hoàn thiện công tác quản trị dữ liệu khách hàng tại công ty cổ phần smartosc

Đặc biệt so với những 10 năm trước đây, thì hiện tại với sự phát triển của khoa học công nghệ, kĩ thuật qua đó nâng cao khả năng của các công ty trong việc tiếp cận gần hơn với khách hàn

Một số vấn đề cơ bản về quản trị dữ liệu khách hàng

Khái niệm khách hàng

Khách hàng là người mua hàng hoặc sử dụng dịch vụ của một doanh nghiệp Khách hàng có thể là người tiêu dùng cá nhân, tổ chức phi lợi nhuận, tổ chức kinh doanh, chính phủ hoặc bất kỳ ai có nhu cầu và đủ khả năng chi trả cho sản phẩm, dịch vụ được cung cấp

Có 2 loại khách hàng chính đó là khách hàng nội bộ và khách hàng bên ngoài doanh nghiệp

Khách hàng nội bộ là những bên liên quan trực tiếp đến doanh nghiệp Họ là toàn thể cán bộ công nhân viên, lãnh đạo, cổ đông, những người đang làm việc cho doanh nghiệp,… và hưởng lợi ích từ doanh nghiệp Ví dụ, trong một công ty, bộ phận sản xuất cung cấp sản phẩm cho bộ phận kinh doanh, bộ phận kế toán cung cấp thông tin tài chính cho bộ phận quản lý và bộ phận nhân sự cung cấp các dịch vụ nhân sự cho toàn bộ công ty Mối quan hệ giữa các bộ phận của một tổ chức có thể xem như một chuỗi cung ứng nội bộ, trong đó mỗi bộ phận sẽ cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ cho bộ phận tiếp theo trong chuỗi cung ứng Sự thành công của các bộ phận phụ thuộc vào sự hợp tác, chia sẻ thông tin và hỗ trợ của các bộ phận khác trong tổ chức Việc quan tâm và đáp ứng nhu cầu của khách hàng nội bộ là rất quan trọng, ảnh hưởng đến sự thành công của doanh nghiệp Nếu các bộ phận không hợp tác hoặc không cung cấp dịch vụ và sản phẩm tốt cho nhau thì doanh nghiệp sẽ khó đạt được mục tiêu kinh doanh

Khách hàng bên ngoài doanh nghiệp là những người hoặc tổ chức không thuộc doanh nghiệp mà mua hàng hoặc sử dụng dịch vụ được cung cấp bởi doanh nghiệp Họ có thể người tiêu dùng cá nhân, tổ chức phi lợi nhuận, tổ chức kinh doanh khác hay bất kỳ ai có nhu cầu sử dụng sản phẩm, dịch vụ Nhóm khách hàng bên ngoài doanh nghiệp gồm có 3 đối tượng chính là: Người mua: đây là những người tìm kiếm thông tin rồi quyết định mua, sử dụng sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp Người sử dụng: đây là những cá nhân, tổ chức trực tiếp sử dụng các sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp Người hưởng thụ: đây là những cá nhân hoặc tổ chức được hưởng lợi từ việc sử dụng sản phẩm, dịch vụ Việc tạo mối quan hệ tốt với khách hàng bên ngoài là rất quan trọng đối với sự phát triển và tăng trưởng của doanh nghiệp Một khách hàng hài lòng và đưa ra những đánh giá tích cực có thể giúp doanh nghiệp tăng sự uy tín.

Khái niệm dữ liệu khách hàng (Customer data)

Những tiến bộ công nghệ lan rộng trong vài năm qua đã mang lại khả năng tiếp cận dữ liệu khách hàng chưa từng có, thay đổi bối cảnh cạnh tranh đồng thời định hình lại cả thị trường và hoạt động tiếp thị Theo Statista (2020), khối lượng dữ liệu được tạo,

