Một nghiên cứu về omnichannel của McKinsey vào năm 2020 cho biết, hơn 50% người tiêu dùng tương tác từ 3 đến 5 kênh khác nhau trong suốt hành trình mua sắm trước khi đưa ra quyết định cuối cùng. Báo cáo mới của impact.com cũng củng cố luận điểm này, bổ sung rằng những người tiêu dùng có thu nhập cao còn tiếp xúc với nhiều kênh hơn.
Trong chiến lược tiếp thị đa kênh, mỗi điểm chạm đóng vai trò riêng biệt trong hành trình mua sắm của khách hàng. Tuy nhiên, thách thức lớn nhất của các doanh nghiệp hiện nay là xác định đâu là điểm chạm thực sự tạo ra giá trị, đóng góp vào doanh thu cuối cùng.
Điểm yếu của các mô hình phân bổ truyền thống trong việc đo lường Omnichannel
Mô hình phân bổ (Attribution Model) là framework sử dụng trong marketing để xác định sự đóng góp của các kênh tiếp thị và điểm tiếp xúc khác nhau mà khách hàng tương tác trước khi mua hàng. Ứng dụng một trong những mô hình truyền thống giúp doanh nghiệp dễ dàng xác định điểm chuyển đổi để phân bổ ngân sách đầu tư. Khi hành trình khách hàng chuyển dịch sang mô hình omnichannel phức tạp, có nhiều tương tác hai chiều và cá nhân hóa hơn, các mô hình dựa trên quy tắc cứng nhắc từng áp dụng trước đây bắt đầu bộc lộ những lỗ hổng đo lường.
Sự thiếu sót trong việc ghi nhận vai trò của các kênh nuôi dưỡng
Nhiều doanh nghiệp hiện nay vẫn phụ thuộc vào mô hình Last-Click hoặc Last Non-Direct Click để đánh giá hiệu quả chiến dịch. Với cơ chế này, kênh nào là điểm chạm cuối cùng với khách hàng ngay trước khi phát sinh giao dịch sẽ được ghi nhận 100% giá trị chuyển đổi. Theo khảo sát Media Measurement Survey của eMarketer và Snap (2024), chỉ 21,5% marketer tin rằng Last-Click phản ánh chính xác tác động dài hạn của các nền tảng quảng cáo, trong khi 74,5% đang hoặc muốn chuyển sang các phương pháp đo lường toàn diện hơn.
Hệ quả của mô hình này là sự bỏ quên hoàn toàn các kênh nuôi dưỡng trung gian, đóng góp vào sự chuyển đổi cuối cùng như chatbot, Zalo hay Email. Khách hàng có thể đã dành phần lớn thời gian trò chuyện với nhân viên tư vấn qua Zalo, nhưng sau đó lại gõ trực tiếp tên miền trên Google để vào website đặt hàng. Toàn bộ chuyển đổi được tính cho kênh Direct trong khi Zalo mới là kênh giải quyết rào cản mua sắm, thúc đẩy khách hàng đến được chuyển đổi. Sự đánh giá sai lệch có thể khiến doanh nghiệp vô tình giảm bớt sự đầu tư vào kênh nuôi dưỡng cốt lõi, dẫn đến sự sụt giảm doanh số tổng thể mà không rõ nguyên nhân.
Đánh đồng giá trị giữa click một chiều và hội thoại hai chiều
Mô hình phân bổ đồng đều như Linear coi mọi điểm chạm đều có giá trị tương đương. Lợi thế là nó khiến doanh nghiệp coi trọng mọi điểm chạm và đầu tư như sau, nhưng lại tạo ra sự bất hợp lý trong việc đánh giá hiệu quả. Rõ ràng, một cú click của người dùng vào banner quảng cáo đôi khi chỉ là sự vô tình, nhưng lại được đánh đồng với cuộc trò chuyện tư vấn chuyên sâu trong Messenger.
Trong tình huống này, mức độ cam kết và ý định mua hàng ở hai hành động là hoàn toàn khác nhau. Click vào banner quảng cáo tốn rất ít thời gian của người dùng, trong khi cuộc hội thoại đòi hỏi sự tập trung, thời gian và chủ động tương tác liên tục. Doanh nghiệp có thể đánh giá sai mức độ quan tâm thực tế của khách hàng với thương hiệu, dẫn đến quyết định phân bổ ngân sách sai lầm vào các kênh không thực sự có giá trị đóng góp cụ thể.
