کاربرد داده‌ها در بهبود تجربه مشتری + روش تحلیل آن‌ها

ساختن یک کسب‌وکار موفق و خوش‌نام بسیار دشوار است و آسیب‌زدن به آن بسیار آسان! فقط حضور چند مشتری ناراضی کافی است تا شهرت سازمان را تحت‌تأثیر قرار دهد و اعتماد دیگران هم از دست برود.

اگر ریشهٔ مشکلات چند کسب‌وکار ناموفق را بررسی کنیم، احتمالاً یکی از دلایل بزرگ شکست آن‌ها در بهبود تجربه مشتری، بی‌توجهی آمارها و داده‌ها باشد. موضوعی که قصد داریم در این مقاله بیشتر با اهمیت آن آشنا شویم و از کاربرد داده‌ها در تجربه مشتری بگوییم.

مسیرمان جذاب و هیجان‌انگیز است و از اعداد و ارقام، به مدیریت تجربه مشتری می‌رسد. پس با ما همراه باشید و مطالعهٔ این مقاله را از دست ندهید. 

کاربرد داده‌ها در تجربه مشتری چیست؟

داده‌ها در قالب‌های متنوعی تولید می‌شوند و در اختیار شما قرار می‌گیرند؛ مثل گزارش‌های فروش، نظرسنجی درباره تجربه مشتری، اطلاعات وب و داشبورد گزارش‌دهی رسانه‌های اجتماعی. هرچه شرکت‌ها به‌سمت فعالیت‌های دیجیتال پیش می‌روند، کانال‌ها و حجم داده‌ها بیشتر هم می‌شود.

برای اینکه میزان اهمیت این اطلاعات در بهبود تجربه مشتری برایتان روشن شود، نگاهی به آمارهای زیر بیندازید:

۱. ۷۲ درصد از مشتریان راضی، تجربیات مثبت خود را با ۶ نفر یا بیشتر به اشتراک می‌گذارند.

۲. ۶۵ درصد از فعالان ارشد حوزه بازاریابی در آمریکا، باور دارند که تجزیه‌وتحلیل داده‌ها، مهم‌ترین فناوری درحال رشد برای بهبود تجربهٔ مشتری است و باید بخش مهمی از استراتژی کسب‌وکار شما باشد.

با این حساب، کاربرد داده‌‌ها در تجربه مشتری، غیر قابل انکار است؛ اما چطور باید از این داده‌ها استفاده کرد؟

۱- انتظارات مشتریان را درک کنید

۶۹ درصد از بازاریاب‌ها معتقدند که نقش‌های سنتی در مارکتینگ، مانع از تعامل موفق با مشتری می‌شوند. در این مدل‌ها، تیم مارکتینگ روی یک مرحله از قیف فروش یا یک روش خاص مثل بازاریابی ایمیلی تمرکز می‌کنند و تیم‌های فروش و خدمات مشتری هم ساز خود را می‌زنند! این در حالی است که بهبود تجربه مشتری، تا حد زیادی در گرو هماهنگی بین تیم بازاریابی و تیم فروش و خدمات مشتری است.

رفتارها و انتظارات مشتریان به مرور زمان، در حال تغییر و تحول است؛ دلیلش هم این است که امکانات دنیای جدید، باعث ایجاد نیاز‌ها و توقعات بیشتر می‌شود. تیم‌های مارکتینگ، فروش و ارتباط با مشتری کسب‌وکار شما وظیفه دارند این تغییرات را با توجه به داده‌های باشگاه مشتریان و سایر نظرسنجی‌ها بررسی کنند. 

وظیفه‌ٔ تمامی این تیم‌ها این است که با شرایط جدید، هماهنگ شوند و با کمک ابزارهای به‌روز، به جمع‌آوری داده‌های مفید از مشتریان بپردازند. این تیم‌ها باید با هم یکپارچه و همسو شوند؛ به طوری که داده‌های مشتریان توسط تیم فروش و خدمات مشتری جمع‌آوری شود و تیم‌های بازاریابی از این داده‌ها برای بهبود استراتژی‌ها استفاده کنند. 

