Trong thị trường cực kỳ cạnh tranh ngày nay, một doanh nghiệp không thể chiến thắng bằng cách sử dụng các sản phẩm và dịch vụ của mình. Thay vào đó, một cách tiếp cận tổng thể hướng tới phân tích khách hàng có thể là người chơi trò chơi đơn lẻ để giành được niềm tin của khách hàng và thúc đẩy trải nghiệm của khách hàng từ đầu đến cuối. Ngoài ra, các công ty cần xác định xem khách hàng của họ cần gì để đạt được lợi thế cạnh tranh. Phân tích khách hàng, chủ yếu liên quan đến phân tích dữ liệu lớn, liên quan đến công việc hiệp đồng để có được thông tin chi tiết có giá trị.

Phân tích khách hàng là gì?

Phân tích khách hàng đề cập đến các quy trình và công nghệ chủ yếu liên quan đến phân tích dữ liệu lớn, cung cấp cho tổ chức thông tin chi tiết về khách hàng. Điều này giúp cung cấp các kết quả dự đoán và phù hợp đúng thời gian. Giống như xương sống cho tất cả các hoạt động tiếp thị, phân tích khách hàng bao gồm các kỹ thuật như phân tích khách hàng dự đoán, trực quan hóa dữ liệu, phân tích hành trình của khách hàng, quản lý thông tin và phân khúc.

Thông thường, có 4 loại dữ liệu khách hàng mà doanh nghiệp có thể sử dụng để phân tích. Quan trọng nhất, hiện nay, dữ liệu này thuộc về dữ liệu lớn hơn là dữ liệu truyền thống. Ví dụ về phân tích khách hàng với từng loại đó là gì? Dưới đây là 4 trường hợp sử dụng cho chúng.

1. Dữ liệu giao dịch

Dữ liệu bán lẻ là một ví dụ điển hình về dữ liệu đó. Thông qua mỗi lần mua hàng, một công ty có thể nhận thức được hành trình phân tích khách hàng của họ. Ví dụ: Walmart  thu thập dữ liệu giao dịch lịch sử của mình để dự báo nhu cầu cho khoảng 500 triệu kết hợp mặt hàng theo từng cửa hàng ở Hoa Kỳ. Điều này cho phép họ có sản phẩm phù hợp ở đúng vị trí và tăng doanh số bán hàng của họ.

2. Dữ liệu dịch vụ / dữ liệu sản phẩm

Dữ liệu sản xuất là một ví dụ về dữ liệu sản phẩm trong đó dữ liệu được kiểm tra để tạo ra trải nghiệm khách hàng và sự đổi mới tốt hơn. Ví dụ, Toyota thực hiện một số dự án nghiên cứu nhằm  kiểm tra hành vi của người lái xe . Công ty áp dụng phân tích hình ảnh để đánh giá tư thế đầu và vị trí tay của người lái xe, kiểm tra các tình huống ngồi nhiều lần và vị trí thắt dây an toàn của người lái xe để hiểu những tính năng nào sẽ cải thiện sự thoải mái và an toàn của người lái xe.

3. Dữ liệu web

Một công ty có thể phân tích dữ liệu nhân khẩu học của khách truy cập trang web của họ. Ví dụ, họ đến từ đâu, họ mở trang nào, họ ở lại trang đó trong bao lâu, v.v. Sử dụng dữ liệu này, công ty có thể tạo nội dung phù hợp để tăng tỷ lệ chuyển đổi. Dữ liệu thương mại điện tử là một ví dụ về điều này trong đó các nhà bán lẻ áp dụng logic này để theo dõi hành vi của khách hàng và xác định sở thích của khách hàng để đưa ra các đề xuất sản phẩm với phân tích khách hàng dự đoán.

4. Dữ liệu văn bản do khách hàng tạo

Các bài đánh giá trực tuyến về một số sản phẩm hoặc dịch vụ và dữ liệu trên mạng xã hội là những ví dụ về dữ liệu đó. Trong khi khách hàng tận dụng cơ hội để chia sẻ ấn tượng cá nhân của họ, các công ty nghiên cứu nội dung này để có được ý tưởng về những gì khách hàng nghĩ về sản phẩm, thương hiệu hoặc dịch vụ của họ bằng cách xác định xu hướng, nhận ra giai điệu cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực của mỗi đoạn văn bản. Ví dụ, Samsung  sử dụng phân tích phương tiện truyền thông xã hội  để thu hút khách hàng từ các đối thủ cạnh tranh của họ.

Như đã đề cập ở trên, bốn loại dữ liệu có thể được sử dụng cho phân tích khách hàng dữ liệu lớn; làm thế nào doanh nghiệp có thể truy xuất thông tin là mối quan tâm duy nhất. Nó có thể xảy ra theo 4 cách –

– Sử dụng công cụ phân tích khách hàng sẵn sàng sử dụng.

– Thực hiện giải pháp phân tích khách hàng với nỗ lực của đội ngũ nội bộ.

– Có sự tham gia của nhà cung cấp tư vấn và triển khai.

– Gia công phần mềm phân tích dữ liệu khách hàng.

Tại sao Phân tích khách hàng lại quan trọng?

Trong thời đại của internet, khách hàng ngày nay đã kết nối với web luôn luôn. Cho dù đó là mua một món đồ gia dụng đơn giản hay thiết bị điện tử phức tạp hoặc mua một dịch vụ, họ có thể truy cập đủ thông tin thông qua truy cập internet. Vì vậy, nhận thức về sự thấu hiểu khách hàng là điều vô cùng cần thiết để có thể đứng vững trên thị trường. Điều này là cần thiết để thu thập đủ thông tin về xu hướng của khách hàng và phản ứng phù hợp và kịp thời. Sự hiểu biết sâu sắc hơn về thói quen mua hàng và sở thích lối sống của khách hàng cung cấp những dự đoán chính xác hơn về hành vi mua hàng trong tương lai.

