Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

Tú Lê

18/09/2023

Chia sẻ

Dữ liệu khách hàng là một trong những tài sản quý giá nhất của một doanh nghiệp. Bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu, hành vi, thái độ và sự hài lòng của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ và thương hiệu của mình. Từ đó, doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến lược kinh doanh, marketing và chăm sóc khách hàng phù hợp và hiệu quả hơn.

Dữ liệu khách hàng là gì?

Dữ liệu khách hàng là thông tin mà khách hàng cung cấp cho doanh nghiệp trong quá trình tương tác với các sản phẩm, dịch vụ, chiến dịch tiếp thị và các kênh truyền thông khác nhau. Dữ liệu khách hàng có thể bao gồm các thông tin cá nhân, nhân khẩu học, tương tác, hành vi và thái độ của khách hàng. Dữ liệu khách hàng có vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp hiểu được nhu cầu, mong muốn và hành vi mua hàng của khách hàng, từ đó đưa ra các chiến lược kinh doanh và tiếp thị hiệu quả hơn. Có nhiều cách để thu thập dữ liệu khách hàng, như sử dụng các công cụ phân tích web, gửi các bản khảo sát, tạo các form đăng ký, theo dõi các hoạt động trên mạng xã hội, v.v. Để quản lý và phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể sử dụng các phần mềm chuyên dụng hoặc các nền tảng tiếp thị đa kênh.

Có mấy loại dữ liệu khách hàng?

Dữ liệu khách hàng gồm có 4 loại chính là:

Dữ liệu thông tin và nhân khẩu học (Information & Demographic Data): là những thông tin cơ bản về khách hàng, có thể được sử dụng để nhận dạng danh tính của họ, như họ tên, số điện thoại, email, địa chỉ, giới tính, tuổi, nghề nghiệp, thu nhập, v.v.
Dữ liệu tương tác (Engagement Data): là những thông tin về cách khách hàng tương tác với doanh nghiệp qua các kênh truyền thông khác nhau, như website, ứng dụng di động, mạng xã hội, email, quảng cáo, v.v. Dữ liệu này giúp doanh nghiệp đánh giá mức độ quan tâm và hài lòng của khách hàng với sản phẩm, dịch vụ và chiến dịch tiếp thị của mình.
Dữ liệu hành vi khách hàng (Onsite Behavior Data): là những thông tin về hành vi của khách hàng khi truy cập vào website hoặc ứng dụng di động của doanh nghiệp, như số lần truy cập, thời gian lưu lại, số trang xem, tỷ lệ thoát, nguồn gốc truy cập, từ khóa tìm kiếm, v.v. Dữ liệu này giúp doanh nghiệp phân tích nhu cầu và sở thích của khách hàng, cũng như đo lường hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị trực tuyến.
Dữ liệu thái độ (Attitudinal Data): là những thông tin về ý kiến, cảm xúc và thái độ của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ và thương hiệu của doanh nghiệp. Dữ liệu này thường được thu thập qua các bản khảo sát, phản hồi hoặc đánh giá của khách hàng. Dữ liệu này giúp doanh nghiệp cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm khách hàng.

Tầm quan trọng của việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

Việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng có nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, như:

Giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng

Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể xây dựng được hồ sơ khách hàng chi tiết, bao gồm các thông tin về đặc điểm, nhu cầu, hành vi, thái độ và sự hài lòng của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể phân loại khách hàng theo các tiêu chí như độ tuổi, giới tính, địa lý, thu nhập, sở thích,… và tạo ra các nhóm khách hàng mục tiêu (target segment) phù hợp với chiến lược kinh doanh của mình.

Giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chiến lược marketing

Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể thiết kế các chiến dịch marketing hiệu quả hơn, bằng cách chọn ra các kênh truyền thông phù hợp với khách hàng mục tiêu, tạo ra các nội dung hấp dẫn và thuyết phục khách hàng, cũng như đo lường và đánh giá hiệu quả của các chiến dịch marketing. Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể áp dụng các kỹ thuật tiếp thị cá nhân hóa (personalized marketing), như gửi email hoặc tin nhắn theo tên của khách hàng, gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng hoặc sở thích của khách hàng, tạo ra các ưu đãi hoặc chương trình khuyến mãi riêng cho từng nhóm khách hàng,…

Giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng sản phẩm và dịch vụ

Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể nhận được những phản hồi trung thực và kịp thời từ khách hàng về sản phẩm và dịch vụ của mình. Từ đó, doanh nghiệp có thể cải thiện chất lượng sản phẩm và dịch vụ để đáp ứng nhu cầu và mong đợi của khách hàng. Đồng thời, doanh nghiệp cũng có thể phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới hoặc mở rộng thị trường tiềm năng dựa trên những xu hướng và Insight của khách hàng.

Giúp doanh nghiệp duy trì và tăng cường mối quan hệ với khách hàng

Bằng cách phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp có thể chăm sóc khách hàng tốt hơn, bằng cách liên lạc với họ đúng lúc đúng nhu cầu, giải quyết các vấn đề và khiếu nại của họ một cách nhanh chóng và hiệu quả, cũng như tạo ra các giá trị gia tăng cho khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể tăng sự gắn bó với khách hàng, giảm tỷ lệ churn (khách hàng bỏ đi), tăng tỷ lệ retention (khách hàng quay lại) và loyalty (khách hàng trung thành).

Tầm quan trọng của việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng — Giúp cho doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng

Các bước để thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

Để thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần thực hiện các bước sau:

Xác định mục tiêu và câu hỏi cần trả lời

Trước khi thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu của việc làm này, là để giải quyết vấn đề gì, cải thiện điều gì, hay tạo ra giá trị gì cho doanh nghiệp. Từ đó, doanh nghiệp có thể đặt ra các câu hỏi cụ thể cần trả lời bằng dữ liệu khách hàng, như: Ai là khách hàng mục tiêu của doanh nghiệp? Khách hàng có nhu cầu và mong đợi gì? Khách hàng hài lòng với sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp như thế nào? Khách hàng có ý định mua lại sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp không?..

Lựa chọn nguồn và phương pháp thu thập dữ liệu khách hàng

Sau khi xác định mục tiêu và câu hỏi cần trả lời, doanh nghiệp cần lựa chọn nguồn và phương pháp thu thập dữ liệu khách hàng phù hợp. Có hai loại nguồn dữ liệu khách hàng chính là nguồn dữ liệu nội bộ (internal data source) và nguồn dữ liệu bên ngoài (external data source). Nguồn dữ liệu nội bộ là những dữ liệu mà doanh nghiệp tự thu thập được từ các kênh tương tác với khách hàng, như website, ứng dụng di động, email, mạng xã hội, bộ phận chăm sóc khách hàng,… Nguồn dữ liệu bên ngoài là những dữ liệu mà doanh nghiệp thu thập được từ các nguồn khác, như các trang web so sánh giá, các trang web đánh giá sản phẩm, các báo cáo nghiên cứu thị trường,… Tùy vào nguồn dữ liệu mà doanh nghiệp có thể áp dụng các phương pháp thu thập dữ liệu khách hàng khác nhau, như: Theo dõi hành vi người dùng (user behavior tracking), Khảo sát ý kiến (survey), Phỏng vấn (interview), Nhóm thảo luận (focus group), Thử nghiệm A/B (A/B testing),…

Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng

Sau khi thu thập được dữ liệu khách hàng từ các nguồn và phương pháp khác nhau, doanh nghiệp cần làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng để loại bỏ những dữ liệu sai sót, thiếu sót, trùng lặp, không liên quan hoặc không đáng tin cậy. Việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp đảm bảo chất lượng và tính nhất quán của dữ liệu khách hàng, cũng như tăng hiệu quả của việc phân tích dữ liệu khách hàng sau này. Có một số công cụ và phần mềm hỗ trợ việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng, như: Excel, Google Sheets, OpenRefine, Trifacta Wrangler,…

