Dữ liệu khách hàng là nhân tố thiết yếu trong bất kỳ loại hình, lĩnh vực kinh doanh nào. Sở hữu được nguồn dữ liệu khách hàng tốt sẽ giúp các chiến lược marketing thành công vượt bậc, kéo theo đó kết quả kinh doanh có bước đột phá.

Dữ liệu khách hàng là gì?

Dữ liệu khách hàng (Customer Data) là tất cả các thông tin liên quan đến khách hàng cá nhân, doanh nghiệp, tổ chức được thu thập thông qua hoạt động kinh doanh và marketing bằng nhiều hình thức. Customer Data được xem là nguồn tài nguyên quý của rất nhiều công ty giúp nhà quản trị hiểu rõ Insight khách hàng. Đây được xem là thứ vũ khí đắc lực ảnh hưởng đến quyết định đưa ra các chiến lược tiếp thị, mục tiêu của công ty hướng đến tăng sự hài lòng của khách hàng.

Ảnh hưởng của dữ liệu khách hàng trong content marketing

Dữ liệu khách hàng có vai trò quan trọng và ảnh hưởng lớn trong content marketing, nguồn dữ liệu giá trị sẽ tác động tích cực đến các chiến dịch truyền thông tiếp thị.

Xây dựng chiến lược tiếp thị nội dung phù hợp

Các chiến lược content sẽ đi đúng hướng, sáng tạo nội dung độc đáo hơn với nguồn dữ liệu khách hàng tiềm năng. Bước đầu tiên để sở hữu các nội dung truyền thông thành công cũng bắt đầu từ xây dựng chiến lược dựa trên nguồn dữ liệu khách hàng giá trị.

Mang lại giá trị tối ưu và hiệu quả

Dữ liệu khách hàng sẽ giúp cho việc triển khai content mang lại giá trị tối ưu, tăng trải nghiệm người dùng. Từ điều này, các chiến lược content sẽ đảm bảo được mục tiêu đề ra ban đầu.

Nguồn dữ liệu thường đa dạng và được khai thác nhiều khía cạnh, đa dạng yếu tố. Các mục tiêu content khác nhau sẽ sử dụng những dữ liệu không giống nhau, hướng về những đối tượng khách hàng có đặc điểm khác nhau.

Thiết kế các thông điệp truyền thông tăng sự hài lòng của khách hàng

Dữ liệu khách hàng giúp nhà marketing nắm bắt tốt Insight khách hàng (Sự thật ngầm hiểu của khác hàng), thấu hiểu khách hàng từ những điểu ẩn sâu bên trong họ thông qua nguồn dữ liệu giàu có. Rất nhiều thương hiệu (cả lớn và nhỏ) đã thành công trong truyền tải nội dung truyền thông "chạm trúng" cảm xúc của khách hàng.

Tạo nên những xu hướng mới nhất, kịp thời với mức độ yêu thích cao

Mạng xã hội là phương tiện nổi bật và lý tưởng hiện thực hóa các chiến dịch truyền thông nội dung của bạn, dữ liệu khách hàng sẽ giúp bạn thiết kế những nội dung tốt, tạo được sự yêu thích của khách hàng, lan tỏa content đến nhiều người và trở thành xu hướng tại thời điểm đó.

Top 4 loại dữ liệu khách hàng bạn cần biết

Các loại dữ liệu khách hàng đa dạng và được chia thành nhiều loại khác nhau. Tùy vào thương hiệu và chiến dịch tiếp thị cụ thể mà công ty có thể lựa chọn loại dữ liệu phù hợp với mình. LPTech chia sẻ với bạn top các loại dữ liệu phổ biến như sau!

Dữ liệu cá nhân (PII và Non-PII)

Dữ liệu cá nhân (Thông tin nhận dạng cá nhân - PII) chứa tất cả các thông tin liên quan để xác định danh tính của một cá nhân. Thông tin này được chia làm hai loại là thông tin được liên kết và thông tin có thể liên kết. Nhìn chung, nội dung của các thông tin đó có thể gồm các yếu tố như:

1. Số điện thoại
2. Email cá nhân
3. Tài khoản mạng xã hội
4. Độ tuổi, giới tính, công việc
5. Số chứng minh nhân dân, hộ chiếu
6. Họ tên đầy đủ, tên tài khoản, nơi ở,….

Lưu ý: Các dữ liệu khác hàng thuộc dạng PII khá nhạy cảm nên các công ty cần lưu ý yếu tố bảo mật và sự cho phép khi sử dụng.

