 |
| MarTech Infrastructure for Brand |
- Các công ty/tập đoàn nên làm gì để chuyển đổi số được thành công Digital Transformation ?
- Ứng dụng AI Big Data để gia tăng giá trị cho Marketing và Business như thế nào ?
- Phân tích tâm lý học và hành vi khách hàng có tiềm năng lớn ra sao trong việc xây dựng mô hình kinh doanh bền vững ?
Câu trả lời mình trong diagram trên, đó là xây dựng trải nghiệm khách hàng đồng nhất về sản phẩm và dịch vụ tốt nhất ở tất cả môi trường thông tin offline (ở thế giới thực) và online (thế giới ảo). Tất cả đề đến từ dữ liệu đến trực tiếp từ khách hàng và những nguồn dữ liệu công ty có thể mua từ bên thứ ba.
Hình ảnh mô tả tính chất quan trọng của Data (first-party data) trong quá trình Digitalization của doanh nghiệp, nguồn từ https://medium.com/@kristofferkvam/the-secret-of-capturing-value-through-digital-transformation-84b200237053
 | |
Các bước bao gồm: hiểu rõ khách hàng, dự đoán các tính cách cá nhân của họ (identity) để xây dựng mô hình cá nhân hoá trải nghiệm (persona) cho từng phân khúc (segmentation). Cuối cùng tiếp cận khách hàng theo cách họ cảm thấy quen thuộc, thoải mái nhất (buying experience).
Xây dựng Customer Data Platform (CDP) là bước đầu tiên để phục vụ việc phân tích, hợp nhất và hiểu sâu về customer, đầu ra của 1 hệ thống CDP là Identity Data (dữ liệu về định danh, tính cách và sở thích của khách hàng, chủ yếu từ first-party data).
Ở đây là mình sẽ đi sâu hơn về CDP như sau:
“CDP is a marketing system that unifies a company’s customer data from marketing and other channels to enable customer modeling and optimize the timing and targeting of message and offers” - Nguyên văn định nghĩa của Gartner về CDP.
Theo mình, hiểu đơn giản CDP là một sự kết hợp giữa Google Analytics , CRM và hệ thống Segmentation thông minh hỗ trợ bởi analytics và A.I. CDP thường được sử dụng bởi marketer, để hợp nhất các dữ liệu nhằm vẽ ra chân dung & hành trình của khách hàng trên một nơi duy nhất.
 |
| CDP flow chart (source: https://infotrust.com/articles/what-is-a-customer-data-platform-cdp/) |
Đó là định nghĩa chuẩn, tuy nhiên sau nhiều năm đi làm ở các công ty khác nhau trong ngành Marketing , Ad Agency và đọc khá nhiều sách khác nhau, mình tổng hợp lại 1 framework cụ thể hơn để làm phương pháp định hướng, triển khai trên các CDP projects thực tế.
USPA là từ khoá kết hợp từ 5 bước cơ bản cho 4 giai đoạn Digital Transformation khi ứng dụng CDP ở doanh nghiệp / media agency để xây dựng chiến lược từ Customer và First-party data.
- Hợp nhất (Unification) các dữ liệu rời rạc từ Online và Offline thành 1 Data Collection để tạo, bao gồm tất cả Smart Customer Profile từ điểm tiếp xúc dữ liệu. Các profile này có thể chưa hoàn chỉnh nhưng kết hợp với quảng cáo digital , gamification, content hub hay owned media để xây dựng hoàn chỉnh theo thời gian. Customer Profile ở đây sẽ tiến hoá liên tục theo thời gian để từ dữ liệu các hoạt động marketing của brand.
- Phân chia customer profile theo từ segments. Quá trình segmentation đòi hỏi marketer/data analyst phải hiểu rõ quy trình business, chiến lược công ty để xây dựng và cân chỉnh theo từng brand cụ thể.
- Sau khi có các segments cụ thể, có thể xây dựng brand và cá nhân hoá theo văn hoá tiêu dùng của từng nhóm khách hàng riêng biệt. Media Planning là bước chính để xây dựng chiến lược cá nhân hoá (personalization) thành công theo từng phân nhóm khách hàng cụ thể.
- Bước cuối cùng là kích hoạt truyền thông chính xác theo từng nhóm segment (Activation) các quy trình đưa thông tin đã cá nhân hoá nhanh nhất đến khách hàng thông qua tất cả kênh truyền thông (Google Ads, Facebook Ads, Affiliate Marketing, làm PR event ở shopping malls)
Giao diện một demo hệ thống Data Platform do BigDataVietnam.org phát triển:
Trên đây là những thông tin chia sẻ về CDP nhằm giúp mọi người hiểu hơn về giá trị CDP mang lại trong việc ứng dụng công nghệ Big Data, AI vào marketing ở công ty và giúp các bác CEO, marketing manager có cái nhìn cơ bản về giá trị CDP mang lại khi xây dựng kế hoạch chuyển đổi số #Digitalization ở công ty mình.
Tham khảo thêm:
Tác giả : Triều Nguyễn (Admin BigDataVietnam)
