Xây dựng chiến lược phân nhóm dữ liệu khách hàng để tối ưu CX

Các bước xây dựng chiến lược phân nhóm dữ liệu khách hàng

Nội dung tổng quát:

Muốn phân nhóm dữ liệu khách hàng hiệu quả, doanh nghiệp cần phải chỉn chu trong từng bước triển khai.

Trong Session này, chúng ta sẽ bàn về:

Có bao nhiêu bước xây dựng chiến lược phân nhóm dữ liệu khách hàng?
Vai trò của từng bước?
Và làm sao để triển khai các bước đó thật hiệu quả?

Các bước xây dựng chiến lược phân nhóm dữ liệu khách hàng:

1. Thu thập và làm sạch dữ liệu

Tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn và loại bỏ dữ liệu sai lệch, thiếu sót hoặc không hợp lệ.

Xác định nguồn dữ liệu
Thu thập thông tin khách hàng từ nhiều nguồn (CRM, website, social, khảo sát,…).
Xử lý dữ liệu bẩn – Loại bỏ dữ liệu lỗi, trùng lặp,…
Chuẩn hóa định dạng dữ liệu cho thống nhất.

Session trước đã đề cập đến tầm quan trọng của một cơ sở dữ liệu sạch. Ở giai đoạn này, doanh nghiệp hãy xác định chính xác nguồn dữ liệu và nơi lưu trữ chất lượng ngay từ đầu để giảm tải mức độ phức tạp cho các bước tiếp theo.

2. Thống nhất và định hình dữ liệu

Dựa trên cơ sở dữ liệu chất lượng, triển khai phân nhóm khách hàng cơ bản để thống nhất dữ liệu.

Tạo ID khách hàng duy nhất và tổng hợp toàn bộ các thông tin.
Phân loại dữ liệu theo các tiêu chí cơ bản (nhân khẩu học, hành vi,…)
Định hình dữ liệu thông qua việc chỉ điểm hành trình khách hàng.

Dựa trên cơ sở dữ liệu chất lượng, bạn có thể sử dụng dữ liệu này để tạo các hồ sơ khách hàng hoàn chỉnh trước khi đi vào xây dựng các phân nhóm khách hàng và hành trình khách hàng cơ bản.

Giả sử, doanh nghiệp xác định được bốn điểm liên hệ:

Với dữ liệu khách hàng đa kênh, bạn có thể xác nhận rằng năm tương tác này là từ cùng một người. Dựa vào đó, doanh nghiệp xác định chính xác điều gì đã dẫn đến chuyển đổi và là cơ sở để triển khai hoạt động theo dõi phù hợp hơn để tiếp tục mối quan hệ trong giai đoạn tiếp theo và rút ra thông tin chi tiết và tạo ra một vòng phản hồi và nuôi dưỡng khép kín.

3. Vòng lặp tìm hiểu thông tin chi tiết về khách hàng và phân nhóm

Sử dụng kỹ thuật phân tích và thuật toán để khám phá các đặc điểm của khách hàng và tạo ra các nhóm khách hàng tương đồng.

Từ các phân nhóm cơ bản bên trên, đi sâu vào tìm hiểu những điểm khác biệt trong đặc điểm mua sắm của từng nhóm.
Kết hợp với các nghiên cứu chuyên sâu về thị trường cũng như tâm lý người tiêu dùng -> Tách nhỏ nhóm, kết hợp các nhóm nhỏ từ các phân nhóm cơ bản để hình thành các phân nhóm khách hàng theo tình huống.
Tinh chỉnh và định vị lại Hành trình khách hàng riêng biệt cho từng nhóm.

Lặp đi lặp lại quy trình này để đảm bảo thông tin luôn được cập nhật và có cái nhìn chuẩn xác nhất về từng tệp khách hàng.

Sau khi triển khai xong 2 bước trên, bây giờ doanh nghiệp mới chính thức đi vào giai đoạn phân tích.

Đừng lo lắng về số lượng dữ liệu khổng lồ. Với sự phát triển của công nghệ, ngày nay, CDM sẽ thực hiện hầu hết các công việc nặng nhọc khi tích hợp song song với AI. Bởi lẽ, loại nhiệm vụ này hoàn toàn phù hợp với trí tuệ nhân tạo và học máy, bao gồm: xử lý lượng dữ liệu khổng lồ để xác định xu hướng, phát hiện các mẫu thông tin và cuối cùng là đề xuất các bước chiến lược tiếp theo.

Phân tích dữ liệu khách hàng trên CDM có thể phát hiện ra:

Xác định chi tiết các đặc điểm khách hàng – Phân nhóm khách hàng bậc cao (Nổi bật là phân nhóm theo tình huống) và vẽ ra chân dung khách hàng phù hợp.
Kết hợp chân dung khách hàng và CJM.
Xác định giá trị của từng nhóm khách hàng với doanh nghiệp.
Khuyến nghị chiến lược cho từng phân nhóm như bán kèm và bán thêm.

4. Ứng dụng và đưa vào cá nhân hóa CX

Áp dụng kết quả phân nhóm để tùy chỉnh trải nghiệm khách hàng và triển khai các chiến lược tiếp thị phù hợp.

Phát triển chiến lược tiếp thị và bán hàng phù hợp cho từng phân nhóm.
Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng dựa trên thông tin chi tiết của từng phân nhóm.
Đo lường hiệu quả và điều chỉnh chiến lược khi cần thiết.

Sau khi đã có những thông tin quý giá và chuẩn xác nhất về khách hàng, đây là lúc doanh nghiệp bắt đầu lên chiến lược triển khai tiếp thị và bán hàng một cách cá nhân hóa cho khách hàng.

Thông thường, các tác vụ này sẽ được triển khai trên một nền tảng gọi là Messaging Platform hoặc Delivery Platform. Chính vì vậy, để rút ngắn quy trình thực hiện và tối ưu quản lý, doanh nghiệp nên lựa chọn các giải pháp CDM có kết hợp Delivery Platform như GapOne.

Tại sao doanh nghiệp cần đến CDM?

Sử dụng CDM không phải là cách duy nhất để xây dựng chiến lược phân nhóm dữ liệu khách hàng. Nhưng chúng tôi có thể khẳng định rằng CDM cho đến nay là cách mạnh mẽ, hiệu quả và thông minh nhất để thực hiện điều đó.

Trong khi CRM và DMP bị giới hạn về loại dữ liệu mà chúng có thể tiếp nhận và xử lý. CDP lại mới chỉ dừng lại dưới vai trò là một công cụ. Thì CDM hiện lên là một hệ thống toàn diện đáp ứng mọi nhu cầu về dữ liệu của doanh nghiệp. Đồng nghĩa với việc bên cạnh đóng vai trò là một hệ thống phân nhóm khách hàng tối ưu, nền tảng này còn rất nhiều lợi ích để doanh nghiệp khai thác.