Hầu hết các nhóm tiếp thị đều có lượng dữ liệu khách hàng lớn hơn việc cần làm—theo IDC, nhân viên xử lý dữ liệu lãng phí 12 giờ mỗi tuần chỉ để tìm kiếm và chuẩn bị dữ liệu. Tuy nhiên, tất cả những bảng tính đó hiếm khi tiết lộ lý do tại sao khách hàng mua hàng hoặc khi nào họ sắp rời đi.
Hướng dẫn này sẽ giúp bạn hiểu cách phân đoạn khách hàng bằng AI hoạt động, tại sao nó vượt trội so với các phương pháp truyền thống, và cách kết nối những thông tin này trực tiếp với các chiến dịch thực thi thông qua các công cụ như ClickUp Brain để các phân đoạn của bạn không bị "chết" trong một bản trình bày PowerPoint!
Phân đoạn khách hàng bằng AI là gì?
Nếu bạn vẫn đang phân nhóm khách hàng theo độ tuổi, giới tính và địa điểm, bạn đang bỏ lỡ cơ hội tăng doanh thu. Các nhóm marketing thường gặp khó khăn vì các nhóm nhân khẩu học cơ bản này coi khách hàng như những nhóm đồng nhất, bỏ qua những hành vi và sở thích độc đáo thực sự ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.
Điều này dẫn đến việc sử dụng thông điệp chung chung không gây ấn tượng, lãng phí ngân sách và làm phiền lòng khách hàng, với 52% người tiêu dùng ngừng mua hàng sau một trải nghiệm thương hiệu tồi tệ.
Phân đoạn khách hàng bằng AI là giải pháp. Nó sử dụng các thuật toán học máy để tự động phân nhóm khách hàng vào các phân đoạn cụ thể dựa trên cách họ thực sự hành động – vượt xa những gì phân tích bảng tính thủ công có thể đạt được.
Trong khi các phương pháp truyền thống dựa vào các quy tắc tĩnh và giả định của con người, AI phát hiện các mẫu ẩn và cập nhật động các nhóm khách hàng của bạn khi hành vi của họ thay đổi.
Điều thú vị là: AI phân tích nhiều loại dữ liệu cùng lúc để xây dựng bức tranh toàn diện về các nhân vật khách hàng của bạn. ✨
- Dữ liệu hành vi: Bao gồm các mẫu duyệt web, đường dẫn nhấp chuột trên trang web của bạn và thời gian dành cho các trang sản phẩm cụ thể.
- Dữ liệu giao dịch: Bao gồm lịch sử mua hàng, tần suất mua hàng của khách hàng và giá trị đơn đặt hàng trung bình.
- Dữ liệu tương tác: Đang theo dõi việc mở email, tương tác với đội ngũ hỗ trợ của bạn và hoạt động trên mạng xã hội.
- Dữ liệu nhân khẩu học: Điều này vượt ra ngoài các thông tin cơ bản để bao gồm các yếu tố tâm lý và tín hiệu ý định, giúp dự đoán việc cần làm tiếp theo của khách hàng.
Trong khi bạn vẫn đang sử dụng các nhân vật khách hàng lỗi thời, đối thủ cạnh tranh của bạn đang sử dụng AI để cung cấp các trải nghiệm siêu cá nhân hóa, mang lại cảm giác thực sự riêng biệt cho từng khách hàng.
Tại sao phân đoạn khách hàng bằng AI vượt trội hơn các phương pháp truyền thống?
Hãy thực tế: nhóm của bạn đang lãng phí ngân sách vào các chiến dịch rộng rãi không mang lại hiệu quả vì phân khúc truyền thống không thể theo kịp tốc độ thay đổi nhanh chóng của sở thích khách hàng.
Bạn đang liên tục thực hiện công việc với thông tin lỗi thời, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi thấp, tỷ lệ rời bỏ cao và cảm giác luôn chậm một bước. Phân khúc AI trực tiếp giải quyết những giới hạn này, và lợi ích của nó được thể hiện qua sự tăng trưởng thực tế.
Phân khúc động theo thời gian thực
Khi nhóm của bạn hoàn thành báo cáo phân khúc quý, hành vi của khách hàng đã thay đổi. Nhóm "nhạy cảm với giá" mà bạn xác định cách đây ba tháng nay đã đầy những người được khuyến mãi và sẵn sàng mua sản phẩm cao cấp.
