Dữ liệu khách hàng đang được mọi người ví như là vàng trong thời đại 4.0 hiện nay. Nhưng vàng chỉ có giá trị cao nếu DN biết cách khai thác và sử dụng để tạo ra thêm nhiều giá trị hơn nữa cho công ty và xã hội. Chính vì vậy, việc phân tích dữ liệu khách hàng đang trở thành một công việc, vị trí không thể thiếu trong bất kỳ một tổ chức nào.
Phân tích dữ liệu khách hàng là gì và tại sao lại quan trọng?
Người tiêu dùng đang bị ngộ độc bởi những hoạt động tiếp thị không được cá nhân hóa, không liên quan gì đến việc thu hút sự chú ý, tạo tiếng vang hoặc nâng cao trải nghiệm của khách hàng . Và mặc dù DN có thể không muốn thừa nhận điều này, nhưng rất có thể thương hiệu của bạn cũng đang tiếp tay rất nhiều cho các hoạt động, chiến dịch này. Vấn đề của những loại tiếp thị này là nó khiến người tiêu dùng cảm thấy không có thiện cảm với thương hiệu, đôi khi là quay lưng và sử dụng sản phẩm của đối thủ.
Cách duy nhất để khắc phục vấn đề này là thương hiệu của bạn cần phải có được cái nhìn toàn cảnh và chi tiết về khách hàng mục tiêu, khách hàng trung thành và những khách hàng có nhu cầu tương tự. Càng hiểu hơn về khách hàng sẽ càng giúp bạn cải thiện mối quan hệ, gây dựng tình cảm và gắn kết hơn với người tiêu dùng.
Giờ đây, việc tạo ra một bức tranh rõ ràng về từng khách hàng không phải là điều dễ dàng. Để làm được điều đó, DN cần phải thực hiện những công tác như:
- Thu thập dữ liệu
- Quản lý. lưu trữ
- Phân tích dữ liệu khách hàng
Không những vậy, DN cần phải tuân theo các phương pháp về phân tích dữ liệu khách hàng và kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau thành một thể thống nhất và hoàn chỉnh. Hơn nữa, bạn phải đảm bảo dữ liệu từ các nguồn đó là chính xác, cập nhật liên tục và có thể truy cập được mọi lúc mọi nơi.
8 phương pháp giúp phân tích dữ liệu khách hàng trở nên tốt hơn
Làm rõ những kết quả mà DN cần
Để thực hiện một chuỗi hoạt động về thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu thì DN cần phải tốn rất nhiều thời gian, công sức và các nguồn lực khác nhằm đảm bảo kết quả báo cáo trở nên chính xác nhất. Vì vậy, trước khi bạn tham gia vào bất kỳ phân tích dữ liệu khách hàng thực tế nào, DN cần hiểu rõ ràng về những kết quả mà bạn đang cố gắng đạt được thông qua việc phân tích dữ liệu.
- Mục tiêu chính của thương hiệu của bạn là thu hút khách hàng hoặc giữ chân khách hàng trong năm tới?
- Công ty của bạn muốn bán nhiều hơn một sản phẩm cụ thể hay bán nhiều hơn toàn bộ dòng sản phẩm của mình?
- Công ty của bạn sẽ tập trung vào việc nắm bắt hoạt động kinh doanh từ các nguồn hiện có hay những nguồn mới đang nổi?
- Công ty của bạn có tập trung vào các chương trình về loyalty hay chỉ cần tạo ra các chiến dịch đơn giản?
Hiểu rõ kết quả nào là quan trọng nhất đối với bạn, từ đó Doanh nghiệp của bạn sẽ xác định dữ liệu nào đáng chú ý, cần được bảo mật và độ chính xác cao. Đó là lý do tại sao đây là số một trong danh sách các phương pháp hay nhất về phân tích dữ liệu khách hàng của Loyalty Hub.
Làm rõ những điều quan trọng nhất
Thương hiệu của bạn có quyền truy cập vào nhiều dữ liệu hơn mức có thể biết phải làm gì. Thay vì cố gắng kết hợp tất cả vào quy trình phân tích dữ liệu của bạn, hãy cắt bỏ những gì không quan trọng. Nói cách khác, hãy xác định dữ liệu đầu vào nào có ý nghĩa nhất đối với thương hiệu của bạn. Những yếu tố dữ liệu đầu vào này sẽ là các chỉ số hiệu suất chính (KPI) của bạn và câu chuyện mà chúng kể sẽ định hình phần lớn việc đưa ra quyết định mà công ty của bạn thực hiện trong tương lai.
Tất nhiên, hãy nhớ rằng điều quan trọng đối với bộ phận Marketing khác với điều quan trọng đối với bộ phận sales, điều này khác với điều quan trọng đối với bộ phận dịch vụ chăm sóc khách hàng,….. Bởi vì các nhóm khác nhau sẽ đặt trọng số khác nhau cho các KPI khác nhau, bạn cần đảm bảo rằng mọi bộ phận trong tổ chức của bạn đều được thể hiện theo một cách nào đó thông qua các KPI của bạn. Bỏ qua bất kỳ nhu cầu dữ liệu khách hàng nào của một bộ phận là làm mất hiệu lực toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu khách hàng của bạn.
