5 วิธีในการวิเคราะห์ข้อมูลและข้อความช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้า

กลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลในท้ายที่สุดมีอิทธิพลต่อวิธีที่ทีมของคุณจะเข้าถึงลูกค้า ซึ่งได้รับการพิสูจน์แล้วว่าสามารถขับเคลื่อนผลกำไรได้ อันที่จริง “ทีมผู้บริหารที่ใช้การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าอย่างกว้างขวางในการตัดสินใจทางธุรกิจทั้งหมด พบว่ามีกำไรเพิ่มขึ้น 126% เมื่อเทียบกับบริษัทที่ไม่ได้ทำ” (McKinsey, 2014)

นี่ไม่ใช่ข่าว ในบรรดาผู้บริหาร 334 คนที่สำรวจโดย Bain มากกว่าสองในสามกล่าวว่าบริษัทของพวกเขากำลังลงทุนในข้อมูลและการวิเคราะห์ และความคาดหวังก็สูง 40% คาดว่าจะได้รับผลตอบแทนที่ "เป็นบวกอย่างมาก" และอีก 8% คาดการณ์ผลลัพธ์ "การเปลี่ยนแปลง" (Bain & Co, 2017)

Forrester กล่าวว่า “มีเพียง 15% ของผู้นำระดับสูงเท่านั้นที่ใช้ข้อมูลลูกค้าอย่างสม่ำเสมอเพื่อแจ้งการตัดสินใจทางธุรกิจ” (“The B2B Marketers Guide to Benchmarking Customer Maturity”, Forrester, 2017) ดังนั้น บริษัทต่างๆ ต่างตระหนักถึงความจำเป็นของข้อมูล แต่คาดหวังว่าจะมีเวทมนตร์บางอย่างเกิดขึ้นเพื่อนำไปปฏิบัติใช่หรือไม่

“การมีอิทธิพลต่อความภักดีของลูกค้า […] ไม่ต้องการเวทย์มนตร์ แต่ต้องการข้อมูล – โดยปกติข้อมูลที่คุณมีอยู่แล้ว แต่ไม่ได้ใช้ประโยชน์อย่างเต็มที่ องค์กรส่วนใหญ่ในปัจจุบันสร้างข้อมูลจำนวนมากโดยไม่คำนึงถึงอุตสาหกรรม อันที่จริง ลูกค้าจำนวนมากบอกฉันว่าพวกเขามีข้อมูลมากมายจนปัญหาที่ใหญ่ที่สุดคือวิธีจัดการข้อมูลทั้งหมดที่พวกเขามี” Mike Flannagan รองประธานและผู้จัดการทั่วไปของ Cisco กล่าว

5 วิธีในการวิเคราะห์ข้อมูลและข้อความช่วยปรับปรุงการรักษาลูกค้า

1. พัฒนาแผนงานข้อมูลและยึดติดกับมัน

ผู้บริหารมากถึง 30% ในการศึกษาของ Bain & Co ดังกล่าวกล่าวว่าพวกเขาขาดกลยุทธ์ที่ชัดเจนในการฝังข้อมูลและการวิเคราะห์ในบริษัทของตน การค้นพบของ McKinsey แสดงให้เห็นว่าการใช้แนวทางบูรณาการ ซึ่งหมายถึงการมองว่าการวิเคราะห์เป็นตัวขับเคลื่อนเชิงกลยุทธ์ของการเติบโต แทนที่จะใช้ในไซโลหรือเป็นส่วนหนึ่งของไอที ​​ท้ายที่สุดจะนำไปสู่การบรรลุผลตามที่ต้องการ (McKinsey, 2014)

บริษัทที่ประสบความสำเร็จทำสองสิ่งที่แตกต่างกัน: อย่างแรก พวกเขาใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่มีอยู่ ประการที่สอง พวกเขาดำเนินการเปลี่ยนแปลงองค์กรเมื่อเข้าใจสิ่งที่ข้อมูลบอกพวกเขา ดังนั้น คุณมีข้อมูล - ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณใช้งานจริงและบังคับใช้การเปลี่ยนแปลงที่จำเป็นในธุรกิจเพื่อให้เกิดขึ้นอย่างรวดเร็ว

