Data Processing là gì và các phương pháp sàng lọc data khách hàng hiệu quả

Xuất hiện phổ biến trong những năm gần đây cùng thuật ngữ Big Data, Blockchain,... Data Processing đã nhanh chóng trở thành từ khoá được hàng loạt các doanh nghiệp kinh doanh công nghệ tìm kiếm bởi tính ứng dụng cao của nó. Đây là một công cụ tuyệt vời không thể thiếu trong quá trình hoạt động của doanh nghiệp.

Các chuyên gia Bizfly sẽ giúp bạn hiểu rõ Data Processing là gì cũng như các phương pháp sàng lọc data khách hàng tối ưu. Mời bạn theo dõi trong bài viết sau.

Data Processing là gì? 

Data Processing (trình xử lý dữ liệu) là một quá trình đồng hoá các thông tin thô để doanh nghiệp tiến hành nhập dữ liệu vào phần mềm. Mục đích là khai thác, phân loại sàng lọc, chọn ra và lưu trữ những thông tin hữu ích.

Data Processing là gì? 

Các dữ liệu này được sử dụng trong mọi trường hợp đặc biệt là để phục vụ cho các yêu cầu và nhu cầu nắm bắt tâm lý khách hàng của doanh nghiệp. Khi mọi dữ liệu được xử lý hiệu quả thì lợi ích phát triển của doanh nghiệp là rất lớn.

Đọc thêm: JSP là gì và tại sao lại sử dụng JSP trong thiết kế web? 

Ý nghĩa của Data Processing 

Để hiểu thuật ngữ Data Processing là gì thì chắc chắn bạn không thể nào bỏ qua ý nghĩa của công cụ này. Data Processing được xem là nhiệm vụ bắt buộc và giữ vai trò quan trọng trong tất cả các hoạt động trên nền tảng số bởi nó cho phép người dùng có khả năng trích xuất các nội dung, thông tin hữu ích và có tính ứng dụng cao.

Hầu hết các lĩnh vực quan trọng trong xã hội hiện nay đều cần đến sự trợ giúp của Data Processing bởi các lĩnh vực đó đều có nhu cầu xử lý dữ liệu. Quá trình này sẽ được thực hiện và lưu trữ một cách tinh tế trong hệ thống và được đưa ra sử dụng ngay khi doanh nghiệp yêu cầu.

Việc ứng dụng Data Processing sẽ giúp doanh nghiệp xử lý và đảm bảo chính xác được hàng loạt các dữ liệu, tiết kiệm thời gian và mang tới cho doanh nghiệp nhiều lợi ích doanh thu hơn.

Tầm quan trọng của Data Processing 

Data Processing đối với doanh nghiệp là một nhiệm vụ quan trọng và cần thiết phải thực hiện bởi nó có khả năng khiến các nguồn thông tin thu thập được trở nên dễ hiểu hơn và có tổ chức hơn. Sử dụng phương pháp xử lý dữ liệu này sẽ giúp cải thiện được mức độ chính xác hơn của thông tin đồng thời tiết kiệm lượng lớn thời gian cho doanh nghiệp mà vẫn mang lại được những hiệu quả như mong đợi.

Tầm quan trọng của Data Processing 

Hàng ngàn tệp thông tin, dữ liệu sẽ được xử lý một cách chính xác và nhanh chóng với Data Processing. Trong quá trình phân tích dữ liệu và xử lý, hệ thống sẽ tiến hành kiểm tra toàn bộ các dữ liệu để kịp thời phát hiện và xử lý các dữ liệu không hợp lệ hoặc bị lỗi.

Doanh nghiệp có thể lấy và sử dụng trực tiếp toàn bộ các thông tin đã được hệ thống xử lý bởi quá trình này diễn ra rất nhanh chóng. Ngoài ra, các số liệu này khi được sắp xếp hợp lý sẽ giúp các nhà điều hành nhanh chóng tiến hành phân tích và đưa ra các bản báo cáo tức thì.

