Những nhà cung cấp ngày nay mong muốn trải nghiệm mua sắm online phải đáp ứng được nhu cầu và kỳ vọng của người tiêu dùng khi tìm kiếm sản phẩm một cách nhanh nhạy với chi phí hợp lý. Việc đưa đề xuất sản phẩm (product recommendation) được cá nhân hóa là một cách mà các doanh nghiệp hiện nay thực hiện, áp dụng máy học (AI) để tạo ra trải nghiệm cá nhân hoá cho từng khách hàng mang lại những tín hiệu rất tích cực.
Bên cạnh việc đáp ứng mong muốn của người mua sắm về sự thoải mái khi khách hàng được cá nhân hóa, product recommendation đang trở thành một công cụ ngày càng quan trọng đối với các thương hiệu trong sứ mệnh trở nên nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh và thúc đẩy chuyển đổi (conversion rate). Điều quan trọng hơn bao giờ hết là đầu tư vào dịch vụ E-commerce và thúc đẩy giá trị từ khách truy cập website.
Ngày nay, người tiêu dùng trước khi đến cửa hàng để mua sắm họ thường tìm kiếm trên online sản phẩm mà họ mong muốn. Vì vậy, các doanh nghiệp hiện tại đang và đã đầu tư vào tài sản online của họ để kịp thời nắm bắt thị trường.
Danh sách hàng tồn kho đang là một thách thức đối với Điện máy XANH (DMX), điều đó khiến DMX quyết định cải thiện việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng của họ. Họ muốn tự động hóa và đi sâu vào một phương pháp khoa học hơn để xử lý sự phức tạp trong việc cung cấp các đề xuất chất lượng cao trên quy lớn.
Cùng với việc nắm bắt được nhu cầu của người tiêu dùng, DMX đã chọn áp dụng Recommendation AI của Google trên Homepage nhằm cá nhân hóa các đề xuất sản phẩm và đưa ra các đề xuất có hiệu suất cao.
Cá nhân hóa các đề xuất
Tận dụng kết quả từ việc thu thập dữ liệu sự kiện của người dùng online cùng với Kasatria trên Google Analytics 360 / BigQuery trong hơn 2 năm qua, DMX kết hợp với danh mục sản phẩm lên Google Cloud để bắt đầu tiến hành giải pháp.
Sau khi quá trình nhập dữ liệu hoàn tất, nhờ sự tư vấn từ Kasatria, DMX chọn loại mô hình, chỉ định mục tiêu tối ưu hóa và bắt đầu đào tạo mô hình phù hợp. Quá trình đào tạo và điều chỉnh mô hình ban đầu chỉ mất từ 2 đến 5 ngày, sau đó DMX có thể bắt đầu cung cấp đề xuất cho khách hàng của họ. Nhằm đảm bảo rằng thiết lập hoạt động như mong muốn, chúng tôi kiểm định các đề xuất của mô hình trước khi cung cấp chúng cho khách hàng.
Đồng thời, để mô hình đào tạo luôn được cập nhật mới nhất theo sự thay đổi của danh mục sản phẩm và hành vi của người dùng hay xu hướng mua sắm, chúng tôi thu thập dữ liệu hàng ngày và gửi tự động về Recommendation AI thông qua Google Tag Manager.
DMX đã triển khai đề xuất ở các khu vực có lưu lượng truy cập cao, và phù hợp với vị trí gợi ý của mô hình “Recommended for you” như ở mục “Gợi ý cho bạn tại” trang chủ (homepage). Các mô hình khác sẽ có các vị trí thích hợp khác.
Việc đánh giá hiệu quả của Recommendation AI sao cho chính xác và đáng tin cậy cũng là một vấn đề quan trọng được chúng tôi cân nhắc, thảo luận kỹ lưỡng trước khi bắt đầu dự án. Chúng tôi sử dụng A/B testing trong suốt quá trình triển khai đề xuất. Sau đó phân tích và so sánh hiệu quả của Recommendation AI với hệ thống đề xuất hiện tại của DMX thông qua Google Analytics 360 / BigQuery.
Kết quả mang lại
Recommendation AI đã cải thiện trải nghiệm mua sắm online cho khách hàng của DMX và truyền đạt giá trị vật chất cho hoạt động kinh doanh của DMX bằng các đề xuất hấp dẫn.
Với nhiều đề xuất được cá nhân hóa và theo real-time hơn, DMX có thể nhận thấy sự cải thiện trong hiệu quả kinh doanh:
- Click-through rate tăng 55% (Tỷ lệ click trang)
- Conversion rate tăng 339% (Lượt chuyển đổi)
- Revenue tăng 985% (Doanh số thực tế)
Trong tương lai, Thế Giới Di Động và Bách hóa XANH cũng sẽ sử dụng Recommendation AI để giúp cải thiện doanh thu.