Khi khách hàng không hài lòng, doanh nghiệp có xu hướng tranh giành và cố gắng xoay chuyển tình thế. Tuy nhiên, tiếp thị phản ứng giống như Band-Aid. Nó có thể ngăn chặn sự tổn thương hoặc thất vọng ngay lập tức, nhưng nó không giải quyết được vấn đề tiềm ẩn. Cuối cùng, vết thương có thể được mở lại. Cách giải quyết vấn đề này là xây dựng lòng trung thành của khách hàng bằng chiến lược tiếp thị “luôn luôn hoạt động”.

Dịch vụ khách hàng kém là lý do số một khiến khách hàng rời bỏ. Nó có thể xuất phát từ sự thất vọng khi lặp lại một vấn đề với mỗi người đại diện mới, cảm giác như chỉ là một con số khác hoặc gặp khó khăn trong việc xử lý một khoản hoàn trả đơn giản. Nhiều khách hàng cũng gặp phải sự mâu thuẫn trong cách tương tác với các công ty.

Trong báo cáo Tình trạng tiếp thị, Salesforce cho rằng 53% khách hàng mong đợi các công ty đoán trước được nhu cầu của họ, nhưng chỉ 33% cho biết hầu hết các công ty đều chủ động giải quyết các vấn đề về dịch vụ. Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế này tạo cơ hội cho các nhà tiếp thị điều chỉnh phạm vi của họ và tập trung vào nhu cầu của khách hàng.

Bạn làm nó như thế nào? Bằng cách sử dụng dữ liệu để xây dựng các chiến lược tiếp thị chủ động không chỉ khắc phục vấn đề mà còn ngăn chặn chúng hoàn toàn.

Tại sao tiếp thị Band-Aid không hiệu quả

Chắc chắn đội ngũ tiếp thị của bạn đang bận. Họ liên tục giải quyết các vấn đề trước mắt bằng các giải pháp ngắn hạn – đưa ra các chương trình khuyến mãi để tránh điểm số hài lòng giảm mạnh hoặc phản hồi các dòng tweet giận dữ sau khi thiệt hại đã xảy ra.

Cách tiếp cận phản ứng này có vẻ hiệu quả nhưng nó có thể phải trả giá bằng lòng trung thành của khách hàng. Mỗi giải pháp ngắn hạn là một cơ hội bị bỏ lỡ để xây dựng lòng trung thành của khách hàng, dẫn đến sự rời bỏ, không hài lòng và mất doanh thu. Khách hàng ngày càng mong đợi hoạt động tiếp thị chủ động có thể dự đoán nhu cầu của họ và ngăn chặn các vấn đề trước khi chúng xảy ra, biến các giải pháp Band-Aid của bạn thành những trải nghiệm thành công.

Dữ liệu là hệ thống nhắm mục tiêu của bạn để dự đoán nhu cầu của khách hàng

Bạn có thể ngạc nhiên khi biết rằng bạn đã nắm giữ chìa khóa cho các chiến lược tiếp thị chủ động — và nó nằm trong dữ liệu khách hàng của bạn. Việc mở khóa dữ liệu này cho phép các công ty hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, cho phép họ xem xét toàn bộ hành trình của khách hàng khi xác định trải nghiệm hồng tâm.

Bằng cách phân tích dữ liệu này với những hiểu biết sâu sắc về lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web hoặc tương tác hỗ trợ trong quá khứ, các công ty có thể xác định các mô hình và xu hướng dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các chiến lược tiếp thị chủ động. Ví dụ: lượt tìm kiếm một sản phẩm cụ thể trên trang web của bạn tăng đột biến có thể kích hoạt cảnh báo sắp hết hàng, cho phép bạn chủ động thông báo cho khách hàng và ngăn chặn tình trạng hết hàng.

Tại sao tiếp thị Band-Aid không hiệu quả

Chắc chắn đội ngũ tiếp thị của bạn đang bận. Họ liên tục giải quyết các vấn đề trước mắt bằng các giải pháp ngắn hạn – đưa ra các chương trình khuyến mãi để tránh điểm số hài lòng giảm mạnh hoặc phản hồi các dòng tweet giận dữ sau khi thiệt hại đã xảy ra.

Cách tiếp cận phản ứng này có vẻ hiệu quả nhưng nó có thể phải trả giá bằng lòng trung thành của khách hàng. Mỗi giải pháp ngắn hạn là một cơ hội bị bỏ lỡ để xây dựng lòng trung thành của khách hàng, dẫn đến sự rời bỏ, không hài lòng và mất doanh thu. Khách hàng ngày càng mong đợi hoạt động tiếp thị chủ động có thể dự đoán nhu cầu của họ và ngăn chặn các vấn đề trước khi chúng xảy ra, biến các giải pháp Band-Aid của bạn thành những trải nghiệm thành công.

Dữ liệu là hệ thống nhắm mục tiêu của bạn để dự đoán nhu cầu của khách hàng

Bạn có thể ngạc nhiên khi biết rằng bạn đã nắm giữ chìa khóa cho các chiến lược tiếp thị chủ động — và nó nằm trong dữ liệu khách hàng của bạn. Việc mở khóa dữ liệu này cho phép các công ty hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng, cho phép họ xem xét toàn bộ hành trình của khách hàng khi xác định trải nghiệm hồng tâm.

