Sunday, August 25, 2019

Customer Data Platforms: ứng dụng Big Data để xây dựng cái nhìn 360 độ về Profile của khách hàng

Đã qua rồi cái thời các nhà tiếp thị phải thu thập dữ liệu từ nhiều cơ sở dữ liệu nằm rải rác trong vô số hệ thống để tìm kiếm những gì khách hàng của họ muốn. Một công nghệ hoàn toàn mới có tên là nền tảng dữ liệu khách hàng CDP, đặt tất cả thông tin đó vào một nơi, cho phép các công ty phát triển các chiến dịch quảng cáo hiệu quả hơn và cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn.

Seth Earley of Earley Information Science, tác giả của “The Role of a Customer Data Platform” định nghĩa về Customer data platforms (CDPs) như sau:
Các nền tảng dữ liệu của khách hàng , tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để cung cấp cái nhìn 360 độ về khách hàng. Các nền tảng này được thiết kế để được các nhà tiếp thị quản lý và sử dụng trực tiếp và họ loại bỏ nhu cầu truy cập quá nhiều hệ thống để tạo hồ sơ khách hàng, phát triển các chiến dịch tiếp thị, kiểm tra hiệu quả của các chiến lược tiếp thị và dự đoán hành vi của khách hàng. Nó đơn giản quá trình xác định giá trị hiện tại và tương lai của 1 khách hàng 

Các chức năng chính của customer data platform (CDP).

Nền tảng dữ liệu khách hàng (CPD) là gì

Nền tảng dữ liệu khách hàng là một công cụ tương đối mới dành cho các nhà tiếp thị được thiết kế để  cung cấp một cái nhìn thống nhất về khách hàng và hành vi của họ vào một hồ sơ luôn xử lý, theo Viện nền tảng dữ liệu khách hàng (CDPI), được thành lập vào năm 2016 và được tài trợ bởi các nhà cung cấp công nghiệp. Earley trích dẫn tổ chức này trong bài báo của mình.

CDP hoạt động như một kho lưu trữ và kho lưu trữ tập trung cho tất cả các loại dữ liệu từ các hệ thống bên trong và bên ngoài khác nhau. Xem xét bất kỳ nơi nào mà tương tác của khách hàng được ghi lại, theo dõi hoặc quản lý. Mua hàng trong quá khứ tạo thành một thể loại lớn của hành vi khách hàng, tất nhiên. Nhưng các tương tác truyền thông xã hội và truy cập trang web cũng vậy, ngay cả khi không có gì thực sự được mua. Nói chung, dữ liệu này tạo ra các tín hiệu có thể được coi là "ngôn ngữ cơ thể điện tử", Ear Earley viết.

Một số dữ liệu khá đơn giản (như tên, địa chỉ và chi tiết nhân khẩu học). Tuy nhiên, một số thông tin yêu cầu xử lý và giải thích. Ví dụ, dữ liệu nhấp chuột theo dõi một phần của hành trình khách hàng và có thể rất nhiều thông tin, nhưng hiểu được ý nghĩa của nó đòi hỏi nỗ lực và sự can thiệp của con người. Dữ liệu về hành vi trang web có thể được lưu trữ trong CDP, nhưng bộ dữ liệu lớn và có nhiều thành phần phụ thuộc vào thời gian và bối cảnh, theo Ear Earley nói.

Những gì một nền tảng dữ liệu khách hàng cung cấp ? Earley liệt kê bốn chức năng cơ bản của nền tảng dữ liệu khách hàng CDP:

  • CDP có thể tóm tắt và phân tích hàng trăm dòng nhật ký từ lượt truy cập trang web của khách hàng để phát hiện sở thích và xu hướng.
  • CDP có thể chứa các loại dữ liệu và định dạng khác nhau có thể có cấu trúc và quy ước đặt tên khác nhau. liệu dữ liệu đó có thông qua nguồn cấp dữ liệu trực tiếp thông qua lớp API hoặc dịch vụ web hay không, cơ sở hàng loạt thông qua chuyển tập tin, nhật ký trò chuyện, cuộc hội thoại trên Facebook, tweet và thậm chí cả hình ảnh Instagram.
  • CDP có thể xóa và xử lý dữ liệu bằng cách loại bỏ sự dư thừa và đối chiếu các chi tiết bị thiếu hoặc dữ liệu không chính xác với một hệ thống khác.
  • CDP cho phép các hệ thống khác truy cập dữ liệu, ví dụ như tiết kiệm, liên tục lặp lại thông tin cá nhân của bạn hoặc số thứ tự nhiều lần cho các bộ phận khác nhau.

Tại sao CDP sẽ tốt hơn cho hoạt động kinh doanh của công ty ?

Earley nói, CDP có thể cung cấp một số chức năng của các hệ thống tiếp thị và nền tảng tương tác với khách hàng khác, nhưng về cơ bản là khác nhau về thiết kế và chức năng.

