7 bước phân tích dữ liệu khách hàng chi tiết cho doanh nghiệp

Các doanh nghiệp đều nỗ lực thu thập dữ liệu khách hàng nhưng họ lại gặp khó khăn trong việc chuyển đổi dữ liệu thành thông tin chi tiết để có thể áp dụng trong cải thiện trải nghiệm khách hàng, đưa ra quyết định kinh doanh thông minh. Bài viết này, Bizfly sẽ chia sẻ 7 bước phân tích dữ liệu khách hàng đồng thời làm rõ vai trò quan trọng của CDP (nền tảng dữ liệu khách hàng) trong quản lý, phân tích dữ liệu.

Phân tích dữ liệu khách hàng là gì?

Phân tích dữ liệu khách hàng là quá trình thu thập, phân tích, xử lý tất cả các dữ liệu liên quan đến khách hàng. Thông qua phân tích cơ sở dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp sẽ có được thông tin chi tiết về mong muốn, hành vi của họ nhằm phục vụ cho mục đích tiếp thị, kinh doanh.

Quá trình phân tích dữ liệu khách hàng đòi hỏi doanh nghiệp phải có nhiều công cụ hỗ trợ để thu thập, sắp xếp các loại dữ liệu khác nhau cũng như phương pháp phân tích và hiểu dữ liệu này. Thường dữ liệu sẽ được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Đó có thể là dữ liệu website, ứng dụng di động, phương tiện truyền thông xã hội, khảo sát phản hồi của khách hàng... 

Trên cơ sở dữ liệu khách hàng đã được phân tích, doanh nghiệp có thể đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng, gia tăng mức độ hài lòng, lòng trung thành và cuối cùng là cải thiện doanh thu. Khảo sát của McKinsey chỉ ra, các công ty thực hiện phân tích dữ liệu khách hàng chuẩn chỉnh có ROI cao hơn 115% và lợi nhuận cao hơn 93% so với các doanh nghiệp còn lại.

Vai trò của phân tích dữ liệu khách hàng

Không phải ngẫu nhiên mà phân tích dữ liệu khách hàng lại trở thành cụm từ hot được các doanh nghiệp quan tâm. Thực tế, kết quả phân tích này đem về rất nhiều giá trị cho các phòng ban của doanh nghiệp. Cụ thể:

• Marketing: Xây dựng chiến dịch tiếp thị có tính cá nhân hoá cao, kịp thời
• Sales (Phòng kinh doanh): Hiểu rõ hành trình mua hàng của khách hàng, tìm ra phương thức tiếp cận phù hợp, rút ngắn chu kỳ bán hàng, tăng chuyển đổi.
• Sản phẩm: Xây dựng và cải thiện sản phẩm tốt hơn, tạo ra các tính năng khách hàng cần, loại bỏ hoặc khắc phục những lỗi khiến khách hàng khó chịu.
• Chăm sóc khách hàng: Dự đoán tỷ lệ rời bỏ, tìm cách chăm sóc phù hợp để giảm thiểu tỷ lệ này

