Trong bối cảnh doanh nghiệp cạnh tranh khốc liệt, thấu hiểu khách hàng thông qua nghiên cứu sâu là yếu tố sống còn để phát triển bền vững. Tuy nhiên, phương pháp truyền thống thường gặp giới hạn về chi phí, tốc độ và độ sâu của insight. Ngày nay, AI Agent, nền tảng trí tuệ nhân tạo tự động, đang “mở khóa” những cách tiếp cận mới: từ việc nhanh chóng tổng hợp, phân tích và dự đoán dữ liệu khách hàng ‒ đến biến insight thành các hành động cải tiến sản phẩm, dịch vụ cũng như xây dựng kết nối mạnh mẽ.
Cùng Filum.ai khám phá các trường hợp ứng dụng thực tế AI của các doanh nghiệp hàng đầu, cũng như bài học để bạn mở rộng nghiên cứu và chuyển hóa insight thành hành động bứt phá thực sự.
Booking.com “khai phá” phân khúc khách hàng khó tiếp cận với AI Agent
Booking.com – nền tảng đặt phòng nổi tiếng – đã tích cực đổi mới hoạt động nghiên cứu khách hàng bằng ứng dụng AI Agent và dữ liệu tổng hợp.
Khảo sát “Travel Trends” hàng năm của họ cung cấp một kho tàng insight vô giá, cho phép công ty nắm bắt và dự đoán những thay đổi trong sở thích cũng như hành vi của du khách. Tuy nhiên, ngay cả với một cuộc khảo sát quy mô và đầu ngành như vậy, việc nghiên cứu sâu về các phân khúc thị trường nhỏ hơn (subgroups) hoặc các chủ đề hẹp, đặc thù (subtopics) không phải lúc nào cũng mang lại sự rõ ràng mà Booking.com cần để tự tin vào những phát hiện của mình.
Theo truyền thống, các nhà nghiên cứu đối mặt với thách thức này thường có hai con đường: hoặc là thêm nhiều câu hỏi hơn vào khảo sát hiện tại – điều này tiềm ẩn nguy cơ làm giảm chất lượng phản hồi do người tham gia cảm thấy mệt mỏi; hoặc là phải mở rộng quy mô khảo sát lên hàng ngàn người tiêu dùng nữa – một giải pháp vừa tốn kém về mặt tài chính, vừa mất nhiều thời gian.
Bước ngoặt đến khi Booking.com quyết định thử nghiệm các mô hình AI tiên tiến để mô phỏng hành vi và sở thích của người tiêu dùng, từ đó tạo ra dữ liệu tổng hợp (synthetic data). Nền tảng này cho phép tạo ra những insight mang tính dự đoán, có thể được tùy chỉnh theo các hồ sơ nhân khẩu học và đặc điểm khách hàng cụ thể. Đội ngũ của Booking.com “đào sâu” và nghiên cứu những phân khúc khách hàng khó tiếp cận hoặc những chủ đề mà dữ liệu từ khảo sát “Travel Trends” cốt lõi chưa thể làm sáng tỏ hoàn toàn. Điều quan trọng là họ đã làm được điều này mà không cần phải làm khảo sát dài hơn hay mở rộng nhóm người tham gia thực tế.
AI và dữ liệu tổng hợp không chỉ là công cụ để xác nhận những gì bạn đã biết. Chúng có khả năng giúp bạn khám phá những tầng insight sâu hơn, những sắc thái tinh tế trong hành vi và suy nghĩ của khách hàng mà các phương pháp nghiên cứu truyền thống có thể bỏ lỡ, từ đó tăng cường sự chắc chắn và độ tin cậy trong các quyết định dựa trên dữ liệu.
AI Agent nâng cao an toàn thử nghiệm nghiên cứu – Trường hợp Google Labs phát triển chủ đề mới
Ngay cả đối với một gã khổng lồ công nghệ như Google, với đội ngũ chuyên gia AI hàng đầu, việc tích hợp AI vào quy trình nghiên cứu một cách tối ưu, nhằm tối đa hóa giá trị từ sự đóng góp và insight của con người, vẫn là một thách thức. Google Labs, một đơn vị chuyên thử nghiệm các ứng dụng AI mới của Google, đã thực hiện một dự án thí điểm để kiểm tra hiệu suất của một ứng dụng AI Tạo Sinh (Generative AI) đang trong giai đoạn phát triển.
Thách thức cụ thể mà Google Labs đối mặt là lo ngại rằng các câu lệnh (prompts) từ người dùng có thể vô tình khiến ứng dụng GenAI tạo ra những hình ảnh có vấn đề, không phù hợp hoặc thậm chí là gây tranh cãi (problematic images). Việc sử dụng các nhóm người tham gia là người thật để thử nghiệm trong trường hợp này tiềm ẩn một rủi ro lớn: nếu kết quả thực sự có vấn đề, chính quá trình thử nghiệm đó có thể gây tổn hại đến uy tín và hình ảnh thương hiệu của Google.
Thay vì đối mặt với rủi ro đó, Google Labs đã lựa chọn sử dụng “khán giả tổng hợp”. Giải pháp này cho phép họ thử nghiệm các chủ đề nhạy cảm mà không cần sự tham gia trực tiếp của con người, đồng thời đảm bảo rằng các kết quả đầu ra từ mô hình AI phù hợp với những thông số và tiêu chuẩn mà đội ngũ phát triển mong muốn – tất cả mà không phải lo lắng về nguy cơ lộ những thông tin không mong muốn ra bên ngoài, ảnh hưởng đến thương hiệu.
Trong những tình huống nghiên cứu các chủ đề nhạy cảm, thử nghiệm các sản phẩm hoặc tính năng mới có tiềm ẩn rủi ro về mặt hình ảnh, AI và dữ liệu tổng hợp có thể là một công cụ vô giá. Nó cho phép bạn thực hiện các “bài kiểm tra kín” một cách an toàn, tinh chỉnh sản phẩm và quy trình trước khi chính thức ra mắt công chúng, từ đó giảm thiểu rủi ro và bảo vệ uy tín thương hiệu một cách hiệu quả.
Xem thêm:
- Khám Phá Big Data: Cách Mạng Hóa Nghiên Cứu Thị Trường và Trải Nghiệm Khách Hàng
- Phát triển bền vững nhờ nghiên cứu khách hàng trong thời đại số
AI thúc đẩy hành động cải tiến sản phẩm – Trải nghiệm thương mại được làm mới tại Google Search
Ví dụ cuối cùng này cho thấy cách một công ty sử dụng AI không phải để tạo ra insight ban đầu, mà là để hành động dựa trên một insight đã được khám phá, từ đó cải thiện trực tiếp sản phẩm của mình. Khi Google nhận thấy một sự sụt giảm đáng kể về tần suất mà các lượt tìm kiếm liên quan đến thương mại và sản phẩm trên nền tảng của họ dẫn đến hành vi mua hàng thực tế, đội ngũ nghiên cứu của họ đã vào cuộc để điều tra nguyên nhân đằng sau những thay đổi này trong hành vi người dùng.
Các nhà nghiên cứu của Google đã nghiên cứu sâu hơn về những thay đổi hành vi này và đưa ra một phát hiện then chốt: Mọi người vẫn tiếp tục sử dụng Google ở giai đoạn đầu của hành trình tìm kiếm thông tin mua sắm, nhưng sau đó, họ có xu hướng chuyển sang các kênh chuyên biệt hơn (như các trang web so sánh sản phẩm chi tiết, các sàn thương mại điện tử lớn) để đưa ra quyết định cuối cùng.
Một trong những thay đổi quan trọng mà Google đã thực hiện là bổ sung tính năng so sánh sản phẩm được hỗ trợ bởi AI. Tính năng này dựa trên việc phân tích các lựa chọn sản phẩm đã thu hút những người dùng trước đó có những hành trình tìm kiếm thương mại tương tự. Bằng cách sử dụng AI để trình bày các lựa chọn khả thi một cách trực quan và trang bị cho khách hàng những tiêu chí cần thiết để họ có thể đưa ra một quyết định mua hàng sáng suốt, có đầy đủ thông tin, Google đã thành công trong việc làm mới và nâng cao giá trị của công cụ tìm kiếm thương mại của mình.
AI không chỉ dừng lại ở việc giúp bạn khám phá ra insight. Nó còn có thể là một phần không thể thiếu của giải pháp để bạn hành động dựa trên những insight đó, trực tiếp cải thiện sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm người dùng, từ đó mang lại những kết quả kinh doanh tích cực.
Vai trò của AI Agent trong chuyển đổi hoạt động nghiên cứu và tăng tốc hành động
Các doanh nghiệp đang dùng AI Agent để:
- Thu thập, tổng hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn (chatbot AI, khảo sát, social, CRM…).
- Phân tích Voice of Customer đa kênh, nhận biết nhanh điểm đau, xu hướng hành vi.
- Testing nhanh, thử nghiệm kịch bản cải tiến/dịch vụ mới nhờ dữ liệu tổng hợp mà không cần can thiệp người thực quá nhiều.
- Đưa insight sát thực tế vào quy trình đổi mới sản phẩm/dịch vụ và chiến dịch tiếp cận khách hàng.
Nhờ AI Agent, tốc độ nghiên cứu tăng rõ rệt, giảm lãng phí nguồn lực thủ công, đồng bộ chiến lược marketing, trải nghiệm khách hàng, sản phẩm và vận hành tốt hơn.
Xem thêm:
- Bảo mật dữ liệu khách hàng trong kỷ nguyên AI: Xây dựng niềm tin cho doanh nghiệp
- AI Agent – “Nhân viên số” đang tái định nghĩa chăm sóc khách hàng và bán hàng
Lời kết
Các trường hợp ứng dụng thực tế AI Agent tại Booking.com, Google… chứng minh rõ ràng vai trò thay đổi cuộc chơi của AI trong nghiên cứu khách hàng doanh nghiệp hiện đại. Việc ứng dụng AI Agent đồng bộ không chỉ mở rộng tốc độ thu thập insight, tăng độ chính xác của phân tích, mà còn biến insight nhanh chóng thành hành động thực tiễn: tối ưu sản phẩm, trải nghiệm và tăng lợi thế cạnh tranh thực sự.
Bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể bắt đầu áp dụng AI Agent cho chuyển đổi nghiên cứu khách hàng và tối ưu hóa hành động – từ thu thập dữ liệu, phân tích insight đa kênh, đến kích hoạt đổi mới sản phẩm-dịch vụ. Liên hệ Filum.ai để được tư vấn giải pháp AI Agent số hóa nghiên cứu và chuyển hóa quyết định kinh doanh thành hành động hiệu quả, kịp thời trên thị trường số.
Xem thêm:
