5 Ứng dụng của máy học (machine learning) trong phân tích khách hàng

Máy học (machine learning)
5 mn read

Máy học (machine learning) đang được ứng dụng vào thời điểm hiện tại của chúng ta, khoảng 2,5 nghìn tỷ byte dữ liệu đang được tạo ra bởi khách hàng trên toàn cầu mỗi ngày. Một khách hàng tạo ra dữ liệu ở hầu hết mọi thời điểm trong ngày.

Với việc khách hàng tạo ra lượng nguồn dữ liệu dồi dào, các doanh nghiệp đã bắt đầu tận dụng nó để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu cho tổ chức của họ. Các doanh nghiệp đã chuyển trọng tâm từ việc lấy sản phẩm làm trung tâm cho khách hàng.

Trước đây, sự phát triển của một thương hiệu chủ yếu phụ thuộc vào quảng cáo. Nhưng với sự tiến bộ của công nghệ để thu thập và xử lý lượng dữ liệu khổng lồ này, việc hiểu khách hàng của bạn để tiếp thị các sản phẩm đó đã trở thành chìa khóa để hiểu khách hàng nghĩ gì về sản phẩm, hiểu hành vi của người dùng hoặc nâng cao trải nghiệm của khách hàng. Quá trình thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu khách hàng được gọi là phân tích khách hàng.

Máy học (machine learning) là một trong những công cụ quan trọng được sử dụng trong phân tích khách hàng và trong bài viết này, chúng ta sẽ thấy 5 ứng dụng:

1. Máy học (machine learning) phân tích phân khúc khách hàng

Mỗi khách hàng là duy nhất về đặc điểm và hành vi của họ. Nhưng cũng có sự hiện diện của những điểm tương đồng nhất định có thể được xác định trong dữ liệu rộng lớn. Có nhiều yếu tố khác nhau như nhân khẩu học, địa lý, hành vi, dựa trên nhu cầu và giá trị để đặt tên cho một vài yếu tố sẽ giúp chúng tôi phân khúc khách hàng. Các phân đoạn này giúp hiểu các mẫu hành vi cụ thể của khách hàng, từ đó giúp chúng tôi tìm kiếm những phân khúc khách hàng khác nhau, chạy các chiến dịch được nhắm mục tiêu và cũng cải thiện mức độ tương tác của khách hàng.

Nhưng làm thế nào để chúng ta phân đoạn khách hàng khi chúng ta có hàng triệu hàng dữ liệu? Chúng tôi sử dụng chiến lược học máy! Các thuật toán phân cụm như K-Means giúp xác định các nhóm tương tự trong dữ liệu. Sau đó, chúng tôi có thể hiểu các nhóm khác nhau để gửi các quảng cáo, khuyến mại hoặc khuyến nghị được nhắm mục tiêu.

2. Máy học (machine learning) phân tích tình cảm, cảm xúc của khách hàng

Sau nhiều tháng lên kế hoạch, thiết kế và sáng tạo, bạn đã chính thức tung ra sản phẩm của mình. Nhưng làm thế nào để bạn biết những gì khách hàng của bạn đang nói về sản phẩm của bạn? Một cách để hiểu điều này là thông qua phân tích tâm lý khách hàng. Bằng cách thu thập đánh giá của khách hàng trên thị trường, trang web, cuộc gọi dịch vụ khách hàng hoặc khảo sát phản hồi của khách hàng, chúng tôi kết thúc với một lượng lớn dữ liệu văn bản. Chúng tôi có thể sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để xác định những khía cạnh nào của sản phẩm mà khách hàng đang nói đến và nếu quan điểm là tích cực, trung lập hay tiêu cực.

Tiếng nói của khách hàng là rất quan trọng vì hiểu khách hàng của bạn theo cách này giúp điều chỉnh sản phẩm hoặc dịch vụ, hiểu điều gì khiến khách hàng của bạn hài lòng hoặc nâng cao nhận thức về thương hiệu giữa các đối thủ cạnh tranh.

