CDP là gì? Cách áp dụng Customer Data Platform hiệu quả

02/03/2023
1196

Theo Gartner, sự quan tâm của nhà tiếp thị đối với CDP năm 2022 đã tăng lên 32% so với năm 2021. Điều này chứng tỏ những lợi ích mà công nghệ này mang lại cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.

Vậy hãy cùng MISA tìm hiểu chi tiết về CDP để tận dụng nền tảng công nghệ tuyệt vời này phát triển hoạt động kinh doanh của bạn trong năm 2023 nhé.

1. CDP là gì?

CDP là viết tắt của Customer Data Platform – nền tảng thu thập thông tin khách hàng để tạo thành kho dữ liệu thống nhất mà các hệ thống khác có thể truy cập và khai thác. 

CDP tạo thành một kho dữ liệu thống nhất mà các hệ thống khác có thể truy cập và khai thác. Từ đó, giải quyết các vấn đề khó khăn trong việc xử lý dữ liệu của doanh nghiệp.

Mỗi doanh nghiệp thường có rất nhiều thông tin về khách hàng, tuy nhiên các dữ liệu này thường bị phân chia và lưu trữ trên nhiều hệ thống. Do đó, nhân sự thường chỉ có thể truy cập dữ liệu trong phòng ban của mình, dẫn đến nhiều thiếu sót trong việc tiếp cận toàn diện thông tin khách hàng. Thậm chí ngay cả khi dữ liệu được thống nhất, thì doanh nghiệp cũng cần nguồn nhân lực có trình độ chuyên môn về công nghệ thông tin để xử lý dữ liệu và đưa ra các kết quả phân tích để các bộ phận khác có thể sử dụng được.

Vì vậy mà CDP ra đời để giúp các nhà tiếp thị, nhân viên bán hàng hay bộ phận chăm sóc khách hàng – những bộ phận không chuyên về công nghệ thông tin – đều có thể dễ dàng truy cập dữ liệu để có thể mang đến các trải nghiệm cá nhân hóa cho khách hàng của doanh nghiệp.

Theo ông Lê Hồng Quang – Phó Tổng giám đốc thường trực Công ty Cổ phần MISA, chia sẻ tại hội nghị VSMCamp & CSMO Submit 2022, CDP giúp quản lý dữ liệu, phân tích hành vi, phân tích dự báo để tối ưu và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. CDP cũng là cơ sở để chăm sóc khách hàng tự động & marketing automation đến đúng khách hàng mục tiêu. Đây chính là điểm then chốt để tạo bước đột phá cho hoạt động sales và marketing.

2. Lợi ích của CDP

2.1 Cải thiện khả năng xử lý dữ liệu

CDP thu thập và lưu trữ thông tin khách hàng trong toàn bộ doanh nghiệp, từ tiếp thị và dịch vụ khách hàng, đến các trung tâm cuộc gọi và hệ thống thanh toán. Các phần dữ liệu được chuẩn hóa và ghép lại với nhau để xây dựng hồ sơ thống nhất, duy nhất cho từng khách hàng. 

Nhờ tạo ra một cơ sở dữ liệu thống nhất, CDP cải thiện khả năng xử lý dữ liệu của doanh nghiệp, giúp chia sẻ dữ liệu dễ dàng, hiệu quả hơn, tránh tình trạng silo dữ liệu (dữ liệu của một bộ phận không được cập nhật vào dữ liệu chung của doanh nghiệp)

Cùng với đó, CDP thúc đẩy sự hợp tác giữa các bộ phận vì nó thu thập dữ liệu từ toàn bộ doanh nghiệp để tương tác với khách hàng tại nhiều điểm tiếp xúc. Ngoài ra, nền tảng này còn cho phép doanh nghiệp truy cập các chiến lược dành cho từng đối tượng nhằm đảm bảo trải nghiệm khách hàng được thông báo nhanh hơn và nhất quán hơn, cũng như giảm thiểu các sai sót trong việc xử lý dữ liệu.

