[P1] Predictive CX Platforms: Tương lai mới của Trải nghiệm khách hàng

Các công cụ khảo sát có còn phù hợp trong việc đo lường trải nghiệm khách hàng trong thế giới hiện nay hay không? Công nghệ tác động thế nào đến hoạt động đo lường và chuyển đổi CX? Và làm thế nào để doanh nghiệp có thể chuyển đổi CX một cách thành công? Cùng theo dõi nghiên cứu mới nhất đến từ McKinsey để tìm lời giải đáp trong bài viết dưới đây.

Các công ty thuộc mọi lĩnh vực ngành nghề tại tất cả các quốc gia đã đầu tư rất nhiều vào các công cụ và công nghệ để giúp họ hiểu khách hàng sâu sắc hơn và đạt được lợi thế về trải nghiệm khách hàng vượt trội (CX).

Tuy nhiên, khi các leaders cố gắng hình thành một bức tranh đầy đủ hơn về sở thích và hành vi của khách hàng, họ tiếp tục dựa vào các hệ thống đo lường dựa trên khảo sát mà trong nhiều thập kỷ đã tạo thành xương sống cho các nỗ lực của CX. Các công ty sử dụng những hệ thống này để theo dõi hiệu suất CX thông qua các cuộc khảo sát về thương hiệu hoặc mối quan hệ liên quan, “đóng vòng lặp” về phản hồi của khách hàng thông qua các cuộc khảo sát sau giao dịch và thậm chí vạch ra các động thái chiến lược bằng cách cố gắng khai thác phản hồi từ các cuộc khảo sát thường xuyên theo thời gian. Các nhóm cống hiến hết mình để quản lý bảng câu hỏi, tìm cách tăng tỷ lệ phản hồi và các chỉ số kết quả có thể định hình mọi thứ từ tiền thưởng cho nhân viên, lương thưởng cho người điều hành cho đến các quyết định đầu tư chiến lược.

Vấn đề là, nhiều giám đốc điều hành ngày càng nhận ra rằng các hệ thống đo lường dựa trên khảo sát không đáp ứng được nhu cầu CX của công ty họ, mặc dù bản thân khảo sát là một công cụ quan trọng để tiến hành nghiên cứu.

Thực tế, bài viết này dựa trên cuộc khảo sát gần đây của McKinsey với hơn 260 leaders CX từ các công ty có trụ sở tại Hoa Kỳ thuộc mọi quy mô. Kết quả là: 39% trả lời rằng họ sử dụng số liệu dựa trên khảo sát (chẳng hạn như Chỉ số hài lòng của khách hàng hoặc Chỉ số nỗ lực của khách hàng ) là phương tiện chính để đo lường hiệu suất CX, nhưng chỉ có 15% leader cho biết họ hoàn toàn hài lòng với cách công ty của họ đo lường CX, và chỉ 6% bày tỏ sự tin tưởng rằng hệ thống đo lường của họ cho phép ra quyết định cả chiến lược và chiến thuật.

Các leaders chỉ ra rằng tỷ lệ phản hồi thấp, độ trễ dữ liệu, sự mơ hồ về hiệu suất và thiếu mối liên hệ rõ ràng với giá trị tài chính là những thiếu sót nghiêm trọng của phương pháp này.

Một số công ty hàng đầu đang đi tiên phong trong việc tìm cách tiếp cận tốt hơn nhằm tận dụng tối đa nguồn dữ liệu phong phú hiện có. Ngày nay, các công ty có thể thu thập dữ liệu thường xuyên, hợp pháp và liền mạch về điện thoại thông minh, dữ liệu tương tác từ các hệ thống khách hàng, tài chính và hoạt động để mang lại những hiểu biết sâu sắc nhất về khách hàng của họ.

Những công ty có tầm nhìn đang tăng cường khả năng phân tích và thu thập dữ liệu của họ, đồng thời khai thác thông tin chi tiết mang tính dự đoán để kết nối chặt chẽ hơn với khách hàng, dự đoán hành vi và xác định các vấn đề và cơ hội của CX trong thời gian thực. Các công ty này có thể hiểu rõ hơn về tương tác của họ với khách hàng, thậm chí còn có khả năng xử lý các vấn đề trong hành trình của khách hàng. Những người đi đầu trong thế giới phân tích trải nghiệm khách hàng dự báo sẽ có một sự thay đổi cơ bản trong cách các công ty đánh giá và hình thành trải nghiệm của khách hàng.

Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách dữ liệu và việc phân tích biến đổi trải nghiệm khách hàng trở nên nghệ thuật và khoa học hơn. Nghiên cứu mới này sẽ mang lại sự rõ ràng và cơ sở thực tế cho những thiếu sót của hệ thống đo lường dựa trên khảo sát. Sau đó, chúng ta sẽ xem xét cách một số leader triển khai các hệ thống CX theo hướng dữ liệu để giảm tình trạng gián đoạn, tăng doanh thu và giảm chi phí phục vụ. Và cuối cùng, chúng ta sẽ kết thúc bằng thông tin chi tiết về bốn bước chính cho các nhà leader CX để chuyển đổi sang hành động và insight theo hướng dữ liệu.

Những công ty có hệ thống CX thô sơ, dữ liệu hạn chế hay thiếu các nhà khoa học dữ liệu vẫn có thể bắt đầu đặt nền tảng để chuyển đổi các chương trình CX và trải nghiệm của khách hàng.

Các chương trình CX trong tương lai sẽ mang tính tổng thể, dự đoán, chính xác và gắn liền với kết quả kinh doanh. Nhiều bằng chứng chỉ ra rằng, các công ty bắt đầu xây dựng năng lực, tài năng và cơ cấu tổ chức cần thiết cho quá trình chuyển đổi này sẽ mang lại lợi thế đáng kể. Ngược lại, những doanh nghiệp vẫn gắn bó với các hệ thống truyền thống sẽ buộc phải tăng tốc hơn nữa nếu muốn bắt kịp “cuộc chơi” trong những năm tới.

Những thiếu sót của phương pháp đo CX truyền thống

Mặc dù bản thân các cuộc khảo sát là một phương tiện hợp lệ để thu thập thông tin chi tiết về khách hàng, nhưng chúng không được coi là công cụ quản lý để đo lường hiệu suất CX, xác định và hành động theo các cơ hội CX.

Đối với các tổ chức lấy khách hàng làm trung tâm, họ ngày càng cần:

• Một góc nhìn toàn diện về toàn bộ hành trình của khách hàng, cũng như khả năng có được góc nhìn sâu sắc, chi tiết về những gì đang thúc đẩy trải nghiệm của khách hàng;
• Các tín hiệu ngay lập tức và riêng lẻ để thực hiện hành động và tạo ra trải nghiệm phù hợp cho từng khách hàng;
• Cần chứng minh rằng những cải tiến về CX mà họ đầu tư sẽ tạo ra ROI dương.

Các hệ thống dựa trên khảo sát có bốn sai sót lớn khiến các nhiệm vụ quan trọng đó gần như không thể thực hiện được.

1. Limited (Hạn chế): Khảo sát CX điển hình chỉ lấy mẫu 7% khách hàng của một công ty, do đó cung cấp góc nhìn cực kỳ hạn chế về những gì khách hàng trải nghiệm và đánh giá cao. Trên thực tế, chỉ có 13% leaders tham gia khảo sát bày tỏ hoàn toàn tin tưởng rằng hệ thống đo lường CX của họ cung cấp một cái nhìn đại diện về cơ sở khách hàng.
2. Reactive (Phản ứng): Khảo sát đang trở thành một công cụ lạc hậu trong thế giới mà khách hàng mong đợi các mối quan tâm của họ được giải quyết nhanh chóng. Gần 2/3 số người được hỏi xếp hạng khả năng hành động đối với các vấn đề CX trong thời gian thực là một trong ba ưu tiên hàng đầu của họ, nhưng chỉ 13% leaders bày tỏ sự chắc chắn rằng tổ chức của họ có thể đạt được mức độ thấu hiểu nhanh chóng này thông qua các hệ thống hiện có.
3. Ambiguous (Mơ hồ): Các cuộc khảo sát thường không tiết lộ được nguyên nhân gốc rễ trong tâm lý khách hàng. Trên thực tế, điểm số có thể thay đổi dựa trên nhiều yếu tố bên ngoài, bao gồm sự thiên vị địa lý và các “cú sốc” trong ngành, khiến việc thực hiện phân tích nguyên nhân gốc rễ chỉ sử dụng khảo sát sẽ khó thực hiện. Chỉ 16% leaders CX nói rằng các cuộc khảo sát cung cấp cho họ dữ liệu đủ chi tiết để giải quyết các nguyên nhân gốc rễ của hiệu suất CX.
4. Unfocused (Không tập trung): CEO tại một công ty dịch vụ tài chính lớn đã từng nói rằng, “Mối liên hệ giữa điểm số dựa trên khảo sát và kết quả kinh doanh không được hiểu rõ, và do đó, nhiều bộ phận của tổ chức cho rằng tác động kinh doanh từ những sáng kiến CX là không có bằng chứng thực tế”. Một số công ty gần đây đã buộc phải ngừng hoạt động chỉ vì quyết định đầu tư dựa trên điểm số khảo sát. Đáng chú ý, trong số các leaders CX được khảo sát, chỉ 4% nói rằng hệ thống của họ cho phép tính toán ROI trong các quyết định CX.

