Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán!

Việc điều tra, thu thập thông tin về khách hàng không đơn thuần là một thuật

toán với những công thức cố định, phân tích các dữ liệu theo một cách thức

như nhau và hy vọng thấy được điều gì đó mới mẻ. Hoạt động này đòi hỏi

những công cụ và kỹ thuật thích hợp nhằm thu được những phân tích tổng

quát trong một thời gian ngắn.

Sau đó, các công ty sẽ sử dụng những thông tin này như các dữ liệu kinh

doanh nhằm giúp họ đưa ra những quyết định hợp lý về tính năng sản phẩm,

nỗ lực tiếp thị hoặc mức độ dịch vụ.

Tuy nhiên, phần lớn các trường hợp, các công ty thường sử dụng những kỹ

thuật khảo sát dữ liệu định lượng để biết được những chiều hướng suy nghĩ,

tình cảm của khách hàng, xác định tầm quan trọng của vấn đề hay cơ hội, và

đánh giá chất lượng dịch vụ hiện tại.

Ví dụ, các nhà lãnh đạo tiếp thị - những người muốn đào sâu các dữ liệu để

hiểu khách hàng tốt hơn nhằm cải tiến nâng cao lợi nhuận – luôn giám sát

chặt chẽ mọi hoạt động kinh doanh, tìm kiếm các con số thống kê và quan

tâm tới những phản hồi từ phía khách hàng.

Những nỗ lực này có thể cho các nhà tiếp thị biết công việc kinh doanh được

thiết lập và thực hiện hiệu quả ra sao, giúp họ nhận ra những bộ phận nào

không đạt được doanh thu như mong đợi. Tuy nhiên, những kỹ thuật nàythường thất bại trong việc cung cấp đủ các thông tin cần thiết cho các lãnh

đạo công ty khi họ muốn xác định đâu là hành động chuẩn xác nhất.

Để nâng tầm những nỗ lực khảo sát dữ liệu khách hàng truyền thống, các

nhà tiếp thị ngày nay sử dụng một vài công cụ và kỹ thuật mới, qua đó bổ

sung những phân tích định tính.

Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán! trang 1

Trang 1

Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán! trang 2

Trang 2

Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán! trang 3

Trang 3

Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán! trang 4

Trang 4

Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán! trang 5

Trang 5

Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán! trang 6

Trang 6

Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán! trang 7

Trang 7

pdf 7 trang duykhanh 8820
Bạn đang xem tài liệu "Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán!", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên

Tóm tắt nội dung tài liệu: Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán!

