PHÂN TÍCH DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG: CƠ SỞ ĐỂ TỐI ƯU HOÁ MỌI QUYẾT ĐỊNH KINH DOANH

Phân tích dữ liệu khách hàng là chìa khóa giúp doanh nghiệp hiểu rõ insight khách hàng, từ đó tối ưu hoạt động marketing và kinh doanh để gia tăng doanh thu. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR khám phá các phương pháp, quy trình và bí quyết phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả để đưa ra quyết định kinh doanh chính xác.

1. Phân tích dữ liệu khách hàng là gì?

Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, dữ liệu khách hàng không đơn thuần chỉ là danh sách các thông tin cá nhân như tên, số điện thoại hay email, mà nó còn là tập hợp toàn diện các dữ liệu về hành vi, sở thích, nhu cầu và mức độ tương tác của khách hàng với doanh nghiệp.

Mỗi lần khách hàng truy cập website, tương tác với bài đăng trên mạng xã hội, mở email marketing, mua hàng hay để lại đánh giá về sản phẩm, tất cả đều tạo ra dấu vết dữ liệu. 

Theo đó, phân tích dữ liệu khách hàng là quá trình thu thập, xử lý và diễn giải dữ liệu khách hàng nhằm phát hiện các xu hướng, mô hình hành vi và nhu cầu thực sự của khách hàng.

Nói cách khác, thay vì chỉ đơn thuần thu thập và lưu trữ dữ liệu, phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp biến những con số và thông tin rời rạc thành những hiểu biết giá trị, từ đó đưa ra quyết định kinh doanh chính xác hơn.

>>> Xem thêm: CHIẾN LƯỢC DATA-DRIVEN: TỪ DỮ LIỆU ĐẾN QUYẾT ĐỊNH THÔNG MINH

2. Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu khách hàng

Theo nhận định từ chuyên gia marketing Tony Dzung: “Dữ liệu khách hàng là mỏ vàng đen quý giá đối với các doanh nghiệp. Tuy nhiên, đa số chủ doanh nghiệp thường đưa ra quyết định kinh doanh dựa theo cảm tính hoặc kinh nghiệm mà không căn cứ vào dữ liệu thực tế. Kết quả là quyết định thiếu khôn ngoan, dẫn đến những hệ quả khôn lường.”

Trong bối cảnh kinh doanh cạnh tranh gay gắt, việc phân tích dữ liệu khách hàng là công cụ giúp doanh nghiệp hiểu rõ insight khách hàng từ đó tối ưu chiến lược kinh doanh và marketing để tăng trưởng bền vững. Dưới đây là những lợi ích nổi bật của việc phân tích dữ liệu khách hàng:

• Hiểu rõ insight khách hàng: Phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp xác định khách hàng mục tiêu là ai, họ mong muốn gì và có thói quen như thế nào. Từ đó cá nhân hóa sản phẩm, dịch vụ và các chương trình chăm sóc khách hàng để gia tăng mức độ hài lòng và lòng trung thành của họ
• Dự đoán hành vi khách hàng: Bằng cách nhận diện các mô hình hành vi, doanh nghiệp có thể dự báo xu hướng tiêu dùng trong tương lai. Điều này giúp doanh nghiệp chủ động cải thiện sản phẩm, dịch vụ và đưa ra các chiến lược tiếp thị phù hợp.
• Gia tăng lợi thế cạnh tranh: Phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp theo dõi sự thay đổi trong hành vi mua sắm, từ đó chủ động điều chỉnh chiến lược kinh doanh để bắt kịp xu hướng và đi trước đối thủ. Điều này giúp nâng cao lợi thế cạnh tranh.
• Tăng doanh thu và lợi nhuận: Phân tích dữ liệu khách hàng giúp xác định sản phẩm nào đang được ưa chuộng, khách hàng sẵn sàng chi tiêu bao nhiêu và những yếu tố ảnh hưởng đến quyết định mua hàng. Nhờ đó có thể tối ưu hóa chiến lược bán hàng, tăng tỷ lệ chuyển đổi và giảm chi phí tiếp thị.
• Phân bổ nguồn lực hiệu quả: Phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp xác định phân khúc khách hàng có giá trị cao, từ đó ưu tiên nguồn lực marketing, bán hàng và chăm sóc khách hàng để tối ưu hóa ROI (lợi tức đầu tư).
• Tăng cường trải nghiệm khách hàng: Dữ liệu giúp bộ phận chăm sóc khách hàng phản ứng nhanh hơn với các vấn đề, nhu cầu của khách hàng, từ đó mang đến trải nghiệm tốt hơn và gia tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng.

Marketing hiện đại không chỉ là sáng tạo nội dung và chạy quảng cáo. Để phát triển bền vững, lãnh đạo cần có kiến thức vững chắc để xây dựng chiến lược marketing bài bản, quản lý đội ngũ hiệu quả và ứng dụng AI vào các quy trình. Khóa học XÂY DỰNG HỆ THỐNG MARKETING HIỆN ĐẠI sẽ giúp bạn:

• Thấu hiểu thị trường và chinh phục khách hàng mục tiêu
• Xây dựng chiến lược marketing hiện đại từ lý thuyết đến thực tiễn
• Áp dụng mô hình AI trong quản lý marketing, tăng hiệu quả chiến lược và giảm chi phí quảng cáo
• Giải quyết các thách thức lớn nhất của lãnh đạo doanh nghiệp về marketing, xây dựng đội ngũ marketing bám đuổi mục tiêu
• Cập nhật xu hướng marketing mới nhất trên toàn cầu

Với sự hướng dẫn trực tiếp từ Mr. Tony Dzung, chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực marketing và quản trị, bạn sẽ có cơ hội nắm bắt những công cụ, kỹ năng và chiến lược hiệu quả để phát triển hệ thống marketing của doanh nghiệp, đưa bạn vươn lên dẫn đầu trong kỷ nguyên AI.

Đăng ký tư vấn ngay tại đây!

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN KHOÁ HỌC HBR

Thành phốHà NộiHồ Chí MinhBắc NinhHưng YênVĩnh PhúcĐà NẵngHải DươngAn GiangBà Rịa - Vũng TàuBạc LiêuBắc KạnBắc GiangBến TreBình DươngBình ĐịnhBình PhướcBình ThuậnCà MauCao BằngCần ThơĐắk LắkĐắk NôngĐồng NaiĐồng ThápĐiện BiênGia LaiHà GiangHà NamHà TĩnhHải PhòngHoà BìnhHậu GiangKhánh HòaKiên GiangKon TumLai ChâuLào CaiLạng SơnLâm ĐồngLong AnNam ĐịnhNghệ AnNinh BìnhNinh ThuậnPhú ThọPhú YênQuảng BìnhQuảng NamQuảng NgãiQuảng NinhQuảng TrịSóc TrăngSơn LaTây NinhThái BìnhThái NguyênThanh HóaThừa Thiên - HuếTiền GiangTrà VinhTuyên QuangVĩnh LongYên BáiTỉnh khácMỹAnhCampuchiaHàn QuốcLàoMalaysiaNgaNhật BảnPhilippinesSingaporeTrung QuốcĐài LoanĐứcRumaniÚcCanadaẤn ĐộSécMyanmarNước khácThái LanNam PhiBruneiDubaiChưa xác định

Anh/Chị đang kinh doanh trong lĩnh vực gì?

Giáo dục, đào tạo

Thẩm mỹ, Spa

Dược/ Mỹ phẩm

F&B

Salon tóc

Khác

Nhân sự Văn hóa doanh nghiệp Tài chính Ứng dụng công nghệ Quản trị vận hành Sale - Marketing Sản xuất Quản trị bản thân Chiến lược Lãnh đạo Năng lực lãnh đạo khác

Bạn vui lòng điền đầy đủ thông tin!

Loading...

ĐĂNG KÝ NGAY

3. Các loại dữ liệu khách hàng quan trọng

Theo Mr. Tony Dzung, mỗi loại dữ liệu cung cấp một góc nhìn khác nhau về khách hàng. Trong quá trình thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần quan tâm đến 4 loại dữ liệu chính sau đây:

3.1. Dữ liệu cá nhân (Personal data)

Dữ liệu cá nhân là tập hợp thông tin định danh khách hàng, giúp doanh nghiệp biết họ là ai, đến từ đâu, thuộc nhóm đối tượng nào và có đặc điểm gì nổi bật. 

Đây là loại dữ liệu cơ bản và quan trọng nhất, giúp xây dựng hồ sơ khách hàng (Customer Persona) để phục vụ cho chiến lược tiếp thị, chăm sóc khách hàng và cá nhân hóa trải nghiệm.

Các thông tin trong dữ liệu cá nhân bao gồm:

• Thông tin cơ bản: Tên, số điện thoại, email, ngày sinh, giới tính.
• Thông tin địa lý: Địa chỉ, vị trí hiện tại, quốc gia, khu vực sinh sống.
• Thông tin nghề nghiệp: Nghề nghiệp, công ty làm việc, thu nhập.
• Tài khoản mạng xã hội: Facebook, Instagram, LinkedIn, Twitter...
• Tình trạng hôn nhân: Độc thân, đã kết hôn, có con hay chưa.

3.2. Dữ liệu tương tác (Engagement data)

Dữ liệu tương tác phản ánh mức độ khách hàng kết nối và tương tác với doanh nghiệp qua các kênh truyền thông. Loại dữ liệu này cho thấy hành trình khách hàng từ khi họ biết đến thương hiệu cho đến khi ra quyết định mua hàng.

Các chỉ số quan trọng trong dữ liệu tương tác:

• Số lần truy cập website 
• Tỷ lệ nhấp chuột vào quảng cáo 
• Tỷ lệ thoát trang
• Số lần mở email marketing 
• Lượt tương tác trên mạng xã hội 
• Thời gian khách hàng dành trên trang web

3.3. Dữ liệu hành vi (Behavior data)

Dữ liệu hành vi phản ánh cách khách hàng thực sự tương tác với sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp. Không giống như dữ liệu tương tác chỉ dừng ở mức độ kết nối, dữ liệu hành vi tập trung vào những hành động cụ thể dẫn đến quyết định mua hàng.

Các yếu tố quan trọng trong dữ liệu hành vi:

• Lịch sử mua hàng (Sản phẩm nào khách hàng đã mua, bao nhiêu lần).
• Giá trị đơn hàng trung bình 
• Sản phẩm thường xuyên mua 
• Lịch sử tìm kiếm trên website 
• Tình trạng giỏ hàng bị bỏ quên 
• Tần suất mua hàng theo tháng/quý/năm

3.4. Dữ liệu thái độ, cảm xúc (Attitudinal data)

Dữ liệu thái độ giúp doanh nghiệp hiểu rõ cảm nhận, suy nghĩ và mức độ hài lòng của khách hàng đối với thương hiệu, sản phẩm hoặc dịch vụ. Đây là yếu tố cốt lõi trong việc cải thiện trải nghiệm khách hàng và xây dựng lòng trung thành.

Các yếu tố quan trọng trong dữ liệu thái độ:

• Mức độ hài lòng của khách hàng (CSAT): Đánh giá mức độ hài lòng qua khảo sát hoặc phản hồi.

• Thiện cảm với thương hiệu: Cảm nhận của khách hàng về uy tín và giá trị thương hiệu.

• Động cơ mua hàng: Lý do khách hàng chọn sản phẩm (do nhu cầu, xu hướng hay tác động từ người khác).

• Đánh giá & phản hồi: Nhận xét trực tuyến, đánh giá sản phẩm, bình luận trên mạng xã hội.
• Lòng trung thành (NPS): Xác định khả năng khách hàng quay lại hoặc giới thiệu thương hiệu.

4. 7 phương pháp thu thập dữ liệu khách hàng hiệu quả

Thu thập dữ liệu khách hàng là bước quan trọng trước khi bắt tay vào phân tích. Dưới đây là 7 phương pháp phổ biến và hiệu quả nhất để thu thập dữ liệu khách hàng mà Mr. Tony Dzung bật mí. 

4.1. Khảo sát thông tin khách hàng

Khảo sát là một trong những phương pháp thu thập dữ liệu phổ biến và truyền thống nhất. Thông qua các biểu mẫu khảo sát, doanh nghiệp có thể thu thập thông tin về nhân khẩu học, nhu cầu, mong muốn, mức độ hài lòng của khách hàng. 

Một số cách khảo sát khách hàng bao gồm:

• Biểu mẫu online (Google Forms, Typeform, SurveyMonkey,...): Giúp thu thập thông tin nhanh chóng với số lượng lớn.

• Khảo sát trên website hoặc ứng dụng: Hiển thị pop-up hoặc chatbot để hỏi khách hàng về trải nghiệm mua sắm.
• Khảo sát tại sự kiện: Phát giấy khảo sát trực tiếp cho khách hàng tại các sự kiện

4.2. Theo dõi hành vi khách hàng trên website

Website là một trong những kênh quan trọng nhất để thu thập dữ liệu khách hàng. Thông qua các công cụ theo dõi như Google Analytics, doanh nghiệp có thể nắm bắt thông tin về lượng truy cập, thời gian khách hàng ở lại trên trang, tỷ lệ thoát trang, hành trình khách hàng từ lúc truy cập đến khi hoàn tất mua hàng.

Mr. Tony Dzung bật mí, các công cụ phân tích hành vi như bản đồ nhiệt (heatmap) giúp doanh nghiệp hiểu rõ vị trí nào trên trang web thu hút nhiều sự chú ý, đâu là điểm khách hàng thường rời đi hoặc trang nào có tỷ lệ chuyển đổi cao nhất.

4.3. Thu thập dữ liệu từ mạng xã hội

Mạng xã hội là một kho dữ liệu khổng lồ giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng. Theo đó, doanh nghiệp có thể:

• Social Media Insights (Facebook, Instagram, TikTok, LinkedIn, Zalo...): Cung cấp dữ liệu về nhân khẩu học, hành vi tương tác, mức độ tiếp cận.

• Quảng cáo trả phí (Facebook Ads, Google Ads, TikTok Ads...): Giúp thu thập thông tin từ khách hàng tiềm năng khi họ nhấp vào quảng cáo.
• Listening Tools (công cụ nghe lén các cuộc trò chuyện của khách hàng): Theo dõi phản hồi và cảm nhận của khách hàng về thương hiệu trên các nền tảng mạng xã hội. 

4.4. Thu thập dữ liệu từ email marketing

Email marketing không chỉ là một kênh tiếp cận khách hàng, mà còn giúp doanh nghiệp thu thập nhiều dữ liệu quan trọng liên quan đến hành vi và mức độ quan tâm của khách hàng. 

Doanh nghiệp có thể thu thập các thông tin sau:

• Theo dõi tỷ lệ mở email (Open Rate) để đánh giá mức độ quan tâm của khách hàng.
• Đo lường tỷ lệ nhấp vào liên kết trong email (Click-Through Rate - CTR) để biết nội dung nào hấp dẫn nhất.
• Quan sát tỷ lệ hủy đăng ký để điều chỉnh chiến lược tiếp cận.
• Tích hợp biểu mẫu đăng ký vào email để thu thập thêm thông tin khách hàng.

4.5. Sử dụng dữ liệu của bên thứ ba 

Ngoài việc thu thập dữ liệu trực tiếp, doanh nghiệp cũng có thể khai thác nguồn dữ liệu từ bên thứ ba để mở rộng tệp khách hàng và hiểu rõ hơn về thị trường. Dữ liệu bên thứ 3 là nguồn thông tin được cung cấp bởi các công ty nghiên cứu thị trường, nền tảng quảng cáo hoặc đối tác kinh doanh.

Cách thu thập dữ liệu từ bên thứ 3 như sau:

• Mua dữ liệu từ các nền tảng nghiên cứu thị trường (Nielsen, Statista, Kantar,...) để hiểu xu hướng tiêu dùng.
• Hợp tác với nền tảng quảng cáo (Facebook Audience Insights, Google Trends,...) để lấy dữ liệu về nhân khẩu học và hành vi khách hàng.
• Khai thác dữ liệu từ đối tác kinh doanh như nhà cung cấp, nền tảng thương mại điện tử,...

4.6. Phỏng vấn khách hàng trực tiếp

Phỏng vấn khách hàng là một phương pháp thu thập dữ liệu chuyên sâu, giúp doanh nghiệp hiểu rõ cảm nhận, nhu cầu và mong muốn thực sự của khách hàng. 

