TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.2) LỢI ÍCH CỦA DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG

Để thành công và phát triển, một công ty cần phải có khả năng đạt được, giữ chân, thỏa mãn và thu hút càng nhiều khách hàng càng tốt. Hiểu rõ hơn về khách hàng thông qua phân tích dữ liệu khách hàng vừa là công việc, nhiệm vụ rất quan trọng vừa là cơ sở để đánh giá công ty hoạt động hiệu quả như thế nào.

TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.2) LỢI ÍCH CỦA DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG

Ở bài viết phần 1 cùng chủ đề Tổng quan về Customer data, chúng tôi đã giới thiệu đến các bạn những dữ liệu khách hàng cần quan tâm, cũng như tìm hiểu Customer Data analytics bao gồm khái niệm, các hướng phân tích (ví dụ Behavioural analysis và Demographic analysis), và khái quát một số quy trình tổng quan về phân tích dữ liệu khách hàng.

Phần 2 bài viết hôm nay, và các bạn sẽ cùng bàn luận về những lợi ích, mục đích của phân tích dữ liệu khách hàng.

Chắc chắn sẽ có bạn thắc mắc ở bài viết trước và cả lần này là tại sao chúng tôi lại không nhắc đến thuật ngữ Marketing trong các tiêu đề, hay không giải thích các dữ liệu khách hàng theo “concept” về Marketing khác nhau (ví dụ để hỗ trợ xây dựng một chiến dịch quảng cáo tối ưu trên nền tảng Facebook, thì công ty cần thu thập những dữ liệu nào của khách hàng để phân tích?) khi phân tích khách hàng chính là cốt lõi của hoạt động Marketing (nếu các bạn search Google sẽ thấy).

Ngày nay, hầu hết những công ty đều đẩy mạnh triển khai Digital marketing (hình thức tiếp thị kỹ thuật số) vì nó có nhiều ưu điểm và phù hợp với bối cảnh hiện tại hơn hình thức Marketing truyền thống. Đặc biệt khi công nghệ kỹ thuật phát triển, người tiêu dùng, hay khách hàng thực hiện mọi hành vi từ nghiên cứu, tìm hiểu, thể hiện ý kiến đến việc mua sản phẩm, và thể hiện cảm nhận của mình sau khi sử dụng sản phẩm, tất cả đều trên các nền tảng Social media, các website bán hàng, ứng dụng thông minh, v.v. làm cho nguồn dữ liệu thu thập được thông qua các công cụ Digital marketing chiếm tỷ trọng lớn trong toàn bộ Customer data và là minh chứng cho thấy Digital marketing có khả năng tiếp cận, thu hút nhiều khách hàng hơn.

đồng ý với quan điểm hầu hết các công ty đẩy mạnh khai thác dữ liệu khách hàng để hoàn thiện những hoạt động Marketing sao cho hiệu quả nhưng trong chủ đề bài viết về Customer data, chúng tôi mong muốn trình bày một cái nhìn tổng quan nhất về các lợi ích, mục đích việc tận dụng dữ liệu khách hàng, phục vụ cho những mục tiêu ở phạm vi toàn bộ tổ chức, chứ không riêng gì về Marketing.

Tại sao cần phân tích dữ liệu khách hàng?

Chúng ta đầu tiên phải xác định các công ty thường tìm hiểu được những thông tin hữu ích gì sau khi phân tích Customer data. Tiếp theo là các công ty ấy sẽ sử dụng những thông tin đó để làm gì? Đến đây chúng ta mới hiểu rõ được mục đích, lợi ích của việc khai thác dữ liệu khách hàng. Nguyên nhân là động cơ ban đầu của tất cả các hoạt động Data analytics là đều tìm kiếm “insights” – thông tin hữu ích tiềm ẩn bên trong bộ dữ liệu.

Vậy thì để tìm ra những thông tin hữu ích nào công ty có được thông qua Customer data, chúng ta cần lần nữa quay lại bàn về các loại phân tích dữ liệu khách hàng. Ở bài viết trước, chúng tôi đã đề cập đến các bạn Behavioural analysis và Demographic analysis, còn lần này chúng tôi sẽ mở rộng hơn, chi tiết hơn. Theo tạp chí Forbes, các công ty cần thu thập dữ liệu khách hàng để tiến hành thực hiện các phân tích sau:

  • Customer satisfaction analysis: phân tích để tìm hiểu sự hài lòng của khách hàng

Những khách hàng hài lòng với sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty có nhiều khả năng quay lại mua tiếp các sản phẩm hoặc đăng ký thêm các dịch vụ. Phân tích sự hài lòng của khách hàng là quá trình đánh giá xem khách hàng có nhận được những gì họ muốn và mong đợi từ công ty hay hay có yêu cầu gì với sản phẩm hoặc dịch vụ hay không – nói tóm lại là họ hài lòng hay không hài lòng, thỏa mãn hay không thỏa mãn. Để thực hiện mục đích đánh giá Customer satisfaction, công ty cần thu thập phân tích các thông tin từ những feedback (phản hồi) của khách hàng trên Internet (qua các khảo sát online, các nhận xét, bình luận trên website, mạng xã hội,…) hay từ những cuộc phỏng vấn, trao đổi trực tiếp với khách hàng thông qua các bản khảo sát gồm những câu hỏi định tính và định lượng khác nhau.

  • Customer lifetime value (CLV) analysis: phân tích để tính giá trị trọn đời của khách hàng

Hiểu đơn giản CLV là toàn bộ doanh thu (lợi nhuận) hay giá trị mà một khách hàng có thể đóng góp cho công ty trong suốt vòng đời của mối quan hệ giữa khách hàng với công ty. Quá trình phân tích CLV sẽ giúp công ty xác định nhóm khách hàng nào đem lại lợi nhuận cao nhất, đặc điểm của nhóm khách hàng cần quan tâm là gì? CLV chính là cơ sở để đánh giá, cải thiện hiệu quả gần như mọi hoạt động từ chăm sóc khách hàng, bán hàng, đến marketing và đề xuất các chiến lược kinh doanh phù hợp. Để phân tích được CLV, công ty cần thu thập các thông tin ví dụ như số tiền khách hàng bỏ ra mỗi lần giao dịch, tần suất khách hàng giao dịch, số tiền trung bình khách hàng giao dịch trong một khoản thời gian cụ thể (dựa vào thời điểm khách hàng giao dịch gần nhất), v.v.

  • Customer segmentation analysis: phân tích phân khúc khách hàng

Phân tích phân khúc khách hàng là quá trình tìm kiếm các nhóm hoặc phân khúc trong thị trường tổng thể. Có thể đánh giá khách hàng và chia họ thành nhiều phân khúc khác nhau có tiềm năng mua nhiều sản phẩm hoặc thường xuyên giao dịch cho phép công ty điều chỉnh các nỗ lực tiếp thị và truyền thông của mình. Các nguồn dữ liệu về khách hàng thu thập được từ Internet là rất đa dạng, và rộng lớn, thông qua quy trình khai thác, phân tích công ty sẽ dễ dàng hơn trong việc xác định các tính chất, đặc điểm của từng phân khúc khách hàng cụ thể. Phân khúc khách hàng đã được chúng tôi giới thiệu rõ ở phần 1, mời các bạn tham khảo lại để nắm bắt rõ hơn.

  • Sales channel analysis: phân tích kênh bán hàng

Trừ khi công ty biết cách thức bán hàng nào nên được thực hiện và kênh nào có lợi nhất thì mới tránh được những vấn đề lãng phí thời gian và chi phí cho các kênh bán hàng không hiệu quả. Phân tích kênh bán hàng giúp công ty hoàn thành nhiệm vụ trên. Để quá trình phân tích diễn ra thành công, công ty cần xác định tất cả các kênh bán hàng hiện đang sử dụng hoặc có thể sử dụng trong tương lai, đề ra kế hoạch thu thập, phương pháp phân tích các dữ liệu chứa đựng những thông tin về doanh thu và chi phí mà mỗi kênh bán hàng tạo ra. Phân tích các kênh bán hàng là chìa khóa để công ty có cái nhìn bao quát về mọi hoạt động phân phối, cung cấp sản phẩm, dịch vụ ra thị trường.

  • Web analytics: phân tích dữ liệu khách hàng từ các website để tìm hiểu trải nghiệm, hành vi khách hàng.

Đối với các công ty triển khai thương mại điện tử, hay thực hiện mở rộng kênh bán hàng trực tuyến thông qua website, thì quá trình phân tích dữ liệu khách hàng từ website để tìm hiểu hành vi của khách hàng là ngày càng cần thiết. Đặc biệt khi đây đang trở thành xu hướng kinh doanh chính của nhiều công ty hiện nay và cũng là xu hướng tiêu dùng của đại đa số khách hàng. Web analytics mục đích để tối ưu hóa việc sử dụng trang web, tăng trải nghiệm của khách hàng, tăng mức độ tương tác và tăng doanh thu bán hàng.

  • Social media analytics: phân tích thông tin đại chúng để tìm hiểu cảm nhận, suy nghĩ của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ của công ty

Nếu công ty không biết những gì mọi người đang nói hay bàn tán về mình hoặc sản phẩm, dịch vụ, công ty khó có thể giải quyết mọi vấn đề phát sinh một cách nhanh chóng, chịu tổn thất, rủi ro ví dụ như các tin đồn thất thiệt, hay sản phẩm tung ra thị trường đã lâu bị lỗi nhưng không kịp phát hiện. Phân tích social media là quá trình thu thập và phân tích dữ liệu từ nền tảng truyền thông xã hội để tìm hiểu khách hàng đang nhận xét, bàn luận, cảm nhận gì về sản phẩm, dịch vụ, thương hiệu. Trong phân tích phương tiện truyền thông xã hội, dữ liệu text từ các bài đăng và blog được thu thập và khai thác để tìm ra những “insight”, thông tin hữu ích có liên quan bằng cách sử dụng phương pháp “text analytics” và “sentiment analytics”.

  • Customer engagement analytics: phân tích sự kết nối của khách hàng

Các công ty thường gặp khó khăn trong việc thu hút, khuyến khích khách hàng tương tác với mình, hay tìm cách tạo dựng mối quan hệ, khởi tạo lòng trung thành của khách hàng, duy trì độ nhận biết thương hiệu. “Highly – engaged customers” – những khách hàng có mức độ tham gia vào quá trình tương tác với công ty cao sẽ có khả năng cao quay lại mua hàng, giao dịch sản phẩm thường xuyên hơn hoặc truyền tải, chia sẻ những trải nghiệm tích cực của mình đến người khác. Trong môi trường kinh doanh hiện tại, Customer engagement có tác động mạnh lên lợi nhuận, thúc đẩy mỗi công ty phải cố gắng đẩy mạnh phân tích dữ liệu khách hàng để xác định hay vẽ ra quy trình/ hành trình khách hàng tương tác với công ty (về cơ bản, đây chính là việc đánh giá khả năng thu hút khách hàng với những sản phẩm, dịch vụ của công ty thông qua sự tương tác với khách hàng).

Để phân tích sự kết nối khách hàng, công ty có thể dựa vào phân tích dữ liệu từ các bản khảo sát, hay dựa vào phân tích thông tin đại chúng-Social media analytics như đã nói ở trên.

  • Customer churn analytics: phân tích khả năng rời dịch vụ của khách hàng

Khả năng rời dịch vụ, và khả năng khách hàng dừng việc mua sản phẩm của công ty mà chuyển sang tin dùng sản phẩm của đối thủ,…là một trong những vấn đề luôn luôn được quan tâm bởi hầu hết các công ty. Theo Forbes, việc giữ khách hàng hiện tại của công ty luôn dễ dàng và chi phí rẻ hơn nhiều so với cố gắng tìm kiếm khách hàng mới. Phân tích Customer churn là quá trình đánh giá số lượng khách hàng công ty mất thông thường trong một năm. Nó cũng cho phép công ty dự đoán khách hàng trong tương lai, các yếu tố nào khiến khách hàng bỏ công ty và có hành động, giải pháp ngăn chặn trước khi mất những khách hàng đó. Công ty có thể xác định Customer churn thông qua phân tích dữ liệu khách hàng ví dụ như lịch sử giao dịch, lần gần nhất khách hàng giao dịch, tương tác với công ty ở thời điểm năm trước so với thời điểm hiện tại, (hoặc có thể chia thời gian nhỏ ra, so sánh theo nửa năm, hay quý tùy vào mỗi công ty quy định sau bao lâu khách hàng không quay lại thì được coi là “churn”), số tiền khách hàng bỏ ra cho mỗi sản phẩm ở mỗi thời kỳ nhất định, v.v và tính toán các chỉ số ví dụ điển hình là “churn rate” (tỷ lệ khách hàng rời dịch vụ).

  • Customer acquisition analytics: phân tích khả năng gia tăng khách hàng mới

Bên cạnh giữ chân khách hàng, các công ty dĩ nhiên cũng mong muốn gia tăng lượng khách hàng mới. Customer acquisition analytics sẽ là cơ sở đánh giá mức độ hiệu quả của công ty trong việc gia tăng lượng khách hàng mới. Ví dụ dựa vào dữ liệu về số lần khách hàng mới điền vào form đăng ký, hoặc mua hàng trên tổng chi phí bỏ ra cho một chiến dịch quảng cáo để biết được liệu nội dung quảng cáo đã thu hút chưa, hay chiến lược marketing có đạt được mục tiêu đề ra hay không, thông qua chỉ số Cost per lead (CPL), Cost per sale (CPS). Các chỉ số chúng tôi vừa đề cập là các chỉ số quan trọng trong Digital marketing – công cụ, phương thức tiếp thị mà ngày nay đa số các công ty đều sử dụng để thu hút khách hàng mới.

Như vậy chúng ta đã xác định những thông tin nào các công ty muốn đạt được thông qua phân tích Customer data, tiếp theo chúng ta sẽ tìm hiểu xem các công ty sẽ sử dụng chúng cho những mục đích gì hay lợi ích sau cùng của phân tích dữ liệu khách hàng đem lại cho các công ty.

Tại những quốc gia phát triển, khách hàng hầu hết là người có hiểu biết, họ biết rằng các công ty thu thập dữ liệu về họ và họ luôn hy vọng các công ty này sẽ cá nhân hóa các tương tác với họ. Họ cũng mong đợi nhận được nhiều thông tin liên quan đến sản phẩm, dịch vụ một cách kịp thời. Trong một số liệu thống kê của Superoffice, có 85% số khách hàng cho rằng họ sẵn sàng chi ra nhiều hơn để được tận hưởng các trải nghiệm tốt hơn mà công ty cung cấp. Khả năng phân tích Customer data càng mạnh, mỗi công ty sẽ càng có cơ hội cung cấp những trải nghiệm phù hợp ở mỗi bước trong hành trình mua hàng của khách hàng, thông qua các tương tác được cá nhân hóa, đưa ra các ưu đãi vào đúng thời điểm, v.v.

Trong thời đại kỹ thuật số ngày nay, thấu hiểu ở góc độ cá nhân hóa từng khách hàng (personalization) là yếu tố cần thiết cho mỗi hoạt động Marketing, vì mục đích đầu tiên của từng chiến dịch quảng cáo, truyền thông chính là làm sao hiệu quả, đánh vào đúng từng phân khúc, nhu cầu, tâm lý khách hàng. Bên cạnh Marketing, thì quá trình quản lý mối quan hệ khách hàng (customer relationship management) cũng cần có sự thấu hiểu để công ty có thể nhanh chóng hỗ trợ khách hàng, tạo sự liên kết và giữ chân lâu dài, tăng lòng trung thành của họ.

Ngoài phát triển Marketing, CRM (customer relationship management-quản lý quan hệ khách hàng), tăng lòng trung thành của khách hàng, các công ty còn muốn tạo cho mình khả năng nhận diện những thay đổi của thị trường trong thời gian thực và chủ động tăng doanh số bằng các chiến lược kinh doanh được hỗ trợ bởi phân tích Customer data, hay còn gọi là “Customer – driven strategies”.

Tránh làm bài viết khô khan, nhàm chán, chúng tôi sẽ giới thiệu đến các bạn một ví dụ cho thấy tại sao lại cần phân tích dữ liệu khách hàng đặc biệt là dữ liệu về hành vi.

Theo Mc.Kinsey, các tổ chức tận dụng dữ liệu hành vi của khách hàng để tạo ra những hiểu biết về hành vi sẽ có thể tăng doanh số, và tỷ suất lợi nhuận cao hơn các tổ chức không tận dụng dữ liệu hành vi khách hàng.

Để tìm hiểu rõ hơn về tại sao các công ty sẽ sử dụng những thông tin về hành vi khách hàng phục vụ cho mục đích cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng và gia tăng lợi nhuận, chúng ta cùng xem qua ví dụ của Amazon, Netflix.

Amazon, Netflix là những công ty hàng đầu thế giới với nền tảng công nghệ tiên tiến, đã xây dựng một “đế chế” cho riêng mình xoay quanh cốt lõi là dữ liệu hành vi khách hàng và phân tích dữ liệu. Ngày nay, việc lấy khách hàng làm trung tâm, sự cá nhân hóa và trải nghiệm khách hàng tách biệt những “kẻ chiến thắng” khỏi những “kẻ thua cuộc”, điều đó không phải ngẫu nhiên mà những công ty này phát triển mạnh. Tuy nhiên, so với trước đây sự cách biệt về khả năng tiếp cận với dữ liệu khách hàng của những công ty vừa và nhỏ so với các công ty lớn đã được giảm bớt, nhờ vào sự phát triển của công nghệ kỹ thuật.

Cũng vì thế, xu hướng phân tích dữ liệu để ra quyết định kinh doanh càng phổ biến và lan rộng khiến cho dữ liệu khách hàng càng trở nên quan trọng, nhiều công ty có cơ hội dành sự quan tâm của mình nhiều hơn vào cá nhân hóa, trải nghiệm khách hàng. Ví dụ trước đây khi tiến hành phân khúc khách hàng, các công ty chỉ dựa vào dữ liệu về nhân khẩu học, còn hiện tại tập trung nhiều hơn về hành vi khách hàng, “customer insights”.

Như Todd Yellin, VP of Product Innovation của Netflix cho rằng: “Đối với các công ty ngày nay, họ không quan tâm liệu bạn là một bà lão 60 tuổi hay là một thanh niên 20 tuổi. Vì cậu thanh niên 20 tuổi có thể xem bộ phim “Say yes to the dress” còn bà lão 60 tuổi có thể xem “Hell boy”.” Mọi phán đoán về khách hàng nếu chỉ dựa trên dữ liệu nhân khẩu học là không đủ, và phải đặc biệt chú ý vào dữ liệu hành vi khách hàng, để thấu hiểu khách hàng nào là mục tiêu nhắm đến, để khám phá ra được hành trình trải nghiệm của khách hàng (Customer journey map) như chúng tôi đề cập bài viết trước.

Netflix, Amazon biết rằng chìa khóa để hiểu khách hàng tập trung chủ yếu trong những dữ liệu hành vi khách hàng; qua việc phân tích để tìm hiểu “Customer insights” có thể vẽ nên một bức tranh chính xác hơn về những gì khách hàng mong nuốn nhất, cách thức và thời điểm thích hợp để họ cung cấp các dịch vụ, sản phẩm tốt nhất, phù hợp nhất đến khách hàng.

Sử dụng thông tin về hành vi khách hàng để cung cấp đến họ những sản phẩm, dịch vụ mang tính cá nhân hóa chính là mục đích mà Netflix, Amazon và Google luôn hướng đến, ví dụ điển hình nhất là hệ thống khuyến nghị (recommendation engines), thông qua hệ thống này, dữ liệu hành vi khách hàng sẽ được phân tích sau đó tự động tìm kiếm sản phẩm, dịch vụ phù hợp nhất với nhu cầu khách hàng (như một cách thức dự báo hành vi mua hàng của khách hàng trong tương lai).

Ví dụ Netflix giới thiệu những bộ phim có nội dung gần giống với bộ phim gần nhất mà bạn xem, họ cho rằng chúng sẽ phù hợp với sở thích, loại phim bạn thường thích xem. Như trên hình bạn sẽ thấy dòng chữ “More like…” bên trên những bộ phim được gợi ý.

Ví dụ Amazon, đã tìm kiếm thử một cuốn sách về “Predictive analytics”, phía dưới Amazon đã giới thiệu tiếp những mẫu sách có chủ đề về “Data science” gần giống với chủ đề của cuốn sách ban đầu được chúng tôi tìm kiếm ngay lần đầu tiên.

Ở nước ta, các trang thương mại điện tử như Tiki, Lazada, Shopee,…cũng đã triển khai hệ thống khuyến nghị, các bạn để ý sẽ thấy, sau lần tìm kiếm một sản phẩm nào đó rồi rời đi mà không mua, các website này sẽ tiếp tục theo dấu bạn lên Facebook, hay đến các website cộng tác và giới thiệu những sản phẩm khác cùng loại với sản phẩm ban đầu mà có thể bạn sẽ thích, như một cách “remarketing” – tiếp thị lại.

Cách thức khuyến nghị như vậy chính là sử dụng dữ liệu lịch sử hành vi khách hàng để tối ưu trải nghiệm theo hướng cá nhân hóa. Đây cũng chính là yếu tố thành công của Netflix và Amazon:

+ 75% hoạt động của người xem trên Netflix được thúc đẩy bởi hệ thống khuyến nghị (Nguồn)

+ 35% doanh số bán hàng trên Amazon được tạo ra thông qua hệ thống khuyến nghị (Nguồn)

+ Hệ thống khuyến nghị của Netflix, tiết kiệm cho công ty khoảng 1 tỷ đô la mỗi năm thông qua việc giảm tỷ lệ khách hàng rời dịch vụ (Nguồn)

Amazon là ví dụ cho thấy tầm quan trọng của dữ liệu khách hàng, hay phân tích dữ liệu khách hàng là cực kỳ cần thiết đối với mọi công ty trong lĩnh vực bán lẻ, và thương mại điện tử (E-commerce). Để hiểu rõ về tình hình khai thác Customer data trong các lĩnh vực này, chúng ta cùng đi qua một vài số liệu nghiên cứu của ClickZ và Fosha về “Customer data in retail 2019”, khảo sát 235 chuyên gia Marketing trên toàn cầu hoạt động trong lĩnh vực bản lẻ và thương mại điện tử. Theo ClickZ và Fosha, qua báo cáo kết quả nghiên cứu, họ vẫn thấy rằng các công ty vẫn đang chưa khai thác hiệu quả dữ liệu người tiêu dùng (hay dữ liệu khách hàng), nhưng trong tương lai sắp tới sẽ trở thành xu hướng, và chiến lược cốt lõi.

+ Có 86.8% các công ty thương mại điện tử (chỉ sử dụng các kênh bán hàng trực tuyến để kinh doanh, không có nhiều các cửa hàng, để tiện hơn sẽ gọi đây là loại 1) cho rằng doanh thu của họ được gia tăng nhờ vào phân tích dữ liệu khách hàng, con số này là 82.6% ở các công ty thương mại điện tử (sử dụng cả các kênh bán hàng trực tuyến và các cửa hàng, để tiện hơn gọi đây là loại 2)

+ Có 27.5 % các công ty thương mại điện tử loại 1, và 36.4% loại 2 là thực sự có thu thập dữ liệu khách hàng.

+ Chỉ có 8.7% các công ty thương mại điện tử loại 1, và 12.1% loại 2 là thực sự nghĩ họ đang khai thác dữ liệu khách hàng hiệu quả.

+ Chỉ có 39% các công ty thương mại điện tử loại 1, và 16% loại 2 cho rằng dữ liệu khách hàng không phải ưu tiên của họ

Mặc dù phân tích dữ liệu khách hàng đã chứng minh được vai trò của nó đem lại hiệu quả như thế nào trong hoạt động kinh doanh, nhưng vẫn chưa có một vị thế vững chắc trong các chiến lược của các công ty bán lẻ, và thương mại điện tử. Bên cạnh đó, tuy không dành hết sự quan tâm vào Customer data analytics, nhưng đa phần các công ty lại nhận thấy được tầm quan trọng của việc tập trung vào hành vi, nâng cao trải nghiệm theo hướng cá nhân hóa, và lòng trung thành của khách hàng. Đây mới là điều thú vị, vì như chúng tôi đã đề cập, chỉ có phân tích dữ liệu khách hàng thì chúng ta mới có thể đạt được mục tiêu trên.

+ Có 68.9% các công ty được khảo sát cho rằng họ mong muốn gia tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng và tăng CLV.

+ Có 53% các công ty thương mại điện tử loại 1, và 54% loại 2 cho rằng gia tăng lòng trung thành của khách hàng là chiến lược hàng đầu của họ.

+ Có 23.2% các công ty thương mại điện tử loại 1, và 12.1% loại 2 cho rằng họ tập trung rất nhiều vào hành trình khách hàng mua hàng.

Quay lại chủ đề bài viết, qua ví dụ trên chúng ta có thể kết luận mục đích đầu tiên của phân tích dữ liệu khách hàng là để cải thiện trải nghiệm theo hướng cá nhân hóa của khách hàng. Theo Techtarget: “Mục tiêu của phân tích khách hàng là để tạo ra một cái nhìn chính xác, duy nhất về khách hàng để đưa ra các quyết định về cách tốt nhất thu hút và giữ chân khách hàng, xác định khách hàng nào có giá trị cao và chủ động tương tác với họ. Phân tích dữ liệu khách hàng cung cấp cho các tổ chức những hiểu biết mà họ cần để vẽ được một bức tranh hoàn chỉnh về khách hàng.”

Sâu xa hơn thì thông tin hữu ích về khách hàng sau khi phân tích Customer data, sẽ thường được các công ty sử dụng cho mục đích gia tăng doanh số, lợi nhuận bằng cách gia tăng khách hàng mới, giữ chân khách hàng cũ, phát triển thị phần với các chiến dịch Marketing, chiến lược bán hàng (Cross-selling, hay Up-selling), CRM,… theo hướng cá nhân hóa nhằm cải thiện trải nghiệm của khách hàng, tăng lòng trung thành của họ.

Cụ thể, chúng tôi xin trình bày tổng quan về những mục đích sau cùng khi các công ty phân tích dữ liệu:

Bên cạnh cải thiện, nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh ở hiện tại, mục đích quan trọng khác của quá trình phân tích dữ liệu khách hàng chính là các công ty có thể tạo cho mình một khả năng dự báo chính xác về thị trường kinh doanh, dự báo về xu hướng tiêu dùng, dự báo về hành vi cuả từng nhóm khách hàng trong tương lai, nhằm đưa ra các giải pháp, chiến lược phù hợp, tăng lợi thế cạnh tranh.  Vì ngày nay, nếu muốn đi trước đối thủ, thì mỗi công ty phải chủ động và nhanh nhạy trong cách thức tiếp cận khách hàng mới, giữ chân khách hàng cũ.

  • Cải thiện sản phẩm, dịch vụ: các công ty sẽ biết được những sản phẩm, dịch vụ nào cần phải cải thiện chất lượng, tính năng để thỏa mãn khách hàng tốt hơn.
  • Tạo khả năng dự báo, tiếp cận các xu hướng tiêu dùng, xu hướng trải nghiệm mới của khách hàng để nhanh chóng thay đổi sản phẩm, dịch vụ.
  • Phân khúc khách hàng mục tiêu phù hợp với nhu cầu sản phẩm, độ nhạy cảm về giá, khả năng chi trả dựa trên các khía cạnh về cảm tính, lý tính, cảm nhận và nhân khẩu học, hay phong cách sống.
  • Cải thiện các mẫu quảng cáo, định hình lại chiến lược Marketing, qua đó có thể giảm chi phí Marketing nếu chúng không phù hợp, hay nhận phản hồi tiêu cực từ khách hàng, hay không thu hút sự tương tác của họ dựa vào các thông tin hữu ích từ dữ liệu khách hàng ở mảng Digital marketing đã được phân tích.
  • Dự báo sản phẩm, dịch vụ nào khách hàng tiềm năng có thể sẽ mua, hay đăng ký trong tương lai sau khi phân tích hành vi của họ trong quá khứ (lịch sử tương tác, tìm kiếm).
  • Lên các kế hoạch cụ thể và chi tiết để giữ chân các khách hàng nào được dự báo có khả năng rời dịch vụ (churn) cao được tìm thấy sau khi phân tích, cũng như đưa ra giải pháp thích hợp khi xác định được những yếu tố dẫn đến việc khách hàng rời dịch vụ.
  • Xây dựng các chiến lược bán hàng như cross-selling, up-selling, bán kết hợp sản phẩm, đưa ra các chương trình khuyến mãi phù hợp sau khi xác định, dự báo được những sản phẩm nào khách hàng có thể mua tiếp sau khi kết thúc lần giao dịch thứ nhất.
  • Xây dựng các chiến lược về giá cả phù hợp và kịp thời nếu chúng quá nhạy cảm, hay không tương thích với chất lượng, tính năng sản phẩm sau khi phân tích các phản hồi, hành vi của khách hàng.
  • Cải thiện các hoạt động CRM, đưa ra dịch vụ chăm sóc khách hàng nhanh chóng sau khi đã xác định được ví dụ những nhóm khách hàng nào cần được hỗ trợ khi họ sử dụng những loại sản phẩm, dịch vụ nào có tính chất phức tạp, hay phát sinh vấn đề.
  • Tối ưu kênh bán hàng, kênh phân phối và những chi phí liên quan đến quy trình cung ứng sản phẩm, dịch vụ nếu dựa trên những thông tin sau khi phân tích dữ liệu khách hàng thấy được phân khúc nào khó tiếp cận với sản phẩm, dịch vụ của mình nhưng đang có nhu cầu cao, hay kênh bán hàng nào được dự báo tương lai sẽ đem lại hiệu quả.
  • Kiểm soát, nắm bắt tình hình của mọi hoạt động kinh doanh của công ty cũng có thể được thực hiện thông qua tìm hiểu tất cả các thông tin hữu ích trích xuất từ dữ liệu khách hàng.
  • Thu lợi nhuận từ chính việc mua, bán thông tin, dữ liệu của khách hàng. Mặc dù các công ty ngày nay luôn cam kết sự minh bạch của mình khi sử dụng Customer data, nhưng vẫn có trường hợp vì mục đích kinh doanh các công ty sẵn sàng trao đổi với nhau. Chúng tôi sẽ không đề cập chi tiết vấn đề này trong bài viết.
  • Ngoài ra mục đích của các công ty khi khai thác, phân tích dữ liệu khách hàng như một cách giúp họ rà soát lại, đánh giá lại hiệu quả bảo mật dữ liệu của mình đặc biệt khi Data security luôn là vấn đề nóng hổi, và các yêu cầu cao hơn của nhiều quốc gia, thậm chí ở nước ta dành cho các công ty trong việc nâng cao hệ thống an ninh mạng, bảo mật thông tin cá nhân của khách hàng.
  • Phân tích dữ liệu khách hàng cũng là cơ sở để các công ty chuyển mình thành một tổ chức định hướng dữ liệu “Data – driven enterprise” hiệu quả.

Mời các bạn tham khảo thêm các bài viết Data – driven để hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của nó:

Như vậy, đến đây chúng tôi xin kết thúc phần 2 bài viết về Customer data, ở bài viết tới sẽ giới thiệu đến các bạn những giải pháp giúp các công ty tận dụng tốt nguồn dữ liệu khách hàng.

