Phân tích dịch vụ khách hàng là gì? Tất tần tật những điều doanh nghiệp cần biết

Phân tích dịch vụ khách hàng đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm mua sắm và tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Qua việc thu thập và phân tích dữ liệu từ các tương tác, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu và mong muốn của người dùng.  Để hiểu rõ hơn về phương pháp này, bạn hãy cùng Bizfly tìm hiểu bài viết bên dưới nhé!

Phân tích dịch vụ khách hàng là gì?

Phân tích dịch vụ khách hàng là quá trình nghiên cứu dữ liệu được tạo bởi các tương tác với khách hàng để tìm ra thông tin có giá trị cho doanh nghiệp.

Dữ liệu này bao gồm thông tin từ nhiều kênh như điện thoại, email, chat và mạng xã hội. Đồng thời, việc phân tích giúp thương hiệu khai thác nhiều thông tin có giá trị như sở thích của khách hàng và các cơ hội cải tiến sản phẩm. Từ đó có thể nhận diện được các xu hướng và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị. 

Các loại phân tích dịch vụ khách hàng

Để nắm bắt và cải thiện sự hài lòng của người tiêu dùng, việc sử dụng các công cụ phân tích là rất quan trọng. Bạn hãy cùng Bizfly tìm hiểu một số công cụ đánh giá trải nghiệm khách hàng ngay sau đây nhé.

Phân tích mô tả

Phân tích mô tả liên quan đến việc phân tích dữ liệu lịch sử để hiểu về các tương tác và hành vi của khách hàng trong quá khứ. Mục đích chính của loại phân tích này là giúp doanh nghiệp nhìn nhận được bức tranh tổng quan về hoạt động kinh doanh và hiệu suất dịch vụ khách hàng. Qua đó, bạn có thể nhận diện được các xu hướng và hành vi quan trọng.

Phân tích chẩn đoán

Phân tích chẩn đoán giúp doanh nghiệp hiểu được nguyên nhân cốt lõi dẫn đến các tình huống cụ thể trong dịch vụ khách hàng. Công việc này bao gồm phân tích kỹ lưỡng dữ liệu đã qua để nắm bắt tại sao một sự kiện cụ thể lại xảy ra. 

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể nhận diện được các yếu tố và điều kiện ảnh hưởng đến kết quả. Những thông tin chẩn đoán này giúp thương hiệu đưa ra các quyết định chính xác hơn. Mục đích chính là cải thiện dịch vụ và đánh giá trải nghiệm khách hàng.

Phân tích dự đoán

Loại phân tích dịch vụ khách hàng này thường sử dụng công nghệ AI, thuật toán thống kê và kỹ thuật học máy để dự báo những xu hướng, sự kiện có thể xảy ra trong tương lai. Đặc biệt, những dự đoán này phải dựa trên thông tin từ quá khứ như lịch sử giao dịch, phản hồi, tương tác từ khách hàng, dữ liệu về sản phẩm hoặc dịch vụ,...

Bằng cách sử dụng phân tích dự đoán, doanh nghiệp có thể chủ động nhận biết nhu cầu sắp tới của khách hàng từ dữ liệu lịch sử. Đồng thời, phân tích dự đoán cũng có khả năng cảnh báo sớm về các vấn đề có thể phát sinh. Ví dụ như sự cố về sản phẩm hoặc dịch vụ. Từ đó, doanh nghiệp có thể xử lý kịp thời để giảm thiểu hậu quả, thay vì phải chạy đua để giải quyết vấn đề đã xảy ra.

Phân tích theo quy định

Kể từ sau Covid-19, tiêu chuẩn dành cho dịch vụ chăm sóc khách hàng ngày một cao hơn. Theo The 360 Blog, có tới 72% khách hàng cho biết họ sẽ gắn bó lâu dài với những công ty cung cấp dịch vụ nhanh chóng. Điều này cũng thúc đẩy nhu cầu sử dụng AI để hỗ trợ cho quy trình thu thập và đánh giá dữ liệu từ khách hàng.

Loại phân tích này không chỉ dự đoán những gì có thể xảy ra mà còn cung cấp các giải pháp và lựa chọn hành động cụ thể để đạt được kết quả tốt nhất. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể điều chỉnh kế hoạch và chiến lược một cách linh hoạt. 

Tại sao cần phân tích dịch vụ khách hàng?

Trong môi trường kinh doanh đầy cạnh tranh, bên cạnh sản phẩm, doanh nghiệp cần nâng cấp dịch vụ khách hàng để có thể vượt qua đối thủ. Đồng thời, bạn cũng sẽ tạo được ấn tượng mạnh mẽ với người tiêu dùng nếu có dịch vụ tốt. Cùng tìm hiểu thêm một số lí do bạn cần phân tích dịch vụ khách hàng sau đây:

• Phân tích trải nghiệm khách hàng giúp bạn hiểu rõ kỳ vọng mà khách hàng mong muốn. Từ đó, bạn có thể tinh chỉnh dịch vụ của mình để đáp ứng và mang lại trải nghiệm khách hàng tốt nhất.
• Thông qua việc phân tích các phản hồi và khiếu nại từ khách hàng, doanh nghiệp có thể nhận diện những vấn đề xảy ra và giải quyết chúng một cách chủ động. Điều này không chỉ giúp cải thiện sự hài lòng của khách hàng mà còn tối ưu hóa dịch vụ.
• Hiệu suất hoạt động: Phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình làm việc, phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả. Từ đó, bạn có thể cải thiện hiệu suất làm việc và nâng cao hiệu quả hoạt động chung. 
• Cải thiện sản phẩm và dịch vụ: Theo State of Service, 73% khách hàng mong đợi bạn hiểu được nhu cầu và kỳ vọng của họ. Phân tích dịch vụ khách hàng cung cấp thông tin quan trọng để phát triển sản phẩm và dịch vụ. Từ đó, bạn sẽ đảm bảo hàng hóa của mình đáp ứng chính xác nhu cầu và sở thích của khách hàng. 
• Giữ chân và lòng trung thành của khách hàng: Nhờ vào công cụ phân tích dịch vụ khách hàng, bạn sẽ có sự hiểu biết sâu sắc về hành vi và sở thích của khách hàng. Điều này tạo điều kiện cho doanh nghiệp phát triển các chương trình nuôi dưỡng mối quan hệ với người dùng. 

Các yếu tố khi phân tích dịch vụ khách hàng

Để dịch vụ khách hàng của bạn thực sự nổi bật, bạn cần biết đâu là điểm làm nên trải nghiệm tốt cho người tiêu dùng. Việc phân tích dịch vụ khách hàng giúp bạn hiểu rõ hơn về điều này. Dưới đây, chúng ta sẽ xem xét những yếu tố quan trọng cần được đánh giá nhé.

Sự hài lòng của khách hàng (CSAT)

CSAT là chỉ số đánh giá trực tiếp mức độ hài lòng của khách hàng sau mỗi tương tác với dịch vụ hoặc sản phẩm của bạn. Khách hàng được yêu cầu đánh giá trải nghiệm của họ trên thang điểm từ 1 đến 5. Điểm trung bình của tất cả các đánh giá phản ánh mức độ hài lòng chung của khách hàng.

Điểm quảng cáo ròng (NPS)

NPS đo lường mức độ sẵn lòng của khách hàng trong việc giới thiệu công ty, sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn cho người khác. Điều này được xác định thông qua một câu hỏi đơn giản như "Bạn có khả năng giới thiệu công ty chúng tôi cho bạn bè hoặc đồng nghiệp không?" trên thang điểm từ 0 đến 10. 

Dựa vào điểm số, khách hàng được phân loại thành ba nhóm:

• Nhóm khuyến nghị (điểm 9-10)
• Nhóm trung lập (điểm 7-8)
• Nhóm phản đối (điểm 0-6)

NPS được tính bằng cách lấy tỷ lệ phần trăm của nhóm Khuyến nghị trừ đi tỷ lệ phần trăm của nhóm Phản đối.

Điểm nỗ lực của khách hàng (CES)

CES đo lường mức độ dễ dàng mà khách hàng cảm nhận khi tương tác với dịch vụ. Câu hỏi thường được đặt ra là "Bạn có thấy việc yêu cầu sự hỗ trợ từ thương hiệu thuận tiện và dễ dàng?" trên thang điểm từ 1 đến 7. Điểm số cao cho thấy khách hàng ít gặp trở ngại. Điều này cho thấy người dùng đang có trải nghiệm tốt về dịch vụ.

Xem thêm: CES là gì? Các bước triển khai đo lường mức độ nỗ lực khách hàng

Thời gian phản hồi trung bình (ART)

ART là thời gian trung bình mà công ty cần để bắt đầu phản hồi một yêu cầu của khách hàng. Thời gian này bắt đầu tính từ khi khách hàng gửi yêu cầu cho đến khi họ nhận được phản hồi đầu tiên từ bạn. ART thấp cho thấy dịch vụ khách hàng của bạn nhanh chóng và có hiệu quả.

Thời gian xử lý trung bình (AHT)

AHT giúp đánh giá hiệu quả của quy trình dịch vụ khách hàng. Mục tiêu của yếu tố này là giúp doanh nghiệp giảm thời gian xử lý mà không ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ.

Giải pháp liên hệ đầu tiên

Chỉ số này phản ánh tỷ lệ phần trăm các yêu cầu hoặc vấn đề của khách hàng được giải quyết ngay trong lần liên hệ đầu tiên. Tỷ lệ giải pháp liên hệ đầu tiên cao cho thấy doanh nghiệp có khả năng giải quyết vấn đề một cách hiệu quả và nhanh chóng.

Độ lệch trường hợp

Đây là phương pháp đo lường những vấn đề khách hàng tự giải quyết được mà không cần nhờ tới hỗ trợ trực tiếp. Cụ thể, người dùng thương hiệu có thể tìm đến hệ thống tự động của doanh nghiệp thay vì nhân viên chăm sóc khách hàng. 

Theo State of Service, từ năm 2020 đến 2022, số lượng doanh nghiệp quan tâm đến độ lệch trường hợp đã tăng 20%. Điều này chứng tỏ rằng việc làm cho hệ thống trở nên hiệu quả hơn là mục tiêu hàng đầu. 

Khối lượng trường hợp đại lý 

Chỉ số này cho biết khi nào đại lý bị quá tải hoặc trở nên dư thừa nhân viên. Việc theo dõi khối lượng trường hợp giúp doanh nghiệp cân đối tốt hơn giữa nguồn lực và nhu cầu của họ. Từ đó, bạn có thể tối ưu hóa hiệu quả làm việc của đội ngũ hỗ trợ và đảm bảo dịch vụ khách hàng được duy trì ở mức tốt nhất

Giá trị trọn đời của khách hàng (CLV)

Customer Lifetime Value (CLV) là thang đo giá trị mà khách hàng mang lại cho doanh nghiệp. Hiểu biết sâu sắc về CLV giúp doanh nghiệp thành công trong việc xây dựng chiến lược thu hút và giữ chân khách hàng. Đồng thời, đó cũng là cơ sở để phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả, tối ưu hóa lợi nhuận và hỗ trợ quyết định giá cả sản phẩm.

Tỷ lệ giữ chân khách hàng

Đây là chỉ số phản ánh phần trăm khách hàng tiếp tục sử dụng dịch vụ hoặc sản phẩm của doanh nghiệp sau một khoảng thời gian xác định. Một tỷ lệ cao chứng tỏ khách hàng trung thành và hài lòng với dịch vụ, trong khi đó, các đại lý dịch vụ có vai trò quan trọng trong việc nâng cao chỉ số này thông qua việc giải quyết hiệu quả vấn đề của khách hàng và cung cấp trải nghiệm dịch vụ ưu việt.

Phân tích tình cảm

Phân tích tình cảm sử dụng công nghệ AI và xử lý ngôn ngữ tự nhiên để hiểu rõ cảm xúc chung từ phản hồi và bình luận của khách hàng. Phân tích này giúp nhận diện cảm xúc tích cực, tiêu cực hoặc trung lập của người dùng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ. Từ đó, doanh nghiệp sẽ có cái nhìn sâu sắc để nâng cao sự hài lòng và trải nghiệm khách hàng.

Ứng dụng AI trong phân tích dịch vụ khách hàng

Khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu phức tạp khiến AI trở thành một phần lý tưởng của các doanh nghiệp hiện đại. Theo Báo cáo về Trạng thái Dữ liệu và Phân tích, 68% chuyên gia kỳ vọng sẽ có sự tăng trưởng lớn trong lượng dữ liệu nhờ vào AI. Bên cạnh đó, dự kiến các công ty sử dụng AI sẽ có thêm khoảng 22% dữ liệu mới.

Thuật toán AI có thể phân tích lượng lớn dữ liệu khách hàng một cách nhanh chóng, cung cấp thông tin có giá trị về hành vi, sở thích và xu hướng của khách hàng. Để AI phát huy hiệu quả, dữ liệu khách hàng của bạn cần được kết nối và thống nhất. AI sau đó sẽ nâng cấp dữ liệu sạch bằng cách đưa ra dự đoán thông minh để doanh nghiệp cải thiện dịch vụ. 

Ví dụ, AI có thể phân tích tin nhắn của khách hàng và tạo ra các phản hồi chi tiết. Qua đó, doanh nghiệp có thể tăng tốc độ phản hồi và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Bắt đầu với phân tích dịch vụ khách hàng

Theo nghiên cứu của Salesforce, 48% khách hàng cho biết họ đã chuyển sang thương hiệu khác vì dịch vụ khách hàng tốt hơn. Trong đó, 94% nói rằng tương tác khách hàng tốt khiến họ có khả năng tìm mua lại sản phẩm của nhãn hàng. Điều này đặt ra yêu cầu cấp thiết cho các doanh nghiệp khi phải đáp ứng và vượt qua kỳ vọng của khách hàng.

Song song đó, đây được xem là công cụ mạnh mẽ để tăng cường sự hài lòng của khách hàng. Dưới đây là một số bước quan trọng mà bạn có thể áp dụng để bắt đầu cải thiện dịch vụ khách hàng của mình:

• Xác định các chỉ số KPI muốn đo lường dựa trên mục tiêu của mình: Các chỉ số này có thể bao gồm tỷ lệ giải quyết yêu cầu khách hàng, thời gian phản hồi, tỷ lệ hài lòng của khách hàng và tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thực sự,...
• Tìm hiểu về các giải pháp công nghệ phân tích dịch vụ khách hàng: Điều này giúp bạn theo dõi những KPI. Ví dụ như các hệ thống CRM (Customer Relationship Management), hệ thống phản hồi, phân tích trải nghiệm khách hàng,...
• Triển khai giải pháp công nghệ và đào tạo nhân viên: Chẳng hạn như triển khai chatbot, các khóa học về dịch vụ khách hàng,...
• Tập trung cải thiện từng yếu tố dựa trên mục tiêu: Điều này có thể bao gồm cải thiện quy trình phản hồi khách hàng, tăng cường đào tạo nhân viên, cải thiện trải nghiệm khách hàng trên các kênh truyền thông xã hội, và nhiều hơn nữa.

Bài viết đã giúp bạn tìm hiểu về phân tích dịch vụ khách hàng và các yếu tố mà doanh nghiệp cần quan tâm. Sự thành công trong việc phân tích và áp dụng hiểu biết về khách hàng sẽ dẫn đến tỉ lệ hài lòng cao hơn. Nếu bạn đang tìm kiếm lời khuyên trong quá trình phân tích dữ liệu, đừng ngần ngại liên hệ với Bizfly nhé.