Thu thập dữ liệu mà bạn cần
Khi bạn biết mục tiêu của mình và bạn biết các KPI quan trọng nhất để đạt được mục tiêu đó, đã đến lúc bạn bắt đầu thu thập và đối chiếu dữ liệu bạn cần.
Thông thường, DN rất ít khi chú ý đến những dữ liệu cần thiết cho việc phân tích dữ liệu giúp đạt được mục tiêu về kinh doanh, giá trị thương hiệu hoặc vị trí trên thị trường. Vì vậy, đây chính là bước giúp DN tìm ra những dữ liệu cần thiết và tiếp hành thu thập chúng.
Xử lý, hợp nhất toàn bộ dữ liệu thành một thể thống nhất và sẵn sàng sử dụng
Ở một số DN, đa phần các dữ liệu được lưu trữ ở những nguồn khác nhau, vì vậy, để có thể có được một kết quả báo cáo chuẩn xác nhất, DN cần phải tập hợp lại vào một phần mềm lưu trữ dữ liệu khách hàng duy nhất.
Việc này sẽ giúp DN đám bảo được hiệu quả mà những dữ liệu này mang lại và tiết kiệm thời gian hơn trong việc thu thập. Bên cạnh đó, hãy đảm bảo rằng tất cả những dữ liệu được thu thập đang sẵn sàng để tiến hành phân tích.
Ngày nay trên thị trường có rất nhiều giải pháp giúp DN lưu trữ và tự động hoá việc thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau như:
- Customer Data Platform
- CRM
- ERP
- Social Loyalty (thu thập trên 2 nền tảng Messenger và Zalo OA)
Câu chuyện của dữ liệu
Đây là tất cả về phân tích, thuần túy và đơn giản. Tìm kiếm cả các mẫu và điểm bất thường trên các KPI mà bạn đã xác định là quan trọng đối với các mục tiêu kinh doanh của mình. Đừng cố định hình dữ liệu thành câu chuyện mà bạn muốn nó kể. Thay vào đó, hãy để dữ liệu kể chuyện và chấp nhận kết luận mà nó đưa ra.
Sử dụng kết quả để đưa ra quyết định thông minh hơn
Sử dụng các kết luận được trình bày bởi dữ liệu bạn đã dày công thu thập và phân tích để đưa ra các quyết định thông minh hơn liên quan đến doanh nghiệp của bạn. Những quyết định này không nên giống như dự đoán, mà là những chiến lược có tính toán, logic bắt nguồn từ các cơ sở bằng chứng.
Song song với đó, DN hãy cẩn thận xem xét lại lý do, nguyên nhân dẫn đến kết quả của việc phân tích dữ liệu khách hàng lần này. Việc này sẽ giúp DN loại bỏ đi những điểm yếu trong vận hành và tổ chức các hoạt động kinh doanh, marketing và chăm sóc khách hàng.
Như vậy thì tại bước này, DN có thể vừa đưa ra được những quyết định về phát sinh điểm mạnh, xu hướng mới của thị trường và sửa chữa những yếu điểm trong quản lý, vận hành vừa qua.
Kiểm tra độ chính xác của kết quả phân tích
Bất kể dữ liệu của bạn tốt đến mức nào – cho dù bạn đã chọn KPI của mình một cách khôn ngoan đến mức nào liên quan đến các mục tiêu kinh doanh đã nêu – thì một số quyết định kinh doanh mà bạn đưa ra dựa trên quy trình phân tích dữ liệu của mình sẽ có kết quả là đúng hoặc sai. Không ai có thể đảm bảo rằng sau khi phân tích dữ liệu khách hàng thì DN sẽ quyết định đúng 100%. Việc này chỉ mang tính chất tương đối và góp phần tạo thêm nhiều cơ sở, lý luận cho các chiến lược của công ty trong thời gian mà thôi.
Do đó, bạn và công ty của bạn có trách nhiệm đảm bảo phân tích dữ liệu của bạn là một quá trình tự xem xét và tự kiểm tra kỹ lưỡng. Nói cách khác, phân tích dữ liệu khách hàng của bạn cần phải tham gia vào quá trình tối ưu hóa liên tục dựa trên kết quả thực tế đạt được từ các quyết định trước đó được đưa ra.
Sử dụng phần mềm phân tích dữ liệu khách hàng
Chúng ta đang sống ở thời đại 4.0, kỷ nguyên của công nghệ và trí tuệ nhân tạo, Vì vậy mà DN có thể dễ dàng lựa chọn và sử dụng một phần mềm giúp thu thập, phân tích dữ liệu một cách tự động hoá. Đây cũng chính là nền tảng để doanh nghiệp thực hiện kế hoạch chuyển đổi số.
Ở trên, Loyalty Hub đã đề cập đến một số phần mềm mà DN có thể cân nhắc trong việc phân tích dữ liệu khách hàng.
Tổng kết
Chúng tôi mong rằng bài viết trên sẽ giúp bạn có thêm nhiều kiến thức và thông tin về những lợi ích đến từ việc Phân tích dữ liệu khách hàng.
Nếu có bất kỳ thắc mắc nào liên quan đến bài viết “Phân tích dữ liệu khách hàng“, hãy để lại bình luận bên dưới và Loyalty Hub sẽ phản hồi trong thời gian sớm nhất.
Cập nhật thêm nhiều bài viết thú vị và bổ ích hơn cùng Loyalty Hub tại:
Kiến thức
Facebook
Twitter
Youtube