Phân tích và trình bày dữ liệu khách hàng

Sau khi làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần phân tích và trình bày dữ liệu khách hàng để trả lời các câu hỏi đã đặt ra ở phía trên. Việc phân tích và trình bày dữ liệu khách hàng có thể bao gồm các hoạt động như: Thống kê mô tả (descriptive statistics), Phân tích xu hướng (trend analysis), Phân tích tương quan (correlation analysis), Phân tích phân cụm (cluster analysis), Phân tích phân loại (classification analysis), Phân tích hồi quy (regression analysis),… Có một số công cụ và phần mềm hỗ trợ việc phân tích và trình bày dữ liệu khách hàng, như: SPSS, R, Python, Tableau, Power BI,… Kết quả của việc phân tích và trình bày dữ liệu khách hàng có thể được biểu diễn dưới các dạng như: Bảng biểu (table), Biểu đồ (chart), Đồ thị (graph), Dashboard,…

Các công cụ thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

Các công cụ thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng là những phần mềm, ứng dụng hoặc nền tảng giúp doanh nghiệp có thể thu thập, lưu trữ, quản lý, xử lý và phân tích dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Các công cụ này giúp doanh nghiệp có được những thông tin chi tiết và chính xác về khách hàng, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh và tiếp thị hiệu quả hơn.

Có rất nhiều công cụ thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng trên thị trường, tùy thuộc vào mục đích, ngân sách và yêu cầu của doanh nghiệp. Dưới đây là một số công cụ phổ biến và được đánh giá cao:

Google Analytics: là một trong những công cụ miễn phí và mạnh mẽ nhất để thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng trên website, ứng dụng di động hoặc mạng xã hội. Google Analytics giúp doanh nghiệp theo dõi số lượng truy cập, nguồn gốc truy cập, hành vi truy cập, tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu, v.v. của khách hàng.
HubSpot: là một nền tảng tiếp thị đa kênh tự động, giúp doanh nghiệp thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu khách hàng từ các kênh như email, blog, mạng xã hội, v.v. HubSpot cũng giúp doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa cho từng phân khúc khách hàng.
Hotjar: là một công cụ giúp doanh nghiệp hiểu được hành vi của khách hàng trên website hoặc ứng dụng di động của mình. Hotjar sử dụng các kỹ thuật như heatmaps, recordings, surveys, v.v. để thu thập và phân tích dữ liệu về cách khách hàng tương tác với các nội dung và chức năng trên website hoặc ứng dụng.
SurveyMonkey: là một công cụ giúp doanh nghiệp tạo ra các bản khảo sát chuyên nghiệp để thu thập dữ liệu về ý kiến, cảm xúc và thái độ của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của mình. SurveyMonkey cũng có các tính năng phân tích dữ liệu để giúp doanh nghiệp có được những insight quý giá từ các bản khảo sát.
Salesforce: là một trong những nền tảng quản lý quan hệ khách hàng (CRM) hàng đầu thế giới. Salesforce giúp doanh nghiệp thu thập, lưu trữ và quản lý dữ liệu khách hàng từ các kênh như email, điện thoại, chat, v.v. Salesforce cũng có các tính năng phân tích dữ liệu để giúp doanh nghiệp có được những báo cáo chi tiết về hiệu suất bán hàng, tiếp thị và chăm sóc khách hàng.
Tableau: là một công cụ phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ. Tableau giúp doanh nghiệp kết nối với các nguồn dữ liệu khác nhau, xử lý và phân tích dữ liệu bằng các kỹ thuật thống kê và học máy, và tạo ra các biểu đồ, bảng và dashboard trực quan để hiển thị dữ liệu khách hàng một cách sinh động và dễ hiểu.
GAPONE: là một nền tảng tiếp thị đa kênh tự động, giúp doanh nghiệp thu thập, quản lý và phân tích dữ liệu khách hàng từ các kênh như email, SMS, Facebook Messenger, Zalo, v.v. GAPONE cũng giúp doanh nghiệp tạo ra các chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa cho từng phân khúc khách hàng, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm chi phí tiếp thị.

Phương pháp hỗ trợ việc thu nhập và phân tích dữ liệu khách hàng

Việc thu nhập và phân tích dữ liệu khách hàng là một hoạt động quan trọng của các doanh nghiệp trong thời đại số. Dữ liệu khách hàng là những thông tin về nhu cầu, mong muốn, hành vi và thái độ của khách hàng đối với sản phẩm, dịch vụ và thương hiệu của doanh nghiệp. Việc thu nhập và phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp có được những insight quý giá để đưa ra các quyết định kinh doanh và tiếp thị hiệu quả hơn.

