Chìa khóa biến bị động thành chủ động nắm bắt insight người tiêu dùng

Trong bài blog trước của tôi, chúng ta đã khám phá cách mà consumer intelligence chuyển từ việc lắng nghe xã hội một cách thụ động sang việc chủ động nắm bắt insight người tiêu dùng – Consumer Insights. Hôm nay, chúng ta sẽ đi sâu hơn vào phương pháp giúp thực hiện quá trình chuyển đổi này thành công, làm sáng tỏ những biến chuyển về kết quả đạt được mà consumer intelligence có thể mang lại cho doanh nghiệp. 

Chìa khóa thành công: Biến thụ động thành chủ động nắm bắt insight người tiêu dùng 

1. Sự minh bạch và rõ ràng – Nền tảng để thành công  

Sự thành công của quá trình chuyển đổi từ thụ động sang chủ động nắm bắt insight người tiêu dùng bắt đầu bằng sự minh bạch và rõ ràng. Đó là việc tách những insight có giá trị khỏi những thông tin nhiễu, và đảm bảo rằng dữ liệu bạn thu thập là đáng tin cậy và có thể đưa vào thực tiễn. Điều quan trọng là phải có một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ, vì nó là cơ sở để bạn thu thập các insight đúng và đưa ra các quyết định sáng suốt.  

Ví dụ: hãy xem xét một doanh nghiệp bán lẻ muốn mở rộng kinh doanh sang lĩnh vực thương mại điện tử tại Việt Nam. Để đảm bảo sự minh bạch rõ ràng, họ đầu tư vào hệ thống thu thập và phân tích dữ liệu toàn diện. Dữ liệu này đóng vai trò là nền tảng cho các chiến lược của họ, cho phép họ phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả, giảm chi phí và tối đa hóa lợi tức đầu tư.  

Sự minh bạch cũng đòi hỏi chúng ta thận trọng trước những lời hứa hẹn có vẻ quá thuận lợi và tốt đẹp. Các giải pháp tự động hóa trông có vẻ hấp dẫn, nhưng trong nhiều trường hợp, các nguồn dữ liệu phức tạp cần sự can thiệp của con người. Chúng ta nên có một đội ngũ chăm sóc khách hàng tận tâm cùng dịch vụ chuyên nghiệp, giúp các tổ chức điều hướng quá trình chuyển đổi trên một cách hiệu quả.  

2. Sự phát triển – Mở rộng tầm nhìn  

Quá trình chuyển đổi sang chủ động nắm bắt insight người tiêu dùng không giới hạn ở một phòng ban hay một nhóm nhân sự. Đó là sự chuyển đổi tác động đến nhiều vai trò và lĩnh vực khác nhau trong toàn tổ chức, bao gồm các nhóm theo dõi trải nghiệm của khách hàng, tương tác của khách hàng; nhóm thu thập insight, nhóm tiếp thị; nhóm đổi mới, bán hàng, nhân sự và cả nhóm phát triển sản phẩm.  

Hãy tưởng tượng có một công ty đa quốc gia hoạt động tại Việt Nam. Để phát triển thành công, họ cần xác định các mục tiêu rõ ràng và đảm bảo sự liên kết giữa các bộ phận khác nhau. Sự liên kết này là cần thiết để truy cập và cộng tác trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, như từ bộ phận thu thập phản hồi của khách hàng, thu thập dữ liệu bán hàng và bộ phận thu thập insight tiếp thị, đồng thời tận dụng AI và khả năng phân đoạn dữ liệu một cách hiệu quả.  

Sự phát triển của insight và dân chủ hóa dữ liệu thường bắt đầu bằng việc triển khai ở quy mô nhỏ. Điều này liên quan đến việc phổ biến thế nào là “chủ động nắm bắt insight người tiêu dùng” cho các nhóm khác nhau, rồi mở rộng dần dần, từ đó doanh nghiệp có thể kết hợp nhiều nguồn dữ liệu hơn.  

3. Linh hoạt – Tích hợp dữ liệu thu thập với chiến lược kinh doanh 

Chìa khóa thành công nằm ở việc điều chỉnh dữ liệu cho phù hợp với business driver – các yếu tố thúc đẩy kinh doanh – chính của bạn. Sự liên kết này cho phép các tổ chức tập trung thu thập các insight có giá trị nhanh hơn, dẫn đến những quyết định sáng suốt hơn.  