2 thu thập, sao chép và tiêu thụ trên toàn thế giới là khoảng 59 zettabyte vào năm 2020 và sẽ đạt 149 zettabyte vào năm 2024 Việc mở rộng khả năng truy cập vào lượng dữ liệu khổng lồ và sự đa dạng này tạo ra các cơ hội thương mại đáng kể nhưng cũng đặt ra những thách thức mới cho các công ty trong việc xử lý, quản lý và tính toán dữ liệu trong khi trích xuất giá trị từ chúng (Erevelles và cộng sự, 2016, Shah và Murthi, 2021, Sivarajah và cộng sự, 2017) Do đó, cách tích lũy, hiểu, hưởng lợi và kết hợp các nguồn dữ liệu mới này vào quy trình quản lý đã trở thành động lực quan trọng để cạnh tranh trong hệ sinh thái kinh doanh hiện tại và tương lai (Shah và Murthi, 2021, Sheth và Kellstadt, 2021)

Dữ liệu khách hàng đề cập đến tất cả thông tin cá nhân, hành vi, tâm lý và nhân khẩu học mà các công ty thu thập từ cơ sở dữ liệu khách hàng của họ (Law Insider, 2021)

Trong những thập kỷ qua, khả năng truy cập và tính sẵn có của dữ liệu đã tăng lên, mở ra những khả năng cạnh tranh mới cho các công ty nhằm nhắm mục tiêu khách hàng tốt hơn Hơn nữa, dữ liệu khách hàng phản ánh những thay đổi trong hành vi, thái độ và sở thích của khách hàng theo thời gian và tùy thuộc vào vòng đời và hoàn cảnh ngữ cảnh khi tương tác với các công ty một cách năng động (Zhang & Chang, 2021) Do đó, việc thu thập và khai thác dữ liệu khách hàng đã trở thành yếu tố cạnh tranh quan trọng đối giúp doanh nghiệp có cái nhìn đa chiều về khách hàng của họ

Sự phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ mới và các điểm tiếp xúc với khách hàng đã tạo ra sự phức tạp ngày càng tăng trong việc đánh giá và khai thác hành vi của người tiêu dùng (Erevelles và cộng sự, 2016, Vlačić và cộng sự, 2021) Những tiến bộ công nghệ cho phép các nhà quản trị nắm bắt được dữ liệu phong phú, rút ra những hiểu biết sâu sắc mà trước đây không thể đạt được từ nhiều nguồn và định dạng dữ liệu khác nhau (Shah và Murthi, 2021, Sivarajah và cộng sự, 2017) Trong số các nguồn dữ liệu khác nhau hiện có, dữ liệu chủ yếu về khách hàng đã trở nên quan trọng đối với các doanh nghiệp Dữ liệu như vậy cho phép các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng khi họ tương tác với các điểm tiếp xúc của công ty, dù là vật lý hay kỹ thuật số, trong hành trình của khách hàng

Nhìn chung, dữ liệu khách hàng (hay data khách hàng) là tổng hợp các thông tin khách hàng, hoặc khách hàng tiềm năng để lại trong quá trình tương tác với doanh nghiệp Các thông tin này bao gồm tên, sở thích, nhu cầu, mục đích sử dụng sản phẩm/dịch vụ, và cả thông tin liên lạc như điện thoại, email hay mạng xã hội… Dữ liệu khách hàng là nền tảng cho một chiến lược kinh doanh thành công Các tổ chức dựa trên dữ liệu nhận ra tầm quan trọng của việc này và thực hiện hành động để đảm bảo rằng họ thu thập các điểm dữ liệu khách hàng cần thiết giúp họ cải thiện trải nghiệm của khách hàng và điều chỉnh chiến lược kinh doanh theo thời gian

Thư viện ĐH Thăng Long

Khái niệm quản trị dữ liệu khách hàng

Khái niệm quản trị dữ liệu xuất hiện vào những năm 1980 khi công nghệ chuyển từ xử lý tuần tự (thẻ đục lỗ đầu tiên, sau đó là băng từ) sang lưu trữ truy cập ngẫu nhiên

Vì hiện tại có thể lưu trữ một thực tế riêng biệt và nhanh chóng truy cập nó bằng công nghệ đĩa truy cập ngẫu nhiên, những người cho rằng quản lý dữ liệu quan trọng hơn quản lý quy trình kinh doanh đã sử dụng các đối số như "địa chỉ nhà của khách hàng được lưu trữ trong 75 (hoặc một số lớn khác số) địa điểm trong hệ thống máy tính của chúng em " Tuy nhiên, trong giai đoạn này, xử lý truy cập ngẫu nhiên không cạnh tranh được về tốc độ, do đó, những người đề xuất "quản lý quy trình" quan trọng hơn "quản lý dữ liệu" sử dụng thời gian xử lý hàng loạt làm đối số chính của họ Khi phần mềm ứng dụng phát triển thành thời gian thực, sử dụng tương tác, rõ ràng cả hai quy trình quản lý đều quan trọng Nếu dữ liệu không được xác định rõ, dữ liệu sẽ bị sử dụng sai trong các ứng dụng Nếu quy trình không được xác định rõ, không thể đáp ứng nhu cầu của người dùng.

