Khách hàng của bạn đang thực sự nói gì? Tìm hiểu về phản hồi của khách hàng

Hãy tưởng tượng nếu bạn biết chính xác khách hàng cảm thấy thế nào về trải nghiệm của họ với công ty bạn. Bây giờ, giả sử bạn biết những trải nghiệm đó có thể ảnh hưởng đến hành vi trong tương lai của họ như thế nào. Với thông tin này, bạn có thể cải thiện mọi tương tác của khách hàng với thương hiệu của mình. Đó chính là sức mạnh của phản hồi khách hàng được thực hiện đúng cách.

Những tương tác hài lòng dẫn đến mối quan hệ khách hàng sâu sắc hơn và lòng trung thành cao hơn: 94% khách hàng bán lẻ cho biết trải nghiệm dịch vụ khách hàng tích cực khiến họ có nhiều khả năng thực hiện giao dịch mua hàng khác hơn. 

Ngày nay, công nghệ giúp bạn có thể kết hợp phản hồi của khách hàng vào những thời điểm tối ưu với dữ liệu khách hàng mà bạn đã có để cung cấp bối cảnh tốt hơn. Điều này làm cho phản hồi của khách hàng của bạn có thể hành động để cải thiện dịch vụ.

Tối ưu hóa cách bạn thu thập phản hồi của khách hàng 

Dịch vụ khách hàng tuyệt vời bắt đầu với dữ liệu phù hợp cho bối cảnh phù hợp. 

Những hiểu biết sâu sắc về khách hàng không phải là điều “có được thì tốt”. Trên thực tế, 73% khách hàng nói rằng họ mong đợi các công ty hiểu được nhu cầu riêng của họ. Và 89% người mua doanh nghiệp nói rằng họ có nhiều khả năng mua hàng từ một công ty hiểu rõ mục tiêu kinh doanh của họ.

Nhưng những hiểu biết sâu sắc trong sự cô lập không có giá trị lắm. Chúng yêu cầu ngữ cảnh, nghĩa là thống nhất tất cả các điểm dữ liệu xung quanh khách hàng ở một nơi — ví dụ: lịch sử dịch vụ, lịch sử mua hàng, địa lý và độ tuổi. Với thông tin xung quanh này, phản hồi của khách hàng trở nên phong phú hơn — ngay cả khi đó chỉ là một đánh giá đơn giản trên thang điểm từ 1 đến 10 hoặc một tin nhắn văn bản ngắn gọn. 

Thu thập đúng dữ liệu vào đúng thời điểm là một thành phần thiết yếu để tối ưu hóa dữ liệu. Bạn cần theo dõi cảm xúc của khách hàng càng sát với trải nghiệm càng tốt. Ví dụ: khảo sát khách hàng cần phải được tập trung và cá nhân hóa – như một nhà bán lẻ chuyên biệt đã học được. Phản hồi khảo sát rất thấp cho đến khi nhà bán lẻ cải tiến hệ thống khảo sát của mình để kích hoạt các câu hỏi được cá nhân hóa. Các khảo sát khác nhau đã được tạo và kích hoạt để gửi dựa trên thời điểm kết thúc các trường hợp cụ thể.

Sử dụng trí tuệ nhân tạo để hiểu rõ hơn về khách hàng 

Bạn có thể mở rộng khả năng hiểu và đáp ứng những gì khách hàng mong muốn với sự trợ giúp của trí tuệ nhân tạo (AI). 

AI có thể nhanh chóng xử lý lượng lớn dữ liệu và đề xuất các hành động tốt nhất tiếp theo trong thời gian thực, loại bỏ thời gian mà các đại lý dịch vụ thường dành để xem xét dữ liệu lịch sử. Trên thực tế, bạn có thể phát triển các phản hồi dựa trên quy tắc dựa trên giá trị lâu dài của khách hàng và vị trí của họ trong hành trình đồng hành cùng bạn. Điều này giúp bạn tạo ra phản hồi được tối ưu hóa một cách nhanh chóng.

