Nền tảng dữ liệu khách hàng: Định nghĩa và các trường hợp sử dụng

[theanh]

Với lượng dữ liệu ngày càng tăng được thu thập thông qua nhiều kênh, các công ty cần một cách hiệu quả để tập trung và thống nhất thông tin này, đồng thời có các công cụ mạnh mẽ để phân tích và kích hoạt dữ liệu.

CDP là gì?​

CDP là một nền tảng cho phép bạn thu thập, tập trung và thống nhất dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau thành một chế độ xem duy nhất của từng khách hàng. Nó có thể xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, đồng thời tích hợp với nhiều công cụ tiếp thị và phân tích khác nhau để kích hoạt dữ liệu này theo thời gian thực.

Các loại CDP khác nhau​

Có hai loại CDP chính, mỗi loại có những đặc điểm riêng:

1. CDP tích hợp: Các nền tảng này kết hợp việc thu thập, kích hoạt và quản lý sự đồng ý của dữ liệu khách hàng. Họ cung cấp các công cụ trọn gói cho các nhà tiếp thị muốn có giải pháp hoàn chỉnh.
2. CDP có thể cấu hình: Các CDP này, như DinMo, có tính mô-đun và linh hoạt. Chúng tích hợp trực tiếp với các công cụ công nghệ khác như kho dữ liệu hoặc hệ thống quản lý chiến dịch. Chúng lý tưởng cho các công ty đã có cơ sở hạ tầng công nghệ vững chắc và đang tìm kiếm một giải pháp có thể tùy chỉnh.
   

CDP được sử dụng để làm gì trong tiếp thị?​

Trong lĩnh vực tiếp thị, CDP là đòn bẩy mạnh mẽ cho phép các công ty hiểu rõ hơn và tương tác tốt hơn với khách hàng của mình. Chúng cho phép:

• Tập trung dữ liệu khách hàng: Bằng cách hợp nhất dữ liệu từ các nguồn khác nhau, CDP cung cấp cái nhìn toàn diện về hành trình của khách hàng, cả trực tuyến và ngoại tuyến.
• Phân khúc đối tượng: Với CDP, có thể phân khúc khách hàng theo các tiêu chí chính xác dựa trên hành vi trong quá khứ, dữ liệu nhân khẩu học hoặc sở thích, cho phép tinh chỉnh các chiến dịch tiếp thị.
• Kích hoạt dữ liệu: CDP có thể gửi các phân khúc khách hàng đến các nền tảng tiếp thị để kích hoạt các chiến dịch được cá nhân hóa dựa trên nhu cầu cụ thể của từng phân khúc.
• Cải thiện cá nhân hóa: Thông qua việc tập trung dữ liệu và phân tích thời gian thực, các công ty có thể cá nhân hóa các thông điệp và ưu đãi, do đó cung cấp một nhất quán.

Các trường hợp sử dụng CDP​

CDP được sử dụng trong nhiều bối cảnh, với nhiều trường hợp sử dụng khác nhau minh họa tầm quan trọng của chúng đối với các công ty muốn tận dụng dữ liệu khách hàng của mình:

1. Cải thiện khả năng giữ chân khách hàng: CDP giúp theo dõi hành vi của khách hàng trên nhiều điểm tiếp xúc. Bằng cách phân tích các hành vi này, có thể xác định các tín hiệu cảnh báo về sự mất tương tác (giảm tần suất mua hàng, hủy đăng ký nhận bản tin, v.v.) và phản ứng theo thời gian thực bằng cách triển khai các chiến dịch tương tác lại được cá nhân hóa.
2. Bán chéo và bán thêm&nbsp: CDP cung cấp góc nhìn 360° về khách hàng, bao gồm các giao dịch mua trước đây và sở thích của họ. Kiến thức này cho phép các công ty đề xuất các sản phẩm hoặc dịch vụ bổ sung hoặc đắt tiền hơn.
3. Tối ưu hóa các chiến dịch quảng cáo: Bằng cách tích hợp CDP với các nền tảng quảng cáo, các công ty có thể tạo ra các phân khúc rất cụ thể và nhắm mục tiêu quảng cáo của họ chính xác hơn. Điều này giúp giảm chi phí trong khi tăng ROI của chiến dịch.
4. Cá nhân hóa hành trình của khách hàng: Các công ty đang sử dụng CDP để cung cấp hành trình được cá nhân hóa cho khách hàng của họ.

Tác động của AI lên CDP​

Trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi cách thức hoạt động và cách sử dụng CDP. Nhờ có AI, các công ty hiện có thể thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp hơn, mở ra nhiều cơ hội mới:

• Phân khúc dự đoán: AI giúp tạo phân khúc dựa trên hành vi trong tương lai, chẳng hạn như khả năng khách hàng sẽ mua hàng hay từ bỏ một thương hiệu. Các phân khúc này có thể được tự động tạo và cập nhật dựa trên các hành vi mới.
• Tối ưu hóa theo thời gian thực: Với AI, các công ty có thể tối ưu hóa các chiến dịch tiếp thị của mình theo thời gian thực, điều chỉnh thông điệp và ưu đãi dựa trên phản ứng của khách hàng.
• Tự động hóa quy trình: AI cũng có thể tự động hóa các tác vụ, chẳng hạn như tạo phân khúc hoặc đề xuất sản phẩm, giải phóng các nhóm tiếp thị khỏi các tác vụ lặp đi lặp lại.

Lợi ích của CDP​

1. Cá nhân hóa nâng cao: Dữ liệu tập trung cho phép cá nhân hóa ở quy mô lớn, cải thiện trải nghiệm và lòng trung thành của khách hàng.
2. Các quyết định được cải thiện: Thông tin chi tiết từ dữ liệu thống nhất giúp đưa ra các quyết định dựa trên thực tế bê tông.
3. Tuân thủ quy định: Bằng cách tập trung quản lý sự đồng ý và sở thích của khách hàng, CDP giúp doanh nghiệp tuân thủ các yêu cầu của GDPR.
4. Tối ưu hóa chi phí: Bằng cách làm cho các chiến dịch tiếp thị chính xác hơn, CDP giúp giảm chi phí không cần thiết, đồng thời tối đa hóa ROI.

Với khả năng tập trung, phân tích và kích hoạt dữ liệu khách hàng, CDP đã trở thành trụ cột không thể thiếu đối với các doanh nghiệp. Chúng giúp tối ưu hóa tương tác với khách hàng và tạo ra ROI đáng kể.