Các nguyên tắc quản trị dữ liệu khách hàng

Trong hoạt động quản lý dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần phải tuân thủ một vài nguyên tắc sau:

+ Luôn đảm bảo bảo mật dữ liệu khách hàng: Một trong những lý do hàng đầu khiến khách hàng không muốn cung cấp thông tin cho doanh nghiệp chính là lý do bảo mật Chính vì vậy, hãy xây dựng lòng tin cho khách hàng bằng cách đảm bảo an toàn cho thông tin của họ và chỉ sử dụng các dữ liệu này vào những mục đích đúng đắn

+ Sao lưu dữ liệu thường xuyên: Vấn đề nhức nhối nhất của việc quản lý dữ liệu mà các doanh nghiệp thường xuyên gặp phải chính là mất dữ liệu Theo khảo sát, 58% các doanh nghiệp SME (Doanh nghiệp vừa và nhỏ) không chuẩn bị đề phòng cho việc mất dữ liệu 60% các doanh nghiệp SME bị mất dữ liệu khách hàng khi tạm ngừng hoạt động trên 6 tháng Chính vì vậy, để đảm bảo quyền lợi của mình, doanh nghiệp cần sao lưu dữ liệu thường xuyên Ngoài ra, việc làm mất dữ liệu vào tay kẻ xấu sẽ gây ảnh hưởng không nhỏ đến khách hàng của doanh nghiệp Việc thường xuyên kiểm tra và sao lưu là một cách hiệu quả để bảo vệ khách hàng của thương hiệu

+ Chỉ thu thập những dữ liệu thật sự cần thiết: Tùy vào chiến dịch truyền thông và mục đích kinh doanh mà mỗi doanh nghiệp sẽ cần các dữ liệu khác nhau Chính vì vậy, hãy chỉ thu thập những dữ liệu thật sự cần thiết Quy tắc này đảm bảo sự thoải mái ở phía khách hàng và giúp doanh nghiệp giảm bớt gánh nặng trong việc quản lý những thông tin không cần thiết

+ Đừng ngại đầu tư cho phần mềm quản lý dữ liệu khách hàng: Việc thu thập và quản lý dữ liệu khách hàng không phải đơn giản Nhiều doanh nghiệp liên tục gặp phải các vấn đề như dữ liệu bị phân tán, khó khăn trong tổng hợp và phân chia dữ liệu, thất

4 lạc dữ liệu,… Để khắc phục các vấn đề này, doanh nghiệp nên đầu tư vào các phần mềm quản lý dữ liệu khách hàng

Hãy tìm hiểu kỹ và lựa chọn một bên uy tín mà doanh nghiệp tin tưởng Yếu tố giao diện cũng là một vấn đề đáng cân nhắc nếu doanh nghiệp muốn hoạt động quản lý dữ liệu khách hàng trở nên đơn giản và nhanh gọn hơn

+ Đừng quên dọn dẹp dữ liệu khách hàng: Theo các nghiên cứu kinh tế, các thông tin thu thập được sẽ rất dễ bị lỗi thời và đòi hỏi được cập nhật thường xuyên Trung bình 25% dữ liệu của các doanh nghiệp B2B sẽ có sai số sau một thời gian

Chính vì vậy, để quản lý thông tin khách hàng hiệu quả, doanh nghiệp không chỉ cần sao lưu thường xuyên mà phải luôn liên tục cập nhật để tránh sai số Trong trường hợp dữ liệu đã cũ kỹ và không thể cập nhật, việc dọn dẹp, xóa bỏ là điều tất yếu cần phải làm.

