Dữ liệu khách hàng là gì? Trong lĩnh vực kinh doanh là yếu tố quan trọng quyết định đến sự phát triển và tồn tại của doanh nghiệp. Nếu bạn là chủ doanh nghiệp hoặc là nhân viên marketing thì chắc chắn không còn lạ lẫm gì với khái niệm này nữa. Bài viết dưới đây của Shimpleshop sẽ giúp bạn tìm hiểu rõ hơn về vấn đề này nhé!
Dữ liệu là gì?
Dữ liệu là một tập hợp các dữ kiện, chẳng hạn như số, từ, hình ảnh, nhằm đo lường, quan sát hoặc chỉ là mô tả về sự vật. Sự phát triển trong lĩnh vực công nghệ, đặc biệt là trong điện thoại thông minh đã dẫn đến việc văn bản, video và âm thanh được đưa vào dữ liệu cùng với nhật ký web. Hầu hết dữ liệu này là không có cấu trúc.
BigData là gì?
BigData (Dữ liệu lớn) là tập hợp dữ liệu có khối lượng lớn, đa dạng, thay đổi nhanh và phức tạp đến nỗi không một công cụ quản lý dữ liệu truyền thống nào có thể lưu trữ hoặc xử lý nó một cách hiệu quả.
Với sự phát triển của công nghệ, việc thu thập thông tin ngày càng trở nên đơn giản và dễ dàng hơn, do đó lượng thông tin doanh nghiệp có được cũng ngày càng gia tăng chóng mặt, đặc biệt là với những doanh nghiệp đa kênh. Tuy nhiên, hàng loạt dữ liệu trùng lặp từ website, Facebook, Zalo đến Shopee, Lazada,… và thậm chí là khối dữ liệu tại cửa hàng dần khiến nhiều doanh nghiệp đau đầu vì không thể hiểu hết được dữ liệu của mình.
Dữ liệu khách hàng là gì?
Dữ liệu khách hàng là tất cả những thông tin cá nhân của khách hàng hoặc những dữ liệu về hành vi, số lần mua sắm hoặc tần suất truy cập vào website, nền tảng social của doanh nghiệp. Ở một mức nào đó, việc thu thập thông tin này có thể nói là không chính thống, ngoài những thông tin cá nhân cho phép. Vì vậy, doanh nghiệp luôn thận trọng trong việc thu thập những dữ liệu này.
Dữ liệu khách hàng là một trong những nhân tố nền tảng để xây dựng nên một chiến lược kinh doanh thành công. Dữ liệu khách hàng mà doanh nghiệp thu thập được sẽ là cơ sở để doanh nghiệp tiếp cận, chăm sóc khách hàng, từ đó tinh chỉnh chiến lược kinh doanh theo từng giai đoạn và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Chính vì vậy, đây chính là mỏ vàng vô cùng tiềm năng nếu doanh nghiệp biết cách khai thác chính xác và hiệu quả.
4 loại dữ liệu khách hàng mà doanh nghiệp cần biết
Nói một cách đơn giản, dữ liệu khách hàng có nhiều loại và kích cỡ — và cũng từ nhiều nguồn khác nhau. Vì vậy, hiểu và phân biệt được công dụng, cách thu thập của từng loại sẽ giúp doanh nghiệp có thêm nhiều cơ sở, kết quả báo cáo chính xác. Do đó, một số công ty không vượt qua được rào cản để sử dụng dữ liệu hiệu quả , do đó gây khó khăn trong việc chuyển đối số và số hoá.
Dữ liệu cơ bản
Dữ liệu khách hàng cơ bản được hiểu đơn giản là những thông tin cá nhân về khách hàng của bạn. Những thông tin này được thu thập tại các cửa hàng, website, social hoặc mobile app thông qua các chương trình chăm sóc khách hàng trung thành hoặc các chiến dịch marketing. Nhiều trường dữ liệu tiêu chuẩn trong CRM hoặc CDP có thể được coi là dữ liệu cơ bản. Tên, địa chỉ email, số điện thoại, chức danh công việc và các tổ chức được liên kết của một người liên hệ là những ví dụ về dữ liệu khách hàng cơ bản.
