Doanh nghiệp có nên thu thập dữ liệu trải nghiệm khách hàng?

Tương tác giữa khách hàng và doanh nghiệp mang đến vô vàn dữ liệu giá trị, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi, kỳ vọng và cảm xúc của khách hàng. Tuy nhiên, nguồn lực hạn chế làm cho doanh nghiệp khó thu thập và phân tích đầy đủ dữ liệu khách hàng (customer insight). Vậy đâu là những dữ liệu quan trọng nhất về trải nghiệm khách hàng mà doanh nghiệp cần đặc biệt lưu tâm?

Dữ liệu để xác định chân dung khách hàng 

Bất kể là doanh nghiệp B2B (business to business) hay B2C (business to customer), việc xác định các loại dữ liệu là cần thiết để định hình chân dung khách hàng mục tiêu.

Đối với doanh nghiệp B2B

Đối với doanh nghiệp B2B, các dữ liệu cần thiết để định hình chân dung khách hàng là doanh nghiệp bao gồm:

• Dữ liệu firmographic (thông tin doanh nghiệp): Đây là những thông tin cơ bản nhưng thiết yếu để phân loại và hiểu về tổ chức khách hàng, bao gồm ngành nghề, quy mô, doanh thu, địa điểm, lịch sử hoạt động, thị phần và đối thủ cạnh tranh.
• Dữ liệu hành vi và tương tác: Những dữ liệu này cung cấp cái nhìn sâu sắc về cách khách hàng tương tác với doanh nghiệp và thị trường, ví dụ như lịch sử mua hàng, hành vi truy cập website, tương tác với bộ phận bán hàng và hỗ trợ.
• Thông tin người ra quyết định: Vai trò, nhu cầu, động lực và rào cản ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.
• Nhu cầu & thách thức của tổ chức: Mục tiêu, yêu cầu triển khai và tiêu chí đánh giá giải pháp.
• Dữ liệu định tính: Phản hồi trực tiếp từ các cuộc phỏng vấn, khảo sát, trao đổi qua điện thoại hoặc email, đánh giá công khai trên các nền tảng mạng xã hội hoặc diễn đàn chuyên ngành.

Đối với doanh nghiệp B2C

Với các doanh nghiệp phục vụ khách hàng cá nhân, dữ liệu thường tập trung vào:

• Thông tin nhân khẩu học: Giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, thu nhập, khu vực sinh sống…
• Bối cảnh tâm lý học: Sở thích, phong cách và quan điểm sống, tính cách,… 
• Dữ liệu hành vi: Lịch sử mua hàng, hành vi trực tuyến, kênh tương tác, lòng trung thành,…
• Kỳ vọng và nhu cầu: Lý do chọn sản phẩm, mong muốn cải thiện.
• Dữ liệu phản hồi: Đánh giá, khảo sát CSAT, NPS, CES…

Việc thu thập và phân tích các loại dữ liệu này một cách toàn diện sẽ giúp doanh nghiệp xây dựng nên chân dung khách hàng chi tiết và chính xác, từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh, marketing và phát triển sản phẩm/dịch vụ hiệu quả hơn, đáp ứng đúng nhu cầu và mong muốn của từng phân khúc khách hàng.

Dữ liệu để đo lường trải nghiệm khách hàng

Mặc dù dữ liệu trong việc xác định chân dung khách hàng là rất quan trọng, nhưng bản thân nó chưa đủ để xây dựng và phục vụ toàn bộ trải nghiệm khách hàng một cách toàn diện. Để thực sự hiểu và nâng cao trải nghiệm của họ, doanh nghiệp cần nhìn rộng hơn – thu thập, phân tích và kết nối nhiều nguồn dữ liệu khác nhau xuyên suốt toàn bộ hành trình khách hàng.

Trong đó, hai nhóm dữ liệu quan trọng nhất chính là dữ liệu nội bộ và dữ liệu bên ngoài. Mỗi loại đóng vai trò riêng, nhưng đều góp phần tạo nên cái nhìn toàn diện về cảm nhận, hành vi và mong đợi của khách hàng.

Đọc thêm: Dữ liệu trải nghiệm khách hàng giúp cải thiện chất lượng dịch vụ như thế nào?

Dữ liệu nội bộ

Dữ liệu nội bộ là những thông tin được doanh nghiệp tự thu thập và quản lý. Chúng phản ánh rõ nét cách khách hàng tương tác với sản phẩm, dịch vụ và các quy trình nội bộ của doanh nghiệp. Đây là nền tảng để phân tích hiệu quả vận hành cũng như đo lường mức độ hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Các loại dữ liệu nội bộ bao gồm:

Dữ liệu hoạt động (Operational data)

Thông tin từ các phòng ban khác nhau trong doanh nghiệp  để hiểu rõ hơn về các điểm chạm và quy trình nội bộ ảnh hưởng đến trải nghiệm.

