Customer intelligence là gì? 3 yếu tố xây dựng thành công CI & cách ứng dụng

customer intelligence là gì

Trong môi trường kinh doanh ngày càng cạnh tranh của chúng ta, làm thế nào để bạn bắt đầu tối đa hóa giá trị doanh nghiệp? Là một nhà bán lẻ trên các sàn E-commerce hay các kênh Online khác, với mong muốn phát triển mạnh mẽ trong thế giới lấy khách hàng làm trung tâm này, làm cách nào để bạn tương tác với khách hàng của mình tốt hơn?

Câu trả lời của marAnalytics, chính là Customer Intelligence. Vậy nó là gì và làm thế nào để bạn bắt đầu tận dụng đa Customer Intelligence?

Customer intelligence là gì?

Customer intelligence (được hiểu là “Phân tích dữ liệu khách hàng bằng cách thông minh, viết tắt là CI) là quá trình thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng nhằm hiểu khách hàng một cách sâu sắc và khám phá những cách tốt nhất để tương tác với từng khách hàng cá nhân.

Theo marAnalytics

Trong thế giới định hướng kỹ thuật số ngày nay, khách hàng chia sẻ thông tin về bản thân họ mỗi khi họ tương tác với doanh nghiệp của bạn: sở thích, chi tiết nhân khẩu học, sở thích, nhu cầu, mong muốn của họ.

Mục tiêu của Customer intelligence là bạn tối đa hóa tác động kinh doanh của mình thông qua việc hiểu được rõ hơn về động lực của khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng trong tương lai.

Tại sao bạn cần CI – phân tích khách hàng?

CI, đó là con đường chung cho bất kỳ doanh nghiệp đang bán hàng trên thương mại điện tử. Bằng cách nhấn mạnh vào khách hàng và dữ liệu của họ, bạn có thể:

  • Cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm khách hàng của họ, điều này sẽ
  • Chắc chắn sẽ tăng tỷ lệ chuyển đổi, lòng trung thành và tỷ lệ giữ chân.

“Không thể tránh khỏi” bởi vì theo một cuộc khảo sát của Harvard Business, phân tích khách hàng (và cùng với đó là Customer intelligence) đã cải thiện trải nghiệm của khách hàng lên 60%, dẫn đến tỷ lệ giữ chân khách hàng tốt hơn là 58% (thấy khách hàng quay lại hết lần này đến lần khác.

Và nếu bạn chia nhỏ nó ra, tất nhiên hiểu khách hàng của bạn là điều quan trọng đối với trải nghiệm mua sắm của họ: một bạn gái Hà Lan không muốn có một gợi ý về giày cao gót chỉ có ở Tây Ban Nha trong khi tìm kiếm giày chạy bộ trực tuyến.

Customer Intelligence cho phép cá nhân hóa. Nó đơn giản như vậy.

Và đoán xem? Báo cáo Phân tích Khách hàng của Nghiên cứu Luân Đôn cho thấy 69% các nhà lãnh đạo kinh doanh về trí tuệ khách hàng đang tăng cường đầu tư vào lĩnh vực này. Điều này có nghĩa rằng:

nó đang hoạt động và,
nó đang trở thành những nhà lãnh đạo doanh nghiệp.
Điều tiếp theo hãy tự hỏi bản thân là: tôi có muốn doanh nghiệp của mình dẫn đầu về trí thông minh của khách hàng không? Nếu câu trả lời là có, thì hãy tiếp tục đọc.

3 yếu tố xây dựng thành công CI

#Yếu tố 1: Thu thập hiệu quả

Một lượng lớn dữ liệu khách hàng chảy vào công ty của bạn qua nhiều kênh, bao gồm:

  • Hoạt động của khách hàng trên trang web và ứng dụng của bạn
  • Mô hình mua hàng (và trả lại)
  • Thông tin liên lạc do khách hàng thực hiện
  • Phản hồi của khách hàng đối với các thông tin liên lạc do công ty thực hiện trước đó.

Do đó, yếu tố đầu tiên tạo nên sự thành công cho việc phân tích dữ liệu khách hàng là khả năng thu thập hiệu quả tất cả thông tin này vào một kho lưu trữ duy nhất, cho phép bạn kiểm tra và phân tích thông tin đó. Đây còn được gọi là “chế độ xem khách hàng 360 độ” hoặc “chế độ xem khách hàng duy nhất”.