แนวทางที่ดีคือการพัฒนาแผนงานข้อมูลและปฏิบัติตามนั้น ขั้นตอนที่คุณดำเนินการภายในองค์กรสามารถ:

1. ตรวจสอบให้แน่ใจว่า KPI ขององค์กรเป็นแบบอัตโนมัติ ปรับขนาดได้ และทำซ้ำได้
2. รวบรวมผู้มีส่วนได้ส่วนเสียหลักและกำหนดปัญหาทางธุรกิจ 3 อันดับแรกที่คุณต้องการแก้ไข
3. จัดหมวดหมู่ปัญหาออกเป็นปัญหาด้านข้อมูลกับระบบ (โดยปกติคุณจะพบว่าปัญหาไม่ได้อยู่ที่ "ข้อมูล" เลย แต่อยู่ที่วิธีที่ผู้คนใช้หรือจัดการข้อมูล)
4. จำเป็นต้องมีการจัดลำดับความสำคัญของงานควบคู่ไปกับการประเมินความเป็นไปได้ทางเทคนิคของแผนของคุณ
5. เพื่อให้เป็นไปตามแผน ให้ประเมินความคืบหน้าใหม่ทุก 3 เดือน
6. ปัจจัยมนุษย์ – รับรองการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม

ปัจจัยสำคัญอีกประการหนึ่งคือการจ้างผู้บริหารระดับสูงที่ลงมือปฏิบัติจริงในการวิเคราะห์ลูกค้า พวกเขาไม่เพียงต้องเข้าใจถึงความสำคัญของการวิเคราะห์เท่านั้น แต่ยังมีทักษะในการวิเคราะห์ด้วยตัวมันเอง ดังนั้นให้ใช้สิ่งนี้เป็นเกณฑ์มาตรฐานในการจ้างงาน

แม้ว่า 70% ของบริษัทจะมีกลยุทธ์ด้านข้อมูลอยู่แล้ว แต่หลายๆ บริษัทก็ล้มเหลวในการส่งมอบสิ่งที่จำเป็นด้วยปัจจัยเดียวคือบุคลากร คุณอาจมีเครื่องมือที่ทันสมัยที่สุดและนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ยอดเยี่ยม อย่างไรก็ตาม ความพยายามทั้งหมดล้มเหลวหากไม่มีการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมที่ถูกต้องซึ่งจำเป็นภายในเพื่อดำเนินการในท้ายที่สุด (Bain & Co 2017)

พนักงานอาจไม่มุ่งมั่นที่จะใช้การวิเคราะห์ข้อมูล ทีมภายในอาจไม่สื่อสารกัน หรือโซลูชันข้อมูลที่นำมาใช้นั้นไม่เป็นมิตรกับผู้ใช้ การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรม การติดตามผลอย่างต่อเนื่อง ควบคู่ไปกับ "แนวทางแบบทีมเดียว" เป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้แน่ใจว่าการวิเคราะห์ขั้นสูงภายในองค์กรสามารถอยู่รอดและเจริญรุ่งเรือง (Bain & Co, 2017) ไม่น่าแปลกใจเลย การเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมเป็นส่วนที่ยากที่สุดของแผนการปรับปรุงประสิทธิภาพใดๆ และเหตุใดความพยายามในการเปลี่ยนแปลงถึง 38% จึงล้มเหลว (Bain & Co, 2016)

2. เน้นเฉพาะลูกค้าเป้าหมายคุณภาพสูงเท่านั้น

ลูกค้ามีแนวโน้มที่จะเลิกราน้อยลงหากคล้ายกับลูกค้าเป้าหมายหลักของคุณ หากคุณมีสิทธิ์เข้าถึงข้อมูลเกี่ยวกับทั้งลูกค้าของคุณและรายชื่อผู้มีโอกาสเป็นลูกค้า นี่เป็นโอกาสที่ดีที่จะมุ่งเน้นเฉพาะผู้ที่ไม่น่าจะเลิกรา

