Các hành động, ưu đãi và sản phẩm tốt nhất tiếp theo. Trải nghiệm tốt nhất tiếp theo có phải là tương lai không?

Lúc nào chả vậy. Cửa hàng tạp hóa yêu thích của bạn sắp xếp lại các mặt hàng để bây giờ ngũ cốc buổi sáng của bạn ở ngay nơi bạn có thể đến. Bạn nhận được một email quảng cáo. Amazon đề xuất ba mặt hàng bạn có thể mua.

Đây là tất cả các ví dụ về các công ty sử dụng các chiến lược hành động, ưu đãi và sản phẩm tốt nhất tiếp theo. Các chiến lược này có ảnh hưởng to lớn đến cả việc giữ chân khách hàng và doanh số bán hàng đã hoàn thành, đồng thời chúng khai thác các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML). Tuy nhiên, tương lai là để chúng phát triển và cho phép trải nghiệm tốt nhất tiếp theo.

Hành động tốt nhất tiếp theo

Hành động tốt nhất tiếp theo liên quan đến câu hỏi, “Chúng ta nên thực hiện bước tiếp theo nào cho khách hàng?”

Câu trả lời có thể liên quan đến việc người đại diện liên hệ qua điện thoại, gửi phiếu giảm giá hoặc thêm các mặt hàng để bán. Nó thường cố gắng xác định và loại bỏ những trở ngại lớn nhất hoặc tức thời nhất mà khách hàng gặp phải để họ chuyển đổi.

Liên quan: Làm thế nào để đóng đinh mọi loại hình tiếp cận

Ưu đãi tốt nhất tiếp theo

Ưu đãi tốt nhất tiếp theo hỏi, “Ưu đãi nào sẽ giúp ích và hấp dẫn khách hàng nhất ngay bây giờ?”

Nếu bạn có một cửa hàng cà phê và khách hàng luôn gọi đồ uống “thông thường” của họ, thì ưu đãi tốt nhất tiếp theo có thể là cung cấp cho họ một phiếu giảm giá để tăng kích thước cho đơn hàng tiếp theo của họ. Nếu một khách hàng khác nhau mua một thứ gì đó khác nhau mỗi lần, ưu đãi tốt nhất tiếp theo có thể có nghĩa là một phiếu giảm giá để dùng thử một món mới miễn phí cùng với việc mua một thứ khác.

Sản phẩm tốt nhất tiếp theo

Sản phẩm tốt nhất tiếp theo xác định các mặt hàng từ danh mục của công ty bạn hợp lý nhất để khách hàng mua dựa trên sở thích và lịch sử mua hàng hoặc duyệt web của họ.

Ai đó mới mua một chiếc xe đạp cũng có thể muốn khám phá mũ bảo hiểm hoặc các thiết bị khác như giỏ hoặc phụ kiện điện thoại thông minh trên tay lái, trong khi người vừa mua mì ống cũng có thể muốn nước sốt. Amazon và các công ty khác sử dụng động cơ khuyến nghị trong chiến lược này để hiển thị cho bạn các mục bổ sung ở cuối các trang bạn xem.

Liên quan: 6 cách bạn có thể tận dụng tâm lý người tiêu dùng để thúc đẩy doanh số bán hàng

Sử dụng phân tích dự đoán để trở nên cá nhân

Các công ty đã sử dụng ba cách tiếp cận này để khiến khách hàng mua hàng và gắn bó gần như ngay từ đầu. Sự khác biệt ngày nay là doanh nghiệp có thể có hàng nghìn khách hàng thay vì chỉ vài chục hoặc hàng trăm. Không thể theo dõi mọi thứ khách hàng làm và tương tác với mọi người theo cách thủ công để tìm hiểu về họ trong môi trường kỹ thuật số.

Trong một số trường hợp, giải pháp là tìm một chiến thuật rộng rãi mà bạn có thể áp dụng theo mặc định trên quy mô lớn. Có lẽ ví dụ điển hình nhất về điều này là câu thoại nổi tiếng của McDonald’s, “Bạn có muốn ăn kèm khoai tây chiên không?”

Dòng này khiến nhiều người chi tiêu nhiều hơn khi họ gọi một món gì đó để ăn hoặc uống. Vấn đề với dây chuyền của McDonald là hãng không nhận ra rằng khách hàng là duy nhất, do đó bỏ lỡ cơ hội cung cấp cho mọi người những thứ khác mà họ có nhiều khả năng muốn và mua hơn.

Đây là lúc AI và ML xuất hiện. Ngày nay, gần như có thể thu thập một lượng lớn dữ liệu về khách hàng, chẳng hạn như độ tuổi, số tiền họ thường chi tiêu, cho dù họ có con hay thậm chí là địa chỉ IP của họ.

Nếu bạn đặt tất cả dữ liệu này vào một vị trí trung tâm (“hồ dữ liệu”), thì bạn có thể sử dụng AI và ML để phân khúc khách hàng của mình và đưa ra dự đoán về những gì họ muốn hoặc cần. Hệ thống có thể cảnh báo bạn rằng đã đến lúc phải thực hiện một số loại hành động và thậm chí đề xuất những gì có thể tốt nhất nên làm tiếp theo dựa trên các thông số bạn đặt – chẳng hạn như khách hàng không mua bất cứ thứ gì trong một khoảng thời gian nhất định trong vài tháng. Mọi thứ có thể được cá nhân hóa cao trong thời gian thực để bạn có thể gặp khách hàng ở bất kỳ đâu.

