Nền tảng dữ liệu khách hàng là gì?
Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là phần mềm tích hợp dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn. Nền tảng này tạo ra một giao diện thống nhất, tập trung tất cả hoạt động, tương tác và điểm tiếp xúc của khách hàng với các sản phẩm và dịch vụ của bạn. Ngay cả trước khi họ đưa ra quyết định mua hàng, khách hàng thời đại kỹ thuật số tương tác với các thương hiệu và công ty thông qua nhiều kênh — truy cập trang web, email, trang web của bên thứ ba, quảng cáo trực tuyến và trò chuyện trực tiếp. Để xây dựng hồ sơ khách hàng hợp nhất, CDP kết hợp dữ liệu hành vi (như số lượt nhấp chuột), dữ liệu giao dịch (như số lượt mua hàng) và dữ liệu nhân khẩu học (như chi tiết liên hệ). Tổ chức của bạn có thể sử dụng thông tin này để hiểu sở thích của khách hàng cũng như tạo các chiến dịch tiếp thị, nội dung và trải nghiệm người dùng mang tính cá nhân hóa.
Nền tảng dữ liệu khách hàng mang lại những lợi ích nào?
Nền tảng dữ liệu khách hàng cung cấp cho các tổ chức những công cụ họ cần để thích ứng với hành vi không ngừng thay đổi của người tiêu dùng. Họ có thể thu thập dữ liệu từ mọi nơi và sử dụng dữ liệu đó ở bất cứ đâu để phân tích nâng cao.
Dưới đây là một số lợi ích của nền tảng dữ liệu khách hàng.
Tính nhất quán của dữ liệu
Nếu có nhiều ứng dụng tương tác trực tiếp với khách hàng, bạn có thể có các lô cốt dữ liệu. Điều này có nghĩa là các bộ phận riêng lẻ có tầm nhìn hạn chế về khách hàng của bạn.
Ví dụ: hãy tưởng tượng rằng một khách hàng duyệt tìm đệm ở cửa hàng trực tuyến của một thương hiệu nhưng sau đó đi đến cửa hàng thực tế để mua đệm. Hệ thống trực tuyến không biết khách hàng trực tiếp mua gì, mặc dù dữ liệu mua hàng của khách hàng được thu thập trong hệ thống giao dịch. Cửa hàng trực tuyến lại đề xuất các sản phẩm tương tự và không nhận được tương tác nào. Việc đề xuất một sản phẩm liên quan (như vỏ đệm thay vì đệm) có thể mang lại kết quả tốt hơn.
Bằng cách hợp nhất dữ liệu vào một nền tảng quản lý dữ liệu duy nhất, các doanh nghiệp có thể duy trì thông tin nhất quán, cập nhật và chính xác về khách hàng của họ. Thông tin này có thể trải dài trên tất cả các phòng ban và điểm tiếp xúc. Tính nhất quán làm giảm khả năng xảy ra xung đột dữ liệu và đảm bảo tất cả các nhóm làm việc từ cùng một cơ sở thông tin.
Cải thiện hiệu quả
CDP tăng cường khả năng tự động hóa trong một tổ chức. Chúng loại bỏ tình trạng dư thừa dữ liệu cũng như lỗi và hợp nhất thông tin từ nhiều nguồn dữ liệu thành một định dạng thống nhất. Dữ liệu có thể lưu chuyển vào và ra khỏi các hệ thống khác một cách nhanh chóng hơn. Điều này rất hữu ích nếu bạn sử dụng các nền tảng tự động hóa tiếp thị, nhà cung cấp dịch vụ email và phần mềm quản lý quan hệ khách hàng (CRM).
Tổ chức của bạn có thể xây dựng và kết nối một ngăn xếp công nghệ linh hoạt; tích hợp với các công cụ tiếp thị, bán hàng và dịch vụ khác; đồng thời tạo ra một luồng hoạt động hợp lý hơn. Các doanh nghiệp có thể điều chỉnh quy mô hoạt động của họ mà không làm suy giảm chất lượng thông tin chuyên sâu về khách hàng của họ.
Hỗ trợ tuân thủ
Các quy định về quyền riêng tư dữ liệu hiện có và mới nổi yêu cầu các công ty cung cấp cho người tiêu dùng quyền truy cập vào thông tin cá nhân của họ và yêu cầu xóa thông tin cá nhân. Có thể khó đáp ứng các yêu cầu này khi dữ liệu khách hàng được lưu trữ thành lô cốt trên nhiều hệ thống dữ liệu.
Cơ sở dữ liệu khách hàng thống nhất giúp cải thiện sự tuân thủ bằng cách tập trung vào cách bạn quản lý dữ liệu khách hàng. Dữ liệu có thể được sử dụng, cập nhật hoặc xóa theo yêu cầu của pháp luật. Quản trị dữ liệu tập trung giúp tăng cường bảo mật trong quá trình thu thập dữ liệu khách hàng của bạn.
Nền tảng dữ liệu khách hàng được sử dụng trong những trường hợp nào?
Nhiều tổ chức sử dụng nền tảng dữ liệu khách hàng như một trung tâm dữ liệu thông minh giúp dân chủ hóa dữ liệu khách hàng trên toàn bộ tổ chức. Mọi người trong tổ chức của bạn có thể sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất thuộc sở hữu của tổ chức bạn và dữ liệu của bên thứ hai được đối tác mua hoặc chia sẻ. Bạn cũng có thể sử dụng dữ liệu của bên thứ ba được mua từ nhà cung cấp công cộng để cung cấp bối cảnh cho các tương tác với khách hàng trong tương lai.
Dưới đây là ví dụ về một số trường hợp sử dụng.
Ra quyết định sáng suốt
Các tổ chức có thể tạo và sở hữu các bản phân tích nâng cao mà không cần phụ thuộc vào bên thứ ba. Họ có thể khám phá các mẫu ẩn từ dữ liệu lịch sử để dự đoán hành vi hoặc sở thích của khách hàng trong tương lai. Điều này giúp bạn xây dựng chiến lược tiếp thị hoặc dịch vụ chủ động.
Ví dụ: phân tích có thể tiết lộ rằng khách hàng mua một sản phẩm cụ thể sẽ mua một số sản phẩm liên quan nhất định trong vòng một tháng kể từ lần mua ban đầu. Bạn có thể tự động gửi lời nhắc về sản phẩm thứ hai cho những khách hàng này qua email để đáp ứng nhu cầu của họ.
Cải thiện kết quả tiếp thị
Các nhà tiếp thị thường muốn giảm chi phí thu hút khách hàng và cải thiện lợi tức chi tiêu quảng cáo, giá trị trọn đời của khách hàng và quy mô đơn hàng trung bình. CDP có thể giúp đáp ứng các mục tiêu này.
Với nền tảng quản lý dữ liệu khách hàng tập trung, bạn có thể phân khúc cơ sở khách hàng của mình chính xác hơn dựa trên các yếu tố như nhân khẩu học, hành vi mua hàng và số liệu tương tác. Với phân khúc này, bạn có thể thiết kế các chương trình khách hàng thân thiết hoặc chiến lược giữ chân thực sự cộng hưởng với khách hàng của bạn.
Ví dụ: bạn có thể tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo bằng cách nhắm mục tiêu quảng cáo đến những khách hàng có nhiều khả năng chuyển đổi nhất. Bạn cũng có thể nhắm mục tiêu lại quảng cáo dựa trên hành vi cụ thể của khách hàng hoặc kích hoạt các chiến dịch tiếp thị đáp ứng nhu cầu của khách hàng.
Tương tác được cá nhân hóa
Các công ty có thể cung cấp các đề xuất hoặc nội dung sản phẩm được cá nhân hóa bằng cách lấy dữ liệu từ hồ sơ khách hàng thống nhất của mỗi khách hàng. Điều này mang lại cho khách hàng những trải nghiệm phù hợp hơn.
Ví dụ: các trang web thương mại điện tử có thể sử dụng lịch sử duyệt web, hành vi mua hàng và sở thích của khách hàng để đề xuất các sản phẩm hoặc khuyến mãi có liên quan. Đội ngũ chăm sóc khách hàng có thể nhanh chóng truy cập vào tất cả các tương tác và lịch sử của khách hàng có liên quan để có trải nghiệm hỗ trợ nhanh hơn và cá nhân hóa hơn.