۲- کیفیت خدمات را بهبود دهید

دریافت منظم بازخورد و نظرسنجی از مشتریان، ضروری‌ترین کاری است که باید برای بهبود تجربه مشتری انجام دهید. این بازخوردها، داده‌ها و اطلاعات ارزشمندی هستند و استفاده از آن‌ها، شما را در مسیر پیشرفت و بهبود محصولات و خدمات پیش می‌برد.

از مشتریان بپرسید که بیشترین نارضایتی آن‌ها از کدام بخش یا محصول است. سپس تأثیر هرکدام از این بخش‌ها را بر میزان سود سازمان اندازه بگیرید. حالا می‌توانید مسائل را براساس فراوانی نارضایتی‌ها اولویت‌بندی کنید و ببینید که برای بهبود تجربه مشتری، لازم است تمرکز را روی کدام موضوع بگذارید.

۳- شخصی‌سازی را در اولویت بگذارید

به‌گفتهٔ مک‌کنزی که از بهترین شرکت‌های مشاورهٔ مدیریت در دنیاست، شخصی‌سازی تجربه مشتری دو نتیجه دارد:

۱. درآمد کسب‌وکار را ۵ تا ۱۵ درصد افزایش می‌دهد.

۲. بازدهی استراتژی‌های مارکتینگ را ۱۰ تا ۳۰ درصد بیشتر می‌کند.

وقتی که به تجزیه‌وتحلیل داده‌ها می‌پردازید، در واقع مشتریان را بهتر و عمیق‌تر می‌شناسید. این شناخت باعث می‌شود که پیشنهادهای بعدی‌تان به مشتریان، مطابق با نیازها و علایق آن‌ها باشد و نتیجه، چیزی جز بهبود تجربه مشتری نخواهد بود! 

دلیلش هم این است که پیشنهادهای این چنینی، بیشتر مورد علاقه و توجه کاربر هستند و در نتیجه، احتمال خرید را افزایش می‌دهند.

روش‌های جمع‌آوری اطلاعات مورد نیاز برای بهبود تجربه مشتری

روش‌های گوناگونی برای جمع‌آوری داده‌های مشتریان وجود دارد؛ شما می‌توانید تک به تک به مشتری‌های خود زنگ بزنید و نظر آن‌ها را بپرسید یا از روش‌های خودکار و سریع برای این کار استفاده کنید. 

در ادامه، بیشتر با تکنیک‌های نظرسنجی برای بهبود تجربه مشتری آشنا خواهیم شد.

۱- شاخص رضایت مشتری (CSAT)

همان‌طور که از نامش پیداست، این شاخص به‌دنبال سنجش میزان رضایت کاربر از محصولات و خدمات کسب‌وکار شماست. این کار را هم بسیار سریع و ساده انجام می‌دهد؛ گاهی فقط با پرسیدن یک سؤال: آیا از محصولی که خریده‌اید، راضی هستید؟

جمع‌آوری پاسخ مشتریان به این سؤالات و ارزیابی آن‌ها در طول زمان، به شما کمک می‌کند میزان رضایت کاربر در شرایط فعلی را بسنجید و با بهبود تجربه مشتری، سطح رضایت او را بالاتر ببرید.

مثلاً اگر در جایی یک افت ناگهانی مشاهده کردید، به‌سرعت از وجود یک مشکل احتمالی مطلع می‌شوید یا افزایش تدریجی امتیاز نشان می‌دهد که در جلب رضایت مشتریان موفق بوده‌اید.

۲- شاخص وفاداری مشتری (NPS)

شاخص NPS میزان وفاداری مشتریان را با یک روش متفاوت می‌سنجد و از آن‌ها می‌پرسد:

در یک مقیاس از ۰ تا ۱۰، چقدر احتمال دارد که کسب‌وکار / محصول ما را به دیگران پیشنهاد دهید؟

البته که نظرسنجی NPS فقط به این سؤال محدود نمی‌شود و در سؤالات بعدی می‌توانید دلیل پاسخ مشتریان را هم جویا شوید و مثلاً بپرسید که چرا امتیاز کمی داده‌اند.

افرادی که امتیاز ۹ و ۱۰ را به این سؤال می‌دهند، ترویج‌دهندگان هستند؛ یعنی کسانی که حاضرند کسب‌وکار شما را به دیگران معرفی کنند و ترویج‌کنندهٔ آن باشند. این گروه، عموما در باشگاه مشتریان کسب‌وکار شما عضو هستند، شما را تبلیغ می‌کنند و با کمی توجه و امتیازهای ویژه، می‌توانید آن‌ها را برای همیشه حفظ کنید. 

مشتریان ناراضی هم کسانی هستند که امتیاز ۰ تا ۶ را به این سؤال داده‌اند. افرادی هم که در این بین قرار می‌گیرند، امتیاز ۷ و ۸ به کسب‌وکار داده‌اند؛ این افراد خنثی هستند، یعنی هم می‌توانند به مشتری‌های راضی تبدیل شوند و هم ممکن است به رقبا تمایل پیدا کنند.

در نهایت، این شما هستید که با بهبود تجربه مشتری بر اساس داده‌های به دست آمده، می‌توانید درصد گروه مشتری‌های رضای را افزایش دهید و درصد گروه مشتریان ناراضی را کمتر کنید. 

شاخص NPS یک معیار عددی مناسب و ملموس برای ارزیابی وفاداری مشتری است و حتی بعضی از کسب‌وکارها آن را قوی‌ترین پیش‌بینی‌کنندهٔ رشد آیندهٔ یک شرکت می‌دانند.

۳- شاخص تلاش مشتری (CES)

شاخص CES به میزان تمایل مشتریان برای مشارکت در رفع کاستی‌ها و نواقص کسب‌وکار شما اشاره دارد. مثلاً اگر مشکلی در روند ارائهٔ خدمات پیش بیاید، آیا مشتری آن را با تیم پشتیبانی در میان می‌گذارد یا آن را رها می‌کند و به‌سراغ کسب‌وکار دیگری می‌رود؟

برای سنجش این شاخص یک راه آسان وجود دارد. می‌توانید هردفعه که یک تیکت پشتیبانی را می‌بندید، ابتدا از تلاش مشتری برای حل مشکل تشکر کنید و این سؤال را بپرسید: «حل‌کردن مشکل چقدر آسان بود؟». سپس از او بخواهید که از ۰ تا ۵ به این سؤال پاسخ دهد.

بهبود تجربه مشتری روی افزایش این شاخص تاثیر زیادی دارد؛ در واقع مشتری‌ها در صورتی مشکل را گزارش می‌دهند که بدانند شما پیگیر آن هستید و از قبل، تجربه خوبی از پشتیبانی و خدمات شما داشته باشند.

۴- نظرسنجی تجربه خرید

این نظرسنجی را باید زمانی استفاده کنید که خرید مشتری تکمیل شده است و می‌خواهد از سایت یا اپلیکیشن شما خارج شود. از مشتری می‌پرسید که در یک مقیاس از ۱ تا ۵، چه امتیازی به تجربه‌اش از مسائلی مثل عملکرد سایت و آسانی مسیر خرید می‌دهد. 

توجه داشته باشید که این نظرسنجی دربارهٔ رضایت مشتری از کیفیت محصولات و خدمات نیست، بلکه می‌خواهد روند خرید از سایت یا اپ را ارزیابی کند. یعنی ببیند آیا مشتری تجربهٔ خوشایندی از این مسیر داشته است یا خیر.

