Data khách hàng là gì?

Data khách hàng là thông tin hành vi, nhân khẩu học và thông tin cá nhân mà khách hàng của bạn cung cấp trong khi tương tác với doanh nghiệp của bạn thông qua trang web, ứng dụng di động, khảo sát, phương tiện truyền thông xã hội, chiến dịch tiếp thị và các tương tác trực tuyến và ngoại tuyến khác.

Data khách hàng là nền tảng cho một chiến lược kinh doanh thành công. Các tổ chức dựa trên dữ liệu nhận ra tầm quan trọng của điều này và thực hiện hành động để đảm bảo rằng họ thu thập các điểm cần thiết cho phép họ cải thiện trải nghiệm khách hàng và tinh chỉnh chiến lược kinh doanh theo thời gian.

4 loại data khách hàng

1. Dữ liệu nhận dạng cơ bản

Tên, số điện thoại, địa chỉ email, hồ sơ LinkedIn, cũng như giới tính, thu nhập và ngành nghề đều là những ví dụ về dữ liệu cơ bản.

Về bản chất, nó hữu ích nhưng khi thu thập đủ dữ liệu cơ bản, bạn có thể bắt đầu chia nhỏ nhân khẩu học của khách hàng với nhau. Dữ liệu nhân khẩu học rất hữu ích vì bạn có thể sử dụng dữ liệu này để phân khúc khách hàng hoặc phân nhóm khách hàng dựa trên các thuộc tính được chia sẻ.

2. Dữ liệu tương tác

Dữ liệu tương tác cho bạn biết cách khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn thông qua nhiều cách tiếp thị khác nhau. Loại dữ liệu này còn được gọi là dữ liệu tương tác vì về cốt lõi, nó đo lường cách khách hàng / khách hàng tiềm năng tương tác với thương hiệu của bạn, bao gồm thông tin như hành vi của khách hàng trên trang web, tương tác của họ với bạn trên phương tiện truyền thông xã hội và thông qua dịch vụ khách hàng, v.v. Dưới đây là bao gồm của mỗi kênh:

• Tương tác giữa trang web và ứng dụng dành cho thiết bị di động: Lượt truy cập trang web, mức độ gắn bó với ứng dụng, trang được xem nhiều nhất, luồng người dùng, nguồn lưu lượng truy cập, ...

• Tương tác trên mạng xã hội: lượt thích bài đăng, lượt chia sẻ bài đăng, bài trả lời, lượt xem video gốc, …

• Mức độ tương tác qua email: tỷ lệ mở, tỷ lệ nhấp, tỷ lệ thoát, chuyển tiếp email, …

• Thông tin Dịch vụ Khách hàng: số lượng vé, chi tiết khiếu nại / truy vấn, phản hồi, …

• Tương tác với Quảng cáo có trả tiền: số lần hiển thị, tỷ lệ nhấp, giá mỗi nhấp chuột, chuyển đổi, …

Tương tác dữ liệu qua mạng xã hội

3. Dữ liệu hành vi

Nhiều người gộp dữ liệu tương tác và dữ liệu hành vi lại với nhau và sự khác biệt giữa hai dữ liệu này rất rõ ràng.

Dữ liệu hành vi tập trung nhiều hơn vào cách khách hàng tương tác trực tiếp với dịch vụ hoặc sản phẩm của bạn. Nó bao gồm những thứ như lịch sử mua hàng, bỏ giỏ hàng và gia hạn đăng ký. Đây là cách bạn có thể thu thập dữ liệu này:

1. Dữ liệu giao dịch: chi tiết đăng ký, chi tiết mua hàng, các giao dịch mua trước đó, giá trị đơn đặt hàng trung bình, dữ liệu bỏ qua giỏ hàng, giá trị lâu dài trung bình của khách hàng, chi tiết chương trình khách hàng thân thiết, ...

2. Dữ liệu sử dụng sản phẩm: hành động lặp lại, sử dụng tính năng, thời lượng tính năng, Hoàn thành tác vụ, thiết bị, ...

3. Dữ liệu định tính: sự chú ý của người dùng, nhấp chuột, cuộn, dữ liệu di chuyển chuột, …

4. Dữ liệu về thái độ

Dữ liệu về thái độ được thúc đẩy bởi cảm xúc và biểu cảm của khách hàng của bạn. Đó là cách họ cảm nhận thương hiệu và dịch vụ của bạn. Vì dữ liệu theo thái độ chủ yếu là định tính và chủ quan, nên để có được kết quả cụ thể, bạn nên kết hợp nó với dữ liệu định lượng.

Dữ liệu về thái độ thường được tìm kiếm thông qua khảo sát, phỏng vấn, nhóm tập trung, phản hồi, phàn nàn của khách hàng, đánh giá, ... Dưới đây là một vài ví dụ về dữ liệu cơ bản:

• Sự hài lòng của khách hàng

• Tình cảm

• Sản phẩm mong muốn

• Sở thích

• Tiêu chí mua hàng

Data khách hàng giúp doanh nghiệp như thế nào?

