Thông tin khách hàng là thông tin hành vi, nhân khẩu học và thông tin cá nhân về khách hàng được các doanh nghiệp và công ty tiếp thị thu thập để hiểu, giao tiếp và tương tác với khách hàng.
Trong bài viết này, Loyalty Hub sẽ đi sâu vào việc giúp quý độc giả hiểu rõ hơn về thuật ngữ này, cũng như cách thể thu thập, quản lý thứ tài nguyên được ví như là vàng trong thời đại công nghệ số hiện nay.
Thông tin khách hàng là gì?
Thông tin khách hàng là thông tin mà khách hàng của bạn cung cấp trong khi tương tác với doanh nghiệp của bạn thông qua trang web, App mobile, khảo sát, phương tiện truyền thông xã hội, chiến dịch tiếp thị và các con đường trực tuyến và ngoại tuyến khác.
Đây chính là nền tảng để xây dựng nên một chiến lược kinh doanh thành công. Các tổ chức, tập đoàn đa quốc gia đều dựa trên dữ liệu để nhận ra những vấn đề, nhu cầu của doanh nghiệp và thị trường. Vì vậy, DN cần phải luôn đảm bảo rằng mình đang thực hiện đúng quy trình thu thập dữ liệu khách hàng nhằm đảm bảo kết quả đầu ra được chính xác và thực tế hơn.
Các loại thông tin khách hàng thường được sử dụng
DN thông thường sẽ phải thu thập rất nhiều dữ liệu ở những điểm tiếp xúc với khách hàng khác nhau trong suốt hành trình mua hàng của người tiêu dùng. Vì vậy mà khối lượng lưu trữ của các dữ liệu này là rất lớn và để dễ hiểu hơn, chúng ta sẽ cùng nhau đi vào tìm hiểu từng loại hình khác nhau:
Thông tin Cá nhân (PII và Non-PII)
Thông tin khách hàng – loại cá nhân có thể được chia thành hai loại, Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) và Thông tin nhận dạng phi cá nhân (Non-PII).
Thông tin nhận dạng cá nhân (PII ) : PII là bất kỳ thông tin nào có thể được sử dụng để nhận dạng danh tính của một cá nhân. Nó được chia thành hai loại:
1. Thông tin được liên kết :
Thông tin được liên kết là thông tin có thể được sử dụng để xác định một cá nhân mà không yêu cầu thêm thông tin / điểm dữ liệu. Ví dụ về thông tin được liên kết là:
- Họ và tên
- Địa chỉ
- Địa chỉ email
- Số bằng lái xe
- Số CMND
- Số hộ chiếu
- Chi tiết thẻ tín dụng / thẻ ghi nợ
- Ngày sinh
- Số điện thoại
2. Thông tin có thể liên kết: Thông tin có thể liên kết là bất kỳ thông tin nào không thể tự nhận dạng một người, nhưng nó có thể làm như vậy khi nó được kết hợp với một phần thông tin khác. Ví dụ về thông tin có thể liên kết bao gồm:
- Họ hoặc tên
- Địa chỉ: Quốc gia, Thành Phố, Quận-huyện (không bao gồm địa chỉ cụ thể)
- Giới tính
- Dân tộc và tôn giáo
- Nhóm tuổi
- Chi tiết công việc
Thông tin không nhận dạng cá nhân (Non-PII): Non-PII ngược lại với PII, là thông tin ẩn danh và không thể được sử dụng để nhận dạng bất kỳ người nào. Ví dụ về không phải PII bao gồm:
- Địa chỉ IP
- Cookie
- ID thiết bị (laptop, điện thoại, tablet,….)
Thông tin tương tác
Dữ liệu tương tác cho bạn biết cách khách hàng tương tác với thương hiệu của bạn thông qua nhiều cách tiếp thị khác nhau. Thông tin khách hàng này bao gồm dữ liệu như hành vi của khách hàng trên trang web, tương tác của họ với bạn trên phương tiện truyền thông xã hội và thông qua dịch vụ khách hàng,…. Dưới đây là bao gồm của mỗi kênh:
- Tương tác giữa trang web và ứng dụng dành cho thiết bị di động: Lượt truy cập trang web, Mức độ gắn bó với ứng dụng, Trang được xem nhiều nhất, thời gian ở lại trên trang, số thao tác của người dùng,….
- Tương tác trên mạng xã hội: Lượt thích bài đăng, Lượt chia sẻ bài đăng, Số lượng comment, Lượt xem video gốc,…….
- Tương tác qua email: Tỷ lệ mở, Tỷ lệ nhấp, Tỷ lệ thoát, Chuyển tiếp email,….
