Tối ưu hoá chiến lược dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng (CX) như thế nào?
![Tối ưu hoá chiến lược dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng (CX) như thế nào?](/sites/default/files/2024-06/cover_tim_insight_tu_du_lieu_de_toi_uu_trai_nghiem_khach_hang_cx_nhu_the_nao.jpg)
Vậy, làm sao để bớt loay hoay với data và bắt đầu tối ưu trải nghiệm khách hàng dựa trên insight đắt giá? Bài viết này sẽ cung cấp câu trả lời.
Nếu đã từng quản lý về marketing hoặc trải nghiệm khách hàng (CX), chắc hẳn ta không còn xa lạ gì với những câu chuyện xoay quanh dữ liệu thu thập được. Đâu là thứ cả team muốn và cần để phân tích, đây đã không còn là điều cần nhiều bàn cãi.
Nhưng, quy trình để có dữ liệu chất lượng thì lại là một câu chuyện khác, nhất là khi có quá nhiều nguồn để thể thu thập như hiện tại.
Đôi khi là công cụ chưa hợp lý, lúc khác lại là sự hạn chế thời gian, hoặc là cả hai vấn đề trên. Nhiều nhà lãnh đạo đứng trước bài toán khó khi muốn ra quyết định dựa trên dữ liệu, nhưng những con số thu được lại quá mơ hồ để thực sự đem đến insight.
Theo báo cáo của Designit, 62% nhà quản lý nói rằng góc nhìn 360 độ về khách hàng dựa trên dữ liệu là rất cần thiết, và sẽ cần tích hợp các công nghệ mới như AI hoặc machine learning.
Vậy, làm sao để bớt loay hoay với data và bắt đầu tối ưu trải nghiệm khách hàng dựa trên insight đắt giá? Bài viết này sẽ cung cấp câu trả lời.
Cách tối ưu hóa chiến lược dữ liệu
Giữa một biển dữ liệu đa nguồn, một cách tiếp cận chiến lược là bước đầu để các nhà lãnh đạo đưa ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu, hay rộng hơn là áp dụng cho toàn bộ các nhà quản lý trong tổ chức. Khi các decision maker đã được chọn, chiến lược thu thập số liệu nên đặt trọng tâm là hành vi khách hàng. Cuối cùng, hệ thống sẽ cần được tinh chỉnh để phù hợp các công nghệ, kênh, và ứng dụng cần thiết.
Mặc dù đòi hỏi sự đầu tư nghiêm túc, nhưng việc thành công với chiến lược dữ liệu CX hiệu quả là hoàn toàn có thể. Có nhiều cách để thu thập phản hồi của khách hàng và tìm hiểu cảm xúc của họ qua các bước, sao cho phù hợp với nhu cầu lẫn mục tiêu kinh doanh. Hệ thống dữ liệu CXM (quản lý trải nghiệm khách hàng) thành công có thể kết hợp các yếu tố sau:
- Nền tảng giám sát kỹ thuật số (DEM) để hỗ trợ các số liệu, phân tích, cá nhân hóa, và thử nghiệm
- Chiến lược tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO)
- Nền tảng trải nghiệm kỹ thuật số (DXP - Digital Experience Platform) và hệ thống quản lý nội dung (CMS - Content Management System) để xây dựng trải nghiệm tùy chỉnh và cá nhân hóa trên các kênh
- Ứng dụng lập bản đồ hành trình khách hàng có thể dễ dàng cập nhật khi các điểm tiếp xúc (touchpoint) phát triển hơn
Để đo lường sự thành công, ta sẽ cần quyết định các dữ liệu đại diện cho mục tiêu kinh doanh cũng như nhu cầu của khách hàng. Một chiến lược tốt sẽ phân tích được các số liệu về giá trị doanh nghiệp, những tác động lên doanh thu, tỷ lệ chuyển đổi khách hàng, số lượng ý tưởng thành công, năng suất của nhân viên, cũng như trải nghiệm và lòng trung thành của khách hàng.
Để cải thiện trải nghiệm khách hàng (CX) với dữ liệu, ta cần gì?
Đừng dựa vào các bản sửa nhanh chóng với mong muốn giải quyết được vấn đề về dữ liệu. Một chiến lược và lộ trình phù hợp mới là giải pháp, dù sẽ khó khăn hơn. Nhưng khi định hướng đúng được triển khai, tác động sẽ hiện diện trong từng quyết định doanh nghiệp, đem đến lợi ích lớn và lâu dài.
Và khi đó, insight từ dữ liệu sẽ thật sự hữu ích cho toàn bộ tổ chức.
Có vô số cách để sử dụng data từ khách hàng và tối ưu trải nghiệm khách hàng. Dưới đây là 4 hành động cần làm để cải thiện trải nghiệm khách hàng (CX) thông qua dữ liệu:
Theo dõi hành vi khách hàng
Một nền tảng CXM (quản lý trải nghiệm khách hàng) có thể theo dỗi cách khách hàng tương tác với doanh nghiệp thông qua vô số điểm chạm. Đây là mấu chốt để phân tích toàn bộ hành trình sử dụng của từng người mua, từ đó phát hiện các ưu điểm để phát huy và nhược điểm để cải thiện. Nghiên cứu định tính vẫn là cần thiết, nhưng với sự hỗ trợ của dữ liệu, bức tranh về hành vi sẽ hiện ra rõ ràng và hợp lý hơn nhiều.
Thiết kế trải nghiệm dựa trên dữ liệu
Dữ liệu và thiết kế luôn nên cùng song hành để tạo nên một trải nghiệm tập trung vào đối tượng người dùng cuối thông qua thấu hiểu những gì là giá trị nhất với khách hàng. Sau khi phân tích ra các paint point, ta có thể tìm các cách tiếp cận nhằm cải thiện sự hài lòng của từng nhóm người dùng khác nhau, cho dù là gen Z hay người lớn tuổi.
Tạo nên nhóm khách hàng trung thành
Ta không thể làm hài lòng tất cả mọi khách hàng, đó là lý do nhóm loyal customer vô cùng quan trọng (nhất là khi họ có thể chiếm tới 80% doanh thu của doanh nghiệp). Dữ liệu sẽ giúp tạo ra sự cá nhân hoá cần thiết để làm nên mối quan hệ sâu sắc với người mua. Một khi đã đạt được sự tin tưởng của khách hàng, sự hài lòng và "chịu chi" của họ cũng sẽ tăng theo. Hãy bắt đầu đơn giản bằng cách xác định xem đâu là nhóm khách đang mang đến nhiều giá trị nhất để tập trung chăm sóc.
Đưa ra dự đoán về tương lai
Chiến lược dữ liệu tốt có thể giúp đưa ra dự đoán thị trường và xu hướng hành vi của khách hàng trong bối cảnh tương lai. Quả cầu ma thuật này giúp doanh nghiệp chủ động điều chỉnh các hoạt động kinh doanh nhằm để đáp ứng các nhu cầu biến đổi nhanh của người tiêu dùng. Một ví dụ tiêu biểu chính là Shein - công ty đã sử dụng dữ liệu lớn để mở rộng đế chế thời trang nhanh của mình khi biết chính xác sản phẩm nào sắp trending để sản xuất ngay lập tức.
Dữ liệu là một phần không thể thiếu để ta cải thiện trải nghiệm khách hàng (CX), do đó ta cần có một chiến lược rõ ràng và từ sớm. Kết nối với khách hàng thông qua nhiều kênh, thấu hiểu những giá trị họ cần, và giữ vững chiến lược chăm sóc dựa theo từng cá nhân, đó chính là cách để thành công.