Sức mạnh của dữ liệu khách hàng trong thời kỳ số đang ngày càng được khẳng định. Các doanh nghiệp ở mọi quy mô đang thu thập lượng dữ liệu khách hàng như: nhân khẩu học, sở thích, hành vi và thói quen mua hàng để nắm được insights khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra những chiến lược tiếp thị đáp ứng chính xác nhất nhu cầu của tệp khách hàng tiềm năng, thúc đẩy doanh nghiệp phát triển.

Sức mạnh của dữ liệu khách hàng

Dữ liệu khách hàng trong thời đại số chính là nền tảng vững chắc cho chiến lược kinh doanh thành công. Tại sao nói vậy?

Hiểu rõ insight khách hàng

Việc phân tích, khai thác sức mạnh của dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng của mình là ai. Thay vì chỉ dựa vào trực giác, phỏng đoán về khách hàng, các công ty có thể sử dụng dữ liệu để xác định chính xác thói quen mua hàng và nhu cầu của khách hàng.

Khi có sự hiểu biết sâu sắc về khách hàng, doanh nghiệp có thể điều chỉnh các chiến lược về sản phẩm, dịch vụ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Điều này giúp cải thiện lòng trung thành của khách hàng từ đó gia tăng giá trị vòng đời khách hàng (CLV – Customer Lifetime Value). Nó chính là việc khách hàng sẽ gắn bó với thương hiệu lâu dài và chi trả nhiều hơn khi sản phẩm, dịch vụ đáp ứng chính xác nhu cầu của mình.

Xem thêm: Insight khách hàng là gì? Cách đọc vị insight khách hàng hiệu quả

Xác định chính xác tệp khách hàng có giá trị cao

Một sức mạnh của dữ liệu khách hàng đó là xác định được tệp khách hàng có thể đem lại giá trị cao cho doanh nghiệp. Tệp khách hàng này có nhiều khả năng mua lại và trung thành với sản phẩm, dịch vụ của công ty. Họ thường có chung những đặc điểm nhất định như: nhân khẩu học, sở thích, kênh hoạt động,…

Việc phân tích sức mạnh của dữ liệu khách hàng giúp bạn khoanh vùng chính xác tệp đối tượng này. Từ đó điều chỉnh, thay đổi chiến lược tiếp cận phù hợp hơn với tệp khách cần tập trung, tăng trưởng doanh thu cho doanh nghiệp.

Xây dựng tệp khách hàng thân thiết

Theo Lexer, nhiều doanh nghiệp có 50%-80% khách hàng chỉ mua một lần và không quay lại với doanh nghiệp. Tuy nhiên, nếu dựa vào sức mạnh của dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể dự đoán sản phẩm, dịch vụ mà khách hàng mới có khả năng mua lần 2 nhất. Bởi, những khách hàng này sẽ có những đặc điểm, hành vi tương đồng với tệp khách hàng nhất định của doanh nghiệp. Từ đó, công ty sẽ đưa ra những thông điệp phù hợp trên kênh tiếp cận tốt nhất, giải quyết nhu cầu của khách hàng, bán thêm các sản phẩm cho họ.

Xem thêm: 

Các chiến lược chuyển đổi khách hàng thành khách hàng thân thiết

Khách Hàng Trung Thành Là Gì? Cách Xây Dựng Lòng Trung Thành Của Khách Hàng

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Theo nghiên cứu của Epsilon, 80% người tiêu dùng có xu hướng mua hàng của thương hiệu có thể cung cấp trải nghiệm cá nhân hoá. Một nghiên cứu khác, 63% người tiêu dùng mong muốn có được sự cá nhân hóa trong bất kỳ tương tác nào giữa họ và doanh nghiệp. Những con số này cho thấy cá nhân hoá đóng vai trò vô cùng quan trọng trong chiến lược tăng trưởng của doanh nghiệp.

Việc thu thập, phân tích dữ liệu khách hàng cho phép các công ty đáp ứng nhu cầu cá nhân hoá trong các hoạt động tương tác với khách hàng. Khi nắm được thông tin và hiểu sâu về khách hàng, doanh nghiệp có thể tận dụng để tạo ra những trải nghiệm được cá nhân hoá, điều chỉnh sản phẩm, dịch vụ theo sở thích cá nhân. Việc cá nhân hoá không chỉ giúp cải thiện trải nghiệm mà còn gia tăng lòng trung thành của khách hàng với thương hiệu.

Xem thêm:

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng – Yếu tố tạo nên thành công cho doanh nghiệp

Làm sao để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng?

Xây dựng các chiến dịch nhắm đúng mục tiêu

Việc phân tích dữ liệu hiểu sâu khách hàng giúp doanh nghiệp phân khúc đối tượng chính xác, từ đó tạo ra những chiến dịch tiếp thị nhắm đúng mục tiêu. Bằng cách tạo ra những thông điệp đáp ứng đúng nhu cầu, đúng thời điểm, công ty có thể tối đa hoá hiệu quả tiếp thị.

