Bạn đã bao giờ nhận được một thông tin liên lạc hoàn toàn không liên quan từ một doanh nghiệp mà bạn có một số – hoặc rất nhiều – lịch sử gắn bó chưa? Có thể một email đề nghị giảm giá cho một món hàng mà bạn vừa thanh toán đầy đủ? Có thể là phiếu giảm giá cho thứ gì đó mà bạn chưa bao giờ mua?
Trong nền kinh tế kỹ thuật số ngày nay, các doanh nghiệp sử dụng phân tích đa kênh có nhiều khả năng vượt trội hơn đối thủ cạnh tranh và làm hài lòng khách hàng của họ. Công việc của bạn là hiểu được vô số thông tin. Những bộ dữ liệu nào là quan trọng? Những cái nào cung cấp ít hoặc không có giá trị? Tín hiệu có thể thực hiện được ở đâu giữa tất cả tiếng ồn? Làm cách nào để chúng tôi tìm và sử dụng thông tin chi tiết trước khi chúng hết hạn? Đừng nhầm lẫn, cái nhìn sâu sắc chắc chắn có thời hạn sử dụng và các truy vấn dài cũng như hàng đợi để trả lời các câu hỏi và hành động dựa trên dữ liệu là một cách chắc chắn để mất công việc kinh doanh.
Tháng trước, chúng tôi đã công bố tính năng phân tích hành trình khách hàng trong Adobe Analytics , giúp các tổ chức trở nên sáng tạo hơn trong cách tập trung, chuẩn hóa và tương tác với các lớp dữ liệu khác nhau. Với khả năng mới này, các tổ chức có thể dễ dàng tập trung và chuẩn hóa dữ liệu đa kênh. Điều này có nghĩa là bạn có thể có một kho dữ liệu duy nhất dựa trên một lược đồ chung, điều này sẽ giúp bạn tiết kiệm vô số thời gian chuẩn bị dữ liệu.
Nhưng quan trọng hơn, việc chuẩn hóa dữ liệu CX của bạn sẽ tạo ra một quy trình liền mạch để mô tả nhất quán các tương tác của khách hàng trên nhiều điểm tiếp xúc khác nhau, cho phép bạn dễ dàng cung cấp trải nghiệm đáp ứng mong đợi hơn bất kể kênh nào. Ví dụ: một nhà bán lẻ có thể kết hợp dữ liệu điểm bán hàng vào hồ sơ khách hàng sẽ biết gửi cho bạn ưu đãi giảm giá 25% cho một phụ kiện chứ không phải mặt hàng mà bạn vừa thanh toán đầy đủ.
Chúng tôi cũng giúp bạn dễ dàng quản lý và khám phá dữ liệu khách hàng của mình theo những cách mang lại một số lợi ích thú vị. Thành thật mà nói, trực quan hóa cần nhiều thông tin hơn về khách hàng, như các công cụ phân tích dựa trên hành trình và chức năng phân bổ. Và quan trọng hơn, nó cần cung cấp khả năng tương tác – nghĩa là khả năng truy cập và thẩm vấn dữ liệu ngay lập tức.
Tính tương tác đóng vai trò quan trọng trong báo cáo và trực quan hóa vì người dùng doanh nghiệp thường không biết trước các câu hỏi và họ thường không viết SQL của riêng mình. Họ cũng có những câu hỏi tiếp theo mà họ muốn được trả lời ngay bây giờ. Phân tích hành trình của khách hàng mang trải nghiệm tương tác, tự phục vụ của Analysis Workspace vào phân tích dữ liệu đa kênh.
Một cuộc khảo sát của Gartner cho thấy gần một nửa số lãnh đạo doanh nghiệp và CNTT đầu tư vào phân tích khách hàng coi phân tích hành trình của khách hàng là ưu tiên hàng đầu của họ. Và vì lý do chính đáng, theo Harvard Business Review, việc mang lại trải nghiệm liền mạch và được cá nhân hóa trong suốt hành trình của khách hàng có tiềm năng không chỉ làm tăng sự hài lòng của khách hàng lên 20% mà còn tăng doanh thu lên tới 15% trong khi giảm chi phí nhiều đến mức có thể. 20%. Đây là điều có lợi cho cả khách hàng và thương hiệu.
