Trong kinh doanh, khách hàng chính là trung tâm. Để phục vụ khách hàng tốt hơn, doanh nghiệp cần hiểu rõ họ muốn gì, cần gì. Nhưng làm thế nào để thu thập và phân tích thông tin về hàng triệu khách hàng? Data khách hàng chính là câu trả lời. Bài viết này Base.vn sẽ giúp bạn khám phá cách thu thập và quản lý data khách hàng một cách hiệu quả để đưa ra những quyết định kinh doanh sáng suốt.
1. Data khách hàng là gì?
Data khách hàng hay dữ liệu khách hàng là tất cả các thông tin thu thập được về khách hàng, trong suốt quá trình họ tìm hiểu, tương tác, tiếp cận và mua hàng, ví dụ như: nhân khẩu học, lịch sử mua hàng, đánh giá khách hàng,…
Dữ liệu thông tin khách hàng đóng vai trò quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ để đáp ứng tốt hơn những nhu cầu, mong muốn của khách hàng.
Trong bối cảnh thị trường kinh doanh cạnh tranh khốc liệt, có quá nhiều đối thủ cạnh tranh với những chiến lược thu hút khách hàng, một trong những yếu tố tạo nên sự khác biệt hiếm hoi chính là trải nghiệm khách hàng mà doanh nghiệp xây dựng xung quanh sản phẩm và dịch vụ của mình.
Lúc này, dữ liệu khách hàng trở nên vô cùng quan trọng, là nền tảng giúp doanh nghiệp tạo ra những chiến dịch định vị thương hiệu nổi bật hơn và đem đến những trải nghiệm tuyệt vời cho khách hàng.
2. Phân loại dữ liệu khách hàng
2.1 Dữ liệu cơ bản (basic data)
Dữ liệu cơ bản, hay còn gọi là dữ liệu định danh, là những thông tin cơ bản được thu thập từ khách hàng để xác định họ như những cá nhân duy nhất.
Dữ liệu cơ bản bao gồm:
- Tên
- Địa chỉ
- Giới tính
- Số điện thoại
- Tuổi
Ngoài ra, dữ liệu cơ bản có thể bao gồm một số thông tin khác như: ngành nghề và công việc của khách hàng, thu nhập, địa chỉ IP, và tài khoản mạng xã hội.
Dữ liệu cơ bản rất hữu ích cho doanh nghiệp và những người làm marketing, giúp tạo hồ sơ chân dung khách hàng (Customer Persona) và cung cấp cái nhìn rõ ràng hơn về nhân khẩu học mà doanh nghiệp đang hướng đến.
2.2 Dữ liệu tương tác (Interaction data)
Dữ liệu tương tác là chỉ số để chỉ mức độ gắn kết giữa khách hàng với doanh nghiệp, liên quan đến cách khách hàng tương tác với doanh nghiệp của bạn qua các điểm chạm khác nhau. Thay vì phân tích từng khách hàng riêng lẻ, dữ liệu tương tác tập trung vào hành vi của toàn bộ tập khách hàng.
Dữ liệu tương tác khách hàng bao gồm:
- Lượt truy cập website
- Tỷ lệ nhấp chuột (CTR)
- Tỷ lệ thoát (bounce rate)
- Chuyển đổi (conversions)
- Tương tác quảng cáo: ví dụ phạm vi tiếp cận, số lượt nhấp và tương tác
- Tương tác trên mạng xã hội: bao gồm lượt thích, bình luận và chia sẻ
- Tương tác với email: như số lượt nhấp, chuyển tiếp và tỷ lệ thoát
Dữ liệu tương tác là chỉ số quan trọng để doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thói quen của đối tượng khách hàng mục tiêu. Nhờ đó, có thể xây dựng các chiến dịch marketing hiệu quả, đáp ứng tốt hơn nhu cầu và sở thích của khách hàng.
2.3 Dữ liệu hành vi (Behavioral data)
Dữ liệu hành vi của khách hàng tương tự dữ liệu tương tác nhưng ở mức độ cụ thể và rõ ràng hơn. Dữ liệu này tập trung vào các hành động cụ thể mà khách hàng thực hiện trực tiếp với doanh nghiệp của bạn. Tùy thuộc vào ngành nghề, dữ liệu tương tác và hành vi đôi khi có thể được kết hợp.
Dữ liệu hành vi của khách hàng bao gồm:
- Lịch sử mua sắm
- Giỏ hàng chưa thanh toán
- Gia hạn hoặc hủy đăng ký
- Giá trị đơn hàng
- Thời gian khách hàng truy cập trên website
- Bản đồ nhiệt (heatmap) về các thao tác chuột như nhấp chuột, cuộn trang
Dữ liệu hành vi giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về thói quen mua sắm và hành vi thực tế của khách hàng, từ đó tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị và quy trình bán hàng để gia tăng hiệu quả kinh doanh.
2.4 Dữ liệu về sở thích, thái độ (Attitudinal data)
Data khách hàng về sở thích, thái độ là tập hợp ý kiến trực tiếp từ khách hàng về doanh nghiệp, sản phẩm và dịch vụ. Khác với ba loại dữ liệu trước (dữ liệu cơ bản, tương tác và hành vi), dữ liệu liên quan đến sở thích, thái độ khó xử lý hơn.
Dữ liệu cơ bản, tương tác và hành vi thường là các con số cụ thể, rõ ràng, dễ phân tích. Trong khi đó, dữ liệu thái độ lại không phải là những con số cụ thể mà bao gồm:
- Đánh giá từ khách hàng và đối tác
- Phản hồi từ khảo sát online
- Tương tác trực tiếp với khách hàng
- Đánh giá từ truyền miệng
Dữ liệu về sự hài lòng của khách hàng phức tạp hơn trong việc xử lý bởi mỗi đánh giá có cách thể hiện khác nhau. Một số khách hàng viết phản hồi rất chi tiết, trong khi số khác chỉ đưa ra những ý kiến ngắn gọn.
Mặc dù không mang tính số liệu cụ thể, dữ liệu liên quan đến thái độ, sự hài lòng vẫn cực kỳ quan trọng để hiểu được cảm nhận của khách hàng về thương hiệu. Loại data khách hàng này không chỉ giúp bạn nắm rõ ý kiến của khách hàng mà còn hỗ trợ xác định các điểm cần cải thiện, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ và sản phẩm.
Sự phản hồi và đánh giá của khách hàng là chìa khóa để xây dựng trải nghiệm tốt hơn và cải thiện mối quan hệ với khách hàng.
Đọc thêm: Data là gì? Vai trò quan trọng của Dữ liệu đối với doanh nghiệp
3. 7 cách thu thập data khách hàng hiệu quả nhất
3.1 Làm khảo sát thông tin khách hàng
Khảo sát khách hàng là phương thức “kinh điển” nhất giúp doanh nghiệp thu thập data khách hàng. Ngày nay, thay vì khảo sát giấy truyền thống, doanh nghiệp có thể sử dụng các biểu mẫu online để thu thập thông tin khách hàng với số lượng lớn một cách nhanh chóng và dễ dàng hơn.
Thông thường, các biểu mẫu khảo sát online thường được áp dụng để thu thập các data về nhân khẩu học, hoặc ý kiến đánh giá của khách hàng. Trong một số trường hợp, bảng khảo sát có thể được sử dụng để thu thập những thắc mắc, vấn đề của khách hàng nhằm phục vụ cho việc chăm sóc khách hàng hiệu quả hơn.
3.2 Đo lường dữ liệu khách hàng trên website
Website là một trong những nơi có thể thu về vô số những dữ liệu khách hàng quan trọng để doanh nghiệp có thể nắm bắt được hành trình khách hàng từ lúc quan tâm, yêu thích cho đến lúc phát sinh đơn hàng và giai đoạn sau bán.
Một trong những công cụ phổ biến nhất để thu thập data khách hàng trên website là Google Analytics. Với công cụ này, doanh nghiệp có thể có nhiều chỉ số quan trọng như: vị trí địa lý, thiết bị sử dụng, số lượt xem, tỷ lệ nhấp, tỷ lệ thoát, thời gian người dùng ở lại trên trang,…
Ngoài ra, khi tích hợp một số công cụ phân tích dữ liệu chuyên biệt trên website, bạn sẽ có được những data khách hàng chi tiết hơn như vị trí trên trang được người dùng quan tâm nhất, vị trí cuộn trang, thoát trang, tỷ lệ rời bỏ giỏ hàng,…
3.3 Thu thập data khách hàng từ social media
Tìm kiếm data dữ liệu khách hàng thông qua mạng xã hội như Facebook, Zalo, Instagram, Threads,…là một trong những cách phổ biến mà rất nhiều marketer và nhân viên sales đang áp dụng hiện nay.
Bằng cách sử dụng các công cụ phân tích mạng xã hội, bao gồm cả miễn phí và trả phí, doanh nghiệp có thể tiếp cận được nhiều data khách hàng quan trọng, đặc biệt hiệu quả cho các chiến dịch marketing.
Bảng điều khiển của các trang mạng xã hội đều cung cấp miễn phí báo cáo cơ bản với các chỉ số như tần suất bài đăng, độ tuổi và vị trí địa lý của những người theo dõi, các thông tin về lượt tương tác, tiếp cận,…
Chẳng hạn, số lượng người tương tác với bài viết của thương hiệu: lượt thích, nhấp chuột, bình luận, chia sẻ,…cho phép đánh giá mức độ yêu thích thương hiệu hoặc sự quan tâm của khách hàng tới doanh nghiệp.
Ngoài ra, với mục tiêu bán hàng, doanh nghiệp cũng có thể sử dụng quảng cáo trả phí trên nền tảng social media để thu thập các thông tin quan trọng của khách hàng và đưa ra các giải pháp tư vấn, tiếp cận phù hợp để tăng khả năng chuyển đổi.
Với quảng cáo tìm kiếm trả phí, người dùng có thể truy cập các báo cáo và bảng điều khiển để theo dõi hiệu quả, từ số lượt nhấp đến vị trí hiển thị quảng cáo.
3.4 Thu thập data thông qua email marketing
Email marketing vẫn là một phương pháp hiệu quả để thu thập data khách hàng với chi phí hợp lý. Thông qua các chiến dịch email marketing, doanh nghiệp có thể đo lường các chỉ số như:
- Tần suất mở email
- Số lượng người dùng nhấp vào liên kết có trong email
- Số người hủy đăng ký
- Tỷ lệ đơn hàng đến từ email marketing
3.5 Sử dụng data của bên thứ 3
Hiện nay, có rất nhiều đơn vị chuyên về nghiên cứu dữ liệu khách hàng, nghiên cứu thị trường hoặc hành vi khách hàng. Doanh nghiệp có thể sử dụng dịch vụ hoặc mua data khách hàng từ các đơn vị thứ 3 này để phục vụ cho các chiến dịch sales/marketing.
Việc sử dụng dữ liệu của bên thứ 3 giúp doanh nghiệp mở rộng dữ liệu khách hàng, đặc biệt là khi muốn mở rộng thị trường mục tiêu hoặc bước chân vào thị trường mới.
3.6 Phỏng vấn khách hàng
Phương pháp phỏng vấn khách hàng phù hợp khi doanh nghiệp muốn có những dữ liệu chuyên sâu để nghiên cứu insight khách hàng. Thông qua các cuộc trò chuyện, trao đổi trực tiếp, bạn sẽ có được những thông tin sâu sắc về những vấn đề, nỗi đau thực sự, cảm nhận của khách hàng một cách rõ ràng, chi tiết hơn các phương pháp thu thập data khác.
Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi rất nhiều thời gian, và người phỏng vấn cũng cần có sự nhạy bén để khai thác đúng những thông tin quan trọng của khách hàng.
3.7 Lưu trữ lịch sử mua hàng
Doanh nghiệp thu thập và lưu trữ thông tin liên quan đến lịch sử mua hàng, bao gồm sản phẩm đã mua, số lượng, tần suất, thời gian mua,…nhằm hiểu hơn về tệp khách hàng hiện tại, từ đó triển khai các chiến dịch remarketing phù hợp.
Việc nghiên cứu dữ liệu thông qua lịch sử mua hàng còn giúp doanh nghiệp nắm được thói quen mua sắm, sở thích để điều chỉnh các chiến dịch marketing và các sản phẩm/dịch vụ đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
4. Phân tích và quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả
Để phân tích và quản lý dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả, quy trình cần được thực hiện một cách có hệ thống và chi tiết.
Sau khi đã thu thập được data khách hàng, cần thực hiện các bước sau để phân tích và quản lý dữ liệu:
Bước 1: Xử lý dữ liệu
Trước khi tiến hành phân tích, dữ liệu cần được “làm sạch” và chuẩn hóa. Dữ liệu sơ cấp khi thu thập có thể chứa nhiều yếu tố không hoàn chỉnh hoặc lỗi, như thông tin bị thiếu, trùng lặp, sai lệch. Quá trình xử lý ban đầu sẽ giúp loại bỏ các data không hợp lệ, thiếu thông tin hoặc chưa đồng nhất định dạng. Đây là bước quan trọng để đảm bảo chất lượng của dữ liệu, giúp cho việc phân tích data chính xác hơn.
Bước 2: Phân tích dữ liệu
Quá trình phân tích data khách hàng có thể được thực hiện qua các công cụ như phần mềm CRM, bảng điều khiển phân tích dữ liệu (dashboard) hoặc các công cụ thống kê như Excel, Python, hoặc các phần mềm chuyên dụng như Tableau, Power BI.
Trong phân tích dữ liệu khách hàng, có 3 yếu tố quan trọng mà doanh nghiệp cần quan tâm:
- Phân tích mô hình hành vi: Dựa trên data khách hàng, doanh nghiệp có thể phân tích các mô hình hành vi của khách hàng. Ví dụ, phân tích hành vi mua sắm có thể giúp xác định những sản phẩm nào được ưa chuộng, xu hướng tiêu dùng theo mùa hoặc những thay đổi trong thói quen của khách hàng.
- Phân khúc khách hàng: Dựa trên dữ liệu để phân khúc thị trường giúp doanh nghiệp chia nhóm khách hàng theo các đặc điểm chung như độ tuổi, giới tính, mức thu nhập hoặc hành vi mua sắm. Việc này giúp tối ưu hóa các chiến dịch marketing, cũng như để đáp ứng tốt hơn nhu cầu và sở thích của từng nhóm khách hàng.
- Dự báo và phân tích xu hướng: Sử dụng các kỹ thuật phân tích dự báo để đưa ra nhận định về hành vi của khách hàng trong tương lai. Ví dụ, việc sử dụng phân tích xu hướng có thể giúp doanh nghiệp dự đoán những sản phẩm nào sẽ được ưa chuộng trong thời gian tới, từ đó điều chỉnh chiến lược sản phẩm hoặc marketing, truyền thông.
Đọc thêm: 5 mẫu file excel quản lý khách hàng chuyên nghiệp cho doanh nghiệp
Bước 3: Quản lý và lưu trữ dữ liệu
Sau khi dữ liệu khách hàng được phân tích, việc quản lý và lưu trữ data là cực kỳ quan trọng. Doanh nghiệp cần sử dụng các hệ thống quản lý dữ liệu (Data Management Systems) hoặc phần mềm CRM để lưu trữ và quản lý thông tin khách hàng. Việc lưu trữ này phải tuân thủ các quy định về bảo mật thông tin và quyền riêng tư của khách hàng, đồng thời phải đảm bảo dữ liệu dễ dàng và thuận tiện khi truy cập.
