Chuẩn bị một nền tảng dữ liệu chất lượng trước khi phân nhóm
Nội dung tổng quát:
Dữ liệu được ví như “dầu”, nguồn nhiên liệu quan trọng của một “bộ máy” chiến lược. Đồng nghĩa với đó, cũng giống như dầu, dữ liệu sẽ không mang lại lợi ích gì nếu bị chôn vùi trong “đống cặn bẩn”. Việc của doanh nghiệp lúc này chính là đào nó lên và “lọc dầu” trước khi tiến hành khai thác được giá trị thực sự của nó.
Hiện tại, nhiều doanh nghiệp đang nắm giữ vô số dữ liệu nhưng đó lại dữ liệu chưa được làm sạch. Bên cạnh đó, các dữ liệu này lại bị lưu trữ trong các hệ thống biệt lập khiến cho chúng khó lòng đồng nhất và bị tách biệt đối với từng phòng ban, nhân sự trong doanh nghiệp.
Trong Session này, chúng ta sẽ bàn về lý do tại sao việc làm sạch dữ liệu lại quan trọng và cách làm phong phú dữ liệu đó. Đây chính là cơ sở để doanh nghiệp đi vào phân tích và thiết lập chiến lược phân nhóm dữ liệu khách hàng để tối ưu CX.
Tại sao tác vụ làm sạch dữ liệu lại quan trọng?
Dữ liệu bẩn là gì? Dữ liệu bẩn là những dữ liệu thiếu chính xác, không đầy đủ, bị trùng lặp,… hay đơn giản là các dữ liệu spam, dữ liệu gây hiểu lầm. Những dữ liệu này chính là thanh gỗ chắn đường khiến hoạt động phân tích và lên chiến lược bị ngắt quãng.
Không khó để tin rằng dữ liệu khách hàng là vô cùng quan trọng. Nhưng chưa nhiều người đánh giá đúng tầm quan trọng của một cơ sở dữ liệu đầy đủ, sạch sẽ và đáng tin cậy. Thay vào đó, nhiều doanh nghiệp lại đang tập trung hơn vào việc chất đống và tồn ứ dữ liệu.
Ví dụ về sự cản trở của dữ liệu bẩn: Dữ liệu trùng lặp, thiếu thông tin trước tiên khiến doanh nghiệp tốn không gian lưu trữ. Một cơ sở dữ liệu không đầy đủ và không được cập nhật theo thời gian thực được gọi là dữ liệu lỗi thời và không thể giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đúng đắn do thiếu dữ kiện.
Dựa vào đó, chúng ta có thể xác định bốn đặc điểm tiên quyết của một nguồn dữ liệu sạch:
Phải tập hợp dữ liệu đa chiều, đa dạng các trường thông tin từ mọi nguồn.
Luồng dữ liệu phải trực tuyến và cập nhật theo thời gian thực. Dữ liệu nên được tự động lọc khi đồng bộ hóa dữ liệu từ nhiều nguồn.
Dữ liệu phải phù hợp với mục đích sử dụng của nó, tức là bạn không cần cỡ giày của khách hàng nếu bạn bán mũ.
Dữ liệu cần được làm sạch, xác minh và làm phong phú để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy.
Cách làm phong phú dữ liệu khách hàng
Đã qua rồi thời kỳ phân nhóm khách hàng theo các tiêu chí nhân khẩu học truyền thống. Để theo kịp tốc độ phát triển, thay đổi của thị trường và hành vi khách hàng hiện nay, doanh nghiệp nên chuyển sang các hình thức phân nhóm khách hàng hiện đại – tiêu biểu như Phân nhóm khách hàng theo tình huống.
Để lý giải cho điều này, chúng tôi đã giải thích rất chi tiết trong Ebook sau:
Đối với phương pháp phân nhóm khách hàng theo tình huống nói riêng và phân nhóm khách hàng hiện đại nói chung, đều đòi hỏi doanh nghiệp phải có góc nhìn rất sâu và toàn diện về khách hàng.
Để làm được điều này, doanh nghiệp cần kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, kết hợp với AI để vẽ ra chân dung khách hàng cụ thể nhất.
Ví dụ như:
