Bạn có thường xuyên đóng một Site sau khi có trải nghiệm tiêu cực không? Và, trải nghiệm tích cực ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của bạn có thường xuyên không? Đó là tất cả những gì về trải nghiệm khách hàng (CX).
Trải nghiệm khách hàng hoàn hảo không chỉ là mua hàng một lần. Nó có thể giúp bạn tăng tỷ lệ chuyển đổi bắt đầu điện tửvà biến khách hàng thành những người ủng hộ thương hiệu trung thành bằng cách khuyến khích họ thu hút nhiều khách hàng hơn thông qua truyền miệng. Không có gì ngạc nhiên khi nó vẫn còn một trong những ưu tiên hàng đầu cho các doanh nghiệp hiện nay.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách sử dụng dữ liệu lớn để biến chiến lược trải nghiệm khách hàng thành một hoạt động kinh doanh có thể đo lường được.
Dữ liệu lớn là gì và nó khác với dữ liệu thông thường như thế nào?
Dữ liệu lớn đề cập đến khối lượng thông tin khổng lồ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau và được phân tích bằng các công nghệ tiên tiến. Nó lớn đến mức các hệ thống cũ không thể xử lý, xử lý và trình bày tất cả dữ liệu này cùng một lúc.
Dữ liệu truyền thống đòi hỏi các chi tiết có cấu trúc với một lược đồ được xác định rõ. Việc quản lý, theo dõi và xử lý dữ liệu này dễ dàng hơn và bạn có thể thực hiện thủ công hoặc bằng các công cụ cơ bản.
Dữ liệu lớn hợp nhất thông tin phi cấu trúc, bán cấu trúc và có cấu trúc. Và, nó phải có những đặc điểm cụ thể, còn được gọi là “5 V”.
Năm chữ V của dữ liệu lớn
- vận tốc. Tốc độ có nghĩa là thông tin sẽ đến nhanh chóng để bạn kiểm tra nhanh chóng. Nếu bạn có nhiều dữ liệu đến từ các nguồn và hệ thống khác nhau, bạn cần có khả năng xem thông tin đó một cách nhanh chóng và quyết định phải làm gì với nó. Nếu bạn có thể nhận, ghi lại và phản ứng với thông tin chi tiết trong thời gian thực, thì giá trị dữ liệu của bạn sẽ tăng lên.
- Âm lượng. Chữ “V” này xoay quanh kích thước dữ liệu. Hãy tưởng tượng bạn có một chiếc hộp để đựng bút chì. Hộp này chỉ có thể chứa một lượng vật phẩm nhất định. Vì vậy, nếu bạn muốn thêm nhiều bút chì hơn, bạn sẽ cần một hộp đựng lớn hơn. Đó là những gì khối lượng là về. Khi chúng ta nói về dữ liệu lớn, chúng ta muốn nói đến lượng dữ liệu khổng lồ—nhiều đến mức việc khai thác dữ liệu sẽ không thể thực hiện được nếu không có các công cụ đặc biệt. Giống như bạn cần một chiếc hộp lớn hơn để chứa nhiều bút chì hơn, các công ty có thể cần máy tính hoặc hệ thống lưu trữ mạnh hơn nếu họ có nhiều dữ liệu.
- Giá trị. Giá trị là tính hữu ích của dữ liệu bạn thu thập. Bạn không chỉ nên thu thập thông tin mà còn đảm bảo đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên thông tin đó. Ví dụ: bạn có thể thu thập thông tin chi tiết về khách hàng như tuổi, vị trí và lịch sử mua hàng để giúp bạn xác định hàng hóa và dịch vụ phổ biến nhất cho các nhóm tuổi và khu vực địa lý khác nhau. Sau đó, bạn có thể cung cấp các sản phẩm có liên quan cho các phân khúc đối tượng cụ thể để tăng doanh số bán hàng.
- Đa dạng. Dữ liệu nên bắt nguồn từ nhiều nguồn và ở các định dạng khác nhau. Nó có thể có cấu trúc, lấy một biểu diễn số, sắp xếp hợp lý. Hoặc, nó có thể được không có cấu trúc – ở dạng tệp âm thanh, video và hình ảnh – khó diễn giải hơn. Nó cũng có thể xuất hiện thành từng đợt lớn thay vì một luồng ổn định vào các thời điểm khác nhau. Chẳng hạn, bạn có thể có hàng chục đơn đặt hàng mỗi ngày và sau đó thu thập thêm thông tin về khách hàng, so với thời gian chậm hơn.
- tính xác thực. Độ chính xác liên quan đến mức độ bạn có thể tin tưởng vào dữ liệu có sẵn. Dữ liệu không chính xác có thể dẫn đến các quyết định sai lầm. Ví dụ: giả sử bạn muốn tung ra một sản phẩm mới và xem dữ liệu bán hàng từ các sản phẩm tương tự trong quá khứ. Nếu những thống kê đó không chính xác, bạn sẽ đưa ra lựa chọn sai lầm và cuối cùng sẽ mất tiền. Đó là lý do tại sao dữ liệu lớn phải đáng tin cậy và cung cấp những hiểu biết có giá trị.
5 cách dữ liệu lớn đóng góp vào trải nghiệm khách hàng tốt hơn
1. Cung cấp phân tích dữ liệu khách hàng sâu sắc về hành vi của người tiêu dùng
Cách đầu tiên để sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện trải nghiệm khách hàng là để diễn giải hành vi của người mua sắm. Bằng cách quan sát các mẫu hành vi hoặc phân tích cảm tính, bạn có thể tìm ra lý do tại sao người mua hành động theo một cách nhất định mà không cần hỏi họ một cách rõ ràng.
Thông tin về hoạt động của khách hàng và phân tích dữ liệu theo thời gian thực sẽ cho phép bạn:
- Cá nhân hóa các tương tác;
- Tối ưu hóa Site của bạn và
- Nâng cao hiệu suất dịch vụ khách hàng.
Nếu bạn tìm ra lý do khiến tỷ lệ thoát cao hoặc các vấn đề khác về trải nghiệm của khách hàng, bạn có thể giải quyết vấn đề và cho người khác thấy mong muốn cải thiện của bạn.
2. Thu hút đúng đối tượng bằng cách nhắm mục tiêu chính xác
Một trong những điều quan trọng để chuyển đổi khách hàng là tiếp cận đúng đối tượng mục tiêu. Nếu bạn giao tiếp với tất cả mọi người, bạn có nguy cơ lãng phí công sức của mình cho những người có thể không quan tâm đến lời đề nghị của bạn. Để tránh điều này, bạn cần phân khúc khách hàng.
Khi được tích hợp vào một nền tảng dữ liệu khách hàng, dữ liệu lớn có thể làm phong phú hồ sơ khách hàng thống nhất để xác định người mua lý tưởng của bạn. Mọi người có chuyển đổi và nhấp vào quảng cáo của bạn không? Bạn có thể xem số liệu thống kê về mức độ tương tác của khách hàng để biết liệu bạn đã tiếp cận đúng người hay chưa. Bạn càng có nhiều dữ liệu, bạn càng có thể tạo hồ sơ khách hàng chi tiết hơn. Sau đó, bạn có thể thu hút đúng đối tượng bằng các đặc điểm có thể so sánh được.
3. Tạo ra những trải nghiệm được thiết kế riêng
Cá nhân hóa là một trong những cách triển khai dữ liệu lớn phổ biến nhất. Nếu bạn biết rõ về khách hàng tiềm năng của mình, bạn có thể hiển thị các ưu đãi có liên quan và tăng cơ hội chuyển đổi.
Mỗi tương tác của khách hàng là một nguồn dữ liệu. Người bán hàng Online có thể phân tích mô hình mua hàng của người tiêu dùng để cung cấp thông tin theo ngữ cảnh. đề xuất sản phẩm tốt nhất tiếp theo hoặc khuyến nghị. Hoặc, các ứng dụng chăm sóc sức khỏe có thể theo dõi các hoạt động như thói quen tập thể dục để đưa ra lời khuyên về động lực và sức khỏe. Tất cả điều này dẫn đến việc xây dựng các mối quan hệ lâu dài.
Netflix là một ví dụ khác. Dữ liệu lớn chịu trách nhiệm chính cho sự thành công của điểm đến phát Online lớn nhất. Nó thu thập thông tin như:
- Thời lượng phiên xem của người đăng ký;
- Cho dù họ đã hoàn thành chương trình một cách nhanh chóng hay chưa;
- Nếu họ tạm dừng chương trình;
- Cho dù sau đó họ tiếp tục xem nó.
Netflix dự định sử dụng trí tuệ nhân tạo và Machine Learning để tạo các đoạn giới thiệu tùy chỉnh dựa trên sở thích và không thích của người dùng. Ví dụ: nếu một người dùng nhất định thích phim lãng mạn, họ có nhiều khả năng sẽ xem một bộ phim phi lãng mạn hơn nếu đoạn giới thiệu chứa các phần lãng mạn.
4. Hợp lý hóa quy trình
Các thương hiệu nên cố gắng hết sức để đơn giản hóa các thủ tục bất cứ khi nào có thể. Giả sử bạn thường định tuyến lại những người gọi cho dịch vụ khách hàng. Bạn có thể giảm thời gian giải quyết nếu bạn kết hợp chúng tốt hơn với chuyên gia thích hợp. Hoặc, bạn có thể cung cấp cho họ các lựa chọn thay thế gọi lại để tránh thời gian giữ lâu.
Ví dụ, hủy bỏ và chậm trễ có thể là một gánh nặng lớn cho các hãng hàng không. Các công ty cần một giải pháp để tránh sự gián đoạn bất ngờ và chi phí bảo trì hoặc bồi thường cho hành khách. Đó là lúc dữ liệu lớn xuất hiện. Các hệ thống có thể truy cập dữ liệu hiện tại và quá khứ để xác định các vấn đề chỉ ra các trục trặc tiềm ẩn, vì vậy nhân viên có thể chủ động loại bỏ chúng. Đó là những gì Delta Airlines đã làm bằng cách hợp tác với Airbus.
5. Dự đoán các xu hướng và hành vi trong tương lai
Một ưu điểm khác của dữ liệu lớn là khả năng theo dõi các mẫu hành vi của khách hàng theo thời gian. Nếu bạn biết cách hành xử của khách hàng trong những tình huống cụ thể, bạn có thể dự báo nhu cầu về sản phẩm hoặc dịch vụ. Nhờ đó, bạn có thể ngăn chặn tình trạng hết hàng và chuẩn bị Site của mình cho lượng khách truy cập tiềm năng.
Đây là những gì bạn có thể đạt được với phân tích dự đoán:
- Quảng cáo tốt hơn
- Tăng cường tương tác trên mạng xã hội
- Đưa ra các sản phẩm mới dựa trên nhu cầu của khách hàng
- tối ưu hóa hàng tồn kho
Cải thiện trải nghiệm khách hàng với dữ liệu lớn
Lượng dữ liệu có sẵn cho các thương hiệu ngày nay là rất ấn tượng. Với các công nghệ như nền tảng dữ liệu khách hàng, bạn có thể thu thập dữ liệu trên các điểm tiếp xúc, bao gồm lịch sử mua hàng, mạng xã hội và trung tâm liên hệ. Dù Case study của bạn là gì, bạn có thể hưởng lợi từ việc thu thập và sử dụng dữ liệu chính xác hơn.
Bạn sẽ làm gì với nó?
Tìm hiểu thêm về cách sử dụng dữ liệu để cải thiện trải nghiệm của khách hàng:
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)