31.7 C
Ho Chi Minh City
Chủ Nhật, Tháng Tư 14, 2024

Top 5 cách Data Analysis có thể tối ưu trải nghiệm khách hàng

Ngày nay, các doanh nghiệp cạnh tranh trong các ngành hàng đang dần có xu hướng bão hoà về chất lượng, khách hàng ngày nay có sự chọn lọc xét trên nhiều yếu tố không chỉ là sản phẩm, dịch vụ mà còn là trải nghiệm khách hàng. Trải nghiệm khách hàng là thứ tạo nên khác biệt cho doanh nghiệp, giúp cải thiện mức độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Với sự phát triển của kỷ nguyên số như hiện nay, Data Analysis chính là chìa khoá giúp doanh nghiệp tối ưu hoá trải nghiệm khách hàng

Data Analysis là gì?

Data Analysis được hiểu là phân tích dữ liệu, là quá trình áp dụng một cách có hệ thống các kỹ thuật thống kê, logic để mô tả, trực quan hoá nhằm cô đọng và tóm tắt dữ liệu. Việc trực quan hoá dữ liệu khách hàng trong marketing giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng quan về hành vi, thái độ của hách hàng đối với thương hiệu. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra những chiến lược phù hợp để thoả mãn khách hàng

Top 5 cách Data Analysis có thể tối ưu trải nghiệm khách hàng

Tại sao tối ưu hoá trải nghiệm khách hàng lại cần thiết?

Đầu tiên, trải nghiệm khách hàng là cảm nhận của khách hàng về thương hiệu, đó là kết quả sau khi khách hàng tương tác với doanh nghiệp thông qua trải nghiệm mua sắm, tương tác với nhân viên, hệ thống hoặc sản phẩm; dịch vụ của thương hiệu. Theo Forbes thì có đến 74% người tiêu dùng ít nhất có khả năng mua hàng chỉ dựa trên trải nghiệm, trang Cision PR Newswire thì khảo sát được rằng 81% các doanh nghiệp xem trải nghiệm khách hàng là yếu tố tạo nên sự khác biệt trong cạnh tranh.

Việc thu thập và phân tích dữ liệu để tối ưu hoá trải nghiệm khách hàng giúp cho doanh nghiệp có thể xác định được hành vi của khách hàng, từ đó đáp ứng được nhu cầu của từng khách hàng và xây dựng được mối quan hệ lâu dài với khách hàng

Top 3 cách Data Analysis có thể tối ưu trải nghiệm khách hàng

Một số thương hiệu thành công trong việc mang lại trải nghiệm cá nhân hoá dịch vụ cho khách hàng của họ có thể kể đến như Netflix, Spotify,… Bằng cách thu thập thói quen sử dụng của người dùng, những thương hiệu có thể biết được khách hàng muốn gì và đưa ra gợi ý về những dịch vụ phù hợp với mong muốn của từng đối tượng khách hàng, từ đó làm cho khách hàng gắn bó với thương hiệu, gia tăng sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng đối với thương hiệu. Nổi bật nhất trong số đó phải kể đến Apple, đây là một thương hiệu làm rất tốt việc tối ưu hoá trải nghiệm người dùng. Apple đã phân tích hành vi sử dụng điện thoại iPhone của khách hàng và đưa ra những cập nhật liên tục, điều này khiến cho iPhone của họ luôn thân thiện, dễ sử dụng với người dùng và tối ưu đến từng thao tác “nhỏ nhặt” nhất

Top 3 cách Data Analysis có thể tối ưu trải nghiệm khách hàng

Phân loại được đối tượng khách hàng và nuôi dưỡng tập khách hàng tiềm năng tốt hơn

Data Analysis rõ ràng là một cách hữu ích trong việc phân loại đối tượng khách hàng. Việc phân tích khách hàng hiện tại của doanh nghiệp về dữ liệu vốn có của họ như thói quen, sở thích, động cơ mua sắm,… Từ đó, doanh nghiệp có thể phân loại được từng các nhóm đối tượng khách hàng vào các doanh mục khác nhau như về mặt nhân khẩu học, về tâm lý, về hành vi và về trạng thái phát triển trong hành trình của người mua. Khi phân loại được đối tượng khách hàng vào các danh mục giúp doanh nghiệp không lãng phí tài nguyên vào việc chọn nhầm các danh mục tiềm năng, nâng cao độ chính xác khi tập trung vào mục tiêu tiếp thị tổng thể của doanh nghiệp. Trong ngành hàng bán lẻ, các doanh nghiệp có thể áp dụng phân khúc đối tượng khách hàng dựa trên lịch sử giao dịch, mua hàng lặp lại, tìm kiếm sản phẩm trên nền tảng của khách hàng

