Xử lý dữ liệu CRM: Quy trình xử lý dữ liệu CRM hiệu quả

Hiện nay, dữ liệu khách hàng là “nguồn tài sản” và cũng chính là “vũ khí cạnh tranh” của mỗi doanh nghiệp. Tuy nhiên, trong thực tế, có nhiều doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc quản lý dữ liệu, bị phân mảnh, rời rạc, trùng lặp, sai định dạng, không đồng bộ giữa các bộ phận.

Kết quả là dù đã đầu tư phần mềm quản lý, doanh nghiệp vẫn không khai thác được giá trị thực của dữ liệu khách hàng. Đây chính là lúc mà phần mềm CRM phát huy tác dụng. Phần mềm giúp đồng bộ và xử lý dữ liệu CRM (CRM Data Processing) nhanh chóng và chính xác giúp doanh nghiệp vận hành dễ dàng.

Vậy xử lý dữ liệu CRM như nào? Hãy cùng Bizfly tìm hiểu chi tiết trong bài viết sau:

Xử lý dữ liệu CRM là gì và tầm quan trọng

Xử lý dữ liệu CRM (CRM Data Management) là quá trình thu thập, làm sạch, chuẩn hóa, hợp nhất và phân tích dữ liệu khách hàng trong hệ thống CRM. Mục tiêu là biến dữ liệu thô thành dữ liệu chuẩn, có cấu trúc và dễ khai thác để phục vụ marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng.

Một hệ thống CRM chỉ mạnh khi dữ liệu bên trong nó “sạch” và đáng tin cậy. Nếu dữ liệu sai, mọi automation, phân tích, báo cáo doanh thu và dự báo AI đều vô nghĩa. Ngược lại, khi dữ liệu được xử lý chuẩn, doanh nghiệp có thể:

• Nhận diện chính xác khách hàng tiềm năng.
• Xây dựng hành trình khách hàng (Customer Journey) liền mạch.
• Cá nhân hóa chăm sóc khách hàng.
• Tối ưu chi phí quảng cáo và bán hàng.

Theo Gartner (2024), 87% doanh nghiệp sử dụng dữ liệu sạch trong CRM ghi nhận tăng ít nhất 25% năng suất bán hàng so với doanh nghiệp có dữ liệu lỗi.

Những thách thức phổ biến khi doanh nghiệp chưa xử lý dữ liệu CRM

Doanh nghiệp khi chưa xử lý dữ liệu CRM sẽ gặp phải một số khó khăn sau:

• Dữ liệu trùng lặp và sai lệch: Một khách hàng có thể đăng ký nhiều lần qua form website, quảng cáo hoặc Zalo OA tạo ra nhiều bản ghi trùng trong CRM. Hậu quả là dữ liệu “phình to” nhưng không chính xác, gây sai lệch trong báo cáo doanh thu và tỷ lệ chuyển đổi dẫn tới lãng phí về tài nguyên và nguồn lực quản lý.
• Dữ liệu rời rạc giữa các kênh: Doanh nghiệp đa kênh (multi-channel) thường có dữ liệu nằm rải rác ở tổng đài, fanpage, sàn TMĐT, email marketing... Khi không có cơ chế đồng bộ, doanh nghiệp mất khả năng theo dõi hành vi và hành trình mua hàng thống nhất.
• Thiếu quy trình làm sạch và chuẩn hóa: Dữ liệu không có quy chuẩn nhập, mỗi nhân viên ghi theo cách khác nhau - “Hà Nội”, “HN”, “Ha Noi” - khiến CRM không thể lọc và phân tích chính xác. Việc thiếu bước chuẩn hóa dữ liệu CRM (data normalization) dẫn đến khó tìm kiếm, trùng lặp và lỗi automation.
• Rủi ro bảo mật và quyền truy cập dữ liệu: Nếu không phân quyền rõ ràng, dữ liệu khách hàng có thể bị truy cập sai mục đích hoặc bị rò rỉ. Quản trị dữ liệu (data governance) yếu dẫn đến nguy cơ mất uy tín thương hiệu.