Phân tích khách hàng giúp:

– Tăng tỷ lệ phản hồi, ROI và lòng trung thành của khách hàng bằng cách liên hệ với đúng khách hàng với các ưu đãi và thông tin có liên quan.

– Khi khách hàng thích phản hồi nhất được xác định có thể tự động giảm chi phí chiến dịch.

– Phân tích khách hàng đưa ra một bức tranh rõ ràng về tỷ lệ khách hàng có thể rời đi. Điều này giúp trong các chiến dịch chủ động phù hợp để giữ lại chúng và giảm tỷ lệ tiêu hao.

– Đưa ra đúng phân khúc khách hàng.

– Sử dụng phân tích dữ liệu lớn, bạn có thể cá nhân hóa các chiến lược bán hàng và tiếp thị cho các phân khúc khách hàng khác nhau. Do đó, nó có thể nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.

Phân tích khách hàng của dữ liệu lớn có thể tác động như thế nào đến kết quả kinh doanh của bạn.

1. Đánh giá Phân tích

Nhận xét là tiếng nói của khách hàng. Vì vậy, chúng là một nguồn thông tin tuyệt vời liên quan đến trải nghiệm của khách hàng. Một doanh nghiệp có thể thường xuyên theo dõi các bài đánh giá từ Google, trang Facebook của ứng dụng hoặc dịch vụ, Twitter, Yelp và nhiều nguồn khác. Thông qua việc xem xét, một doanh nghiệp có thể hiểu được sản phẩm hoặc dịch vụ của mình đang hoạt động như thế nào trên thị trường. Dựa trên phản hồi này, họ có thể thêm giá trị kinh doanh.

Phân tích dữ liệu lớn đóng một vai trò quan trọng ở đây. Các công cụ tự động phân tích dữ liệu lớn có thể xem xét tất cả các đánh giá này và phân tích chúng để có được thông tin chi tiết về dữ liệu. Đây thường được gọi là phân tích tình cảm, phân tích xem đánh giá là tích cực, tiêu cực hay trung lập. Các loại công cụ này áp dụng thuật toán học máy để thực hiện phân tích dữ liệu. Ở đây, phân tích văn bản được thực hiện, không gì khác ngoài một quá trình tự động để phân tích một đoạn văn bản và trích xuất thông tin.

2. Phân tích khách hàng dự đoán

Phân tích khách hàng dự đoán cung cấp báo cáo thời gian thực về hành vi của khách hàng. Thay vì làm việc trên dữ liệu lịch sử bây giờ với AI và máy học, các doanh nghiệp có thể dự đoán hành vi của khách hàng trong tương lai. Đây là một phương pháp có lợi trong lĩnh vực thương mại điện tử. Trong quá trình mua sắm trực tuyến, các công cụ phân tích dự đoán ghi lại dữ liệu về hành vi mua sắm trực tuyến của khách hàng. Điều này bao gồm thói quen mua sắm của họ, tần suất mua sắm, thích sản phẩm, v.v. Điều này giúp dự đoán sản phẩm nào sẽ hoạt động trên thị trường và trong bao lâu. Ở đây chủ yếu, dữ liệu người tiêu dùng được sử dụng để dự đoán hành vi của khách hàng.

3. Phản hồi sản phẩm theo thời gian thực

Tuy nhiên, một doanh nghiệp cần tập trung vào cải tiến trong tương lai và cải tiến hiện tại. Có Phản hồi sản phẩm theo thời gian thực, cung cấp phản hồi tức thì về hành vi mua sản phẩm. Đây là một dạng phân tích dữ liệu thời gian thực khác, trong đó một trang web hoặc sản phẩm có thể thích ứng với nhu cầu của khách hàng trong thời gian thực. Netflix là một ví dụ về việc không ngừng nỗ lực tìm hiểu thêm về sở thích của khách hàng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Nếu bạn bỏ qua bộ phim của một nghệ sĩ nào đó, ít có khả năng bạn sẽ xem một bộ phim khác của cùng nghệ sĩ đó. Phản hồi về sản phẩm theo thời gian thực cho phép một doanh nghiệp định hình dịch vụ của mình theo sở thích của họ khi họ sử dụng dịch vụ đó.

4. Phân tích đối thủ cạnh tranh

Phân tích đối thủ cạnh tranh của một doanh nghiệp là phân tích các sản phẩm, chiến lược và hiệu suất của đối thủ cạnh tranh để hiểu cách doanh nghiệp có thể cải thiện các sản phẩm và dịch vụ của chính mình và mở rộng cơ sở khách hàng của mình. Để cải thiện một doanh nghiệp, chỉ dựa vào dữ liệu của chính nó là chưa đủ. Phân tích đối thủ cạnh tranh là một tiêu chí quan trọng khác để hiểu các đối thủ cạnh tranh của doanh nghiệp đang làm gì. Trong thị trường cạnh tranh cao này, điều cần thiết là phải phân tích xem doanh nghiệp của bạn có hoạt động ngang bằng với các đối thủ cạnh tranh hay không? Các sản phẩm và dịch vụ mà đối thủ cạnh tranh của bạn đang sử dụng cho cùng một loại hình kinh doanh là gì? Chiến lược tiếp thị và kỹ thuật quảng cáo của họ là gì? Điểm mạnh và điểm yếu của họ. Nhiều công cụ được sử dụng trên thị trường để phân tích đối thủ cạnh tranh và Alexa là một trong số đó.