GIỚI THIỆU VỀ NỀN TẢNG DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG VÀ TỔNG QUAN THỊ TRƯỜNG HIỆN NAY

Bạn có quan tâm đến nền tảng dữ liệu khách hàng không? Nhưng, chúng ta đang nói về cái gì? Ngày nay, chúng ta được tiếp cận đến những thuật ngữ về: Data, Insights, Action ở khắp mọi nơi. Dữ liệu thô ban đầu phải được chuyển đổi thành sự thật ngầm hiểu (insight), biến chúng thành hành động. Là một chuyên gia BI, tôi thường không hài lòng với khả năng tiếp cận của một insight.

Dữ liệu bị “mắc kẹt” trong kho dữ liệu, được cập nhật hàng ngày. Hoặc thậm chí là hàng giờ theo một mô hình dữ liệu. Mô hình này tuân theo sự phân cấp kênh tiếp thị, chi nhánh và / hoặc chiến dịch thông thường. Mặt khác, có nhiều tùy chọn kích hoạt mới như cá nhân hóa tại chỗ, Push Notification hay còn được gọi là thông báo đẩy hoặc tự động hóa email. Nhưng tất cả các công cụ và kênh mới này chỉ giống như dữ liệu cơ bản. Sau một số nghiên cứu, tôi đã tìm thấy thứ mà tôi đang tìm kiếm. Cái được gọi là Nền tảng Dữ liệu Khách hàng, viết tắt là CDP. Đây là một thuật ngữ tương đối mới trong môi trường công nghệ tiếp thị.

CDP, DMP, hệ thống CRM và tiếp thị đám mây (Marketing Cloud)

Nếu bạn cũng ngây thơ như tôi và tin rằng có một định nghĩa chung cho Nền tảng dữ liệu khách hàng thì bạn sẽ sớm thất vọng. Như mọi khái niệm khác, có rất nhiều quan điểm khác nhau về CDP là gì. Và điều gì phân biệt nó với các hệ thống khác như hệ thống CRM, DMP’s hoặc Marketing Clouds. Nguyên nhân của nhiều định nghĩa chủ yếu là từ nguồn gốc kỹ thuật của các nhà cung cấp CDP khác nhau. Cho dù là công cụ phân tích trang web, hệ thống quản lý thẻ. Hay là, hệ thống CRM cổ điển hoặc công cụ quản lý chiến dịch. Tất cả giờ đây đều cung cấp Hồ sơ chân dung khách hàng 360 độ. Nhưng tất nhiên chúng có các tính năng và điểm mạnh khác nhau tùy thuộc vào điểm xuất phát.

Theo quan điểm của tôi, sau đây là các tính năng đặc trưng cho Nền tảng dữ liệu khách hàng:

  • Giải pháp phần mềm được phát triển đặc biệt cho mục tiêu “Hồ sơ chân dung khách hàng 360 độ”
  • Các nguồn dữ liệu của bên thứ nhất khác nhau được kết hợp trong một bộ nhớ chung, nhất quán
  • Đựa trên mô hình dữ liệu lấy khách hàng làm trung tâm
  • Bao gồm hồ sơ khách hàng ẩn danh, khách hàng tiềm năng đã biết và khách hàng hiện tại
  • Đồng bộ hóa, đối chiếu ID ẩn danh và ID khách hàng nội bộ
  • Người dùng nền tảng có thể phân đoạn (tức là Trình quản lý CRM)
  • Hệ thống mở, có thể cung cấp dữ liệu cho các hệ thống BI, mạng quảng cáo hoặc công cụ tiếp thị khác
  • Công cụ thực thi chiến dịch được tích hợp để kích hoạt các phân đoạn này
  • Vì thuật ngữ Nền tảng dữ liệu khách hàng vẫn còn khá mới, tôi muốn phân biệt CDP với các hệ thống hiện có.

DMP

Nền tảng quản lý dữ liệu thường hoạt động với dữ liệu của bên thứ ba, tức là với các hồ sơ ẩn danh dựa trên các tệp tin (cookie) , thường có thời gian tồn tại ngắn ( 90 ngày). Hầu hết việc kích hoạt diễn ra trong mạng quảng cáo thông qua nền tảng Demand Side Platform (DSP). Ở đây, ranh giới cũng bị xóa mờ. Nhiều nhà cung cấp hiện đã tích hợp dữ liệu của bên thứ nhất. Ví dụ về các giải pháp DMP là Mediamath, Adobe Audience Manager, Lotame hoặc Adform.

