Cách tạo vòng tròn phát triển từ dữ liệu khách hàng

Có nhiều yếu tố thúc đẩy sự tăng trưởng nhanh chóng trong giá trị thương hiệu công nghệ, nhưng phần lớn sự tăng trưởng đến từ vòng tròn phát triển của dữ liệu cho các công ty công nghệ. Các công ty công nghệ biết khách hàng của mình, ngay cả khi họ ẩn danh, tốt hơn nhiều so với các công ty kinh doanh các sản phẩm tiêu dùng truyền thống và họ sử dụng dữ liệu khách hàng đó để liên tục cải thiện sản phẩm của mình, từ đó nâng cao hấp dẫn thương hiệu và lòng trung thành của khách hàng với nhãn hiệu.

Không giống như các công ty tiêu dùng truyền thống, các công ty công nghệ thường có mối quan hệ trực tiếp với người tiêu dùng cuối cùng. Điều này cho phép họ truy cập nhiều dữ liệu hơn về cách khách hàng sử dụng sản phẩm, từ đó trực tiếp phát triển sản phẩm, tạo trải nghiệm người dùng tốt hơn. Khi sản phẩm trở nên tốt hơn, người dùng sẽ lần lượt chia sẻ nhiều dữ liệu hơn, giúp tăng tốc hơn nữa chu kỳ đổi mới và các sản phẩm tốt hơn.

Ví dụ, sau khi mua iPhone tại Best Buy, người dùng được yêu cầu đăng ký tài khoản iCloud để truy cập Apple App Store và các dịch vụ khác của Apple. Điều này cho phép Apple tùy chỉnh dịch vụ của mình dựa trên dữ liệu được thu thập từ iPhone đó. Bằng cách liên tục thu thập dữ liệu sử dụng và lặp lại phản hồi của khách hàng, Apple có thể xây dựng trải nghiệm khách hàng tuyệt vời.

Mặt khác, nếu cùng một khách hàng đó mua một chai Coca-Cola cùng một cách thức tại một cửa hàng Best Buy, Coca-Cola sẽ chỉ nhận được dữ liệu doanh số bán hàng và sẽ không thể thay đổi giá, bao bì và sản phẩm để đáp ứng với hành vi của khách hàng một cách nhanh chóng.

Để minh họa tốc độ mà các công ty công nghệ có thể nhanh chóng đóng vòng lặp giữa phản hồi của khách hàng và cập nhật sản phẩm, hãy xem các vấn đề gần đây được phát hiện bởi Consumer Reports với phanh của mô hình Tesla 3. Chỉ bảy ngày sau khi báo cáo được phát hành, Tesla đã phát hành bản cập nhật online giải quyết vấn đề và đảo ngược bài đánh giá Báo cáo người tiêu dùng của xe. Hãy tưởng tượng điều này xảy ra tại GM hoặc Ford.

Một ví dụ khác là bước tiến của Amazon trong việc xây dựng thương hiệu Amazon Basics. Các sản phẩm này được thiết kế xung quanh các thuộc tính được khách hàng đánh giá quan trọng nhất và các thuộc tính này có thể được suy ra từ các đánh giá, hành vi mua hàng và thậm chí cả dữ liệu sử dụng trên một số thiết bị của họ. Ví dụ về những gì bạn thấy khi mua sản phẩm Amazon Basics là bao bì tốt hơn cho thiết bị điện tử, thiết kế đơn giản và mô tả sản phẩm dễ hiểu. Kết quả cho thấy quá trình lắng nghe khách hàng và nhanh chóng lặp lại trên các sản phẩm hoạt động. Các sản phẩm nhãn hiệu riêng của Amazon sẽ kiếm được hàng trăm triệu, nếu không phải hàng tỷ, doanh thu trong năm nay.

Ngoài ra, Amazon đã bắt đầu mở cửa hàng truyền thống để đưa những học hỏi từ thế giới kỹ thuật số đến thế giới bán lẻ truyền thống. Ví dụ, Amazon có thể sử dụng dữ liệu của những cuốn sách phổ biến nhất với độc giả trong khu vực Seattle để sắp xếp hàng hóa trong hiệu sách của mình tại trung tâm mua sắm University Village ở Seattle.

Bằng cách mở các cửa hàng sách và cửa hàng Amazon Go tự động, Amazon giờ đây có thể đóng vòng lặp giữa người mua sắm kỹ thuật số và người mua sắm truyền thống để tạo các vị trí bán lẻ tùy chỉnh tận dụng cả hai bộ dữ liệu. Như chúng ta đã thấy với các công ty như Indochino và Warby Parker, kết hợp trải nghiệm khách hàng kỹ thuật số và truyền thống là sức mạnh mới cho phép các công ty có nhiều điểm tiếp xúc hơn với khách hàng của mình.

Vòng tròn phát triển dữ liệu này - được thúc đẩy bởi sự tin tưởng của người tiêu dùng - đang thúc đẩy sự phát triển đằng sau nhiều dự án học máy lớn nhất thế giới hiện nay. Cho dù đó là kết quả tìm kiếm của Google, news feed trên Facebook hoặc đề xuất trò chơi Xbox, người tiêu dùng sẵn sàng chia sẻ nhiều hơn và nhiều dữ liệu hơn để đổi lấy các sản phẩm tốt hơn.

Tuy nhiên, càng nhiều ứng dụng hơn được cung cấp bởi thuật toán học máy và dữ liệu, chi phí liên khi AI đưa ra quyết định “xấu” và chi phí liên quan đến việc mất niềm tin của khách hàng trở nên cao hơn.

Ví dụ, một thống kê cho thấy gần 95% tai nạn ô tô ngày nay là do lỗi của con người. Đây là một số lượng lớn, và các phương tiện giao thông tự động có khả năng loại bỏ nhiều trường hợp tai nạn ô tô do con người. Tuy nhiên, nếu một chiếc xe tự lái bị tai nạn, các phương tiện tự động khác sử dụng cùng một phần mềm sẽ có nguy cơ cao rơi vào cùng một tai nạn. Thay vì cá nhân con người phạm sai lầm cá nhân, một hệ thống AI có nguy cơ khuếch đại cùng một lỗi trên nhiều trường hợp khác nhau của cùng một tình huống. Điều này có thể làm cho mọi người không tin tưởng vào một hệ thống, dẫn đến công ty sẽ khó khăn hơn trong việc thu thập thêm dữ liệu và cải thiện sản phẩm của mình.

Chúng ta đã chứng kiến ​​một số vụ vi phạm về niềm tin gắn liền với hệ thống AI trong năm nay, từ tai nạn xe hơi tự lái cho đến các công ty dầu khí Nga ảnh hưởng đến quan điểm chính trị của chúng ta về robot.

Khi người tiêu dùng cảm thấy có sự vi phạm niềm tin vào hệ thống AI, phản ứng có thể xảy ra nhanh chóng và nghiêm trọng. Trong trường hợp vụ bê bối Cambridge Analytica, khách hàng đã ngay lập tức xóa tài khoản của họ, những người nổi tiếng đưa ra thông báo công khai về việc xóa Instagram và cổ phiếu Facebook giảm hơn 10% trong hai ngày. Kể từ đó, Facebook đã thực hiện một số bước để lấy lại lòng tin, chẳng hạn như siết chặt quyền truy cập vào dữ liệu của ứng dụng.

Vòng tròn phát triển dữ liệu được xây dựng trên chính nó. Khi mọi thứ diễn ra tốt đẹp, mọi người chia sẻ nhiều dữ liệu hơn, các công ty xây dựng các sản phẩm tốt hơn và mọi người tiếp tục chia sẻ nhiều dữ liệu hơn. Tuy nhiên, khi mọi thứ bắt đầu kém đi, phản ứng tiêu cực cũng nhanh chóng tăng lên. Nếu mọi người ít sẵn sàng chia sẻ dữ liệu, các công ty sẽ khó hơn để ưu tiên các nỗ lực phát triển sản phẩm, họ mất khách hàng và gặp khó khăn trong việc xây dựng các sản phẩm tốt hơn.

Trong vài năm tới, chúng ta sẽ thấy nhiều công ty sản phẩm tiêu dùng truyền thống sử dụng dữ liệu của mình để xây dựng sản phẩm tốt hơn bởi vì tất cả các công ty đang trở thành công ty công nghệ. Ví dụ, Alaska Airlines sẽ có thể dự đoán tốt hơn thời gian bay và lộ trình ưa thích của khách hàng, Nordstrom sẽ biết sản phẩm nào khách hàng quan tâm nhất và Starbucks sẽ sử dụng dữ liệu khách hàng trung thành để đưa ra gợi ý tốt hơn về đồ uống nên thử.

Trong quá trình chuyển đổi này, luật lệ và giám sát của người tiêu dùng ngày càng tăng về những gì các công ty đang làm với dữ liệu người tiêu dùng sẽ dẫn dắt các công ty này thực hiện một cách có hệ thống hơn trong việc thu thập, lưu trữ và tuân thủ các quy định về dữ liệu.

Đã có một thời gian trong quá khứ, nơi kinh doanh dữ liệu dường như được sở hữu bởi Facebook, Google và Amazon, nhưng sự phát triển của người tiêu dùng và nhận thức của công ty về giá trị của dữ liệu đang tạo ra một sự thay đổi quan trọng cho phép nhiều công ty khác phát triển vòng tròn phát triển dữ liệu.

Các công ty đáng tin cậy nắm bắt được tầm quan trọng của việc thu thập và bảo vệ dữ liệu người tiêu dùng sẽ gặt hái những phần thưởng lớn trong việc mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, từ đó lấy được niềm tin của người tiêu dùng nâng cao giá trị thương hiệu. Những người chiến thắng của chuyển đổi này sẽ là những công ty xây dựng chiến lược dữ liệu một cách chu đáo vào nghiêm ngặt.