Để thu nhập và phân tích dữ liệu khách hàng, có nhiều phương pháp khác nhau, tùy thuộc vào mục đích, nguồn và loại dữ liệu. Một số phương pháp phổ biến và hiệu quả là:

Khảo sát theo nhóm (focus group surveying): là phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách tổ chức các cuộc hội thoại nhóm với một số lượng nhỏ khách hàng (thường từ 6 đến 12 người) để lấy ý kiến, cảm xúc và thái độ của họ về sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của doanh nghiệp. Phương pháp này giúp doanh nghiệp có được những thông tin sâu sắc và chân thực từ góc nhìn của khách hàng.
Khảo sát dựa trên nền web (web-based surveying): là phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách tạo ra các bản khảo sát trực tuyến và gửi cho khách hàng qua email, website, mạng xã hội, v.v. Phương pháp này giúp doanh nghiệp có được những thông tin lượng lớn và đa dạng từ nhiều nguồn khác nhau.
Xử lý dữ liệu (data mining): là phương pháp phân tích dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê, toán học và học máy để tìm ra các mẫu, xu hướng và quy luật ẩn trong dữ liệu. Phương pháp này giúp doanh nghiệp có được những thông tin chi tiết và chính xác về hành vi, sở thích và tiềm năng của khách hàng.
Theo dõi đơn lẻ (cookie tracking): là phương pháp thu thập dữ liệu bằng cách sử dụng các tập tin nhỏ được gọi là cookie để theo dõi các hoạt động của khách hàng trên website hoặc ứng dụng di động của doanh nghiệp. Phương pháp này giúp doanh nghiệp có được những thông tin về số lần truy cập, thời gian lưu lại, số trang xem, nguồn gốc truy cập, từ khóa tìm kiếm, v.v. của khách hàng.

Lợi ích của việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

Việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng có nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, như:

Giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu, mong muốn, hành vi và thái độ của khách hàng, từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp với khách hàng.
Giúp doanh nghiệp nắm bắt được xu hướng, cơ hội và thách thức của thị trường kinh doanh, từ đó điều chỉnh chiến lược kinh doanh và tiếp thị một cách linh hoạt và hiệu quả.
Giúp doanh nghiệp tiếp cận với các cơ hội kinh doanh tiềm năng, như tìm kiếm khách hàng mới, mở rộng thị phần, tăng doanh thu và lợi nhuận.
Giúp doanh nghiệp cải tiến chất lượng sản phẩm, dịch vụ và trải nghiệm khách hàng bằng cách thu thập phản hồi, đánh giá và góp ý của khách hàng.
Giúp doanh nghiệp xây dựng mối quan hệ khách hàng bền vững bằng cách chăm sóc, tương tác và cá nhân hóa các thông điệp và ưu đãi cho khách hàng.
Giúp doanh nghiệp xây dựng chiến dịch digital marketing hiệu quả bằng cách nhắm mục tiêu vào những nhóm khách hàng có khả năng phản hồi cao, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm chi phí tiếp thị.

Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng có rủi ro gì?

Việc thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng là một hoạt động quan trọng và có nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, nhưng cũng có một số rủi ro mà doanh nghiệp cần lưu ý, như:

Rủi ro về bảo mật dữ liệu: là rủi ro về việc dữ liệu khách hàng bị đánh cắp, lộ thông tin hoặc bị sử dụng sai mục đích bởi các bên thứ ba không có quyền truy cập. Điều này có thể gây ra thiệt hại về tài chính, uy tín và niềm tin của khách hàng đối với doanh nghiệp. Để giảm thiểu rủi ro này, doanh nghiệp cần áp dụng các biện pháp bảo mật dữ liệu như mã hóa, xác thực, sao lưu, v.v. và tuân thủ các quy định pháp luật về bảo vệ dữ liệu cá nhân.
Rủi ro về chất lượng dữ liệu: là rủi ro về việc dữ liệu khách hàng không chính xác, không đầy đủ hoặc không cập nhật. Điều này có thể gây ra những sai lầm trong quá trình phân tích và sử dụng dữ liệu, ảnh hưởng đến hiệu quả kinh doanh và tiếp thị của doanh nghiệp. Để giảm thiểu rủi ro này, doanh nghiệp cần áp dụng các tiêu chuẩn và quy trình kiểm tra, xử lý và làm sạch dữ liệu khách hàng.
Rủi ro về pháp lý và đạo đức: là rủi ro về việc vi phạm các quyền và lợi ích hợp pháp của khách hàng khi thu thập và sử dụng dữ liệu khách hàng. Điều này có thể gây ra những tranh chấp, kiện tụng hoặc xử phạt pháp lý cho doanh nghiệp . Để giảm thiểu rủi ro này, doanh nghiệp cần tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng, thông báo rõ ràng mục đích và phạm vi thu thập dữ liệu, xin sự đồng ý của khách hàng trước khi thu thập và sử dụng dữ liệu, và không sử dụng dữ liệu cho những mục đích không liên quan hoặc trái với mong muốn của khách hàng.