Ví dụ, hãy xem xét một nền tảng thương mại điện tử ở Việt Nam. Bằng cách điều chỉnh dữ liệu của họ với các yếu tố thúc đẩy kinh doanh chính như hành vi người dùng, tốc độ tải trang web và sở thích sản phẩm, họ có thể nhanh chóng thích ứng với các xu hướng thay đổi và tối ưu hóa hoạt động của mình. Nếu họ nhận thấy lượng mua sắm trên thiết bị di động tăng đột biến, họ có thể phân bổ nhiều nguồn lực hơn để cải thiện ứng dụng di động và trải nghiệm người dùng.  

Trong bối cảnh này, AI đóng một vai trò quan trọng. AI không chỉ đảm bảo độ tin cậy của dữ liệu mà còn giúp các tổ chức tập trung thu thập các insight phù hợp với business driver của họ.  

4. Sàng lọc – Phân loại và phân đoạn  

Không phải tất cả dữ liệu đều được tạo ra như nhau. Chúng ta cần phải phân loại và phân đoạn dữ liệu dựa trên nguồn gốc và mức độ liên quan của nó. Điều này giúp các tổ chức quản lý và hiểu rõ được nguồn dữ liệu khổng lồ có sẵn.  

Hãy xem xét một agency tiếp thị kỹ thuật số tại Việt Nam. Để tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả, họ phân loại dữ liệu thành các nguồn đến từ người sáng tạo nội dung (người có tầm  ảnh hưởng – influencer, nhà xuất bản truyền thông), người tiêu dùng (người dùng mạng xã hội) và khách hàng (phản hồi từ khách hàng). Bằng cách phân loại người tiêu dùng theo nhân khẩu học hoặc sở thích, chẳng hạn như những người sành ăn hoặc thế hệ trẻ, các doanh nghiệp có thể tạo ra những chiến dịch tiếp thị có mục tiêu rõ ràng và hiệu quả hơn.  

Việc sử dụng các nền tảng có khả năng lọc dữ liệu dựa trên mục tiêu kinh doanh và trường hợp sử dụng cụ thể có thể giúp nâng cao đáng kể khả năng tận dụng thông tin có sẵn của tổ chức. 

Những kết quả mà Consumer Intelligence mang lại 

  • Ra quyết định dựa trên bằng chứng xác thực – Consumer intelligence trao quyền cho chúng ta ra quyết định dựa trên bằng chứng xác thực ở nhiều vai trò và lĩnh vực khác nhau trong một tổ chức. Điều này giúp ta có được những insight chính xác hơn, cải thiện việc lập kế hoạch chiến lược cũng như tích lũy được nhiều hiểu biết sâu sắc hơn về nhu cầu và sở thích của khách hàng. 
  • Tăng cường sự hiểu biết – Như vừa đề cập ở trên, một cái nhìn toàn diện về hành vi của người tiêu dùng sẽ cho phép doanh nghiệp tạo được mối quan hệ bền chặt hơn với khách hàng, từ đó thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng và đạt được sự tăng trưởng bền vững.  
  • Nhanh chóng, linh hoạt và dân chủ hóa dữ liệu – Việc truy cập dữ liệu nhanh chóng, linh hoạt thích ứng với các xu hướng mới và dân chủ hóa dữ liệu sẽ thúc đẩy văn hóa không ngừng học hỏi và ra quyết định sáng suốt. 
  • Thúc đẩy hợp tác và tích hợp – Consumer intelligence khuyến khích hợp tác, phá vỡ các rào cản và tăng cường việc ra các quyết định trong đó lấy khách hàng làm trung tâm, và tối đa hóa giá trị mang lại cho khách hàng.  
  • Dữ liệu đáng tin cậy – Mức độ đáng tin cậy của dữ liệu là rất quan trọng khi cần đưa ra các quyết định sáng suốt và để hiểu insight của nhóm khách hàng mục tiêu đến từng chi tiết. 
  • Luồng phản hồi thống nhất từ người tiêu dùng – Việc hợp nhất và tích hợp phản hồi, insight từ nhiều nguồn khác nhau vào một hệ thống duy nhất sẽ mang lại một số lợi ích, bao gồm giám sát theo thời gian thực, tập trung dữ liệu để phân tích và nâng cao khả năng đưa ra các quyết định trong đó lấy khách hàng làm trung tâm.  

Các phương pháp và kết quả trên không chỉ áp dụng cho các doanh nghiệp Việt Nam mà còn cho các tổ chức trên toàn cầu. Đó là nền tảng thành công trong việc chuyển đổi từ lắng nghe xã hội thụ động sang chủ động nắm bắt insight người tiêu dùng, trao quyền phát triển cho các tổ chức trong bối cảnh kỹ thuật số đang thay đổi không ngừng. 

X-posted on Clāra’s Insight