Tài liệu Tình báo khách hàng – không đơn thuần là một thuật toán!
Tình báo khách hàng – 
không đơn thuần là một 
 thuật toán! 
Các công ty năng động không ngừng thu thập những dữ liệu chi tiết về 
khách hàng và nỗ lực tiến hành khảo sát kỹ lưỡng các thông tin thu được để 
vén bức màn các trải nghiệm của người tiêu dùng đối với những sản 
phẩm/dịch vụ mà họ đang cung cấp. 
Việc điều tra, thu thập thông tin về khách hàng không đơn thuần là một thuật 
toán với những công thức cố định, phân tích các dữ liệu theo một cách thức 
như nhau và hy vọng thấy được điều gì đó mới mẻ. Hoạt động này đòi hỏi 
những công cụ và kỹ thuật thích hợp nhằm thu được những phân tích tổng 
quát trong một thời gian ngắn. 
Sau đó, các công ty sẽ sử dụng những thông tin này như các dữ liệu kinh 
doanh nhằm giúp họ đưa ra những quyết định hợp lý về tính năng sản phẩm, 
nỗ lực tiếp thị hoặc mức độ dịch vụ. 
Tuy nhiên, phần lớn các trường hợp, các công ty thường sử dụng những kỹ 
thuật khảo sát dữ liệu định lượng để biết được những chiều hướng suy nghĩ, 
tình cảm của khách hàng, xác định tầm quan trọng của vấn đề hay cơ hội, và 
đánh giá chất lượng dịch vụ hiện tại. 
Ví dụ, các nhà lãnh đạo tiếp thị - những người muốn đào sâu các dữ liệu để 
hiểu khách hàng tốt hơn nhằm cải tiến nâng cao lợi nhuận – luôn giám sát 
chặt chẽ mọi hoạt động kinh doanh, tìm kiếm các con số thống kê và quan 
tâm tới những phản hồi từ phía khách hàng. 
Những nỗ lực này có thể cho các nhà tiếp thị biết công việc kinh doanh được 
thiết lập và thực hiện hiệu quả ra sao, giúp họ nhận ra những bộ phận nào 
không đạt được doanh thu như mong đợi. Tuy nhiên, những kỹ thuật này 
thường thất bại trong việc cung cấp đủ các thông tin cần thiết cho các lãnh 
đạo công ty khi họ muốn xác định đâu là hành động chuẩn xác nhất. 
Để nâng tầm những nỗ lực khảo sát dữ liệu khách hàng truyền thống, các 
nhà tiếp thị ngày nay sử dụng một vài công cụ và kỹ thuật mới, qua đó bổ 
sung những phân tích định tính. 
Những phương thức đơn nhất như phân tích video và phác hoạ “cuộc sống 
thường nhật” đã mang lại những kết quả phân tích kinh doanh sâu rộng hơn, 
giúp công ty đưa ra những dự báo chính xác hơn nhằm ngăn ngừa rủi ro, 
đồng thời tập trung vào các động cơ kinh doanh cốt lõi, tìm thấy và loại bỏ 
những khúc mắc, đem lại các trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng. 
Phân tích video 
Trước đây, để hiểu rõ hơn các trải nghiệm của khách hàng, nhiều công ty đã 
sử dụng hình ảnh video để khám phá ra những nhu cầu của người tiêu dùng 
còn chưa được đáp ứng. 
Tuy nhiên, những tiến bộ gần đây về công nghệ video và hoạt động phân 
tích đã cho phép các công ty có được những thông tin sâu rộng hơn và có hệ 
thống hơn về những trải nghiệm thực thụ của các khách hàng: 
- Công nghệ video, bao gồm những chiếc camera nhỏ, có thể di chuyển, điều 
khiển từ xa qua màn hình giám sát, tích hợp được với những camera an ninh 
thông dụng khác, cải tiến chất lượng dữ liệu hình ảnh và giảm thiểu chi phí 
cho toàn công ty. 
- Những công nghệ tiên tiến cho phép nhận ra và mã hoá những hoàn cảnh 
và sự kiện cụ thể trong số hàng nghìn các khách hàng được quan sát sẽ cải 
thiện đáng kể các kết quả định lượng và khả năng đào sâu hơn vào các mối 
quan hệ với khách hàng. 
- Hệ thống dữ liệu kỹ thuật số với tính năng tìm kiếm dễ dàng cho phép các 
công ty tìm kiếm và phân tích những sự kiện cụ thể một cách hiệu quả hơn. 
Với những công nghệ phân tích video hiện đại này, các công ty hoàn toàn có 
thể theo sát mọi hành động của khách hàng hay nhân viên, nhận ra sự đình 
trệ, khúc mắc dịch vụ và phân loại các hành vi mua sắm để hiểu được các 
vấn đề cụ thể bắt nguồn từ đâu, khi nào và tại sao. 
Ví dụ, khi các phân tích dữ liệu hiện tại, bạn có thể thấy tại sao nỗ lực kinh 
doanh không chuyển thành các kết quả tài chính như mong đợi. Còn việc 
phân tích video sẽ đem lại những thông tin ở cấp độ cao hơn cần thiết cho 
việc đưa ra được những giải pháp rõ ràng: 
- Thay đổi hoạt động trong cửa hàng có thể làm thay đổi đáng kể cách thức 
khách hàng ghé thăm cửa hàng và những gì họ thường xuyên mua sắm. Khi 
phân tích video quay hàng trăm khách hàng có thể rút ra các kết quả đáng 