Việc phân tích và quản lý dữ liệu khách hàng là một quy trình cần được thực hiện liên tục, đảm bảo dữ liệu được thu thập đầy đủ, phân tích đúng cách. Một hệ thống quản lý, phân tích data tốt sẽ giúp doanh nghiệp tận dụng dữ liệu một cách tối đa để đưa ra những chiến lược marketing thu hút, đem đến trải nghiệm tốt và xây dựng mối quan hệ bền chặt với khách hàng.
Với bộ tính năng toàn diện, chuyên sâu và mạnh mẽ, giải pháp Base CRM đem đến cho doanh nghiệp một trải nghiệm liền mạch thông qua việc thu thập, lưu trữ và xử lý data khách hàng một cách tự động, nhanh chóng và khoa học.
Base CRM tạo ra pipeline quản lý toàn bộ hành trình khách hàng với đầy đủ tính năng để tự động hóa và cá nhân hóa các hoạt động bán hàng (gọi điện, gửi email, trả lời tin nhắn khách hàng, đánh giá mức độ tiềm năng của khách hàng,…). Đây còn là nền tảng dữ liệu thông minh ghi nhận tất cả các điểm chạm của sales với sản phẩm và khách hàng, tích hợp tính năng phân tích dữ liệu chi tiết cùng các báo cáo tự động.
5. Ứng dụng data khách hàng trong marketing và bán hàng, chăm sóc khách hàng
Hiểu rõ insight khách hàng
Data khách hàng cung cấp những hiểu biết sâu sắc về ai là khách hàng của bạn, họ muốn gì và hành vi của họ ra sao. Thông tin này giúp bạn tùy chỉnh sản phẩm, dịch vụ để đáp ứng tốt hơn nhu cầu của họ, từ đó nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành.
Nắm bắt xu hướng thị trường
Phân tích dữ liệu khách hàng giúp bạn nhận biết các xu hướng và thay đổi trong thị trường, từ đó chủ động điều chỉnh chiến lược để tạo ra sự khác biệt đối thủ và đáp ứng kịp thời nhu cầu mới của thị trường.
Dự đoán hành vi khách hàng
Một trong những giá trị mạnh mẽ nhất của dữ liệu khách hàng là cung cấp khả năng dự đoán. Bằng cách nhận diện các mô hình hành vi, doanh nghiệp có thể dự báo các hành động trong tương lai, như khả năng mua hàng hoặc nguy cơ rời bỏ (churn), và đưa ra các giải pháp để tác động tích cực lên các vấn đề trên.
Phân bổ nguồn lực hiệu quả
Dữ liệu thông tin khách hàng còn là cơ sở quan trọng giúp doanh nghiệp nhận biết những khách hàng ở phân khúc giá trị cao, tức là mang lại doanh thu lớn. Từ đó, doanh nghiệp cần ưu tiên các nguồn lực marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng vào phân khúc này nhiều hơn, để tối ưu hóa lợi nhuận.
Tăng cường trải nghiệm khách hàng:
Các chỉ số, dữ liệu giúp bộ phận chăm sóc nhanh chóng nắm bắt được những vấn đề, khó khăn của khách hàng, từ đó đưa ra những giải pháp hỗ trợ kịp thời, đáp ứng được mong muốn của khách hàng.
Ngoài ra, những con số cũng là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp cải thiện chất lượng sản phẩm dịch vụ để mang đến những trải nghiệm tuyệt vời hơn nữa cho khách hàng.
6. Kết luận
Hiểu và tận dụng data khách hàng không chỉ giúp doanh nghiệp tạo ra các chiến lược hiệu quả hơn mà còn xây dựng được trải nghiệm khách hàng đặc biệt, giúp thương hiệu của bạn nổi bật và phát triển bền vững trên thị trường cạnh tranh. Bên cạnh đó, một công cụ phân tích và quản lý dữ liệu mạnh mẽ cũng chính là “chìa khóa” quan trọng giúp những con số, thông tin trở nên “biết nói” và có ý nghĩa hơn, đem đến cho doanh nghiệp nhiều insight khách hàng để tạo ra những chiến dịch khác biệt, thể hiện vị thế cạnh tranh trên thị trường.