- Thông tin Dịch vụ Khách hàng: Số lượng vé, Chi tiết khiếu nại / Truy vấn, Phản hồi,…
- Tương tác với Quảng cáo có trả tiền: Số lần hiển thị, Tỷ lệ nhấp, Giá mỗi nhấp chuột, Chuyển đổi,……
Thông tin hành vi
Dữ liệu hành vi giúp bạn khám phá các nhu câu, mong muốn cơ bản mà khách hàng của bạn tiết lộ trong hành trình mua hàng của họ. Dữ liệu tương tác có thể là một phần của dữ liệu hành vi. Đây là cách bạn có thể thu thập loại thông tin khách hàng này:
1. Dữ liệu giao dịch: số lần quay trở lại mua hàng, số lần mua hàng, Giá trị đơn hàng trung bình, Dữ liệu bỏ qua giỏ hàng, Giá trị vòng đời của khách hàng ,…..
2. Sử dụng Sản phẩm: Số lần tái sử dụng, thời gian sử dụng,…..
3. Dữ liệu Định tính: Sự chú ý của người dùng, thao tác về hành vị cụ thể trên các nền tảng mạng xã hội, website hoặc mobile app (nhấp chuột, cuộn, thêm vào giỏ hàng),….
Thông tin theo chiều dọc
Dữ liệu cơ bản được thúc đẩy bởi cảm xúc và cảm xúc của khách hàng của bạn. Đó là cách họ cảm nhận thương hiệu và dịch vụ của bạn. Vì dữ liệu theo chiều dọc chủ yếu là định tính và chủ quan, nên để có được kết quả cụ thể, bạn nên kết hợp nó với dữ liệu định lượng.
Dữ liệu cơ bản thường được tìm kiếm thông qua khảo sát, phỏng vấn nhóm tập trung, feedback, khiếu nại của khách hàng, đánh giá,…. Dưới đây là một vài ví dụ về dữ liệu cơ bản:
- Sự hài lòng của khách hàng
- Tình cảm
- Sản phẩm mong muốn
- Sở thích
- Nhu cầu
- Tiêu chí mua hàng
Làm thế nào để thu thập dữ liệu khách hàng?
Các nhà tiếp thị có thể thu thập dữ liệu từ mọi kênh mà khách hàng tương tác với thương hiệu. Mặc dù có thể có hàng trăm cách để thu thập dữ liệu khách hàng, nhưng trong phần này, chúng tôi sẽ xem xét các cách cơ bản nhất mà bạn có thể sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng của mình.
- Web analytics
- Social Media
- Theo dõi bằng đoạn mã HTML hoặc JavaScript
- Khảo sát, feedback và phỏng vấn trực tiếp
- phần mềm quản lý thông tin khách hàng
- Thông tin giao dịch
- Thông tin cá nhân
Mỗi một cách sẽ cho ta những loại dữ liệu khác nhau. Vì vậy, để có thể xác định được đâu là data khách hàng mà bạn cần thu thập, DN cần thực hiện theo các bước về thu thập dữ liệu mà chúng tôi đã đề cập trong bài viết quy trình thu thập thông tin khách hàng.
Lợi ích của việc nắm giữ thông tin khách hàng
Chúng tôi sẽ không nói sâu hay bàn luận quá nhiều về phân tích dữ liệu khách hàng là gì hoặc các thức để thực hiện nó trong phần này. Bài viết có đầy đủ những thông tin này đã được chúng tôi đề cập rất nhiều và kỹ lưỡng trong bài viết “phân tích dữ liệu khách hàng“, các bạn có thể tìm và đọc ngay bây giờ.
Dưới đây là những lợi ích mà DN sẽ nhận được sau khi hoàn thành công việc phân tích dữ liệu khách hàng.
- Tăng tỷ lệ phản hồi, tương tác
- Tăng số lượng khách hàng trung thành và do đó, tăng ROI
- Nó làm giảm chi phí tiếp thị bằng cách chỉ nhắm mục tiêu những khách hàng sẽ phản hồi với quảng cáo của bạn.
- Giảm áp lực bằng cách biết trước những gì khách hàng sẽ mong đợi và hành vi mua hàng của họ
- Nó giúp phân khúc khách hàng hiệu quả hơn
- Nó giúp hiểu nhóm khách hàng mục tiêu hiệu quả hơn
- Nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng
- Cơ sở thông tin cho những chiến lược kinh doanh vào năm tiếp theo
Tổng kết
Chúng tôi mong rằng bài viết trên sẽ giúp bạn có thêm nhiều kiến thức và thông tin về những lợi ích đến từ những thông tin khách hàng mà DN bạn đã thu thập được.
Nếu có bất kỳ thắc mắc nào liên quan đến bài viết “thông tin khách hàng“, hãy để lại bình luận bên dưới và Loyalty Hub sẽ phản hồi trong thời gian sớm nhất.
Cập nhật thêm nhiều bài viết thú vị và bổ ích hơn cùng Loyalty Hub tại:
Kiến thức
Facebook
Twitter
Youtube