Dữ liệu nhân khẩu học, chẳng hạn như giới tính và thu nhập, hoặc dữ liệu linh hoạt, chẳng hạn như doanh thu hàng năm hoặc ngành, cũng là dữ liệu khách hàng cơ bản. Khi được tổng hợp và phân tích trên nhiều địa chỉ liên hệ và / hoặc hồ sơ của tổ chức, dữ liệu cơ bản sẽ tạo cơ sở cho việc phân nhóm đối tượng khách hàng.
Dữ liệu tương tác
Dữ liệu “tương tác” bao gồm nhiều điểm tiếp xúc mà khách hàng có với thương hiệu của bạn. Dữ liệu tương tác đặc biệt hữu ích để cung cấp thông tin cho các quyết định liên quan đến hành trình của người mua . Số lần xem trang, lượt tải xuống sách điện tử, lượt chia sẻ trên mạng xã hội, yêu cầu qua email và yêu cầu demo là những ví dụ phổ biến.
Dữ liệu tương tác thường được ẩn danh và tổng hợp cho các mục đích báo cáo cấp cao (với khả năng “đi sâu” để biết thêm thông tin chi tiết).
Thông thường để thu thập những số liệu trên, doanh nghiệp có thể sử dụng những phần mềm hỗ trợ như:
-CDP nằm trong bộ giải pháp về Loyalty App hoặc social Loyalty
-CRM
-Google console hoặc analytics dành cho website
-Mỗi nền tảng social hoặc thương mại điện tử đều đã được tích hợp công cụ giúp người bán thu thập thông tin
Dữ liệu về hành vi
Dữ liệu “Hành vi” cung cấp thông tin chi tiết về trải nghiệm của khách hàng với sản phẩm hoặc dịch vụ thực tế của bạn. (Lưu ý: Sự khác biệt giữa dữ liệu tương tác và hành vi có vẻ khá rõ ràng tùy thuộc vào doanh nghiệp và ngành của bạn.)
Các công ty công nghệ (App Mobile) thường được coi là những người sử dụng dữ liệu hành vi hàng đầu, chẳng hạn như đăng ký dùng thử miễn phí, đăng nhập tài khoản người dùng, sử dụng tính năng, số lần sử dụng ứng dụng, thời gian sử dụng hoặc các hoạt động được sử dụng nhiều nhất.
Điều đó đang được nói, hầu hết mọi tổ chức đều duy trì một số loại dữ liệu hành vi (ngay cả khi họ không nhận ra). Nếu bạn là công ty hoạt động dựa trên dịch vụ, bạn có thể gửi hóa đơn chi tiết thông báo cho khách hàng về lý do tại sao họ bị tính phí. và tận dụng điều này để cung cấp thêm nhiều giải pháp khác cho khách hàng? Nếu bạn là nhà sản xuất , bạn thường xuyên nhận được các đơn đặt hàng được theo dõi trong hệ thống CDP (customer data platform) của bạn. Ngoài việc giúp bạn đáp ứng chính xác yêu cầu của khách hàng, mỗi đơn đặt hàng còn thể hiện một cơ hội tuyệt vời để hiểu sở thích của khách hàng và xác định xu hướng trong tương lai.
Dữ liệu thái độ
Dữ liệu “thái độ” sẽ giúp DN hiểu khách hàng nghĩ gì về công ty của bạn và các sản phẩm/ giải pháp mà DN đang cung cấp. Không giống như ba loại dữ liệu trên, dữ liệu này sẽ cung cấp những dữ liệu về những cảm nhận của khách hàng, sự đánh giá, mức độ hài lòng hoặc độ yêu thích sản phẩm,…. thông qua các đánh giá trực tuyến , bình luận trên các mạng xã hội và khảo sát mức độ hài lòng tại các điểm bán.
Đây là vấn đề lớn đối với dữ liệu khách hàng này: khách hàng thông thường rất khó khăn trong việc đưa ra cảm nghĩ thực sự về sản phẩm hoặc dịch vụ. vì vậy, độ chính xác của dữ liệu cũng bị giảm đi đáng kể, làm cho việc xử lý dữ liệu tốn rất nhiều thời gian và kết quả cũng không có độ chính xác cao.
Discussion about this post