Từ cuộc trò chuyện với người quản lý cửa hàng đến theo dõi kỹ thuật số thời gian thực, dữ liệu về khách hàng sẽ hướng dẫn doanh nghiệp của bạn. Khi việc thu thập dữ liệu ngày càng phổ biến, việc hợp nhất và phân tích nó trở nên khó khăn hơn rất nhiều. Học cách xây dựng một chế độ xem khách hàng duy nhất có thể giúp thu gọn tất cả dữ liệu khác biệt đó.
Cũng giống như dữ liệu ở mọi nơi, mọi lúc, khách hàng cũng vậy và họ có thể tương tác với doanh nghiệp của bạn thông qua nhiều kênh. Mọi người muốn có cảm giác như các công ty trung thành với họ, chứ không chỉ là ngược lại. Một cách để giữ chân khách hàng của bạn là thể hiện rằng bạn thực sự biết sở thích, thói quen và nhu cầu cụ thể của họ cho dù họ đang liên hệ với bạn bằng @ Love2Hike99 hay [email protected].
Một chế độ xem khách hàng đơn lẻ (SCV)còn được gọi là hồ sơ khách hàng hợp nhất hoặc hồ sơ vàng, giúp doanh nghiệp tạo ra lợi nhuận trải nghiệm của khách hàngtạo thông tin chi tiết chính xác và có thể hành động, đồng thời cung cấp các dịch vụ đáng tin cậy, phù hợp cho dù khách hàng tương tác với thương hiệu như thế nào.
Đây là cách xây dựng một chế độ xem khách hàng duy nhất cho doanh nghiệp của bạn.
Một khách hàng, một sự thật
Một chế độ xem khách hàng duy nhất kết hợp tất cả dữ liệu khách hàng có liên quan từ tất cả các nguồn có thể truy cập thành một hồ sơ khách hàng thống nhất. Chế độ xem khách hàng đơn lẻ có thể chứa thông tin nhân khẩu học và thông tin liên hệ, lịch sử mua hàng và chương trình khách hàng thân thiết, tương tác kỹ thuật số và thông tin liên lạc trước đó.
Thông tin khách hàng được hợp nhất thành một hồ sơ thống nhất để tránh trùng lặp và không chính xác, hiệu quả hơn nhiều so với việc nhập dữ liệu hoặc lưu trữ hồ sơ của con người có thể đạt được. Một Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) thu thập và lưu trữ dữ liệu và cho phép xem chi tiết một chế độ xem khách hàng.
Các chế độ xem khách hàng đơn lẻ tốt nhất rất đơn giản, có thể tùy chỉnh, dễ đọc và được cập nhật gần như theo thời gian thực. Chúng có thể được sử dụng để theo dõi hiệu quả tiếp thị, bán hàng, mức độ tương tác của khách hàng và hơn thế nữa.
Win-Win: Lợi ích của Chế độ xem một khách hàng
Các chế độ xem khách hàng đơn lẻ cung cấp hồ sơ toàn diện về từng khách hàng. Chúng là ảnh chụp nhanh chính xác, cập nhật sử dụng dữ liệu từ tất cả các nguồn. Các lợi ích của chế độ xem khách hàng đơn lẻ bao gồm: phân tích chính xác hơn, giảm tiếp thị dư thừa hoặc không liên quan và chế độ xem hành vi của khách hàng theo thời gian thực.
Ví dụ: đây là cách một lượt xem của khách hàng về khách hàng thường xuyên của nhà hàng mang lại lợi ích cho doanh nghiệp và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
- Dịch vụ khách hàng: Nhân viên lưu trữ biết nơi thường xuyên thích ngồi, điều này làm tăng sự hài lòng của khách hàng và tiết kiệm thời gian.
- Tiếp thị và bán hàng: Nhân viên phục vụ biết những gì những người bình thường thích ăn và có thể bán thêm từ “bình thường” thành đặc biệt dễ dàng hơn. Ngoài ra, nhà hàng có thể đưa ra các chương trình khuyến mãi phù hợp với sở thích của khách hàng cụ thể đó.
- Tài chính: Kiến thức chung về các giao dịch mua trong quá khứ dẫn đến dự đoán chính xác hơn về các giao dịch mua trong tương lai.
- Lòng trung thành: Sở thích của khách hàng thường xuyên có thể được chia sẻ với tất cả nhân viên để trải nghiệm của khách hàng luôn phù hợp và tích cực. Bởi vì những người thường xuyên cảm thấy được đánh giá cao và hiểu rõ cá nhân, họ sẽ trung thành hơn và có nhiều khả năng thu hút khách hàng mới hơn.
- Giảm chi phí: Nhà hàng sẽ không lãng phí nguồn lực vào việc tiếp thị không liên quan hoặc gây khó chịu cho khách hàng.
Nếu thông tin chi tiết về nhà hàng thường xuyên có thể được chia sẻ với tất cả các nhà hàng trong chuỗi, khách hàng có thể đến bất kỳ địa điểm nào và vẫn nhận được cùng một dịch vụ được cá nhân hóa. Lượt xem khách hàng đơn lẻ tiến thêm một bước và giúp doanh nghiệp biết khách hàng của họ bất kể khách hàng tương tác như thế nào và cách họ xác định danh tính.
