Phân tích dữ liệu khách hàng đóng vai trò quan trọng để doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược kinh doanh & chiến lược marketing hiệu quả. Hãy cùng MISA AMIS tìm hiểu chi tiết về các bước phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả qua bài viết dưới đây.
1. Phân tích dữ liệu khách hàng là gì?
Trước khi tìm hiểu về phân tích dữ liệu khách hàng là gì, chúng ta cần tìm hiểu về định nghĩa dữ liệu khách hàng là gì.
Dữ liệu khách hàng là những thông tin mà khách hàng tình nguyện cung cấp cho doanh nghiệp trên các điểm chạm tương tác của hành trình khách hàng. Khách hàng có thể để lại thông tin qua trang website, Facebook, các khảo sát và các phương tiện mạng xã hội & truyền thông xã hội hoặc các kênh trực tuyến, ngoại tuyến khác.
Với dữ liệu khách hàng, nếu phân tích dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp sẽ xây dựng được nền tảng vững chắc cho một chiến lược kinh doanh thành công. Từ trước đến nay, các doanh nghiệp đã nhận ra được tầm quan trọng của dữ liệu. Việc phân tích & khai thác dữ liệu hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp cải thiện trải nghiệm khách hàng & xây dựng mối quan hệ tốt với họ theo thời gian.
Trong thời đại chuyển đổi số hiện nay, phân tích dữ liệu khách hàng và hiểu được tầm quan trọng của dữ liệu một cách hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp sở hữu được lợi thế cạnh tranh, đặc biệt là những doanh nghiệp đa kênh với tệp khách hàng lớn. Với dữ liệu khách hàng khổng lồ đổ về từ mọi kênh, từ các kênh trực tuyến như Facebook, Instagram, Google, Shopee,… cho đến các kênh ngoại tuyến thì việc phân tích dữ liệu một cách hiệu quả lại càng trở nên cần thiết hơn.
Các doanh nghiệp quản lý đa kênh cần biến dữ liệu rời rạc, phân mảnh thành các dữ liệu kết nối với nhau chặt chẽ. Việc thu thập & quản lý dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp hiểu và khai phá tiềm năng dữ liệu một cách dễ dàng hơn.
2. Tại sao doanh nghiệp nên phân tích dữ liệu khách hàng?
Sau khi đã hiểu về phân tích dữ liệu khách hàng là gì, câu hỏi đặt ra tiếp theo là: Tại sao doanh nghiệp nên phân tích dữ liệu khách hàng?
Nhìn chung, việc phân tích dữ liệu khách hàng sẽ có những lợi ích chính sau:
- Giúp nâng cao lòng trung thành của khách hàng , tỷ lệ phản hồi của khách hàng và tăng trưởng ROI bằng việc liên hệ chính xác khách hàng với các thông điệp và ưu đãi có liên quan cao.
- Bằng việc nhắm mục tiêu vào những nhóm khách hàng có khả năng phản hồi cao giúp giúp giảm tối ưu chi phí chiến dịch.
- Giảm sự tiêu hao thông qua việc dự đoán đúng những khách hàng có khả năng rời đi cao nhất và phát triển các chiến dịch phù hợp để giữ chân họ.
- Cung cấp thông điệp phù hợp bằng cách hiểu rõ hơn về nhóm đối tượng mục tiêu và phân khúc khách hàng hiệu quả hơn.
3. Các loại dữ liệu khách hàng phổ biến
Về cơ bản, dữ liệu khách hàng được chia làm các loại chính như sau:
3.1 Dữ liệu cá nhân (Personal data)
Dữ liệu cá nhân là những dữ liệu định danh của khách hàng như: Tên, tuổi, giới tính, số điện thoại, địa chỉ Email, địa chỉ nhà riêng/văn phòng hoặc cũng có thể là những dữ liệu chưa được định danh chính xác như: Địa chỉ IP, cookies của trình duyệt hoặc ID thiết bị.
