Có 1 sự thật rất buồn cười là rất nhiều người hiện nay - từ freelance tới giới lãnh đạo – ai ai cũng nói về data, về dữ liệu nhưng khi hỏi kỹ hơn thì hầu hết nghĩ dữ liệu người dùng chỉ gói gọn trong vài thông tin như: tên, email, số điện thoại; hoặc cao hơn xíu thì có thêm vị trí & công ty làm việc, chỉ thế thôi; không hơn không kém. Và có hơn 80% doanh nghiệp SMEs chưa biết sử dụng Data của họ trong Marketing như thế nào, có chăng chỉ là những dữ liệu rất thô sơ, và 1 số phương pháp marketing rất cơ bản như nhắn tin về chương trình khuyến mãi, sinh nhật, nhưng việc diễn ra không nhất quán - khiến không mang lại hiệu quả nhất định và thường họ ngoài việc hiểu sai bản chất của dữ liệu người dùng thì sẽ được chia vào 4 nhóm sau đây:

- Nhóm 1: Chưa có dữ liệu khách hàng, và cũng chưa ý thức được cần phải xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu khách hàng (doanh nghiệp truyền thống, cỡ nhỏ/siêu nhỏ).
- Nhóm 2: Có 1 chút dữ liệu cơ bản, chưa biết cần phải xử lý làm gì để tạo ra được giá trị (Doanh nghiệp vừa và nhỏ, sản phẩm theo xu hướng chuyển dịch số, đã tham gia Digital Marketing).
- Nhóm 4: Khai thác dữ liệu 1 lần-2 lần, bán 1 lần 2 lần, bán chéo (cross sales), up-sales, chưa có các circle xa để bám đuổi hơn 6 tháng - 1 năm
- Nhóm 4: Có nhiều dữ liệu, đang tích cực khai khác (Doanh nghiệp công nghệ, doanh thu lớn).

4 bước chính trong kinh doanh dựa trên dữ liệu

Bao gồm 4 bước: Thu thập dữ liệu (Data Gathering) - Quản lý Dữ liệu (Data Manage) - Phân tích Dữ liệu (Data Analyze) - Hành động dựa trên Dữ liệu (Action).

Thu thập dữ liệu(Data Gathering)
Từ trước đến giờ, mỗi khi muốn biết một lý do hay nhu cầu nào đó của khách hàng thì ta thường thực hiện survey - chi phí đắt đỏ, không đảm bảo câu trả lời của khách hàng là chính xác, chưa kể tập khách hàng mẫu khảo sát mà không đại diện được toàn bộ tập khách hàng của doanh nghiệp thì việc khảo sát là vô nghĩa. Trong kỷ nguyên dữ liệu thì nhược điểm này được khắc phục bằng các hệ thống thu thập dữ liệu hành vi khách hàng, như vậy hệ thống phải đảm bảo có đủ loại dữ liệu về khách hàng, từ dữ liệu demographics tới dữ liệu hành vi và log sử dụng dịch vụ ...v.v...
- Customer Demographics: Dữ liệu nhân khẩu học của 1 khách hàng như tên, tuổi, ngày sinh, giới tính, địa chỉ, nghề nghiệp, đã làm cha mẹ, có con học tiểu học ...v.v...
- Product Sale & Usage: đây là nhóm dữ liệu về hành vi khách hàng mua và sử dụng sản phẩm của công ty hành vi sử dụng, tần suất mua, loại sản phẩm, đơn giá, mức độ hài lòng, thời gian mua gần nhất, những sản phẩm tương tự, sản phẩm hỗ trợ, sản phẩm bán kèm ...v.v...
- Media & devices: dữ liệu này thu thập từ kênh truyền thông mà khách hàng tiếp cận được đến sản phẩm của anh chị bao gồm kênh tương tác, dòng máy (khách hàng sử dụng smarphone và features phone hành vi mua sắm rất khác nhau), mức độ nhạy cảm với quảng cáo, các loại tài khoản MXH ...v.v...
- Third Party Data: dữ liệu trả về khi sử dụng dịch vụ của bên thứ 3 trong công việc kinh doanh.
- Social Media: là các nguồn dữ liệu từ các MXH Facebook, Youtube, LinkedIn ...v.v... các doanh nghiệp nhỏ chủ yếu chỉ có loại dữ liệu này được sinh ra sau những chiến dịch quảng cáo trên Facebook, Youtube ...v.v...

Quản lý Dữ liệu (Data manage)

Việc quản lý dữ liệu theo chuẩn thế giới thì dữ liệu CRM, Channels, social media ... sẽ dùng để xây dựng lên hệ thống Customer 360 - là kho dữ liệu có đầy đủ features xoay quanh 1 khách hàng, đủ các loại dữ liệu categorical, numberic, time series ...v.v... nó thể hiện được đúng như cái tên 360 độ view về khách hàng. Tuỳ đặc thù ngành mà dữ liệu này có thể lên đến gần 2000 trường.
Tương tự như vậy dữ liệu về Product & Usage sẽ xây dựng lên Product360 (P360)

Phân tích Dữ liệu (Data Analyze)
Tất cả 5 nhóm dữ liệu trên sẽ được kết hợp sử dụng vào các bài toán khác nhau. Xuyên suốt vòng đời sử dụng dịch vụ của khách hàng, từ khách hàng mới - upsell/cross-sell - rồi rời bỏ dịch vụ (churn) đều có thể phân tích.

Hành động dựa trên Dữ liệu (Action)
Đối với khách hàng mới ta có Profile Customers (C360) kết hợp với P360 để nhắm mục tiêu cho các chiến dịch quản cáo, upsell, cross sell sản phẩm nhằm tạo ra doanh thu bán hàng và tăng trưởng.

Từ việc phân tích hành vi sử dụng dịch vụ, phản ánh, phàn nàn trên MXH ... sẽ xây dựng được Churn modelling để giữ chân khách hàng sử dụng dịch vụ. Những doanh nghiệp nhỏ - trung bình thường chưa quan tâm đến việc giữ chân khách hàng, trong khi chi phí để có được 1 khách hàng mới lớn gấp 5 lần chi phí để giữ chân 1 khách hàng cũ.

Đấy, nói sơ qua thì dữ liệu người dùng quan trọng, cực kỳ quan trọng nhưng hầu như ít được các bên, các lãnh đạo quan tâm 1 cách đúng mức.

QH tổng hợp