CDP mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp
CDP mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp

2.2 Tăng hiệu quả tiếp thị

Nhờ tập trung toàn bộ dữ liệu khách hàng, CDP tạo ra các hồ sơ khách hàng mạnh mẽ với đầy đủ thông tin. Nhiều tác vụ thủ công cũng được CDP tự động hóa, cho phép các nhà tiếp thị tập trung nguồn lực và thời gian vào các công việc phân tích, sáng tạo và thực hiện các chiến lược tối ưu cho doanh nghiệp. 

Nhờ liên kết dữ liệu khách hàng tiềm năng với lịch sử mua hàng, CDP giúp doanh nghiệp hạn chế tình trạng quảng cáo đến sai tệp khách hàng, từ đó, nâng cao hiệu quả các chiến dịch quảng cáo. Tính cá nhân hóa mà CDP mang lại cũng giúp tăng tỷ lệ thành công của các chiến dịch tiếp thị khác như tỷ lệ tham gia khảo sát, tỷ lệ nhấp vào email marketing,…

2.3 Tăng cường hiệu quả hoạt động và doanh thu

Với các tính năng được thiết lập sẵn, CDP cho phép các nhà tiếp thị chủ động hơn trong công việc nhờ dễ dàng phân tích và sử dụng dữ liệu mà không cần sự hỗ trợ của bộ phận IT. Doanh nghiệp cũng có thể tối ưu được quy trình vận hành và tối ưu chi tiêu nhờ loại bỏ các quy trình phức tạp để các bộ phận tập trung năng suất vào các nhiệm vụ quan trọng hơn.

Đồng thời, CDP mang đến khả năng kiểm soát dữ liệu khách hàng nội bộ lớn, hợp lý hóa việc quản trị dữ liệu nhằm tuân thủ các quy định của doanh nghiệp và ban ngành liên quan, từ đó, hỗ trợ các nhà tiếp thị đưa ra các quyết định chính xác và hiệu quả hơn, như hỗ trợ nhắm mục tiêu và truyền tải thông điệp đến khách hàng.

Chính nhờ CDP hỗ trợ đưa ra các chiến lược đúng đắn mà doanh nghiệp có thể tận dụng các cơ hội phát triển, rút ngắn khả năng tiếp cận thị trường và thời gian chuyển đổi, từ đó tăng doanh thu cũng như cắt giảm được nhiều chi phí.

Bạn đang gặp khó khăn trong việc thu thập & quản lý dữ liệu khách hàngTrải nghiệm ngay bộ giải pháp Sales - Marketing toàn diện

2.4 Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Dựa vào Pixel và các công cụ theo dõi khác, CDP thu thập dữ liệu trực tiếp từ khách hàng, những người truy cập website và theo dõi thương hiệu trên các nền tảng mạng xã hội. Qua đó, xây dựng các chương trình tiếp cận khách hàng dựa trên những thông tin hữu ích đã thu thập được.

Thông qua CDP, doanh nghiệp sẽ dễ dàng xây dựng mối quan hệ vững chắc với khách hàng nhờ xử lý các vấn đề của họ một cách dễ dàng hơn. Các thông tin khách hàng được tổng hợp và lưu trữ tại những nơi riêng biệt, giúp người dùng có thể truy cập dữ liệu nhanh chóng và đưa ra những trải nghiệm mang tính cá nhân hóa cho từng khách hàng. 

Như khi khách hàng gặp sự cố mua hàng, doanh nghiệp có thể nhanh chóng truy xuất dữ liệu về hành trình mua hàng của khách hàng này và đưa ra phương án giải quyết thích hợp, giúp họ giảm bớt các cảm xúc tiêu cực.

Hay khi doanh nghiệp có các chiến dịch remarketing, thì những hoạt động cá nhân hóa dựa trên dữ liệu khách hàng trước đó sẽ mang lại hiệu quả cao hơn. Nhờ đó, tỷ lệ hài lòng của khách hàng cũng tăng cao, mang đến cho doanh nghiệp lượng khách hàng trung thành chất lượng hơn.