Các loại phân tích dữ liệu khách hàng

• Phân tích thu hút khách hàng: Tập trung vào việc hiểu rõ cách khách hàng mới tìm và lựa chọn doanh nghiệp của bạn. Những dữ liệu này hỗ trợ tối ưu hoá chiến lược marketing, tăng hiệu quả chiến dịch thu hút.
• Phân tích phân khúc khách hàng: Chia nhỏ khách hàng thành các nhóm dựa trên đặc điểm nhân khẩu học, hành vi, sở thích... để tạo ra các chiến dịch tiếp thị có tính cá nhân hoá cao.
• Phân tích sự tham gia của khách hàng: Đo lường mức độ tương tác của khách hàng với thương hiệu trên các điểm tiếp xúc khác nhau bao gồm: Lượt truy cập website, tương tác mạng xã hội, mở email...
• Phân tích sự hài lòng của khách hàng: Đánh giá mức độ hài lòng của khách hàng với sản phẩm, dịch vụ của thương hiệu dựa trên dữ liệu thu thập được từ khảo sát, biểu mẫu phản hồi, phân tích đánh giá.
• Phân tích giữ chân khách hàng: Tập trung vào việc tìm hiểu lý do khách hàng tiếp tục chọn thương hiệu và yếu tố góp phần gia tăng lòng trung thành của họ. Điều này có thể bao gồm: Phân tích tỷ lệ mua hàng lặp lại, hành vi trong vòng đời...
• Phân tích giá trị trọn đời của khách hàng (Customer Lifetime Value - CLV) để xác định những khách hàng có giá trị nhất và tối ưu hoá việc phân bổ nguồn lực cho phù hợp.

Hướng dẫn cách phân tích dữ liệu khách hàng

Bước 1: Thiết lập mục tiêu 

Một bộ mục tiêu rõ ràng ngay từ đầu rất quan trọng. Các mục tiêu phổ biến khi phân tích dữ liệu khách hàng thường bao gồm:

• Tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng
• Phát hiện cơ hội bán chéo, bán thêm
• Nâng cao hiệu quả chiến dịch tiếp thị
• Kiểm tra thông điệp và thu thập phản hồi từ khách hàng

Mỗi loại dữ liệu sẽ phù hợp với từng loại câu hỏi cụ thể. Chẳng hạn, dữ liệu giao dịch có thể giúp xác định những sản phẩm thường được mua cùng nhau, trong khi dữ liệu khảo sát lại mang đến cái nhìn sâu hơn về cảm nhận của khách hàng đối với thương hiệu.

Bước 2: Xác định đường dẫn dữ liệu trong nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP)

Việc thiết lập khuôn khổ phân tích dữ liệu trong nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) giúp khai thác hiệu quả dữ liệu hiện có. Bạn cần xem xét các điểm tiếp xúc với khách hàng đã thiết lập và xây dựng đường dẫn phân tích trong CDP.

Các đường dẫn dữ liệu này giúp nhận diện các tương tác và hành vi khách hàng cần tập trung phân tích. Từ đây, doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về cách khách hàng tương tác với thương hiệu, qua đó nâng cao trải nghiệm của họ.

Quá trình này nên bao gồm các phân đoạn chính:

• Cách khách hàng tương tác với nhau
• Cách họ tương tác với thương hiệu của bạn
• Các phương thức cải thiện trải nghiệm khách hàng

Chẳng hạn, nếu dữ liệu cho thấy khách hàng từ một trang web cụ thể thường xuyên mua một sản phẩm nhất định, doanh nghiệp có thể tối ưu trải nghiệm người dùng trên trang web đó để thúc đẩy doanh số.

Bước 3: Tổ chức và làm sạch dữ liệu

Để phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả, việc kiểm tra và làm sạch dữ liệu là bước vô cùng quan trọng nhằm đảm bảo tính chính xác của kết quả. Hãy bắt đầu bằng cách kiểm tra các lỗi có thể xuất hiện trong dữ liệu và bổ sung các giá trị bị thiếu. Những sai sót dù nhỏ cũng có thể làm sai lệch toàn bộ kết quả phân tích, do đó cần xóa hoặc chỉnh sửa chúng trước khi tiếp tục.

Cùng với làm sạch, việc bảo vệ dữ liệu cũng cần được chú trọng. Đảm bảo tuân thủ đầy đủ các quy định liên quan đến bảo mật và sử dụng dữ liệu khách hàng. Sự tuân thủ không chỉ giúp bảo vệ quyền lợi của khách hàng mà còn thể hiện trách nhiệm đạo đức của doanh nghiệp khi xử lý dữ liệu một cách hợp pháp.

Bước 4: Mô hình hoá dữ liệu

Sau khi hoàn tất việc làm sạch dữ liệu, bước tiếp theo là sử dụng CDP để chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin chi tiết có thể hành động. Mô hình hóa dữ liệu là quá trình tổ chức mà còn biểu diễn dữ liệu theo cách dễ dàng áp dụng vào phân tích, đồng thời đảm bảo dữ liệu phục vụ đúng các mục tiêu đã đề ra.

Các phương pháp phổ biến để mô hình hóa dữ liệu:

• Phân cụm (Clustering): Tiến hành nhóm các điểm dữ liệu có đặc điểm tương đồng để hỗ trợ phân khúc khách hàng hoặc xác định mối liên hệ giữa các sản phẩm.
• Hồi quy (Regression): Phân tích mối quan hệ giữa các biến số, hỗ trợ dự đoán hành vi khách hàng hoặc đánh giá hiệu quả của chiến dịch tiếp thị.
• Chuỗi thời gian (Time Series): Xác định xu hướng theo thời gian nhằm nghiên cứu sự thay đổi hành vi khách hàng hoặc phân tích yếu tố thời vụ ảnh hưởng đến doanh số.
• Liên kết (Association): Xác định mối liên kết giữa các điểm dữ liệu, qua đây hiểu rõ hành vi mua sắm và kết hợp sản phẩm.

Sau khi hoàn tất, hãy xác thực kết quả. Bạn cần đảm bảo tính nhất quán và tuân thủ các tiêu chuẩn định dạng trong suốt quá trình. Điều này giúp bạn tự tin rằng các kết luận rút ra từ dữ liệu là chính xác và có giá trị thực tiễn.

Bước 5: Phân tích dữ liệu khách hàng

Sau khi hoàn tất việc làm sạch và mô hình hóa dữ liệu, bạn có thể tiến hành các phân tích sâu để rút ra những thông tin giá trị. Việc lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp sẽ giúp bạn tối ưu hóa chiến lược và nâng cao hiệu quả. Dưới đây là một số loại phân tích phổ biến bạn có thể áp dụng:

• Phân tích cụm (Cluster Analysis): Nhóm khách hàng có đặc điểm tương tự nhau, sau đó phân tích các nhóm để phát hiện xu hướng và mẫu hình nhằm hiểu rõ hơn về hành vi khách hàng và phân khúc thị trường.
• Phân tích nhóm (Cohort Analysis): Phân chia khách hàng thành nhóm theo thời điểm họ gia nhập thương hiệu, giúp theo dõi hành vi của họ theo thời gian. Qua đây, doanh nghiệp sẽ đo lường sự thay đổi hành vi của khách hàng theo từng giai đoạn.
• Phân tích hồi quy (Regression Analysis): Sử dụng kỹ thuật thống kê để hiểu mối quan hệ giữa các biến số khác nhau nhằm dự đoán và tối ưu hóa các chiến lược tiếp thị dựa trên dữ liệu trước đó.
• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): Phân tích hành vi của khách hàng trong quá khứ để dự đoán xu hướng và hành động trong tương lai. Nhờ có loại phân tích dữ liệu khách hàng này mà doanh nghiệp sẽ xác định được khả năng mất khách hàng, nhận diện cơ hội bán thêm hoặc bán chéo sản phẩm.

Khi đã lựa chọn phương pháp phân tích phù hợp, bạn sẽ tiến hành tìm kiếm những thông tin chi tiết có giá trị. Từ đó, bạn có thể điều chỉnh và cải thiện trải nghiệm của khách hàng trên các nền tảng trực tuyến, chẳng hạn như trang web, để thúc đẩy doanh số và gia tăng sự hài lòng của khách hàng.