داده‌های این نظرسنجی، به شکل مستقیم می‌توانند روی تصمیم‌های شما بهبود تجربه مشتری موثر باشند؛ زیرا هرچه تجربه مشتری بهتر باشد، امتیاز بیشتری به شما می‌دهد و برعکس. 

۵- نظرسنجی دلایل ترک‌کردن برند

زمانی که یک مشتری تصمیم می‌گیرد خرید از کسب‌وکار شما را متوقف کند، یک اتفاق مهم در حال رخ‌دادن است. چه چیزی مانع از تعامل مشتری با سایت یا برند شما شده است؟ همین را می‌توانید در قالب یک صفحهٔ پاپ‌آپ بپرسید و دلایل نارضایتی مشتری را جویا شوید.

ازدست‌دادن مشتریان یک خطر جدی و همواره در کمین است، اما شما باید همین تهدید را به فرصتی برای رشد و بهبود تجربه مشتری تبدیل کنید. داده‌هایی که این نظرسنجی به شما می‌دهد، بسیار ارزشمند هستند؛ به‌ویژه اگر دلایل تکرارشونده‌ای را مشاهده کنید که خبر از یک مشکل جدی می‌دهند.

۶- نظرسنجی تحقیقات بازار

این نوع نظرسنجی آنلاین برای بهبود تجربه مشتری نشان می‌دهد که محصولات شما از چه مکان‌هایی و چه راه‌هایی خریداری می‌شوند. در واقع، نظرسنجی تحقیقات بازار به شما کمک می‌کند که ببینید کجای صنعت خودتان ایستاده‌اید و چه جایگاهی دارید.

از مشتریان بپرسید که محصولات کسب‌وکار شما را از کجا و از چه راهی خریداری می‌کنند. مثلاً خرید آنلاین یا حضوری، خرید از فروشگاه‌های بزرگ یا مغازه‌های کوچک و حتی محدودهٔ مکانی که بیشترین خرید در آنجا اتفاق افتاده است و محصولات شما در آنجا طرفداران بیشتری دارند.

تکنیک‌های تحلیل داده‌های مشتریان برای بهبود تجربه کاربری

با کاربرد داده‌ها در تجربه مشتری آشنا شدیم و از روش‌های جمع‌آوری اطلاعات مشتریان گفتیم. حالا چالش بعدی اینجاست که چطور از این داده‌ها برای بهبود تجربه مشتری استفاده کنیم و مطمئن شویم که در مسیر درستی هستیم؟

چهار تکنیک برای تحلیل داده‌های مشتریان وجود دارد که در ادامه هر یک از آن‌ها را به شکل اجمالی توضیح می‌دهیم.

تحلیل توصیفی

این روش، بدون ورود به عمق و جزئیات، از داده‌ها برای شناسایی روندها و همچنین روابط بین معیارهای مختلف استفاده می‌کند؛ هدف از این نوع تحلیل داده، این است که اطلاعات خام را به نکات مفید و قابل درکی تبدیل کنید که در بهبود تجربه مشتری، به کارتان بیاید. 

مثلا:

• نحوهٔ طراحی سایت چه ارتباطی با تجربهٔ خرید کاربران دارد؟
• کدام محصولات بیشترین فروش را داشته‌اند؟
• چرا مشتری‌ها در برخی زمان‌ها بیشتر وبسایت را می‌بینند؟

این تحلیل‌ها، در بررسی میزان تاثیر کمپین‌ها بسیار کارآمد هستند.

تحلیل تشخیصی

تحلیل تشخیصی یک قدم فراتر از تحلیل توصیفی است و به دنبال دلایل رویدادها می‌گردد.

روش تشخیصی از داده‌ها استفاده می‌کند تا بفهمد چرا اتفاقات خاصی رخ داده‌اند، مثل افزایش نرخ ریزش، کاهش ارزش طول عمر مشتری یا سایر تغییراتی که در سطح ساختار کسب‌وکار رخ می‌دهند.

