Sự khác biệt giữa việc thu hút khách hàng vào cửa hàng và online: Kết hợp dữ liệu nhanh và chậm

0
117
du lieu khach tai cua hang va online

Thu hút đúng người bằng các ưu đãi phù hợp đòi hỏi một bộ dữ liệu phong phú và mô hình khách hàng tinh vi.

Trong lĩnh vực internet ngày nay, chúng ta nên luôn khao khát thu hút những người có liên quan nhất đến doanh nghiệp của chúng ta và hướng dẫn họ đến đúng phần với các ưu đãi phù hợp để tối đa hóa cơ hội họ sẽ mua hàng. Để làm như vậy, chúng ta cần hiểu sở thích của họ và sự sẵn lòng của họ để mua, để tìm hiểu tốt nhất những gì làm cho họ quyết định mua.

Một số khách hàng luôn tìm kiếm giá rẻ và bán hàng, trong khi một số người hào hứng nhất với hàng mới. Để chúng tôi xác định các sở thích và xu hướng này, chúng tôi cần có một bộ dữ liệu rộng rãi về mỗi khách hàng, chẳng hạn như đặc điểm nhân khẩu học và lịch sử mua hàng của họ. Dữ liệu này phải được tích hợp từ nhiều hệ thống, được làm sạch và khớp, để cho phép các mô hình phân đoạn, dự đoán và công cụ đề xuất tạo ra kết quả đáng tin cậy.

Điều đó nói rằng, chúng ta nên đảm bảo rằng chúng ta biết sự khác biệt giữa các bộ dữ liệu chúng ta làm việc cùng, để đi đến cái nhìn toàn diện, 360 ° của khách hàng. Hầu hết dữ liệu được sử dụng để tạo hồ sơ, phân đoạn và mô hình dự đoán là dữ liệu lịch sử và do đó, các quy trình này không phải là thời gian thực. Chúng tôi gọi chúng là Dữ liệu chậm. Giao tiếp theo thời gian thực bằng cách sử dụng tín hiệu trực tiếp là những gì chúng tôi gọi là Dữ liệu nhanh. Cả hai loại phục vụ chúng tôi cho các mục đích khác nhau và chúng song hành với nhau. Trong phần này, chúng tôi sẽ làm rõ cách sử dụng hai bộ dữ liệu này.

Đẹp và chậm

Xem ví dụ này: Khi người dùng nhấp vào nút mua hàng trên trang web, điều đó không nhất thiết có nghĩa là việc mua hàng này sẽ được hoàn thành và điều đó không cho biết khách hàng có hài lòng về sản phẩm mới mua hay không. Chúng tôi biết rằng một giao dịch có thể bị từ chối, rằng khách hàng có thể trả lại hàng hoặc thậm chí gửi đánh giá tiêu cực.

Bởi vì chúng tôi có những kịch bản này xảy ra, và thường xuyên hơn không, chúng tôi không thể chỉ dựa vào dữ liệu tương tác thu được trong thời gian thực. Làm như vậy, chúng tôi sẽ phân loại sai những khách hàng đã trả lại lần mua hàng cuối cùng của họ và đánh giá không tốt khi là khách hàng lặp lại.

Dữ liệu chính xác hơn cần thiết để tạo hồ sơ khách hàng đáng tin cậy chỉ có thể được lấy từ các hệ thống hồ sơ, và sau đó dữ liệu này phải được xử lý và mô hình hóa. Hơn thế nữa, một số thông tin chi tiết chỉ có thể được tạo và xác thực sau khi hành động của khách hàng được so sánh với hành động của một khách hàng khác. Tất cả điều này không xảy ra trong thời gian thực.

Khi chúng tôi có dữ liệu phù hợp, chúng tôi có thể tạo nhiều phân khúc khách hàng và áp dụng các mô hình dự đoán sẽ giúp chúng tôi điều chỉnh đúng thông điệp đến đúng đối tượng.

Dữ liệu nhanh

Có một điểm quan trọng cần chúng ta chú ý ở đây: Chúng ta đã nói về việc tự động hóa mà không có sự phối hợp dẫn đến sự hỗn loạn – và các phân khúc khách hàng của chúng ta càng chi tiết hơn và khi chúng ta thêm nhiều kênh thực thi, càng khó quản lý hiệu quả tất cả các thông tin liên lạc này .

Trong nhiều trường hợp, một khách hàng có thể đủ điều kiện cho nhiều chiến dịch và nếu tất cả các chiến dịch này được gửi đi một cách nhanh chóng, mà không xem xét các chiến dịch khác đã được gửi hoặc những chiến dịch nào sẽ được gửi sau ngày hôm đó, cùng một khách hàng có thể nhận được mâu thuẫn với các đề nghị hoặc một chiến dịch ít liên quan có thể dẫn đến một cơ hội bị bỏ lỡ. Chúng ta nên luôn lên kế hoạch trước cho các chiến dịch tiếp thị của mình và thiết lập một khung các quy tắc ưu tiên và loại trừ, để hệ thống có thể phối hợp tất cả các chiến dịch được lên lịch này và tối ưu hóa việc truyền thông tới từng khách hàng.

Khi chúng tôi quản lý để đưa khách hàng của mình vào cửa hàng, chúng tôi muốn chuyển sang một chế độ hoạt động khác: Chúng tôi vẫn có tất cả hồ sơ khách hàng được xử lý trước, nhưng bây giờ chúng tôi cũng có nguồn cấp dữ liệu hoạt động trực tiếp từ cửa hàng mà chúng tôi cần sử dụng để đáp ứng trong thời gian thực với các tín hiệu cụ thể đến từ khách hàng. Ví dụ: nếu chúng tôi biết rằng một khách hàng nhất định là người tìm thỏa thuận và chúng tôi thấy cô ấy hiện đang xem các sản phẩm không giảm giá, chúng tôi có thể chỉ cho cô ấy đến phần giải phóng mặt bằng của cửa hàng. Một ví dụ khác có thể dựa trên mô hình của chúng tôi về danh mục sản phẩm ưa thích của khách hàng: Chúng tôi có thể chào đón một khách hàng trong cửa hàng của mình bằng cách nêu bật chương trình khuyến mãi cho một sản phẩm trong danh mục cụ thể đó.

Đi chậm hay đi nhanh

Cho đến nay, chúng ta đã nói về việc tham gia tại cửa hàng là một quá trình thời gian thực, trong khi việc tạo hồ sơ và điều phối thông minh không phải là thời gian thực. Nhưng cũng có một lựa chọn thứ ba ở giữa, trong đó kế hoạch tiếp thị được xây dựng trước nhưng thích nghi với các cập nhật ngắn hạn. Hãy xem xét kịch bản sau đây: Chúng tôi lên kế hoạch cho một số khách hàng hẹn giờ của chúng tôi, cố gắng khuyến khích họ mua hàng thứ hai và chúng tôi lên lịch cho chiến dịch này được gửi vào chiều nay. Chúng ta cũng giả sử hệ thống của chúng tôi đã hoàn thành mô hình hóa và ưu tiên và đã xác định danh sách khách hàng tối ưu sẽ nhận được chiến dịch này ngay hôm nay, với các đề xuất sản phẩm cụ thể của họ. Nhưng ngay trước khi thực hiện, chúng tôi phát hiện ra rằng một vài trong số những khách hàng này vừa trả lại các mặt hàng đã mua cuối cùng của họ – điều này làm thay đổi đáng kể hồ sơ của họ và cách chúng tôi muốn tiếp cận họ. Đối với họ, chúng tôi không còn cố gắng kích hoạt bộ hẹn giờ một lần nữa mà thay vào đó là cứu họ khỏi bị xáo trộn. Trong trường hợp này và mặc dù chúng tôi đã thiết lập danh sách tối ưu hóa người nhận chiến dịch một lần hẹn giờ, chúng tôi cần đánh giá lại đối tượng ngay trước thời gian thực hiện thực tế để đảm bảo chúng tôi loại trừ bất kỳ khách hàng nào không còn phù hợp với mong muốn Hồ sơ. Ví dụ này cho thấy cách kết hợp xử lý và mô hình hóa dữ liệu nhanh và chậm có thể giúp đạt được kết quả tối ưu. và mặc dù chúng tôi đã thiết lập danh sách tối ưu hóa người nhận chiến dịch một lần, chúng tôi cần đánh giá lại đối tượng ngay trước thời gian thực hiện thực tế để đảm bảo chúng tôi loại trừ bất kỳ khách hàng nào không còn phù hợp với hồ sơ mong muốn. Ví dụ này cho thấy cách kết hợp xử lý và mô hình hóa dữ liệu nhanh và chậm có thể giúp đạt được kết quả tối ưu. và mặc dù chúng tôi đã thiết lập danh sách tối ưu hóa người nhận chiến dịch một lần, chúng tôi cần đánh giá lại đối tượng ngay trước thời gian thực hiện thực tế để đảm bảo chúng tôi loại trừ bất kỳ khách hàng nào không còn phù hợp với hồ sơ mong muốn. Ví dụ này cho thấy cách kết hợp xử lý và mô hình hóa dữ liệu nhanh và chậm có thể giúp đạt được kết quả tối ưu.

Tóm lại là

Xác định hồ sơ của khách hàng dựa trên các nguồn dữ liệu khác nhau – tích hợp và làm sạch chúng, tổng hợp và chạy các mô hình dự đoán và AI khác nhau trên đầu trang của chúng. Nhưng để có được bức tranh đầy đủ và phục vụ cho mục tiêu cuối cùng là tiếp cận đúng khách hàng với những ưu đãi phù hợp vào thời điểm tốt nhất, không chỉ cần biết sự khác biệt giữa dữ liệu chậm và nhanh, mà quan trọng hơn là họ luôn song hành.

 

LEAVE A REPLY