3.2 Dữ liệu tương tác của khách hàng (Engagement data)
Đối với dữ liệu tương tác của khách hàng, đây là loại dữ liệu đo lường qua những tương tác cụ thể của khách hàng với website, email, fanpage, ứng dụng di động, các trang mạng xã hội hay các quảng cáo hiển thị đến khách hàng qua các kênh trực tuyến & Internet,…
3.3 Dữ liệu hành vi (Behavior data)
Dữ liệu hành vi là dữ liệu của khách hàng bao gồm các thông tin quan trọng về những giao dịch mà khách hàng thực hiện, bao gồm: Lịch sử mua hàng, các hành động trên trang web như thêm vào giỏ hàng, danh mục sản phẩm mà khách hàng thường truy cập vào,…
3.4 Dữ liệu thái độ (Attitudinal data)
Dữ liệu thái độ là loại dữ liệu liên quan đến cảm xúc của khách hàng, có thể là các dữ liệu đo lường về mức độ hài lòng của khách hàng hay những tiêu chí mua hàng và đánh giá của họ về sản phẩm.
4. 3 bước phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả
Bước 1: Xác định thông tin & mục đích mà doanh nghiệp muốn thu thập
Bước đầu tiên trong quá trình phân tích dữ liệu khách hàng là doanh nghiệp cần xác định thông tin cũng như mục tiêu của doanh nghiệp khi phân tích dữ liệu khách hàng là gì.
Với bước đầu tiên này, doanh nghiệp cần trả lời được những câu hỏi sau:
- Thông tin quan trọng của khách hàng mà doanh nghiệp cần thu thập là gì?
- Tại sao những thông tin này lại quan trọng?
- Doanh nghiệp cần thu thập thông tin qua những công cụ nào?
- Doanh nghiệp cần thu thập thông tin từ ai và lượng dữ liệu doanh nghiệp cần là gì?
Bước 2: Xây dựng timeline cụ thể cho việc thu thập dữ liệu
Bước tiếp theo, doanh nghiệp cần xây dựng timeline thời gian cụ thể cho việc thu thập dữ liệu. Trong giai đoạn đầu, doanh nghiệp cần thiết lập khung thời gian cho từng loại dữ liệu khách hàng cần thu thập. Tuỳ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu, doanh nghiệp có thể lựa chọn giữa việc thu thập dữ liệu liên tục hay thu thập trong khoảng thời gian nhất định.
Ví dụ: khi nói đến dữ liệu giao dịch và dữ liệu khách truy cập trang web, bạn sẽ cần theo dõi dữ liệu đó trong thời gian dài. Tuy nhiên, với các dữ liệu từ chiến dịch Marketing cụ thể, bạn thường chỉ theo dõi xuyên suốt trong thời gian ngắn. Trong những trường hợp này, bạn cần một lịch trình rõ ràng ghi lại thời điểm bắt đầu và kết thúc việc thu thập.
Bước 3: Tiến hành thu thập thông tin
Với bước tiến hành thu thập thông tin khi phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể thu thập qua các kênh chính sau:
Website
Thông thường, đối với doanh nghiệp xây dựng website 1 cách bài bản và thường xuyên kéo được một lượng traffic lớn vào trang web, doanh nghiệp sẽ sở hữu một lượng lớn thông tin khách hàng qua nguồn này.
Sử dụng công cụ để phân tích, bạn sẽ có được số liệu lượng người truy cập trang web; thời gian ở lại, hành động trên trang. Từ đó có thể nghiên cứu hành vi của khách hàng để cải thiện website, tăng tỷ lệ chuyển đổi trên web.
3 công cụ hỗ trợ bạn hiểu rõ sở thích của khách hàng, biết được nguồn khách hàng đến từ đâu, chi tiết chuyển đổi cùng với hành vi trên Web theo thời gian thực.
- 1/ Google Analytics
- 2/ Mixpanel
- 3/ Matomo
Mạng xã hội
Mạng xã hội như Facebook, Instagram, Tiktok,… là những mạng xã hội phổ biến. Qua đây, doanh nghiệp cũng sở hữu được lượng lớn dữ liệu khách hàng từ những nguồn này.
Doanh nghiệp có thể tăng cường hoạt động thu thập dữ liệu khách hàng của mình bằng cách đầu tư vào các quảng cáo trên mạng xã hội. Thông qua khả năng nhắm mục tiêu của các nền tảng này, doanh nghiệp có thể hiểu được sở thích và các đặc điểm khác của khách hàng.
Một cách hữu ích khác đó là tải danh sách email hoặc số điện thoại của khách hàng trên các nền tảng mạng xã hội. Sau đó sử dụng tính năng đối tượng tùy chỉnh, doanh nghiệp có thể khám phá hành vi của họ trên một kênh social cụ thể để biết thêm về họ.
