Thấu hiểu nhu cầu tương lai để tạo trải nghiệm khách hàng hoàn hảo

Khi đã thấu hiểu nhu cầu khách hàng, có thể bạn đã nắm trong tay phần thắng. Tuy nhiên trên thực tế, đây mới chỉ là khởi đầu. Chìa khóa thực sự nằm ở khả năng đáp ứng những gì họ muốn trong năm tiếp theo, thậm chí trước khi họ kịp nhận ra. Nhiều doanh nghiệp cố gắng cảm nhận tương lai chủ yếu dựa vào bản năng, chẳng hạn Steve Jobs đã đúng khi quyết định đưa Apple gia nhập thị trường điện thoại di động, trước cả khi điện thoại di động trở thành một thứ thiết bị sành điệu. Nhưng trong hầu hết trường hợp, không phải ai cũng gặp may.

Việc tạo trải nghiệm khách hàng tối ưu và lâu dài phụ thuộc chủ yếu vào khả năng dự đoán tương lai, nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Để có được khả năng này, cần phải bắt đầu từ sự thấu hiểu sâu sắc (insight) một khía cạnh, vấn đề rồi mới tiến tới những nhìn nhận, dự đoán tương lai (foresight) cho cả những khía cạnh khác. Nick Weber, CEO 4i – một đơn vị tư vấn chiến lược danh tiếng chia sẻ: “Insight là kiến ​​thức nền tảng về cách thức hoạt động của mọi thứ, đồng thời cũng là tiền đề của foresight”.

Customer-Feedaback

Lắng nghe để sáng tạo và mang đến trải nghiệm khách hàng hoàn hảo

“Bạn có thể sở hữu tất cả insight trên thế giới, nhưng nếu không tận dụng để dự đoán về tương lai, về cơ bản nó sẽ giảm giá trị”, Weber cũng cho biết. Biết được khách hàng cần và muốn gì trong tương lai (foresight) ban đầu sẽ dựa vào insight và trực giác. Tuy nhiên, nó sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào cơ sở dữ liệu lớn (big data) và những phân tích giúp đưa ra những hướng dẫn chi tiết, cụ thể. Foresight, xét cho cùng là sự kết hợp giữa trực giác và sự am hiểu. 

Nếu chỉ đơn thuần cảm tính, không có dữ liệu lớn và phân tích thì cũng tương tự khám phá một địa danh nhưng quên bản đồ ở nhà. Thấu hiểu nhu cầu tương lai của khách hàng cần có một quyết định nhanh chóng, sáng tạo và phán đoán chủ quan để đến nơi bạn muốn, nhưng có trong tay bản đồ sẽ giúp bạn tránh được những cạm bẫy và nguy hiểm phía trước. Hãy cùng Subiz khám phá và trải nghiệm nhé!

Chuyển từ dự đoán sang thông tin có căn cứ

Các quyết định kinh doanh thường được dựa trên những gì bạn nghĩ rằng mình biết. Sự can đảm bản năng thường được coi như đặc tính quý giá nhất của một nhà lãnh đạo công ty. Nhưng khoảng cách giữa một sản phẩm được tung ra thị trường với nhiều màu sắc cá tính theo bản năng (chẳng hạn Iphone) thực sự rất khác biệt trong một thị trường lộn xộn những sản phẩm như Apple Newton, ô tô DeLorean, New Coke… – những ý tưởng tuyệt vời vào thời điểm đó, nhưng thất bại vì chưa thực sự nắm bắt nhu cầu thị trường.

Khái quát hóa để nhìn xa, theo Weber là con đường “chính thức hóa và định lượng hóa những gì nhiều người chúng ta cho là đúng, nhưng sự thật lại không thế”. Trực giác sẽ có giá trị hơn khi có thể định lượng và chi tiết hóa, đồng thời, làm như vậy sẽ cho bạn biết thêm về cách thức hoạt động của từng yếu tố, về việc trực giác sẽ ảnh hưởng đến sản phẩm cũng như phân loại của bạn. Tầm nhìn xa hiệu quả nằm ở việc kết hợp ít yếu tố về bản năng, thay vào đó tập trung sáng tạo những kiến ​​thức chưa từng tồn tại trước đó .