Bây giờ bạn đã có ý tưởng tốt hơn về các loại data khách hàng mà bạn có thể thu thập, bạn vẫn có thể tự hỏi làm thế nào bạn có thể sử dụng nó cho lợi ích của mình.

Đây là cách bạn có thể sử dụng data khách hàng để đưa doanh nghiệp của mình lên một tầm cao mới.

Cải thiện tiếp thị

Data khách hàng có thể cải thiện đáng kể các nỗ lực tiếp thị của bạn.

Bạn có thể tận dụng dữ liệu của mình để tìm hiểu khách hàng của mình là ai và tìm ra cách tốt nhất để tiếp cận họ. Ví dụ: bằng cách tổng hợp dữ liệu mô tả cơ bản, các nhà tiếp thị có thể tạo các chiến lược cụ thể để nhắm mục tiêu các nhân khẩu học này.

Khách hàng lý tưởng của bạn là ai? Những người trẻ tuổi, độc thân? Phụ nữ hướng nghiệp hay đàn ông có gia đình?

Khi bạn biết đối tượng mục tiêu của mình là ai, bạn có thể bắt đầu tinh chỉnh chiến lược tiếp thị của mình cho phù hợp. Đơn giản, bạn sẽ có thể tiếp cận đúng người vào đúng thời điểm, giảm chi phí chuyển đổi khách hàng và tăng giá trị lâu dài.

Cải thiện khả năng tiếp thị

Cải thiện trải nghiệm khách hàng

Có một số cách sử dụng data khách hàng để cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Tìm hiểu sâu về dữ liệu tương tác để tìm ra mọi người đang tương tác gì với trang web của bạn.

Họ đang xem trang đầu tiên và nhanh chóng rời đi? Có một phần cụ thể không thu hút bất kỳ lưu lượng truy cập nào không? Bằng cách thu thập dữ liệu về hành vi của khách hàng trên trang web của mình, bạn có thể tìm cách cải thiện hành trình của khách hàng.

Một cách tiếp cận khác là kiểm tra dữ liệu cơ bản mà bạn nhận được từ các bài đánh giá, khảo sát của khách hàng và phương tiện truyền thông xã hội để xem bạn có thể cải thiện sản phẩm hoặc trải nghiệm khách hàng của mình ở đâu.

Tìm các vấn đề đang diễn ra và tiếp nhận lời khuyên của khách hàng về cách khắc phục chúng. Ví dụ: có thể sản phẩm của bạn thật tuyệt vời và khách hàng yêu thích nó, nhưng trang web khó điều hướng và họ gặp khó khăn trong việc tìm kiếm những mặt hàng yêu thích của mình ở đâu.

Tăng doanh số bán hàng

Tạo thêm doanh số bán hàng là mục tiêu cuối cùng, nhưng làm thế nào bạn có thể sử dụng data khách hàng để làm điều đó?

Nếu bạn nhắm mục tiêu đúng tệp khách hàng bằng quảng cáo hoặc thông qua , họ có nhiều khả năng mua hàng hơn. Nếu bạn cải thiện trải nghiệm khách hàng, nhiều người sẽ mua hàng hơn và tỷ lệ giữ chân của bạn sẽ cải thiện.

Nhóm bán hàng của bạn cũng có thể sử dụng tốt data khách hàng, sử dụng dữ liệu này để điều chỉnh giá hoặc tạo sản phẩm mới được cá nhân hóa cho khách hàng.

Tăng doanh thu với quản lý data khách hàng hiệu quả

Quản lý data khách hàng

Data khách hàng, cả định lượng và định tính, thường được lưu trữ trong , nơi dữ liệu này có thể được sử dụng bởi nhiều bộ phận.

Dữ liệu thường được thu thập và lưu trữ bởi nền tảng web, nhà cung cấp dịch vụ tiếp thị qua email và các nền tảng truyền thông xã hội của bạn. Vì hiện có quá nhiều dữ liệu từ nhiều nguồn, các nền tảng data khách hàng đã bắt đầu tham gia vào thị trường.

đã được cải tiến cho phép các công ty dễ dàng đối chiếu dữ liệu người tiêu dùng khác nhau và cung cấp khả năng cá nhân hóa cao hơn - ví dụ như bộ phận nào nên 'sở hữu' khách hàng, bộ phận bán hàng, bộ phận tiếp thị hay bộ phận chăm sóc khách hàng?

Xem ngay:

• giúp doanh nghiệp quản lý bán hàng hiệu quả

• giúp doanh nghiệp tự động hoá khả năng tiếp thị

• giúp tăng sự hài lòng hiệu quả từ khách hàng