Tổng quát về dữ liệu khách hàng: phân loại, thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu cho SMEs

Data khách hàng là gì?

17_domo_data-never-sleeps-5-01.jpg

Data khách hàng là tập hợp nhiều thông tin về behavior (hành vi), demographic (nhân khẩu học), personal information (thông tin cá nhân) của khách hàng, chúng có thể được thu thập từ doanh nghiệp hay là các công ty quảng cáo.

Chỉ từ 3 năm trở lại đây, 90% dữ liệu người dùng đã được tạo ra với hơn 3.7 tỉ người đang sử dụng internet.

Những dữ liệu đó được thu thập thông qua những touchpoint (điểm chạm) khi khách hàng tiếp xúc với các doanh nghiệp. Hiểu đơn giản hơn, khi bạn lướt facebook bằng chiếc smartphone của mình, thì cũng là lúc Facebook đang thu thập dữ liệu hành vi của bạn. Từng hành động của bạn trên internet (lướt web, nghe nhạc, xem youtube…) đều được ghi nhận lại bởi hệ thống và lưu trữ dưới dạng dữ liệu.

Dữ liệu khách hàng là công cụ cực kì hữu ích giúp đỡ bộ phận marketing và doanh nghiệp hiểu hơn về khách hàng của mình, từ đó đưa ra những chiến lược tiếp cận khách hàng hiệu quả.

Phân loại data khách hàng

Các công ty thu thập vô số dữ liệu khách hàng trong suốt hành trình của khách hàng. Khối lượng dữ liệu là rất lớn và để dễ hiểu hơn, mình đã tách thành 4 loại dữ liệu khác nhau.

4-loai-du-lieu-cho-doanh-nghiep-photo

Data về thông tin cá nhân

Dữ liệu cá nhân có thể được chia thành hai loại, Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) và thông tin không thể nhận dạng cá nhân (Non- PII).

Personally Identifiable Information (PII)

PII là bất kỳ thông tin nào có thể được sử dụng để xác định được danh tính khách hàng và được chia thành hai loại:

  1. Link Information

Là thông tin có thể được sử dụng để nhận dạng một cá nhân mà không yêu cầu thêm thông tin / điểm dữ liệu. Ví dụ về thông tin được liên kết là: Tên đầy đủ, địa chỉ, email, thông tin đăng nhập, số điện thoại, ngày sinh,..

  1. Linkable information

Là thông tin không thể sử dùng để xác định được danh tính khách hàng. Tuy nhiên, nó có thể kết hợp với những thông tin khác từ link information để xác định được danh tính khách hàng với độ chính xác tương đối. Ví dụ như: họ hoặc tên, vị trí, giới tính, độ tuổi,..

Non-Personally Identifiable Information (Non-PII)

Trái ngược với PII, Non-PII thu thập dữ liệu người dùng ẩn danh, nghĩa là không thể xác định hoặc nhận dạng được người dùng. Ví dụ: địa chỉ IP, ID của thiết bị, cookies,…

Data về tương tác

Data này cho doanh nghiệp biết cách khách hàng tương tác với thương hiệu của họ thông qua các chiến dịch quảng cáo khác nhau. Dữ liệu này bao gồm các thông tin như hành vi của khách hàng trên trang web, phản ứng của họ đối với nội dung trên facebook, và cả khi chăm sóc khách hàng,…. Dưới đây là các ví dụ của mỗi kênh:

    1. Trên website và ứng dụng di động:  lượt truy cập vào trang web, tần suất sử dụng app, trang được nhiều người xem nhất, lưu lượng người dùng, website traffic,…
    2. Trên mạng xã hội: lượt like, comment và share trên từng post,…
    3. Qua email: tỉ lệ mở email, tỉ lệ nhấp trong email, tỉ lệ thoát, lượt chuyển tiếp email,…
    4. Qua bộ phận chăm sóc khách hàng: số lượng khách hàng, phàn nàn/chi tiết vấn đề, phản hồi từ khách hàng,…
    5. Quảng cáo có phí: tỉ lệ hiển thị, tỉ lệ truy cập, cost per click, tỉ lệ chuyển đổi,…

Data về hành vi

Data giúp doanh nghiệp hiểu được mọi hành vi của khách hàng trên suốt hành trình mua hàng của họ. Qua đó, các doanh nghiệp biết được những khúc mắc mà khách hàng gặp phải và đưa ra những thay đổi phù hợp để tăng thêm tỉ lệ chốt đơn hàng.