Tầm quan trọng của quản trị dữ liệu khách hàng

Đối với doanh nghiệp

Quản lý dữ liệu khách hàng được xem là một công việc không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh của mọi doanh nghiệp Trên thực tế, có khoảng 58% doanh nghiệp vừa và nhỏ đã cải thiện hiệu quả kinh doanh thành công nhờ việc quản lý dữ liệu khách hàng

Nói cách khác, khi có trong tay hệ thống quản lý dữ liệu, việc nuôi dưỡng, chăm sóc và chuyển đổi khách hàng trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết Việc quản trị dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp xây dựng được mối quan hệ lâu bền với khách hàng, vì khách hàng chính là người mang lại doanh thu của doanh nghiệp bạn Quản trị dữ liệu khách hàng là vấn đề then chốt giúp doanh nghiệp tồn tại, gia tăng sự cạnh tranh và hướng tới thành công bền vững trong tương lai Dưới đây là một số lý do chứng minh việc quản lý dữ liệu khách hàng là vô cùng quan trọng:

+ Dữ liệu khách hàng là cơ sở để tiếp thị, tư vấn sản phẩm

Trong quy trình bán hàng, các thông tin khách hàng quan trọng như: họ tên, địa chỉ công ty, số điện thoại, email, số lần đặt hàng, sản phẩm đã mua, tổng số tiền đã mua hàng,… sẽ được thu thập, lưu trữ để chăm sóc sau bán, tăng giá trị vòng đời khách hàng

Những thông tin quan trọng này chính là cơ sở để đội ngũ marketing và sale khai thác sâu hơn về nhu cầu khách hàng, phân nhóm khách hàng theo những đặc điểm chung Từ đó, đưa ra các chiến dịch tiếp thị và chương trình bán hàng đáp ứng được sự mong đợi của khách hàng Đồng thời, thông tin khách hàng là cơ sở để bộ phận chăm sóc khách hàng tư vấn sản phẩm hoặc giải đáp các thắc mắc sau khi khách mua sản phẩm

 Xây dựng kịch bản chăm sóc chất lượng, gia tăng khách hàng trung thành

Người mua ngày càng có nhiều lựa chọn, thị trường ngày càng cạnh tranh Chăm sóc khách hàng là việc vô cùng cần thiết giúp doanh nghiệp xây dựng mối quan hệ bền chặt và thúc đẩy họ quay trở lại mua hàng Nếu không có trong tay thông tin về lịch sử

5 mua hàng, mối quan tâm, sở thích,… doanh nghiệp sẽ rất khó xây dựng và triển khai các chương trình chăm sóc sau bán cho từng nhóm khách hàng một cách hiệu quả Và như kết quả tất yếu, khi được gợi ý sản phẩm, tặng ưu đãi, đưa ra các chương trình chăm sóc với thông điệp được cá nhân hóa, phù hợp với mối quan tâm của mình thì chẳng có lý do gì để khách hàng rời bỏ thương hiệu

 Tiếp cận tập khách hàng tiềm năng hiệu quả

Với dữ liệu khách hàng dồi dào trong tay, đội ngũ marketing và đội ngũ bán hàng có thể lọc ra nhóm khách hàng tiềm năng nhằm tối ưu nguồn lực và thời gian chăm sóc

Thay vì bỏ hàng giờ gọi điện và tư vấn cho toàn bộ khách hàng có thông tin liên hệ, đội ngũ marketing và đội ngũ bán hàng có thể nuôi dưỡng và tập trung chăm sóc những khách hàng phù hợp, đáp ứng kịp thời nhu cầu của họ Từ đó, doanh nghiệp dễ dàng tăng tỷ lệ chuyển đổi, gia tăng doanh thu

 Xây dựng chân dung khách hàng chính xác

Nhờ có dữ liệu, doanh nghiệp hoàn toàn có thể lấy đó làm nền tảng để xác định chân dung khách hàng một cách hiệu quả Việc phân loại khách hàng thành các nhóm dựa vào các thông tin như tâm lý, hành vi, nhân khẩu học, sở thích của khách hàng,… giúp doanh nghiệp xác định chân dung khách hàng tiềm năng dễ dàng và biết được lý do tại sao họ quyết định lựa chọn dịch vụ và sản phẩm của doanh nghiệp.Khi đã xác định được chân dung khách hàng hoàn chỉnh, doanh nghiệp sẽ không cần phải “mò kim đáy bể” hay tiếp cận những đối tượng không bao giờ có khả năng mua hàng

 Tương tác đa kênh nhanh chóng

Theo quy trình chăm sóc khách hàng tiêu chuẩn thì việc thu thập và lưu trữ thông tin liên hệ của khách hàng là điều cần thiết Bởi với tập thông tin hữu ích này, doanh nghiệp có thể kết nối với khách hàng sau bán nhanh chóng và thuận tiện

Không chỉ gọi điện tư vấn và giải đáp thắc mắc trực tiếp qua điện thoại, đội ngũ marketing còn có thể xây dựng các kịch bản nuôi dưỡng và chăm sóc tự động qua các kênh như gọi thoại, Email, SMS, … Điều này giúp doanh nghiệp tăng tỷ lệ tương tác và truyền tải hiệu quả thông điệp, giá trị thương hiệu tới khách hàng.

Đối với các nhà quản lý

Giúp quảng bá sản phẩm, xây dựng thương hiệu nhanh chóng, nhanh chóng và hiệu suất Quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả sẽ trở thành công cụ hỗ trợ giúp các nhà quản lý kiểm soát nhân viên kinh doanh tập trung và mang lại hiệu quả cao

Hỗ trợ nhà quản lý dễ dàng so sánh và cân đối tình hình kinh doanh từ quá khứ hiện tại và dự đoán tương lai Nhờ đó có thể nhanh chóng phát hiện những khó khăn, những rủi ro tiềm ẩn, từ đó kịp thời đưa ra các giải pháp phù hợp

Hơn nữa việc quản lý dữ liệu khách hàng cũng giúp nhà quản lý xem xét và đánh giá được tình hình kinh doanh và hiệu quả công việc của mỗi nhân viên khác nhau

6 Đưa ra các chiến lược, thiết lập hoạt động, quản lý và theo dõi tất cả các thông tin về khách hàng và tạo ra được các chiến dịch tiếp thị sao cho tối ưu nhất

Sở hữu nhiều tính năng mới mẻ và hữu ích hỗ trợ nhà quản lý như: Báo cáo kết quả tiếp thị, báo cáo tổng hợp tình hình kinh doanh hay các báo cáo kết quả chăm sóc khách hàng của nhân viên.

Đối với nhân viên kinh doanh và marketing

Dễ dàng chia sẻ và nhận được nhiều thông tin khách hàng tiềm năng hữu ích dựa trên dữ liệu về khách hàng đã được lưu trữ Nhờ đó giúp rút ngắn thời gian, tốn công sức đi nghiên cứu thị trường

Khi sử dụng phần mềm quản lý khách hàng giúp nhân viên tiết kiệm thời gian và dữ liệu công việc hiệu quả Song song đó giúp nhân viên quản lý và nắm rõ thông tin của từng đối tượng khách hàng tiềm năng và khách hàng mua hàng Nhờ đó tiện lợi hơn trong việc liên hệ và chăm sóc kịp thời tăng trải nghiệm mua hàng và giữ chân khách hàng lâu dài

Giảm tỷ lệ thông tin trùng lặp trong việc lưu trữ và tổng hợp, giảm đi thời gian làm việc cho nhân viên

Những phần mềm quản lý thông tin khách hàng tích hợp chức năng cho phép quản lý và theo dõi các cuộc gọi điện thoại chăm sóc và tư vấn khách hàng Giúp đảm bảo chất lượng cuộc gọi của nhân viên đối với khách hàng

Làm tăng độ nhận biết thương hiệu trên thị trường, bởi tập trung đúng khách hàng mang hiệu quả của các chiến dịch Marketing cao hơn rất nhiều.

Đối với khách hàng

Không chỉ riêng về phía doanh nghiệp, quản lý dữ liệu khách hàng cũng đóng vai trò vô cùng quan trọng khi khách hàng được chăm sóc với những dịch vụ tốt nhất Dễ dàng hiểu và đáp ứng nhu cầu của khách hàng dựa trên sở thích cũng như mong muốn của khách hàng Nhờ vậy góp phần thúc đẩy mối quan hệ lâu dài giữa khách hàng và doanh nghiệp

Khách hàng cũ của bạn cảm thấy những gì liên quan đến yêu cầu và mục đích của họ được bạn quan tâm một cách nghiêm túc như: Ngày sinh, Sở thích, Nhu cầu Khi cung cấp thông tin sẽ dễ dàng nhận được nhiều ưu đãi dành riêng cho khách hàng thành viên Dễ dàng nhận thông báo các chương trình thông qua số điện thoại, email đã đăng ký khi mua hàng mà không cần đến tận cửa hàng.

