Với lượng dữ liệu khổng lồ mà nhiều doanh nghiệp thu thập tại nhiều nguồn khác nhau như: phản hồi của khách hàng, các phương tiện truyền thông xã hội hay phân tích trang web,…Việc phân tích dữ liệu giúp các doanh nghiệp nắm bắt được rõ hơn hành vi, sở thích và nhu cầu của khách hàng. Từ đó, có thể đem lại trải nghiệm nhất quán, gia tăng ưu thế cho doanh nghiệp. Cùng tìm hiểu 3 vai trò quan trọng của dữ liệu khách hàng trong việc nâng cao trải nghiệm bán lẻ qua bài viết dưới đây.
Trải nghiệm khách hàng là gì?
Trải nghiệm khách hàng là nhận thức của khách hàng về cách doanh nghiệp đối xử với họ. Những nhận thức này tác động lên hành vi của khách hàng, đồng thời xây dựng ký ức và cảm xúc để thúc đẩy lòng trung thành của họ.
Các thống kê về trải nghiệm khách hàng mới nhất
Trải nghiệm khách hàng giờ đây đã trở thành ưu tiên số 1 của nhiều doanh nghiệp, đặc biệt là doanh nghiệp bán lẻ. 86% người mua hàng sẵn sàng chi tiêu nhiều hơn để có được một trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Theo một nghiên cứu từ PWC, càng những sản phẩm đắt tiền, khách hàng lại càng chi trả nhiều hơn để có được trải nghiệm tuyệt vời từ đó.
Trải nghiệm khách hàng còn tác động đến các hoạt động mua hàng truyền thống. 49% người mua hàng đã mua hàng ngay lập tức khi nhận được trải nghiệm được cá nhân hoá. Tuy nhiên, điều khiến trải nghiệm khách hàng trở nên quan trọng là 81% doanh nghiệp đã coi đây là một yếu tố tạo nên sự khác biệt trong cạnh tranh.
Trong một báo cáo bán lẻ, PWC đã nhận thấy rằng số lượng công ty đầu tư vào trải nghiệm đa kênh đã tăng từ 20% lên đến 80% trong 10 năm (2010-2020) và tiếp tục tăng trong các năm tiếp theo.
Để khách hàng trung thành với doanh nghiệp, doanh nghiệp cần hiểu họ và đầu tư vào mối quan hệ lâu dài với khách hàng. Bởi vì, khi các công ty đã hiểu khách hàng của mình là ai thì có thể dễ dàng đem tới trải nghiệm được cá nhân hóa trong toàn bộ hành trình của họ. Dữ liệu và phân tích dữ liệu chính là những yếu tố quan trọng để doanh nghiệp thấu hiểu khách hàng, xây dựng hành trình cá nhân hoá trong thời đại mới.
Vai trò của dữ liệu và phân tích dữ liệu trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng ngành bán lẻ
Xác định các mô hình và xu hướng
Bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu, các công ty có thể xác định các mô hình và xu hướng trong hành vi của khách hàng, hoặc có thể sử dụng để cải thiện các trải nghiệm của khách hàng. Chẳng hạn, nếu một công ty nhận thấy rằng nhiều khách hàng đang rời khỏi trang web của mình ở một giai đoạn cụ thể trong hành trình mua hàng, thì công ty đó có thể sử dụng phân tích để xác định lý do của việc này và thực hiện các bước cần thiết để khắc phục vấn đề.
Sau đây là bốn lĩnh vực mà phân tích dữ liệu được sử dụng để xác định các xu hướng và mô hình:
- Phản hồi của khách hàng:
Các công ty có thể thu thập phản hồi từ khách hàng thông qua khảo sát, đánh giá và thông tin mạng xã hội. Bằng cách phân tích phản hồi này, người quản lý có thể xác định các vấn đề phổ biến mà khách hàng gặp phải. Thông tin này có thể giúp các công ty xác định các lĩnh vực cần cải thiện trong sản phẩm hoặc dịch vụ của họ.
- Mức độ tương tác của khách hàng:
Các công ty có thể theo dõi mức độ tương tác của khách hàng trên trang web, phương tiện truyền thông xã hội hoặc ứng dụng dành cho thiết bị di động của doanh nghiệp. Phân tích các dữ liệu này để xác định kênh nào hiệu quả nhất trong việc thu hút khách hàng và kênh nào cần cải thiện. Điều này có thể giúp các công ty tập trung nguồn lực của họ vào các kênh hiệu quả nhất và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.
- Hành vi mua hàng của khách hàng:
Phân tích dữ liệu về hành vi khách hàng để xác định sản phẩm hoặc dịch vụ nào phổ biến nhất, sản phẩm hoặc dịch vụ nào cần cải thiện và khách hàng nào có nhiều khả năng mua hàng nhất. Thông tin này giúp các công ty cải thiện các sản phẩm hoặc dịch vụ của họ và điều chỉnh các chiến lược tiếp thị của họ cho các phân khúc khách hàng cụ thể.
- Tương tác khách hàng:
Các công ty có thể phân tích các tương tác của khách hàng với các đại diện dịch vụ khách hàng để xác định các vấn đề chung và các lĩnh vực cần cải thiện. Phân tích dữ liệu có thể giúp xác định các vấn đề phổ biến mà khách hàng gặp phải và cung cấp thông tin chi tiết về cách cải thiện trải nghiệm dịch vụ khách hàng.
Cải thiện việc quản lý trải nghiệm khách hàng thông qua phân tích dữ liệu liên quan đến việc sử dụng những thông tin chi tiết này để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nó được tích hợp trong mọi giải pháp của trung tâm liên lạc đa kênh của doanh nghiệp.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
Phân tích dữ liệu cũng giúp các công ty ngành bán lẻ có thể cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng. Bằng cách xác định sở thích cá nhân, doanh nghiệp bán lẻ sẽ điều chỉnh sản phẩm và dịch vụ của họ phù hợp với tệp khách hàng mục tiêu mà doanh nghiệp đó hướng tới.
Chẳng hạn, một công ty bán lẻ phân tích lịch sử mua hàng và hành vi duyệt web để đề xuất các sản phẩm, dịch vụ có nhiều khả năng thu hút một khách hàng cụ thể nhất. Phân tích dữ liệu giúp cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng theo nhiều cách như:
- Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng:
Các công ty có thể thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau như lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web, hoạt động truyền thông xã hội và thông tin nhân khẩu học. Sau đó, phân tích dữ liệu có thể phân tích dữ liệu này để xác định các mô hình mẫu, sở thích và hành vi dành riêng cho từng khách hàng.
- Tạo phân khúc khách hàng:
Dựa trên phân tích dữ liệu, các công ty có thể tạo phân khúc khách hàng có chung sở thích, hành vi và đặc điểm. Điều này cho phép các công ty điều chỉnh thông điệp tiếp thị, dịch vụ sản phẩm và trải nghiệm của khách hàng để đáp ứng nhu cầu cụ thể của từng phân khúc.
- Cá nhân hóa đề xuất sản phẩm:
Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, các công ty có thể cá nhân hóa đề xuất sản phẩm cho từng khách hàng. Điều này dựa trên lịch sử mua hàng trước đó, hành vi duyệt web và sở thích của họ. Điều này có thể giúp các công ty tăng doanh thu và sự hài lòng của khách hàng bằng cách cung cấp các đề xuất sản phẩm được cá nhân hóa có liên quan đến từng khách hàng.
- Điều chỉnh thông điệp tiếp thị:
Với phân tích, người quản lý có thể điều chỉnh thông điệp tiếp thị của họ cho các phân khúc khách hàng cụ thể. Điều này cho phép tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu có nhiều khả năng tiếp cận cao với khách hàng hơn, dẫn đến tỷ lệ tương tác và chuyển đổi cao hơn.
- Cung cấp dịch vụ khách hàng được cá nhân hóa:
Phân tích dữ liệu có thể giúp các công ty cá nhân hóa dịch vụ khách hàng của họ bằng cách phân tích các tương tác và phản hồi của khách hàng. Điều này có thể giúp các công ty cung cấp hỗ trợ cá nhân đáp ứng nhu cầu riêng của từng khách hàng.
Sau khi xác định xu hướng và cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng, bước cuối cùng xoay quanh việc đo lường hiệu quả của những sáng kiến này.
Đo lường hiệu quả của các hoạt động nâng cao trải nghiệm khách hàng
Bằng cách phân tích phản hồi của khách hàng và phản hồi khảo sát, các công ty có thể xác định những lĩnh vực họ đang làm tốt và những lĩnh vực cần cải thiện. Thông tin này sau đó có thể được sử dụng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn để nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Phân tích dữ liệu giúp các nhà quản lý đo lường mức độ hiệu quả của các sáng kiến trải nghiệm khách hàng, vì nó cho phép:
- Theo dõi hành vi của khách hàng:
Các công ty có thể sử dụng phân tích dữ liệu để theo dõi hành vi của khách hàng trên trang web, mạng xã hội và các kênh khác của họ. Bằng cách phân tích dữ liệu này, người quản lý có thể xác định chiến lược sáng tạo nào hiệu quả nhất trong việc thu hút khách hàng và thúc đẩy chuyển đổi.
- Theo dõi phản hồi của khách hàng:
Các công ty có thể thu thập phản hồi của khách hàng thông qua khảo sát, đánh giá và phương tiện truyền thông xã hội. Phân tích dữ liệu có thể phân tích phản hồi này để xác định các xu hướng và mô hình về sự hài lòng của khách hàng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
- Đo lường lòng trung thành của khách hàng:
Các công ty có thể sử dụng phân tích dữ liệu để đo lường lòng trung thành của khách hàng bằng cách phân tích các chỉ số như mua hàng lặp lại, giá trị trọn đời của khách hàng và điểm số quảng cáo ròng (NPS). Thông tin này có thể giúp các công ty đánh giá hiệu quả của các sáng kiến trải nghiệm khách hàng của họ và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.
- Phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ:
Phân tích dữ liệu có thể giúp xác định lý do khiến khách hàng rời bỏ và theo dõi tỷ lệ rời bỏ của khách hàng theo thời gian. Thông tin này hỗ trợ xác định các lĩnh vực mà người quản lý cần cải thiện trải nghiệm của khách hàng để giữ chân khách hàng.
- So sánh Chỉ số Hiệu suất:
Các công ty có thể sử dụng phân tích dữ liệu để so sánh các chỉ số hiệu suất như điểm hài lòng của khách hàng, tỷ lệ giữ chân khách hàng và tăng trưởng doanh thu trước và sau khi triển khai các chiến lược trải nghiệm khách hàng. Điều này giúp các công ty đánh giá tác động của các chiến lược của họ đối với hiệu quả kinh doanh.
Có thể thấy, dữ liệu và phân tích dữ liệu đóng một vai trò vô cùng quan trọng trọng việc quản lý và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Ngày nay, các công ty có thể hiểu rõ các nhu cầu của khách hàng thông qua hệ thống thông tin dữ liệu hợp nhất của mình. Đặc biệt, đối với các doanh nghiệp bán lẻ, việc có một hệ thống dữ liệu và phân tích dữ liệu là vô cùng quan trọng. Đây chính là yếu tố để các doanh nghiệp bán lẻ có thể nâng cao hiệu quả hoạt động và gia tăng lợi thế cạnh tranh của mình