Các chiến dịch giảm giá nặng nề của bạn không chỉ kém hiệu quả—chúng còn đang làm phiền những khách hàng tiềm năng tốt nhất của bạn.
Đây chính là nơi AI tạo ra sự khác biệt. Các phân khúc được hỗ trợ bởi AI không phải là những bản chụp tĩnh; chúng là những nhóm động, liên tục cập nhật khi có luồng dữ liệu mới. Hệ thống tự động di chuyển khách hàng giữa các phân khúc dựa trên hành động mới nhất của họ, đảm bảo chiến lược marketing của bạn luôn phù hợp.
Nhưng đây là vấn đề: thông tin thời gian thực sẽ vô dụng nếu bạn không thể hành động ngay lập tức dựa trên chúng. Nếu dữ liệu phân khúc mới của bạn bị mắc kẹt trong một công cụ phân tích riêng biệt, bạn vẫn quá chậm để tận dụng cơ hội. Đây chính là lúc việc kết nối công việc và dữ liệu của bạn trong một nền tảng duy nhất trở thành một lợi thế cạnh tranh.
📮 ClickUp Insight: Mỗi 4 nhân viên có 1 người sử dụng 4 công cụ trở lên chỉ để tạo bối cảnh cho công việc. Một chi tiết quan trọng có thể bị ẩn trong email, được mở rộng trong một chủ đề trên Slack và được ghi chép trong một công cụ riêng biệt, buộc các nhóm phải lãng phí thời gian tìm kiếm thông tin thay vì tập trung vào công việc.
ClickUp tích hợp toàn bộ quy trình làm việc của bạn vào một nền tảng thống nhất. Với các tính năng như Quản lý Dự án Email ClickUp, Trò chuyện ClickUp, Tài liệu ClickUp và ClickUp Brain, mọi thứ đều được kết nối, đồng bộ và truy cập ngay lập tức. Hãy tạm biệt "công việc về công việc" và lấy lại thời gian năng suất của bạn.
💫 Kết quả thực tế: Nhóm có thể tiết kiệm được 5+ giờ mỗi tuần bằng cách sử dụng ClickUp — tương đương hơn 250 giờ mỗi năm cho mỗi người — bằng cách loại bỏ các quy trình quản lý kiến thức lỗi thời. Hãy tưởng tượng nhóm của bạn có thể tạo ra điều gì với thêm một tuần năng suất mỗi quý!
Mô hình hóa hành vi dự đoán
Hầu hết các nhóm marketing đang bị mắc kẹt trong việc phòng thủ. Bạn đang cố gắng lấy lại khách hàng sau khi họ đã rời bỏ hoặc gửi email nhắc nhở giỏ hàng bị bỏ quên hàng giờ sau khi họ đã mua hàng từ đối thủ cạnh tranh. Bạn đang phản ứng với quá khứ thay vì định hình tương lai.
Mô hình dự đoán (Propensity modeling), một tính năng quan trọng của phân khúc AI, giống như một quả cầu pha lê dự đoán hành vi khách hàng. 🔮 Nó phân tích hành vi khách hàng trong quá khứ để dự đoán những gì khách hàng hiện tại của bạn có thể làm tiếp theo.
Điều này giúp bạn đi trước xu hướng với các chiến dịch chủ động.
Dưới đây là một số ví dụ đột phá:
- Đánh giá rủi ro churn: Xác định những khách hàng sắp rời đi trước khi họ hủy đăng ký, cho phép bạn can thiệp với một đề xuất giữ chân khách hàng có mục tiêu.
- Khả năng mua hàng: Xác định những khách hàng tiềm năng sẵn sàng mua hàng ngay lập tức để nhóm bán hàng có thể ưu tiên tiếp cận họ.
- Sẵn sàng nâng cấp: Tìm thời điểm lý tưởng để đề xuất gói dịch vụ cao cấp cho những khách hàng đang thể hiện các tín hiệu tương tác tích cực.
Điều bất ngờ: việc có những dự đoán này chỉ là một nửa cuộc chiến. Nếu nhóm bán hàng của bạn không bao giờ nhìn thấy điểm "khả năng mua hàng cao" hoặc nhóm tiếp thị không thể dễ dàng kích hoạt chiến dịch cho khách hàng "có nguy cơ", thì dự đoán đó trở nên vô nghĩa. Thông tin phải được kết nối với hành động.
