1. Tìm hiểu chung về dữ liệu khách hàng

1.1. Dữ liệu khách hàng là gì bạn có biết?

Dữ liệu khách hàng được biết đến là thông tin được cung cấp bởi khách hàng khi tiến hành tương tác với công ty doanh nghiệp của bạn qua ứng dụng di động, phương tiện truyền thông xã hội, khảo sát, qua trang web, chiến dịch marketing hay con đường ngoại tuyến trực tuyến khác.

Nền tảng cho một sự thành công của chiến lược kinh cần có dữ liệu khách hàng, hiệu quả trong việc khai thác dữ liệu hỗ trợ họ cải thiện khách hàng với sự trải nghiệm cùng với theo thời gian trong tình hình chiến lược kinh doanh.

Khi xu hướng ngày nay dân chuyển đổi số và ngày càng khắc nghiệt trong mức độ cạnh tranh nhất với tệp khách hàng lớn trong doanh nghiệp khó nắm bắt. Đổ về từ mọi kênh với lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ nhất là một số kênh online hoặc các kênh offline như Google, Facebook, Lazada, Shopee,...việc tập hợp thu thập dữ liệu dần trở nên tốn kém phức tạp làm cho khó khăn chồng chất chất khó khăn đối với doanh nghiệp trong việc làm sao để thấu hiểu được khách hàng.

Dữ liệu trở nên phân mảnh và rời rạc khi hoạt động đa kênh. Cần một công cụ mạnh mẽ hỗ trợ quản lý, thu thập trong doanh nghiệp hiệu quả trong việc hợp nhất dữ liệu đối với khách hàng để tiềm năng dữ liệu được khai phá.

1.2. Phân loại dữ liệu khách hàng

1.2.1. Dữ liệu cá nhân

Gồm có hai loại nằm trong dữ liệu cá nhân đó là thông tin dạng cá nhân và phi cá nhân

Thông tin dạng cá nhân bất cứ thông tin nào để cá nhân đó nhận dạng được danh tính khi sử dụng ví dụ: Họ tên, zip code, nơi ở, state, nhóm tuổi, giới tính, ngày tháng năm sinh, chủng tộc và dân tộc, số điện thoại, công việc, email, hộ chiếu, số bằng lái xe,...

Thông tin dạng phi cá nhân là ngược lại hoàn toàn với thông tin cá nhân, đây là các thông tin ẩn danh không thể nhận dạng được bất cứ ai mỗi khi sử dụng. Ví dụ địa chỉ IP, ID thiết bị, Cookies,..

1.2.2. Dữ liệu tương tác

Dữ liệu tương tác cho thấy cách khách hàng thông qua đa dạng cách tiếp thị để tương tác với thương hiệu. Các thông tin gồm có trong dữ liệu này gồm hành vi cũng như tương tác của khách hàng trên trang web hay một số kênh mạng xã hội online dịch vụ khách hàng, Instagram, Facebook,..

Một số dữ liệu này bạn có thể thu thập thông qua:

Tương tác qua một mobile hay website: lưu lượng truy cập trang web gọi là traffic, đánh giá sản phẩm, trang được xem nhiều nhất, lượt share bài,..

Tương tác trên mạng xã hội: Lượt chia sẻ đăng bài, lượt thích trang và bài đăng, Engagement, View, Comment,...

Tương tác qua email: Tỷ lệ thoát, tỷ lệ thấp, tỷ lệ mở,.

Tương tác với quảng cáo mất phí như CPA - Cost Per Action, CPC - Cost Per Click, Impression:...

1.2.3. Dữ liệu hành vi khách hàng

Dữ liệu hành vi cung cấp về trải nghiệm với dịch vụ hoặc sản phẩm của bạn đối với khách hàng bên ngoài thực tế một cách chi tiết. Sẽ có sự khác biệt rõ ràng với dữ liệu hành vi và dữ liệu tương tác tuỳ thuộc vào ngành và hành vi của bạn.

Những người được coi là dữ liệu sử dụng hành vi hàng đầu đó là công ty công nghệ ví dụ như đăng nhập tài khoản người dùng, đăng ký thử miễn phí, huỷ kích hoạt và hạ cấp, bổ sung giấy phép người dùng.

Dữ liệu này bạn có thể thu thập từ:

Dữ liệu giao dịch:Chi tiết đăng ký và mua hàng. Bên cạnh việc tiến hành yêu cầu khách hàng một cách chính xác thì còn thể hiện cơ hội vô cùng tuyệt vời trong mỗi đơn đặt hàng để thể hiện khách hàng có sở thích ra sao và trong tương lai xác định xu hướng.

Giá trị đơn đặt hàng trung bình, các giao dịch mua trước đó, dữ liệu bỏ qua giỏ hàng, chi tiết chương trình khách hàng thân thiết, giá trị lâu dài trung bình của khách hàng.

Sử dụng sản phẩm: Sử dụng tính năng, hành động lặp lại, hoàn thành tác vụ, thời lượng tính năng, thiết bị.

Dữ liệu định tính: Bản đồ nhiệt như dữ liệu di chuyển chuộng, cuộn, nhấp chuột, sự chú ý của người dùng. Căn cứ vào danh sách khách hàng thì bạn có thể biết được trong suốt quá trình mua hàng của họ có các hành vi như thế nào.

1.2.4. Dữ liệu thái độ

Dữ liệu về cơ bản được kích thích thúc đẩy đến từ cảm xúc mà khách hàng mang lại, cảm nhận của họ về dịch vụ và thương hiệu của bạn. Chủ quan và định tính là dữ liệu cơ bản để có sự cụ thể trong kết quả nên với dữ liệu định lượng nên kết hợp trong dữ liệu. Được tìm kiếm thông qua dữ liệu cơ bản như Phỏng vấn, khảo sát, đánh giá, khiếu nại,..

Một số dữ liệu cơ bản dưới đây: sản phẩm mong muốn, sự hài lòng của khách hàng, tiêu chí mua hàng, thách thức và động lực.

2. Dữ liệu khách hàng phục vụ nhân viên bán hàng

2.1. Chăm sóc khách hàng cũ

Để doanh nghiệp của bạn phát triển bền vững duy trì ổn định thì một việc làm hết sức cần thiết và quan trọng đó là chăm sóc khách hàng hiện tại. Trên thực tế nhận thấy được qua số liệu sẽ lên tiếng phàn nàn về mức độ không hài lòng của khách hàng khoảng 4% do đó khi không thấy sự khiếu nại không có nghĩa với việc bạn đang cung cấp dịch vụ và sản phẩm xuất sắc. Do đó ngoài mục đích nói lời cảm ơn khi chăm sóc khách hàng cũ thì còn tìm hiểu xem thái độ của họ như thế nào có hài lòng với dịch vụ sản phẩm bên bạn hay không.

Ngoài ra việc làm này còn hỗ trợ dấu ấn thương hiệu của bạn im đậm trong tâm trí khách hàng. Thỉnh thoảng thong qua sự giới thiệu nhiệt tính màn khách hàng cũ mang lại ta lại có những khách hàng dễ tính mới khác xuất hiện.

2.2. Theo dõi khách hàng tiềm năng

Các đối tượng bất cứ lúc nào có thể đưa ra quyết định mua hàng đó là khách hàng tiềm năng. Vô cùng cần thiết việc thường xuyên chăm sóc và theo dõi để đối thủ cạnh tranh không cướp đi các đối tượng khách hàng này. Cần chăm sóc trực tiếp từ nhân viên bán hàng ngoài việc thụ động cho quảng cáo để nắm bắt kịp thời cho nhóm đối tượng này có thể đáp ứng được nhu cầu mua hàng.

2.3. Thu thập ý kiến đóng góp và phản hồi từ phía khách hàng

Có khá nhiều cách vừa hiệu quả lại tiết kiệm để thu thập phản hồi của khách hàng đó là gọi điện trực tiếp cho họ. Việc này quá dễ dàng và đơn giản khi có sẵn thông tin dữ liệu khách hàng hỗ trợ doanh nghiệp tiết kiệm được khá nhiều công sức và thời gian dành cho những khảo sát khác. Thông tin thu thập được hiển nhiên chất lượng được bảo đảm để tin cậy và trong việc hoàn thiện dịch vụ sản phẩm cho doanh nghiệp có giá trị quan trọng.

2.4. Luôn được chọn lọc và tối ưu data khách hàng

Một danh sách data khách hàng nếu được sở hữu còn trong nghiên cứu insight về khách hàng hỗ trợ doanh nghiệp. Tập trung đối với cơ sở dữ liệu khách hàng để bức chân dung toàn diện về khách hàng có thể vẽ được bức chân dung các nguồn thông tin có được tận dụng tối đa để phát triển bền vững và nhanh chóng đối với doanh nghiệp.

Xử lý và thu thập chọn lọc thông tin danh sách data khách hàng một cách chất lượng đều cần quan tâm đến doanh nghiệp. Các nhu cầu của khách hàng giúp bạn thấu hiểu được điều đó qua doanh nghiệp và chiến lược doanh nghiệp phù hợp nhất với định hướng được đi đúng.

Mục đích của họ tiếp cận và tấn công có nhiều cơ hội thắng hơn đối với doanh nghiệp cùng toàn bộ vấn đề được đáp ứng bởi khách hàng cùng các thao tác thanh toán nhanh chóng được tiến tới.

Trên đây là những thông tin bật mí về dữ liệu khách hàng là gì và tầm quan trọng của nó trong chiến dịch kinh doanh. Nếu còn thắc mắc nào cần giải đáp đừng ngần ngại hãy để lại câu hỏi dưới phần bình luận chúng tôi sẽ cập nhật sớm nhất cho bạn câu trả lời trong nội dung kế tiếp.