“Infobesity” là thuật ngữ chúng ta nghe thấy thường xuyên hơn ngày nay khi người tiêu dùng đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn theo cấp số nhân trong cuộc sống hàng ngày của họ và các thương hiệu cũng đang tiêu thụ phần lớn dữ liệu hơn. Từ các trang thương mại điện tử đến vô số kênh truyền thông xã hội, có hàng terabyte dữ liệu có sẵn trong thế giới kỹ thuật số ngày càng phát triển ngày nay.
Tuy nhiên, các công ty không thể thu thập, lọc, quản lý và sử dụng tất cả dữ liệu hiện có. Chỉ xem xét nội dung do người dùng tạo, như video, hình ảnh và âm thanh. Chỉ trên Instagram, 95 triệu ảnh và video được chia sẻ mỗi ngày – đơn giản là có quá nhiều dữ liệu cần xử lý. Như bất kỳ thanh thiếu niên nào đã thử sẽ chứng thực, bạn không thể tiêu thụ hết.
Có quá nhiều tiếng ồn và không đủ quyền kiểm soát quá trình thu thập dữ liệu. Các bộ dữ liệu lớn có thể là một điều tốt khi tìm kiếm các xu hướng ở cấp độ tổng hợp, nhưng thực sự cần bao nhiêu trong số đó để mang lại sự hỗ trợ dịch vụ khách hàng và trải nghiệm thương hiệu tuyệt vời?
Thay vì khuất phục trước bài hát còi báo động của thêm dữ liệu, các công ty nên tập trung vào tầm cỡ của thông tin. Nói cách khác, ưu tiên chất lượng dữ liệu hơn số lượng. Không phải lúc nào bạn cũng cần lượng dữ liệu khổng lồ để đưa ra những hiểu biết hợp lệ. Trong một số trường hợp nhất định, các tập hợp thông tin hữu ích nhỏ hơn có thể mang lại những thông tin sâu sắc.
Giá trị lớn của dữ liệu nhỏ
Nhiều công ty đã có thói quen thu thập dữ liệu đơn giản vì họ có thể. Tuy nhiên, điều họ đang tìm thấy là dữ liệu lớn không phải là phương pháp chữa trị tất cả những gì khiến họ đau khổ. Các công ty thường nghĩ về dữ liệu lớn dưới góc độ 5V: khối lượng, sự đa dạng của các loại dữ liệu, tốc độ xử lý, giá trị và tính xác thực – độ chính xác của nó. Tất cả những điều này kết hợp lại làm cho dữ liệu lớn trở nên rất hữu ích, nhưng đồng thời, có thể khó quản lý và trích xuất ý nghĩa nếu không có công nghệ và công cụ phù hợp hoặc nhà cung cấp bên thứ ba.
Ngược lại, dữ liệu nhỏ bao gồm các khối có thể sử dụng được và dễ dàng tiêu thụ. Theo Martin Lindstromchuyên gia chuyển đổi văn hóa và kinh doanh, đồng thời là tác giả của cuốn sách Dữ liệu nhỏ: Những manh mối nhỏ giúp khám phá những xu hướng lớndữ liệu lớn là về mối tương quan, nhưng dữ liệu nhỏ “là về việc tìm ra nguyên nhân, lý do tại sao”.
Trong ngành trải nghiệm khách hàng (CX), dữ liệu nhỏ có thể ở dạng nghiên cứu lấy từ khảo sát người tiêu dùng, nhóm tập trung, phỏng vấn định tính hoặc nhận xét được đại diện dịch vụ khách hàng ghi lại thông qua hệ thống CRM (quản lý quan hệ khách hàng). Nó cũng có thể được tùy chỉnh theo ngành, nhu cầu, khách hàng cụ thể của bạn và các kênh mà doanh nghiệp của bạn thích sử dụng, do đó làm cho nó trở nên hữu dụng hơn.
Dự đoán và cá nhân hóa CX của bạn
Một lợi ích khác của dữ liệu nhỏ là khả năng tác động đến lợi nhuận của thương hiệu bạn. Khả năng quản lý của dữ liệu nhỏ làm cho nó dễ thực hiện hơn.
Hãy xem xét tầm quan trọng của việc mang lại trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa cho người tiêu dùng. Khi bạn truy cập dữ liệu nhỏ thông qua CRM và khai thác kiến thức về khách hàng, điều đó có thể giúp bạn tinh chỉnh hành trình của khách hàng. Dựa trên sở thích của khách hàng, các thương hiệu có thể điều chỉnh và nhắm mục tiêu các chiến dịch email tốt hơn hoặc gửi cho khách truy cập nội dung liên quan cụ thể đến tìm kiếm của họ. Việc tùy chỉnh này khiến mọi người cảm thấy ‘được biết đến’ và khiến việc tương tác trở nên dễ dàng, cuối cùng dẫn đến tăng doanh thu.
Ngoài ra còn có giá trị to lớn trong sự tương tác mà nhân viên hỗ trợ khách hàng thực hiện với người tiêu dùng hàng ngày. Ngay cả phân tích dữ liệu chi tiết nhất cũng có thể không mang lại cho bạn sự rõ ràng như phân tích thực tế. 1:1 cuộc trò chuyện — và dữ liệu nhỏ chứa trong những khoảnh khắc kết nối đích thực đó có thể được khuếch đại để biến đổi chất lượng tổng thể của trải nghiệm khách hàng của bạn.
Đưa ra quyết định nhanh hơn, sáng suốt hơn
Vì dữ liệu nhỏ có tính linh hoạt nên nó có thể được thu thập và chuyển đổi thành những thông tin chi tiết hữu ích trong khung thời gian ngắn. Mặc dù các thuật toán được hỗ trợ bởi AI có thể đưa ra quyết định và đề xuất dựa trên hàng terabyte dữ liệu bằng cách phân tích và xác định các mối tương quan và xu hướng, nhưng những hiểu biết sâu sắc có giá trị này cần có thời gian để rút ra. Dữ liệu cần được gắn nhãn chính xác, tập dữ liệu đào tạo cần được tạo và nền tảng học máy cần thời gian để ‘học’. Mặt khác, dữ liệu nhỏ có thể được xử lý, phân tích và sử dụng ngay lập tức.
Với thông tin chi tiết theo thời gian thực trong tầm tay, bạn có thể tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng ngay tại chỗ. BẰNG bên trong báo cáoBIGDATA“Cảm xúc của khách hàng mà những phát hiện dữ liệu nhỏ phát hiện được mang lại cho các nhà tiếp thị khả năng duy nhất để quan sát xem những thay đổi đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của họ có tác động tích cực hay tiêu cực đến trải nghiệm của khách hàng hay không.”
Cung cấp trải nghiệm nhân viên tốt hơn
Không chỉ khách hàng và công ty mới được hưởng lợi từ dữ liệu nhỏ. Dữ liệu nhỏ cũng có thể trao quyền cho nhân viên, dẫn đến công việc hấp dẫn, bổ ích và có tác động hơn.
Ví dụ: chatbot Hỗ trợ đại lý của TELUS International được tạo bởi một nhóm thành viên trong nhóm của chúng tôi đang cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng cho một khách hàng cụ thể. Bằng cách so sánh kinh nghiệm và thách thức của họ với nhau cũng như xem xét dữ liệu có sẵn, chẳng hạn như thời gian giải quyết các yêu cầu và mức độ hài lòng của khách hàng, họ đã tìm thấy cơ hội ngay lập tức để nâng cao nền tảng hiện có của khách hàng nhằm làm cho nó hiệu quả hơn. Khả năng tiếp cận dữ liệu nhỏ là lời mời gọi sự đổi mới của nhân viên, cuối cùng dẫn đến trải nghiệm tốt hơn cho nhân viên.
Nhỏ nhưng có võ – câu trả lời cho infobesity
Chống lại tình trạng thông tin không chỉ là giảm lượng dữ liệu bạn có mà còn hiểu và tận dụng tối đa dữ liệu nhỏ hơn mà bạn hiện có thể đang bỏ qua. Những thông tin nhỏ này, được trích xuất từ các điểm tiếp xúc hàng ngày của khách hàng, có thể cung cấp thông tin chi tiết và lợi ích theo thời gian thực, đồng thời cuối cùng tạo ra tác động lớn đến trải nghiệm của cả khách hàng và nhân viên. Đơn giản chỉ cần tự hỏi loại dữ liệu nào nhóm của bạn thực sự cần để thực hiện công việc của họ một cách hiệu quả và thay mặt họ khai thác dữ liệu đó.
Những điều tốt đẹp thực sự đến trong những gói nhỏ!