Tùy chỉnh cá nhân hóa ở quy mô lớn
Nhóm của bạn đang đối mặt với một lựa chọn khó khăn: gửi email cá nhân hóa hoàn hảo cho 10 khách hàng VIP hay gửi email chung chung cho 10.000 người. Bạn không thể có cả hai. Các quy trình thủ công buộc bạn phải hy sinh hoặc tính cá nhân hóa hoặc quy mô, nhưng khách hàng ngày nay đòi hỏi cả hai.
Hãy làm rõ sự khác biệt:
- Tùy chỉnh cơ bản: Đặt tên đầu tiên của khách hàng vào dòng tiêu đề email.
- Tùy chỉnh cá nhân hóa cao: Tùy chỉnh nội dung, thời gian, kênh và ưu đãi phù hợp với bối cảnh và sở thích riêng biệt của từng cá nhân.
AI chính là yếu tố cuối cùng giúp cá nhân hóa siêu cá nhân hóa trên quy mô lớn trở thành hiện thực. Nó cho phép áp dụng phương pháp một-một cho hàng triệu khách hàng bằng cách tự động hóa quá trình ra quyết định phức tạp cho từng cá nhân, việc cần làm sẽ cần một đội ngũ phân tích viên hùng hậu.
Ngày nay, mọi người đều mong đợi "hiệu ứng Netflix" từ mọi thương hiệu mà họ tương tác, và các công ty không thể cung cấp mức độ liên quan này sẽ bị tụt hậu.
Phát hiện các mẫu ẩn
Nhóm của bạn có thể đang phân đoạn khách hàng dựa trên các tiêu chí cũ kỹ vì bạn bị giới hạn bởi những giả định và định kiến của chính mình. Bạn đang tìm kiếm các phân khúc mà bạn đã tin là tồn tại, điều này có nghĩa là bạn đang bỏ lỡ những phân khúc lợi nhuận tiềm ẩn ngay trước mắt.
Đây chính là nơi AI thực sự phát huy sức mạnh của mình. 🤩
Học máy không giám sát là một loại AI mà bạn không cần chỉ định cho thuật toán biết phải tìm kiếm điều gì. Bạn chỉ cần đưa dữ liệu cho nó và nói: “Tìm điều gì đó thú vị.” Kết quả có thể rất ấn tượng.
Ví dụ, AI có thể phát hiện ra một nhóm khách hàng có lợi nhuận cao chỉ mua hàng vào những ngày mưa, hoặc một nhóm người dùng có khả năng chuyển đổi cao nhất khi nhận được thông điệp tiếp thị trong thời gian di chuyển buổi sáng.
Đây là những mẫu hành vi không直觀 nhưng vô cùng giá trị mà con người sẽ không bao giờ nghĩ đến việc kiểm tra. Đây chính là lúc bạn chuyển từ việc chỉ trở nên hiệu quả hơn sang thực sự thông minh hơn so với đối thủ cạnh tranh.
Cách thức hoạt động của phân khúc khách hàng dựa trên AI
Thuật ngữ “máy học” có thể gây e ngại. Nhiều nhóm cho rằng họ cần có chuyên gia dữ liệu trong nhóm mới có thể bắt đầu, nên họ tiếp tục sử dụng các bảng tính quen thuộc (nhưng kém hiệu quả).
Tình trạng "phân tích quá mức" này khiến họ không dám áp dụng các công cụ mạnh mẽ vốn được thiết kế để thân thiện với người dùng. Quy trình này không đáng sợ như bạn nghĩ. Hãy chia nó thành ba phần đơn giản. 🛠️
Thu thập và phân tích dữ liệu
Dữ liệu khách hàng của bạn đang rất lộn xộn, phải không? Nó được phân tán khắp hệ thống CRM, nền tảng email, công cụ phân tích, bộ phận hỗ trợ và tài khoản mạng xã hội. Đây là một trường hợp điển hình của "Context Sprawl " — khi các nhóm lãng phí hàng giờ tìm kiếm thông tin trên các ứng dụng và nền tảng không kết nối với nhau.