Hệ thống CRM

Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (như CDP’s) tập trung vào hồ sơ khách hàng. Khách hàng có các tính năng, điểm tiếp xúc và giao dịch khác nhau. Nhưng theo luật, không có người dùng ẩn danh nào có thể “lập bản đồ” về bất kì một hành trình khách hàng trong hệ thống CRM. Các tùy chọn kích hoạt không thể mở rộng ra ngoài email và điện thoại. Nhiều hệ thống CRM cũng tập trung vào B2B. Tức là kinh doanh với các công ty, không phải với khách hàng người tiêu dùng. Ví dụ về hệ thống CRM là Hubspot, Salesforce, Zoho, Microsoft Dynamics hoặc SugarCRM.

Tiếp thị đám mây

Ở đây, việc phân định ranh giới không phải lúc nào cũng dễ dàng, bạn phải tìm hiểu sâu hơn. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây tiếp thị gặp thách thức trong việc tích hợp nhiều giải pháp. Một ví dụ có thể kể đến là Adobe. Tại đây, ID khách hàng thường được trao đổi giữa các mô-đun. Không cần phải lưu trữ dữ liệu liên tục của họ. Vì các hệ thống này không phải lúc nào cũng được trang bị ở cơ sở với Hồ sơ chân dung khách hàng 360 độ. Chúng thường yêu cầu sức mạnh IT cả bên trong hoặc bên ngoài. Đối với điều này, họ cung cấp rất nhiều ứng dụng và khả năng kích hoạt. Ví dụ bao gồm Adobe Marketing Cloud, Salesforce Marketing Cloud, Oracle Marketing Cloud, IBM Marketing Cloud…

Tóm lại, người ta có thể thoải mái nói rằng Nền tảng dữ liệu khách hàng có mục đích tốt. Đồng thời, việc sử dụng nó cũng mang lại nhiều lợi ích. CDP không phải lúc nào cũng có thể thay thế trực tiếp tất cả các hệ thống hiện có khác.

Hồ sơ chân dung khách hàng 360 độ

Theo quy định, những dữ liệu sau được nhập vào Nền tảng dữ liệu khách hàng:

  • Dữ liệu từ luồng nhấp chuột (Clickstream data): Dữ liệu theo dõi ứng dụng hoặc web bao gồm số lần xem trang, số phiên, v.v.
  • Dữ liệu về hành vi: Theo dõi sự kiện bao gồm “Thêm vào giỏ”, “Các bước thanh toán”, “Lượt xem PDP”
  • Dữ liệu của khách hàng: tên, địa chỉ email, điện thoại, địa chỉ, giới tính, ngày sinh,…
  • Dữ liệu từ hoạt động giao dịch: mua hàng và dữ liệu sản phẩm
  • Dữ liệu từ các chiến dịch: UTM, Bản tin đã gửi / Mở / Nhấp chuột
  • Dữ liệu chăm sóc khách hàng: Trò chuyện trực tiếp, Vé hỗ trợ,…
  • Dữ liệu ngoại tuyến: Lượt ghé qua cửa hàng, Mua hàng tại cửa hàng,…
  • Làm giàu dữ liệu (Enriched data): ví dụ: Dữ liệu nhân khẩu học xã hội từ các mô hình Acxiom, RFM, điểm số người quảng bá ròng, khảo sát

Tại sao “Hồ sơ chân dung khách hàng 360 độ” lại cần thiết đến vậy ?

Nếu chúng ta bắt đầu từ mô hình kinh doanh thương mại điện tử truyền thống thì chúng ta sẽ không có những “đòn bẩy” để xoay vòng như mô hình dưới đây. Nền tảng dữ liệu khách hàng có thể tối ưu hóa tất cả 3 lĩnh vực liên quan của mô hình kinh doanh thương mại điện tử:

Chuyển đổi khách hàng

Chi phí chuyển đổi khách hàng trở nên thấp hơn (CAC): Nhiều đối tượng CDP có thể được đồng bộ hóa với các mạng quảng cáo như AdWords và Facebook cho các đối tượng Include, Exclude hoặc Lookalike để giảm CAC. Mục tiêu của quảng cáo là tiếp cận nhiều điểm tiếp xúc cũng như giảm chi phí của chính hành trình của khách hàng của nó.

Chuyển đổi khách hàng

Tỷ lệ chuyển đổi tốt hơn (CR): Thông qua việc cá nhân hóa tại chỗ và các hoạt động phù hợp vào đúng thời điểm, tỷ lệ chuyển đổi tại chỗ có thể được cải thiện.

Giữ chân khách hàng

Tăng Giá trị trọn đời của khách hàng lên cao hơn (CLV): Trong khi chi phí mua lại khách hàng nhanh chóng đạt đến giới hạn tối thiểu về mặt tiếp thị, nhiều công ty nhận thấy tiềm năng về giá trị lâu dài của khách hàng. Kiếm tiền từ cơ sở khách hàng của họ thông qua các biện pháp CRM đã được nhắm trước là không đủ.