chú ý, qua đó giúp các công ty đưa ra những giải pháp bán hàng mới nhằm 
lôi kéo khách hàng ghé thăm nhiều hơn cũng như gia tăng thời gian mua sắm 
của họ. Đồng thời nó còn phát hiện ra những tác động không lường trước, 
chẳng hạn như lúc nào, nơi nào có quá đông khách hàng; lúc nào, nơi nào, 
lúc nào có quá ít khách hàng. 
- Các nhân viên đóng vai trò trung tâm trong việc tối đa hoá nỗ lực kinh 
doanh. Video và audio có thể phát hiện ra khi nào các nhân viên gắn kết với 
khách hàng, họ có nhiệt thành và thoải mái trong những giờ mua sắm cao 
điểm không? Có củng cố không ngừng các thông điệp tiếp thị đến với các 
khách hàng không? Liệu họ có khả năng biến ngày một nhiều hơn những 
người ghé thăm thành những khách hàng mua sắm thực thụ không? Những 
phân tích video sẽ giúp cho công ty tìm ra những lý do suy thoái liên quan 
tới nhân viên - chẳng hạn như sự thâm hụt đội ngũ nhân viên, mâu thuẫn 
giữa các vị trí, 
Phác thảo “Cuộc sống thường nhật” 
Một phương pháp nổi bật khác để thu thập các thông tin phân tích sâu rộng 
về khách hàng là xây dựng một bản phác thảo chi tiết “Cuộc sống thường 
nhật” để giúp các công ty nắm rõ các “trải nghiệm xúc cảm” của khách hàng 
và nhân viên – cung cấp một cái nhìn gần gũi hơn về những suy nghĩ và thái 
độ của họ. 
Các công nghệ đa dạng từ mức độ thấp, chẳng hạn như báo viết hay truyền 
hình, đến những cấp độ cao chẳng hạn như các camera được đặt vào các vị 
trí đặc biệt hay các thiết bị cầm tay ghi lại sự kiện và trải nghiệm của khách 
hàng. Chúng cũng đa dạng từ những nội dung có mức độ liên quan cao như 
các ghi âm và quay trực tiếp đến mức độ liên quan thấp hơn như những tờ 
báo người quan sát hay các cuộc phỏng vấn ngẫu nhiên. 
Cũng như phân tích video, dữ liệu được thu thập thông qua phương pháp 
này được mã hoá và báo cáo với cấp trên nhằm giúp họ hiểu được những trải 
nghiệm thực tế của khách hàng hay của nhân viên - từ những trải nghiệm 
chung cho tới những trải nghiệm đột xuất. 
Trong ví dụ ở trên, các phân tích video phát hiện ra rằng đội ngũ nhân viên 
của công ty không gắn kết với các khách hàng theo cách thức mà công ty 
mong đợi nhằm gia tăng hiệu quả bán hàng. Những gì không được phát hiện 
là nguyên nhân tại sao – và thông tin có được từ phương pháp phác thảo 
“Cuộc sống thường nhật” sẽ rất quan trọng để đưa ra được những giải pháp 
thích hợp: 
- Các nhà quản lý nhận thức được rằng các ưu tiên dành để cạnh tranh trong 
công việc và cạnh tranh trong kinh doanh đã giảm thiểu thời gian và trọng 
tâm của họ cho hoạt động bán hàng. Các tờ báo viết và những cuộc phỏng 
vấn cho thấy nhiều nhà quản lý tin rằng đội ngũ nhân viên của họ nên dành 
nhiều thời gian hơn cho các mối quan hệ với khách hàng, nhưng bên cạnh đó 
có không ít hành động khác lại được đặt ở vị trí quan trọng hơn. 
- Các nhân viên đang tiếp cận các khách hàng trong một tâm trạng không 
thoải mái. Việc xây dựng bản phác thảo “cuộc sống thường nhật” xuyên suốt 
toàn thể bộ phận bán lẻ phát hiện ra ba nguyên nhân chính của sự gắn kết 
giữa các nhân viên với khách hàng: 
1) Một bầu không khí thân thiện, thoải mái trong công việc. 
2) Phần thưởng và sự công nhận có mối liên kết trực tiếp với các mục tiêu 
dịch vụ khách hàng và tài chính. 
3) Một bộ máy nhân sự thích hợp – nơi mà các cá nhân được bố trí sao cho 
gắn kết nhất với các khách hàng. 
Các nhà tiếp thị thông minh sử dụng những thông tin phân tích sâu rộng này 
để đẩy mạnh các nỗ lực bán hàng ngắn hạn và xây dựng một nền tảng dịch 
vụ khách hàng chuẩn mực nhất. 
Có thể nói, giờ đây các nhà tiếp thị không còn dựa vào các dữ liệu định 
lượng nữa để làm rõ một vấn đề. Các công cụ định tính, chẳng hạn như phân 
tích video thế hệ mới và phác thảo “cuộc sống thường nhật” là cần thiết để 
thu được những thông tin sâu rộng hơn - ở đâu, khi nào và bao nhiêu – qua 
đó giúp các công ty đưa ra được những quyết định chuẩn xác nhất. 
Một khi các nhà lãnh đạo kinh doanh cảm nhận được bề rộng và chiều sâu 
của các thông tin mà những kỹ thuật phân tích khách hàng mới cung cấp, họ 
sẽ bắt đầu suy nghĩ về công ty của họ theo một cách thức mới và những cánh 
cửa mới tiếp tục rộng mở. 

File đính kèm:

  • pdftai_lieu_tinh_bao_khach_hang_khong_don_thuan_la_mot_thuat_to.pdf