Việt Nam là nước có tốc độ phát triển kinh tế số mạnh nhất trong khu vực Đông Nam Á. Các doanh nghiệp, đặc biệt là bán lẻ đều đang áp dụng chiến lược O2O (Online to Offline) để đảm bảo xuất hiện ở mọi mặt trận, tăng khả năng tiếp cận khách hàng, tối ưu hóa cơ hội bán hàng.

Mô hình này giúp doanh nghiệp thu thập rất nhiều dữ liệu khách hàng (customer data) ở từng điểm chạm. Tuy nhiên, khi dữ liệu đang bị phân mảnh rời rạc, doanh nghiệp làm như thế nào để có thể phân tích, đánh giá chính xác nguồn tài nguyên này để gia tăng doanh số, doanh thu? Hãy cùng HUB platform tìm hiểu ngay nhé!

1. Phân biệt các loại Customer Data 

Customer Data (dữ liệu khách hàng) là thông tin khách hàng cung cấp trong quá trình tương tác với doanh nghiệp thông qua trang web, ứng dụng di động, khảo sát, phương tiện truyền thông xã hội, chiến dịch tiếp thị và các hình thức trực tuyến và ngoại tuyến khác. 

Có 4 loại customer data chính bao gồm:

• Dữ liệu thông tin và nhân khẩu học (Information & Demographic Data): dữ liệu này được chia thành 2 loại là PII và non-PII.
• Dữ liệu tương tác: là những dữ liệu về hành vi người dùng trên website hoặc ứng dụng di động (tương tác, mở email, trò chuyện,…) 
• Dữ liệu về hành vi: là những thông tin chi tiết về trải nghiệm khách hàng đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp, bao gồm dữ liệu giao dịch, sử dụng sản phẩm, dữ liệu định tính,…
• Dữ liệu thái độ: là cách mà khách hàng cảm nhận về thương hiệu của bạn, dữ liệu này mang tính chủ quan và cần kết hợp với các dữ liệu định lượng. 

Càng thu thập nhiều dữ liệu, doanh nghiệp càng cần đến một trung tâm kiểm soát để quản lý và phát huy thế mạnh của những dữ liệu đó. 

>>>>> Đọc ngay cuốn ebook “Khai thác Customer Data tối ưu doanh số bán lẻ” để tìm hiểu thêm nhé!

2. Customer Data và những thách thức trong kỷ nguyên mới

Khó khăn của doanh nghiệp ngày nay là có quá nhiều customer data nhưng vẫn không biết phải làm gì với một đống dữ liệu đó.

Trong cuốn ebook “khai thác Customer Data tối ưu doanh số bán lẻ”, các nhà quản lý có thể nhận ra được những thách thức sẽ gặp phải khi đối mặt trong tương lai. Vậy những thử thách khó nhằn này là gì? 

• Dữ liệu phân mảnh ở nhiều kênh, doanh nghiệp rất khó thu thập chúng về một nơi để quản lý và tiếp tục khai thác. 
• Tổng hợp dữ liệu thủ công, tốn nhiều công sức và sai sót thường xuyên.
• Khó xác định chân dung hoàn chỉnh về khách hàng, thiếu hiểu biết về hành trình khách hàng, khó xác định những sở thích, thói quen và hành vi của người mua hàng.
• Hoạt động tiếp thị không đánh đúng đối tượng mục tiêu, giảm tỷ lệ tiếp cận và chuyển đổi.
• Doanh nghiệp không thể tận dụng để xây dựng các chiến dịch tiếp thị hay nuôi dưỡng, chăm sóc khách hàng tự động. 

>>>>> Tải ngay cuốn ebook: “khai thác Customer Data tối ưu doanh số bán lẻ” để biết cách vượt qua những thách thức trên

3. Tận dụng triệt để Customer data, thúc đẩy doanh số, tăng trưởng doanh nghiệp 

Đây là phần đặc biệt nhất của cuốn ebook “khai thác Customer Data tối ưu doanh số bán lẻ”. Các nhà quản lý có thể hình dung được cách vận hành customer data trơn tru cho một kế hoạch phát triển dài hạn.

Trong phần này, bạn có thể định hình được cách mà hệ thống My Retail có thể hỗ trợ doanh nghiệp đồng bộ dữ liệu và khai thác nó một cách hiệu quả.

3.1. Thu thập và đồng bộ dữ liệu khách hàng

Khi dữ liệu khách hàng được đồng bộ và hợp nhất tại một nền tảng duy nhất, đội ngũ marketing có thể xác định được chính xác chân dung và insights khách hàng để triển khai các chiến dịch tiếp thị một cách hiệu quả. Bên cạnh đó, đội ngũ sale có thể biết được mối quan tâm, nhu cầu của khách hàng để tư vấn đúng, tăng tỷ lệ chốt sale. Còn bộ phận chăm sóc khách hàng có thể dựa vào các thông tin này để xây dựng những kế hoạch phù hợp làm tăng số lần mua lại, tăng sự yêu mến của người mua hàng với thương hiệu. 

3.2. Phân khúc khách hàng theo các đặc điểm chung

Với sự sàng lọc kỹ lưỡng, việc phân nhóm khách hàng theo các điều kiện linh hoạt sẽ là điểm lợi nhất trong việc thiết lập các chiến lược marketing. Doanh nghiệp có thể nhóm các tệp khách hàng theo các điều kiện như:

• Phân khúc theo hành vi mua sắm 
• Phân khúc theo sản phẩm mà khách hàng quan tâm 
• Phân khúc theo hành vi của khách hàng trên website, tương tác với email
• Phân khúc theo nhân khẩu học

Ngoài ra, các nhóm khách hàng được tạo trên hệ thống My Retail sẽ tự động được đồng bộ với Facebook Audience giúp đội ngũ tiếp thị thiết lập các chiến dịch quảng cáo nhắm tới đúng khách hàng mục tiêu và nâng cao tối đa tỷ lệ chuyển đổi.

>>>>> Tìm hiểu thêm về phân khúc khách hàng linh hoạt: Dễ dàng segment dữ liệu khách hàng theo nhóm với điều kiện linh hoạt trên EX-Tech

3.3. Tự động chấm điểm khách hàng để đánh giá mức độ tiềm năng

Có customer data, làm thế nào để biết được khách hàng nào đang cần ưu tiên trước và làm thế nào để đánh giá được mức độ quan tâm của họ tới cửa hàng? Chấm điểm khách hàng là một trong những tiêu chí quan trọng để đánh giá liệu một khách hàng cụ thể có khả năng trở thành khách hàng thật sự trong tương lai hay thứ hạng của những khách hàng đã phát sinh đơn hàng. 

Khi người dùng tương tác liên tục với website, thêm sản phẩm vào giỏ hàng, thích và theo dõi các bài viết trên fanpage, họ sẽ trở thành khách hàng tiềm năng thương hiệu. Khi khách hàng tiềm năng ngày càng nhiều, việc chấm điểm này sẽ giúp đội ngũ sale xác định được nên ưu tiên tư vấn, chăm sóc khách hàng nào.

Tính năng Lead Scoring của My Retail sẽ giúp doanh nghiệp đặt tiêu chuẩn và chấm điểm tiềm năng tự động. 

>>>>> Xem thêm về lead scoring tại đây: Lead Scoring – công thức đánh giá tiềm năng khách hàng hiệu quả

3.4. A/B testing giúp tối ưu hiển thị và tăng trải nghiệm khách hàng

Hệ thống A/B test trên My Retail sẽ phân phối ngẫu nhiên 2 trường hợp cho người mua hàng và tìm ra thử nghiệm nào được người tiêu dùng yêu thích hoặc nhấp vào nhiều hơn. Sau khi tổng hợp và phân tích, các nhà quản lý có thể đưa ra quyết định rằng đâu là sự lựa chọn tốt nhất.

>>>>> Bí mật về A/B test được bật mí trong cuốn ebook “khai thác Customer Data tối ưu doanh số bán lẻ”.

3.5. Xây dựng kịch bản nuôi dưỡng và chăm sóc khách hàng tự động    

Customer data đã có, hệ thống My Retail đã được cài đặt, việc xây dựng một chiến dịch tiếp thị trở nên dễ dàng hơn rất nhiều. Các nhà tiếp thị sẽ tập trung nguồn lực để sản xuất nội dung và tạo thành các kịch bản tương tác một cách tự động hoá.

Hệ thống My Retail cho phép người dùng tự thiết kế chiến dịch tiếp thị, nuôi dưỡng hay chăm sóc khách hàng tự động. Các chiến dịch Marketing Automation có thể được tạo dựa trên phân khúc khách hàng hoặc thông qua các biểu mẫu đã tạo. Với My Retail, doanh nghiệp chỉ cần 3 bước cơ bản để phát triển một chiến dịch Marketing Automation:

• Segment khách hàng cần truyền tải thông điệp
• Tạo email, ZNS, SMS cho chiến dịch
• Cài đặt chiến dịch trên hệ thống

Kiến thức nếu chỉ có lý thuyết thì sẽ không khai thác được nhiều. Chính vì lẽ đó, HUB đã phân tích 1 ví dụ chi tiết về một doanh nghiệp bán lẻ thời trang mang tên Zoves, để các nhà quản lý có thể hình dung rõ hơn về quy trình vận hành, thiết kế chiến dịch marketing automation trên hệ thống My Retail với customer data sẵn có.

>>>>> Khám phá ngay cuốn ebook “khai thác Customer Data tối ưu doanh số bán lẻ”.