Trải nghiệm khách hàng Cá nhân hóa? Bằng cách nào?

19 min read

Ghé qua quán cà phê quen thuộc mỗi sáng, được người nhân viên pha chế nhớ tên và biết rõ loại cà phê bạn luôn sử dụng. Ai cũng yêu thích có những trải nghiệm cá nhân hóa với doanh nghiệp, và khách hàng trên website của bạn cũng vậy.

Trong một bài viết gần đây từ Insight đưa ra kết luận: Hành vi người mua hàng hiện nay không thể được diễn tả chính xác bởi phiễu bán hàng.

Phễu bán hàng hướng đến số lượng, càng nhiều khách hàng tiềm năng bạn có thể thu về, đi qua đầu phễu, bạn càng có nhiều cơ hội bán hàng ở cuối phễu. Tuy nhiên, công nghệ kỹ thuật ngày nay cho phép người mua hàng có nhiều cơ hội hơn. Người mua hàng trực tuyến không thỏa mãn khi phải thực hiện “bổn phận” xếp hàng dài trên miệng phễu, họ muốn giải quyết vấn đề ngay, đến đuôi phễu ngay lập tức.

Chuyển đổi từ hệ phễu sang mô hình vòng tròn mở ra nhiều tiềm năng hơn, đưa khách hàng online đến gần hơn thứ họ luôn khao khát – một trải nghiệm cá nhân hóa.

Grow Revenues Organically Sales Funnel

Marketing quan tâm đến việc truyền tải đúng thông điệp, đến đúng đối tượng, vào đúng thời điểm. Một Marketer thông minh định vị tính cách khách hàng, từ đó phân khúc các tín hiệu vào đúng tập nhu cầu và truyền tải thông điệp phù hợp đến đúng nhóm công chúng đó. 

Như ví dụ về tiệm cà phê bên trên, để cá nhân hóa sâu hơn, chủ quán có thể sử dụng các biểu mẫu đăng ký email online nhằm sàng lọc, đưa ra những đề nghị, các ưu đãi dựa trên sản phẩm bạn mua nhiều nhất.

Làm thế nào để doanh nghiêp nhận định khách hàng tiềm năng tốt hơn, từ đó đồng hành cùng họ trong hành trình mua hàng? Cùng đi qua 3 yếu tố “giường cột” dưới đây để hiểu sâu hơn về cá nhân hóa và trải nghiệm khách hàng:

  • Thu thập
  • Phân khúc
  • Ứng dụng

Thu thập dữ liệu

Báo cáo từ CMO Council chỉ ra rằng Chỉ 3% Marketer cho biết các nguồn insight khách hàng của họ được tập hợp đầy đủ và đồng nhất”. So sánh chúng với báo cáo từ Econsultancy, Targeting và cá nhân hóa là các ưu tiên hàng đầu của khoảng 7000 doanh nghiệp tham gia khảo sát.

Nên theo sát các dữ liệu nào?

Quan sát quá nhiều thông tin dễ dàng khiến bạn bị bối rối. Hãy cẩn trọng trong định vị nhân tố nào có thể ảnh hưởng đến hiệu suất kinh doanh của bạn (KPI). 

Thu thập dữ liệu là quá trình được thực hiện trên nhiều kênh khác nhau. Tiếp cận đa kênh đem đến cho bạn một bức tranh đầy đủ hơn, chính xác hơn về tập khách hàng và khách hàng tiềm năng của mình. 

Một số nguồn data bạn cần nắm bắt có thể kể đến như:

  • Trang web
  • Lịch sử giao dịch khách hàng
  • Quá trình checkout của khách
  • Khảo sát 
  • Mạng xã hội
  • Thông tin từ bên thứ ba

Mục tiêu của bạn là tạo nên những profile phù hợp với mỗi khách hàng hoặc với mỗi phân khúc tiềm năng. Bắt đầu từ nguồn dữ liệu sẵn có (có thể chỉ là họ tên, địa chỉ email của khách hàng), sau ngày càng hoàn thiện nhờ vào quá trình nghiên cứu thu thập thêm, biến chúng thành những data hoàn chỉnh. Kết hợp các dữ liệu nhân khẩu học cơ bản (giới tính, tuổi tác) với các thông tin cá nhân (sở thích, thói quen) và các dữ liệu phụ thuộc vào hoàn cảnh (thời gian ghé trang, thiết bị sử dụng) để điền đầy các profile và vẽ nên bức tranh tổng thể cho mỗi cá nhân. 