ยังไง? โดยใช้อัลกอริธึมเปรียบเทียบคุณลักษณะและลักษณะของลูกค้ากับผู้ที่มีแนวโน้มจะเป็นลูกค้าของคุณ ลูกค้าที่มีลักษณะใกล้เคียงกัน (ขนาด FTE, ค่าใช้จ่ายรายปี, ตำแหน่งงาน, ประเภทอุตสาหกรรม) กับลูกค้าปัจจุบันของคุณน่าจะเป็นลูกค้าที่มีแนวโน้มมากที่สุดที่จะต้องการผลิตภัณฑ์ของคุณ พบว่ามีคุณค่าและดังนั้นจึงอยู่ต่อ การแบ่งส่วนของคุณตอนนี้กลายเป็นเรื่องสำคัญ กลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่มมีคุณสมบัติที่แตกต่างกันซึ่งช่วยระบุลูกค้ารายต่อไปของคุณได้อย่างง่ายดาย

ตัวอย่างเช่น เครื่องมืออย่าง HubSpot ให้ข้อมูลประเภทนี้ในลักษณะบูรณาการ ซึ่งคุณสามารถดูลักษณะและรูปแบบได้อย่างง่ายดาย

3. ใช้วิธีแมชชีนเลิร์นนิงเพื่อสร้างแบบจำลองการทำนาย

บริษัทต่างๆ วิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้การวิเคราะห์ประเภทต่างๆ รวมถึงการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งใช้เพื่อดูความสัมพันธ์ระหว่างเมตริกต่างๆ

ในการสร้างกลยุทธ์การรักษาลูกค้าที่มั่นคง เราสามารถใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์เพื่อคาดการณ์เกี่ยวกับอนาคต โดยดูจากข้อมูลในอดีต เพื่อเรียนรู้ว่าลูกค้าอาจชอบหรือไม่ชอบอะไร

บ่อยครั้ง คุณอาจรู้สึกสับสนกับจำนวนตัวแปรที่คุณต้องจัดการและวิเคราะห์ทั้งหมดในคราวเดียว แม้ว่าคุณอาจมีนักวิเคราะห์ข้อมูลที่มีทักษะสูงอยู่ในมือ แต่ก็ยังต้องใช้เวลาและแรงงานมากในการกลั่นกรองข้อมูลปริมาณมากด้วยตนเองและอย่างรวดเร็วเพื่อค้นหาแบบจำลองการคาดการณ์ที่เหมาะสมที่สุด

ในการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ที่ดีที่สุดสำหรับการรักษาลูกค้า ให้พึ่งพาพลังของการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อค้นพบสาเหตุสำคัญที่ทำให้ลูกค้าเลิกใช้งานหรือเหตุผลที่พวกเขาภักดีต่อแบรนด์ของคุณอย่างรวดเร็วและแม่นยำ

แมชชีนเลิร์นนิงใช้คณิตศาสตร์ สถิติ และความน่าจะเป็นในการค้นหาความเชื่อมโยงระหว่างตัวแปรที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพผลลัพธ์ที่สำคัญ เช่น การเก็บรักษา จากนั้นโมเดลเหล่านี้จะนำไปใช้กับข้อมูลลูกค้าใหม่เพื่อคาดการณ์

อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องเป็นแบบวนซ้ำและเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง ยิ่งกินข้อมูลมากเท่าไหร่ก็ยิ่งได้รับมากขึ้นเท่านั้น เมื่อเทียบกับประสิทธิภาพของมนุษย์ พวกเขาสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกได้อย่างรวดเร็วด้วยความสามารถในการประมวลผลในปัจจุบัน

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้การวิเคราะห์เพื่อระบุว่าผลิตภัณฑ์ขายต่อหรือขายต่อเนื่องใดมีความเกี่ยวข้องมากที่สุดโดยพิจารณาจากประวัติการซื้อหรือประวัติการเรียกดูของลูกค้าของคุณ