Bỏ qua mối liên kết trong hành trình chăm sóc
Mỗi kênh trong hệ thống omnichannel thường vận hành ở các nền tảng dữ liệu riêng biệt. Theo Zendesk CX Trends Report, chỉ 31% nhân viên hỗ trợ cho biết họ có khả năng truy cập và sử dụng dữ liệu khách hàng hiệu quả để cải thiện trải nghiệm. Tình trạng dữ liệu phân mảnh vẫn là rào cản lớn trong việc xây dựng trải nghiệm đa kênh nhất quán.
Không có sự liên kết dữ liệu, doanh nghiệp đánh giá các kênh theo cách độc lập. Ví dụ, kênh quảng cáo bị coi là kém hiệu quả vì không trực tiếp tạo ra đơn hàng, kênh vật lý được ghi nhận doanh thu vì là điểm chạm cuối nhưng thực chất lại thừa hưởng thành quả từ quá trình tư vấn online trước đó. Các kênh đều có mối quan hệ tương hỗ, nhưng doanh nghiệp lại không nhận ra nên không thể tối ưu hóa hành trình khách hàng một cách toàn diện.
Vai trò của Conversational Messaging trong hành trình khách hàng đa kênh
Hành trình khách hàng ngày càng trở nên phức tạp với nhiều điểm chạm đa kênh đòi hỏi doanh nghiệp cần ưu tiên trọng số cho các kênh có tính tương tác cao, khả năng tạo ra trao đổi hai chiều và đóng góp vào bước chuyển đổi.
Conversational Messaging mang đến cách tiếp cận hiệu quả hơn, biến các hoạt động giao tiếp từ việc truyền tải thông tin thành cuộc hội thoại có phản hồi. Nhờ khả năng tương tác trực tiếp với khách hàng, Conversational Messaging giúp doanh nghiệp tạo ra những điểm chạm có mức độ gắn kết cao hơn và phản ánh rõ hơn vai trò của từng tương tác trong quá trình chăm sóc khách hàng.
>> Xem thêm: Conversational Messaging: Biến cuộc hội thoại thành “vũ khí chiến lược” giữa thị trường bão hòa
Động cơ thúc đẩy doanh thu trực tiếp
Hội thoại hai chiều cho phép doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực. Theo dự báo từ Juniper Research, Conversational Commerce đang trở thành một kênh tương tác và giao dịch quan trọng khi người tiêu dùng có xu hướng chuyển sang trao đổi trực tiếp với thương hiệu thông qua tin nhắn, chatbot và các nền tảng hội thoại. Báo cáo của Juniper Research dự báo chi tiêu qua các kênh Conversational Commerce sẽ tiếp tục tăng trưởng mạnh trong giai đoạn 2023 – 2028 nhờ sự thúc đẩy từ OTT Messaging, RCS, chatbot và trợ lý giọng nói.
Động lực đằng sau sự tăng trưởng này là mong muốn giải quyết triệt để sự do dự của khách hàng ngay tại thời điểm họ phát sinh nhu cầu. Thông qua giao tiếp song phương, tư vấn viên hoặc chatbot thông minh có thể xử lý ngay vấn đề ngăn cách khách hàng đưa ra quyết định cuối cùng. Trải nghiệm mua sắm được liền mạch, khách hàng sẽ có xu hướng duy trì sự quan tâm và dễ dàng chuyển đổi hơn mà không phải rời bỏ hành trình khi khúc mắc không được giải quyết ngay.
Điểm chạm duy trì tương tác hai chiều liên tục
Các kênh truyền thông là những tương tác một chiều, thương hiệu nói và mong tệp khách hàng mục tiêu của mình sẽ lắng nghe. Nhưng tin nhắn hội thoại lại là không gian cho phép việc trao đổi diễn ra hai chiều liên tục. Báo cáo từ Salesforce cho biết 73% khách hàng kỳ vọng doanh nghiệp hiểu được nhu cầu và mong đợi của họ, đồng thời, 65% khách hàng mong muốn thương hiệu sử dụng dữ liệu của họ để tạo trải nghiệm tốt hơn.
Kênh hội thoại hai chiều có thể giải quyết xuất sắc kỳ vọng này thông qua việc lưu trữ toàn bộ lịch sử trò chuyện. Thương hiệu liên tục tiếp cận được khách hàng dựa trên lịch sử tương tác, phản hồi theo thời gian thực và xây dựng mối quan hệ tin cậy kéo dài. Đây đồng thời là quá trình thu thập zero-party data để tạo thành bộ dữ liệu chất lượng, giúp doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng sâu sắc hơn bất kỳ công cụ phân tích kỹ thuật số nào khác.
Kết nối các điểm chạm Online và Offline
Trong mô hình O2O (Online to Offline), Conversational Messaging đóng vai trò kết nối quan trọng. Khách hàng mua sắm kết hợp online và offline thường có hành vi thường xuyên hơn và tạo ra giá trị cao hơn so với khách hàng chỉ sử dụng một kênh.
Ví dụ, khách hàng trực tuyến tìm kiếm thông tin có thể dễ dàng chuyển đổi thành khách hàng tại cửa hàng vật lý, sau khi nhận mã giảm giá độc quyền áp dụng tại điểm bán. Ngược lại, nhân viên cửa hàng có thể hướng dẫn khách hàng quét mã QR đăng ký Zalo Mini App để tiếp tục nhận hỗ trợ sau mua qua kênh chat. Quá trình tư vấn – mua bán phối hợp đồng thời giúp doanh nghiệp tối ưu hóa tỷ lệ chuyển đổi chung của toàn bộ hệ thống.
Mục đích lựa chọn mô hình phân bổ phù hợp
Mỗi điểm chạm đều có thể đóng góp vào quá trình hình thành nhận thức, xây dựng mối quan hệ và thúc đẩy quyết định mua hàng. Thay đổi và lựa chọn mô hình phân bổ phù hợp hơn với hành vi của khách hàng hiện đại là cách để doanh nghiệp hướng tới mục tiêu quản trị và vận hành tối ưu hơn.
Hiểu vai trò của từng kênh để phân bổ ngân sách hiệu quả hơn
Mục tiêu lớn nhất của việc xác định mô hình phân bổ là giúp doanh nghiệp hiểu rõ vai trò và mức độ đóng góp của từng điểm chạm trong hành trình khách hàng. Đánh giá dựa trên một điểm chạm đơn lẻ có thể dẫn đến những quyết định phân bổ ngân sách thiếu chính xác, đặc biệt khi khách hàng ngày càng có xu hướng tương tác nhiều kênh trước khi ra quyết định cuối cùng.
Dữ liệu từ ProfitWell cho thấy chi phí thu hút khách hàng đã tăng gần 60% so với 5 năm trước. Nguyên nhân chính đến từ chi phí quảng cáo đắt đỏ, cạnh tranh giành khách hàng cao hơn, thị trường ngày càng bão hòa và tiếp cận khách hàng mới ngày càng khó khăn. Bởi vậy, phân bổ ngân sách sai lệch là một sự lãng phí không cần thiết, có thể ảnh hưởng đến các hoạt động vốn đang được triển khai tốt của doanh nghiệp.
Khi xác định được vai trò của từng điểm chạm trong hành trình đa kênh, doanh nghiệp có thể phân phối chi phí tiếp thị vào đúng điểm chạm có khả năng sinh lời cao nhất để tối ưu hóa chi phí trên mỗi lượt chuyển đổi (CPA).
Tối ưu toàn bộ hành trình thay vì tối ưu từng điểm chạm riêng lẻ
Tối ưu điểm chạm riêng lẻ có khả năng dẫn đến sự mất cân bằng trong toàn chuỗi của hệ thống. Ví dụ, một chiến dịch có thể đạt tỷ lệ click cao hoặc nhiều lượt đăng ký, nhưng nếu những tương tác đó không góp phần thúc đẩy khách hàng tiến xa hơn trong hành trình hoặc không tạo ra chuyển đổi nào, thì giá trị mà tương tác đó tạo ra không nên được đánh giá quá cao. Ngược lại, những kênh tạo ra nhiều cuộc hội thoại chất lượng, hỗ trợ khách hàng giải quyết nhu cầu và thúc đẩy họ tiến gần hơn đến quyết định mua sẽ được nhìn nhận đúng với vai trò.
Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tập trung nguồn lực vào việc cải thiện toàn bộ hành trình, tập trung vào những điểm chạm quan trọng để tối đa doanh thu và giảm thiểu chi phí.
Xóa bỏ mâu thuẫn lợi ích và thúc đẩy phối hợp giữa Sales và Marketing
Trong mô hình vận hành truyền thống, Marketing và Sales thường đánh giá hiệu quả dựa trên những góc nhìn khác nhau. Marketing tập trung vào khả năng thu hút và tạo ra khách hàng tiềm năng, Sales quan tâm nhiều hơn đến chất lượng cơ hội và khả năng chuyển đổi thành doanh thu. Sự khác biệt trong cách đo lường này đôi khi khiến doanh nghiệp khó xác định chính xác giá trị đóng góp của từng hoạt động trong toàn bộ hành trình khách hàng.
Một mô hình phân bổ tích hợp rõ ràng giúp định rõ giá trị đóng góp của từng khâu. Nếu dữ liệu chứng minh được rằng một cuộc hội thoại chất lượng cao của Sales được khởi nguồn từ một chiến dịch Marketing cụ thể, cả hai bộ phận sẽ có một thước đo chung thống nhất
Sự minh bạch trong dữ liệu giúp Marketing tối ưu chất lượng nguồn khách hàng, đồng thời giúp Sales hiểu rõ hơn bối cảnh và nhu cầu của khách hàng trước khi tư vấn. Hai bộ phận có thể phối hợp chặt chẽ hơn trong việc cải thiện nội dung tiếp cận, kịch bản hội thoại và quy trình chuyển đổi, tạo ra trải nghiệm nhất quán hơn cho khách hàng.
Tư duy Data-Driven Attribution kết hợp với hành trình hội thoại
Để giải quyết bài toán mô hình phân bổ, Data-Driven Attribution là câu trả lời phù hợp nhất cho các chiến dịch omnichannel hiện đại.
Data-Driven Attribution là phương pháp phân bổ dựa trên dữ liệu, sử dụng các thông tin từ toàn bộ hành trình khách hàng để đánh giá mức độ đóng góp của từng kênh và từng điểm chạm vào kết quả chuyển đổi. Mô hình này phân tích mối liên hệ giữa các tương tác để xác định đâu là những yếu tố thực sự có ảnh hưởng đến quyết định của khách hàng.
Sự dịch chuyển từ các mô hình dựa trên quy tắc thuật toán dữ liệu
Các mô hình phân bổ dựa trên quy tắc như First Click, Linear hay Time-decay đều sử dụng nguyên tắc cố định để gán trọng số cho từng kênh trong hành trình khách hàng. Thế nhưng trên thực tế thì hành của người tiêu dùng lại vô cùng phức tạp và thường không tuân theo một trình tự tuyến tính.
Xu hướng chuyển dịch sang Data-Driven Attribution đang thể hiện rõ sự thay đổi trong cách doanh nghiệp tiếp cận hoạt động đo lường. Các nền tảng phân tích hiện đại như Google Analytics 4 đã dần khai tử các mô hình cũ từ năm 2023, ưu tiên mô hình Data-driven Attribution nhằm giúp nhà tiếp thị đánh giá hiệu quả dựa trên dữ liệu chứ không phụ thuộc hoàn toàn vào những quy tắc được thiết lập sẵn.
Data-Driven Attribution sử dụng các phương pháp phân tích dữ liệu, mô hình xác suất và thuật toán Machine Learning để xem xét nhiều hành trình khách hàng khác nhau, bao gồm cả những hành trình dẫn đến chuyển đổi và không chuyển đổi. Nó sẽ phân tích mối tương quan giữa sự xuất hiện của từng điểm chạm và khả năng khách hàng thực hiện hành động chuyển đổi.
Thông qua quá trình này, doanh nghiệp có thể xác định mức độ đóng góp thực tế của từng kênh và tương tác, từ đó phân bổ trọng số phù hợp hơn cho mỗi điểm chạm. Mô hình này đã loại bỏ tính chủ quan của chính các nhà lãnh đạo hay các marketer trong việc thiết lập quy tắc đo lường hiệu quả.
Ưu tiên các điểm chạm có tương tác cao
Trong cách tiếp cận Data-Driven Attribution, giá trị của một điểm chạm được đánh giá dựa trên mức độ ảnh hưởng thực tế của nó đó đến khả năng chuyển đổi. So với pageview, lượt click hay lượt hiển thị, các cuộc hội thoại hai chiều yêu cầu khách hàng chủ động tham gia nhiều hơn. Hành động đặt câu hỏi, phản hồi thông tin, trao đổi với tư vấn viên hoặc chatbot đều thể hiện mức độ quan tâm sâu hơn và sự chủ động cung cấp thêm dữ liệu về nhu cầu thực tế của khách hàng.
Khi mô hình phân bổ dựa trên dữ liệu nhận diện được vai trò của conversational messaging trong việc thúc đẩy khách hàng tiến gần hơn đến quyết định mua hàng, giá trị của kênh giao tiếp này sẽ được đánh giá đúng với hiệu quả thực tế mà nó mang lại trong chuỗi chuyển đổi. Doanh nghiệp tránh được việc đánh giá thấp những kênh đang trực tiếp hỗ trợ quá trình tư vấn, giải đáp và thúc đẩy hành động của khách hàng.
Xây dựng chiến lược đo lường Omnichannel dựa trên dữ liệu và hội thoại
Một chiến lược đo lường hiệu quả cần đảm bảo dữ liệu từ các kênh khác nhau được ghi nhận đầy đủ, phản ánh đúng vai trò của từng điểm chạm và tạo ra những insight có khả năng hỗ trợ quyết định kinh doanh. Để hiện thực hóa tư duy đo lường dựa trên dữ liệu vào thực tế vận hành, doanh nghiệp cần triển khai một lộ trình chiến lược có tính hệ thống như sau.
1. Kết nối dữ liệu giữa các điểm chạm để tạo Customer Journey rõ ràng
Bước đầu tiên để xây dựng chiến lược đo lường hiệu quả là tạo ra một bức tranh rõ ràng về hành trình khách hàng. Trong thực tế, dữ liệu khách hàng thường bị phân tán trên nhiều hệ thống khác nhau, khiến doanh nghiệp khó theo dõi toàn bộ quá trình tương tác và xác định chính xác vai trò của từng điểm chạm trong quá trình chuyển đổi.
Việc cần làm là kết nối các nguồn dữ liệu thông qua nền tảng quản trị tập trung, tích hợp CRM với các kênh tương tác để có được cơ sở theo dõi cụ thể. Nhờ đó, doanh nghiệp hiểu rõ hơn cách khách hàng di chuyển giữa các kênh, nắm bắt đâu là điểm chạm nơi họ có tương tác với thương hiệu sâu nhất, đâu là điểm chạm quyết định hành vi mua hàng. Đây cũng là nền tảng để mô hình Data-driven Attribution đánh giá chính xác mức độ đóng góp của từng điểm chạm và tối ưu trải nghiệm đa kênh.
2. Định nghĩa các chỉ số chuyển đổi trong hội thoại
Doanh nghiệp không nên chỉ nhìn vào con số cuối cùng là đơn hàng để đánh giá hiệu quả kênh truyền thông. Trong truyền thông đa kênh, quá trình chuyển đổi hiếm khi diễn ra ngay lập tức mà thường được trải qua nhiều bước nhỏ trước khi ra quyết định. Những hành động nhỏ, thứ yếu mà người dùng thực hiện để biểu thị sự quan tâm, mức độ tương tác hoặc tiến trình hướng tới mục tiêu cuối cùng cũng là những yếu tố cần được xem xét và đánh giá công bằng.
Vì vậy, doanh nghiệp cần xác định rõ các micro-conversions (chuyển đổi vi mô) để ghi nhận mức độ quan tâm và tiến triển của khách hàng. Nó có thể là:
- Khách hàng cung cấp thông tin liên hệ (SĐT, Email)
- Khách hàng tải tài liệu/catalog sản phẩm trong khung chat
- Khách hàng click vào liên kết xem chi tiết sản phẩm do tư vấn viên gửi
- Khách hàng xác nhận đặt lịch hẹn trải nghiệm sản phẩm trực tiếp
Đây đều là những dấu hiệu cho thấy khách hàng đã ngày càng đến gần hơn giai đoạn tiếp theo của hành trình. Định nghĩa rõ các micro-conversions giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn hành vi khách hàng trong từng giai đoạn, đồng thời có cơ sở để đánh giá hiệu quả của các hoạt động tương tác và tối ưu trải nghiệm trên toàn bộ hành trình.
3. Cập nhật mô hình đo lường theo hành vi khách hàng
Bước tiếp theo là đảm bảo mô hình đo lường có khả năng thích ứng với sự thay đổi trong hành vi thực tế của khách hàng. Một mô hình phân bổ được thiết lập tại thời điểm nhất định phản ánh chính xác hành vi chuyển đổi trong giai đoạn đó, nhưng giá trị của các điểm chạm có thể thay đổi theo thời gian.
Ví dụ: Trong một số ngành, kênh gọi điện từng được xem là phương thức tư vấn trực tiếp hiệu quả nhờ khả năng tạo kết nối nhanh giữa doanh nghiệp và khách hàng. Tuy nhiên, khi hành vi tương tác của khách hàng thay đổi, đặc biệt ở nhóm người dùng trẻ có xu hướng ưu tiên sự chủ động và linh hoạt trong giao tiếp, các kênh hội thoại qua tin nhắn ngày càng trở nên quan trọng hơn.
Vì vậy, doanh nghiệp cần thường xuyên theo dõi dữ liệu, đánh giá lại mức độ đóng góp của từng kênh và cập nhật mô hình đo lường dựa trên những tín hiệu mới từ hành trình khách hàng. Sử dụng các mô hình dựa trên dữ liệu như Data-driven Attribution giúp doanh nghiệp nhận diện các xu hướng chuyển đổi thực tế dựa trên hành vi quan sát được.
Thông qua phân tích dữ liệu và đánh giá sự thay đổi trong hiệu quả từng điểm chạm, doanh nghiệp có thể liên tục điều chỉnh chiến lược tương tác, so sánh hiệu quả giữa các mô hình khác nhau để tìm ra quy luật chuyển đổi thực tế nhất đối với sản phẩm/dịch vụ của mình.
4. Chuyển hóa insights đo lường thành hành động tối ưu hóa kịch bản tương tác
Thu thập và phân tích dữ liệu chỉ có ý nghĩa khi những insight thu được chuyển hóa thành các hành động cải thiện trải nghiệm khách hàng. Từ các dữ liệu về hành vi và hội thoại, doanh nghiệp có thể xác định những yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả tương tác.
- Kịch bản chatbot nào có tỷ lệ giữ chân khách hàng và dẫn dắt đến chuyển đổi vi mô tốt nhất để nhân rộng
- Thời điểm nào trên hành trình khách hàng thường phát sinh nhu cầu trò chuyện trực tiếp để bố trí đội ngũ tư vấn viên kịp thời
- Kênh quảng cáo nào đang mang lại nguồn khách hàng có chất lượng hội thoại sâu nhất để tập trung tối ưu ngân sách truyền thông
Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy khách hàng thường xuyên bắt đầu cuộc trò chuyện sau khi xem một nhóm sản phẩm cụ thể nhưng tỷ lệ hoàn tất mua hàng thấp, doanh nghiệp có thể phân tích sâu hơn để xác định nguyên nhân nằm ở thông tin sản phẩm, quy trình tư vấn hay bước chuyển đổi tiếp theo.
Khi kết hợp mô hình phân bổ data driven với dữ liệu hội thoại, doanh nghiệp có thể xây dựng một vòng lặp tối ưu liên tục: đo lường hành vi → xác định insight → điều chỉnh trải nghiệm → tiếp tục đánh giá hiệu quả. Nhờ đó, hoạt động Conversational Messaging không chỉ là một kênh giao tiếp, mà trở thành một hệ thống học hỏi và cải thiện trải nghiệm khách hàng theo thời gian.
Kết luận
Theo hành trình mua sắm hiện đại, mỗi điểm chạm đều có thể đóng góp vào quá trình xây dựng niềm tin, thúc đẩy khách hàng đưa ra quyết định. Sự phát triển của Conversational Messaging cho thấy tương lai của tiếp thị là xây dựng các cuộc đối thoại có khả năng lắng nghe, phản hồi và thích ứng với nhu cầu của khách hàng.
Khi mỗi cuộc trò chuyện đều có thể trở thành nguồn dữ liệu giá trị, doanh nghiệp có cơ hội chuyển từ việc dự đoán hành vi khách hàng dựa trên giả định, sang việc ra quyết định dựa trên những dấu hiệu thực tế. Kết hợp giữa dữ liệu, công nghệ và yếu tố con người trong các cuộc hội thoại song phương sẽ là nền tảng quan trọng để xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững vào duy trì tăng trưởng trong dài hạn.