3. Các loại CDP

Cùng với sự gia tăng nhu cầu sử dụng CDP của các doanh nghiệp là sự phát triển của các nhà cung cấp nền tảng CDP. Mặc dù, các phần mềm CDP đều có một số khả năng chung là thống nhất, phân tích và xử lý dữ liệu khách hàng, dù vậy, các loại CDP khác nhau sẽ có các chức năng khác nhau. Cụ thể:

3.1 CDP tiếp thị đám mây

Giao diện CDP tiếp thị đám mây của MISA AMIS CRM

Được xây dựng để tổng hợp và giải nghĩa dữ liệu từ các giải pháp mũi nhọn (point solutions) trong những danh mục đám mây của doanh nghiệp để tạo ra những cái nhìn chân thật về khách hàng. CPD đám mây  có khả năng phân khúc đối tượng và cung cấp các thông tin chuyên sâu. Sử dụng CDP đám mây, doanh nghiệp có thể đưa ra các trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa để củng cố lòng trung thành của khách hàng.

3.2 CDP quản lý danh tính

CDP quản lý danh tính của Amperity - Nguồn: Interntet
CDP quản lý danh tính của Amperity – Nguồn: Interntet

Được xây dựng để thu thập, hợp nhất và quản lý hồ sơ khách hàng từ các kênh online và offline nhằm loại bỏ những hồ sơ bị trùng lặp và tạo ra cái nhìn toàn diện về khách hàng. Từ đó, giúp doanh nghiệp có được nguồn thông tin toàn diện, không bị đứt đoạn để đưa ra các chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm.

Đồng thời, CDP này cũng thúc đẩy quá trình chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng thật sự, góp phần vào sự tăng trưởng của doanh nghiệp. Nhà cung cấp loại CDP này có thể kể đến là Amperity.

3.3 CDP tích hợp dữ liệu

CDP tích hợp dữ liệu của Segment - Nguồn: Internet
CDP tích hợp dữ liệu của Segment – Nguồn: Internet

Được xây dựng để thu thập dữ liệu sự kiện từ các ứng dụng kỹ thuật số và truyền dữ liệu đó đến các ứng dụng khác trong thời gian thực để hỗ trợ tích hợp hệ thống và cho phép các thông tin được kích hoạt. Ứng dụng này cũng tổng hợp dữ liệu về hành vi khách hàng từ nhiều thiết bị vào cùng một hồ sơ khách hàng.

Nhờ đó, doanh nghiệp có thể tái tạo lại toàn bộ hành trình mua hàng của khách hàng, từ đó đưa ra các giải pháp cải thiện kịp thời nhằm mang lại trải nghiệm tối ưu trong hành trình này. Một số nhà cung cấp CDP loại này như Segment, Tealium hay mParticle.

3.4 CDP khoa học dữ liệu

CDP khoa học dữ liệu của SAS - Nguồn: blogs.sas.com
CDP khoa học dữ liệu của SAS – Nguồn: blogs.sas.com

Được xây dựng để tạo ra các mô hình phân tích dựa trên dữ liệu khách hàng nhằm dự đoán hành vi cũng như khả năng tương tác của họ. CDP này giúp bộ phận tiếp thị, bán hàng của doanh nghiệp phân khúc cụ thể từng nhóm khách hàng theo sở thích, hành vi, lịch sử mua hàng,… từ đó, đề xuất các chiến lược tiếp cận khách hàng hiệu quả. Treasure Data, Acquia và SAS hiện đang cung cấp loại CDP này.

3.5 CDP điều phối trải nghiệm

Giao diện CDP điều phối trải nghiệm của Redpoint Global - Nguồn: redpointglobal.com
Giao diện CDP điều phối trải nghiệm của Redpoint Global – Nguồn: redpointglobal.com

Được xây dựng để mở rộng trải nghiệm được cá nhân hóa trên tất cả các điểm tiếp xúc online và offline bằng cách sử dụng toàn bộ lịch sử hồ sơ của khách hàng. CDP này nơi tất cả dữ liệu khách hàng được kết nối và mọi điểm tiếp xúc của khách hàng được sắp xếp hoàn chỉnh.

Nhờ kết nối với tất cả các loại và nguồn dữ liệu khách hàng trong thời gian thực, CDP điều phối trải nghiệm giúp doanh nghiệp nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng và gia tăng doanh thu nhờ thúc đẩy hành vi mua lặp lại của khách hàng. ActionIQ và Redpoint Global là một trong những nhà cung cấp CDP điều phối trải nghiệm nổi tiếng nhất.

3.6 CDP cá nhân hóa website

CDP cá nhân hóa website của Blueconic - Nguồn: blueconic.com
CDP cá nhân hóa website của Blueconic – Nguồn: blueconic.com

Được sử dụng để cá nhân hóa và tối ưu hóa nội dung cho khách hàng truy cập website và ứng dụng dành cho thiết bị di động. Từ đó, giúp doanh nghiệp duy trì tương tác với khách hàng và truyền tải các thông điệp được cá nhân hóa tới họ trong từng hành trình mua hàng, từ trước mua đến khi kết thúc mua hàng. CDP này được cung cấp bởi BlueConic hay Lytic.

4. Các loại dữ liệu được xử lý trong CDP

CDP thu thập và lưu trữ mọi dữ liệu về khách hàng và được phân ra làm 4 loại dữ liệu chính là dữ liệu nhận dạng, dữ liệu mô tả, dữ liệu định lượng và dữ liệu định tính. 

  • Dữ liệu nhận dạng cho phép doanh nghiệp xác định cụ thể từng khách hàng, xây dựng nền tảng cho từng hồ sơ và ngăn chặn các bản sao trùng lặp, tránh việc gây tốn kém và lãng phí. Dữ liệu nhận dạng bao gồm tên, nhân khẩu học, vị trí, thông tin liên lạc, thông tin xã hội, thông tin chuyên môn hay thông tin tài khoản. 
  • Dữ liệu mô tả mở rộng dựa trên cơ sở của dữ liệu nhận dạng để cung cấp cho doanh nghiệp bức tranh tổng quan hơn về khách hàng của mình. Các loại dữ liệu mô tả sẽ khác nhau tùy theo từng mục tiêu của doanh nghiệp. Chẳng hạn như thông tin nghề nghiệp, thu nhập, chức vụ, lối sống, gia đình, sở thích liên quan đến sản phẩm doanh nghiệp cung cấp.
  • Dữ liệu định lượng hay dữ liệu hành vi cung cấp cho doanh nghiệp thông tin về các tương tác trước đó của khách hàng, như các hành động, phản ứng hoặc giao dịch mua sắm nhất định.
  • Dữ liệu định tính cung cấp các bối cảnh, tình huống cụ thể liên quan đến khách hàng để doanh nghiệp có thể hiểu hơn về tính cách và dự đoán nhu cầu của khách hàng. Loại dữ liệu này thu thập tất cả động cơ, ý kiến hay thái độ của khách hàng, dù có liên quan trực tiếp đến công ty hay không.

>> Có thể bạn quan tâm: 4 cách tận dụng dữ liệu CRM để đưa ra quyết định bán hàng hiệu quả

5. Quy trình hoạt động của CDP

Quy trình hoạt động của CDP
Quy trình hoạt động của CDP

Bước 1: Thu thập dữ liệu khách hàng

Đầu tiên, CDP sẽ thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn thông tin khác nhau như từ các trang web, phương tiện truyền thông, thương mại điện tử, nền tảng tiếp thị, hệ thống kế toán,…  CDP cũng có thể kết nối với nhiều nền tảng công nghệ, nguồn dữ liệu và kênh nhờ vào trình kết nối, SDKs, webhook và API tích hợp sẵn trên phần mềm.

CDP sẽ nhập và tích hợp các dữ liệu như dữ liệu hồ sơ, dữ liệu hành vi, dữ liệu giao dịch, dữ liệu về chiến dịch, dữ liệu về sản phẩm, dữ liệu hỗ trợ khách hàng, di động,… Sau đó, nền tảng này sẽ lọc và làm sạch dữ liệu để loại bỏ các dữ liệu trùng lặp cũng như chỉnh sửa các trường dữ liệu chưa hoàn chỉnh trước khi tập trung lưu trữ trên một hệ thống.

