Để thành công trong quá trình chuyển đổi từ thụ động sang chủ động nắm bắt insight của người tiêu dùng, cần có sự minh bạch và rõ ràng. Điều này đồng nghĩa với việc phải tách những insight có giá trị từ thông tin nhiễu, và đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được là đáng tin cậy và có thể áp dụng vào thực tế. Quan trọng nhất là có một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ, vì nó là cơ sở để thu thập đúng insight và đưa ra quyết định khôn ngoan.

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, giúp họ phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả, giảm chi phí và tối đa hóa lợi tức đầu tư.

Nắm bắt insight người tiêu dùng: Chìa khóa từ bị động thành chủ động

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

Tìm Hiểu Thêm:   Khách Hàng Tiềm Năng: Làm Thế Nào Để Thu Hút?

Sự phát triển – Mở rộng tầm nhìn

Quá trình chuyển đổi sang việc nắm bắt ý kiến của người tiêu dùng không chỉ giới hạn trong một phòng ban hay một nhóm nhân sự. Điều này ảnh hưởng đến nhiều vai trò và lĩnh vực khác nhau trong tổ chức, bao gồm các nhóm theo dõi trải nghiệm khách hàng, tương tác khách hàng, thu thập thông tin, tiếp thị, đổi mới, bán hàng, nhân sự và phát triển sản phẩm.

Hãy tưởng tượng một công ty đa quốc gia hoạt động tại Việt Nam. Để phát triển thành công, công ty cần xác định 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 hợp tác trên dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm bộ phận thu thập phản hồi từ khách hàng, thu thập dữ liệu bán hàng và thu thập thông tin tiếp thị, cùng với việc tận dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo và khả năng phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Quá trình phát triển insight và dân chủ hóa dữ liệu thường bắt đầu từ việc triển khai ở quy mô nhỏ. Điều này liên quan đến việc lan truyền khái niệm “nắm bắt ý kiến của người tiêu dùng” cho các nhóm khác nhau, sau đó mở rộng dần dần, từ đó công ty có thể kết hợp nhiều nguồn dữ liệu hơn.

Tìm Hiểu Thêm:   “Bẫy Tâm Lý” FOMO Marketing - Bứt Phá Doanh Số

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

Chìa khóa thành công nằm ở khả năng điều chỉnh dữ liệu phù hợp với yếu tố thúc đẩy kinh doanh chính của bạn. Quá trình này cho phép tổ chức tập trung thu thập thông tin quan trọng nhanh chóng hơn, từ đó đưa ra quyết định hiệu quả hơn.

Ví dụ, hãy xem xét một nền tảng thương mại điện tử ở Việt Nam. Bằng cách điều chỉnh dữ liệu của mình với các yếu tố như hành vi người dùng, tốc độ tải trang web và sở thích sản phẩm, nền tảng này có thể nhanh chóng thích nghi với các xu hướng mới và tối ưu hoạt động của mình. Nếu nhận thấy sự tăng đột biến trong việc mua sắm trên thiết bị di động, nền tảng có thể đầu tư nhiều nguồn lực hơn vào việc cải thiện ứng dụng di động và trải nghiệm người dùng.

Trong ngữ cảnh này, trí tuệ nhân tạo đóng một vai trò quan trọng. Trí tuệ nhân tạo không chỉ đảm bảo tính tin cậy của dữ liệu mà còn giúp tổ chức tập trung thu thập thông tin phù hợp với yếu tố thúc đẩy kinh doanh của họ.

Sàng lọc – Phân loại và phân đoạn

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

Tìm Hiểu Thêm:   Những Yếu Tố Nào Ảnh Hưởng Đến Hành Vi Tiêu Dùng?

Hãy lấy ví dụ về một công ty quảng cáo kỹ thuật số ở Việt Nam. Để tận dụng dữ liệu một cách hiệu quả, họ phân loại dữ liệu thành các nguồn 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 tăng cường khả năng tận dụng thông tin có sẵn của tổ chức một cách đáng kể.