Mr. Tony Dzung gợi ý doanh nghiệp có thể:

• Phỏng vấn qua điện thoại hoặc video call (Zoom, Google Meet...) để thu thập phản hồi chi tiết.
• Phỏng vấn trực tiếp tại cửa hàng, sự kiện hoặc hội thảo để có được góc nhìn thực tế hơn.
• Tổ chức nhóm tập trung (Focus Group) để thu thập ý kiến từ nhiều khách hàng cùng lúc.

4.7. Lưu trữ và phân tích lịch sử mua hàng

Cuối cùng, lịch sử mua hàng là một nguồn dữ liệu vô cùng quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hành vi tiêu dùng của khách hàng.

Theo đó, doanh nghiệp cần thu thập những thông tin sau từ lịch sử mua hàng:

• Ghi nhận thông tin đơn hàng: Sản phẩm đã mua, số lượng, giá trị đơn hàng trung bình.
• Theo dõi tần suất mua sắm: Bao lâu khách hàng quay lại mua hàng một lần?
• Phát hiện xu hướng tiêu dùng: Khách hàng có mua sản phẩm theo mùa, dịp lễ không?

5. 4 phương pháp phân tích dữ liệu khách hàng khoa học

Dữ liệu khách hàng là "nguyên liệu thô" giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về khách hàng, từ đó xây dựng các chiến lược kinh doanh và tiếp thị hiệu quả. Tuy nhiên, dữ liệu chỉ thực sự có giá trị khi được phân tích và khai thác đúng cách. 

Mr. Tony Dzung gợi ý 4 cách phân tích dữ liệu khách hàng phổ biến dưới đây:

5.1. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics) 

Phân tích mô tả là phương pháp cơ bản nhất, giúp doanh nghiệp trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?”. Mục tiêu chính của phương pháp này là tổng hợp và trình bày dữ liệu theo cách dễ hiểu, giúp doanh nghiệp có cái nhìn toàn diện về tình hình kinh doanh và hành vi của khách hàng.

Các yếu tố chính trong phân tích mô tả:

• Tóm tắt dữ liệu khách hàng theo các chỉ số như số lượt truy cập website, tỷ lệ mua hàng, tỷ lệ rời bỏ giỏ hàng, số lượt mở email marketing.
• Xác định xu hướng trong dữ liệu, chẳng hạn như sản phẩm nào đang bán chạy, thời điểm khách hàng thường xuyên mua sắm hoặc các kênh mang lại khách hàng tiềm năng nhiều nhất.
• Chia nhỏ dữ liệu theo từng phân khúc khách hàng, giúp doanh nghiệp hiểu rõ các nhóm khách hàng khác nhau có hành vi mua sắm như thế nào.

Các loại báo cáo trong phân tích mô tả:

• Báo cáo tức thì (Ad-hoc Reporting): Được tạo ra cho một mục đích cụ thể, thường được sử dụng để giải đáp các câu hỏi quan trọng trong thời gian thực, chẳng hạn như đánh giá hiệu quả của một chiến dịch quảng cáo đang chạy.
• Báo cáo định sẵn (Canned Reports): Là các báo cáo được chuẩn bị trước theo lịch trình cố định, chẳng hạn như báo cáo hiệu suất hàng tháng của website hoặc doanh số bán hàng theo từng quý.

Phân tích mô tả là bước đầu tiên giúp doanh nghiệp nắm được tổng quan về hành vi khách hàng, từ đó đưa ra quyết định chính xác hơn trong chiến lược kinh doanh và marketing.

5.2. Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics) 

Nếu phân tích mô tả trả lời câu hỏi “Điều gì đã xảy ra?”, thì phân tích chẩn đoán giúp doanh nghiệp hiểu được “Tại sao điều đó xảy ra?”. Đây là phương pháp đi sâu vào dữ liệu để khám phá các nguyên nhân và yếu tố ảnh hưởng đến hành vi của khách hàng.