Trong quá trình xây dựng các kênh tiếp cận khách hàng, các nỗ lực cá nhân hóa đầu tiên từ bạn nên đến cái đơn giản và trực diện, nhu việc người truy cập được đưa đến những nội dung liên quan đến sản phẩm họ đang hứng thú hoặc đã từng mua. 

Rủi ro trong theo dõi thu thập dữ liệu

Nên nhớ rằng thúc hỏi quá nhiều thông tin vào thời điểm quá sớm có thể khiến khách hàng tiềm năng quay đầu.

Lưu ý trong thu thập dữ liệu

Không đủ dữ liệu cần thiết, bạn không thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa tốt nhất đến cho khách hàng. Dưới đây là 5 quy tắc cơ bản trong thu thập dữ liệu:

1. Đưa ra những lời đề nghị để lại thông tin phù hợp, “có lý”. Lời đề nghị của bạn cần phải phù hợp với hoàn cảnh. Khách hàng đặt lợi ích bạn đem lại lên bàn cân với những rủi ro tiềm năng khi để lại thông tin. Hãy cho người truy cập thấy thiện chí và giá trị bạn có thể đem tới cho họ.

2. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và lưu trữ chúng tại các cơ sở dữ liệu riêng. Kiểm soát quyền truy cập các kho dữ liệu là điều vô cùng quan trọng, nắm giữ thành công của doanh nghiệp. Hãy lựa chọn một đối tác uy tín hoặc xây dựng một kho dữ liệu đảm bảo an toàn

3. Thu thập dữ liệu tại các “điểm chạm” với khách hàng và người dùng tiềm năng. Khách hàng cần hiểu về tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu có thể đem đến một trải nghiệm tuyệt vời hơn. Doanh nghiệp cần biến quá trình thu thập dữ liệu trở nên đơn giản, lôi kéo khách hàng tham gia chủ động vào quá trình đó. 

Làm thế nào khách hàng chủ động hơn, tự nói ra điều mình muốn, “tình nguyện” đưa ra những thông tin cá nhân hay vì e dè, lãng phí thời gian tự mày mò rồi bỏ đi vì không thu được kết quả? Đây là một câu hỏi khó đặc biệt với đặc thù website, nhân viên bán hàng không thể trực tiếp trò chuyện tiếp cận khách. 

Đây là lúc bạn nên sử dụng các công nghệ kỹ thuật hiện đại hỗ trợ. Không có ai chưa từng nghe tới chatbot. Vài năm trở lại đây, chatbot là thuật ngữ vô cùng hot mỗi khi bàn về cá nhân hóa trải nghiệm. Chatbot là một trong số những công cụ được tin tưởng bởi nhiều Marketer bởi chúng:

  • Chủ động mở lời với khách, tạo nên các cuộc hội thoại tự nhiên, giá trị
  • Hiển thị đến đúng nhóm đối tượng bạn muốn, với các kịch bản phù hợp
  • Giải quyết bài toán nhân sự, thay thế nhân viên thu thập, phân loại khách hàng
  • Rút ngắn hành trình mua hàng

Bạn đã từng trải nghiệm chatbot chưa? Bạn có muốn thử cài đặt chúng trên chính website của mình không?

4. Sáng tạo trong quá trình thu nhập dữ liệu. Tương tác sâu hơn với khách hàng bằng các biểu mẫu lựa chọn nhiều bước, cá nhân hóa. Đưa ra các lời thúc đẩy kích thích người dùng, bên cạnh đó sử dụng Popup đúng lúc, đúng chỗ. Tiến lên thận trọng, tuy nhiên luôn chắc chắn rằng thu thập dữ liệu là ưu tiên hàng đầu. 

5. Luôn luôn thử nghiệm. Các dữ liệu khách hàng thu về hỗ trợ đặc lực cho quá trình tối ưu nếu bạn biết tận dụng chúng.

Phân loại data

Sau quá trình thu thập và lưu giữ data, việc tiếp theo là phân loại. Bạn đã có các chỉ số đo lường hiệu quả và các thuật toán, số liệu liên quan, đó là điểm khởi đầu. Sau khi đã có những mục tiêu cụ thể, nhìn lại xem bạn đã có gì trong sản phẩm, biết gì về khách hàng của mình. 

Bạn có nhìn ra những khuôn mẫu dữ liệu quen thuộc có thể gây ảnh hưởng tới hành vi mua hàng và dự đoán bước tiếp theo trong hành trình mua hàng của khách? 

Có thể bạn chưa từng nghe tới Target và “sự cố” kinh điển trong phân loại dữ liệu khách hàng. Hệ thống phân loại dữ liệu của họ cho biết nếu một khách hàng tìm kiếm và mua một số sản phẩm nhất định, rất có khả năng họ đang mang bầu. Khủng hoảng PR nổ ra khi người cha của một nữ sinh đã rất tức giận khi con gái nhận được các phiếu giảm giá tã, quần áo trẻ em từ Target. Nhận được lời xin lỗi từ ban quản lý, một vài ngày sau người đàn ông này phải “xin lỗi ngược” do phát hiện con gái mình đúng là đang mang thai.

Các nhà phê bình nghi ngờ và cho rằng quá trình cá nhân hóa từ Target đã đi quá mức, tuy nhiên không thể phủ nhận: Dữ liệu khách hàng có thể được phân khúc và hỗ trợ doanh nghiệp trong việc đưa đến những lời gợi ý chính xác, phù hợp cho đúng khách hàng, đúng thời điểm. 

Những phân đoạn thông tin nào cần được xác định?

Trong thu thập dữ liệu, các phân khúc thông tin bạn cần có sẽ phụ thuộc lớn vào doanh nghiệp, thị trường và chiến lược của bạn. Mọi thiết lập cần được cân nhắc, lựa chọn phụ thuộc vào nhu cầu cụ thể của bạn.

Một cửa hàng dụng cụ thể thao online có thể phân đoạn dữ liệu khách hàng trong phạm vi môn thể thao yêu thích hay theo một tổ hợp môn thể thao. Bạn hoàn toàn có thể phân khúc khách hàng theo tần suất và khả năng chi trả.

Một khách hàng hay người mua tiềm năng sẽ phù hợp với một bộ tiêu chí phân khúc. Như ví dụ về hệ thống dự đoán hành vi từ Target trên yêu cầu khách hàng mua một nhóm sản phẩm đã định sẵn để đưa ra kết luận sâu hơn.

Rủi ro trong phân khúc dữ liệu

Cẩn trọng trong định vị các tiêu chí cho từng phân đoạn. Hãy đảm bảo rằng bạn có một tổ hợp dữ liệu phù hợp, liên kết với nhau thay vì nhồi nhét tất cả vào một tập. Và chúng phải là một chuỗi dữ liệu bởi chỉ một hành động, một thông tin đơn thuần thường là không đủ để đảm bảo xếp khách hàng đó vào một phân khúc khách nhất định.

Lưu ý trong phân khúc dữ liệu khách hàng

Phân đoạn khách hàng phụ thuộc vào một tổ hợp của logic và số liệu. Để cải tiến và hoàn thiện nhằm cá nhân hóa trải nghiệm cần sự kết hợp của cả hai nhân tố trên, tuy nhiên một hệ thống phân đoạn thô sơ có thể được phát triển mà không cần sự hỗ trợ của máy móc và các thuật toán.

  • Bắt đầu bằng việc nhìn lại KPI của bạn, chúng sẽ chỉ ra phương thức phân khúc cho doanh nghiệp. Lấy ví dụ về tỷ lệ chuyển đổi là một chỉ số KPI ai cũng có. Khách hàng có tỷ lệ chuyển đổi cao có thể được lọc ra và nhận những offer hấp dẫn từ doanh nghiệp.
  • Tiếp theo hướng đến sản phẩm sẵn có. Phân khúc cho phép bạn nhắm đối tượng quảng cáo. Ví dụ, những người mua một loại ống lọc nước nhất định dễ dàng có thể “bị dụ dỗ” mua lại nếu bạn đưa ra một đề nghị khuyến mại hấp dẫn bởi ống lọc nước là vật dụng tiêu dùng cần thay định kỳ, khách hàng có nhu cầu thường xuyên.
  • Thêm những dữ liệu hoàn cảnh. Có khách hàng nào đặt mua sản phẩm của bạn cứ ba tháng một lần không? Điều đó cho bạn biết thời điểm đưa ra lời đề nghị, hay nhắc nhở phù hợp. Hãy luôn nhớ rằng thông điệp truyền tải của bạn cần thân thiện, hữu ích cho khách hàng.

Hệ thống phân khúc và cá nhân hóa khách hàng quyền lực và “khét tiếng” nhất có thể kể đến Google và Facebook. Họ đi trước thời đại, họ thu thập và lưu trữ dữ liệu của mọi khách hàng, ngoài ra còn nắm giữ nguồn dữ liệu bổ sung từ nhiều bên đối tác thứ ba. Nền tảng quảng cáo của họ đã minh chứng khả năng nhắm đối tượng tuyệt vời đó.