Chi phí duy trì và quản lý tài liệu trong quy trình số hoá sẽ tiết kiệm hơn rất nhiều so với các loại tài liệu giấy. Điều này giúp doanh nghiệp cắt giảm được một khoản chi phí tương đối lớn bằng cách cải thiện hệ thống xử lý dữ liệu của mình. Ứng dụng Data Processing giúp doanh nghiệp tăng thêm được các không gian lưu trữ. Từ đó loại bỏ được các loại tờ giấy không cần thiết một cách dễ dàng. 

Các phương pháp sàng lọc data khách hàng tối ưu 

Để sàng lọc data khách hàng một cách toàn diện, tối ưu và tránh bỏ sót thì bạn nên tham khảo và thực hiện một số những phương pháp được Bizfly chia sẻ dưới đây.

Theo dõi tần suất mua sắm của khách hàng 

Để tạo được nền tảng cho việc thấu hiểu khách hàng và nắm được những thông tin cơ bản nhất để tạo nên nền tảng đó thì trước hết, bạn cần theo dõi tần suất mua sắm của khách hàng. Tuy nhiên, việc khách hàng thường xuyên mua sản phẩm không có nghĩa là họ hoàn toàn trung thành với doanh nghiệp.

Theo dõi tần suất mua sắm của khách hàng 

Hoạt động mua sắm của họ sẽ giúp doanh nghiệp đánh giá được mức độ duy trì sức mua của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể dễ dàng liệt kê các đối tượng và đúng mục khách hàng tiềm năng.

So sánh giá trị bình quân của đơn hàng 

Điểm mấu chốt để doanh nghiệp có thể dễ dàng sàng lọc dữ liệu khách hàng đó là so sánh giá trị bình quân đơn hàng với tỷ lệ chi tiêu giữa khách hàng đó với các đối tượng khách hàng khác. Bởi các đối tượng khách hàng tiềm năng sẽ là những người có mức chi tiêu cao nhất. 

Giá trị mua sắm qua thời gian 

Đối với các doanh nghiệp, việc họ kiếm được nhiều đơn hàng có giá trị cao từ những đối tượng khách hàng có khả năng chi tiêu lớn là vô cùng quan trọng. Tuy nhiên, để có thể đánh giá một cách chính xác nhất mức độ tiềm năng của các đối tượng khách hàng đó thì doanh nghiệp cần phải đầu tư một khoảng thời gian dài để theo dõi mức độ chi tiêu của họ trong suốt quá trình thực hiện mua sắm tại doanh nghiệp.

Quan sát phản ứng của khách hàng với giá cả 

Mặc dù có nhiều khách hàng rất nhạy cảm với với giá cả của sản phẩm nhưng không thể vì thế mà loại bỏ họ khỏi danh sách khách hàng tiềm năng. Bởi đây được xem như một mưu mẹo giúp doanh nghiệp nhận biết được các đối tượng chuyên đi săn sản phẩm giá rẻ.

Quan sát phản ứng của khách hàng với giá cả 

Ngoài ra, doanh nghiệp cũng có thể đánh giá được mức độ tiềm năng của đối tượng khách hàng dựa trên số tiền giảm giá đã được sử dụng trong các chương trình ưu đãi.

Túi tiền của khách hàng 

Mặc dù số lượng sản phẩm bán ra không có liên quan mật thiết đến mức độ giàu có của khách hàng nhưng doanh nghiệp cũng nên quan tâm đến các đối tượng này bằng cách thu thập các thông tin liên quan đến phong cách mua sắm của họ. Điều này sẽ giúp bạn xác định được đâu là đối tượng khách hàng mình cần phải chú ý nhiều hơn để giữ họ trở thành khách hàng trung thành của mình.

Data Processing chi phối hầu hết các lĩnh vực trong đời sống của con người như giáo dục, ngân hàng, đơn vị kinh doanh nhỏ,... chứ không phải chỉ riêng các công ty lớn đang hoạt động mạnh mẽ hiện nay. Với những thông tin mà Bizfly đã chia sẻ trong bài, bạn đã hiểu rõ Data Processing là gì cũng như ý nghĩa, tầm quan trọng và các phương pháp sàng lọc dữ liệu khách hàng hiệu quả.