Ngay cả ở trong những tập đoàn lớn, phát triển sản phẩm mới và nghiên cứu thị trường dựa trên sự sáng tạo và hiểu biết cá nhân từ những quản lý có thời gian tiếp xúc với chu kỳ phát triển sản phẩm đủ lâu. Từ đó, họ có được một cảm giác tốt về những gì sẽ cộng hưởng với khách hàng. Cũng chính vì vậy, nhiều kiến ​​thức lại không chính thức, khó mà văn bản hóa.

Bắt đầu chiến lược dài hạn

Tận dụng nguồn dữ liệu sẵn có để thấu hiểu khách hàng mục tiêu cũng là một chiến lược mà bất cứ doanh nghiệp nào nên có

Tận dụng nguồn dữ liệu sẵn có để thấu hiểu khách hàng mục tiêu cũng là một chiến lược mà bất cứ doanh nghiệp nào nên có

Tham gia vào một chiến lược dài hạn có thể mất rất nhiều chi phí, sử dụng những phần mềm chuyên dụng, thiết bị lưu trữ dữ liệu và đặc biệt không thể thiếu những nhà phân tích dày dạn kinh nghiệm. Trong khi đó, các công ty nhỏ hay start up có thể đưa ra chiến lược dài hạn qua việc tận dụng dữ liệu đã được công khai.

Weber cũng chia sẻ, việc này khá dễ dàng với doanh nghiệp vừa và nhỏ khi họ có thể khai thác những thông tin có sẵn, thường được thu thập bởi các cơ quan chính phủ – nguồn dữ liệu đặc biệt quan trọng. “Bạn có thể tải dữ liệu và xác định đâu cơ hội và đâu là lợi thế để tăng trưởng”. Và những phân tích đơn giản vẫn có thể được sử dụng bởi người mới bắt đầu để xác định tương lai ở đâu và làm thế nào để ưu tiên các khoản đầu tư.

Weber đưa ra một ví dụ về một khách hàng sử dụng phân tích chiến lược dài hạn để khởi động thành công sản phẩm tại một thị trường mới nổi. Các dòng sản phẩm hiện tại có một vòng đời mạnh mẽ, nhưng xu hướng dường như chậm lại. Thay vì mở rộng dòng sản phẩm, công ty có ý tưởng khởi động một cái gì đó mới, khác biệt và lựa chọn một thị trường đang phát triển nhưng chưa đạt đỉnh. “Họ đã đánh đúng thời điểm “thiên thời, địa lợi, nhân hòa” khi kết hợp hoàn hảo với nhu cầu của người tiêu dùng đang lên. Đó là một nhu cầu mà tất cả chúng ta đều biết, nhưng vài năm tới sẽ đạt đỉnh”.

Tìm hiểu chi tiết mới hành động

Một cách tiếp cận phổ biến, nhưng có lẽ ít hữu ích cho Big Data chính là “shoot first, ask questions later” (hành động trước, tìm hiểu sau) hay đơn giản là ra ngoài, thu thập dữ liệu khách hàng càng nhiều càng tốt, sau đó một khi dữ liệu được tích lũy ở mức tương đối, nỗ lực tìm kiếm những ý tưởng sáng tạo trong nó. “Trước khi bắt đầu nói về Big Data, hãy liệt kê những thắc mắc bạn muốn có câu trả lời. Tốt nhất, nên bắt đầu với những câu hỏi kinh doanh, sau đó trở lại vào câu hỏi phân tích, hướng phân tích, cuối cùng mới đi lấy dữ liệu” – Weber chia sẻ.