Bằng cách phân tích dữ liệu này với những hiểu biết sâu sắc về lịch sử mua hàng, hành vi duyệt web hoặc tương tác hỗ trợ trong quá khứ, các công ty có thể xác định các mô hình và xu hướng dự đoán các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các chiến lược tiếp thị chủ động. Ví dụ: lượt tìm kiếm một sản phẩm cụ thể trên trang web của bạn tăng đột biến có thể kích hoạt cảnh báo sắp hết hàng, cho phép bạn chủ động thông báo cho khách hàng và ngăn chặn tình trạng hết hàng.

Điều này không chỉ tránh được sự thất vọng mà còn cho phép bạn đưa ra các lựa chọn đặt hàng trước hoặc đề xuất các sản phẩm tương tự. Hoặc, hãy tưởng tượng một khách hàng thường xuyên mua đồ nội thất lớn đòi hỏi nhiều bước lắp ráp. Phân tích lịch sử duyệt web của họ có thể tiết lộ rằng họ đang xem một giá sách mới. Điều này mang đến cơ hội gửi email được cá nhân hóa kèm theo video lắp ráp hữu ích hoặc cung cấp dịch vụ lắp ráp giảm giá – tất cả trước khi họ gặp phải bất kỳ khó khăn nào.

Bằng cách hiểu hành vi trong quá khứ và dự đoán nhu cầu trong tương lai, hoạt động tiếp thị chủ động, được thúc đẩy bởi dữ liệu, cho phép các công ty cung cấp trải nghiệm siêu cá nhân hóa, không chỉ giải quyết nhu cầu của khách hàng mà còn dự đoán được chúng, khiến khách hàng cảm thấy được trân trọng và thấu hiểu.

7 bước xây dựng lòng trung thành của khách hàng bằng tiếp thị chủ động 

Vì vậy, một số bước hữu hình bạn có thể thực hiện để xây dựng lòng trung thành của khách hàng là gì? Dưới đây là bảy cách giúp bạn làm điều đó.

1. Khám phá nhu cầu khách hàng

Dữ liệu là phần quan trọng để hiểu khách hàng của bạn. Phân tích khảo sát, tương tác hỗ trợ và cảm nhận trên mạng xã hội để hiểu những điểm khó khăn chung. Điều này giúp bạn xác định những lĩnh vực mà sự can thiệp chủ động có thể cải thiện đáng kể trải nghiệm của khách hàng.

2. Lập bản đồ hành trình của khách hàng

Hình dung những tương tác điển hình mà khách hàng có với thương hiệu của bạn, từ người mới đến chuyên nghiệp. Xác định các rào cản tiềm ẩn và cơ hội can thiệp chủ động thông qua dữ liệu lưu lượng truy cập trang web và phản hồi của người dùng. Điều này giúp bạn dự đoán nơi khách hàng có thể cần trợ giúp trước khi họ yêu cầu.

3. Dự đoán nhu cầu chứ không phải vấn đề

Vượt ra ngoài việc phân tích dữ liệu trong quá khứ. Sử dụng AI dự đoán để dự đoán nhu cầu của khách hàng trong tương lai và ngăn ngừa sự cố. Hãy tưởng tượng việc thông báo cho khách hàng về việc thu hồi và đề nghị hoàn tiền trước khi họ yêu cầu hoặc xác định những khách hàng có thể gặp khó khăn với việc thiết lập sản phẩm phức tạp dựa trên kiểu duyệt.

4. Chủ động giao tiếp

Thực hiện các chiến lược truyền thông chủ động. Chỉ gửi thông báo được cá nhân hóa cho những người nên xem chúng, chẳng hạn như gia hạn đăng ký, số dư tài khoản thấp hoặc giỏ hàng bị bỏ rơi. Cung cấp lời nhắc hữu ích và tài nguyên giáo dục liên quan đến hành vi mua hàng hoặc duyệt web gần đây của họ.

5. Tận dụng công nghệ để hỗ trợ

Sử dụng các chatbot được hỗ trợ bởi AI để xử lý các câu hỏi thông thường và xử lý sự cố cơ bản, giải phóng nhân lực cho các vấn đề phức tạp hơn và tương tác được cá nhân hóa.

6. Đo lường, phân tích và điều chỉnh

Dịch vụ chủ động không phải là cách khắc phục một lần. Theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPI) như điểm hài lòng của khách hàng, giá trị lâu dài của khách hàng và tỷ lệ rời bỏ để đánh giá tính hiệu quả của chiến lược của bạn. Sử dụng dữ liệu và phản hồi của khách hàng để liên tục cải thiện và tinh chỉnh cách tiếp cận của bạn nhằm đón đầu nhu cầu của khách hàng.

7. Tạo trải nghiệm lâu dài và nhất quán

Đừng giữ kín dữ liệu khách hàng. Chia sẻ giữa các bộ phận khác nhau để cung cấp trải nghiệm khách hàng liền mạch và phù hợp. Ví dụ: nếu bộ phận tiếp thị có quyền truy cập vào dữ liệu dịch vụ khách hàng, họ có thể sử dụng các quảng cáo và khuyến mãi cụ thể để nhắm mục tiêu đến những khách hàng không hài lòng bằng một phiếu hỗ trợ mở. Hoặc đại diện bán hàng có thể truy cập dữ liệu mua hàng để gửi email tiếp theo về giao dịch mua hàng trực tuyến gần đây của khách hàng. Việc khắc phục những sự chuyển giao tốn thời gian và gây bực bội này có thể làm tăng sự hài lòng của khách hàng và giá trị lâu dài.