Phân biệt dữ liệu CRM theo thời gian thực và hàng loạt

Một nhân viên tiếp thị có thể bị hạn chế trong việc đưa ra quyết định lựa chọn phương pháp xử lý dữ liệu của phần mềm CRM. Tuy nhiên, bạn vẫn cần nắm rõ từng cách xử lý để đảm bảo giải quyết hiệu quả phần việc của mình.

Trước tiên, dữ liệu CRM theo thời gian thực là việc thu thập dữ liệu khách hàng theo thời gian thực và bạn có thể dùng dữ liệu đó ngay khi vừa thu thập để chăm sóc khách hàng.

Trong khi đó, dữ liệu hàng loạt là quá trình thu thập dữ liệu khách hàng theo thời gian. Nó có thể là một ngày, một tuần, một tháng hoặc một năm. Dữ liệu này sẽ được nhập lên hệ thống và lưu trữ theo các tuỳ chỉnh đã được thiết lập trước đó trong hồ sơ khách hàng. Với kho dữ liệu này, các bộ phận có thể dùng cho những chiến dịch liên quan tới hoạt động của doanh nghiệp.

BizCRM hỗ trợ xử lý cả dữ liệu theo thời gian thực và dữ liệu hàng loạt, giúp doanh nghiệp cá nhân hóa chăm sóc tức thời hoặc triển khai chiến dịch quy mô lớn dựa trên kho dữ liệu khách hàng đã được hệ thống hóa.

Xử lý dữ liệu CRM theo thời gian thực

Phương pháp này liên quan tới việc sử dụng thông tin khách hàng mới nhất và phản hồi kịp thời các thông tin đó để làm hài lòng khách hàng.

Nó phù hợp với các doanh nghiệp cần xử lý những hành động như giỏ hàng bị bỏ rơi hoặc tùy chỉnh nội dung website dựa trên thói quen người dùng. Xử lý dữ liệu CRM theo thời gian thực cũng có lợi cho các nhóm chăm sóc khách hàng trực tuyến.

Để hỗ trợ việc xử lý dữ liệu CRM theo thời gian thực, doanh nghiệp cần có luồng dữ liệu hành vi phù hợp, đảm bảo tính liên tục thông qua: Website, ứng dụng, cửa hàng trực tuyến, email…  Những dữ liệu này cũng được dùng để liên hệ với khách hàng trong thời gian thực.

Từ dữ liệu thu thập được, nhân viên tiếp thị cần xây dựng nội dung phù hợp với hành vi khách hàng hiện tại. Tránh trường hợp dữ liệu khách hàng theo thời gian thực nhưng lại sử dụng nội dung cũ.

Chẳng hạn, trong thương mại điện tử, bạn có thể tạo thông báo bỏ giỏ hàng. Liên kết chặt chẽ với các nhóm chăm sóc khách hàng để đưa ra những câu trả lời phù hợp với mong muốn, thắc mắc của khách hàng về sản phẩm hoặc dịch vụ.

Dữ liệu CRM hàng loạt

Khi nói đến dữ liệu CRM hàng loạt, bạn có thể tận dụng những thông tin về hành vi mới nhất, thông tin cơ bản của khách hàng như tên, địa chỉ, sở thích, nghề nghiệp… thay vì tập trung xử lý hành vi khách hàng sau mua sắm.

Tuỳ thuộc vào nền tảng công nghệ tiếp thị và hoạt động vận hành dữ liệu của doanh nghiệp, bạn có thể sử dụng dữ liệu cũ cho các hoạt động CRM. Hãy nghĩ đến các công ty B2B có chu kỳ mua hàng dài và quy trình bán hàng phức tạp, họ có thể mất hàng tháng, với đội ngũ nhân sự hùng hậu để xử lý.

Đối với những doanh nghiệp này, việc vẽ ra bức tranh chi tiết về khách hàng (hiện tại và tiềm năng) sẽ phù hợp hơn việc chỉ quan tâm đến hành vi của khách hàng cuối cùng.

Tuỳ vào nền tảng công nghệ tiếp thị và hoạt động vận hành dữ liệu của bạn, bạn có thể sử dụng dữ liệu lịch sử cho các hoạt động CRM. Hãy nghĩ đến các công ty B2B có chu kỳ mua hàng dài, quy trình bán hàng phức tạp có thể mất hàng tháng và có sự tham gia của nhiều người.

BizCRM giúp doanh nghiệp B2B xử lý dữ liệu CRM hàng loạt hiệu quả, từ thông tin định danh đến lịch sử tương tác, phục vụ phân tích chuyên sâu và tối ưu quy trình bán hàng dài hạn có nhiều bên liên quan.

Đối với những công ty này, việc có được bức tranh chi tiết về khách hàng (hiện tại hoặc tiềm năng) có thể phù hợp hơn việc chỉ có hành vi khách hàng cuối cùng.

Xem xét các điểm dữ liệu khách hàng sẽ được sử dụng cho CRM và mục đích kích hoạt, cũng như kênh nào sẽ được sử dụng. Một số phần mềm CRM sử dụng dữ liệu tự báo cáo (tên, sở thích). Trong khi những phần mềm khác có thể sử dụng dữ liệu hành vi khách hàng trong quá khứ hoặc kết hợp cả hai.

Kết hợp xử lý dữ liệu khách hàng theo thời gian thực và hàng loạt

Nhiều công ty sử dụng cách xử lý dữ liệu kết hợp cả thời gian thực và hàng loạt để xử lý dữ liệu khách hàng trong hệ thống CRM của họ.

Cách làm này giúp họ ưu tiên hành vi gần đây của khách hàng cho các nhiệm vụ như hỗ trợ khách hàng trực tuyến. Đồng thời có thể sử dụng cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng cho các hoạt động CRM khác, đòi hỏi sự hiểu biết chi tiết về hồ sơ của họ.

Quy trình xử lý dữ liệu CRM

Hệ thống CRM hiệu quả giúp lưu trữ thông tin khách hàng và đồng thời tối ưu hoá toàn bộ quá trình xử lý dữ liệu CRM, từ bước thu thập, làm sạch, phân loại, tích hợp đến phân tích chuyên sâu. Theo Gartner (2024), các doanh nghiệp có quy trình xử lý dữ liệu CRM bài bản có mức tăng trưởng năng suất lên đến 38% và hiệu quả marketing tăng hơn 25%.

Dưới đây là 5 bước cơ bản trong quá trình xử lý dữ liệu CRM

Thu thập và Nhập liệu Dữ liệu

Đây là bước đầu tiên trong quy trình xử lý dữ liệu CRM là thu thập và nhập liệu thông tin khách hàng. Nguồn dữ liệu đến từ nhiều kênh khác nhau như: Website, landingpage, Social, Email marketing, điểm bán hàng,... Doanh nghiệp có thể nhập dữ liệu theo hai hình thức:

• Nhập thủ công: Phù hợp với quy mô nhỏ nhưng tốn thời gian và dễ sai sót.
• Tự động hóa nhập liệu (Automation): CRM tích hợp API, form web hoặc chatbot, giúp đồng bộ dữ liệu tức thì.

BizCRM cho phép thu thập dữ liệu khách hàng theo thời gian thực, đảm bảo thông tin luôn được cập nhật chính xác trên toàn hệ thống.