Khảo sát
Thông qua khảo sát, doanh nghiệp có thể vừa đồng thời thu thập được thông tin khách hàng, vừa hiểu rõ hơn về thái độ của họ cũng như cảm nhận của khách họ về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp.
Doanh nghiệp có thể thực hiện khảo sát trực tuyến, qua email, qua điện thoại hoặc gặp trực tiếp. Một trong những phương pháp đơn giản nhất là tạo một cuộc khảo sát trực tuyến và lưu trữ trên trang web của mình hoặc với bên thứ ba. Sau đó, doanh nghiệp có thể chia sẻ liên kết đến cuộc khảo sát đó trên mạng xã hội, qua email và trong các popup trên trang web của doanh nghiệp .
Tracking pixels
Tracking Pixel là một đoạn mã HTML được tải khi người dùng truy cập trang web hoặc mở email, rất hữu ích để theo dõi hành vi và chuyển đổi của người dùng. Tracking Pixel ghi lại địa chỉ IP, hệ điều hành, trình duyệt, v.v. từ đó giúp nhà quảng cáo và doanh nghiệp chạy các chiến dịch remarketing hiệu quả hơn.
Thông qua các pixel theo dõi, nhà quản lý có thể hình dung rõ hơn về đối tượng khách hàng của mình.
Quảng cáo
Doanh nghiệp hoàn toàn có thể thu thập dữ liệu của khách hàng thông qua quảng cáo. Hãy tận dụng quảng cáo mà doanh nghiệp tiếp cận được đến nhiều người để sở hữu & thu thập thông tin của họ.
Bước 4: Phân tích dữ liệu khách hàng
Sau khi thu thập dữ liệu, doanh nghiệp cần tổng hợp & phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả. Doanh nghiệp có thể sử dụng công cụ như CRM (Customer Relationship Management) hoặc bộ giải pháp Marketing Automation – MISA AMIS aiMarketing để xử lý dữ liệu.
Giai đoạn 1: Thu data/ lead về AMIS aiMarketing
Khi liên kết phần mềm MISA AMIS aiMarketing và website và các chiến dịch Marketing, mọi danh sách khách hàng đăng ký thông qua form gắn trên trang blog, landing page sẽ được đổ về aiMarketing.
Tại phần mềm này, dữ liệu khách hàng sẽ được chia nhỏ theo giai đoạn quan tâm đến sản phẩm (liên hệ, Lead, MQL, SQL) ; theo nguồn cung cấp từ các kênh (Facebook ads, Blog, Google Ads, Social…)
Giai đoạn 2: Chăm sóc data, tối ưu hiệu quả chốt Sales
Các liên hệ là dữ liệu chưa sẵn sàng mua sản phẩm có thể được nuôi dưỡng, chăm sóc qua Email Marketing hoặc các chiến dịch Remarketing trên các kênh khác. Những khách hàng tiềm năng (Lead) sẽ được liên kết sang phần mềm quản lý bán hàng MISA AMIS CRM để tạo cơ hội cho Sales tiếp nhận chăm sóc, bám đuổi, tạo ra đơn hàng.
Tại MISA AMIS CRM, mọi thông tin khách hàng được cụ thể hóa trên hệ thống. Sales được phân công chăm sóc, ghi từng bước tiếp cận, lịch sử chăm sóc, tương tác khách hàng liên tục được cập nhật. Từ đó quá trình chăm sóc cơ hội được sát sao, nâng cao tỷ lệ thắng đơn hàng hơn.
Khi sử dụng kết hợp giữa MISA AMIS CRM và MISA AMIS aiMarketing quá trình phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu khách hàng được liên kết thành vòng tròn khép kín tạo ra hiệu quả đơn hàng.
Trải nghiệm ngay bộ giải pháp Sale – Marketing Miễn Phí tại đây:
Tổng kết
Phân tích dữ liệu khách hàng đóng vai trò quan trọng để doanh nghiệp có thể xây dựng chiến lược kinh doanh & chiến lược marketing hiệu quả. Hy vọng qua bài viết này, anh/chị có thể hiểu rõ hơn về cách phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả.
0904 885 833
https://www.misa.vn/