• Tỷ lệ khách hàng rời bỏ (Churn rate): Số lượng hoặc tỷ lệ khách hàng ngừng sử dụng sản phẩm/dịch vụ trong một khoảng thời gian, giúp đánh giá mức độ hài lòng và khả năng giữ chân khách hàng. Phát triển dữ liệu này bằng cách Sử dụng các mô hình phân tích để dự đoán xu hướng mua hàng, khả năng rời bỏ của khách hàng.
• Tỷ lệ mua lại (Repurchase rate): Dữ liệu về việc khách hàng tiếp tục mua sản phẩm/dịch vụ, thể hiện lòng trung thành và sự hài lòng.
• Giá trị trọn đời của khách hàng (Customer Lifetime Value): Ước tính tổng doanh thu mà một khách hàng mang lại trong suốt thời gian tương tác với doanh nghiệp.
• Lỗi được ghi nhận (Catalogued errors): Các lỗi về hệ thống, sản phẩm hoặc dịch vụ, giúp xác định điểm yếu cần cải thiện.
• Thời lượng tương tác (Length of interactions): Thời gian khách hàng tương tác qua các kênh (ví dụ: cuộc gọi, chat, website).
• Giải quyết ngay từ lần đầu liên hệ (First Contact Resolution): Tỷ lệ vấn đề của khách hàng được giải quyết ngay trong lần tương tác đầu tiên, phản ánh hiệu quả dịch vụ hỗ trợ.
• Tỷ lệ bỏ dở (Abandonment rate): Tỷ lệ khách hàng dừng lại giữa chừng trong một quy trình hoặc giao dịch (ví dụ: bỏ giỏ hàng, bỏ dở cuộc gọi chờ).
• Giao hàng đúng hẹn (On-time delivery): Dữ liệu về việc sản phẩm/dịch vụ được giao đúng thời gian cam kết.
• Thời gian sửa chữa (Time to repair): Thời gian cần thiết để khắc phục sự cố hoặc sửa chữa sản phẩm.

Phản hồi từ khách hàng và nhân viên (Solicited and unsolicited feedback)

Thu thập trực tiếp từ khách hàng thông qua khảo sát hài lòng khách hàng, phỏng vấn, nhóm tập trung, bình luận trên mạng xã hội, đánh giá sản phẩm hoặc các kênh hỗ trợ khách hàng. Qua đó phân tích và đánh giá các chỉ số trải nghiệm khách hàng như NPS, CSAT, CES. Từ đó, doanh nghiệp có thể xác định những điểm chạm cần cải thiện trong hành trình khách hàng và đưa ra các hành động phù hợp để nâng cao trải nghiệm tổng thể.

Bên cạnh đó, những thông tin về nhân khẩu học và tâm lý học của khách hàng cũng đóng vai trò quan trọng. Ngoài các dữ liệu sẵn có từ bộ phận marketing hay bán hàng, doanh nghiệp nên tận dụng phản hồi khách hàng để cập nhật và làm rõ hơn về chân dung khách hàng mục tiêu. Ngoài chân dung cơ bản, cần đào sâu vào sở thích, giá trị, lối sống, động cơ mua hàng, thói quen sử dụng sản phẩm của họ .

Dữ liệu về giải quyết khiếu nại khách hàng

Các khiếu nại, phản ánh tiêu cực hay yêu cầu hỗ trợ từ khách hàng chính là những tín hiệu quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ những điểm nghẽn trong quy trình vận hành và dịch vụ. Việc ghi nhận và phân tích đầy đủ các khiếu nại không chỉ giúp giải quyết vấn đề kịp thời mà còn là cơ sở để truy ngược nguyên nhân gốc rễ, từ đó đề xuất các biện pháp cải thiện hiệu quả và bền vững hơn.

Ngoài ra, theo dõi xu hướng của các khiếu nại theo thời gian còn giúp doanh nghiệp đánh giá tác động của những thay đổi đã thực hiện, cũng như phát hiện sớm các rủi ro có thể ảnh hưởng đến sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

Dữ liệu tài chính (Financial data)

Bao gồm các chỉ số như tỷ lệ giữ chân khách hàng (Retention rate) và tỷ lệ chi tiêu trong danh mục (Share of wallet), giúp doanh nghiệp đo lường giá trị thực tế mà khách hàng mang lại và đánh giá mức độ trung thành so với đối thủ cùng ngành.

Dữ liệu bán hàng (Sales data)

Các chỉ số về tăng trưởng doanh số, dữ liệu toàn bộ quá trình bán hàng, từ khi khách hàng quan tâm đến khi hoàn tất giao dịch: thông tin về các giao dịch mua hàng, giá trị đơn hàng, sản phẩm đã mua, phương thức thanh toán, lịch sử đổi trả.

Dữ liệu sử dụng sản phẩm (Product usage data)

Theo dõi hành vi, cách khách hàng tương tác với sản phẩm, dịch vụ và các kênh tiếp xúc của doanh nghiệp (ví dụ: lịch sử duyệt web, thời gian mở app, tính năng sử dụng phổ biến nhất, thời gian và tần suất sử dụng).

Bản ghi cuộc gọi trung tâm hỗ trợ khách hàng (Call center transcripts)

Mỗi cuộc gọi giữa khách hàng và trung tâm hỗ trợ là một kho dữ liệu quý giá, phản ánh chân thực những vướng mắc, kỳ vọng và cảm xúc của khách hàng trong các điểm chạm khác nhau với doanh nghiệp. Việc phân tích nội dung các cuộc gọi không chỉ giúp nhận diện các vấn đề phổ biến và lỗ hổng trong quy trình chăm sóc, mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về khả năng lắng nghe, giải quyết vấn đề và sự đồng cảm của đội ngũ nhân viên. 

Dữ liệu bên ngoài

Đây là những thông tin được thu thập từ các nguồn nằm ngoài hệ thống của doanh nghiệp, thường liên quan đến thị trường, đối thủ cạnh tranh hoặc ý kiến công chúng. Dữ liệu về nhân khẩu học và tâm lý của khách hàng có thể sẵn có từ nguồn nội bộ:  

• Phản hồi công khai từ thị trường: Xếp hạng và đánh giá của doanh nghiệp từ các bình luận, đánh giá, chia sẻ của khách hàng về doanh nghiệp trên các nền tảng mạng xã hội, các bài viết trên blog cá nhân hoặc chuyên ngành hoặc trên các trang web đánh giá sản phẩm, dịch vụ hoặc doanh nghiệp.
• Tiêu chuẩn ngành (Benchmarking): Các chỉ số và báo cáo từ các tổ chức nghiên cứu thị trường độc lập, so sánh hiệu suất của doanh nghiệp với các đối thủ cạnh tranh hoặc tiêu chuẩn ngành.
• Nhóm tập trung/phỏng vấn chuyên sâu: Thu thập insight định tính từ khách hàng mục tiêu để hiểu rõ hơn về thái độ, hành vi và kỳ vọng đối với doanh nghiệp hoặc sản phẩm.
• Quan sát hành vi sử dụng thực tế: Ghi nhận cách khách hàng tương tác với sản phẩm/dịch vụ trong môi trường tự nhiên của họ để phát hiện các hành vi, khó khăn hoặc nhu cầu tiềm ẩn mà khách hàng có thể không nói ra.

Sự quan trọng của việc kết hợp dữ liệu trải nghiệm khách hàng nội bộ và bên ngoài

Việc kết hợp cả dữ liệu nội bộ và bên ngoài cung cấp một cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn về toàn bộ hành trình và trải nghiệm của khách hàng. Dữ liệu nội bộ giúp hiểu rõ về các quy trình và điểm chạm bên trong doanh nghiệp, trong khi dữ liệu bên ngoài mang lại góc nhìn khách quan từ thị trường, đối thủ và cảm nhận của công chúng.

Sự kết hợp này là rất quan trọng để xây dựng một bản đồ hành trình khách hàng hiệu quả, giúp doanh nghiệp xác định các điểm đau (pain points) và cơ hội cải thiện để nâng cao trải nghiệm khách hàng. 

Bên cạnh đó, việc tận dụng cả hai nguồn dữ liệu cũng giúp doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Các thông điệp marketing, hình thức tương tác và dịch vụ có thể được điều chỉnh linh hoạt theo nhu cầu, sở thích và hành vi cụ thể của từng nhóm khách hàng bằng cách liên tục cải tiến sản phẩm, dịch vụ cho phù hợp hơn với nhu cầu thị trường, tối ưu hóa quy trình, đào tạo nhân viên, nâng cao hiệu suất làm việc và đảm bảo sự liền mạch trong các hoạt động liên quan đến khách hàng.

Spectos RISE – Giải pháp thu thập dữ liệu trải nghiệm khách hàng toàn diện

Mặc dù các loại dữ liệu cho trải nghiệm khách hàng đã được phân loại và xác định, nhưng hầu hết các doanh nghiệp vẫn gặp khó khăn trong việc thu thập, phân tích và sử dụng chúng một cách hệ thống và hiệu quả.

Nguyên nhân chính là do thiếu nguồn lực, không thể đầu tư vào công nghệ và nhân sự cần thiết để thực hiện. Điều này dẫn đến sự lãng phí một nguồn dữ liệu khổng lồ.
Để hỗ trợ doanh nghiệp vượt qua những thách thức đó, Spectos RISE ra đời như một giải pháp CX toàn diện:

• Công cụ thu thập & phân tích dữ liệu CX dễ sử dụng
• Dịch vụ hỗ trợ linh hoạt, tùy theo nhu cầu
• Chi phí phù hợp với cả doanh nghiệp vừa và nhỏ

Spectos RISE cam kết đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng dữ liệu thực tế – hiệu quả, dễ dàng và bền vững.

Nguồn tham khảo:
– CXPA CX Book of Knowledge – 1st Edition
– Journey Map Data Types (Source: Jerry Pasierb, CXPA and Aileen Zink, CXPA)