Top 3 cách Data Analysis có thể tối ưu trải nghiệm khách hàng

Khi doanh nghiệp hiểu rõ về đặc điểm, sở thích, hành vi mua hàng của khách hàng mục tiêu cho phép doanh nghiệp cung cấp cho khách hàng nội dung, sản phẩm, dịch vụ phù hợp để nuôi dưỡng khách hàng thông qua kênh bán hàng, thúc đẩy khách hàng tiềm năng tương tác với sản sản phẩm dịch vụ của doanh nghiệp, nâng cao cơ hội chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng của doanh nghiệp

Đề xuất được những sản phẩm, dịch vụ cá nhân hoá với từng đối tượng khách hàng

Những quảng cáo chứa những nội dung được cá nhân hoá hay những sản phẩm, dịch vụ phù hợp với đặc điểm của từng khách hàng giúp doanh nghiệp tạo được thiện cảm với khách hàng, thúc đẩy họ gắn bó với doanh nghiệp, biến họ thành những khách hàng trung thành và sẵn sàng giới thiệu doanh nghiệp đến những người xung quanh. Sử dụng Data Analysis tổng hợp những lựa chọn phù hợp nhất để cung cấp cho khách hàng tiềm năng sẽ thu hút được sự hứng thú, quan tâm của họ với quảng cáo sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp

Tăng cường AI để cá nhân hoá kết quả tìm kiếm

Nhờ vào sự phát triển của công nghệ mà với áp dụng trí tuệ nhân tạo tăng cường cho phép doanh nghiệp cung cấp cho khách hàng của mình nhiều kết quả tìm kiếm được cá nhân hoá hơn dựa trên lịch sử duyệt web của họ. AI có thể tự động hoá quy trình khai thác dữ liệu, giúp doanh nghiệp tiết kiệm được tài nguyên phải bỏ ra để xử lý các bộ dữ liệu không lồ một cách thủ công, không những nhanh chóng mà còn hiệu quả và không có sai sót

Nghiên cứu và phát triển sản phẩm mới

Data Analysis giúp doanh nghiệp có thể lắng nghe và tiếp thu mong muốn của khách hàng từ việc trực quan hoá dữ liệu thu thập từ phản hồi của khách hàng, cùng với việc phân tích đối thủ cạnh tranh, doanh nghiệp có thể xác định được hạn chế của sản phẩm, dịch vụ của mình. Dữ liệu có thể mang lại cái nhìn rõ hơn về cách khách hàng sử dụng sản phẩm của doanh nghiệp, từ đấy xác định được các vấn đề cần cải thiện. Những dữ liệu này là cơ sở hữu ích để doanh nghiệp có thể cải thiện, phát triển sản phẩm hoặc dịch vụ ngày một tốt hơn

Cải thiện và nâng cao dịch vụ khách hàng

AI & Chatbot giúp khách hàng có thể kết nối với dịch vụ khách hàng của doanh nghiệp 24/7, tuy nhiên với giới hạn của công nghệ hiện nay thì AI & Chatbot vẫn chưa thể hoàn toàn thay thế con người xử lí những tình huống phức tạp, từ đó dẫn tới trải nghiệm dịch vụ khách hàng trực tuyến chưa thực sự tốt. Điều này chỉ ra rằng còn nhiều điểm cần không ngừng cải thiện để mang lại trải nghiệm khách hàng trực tuyến tốt hơn bằng việc tìm ra các lỗ hổng và sửa chữa chúng nhanh chóng. Dù là trải nghiệm trực tiếp tại cửa hàng hay trải nghiệm dịch vụ trực tuyến thì đều cần phải giải quyết kịp thời các câu hỏi, mối quan tâm, vấn đề của khách hàng giúp gia tăng sự hài lòng của khách hàng đối với doanh nghiệp

Kết luận

Tóm lại, Data Analysis cho phép doanh nghiệp nghiên cứu các xu hướng trên thị trường và hành vi của khách hàng một cách khách quan, từ đó doanh nghiệp có thể đưa ra những chiến lược để có thể tối ưu trải nghiệm khách hàng, thoả mãn được mong muốn của khách hàng và chiếm ưu thế cạnh tranh trên thị trường.

Tổng hợp

Minh Hoàng / Media Trend

Bài viết mới

Có thể bạn muốn xem

Three o’clock combo siêu hời giải nhiệt mùa hè chỉ 89k

Vào 05/05/2023, vừa qua chuỗi cà phê - trà - bánh Three o’clock đã chính thức tung combo trà cam xí muội và ly...

Toyota đang bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua xe điện

Vào ngày 1 tháng 4 năm 2023, ông Akia Toyoda - Chủ tịch kiêm CEO của tập đoàn Toyota, đã từ chức.

L’Oréal “thâu tóm” Aesop thương hiệu mỹ phẩm Úc cao cấp với giá 2,5 tỷ USD

Tập đoàn L'Oréal đã thông báo mua lại Aesop thương hiệu chăm sóc da cao cấp của Úc với giá 2,5 tỷ USD.  Aesop thương...
Có thể bạn cũng thích