Bạn có biết rằng dữ liệu khách hàng là một trong những yếu tố nền tảng tạo nên một chiến lược kinh doanh thành công… Bởi vậy, việc phân tích dữ liệu khách hàng sẽ giúp cho các doanh nghiệp làm Marketing được hiệu quả. Thương hiệu của doanh nghiệp cũng như những hoạt động mua bán kinh doanh vì thế mà cũng trở nên phát triển & thành công hơn.
Bài viết này mình sẽ hướng dẫn cho các bạn phân tích dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả nhất. Cùng lướt xuống bên dưới để xem xem đó là những cách nào nhé!
Dữ liệu khách hàng là gì?
Cơ sở dữ liệu khách hàng (hoặc có thể gọi là data khách hàng) trong hoạt động kinh doanh chính là yếu tố quyết định dẫn đến sự phát triển cũng như sự tồn vong của doanh nghiệp. Nếu bạn là chủ một công ty hoặc nhân viên marketing thì chắc chắn sẽ chẳng còn lạ gì với khái niệm này nữa.
Dữ liệu khách hàng hiểu đơn giản là tập hợp tất cả các thông tin của khách hàng đang dùng sản phẩm hoặc có thể là đã từng quan tâm tới dịch vụ & sản phẩm của bên bạn.
Dữ liệu này giúp chúng ta biết được tất cả thông tin khách hàng như họ tên? Điều họ muốn là gì? Tại sao họ lại muốn điều đó?… Đặc biệt chúng còn giúp bạn biết cả những thông tin chi tiết của khách hàng như Zalo, Facebook,… điều này giúp bạn đưa ra phương án marketing hiệu quả nhất.
Bất kỳ doanh nghiệp nào có được cơ sở dữ liệu khách hàng chất lượng cao chắc chắn sẽ giúp ích rất nhiều trong việc hỗ trợ khách hàng cũ và tiếp xúc khách hàng mới tiềm năng.
Thông qua việc phân tích và thống kê giúp công ty biết được mối quan tâm cũng như các nhu cầu của khách hàng. Điều này không những giúp tăng doanh thu mà còn tạo cơ sở giúp công ty phát triển bền lâu.
Cách phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả
1/ Chia nhỏ danh sách khách hàng theo từng Segment
Bạn có thể nhóm những khách hàng lại với nhau thành các segment theo nhiều cách khác nhau tuỳ vào những dữ liệu mà công ty thu thập được.
Cụ thể:
- Demographic segment: Đây là các dữ liệu khách hàng được xác định dựa vào tuổi tác, nguồn thu, hiện trạng hôn nhân và các đặc điểm tương tự khác. Thấu hiểu được tình hình tài chính cũng như mức sống của khách hàng sẽ giúp cho bạn mang đến những sản phẩm & dịch vụ phù hợp hơn.
- Behavioral segment: Dữ liệu này dựa trên hành vi mua hàng trong quá khứ & hành vi khi duyệt Website của khách hàng. Dữ liệu này cho bạn thấy khách hàng nào nhạy cảm về giá, khách hàng nào trung thành với thương hiệu của bạn.
- Frequency segment: Đây là nhóm các khách hàng có tần suất mua hàng khác nhau, điều này tiện lợi hơn cho việc chạy chương trình tích điểm và các ưu đãi khách hàng thân thiết.
- Psychographics segment: Đây là nhóm khác hàng sử dụng sản phẩm và dịch vụ theo sở thích cá nhân, tầng lớp, hoặc lối sống,…
- Geographic segment: Đây là nhóm khách hàng theo từng vị trí nhất định, vị trí khác nhau có thể nảy sinh những nhu cầu mua hàng khác nhau.
2/ Sử dụng dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả
a) Cải thiện trải nghiệm của khách hàng
Với rất nhiều công ty, việc phân tích dữ liệu khách hàng đem tới sự đồng cảm người dùng cũng như sẽ thuyết phục được nhu cầu của khác hàng. Bằng cách phân tích hành vi khách hàng cũng như các nhận xét, phản hồi chất lượng, doanh nghiệp có thể rất nhanh khắc phục được sản phẩm hoặc dịch vụ để cho nó phù hợp hơn với xu hướng và thị hiếu của thị trường.
b) Điều chỉnh chiến lược tiếp thị
Dữ liệu khác hàng khi được ngữ cảnh hóa có thể giúp cho công ty hiểu được khách hàng đang tham gia & góp ý các chiến dịch tiếp thị như thế nào và từ đó sẽ đưa ra những điều chỉnh chiến lược tiếp thị hợp lý.
Cách thức này đem tới cho các doanh nghiệp nhiều ý tưởng về những gì người tiêu dùng sẽ muốn dựa trên những gì họ đã làm. Các phương diện khác của phân tích dữ liệu khách hàng, tiếp thị ngày càng trở nên cá nhân hóa.
Xây dựng bản đồ hành trình của người dùng và cá nhân hóa hành trình của họ, không những thông qua Website mà còn thông qua các nền tảng mạng xã hội như YouTube, LinkedIn, Facebook,….
Phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả cho phép bạn tiếp thị tới nhiều người hơn, hiệu quả hơn, nâng cao tương tác hơn… Vấn đề này đã mở ra những cơ hội mới trong các ngành mà trước đó rất khó có thể tiếp thị.
c) Dùng dữ liệu để bảo vệ dữ liệu
Một số công ty sẽ dùng chính dữ liệu khác hàng làm phương tiện bảo mật dữ liệu khách hàng. Ví dụ: Các tổ chức ngân hàng thỉnh thoảng sẽ dùng dữ liệu nhận dạng giọng nói, vân tay để ủy quyền cho khách hàng truy cập thông tin tài chính của họ. Các hệ thống này hoạt động bằng cách kết hợp nhiều dữ liệu thông qua trao đổi của khách hàng với trung tâm hỗ trợ, kết hợp với các thuật toán để xác định quyền truy xuất tài khoản của khách hàng.
Khi công nghệ phân tích & thu thập dữ liệu khác hàng trở nên tinh vi hơn thì các công ty cũng sẽ tìm ra các cách mới & hiệu quả hơn để thu thập và ngữ cảnh hóa dữ liệu về mọi thứ, kể cả người tiêu dùng. Đối với các công ty, đây là điều quan trọng để duy trì tính cạnh tranh trong tương lai.
Ngoài ra, còn có một điều các doanh nghiệp cần lưu ý đó là dữ liệu cần được lưu trữ & bảo mật bởi một hệ thống có năng lực tiếp nhận thông tin đã được xác thực một cách chính xác. Thông tin phải được sắp đặt tùy thuộc vào thuộc tính của từng ngành để bảo đảm việc tìm kiếm được thực hiện đơn giản.
Và việc lưu trữ thông tin khách hàng thôi thì vẫn chưa đủ, cần phải có công cụ để lắng nghe, phân tích dữ liệu khách hàng và thấu hiểu được insight của họ, điều đó bạn có thể tìm thấy tại CNV Loyalty.
Cách khai thác Data khách hiệu quả từ CRM
1/ Phân tích giỏ hàng, xác định nhu cầu của khách hàng
Thông qua việc lưu giữ dữ liệu khách hàng và các tiến trình mua hàng của khách hàng, CRM giúp công ty đơn giản phân tích được nhu cầu của khách hàng cũng như các sản phẩm được quan tâm nhiều. Từ đây giúp cho bạn lựa chọn sản phẩm kế hoạch thích hợp cũng như hoàn thiện & xoay chỉnh các chính sách bán hàng một cách tối ưu hơn.
2/ Hỗ trợ phân tích xu hướng mua hàng
Nhờ những tính năng gán thẻ & ghi chú nhu cầu của khách hàng, CRM sẽ cho bạn biết khách hàng có đang quan tâm điều gì khác ngoài sản phẩm của bạn không. Những thông tin này sẽ là cơ sở hiệu quả để công ty đánh giá xu thế của thị trường tương lai.
3/ Đưa ra chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn
Qua việc thu thập & phân tích dữ liệu khách hàng, CRM giúp doanh nghiệp dễ dàng phác họa chân dung người tiêu dùng dựa trên các tiêu chí như nhân khẩu, sở thích, thị hiếu hay nhu cầu & hành vi mua sắm của họ… Từ đấy doanh nghiệp sẽ đưa ra các chiến lược tiếp thị hiệu quả hơn & mang lại tỉ lệ chuyển đổi lớn hơn.
4/ Phân nhóm khách hàng & tiếp xúc sâu theo từng nhóm
Có khá là nhiều khách hàng trong tệp tin data khách hàng của bạn & nhu cầu của mỗi đối tượng này là khác nhau khiến bạn gặp rắc rối trong việc giao tiếp sâu với khách hàng.
Thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng, CRM giúp cho bạn loại bỏ mối bận tâm này nhờ tính năng lọc và phân loại nhóm khách hàng dựa trên những tiêu chí nhất định. Từ đây giúp doanh nghiệp xây dựng các chiến dịch tiếp thị khách hàng được sâu sát hơn, thúc đẩy hành vi mua bán hiệu quả hơn.
5/ Đưa ra sản phẩm thích hợp với nhu cầu thị trường
Căn cứ vào những dữ liệu khách hàng sẵn có trên CRM, doanh nghiệp dễ dàng cân nhắc và điều chỉnh sản phẩm dựa trên những nhu cầu thực tế của khách hàng.
Nhưng mà, để thực hiện được việc này doanh nghiệp nên có sự nghiên cứu, dự đoán và phân tích dữ liệu khách hàng trên diện rộng nhằm bảo đảm sản phẩm bạn điều chỉnh đáp ứng đúng nhu cầu của thị trường chứ chẳng phải là nhu cầu của một nhóm khách hàng nhỏ lẻ.
Tạm kết
Như vậy là mình đã vừa hướng dẫn cho các bạn cách để phân tích dữ liệu khách hàng mang lại nhiều hiệu quả nhất. Nếu như bạn đọc có bất cứ thắc mắc nào về vấn đề mà mình đã vừa chia sẻ phía trên đây thì đừng ngại để lại phía bên dưới bài viết một comment để cùng mình giải đáp nhé!