Các kỹ thuật trong phân tích chẩn đoán:

• Drilling Down (Đi sâu vào dữ liệu): Chia nhỏ dữ liệu thành các thành phần chi tiết hơn để tìm ra xu hướng hoặc nguyên nhân cụ thể. Ví dụ, nếu doanh số bán hàng giảm, doanh nghiệp có thể xem xét từng khu vực, nhóm khách hàng hoặc kênh bán hàng để tìm ra yếu tố gây ảnh hưởng.
• Finding Correlations (Tìm mối tương quan): Xác định mối liên hệ giữa các yếu tố, chẳng hạn như mối quan hệ giữa giá cả và tỷ lệ mua hàng, hay mức độ tương tác trên mạng xã hội và doanh số bán hàng.
• Root Cause Analysis (Phân tích nguyên nhân gốc rễ): Được sử dụng để xác định lý do thực sự đằng sau một vấn đề nào đó, ví dụ như tỷ lệ rời bỏ giỏ hàng cao có thể là do phí vận chuyển quá cao hoặc quy trình thanh toán quá phức tạp.

5.3. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics) 

Phân tích dự đoán là phương pháp nâng cao hơn, giúp doanh nghiệp trả lời câu hỏi “Điều gì sẽ xảy ra tiếp theo?”. Bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử, kết hợp với các mô hình dự đoán, doanh nghiệp có thể ước tính xu hướng trong tương lai và đưa ra quyết định chiến lược hiệu quả.

Các kỹ thuật quan trọng trong phân tích dự đoán:

• Dự báo (Forecasting): Sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng trong tương lai, chẳng hạn như dự đoán nhu cầu của khách hàng theo mùa hoặc dự báo doanh số bán hàng.
• So khớp mẫu (Pattern Matching): Nhận diện các mô hình hành vi khách hàng, ví dụ như nhận diện nhóm khách hàng có xu hướng mua hàng lặp lại nhiều lần.
• Mô hình dự đoán (Predictive Modeling): Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning) để đưa ra dự đoán chính xác hơn về hành vi khách hàng.

5.4. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics) 

Trong khi phân tích dự đoán giúp dự báo xu hướng, phân tích đề xuất đi xa hơn bằng cách đưa ra giải pháp cụ thể cho câu hỏi “Doanh nghiệp nên làm gì tiếp theo?”. 

Đây là phương pháp phân tích cao cấp nhất, có thể ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI để đề xuất hành động tối ưu giúp doanh nghiệp đạt được kết quả tốt nhất.

Các kỹ thuật quan trọng trong phân tích đề xuất:

• What-If Analysis (Phân tích giả lập): Kiểm tra các kịch bản khác nhau để xác định giải pháp tối ưu, ví dụ như thử nghiệm mức giá khác nhau để tìm ra mức giá tối ưu nhất.
• Recommendation Engines (Hệ thống gợi ý): Sử dụng thuật toán để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, giống như cách Netflix hay Amazon đề xuất nội dung và sản phẩm dựa trên sở thích người dùng.
• Optimization Models (Mô hình tối ưu hóa): Đề xuất cách sử dụng tài nguyên hiệu quả nhất để đạt được mục tiêu kinh doanh.

6. Quy trình phân tích dữ liệu khách hàng chi tiết

Phân tích dữ liệu khách hàng là một quá trình phức tạp, đòi hỏi sự kết hợp giữa công nghệ, chiến lược và khả năng xử lý thông tin. Để đạt được hiệu quả cao nhất, Mr. Tony Dzung đề xuất doanh nghiệp cần tuân thủ một quy trình khoa học gồm các bước sau:

6.1. Thiết lập mục tiêu phân tích dữ liệu khách hàng

Trước khi tiến hành thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần xác định rõ mục tiêu phân tích. Một bộ mục tiêu rõ ràng giúp đảm bảo rằng dữ liệu thu thập được có ý nghĩa và có thể sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh phù hợp - Mr. Tony Dzung nhấn mạnh. 

Các mục tiêu khi phân tích dữ liệu khách hàng có thể là:

• Tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng
• Phát hiện cơ hội bán chéo (cross-sell) và bán thêm (upsell)
• Đánh giá mức độ hiệu quả của các chiến dịch marketing, điều chỉnh chiến lược kịp thời.

Tùy vào từng mục tiêu cụ thể, doanh nghiệp cần lựa chọn loại dữ liệu phù hợp để khai thác. Ví dụ, dữ liệu hành vi giúp nhận diện thói quen, xu hướng mua hàng, trong khi dữ liệu thái độ cung cấp thông tin chi tiết về mức độ hài lòng và mong muốn của khách hàng đối với thương hiệu.

6.2. Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau

Đây là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong quá trình phân tích dữ liệu. Doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu từ nhiều kênh khác nhau để có cái nhìn tổng thể về khách hàng.

Như trên đã đề cập, một số nguồn dữ liệu quan trọng bao gồm:

1 - Dữ liệu từ website và ứng dụng

• Hành vi duyệt web (trang nào khách hàng quan tâm, thời gian ở lại trang, tỷ lệ thoát, v.v.)
• Nguồn truy cập (Google, mạng xã hội, quảng cáo, email marketing, v.v.)
• Các điểm chạm khách hàng trước khi thực hiện hành động mua hàng

2 - Dữ liệu từ mạng xã hội

• Tương tác trên Facebook, Instagram, TikTok, LinkedIn, v.v.
• Nhận diện xu hướng và cảm nhận của khách hàng qua các bài đăng, bình luận, hashtag

3 - Dữ liệu từ hệ thống CRM và phần mềm quản lý bán hàng

• Thông tin liên hệ của khách hàng (tên, số điện thoại, email, v.v.)
• Lịch sử mua hàng, tần suất giao dịch, giá trị trung bình mỗi đơn hàng

4 - Dữ liệu từ khảo sát, phản hồi khách hàng

• Các bảng khảo sát đo lường sự hài lòng
• Feedback qua chatbot, email chăm sóc khách hàng

5 - Dữ liệu từ bên thứ ba

• Báo cáo ngành, dữ liệu nghiên cứu thị trường
• Dữ liệu thu thập từ đối tác, sàn thương mại điện tử

Việc thu thập đa dạng nguồn dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, từ đó đưa ra chiến lược phù hợp.

6.3. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

Sau khi thu thập dữ liệu, doanh nghiệp cần lọc bỏ những dữ liệu không hợp lệ, trùng lặp hoặc không còn giá trị. Nếu dữ liệu bị lỗi hoặc không chính xác, các phân tích sau đó sẽ bị sai lệch, dẫn đến quyết định kinh doanh kém hiệu quả.

Các công việc quan trọng cần thực hiện:

• Xóa dữ liệu trùng lặp: Hợp nhất dữ liệu của một khách hàng nếu họ có nhiều tài khoản hoặc thông tin bị nhập nhiều lần.
• Chuẩn hóa định dạng dữ liệu: Đảm bảo số điện thoại, địa chỉ, email, định dạng ngày tháng, tiền tệ… có cấu trúc đồng nhất.
• Loại bỏ dữ liệu không đầy đủ hoặc lỗi: Bổ sung dữ liệu còn thiếu (ví dụ: thiếu số điện thoại, email không hợp lệ).
• Cập nhật và duy trì dữ liệu mới nhất: Thông tin khách hàng thay đổi theo thời gian, vì vậy doanh nghiệp cần liên tục cập nhật dữ liệu để đảm bảo tính chính xác.

6.4. Phân tích và trực quan hóa dữ liệu

Sau khi dữ liệu được làm sạch, bước tiếp theo là phân tích và trình bày dữ liệu dưới dạng trực quan để dễ hiểu và dễ sử dụng cho việc ra quyết định kinh doanh.

1 - Các phương pháp phân tích dữ liệu khách hàng:

• Phân tích mô tả (Descriptive Analytics): Tổng hợp dữ liệu để hiểu hành vi mua sắm, xu hướng tiêu dùng của khách hàng.

Ví dụ: Báo cáo doanh thu theo khu vực, độ tuổi khách hàng thường xuyên mua hàng, sản phẩm bán chạy nhất.

• Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics): Xác định nguyên nhân của xu hướng hoặc sự thay đổi bất thường.

Ví dụ: Vì sao doanh số tăng vọt vào tháng 12? Vì sao tỷ lệ khách hàng quay lại trobg tháng vừa qua lại giảm?

• Phân tích dự đoán (Predictive Analytics): Dự đoán hành vi mua hàng trong tương lai bằng cách sử dụng AI, Machine Learning.

Ví dụ: Dự đoán nhóm khách hàng có khả năng rời bỏ dịch vụ hoặc những khách hàng tiềm năng có thể sử dụng gói sản phẩm cao cấp.

• Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics): Đưa ra giải pháp hoặc đề xuất hành động dựa trên dữ liệu thu thập.

Ví dụ: Nếu khách hàng đã xem một sản phẩm nhưng chưa mua, hệ thống có thể đề xuất gửi email ưu đãi.

2 - Cách trực quan hóa dữ liệu:

• Biểu đồ cột & đường: Theo dõi sự thay đổi doanh thu theo thời gian.

• Biểu đồ tròn: Phân bổ tỷ lệ nhóm khách hàng theo nhân khẩu học.

• Bản đồ nhiệt (Heatmap): Phân tích hành vi người dùng trên website.
• Dashboard động: Hiển thị dữ liệu theo thời gian thực để theo dõi hiệu suất kinh doanh.

6.5. Áp dụng kết quả phân tích dữ liệu khách hàng vào chiến lược kinh doanh

Sau khi phân tích dữ liệu, doanh nghiệp cần chuyển kết quả này thành các hành động thực tế nhằm tối ưu hoạt động kinh doanh. 

1 - Tối ưu chiến lược marketing:

• Phân loại khách hàng và cá nhân hóa thông điệp quảng cáo.
• Xác định kênh tiếp thị hiệu quả nhất (SEO, Google Ads, Facebook Ads, v.v.).

2 - Cải thiện trải nghiệm khách hàng:

• Gửi email chăm sóc tự động dựa trên lịch sử mua hàng.
• Cá nhân hóa đề xuất sản phẩm dựa trên sở thích của khách hàng.

3 - Tăng doanh thu bán hàng:

• Dự đoán nhu cầu của khách hàng để tối ưu hóa hàng tồn kho.
• Đề xuất chương trình khuyến mãi phù hợp với từng nhóm khách hàng.

4 - Tối ưu dịch vụ khách hàng:

• Nhận diện nhóm khách hàng có nguy cơ rời bỏ và đưa ra chiến lược giữ chân.
• Cải thiện quy trình xử lý phản hồi dựa trên dữ liệu về mức độ hài lòng của khách hàng.

6.6. Tối ưu hóa quy trình và cập nhật liên tục dữ liệu khách hàng

Quy trình phân tích dữ liệu khách hàng đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư nhiều thời gian và công sức. Vì vậy, Mr. Tony Dzung gợi ý doanh nghiệp có thể tối ưu hoá quy trình bằng cách tích hợp trí tuệ trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML) nhằm:

• Tự động hóa quá trình thu thập và phân loại dữ liệu, giúp tiết kiệm thời gian và giảm sai sót.
• Phát hiện xu hướng nhanh chóng, từ đó đưa ra những dự đoán chính xác hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng.
• Tối ưu hóa quy trình ra quyết định bằng cách sử dụng thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lịch sử và đưa ra khuyến nghị phù hợp.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần theo dõi và cập nhật dữ liệu liên tục để đảm bảo thông tin luôn phản ánh đúng tình hình thực tế:

• Dữ liệu cần được làm mới theo thời gian thực để phản ánh đúng tình hình thực tế của khách hàng.
• Loại bỏ dữ liệu không hợp lệ hoặc không còn giá trị, tránh làm sai lệch kết quả phân tích.
• Tinh chỉnh thuật toán phân tích dữ liệu để phù hợp với những thay đổi trong hành vi khách hàng.

• Kết hợp nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để có cái nhìn đa chiều, giúp tối ưu hóa phân tích và dự đoán.

Trong thời đại kinh doanh dựa trên dữ liệu, phân tích dữ liệu khách hàng không còn là lựa chọn, mà đã trở thành yếu tố cốt lõi giúp doanh nghiệp cạnh tranh và phát triển bền vững. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng bài viết này sẽ giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về quy trình phân tích dữ liệu khách hàng, từ đó tận dụng sức mạnh dữ liệu để gia tăng doanh thu và nâng cao hiệu suất kinh doanh.