Ứng dụng dữ liệu

Nhiều năm trước khi câu chuyện từ Target nổi lên, cá nhân hóa được cho là thứ ma thuật “đáng sợ”. Chúng đem lại cho người dùng cảm giác như có “một người anh lớn” lúc nào cũng “rình mò sau lưng”, quan sát và ghi chép mọi hành vi của họ. Tuy nhiên người mua hàng ngày nay đã quá quen thuộc với những gợi ý cá nhân hóa, và rất nhiều người cho rằng chúng thực sự hữu ích chứ không hề cảm thấy khó chịu.

Các luồng dữ liệu bạn đã thu thập và phân khúc có thể được sử dụng trên từng kênh marketing riêng. Tham khảo một số ví dụ dưới đây:

  • Tối ưu hóa trên trang có thể cho bạn biết những thông tin sẵn có của người truy cập. Một khi bạn đã xác định đường con đường mua hàng cụ thể, bạn có thể giúp khách hàng đi đúng trên con đường ấy bằng các offer dựa trên hành vi hiện tại và quá khứ của khách. Một khách hàng đã từng đăng ký nhận ebook từ bạn không nhất thiết phải nhận thêm offer tải Ebook, thay vào đó họ có thể đang hứng thú với chính sản phẩm của bạn. 
  • Để người truy cập thâm gia vào chính quá trình cá nhân hóa trải nghiệm. Mỗi click, mỗi lựa chọn đưa họ đến gần hơn với giải pháp cho vấn đề riêng. Thông qua những thông tin được khách cung cấp, các chiến dịch gợi ý sản phẩm, email marketing có thể thực thi hiệu quả hơn.
  • Ngân sách quảng cáo có thể được tận dụng tốt hơn khi bạn biết ứng dụng tốt kho dữ liệu. Thông qua dữ liệu đã được phân tích, bạn tìm ra thông điệp nào sẽ được sử dụng, hướng chúng đến ai và khi nào chúng được kích hoạt cho mỗi chiến dịch quảng cáo.
  • Vượt ngoài công năng sản phẩm, tối ưu website đem đến nhiều giá trị hơn bạn tưởng. Người truy cập ưa thích một website đa dạng ngôn ngữ, phù hợp với họ hơn thay vì chỉ tiếng Việt hay tiếng Anh. Tương tự, những người thường xuyên sử dụng một phương thức thanh toán, đã có lịch sử mua hàng muốn có các “bộ lọc” dữ liệu giúp quá trình thanh toán nhanh chóng hơn.

Đi từ những điều nhỏ để đem lại thành quả lớn chính là sự tương tác và sự trung thành của khách hàng. Doanh nghiệp của bạn có thể có hàng triệu khách hàng, tuy nhiên họ điều muốn được đặc biệt, được nhận diện trong đám đông.

Rủi ro trong ứng dụng dữ liệu

Thận trọng trong việc sử dụng cá nhân hóa theo đuổi khách hàng. Bạn không muốn khách hàng cảm thấy bị “săn” bởi một đề nghị đặc biệt ngay từ khi mới vào trang web, bạn cần khiến họ cảm thấy được giúp đỡ. 

Tuy nhiên cũng không nên ở đứng ở quá xa nếu bạn không muốn khách hàng “quên” mất mình. Thử nghiện A/B có thể là giải pháp tốt cho khách hàng của bạn. Cá nhân hóa định vị đúng khách hàng của bạn đang ở đâu.

Lưu ý trong ứng dụng dữ liệu

Khách hàng và người mua tiềm năng có những phản ứng khác nhau khi được tiếp cận bằng nhiều cách khác nhau. Thêm nữa, họ ghé thăm trang website tại các thời điểm khác nhau với các nhu cầu không giống nhau. Những người đã quen thuộc với website có những hành vi khác với khách hàng mới. Một khi bạn đã phân biệt và có trong tay những nội dung cá nhân hóa, bạn đã sẵn sàng xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng.

  • Đặt mình vào vị trí khách hàng để cá nhân hóa tiếp cận, bạn gây ấn tượng mạnh bởi sự thấu hiểu, quan tâm của mình đến khách hàng hay vì “dọa” họ sợ bởi những gì bạn “biết”.
  • Nhìn vào những dữ liệu được phân khúc và ứng dụng ngay chúng vào các chiến dịch cụ thể. Khi bạn truyền tải những nội dung phù hợp với nhu cầu cá nhân và hoàn cảnh của khách hàng, bạn đã tiến thêm một bước thành công. Như việc khách hàng tại thành phố Hà Nội đang đổ xô tìm kiếm các “item tránh rét” những tháng này, đều đó lại không áp dụng với khách hàng khu vực thành phố Hồ Chí Minh.
  • Đừng “đùn đẩy” hết quá trình cá nhân hóa trải nghiệm này xuống phòng IT. Thiết lập, phân tích và lưu trữ data cần thiết phải có sự hỗ trợ của kỹ thuật, tuy nhiên phòng kinh doanh, bán hàng, kế hoạch và chăm sóc khách hàng cần luôn “kề vai sát cánh”, tham gia chặt chẽ trong chuỗi làm việc này.
  • Cá nhân hóa không phải thứ gì đó hoàn toàn tự động hóa, bạn không thể bỏ mặc chúng tự vận hành. Cá nhân hóa và trải nghiệm khách hàng mang tính biến động không ngừng. Liên tục thử nghiệm cho phép đội ngũ của bạn nắm bắt được quá trình thay đổi và phát triển.

Càng hiểu rõ về người dùng, bạn càng có nhiều khả năng đưa ra những lời gợi ý phù hợp. Đừng nghĩ rằng cá nhân hóa chỉ có thể phụ thuộc vào các dữ liệu lịch sử truy cập. Theo sát khách hàng ngay thời điểm trên trang (Realtime tracking) đem là cái nhìn chính xác về nhu cầu hiện tại của khách hàng. Thật là một sai lầm nếu chỉ lo tra cứu nơi họ đã đến, thay vì định vị chính xác họ đang ở đâu và họ có khả năng sẽ đi đâu. Kết hợp lịch sử truy cập, dữ liệu hiện tại và dự đoán hành vi, bạn dần sẽ thấy được giá trị và sức mạnh to lớn của cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Website bạn có thể làm được điều đó, tin được không? Tự động thu thập thông tin khách hàng, phân loại khách ngay tại thời điểm khách còn ở trên trang, bạn đã từng nghe tới công cụ này chưa?

OnCustomer Live – Giải pháp dành cho mọi doanh nghiệp

  • Nhận diện chân dung và thấu hiểu insight khách hàng: Chỉ trên cùng một giao diện, OnCustomer Live cho bạn biết khách là ai, đang ở trang nào, đã ở lại bao lâu,… trả lời câu hỏi liệu họ đang có nhu cầu về sản phẩm gì, họ cần hỗ trợ gì.
OnCustomer Live – Nhận diện chân dung khách hàng
  • Phân loại khách hàng: OnCustomer Live tự động phân khúc khách theo các trường đặc điểm như bạn mong muốn. Bạn đang muốn phân tích các khách hàng ở lại một trang sản phẩm cụ thể, với thời gian trên 1 phút, có ngay với các nút phân loại tự động
OnCustomer Live – Tự động phân loại khách hàng
  • Chủ động tiếp cận: Đã thu thập, phân loại thông tin, vậy ứng dụng chúng vào cá nhân hóa trải nghiệm bằng cách nào? Tại sao không chủ động nhắn tin ngay với khách hàng? Nút “Gửi tin nhắn” cho phép bạn đưa đến những thông điệp đúng thời điểm, đúng khách hàng, đúng nhu cầu.
OnCustomer Live – Chủ động gửi tin nhắn cho khách hàng

OnCustomer luôn đồng hành cùng các doanh nghiệp trong giao tiếp với khách hàng, đem đến những trải nghiệm cá nhân hóa, tuyệt vời nhất. Hãy lựa chọn cho mình các giải pháp tuyệt vời. Đăng ký demo miễn phí ngay tại đây nhé. Chúc doanh nghiệp thành công!

Kinh Doanh Online – Xu hướng 2021 từ Micro…

Mọi cuộc khủng hoảng thế giới đều đem lại những thay đổi to lớn, gián tiếp thay đổi cách doanh nghiệp vận hành. Dotcom...
Phuong Nguyen
7 min read

HƯỚNG DẪN TĂNG HIỆU SUẤT LÀM VIỆC CỦA NHÂN…

OnCustomer không chỉ là một giải pháp tăng mức độ hài lòng của khách hàng tại các điểm chạm trên website, mà chúng tôi...
Phuong Nguyen
8 min read

Leave a Reply

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