Là nhà lãnh đạo doanh nghiệp trong thế giới kỹ thuật số, bạn ưu tiên trải nghiệm của khách hàng (CX). Bạn biết rằng bạn cần dữ liệu để hiểu và cải thiện cách khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn. Nhưng bạn có thể không biết dữ liệu lớn phù hợp như thế nào với cuộc trò chuyện — nó khác với dữ liệu truyền thống như thế nào và tại sao nó lại gắn chặt với CX đến vậy.
Lượng dữ liệu mà các doanh nghiệp có quyền truy cập đang tăng lên hàng năm, nhưng rất ít công ty tận dụng được những bộ dữ liệu lớn này như mong muốn. Đọc tiếp để hiểu rõ hơn về dữ liệu lớn là gì và cách bạn có thể sử dụng nó để nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Dữ liệu lớn là gì và nó khác nhau như thế nào?
Dữ liệu lớn là dữ liệu được tập hợp lớn đến mức khó quản lý tất cả cùng một lúc. Điều đó nghe có vẻ chủ quan nhưng nó mang tính kỹ thuật hơn thế. Để được coi là “dữ liệu lớn”, nó cần phải có cả ba chữ V:
- Âm lượng. Phải có rất nhiều nó. Hãy nghĩ đến số lần nhấp chuột được theo dõi từ mọi người dùng trên nhiều nền tảng và kênh. Thậm chí một nguồn có thể chứa một lượng thông tin khổng lồ nhưng có thể có mật độ thấp. Ý nghĩa của số lượng hoạt động khổng lồ này không dễ dàng giải thích được ngay từ cái nhìn đầu tiên. Và hầu hết các công ty đều theo dõi nhiều hơn thế.
- Vận tốc. Nó phải đến nhanh và cần được xử lý nhanh. Bạn sẽ thấy loại dữ liệu này hữu ích hơn khi bạn có thể nhận, ghi lại và phản hồi dữ liệu đó theo thời gian thực.
- Đa dạng. Nó phải đến từ nhiều nguồn và ở nhiều định dạng. Dữ liệu có thể được cấu trúc hoặc không có cấu trúc, nghĩa là nó có thể xuất hiện ở dạng số và được sắp xếp hợp lý hoặc yêu cầu diễn giải nhiều hơn ở các dạng như văn bản, video và âm thanh. Ngoài ra, nó có thể không chảy ở tốc độ ổn định. Nó có thể xuất hiện thành từng đợt lớn vào những thời điểm khác nhau và nguồn của nó có thể thay đổi.
Hãy coi sự khác biệt giữa dữ liệu truyền thống và dữ liệu lớn là sự khác biệt giữa nước đến từ vòi bồn rửa và nước đến từ vòi cứu hỏa – hoặc nhiều vòi cứu hỏa cùng một lúc. Dữ liệu thông thường dễ kiểm soát, giám sát và xử lý hơn bằng cách thủ công hoặc sử dụng các công cụ đơn giản. Tuy nhiên, các kỹ thuật và phần mềm dữ liệu truyền thống không thể xử lý dữ liệu lớn. Phân tích dữ liệu thông thường không thể theo kịp.
Dữ liệu lớn có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng như thế nào?
Với làn sóng thông tin kỹ thuật số này, bạn có thể nghĩ rằng dữ liệu lớn chỉ là việc xử lý các con số và nó không liên quan gì đến con người thật. Tuy nhiên, khi bạn biết cách xử lý, dữ liệu lớn sẽ mở ra cơ hội kết nối với nhiều khách hàng hơn ở cấp độ cá nhân. Và những tương tác với người thực đó chính là trải nghiệm của khách hàng.
Bạn có thể sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện trải nghiệm của khách hàng theo sáu cách sau:
1. Cá nhân hóa
- Hãy coi mọi tương tác của khách hàng với doanh nghiệp của bạn như một điểm dữ liệu.
- Sử dụng dữ liệu này để tạo quảng cáo được cá nhân hóa hoặc đề xuất các sản phẩm cụ thể.
- Giúp khách hàng cảm thấy rằng họ quan trọng đối với công ty bằng nội dung được cá nhân hóa và trải nghiệm người dùng tùy chỉnh.
2. Giảm ma sát
- Tìm hiểu phần nào trên trang web của bạn đang di chuyển quá chậm hoặc gây nhầm lẫn để bạn có thể khắc phục và làm cho trang web trở nên hữu ích hơn.