#Yếu tố 2: Nền tảng công nghệ

Yếu tố thứ hai là cơ sở hạ tầng công nghệ cần thiết để phân tích dữ liệu nhằm khám phá những thông tin chi tiết hữu ích.

Ở cấp độ đơn giản nhất, điều này có nghĩa là khả năng phân chia khách hàng của bạn thành một số nhóm cấp cao, có thể dựa trên giai đoạn vòng đời (ví dụ: dùng thử, mới, hoạt động, churn) hoặc RFM (lần truy cập gần đây, tần suất, tiền tệ).

Tuy nhiên, các hệ thống thông minh khách hàng hiện đại cho phép các nhà tiếp thị đi sâu hơn vào dữ liệu khách hàng của họ, tiết lộ hàng chục hoặc hàng trăm “tính cách khách hàng” riêng lẻ cho phép cá nhân hóa quy mô lớn, chi tiết.

Một số công nghệ cho phép mức độ thông minh của khách hàng bao gồm lập mô hình hành vi của khách hàng, dự báo giá trị lâu dài của khách hàng, phân đoạn vi mô động, phân tích khách hàng dự đoán và máy học.

#Yếu tố 3: Khả năng thực thi của bạn

Trụ cột thứ ba chính là khả năng thực hiện hành động hiệu quả trên cơ sở phân tích của bạn trên bất kỳ số lượng khách hàng nào; thông qua bất kỳ kênh giao tiếp nào – và đo lường kết quả của mọi hành động để tối ưu hóa các hành động tiếp thị trong tương lai .

Điều này có nghĩa là liên kết hệ thống CI của bạn với một công cụ lập lịch / thử nghiệm / tối ưu hóa chiến dịch tự động để bạn có thể sắp xếp các tương tác theo ngữ cảnh, được cá nhân hóa mà khách hàng của bạn sẽ thấy có liên quan, dễ chịu và có giá trị.

Bởi vì nếu không có khả năng hoạt động được sắp xếp hợp lý và một phương pháp để không ngừng cải thiện mô hình và kết quả khách hàng của bạn, thì kết quả phân tích dữ liệu khách hàng của bạn sẽ bị hạn chế về tính hữu ích của nó.

Những loại dữ liệu nào đưa vào Customer Intelligences?

  • Transactional data (Dữ liệu giao dịch): Lịch sử mua hàng của khách hàng bao gồm các điểm dữ liệu chính thông báo cho các động cơ cá nhân hóa.
  • Behavioral data (Dữ liệu hành vi): Loại dữ liệu này hiển thị những gì khách hàng làm trên trang web của bạn. Các doanh nghiệp thu thập dữ liệu hành vi bằng các kỹ thuật khác nhau như
    • Bản đồ nhiệt
    • Theo dõi mắt
    • Bánh quy
    • Khảo sát nghiên cứu thị trường
  • Demographic data (Dữ liệu nhân khẩu học): Nhân khẩu học cho biết khách hàng của bạn là ai. Dữ liệu này chứa thông tin về giới tính, tuổi tác, tình trạng hôn nhân, giáo dục, vị trí và việc làm. Mặc dù trước đây dữ liệu nhân khẩu học là đầu vào quan trọng cho các quyết định về sản phẩm, nhưng dữ liệu giao dịch và hành vi có xu hướng là chỉ báo tốt hơn về sở thích của người dùng.
  • Psychographics data (Dữ liệu về Psychographics): Psychographics là một cách tiếp cận mới nổi được thông báo bởi tâm lý học để hiểu lý do tại sao mọi người đưa ra quyết định nhất định. Nó tiết lộ thông tin về những gì kích thích khách hàng mua bằng cách xem xét sở thích, ý kiến và hoạt động của khách hàng.

Khi nào cần sử dụng CX?

Thật khó để liệt kê tất cả các trường hợp sử dụng phân tích thông minh dữ liệu khách hàng, nhưng marAnalytics sẽ cung cấp một số trường hợp điển hình như sau:

  • Phân đoạn hành vi

Đây là cách sử dụng phổ biến nhất của Customer Intelligence. Phân đoạn hành vi chia người dùng thành các nhóm khác nhau có kiểu hành vi giống nhau. Người dùng có thể có cùng giai đoạn vòng đời, các sản phẩm cụ thể đã mua trước đó hoặc có phản ứng tương tự với các thông báo.

  • Nhắm mục tiêu theo địa lý

Nhắm mục tiêu theo địa lý là một trong những cách đơn giản nhất để tùy chỉnh thông điệp hoặc ưu đãi cho khách hàng. Ví dụ: các ứng dụng giao đồ ăn sử dụng vị trí của bạn để cung cấp các nhà hàng gần bạn nhất hoặc ki bạn viết “bệnh viện” hoặc “ATM” trong truy vấn tìm kiếm của ứng dụng điều hướng, các công cụ tìm kiếm sẽ cung cấp cho bạn các kết quả được sắp xếp dựa trên vị trí của bạn.

  • Đề xuất sản phẩm dựa trên hoạt động

Điều quan trọng là luôn hiển thị cho mỗi khách hàng nội dung phù hợp nhất với họ. Sử dụng CI, các nhà tiếp thị làm nổi bật các sản phẩm mà mỗi khách hàng có thể quan tâm nhất, dựa trên hoạt động duyệt / mua hàng mới nhất của mỗi khách hàng.

  • Email dựa trên Personal

Dựa trên các phân đoạn hành vi, doanh nghiệp có thể gửi các thông điệp hoặc ưu đãi cụ thể được tùy chỉnh theo sở thích hoặc hình thức mua đã biết của các phân đoạn khách hàng này. Email được cá nhân hóa cũng là một trường hợp sử dụng của tiếp thị dựa trên tài khoản (ABM) trong B2B.

Những casestudy điển hình sử dụng CI vào trong doanh nghiệp

Telecommunication

Thách thức: Khách hàng của công ty nghiên cứu Infiniti từ ngành viễn thông đã mất thị phần vào tay đối thủ cạnh tranh do thiếu quan điểm thống nhất về các vấn đề của khách hàng. Công ty muốn khởi động các chiến dịch khác nhau để đáp ứng nhu cầu của các phân khúc khác nhau.

Giải pháp: Infiniti Research đã giúp khách hàng phân khúc cơ sở khách hàng lớn của mình thành các nhóm khác nhau bằng cách sử dụng trí thông minh của khách hàng. Điều này đã giúp khách hàng thiết kế một chiến lược tăng trưởng phù hợp cho các nhóm khác nhau.

Kết quả: Trong năm đầu tiên hợp tác, công ty viễn thông đã vượt mục tiêu tăng trưởng 11% và kinh doanh dịch vụ nối mạng tăng 17%. Cùng với sự tăng trưởng nhanh chóng của hoạt động kinh doanh, công ty đã thúc đẩy doanh số bán hàng lên 30% với việc lập kế hoạch tài khoản được cải thiện.

Ngân hàng

Thách thức: Khách hàng của Firstsource là một ngân hàng ở Vương quốc Anh đang phải đối mặt với tình trạng kém hiệu quả trên diện rộng do không tích hợp đủ nhiều kênh dịch vụ khách hàng. Ngân hàng muốn cải thiện hiệu quả hoạt động của kênh và giảm ma sát để tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng.

Giải pháp: Ngân hàng đã triển khai công cụ Firstsource’s First Customer Intelligence (FCI) để xác định các điểm ma sát mà khách hàng trải qua trong hành trình đa kênh của họ và đo lường hiệu suất của kênh. Dựa trên kết quả của công cụ, các ngân hàng đã bắt đầu các sáng kiến như

  • Tối ưu hóa hệ thống IVR (phản hồi giọng nói tương tác)
  • Tạo chiến lược kênh thay thế để nhắn tin an toàn cho khách hàng
  • Hợp lý hóa các quy trình / hệ thống mở tài khoản sau khi loại bỏ các hoạt động không có giá trị gia tăng và các nút thắt quy trình

Kết quả: Nhờ sự thông minh của khách hàng, ngân hàng đã có kinh nghiệm

  • Giảm 1,5 triệu USD chi phí chăm sóc khách hàng.
  • Giảm 7% khi gọi thoại.
  • Giảm 1% số lần gọi lại.

Nguồn tham khảo:

Customer intelligence – Wikipedia: https://en.wikipedia.org/wiki/Customer_intelligence

What is Customer Intelligence: Your Ultimate Guide to Success – Crobox: https://blog.crobox.com/article/maximize-customer-intelligence

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *