Phân tích phản hồi của khách hàng là gì?
Phân tích phản hồi của khách hàng được định nghĩa là quá trình thu thập, sắp xếp và giải thích một cách có hệ thống các phản hồi và nhận xét do khách hàng cung cấp về sản phẩm, dịch vụ hoặc trải nghiệm. Đây là một phần quan trọng trong chiến lược quản lý quan hệ khách hàng và cải thiện kinh doanh. Mục tiêu chính của phân tích phản hồi của khách hàng là hiểu rõ hơn về sự hài lòng của khách hàng, xác định các lĩnh vực cần cải thiện và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu để nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
Thành phần chính phân tích phản hồi của khách hàng
Phân tích phản hồi của khách hàng bao gồm một số thành phần chính cần thiết để hiểu và tận dụng hiệu quả đầu vào của khách hàng nhằm cải thiện sản phẩm, dịch vụ và sự hài lòng chung của khách hàng. Những thành phần này bao gồm:
- Thu thập dữ liệu: Thu thập phản hồi của khách hàng từ nhiều nguồn, bao gồm khảo sát, mạng xã hội, email, cuộc gọi điện thoại và tương tác trực tiếp. Dữ liệu có thể được yêu cầu hoặc không được yêu cầu và điều quan trọng là phải nắm bắt được phản hồi từ nhiều điểm tiếp xúc khác nhau trong hành trình của khách hàng.
- Xử lí dữ liệu: Làm sạch và cấu trúc dữ liệu được thu thập để đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của nó. Bước này liên quan đến việc loại bỏ các bản sao, phân loại phản hồi và chuẩn bị phân tích.
- Phân tích tình cảm: Sử dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và máy học để xác định cảm xúc thể hiện trong phản hồi của khách hàng. Phân tích cảm tính giúp phân loại phản hồi là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính, cung cấp điểm cảm tính tổng thể.
- Mô hình hóa chủ đề: Sử dụng các kỹ thuật như mô hình hóa chủ đề để nhóm phản hồi của khách hàng thành các chủ đề, chủ đề hoặc danh mục cụ thể. Điều này giúp xác định các vấn đề, mối quan tâm chung hoặc lĩnh vực quan tâm mà khách hàng đang đề cập.
- Phân tích định lượng: Phân tích dữ liệu số, chẳng hạn như xếp hạng, điểm số và số liệu như Điểm quảng cáo ròng (NPS) hoặc Điểm hài lòng của khách hàng (CSAT), để theo dõi xu hướng và đánh giá mức độ hài lòng tổng thể.
- Phân tích định tính: Đi sâu vào các khía cạnh định tính của phản hồi bằng cách đọc và phân loại các nhận xét, xác định các vấn đề tái diễn và rút ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động. Bước này giúp khám phá các chi tiết cụ thể về khiếu nại, đề xuất và khen ngợi của khách hàng.
- Phân tích nguyên nhân gốc rễ: Xác định các nguyên nhân cơ bản của các vấn đề hoặc mối lo ngại tái diễn mà khách hàng nêu ra. Điều này liên quan đến việc vượt ra ngoài các triệu chứng ở cấp độ bề mặt để hiểu lý do tại sao một số vấn đề nhất định đang xảy ra.
- Ưu tiên: Xác định vấn đề hoặc cơ hội nào cần giải quyết trước tiên dựa trên tác động của chúng đến sự hài lòng của khách hàng và mục tiêu kinh doanh. Việc phân bổ nguồn lực được tối ưu hóa thông qua việc thực hành ưu tiên.
- Báo cáo và trực quan hóa: Trình bày các phát hiện ở định dạng rõ ràng và trực quan, chẳng hạn như biểu đồ, đồ thị, bảng điều khiển và báo cáo. Trực quan hóa giúp các bên liên quan dễ dàng nắm bắt được những hiểu biết và xu hướng hơn.
- Lập kế hoạch hành động: Phát triển các kế hoạch và chiến lược hành động để giải quyết các vấn đề đã xác định và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Điều này bao gồm việc đặt ra các mục tiêu cụ thể, phân công trách nhiệm, thiết lập các mốc thời gian và giám sát tiến độ.
- Giám sát liên tục: Triển khai các cơ chế thu thập và phân tích dữ liệu liên tục để theo dõi các cải tiến, xác định các vấn đề mới và điều chỉnh chiến lược theo thời gian thực. Giám sát liên tục đảm bảo rằng tổ chức vẫn đáp ứng nhu cầu và sở thích ngày càng tăng của khách hàng.
- Vòng lặp thông tin phản hồi: Thiết lập vòng phản hồi cho phép khách hàng thấy rằng phản hồi của họ được đánh giá cao và được thực hiện. Trao đổi với khách hàng về những thay đổi và cải tiến do phản hồi của họ có thể nâng cao niềm tin và lòng trung thành.
- Hợp tác đa chức năng: Khuyến khích sự hợp tác giữa các phòng ban và nhóm khác nhau trong tổ chức để đảm bảo rằng những hiểu biết dựa trên phản hồi được chia sẻ và hành động trong toàn công ty.
Các thành phần chính này phối hợp với nhau để tạo ra một quy trình phân tích phản hồi toàn diện của khách hàng, giúp các tổ chức có được những hiểu biết có giá trị, đưa ra quyết định sáng suốt và cải tiến nhất quán các sản phẩm và dịch vụ của mình để phù hợp với mong đợi của khách hàng và nâng cao trải nghiệm tổng thể của khách hàng.
11 bước chính trong phân tích phản hồi của khách hàng
Dưới đây là các bước chính liên quan đến phân tích phản hồi của khách hàng:
Bước 1 – Thu thập dữ liệu
Thu thập phản hồi của khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm khảo sát, đánh giá trực tuyến, nhận xét trên mạng xã hội, email, cuộc gọi điện thoại và tương tác trực tiếp. Phản hồi có thể được thu thập thông qua các cuộc khảo sát có cấu trúc hoặc thu được thông qua các nhận xét không được yêu cầu.
Bước 2 – Làm sạch và sắp xếp dữ liệu
Đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được làm sạch và sắp xếp để phân tích. Xóa các mục trùng lặp, phân loại phản hồi dựa trên chủ đề hoặc chủ đề và tạo tập dữ liệu có cấu trúc.
Bước 3 – Phân tích tình cảm
Sử dụng các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để xác định cảm xúc thể hiện trong phản hồi của khách hàng . Điều này giúp phân loại phản hồi là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính, cung cấp điểm cảm tính tổng thể.
Bước 4 – Lập mô hình chủ đề
Sử dụng các kỹ thuật như mô hình hóa chủ đề (ví dụ: Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn) để nhóm phản hồi của khách hàng thành các chủ đề hoặc danh mục. Điều này giúp xác định các vấn đề hoặc chủ đề phổ biến mà khách hàng đang đề cập đến.
Bước 5 – Phân tích định lượng
Phân tích dữ liệu định lượng , chẳng hạn như xếp hạng và điểm số, để theo dõi xu hướng và thay đổi theo thời gian. Điều này có thể bao gồm tính toán Điểm quảng cáo ròng (NPS), Điểm hài lòng của khách hàng (CSAT) hoặc các số liệu liên quan khác.
Bước 6 – Phân tích định tính
Đi sâu hơn vào phản hồi định tính để hiểu chi tiết cụ thể về khiếu nại, đề xuất và khen ngợi của khách hàng. Điều này liên quan đến việc đọc và phân loại các nhận xét cũng như tìm kiếm các mẫu và thông tin chi tiết có thể hành động.
Bước 7 – Phân tích nguyên nhân gốc rễ
Xác định các lý do cơ bản khiến các vấn đề hoặc mối lo ngại tái diễn mà khách hàng nêu ra. Điều này có thể liên quan đến việc đào sâu vào dữ liệu để tìm hiểu lý do tại sao một số vấn đề nhất định đang xảy ra.
Bước 8 – Ưu tiên
Xác định những vấn đề hoặc cơ hội nào cần được giải quyết trước tiên dựa trên tác động của chúng đến sự hài lòng của khách hàng và mục tiêu kinh doanh.
Bước 9 – Báo cáo và trực quan hóa
Trình bày các phát hiện ở định dạng rõ ràng và trực quan, chẳng hạn như biểu đồ, đồ thị và báo cáo, để giúp các bên liên quan dễ dàng hiểu và hành động theo những hiểu biết sâu sắc hơn.
Bước 10 – Lập kế hoạch hành động
Phát triển các kế hoạch và chiến lược hành động để giải quyết các vấn đề đã xác định và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Phân bổ vai trò, thiết lập thời hạn và theo dõi sự tiến bộ.
Bước 11 – Giám sát liên tục
Triển khai các cơ chế để liên tục thu thập và phân tích phản hồi của khách hàng , cho phép tổ chức theo dõi các cải tiến, xác định các vấn đề mới và điều chỉnh chiến lược cho phù hợp.
Phân tích phản hồi của khách hàng là một quá trình lặp đi lặp lại đòi hỏi sự chú ý và đáp ứng liên tục các nhu cầu và sở thích của khách hàng. Bằng cách phân tích một cách có hệ thống phản hồi của khách hàng, các tổ chức có thể đưa ra quyết định sáng suốt, nâng cao sản phẩm và dịch vụ của mình cũng như xây dựng mối quan hệ khách hàng bền chặt hơn.
Tìm hiểu thêm: Nghiên cứu khách hàng là gì?
Phương pháp phân tích phản hồi của khách hàng
Phân tích phản hồi của khách hàng có thể được thực hiện bằng nhiều phương pháp và kỹ thuật khác nhau, tùy thuộc vào bản chất của dữ liệu và mục tiêu phân tích. Dưới đây là một số phương pháp và cách tiếp cận phổ biến để phân tích phản hồi của khách hàng:
1. Phân tích văn bản và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP):
- Phân tích tình cảm: Sử dụng thuật toán NLP để xác định tình cảm (tích cực, tiêu cực, trung tính) được thể hiện trong nhận xét, đánh giá hoặc phản hồi khảo sát của khách hàng.
- Nhận dạng thực thể: Xác định các thực thể cụ thể, chẳng hạn như tên sản phẩm hoặc con người, được đề cập trong phản hồi của khách hàng .
- Trích xuất từ khóa: Xác định các từ khóa hoặc cụm từ quan trọng thường được đề cập trong phản hồi.
- Phân cụm văn bản: Nhóm các nhận xét phản hồi tương tự thành các cụm hoặc danh mục bằng cách sử dụng các kỹ thuật như phân cụm theo cấp bậc hoặc phân cụm K-mean.
2. Mô hình hóa chủ đề:
- Phân bổ Dirichlet tiềm ẩn (LDA): Một phương pháp thống kê để xác định các chủ đề trong bộ sưu tập tài liệu (phản hồi của khách hàng). LDA có thể giúp phân loại phản hồi thành các chủ đề hoặc đề tài.
- Hệ số ma trận không âm (NMF): Một kỹ thuật khác để lập mô hình chủ đề có thể được sử dụng để khám phá các chủ đề cơ bản trong phản hồi của khách hàng .
3. Khảo sát và bảng câu hỏi:
- Thiết kế các cuộc khảo sát có cấu trúc với thang đánh giá và các câu hỏi mở để thu thập phản hồi định lượng và định tính.
- Sử dụng phần mềm phân tích khảo sát để tính toán các số liệu như Điểm quảng cáo ròng (NPS) hoặc Điểm hài lòng của khách hàng (CSAT).
4. Công cụ khai thác văn bản:
- Tận dụng phần mềm và công cụ khai thác văn bản, chẳng hạn như NLTK (Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên) của Python hoặc spaCy, để xử lý trước và phân tích dữ liệu văn bản.
5. Trực quan hóa dữ liệu:
- Tạo các hình ảnh trực quan như đám mây từ, biểu đồ thanh và bản đồ nhiệt để thể hiện dữ liệu phản hồi của khách hàng và làm cho các mẫu trở nên rõ ràng hơn.
6. Học máy:
- Xây dựng các mô hình máy học để phân tích nâng cao hơn, chẳng hạn như mô hình dự đoán để dự đoán hành vi của khách hàng hoặc phân loại phản hồi thành các danh mục được xác định trước.
- Sử dụng các mô hình phân tích cảm xúc được đào tạo trước trên tập dữ liệu lớn để đánh giá cảm tính trong nhận xét của khách hàng.
7. Mã hóa định tính:
- Mã hóa và phân loại thủ công các phản hồi định tính bằng cách đọc và gắn thẻ các nhận xét theo chủ đề hoặc chủ đề liên quan.
- Sử dụng phần mềm phân tích định tính như NVivo hoặc MAXQDA để hỗ trợ mã hóa và tổ chức dữ liệu định tính.
8. Đo điểm chuẩn và phân tích so sánh:
- So sánh dữ liệu phản hồi của khách hàng với điểm chuẩn của ngành hoặc phản hồi của đối thủ cạnh tranh để hiểu rõ hơn về hiệu suất của tổ chức của bạn so với các tổ chức khác.
9. Phân tích nguyên nhân gốc rễ:
- Điều tra nguyên nhân gốc rễ của các vấn đề tái diễn bằng cách phân tích các mẫu trong dữ liệu phản hồi và xác định các chủ đề chung.
10. API phân tích văn bản:
- Tận dụng các API phân tích văn bản của bên thứ ba, chẳng hạn như các API do Google Cloud Natural Language Treatment hoặc IBM Watson cung cấp, để thực hiện phân tích cảm tính, nhận dạng thực thể, v.v.
11. Công cụ lắng nghe mạng xã hội:
- Sử dụng các công cụ giám sát và lắng nghe mạng xã hội để theo dõi và phân tích cảm xúc cũng như phản hồi của khách hàng trên nền tảng xã hội.
12. Lập bản đồ hành trình khách hàng:
- Lập bản đồ hành trình của khách hàng và xếp chồng dữ liệu phản hồi tại nhiều điểm tiếp xúc khác nhau để xác định các điểm yếu và cơ hội cải tiến.
Việc lựa chọn (các) phương pháp sẽ tùy thuộc vào mục tiêu cụ thể của bạn, khối lượng dữ liệu phản hồi, nguồn lực sẵn có và mức độ chi tiết cần thiết để phân tích. Trong nhiều trường hợp, có thể sử dụng kết hợp nhiều phương pháp để hiểu rõ hơn về phân tích phản hồi của khách hàng.
Tìm hiểu thêm: Mục tiêu nghiên cứu là gì?
Công cụ phân tích phản hồi của khách hàng
IdeaScale là một nền tảng được thiết kế chủ yếu để cung cấp dịch vụ cộng đồng và quản lý ý tưởng, thay vì phân tích phản hồi của khách hàng. Tuy nhiên, nó có thể được điều chỉnh để kết hợp các yếu tố phân tích phản hồi của khách hàng tùy thuộc vào mục tiêu và trường hợp sử dụng cụ thể của bạn. Đây là cách bạn có thể sử dụng IdeaScale để phân tích phản hồi của khách hàng:
- Biểu mẫu gửi ý tưởng tùy chỉnh: Tạo các biểu mẫu gửi ý tưởng tùy chỉnh cho phép khách hàng cung cấp phản hồi, đề xuất hoặc nhận xét. Bao gồm các trường để đánh giá mức độ hài lòng, mô tả vấn đề hoặc đề xuất cải tiến.
- Phân loại phản hồi: Sử dụng các tính năng phân loại của IdeaScale để gắn thẻ và sắp xếp phản hồi của khách hàng thành các danh mục hoặc chủ đề khác nhau. Điều này có thể giúp nhóm các phản hồi tương tự để phân tích.
- Bình chọn và xếp hạng: Cho phép khách hàng và người dùng bỏ phiếu khi gửi phản hồi. Điều này có thể giúp ưu tiên những vấn đề hoặc đề xuất nào quan trọng nhất đối với cơ sở khách hàng của bạn.
- Bình luận và thảo luận: Cho phép khách hàng cung cấp bối cảnh hoặc thông tin chi tiết bổ sung trong phần nhận xét. Điều này có thể giúp ích trong việc nghiên cứu chất lượng phản hồi.
- Báo cáo và phân tích: Sử dụng các tính năng báo cáo và phân tích của IdeaScale để theo dõi xu hướng phản hồi của khách hàng. Theo dõi số lượng bài gửi, phiếu bầu và nhận xét để đánh giá mức độ quan tâm đến các chủ đề khác nhau.
- Hội nhập: Tùy thuộc vào khả năng của IdeaScale , bạn có thể tích hợp nó với các công cụ hoặc nền tảng khác chuyên phân tích tình cảm hoặc phân tích văn bản. Điều này có thể cung cấp phân tích sâu hơn về phản hồi dựa trên văn bản.
- Vòng lặp thông tin phản hồi: Phát triển vòng phản hồi nơi bạn giao tiếp với khách hàng về trạng thái đề xuất hoặc vấn đề của họ. Hãy cho họ biết khi nào những thay đổi được thực hiện dựa trên phản hồi của họ.
- Khảo sát và thăm dò ý kiến: Tạo khảo sát hoặc thăm dò ý kiến trong IdeaScale để thu thập phản hồi có cấu trúc từ khách hàng. Điều này có thể bổ sung cho bộ sưu tập phản hồi mở.
Mặc dù IdeaScale có thể được điều chỉnh để kết hợp các yếu tố phân tích phản hồi của khách hàng, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là nó có thể không cung cấp cùng mức độ phân tích tình cảm nâng cao hoặc khả năng khai thác văn bản như các công cụ phân tích phản hồi chuyên dụng của khách hàng. Nếu mục tiêu chính của bạn là phân tích cảm xúc chuyên sâu hoặc phân tích văn bản, bạn có thể cân nhắc sử dụng các công cụ chuyên dụng cùng với IdeaScale để nâng cao nỗ lực phân tích phản hồi của mình.
Tìm hiểu thêm: Nghiên cứu cạnh tranh là gì?
Phân tích phản hồi của khách hàng Thực tiễn tốt nhất
Phân tích phản hồi của khách hàng là một thành phần quan trọng trong việc cải thiện sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm của khách hàng. Để tối đa hóa lợi ích của quy trình này, hãy tính đến các phương pháp được đề xuất sau:
1. Thu thập phản hồi từ nhiều nguồn
Thu thập phản hồi từ nhiều kênh khác nhau, bao gồm khảo sát, mạng xã hội, email, cuộc gọi điện thoại và tương tác trực tiếp. Việc thu thập dữ liệu toàn diện cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về cảm tính của khách hàng.
2. Thiết lập mục tiêu rõ ràng
Xác định mục tiêu và mục tiêu cụ thể cho nỗ lực phân tích phản hồi của bạn. Xác định những gì bạn muốn đạt được, chẳng hạn như xác định các điểm yếu, cải thiện sự hài lòng của khách hàng hoặc nâng cao các tính năng của sản phẩm.
3. Sử dụng phương pháp tiếp cận có cấu trúc
Phát triển một phương pháp có cấu trúc để thu thập, phân tích và hành động dựa trên phản hồi. Điều này đảm bảo tính nhất quán và giúp bạn theo dõi tiến độ theo thời gian.
4. Đảm bảo chất lượng dữ liệu
Duy trì chất lượng dữ liệu của bạn bằng cách làm sạch và sắp xếp dữ liệu một cách hiệu quả. Loại bỏ các bản sao, chuẩn hóa định dạng và xác minh tính chính xác của thông tin khách hàng.
5. Thực hiện phân tích tình cảm
Sử dụng các kỹ thuật phân tích tình cảm để phân loại phản hồi là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính. Điều này giúp nhanh chóng xác định các khu vực cần chú ý.
6. Phân đoạn dữ liệu của bạn
Phân đoạn dữ liệu phản hồi theo nhân khẩu học của khách hàng, cách sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ hoặc các tiêu chí liên quan khác. Điều này cho phép phân tích có mục tiêu hơn và kế hoạch hành động được cá nhân hóa.
Kết hợp phân tích nghiên cứu định lượng và định tính
Cân bằng nghiên cứu định lượng (xếp hạng, điểm số) với phân tích nghiên cứu định tính (nhận xét mở) để hiểu biết toàn diện về tâm lý và vấn đề của khách hàng.
7. Ưu tiên những hiểu biết sâu sắc có thể hành động
Tập trung vào những hiểu biết sâu sắc có thể hành động có thể dẫn đến những cải tiến có ý nghĩa. Ưu tiên các vấn đề dựa trên tác động của chúng đến sự hài lòng của khách hàng và mục tiêu kinh doanh.
8. Có sự tham gia của các nhóm chức năng chéo
Khuyến khích sự hợp tác giữa các bộ phận khác nhau, chẳng hạn như tiếp thị, phát triển sản phẩm và hỗ trợ khách hàng, để đảm bảo rằng những hiểu biết về phản hồi được chia sẻ và hành động trong toàn tổ chức.
9. Triển khai Hệ thống phản hồi vòng kín
Tạo vòng phản hồi để thông báo cho khách hàng về những thay đổi và cải tiến do phản hồi của họ. Thể hiện sự đáp ứng sẽ xây dựng niềm tin và lòng trung thành.
10. Giám sát liên tục
Thiết lập cơ chế thu thập và phân tích phản hồi liên tục để theo dõi các cải tiến, xác định các vấn đề mới và điều chỉnh chiến lược theo thời gian thực.
11. Điểm chuẩn so với đối thủ cạnh tranh
So sánh dữ liệu phản hồi và số liệu hiệu suất của bạn với các điểm chuẩn trong ngành hoặc đối thủ cạnh tranh để có thêm thông tin chi tiết và đặt mục tiêu thực tế.
12. Đảm bảo quyền riêng tư và tuân thủ dữ liệu
Tuân thủ các quy định về quyền riêng tư dữ liệu, chẳng hạn như GDPR hoặc CCPA và đảm bảo tính bảo mật của dữ liệu phản hồi của khách hàng .
13. Đầu tư vào các công cụ phân tích phản hồi
Sử dụng các công cụ và phần mềm chuyên dụng để phân tích, phát hiện cảm xúc và báo cáo hiệu quả. Chọn các công cụ phù hợp với nhu cầu và ngân sách của tổ chức bạn.
14. Tài liệu và chia sẻ thông tin chi tiết
Ghi lại những hiểu biết sâu sắc và phát hiện từ phân tích của bạn một cách có cấu trúc. Chia sẻ những hiểu biết này với các bên liên quan và những người ra quyết định.
15. Hành động nhanh chóng và hiệu quả
Phát triển các kế hoạch hành động dựa trên những hiểu biết phản hồi và thực hiện các thay đổi kịp thời. Truyền đạt những thay đổi cho khách hàng khi thích hợp.
16. Đo lường và theo dõi tiến độ
Xác định các chỉ số hiệu suất chính (KPI) để đo lường tác động của hành động của bạn. Liên tục theo dõi và báo cáo tiến độ hướng tới mục tiêu của bạn.
17. Tìm kiếm ý kiến đóng góp của khách hàng trong việc ra quyết định
Thu hút khách hàng tham gia vào quá trình ra quyết định bằng cách thu hút phản hồi về những thay đổi hoặc cải tiến được đề xuất. Điều này có thể dẫn đến nhiều giải pháp lấy khách hàng làm trung tâm hơn.
18. Nuôi dưỡng văn hóa lấy phản hồi làm trung tâm
Khuyến khích một nền văn hóa coi trọng và tích cực tìm kiếm phản hồi của khách hàng ở tất cả các cấp trong tổ chức. Biến phản hồi thành một phần không thể thiếu trong DNA của công ty bạn.
19. Luôn linh hoạt và thích ứng
Hãy chuẩn bị để điều chỉnh các chiến lược và ưu tiên của bạn dựa trên nhu cầu ngày càng tăng của khách hàng và động lực của thị trường.
Phân tích phản hồi của khách hàng là một quá trình liên tục đòi hỏi sự cống hiến và cam kết cải tiến liên tục. Bằng cách làm theo những phương pháp hay nhất này, các tổ chức có thể khai thác sức mạnh phản hồi của khách hàng để nâng cao sản phẩm, dịch vụ và sự hài lòng chung của khách hàng.
Tìm hiểu thêm: Nghiên cứu trải nghiệm khách hàng là gì?