บ่อยครั้งที่บริษัทไม่มีพนักงานที่มีทักษะการวิเคราะห์ระดับสูง (วิทยาศาสตร์ข้อมูล) ผู้ให้บริการบุคคลที่สามสามารถจัดหาโซลูชันที่ทำให้การรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นไปโดยอัตโนมัติ

4. รับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลด้วยการวิเคราะห์ข้อความ

เพื่อให้ได้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างลึกซึ้ง อย่าลืมวิเคราะห์คำตอบแบบข้อความอิสระสำหรับคำถามแบบสำรวจปลายเปิดของคุณ ถ้าไม่อย่างนั้นคุณอาจจะพลาดมันได้!

คุณสามารถทำได้ด้วยโซลูชันการวิเคราะห์ข้อความ ด้วยเครื่องมือวิเคราะห์ข้อความที่ใช้การวิเคราะห์ความคิดเห็น ทำให้ง่ายต่อการระบุจุดบอดของลูกค้า

และหากคุณเก็บรวบรวมข้อมูลจำนวนมาก โปรดใช้ข้อมูลนั้นจริงๆ การศึกษาหนึ่งพบว่ามีผู้นำระดับสูงเพียง 15% เท่านั้นที่ใช้ข้อมูลลูกค้าอย่างสม่ำเสมอเพื่อประกอบการตัดสินใจทางธุรกิจ (Harvard Business Review)

ที่ Thematic เราได้พัฒนาอัลกอริธึม AI ที่วิเคราะห์ความคิดเห็นที่เป็นข้อความอิสระในแบบสำรวจโดยอัตโนมัติโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติ และในสาระสำคัญได้ทำให้วิธีการที่ธุรกิจได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลลูกค้าของพวกเขาง่ายขึ้น

5. Segment ที่เน้นการรักษาลูกค้าที่ใช่

การใช้การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแบ่งกลุ่มคนออกเป็นกลุ่มต่างๆ หมายความว่าคุณสามารถระบุได้ว่าแต่ละกลุ่มมีส่วนร่วมกับแบรนด์และผลิตภัณฑ์ของคุณอย่างไร ซึ่งจะทำให้คุณสามารถดูกลุ่มย่อยแต่ละกลุ่มและดึงข้อมูลเชิงลึก ตามด้วยการใช้กลยุทธ์การสื่อสารและการบริการที่แตกต่างกันเพื่อเพิ่มการรักษาลูกค้าที่คุณต้องการมากที่สุด

วิเคราะห์ข้อมูล เช่น ข้อมูลประชากรของลูกค้า ไลฟ์สไตล์ ผลิตภัณฑ์ที่ซื้อตามประเภทและของลูกค้าแต่ละประเภท ความถี่ในการซื้อและมูลค่าการซื้อ ด้วยวิธีนี้ คุณจะค้นพบว่าลูกค้าประเภทใดที่สร้างรายได้มากที่สุด บางอย่างมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไปในการสร้างรายได้ ดังนั้นคุณจะรู้ว่าคุณต้องการมุ่งเน้นความพยายามของคุณหรือไม่

การทำความเข้าใจความแตกต่างระหว่างลูกค้าประเภทนี้ สามารถสร้างหรือทำลายธุรกิจได้ในบางกรณี โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณเพิ่งเริ่มต้น การรู้คุณค่าของลูกค้าเป็นสิ่งสำคัญในการตัดสินใจที่สำคัญ คุณสามารถแบ่งกลุ่มตามมูลค่าในอดีต มูลค่าตลอดอายุการใช้งาน มูลค่าในปีหน้า หรือมูลค่าลูกค้าโดยเฉลี่ยตามกลุ่ม เมื่อใช้การแบ่งกลุ่มลูกค้าที่เหมาะสม คุณจะสร้างข้อเสนอแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ตรงเป้าหมาย แบ่งกลุ่มลูกค้าของคุณเพื่อเสนอส่วนลดที่เกี่ยวข้องสำหรับช่องทางต่างๆ (ในร้านค้า ออนไลน์ มือถือ) ผสมผสานกันเล็กน้อย ลูกค้าทุกคนไม่จำเป็นต้องได้รับข้อเสนอเดียวกัน