Bên cạnh đó, từ những hiểu biết sâu sắc về khách hàng các thương hiệu có thể đổi mới và thúc đẩy cải tiến sản phẩm, đáp ứng nhu cầu mới phát sinh hoặc những nhu cầu thầm kín của khách hàng.

Nhìn chung, sức mạnh của dữ liệu khách hàng chính là nâng cao chất lượng sản phẩm dịch vụ, đáp ứng đúng, đủ nhu cầu của khách hàng. Từ đó, công ty cải thiện kết quả kinh doanh, tìm ra được định hướng lâu dài để phát triển bền vững.

Cách khai phá sức mạnh của dữ liệu khách hàng

Để khai phá hoàn toàn sức mạnh của dữ liệu khách hàng, các công ty phải trải qua các bước phân tích dữ liệu theo từng giai đoạn: thu thập dữ liệu khách hàng; xác thực dữ liệu khách hàng; cuối cùng là quản lý và phân tích dữ liệu khách hàng.

Thu thập dữ liệu khách hàng

Các doanh nghiệp có thể thu thập dữ liệu từ mọi kênh mà khách hàng tương tác với thương hiệu. Có 7 cách thu thập dữ liệu khách hàng phổ biến nhất đó là:

1. Phân tích trang web

Trang web của công ty thường là kênh chính để khách hàng tương tác với thương hiệu. Doanh nghiệp hoàn toàn có thể thu thập dữ liệu khách hàng như: nhân khẩu học, vị trí địa lý, mức độ tương tác, hành vi,…Bằng những công cụ phân tích phổ biến như Google Analytics, các công ty có thể nắm được sở thích, nguồn traffic, chi tiết chuyển đổi và hành vi theo thời gian thực của khách hàng.

2. Trang mạng truyền thông xã hội

Bên cạnh những thông số cơ bản về lượt thích, nhận xét, chia sẻ,…của khách hàng trên các mạng xã hội, doanh nghiệp có thể phân tích insight thích hợp của từng nền tảng mạng xã hội.

Các công ty có thể chạy quảng cáo để thu thập dữ liệu khách hàng. Thông quả khả năng nhắm mục tiêu của các nền tảng, doanh nghiệp có thể hiểu được sở thích và đặc điểm khác của khách hàng. Ví dụ: Doanh nghiệp có thể tải danh sách email khách hàng lên các nền tảng mạng xã hội, sử dụng tính năng đối tượng tùy chỉnh, từ đó khám phá được hành vi của khách hàng trên trang mạng xã hội cụ thể để hiểu hơn về họ.

3. Tracking Pixel

Tracking Pixel là một đoạn mã HTML hoặc JavaScript được chèn vào trang web hoặc email để ghi lại truy cập của khách hàng. Tracking Pixel có thể ghi lại địa chỉ IP, hệ điều hành, trình duyệt,…từ đó giúp doanh nghiệp triển khai những chiến dịch quảng cáo phức tạp hơn. Bên cạnh đó, nó còn giúp các nhà tiếp thị đo lường được chuyển đổi của khách hàng.

4. Thông tin liên hệ

Thông tin liên hệ có lẽ là quan trọng nhất từ góc độ giao tiếp với khách hàng. Tuy nhiên, khách hàng thường không chia sẻ tất cả thông tin ngay từ đầu. Vì vậy, doanh nghiệp cần thu thập thông tin chi tiết theo từng giai đoạn trong hành trình mua hàng. Ví dụ, các biểu mẫu dài sẽ không hiệu quả ở giai đoạn đầu. Doanh nghiệp có thể xây dựng các chương trình khuyến mại để thu hút khách hàng để lại thông tin.

5. Thực hiện khảo sát

Doanh nghiệp có thể thực hiện khảo sát thu thập phản hồi khách hàng để có thông tin về sở thích, thị hiếu của khách hàng. Tuy nhiên, các chuyên gia tiếp thị cần đặt những câu hỏi phù hợp, các cuộc khảo sát thường sẽ thu được các dữ liệu định tính và dữ liệu thái độ.

Công ty có thể nhận được phản hồi về sản phẩm, dịch vụ hay các hoạt động bán hàng và tiếp thị của mình thông qua các cuộc khảo sát. Sử dụng Net Promoter Score (NPS) – chỉ số đo lường mức độ hài lòng của khách hàng với sản phẩm, dịch vụ để có thể đánh giá và điều chỉnh, thay đổi sản phẩm, dịch vụ phù hợp nhất.

6. Xác thực dữ liệu khách hàng

Sau khi đã thu thập dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần đảm bảo tính chính xác của dữ liệu. Nó vô cùng quan trọng, ảnh hưởng tới sự thành công của các chiến lược kinh doanh và tiếp thị sau này, tránh lãng phí thời gian, nguồn lực và ngân sách vào những chiến dịch không hiệu quả. Doanh nghiệp có thể sử dụng quy trình sau đây để xác thực dữ liệu khách hàng.