Ví dụ: bạn có thể có quy tắc tặng thẻ quà tặng cho khách hàng nếu họ chi tiêu số tiền tối thiểu hàng tháng. Những khách hàng chi tiêu ít hơn có thể chỉ đủ điều kiện nhận email xin lỗi về sai sót.

AI cũng có thể giúp bạn phát hiện các mẫu trong nhận xét khảo sát khách hàng không có cấu trúc trên quy mô lớn. Ví dụ: AI có thể xác định các nhận xét tiết lộ mẫu của một nhân viên hỗ trợ cụ thể không hiểu rõ về sản phẩm hoặc đột ngột. Bạn có thể điều chỉnh việc đào tạo nhân viên để giải quyết những điểm yếu này. Hoặc, nó có thể tiết lộ rằng các gói hàng ở một vùng của đất nước đang được giao đến trong tình trạng kém. Đó có thể là tín hiệu để bạn thay đổi nhà cung cấp bao bì hoặc giao hàng.

Chia sẻ phản hồi rộng rãi để mọi người có quyền sở hữu dịch vụ khách hàng tuyệt vời

Mọi người cần xem họ đóng góp như thế nào để có được dịch vụ tốt. Dữ liệu phản hồi nên được chia sẻ trên toàn công ty để tối ưu hóa trải nghiệm của khách hàng. Dưới đây là ví dụ về cách nó có thể giúp:

• Các nhà thiết kế sản phẩm. Khi AI xác định kiểu khiếu nại về sản phẩm, nhà thiết kế có thể thực hiện các thay đổi khiến khách hàng hài lòng. 
• Lập trình viên bot. Bot có thể là công cụ tuyệt vời để chia sẻ thông tin tiêu chuẩn. Để cập nhật các bot, phản hồi có thể giúp lập trình viên lấp đầy các khoảng trống hoặc đảm bảo các bot đang phản hồi với thông tin liên quan.
• Người sáng tạo nội dung. Câu hỏi thường gặp của bạn có rõ ràng không? Họ có giải quyết được những câu hỏi thực sự được quan tâm hàng đầu không? Phản hồi có thể giúp bạn biết khi nào nên thêm điểm mới và đánh bóng những điểm khác.  
• Nhân viên văn phòng hậu và trung gian. Việc lập hóa đơn được quản lý kém hoặc phản hồi chậm đối với nhà cung cấp có thể ảnh hưởng đến vị thế của bạn với khách hàng nếu họ không nhận được những gì họ mong đợi một cách kịp thời.

Hệ thống quản lý phản hồi được tinh chỉnh giúp nhân viên của bạn hoạt động hiệu quả hơn và có nhiều phản hồi được cá nhân hóa hơn. 

Dữ liệu hợp nhất trên nền tảng hợp nhất có thể giúp tối ưu hóa phản hồi của khách hàng 

Khi hợp nhất dữ liệu trên một nền tảng dựa trên đám mây, bạn có thể dễ dàng theo dõi khách hàng hơn trong suốt vòng đời và xác định các điểm khó khăn. Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) phù hợp sẽ giúp phá vỡ rào cản công nghệ giữa các bộ phận để cung cấp cho các công ty cái nhìn đầy đủ về khách hàng của họ ở mọi nơi họ tương tác với thương hiệu của bạn. Nó còn giúp nhân viên thực hiện công việc của mình tốt hơn. Các nhân viên hỗ trợ có hiệu suất cao có khả năng cho biết họ có thể nhận được tất cả thông tin họ cần trên một màn hình cao hơn 1,7 lần so với các nhân viên hỗ trợ có hiệu suất kém.

Hệ thống quản lý phản hồi của khách hàng tốt nhất có thể tổng hợp tất cả lại cho nhân viên, chỉ cho họ những gì họ cần làm để cung cấp dịch vụ tuyệt vời. Điều đó dẫn đến lòng trung thành sâu sắc hơn vì các công ty không còn cần phải tưởng tượng khách hàng đang cảm thấy gì và họ có thể làm gì tiếp theo. Các công ty sẽ có thể cho khách hàng thấy rằng họ hiểu họ vì họ biết họ mong đợi điều gì và có thể giao hàng nhanh chóng.