Earley mô tả các hệ thống tự động hóa tiếp thị cũ có thể tích hợp với các công cụ khác nhưng thường theo một cách hạn chế. CDP thu thập nhiều chi tiết hơn từ nhiều hệ thống khác nhau và phân tích nó theo nhiều cách hơn.

Các công cụ CDP được thiết kế từ đầu để nói chuyện với các hệ thống khác. Họ cũng giữ lại các chi tiết từ các hệ thống khác mà công cụ tham gia hoặc tự động hóa không có. Điều này rất có giá trị cho phân tích xu hướng, phân tích dự đoán và các khuyến nghị có thể tận dụng một lượng lớn dữ liệu lịch sử, ông viết.


CDP kể câu chuyện về khách hàng như thế nào

CDP là để tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa hơn (Customer Personalization)

Có thể đó là tuổi của khách hàng, hoặc họ có hoạt động trên phương tiện truyền thông xã hội hay họ có con hay không. CDP lưu trữ dữ liệu về khách hàng có thể được tận dụng bởi các hệ thống hạ nguồn khác nhau để dự đoán và ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng, ông nói, Earley nói.

Dữ liệu này có thể được loại bỏ từ nhiều nguồn bao gồm tạo tài khoản, hành vi duyệt web, lịch sử mua sắm, hoạt động truyền thông xã hội và xếp hạng nhà hàng.



Earley chia metadata thành hai loại: rõ ràng (Explicit data) và ẩn (Implicit data).


Explicit data thu thập dễ dàng hơn để phân tích vì nó thường được cung cấp cho công ty trực tiếp từ khách hàng. Nó bao gồm loại khách hàng (người tiêu dùng / doanh nghiệp / phi lợi nhuận), tuổi, giới tính, ngôn ngữ, địa điểm, mức thu nhập, tài khoản, tên, địa chỉ, điện thoại liên hệ, email, chi tiết tài khoản, v.v.

Implicit data được thu thập theo những cách khác và bao gồm các hoạt động và hồ sơ trên LinkedIn, Facebook, Twitter và Instagram. Nó cũng bao gồm loyalty data, thời gian sử dụng dịch vụ, tần suất sử dụng, lịch sử mua hàng và phản hồi trước các chiến dịch tiếp thị. Loại dữ liệu này được thu thập theo một cách độc đáo và có thể tiết lộ những gì thúc đẩy khách hàng mua sản phẩm và dịch vụ (Customer Activation).

Dữ liệu clickstream cho chúng ta biết một số điều về cách khách hàng tiêu thụ nội dung và duyệt trang web: liệu họ có nhấp qua ưu đãi hay không, liệu họ có trả lời quảng cáo hay họ có thể hoàn tất giao dịch mua hay không. Dùng dữ liệu để kể một câu chuyện trực quan (Data Storytelling),  câu hỏi là làm thế nào để hiểu câu chuyện, Earley nói.

Một ví dụ giao diện CDP do BigDataVietnam.org đang phát triển


Số liệu CDP phân tích khách hàng như thế nào

Sau khi dữ liệu được thu thập, các nhà phân tích (Business Analyst) phải biết cách hiểu nó và phải làm gì với nó. Họ cần đặt ra đúng câu hỏi và xác định vấn đề trong chuỗi hành trình mua hàng, thu thập đủ dữ liệu và phân tích.

Ví dụ: khi phân tích các số liệu cho thấy khách hàng rời khỏi trang web nhanh như thế nào, một nhà phân tích có thể nói rằng khi người dùng duyệt đến một điểm nhất định và sau đó rời khỏi trang web, vì họ không thể tìm thấy thông tin họ cần. Điều gì đã có thể được thay đổi để ảnh hưởng đến hành vi này? Chúng ta có thể thiết kế UX chưa đủ hấp dẫn hay thông tin chưa đủ thuyết phục được họ ?

Earley cho biết mục tiêu CDP là hiểu khách hàng tốt hơn và đáp ứng nhu cầu của họ một cách nhanh ho.

Trong thế giới vật chất, đây là những gì một nhân viên bán hàng tuyệt vời làm, họ biết khách hàng và đưa ra các giải pháp dựa trên kiến ​​thức đó. Công nghệ kỹ thuật số (Digital technology) là một sự thay thế cho người bán hàng giỏi nhất trong một tổ chức, ông nói.


Một VD tổng hợp về hành trình mua hàng (Giao diện UX do BigDataVietnam.org đề xuất)


Tham khảo từ: https://www.computer.org/publications/tech-news/research/customer-data-platform

Biên tập: 
Triều Nguyễn (Admin BigDataVietnam)



Featured Post

USPA.tech - the Open Source Framework to build your owned Customer Data Platform (CDP)

Core ideas of USPA framework  High-level concept of USPA framework USPA framework - Logical Data Flow Conceptual Data Mo...