  1. Dữ liệu giao dịch: thông tin mà khách đăng ký, sản phẩm yêu thích, giá trị sản phẩm đang nằm trong giỏ hàng, giá trị trung bình của đơn hàng, giá trị trọn đời của khách hàng trung thành, chương trình khách hàng thân thiết,…
  2. Sử dụng sản phẩm: khách hàng thực hiện hành vi lặp đi lặp lại, khi khách sử dụng tính năng của sản phẩm, thiết bị,…
  3. Dữ liệu định tính: sự chú ý của người dùng, Heatmaps ( dữ liệu về clicks chuột, rê chuột, lăn chuột),..

Data về thái độ khách hàng

Doanh nghiệp thu thập thông tin để đo lường tầm quan trọng của khách hàng đối với các sản phẩm hoặc dịch vụ. Dữ liệu về thái độ thường được thu thập thông qua các cuộc khảo sát, phản hồi nhằm đo lường mức độ “cảm nhận” của người tiêu dùng về một sản phẩm nhất định. Tuy nhiên, cần phải kết hợp với nhiều dữ liệu khác để đưa ra câu trả lời rõ ràng hơn là khách có thích sản phẩm hay không.

Thông qua khảo sát và phản hồi khách hàng, công ty có thế đánh giá được sản phẩm của mình và cải thiện sản phẩm một cách hợp lí, phù hợp hơn cho từng nhóm khách hàng.

Làm sao để lấy được data khách hàng

Dữ liệu khách hàng có thể thu thập được từ tất cả các kênh hoặc điểm chạm mà khách hàng tương tác với doanh nghiệp. Mặc dù có rất nhiều cách để thu thập dữ liệu khách hàng, trong phần này, mình sẽ đề cập đến các công cụ cần thiết nhất mà bạn có thể sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng của mình.

  • Website Analytics

Đối với rất nhiều doanh nghiệp lớn, website thường được dùng như là kênh chính để tương tác với khách hàng của họ. Website analytics có thể thu thập được rất nhiều thông tin hữu ích từ người dùng bao gồm: nhân khẩu, vị trí, tương tác và hành vi.

Các công cụ như Google Analytics, MixpanelMatomo giúp bạn hiểu rõ sở thích của họ, nguồn giới thiệu, chi tiết chuyển đổi, cùng với hành vi khách ghé thăm theo thời gian thực.

Tuy nhiên, các công cụ này vẫn còn có những khuyết điểm như không thể thu thập dữ liệu định tính của khách hàng, nên bạn có thể tăng độ hiệu quả cho chúng bằng cách sử dụng cùng với các công cụ khác như Crazy Egg, Optimizely, ClickTaleHotjar. Những công cụ này giúp bạn hiểu hành vi của người dùng thông qua Heatmap, phễu chuyển đổi, và tối ưu giao diện người dùng một cách trực quan hơn.

Thực tế, Google Analytics là công cụ đang được sử dụng rất nhiều tại Việt Nam vì nó miễn phí và cung cấp đầy đủ những thông tin mà các doanh nghiệp cần. Tuy nhiên, Google Analytics vẫn chưa phải là công cụ hoàn hảo nhất để theo dõi hành vi người dùng. Vì vậy, bạn cần kết hợp thêm những công cụ khác như ClickTale để theo dõi heatmap một cách trực quan. Dùng Optimizely để tối ưu hoá giao diện, tiến hành A/B testing một cách đơn giản và nhanh chóng hơn rất nhiều so với Google Analytics.

  • Social Network (Facebook)

Nói ngắn gọn, dữ liệu mạng xã hội là thông tin được thu thập từ các trang mạng xã hội thông qua những gì người dùng chia sẻ, xem hoặc tương tác với nội dung hoặc doanh nghiệp của bạn.

Tuy nhiên, dữ liệu từ mạng xã hội đều rất thô và cần được xử lý qua các công cụ data analytic. Facebook Topic Data hiện đang là công cụ tối ưu nhất để các marketers có thể hiểu được xu hướng chung của người dùng Facebook. Tuy dữ liệu được cung cấp dưới dạng ẩn danh (nhằm đảm bảo chính sách bảo mật thông tin người dùng của Facebook), các doanh nghiệp vẫn có thể phân tích được xu thế của số đông dựa vào những gì mà người dùng Facebook tương tác và quan tâm đến những chủ đề trên mạng xã hội.

Ví dụ gần đây nhất chính là phim Mắt Biếc với rất nhiều lượt chia sẻ, cũng nhưng bình luận nói về bộ phim. Từ đó, các nhà quảng cáo tận dụng xu thế “Mắt Biếc” để tạo ra những quảng cáo có nhiều lượt tương tác hơn trên facebook.

  • Tracking Pixels

Tracking Pixels là một đoạn mã HTML hoặc JavaScript được chèn vào trang web hoặc email nhằm ghi lại mọi hoạt động của người dùng khi truy cập vào trang web hoặc mở email. Các pixel theo dõi có thể ghi lại địa chỉ IP, hệ điều hành, trình duyệt, hành vi v.v … từ đó giúp doanh nghiệp chạy các chiến dịch retarget marketing hiệu quả hơn.

tracking-pixel-photo
Tracking pixel chỉ hiển thị một pixel rất nhỏ trên màn hình

Hiện nay, có rất nhiều doanh nghiệp bán lẻ ở Việt Nam dùng tracking pixels nhằm quảng cáo lập đi lập lại các sản phẩm mà khách hàng đang quan tâm.

Lưu ý: tracking pixels được hiển thị dưới dạng 1 pixel 1×1 trên màn hình hiển thị. Chúng rất nhỏ để có thể quan sát được, nên người dùng thông thường không thể nhận ra chúng. Điều này vô tình ảnh hướng đến quyền riêng tư của khách hàng. Đặt biệt, việc sử dụng tracking pixels bị ảnh hưởng ít nhiều từ chính sách GDPR(The General Data Protection Regulation) của liên minh Châu Âu khi theo dõi người dùng một cách thầm lặng.

  • Phản hồi và khảo sát

Phản hồi và khảo sát của khách hàng dùng để thu thập sở thích, khẩu vị, kỳ vọng và các vấn đề mà khách hàng gặp phải khi sử dụng sản phẩm. Bằng cách đặt đúng câu hỏi, các cuộc khảo sát có thể giúp doanh nghiệp thu thập được dữ liệu định tính, và thái độ.

Bạn có thể nhận được phản hồi về các ưu đãi, dịch vụ, hoạt động bán hàng và quảng cáo của mình thông qua các feedback từ người dùng. Qua đó, bạn có thể hiểu hơn về sản phẩm của mình dưới góc nhìn của khách hàng.

  • Thông tin giao dịch

Tùy thuộc vào mô hình kinh doanh của bạn, có nhiều cách khác nhau để thu thập dữ liệu khách hàng thông qua giao dịch. Đối với một doanh nghiệp SaaS, các giao dịch thường thông qua hình thức trực tuyến và nó thường thu thập rất chi tiết thông tin giao dịch từ khách hàng.


Xem thêm về Saas: https://mapp.vn/saas-la-gi-vi-sao-shop-ban-hang-nen-chon-san-pham-saas/


Ví dụ, đối với một doanh nghiệp thương mại điện tử, nó sẽ bao gồm dữ liệu từ giỏ hàng, trong khi đối với một doanh nghiệp bán lẻ có cửa hàng truyền thống, chủ yếu sẽ dựa vào hệ thống máy P.O.S (hệ thống quản lý bán hàng) để thu thập dữ liệu của khách hàng.

  • Thông tin liên lạc

Thông tin liên lạc của khách hàng là phần thiết yếu trong những chiến dịch quảng cáo, nuôi dưỡng và tư vấn khách hàng. Song, nhiều người dùng lại không có xu hướng chia sẻ thông tin liên lạc cho doanh nghiệp vì lo sợ về rò rỉ thông tin và nhận những tin nhắn spam. Các chủ doanh nghiệp cần có những giải pháp khôn khéo để bắt buộc khách hàng của mình điền đầy đủ thông tin một cách tự nguyện.

Trong mọi trường hợp, thông tin liên lạc là kênh chính, là cầu nối giữa doanh nghiệp và khách hàng. Các chiến dịch tiếp thị, phân tích dữ liệu và chăm sóc khách hàng đều rất cần thông tin liên lạc chính xác và đầy đủ.

Các công ty có thể thu thập thông tin liên hệ của khách hàng qua: landing page, đăng ký nhận ebook miễn phí, thông tin lúc checkout mua hàng, đăng ký thành viên…

Quản lý data khách hàng

Theo báo cáo từ Economist, dữ liệu khách hàng đóng vai trò như một mỏ dầu trong kỷ nguyên số, đồng thời cũng là tài nguyên có giá trị nhất đối với mỗi doanh nghiệp. Vì vậy, dữ liệu khách hàng cần được lưu trữ và bảo vệ một cách cẩn thận. Nếu các công ty không có những chính sách quản lý dữ liệu người dùng nghiêm ngặt, sẽ dẫn đến những hệ quả vô cùng tồi tệ.

Uber là một ví dụ điển hình khi vô tình làm rò rỉ thông tin của hơn 57 triệu người dùng bao gồm bản số xe và thông tin liên lạc của khách hàng. Theo The Washington Post, Uber phải chi ra 140 triệu đô la Mỹ để giải quyết vấn đề rò rỉ thông tin khách hàng. Sau vụ bê bối đó, danh tiếng của Uber đã giảm đi đáng kể, chưa nói đến việc Uber cố gắng che giấu vụ việc từ trước đó.

Đảm bảo tính bảo mật thông tin khách hàng

Khi bạn thu thập dữ liệu cá nhân của khách hàng, từ số điện thoại, địa chỉ, và email của người dùng đến những thông tin nhạy cảm như tài khoản ngân hàng, thông tin thẻ tín dụng, bạn cần có kế hoạch để quản lý cũng như bảo vệ dữ liệu khách hàng thật an toàn. Điều này giúp xây dựng niềm tin của khách hàng và, đồng thời, bảo vệ doanh nghiệp của bạn khỏi những rắc rối về rò rỉ dữ liệu sau này.

Đầu tư vào những công cụ CRM (phần mềm quản trị quan hệ khách hàng)

Đã qua rất lâu rồi cái thời mà mọi người dùng Microsoft Excel để lưu trữ thông tin khách hàng. Các doanh nghiệp hiện đại đã và đang thực hiện nghiêm túc hơn việc lưu trữ dữ liệu khách hàng, cụ thể là đầu tư vào các công cụ CRM. Những công cụ này được tạo ra để giúp các doanh nghiệp quản lý cũng như thu thập thông tin khách hàng an toàn và dễ dàng hơn so với dùng excel truyền thống.

Bạn có thể đầu tư vào những hệ thống CRM uy tín như Salesforce, Bitrix24, và Hubspot để quản lý, tổ chức dữ liệu khách hàng hiệu quả.

