Thu thập, phân tích và Tái kích hoạt customer Data

Data analytics, big data, data-driven marketing hay ra quyết định dựa trên Dữ liệu là những bước tiến mới đã rộ lên vài năm gần đây. Nhiều cty đã gặt hái được thành quả nhờ xây dựng chiến lược Dữ liệu từ sớm. Bài viết này nhằm phổ cập cho những DN đang còn hoài nghi hoặc mơ hồ về điều trên 

Mục tiêu của Phân tích dữ liệu

 - Hiểu sâu sắc Khách hàng: hành vi, thói quen, mua sắm....Thực ra DN nào kinh doanh cũng đều phải hiểu  Khách hàng nhưng trước đây đa phần chúng ta chỉ quan sát , phỏng đoán trên phạm vi nhỏ thì nay Dữ liệu sẽ cung cấp góc nhìn vừa tổng quan vừa đào sâu hơn 

- Hiểu hành trình trải nghiệm Khách hàng: họ tới từ nguồn nào, đi đâu, các điểm chạm chính theo từng segment khác nhau. Nếu không có các công cụ tracking để cung cấp Dữ liệu thì rất khó mà đoán biết được chính xác hành trình vốn rất phức tạp và trải qua quá nhiều điểm chạm trong kỉ nguyên internet hiện nay 

- Hiểu được phễu chuyển đổi: đâu là động lực chính để kh mua, sản phẩm bán tốt nhất, nguồn đem lại doanh số lớn nhất. 

Những việc này sẽ dễ hơn nếu có Data. Với những cty lớn thì người ko thể làm hết được mà cần có công cụ. Với cty nhỏ chỉ cần 1 file excel 

Các bước chính  

1. Thu thập dữ liệu

- Đồng bộ hoá dữ liệu về 1 chỗ: facebook, email, zalo, chat, call, lead form...đưa về 1 nơi gọi là Data lake (hoặc Data hub). 

- Hợp nhất dữ liệu: làm sao biết nick Tuan Le chính là người có số đt 08292992 và đã từng hỏi 1 lần trên mess, mua 1 lần trên web. Điều này rất khó vì data bị phân mảnh và không hoàn chỉnh. 

- Chuẩn hoá: data dưới các dạng khác nhau sẽ được chuẩn hoá và lưu trữ. Khâu này là khó nhất trong Dn tầm trung trở lên vì các lí do

+ Sự phân mảnh của các phòng ban, ai cũng muốn ôm đống data cho riêng mình

+ Sự rối rắm về quy trình nên data ko thể cập nhật được

+ Sự mơ hồ về bài toán cần giải quyết 

Nếu đã thông suốt, không gặp các trở ngại trên thì triển khai các tool CDP: thu thập, làm giàu và phỏng đoán...rất hiệu quả. Các bạn xem loạt bài CDP trên a1grow.com 

https://a1grow.com/blogs/news/hanh-trinh-tu-crm-len-cdp-va-goc-nhin-tu-lao-lang-trong-boi-canh-hien

https://a1grow.com/blogs/news/beer-cdp-va-thuc-te-chuyen-chuyen-doi-so-o-vn-how-cdp-s-power-digit

2. Phân tích Dữ liệu

Nhằm trả lời 3 câu hỏi 

- Điều gì đang diễn ra: tăng trưởng, hiệu suất, năng suất... 

- Lí giải cho các điều trên 

- Rủi ro/ Cảnh báo 

Tầng dễ thấy nhất là Report: các biểu đồ, số liệu, xu hướng...nhưng cái khó thấy nhất là ý nghĩa của chúng. Hiểu đúng sẽ có quyết định đúng, ngược lại thì dễ bậy bạ. Ở đây cần vai trò của Data analyst hoặc Business Intelligence. Nghề này đang cực kì hot 

Các bạn đọc kĩ hơn ở đây: https://a1grow.com/blogs/news/sucessful-customer-journey-framework 

3.Tái kích hoạt Data customer 

Data đã thu thập ở bước trên sẽ cần được tái sử dụng 

- Với các loại data không định danh: sẽ là nguyên liệu để hỗ trợ cho các platform ads như Google / Facebook hay các DSP. Hoặc dùng để phỏng đoán, giả lập A/B testingg 

- Với các loại data định danh: email/ sdt/ sẽ dùng các tool automation để tái chăm sóc theo kịch bản, qua sms/ zalo/ email... 

- Với các loại data đã mua hàng: lên chương trình CSKH để bán thêm/ bán lại 

Các vấn đề của Data 

- Ít quá thì vô ích 

- Nhiều quá cũng không để làm gì 

- Chất lượng quan trọng hơn số lượng 

- Data định danh sẽ là vốn quý nhất. Thay vì kéo 10k traffic vào web thì kéo 500 leads sẽ dễ ra đơn hơn 

- Data không biết lưu trữ và refresh thì như rác. Nhiều bạn đi mua sdt / email rồi bắn tùm lum gần như vô ích .... 

