Tận dụng phân tích khách hàng để giảm tỷ lệ khách rời bỏ và tăng ROI marketing

0
273
cdp cho duoc pham

Tỷ lệ giữ chân khách hàng, thường được đo bằng tỷ lệ khách truy cập thường xuyên, khách ở lại tương tác trên web, tại cửa hàng (tỷ lệ phần trăm khách hàng hiện tại rời đi trong một khoảng thời gian xác định), là yếu tố thành công quan trọng nhất / KPI cho bất kỳ doanh nghiệp nào. Khi khách hàng ở lại, doanh nghiệp của bạn có thể tạo ra lợi nhuận dài hạn thông qua các lần mua lặp lại, cũng như các cơ hội bán chéo và bán lên. Khi bạn giữ chân khách hàng và tối ưu hóa giá trị trọn đời của họ, bạn cũng tạo ra các đại sứ thương hiệu, người cung cấp cho bạn những lời giới thiệu và tiếp thị truyền miệng vô giá.

Như một bài báo gần đây của Forbes giải thích, có thể chi phí gấp năm lần để thu hút một khách hàng mới, hơn là giữ lại một khách hàng hiện có. Tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng lên 5% sẽ tăng lợi nhuận từ 25% đến 95%. Không phải là điểm chính, nhưng doanh nghiệp của bạn chỉ cần giữ chân khách hàng hiện tại để phát triển. Bài đăng này sẽ giải thích làm thế nào trí thông minh của khách hàng thông qua phân tích có thể giúp bạn giảm chi phí.

Phân tích khách hàng cho hành trình của khách hàng

Phân tích khách hàng có thể thúc đẩy sự duy trì và tương tác trong toàn bộ hành trình của khách hàng, từ việc tạo ra các kênh dẫn đầu đến việc nuôi dưỡng các kênh dẫn đến chuyển đổi, biến khách hàng tiềm năng thành doanh thu. Biết thêm về khách hàng của bạn, phân tích khách hàng là cách tốt nhất để thu hút khách hàng của bạn bằng tin nhắn có liên quan giúp họ chuyển qua kênh sang chuyển đổi (và giá trị trọn đời lớn hơn).

Ví dụ: bạn có thể cải thiện việc tạo khách hàng tiềm năng với các bot được hỗ trợ bởi máy học, người thực hiện các cam kết nhanh với khách hàng của bạn, trả lời các câu hỏi cơ bản và xác định chúng đến các sản phẩm, dịch vụ và nhân viên bán hàng có liên quan. Tương phản thời gian thực này, bot tham gia với một hình thức trang web mà một khách hàng tiềm năng có thể điền vào, chỉ chờ vài tuần để một nhân viên bán hàng bận rộn trả lời. Cái nào trong hai kịch bản đó thúc đẩy sự tham gia nhiều hơn, nhanh hơn?

Phân tích khách hàng có thể giúp cải thiện tình trạng khách hàng

Cách tốt nhất để tận dụng các phân tích khách hàng là vạch ra toàn bộ hành trình khách hàng của bạn và xác định các địa điểm nơi phân tích có thể giúp đỡ (những nơi mà kênh của bạn bị rò rỉ ra ). Ở dạng đơn giản nhất, quy trình sẽ hoạt động như sau:

  1. Xác định một vấn đề cụ thể mà phân tích khách hàng có thể giải quyết.
  2. Đảm bảo rằng dữ liệu của bạn đã sẵn sàng để được sử dụng, nó có thể thực hiện được và có thể được triển khai cho vấn đề cụ thể.
  3. Triển khai học máy để giải quyết vấn đề và học hỏi từ dữ liệu bạn đang thu thập, vì vậy cách tiếp cận của bạn trở nên thông minh hơn theo thời gian trong việc giải quyết vấn đề.

Chúng ta hãy xác định khách hàng của họ là một vấn đề lớn cần giải quyết (xem bước 1), điều này chắc chắn là như vậy. Trong bước 2, bạn sẽ cần thu thập và sau đó tận dụng dữ liệu có liên quan để hiểu rõ hơn về nơi và lý do khách hàng bị rò rỉ ra khỏi kênh của bạn. Sau đó, bạn sẽ xây dựng một mô hình dựa trên dữ liệu này, triển khai học máy, để giúp bạn dự đoán những khoảnh khắc và lý do khách hàng của bạn rời đi. Vì vậy, thay vì thụ động theo dõi khách hàng rò rỉ từ kênh của bạn, bạn sẽ biết lý do tại sao họ rời đi và có thể chủ động thu hút họ để ngăn chặn việc rời đi .

Học máy về cơ bản sử dụng toán học, số liệu thống kê và xác suất để tìm kết nối giữa các biến trong dữ liệu của bạn, giúp bạn tối ưu hóa các kết quả quan trọng. Những mô hình học máy này thậm chí còn thông minh hơn trong việc đưa ra dự đoán bằng cách liên tục tích hợp dữ liệu mới. Kết quả? Bạn có được những hiểu biết dựa trên dữ liệu dẫn đến các hành động tiếp thị giữ chân khách hàng của bạn.

Trong một ví dụ khác về việc duy trì lưu lượng truy cập và ROI, bạn có thể áp dụng phân tích khách hàng để hiểu rõ hơn về lịch sử mua hàng hoặc duyệt qua của khách hàng và sau đó xây dựng mô hình dự đoán có thể dự đoán sản phẩm tiếp theo mà khách hàng (hoặc phân khúc khách hàng) có thể quan tâm để mua. Mô hình dự đoán này, sử dụng học máy, sau đó sẽ giúp bạn xác định đúng khách hàng (và đúng thời điểm) cho các cơ hội bán lên hoặc bán chéo.

Để làm tất cả những điều này và hơn thế nữa, bạn cần có khả năng xây dựng các mô hình dựa trên dữ liệu chất lượng và triển khai học máy để các mô hình này trở nên thông minh hơn theo thời gian, thúc đẩy sự liên quan và thu hút khách hàng mạnh mẽ hơn. Bạn cần một nền tảng dữ liệu và phân tích cho phép bạn làm cho dữ liệu của mình có thể thực hiện được. Bằng cách tận dụng một nền tảng dữ liệu khách hàng tự động với khả năng phân tích học máy, bạn có thể tận dụng dữ liệu của mình để giảm tốc độ và tăng ROI.

 

LEAVE A REPLY