Các tình huống ứng dụng của Nền tảng dữ liệu khách hàng

Với quá nhiều lý thuyết, hy vọng rằng không ai có ý tưởng thiết lập một CDP mà không biết họ muốn sử dụng chúng trong trường hợp cụ thể nào để tạo ra giá trị kinh doanh. Dưới đây là một vài ý tưởng và đề xuất:

  • Đối tượng tùy chỉnh của Facebook: Cho dù là việc tái định vị từng phân khúc khách hàng hay việc sáng tạo các đối tượng mới giống khách hàng. Facebook cũng rất phù hợp để chia sẻ dữ liệu với CDP.
  • Đối tượng tùy chỉnh của AdWords / Criteo: Việc trao đổi cũng rất thú vị đối với SEA và hiển thị. Ví dụ: Việc bỏ đi những chi tiết thừa thãi có thể cung cấp ROAS (Lợi tức trên AdSpent) tích cực hơn.
  • Email-Automation: email, SMS, tin nhắn đẩy hoặc thậm chí là gửi thư ngoại tuyến, tất cả đều đòi hòi một trình độ sáng tạo nhất định. Những phân khúc khách hàng nào cần được kích hoạt, khi nào và với những biện pháp nào? Cho dù các nhà cung cấp phần mềm đang trong giai đoạn thử nghiệm hay ngay trước khi gia hạn hợp đồng, thì tự động hóa email là chìa khóa để nâng cao giá trị lâu dài của khách hàng và nó vẫn chưa được tận dụng một cách triệt để. Một trường hợp kinh điển ở đây là thư Giỏ hàng bị bỏ rơi.
  • Newsletter: Cách tiếp cận “một thứ có thể phù hợp với tất cả” đối với newsletter đã là dĩ vãng. Ngày nay, ta có thể chèn các tiện ích cá nhân hóa và đề xuất sản phẩm vào thư điện tử.
  • Cá nhân hóa tại chỗ: Không có giới hạn. Nội dung trang web khác nhau, tùy thuộc vào vị trí, lịch sử mua hàng, sản phẩm, kênh, hành vi nhấp chuột, thiết bị, v.v. Ngoài ra, tăng doanh số bán thông qua giới thiệu hoặc phân phối các banner tự động tối ưu hóa cho mỗi khách hàng, cũng là một gợi ý hiệu quả.
  • Chăm sóc khách hàng dựa trên thông tin: Thực ra, sau một vài cú nhấp chuột, chúng tôi đã biết khá nhiều về những khách truy cập ẩn danh của mình. Tại sao không cung cấp thông tin này cho Nhóm chăm sóc khách hàng khi người dùng liên hệ với bạn qua trò chuyện trực tiếp hoặc điện thoại. Nhóm có thể cung cấp dịch vụ chất lượng cao hơn cho khách hàng.
  • Voucher: Bạn không nên cung cấp cho mỗi người dùng một voucher, việc này sẽ làm giảm thiểu lợi nhuận. Tại sao không giữ nguyên giá trị của phiếu mua hàng và chỉ giảm giá cho những người dùng khi chúng có ảnh hưởng tích cực đến quyết định mua hàng.
  • Tư vấn tại chỗ: Đặt câu hỏi và sử dụng khả năng tư vấn để tư vấn cho khách hàng tại chỗ và mang lại giá trị cho khách hàng.
  • Tự động hóa quy trình nội bộ: Tránh gửi tệp csv qua email, slack & co. Tự động hóa việc trao đổi dữ liệu hàng ngày giữa các phòng ban và công ty với khả năng API.
  • Nguồn cấp dữ liệu sản phẩm: Tạo Quảng cáo tiếp thị lại tự động với các sản phẩm mà khách truy cập đã nhìn thấy trên trang web của bạn. Facebook, AdWords và Criteo sẽ cần nguồn cấp dữ liệu sản phẩm cho các trường hợp này.

Xác định yêu cầu đối với nền tảng dữ liệu khách hàng và đưa ra quyết định phù hợp

Theo quan điểm của tôi, sẽ là sai lầm khi nói rằng nhà cung cấp XYZ nào đó có thể phù hợp với mọi công ty. Nhà cung cấp nào là phù hợp nhất phụ thuộc vào một số yếu tố mà mỗi công ty cân nhắc khác nhau. Tôi luôn có xu hướng lựa chọn nhà cung cấp truyền thống. Để tìm được nhà cung cấp phù hợp, bạn nên làm theo các bước sau đây.

1. Xác định các trường hợp sử dụng cụ thể, các yêu cầu về chức năng (tính năng) và phi chức năng với tất cả các bên liên quan và các phòng ban.

