Spectos Logo
Quay về Blog

Trải nghiệm khách hàng

Cách sử dụng dữ liệu Mystery Shopping từ A đến Z

Avatar photo

Van Nguyen

du lieu mystery shopping

Cách sử dụng dữ liệu Mystery Shopping thông minh sẽ giúp các doanh nghiệp đạt được các mục tiêu kinh doanh của mình. Những insights từ dữ liệu Mystery Shopping có thể hỗ trợ doanh nghiệp trong việc tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng, tối ưu hóa quy trình kinh doanh, tối ưu hóa hiệu suất làm việc và nhiều hơn nữa. Hãy tiếp tục đọc và cùng Spectos tìm hiểu xem bạn có thể làm gì với những dữ liệu thu thập được từ hoạt động Khách hàng Bí mật.

Dữ liệu Mystery Shopping là gì?

Dữ liệu Mystery Shopping là thông tin thu thập được từ việc thực hiện phương pháp nghiên cứu thị trường Mystery Shopping.

du lieu mystery shopping la gi

Thông qua việc mô phỏng lại quá trình mua sắm của khách hàng Mystery Shopping (Khách hàng Bí mật), doanh nghiệp sẽ thu thập được một lượng dữ liệu lớn về chất lượng dịch vụ của mình.

Sau đó, doanh nghiệp có thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để phân tích nhằm rút ra được các insights quan trọng về chất lượng dịch vụ của doanh nghiệp mình. Nhờ vào những insights này, họ có thể đưa ra được các chiến lược cải tiến phù hợp.

Dưới đây là một số thông tin phổ biến mà dữ liệu Mystery Shopping có thể cung cấp dựa trên các kịch bản khách hàng bí mật được lên sẵn:

Tương tác khách hàng

Mystery Shopping đo lường sự tương tác và gắn kết giữa nhân viên và khách hàng. Mystery shoppers được đào tạo để quan sát cách nhân viên tương tác với khách hàng và đánh giá thái độ, sự thân thiện và tính chuyên nghiệp của họ. Họ cũng để ý đến ngôn ngữ cơ thể và ngữ điệu của nhân viên để hiểu bản chất của sự tương tác đó.

Kiến thức sản phẩm

Dữ liệu Mystery Shopping phần lớn là dựa trên kiến thức về sản phẩm của nhân viên. Mystery Shoppers đánh giá mức độ hiểu biết của nhân viên về sản phẩm và dịch vụ họ cung cấp (các tính năng, mẫu mã, lợi ích, giá cả,…) Ngoài ra, họ cũng đánh giá xem nhân viên có đưa ra đề xuất dựa trên sở thích và nhu cầu riêng của khách hàng hay không.

​Giao diện cửa hàng

Môi trường vật chất như diện mạo cửa hàng hay sự sạch sẽ là một trong những dữ liệu Mystery Shopping được doanh nghiệp tìm hiểu nhiều nhất. Diện mạo cửa hàng đẹp tạo ấn tượng tốt cho khách hàng ngay từ cái nhìn đầu tiên.

Các doanh nghiệp sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh không gian vật lý của họ với hình ảnh thương hiệu của họ. Môi trường trực quan hấp dẫn và được duy trì tốt sẽ tạo ra ấn tượng tích cực về thương hiệu, dẫn đến nhiều khách hàng và giao dịch mua hàng hơn.

Thời gian phục vụ

Không khách hàng nào muốn chờ đợi cả. Vậy nên, nên dữ liệu Mystery Shopping đánh giá thời gian chờ đợi bằng tốc độ dịch vụ. Mystery shoppers đánh giá khi nào khách hàng phải chờ hỗ trợ hoặc trợ giúp để vạch ra những trở ngại tiềm ẩn. Dữ liệu này của hoạt động Khách hàng Bí mật cung cấp những hiểu biết sâu sắc vô giá về hiệu quả dịch vụ và quản lý thời gian phục vụ.

