Xử lý dữ liệu CRM theo thời gian thực và hàng loạt: Những điều marketer phải biết!

Tuỳ vào tình hình thực tế mà doanh nghiệp có thể lựa chọn xử lý dữ liệu CRM theo thời gian thực hay hàng loạt, hoặc kết hợp cả hai. Khi sử dụng phần mềm CRM, các công ty có thể chọn xử lý dữ liệu khách hàng theo thời gian thực hoặc hàng loạt. Là một nhà tiếp thị, bạn cần nắm rõ các cách xử lý dữ liệu này sao cho hiệu quả.

Dữ liệu CRM theo thời gian thực và hàng loạt khác nhau như thế nào?

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.

Cách xử lý dữ liệu CRM ảnh hưởng gì tới các chiến dịch tiếp thị?

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.

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.