2. Nghiên cứu thị trường: Lập danh sách tất cả những người tham gia thị trường có liên quan. Nếu ngay từ đầu các yêu cầu thô không được đáp ứng thì nhà cung cấp sẽ bị loại.

3. So sánh các nhà cung cấp: Kết hợp các nhà cung cấp còn lại với nhu cầu của bạn và chọn ra 3-5 công ty để đưa vào danh sách những lựa chọn cuối cùng. Đừng quên giữ liên lạc với những nhà cung cấp này.`

4. Đào sâu nghiên cứu nhà cung cấp tiềm năng: Đánh giá các nhà cung cấp này dựa trên yêu cầu của bạn. Hãy xem các bài giới thiệu sản phẩm, bản demo sản phẩm và các phiên bản dùng thử rồi nhận báo giá ngay lập tức.

5. Quyết định cuối cùng

Dưới đây là một số đề xuất cho các yêu cầu có thể thực hiện của nền tảng dữ liệu khách hàng

Thu thập dữ liệu:

  • CDP phải tự xác định việc tạo dữ liệu của bên thứ nhất (theo dõi riêng)
  • CDP phải sử dụng khả năng theo dõi dữ liệu từ nhà cung cấp XYZ
  • CDP phải có khả năng nắm bắt mọi lần xem trang của khách truy cập
  • CDP cần có khả năng xử lý các thông số chiến dịch
  • CDP phải có khả năng nắm bắt các sự kiện tùy chỉnh
  • CDP phải cung cấp kết xuất dữ liệu cho kho dữ liệu của chúng ta

Tích hợp dữ liệu:

  • CDP phải có khả năng tích hợp dữ liệu từ hệ thống phụ trợ (MySQL) thông qua truy cập SQL
  • CDP phải có khả năng nhập dữ liệu qua CSV / JSON / XML
  • CDP phải có đầu nối cho công cụ XYZ (tức là Công cụ gửi thư)
  • CDP phải có khả năng nhận dữ liệu qua API
  • CDP phải có khả năng nhận dữ liệu thông qua theo dõi JavaScript trên giao diện người dùng

Lưu trữ dữ liệu:

  • CDP phải lưu giữ dữ liệu theo dõi và dư liệu khách hàng trong nhiều tháng
  • Lưu trữ dữ liệu phải được thực hiện trong khu vực EU (bảo vệ dữ liệu)
  • Dữ liệu phải được truy xuất nhanh chóng (thời gian phản hồi và làm mới dữ liệu)
  • Lưu trữ dữ liệu phải có khả năng mở rộng về mặt kỹ thuật cho những sự phát triển tiềm năng
  • Dữ liệu phải có khả năng xuất được (Quyền sở hữu dữ liệu)

Phân đoạn / Đối tượng:

  • Phân khúc khách hàng có thể được thực hiện theo lược đồ XYZ
  • Các điểm dữ liệu có thể được thu thập khi phân đoạn một tập dữ liệu nào đó.
  • Khả năng thu thập nhiều trường điểm dữ liệu khi phân đoạn.
  • Công cụ phân đoạn phải cung cấp bản xem trước về quy mô đối tượng

Kích hoạt người dùng:

  • Việc tạo ra tự động hóa phức tạp nên tuân theo chế độ xem luồng
  • CDP có trình soạn thảo mail riêng/ESP
  • Các kênh XYZ phải được kết nối với nhau thông qua các đầu nối
  • Việc kích hoạt một đối tượng nào đó ngay lập tức sẽ diễn ra đối với kênh X trong công cụ
  • Báo cáo các chiến dịch phải theo thời gian thực tế
  • CDP phải có khả năng thực hiện A/B testing
  • CDP phải có khả năng sử dụng các công cụ khuyến nghị
  • Báo cáo / Phân tích:
  • CDP phải có khả năng lập mô hình phân bổ
  • CDP cung cấp những báo cáo/trang tổng quan rõ ràng
  • CDP cho bạn cơ hội trả lời từng câu hỏi riêng lẻ

Những yêu cầu phi lý:

  • Không được vượt quá ngân sách giới hạn hàng tháng
  • CDP là hiệu suất
  • CDP thân thiện với người dùng
  • CDP có tài liệu tốt
  • Nhà sản xuất CDP có sự hỗ trợ tốt
  • Nhà sản xuất CDP đến từ EU
  • CDP không có tác động tiêu cực đến tốc độ tải trang
  • CDP có cấu trúc theo thời gian thực
0 118
Bond

Leave a Reply

Website này sử dụng Akismet để hạn chế spam. Tìm hiểu bình luận của bạn được duyệt như thế nào.