương trình ưu đãi, tích lũy hợp lý, từ đó gia tăng mức độ hài lòng và gắn bó trung thành của khách hàng.
Có thể nói, khi mọi điểm chạm trên hành trình khách hàng số đều được liền mạch, các tổ chức ngân hàng sẽ dễ dàng tăng tỷ lệ quay lại của khách hàng và phát triển doanh thu bền vững. Đáng chú ý, AI cũng mang đến những lợi thế cạnh tranh về lâu dài cho ngân hàng trong bối cảnh thị trường khốc liệt với nhiều đòi hỏi cao của người dùng.
Gimasys nâng cao hành trình khách hàng số cho ngân hàng với giải pháp Salesforce Marketing Cloud
Thấu hiểu “bài toán kép” về việc thu hút khách hàng tiềm năng và giữ chân khách hàng hiện tại, Gimasys đem đến giải pháp Salesforce Marketing Cloud nhằm tạo ra trải nghiệm liền mạch và cá nhân hóa trên mọi điểm chạm của hành trình khách hàng số cho doanh nghiệp, tổ chức lĩnh vực Tài chính- Ngân hàng.
Salesforce Marketing Cloud được biết đến là nền tảng kết nối và tiếp cận khách hàng Top 1 thế giới, được nhiều tổ chức, doanh nghiệp lớn ở đa lĩnh vực lựa chọn bởi nhiều lợi ích nổi trội:
- Tạo hành trình khách hàng cá nhân hóa: Nhờ tính năng kéo thả dễ dàng của công cụ Journey Builders trong Marketing Cloud, ngân hàng dễ dàng xây dựng hành trình khách hàng tự động hóa, cá nhân hóa và linh hoạt mọi điểm chạm. Theo báo cáo từ Salesforce, Marketing Cloud tăng tới 32% tương tác của khách hàng trên mỗi điểm chạm hành trình và 34% giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value).
- Cung cấp góc nhìn 360 độ về khách hàng: Salesforce Marketing Cloud cũng giúp thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và cung cấp góc nhìn toàn cảnh theo thời gian thực tại một nơi duy nhất. Nhờ vậy, các tổ chức ngân hàng dễ dàng thấu hiểu hành vi, nhu cầu và nắm bắt insights của khách hàng để cải thiện dịch vụ, sản phẩm, hoặc chớp cơ hội đẩy mạnh bán chéo và bán thêm đúng thời điểm. Ngoài ra, nền tảng này cũng có thể tự động đề xuất những thông điệp phù hợp, cá nhân hóa đến đúng đối tượng mục tiêu, tăng cường phạm vi tiếp cận và tương tác trên các điểm chạm.
- Tối ưu hiệu quả chiến dịch Marketing: Với các tính năng như Content Builders, Advertising Studio và Social Studio, Salesforce Marketing Cloud có khả năng xây dựng nội dung động đa kênh, phân tích sâu, đo lường và báo cáo theo thời gian thực cho mọi hoạt động tiếp thị. Từ đó, đội ngũ Marketing của ngân hàng có thể đánh giá những điểm chạm nào đang nhận được tương tác tốt của khách hàng nhằm tối ưu và đầu tư ngân sách hợp lý.
Là đối tác số 1 của Salesforce tại Việt Nam và đạt hạng Summit Consulting Partner (phân hạng đối tác cao nhất của Salesforce), Gimasys sở hữu nhiều thế mạnh trong triển khai giải pháp Marketing Cloud cho các tổ chức ngân hàng tại Việt Nam. Ngoài ra, Gimasys cũng có hơn 10 năm kinh nghiệm triển khai nhiều dự án Salesforce có quy mô và mức đầu tư lớn cho nhiều doanh nghiệp, tổ chức tài chính – ngân hàng uy tín như Vietcombank, VIB, VP Bank… Với phương châm “lấy khách hàng làm trọng tâm”, chúng tôi cam kết đồng hành cùng khách hàng từ bước tư vấn giải pháp đến hoàn thiện vận hành hệ thống, đảm bảo thành công và sự hài lòng tối đa.
Gimasys là đối tác tin cậy của doanh nghiệp, cung cấp các giải pháp số hàng đầu, kiến tạo hiệu quả vượt trội. Chúng tôi tự hào có đội ngũ tư vấn và chuyên gia đầu ngành về Salesforce multi-cloud, am hiểu sâu kiến thức và chuyên môn nghiệp vụ giỏi, được minh chứng qua hơn 200 chứng chỉ được cấp từ Salesforce và 4.8/5 điểm đánh giá hài lòng sau triển khai của khách hàng.
Liên hệ ngay với Gimasys để được tư vấn định hướng đầu tư công nghệ đúng đắn và cải thiện hành trình khách hàng số!