Liên quan: 15 chiến lược để nhanh chóng mở rộng kinh doanh của bạn

Cá nhân hóa quan trọng đầu tiên vì nó làm giảm tỷ lệ mọi người cảm thấy bị tấn công hoặc bị nhắm mục tiêu sai. 80% khách hàng là nhiều khả năng mua nếu doanh nghiệp cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa và 42% thất vọng bởi nội dung không được cá nhân hóa. Nhưng kinh doanh tốt không chỉ là về một chiến dịch hoặc mua hàng đơn lẻ; đó là về giá trị lâu dài của khách hàng lớn hơn (CLV).

Nhiều hoạt động được cá nhân hóa tập thể xây dựng lòng tin trong thời gian dài và chứng minh cho khách hàng thấy rằng bạn có thể đáp ứng nhu cầu và mong muốn của họ một cách nhất quán. Khi khách hàng cảm thấy an tâm về điều đó, họ sẽ trở nên trung thành. Điều này có nghĩa là bạn có thể ngừng dành quá nhiều thời gian để tìm kiếm người mua mới.

Với suy nghĩ này, mục tiêu cuối cùng đối với bạn với tư cách là một doanh nghiệp là kết hợp cả ba phương pháp tiếp cận – hành động, ưu đãi và sản phẩm – để thường xuyên cung cấp trải nghiệm tốt nhất tiếp theo.

CLV là chỉ số chính đo lường điều này. Thực hiện điều này đòi hỏi phải chuyển tư duy thực thi của bạn từ trong ra ngoài sang bên ngoài (chuyển từ suy nghĩ về điều gì mang lại lợi ích cho công ty, điều gì mang lại lợi ích cho khách hàng) và nó đòi hỏi phải giải quyết toàn bộ mạng nhện hoạt động của bạn theo cách lâu dài hơn .

Từ quan điểm công nghệ, điều này cũng đòi hỏi mức độ thuần thục về phân tích khách hàng cao hơn. Bất kỳ hệ thống nào bạn sử dụng đều phải có khả năng đánh giá lượng thông tin lớn hơn từ các góc độ được tinh chỉnh hơn và xem xét nhiều hơn các phân nhánh tiềm ẩn. Nó cũng phải đủ linh hoạt để thích ứng với những thay đổi nhanh chóng xuất hiện trong thị trường có thể làm cho dữ liệu cụ thể đột ngột trở nên ít liên quan hơn.

Hãy cùng xem việc triển khai trải nghiệm tốt nhất tiếp theo có thể trông như thế nào trong một kịch bản thực tế hàng ngày.

• Tập hợp dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc của bạn vào một vị trí (tức là tạo một hồ dữ liệu hoặc “nguồn sự thật duy nhất”).
• Tạo các công cụ công nghệ như vật dụng cho phép bạn làm việc với thông tin hồ dữ liệu của mình một cách dễ dàng.
• Thu thập thông tin chi tiết từ dữ liệu của bạn bằng các công cụ công nghệ của bạn.
• Các quy tắc kỹ sư sẽ hướng dẫn chuỗi quyết định và hành động của bạn. Về cơ bản, đây là việc thu thập và phân tích dữ liệu, đưa ra các tiêu chuẩn if-then tốt để áp dụng cho thông tin và sau đó tiếp tục dựa trên các tiêu chuẩn đó. Chẳng hạn, bạn có thể gửi tin nhắn cho khách hàng nếu tỷ lệ mở email của họ giảm xuống dưới một tỷ lệ phần trăm nhất định.
• Hãy hành động theo các quy tắc đã thiết lập của bạn. Thiết kế các hành động đó dựa trên dữ liệu. Ví dụ: nếu dữ liệu của bạn cho bạn biết rằng khách hàng trẻ tuổi thích các công cụ kỹ thuật số hơn, thì bất kể lựa chọn tiếp theo của bạn cho hoặc tương tác với khách hàng là gì, bạn có thể làm tốt nhất để triển khai nó trên nền tảng kỹ thuật số.
• Xác minh xem hành động đó có hiệu quả hay không. Nếu nó không hiệu quả, hãy điều chỉnh những gì bạn đang làm và phát triển một tiêu chuẩn mới để áp dụng. Có thể có rất nhiều yếu tố khác nhau cần xem xét trong hành trình của khách hàng; học tăng cường, là một loại máy học cụ thể, có thể chạy các thử nghiệm giúp bạn xác định quy tắc nào có thể tốt nhất dựa trên các điều kiện được đáp ứng.

Thông qua quá trình này, hãy nhớ rằng bạn luôn tối ưu hóa giá trị lâu dài của khách hàng. Mặc dù một phương án hoặc một tập hợp các phương án có thể mang lại lợi ích ngắn hạn, tốt ngay lập tức, nhưng bạn sẽ thể hiện sự ưu tiên đối với phương án thay thế hoặc tập hợp các phương án mang lại lợi ích lâu dài hơn.

Thực hiện một cách tiếp cận phân tích phức tạp hơn để mang lại sự hài lòng vượt trội về lâu dài

Ngay bây giờ, phân tích dự đoán có thể hỗ trợ các công ty với cả ba chiến lược – hành động, ưu đãi và sản phẩm. Các chiến lược này tập trung vào việc cung cấp đúng mặt hàng cho đúng khách hàng vào đúng thời điểm và mỗi chiến lược có thể cải thiện mối quan hệ giữa khách hàng với doanh nghiệp của bạn trong thời gian ngắn.

Tuy nhiên, giải thưởng lớn là sử dụng phân tích khách hàng để luôn cung cấp trải nghiệm tốt nhất tiếp theo. Khi biên độ khác biệt ngày càng trở nên mỏng manh, đó là trải nghiệm tổng thể mà khách hàng sẽ sử dụng để quyết định phải làm gì. Kiểm tra cách phân tích được hỗ trợ bởi AI và ML có thể chuyển bạn sang giai đoạn tiếp theo này để khi khách hàng nghĩ đến việc hài lòng, thương hiệu của bạn sẽ nổi bật.