Tuân thủ chính sách

Mystery shoppers đóng vai trò là những “điệp viên mua sắm ẩn danh”, họ đánh giá xem nhân viên có tuân thủ các chính sách của công ty hay không. Ví dụ là nhân viên có chào khách hàng đúng cách hay họ có mặc đồng phục đúng quy tắc hay không. Dữ liệu Mystery Shopping này đảm bảo tính nhất quán trong việc cung cấp dịch vụ.

Phân tích dữ liệu tuân thủ chính sách cho phép các doanh nghiệp xây dựng đội ngũ nhân viên của mình tuân thủ các tiêu chuẩn. Giải quyết những vi phạm này của nhân viên sẽ đảm bảo khách hàng có những trải nghiệm mượt mà, suôn sẻ và nhất quán trong các điểm chạm.

Vai trò của dữ liệu Mystery Shopping trong data strategy

Chiến lược dữ liệu (data strategy) là một phương pháp quan trọng để xác định cách thức thu thập, quản lý và sử dụng dữ liệu trong một tổ chức doanh nghiệp. Nó bao gồm tất cả các quyết định liên quan đến việc thu thập, lưu trữ, phân tích và chia sẻ dữ liệu.

Một chiến lược dữ liệu hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp đạt được các mục tiêu kinh doanh của mình bằng cách sử dụng dữ liệu để tạo ra thông tin quan trọng và hỗ trợ quá trình ra quyết định đúng đắn.

du lieu chien luoc mystery shopping

Đọc thệm: Ứng dụng Mystery Online Shopping trong thời đại số

Dữ liệu định lượng của Mystery Shopping

Một cách mà giải pháp Khách hàng Bí mật có thể đóng góp vào chiến lược dữ liệu của doanh nghiệp là cung cấp dữ liệu định lượng (những dữ liệu có thể được thể hiện dưới dạng số).

Mystery shoppers sẽ hoàn thành các bảng khảo sát, trả lời các câu hỏi cụ thể sau khi trải nghiệm dịch vụ từ doanh nghiệp như thời gian chờ đợi, thái độ của nhân viên và mức độ hài lòng chung. Các câu trả lời khảo sát sau đó có thể được tổng hợp và phân tích để xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

Ngoài ra, một phương pháp khác để thu thập dữ liệu định lượng là sử dụng danh sách kiểm tra (checklists) hoặc phiếu ghi điểm (scorecards).

Shoppers sẽ được cung cấp một danh sách các nhiệm vụ hoặc hành vi cụ thể cần tìm kiếm trong chuyến trải nghiệm của họ, sau đó đánh giá đại lý hoặc cửa hàng của doanh nghiệp trên thang điểm dựa trên những gì quan sát được. Dữ liệu Mystery Shopping này có thể được sử dụng để theo dõi hiệu suất theo thời gian và xác định các xu hướng hoặc khu vực cần cải thiện.

Dữ liệu định tính của Mystery Shopping

Ngoài việc cung cấp dữ liệu định lượng, Mystery Shopping cũng có thể cung cấp dữ liệu định tính (những dữ liệu không thể được đo lường hay đong đếm một cách chính xác), giúp các công ty hiểu sâu hơn về trải nghiệm của khách hàng. Dữ liệu Mystery Shopping này thường bao gồm những phản hồi, nhận xét, và miêu tả chi tiết về trải nghiệm mua sắm từ quan điểm của mystery shoppers.

Ví dụ về dữ liệu định tính trong Mystery Shopping có thể là mô tả về thái độ của nhân viên, cảm nhận về sự sạch sẽ của cửa hàng, hoặc nhận xét về chất lượng phục vụ. Đây là thông tin chủ yếu đánh giá sự chất lượng và hiệu suất dịch vụ, những khía cạnh không thể được đo lường chính xác bằng con số mà chỉ có thể được miêu tả và phân tích dựa trên trải nghiệm cá nhân và quan sát.

Dữ liệu định tính thu thập được từ hoạt động Khách hàng Bí mật làm phong phú thông tin về trải nghiệm mua sắm và chất lượng dịch vụ, làm nổi bật các khía cạnh không thể đo lường trực tiếp bằng con số.

Cách phân tích dữ liệu Mystery Shopping

Sau khi dữ liệu Mystery Shopping được thu thập và lưu trữ, doanh nghiệp nên sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để tìm kiếm thông tin quan trọng và giải thích các mối quan hệ giữa nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Nhân viên cũng nên phát triển các báo cáo dữ liệu và các công cụ trực quan hóa dữ liệu để giúp các nhà quản lý hiểu dữ liệu một cách dễ dàng và nhanh chóng.

phan tich du lieu mystery shopping

Bước 1: Tổng hợp và phân loại dữ liệu Mystery Shopping

Bạn cần tổng hợp dữ liệu để xác định xu hướng tổng thể và mô hình hiệu suất. Hãy phân loại dữ liệu Mystery Shopping dựa trên các phòng ban, khu vực dịch vụ cụ thể hoặc danh mục nhân viên để hiểu sâu hơn về điểm mạnh và các lĩnh vực cần cải thiện. Việc phân loại dữ liệu này tạo điều kiện thuận lợi cho các kế hoạch hành động và chiến lược tương lai.

Bước 2: Xác định các lĩnh vực ưu tiên

Bạn nên ưu tiên các lĩnh vực cần cải thiện dựa trên tác động của chúng đối với sự hài lòng của khách hàng và hiệu quả hoạt động kinh doanh. Hãy tập trung vào các khía cạnh phù hợp với mục tiêu tổng thể và mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp bạn. Xem xét phản hồi từ mystery shoppers, và số liệu hiệu suất nội bộ để đặt ra các ưu tiên.

Bước 3: Thiết lập các mục tiêu khả thi

Hãy đặt các mục tiêu cụ thể, có thể đo lường được, có thể đạt được, phù hợp và có thời hạn (ví dụ như SMART goal) cho từng lĩnh vực cải tiến được xác định. Ví dụ: cải thiện xếp hạng trung bình về khả năng phản hồi của nhân viên lên 15% trong vòng ba tháng. Việc đặt ra mục tiêu rõ ràng giúp xác định lộ trình tiến triển và cho phép theo dõi sự cải thiện theo thời gian.

Bước 4: Xây dựng kế hoạch hành động

Bước tiếp theo trong việc phân tích dữ liệu Mystery Shopping là việc xây dựng kế hoạch hành động cụ thể. Điều này có thể liên quan đến các chương trình đào tạo có mục tiêu, cải tiến quy trình, huấn luyện nhân viên hoặc triển khai công nghệ mới. 

Điều quan trọng nhất là việc phối hợp với các trưởng bộ phận và nhân viên trực tiếp tương tác với khách hàng để đảm bảo sự nhất quán sự đồng thuận và hiệu quả trong việc thực hiện các biện pháp cải tiến.

Bước 5: Theo dõi tiến độ và đánh giá kết quả

Bước cuối trong việc phân tích dữ liệu Mystery Shopping là việc liên tục theo dõi tiến độ của các kế hoạch hành động. Doanh nghiệp nên thường xuyên đánh giá hiệu quả của các biện pháp và tác động của chúng đối với sự hài lòng của khách cũng như hiệu quả hoạt động kinh doanh.

Ngoài ra, bạn cũng cần điều chỉnh chiến lược khi cần thiết và kỷ niệm các cột mốc quan trọng để tạo động lực cho nhân viên và duy trì đà phát triển.

Tạm kết

Tận dụng dữ liệu từ hoạt động Mystery Shopping không chỉ giúp doanh nghiệp đánh giá chất lượng dịch vụ một cách khách quan và chính xác, mà còn mở ra cánh cửa cho việc đề xuất những cải tiến cụ thể. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh của mình, tăng tính cạnh tranh của trên thị trường.

Giải pháp Mystery Shopping của Spectos có thể áp dụng công nghệ như ứng dụng di động hoặc nền tảng trực tuyến để thu thập dữ liệu theo thời gian thực. Điều này cho phép phản hồi ngay lập tức và có thể giúp doanh nghiệp thực hiện các điều chỉnh nhanh chóng để cải thiện Customer Experience.

Bài viết liên quan