Có thể là nói quá khi nói rằng môi trường kinh doanh ngày nay đã trở nên siêu cạnh tranh và những công ty không liên tục đổi mới hoạt động kinh doanh của mình với dữ liệu là cốt lõi sẽ phải đứng ngoài quan sát trong khi thị trường của họ bị gián đoạn.

Công nghệ dữ liệu, khoa học và quy trình đang viết lại các quy tắc kinh doanh và thúc đẩy các tổ chức hướng tới chuyển đổi kỹ thuật số. Cụ thể, dữ liệu khách hàng đóng vai trò quan trọng đối với doanh nghiệp hiện nay. Hãy cùng Terus tìm hiểu khái niệm, vai trò của dữ liệu khách hàng qua bài viết dưới đây.

I. Dữ liệu khách hàng là gì?

Dữ liệu khách hàng là thông tin mà các công ty thu thập từ hoạt động kinh doanh và tiếp thị của mình để hiểu rõ sở thích và cách sử dụng sản phẩm của đối tượng.

Đây là thông tin mà khách hàng tự cung cấp cho doanh nghiệp của bạn thông qua website, ứng dụng di động, cuộc gọi điện thoại, mạng xã hội, chiến dịch quảng cáo và các kênh trực tuyến và ngoại tuyến khác.

Dữ Liệu Khách Hàng Là Gì? Vai Trò Của Dữ Liệu Khách Hàng?

Dữ liệu khách hàng được định nghĩa là thông tin mà khách hàng cung cấp khi tương tác với doanh nghiệp của bạn thông qua website, ứng dụng di động, khảo sát, phương tiện truyền thông xã hội, chiến dịch tiếp thị và các con đường trực tuyến và ngoại tuyến khác.

Dữ liệu khách hàng là nền tảng cho một chiến lược kinh doanh thành công. Các tổ chức dựa trên dữ liệu nhận ra tầm quan trọng của việc này và thực hiện hành động để đảm bảo rằng họ thu thập các điểm dữ liệu khách hàng cần thiết giúp họ cải thiện trải nghiệm của khách hàng và điều chỉnh chiến lược kinh doanh theo thời gian.

II. Các dạng dữ liệu khách hàng phổ biến

Tiếp theo là thông tin về các dạng dữ liệu khách hàng phổ biến.

  1. Dữ liệu cá nhân (PII và Non-PII)
  2. Non-Personally Identifiable Information (Non – PII)

1. Dữ liệu cá nhân (PII và Non-PII)

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)

Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) bao gồm tất cả dữ liệu có khả năng tiết lộ danh tính cá nhân của một cá nhân.

1. Thông tin liên kết

Thông tin liên kết là thông tin có thể được sử dụng để nhận dạng một cá nhân mà không yêu cầu điểm thông tin/dữ liệu bổ sung. Ví dụ về thông tin được liên kết là:

2. Thông tin có thể liên kết:

Thông tin có thể liên kết là bất kỳ thông tin nào không thể tự mình nhận dạng một người nhưng nó có thể làm như vậy khi được kết hợp với một thông tin khác. Ví dụ về thông tin có thể liên kết bao gồm:     

2. Non-Personally Identifiable Information (Non – PII)

Non-PII đề cập đến thông tin ẩn danh, không giống như PII, không thể xác định bất kỳ cá nhân cụ thể nào. Thông tin phi cá nhân (Non-PII) bao gồm nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như:

a. Dữ liệu tương tác

Dữ liệu tương tác cho bạn biết cách khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn thông qua các con đường tiếp thị khác nhau.

Dữ liệu này bao gồm các thông tin như hành vi của khách hàng trên website, sự tương tác của họ với bạn trên mạng xã hội và thông qua dịch vụ khách hàng,… Dưới đây là nội dung của từng kênh:

b. Dữ liệu hành vi

Dữ liệu hành vi giúp bạn khám phá các mô hình tiềm ẩn mà khách hàng của bạn bộc lộ trong hành trình mua hàng của họ. Dữ liệu tương tác có thể là một phần của dữ liệu hành vi hoặc không. Đây là cách bạn có thể thu thập dữ liệu này:

  1. Dữ liệu giao dịch: Chi tiết đăng ký, Chi tiết mua hàng, Mua hàng trước đó, Giá trị đơn hàng trung bình, Dữ liệu bỏ giỏ hàng, Giá trị vòng đời trung bình của khách hàng, Chi tiết chương trình khách hàng thân thiết,…
  2. Cách sử dụng sản phẩm: Hành động lặp lại, Cách sử dụng tính năng, Thời lượng tính năng, Hoàn thành nhiệm vụ, Thiết bị,…
  3. Dữ liệu định tính: Sự chú ý của người dùng, Bản đồ nhiệt (dữ liệu về số lần nhấp, cuộn, di chuyển chuột),…

c. Dữ liệu thái độ

Dữ liệu về thái độ được điều khiển bởi cảm xúc và cảm xúc của khách hàng. Đó là cách họ cảm nhận thương hiệu và dịch vụ của bạn.