Ngay từ đầu, nhóm đã phát triển giao diện phân tích hành trình của khách hàng với các tín hiệu được lấy trực tiếp từ khía cạnh sáng tạo của doanh nghiệp, đặc biệt là các lớp của Photoshop. Với Photoshop, người dùng có thể tạo nguồn, chỉnh sửa và xếp lớp hình ảnh cũng như đồ họa lên nhau để tạo hình ảnh mới, cung cấp cho bạn các ống kính khác nhau để xem hình ảnh của mình. Trong phân tích hành trình của khách hàng, chúng tôi nhận thấy rằng thay vào đó, chúng tôi có thể áp dụng các lăng kính hoặc lớp khác nhau cho dữ liệu.
Giao diện người dùng kết quả cho phép bạn quản lý các số liệu như đơn đặt hàng, chuyển đổi và lượt truy cập trên các kênh bằng Nền tảng trải nghiệm Adobe , nền tảng quản lý trải nghiệm khách hàng được xây dựng có mục đích đầu tiên với hồ sơ khách hàng theo thời gian thực và thông tin liên tục. Và bạn có thể kéo và thả các lớp dữ liệu lại với nhau để khám phá những hiểu biết mới về cách khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn. Nó cung cấp nhiều góc nhìn khác nhau về hành trình tổng thể của khách hàng.
Với phân tích hành trình của khách hàng, các nhóm có thể đưa vào các bộ dữ liệu mới như dữ liệu từ hệ thống điểm bán hàng và trung tâm cuộc gọi để tạo ra thông tin chuyên sâu phù hợp hơn với cách người tiêu dùng tương tác. Nó cũng giúp thu hẹp khoảng cách sáng tạo trong phân tích dữ liệu, trao quyền cho các cá nhân sáng tạo hơn trong cách họ kết hợp, khám phá và thử nghiệm với các lớp dữ liệu khác nhau. Các thương hiệu có thể hỗ trợ việc ra quyết định tốt hơn với những hiểu biết toàn diện hơn và quyền truy cập tự phục vụ.
Tóm lại, với phân tích hành trình khách hàng, bạn có thể đạt được những điều sau:
- Trả lời các câu hỏi phức tạp. Khả năng phân lớp và quản lý dữ liệu đa kênh có nghĩa là các thương hiệu có thể nhìn thấy hành trình của khách hàng trong bối cảnh đầy đủ trên nhiều kênh khác nhau, từ mua hàng đến bán hàng khép kín và sau bán hàng. So sánh các phân khúc khách hàng, phân tích hành vi hậu quả, khám phá các hành trình có hiệu suất cao và hơn thế nữa, tất cả trên các kênh trực tuyến và ngoại tuyến. Không giống như bảng thông tin truyền thống có khả năng tương tác hạn chế, bạn có thể tìm hiểu các tập dữ liệu theo lớp và trình bày bộ sưu tập thông tin chi tiết cho các đối tượng khác nhau trong thời gian thực.
- Trao quyền cho bất cứ ai làm việc với dữ liệu. Phân tích hành trình khách hàng rất mạnh mẽ đối với các nhà khoa học dữ liệu nhưng có thể truy cập được đối với nhiều người dùng doanh nghiệp, như nhà tiếp thị hoặc người quản lý sản phẩm. Nó không chỉ nhằm mục đích dân chủ hóa dữ liệu mà còn dân chủ hóa việc phân tích. Công cụ báo cáo mới giúp thúc đẩy văn hóa dựa trên dữ liệu nhiều hơn, cung cấp cho mọi người một cách trực quan và sáng tạo để truy vấn dữ liệu cụ thể cho vai trò của họ.
- Đạt được lợi thế cạnh tranh với AI và học máy. Với Không gian làm việc khoa học dữ liệu, bạn có thể sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học dựng sẵn trong
- Nền tảng trải nghiệm Adobe để tác động đến các điểm khác nhau của hành trình khách hàng. Vì vậy, bạn có thể khám phá những thông tin chi tiết ẩn giấu, đưa ra dự đoán tốt hơn trong hành trình của khách hàng, đề xuất các bước tiếp theo tốt nhất được đề xuất hoặc tự động hóa các quy trình rườm rà.