Dự đoán Customer Insight là Tương lai của CX

Việc tìm ra insight đã thay đổi thông qua những tiến bộ ấn tượng trong khả năng tạo, tổng hợp và phân tích dữ liệu.

Các công ty hiện có quyền truy cập vào một loạt các bộ dữ liệu:

• Dữ liệu nội bộ về tương tác của khách hàng (cả digital và analog), giao dịch và hồ sơ;
• Các bộ dữ liệu bên thứ ba bao gồm thái độ của khách hàng, hành vi và sở thích mua hàng cũng như các hành vi kỹ thuật số, bao gồm hoạt động truyền thông xã hội;
• Các tập dữ liệu mới về sức khỏe, tình cảm và vị trí của khách hàng (ví dụ: tại các cửa hàng) được tạo ra bởi Internet of Things (IoT).

Các lĩnh vực bao gồm tiếp thị và quản lý doanh thu, đã nhanh chóng chuyển đổi thông qua việc tổng hợp và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ này.

Vậy tại sao lại phải sử dụng khảo sát để hỏi khách hàng về trải nghiệm của họ trong khi dữ liệu về các tương tác của khách hàng có thể được sử dụng để dự đoán mức độ hài lòng, mức độ trung thành, gắn bó thậm chí giá tăng hoạt động kinh doanh?

Một số leader CX đã quyết tâm và bắt đầu sử dụng dữ liệu được cung cấp nhằm tìm ra những insight có giá trị có thể đưa ra cảnh báo và hướng dẫn hành động nhanh chóng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Mặc dù cách tiếp cận cụ thể có thể khác nhau giữa các công ty và ngành, nhưng phương pháp này tập trung vào nền tảng trải nghiệm khách hàng dự đoán bao gồm ba yếu tố chính:

Tạo data lake cấp độ khách hàng

Đầu tiên, công ty thu thập dữ liệu khách hàng, tài chính và hoạt động cả về dữ liệu tổng hợp và dữ liệu khách hàng cá nhân. Sau đó, xử lý những dữ liệu này và lưu trữ chúng trong một nền tảng dựa trên đám mây. Việc tập hợp dữ liệu toàn diện, được kết nối ở cấp độ khách hàng cho phép tổ chức lập bản đồ và theo dõi hành vi của khách hàng trên các tương tác, giao dịch và hoạt động. Trong khi các cuộc khảo sát chỉ phản ánh quan điểm của một nhóm nhỏ khách hàng tại một thời điểm duy nhất trong quá khứ, thì việc tạo data lake này bao gồm cơ sở khách hàng đầy đủ và trải dài hành trình của khách hàng, do đó làm sáng tỏ nguyên nhân gốc rễ của hiệu suất.

Data lake là nền tảng để phát triển sự hiểu biết chặt chẽ về trải nghiệm của khách hàng. Nền tảng phải đáng tin cậy trong toàn bộ tổ chức, với sự rõ ràng và nhất quán trên tất cả các nguồn dữ liệu, số nhận dạng độc nhất cho khách hàng, dòng sản phẩm và đầu vào quan trọng khác của doanh nghiệp.

Dự đoán chỉ số khách hàng (customer scores)

Các công ty thường sử dụng một số loại thuật toán học máy để hiểu và theo dõi những gì đang ảnh hưởng đến sự hài lòng của khách hàng và hiệu suất kinh doanh, đồng thời phát hiện các sự kiện cụ thể trong hành trình của khách hàng.

Các thuật toán đưa ra chỉ số dự đoán cho từng khách hàng dựa trên từng hành trình. Những chỉ số này cho phép công ty dự đoán mức độ hài lòng của từng khách hàng và đánh giá các kết quả như doanh thu, lòng trung thành và chi phí phục vụ. Nói rộng hơn, chúng cho phép leader CX đánh giá ROI cho các khoản đầu tư CX cụ thể và liên kết trực tiếp các sáng kiến của CX với kết quả kinh doanh.