Trong chiến lược đầu tiên thường kéo theo lượng lớn các dữ liệu mơ hồ hoặc dữ liệu được phân lập và chỉ có thể sử dụng ở một mức nào đó. Những giải pháp tốn kém để sử dụng đúng mức dữ liệu là chuẩn hóa nó – một quá trình khó khăn khi hàng triệu điểm dữ liệu đang đến từ hàng ngàn nguồn và trong một loạt định dạng cấu trúc cũng như phi cấu trúc. Một cách tiếp cận với chi phí hiệu quả hơn để tìm ra insights khách hàng có thể tạo ra một data lake*, chứ không phải là một kho dữ liệu phức tạp, đắt tiền thông thường, nơi dữ liệu của khách hàng được thu thập vào một điểm, đặc biệt có thể áp dụng công cụ trực quan và kết hợp dữ liệu khi cần thiết.

*Data lake chính là một kho chứa dữ liệu riêng biệt ở dạng thô và dưới định dạng nguyên bản của chúng. Đặc biệt hơn, data lake sử dụng kiến trúc phẳng để lưu trữ dữ liệu.

Thậm chí đơn giản hơn là chỉ là tạo ra một danh sách các bộ sưu tập. Weber cho biết: “Chúng tôi sử dụng để đi thu thập rất nhiều dữ liệu về doanh nghiệp, sau đó cơ sở dữ liệu hóa nó. Thứ mà chúng ta cần trong nhiều trường hợp chính là một kho lưu trữ của tất cả các liên kết và nguồn hoạt động hiệu quả, để khi cần có thể dễ dàng dùng đến. Chỉ cần chắc chắn rằng mọi người đều nhận thức được rằng có một nơi duy nhất hoặc một thư viện, để mọi người có thể đến và tìm thấy những dữ liệu mà họ cần là đủ”.

Tận dụng quá khứ để tỏa sáng

Khách hàng hài lòng và quyết định sử dụng sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp chính là phần thưởng xứng đáng cho bạn...

Khách hàng hài lòng và quyết định sử dụng sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp chính là phần thưởng xứng đáng cho bạn…

Những phân tích cơ bản luôn luôn dựa trên hành động trong quá khứ cùng xu hướng ở thời điểm hiện tại để dự đoán kết quả trong tương lai và loại dự báo này chỉ là bước cơ bản – phân tích kết quả trước và tìm ra hướng đi hiệu quả vào năm mới. Wall Street thành công với loại dự báo tăng trưởng đơn giản và những người chủ nợ đặc biệt hứng thú với nó vì đã cung cấp một cái nhìn thực tế dựa vào những gì sắp đến. Trong khi đó, phân tích dự đoán lại tiếp cận những bước sâu hơn.

Trong thế giới Startup, không có quá khứ để làm cơ sở thực hiện trong tương lai. Điều này thiết lập một cuộc xung đột cơ bản giữa start up tin vào ý tưởng của mình và các nhà đầu tư, những người muốn đảm bảo rằng ý tưởng sẽ đơm hoa kết trái. Ngay cả trong các công ty tiếng tăm khi chuyển vào các thị trường mới, quản lý sản phẩm đấu tranh để đem đến một dòng sản phẩm hoàn hảo đã bị mất đi vị thế. Chỉ có một cách để giải quyết tình trạng khó xử này, đó là áp đặt một hướng đi dựa trên dữ liệu khoa học về những hiểu biết và bản năng mà các nhà quản lý đã luôn luôn dựa vào trong quá khứ.

Năm 2016, trải nghiệm khách hàng hoàn hảo dần trở thành mục tiêu hàng đầu trong chiến lược phát triển của thương hiệu. Để phát huy lợi thế cũng như mở rộng danh sách khách hàng trung thành, thấu hiểu và dự đoán nhu cầu khách hàng chính là nền tảng. Bạn đã làm gì để không bỏ lỡ cơ hội “có một không hai” này? Hãy chia sẽ cùng Subiz nhé!

Theo Customerthink.com

Bài liên quan:

Share this