Phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

  1. Mục tiêu

– Hiểu sâu sắc Khách hàng thì mới có thể thu thập được dữ liệu khách hàng như: hành vi, thói quen, mua sắm. Chia làm các segment khác nhau

Thu thập, phân tích và Tái kích hoạt Data customer

– Hiểu hành trình trải nghiệm Khách hàng: họ tới từ nguồn nào, đi đâu, các điểm chạm chính

– Hiểu được phễu chuyển đổi: đâu là động lực chính để kh mua, sản phẩm bán tốt nhất, nguồn đem lại doanh số lớn nhất.

Việc này sẽ dễ hơn nếu có dữ liệu khách hàng, với những công ty lớn thì người ko thể làm hết được mà cần có công cụ. Với công ty nhỏ chỉ cần 1 file excel là có thể xử lý được số liệu.

  1. Thu thập

– Đồng bộ hoá dữ liệu về 1 chỗ: facebook, email, zalo, chat, call, lead form…đưa về 1 nơi gọi là Data lake (hoặc Data hub).

– Hợp nhất dữ liệu: làm cách nào mà biết 1 khách hàng đã từng mua 1 lần trên web. Điều này rất khó vì data bị phân mảnh và không hoàn chỉnh.

– Chuẩn hoá: data dưới các dạng khác nhau sẽ được chuẩn hoá và lưu trữ

Khâu này là khó nhất trong Doanh nghiệp tầm trung trở lên vì các lí do

– Sự phân mảnh của các phòng ban, ai cũng muốn ôm đống data cho riêng mình

– Sự rối rắm về quy trình nên data ko thể cập nhật dc

– Sự mơ hồ về bài toán cần giải quyết

Nếu đã thông suốt, không gặp các trở ngại trên thì triển khai các tool CDP: thu thập, làm giàu và phỏng đoán…data hiệu quả.

  1. Phân tích

Thu thập, phân tích và Tái kích hoạt Data customer

Nhằm trả lời 3 câu hỏi

– Điều gì đang diễn ra: tăng trưởng, hiệu suất, năng suất…

– Lí giải cho các điều trên

– Rủi ro/ Cảnh báo

Tầng dễ thấy nhất là Report: các biểu đồ, số liệu, xu hướng…nhưng cái khó thấy nhất là ý nghĩa của chúng. Hiểu đúng sẽ có quyết định đúng, ngược lại thì không hiệu quả.

Ở đây cần vai trò của Data analyst hoặc Business Intelligence. Nghề này đang được nhiều người quan tâm.

4.Tái kích hoạt Data customer

Data đã thu thập ở bước trên sẽ cần được tái sử dụng

Thu thập, phân tích và Tái kích hoạt Data customer

– Với các loại data ko định danh: sẽ là nguyên liệu để hỗ trợ cho các platform ads như Google / Facebook hay các Dsp. Hoặc dùng để phỏng đoán, giả lập a/b test

– Với các loại data định danh: email/ sdt/ sẽ dùng các tool automation để tái chăm sóc theo kịch bản, qua sms/ zalo/ email…

– Với các loại data đã mua hàng: lên chương trình cskh để bán thêm/ bán lại

Các vấn đề của dữ liệu khách hàng:

– Ít quá thì không hiệu quả

– Nhiều quá cũng không tốt

– Chất lượng quan trọng hơn số lượng

– Data định danh sẽ là vốn quý nhất. Thay vì kéo 10k traffic vào web thì kéo 500 leads sẽ dễ ra đơn hơn

– data ko biết lưu trữ và refresh thì không thể dùng được. Nhiều bạn đi mua sdt / email rồi đi sale nhiều nhưng không đạt kết quả.

Tác giả: Lê Anh Tuấn

Xem thêm:

Phần mềm chăm sóc khách hàng

Phần mềm quản lý khách hàng

Bài viết liên quan: Muốn không để dự án rơi vào bế tắc cần đi theo xu hướng này

Rate this post

BÀI VIẾT LIÊN QUAN
BÀI VIẾT LIÊN QUAN

BÀI VIẾT LIÊN QUAN
CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM