Bán hàng đa kênh (Omnichannel) trở thành xu hướng, doanh nghiệp thu về một lượng dữ liệu khổng lồ. Phân tích, ứng dụng dữ liệu sẽ là cơ sở để doanh nghiệp đưa ra các chiến lược để đáp ứng chính xác nhu cầu khách hàng hay điều chỉnh chiến dịch tiếp thị, phát triển chiến thuật bán hàng đúng đắn. 

Dữ liệu quan trọng, rất quan trọng nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng biết cách ứng dụng. Vậy làm thế nào để khai thác thông tin khách hàng hiệu quả, từ đó gia tăng doanh thu cho sản phẩm, dịch vụ? Bài viết sau đây sẽ giúp bạn tìm ra câu trả lời hoàn chỉnh.

1. Dữ liệu khách hàng (Customer Data) là gì? 

Dữ liệu khách hàng là tập hợp thông tin khách hàng cung cấp trong khi tương tác với doanh nghiệp thông qua form đăng ký, form tư vấn, form đặt hàng,… trên website, ứng dụng di động, bản khảo sát, phương tiện truyền thông xã hội, chiến dịch tiếp thị và các phương thức tiếp thị trực tuyến và ngoại tuyến khác.

Customer Data được coi là nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp định hướng chiến lược kinh doanh hiệu quả. Việc khai thác, phân tích và ứng dụng nguồn dữ liệu khách hàng triệt để giúp doanh nghiệp tối ưu trải nghiệm khách hàng, đồng thời phát triển chiến lược kinh doanh dựa trên báo cáo dữ liệu khách hàng thu được.

2. Thực trạng quản lý dữ liệu khách hàng của các doanh nghiệp SMEs hiện nay

Đối với những doanh nghiệp kinh doanh đa kênh, dữ liệu khách hàng ngày một lớn dần và trở nên khó quản lý. 

Không còn là thu thập và đồng bộ dữ liệu khách hàng trực tiếp qua hệ thống bán hàng POS trực tiếp tại cửa hàng, doanh nghiệp cần quản lý đồng thời một lượng dữ liệu khách hàng “đồ sộ” đổ về từ website, các kênh social (Facebook, Instagram, Tikok,…), sàn thương mại điện tử (Shopee, Tiki, Lazada,…). Nói cách khác, việc thu thập, hợp nhất dữ liệu dần trở nên phức tạp, cản trở doanh nghiệp trong việc thấu hiểu khách hàng của mình.

• Dữ liệu khách hàng rời rạc, phân mảnh; khó thu thập, đồng bộ nguồn dữ liệu khách hàng từ offline đến online. 
• Thiếu kỹ năng thu thập, phân tích dữ liệu trực quan.
• Làm mất, làm sai sót dữ liệu khách hàng khi quản lý, làm ảnh hưởng nghiêm trọng tới vấn đề kinh doanh và tài chính. 
• Thiếu kinh nghiệm ứng dụng nguồn dữ liệu khách hàng vào các hoạt động như nuôi dưỡng, chăm sóc khách hàng tự động.

Ngay lúc này, giải pháp EX-Tech và Cus Asia do Hub-JS phát hành chính là lời giải cho bài toán thu thập, đồng bộ, quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả nhằm khai thác tiềm năng dữ liệu và tối ưu hoạt động kinh doanh. 

Cùng Hub-JS khám phá cách ứng dụng dữ liệu khách hàng từ hệ thống EX-Tech và Cus Asia trong phần tiếp theo.

3. Khai thác và ứng dụng dữ liệu khách hàng hiệu quả cùng EX-Tech và Cus Asia

3.1. Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng ẩn danh để cải thiện website

Website là một trong số những kênh bán hàng quan trọng nhất của doanh nghiệp. Phân tích, đánh giá dữ liệu, hành vi, lịch sử khách hàng tương tác với website là một trong số những cách để cải thiện hiệu quả hoạt động tiếp thị. 

Hệ thống phân tích, đo lường website Cus Asia của HUB platform hỗ trợ doanh nghiệp thu thập dữ liệu và quản lý trải nghiệm khách hàng. 

Với Cus Asia, doanh nghiệp bạn có thể dễ dàng:

• Xác định chân dung khách hàng: Cus Asia có khả năng phác họa chân dung người tiêu dùng dựa trên các chỉ số:

• • Vị trí địa lý của khách hàng
  • Truy cập website theo thời gian thực
  • User ID từng khách hàng
  • Thiết bị / Hệ điều hành được sử dụng khi truy cập website

• Ghi nhận hành vi tương tác khách hàng: Với Cus Asia, mọi hành động tương tác của khách hàng kể từ khi bắt đầu vào website, tương tác, điền form, đọc thông tin, chuyển trang,… cho đến khi họ thoát khỏi website đều được lưu trữ và thể hiện qua các luồng người dùng. Như vậy, doanh nghiệp hoàn toàn có thể xác định đâu là nội dung thu hút khách hàng, bài viết nào chưa thực sự thu hút khách hàng, từ đó cải thiện nội dung tiếp thị cho phù hợp.
• Đánh giá hiệu quả tiếp thị theo từng kênh dựa trên hành động tương tác khách hàng: Từ việc “tracking” tỷ lệ truy cập, ghi nhận tương tác của từng khách hàng đối với từng kênh (Website, Social, Campaign, Search Engines,…), doanh nghiệp của bạn có thể tập trung vào các kênh có tỷ lệ truy cập cao, đồng thời cải thiện các kênh bán hàng còn lại. 

>>>>> Khám phá thêm: Tối ưu trải nghiệm khách hàng hiệu quả từ việc phân tích, đo lường các chỉ số website.

3.2. Thu thập và đồng bộ dữ liệu khách hàng định danh

Doanh nghiệp của bạn thường làm gì để thu thập và hợp nhất dữ liệu khách hàng? Với vô vàn kênh bán hàng khác nhau, từ offline tại cửa hàng đến online qua website, social, trang bán hàng,… thì việc ghi nhận và lưu trữ thông tin khách hàng thủ công qua excel không phải là cách làm tối ưu nhất.

Không chỉ đơn giản là thu thập dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần “lọc” ra đối tượng khách hàng tiềm năng sau đó ứng dụng chúng hiệu quả vào chiến dịch nuôi dưỡng và chăm sóc sau bán.

Giải pháp EX-Tech của Hub-JS với những tính năng hữu ích sẽ giúp doanh nghiệp bạn tiếp cận và thu hút khách hàng, nâng cao tỷ lệ chuyển đổi, gia tăng doanh số tối đa.

EX-Tech thu thập và đồng bộ dữ liệu khách hàng theo 2 cách:

• Thu thập qua form đăng ký mua hàng, đăng ký nhận tư vấn, đăng ký đặt hàng, đăng ký tham dự hội thảo,… được gắn trực tiếp trên website, trang bán hàng, trang giới thiệu sản phẩm,… Trong đó, hệ thống form này được thiết lập sẵn trên hệ thống, giúp doanh nghiệp ghi nhận các thông tin khách hàng để lại như: Tên, Email, Số điện thoại, Giới tính, Địa chỉ,…
• Đồng bộ dữ liệu từ phần mềm quản lý đơn hàng, các kênh social và các sàn thương mại điện tử, nền tảng chat (Fchat, Pancake, Subiz, Manychat, CareSoft,…) theo Custom field hay còn gọi là trường dữ liệu khách hàng. Cụ thể, để thông tin khách hàng được ghi nhận và lưu trữ xuyên suốt giữa phần mềm bán hàng với hệ thống EX-Tech, doanh nghiệp cần đảm bảo các trường thông tin giữa 2 hệ thống này phải khớp nhau 100%.

Ví dụ:

• Trường “Tên” khách hàng trên hệ thống Subiz sẽ tương ứng với trường “Last Name” trên hệ thống EX-Tech.
• Trường “Số điện thoại”  trên hệ thống Subiz sẽ tương ứng với trường “Phone” trên hệ thống EX-Tech.

3.3. Segment – Phân khúc khách hàng hiệu quả nhờ EX-Tech

Segment hay phân khúc khách hàng là một trong những bước không thể thiếu đối với hoạt động bán hàng, tiếp thị nào. Không chỉ là phương thức quản trị khách hàng hiệu quả, segment hỗ trợ đội ngũ Marketing, Sales phân khúc khách hàng theo các nhóm dựa khác nhau trên nhân khẩu học (Giới tính, Vị trí địa lý, Email,…), hành vi mua sắm, mức độ quan tâm,…

Với 1 file excel ghi nhận thông tin khách hàng dài vô tận, nhà quản lý dành khá nhiều thời gian và công sức để phân loại khách hàng theo cách “filter” thủ công. Có vẻ cách làm này không quá phức tạp và có thể đưa ra những kết quả mong muốn. Tuy nhiên, khi thực hiện phân khúc khách hàng “bằng cơm” với quá nhiều điều kiện lọc, bài toán “segment” khách hàng qua excel trở nên khó khăn hơn bao giờ hết.

• Danh sách khách hàng không chỉ dừng lại ở một con số cụ thể, hàng ngày dữ liệu khách hàng luôn được đồng bộ liên tục khiến việc “filter” dữ liệu khi ngắt quãng.
• Dữ liệu khách hàng không được đảm bảo tính đồng bộ, chính xác khi ghi nhận thủ công. 
• Đôi khi tính năng “filter” không lọc được chính xác, thậm chí là không thể đọc được tập dữ liệu mong muốn nếu trường dữ liệu được nhập không chính xác. Chẳng hạn, trường “số điện thoại” không bắt đầu bằng “0”, trường email không hợp lệ như “gmall, gmial,…” 

EX-Tech có thể giúp doanh nghiệp bạn giải quyết vấn đề phân khúc khách hàng theo điều kiện lọc linh hoạt từ tính năng “segment”. 

Từ tập dữ liệu khách hàng, EX-Tech có thể phân loại chúng theo những tiêu chí phù hợp với mục đích tiếp thị. Chẳng hạn:

• Theo thông tin cá nhân: Giới tính, Số điện thoại, Email, Lĩnh vực kinh doanh,…
• Theo hành động tương tác: Trang đã truy cập, Sản phẩm quan tâm, Tần suất tương tác với doanh nghiệp,…
• Theo doanh thu: Mua hàng trên 2-3 lần, Chưa phát sinh đơn hàng, Chưa quay lại mua hàng trong vòng 1-2 tháng,…

Với những nhóm khách hàng phân khúc theo tiêu chí linh hoạt, doanh nghiệp có thể sử dụng chúng vào triển khai các chiến dịch tiếp thị và nuôi dưỡng tự động sau đó.

3.4. Tự động nuôi dưỡng, chăm sóc khách hàng qua rất nhiều kênh: Email, SMS, Zalo ZNS, Focus items

Email, tin nhắn truyền thống (SMS) hay Zalo ZNS là các phương thức tiếp thị được sử dụng phổ biến nhằm thu hút khách hàng tiềm năng, nuôi dưỡng khách hàng hiện tại hoặc khách hàng cũ.

Tuy nhiên, khi triển khai theo cách truyền thống, doanh nghiệp phải đối mặt với nhiều thách thức:

• Chỉ có thể triển khai theo từng kênh riêng lẻ, khó đánh giá và không nhìn được lịch sử tương tác của khách hàng với thương hiệu một cách tổng quan.
• Nhiều công cụ không hỗ trợ phân nhóm khách hàng. Doanh nghiệp phải gửi thông điệp đến khách hàng một cách chung chung, thiếu cá nhân hoá.
• Việc soạn và gửi email, tin nhắn qua số điện thoại thông thường hay tin nhắn Zalo theo cách thủ công chiếm khá nhiều thời gian và công sức bởi số lượng khách hàng không hề nhỏ.
• Nội dung tiếp thị cần gửi ngay lập tức tại thời điểm nhà tiếp thị gửi email, SMS hoặc Zalo ZNS, không có khả năng thiết lập thời gian gửi nội dung nhất định.

Với giải pháp EX-Tech của HUB platform, doanh nghiệp có thể kết hợp rất nhiều kênh như Email, SMS, Zalo ZNS, Focus items,… trong một chiến dịch tự động tiếp thị, nuôi dưỡng hay chăm sóc khách hàng. Thông điệp sẽ được cá nhân hoá dựa theo những thông tin về nhu cầu, hành vi của khách hàng mà hệ thống đã thu thập được.

Tùy theo điều hành vi của khách hàng, doanh nghiệp có thể thiết kế kịch bản tương tác qua các kênh một cách phù hợp. Khi doanh nghiệp duy trì được sự tương tác, gửi thông điệp tới đúng người, đúng thời điểm thì việc gia tăng tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu hay mức độ trung thành hoàn toàn trở nên dễ dàng hơn.

3.5. Đánh giá hiệu quả bán hàng, tiếp thị thông qua số liệu thực tế

Nhiệm vụ sau cùng cho mỗi chiến dịch bán hàng, chiến dịch tiếp thị chính là báo cáo, đánh giá tính hiệu quả cũng như đề xuất giải pháp cải thiện. Tuy nhiên, khi báo cáo riêng lẻ qua từng kênh theo cách truyền thống qua Excel, pdf trước đây, doanh nghiệp gặp không ít khó khăn:

• Dữ liệu báo cáo rời rạc: Với 1 báo cáo tổng quan, doanh nghiệp không thể đưa ra đánh giá chính xác, hiệu quả. Tuy nhiên, khi cần theo dõi nhiều báo cáo khác nhau nhằm tăng tính khách quan cho đánh giá, dữ liệu bị phân mảnh ở nhiều nơi khác nhau khiến quá trình tổng hợp và báo cáo trở nên khó khăn.
• Dữ liệu cần phân tích không thực sự chính xác: Do các báo cáo thường được lưu trữ đơn lẻ dưới dạng file word, file PDF, file Google Sheets,… và được nhân viên gửi định kỳ lên ban quản lý nên dữ liệu sẽ không được cập nhật chính xác 100%. Dẫn đến những khó khăn cho các nhà quản lý khi không có sẵn số liệu chính xác để so sánh, đối chiếu, đánh giá hiệu quả khi từng chiến dịch.
• Nhiều số liệu cần quan sát: Bên cạnh những loại báo cáo tổng quan, những loại báo cáo theo dõi tình hình hoạt động sẽ bao gồm nhiều loại số liệu, nhiều chỉ số khác nhau.

Với Cus Asia và EX-Tech, công việc báo cáo, đánh giá chỉ số tiếp thị không còn khó khăn:

• Báo cáo biểu đồ giúp nhà quản lý có cái nhìn bao quát về hiệu quả tiếp thị theo ngày cụ thể.
• Số liệu báo cáo được ghi nhận, đồng bộ trên một hệ thống duy nhất.
• Các chỉ số như lượng truy cập, kênh tương tác, hành vi tương tác,… được ghi nhận ở từng mục riêng, dễ theo dõi, tránh việc lẫn dữ liệu.
• Hệ thống “tracking” giúp doanh nghiệp đánh giá hiệu quả tiếp thị khách quan.
• Đánh giá hiệu quả website thông qua các chỉ số tương tác của khách hàng.

>>>>> Tìm hiểu: Gia tăng tương tác khách hàng hiệu quả với EX-Tech.

Trên đây là cách khai thác và ứng dụng dữ liệu mà doanh nghiệp bạn có thể áp dụng nhằm cải thiện và phát triển kinh doanh hiệu quả.

Liên hệ với Hub-JS để được tư vấn về giải pháp tiếp thị tự động EX-Tech và công cụ thu thập, phân tích dữ liệu Cus Asia.

Đăng ký ngay hoặc liên hệ theo hotline 082.360.1616 (nhánh 2), email: growth@hub-js.com.