Bước 2: Hợp nhất dữ liệu và định danh

Sau khi đã sưu tầm được lượng lớn dữ liệu khách hàng, CDP sẽ kết nối tất cả các nguồn dữ liệu này lại thành một nguồn hợp nhất. Thay vì doanh nghiệp phải cố gắng đồng bộ dữ liệu từ nhiều thiết bị thì nền tảng này sẽ giúp hợp nhất nhiều hồ sơ thông tin khác nhau của một khách hàng. 

Bằng việc sử dụng trí tuệ nhân tạo, các thuật toán tinh vi và bộ lọc dữ liệu, CDP tự động tổng hợp danh tính khách hàng từ nhiều hệ thống, cũng như tự động tạo biểu đồ và liên tục thống nhất dữ liệu thành một hồ sơ khi khách hàng tham gia trong thời gian thực. Trong quá trình hợp nhất, dữ liệu được xác thực, làm sạch và loại bỏ trùng lặp để tạo ra một hồ sơ thống nhất. 

Sau đó, CDP chỉ định một ID cố định đại diện cho khách hàng đó và tạo ra một nguồn dữ liệu duy nhất cho người dùng dễ dàng truy cập. Hồ sơ về khách hàng sẽ tiếp tục được cập nhật thêm các nguồn dữ liệu về các thông tin còn thiếu và các thông tin mới theo thời gian.

Bước 3: Phân tích và phân khúc

Điểm mạnh cốt lõi của CDP là khả năng xác định và phân tích đối tượng. Nền tảng này cho phép doanh nghiệp tiếp cận khách hàng một cách cực kỳ cụ thể, không chỉ có thông tin khách hàng mà còn là những phân tích về tiềm năng tiếp thị, khả năng phát sinh đơn hàng. 

Vì vậy mà doanh nghiệp có thể thiết lập CDP để lấy thông tin chi tiết về các trường hợp cụ thể từ hàng triệu điểm dữ liệu. Một số CDP thậm chí còn cung cấp khả năng học máy (ML) và sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để cho ra kết quả dự đoán và phân khúc đối tượng chính xác hơn.

Những thông tin chi tiết và sâu sắc mà CDP mang lại sẽ góp phần giải mã hành vi của khách hàng và dự đoán các động thái hoặc phản ứng tiếp theo của họ, từ đó truyền tải các thông điệp đúng nơi và đúng thời điểm hơn.

Bước 4: Hoạt động marketing

Cuối cùng, doanh nghiệp cần sử dụng dữ liệu thu được sao cho hiệu quả nhất. Các thông tin chi tiết thu thập được từ việc phân tích các thay đổi của từng hồ sơ khách hàng là cơ sở để doanh nghiệp thiết lập mục tiêu và xây dựng các hoạt động marketing phù hợp dựa trên hành trình mua hàng của khách hàng.

CDP còn cho phép người dùng gửi dữ liệu đến các ứng dụng khác nhau để thuận lợi cho việc triển khai các chiến dịch. Thông thường, dữ liệu sẽ được kích hoạt trong hệ thống tự động hóa tiếp thị hay hệ thống bán hàng của doanh nghiệp.

Quy trình kích hoạt diễn ra bằng cách sử dụng thông tin chi tiết thu thập được từ việc phân tích các thay đổi của hồ sơ khách hàng, từ đó, rút ra những hiểu biết về khách hàng và phát thảo hành trình mua hàng của họ.

Cuối cùng là triển khai các hành động được nhắm mục tiêu dựa trên điểm chạm khách hàng ở các kênh phù hợp, để tăng doanh số và phát triển doanh nghiệp.

Case study – Quy trình hoạt động của CDP tại MISA

Quy trình hoạt động CDP tại MISA
Quy trình hoạt động CDP tại MISA

Bắt kịp với những xu hướng công nghệ trên thế giới, MISA đã triển khai hệ thống CDP nhằm tập trung dữ liệu về khách hàng từ đó thấu hiểu hành vi, nhu cầu của họ và cung cấp những trải nghiệm xuyên suốt, nâng cao sự hài lòng trên tất cả các điểm chạm trong hành trình mua hàng. 