Về chúng tôi, công ty với chuyên môn và kinh nghiệm trong lĩnh vực khai thác dữ liệu sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.

Nguồn tham khảo:

https://www.datapine.com/blog/customer-data-management-best-practices/ 

https://www.brandwatch.com/blog/how-to-write-customer-analysis/

https://www.pointillist.com/blog/customer-behavior-data/

https://www.emarsys.com/resources/blog/why-customer-data-management-really-matters-how-to-bring-it-to-life-7-tips/

https://www.forbes.com/sites/bernardmarr/2016/04/12/9-vital-customer-analytics-every-manager-should-know/#23177c635816

https://www.businessnewsdaily.com/10625-businesses-collecting-data.html

https://www.marketing91.com/customer-analysis/

https://www.educba.com/customer-data/

https://www.clickz.com/customer-data-in-retail-2019-key-research-findings/235595/

https://www.clickz.com/resources/data-wars-a-deep-dive-into-the-transformation-of-retail/

https://www.ngdata.com/what-is-customer-marketing-analytics

https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/customer-analytics

https://mixpanel.com/topics/what-is-customer-analytics/

https://www.xplodemarketing.com/importance-of-collecting-customer-data

https://blog.bold360.com/customer-experience-insights/understanding-customer-data-analytics-and-analysi/

https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/Deloitte-Analytics/dttl-analytics-us-da-customeranalytics3minguide.pdf

http://classifieds.usatoday.com/blog/business/5-reasons-customer-data-analysis-is-important-to-your-business/

https://www.renoworks.com/news/know-your-customers-why-data-analytics-is-more-important-than-ever-in-the-building-material-industry/

https://www.sas.com/en_us/insights/marketing/customer-analytics.html

https://www.upgrad.com/blog/what-is-customer-analytics-and-why-it-matters/

https://replyco.com/brainery/32-customer-service-facts/

 

Có thể bạn chưa biết:

Tư vấn và xây dựng hệ thống big data

  • Khảo sát, đánh giá cơ sở hạ tầng hệ thống hiện có để xem tính khả thi cho việc ứng dụng lưu trữ và khai thác Bigdata.
  • Tư vấn và xây dựng hệ thống phục vụ Bigdata theo tình hình hoạt động sản xuất/kinh doanh của doanh nghiệp.
  • Hệ thống lưu trữ dữ liệu (Data warehouse).
  • Hệ thống xử lý dữ liệu (ETL system).
  • Hệ thống phân tích dữ liệu (Analysis system).
  • Hệ thống phục vụ báo cáo (Report & BI system).
  • Vận hành, bảo trì hệ thống.

Phân tích dữ liệu big data

  • Xây dựng thuật toán khai thác dữ liệu dựa thực tế kinh doanh của công ty
  • Ứng dụng các mô hình định lượng thông minh để phân tích hành vi tiêu dùng
  • Dự báo nhu cầu tiêu dùng và chuẩn đoán những nguy cơ rời dịch vụ
  • Phát triển các giải pháp kinh doanh tăng doanh thu và kiểm soát rủi ro trong kinh doanh

Tư vấn chiến lược

  • Xây dựng chiến lược kinh doanh thông minh dựa trên kết quả phân tích thông minh từ nguồn big data
  • Phân khúc thị trường và định vị những phân khúc ưu tiên khai thác
  • Đổi mới sản phẩm và dịch vụ để giữ chân khách hàng và giảm thiểu rủi ro rời dịch vụ
  • Xây dựng các chương trình khuyến mãi theo khúc thị trường hạn chế tối thiểu spam đến khách hàng

Training lĩnh vực dữ liệu

  • Kiến thức về cơ bản trong khai thác big data
  • Kiến thức nâng cao hướng đến khai thác big data
  • Xây dựng chiến lược marketing dựa trên kết quả khai thác big data
  • Chuyển giao công nghệ mô hình khai thác big data

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>

App đặt xe, xe công nghệ. Chi tiết

SGO Giải pháp thông minh cho các công ty vận chuyển, logistics thuê ngoài

ứng dụng quản lý vận tải thông minh

ứng dụng quản lý đội xe, điều tài thông minh

Phần mềm, ứng dụng thông minh dành cho quản lý xe doanh nghiệp, điều xe đi công tác,...

Quản lý giao vận thông minh

driverplus

fintech

banking mobile apps

insurtech

medical tech, health care mobile apps

Copyright© Bigdata Solutions. All Rights Reserved. Tư vấn, xây dựng, chuyển giao Bigdata

Tìm kiếm