- Khám phá những khía cạnh nào trong dịch vụ khách hàng của bạn đang dẫn đến sự không hài lòng, hệ thống cần hoạt động ở đâu hoặc nhóm của bạn cần đào tạo ở đâu.
- Giúp công việc của các đại lý dịch vụ khách hàng trở nên dễ dàng và nhanh chóng hơn nhiều vì họ có sẵn dữ liệu mạnh mẽ.
3. Thấu hiểu hành vi khách hàng
- Tìm hiểu lý do tại sao khách hàng hành động theo một cách nhất định mà không cần phải hỏi trực tiếp họ bằng cách tìm kiếm các mẫu hành vi hoặc thực hiện phân tích cảm tính.
- Tăng cường cá nhân hóa bằng cách nhắm mục tiêu khách hàng dựa trên hành vi của họ. Nếu bạn biết lý do khiến khách hàng từ chối, bạn có thể giải quyết vấn đề và cho họ biết rằng bạn đã giải quyết được vấn đề đó.
- Hiểu và thu hút hiệu quả hơn cảm xúc của khách hàng mới.
4. Nhắm mục tiêu đúng khách hàng
- Theo dõi tương tác của khách hàng để tạo hồ sơ khách hàng với bức tranh chính xác về những điểm chung của những khách hàng tốt nhất của bạn. Sau đó, bạn có thể nhắm mục tiêu đến những khách hàng mới có đặc điểm tương tự. Bạn càng có nhiều dữ liệu, bạn càng có thể tin tưởng vào khách hàng lý tưởng của mình.
- Khám phá xem chiến dịch tiếp thị của bạn có tiếp cận đúng người hay không. Xem dữ liệu tương tác để biết liệu mọi người có nhấp qua và chuyển đổi hay không, sau đó thực hiện bất kỳ điều chỉnh cần thiết nào.
- Thu hút những người có khả năng quan tâm đến thương hiệu của bạn thay vì lãng phí nỗ lực của bạn vào đối tượng chung và hy vọng họ không thoát ra.
5. Dự đoán xu hướng tương lai
- Theo dõi xu hướng của khách hàng trên các tập dữ liệu và dự đoán những gì có thể phổ biến trong tương lai. Phần thưởng lớn nhất của dữ liệu lớn là do khối lượng dữ liệu lớn nên bạn có cỡ mẫu đáng kể để phân tích.
- Có được cái nhìn sâu sắc về những gì đang xảy ra để dự đoán những gì có thể xảy ra tiếp theo và chuẩn bị cho điều đó.
- Giảm rủi ro về sự thay đổi xu hướng lớn hoặc tình trạng thiếu hàng bằng cách chuẩn bị trước và ngăn chặn khách hàng biết rằng có một vấn đề tiềm ẩn.
6. Xây dựng lòng trung thành của khách hàng
- Đi trước khách hàng và chủ động xây dựng lòng trung thành của khách hàng.
- Theo dõi xu hướng và hành vi của khách hàng một cách nhất quán để cải thiện những phần còn thiếu trong trải nghiệm khách hàng của bạn và khiến khách hàng hài lòng.
Bắt đầu với dữ liệu lớn và trải nghiệm khách hàng
Với dữ liệu lớn, bạn có thể thu thập thông tin và nhận ra các mẫu mà bình thường bạn không thể hiểu được, đồng thời bạn có thể phản hồi dữ liệu đó theo thời gian thực để tạo ra những trải nghiệm nhất quán và ấn tượng sẽ khiến khách hàng quay trở lại nhiều hơn. Khách hàng sẽ thích thú khi bạn phục vụ họ và khi họ cảm thấy họ quan trọng đối với công ty. Với dữ liệu lớn, bạn có thể tiết kiệm thời gian cho họ và thực hiện dịch vụ mang lại lợi ích cho cả hai.
Bước đầu tiên trong việc sử dụng dữ liệu lớn để cải thiện trải nghiệm khách hàng của bạn là có một nền tảng giúp trải nghiệm khách hàng theo thời gian thực trở nên khả thi. Nền tảng trải nghiệm Adobe thực hiện được điều đó và hơn thế nữa.
Nguồn: https://business.adobe.com/blog/basics/customer-experience-and-big-data