3. Máy học (machine learning) dự đoán churn của khách hàng

Có được một khách hàng mới đắt gấp 5 lần so với việc giữ chân một khách hàng hiện tại. Do đó, mục tiêu chính của dự đoán tình trạng khách hàng rời đi là giúp giữ chân khách hàng, từ đó giúp tăng doanh thu của công ty. Dữ liệu về thời gian hoạt động của khách hàng được thu thập thông qua việc khách hàng không hoạt động trong một khoảng thời gian nhất định hoặc hủy bỏ sản phẩm hoặc dịch vụ.

Do đó, chúng ta có thể sử dụng các phương pháp phân loại nhị phân như hồi quy logistic để dự đoán liệu khách hàng có khả năng bỏ cuộc hay không. Nếu có vẻ như một khách hàng có khả năng bỏ cuộc, chúng tôi có thể điều tra sâu hơn về khách hàng để xem họ thuộc phân khúc nào và thực hiện các bước cho phù hợp để giữ chân khách hàng.

4. Hệ thống khuyến nghị

Khi chúng ta đi đến một cửa hàng và được hỗ trợ bởi một người bán hàng, chúng ta không chỉ nhận được những gì chúng ta đang tìm kiếm mà người bán hàng còn cố gắng bán chéo hoặc bán thêm sản phẩm của họ. Điều này tương tự như những gì hệ thống đề xuất thực hiện khi khách hàng mua hàng trực tuyến. Lợi ích của công cụ đề xuất nhằm cải thiện khả năng cá nhân hóa, doanh thu và sự hài lòng của khách hàng. Điều này không chỉ giúp khách hàng khám phá ra những sản phẩm mới mà còn giúp công ty cải thiện doanh thu.

Một số phương pháp triển khai hệ thống như vậy là thông qua việc tạo ra hệ thống lọc cộng tác, lọc dựa trên nội dung và hệ thống đề xuất kết hợp sử dụng dữ liệu hành vi và hành vi mua hàng của khách hàng và xác định những điểm tương đồng với các giao dịch mua hàng khác của khách hàng.

5. Dịch vụ khách hàng

Thời gian của khách hàng là vô cùng quý giá. Trong suốt hành trình của khách hàng với một tổ chức, sản phẩm hoặc dịch vụ, sẽ có nhiều điểm mà khách hàng cần được hỗ trợ. Chúng tôi có thể thu thập các cuộc gọi dịch vụ, tương tác với chatbots, số lần khách hàng đã truy cập trang hỗ trợ hoặc số lần đến cửa hàng để được hỗ trợ ngoại tuyến. Điều này sẽ giúp phân tích nơi khách hàng cần hỗ trợ nhất.

Chúng ta có thể sử dụng phương pháp hồi quy để xác định các mẫu trong các yếu tố này để dự đoán khi nào sự cố có thể xảy ra hoặc cách giảm số lượng khiếu nại của khách hàng. Điều này sẽ nâng cao trải nghiệm của khách hàng và cũng làm giảm sự rời bỏ của khách hàng.

5 ứng dụng về máy học (machine learning) được đề cập ở trên chỉ là tổng quan về một số cách áp dụng máy học vào dữ liệu khách hàng. Có rất nhiều ứng dụng và lựa chọn thay thế cho học máy cho mỗi ứng dụng được đề cập ở trên nhưng đây là một số ứng dụng phổ biến đang được các doanh nghiệp trong các lĩnh vực khác nhau sử dụng để đưa ra các quyết định lấy khách hàng làm trọng tâm nhằm nâng cao trải nghiệm của khách hàng và cải thiện doanh thu.

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Bạn đã bao giờ tự hỏi cần những gì để xây dựng văn hóa
lấy khách hàng làm trung tâm?

Khám phá trải nghiệm khách hàng

Chào mừng bạn đến với trainghiemkhachhang.net một cộng đồng những doanh nghiệp và doanh nhân đạt được nhiều  thành công từ văn hoá “lấy khách hàng là trung tâm”

Kết nối cùng chia sẻ

Mở rộng các mối quan hệ kinh doanh và chia sẻ kiến thức để cùng nhau phát triển trong thời đại số là một trong các mục tiêu của cộng đồng trải nghiệm khách hàng

Trở thành thành viên

Việc trở thành thành viên chính thức của trainghiemkhachhang.net sẽ được hưởng các đặc quyền và cơ hội tham gia ban quản trị của cộng đồng. Tham gia ngay

Chuyển đến thanh công cụ