Đây là vấn đề mà Không gian Làm việc AI Converged của ClickUp — một nền tảng thống nhất nơi tất cả công việc, dữ liệu và khả năng AI được tích hợp — được thiết kế để giải quyết bằng cách thống nhất dữ liệu và quy trình làm việc của bạn.
Để phát huy hiệu quả, AI cần có chế độ xem toàn diện và thống nhất về khách hàng. Điều này có nghĩa là phải tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu khác nhau của bạn:
- Dữ liệu hành vi từ nguồn dữ liệu đầu tiên của trang web và ứng dụng của bạn
- Dữ liệu giao dịch từ nhà cung cấp dịch vụ thanh toán hoặc nền tảng thương mại điện tử của bạn
- Dấu hiệu tương tác từ các công cụ tiếp thị và hỗ trợ của bạn
- Dữ liệu bổ sung từ các nguồn bên thứ ba
Sự phân mảnh dữ liệu là rào cản lớn nhất đối với hầu hết các nhóm. Tin tốt là bạn có thể đã có tất cả dữ liệu cần thiết—chỉ là nó không được tập trung ở một nơi duy nhất.
Khi dữ liệu và quy trình làm việc của bạn được tích hợp trong một không gian làm việc duy nhất, bạn cuối cùng sẽ có được chế độ xem toàn diện về khách hàng của mình – điều mà không công cụ AI độc lập nào có thể cung cấp.
💡 Mẹo chuyên nghiệp: ClickUp BrainGPT hoạt động như một trợ lý tìm kiếm được hỗ trợ bởi AI, cho phép bạn tìm kiếm trên ClickUp, web và tất cả các ứng dụng kết nối (như Google Drive, SharePoint, GitHub và nhiều ứng dụng khác) từ một giao diện duy nhất.
- Nó thông minh hiển thị các công việc, tài liệu, tệp tin và cuộc hội thoại liên quan, phá vỡ các rào cản dữ liệu và giúp dễ dàng tìm kiếm thông tin ở bất kỳ đâu nó tồn tại.
- Bạn có thể lọc kết quả theo ứng dụng, đề cập đến các mục hoặc người cụ thể, và thậm chí sử dụng lệnh giọng nói với Talk to Text, đảm bảo truy cập nhanh chóng và toàn diện vào kiến thức của tổ chức.
- Cách tiếp cận thống nhất, được hỗ trợ bởi AI này giúp tiết kiệm thời gian, nâng cao năng suất và đảm bảo bạn không bao giờ bỏ lỡ thông tin quan trọng bị ẩn trong các hệ thống phân mảnh.
Các thuật toán phân cụm học máy
Hãy giải quyết vấn đề "hộp đen". Các nhóm thường e ngại khi tin tưởng vào một thuật toán mà họ không hiểu rõ. Nhưng bạn không cần phải hiểu rõ các phép toán phức tạp đằng sau nó để sử dụng nó một cách hiệu quả.
Các thuật toán phân cụm đơn giản là cách tự động hóa phân loại khách hàng thành các nhóm dựa trên sự tương đồng của họ. Một thuật toán như K-means có thể phân tích hàng chục biến số cùng lúc để tìm ra các nhóm tự nhiên trong dữ liệu của bạn mà bạn không thể phát hiện ra bằng mắt thường.
Điều quan trọng là tập trung vào kết quả, không phải cơ chế. Bạn không cần phải là một nhà khoa học dữ liệu để hiểu một phân khúc được gắn nhãn “Khách hàng có giá trị cao, tần suất mua hàng thấp”.
Các công cụ AI hiện đại không chỉ cung cấp cho bạn "Nhóm A"; chúng cung cấp các phân khúc có thể giải thích được với các đặc điểm rõ ràng, như "Nhóm này mua hàng qua thiết bị di động, chi tiêu trên $100 và chưa đăng nhập trong 30 ngày."
Cải tiến liên tục phân khúc
Bạn còn nhớ dự án phân khúc khách hàng lớn từ năm ngoái không? Dự án đó đã tạo ra một báo cáo đẹp mắt nhưng giờ đây đang bị bỏ quên trong một thư mục nào đó? Đó chính là vấn đề của phân khúc truyền thống — nó là một hoạt động "cài đặt và quên đi" trở nên lỗi thời gần như ngay lập tức.