Quy trình quản trị dữ liệu khách hàng

Thu thập thông tin, dữ liệu cần thiết của khách hàng

1.3.1.1 Xác định mục đích thu thập thông tin, dữ liệu

Thưở còn sơ khai, mọi thông tin liên quan đến khách hàng chỉ dừng lại ở mức cơ bản và nằm trên giấy tờ, sổ sách Khi nền kinh tế phát triển, mọi lý luận về kinh tế dần

7 thay đổi, chủ các doanh nghiệp bắt đầu chú trọng hơn đến khách hàng, mối quan hệ giữa doanh nghiệp và khách hàng Lúc đấy, sự chú tâm vào sản phẩm, lĩnh vực kinh doanh dần san sẻ cho mối quan tâm về nhu cầu của khách hàng Làm thế nào để hiểu được khách hàng, khiến cho khách hàng yêu thích và tìm đến mình luôn là nỗi trăn trở của nhiều doanh nghiệp Đầu tiên doanh nghiệp cần phải xác định mục đích và loại dữ liệu khách hàng cần thu thập Đây là bước thường xuyên bị bỏ qua, tuy nhiên, nó lại đóng vai trò vô cùng quan trọng Việc vạch ra chi tiết mọi thứ sẽ giúp doanh nghiệp không bị rối loạn trong đống dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn đổ về Cụ thể, ở bước này, doanh nghiệp cần tự trả lời các câu hỏi sau:

+ Mục tiêu thu thập dữ liệu là gì?

+ Các loại dữ liệu cần thu thập?

+ Để thu thập dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần những công cụ gì?

+ Doanh nghiệp sẽ triển khai thu thập dữ liệu qua các hoạt động nào? Để hoạt động thu thập dữ liệu diễn ra hiệu quả, doanh nghiệp cần thiết lập kế hoạch thu thập dữ liệu chi tiết Việc thu thập dữ liệu sẽ diễn ra trên nhiều nền tảng, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc triển khai đồng thời tất cả các kênh trên mọi khoảng thời gian Tùy vào đặc điểm của dữ liệu cũng như sự cần thiết để ứng dụng trong chiến lược, sẽ có những dữ liệu cần thu thập liên tục Bên cạnh đó, cũng có những dữ liệu chỉ cần thu thập trong một khoảng thời gian nhất định

Sơ đồ 1.1 Hệ thống quản trị dữ liệu

1.3.1.2 Xác định nguồn dữ liệu khách hàng Để hoạt động thu thập dữ liệu diễn ra hiệu quả, doanh nghiệp cần thiết lập kế hoạch thu thập dữ liệu chi tiết Việc thu thập dữ liệu sẽ diễn ra trên nhiều nền tảng, nhưng điều đó không đồng nghĩa với việc triển khai đồng thời tất cả các kênh trên mọi khoảng thời gian Tùy vào đặc điểm của dữ liệu cũng như sự cần thiết để ứng dụng trong chiến lược, sẽ có những dữ liệu cần thu thập liên tục Bên cạnh đó, cũng có những dữ liệu chỉ cần thu thập trong một khoảng thời gian nhất định

Trong phân tích dữ liệu và kinh doanh thông minh, nguồn dữ liệu là thành phần quan trọng cung cấp dữ liệu thô để phân tích Nguồn dữ liệu là một vị trí hoặc hệ thống lưu trữ và quản lý dữ liệu và nó có thể có nhiều dạng khác nhau Từ cơ sở dữ liệu và bảng tính truyền thống đến nền tảng và API dựa trên đám mây, vô số loại nguồn dữ liệu có sẵn cho các doanh nghiệp hiện đại

Hiểu rõ các loại nguồn dữ liệu khác nhau cũng như điểm mạnh và hạn chế của chúng là rất quan trọng để đưa ra thông tin chính xác quyết định và rút ra những hiểu biết sâu sắc có thể hành động từ dữ liệu Trong bài viết này, chúng em sẽ xác định nguồn dữ liệu là gì, kiểm tra các loại nguồn dữ liệu và cung cấp ví dụ về cách sử dụng chúng trong các ngữ cảnh khác nhau