Công cụ hành động và insight

Thông tin, insight và đề xuất được chia sẻ với nhiều nhân viên (bao gồm cả agency) và các công cụ (chẳng hạn như nền tảng quản lý quan hệ khách hàng CRM) thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API). Ví dụ: các agency có thể nhận được cảnh báo và thông báo về các hành động họ nên thực hiện để cá nhân hóa và cải thiện kết quả CX. API đóng vai trò như một giao thức kết nối và thúc đẩy việc đưa ra đề xuất dựa trên cả data lake và chỉ số khách hàng. Quan trọng là, nền tảng dự đoán, không giống như các hệ thống dựa trên khảo sát, cung cấp insight kịp thời và thúc đẩy hành động nhanh chóng.

Nền tảng dự đoán CX (Predictive CX platforms) cho phép các công ty đo lường và quản lý hiệu suất CX của họ tốt hơn, từ đó đưa ra thông báo và cải thiện việc ra quyết định chiến lược. Các hệ thống này giúp các leaders CX có thể:

• Tạo ra cái nhìn chính xác và định lượng về các yếu tố thúc đẩy trải nghiệm khách hàng và hiệu quả kinh doanh;
• Trở thành nền tảng để liên kết CX với giá trị và xây dựng các tình huống kinh doanh rõ ràng để cải thiện CX;
• Chúng cũng tạo ra cái nhìn tổng thể về sự hài lòng và tiềm năng giá trị của khách hàng trong thời gian gần như thực tế.

Các leaders xây dựng các hệ thống như vậy đang tạo ra những giá trị đáng kể thông qua một loạt các ứng dụng về quản lý hiệu suất, lập kế hoạch chiến lược và tương tác với khách hàng trong thời gian thực.

Ưu tiên các nỗ lực của CX thông qua lập kế hoạch chiến lược có chủ đích là một trường hợp sử dụng đầy hứa hẹn khác của hệ thống theo hướng dữ liệu cho phép các leaders CX hiểu được các yếu tố hoạt động, khách hàng và tài chính nào đang gây ra các vấn đề hoặc cơ hội mang tính hệ thống theo thời gian.

Ví dụ, một dịch vụ chăm sóc sức khỏe của Hoa Kỳ đã xây dựng một “journey lake” (tạm dịch: kho dữ liệu hành trình khách hàng) để xác định cách cải thiện dịch vụ chăm sóc khách hàng của mình. Journey lake đồng bộ hóa bốn tỷ bản ghi trên chín hệ thống, bao gồm tiếp thị, hoạt động, bán hàng, kỹ thuật số và IoT. Kết quả là tạo ra một chế độ xem toàn diện cho phép tổ chức xác định các điểm dừng hoạt động (ngưỡng mà bệnh nhân thường yêu cầu nói chuyện với người giám sát hoặc chuyển sang kênh khác để giải quyết vấn đề) và chủ động liên hệ với bệnh nhân thông qua trang web, email và cuộc gọi để giải quyết vấn đề. Tổ chức cũng sử dụng dữ liệu để phát triển một hành trình kỹ thuật số thông minh hơn, nhắm mục tiêu đến những khách hàng có mức độ tương tác tối thiểu trên các kênh kỹ thuật số và hướng dẫn họ sử dụng nhiều chức năng tự phục vụ hơn. Nhờ đó, họ đã giảm được tần suất khách hàng chuyển sang các kênh khác sau khi bắt đầu với kỹ thuật số.

Ví dụ khác, một hãng hàng không hàng đầu đã xây dựng hệ thống học máy dựa trên dữ liệu của 1.500 khách hàng, hoạt động và tài chính để đo lường mức độ hài lòng và doanh thu dự đoán cho hơn 100 triệu khách hàng của mình mỗi ngày. Hệ thống cho phép hãng hàng không xác định và ưu tiên những khách hàng có khả năng gặp rủi ro cao nhất do bị hoãn hoặc hủy chuyến và cung cấp cho họ khoản bồi thường được cá nhân hóa để “cứu” những mối quan hệ này. Một nhóm kết hợp gồm khoảng 12 đến 15 nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia CX và các đối tác bên ngoài đã làm việc cùng nhau trong khoảng ba tháng để xây dựng hệ thống, kết quả là mức độ hài lòng tăng 800% và giảm 60% thời gian gián đoạn đối với khách hàng ưu tiên.

Tạm kết

Đo lường trải nghiệm bằng các cuộc khảo sát vẫn mang lại kết quả nhưng sẽ sớm bị thay thế trong tương lai bởi khả năng dự đoán mở rộng, cụ thể và chính xác hơn. Trong phần tiếp theo của bài viết này, cùng MarketingAI tìm hiểu 4 bước quan trọng để doanh nghiệp bắt đầu chuyển đổi CX.

Lương Hạnh - MarketingAI

Theo McKinsey

>> Có thể bạn quan tâm: Predictive CX Platforms: Tương lai mới của Trải nghiệm khách hàng