• Lập kế hoạch xác thực dữ liệu: Doanh nghiệp cần đặt ra những cột mốc đo lường quan trọng.
  Kiểm tra, đo lường khối lượng dữ liệu thu thập được .
• Xác thực dữ liệu thu thập được với các dữ liệu sẵn có tại doanh nghiệp hoặc bên thứ ba để loại bỏ trùng lặp, cập nhật các thông tin hiện có.

7. Phân tích dữ liệu khách hàng

Việc phân tích dữ liệu khách hàng tận dụng sức mạnh của dữ liệu khách hàng trong các hoạt động thực tế của doanh nghiệp. Một trong những thách thức lớn của việc phân tích dữ liệu khách hàng đó là phân tích định tính. Bởi nó mang tính chủ quan và có thể thay đổi. Doanh nghiệp có thể tham khảo 2 cách phân tích dữ liệu khách hàng dưới đây.

1. Phân tích định lượng bằng cách khai thác dữ liệu khách hàng

Khai thác dữ liệu bằng cách phân tích định lượng tức là dùng các kỹ thuật thống kê, kết hợp trí tuệ nhân tạo, máy học để phân tích các bộ dữ liệu và xác định các mẫu ẩn. Cụ thể, doanh nghiệp có thể sử dụng cách phân tích định lượng sau để phân tích dữ liệu:

• Phân loại: Doanh nghiệp cần phân loại dữ liệu vào các danh mục nhất định. Ví dụ: dựa trên lịch sử mua hàng để đưa ra các đề xuất các sản phẩm phù hợp với danh mục khách hàng phù hợp.
• Association Rule Mining: đây là một kỹ thuật khai thác dữ liệu để tìm ra sự tương quan giữa các mục dữ liệu. Nó giúp tìm ra các mẫu quy luật ẩn trong dữ liệu, sử dụng nguyên tắc “nếu….thì…” để tìm ra các mối liên quan, dự đoán kết quả. Doanh nghiệp có thể sử dụng Association Rule Mining để đề xuất sản phẩm, nội dung cho chiến lược.
• Outlier Detection là quá trình xác định các điểm dữ liệu bất thường, không theo quy luật chung. Ví dụ: trong một giai đoạn doanh thu sản phẩm tăng đột biến, bạn có thể phân tích dữ liệu khách hàng tìm ra nguyên nhân và đưa ra những quyết định quan trọng tiếp theo.
• Phân cụm: Đây là cách để phân loại dữ liệu vào các danh mục đồng nhất dựa trên một đặc điểm hay tính năng nào đó.
• Phân tích hồi quy: Đây là kỹ thuật phân tích để xác định mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu khác nhau. Nó giúp doanh nghiệp tìm hiểu được những đặc điểm của khách hàng ảnh hưởng đến việc đưa ra quyết định của họ. Từ đó, có được chiến lược phù hợp.
• Dự đoán: Từ những dữ liệu thu thập, doanh nghiệp có thể dự đoán và nắm bắt được xu hướng hành vi của khách hàng dựa trên lịch sử tương tác của họ.

2. Phân tích dữ liệu định tính

Thông tin thu thập được qua phần mềm dịch vụ khách hàng, phỏng vấn, phản hồi, khảo sát,…thường mang tính định tính, do đó các kỹ thuật khai thác dữ liệu truyền thống sẽ không hiệu quả. Tuy nhiên, doanh nghiệp có thể sử dụng các phương pháp sau để khai thác chúng:

• Phân tích nội dung: Trong phân tích nội dung, doanh nghiệp sẽ đánh dấu các từ khóa, ý tưởng hoặc chủ đề liên quan để tìm tần suất xuất hiện của chúng trong dữ liệu. Ví dụ, khi phân tích các khảo sát khách hàng, doanh nghiệp có thể tạo ra một danh sách các vấn đề đã được nhóm nội bộ (các phòng ban nghiên cứu của công ty) xác định trước. Sau đó, tìm kiếm các từ khóa hoặc cụm từ mà khách hàng thường sử dụng để mô tả những vấn đề này. Thông qua việc phân tích các từ khóa và chủ đề này, doanh nghiệp có thể rút ra được những điểm cần cải thiện trong sản phẩm hoặc dịch vụ của mình.
• Nghiên cứu tường thuật: Đây là dạng nghiên cứu một người riêng lẻ, thu thập dữ liệu dựa trên việc thu thập các công chuyện, trải nghiệm cá nhân và thảo luận khai thác từng câu chuyện, trải nghiệm đó. Doanh nghiệp có thể hiểu sâu hơn về suy nghĩ, cảm nhận của khách hàng, từ đó cải thiện chiến lược tiếp thị và phát triển sản phẩm.

Có thể thấy, sức mạnh của dữ liệu khách hàng trong kỷ nguyên số có tác động vô cùng lớn đến kết quả kinh doanh của doanh nghiệp. Bằng cách khai thác, phân tích dữ liệu khách hàng doanh nghiệp có thể xây dựng, điều chỉnh các chiến lược tiếp thị, bán hàng hiệu quả hơn.

Xem thêm:

Các phương pháp thu thập dữ liệu khách hàng thông dụng