Cụ thể, tất cả các dữ liệu về khách hàng như dữ liệu bán hàng, dữ liệu hành vi và cả các dữ liệu bên ngoài từ nhiều nguồn như website, AMIS CRM, Facebook, Google, email, hotline, livechat,… sẽ được thu thập và lưu trữ tập trung, hợp nhất tạo thành Customer Profile hoàn chỉnh.

Tại đây, dữ liệu sẽ được xử lý qua các bước như chuẩn hóa và làm giàu, phân tích và khai phá. Cuối cùng, dữ liệu hoàn chỉnh sẽ được phân bổ tới các phần mềm khác để làm cơ sở cho các bộ phận thiết lập mục tiêu và xây dựng các hoạt động phù hợp.

Chẳng hạn như đối với phần mềm MISA AMIS aiMarketing, cơ sở dữ liệu CDP cung cấp sẽ là tiền đề để doanh nghiệp tiến hành chăm sóc khách hàng tự động, thực hiện marketing automation đến đúng đối tượng mục tiêu.

Hay trong hoạt động bán hàng, tất cả dữ liệu khách hàng tiềm năng được liên thông từ MISA AMIS aiMarketing sang phần mềm quản lý bán hàng MISA AMIS CRM giúp dữ liệu liên thông đồng nhất, từ đó, doanh nghiệp thấu hiểu toàn diện khách hàng để chăm sóc tốt hơn và tăng doanh số bán hàng.

Đồng thời, ứng dụng của MISA cũng hỗ trợ phân tách từng nhóm khách hàng để xây dựng các luồng chăm sóc được cá nhân hóa, nhờ đó, nâng cao trải nghiệm của từng khách hàng.

Có thể nói, đây sẽ là công cụ giúp doanh nghiệp tạo ra các bước đột phá cho hoạt động sales và marketing của mình.

6. Sự khác biệt giữa CDP và DMP, CRM

Sự phát triển của đa dạng nền tảng hỗ trợ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp đã gây ra một số nhầm lẫn về sự khác biệt và lợi ích của nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) so với nền tảng quản lý dữ liệu (Data Management Platform – DMP) và nền tảng quản lý quan hệ khách hàng (Customer Relationship Management – CRM). Mặc dù tất cả chúng đều cung cấp một số tính năng quản lý dữ liệu khách hàng, nhưng mỗi nền tảng được sử dụng cho các mục đích riêng với các tính năng khác biệt.

Sự khác nhau giữa CRM, DMP, CDP Nguồn: Internet
Sự khác nhau giữa CRM, DMP, CDP Nguồn: Internet
Tiêu chí CDP DMP CRM
Mục đích Xây dựng cơ sở dữ liệu thống nhất, phân tích và đưa ra giải pháp nhằm tác động đến những trải nghiệm của khách hàng Cải thiện quảng cáo, nhắm mục tiêu lại và mua phương tiện cho quảng cáo có lập trình Theo dõi và quản lý các tương tác với khách hàng hay các khách hàng tiềm năng
Tính năng Thu thập và phân tích toàn bộ thông tin của khách hàng và hành trình mua hàng của họ, theo dõi cả dữ liệu khách hàng online và offline để cung cấp dữ liệu cho toàn bộ hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Theo dõi hành vi của người dùng bên thứ ba, nhưng chỉ lưu trữ dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn. Thường được dùng kết hợp với CDP để cung cấp dữ liệu nhằm cải thiện hồ sơ khách hàng mà CDP phát triển Chủ yếu hỗ trợ quản lý các thông tin bán hàng (cuộc gọi bán hàng, cuộc gọi hỗ trợ,…) được nhập trực tiếp, thủ công từ các nhân viên bán hàng, do đó, khả năng sai sót cao
Người sử dụng Toàn bộ doanh nghiệp Nhà tiếp thị, quảng cáo Đội ngũ bán hàng
Nội dung dữ liệu Thông tin về tất cả khách hàng, kể cả khách hàng ẩn danh thông qua bên thứ nhất (trực tiếp từ nguồn) Thông tin về khách hàng ẩn danh thông qua bên thứ ba như số hiệu thiết bị, sở thích, hành vi duyệt web Thông tin cơ bản về khách hàng đã biết, hoặc khách hàng tiềm năng (như tên, số điện thoại, địa chỉ) và thông tin mua hàng

Có thể nói, CDP có phạm vi ứng dụng rộng hơn và tổng hợp thông tin từ cả DMP, CRM và nhiều nguồn khác để hợp nhất và hoàn chỉnh dữ liệu cho doanh nghiệp. Đồng thời DMP và CRM cũng nhận được thông tin toàn diện từ CDP để cải thiện hiệu quả các hoạt động của doanh nghiệp.