Tóm lại, nguồn dữ liệu đề cập đến vị trí, nơi dữ liệu được lưu trữ dưới dạng bảng dữ liệu Giả sử có trang web thương mại điện tử trên Shopify Và công ty muốn phân tích doanh số bán hàng của mình Công ty quyết định sẽ sử dụng Power BI để xử lý dữ liệu Vì đây là một công cụ độc lập nên phải nạp dữ liệu từ Shopify bằng cách nào đó

Do đó, ở đây Shopify sẽ hoạt động như một nguồn dữ liệu

Lưu ý chúng ta phân biệt thuật ngữ nguồn dữ liệu và cơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu là một tập hợp dữ liệu có cấu trúc, thường được lưu trữ điện tử trong hệ thống máy tính

Cơ sở dữ liệu thường được tổ chức sao cho có thể dễ dàng truy cập, quản lý và cập nhật

Cơ sở dữ liệu thường được quản lý bởi Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS), cung cấp quyền truy cập vào dữ liệu dưới dạng truy vấn và báo cáo Ví dụ về cơ sở dữ liệu bao gồm hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM), tài chính hồ sơ, hệ thống kiểm kê, danh mục trực tuyến và các loại thông tin khác có thể được sắp xếp và truy xuất nhanh chóng và dễ dàng Cơ sở dữ liệu có nhiều loại để phục vụ các mục đích khác nhau

Có hai loại cơ sở dữ liệu chính: quan hệ (SQL) và không quan hệ (NoSQL) Cơ sở dữ liệu sử dụng ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc để liên lạc và quản lý, trong khi cơ sở dữ liệu thứ hai sử dụng các cấu trúc không dạng bảng Một số loại cơ sở dữ liệu phổ biến bao gồm cơ sở dữ liệu đám mây, cơ sở dữ liệu người dùng cuối, cơ sở dữ liệu đồ thị, cơ sở dữ liệu hướng đối tượng, cơ sở dữ liệu vận hành, cơ sở dữ liệu nguồn mở, cơ sở dữ liệu phân tán và cơ sở dữ liệu cá nhân Ngược lại, nguồn dữ liệu là một thực thể chứa

9 dữ liệu, chẳng hạn như tệp, dịch vụ web, ứng dụng hoặc sự kết hợp của các tài nguyên này Cơ sở dữ liệu cũng có thể là nguồn dữ liệu nhưng không phải là loại duy nhất

Nguồn dữ liệu được chia thành hai loại chính: nguồn dữ liệu máy và nguồn dữ liệu tệp

Nguồn dữ liệu tệp không được chỉ định cho các máy, ứng dụng, hệ thống hoặc người dùng cụ thể Chúng có thể được chia sẻ giữa các thiết bị Những nguồn dữ liệu này thường được lưu trữ trong các tệp văn bản riêng biệt Chúng không có tên nguồn dữ liệu (DSN) như nguồn dữ liệu máy Các nguồn dữ liệu như vậy bao gồm bảng tính, tài liệu văn bản, tệp PDF, hình ảnh cũng như tệp âm thanh và video

Nguồn dữ liệu máy được tạo trên máy khách, có thể là máy tính, điện thoại, Internet vạn vật hoặc thiết bị khác Nó có sẵn cho người dùng hiện đang đăng nhập vào hệ thống và không thể chia sẻ với các máy khác Chúng có thể được phân loại thêm thành nguồn dữ liệu người dùng (chỉ có sẵn cho một người dùng cụ thể) và nguồn dữ liệu hệ thống (có sẵn cho tất cả người dùng hệ thống)

1.3.1.3 Những thông tin khách hàng cần thu thập

Thông tin khách hàng là tất cả những gì mà khách hàng cung cấp trong lúc tương tác với doanh nghiệp thông qua các điểm chạm khách hàng trên các phương tiện như Website, app trên điện thoại, mạng xã hội, phiếu khảo sát hay qua các chiến dịch Marketing khác Quá trình này giúp doanh nghiệp thấu hiểu rõ ràng hơn về hành vi, đặc điểm, nhu cầu cũng như mong muốn của khách hàng Qua đây bức tranh về chaan dung khách hàng được phác họa rõ nét hơn