مثلا:

• چرا نرخ ریزش مشتریان افزایش یافته است؟
• دلیل کاهش فروش در یک ماه اخیر چیست؟
• چرا نرخ کلیک در یک کمپین خاص کمتر از کمپین‌های دیگر بوده است؟

این نوع تحلیل‌ها، حتی برای شناسایی نقاط قوت و تمرکز بیشتر روی آن‌ها برای بهبود تجربه مشتری هم موثر هستند. با کمک این روش، می‌توانید به موانع مسیر خرید پی ببرید و زودتر برای رفع آن‌ها اقدام کنید تا رضایت مشتری را افزایش دهید.

تحلیل پیش‌بینی‌کننده

این نوع تجزیه‌وتحلیل از مدل‌ها و الگوریتم‌ها برای پیش‌بینی عملکرد آینده یا احتمال رخ‌دادن اتفاقات خاص استفاده می‌کند. مثلاً شاخص NPS علاوه‌بر اینکه برای سنجش وفاداری مشتریان به‌کار می‌رود، نوعی تحلیل پیش‌بینی‌کننده هم محسوب می‌شود؛ چون احتمال رشد کسب‌وکار را در آینده نشان می‌دهد.

مثلا:

• این مشتریان وفادار، در صورت معرفی محصول جدید، آن را می‌خرند؟
• چند درصد از مشتری‌های قدیمی ممکن است در طرح تخفیف ویژه برگردند؟
• بر اساس شاخص nps، چه تعداد از مشتری‌ها ما را به دیگران توصیه کرده‌اند؟

این تحلیل، در طراحی کمپین‌ها، رفع نقاط ضعف و ایجاد دید روشن برای بهبود تجربه مشتری بسیار مفید است.

تحلیل تجویزی

تجزیه‌وتحلیل تجویزی از داده‌ها استفاده می‌کند تا بفهمد بهترین راه‌حل و اقدام بعدی چیست. در حقیقت این نوع تحلیل، راهکارهای لازم برای اقدامات بعدی را به شما ارائه می‌دهد و پاسخی است به این سوال:«چه باید کرد؟»

مثلا:

• چه زمانی طرح تخفیف را اجرا کنم که فروشم بیشتر شود؟
• کدام کانال‌های اطلاع‌رسانی، بازدهی بیشتری دارند؟
• خدمات پشتیبانی از مشتری چطور می‌تواند بهبود پیدا کند؟

این تحلیل، در طراحی محصول جدید و استراتژی‌های قیمت‌گذاری بسیار مفید است و می‌تواند زمینه‌ساز تجربه‌ای جذاب برای مشتریان شما باشد.

چالش‌های جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مشتریان

در مسیر جمع‌آوری اطلاعات مشتریان و تحلیل آن‌ها، ممکن است با چالش‌هایی مواجه شوید. در این بخش، مهم‌ترین چالش‌های این مسیر را توضیح می‌دهیم.

کنترل نقاط تماس

اولین و شاید مهم‌ترین چالش، ساختن یک نمای کلی از تمام نقاط تماس مشتری با برند است. این نقاط تماس سه نوع هستند:

۱. کاملاً تحت کنترل برند مثل وب‌سایت یا شعبه‌های فروش محصولات

۲. خارج از کنترل برند مثل بازاریابی دهان‌به‌دهان و تبلیغات شفاهی

۳. رسانه‌هایی که متعلق به برند نیستند، اما محتوای تبلیغاتی آن‌ها از سمت برند تهیه می‌شود.

حتی برای کسب‌وکارهای متوسط، تعداد نقاط تماس می‌تواند به بیشتر از صد مورد برسد و این امر دستیابی به یک نمای کلی و جامع را سخت می‌کند.