Phần tiếp theo mình sẽ nói về những ví dụ cụ thể 

1. Ads opt 

Trong nhiều năm, những bạn chạy Ads đã biết cách thu thập các data từ Google / Facebook rồi phân tích để tối ưu chuyển đổi, các sdt sẽ được upload ngược lại lên để build tệp. Nhờ có data mà Cpa giảm hàng chục lần. Các agency làm tốt nhất việc này theo mình biết là Pmax, Chin media, còn Bigbom.global thì xây tool theo triết lí này suốt 4 năm qua 

Thế giới thực ra đã tiến tới cảnh giới ads opt automation từ lâu rồi. Các tool như Aquasio, Marin, Optimizely đã vào Vn nhiều năm. Tuy vậy có vẻ giữa việc dùng tool và dùng người thì trường phái dùng người (giá rẻ, chịu cày) vẫn đang chiếm ưu thế. Mình đoán 5 năm tới thì 80% ads opt phải tự động. Chìa khoá là nắm được Data Khách hàng: 

2. Web Ux/ Ui 

Trước đây Ux/ Ui là việc của Designer. Mình nhớ trước 2015 làm web cho các tập đoàn thì "đẹp là được". Mà đẹp thế nào là do khả năng ông designer làm và ông planner chém gió. Giờ thì khác, đẹp chán rồi, hiệu quả mới là trên hết. Từ đó mới sinh ra các ông Ux/ Ui consultant nhưng quả thực VN rất khó tìm được người có chuyên môn sâu. Lí do

- Phải nắm được data: thu thập, survey, a/b testing...chứ không có chém đại được

- Hiểu các xu hướng và hành trình trải nghiệm Khách hàng. Lí thuyết thì đầy nhưng thực tế bắt tay vào mới nhiêu khê

- Hiểu được "tâm tầm" của lãnh đạo để đưa ra các tư vấn vừa "hợp ý" vừa có hiệu quả chuyển đổi

Web/ App giờ đây không còn là 1 nơi để hiển thị thông tin nữa mà phải có khả năng "tự bán hàng", vì thế vai trò của Ux/ Content là cực kì quan trọng. Nhưng địa hạt sáng tạo không còn là quyền lực của ông Creative nữa mà bắt buộc phải có ông Data 

Những cty lớn làm sản phẩm phức tạp như Momo, Tiki, Grab thì Product manager là vị trí cực kì khó tìm. Với cty nhỏ thì Ceo chính là PM kiêm Ux kiêm Content direction vì không ai có khả năng quyết thay được 

3. CSKH 

Trước đây các cty xem CSKH là phần phụ trợ, chủ yếu làm mấy việc lặp đi lặp lại như email, zalo, chat, call...giờ đây họ hiểu Cskh chính là Sale 

- Hiểu thấu đáo nhu cầu KH: họ chấm điểm dịch vụ thế nào, có hài lòng về sp không, có nhu cầu gì mới không, có sẵn lòng giới thiệu không, có chửi bới gì không. Các Dn lớn đều dùng Social listening để kịp thời phát hiện ngay các khiếu nại/ chửi bới và xử lí kịp thời. Mình từng 4 năm làm social listening cho Vietjet và thấy rõ BOD họ quan tâm tới từng comment xấu như thế nào 

- Tìm cơ hội bán hàng: ngay khi nói chuyện và hiểu được ý đồ KH là lúc bán tốt nhất. Các cty làm hosting, telco, vé máy bay làm rất tốt việc này. Nhờ công nghệ nên nhân viên có thể nói chuyện với hàng trăm khách mỗi ngày và chỉ cần bán dc 20% số đó thì rất ngon 

Nhờ dữ liệu mà CSKH trở thành nghề thú vị hơn và tạo ra tăng trưởng mạnh hơn. Với A1Demy thì 40% doanh số tới từ CSKH  

4. Xây dựng sản phẩm mới 

Việc lắng nghe Kh liên tục và quan sát được các biến động xã hội giúp các DN sáng tạo được sản phẩm mới liên tục. Ví dụ tuần vừa rồi Coolmate ra mắt áo khoác chống virus covid 99%, nghe thật hấp dẫn và đúng lúc. Tại sao họ lại làm đc như vậy? Chắc chắn là từ việc quan sát nhu cầu hậu dịch. Cty xuất chúng nhất trong việc này là Zara. Cứ 2 tuần là tung được sản phẩm mới, ý tưởng được thu thập từ feedback và nhu cầu của KH khắp nơi trên thế giới rồi đưa về trung tâm R&D. Nhờ data mà họ có thể làm việc đó hiệu quả như 1 cỗ máy