Đảm bảo tính nhất quán các thông tin khi lưu trữ

Nhân viên cần được đào tạo bài bản và hướng dẫn chi tiết trước khi sử dụng phần mềm CRM để thông tin khách hàng có tính đồng nhất và dễ dàng phân chia nhóm khách hàng.

Cụ thể, thông tin khách hàng cần được điền đúng vị trí, và thật chi tiết. Data khách hàng càng chi tiết, doanh nghiệp càng quan sát khách hàng một cách bao quát và rõ ràng hơn. Điều này rất quan trọng cho các chiến lược quảng cáo sản phẩm sau này của công ty.

Phân tích dữ liệu

Chi nhỏ danh sách khách hàng theo từng segment riêng biệt

Doanh nghiệp có thể nhóm khách hàng lại với nhau thành các segment theo nhiều cách. Tuỳ vào những dữ liệu mà doanh nghiệp thu thập được, marketers sẽ phân chia khách hàng theo nhiều segment khác nhau, đây là những ví dụ tiêu biểu:

  1. Demographic segment: Các dữ liệu nhân khẩu học được xác định bằng cách dựa vào tuổi tác, thu nhập, tình trạng hôn nhân, và các đặc điểm tương tự khác. Hiểu được tình hình tài chính và mức sống của khách hàng giúp bạn cung cấp các sản phẩm và dịch vụ có liên quan và phù hợp hơn.
  2. Behavioral segment: Hành vi mua hàng trong quá khứ và hành vi khi duyệt web mang lại những insights đáng giá về khách hàng. Dữ liệu này cho bạn thấy khách hàng nào nhạy cảm về giá. Và nó cũng cho thấy đâu là khách hàng trung thành với thương hiệu của bạn.
  3. Frequency segment: phân nhóm các khách hàng có tần suất mua hàng khác nhau, tiện lợi hơn cho việc chạy chương trình tích điểm và các ưu đãi khách hàng thân thiết.
  4. Psychographics segment: phân nhóm người dùng theo sở thích cá nhân, tầng lớp, hoặc lối sống.
  5. Geographic segment: nhóm khách hàng theo từng vị trí cụ thể, vị trí khác nhau có thể nảy sinh những nhu cầu mua hàng khác nhau.
data-segment-photo
Ví dụ về phân nhóm khách hàng

Case study

Geographic data từ Vua Bánh Mì

Vua bánh mì tận dụng geographic data để lên kế hoạch tiếp thị offline tại các vùng lân cận. Bằng cách thu thập dữ liệu vị trí của từng khách hàng, Vua Bánh Mì xác định được:

    • X là vị trí chưa phát tờ rơi nên khách còn thưa thớt, nên đẩy mạnh tiếp thị tại những vùng này
    • Y là vị trí có khách hàng tiềm năng, cần có cửa hàng tại vị trí Y

Nguồn tham khảo

https://www.oktopost.com/blog/social-media-data/

https://mixpanel.com/blog/2019/12/05/changing-analytics-providers/

https://conversion.vn/cong-cu-phan-tich/

https://www.clicktale.com/solutions/experience-analytics-for-web-and-mobile/

https://drive.google.com/file/d/1R4h7otOn2pUYc5bvF50bgY8eQQYCxG4U/view?usp=sharing

https://www.facebook.com/business/news/topic-data

https://gdpr.eu/what-is-gdpr/

https://www.digitalmarketer.com/blog/what-is-tracking-pixel/

https://www.insurancebusinessmag.com/us/news/cyber/ibm-the-hidden-costs-of-data-breaches-severely-hurt-businesses-106136.aspx

https://www.zendesk.com/blog/8-ways-effectively-manage-customer-data/#security

https://www.dummies.com/business/marketing/data-driven-marketing/data-driven-marketing-for-dummies-cheat-sheet/

https://www.insanegrowth.com/customer-segmentation/