جمع‌آوری بیش‌ازحد داده

راه‌های جمع‌آوری داده بسیار زیاد است و زمان و منابع کسب‌وکار اندک! از رسانه‌های اجتماعی گرفته تا نظرسنجی‌های درون‌برنامه‌ای و ارتباط مستقیم، حجم عظیم داده‌ها انتظار شما را می‌کشد و استفاده از همهٔ آن‌‌ها می‌تواند چالش‌برانگیز باشد.

برای رفع این چالش بهتر است کانال‌های مفید جمع‌آوری داده‌ها را بیابید و روی همان‌ها تمرکز کنید؛ مثلا اگر کاربران شما در اینستاگرام فعال‌تر هستند، بیشتر روی این پلتفرم تمرکز کنید و در عین حال، کانال‌های دیگر را هم برای دریافت داده‌ها باز بگذارید تا در صورت نیاز سراغشان بروید. 

اتصال نقطه‌ها به یکدیگر

حتی اگر بتوانید همهٔ داده‌ها را جمع‌آوری کنید، چالش بعدی پیش می‌آید: چطور می‌توانید همهٔ این نقاط را به هم متصل کنید تا تصویر بزرگ‌تری را ببینید؟

اینجاست که اهمیت اتوماسیون و استفاده از یک سیستم یکپارچه روشن می‌شود؛ سیستمی هوشمند که می‌تواند جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها را به‌صورت خودکار انجام دهد و گزارش آن را در اختیار شما بگذارد تا در بهبود تجربه مشتری از آن استفاده کنید. 

تا زمانی که کسب‌وکار کوچک باشد، شما می‌توانید خودتان به جمع‌آوری داده‌های مشتریان مشغول شوید و تحلیل‌های ساده‌ای هم روی آن‌ها انجام دهید، اما وقتی که کسب‌وکارتان رشد کرد چطور؟ تحلیل‌های پیچیده و سنجش تأثیر داده‌های رفتاری بر تجربه مشتری از یک سیستم ساده به‌دست نمی‌آیند!

پیشنهاد ما برای اتصال این نقطه‌ها و ترسیم یک تصویر جامع، استفاده از پلتفرم‌های تخصصی وفادارسازی مثل فیلیاست.

می‌توانید طراحی و اجرای انواع نظرسنجی از تجربه مشتریان را به فیلیا بسپارید و خیالتان هم از بابت تحلیل داده‌ها و گزارش‌دهی راحت باشد.

قدرت بهبود تجربه مشتری با نظرسنجی را دست‌کم نگیرید؛ کاتالوگ فیلیا را دانلود کنید و از امکانات آن برای جمع‌آوری داده‌های مشتریان اطلاعات بیشتری به‌دست آورید.

با تحلیل داده‌ها، تجربه مشتری را زیر و رو کنید! 

گفتیم که استفاده از داده‌ها در بهبود تجربه مشتری فقط یک انتخاب مقطعی نیست، بلکه لازم است به بخشی از استراتژی کسب‌وکارتان تبدیل شود. البته که بهتر است تمام این‌ها در یک بستر تخصصی و حرفه‌ای اتفاق بیفتند.

پلتفرم فیلیا همان بستری است که به کمک شما می‌آید تا اطلاعات مورد نیاز برای بهبود تجربه مشتریان را جمع‌آوری کنید و سپس با تحلیل و مدیریت داده‌های مشتریان، تجربه‌ای بهینه برای آن‌ها بسازید. 

تا کنون، چه روش‌هایی را برای تحلیل داده‌های مشتریان امتحان کرده‌اید؟ به نظر شما، کاربرد داده‌ها در بهبود تجربه مشتری چقدر است؟ آیا روش‌هایی که نام بردیم، برای کسب‌وکار شما کارآمد هستند؟ در بخش کامنت‌ها منتظر نظرات ارزشمندتان هستیم!

منابع: contentsquare | reputation | ۳pillargloba