Bước 6: Trình bày dữ liệu cho các bên liên quan

Dữ liệu dù đầy đủ và chi tiết cũng chỉ thực sự phát huy giá trị nếu được truyền tải một cách rõ ràng và dễ hiểu. Một số mẹo cơ bản:

• Sử dụng hình ảnh trực quan
  • Tạo các biểu đồ, đồ thị hoặc infographics sinh động giúp minh họa dữ liệu một cách trực quan
  • Lựa chọn hình thức biểu diễn phù hợp với từng loại thông tin, chẳng hạn như biểu đồ cột cho so sánh số liệu, biểu đồ tròn cho phân bổ phần trăm, hoặc đồ thị đường cho xu hướng thời gian
• Kể câu chuyện dữ liệu
  • Xây dựng một câu chuyện logic xung quanh các con số, giải thích rõ bối cảnh, xu hướng, và tác động của dữ liệu
  • Kết nối dữ liệu với các mục tiêu kinh doanh hoặc trải nghiệm khách hàng để làm rõ ý nghĩa và giá trị thực tiễn

Việc trình bày dữ liệu rõ ràng không chỉ giúp các bên liên quan hiểu được bức tranh tổng thể mà còn tạo động lực để họ ủng hộ các kế hoạch cải tiến của bạn. Sử dụng các số liệu để minh chứng cho những đề xuất hoặc chiến lược, làm nổi bật các cơ hội tiềm năng và lợi ích cụ thể.

Bước 7: Tối ưu hóa và làm mới quy trình phân tích dữ liệu

Sau khi thiết lập đường dẫn phân tích dữ liệu khách hàng, bước tiếp theo là tối ưu hóa quy trình để nâng cao hiệu quả công việc. Điều này có thể bao gồm tự động hóa các tác vụ hoặc thay đổi phương thức thu thập dữ liệu để phù hợp hơn với mục tiêu phân tích. Ví dụ, nếu bạn đang thực hiện phân tích dự đoán, việc thu thập dữ liệu theo thời gian thực có thể là một sự điều chỉnh quan trọng.

Một yếu tố quan trọng không thể thiếu là việc làm mới dữ liệu thường xuyên. Điều này đảm bảo rằng những thông tin bạn thu thập được là mới nhất và chính xác, giúp các chiến lược cải thiện trải nghiệm khách hàng luôn đạt được kết quả tối ưu.

Quy trình phân tích dữ liệu không phải là công việc chỉ làm một lần mà cần được lặp lại thường xuyên. Việc này giúp bạn theo dõi những thay đổi trong hành vi của khách hàng và đảm bảo rằng chiến lược luôn được điều chỉnh kịp thời. Hãy nhớ rằng, chỉ khi dữ liệu được phân tích liên tục, bạn mới có thể đảm bảo việc cải thiện trải nghiệm khách hàng đạt hiệu quả cao nhất.

Để đạt được những hiểu biết sâu sắc hơn, bạn có thể cân nhắc mở rộng phạm vi dữ liệu mình đang sử dụng. Một ví dụ điển hình là social listening để theo dõi những gì khách hàng đang nói về thương hiệu của bạn trên các nền tảng truyền thông xã hội.

Các cuộc khảo sát và phản hồi của khách hàng cũng là nguồn dữ liệu quý giá giúp bạn hiểu rõ cảm nhận của họ về thương hiệu. Việc phân tích nhiều loại dữ liệu khác nhau giúp bạn có được cái nhìn toàn diện hơn về trải nghiệm của khách hàng, từ đó đưa ra quyết định sáng suốt hơn trong việc cải thiện trải nghiệm đó.

Bằng cách liên tục tối ưu hóa, làm mới và mở rộng phân tích dữ liệu, bạn sẽ có thể tạo ra những chiến lược phát triển bền vững, luôn đáp ứng nhu cầu của khách hàng và duy trì sự cạnh tranh trên thị trường. Đón đọc thêm các bài viết chuyên sâu về dữ liệu khách hàng được Bizfly - Giải pháp chuyển đổi số Marketing và bán hàng vận hành bởi VCCorp chia sẻ mỗi ngày tại đây.