Nền tảng dữ liệu khách hàng hoạt động như thế nào?
Các nền tảng dữ liệu khách hàng hoạt động bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn để tạo ra một ảnh chụp nhanh lịch sử về hành trình của mọi khách hàng với tổ chức của bạn. Kiến trúc nền tảng dữ liệu khách hàng thường có các thành phần sau đây.
Tải nhập dữ liệu
Nền tảng thu thập thông tin liền mạch từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hệ thống CRM, nền tảng thương mại điện tử, công cụ phân tích web và các kênh truyền thông xã hội.
Dữ liệu có thể được truyền trực tuyến theo thời gian thực hoặc nhập theo lô tùy thuộc vào khả năng của nền tảng. Dữ liệu theo thời gian thực liên tục được nhập và xử lý khi nền tảng tạo ra, trong khi dữ liệu theo lô có thể được tải lên theo các lô định kỳ, khối lượng lớn.
Tích hợp dữ liệu
Sau khi một nền tảng tải nhập dữ liệu, nó cần phải thống nhất và hiểu dữ liệu đó. Để xử lý dữ liệu, nền tảng sẽ dọn dẹp mọi bất thường, chống trùng lặp thông tin dư thừa và hợp nhất các bản ghi liên quan
Bước này được hỗ trợ bởi các quy trình trích xuất, chuyển đổi, tải (ETL) và trích xuất, tải, chuyển đổi (ELT) mạnh mẽ. Những quy trình này chuyển đổi nhiều dữ liệu khác nhau thành một định dạng chuẩn và xây dựng hồ sơ khách hàng có tính liên kết. Các cơ chế khác nhau được sử dụng để hệ thống có thể xác định khách hàng mà không tiết lộ thông tin bí mật cho các bên trái phép.
Lưu trữ dữ liệu
Dữ liệu được lưu trữ an toàn trong suốt quá trình tích hợp. Các giải pháp quản lý dữ liệu khách hàng thường sử dụng kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu nâng cao để lưu trữ thông tin. Một kho dữ liệu có thể lưu trữ tạm dữ liệu sẵn sàng cho phân tích tiếp thị. Theo so sánh, một hồ dữ liệu có thể lưu trữ dữ liệu ở định dạng thô để các công cụ hạ nguồn phân tích và sử dụng ở giai đoạn sau.
Các giải pháp lưu trữ được thiết kế để vừa có thể mở rộng vừa hiệu quả. Chúng giúp đảm bảo truy cập dữ liệu nhanh chóng và an toàn.
Phân đoạn dữ liệu
Phân đoạn dữ liệu là quá trình phân chia một lượng lớn dữ liệu khách hàng thành các nhóm nhỏ hơn, dễ quản lý hơn dựa trên các tiêu chí cụ thể.
Nói một cách đơn giản nhất, phân đoạn dữ liệu trong CDP liên quan đến việc phân loại khách hàng dựa trên các tiêu chí được xác định trước, như sau:
- Thông tin nhân khẩu học — như tuổi tác, giới tính, vị trí và nghề nghiệp
- Dữ liệu hành vi — như lịch sử mua hàng, lượt truy cập trang web và lượt tương tác sản phẩm
- Thông tin tâm lý học — như lối sống, giá trị và sở thích
- Dữ liệu giao dịch — như thói quen chi tiêu, tần suất mua hàng và giá trị đơn hàng trung bình
Tuy nhiên, với sự phát triển công nghệ gần đây, bạn có thể sử dụng trí tuệ nhân tạo và công nghệ máy học (AI/ML) để phân khúc đối tượng. Danh mục khách hàng được dự đoán và điều chỉnh dựa trên hoạt động của khách hàng theo thời gian thực.
Tiêu thụ dữ liệu
CDP sử dụng các thành phần tiêu thụ dữ liệu và bạn có thể sử dụng dữ liệu được thu thập bởi các thành phần khác cho mục đích kinh doanh. Nói cách khác, CDP giúp bạn thực thi những thông tin chuyên sâu thu nhận được từ nó. Những thông tin chuyên sâu này có thể giúp bạn tạo ra một chiến dịch tiếp thị mới, điều chỉnh chiến lược bán hàng hoặc nâng cao trải nghiệm của khách hàng trên nền tảng kỹ thuật số.
Các công nghệ tiêu dùng có thể được tích hợp vào kiến trúc CDP hoặc bạn có thể tích hợp với các hệ thống tự động hóa tiếp thị bên ngoài.
Nền tảng dữ liệu khách hàng so với các công nghệ tiếp thị khác thì như thế nào?
Một nền tảng dữ liệu khách hàng hoạt động tốt nhất khi kết hợp với các công nghệ tiếp thị khác. Chúng tôi sẽ giải thích về cách một số công nghệ này tương tác ở phần tiếp theo.
CDP so với CRM
Các hệ thống Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) quản lý hoạt động tương tác của công ty với khách hàng hiện tại và tiềm năng. Các hệ thống này chủ yếu tập trung vào bán hàng, dịch vụ và xây dựng mối quan hệ.
Thông thường, CRM tập trung vào việc phân khúc thủ công và tiêu thụ với quyền truy cập hạn chế vào các nguồn dữ liệu khác nhau. CRM thông thường là một nguồn đầu vào cho CDP có phạm vi rộng hơn nhiều. Gần đây, các nền tảng CRM lớn đã áp dụng phương pháp CDP, nhanh chóng làm mờ ranh giới giữa CRM và CDP.
CDP so với DMP
Nền tảng quản lý dữ liệu (DMP) thu thập dữ liệu của bên thứ ba từ các nguồn bên ngoài, chẳng hạn như cookie, hành vi trực tuyến và quảng cáo kỹ thuật số. Nền tảng này thường ẩn danh dữ liệu để tạo các phân khúc đối tượng. Nó lưu trữ dữ liệu trong một thời gian ngắn, thường là 30-90 ngày, do tính chất tạm thời của cookie bên thứ ba và mục đích ghi lại các hành vi gần đây.
DMP là một công cụ quảng cáo để hiển thị quảng cáo tối ưu hơn cho khách hàng mới với thông tin nhân khẩu học không xác định. Theo so sánh, CDP là công cụ tiếp thị để tăng cường tương tác với những khách hàng đã xác định. Dữ liệu DMP cung cấp cho bạn thông tin chuyên sâu hơn về các đặc điểm đối tượng rộng hơn có thể thông báo cho phân khúc CDP.
AWS có thể hỗ trợ các yêu cầu về nền tảng dữ liệu khách hàng của bạn như thế nào?
Với các giải pháp Customer 360 trên Amazon Web Services (AWS), bạn có thể tăng tốc triển khai nền tảng dữ liệu khách hàng.
Chọn trong số các dịch vụ AWS, ứng dụng đối tác hàng đầu và dịch vụ chìa khóa trao tay chuyên nghiệp giúp bạn tạo một chế độ xem dữ liệu khách hàng thống nhất. Chẳng hạn, bạn có thể sử dụng:
- Amazon AppFlow để tự động hóa luồng dữ liệu khách hàng hai chiều giữa các ứng dụng phần mềm dưới dạng dịch vụ (SaaS) và CDP của bạn chỉ bằng vài cú nhấp chuột
- Trao đổi dữ liệu trên AWS để tìm, truy cập và tăng tốc độ tạo ra giá trị cho các tập dữ liệu khách hàng của bên thứ ba trên đám mây
- Amazon Personalize để nhanh chóng xây dựng và triển khai các đề xuất được chọn lọc cũng như phân khúc người dùng thông minh trên quy mô lớn bằng công nghệ máy học
- Amazon Pinpoint để cung cấp thông tin liên lạc cho khách hàng trên các kênh, phân khúc và chiến dịch với quy mô lớn
Tìm hiểu cách kết hợp các dịch vụ này với các sản phẩm dịch vụ AWS hiện có khác để tạo nền tảng dữ liệu khách hàng tùy chỉnh cho yêu cầu của bạn.
Hãy tạo tài khoản miễn phí ngay hôm nay để bắt đầu sử dụng nền tảng dữ liệu khách hàng trên AWS.
Các bước tiếp theo trên AWS