7. Những lưu ý khi ứng dụng CDP

Để triển khai CDP hiệu quả, doanh nghiệp cần quan tâm đến một số yếu tố sau:

  • Xác định giải pháp CPD phù hợp với nhu cầu của doanh nghiệp: CDP có nhiều lợi ích nhưng không phải giải pháp nào cũng giải quyết được các vấn đề cụ thể của doanh nghiệp. Vì vậy, doanh nghiệp cần tìm hiểu rõ về chức năng, lợi ích của từng loại CDP và đánh giá xem đâu là CDP phù hợp với mục đích sử dụng của mình nhất.
  • Hiểu được những hạn chế còn tồn đọng của CDP như không phải tất cả các CDP đều có thể giải quyết được vấn đề danh tính khách hàng (customer identity) hay việc sử dụng CDP sẽ phức tạp hơn CRM,…
  • Doanh nghiệp cần xem xét khả năng tích hợp của CDP với các phần mềm doanh nghiệp đang sử dụng và có thể sử dụng trong tương lai. Việc này giúp doanh nghiệp đảm bảo hoạt động kinh doanh được vận hành trơn tru và không phải thay đổi các ứng dụng công nghệ khi mở rộng kinh doanh sau này.
  • Các cấp quản lý cần giúp nhân viên hiểu được tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu và mô tả chân dung khách hàng, từ đó khuyến khích họ tìm hiểu và ứng dụng CDP hiệu quả hơn trong công việc.
  • Thực hiện công tác đào tạo về cách tận dụng CDP và giá trị mà nền tảng này mang lại tất cả các phòng ban trong doanh nghiệp.

8. Các chỉ số cần quan tâm khi triển khai CDP

Trước khi đầu tư ngân sách và nguồn lực để triển khai CDP, doanh nghiệp cần phải hiểu sự tác động của phần mềm này đối với hoạt động kinh doanh của mình, cũng như đo lường giá trị và hiệu quả mà nền tảng này mang lại. Do đó, doanh nghiệp cần quan tâm đến các chỉ số sau để đo lường hiệu quả của CDP:

Chỉ số đo lường tăng trưởng doanh thu

  • Tỷ lệ chuyển đổi (Conversion rate)
  • Giá trị mua trung bình
  • Mức tăng trưởng doanh thu hàng năm
  • Lợi nhuận trên chi tiêu quảng cáo (ROAS)

Chỉ số đo lường giá trị chuyển đổi

  • Mức độ tương tác và tần suất của các chương trình gắn kết khách hàng
  • Tỷ suất hoàn vốn (ROI)
  • Chỉ số hài lòng của khách hàng (Customer Satisfaction)
  • Điểm quảng bá sản phẩm (Net Promoter Score)

Chỉ số đo lường chi phí

  • Lợi nhuận có được từ khách hàng
  • Chi phí cho mỗi hành động (CPA)
  • Tổng chi phí cho công nghệ, chi phí quảng cáo,…
  • Thời gian để khởi chạy các chiến dịch

Chỉ số đo lường trải nghiệm khách hàng

  • Giá trị vòng đời khách hàng (Customer lifetime value)
  • Điểm khảo sát
  • Tỷ lệ lần truy cập gần đây và tỷ lệ mua lại
  • Tỷ lệ rời đi của khách hàng
  • Feedback của khách hàng
  • Lượng yêu cầu hỗ trợ qua dịch vụ CSKH, lượng tương tác qua email,…

9. Các giai đoạn thiết lập CDP

9.1 Giai đoạn chuẩn bị

Trước khi triển khai CDP, doanh nghiệp cần phải lên kế hoạch cụ thể để quá trình sử dụng diễn ra ổn định hơn. Giai đoạn này bao gồm một số công việc như:

  • Thiết lập mục tiêu dự án: Mục tiêu ngắn hạn và dài hạn của doanh nghiệp, mục tiêu kết quả đầu ra
  • Thiết lập CDP: Là quy trình kết nối CDP đến các nguồn dữ liệu online và offline của doanh nghiệp, để xác định và phân tích hành vi của khách hàng mục tiêu.
  • Theo dõi ID và thông tin của khách hàng: Sau khi tích hợp CDP, doanh nghiệp cần phải mã hóa ID riêng cho từng khách hàng và thiết lập các trình theo dõi các thông tin cụ thể. Dữ liệu này giúp doanh nghiệp dễ dàng phân khúc khách hàng, tối ưu hóa các chiến dịch truyền thông hay cá nhân hóa các trải nghiệm của khách hàng.
  • Theo dõi hành vi khách hàng: Thu thập các thông tin về hành vi khách hàng như theo dõi hành vi mua hàng, click, lướt web,… để xây dựng một hồ sơ hoàn chỉnh miêu tả về khách hàng.
  • Nhập dữ liệu: Kết nối tất cả các dữ liệu có sẵn từ nhiều nguồn vào nền tảng CDP của bạn.

9.2 Giai đoạn tích hợp

CDP là một nền tảng độc lập, nhưng nếu kết hợp với các nền tảng khác, doanh nghiệp có thể tận dụng tối đa khả năng của nó. Một số nền tảng có thể kết hợp với CDP như:

  • Tích hợp ESP
  • Nền tảng tối ưu hóa website
  • Nền tảng quảng cáo
  • Nền tảng đề xuất
  • Nền tảng phân tích, dự đoán
  • Nền tảng tiếp thị di động
  • Nền tảng kinh doanh thông minh

Trường hợp doanh nghiệp sử dụng nền tảng trải nghiệm và dữ liệu khách hàng (Customer Data and Experience Platform – CDXP), thì việc tích hợp là không cần thiết, do nền tảng này đã có sẵn khả năng tự động hóa tiếp thị và phân tích dữ liệu. Ngay sau khi CDXP được tích hợp, doanh nghiệp có thể bắt đầu triển khai các chiến dịch tiếp thị tự động ngay vì đã có đầy đủ dữ liệu và tính năng cần thiết.

Các giai đoạn thiết lập CDP
Các giai đoạn thiết lập CDP

9.3 Giai đoạn triển khai

Sau khi hoàn thiện giai đoạn tích hợp CDP với các phần mềm khác của doanh nghiệp, CDP sẽ được kích hoạt các tính năng khởi tạo phân khúc khách hàng, xây dựng các chiến dịch theo kênh, đa kênh theo mục tiêu của các hoạt động của doanh nghiệp như marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng,…

Bên cạnh việc xây dựng các chiến lược chuyển đổi số toàn diện, doanh nghiệp cũng cần kiểm soát chi phí dựa trên số liệu mà CDP mang lại. Ngoài ra, tại giai đoạn này doanh nghiệp cũng cần liên tục đánh giá hiệu quả CDP qua các chỉ tiêu đã đề cập, cũng như năng lực ứng dụng CDP của các bộ phận.

Kết luận

Ngày nay, dữ liệu khách hàng ngày càng thể hiện được tầm quan trọng của mình trong việc định hình các chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp. Trong khi đó, CDP lại cho phép các nhà tiếp thị có cái nhìn cụ thể về khách hàng bằng cách thu thập và hợp nhất dữ liệu một cách nhanh chóng.

Chính vì vậy mà nền tảng này được xem là một trong những công cụ hiệu quả nhất trong việc hỗ trợ các doanh nghiệp tiếp cận khách hàng thành công. Hy vọng bài viết trên sẽ giúp doanh nghiệp hình thành những định hướng triển khai CDP phù hợp nhằm đạt được những mục tiêu đề ra.

Tác giả: Nguyễn Thị Phương Thanh

Loading

Đánh giá bài viết
[Tổng số: 3 Trung bình: 5]
Chủ đề liên quan
Bài viết liên quan
Xem tất cả