Phân đoạn AI, mặt khác, là một hệ thống động. Nó hoạt động dựa trên vòng lặp phản hồi, liên tục học hỏi và cải thiện theo thời gian. Khi nhận được dữ liệu mới từ các chiến dịch của bạn, nó tinh chỉnh các phân đoạn. Nếu một nhóm khách hàng ngừng phản hồi với một loại thông điệp cụ thể, thuật toán sẽ điều chỉnh.
Điều này không có nghĩa là bạn sẽ mất việc. Điều đó có nghĩa là bạn sẽ không còn phải làm công việc thu thập và xử lý dữ liệu nữa, mà sẽ trở thành một nhà chiến lược. Các nhà tiếp thị vẫn sẽ định hướng chiến lược tổng thể và xác minh rằng các phân khúc mà AI phát hiện ra có ý nghĩa kinh doanh.
Bây giờ khi bạn đã hiểu cách phân đoạn khách hàng bằng AI hoạt động, hãy cùng xem có những việc cần làm gì với nó.
Các trường hợp sử dụng phân đoạn khách hàng bằng AI cho nhóm tiếp thị
“Okay, tôi hiểu lý thuyết, nhưng việc cần làm với các phân khúc này là gì?” Đây chính là điểm mà hầu hết các nhóm gặp khó khăn. Đội ngũ phân tích cung cấp báo cáo, nhưng đội ngũ tiếp thị không biết cách chuyển đổi nó thành các chiến dịch thực tế. Với phương pháp đúng đắn, bạn có thể biến thông tin thành những thông tin có giá trị để hành động.
Dưới đây là một số ý tưởng chiến dịch thực tế, sẵn sàng triển khai mà bạn có thể thực hiện sau khi có các phân khúc được hỗ trợ bởi AI:
- Chiến dịch phòng ngừa churn: Thay vì gửi email chung chung “chúng tôi nhớ bạn” cho tất cả những người chưa đăng nhập trong 90 ngày, AI xác định những khách hàng đang cho thấy những dấu hiệu nhỏ của rủi ro churn ngay lập tức. Bạn có thể tự động kích hoạt một đề xuất giữ chân cá nhân hóa hoặc một cuộc kiểm tra từ đội ngũ hỗ trợ để cứu vãn mối quan hệ trước khi quá muộn.
- Định hướng bán chéo và bán thêm: AI có thể xác định những khách hàng có khả năng phản hồi cao nhất đối với các đề xuất sản phẩm cụ thể. Ví dụ, AI có thể phát hiện rằng những khách hàng mua Sản phẩm A và Sản phẩm B cùng nhau có xu hướng cao mua thêm Sản phẩm C, giúp bạn tạo ra các chiến dịch bán thêm được cá nhân hóa cao.
- Khôi phục giỏ hàng bị bỏ quên: Đừng đối xử với tất cả người bỏ giỏ hàng như nhau. AI có thể phân đoạn họ theo mức độ ý định và độ nhạy cảm với giá, cho phép bạn gửi một lời nhắc nhở đơn giản cho một nhóm, giảm giá 10% cho nhóm khác và một thông điệp có nhiều bằng chứng xã hội cho nhóm thứ ba.
- Tiếp thị theo giai đoạn vòng đời: Di chuyển khách hàng qua các chuỗi nuôi dưỡng dựa trên hành vi thực tế của họ, không phải dựa trên các khoảng thời gian tùy ý. Khi hành vi tương tác của khách hàng cho thấy họ đã chuyển từ "Nhận thức" sang "Xem xét", AI có thể tự động kích hoạt giai đoạn tiếp theo của chiến dịch.
- Chiến dịch thu hút lại khách hàng: Đừng lãng phí tiền bạc vào việc cố gắng kích hoạt lại mọi khách hàng không hoạt động. AI có thể xác định những khách hàng có tiềm năng kích hoạt lại cao nhất, giúp bạn tập trung ngân sách vào những nơi mang lại hiệu quả cao nhất.
- Định hướng cho việc ra mắt sản phẩm: Khi ra mắt sản phẩm mới, AI có thể xác định các khách hàng hiện tại có mẫu hành vi và đặc điểm phù hợp nhất với hình mẫu khách hàng lý tưởng của bạn, giúp bạn có sẵn một đối tượng khách hàng cho chiến dịch ra mắt.