Dữ liệu về thái độ thường được tìm kiếm thông qua khảo sát, phỏng vấn, nhóm tập trung, phản hồi, khiếu nại của khách hàng, đánh giá,… Dưới đây là một số ví dụ về dữ liệu về thái độ:

III. Vai trò của dữ liệu khách hàng

Trong phần này tôi sẽ đề cập đến vai trò của dữ liệu khách hàng.

  1. Xử lý hiệu quả và khoa học việc quản lý dữ liệu khách hàng
  2. Tăng cường các kế hoạch, chiến lược và hoạt động kinh doanh
  3. Xác định và phân nhóm khách hàng mục tiêu
  4. Quản lý hiệu quả mối quan hệ với khách hàng

1. Xử lý hiệu quả và khoa học việc quản lý dữ liệu khách hàng

Quản lý dữ liệu khách hàng là rất quan trọng đối với hoạt động kinh doanh. Bằng cách phát triển cơ sở dữ liệu mạnh mẽ thường xuyên dọn dẹp, phân loại và tránh các chu kỳ dữ liệu trùng lặp, các công ty có thể đảm bảo sử dụng dữ liệu hiệu quả và tiết kiệm chi phí:

2. Tăng cường các kế hoạch, chiến lược và hoạt động kinh doanh

Các công ty có quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu có thể tối đa hóa việc sử dụng dữ liệu khách hàng và nâng cao hiệu quả dữ liệu. Điều này mang lại cho các công ty cơ hội cải thiện hoạt động và phát triển các phương pháp tiếp thị và kinh doanh phù hợp để đáp ứng nhu cầu của khách hàng tiềm năng.  

Lợi ích tiềm năng:  

3. Xác định và phân nhóm khách hàng mục tiêu

Với cơ sở dữ liệu khách hàng toàn diện, các công ty có thể xác định hồ sơ khách hàng lý tưởng và phân loại các nhóm khách hàng phù hợp và nhắm mục tiêu đến các thị trường sản phẩm mong muốn.

4. Quản lý hiệu quả mối quan hệ với khách hàng

Nền tảng của một doanh nghiệp đang phát triển là khả năng xây dựng mối quan hệ khách hàng bền chặt. Ưu tiên chăm sóc đặc biệt cho cơ sở khách hàng của bạn.

Quản lý hiệu quả mối quan hệ với khách hàng

Ngoài việc thu hút những người ủng hộ nhiệt tình, bạn cũng sẽ quảng bá doanh nghiệp của mình đến nhiều đối tượng hơn. Điều này giúp duy trì lượng khách hàng ổn định và tăng dần số lượt giới thiệu.

Các công ty có cơ sở dữ liệu hiện có có thể tận dụng sử dụng dữ liệu khách hàng tốt hơn và hiệu quả hơn. Nó giúp các công ty tối ưu hóa hoạt động kinh doanh của mình và cung cấp hướng dẫn cho khách hàng tiềm năng trong việc chuẩn bị các chiến lược tiếp thị và kinh doanh phù hợp.

IV. Cách thu thập dữ liệu khách hàng

Bạn có thể thu thập dữ liệu từ mọi kênh mà khách hàng tương tác với thương hiệu trên đó. Mặc dù có thể có hàng trăm cách để thu thập dữ liệu khách hàng, nhưng trong phần này tôi sẽ cung cấp những cách thiết yếu nhất mà bạn có thể sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng của mình.

1. Xây dựng một website

Thông thường, website sẽ là kênh chính mà khách hàng của bạn tương tác từ đó bạn có thể thu thập dữ liệu khách hàng chẳng hạn như đặc điểm nhân khẩu học và địa lý cùng với dữ liệu hành vi và tương tác.

Các công cụ như Google Analytics, Mixpanel, Piwik PRO,... cũng đóng vai trò lớn trong việc giúp bạn hiểu sở thích, nguồn giới thiệu, chi tiết chuyển đổi, cùng với hành vi theo thời gian thực của họ trên website của bạn.

Mặc dù các công cụ này có những thiếu sót như không có khả năng thu thập thông tin định tính, nhưng bạn có thể bù đắp bằng việc sử dụng thêm một số công cụ thử nghiệm/trực quan như Crazy Egg, Optimizely, VWO và Hotjar. Những công cụ này giúp bạn hiểu hành vi của người dùng thông qua bản đồ nhiệt, bản ghi phiên và trực quan hóa kênh chuyển đổi. Tuy nhiên hãy sử dụng chọn lọc, vì một số công cụ khá đắt đỏ.

2. Sử dụng mạng xã hội

Bạn có thể biết nhiều điều về khách hàng của mình dựa trên cách họ tương tác với trang cá nhân của bạn trên mạng xã hội. Ngoài việc sử dụng các số liệu tương tác cơ bản (ví dụ như lượt thích, bình luận và lượt chia sẻ,...) bạn có thể biết nhiều về khách hàng của mình thông qua phân tích thông tin chi tiết của mỗi nền tảng mạng xã hội.

Sử dụng mạng xã hội

Đặc biệt, chỉ với một chút nỗ lực quản lý danh tiếng trực tuyến (ORM), bạn không chỉ có thể thu thập dữ liệu khách hàng, mà còn có thể thấu hiểu được tâm lý chung xung quanh thương hiệu và dịch vụ của mình thông qua nội dung các bài đăng.

Ngoài ra, bạn cũng có thể tăng cường hoạt động thu thập dữ liệu khách hàng của mình bằng cách đầu tư vào quảng cáo trên mạng xã hội. Thông qua khả năng nhắm mục tiêu của các nền tảng truyền thông xã hội, tất nhiên là bạn có thể liên tục thử nghiệm cho đến khi thấu hiểu được sở thích và các đặc điểm khác của khách hàng.

Đặc biệt, bằng cách đưa danh sách email của bạn lên các nền tảng truyền thông xã hội bằng tính năng đối tượng tùy chỉnh, bạn có thể khám phá hành vi của họ trên một kênh truyền thông xã hội cụ thể để biết thêm về họ và đẩy nội dung đến tệp khách hàng tương tự.

3. Sử dụng Pixel theo dõi

Pixel theo dõi là một đoạn HTML hoặc JavaScript được chèn vào website hoặc email ghi lại mọi khách truy cập vào website hoặc mở email. Pixel theo dõi có thể ghi lại địa chỉ IP, hệ điều hành, trình duyệt,... từ đó giúp nhà quảng cáo chạy các chiến dịch remarketing phù hợp.

Thông qua Pixel theo dõi, bạn cũng có thể biết được các hoạt động chuyển đổi của khách hàng của họ.

4. Thông tin liên hệ

Thông tin liên hệ là các thông tin ban đầu để bạn giữ mối quan hệ với khách hàng, ví dụ email. Bạn có thể gửi các email về chủ đề khách hàng quan tâm, tăng mối quan hệ với khách hàng và giảm bớt sự phòng bị của họ cho đến khi họ chịu cho bạn những thông tin quan trọng hơn như số điện thoại,...

Đa số khách hàng của bạn sẽ không chia sẻ tất cả thông tin ngay từ đầu. Hãy chọn phương án dài hơn nhưng chắc chắn hơn thay vì đốt cháy giai đoạn hoặc từ bỏ. Ngoài ra, bạn cũng có thể cân nhắc cung cấp một số phần thưởng đi kèm như quả tặng, voucher giảm giá khi khách hàng cung cấp dữ liệu của họ.

5. Hợp tác với các công ty cung cấp dịch vụ data khách hàng

Các công ty cung cấp dịch vụ data khách hàng là một nguồn tài nguyên quan trọng để tìm kiếm data khách hàng. Các doanh nghiệp có thể hợp tác với các công ty này để thu thập thông tin về khách hàng và tăng cường hiệu quả trong việc tiếp cận khách hàng. Tuy nhiên, khá khó kiểm soát chất lượng những data bạn mua về, nên có thêm một số bước lọc data trước khi chính thức tiến hành khai thác.

6. Khảo sát và phản hồi của khách hàng

Phản hồi và khảo sát của khách hàng có vai trò rất quan trọng trong việc thu thập sở thích, thị hiếu và sở thích của khách hàng của bạn. Bằng cách đặt câu hỏi phù hợp, các cuộc khảo sát có thể giúp bạn thu thập dữ liệu định tính, thái độ.

Bạn có thể nhận được phản hồi về các sản phẩm, dịch vụ, hoạt động bán hàng và tiếp thị của mình thông qua các cuộc khảo sát. Net Promoter Score (NPS) là một phần mềm khá phổ biến phục vụ hoạt động khảo sát, bạn có thể thấu hiểu được mức độ yêu thích của khách hàng đối với sản phẩm của mình thông qua ứng dụng này. 

Khi thiết kế bảng khảo sát, hãy cân nhắc một số câu hỏi sau:

  1. Các điểm dữ liệu khác nhau mà bạn nên thu thập là gì?
  2. Bạn nên tổ chức dữ liệu như thế nào? Những công cụ bạn sẽ yêu cầu để lưu trữ nó?
  3. Bạn nên thực hiện những biện pháp nào để bảo vệ dữ liệu của khách hàng? Và bạn có minh bạch với khách hàng về cách bạn thu thập thông tin của họ không?
  4. Bạn có đảm bảo rằng các phương pháp thu thập dữ liệu của mình tuân thủ luật pháp và quy định của quốc gia bạn không?
  5. Bạn sẽ sử dụng dữ liệu vì lợi ích của tổ chức như thế nào?

V. Phân tích và xử lí dữ liệu khách hàng

Các công cụ phân tích dữ liệu khách hàng

Để có thể khai thác hiệu quả được dữ liệu khách hàng đã thu thập được, bạn cần phải sử dụng các công cụ phân tích hiệu quả như:

Việc lựa chọn công cụ phù hợp phụ thuộc vào quy mô doanh nghiệp, loại data cần phân tích và mục tiêu cụ thể của việc phân tích.

Kỹ thuật phân tích dữ liệu khách hàng

Có nhiều kỹ thuật phân tích data khách hàng, từ những phương pháp cơ bản đến các kỹ thuật phức tạp sử dụng machine learning. Một số kỹ thuật phổ biến bao gồm:

Mỗi kỹ thuật đều có ưu điểm riêng và phù hợp với các mục tiêu phân tích khác nhau.

Xử lý và làm sạch data

Trước khi phân tích, việc xử lý và làm sạch data là bước quan trọng để đảm bảo kết quả phân tích chính xác và đáng tin cậy. Quá trình này bao gồm:

Quá trình làm sạch data có thể tốn nhiều thời gian nhưng là bước không thể thiếu để đảm bảo chất lượng của phân tích sau này.

Bằng cách áp dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích phù hợp, cùng với việc đảm bảo chất lượng data thông qua quá trình xử lý và làm sạch, doanh nghiệp có thể khai thác được những insights quý giá từ data khách hàng, từ đó đưa ra những quyết định kinh doanh chính xác và hiệu quả.

VI. Ứng dụng của data khách hàng trong kinh doanh

Xác định hướng tiếp cận khách hàng hiệu quả

Dựa trên việc phân tích data khách hàng, doanh nghiệp có thể xác định được những phương pháp tiếp cận khách hàng hiệu quả. Thông qua việc phân khúc hóa khách hàng, đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị, hay tối ưu hóa chiến lược bán hàng, doanh nghiệp có thể tăng cường mức độ tương tác và hiệu suất kinh doanh.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Data khách hàng cung cấp thông tin quý giá về các nhu cầu, sở thích và hành vi của khách hàng. Dựa trên những thông tin này, doanh nghiệp có thể cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, cung cấp sản phẩm và dịch vụ phù hợp hơn, từ đó tạo sự hài lòng và trung thành từ phía khách hàng.

Dự đoán xu hướng và đưa ra quyết định kinh doanh

Thông qua việc phân tích data khách hàng, doanh nghiệp có thể dự đoán xu hướng tiêu dùng, thị trường hoặc hành vi của khách hàng trong tương lai. Những hiểu biết chi tiết này giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định kinh doanh chiến lược và hiệu quả, từ việc phát triển sản phẩm mới đến tối ưu hóa chiến lược giá cả.

VII. Những thách thức khi quản lý data khách hàng

Bảo mật và an ninh thông tin

Một trong những thách thức lớn nhất khi quản lý data khách hàng là đảm bảo tính bảo mật và an ninh thông tin. Việc lưu trữ và xử lý data khách hàng một cách an toàn và tuân thủ quy định về bảo vệ dữ liệu cá nhân là điều cần thiết để ngăn chặn rủi ro về vi phạm dữ liệu và mất uy tín của doanh nghiệp.

Khó khăn trong việc tích hợp và làm sạch data

Việc tổng hợp và làm sạch data từ nhiều nguồn khác nhau có thể gây khó khăn cho doanh nghiệp. Sự không nhất quán trong cách biểu diễn data, các lỗi nhập liệu hoặc data thiếu sót có thể ảnh hưởng đến chất lượng của phân tích và ứng dụng data khách hàng.

Quản lý và duy trì cơ sở dữ liệu

Duy trì và quản lý cơ sở dữ liệu data khách hàng đòi hỏi sự chăm sóc và update thường xuyên. Việc theo dõi và duy trì data chất lượng đảm bảo rằng thông tin về khách hàng luôn cập nhật và chính xác, từ đó giúp cho việc phân tích và sử dụng data trở nên hiệu quả hơn.

Phân tích và áp dụng insights

Quản lý data khách hàng cũng đặt ra thách thức trong việc phân tích data và áp dụng insights vào kinh doanh một cách hiệu quả. Việc hiểu và diễn giải đúng những insights từ data để đưa ra quyết định kinh doanh đòi hỏi sự am hiểu về ngành, công nghệ và khả năng phản ánh chiến lược của doanh nghiệp.

VIII. Tổng kết

Tổng hợp và phân tích dữ liệu khách hàng là một nhiệm vụ quan trọng và tất yếu trong kinh doanh. Nếu không hiểu khách hàng, doanh nghiệp không thể thành công. Hệ thống thông tin khách hàng được công ty đầu tư giúp nâng cao doanh số bán hàng, giúp công ty phát triển bền vững và phát triển sản phẩm theo mong muốn của khách hàng.

Bài viết là tất cả những thông tin về dữ liệu khách hàngTerus muốn gửi đến quý đơn vị đang hợp tác đến Terus và bạn bè doanh nghiệp. Dữ liệu khách hàng luôn đóng vai trò quan trọng giúp xác định hướng phát triển của công ty, một tệp dữ liệu khách hàng chất lượng sẽ giúp công ty định hướng tốt hơn.

Cảm ơn quý đơn vị đang hợp tác đến Terus và bạn bè doanh nghiệp đã đọc hết bài viết này. Hi vọng bài viết đã giúp ích được cho bạn.

Nếu bạn có bất cứ yêu cầu gì về Terus có thể liên hệ tại đây nhé!

Theo dõi Terus tại:

FAQ – Giải đáp các thắc mắc liên quan đến Dữ liệu khách hàng

1. Dữ liệu khách hàng là gì?

Dữ liệu khách hàng là thông tin mà khách hàng tự cung cấp cho doanh nghiệp của bạn thông qua website, ứng dụng di động, cuộc gọi điện thoại, mạng xã hội, chiến dịch quảng cáo và các kênh trực tuyến và ngoại tuyến khác.

2. Các dạng dữ liệu khách hàng phổ biến hiện tại là gì?

Sẽ có 2 loại dữ liệu khách hàng chính hiện tại là:

  1. Dữ liệu cá nhân (PII và Non-PII)
  2. Non-Personally Identifiable Information (Non – PII)

3. Dữ liệu khách hàng đóng góp gì cho doanh nghiệp?

Việc thu thập và phân tích các dữ liệu về khách hàng giúp doanh nghiệp dễ dàng đưa ra các phương án phát triển trong tương lai. Các lợi ích có thể kể đến:

  1. Xử lý hiệu quả và khoa học việc quản lý dữ liệu khách hàng:
  2. Tăng cường các kế hoạch, chiến lược và hoạt động kinh doanh
  3. Xác định và phân nhóm khách hàng mục tiêu
  4. Quản lý hiệu quả mối quan hệ với khách hàng

Đọc thêm:

terus-logo-profile
Cập nhật lúc 3 Tháng 2, 2025



Terus Business là đội ngũ thuộc Terus chuyên cung cấp thông tin cập nhật về thị trường và phân tích các mô hình kinh doanh, đưa ra các giải pháp thiết thực dựa trên các chiến lược đã được chứng minh.