Lưu trữ, tổ chức và phân loại dữ liệu

Sau khi thu thập, tất cả thông tin khách hàng được lưu trữ tập trung và sắp xếp khoa học để dễ truy xuất và phân tích. BizCRM hỗ trợ doanh nghiệp tích hợp tất cả nguồn dữ liệu vào một cơ sở dữ liệu duy nhất. Sau đó khách hàng được phân loại theo từng giai đoạn khách hàng chuyển đổi trên CRM:

• Khách hàng tiềm năng (Leads): Đây là nhóm khách hàng chưa mua nhưng có tương tác hoặc quan tâm.
• Khách hàng hiện tại (Customers): Đã phát sinh giao dịch.
• Khách hàng trung thành (Loyal Customers): Có tần suất mua cao, giá trị CLV lớn.

Cách phân loại này giúp đội ngũ bán hàng và marketing triển khai các chiến dịch cá nhân hóa chính xác, tiết kiệm chi phí quảng cáo.

Làm sạch và Chuẩn hóa Dữ liệu

Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning) là bước quan trọng giúp CRM hoạt động ổn định và chính xác. Dữ liệu lỗi hoặc trùng lặp có thể khiến chiến dịch marketing sai mục tiêu, gây lãng phí ngân sách.

Quá trình này bao gồm:

• Xóa bản ghi trùng lặp (Deduplication).
• Kiểm tra tính chính xác (Accuracy) và đảm bảo tính nhất quán (Consistency) giữa các nguồn dữ liệu.
• Làm giàu dữ liệu (Data Enrichment): bổ sung thông tin còn thiếu như vị trí, ngành nghề, hoặc hành vi mua hàng

Tích hợp Dữ liệu và Tự động hóa Quy trình

Bước tích hợp và tự động hóa quy trình làm việc giữa các phòng ban trên CRM giúp kết nối liền mạch dữ liệu giữa Marketing – Sales – CSKH, đảm bảo mọi bộ phận đều truy cập cùng một nguồn dữ liệu thời gian thực.

Một số quy trình có thể tự động hóa gồm:

• Gửi email hoặc SMS chăm sóc khách hàng định kỳ.
• Cập nhật trạng thái lead và tự động chuyển giao cho Sales khi đạt đủ điểm tiềm năng (lead scoring).
• Cảnh báo khi khách hàng VIP chưa được phản hồi trong 24 giờ.

Nhờ đó, doanh nghiệp rút ngắn 35–40% thời gian xử lý lead, đồng thời tăng khả năng chốt đơn nhờ phản hồi nhanh và chính xác.

Phân tích Dữ liệu và Báo cáo Chuyên sâu

Giai đoạn cuối trong quy trình xử lý dữ liệu CRM là phân tích dữ liệu khách hàng và tạo báo cáo chuyên sâu. Doanh nghiệp sử dụng công cụ phân tích của CRM để hiểu rõ hành vi, sở thích, tần suất mua hàng và khả năng rời bỏ (churn).

Các chỉ số quan trọng (KPIs) cần theo dõi bao gồm:

• CLV (Customer Lifetime Value): giá trị vòng đời khách hàng.
• Churn Rate: Tỷ lệ khách hàng ngừng mua hàng.
• Conversion Rate: Tỷ lệ chuyển đổi từ khách hàng tiềm năng sang khách hàng thực tế.

BizCRM cung cấp dashboard trực quan thời gian thực, giúp nhà quản trị dễ dàng đánh giá hiệu quả marketing, sales và CSKH. Dữ liệu được trình bày qua biểu đồ, tỷ lệ và bảng thống kê rõ ràng — hỗ trợ ra quyết định nhanh và chính xác hơn.

Kết luận

Xử lý dữ liệu CRM không chỉ giúp bạn “quản lý” khách hàng, mà còn hiểu và nuôi dưỡng mối quan hệ khách hàng thông minh, từ đó chuyển đổi dữ liệu thành doanh thu thực.

Hãy bắt đầu chuẩn hóa dữ liệu ngay hôm nay để xây dựng nền tảng vững chắc cho chiến lược CRM và tăng trưởng dài hạn của doanh nghiệp.

Trên đây là toàn bộ bài viết về Xử lý dữ liệu CRM. Hy vọng những thông tin trong bài viết sẽ hữu ích cho bạn.