Giới thiệu về DPoint – Giải pháp của DPoint về vấn đề thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng.

Giới thiệu về DPoint

DPoint là nền tảng chăm sóc khách hàng chuyên nghiệp, đem đến khả năng phân tích dữ liệu mạnh mẽ, từ đó cung cấp các giải pháp chăm sóc khách hàng tối ưu và xây dựng mối quan hệ bền vững giữa doanh nghiệp và khách hàng. DPoint phát triển với hệ sinh thái đa dạng bao gồm: hệ thống thiết kế kịch bản và công cụ quản lý chương trình thành viên, bộ công cụ thiết kế hoạt động tương tác mở rộng, giải pháp tương tác đa kênh và mạng lưới khách hàng thành viên.

Dù chỉ mới ra mắt từ năm 2021, thế nhưng giải pháp DPoint cũng đã tạo được tiếng vang nhất định trên thị trường. Năm 2022 và 2023, DPoint ghi nhận dấu ấn tích cực khi giúp các tập đoàn hàng đầu tại Việt Nam gia tăng số lượng thành viên đăng kí mới lên 2 lần, tỉ lệ tương tác của thành viên và thương hiệu lên 2,5 lần.

DPoint cung cấp giải pháp chăm sóc khách hàng thân thiết toàn diện, có vai trò xây dựng “cầu nối” giữa doanh nghiệp và khách hàng. Chương trình khách hàng thân thiết giúp doanh nghiệp đảm bảo sự kết nối và tương tác cùng khách hàng thường xuyên, giúp giữ chân khách hàng cũ và thu hút thêm khách hàng mới. Đây là chiến lược cực kì cần thiết để duy trì và phát triển nguồn doanh thu của các tập đoàn bán lẻ trong xu hướng thị trường hiện nay.

Giải pháp của DPoint về vấn đề thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng

Xây dựng chân dung khách hàng dựa trên dữ liệu đa chiều, bao gồm thông tin cá nhân, hành vi mua hàng, tương tác với doanh nghiệp, v.v.
Phân loại khách hàng theo các tiêu chí như giá trị, tần suất, độ trung thành, v.v. để đưa ra các phương án chăm sóc khách hàng phù hợp với từng nhóm.
Tích hợp với các kênh tiếp thị như email, SMS, Facebook Messenger, Zalo, v.v. để gửi các thông điệp và ưu đãi cá nhân hóa cho khách hàng.
Theo dõi và đánh giá hiệu quả của các chiến dịch chăm sóc khách hàng qua các chỉ số như tỷ lệ mở, tỷ lệ nhấp, tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu, v.v.

Ngoài ra, DPoint còn có các tính năng khác như:

Tạo và quản lý thẻ thành viên cho khách hàng.
Tạo và quản lý điểm thưởng cho khách hàng.
Tạo và quản lý các chương trình ưu đãi cho khách hàng.
Tạo và quản lý các sự kiện cho khách hàng.

Bạn có thể tải ứng dụng DPoint trên App Store hoặc Google Play để sử dụng các tính năng của DPoint. Nếu bạn muốn biết thêm thông tin về giải pháp của DPoint, bạn có thể truy cập vào website hoặc liên hệ với DPoint qua email hoặc số điện thoại. Cảm ơn bạn đã quan tâm đến DPoint!