Bởi vì các lượt xem khách hàng đơn lẻ tạo ra một bản ghi mạnh mẽ và đáng tin cậy về hành vi của khách hàng, chúng cũng hữu ích về tổng thể, ngoài việc hiểu một khách hàng đơn lẻ. Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích xu hướng và đưa ra dự đoán với độ chính xác cao hơn dựa trên thông tin trong SCV.
Cách tạo chế độ xem khách hàng đơn lẻ
Bước 1: Xác định nguồn dữ liệu
Xác định nguồn dữ liệu có thể là khía cạnh khó khăn nhất của việc hợp nhất thành SCV. Sự chuyên môn hóa của phòng ban, nhiều nền tảng SaaS và các nguồn dữ liệu phân tán rộng rãi chỉ là một số rào cản. Ngay cả khi doanh nghiệp của bạn đang sử dụng cùng một phần mềm doanh nghiệp, không phải tất cả mọi người đều lấy cùng một dữ liệu. Khách hàng cũng có thể có nhiều hồ sơ với thông tin trái ngược nhau.
Don Peppers, tác giả và nhà chiến lược kinh doanh, giải thích rằng dữ liệu khách hàng cần được coi như đơn vị tiền tệ mà doanh nghiệp của bạn kinh doanh. Peppers cảnh báo rằng:
“Khi nền tảng tiếp thị kỹ thuật số hoạt động dựa trên một định nghĩa về dữ liệu khách hàng, trong khi nền tảng dịch vụ khách hàng sử dụng một loại tiền tệ khác và công cụ tự động hóa lực lượng bán hàng dựa vào một loại tiền tệ khác, thì kết quả sẽ không phải là hiệu quả mà là sự nhầm lẫn, thất vọng, và (thường là) các vấn đề về bảo mật. ”
Thực tiễn tốt nhất là sử dụng CDP của bạn để hợp nhất các nguồn dữ liệu khách hàng thành một nguồn trung thực duy nhất cho tiếp thị và hơn thế nữa.
Bước 2: Nhập và làm sạch dữ liệu
Khi tất cả các nguồn dữ liệu đã được xác định, bước tiếp theo là thu thập và làm sạch. Nhập dữ liệu kênh thông tin khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như hồ sơ bán hàng, chương trình khách hàng thân thiết và CRM. Việc thu thập dữ liệu cũng nên bao gồm mua hàng tại cửa hàng cùng với hoạt động kỹ thuật số.
Làm sạch dữ liệu đảm bảo dữ liệu của bạn đáng tin cậy, nhất quán và chính xác. Nó được xử lý tốt nhất bởi các CDP có thể cập nhật, xóa và giải quyết lỗi trong thời gian thực cho dù dữ liệu đến từ đâu. Làm sạch dữ liệu xóa thông tin bị thiếu, không liên quan và không chính xác để hồ sơ khách hàng có thể được hợp nhất đúng cách.
Bước 3: Hợp nhất hồ sơ khách hàng
Có thể khó khăn khi xem xét cách hợp nhất và hợp nhất hồ sơ khách hàng. Ngay cả sau khi dữ liệu được làm sạch, các khách hàng đơn lẻ thường vẫn có nhiều danh tính.
Gã khổng lồ đồ uống toàn cầu Anheuser-Busch InBev (AB InBev) đã tích hợp hơn 1.000 nguồn dữ liệu và nền tảng khác nhau vào hồ sơ khách hàng thống nhất. Là kết quả của việc hợp nhất dữ liệu được lưu trữ, AB InBev đã tạo ra 70,1 triệu bản ghi dữ liệu khách hàng duy nhất, tăng tốc Chuyển đổi sốvà có thể trao quyền cho các nhà tiếp thị của mình bằng một giao diện duy nhất, dễ sử dụng cho mọi thứ từ phân tích đến điều phối hành trình khách hàng.
Bước 4: Áp dụng Analytics để tạo Insight
Các lượt xem khách hàng đơn lẻ có thể được phân tích ở nhiều cấp độ để xác định xu hướng ngành, thành công tiếp thị và mức độ tương tác của khách hàng. Các công cụ như khảo sát mức độ hài lòng của khách hàng hoặc dữ liệu chương trình khách hàng thân thiết có thể được phân tích để xác định nguồn lực bán hàng và tiếp thị của bạn đang hoạt động ở đâu và chúng không hoạt động ở đâu. Bởi vì SCV có quy mô toàn công ty, mỗi bộ phận của doanh nghiệp có thể chạy phân tích về những gì quan trọng đối với họ và kết quả là những hiểu biết sâu sắc có thể được chia sẻ.
Vì các lượt xem khách hàng đơn lẻ được hợp nhất và cập nhật nên kết quả phân tích chính xác và có giá trị hơn.
Bước 5: Hành động trên Insights
Bây giờ bạn đã có một phiên bản của sự thật, doanh nghiệp của bạn có thể thực sự sử dụng dữ liệu như một loại tiền tệ. Thông tin chi tiết từ việc phân tích dữ liệu khách hàng sạch có thể được sử dụng để trau dồi các nỗ lực tiếp thị và bán hàng của bạn, đồng thời tạo ra những khách hàng trung thành. Chế độ xem khách hàng đơn lẻ sạch sẽ và cập nhật có thể giúp loại trừ khách hàng hiện tại khỏi các sáng kiến đầu phễu tốn kém mà không liên quan đến họ. Thông tin chi tiết về mức độ tương tác và phản hồi của khách hàng có thể được sử dụng để định hướng cho việc tiếp thị và phát triển sản phẩm trong tương lai.
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)
