Hiểu rõ hơn về CDP để tăng trải nghiệm khách hàng trong kinh doanh

Bao lâu nay cụm từ “Chân dung khách hàng 360 độ” vẫn được nói đến rất nhiều trong các thảo luận của giới kinh doanh, Digital Marketing, Sales, Growth. Doanh nghiệp nào cũng mong muốn sở hữu “dữ liệu khách hàng với chân dung 360 độ view”.

trai-nghiem-khach-hang

Trăm nghe không bằng 1 thấy, NextCRM sẽ vén ngay bức màn cận cảnh nhan sắc “chân dung chàng khách hàng 360 độ” trong thực tế CDP nhé!

Chân dung khách hàng 360 độ được cấu thành từ 3 loại dữ liệu chính: 120 độ từ User-trait + 120 độ từ P-trait (Programmatic-trait) + 120 độ từ Activity.

User-trait: hiểu một cách dí dỏm là các phác họa chi tiết “vẻ bề ngoài” của chàng khách hàng của DN bạn. Bao gồm tất cả thông tin định danh khách hàng về nhân khẩu học như: Anh ấy tên gì, năm sinh, cung hoàng đạo (thông tin về ID)? Nhà ở đâu ( location); về thông tin liên hệ (email, SĐT); Diện mạo anh ấy ra sao (lịch sử mua hàng, điểm tích lũy, cấp độ thẻ thành viên), anh ấy dùng MacOS hay Window, xài Android phone hay Iphone? Nhân tiện thì nick FB, Zalo, Instagram anh ấy là gì để mình dễ follow hẹn hò

User-trait có thể nói là phân hệ dữ liệu cực kỳ quan trọng trong việc giúp DN có được cái nhìn bao quát về trải nghiệm khách hàng. Đặc biệt hữu ích trong việc nhắm đúng mục tiêu để tạo lập các phân khúc khách hàng cực nhỏ (micro-segment) theo các tiêu chí “bề ngoài” cụ thể như trên để làm bước nền tảng cho các chiến lược CSKH của DN.

trai-nghiem-khach-hang

P-trait: nếu nói User-trait là vẻ bề ngoài, thì P-trait có thể hiểu là “nội tâm bên trong”. Câu nói “em yêu anh không chỉ vì anh đẹp trai mà còn vì anh.. GIÀU (nội tâm anh GIÀU) chắc là câu tâm đắc nhất của các DN hệ data-driven. Bởi P-trait là bộ chỉ số được tính toán và phân tích dựa trên các thuật toán CDP theo thời gian thực để phản ánh tình trạng về tài chính (monetary), tần suất (frequency), thực tại (recency) của khách hàng. Cụ thể thông qua các chỉ số về tình trạng tài chính (độ giàu) như: Total Revenue (tổng thu nhập của anh), ARPU (bình quân chi tiêu của anh mỗi năm), AOV (giá trị trung bình đơn hàng – anh thường mua tặng em), dự đoán mức độ chung thủy (CLV), v.v.. Hay các chỉ số tần suất (độ đeo bám) như: tần suất anh tặng quà cho em (total order, order frequency), tần suất ghé thăm nhà em (total page view, avg time on-site), v.v.. Và các chỉ số về thực tại (độ gắn bó) như: lần cuối tặng quà cho em (Last order), lần cuối ghé thăm nhà (Last visited page, last engaged page), dự đoán khả năng anh bùng kèo (Churn rate) v.v..

P-trait chính là nguồn insight lớn nhất về trải nghiệm khách hàng mà DN có thể khai thác được để xác lập các mục tiêu tăng trưởng cho về lâu dài. Bằng việc thấu hiểu mức độ tiềm năng tính trên giá trị đem lại của từng phân khúc khách hàng, DN dễ dàng tạo các chiến lược upsell, cross-sell phù hợp trong khả năng chi tiêu của khách hàng để tăng ARPU, AOV, kéo dài CLV, và giảm churn rate cho từng phân khúc một cách hiệu quả nhất.

Xem thêm:

Phần mềm chăm sóc khách hàng

Phần mềm quản lý khách hàng

trai-nghiem-khach-hang

Activity: biết anh đẹp trai (User-trait), biết anh rất giàu (P-trait), vậy biết anh thích gì (view product page), đang quan tâm gì (ads view, ads click,), đang làm gì (Add to cart, open email, click pop-up, v.v..) được xem là nắm được “tính cách và dự định tiếp theo” của anh để tạo các chiến thuật cưa đổ anh “bách phát, bách trúng” vào đúng lúc anh cần em nhất là nhiệm vụ mà các dữ liệu activity đang đảm nhiệm.

Activity là dữ liệu chính trigger cho các kịch bản bán hàng, CSKH tự động đa kênh (Marketing/sales automation) và nâng cao các trải nghiệm mua hàng xuyên suốt trên đa kênh cho DN nhờ vào tính “real-time” (theo thời gian thực) của dữ liệu được ghi vào hệ thống. Đóng vai trò quan trọng trong việc gia tăng trải nghiệm mua sắm cho khách hàng ở tất cả tầng của phễu tăng trưởng trong DN. Đặc biệt đối với top-funnel để tối ưu chi phí quảng cáo (ROAs), tăng tỉ lệ chuyển đổi mua hàng (CR) và giảm chi phí để có được khách hàng (CAC).

Tạm dừng tại đây, vậy DN đã hiểu đủ sâu sắc chân dung người mình yêu (khách hàng) để sẵn sàng chinh phục một cách nhanh gọn, đầy thuyết phục và dài lâu chưa?

Tổng hợp

Xem thêm: Áp dụng “Analytics Everywhere” vào phân tích người dùng phần mềm

Rate this post

BÀI VIẾT LIÊN QUAN
BÀI VIẾT LIÊN QUAN

BÀI VIẾT LIÊN QUAN
CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM