Thấu hiểu hành vi khách hàng – Chìa khóa vàng tạo ra trải nghiệm “để đời” 

Trong một thế giới kỹ thuật số, khi mà cá nhân hóa và trải nghiệm khách hàng phân hóa rõ ràng những người chiến thắng với những kẻ thua cuộc, ta hoàn toàn có thể nói việc một số công ty phát triển mạnh mẽ không phải là ngẫu nhiên. Việc cạnh tranh trong bất kỳ ngành nào sẽ sớm trở nên khó khăn hơn đối với những doanh nghiệp “hụt hơi” không theo kịp cuộc đua công nghệ.

Theo nghiên cứu này, các doanh nghiệp mà có khả năng tận dụng dữ liệu hành vi của khách hàng để tạo ra các thông tin chi tiết về thói quen mua sắm sẽ có khả năng vượt xa đối thủ 85% về tăng trưởng doanh số và 25% về tỷ suất lợi nhuận.

Tuy nhiên, thật đáng ngạc nhiên là hầu hết các công ty hiện nay vẫn chỉ tận dụng một phần nhỏ trong dữ liệu hàng vi sẵn có. Các doanh nghiệp cần hiểu rằng, họ không cần phải là một “kẻ khổng lồ” trên thị trường để có được lợi ích từ dữ liệu phân tích hành vi khách hàng và đưa doanh nghiệp của mình lên tầm cao mới.

Trong bài viết này, hãy cùng AIONtech tìm hiểu về cách áp dụng các dữ liệu hành vi khách hàng nhằm thúc đẩy khả năng tăng trưởng của doanh nghiệp đồng thời hiểu rõ hơn lý do doanh nghiệp nên áp dụng phương pháp này nhé!

3 cách để doanh nghiệp thấu hiểu hành vi của khách hàng

Có thể nói việc thu hút đến giữ chân và tạo dựng nên sự trung thành giữa khách hàng với các nhãn hàng là một thách thức. Do vậy bất cứ khi nào có những cơ hội tiềm năng, các doanh nghiệp cần phải mạnh dạn đổi mới cũng như tận dụng các dữ liệu về hành vi của khách hàng để có thể tạo ra điểm sáng cho riêng mình trên thị trường.

1. Tận dụng dữ liệu hành vi của khách hàng để tăng sự chuyển đổi khách hàng 

Để hiểu tại sao dữ liệu hành vi lại là một lợi thế hiệu quả cho việc thu hút khách hàng, trước hết chúng ta cần phải tìm hiểu nhanh một số khó khăn hàng đầu mà các doanh nghiệp gặp phải ngày nay.

Sự phức tạp trong hành trình mua sắm của khách hàng hiện đại

Rất nhiều nghiên cứu cho thấy hành trình mua sắm của khách hàng hiện nay là vô cùng cùng phức tạp. Nó thường bị ảnh hưởng bởi rất nhiều điểm tiếp xúc khác nhau trên nhiều kênh, phương tiện mua sắm trong một thời gian dài. Thông thường có thể mất vài tuần, vài tháng hoặc trong một số trường hợp đặc biệt là hàng năm để đưa ra quyết định mua hàng.

Theo báo cáo của Salesforce Research, 67% các nhà nghiên cứu thị trường đã chỉ ra rằng việc phát triển một hành trình khách hàng nhất quán trên tất cả các điểm tiếp xúc và kênh là rất quan trọng để đạt được các mục tiêu trong chiến lược tiếp thị của họ.

Chính vì vậy mà ta có thể thấy hầu hết các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực tiếp thị đưa ra quyết định rằng 51% thông điệp của chiến dịch sẽ được phát đi từ kênh này sang kênh tiếp theo giống hệt nhau. Điều này tạo ra sự nhất quán trong việc tiếp nhận thông tin nhằm đưa ra các quyết định mua sắm của khách hàng.

Tuy vậy họ cũng gặp những khó khăn nhất định trong việc điều chỉnh các nguồn lực và chiến lược một cách hiệu quả với hành trình của khách hàng, trong đó có những khó khăn nhất định được chỉ ra như:

• Thiếu một cái nhìn tổng quan về khách hàng
• Nguồn dữ liệu bị “phân mảnh”, không đồng nhất
• Sự thiếu hụt ngân sách

Nhu cầu cá nhân hóa của khách hàng ngày càng tăng

Như đã nhắc đến ở trên, hành trình mua sắm của khách hàng rất phức tạp, kéo dài theo thời gian cũng như đa kênh với nhiều điểm tiếp xúc khác nhau và hành trình của mỗi cá nhân khách hàng là khác nhau.

Từ đó, ta thấy được động lực, mục tiêu, giá trị mua sắm và yêu cầu của mỗi khách hàng có thể hoàn toàn khác nhau dù trong cùng một phân khúc khách hàng, Tuy vậy họ đều có một nhu cầu chung rất cao về việc được cá nhân hóa các trải nghiệm mua sắm của bản thân.

Các thống kê sau đến từ cùng một báo cáo nhấn mạnh mức độ nhu cầu của khách hàng đối với việc cá nhân hóa:

• 52% người tiêu dùng có khả năng thay đổi thương hiệu mua sắm nếu một doanh nghiệp không cá nhân hóa truyền thông
• 65% người tiêu dùng có xu hướng thay đổi các thương hiệu không có các cập nhật, tùy chỉnh thông tin liên lạc cho họ.

Nhiều điểm chạm hơn có thể đồng nghĩa với việc doanh nghiệp sẽ đối mặt với nhiều thách thức hơn nhưng đó cũng là cơ hội hơn để tìm hiểu sâu hơn những thông tin chi tiết từ khách hàng, mang lại nhiều lợi ích lâu dài cho doanh nghiệp.

2. Áp dụng Dữ liệu hành vi của khách hàng nhằm tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng

Theo nghiên cứu này:

• 67% khách hàng cho biết trải nghiệm tồi tệ là lý do khiến họ rời bỏ thương hiệu
• Chỉ 1 trong số 26 khách hàng bất mãn có phản hồi phàn nàn.
• 91% những khách hàng không hài lòng mà cũng không phàn nàn chỉ đơn giản là rời đi trong im lặng

Trong số rất ít những khách hàng có phản hồi phàn nàn cho rằng thời điểm mà các doanh nghiệp giải quyết vấn đề của họ là quá trễ.

Điểm mấu chốt ở đây là các doanh nghiệp không thể phụ thuộc vào khách hàng của mình để có thể đo lường chính xác trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng hoặc dự đoán trước các nguyên nhân có thể khiến khách hàng rời đi.

Tuy vậy, các doanh nghiệp thường có thể nhận ra các “dấu hiệu” cho thấy khách hàng không hài lòng thông qua hành vi mua sắm cùng với các phân tích phù hợp. Chủ động nhận ra các dấu hiệu này giúp các doanh nghiệp có thời gian để điều chỉnh các trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng của mình. Việc nhận ra các hành vi khác thường trong mua sắm của khách hàng là chìa khóa trong việc giữ chân họ, đặc biệt là khi khách hàng bất mãn thường rất hiếm khi phàn nàn.

3. Tận dụng dữ liệu hành vi của khách hàng nhằm tăng hiệu suất bán hàng 

Khách hàng thường có những quyết định mua hàng tốt hơn khi các doanh nghiệp áp dụng thủ thuật Bán hàng gia tăng (Bán thêm – Up-sell) hoặc Bán chéo sản phẩm (Bán kèm – Cross-selling) lặp lại vào những thời điểm nhất định. Họ thường không nhận ra rằng bạn đang tiếp thị thứ họ muốn (hoặc đôi khi họ cũng không biết chính xác thứ mà họ muốn).

Tuy vậy mặc dù việc đề xuất các ưu đãi phù hợp cho đúng khách hàng, đúng thời điểm là “bí quyết vàng” để gia tăng hiệu suất bán hàng, nó cũng không thể hiệu quả hoàn toàn đối với toàn bộ đối tượng khách hàng.

Làm sao dữ liệu có thể cho biết thời điểm và ưu đãi nào sẽ hiển thị cho đối tượng phù hợp? 

Có thể nói chìa khóa để xác định được thời điểm và ưu đãi nào sẽ được giới thiệu cho khách hàng phù hợp có thể được tìm thấy trong dữ liệu hành vi khách hàng. Ví dụ như trên thị trường, khi nói đến bán thêm và bán kèm, hầu như không có công ty nào có thể cạnh tranh với Amazon.

“Khách hàng mà đã mua ________ thì cũng mua ________”

Bất kể quy mô doanh nghiệp hoặc ngành nào đi chăng nữa, khái niệm tương tự đằng sau câu nói khét tiếng của “ông trùm bán lẻ” Amazon “khách hàng mà___ thì cũng__” đều có thể được áp dụng để thúc đẩy khả năng bán thêm và bán kèm thông qua máy học (machine learning) và phân tích dự đoán

Áp dụng “thần chú” này đối với các đề xuất sản phẩm của Amazon, thuật toán đề xuất của họ đã thúc đẩy 35% doanh thu, trong đó có sử dụng các dữ liệu hành vi của khách hàng như:

• Lịch sử mua hàng của người dùng
• Các sản phẩm trong giỏ hàng của họ
• Các mặt hàng họ đã thêm vào ưa thích
• Những gì người mua khác đã tìm hiểu và mua

Tuy nhiên, tùy vào tính chất đặc thù, sản phẩm/dịch vụ, mục tiêu bán hàng… của các doanh nghiệp mà có đa dạng điểm dữ liệu hành vi và tài liệu tham khảo có thể áp dụng cho quy tắc này.

Tìm hiểu nhóm khách hàng nào không nên đưa vào mục tiêu cũng là điều cần thiết 

Trong quá trình phát triển các phân khúc khách hàng dựa trên hành vi để tăng khả năng bán chéo, bán thêm và mua lặp lại, sự hài lòng của khách hàng là một yếu tố quyết định quan trọng khác cần phân tích.

Nếu khách hàng gần đây đã có những trải nghiệm không được hài lòng với thương hiệu hoặc không nhận được đủ giá trị từ các sản phẩm họ đã mua, thì đây có thể không phải là thời điểm thích hợp để đưa ra ưu đãi bán kèm hoặc bán thêm.

Đối với các khách hàng chưa có lịch sử mua hàng thể hiện xu hướng mua kèm, mua thêm hoặc mua lặp lại, không chỉ xác suất chuyển đổi có thể biến mất sau trải nghiệm tiêu cực mà việc tiếp tục với một ưu đãi tại thời điểm này có thể gây “mất điểm” toàn tập về thương hiệu.

Ứng dụng dữ liệu và phân tích hành vi của khách hàng, trong trường hợp khách hàng đã có những trải nghiệm tiêu cực gần đây có thể dẫn đến phân khúc khách hàng có mức độ hài lòng thấp và bị tạm ngừng xem một số khuyến mại nhất định. Theo hướng này, doanh nghiệp có thể kết nối lại với khách hàng bằng các hành động tập trung vào tỷ lệ giữ chân người dùng khác để xây dựng lại sự ủng hộ và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Kết luận

Hành vi của khách hàng có thể cho thấy dữ liệu giá trị về khách hàng, doanh nghiệp và mối liên kết chặt chẽ giữa chúng mà các doanh nghiệp không thể tìm ở đâu khác. Các doanh nghiệp chỉ cần chú ý tập trung vào việc nắm bắt, phân tích và sử dụng dữ liệu hành vi của khách hàng.

AIONStore là thương hiệu tiên phong hàng đầu trên thị trường trong lĩnh vực Chuyển đổi số ngành bán lẻ – Nâng tầm trải nghiệm khách hàng sử dụng công nghệ AI.

Liên hệ hotline ngay để được tư vấn: 09 4846 0808