Ngược lại với PII, dữ liệu khách hàng với Non- PII được xem là thông tin nhận dạng phi cá nhân, đây được xem là các thông tin ẩn danh và không thể sử dụng để nhận dạng bất kỳ ai. Một số ví dụ tiêu biểu cho thông tin thuộc dạng này như:

1. Địa chỉ IP
2. ID thiết bị
3. Cookies

Trên thực tế, dữ liệu Non-PII khá hữu dụng cho các nhà marketing và việc thu thập dữ liệu này đang phát triển khi chứa nhiều thông tin phân khúc khách hàng, cách tiếp cận mỗi điểm tiếp xúc,…

Dữ liệu tương tác (Engagement Data)

Loại dữ liệu tương tác sẽ giúp bạn biết được cách khách hàng tương tác với thương hiệu như thế nào thông qua nhiều các tiếp thị khác nhau. Dữ liệu này bao gồm các nội dung:

1. Hành vi của khách hàng trên website
2. Các tương tác của khách hàng trên phương tiện truyền thông xã hội

Một số ví dụ về cách thu thập dữ liệu dạng này:

1. Tương tác trên website và ứng dụng mobile: lượt truy cập, trang được xem nhiều nhất,…
2. Tương tác trên mạng xã hội: Lượt thích, bình luận, chia sẻ,…
3. Tương tác trên Email: Tỷ lệ mở email, tỷ lệ thoát email,  tỷ lệ trả lời, nhấp, chuyển tiếp trong email,…
4. Thông tin dịch vụ khách hàng: lượt khiếu nại, phản hồi,…
5. Tương tác với quảng cáo trả tiền: tỷ lệ nhấp, tỷ lệ chuyển đổi,…

Dữ liệu hành vi khách hàng (Behavioral Data)

Dữ liệu hành vi khách hàng cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về trải nghiệm của khách hàng trong hành trình mua hàng của họ.

Có thể nói, dữ liệu tương tác là một phần của dữ liệu hành vi, tuy nhiên, sự khác nhau giữa hai loại dữ liệu tương tác và dữ liệu hành vi tùy thuộc vào từng loại lĩnh vực, ngành hàng cụ thể. Các dữ liệu về hành vi khách hàng có thể xuát hiện thông qua những cách:

1. Dữ liệu giao dịch:Chi tiết đăng ký, thông tin mua hàng, lịch sử giao dịch, thông tin chương trình khác hàng thân thiết,…
2. Dữ liệu định tính: bao gồm sự chú ý của người dùng, dữ liệu di chuyển trỏ chuột,…

> Có thể bạn quan tâm: Tìm hiểu và phân tích hành vi người dùng trong Google Analytics

Dữ liệu thái độ (Attitudinal Data)

Loại dữ liệu này được thúc đẩy bởi cảm xúc và tâm lý khách hàng, cách mà khách hàng cảm nhận về thương hiệu và dịch vụ của một doanh nghiệp, công ty cụ thể. Đặc trưng của loại dữ liệu này thường mang tính định tính và chủ quan. Vì thế, khi sử dụng loại dữ liệu trên, bạn nên kết hợp chúng với dữ liệu định lượng để cải thiện những hạn chế của chúng.

Cách thu thập loại dữ liệu này thường khá phổ biến và đơn giản thông qua những cách thức như khảo sát, phỏng vấn, thống kê các khiếu nại và đánh giá của khách hàng.

Mục đích của những thu thập đó là để có những thông tin về nội dung liên quan đến sự hài lòng của khác hàng, tiêu chí mua hàng dựa trên tình cảm, sở thích, yếu tố cảm xúc tác động,…

Lưu ý về dữ liệu khách hàng bạn cần biết: Hành vi khách hàng sẽ thay đổi theo thời gian. Vì thế, trong quá trình thu thập và sử dụng dữ liệu khách hàng, bạn cần cập nhật thường xuyên và hạn chế dùng lại những dữ liệu được khai thác từ lâu bởi chúng sẽ lỗi thời

Bên cạnh đó, trong quá trình thiết kế chiến lược content marketing, phân khúc khách hàng khác nhau và bạn không nên sử dụng một loại dữ liệu duy nhất để áp dụng đồng bộ cho mọi khách hàng

Kết luận

Nhìn chung, việc khai thác và phân tích dữ liệu là một quá trình đòi hỏi nhiều thời gian, công sức và nguồn tài chính. Xác định loại dữ liệu cần thiết đối với thương hiệu, lựa chọn dữ liệu phù hợp để thu thập và sử dụng trong kế hoạch tiếp thị là những điều không thể thiếu trong quá trình thực hiện chiến dịch của bạn.

>> Xem thêm bài viết:

Ảnh hưởng của Covid- 19 đến SEO và hành vi người dùng

Ứng dụng tháp nhu cầu Maslow trong Marketing và SEO