อีกวิธีที่มีประโยชน์ในการใช้การแบ่งกลุ่มลูกค้าคือการตรวจสอบความอ่อนไหวต่อเวลาและฤดูกาลของรหัสส่งเสริมการขายของคุณ โดยการตรวจสอบข้อมูลการขาย คุณสามารถดูได้ว่ารหัสเหล่านี้แลกได้บ่อยขึ้นในตอนเช้าหรือตอนบ่าย หรือบางทีอาจจะทันทีหลังจากการสื่อสารกับการขาย ยิ่งคุณรู้ว่ากลุ่มประชากรตอบสนองอย่างไร คุณก็จะมีสมาธิกับการดำเนินการที่ถูกต้องมากขึ้นเท่านั้น

เคล็ดลับ 3 อันดับแรกสำหรับการวิเคราะห์

รวบรวมข้อมูลหลายจุดเพื่อให้สามารถให้คำแนะนำที่เกี่ยวข้องได้

ปฏิบัติจริงและหลีกเลี่ยงการตั้งสมมติฐานจากข้อมูลเพียงชิ้นเดียว เนื่องจากคนที่อาศัยอยู่ในแคลิฟอร์เนียซื้อรองเท้าบูทสำหรับฤดูหนาวไม่ได้หมายความว่าพวกเขาต้องการให้ข้อเสนอแนะผลิตภัณฑ์ที่คล้ายคลึงกันถล่มทลาย บางทีพวกเขาอาจซื้อให้น้องสาวที่อาศัยอยู่ในชิคาโก้!

ใช้ประโยชน์จากหลักฐานทางสังคมที่คุณทำได้

หากลูกค้าของคุณไม่ตอบสนองต่อผลิตภัณฑ์บางอย่าง บางทีสิ่งที่พวกเขาต้องการก็คือการเตือนเล็กๆ น้อยๆ ว่าลูกค้ารายอื่นที่คล้ายคลึงกันกำลังใช้และพอใจกับผลิตภัณฑ์เหล่านี้ ดึงคำรับรองเชิงบวกจากแบบสำรวจและความคิดเห็นบนโซเชียลมีเดียไปยังการสื่อสารการตลาดและเว็บไซต์ของคุณ

ข้อควรจำ: เป็นความสามารถในการแปลข้อมูลที่ลึกซึ้งอย่างรวดเร็วเป็นการดำเนินการที่เป็นรูปธรรมซึ่งมีความสำคัญ

มันคือข้อเท็จจริง: ข้อมูลที่ดีกว่าหมายถึงผลลัพธ์ที่ดีกว่า หากคุณไม่มีข้อมูลที่ดีในตอนนี้ คุณสามารถทดสอบวิธีการของคุณเพื่อให้ข้อมูลดีขึ้นได้ เพียงแค่ปรับปรุงการรวบรวมข้อมูลภายในของคุณ คุณก็มักจะได้รับข้อมูลที่ดีขึ้น ในกรณีอื่นๆ คุณอาจต้องซื้อข้อมูลที่ดีกว่า ข้อมูลที่ดีไม่คงที่ แต่เป็นกระบวนการที่ต่อเนื่องของการสังเกต การแสดง และการเรียนรู้

สุดท้าย ความท้าทายของปริมาณข้อมูลมหาศาลที่ธุรกิจขนาดใหญ่มี ก็เป็นโอกาสเช่นกัน การรวมข้อมูลประวัติที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้างทั่วทั้งไซโลขององค์กร และการรวมเข้ากับข้อมูลสำคัญเกี่ยวกับการโต้ตอบกับลูกค้าอย่างต่อเนื่องจะมอบโอกาสที่น่าสนใจในการโน้มน้าวประสบการณ์ของลูกค้าในแบบเรียลไทม์

บทความนี้เผยแพร่ที่นี่ก่อน