🌟 Mẫu Quản lý Chiến dịch Tiếp thị của ClickUp giúp bạn quản lý các chiến dịch tiếp thị từ đầu đến cuối. Với nó, bạn có thể:
- Dễ dàng lên lịch, theo dõi và đo lường các chiến dịch.
- Giữ trật tự bằng cách theo dõi các công việc và dòng thời gian trong thời gian thực.
- Hợp tác với đồng nghiệp và các bên liên quan trong một nền tảng duy nhất.
Đối với các nhóm thương mại điện tử, mức độ tự động hóa phân đoạn khách hàng này có thể trực tiếp tăng giá trị đơn đặt hàng trung bình (AOV) bằng cách xác định những khách hàng phản hồi tốt nhất với các gói sản phẩm, những người ưa chuộng sản phẩm đơn lẻ và những người cần xem đánh giá của khách hàng trước khi quyết định mua hàng.
Để tìm hiểu cách các doanh nghiệp kinh doanh thương mại điện tử khác đang tận dụng công cụ AI để nâng cao phân khúc khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng, hãy xem tổng quan thực tiễn về chiến lược triển khai AI:
Cách ClickUp chuyển đổi quy trình phân đoạn khách hàng
Vấn đề lớn nhất của AI trong phân đoạn khách hàng là: các thông tin phân tích được tạo ra trong một công cụ, nhưng các chiến dịch lại được lập kế hoạch và triển khai trong một công cụ khác.
Đây là hiện tượng "Work Sprawl" – sự phân mảnh công việc trên nhiều công cụ không kết nối – và "AI Sprawl" – sự phát triển không kiểm soát của các công cụ AI mà không có sự giám sát hay chiến lược – đang diễn ra, những thách thức mà Không gian Làm việc AI tích hợp của ClickUp được thiết kế để loại bỏ bằng cách kết nối trực tiếp các thông tin phân tích với quy trình làm việc của bạn.
Báo cáo phân khúc được gửi qua email, các thông tin được sao chép và dán thủ công vào bảng tính, và những ý tưởng sáng tạo bị mất mát trong quá trình chuyển giao giữa nhóm dữ liệu và nhóm sáng tạo. Khoảng cách giữa thông tin và hành động dẫn đến việc thực thi chậm chạp, giao tiếp sai lệch và mất doanh thu.
Với ClickUp, bạn có thể loại bỏ khoảng cách này.
Nhận được những thông tin và hành động được hỗ trợ bởi AI ngay tại nơi nhóm của bạn làm việc với ClickUp Brain, hệ thống AI tích hợp sẵn của ClickUp, bao phủ toàn bộ không gian làm việc của bạn và khai thác kiến thức từ các công việc, tài liệu, cuộc hội thoại công việc và nhiều nguồn khác.
Nó được thiết kế cho các nhóm muốn sử dụng AI hiểu rõ bối cảnh công việc thực tế của họ, chứ không phải là một công cụ độc lập yêu cầu phải sao chép và dán liên tục.
Sự khác biệt chính: ClickUp Brain kết nối trực tiếp các khả năng AI với quy trình thực thi của bạn, xóa bỏ khoảng cách giữa việc biết và việc cần làm. Bạn có thể chuyển đổi các phân khúc khách hàng AI thành các chiến dịch có thể thực thi ngay lập tức.
Dưới đây là cách bạn có thể sử dụng ClickUp Brain để biến các thông tin phân khúc thành các chiến dịch được triển khai nhanh hơn:
- Tóm tắt nghiên cứu khách hàng và kết quả phân khúc: Bạn vừa nhận được báo cáo phân khúc 50 trang từ nhóm phân tích. Thay vì mất hàng giờ để đọc nó, hãy tải báo cáo vào ClickUp Tài liệu và yêu cầu ClickUp Brain “tóm tắt các đặc điểm chính của ba phân khúc khách hàng hàng đầu”. Bạn sẽ nhận được một bản tóm tắt có thể áp dụng ngay lập tức mà nhóm của bạn có thể sử dụng trong vài giây.
- Tạo bản tóm tắt chiến dịch từ hồ sơ phân khúc: Bây giờ, hãy chọn phần tóm tắt đó và yêu cầu ClickUp Brain “Tạo bản tóm tắt chiến dịch trong một công việc mới cho phân khúc ‘Rủi ro mất khách hàng có giá trị cao’”. Nó sẽ ngay lập tức tạo ra một công việc ClickUp với mục tiêu, chi tiết đối tượng mục tiêu và các điểm nhấn thông điệp chính, sẵn sàng để giao nhiệm vụ.
- Kết nối thông tin với công việc: Vì ClickUp Brain hoạt động trong không gian làm việc của bạn, bản tóm tắt mà nó tạo ra được nhúng trực tiếp vào công việc. Không có thông tin nào bị mất trong quá trình chuyển đổi. Toàn bộ lịch sử về cách chiến dịch đó được hình thành đều được kết nối trực tiếp với công việc.
- Tự động hóa quy trình làm việc dựa trên phân khúc: Sử dụng ClickUp Automations để loại bỏ các bước chuyển giao thủ công với tính năng tự động hóa "nếu điều này xảy ra, thì làm điều kia". Ví dụ: tạo quy tắc: "Khi một công việc có thẻ 'New Segment Campaign' được tạo, tự động áp dụng mẫu bản tóm tắt chiến dịch, giao cho người phụ trách sáng tạo và cài đặt ngày đáo hạn là ba ngày kể từ bây giờ." Brain cũng có thể giúp bạn tạo tự động hóa dựa trên AI bằng các lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên.
Và đó chưa phải là tất cả. Với các bảng điều khiển ClickUp được hỗ trợ bởi AI, các nhóm có thể theo dõi hiệu suất chiến dịch ngay tại nơi công việc diễn ra.
Đây chính là sức mạnh của một không gian làm việc tích hợp. Bạn không chỉ phân tích dữ liệu; bạn đang biến nó thành công việc, ngay lập tức.
Để có thêm các mẹo hữu ích về cách sử dụng AI trong marketing, hãy xem video này 👇
Bắt đầu xây dựng các nhóm khách hàng thông minh hơn ngay hôm nay
Phân đoạn khách hàng bằng AI là một sự chuyển đổi cơ bản từ việc tạo ra các nhóm nhân khẩu học tĩnh sang xây dựng các đối tượng động, dựa trên hành vi, phát triển cùng với khách hàng của bạn. Công nghệ này ngày càng trở nên dễ tiếp cận hơn mỗi ngày. Yếu tố thực sự tạo nên sự khác biệt là tốc độ bạn có thể kết nối các thông tin AI đó với quy trình thực thi của mình.
Những nhóm thành công không chỉ là những nhóm có dữ liệu tốt nhất; họ là những nhóm có thể hành động dựa trên dữ liệu đó nhanh nhất. Các thương hiệu đang dẫn đầu là những thương hiệu coi phân khúc khách hàng là một khả năng liên tục, được hỗ trợ bởi AI, được tích hợp vào công việc hàng ngày của họ – chứ không phải là một dự án phân tích một lần rồi bị lãng quên.
Sẵn sàng đưa các thông tin phân tích dựa trên AI trực tiếp vào quy trình tiếp thị của bạn? Tìm hiểu cách ClickUp Brain có thể giúp nhóm của bạn chuyển từ thông tin phân khúc sang các chiến dịch được triển khai nhanh hơn. Bắt đầu miễn phí với ClickUp.
Câu hỏi thường gặp (FAQ)
AI phân tích các tập dữ liệu lớn hơn nhiều, phát hiện các mẫu không rõ ràng mà con người có thể bỏ qua, và cập nhật các phân khúc theo thời gian thực khi hành vi thay đổi — trong khi các phương pháp thủ công dựa vào các quy tắc tĩnh và phân tích kỳ, nhanh chóng trở nên lỗi thời.
Đúng vậy — các công cụ phân đoạn AI hiện đại được thiết kế dành cho nhà tiếp thị, không phải nhà khoa học dữ liệu, với giao diện trực quan giúp hiển thị các phân đoạn có thể hành động mà không yêu cầu mã hoặc chuyên môn thống kê.
Loại bỏ khoảng trống trong quá trình chuyển giao và duy trì tiến độ cơ hội bằng cách kết nối trực tiếp các thông tin phân khúc với các công việc, tài liệu và quy trình làm việc thông qua AI tích hợp trong nền tảng không gian làm việc như ClickUp — thay vì chuyển giao thủ công các thông tin từ các công cụ độc lập.