Tùy vào từng giai đoạn và cách thu thập thông tin khách hàng mà doanh nghiệp sẽ có được những dữ liệu khác nhau Thông thường, chúng sẽ bao gồm các loại thông tin cơ bản dưới đây:

Khai thác Kho dữ liệu

Kho dữ liệu khách hàng là thông tin dữ liệu tổng hợp về một tổ chức khách hàng hay các khách hàng tiềm năng hoặc khách hàng có thể là người mua

Khai thác kho dữ liệu căn cứ vào mục tiêu khai thác kho dữ liệu bao gồm:

- Quản lý thông tin khách hàng, khai thác khách hàng

- Phân tích người tiêu dùng, kiểm tra mức độ thỏa mãn nhu cầu của người tiêu dùng, theo sát người tiêu dùng

- Cung cấp dịch vụ mang tính cá biệt

- Phân tích bán hàng và bao cáo của đội ngũ nhân viên bán hàng

- Phân tích lịch sử, tình hình hoạt động của khách hàng - Phân tích hiệu quả và thành tích phục vụ, v.v

Xây dựng thông tin khách hàng theo nhóm

 Mô hình phân khúc khách hàng của Giáo sư Paul Heylen

Thông thường, doanh nghiệp kết hợp các tiêu chí như địa lý, nhân khẩu học, tâm lý, hành vi để phân nhóm khách hàng Tuy nhiên, các tiêu chí đó là chưa đủ Để có được hiểu biết đúng đắn về người tiêu dùng, cần kết hợp các yếu tố kể trên với yếu tố tâm lý và tính cách Bởi vì, con người không phải lúc nào cũng hành động theo lý trí

Dưới đây là mô hình phân khúc khách hàng điển hình dựa vào những cảm xúc, tính cách phổ biến của người tiêu dùng Mô hình này sắp xếp các nhu cầu, động cơ tiêu dùng một cách thống nhất, và có thể áp dụng cho nhiều thị trường khác nhau

Hình 1.1 Mô hình phân khúc thị trường được phát triển bởi Giáo sư Paul

(Nguồn: Paul Heylen) Trục dọc thể hiện những động cơ tâm sinh lý tự nhiên đến từ bản thân con người

Còn trục ngang thể hiện những động cơ xã hội đến từ môi trường xung quanh

Theo lẽ tự nhiên, hành vi con người xuất hiện để thoả mãn 2 nhóm động cơ trên cùng một lúc Và 4 nhóm chính cùng 4 nhóm phụ kết hợp, hình thành nên 8 nhóm tính cách sau:

+ Expressive/ extroverted – Em có nhu cầu và phải thể hiện những nhu cầu đó với mọi người

+ Repressive/ introverted – Em có nhu cầu nhưng sẽ đè nén, không thích thể hiện ra ngoài

+ Assertive – Em luôn muốn khẳng định và thể hiện cái em trong giao tiếp

+ Affiliative – Em muốn chia sẻ để mọi người cùng hiểu, cảm thông và hỗ trợ

+ Energetic – Em mạnh mẽ và tràn đầy năng lượng

+ Subdued – Em luôn bình tĩnh, ôn hoà, và dễ chấp nhận

+ Cool – Em luôn cảnh giác và cố giữ mọi thứ xung quanh trong tầm kiểm soát

+ Warm – Em thân thiện, gần gũi và hoà đồng

Hình 1.2 08 nhóm tính cách được xác định bởi Giáo sư Paul Heylen

Cách phân khúc theo tâm lý học như thế giúp hình thành một bức chân dung hoàn chỉnh về khách hàng từ cá tính, giá trị, đến thái độ Nhờ vậy, thương hiệu có thể hiểu họ như là một cá nhân, một con người với đầy đủ mọi mặt đời sống cá nhân Hơn nữa, cách phân khúc này rất phù hợp khi thương hiệu muốn đánh vào những lợi ích về mặt cảm xúc mà dịch vụ có thể mang lại cho người sử dụng

 Phân khúc dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến việc ra quyết định của khách hàng:

Bên cạnh mô hình dựa trên yếu tố tâm lý, tính cách của Giáo sư Paul Heylen, người tiêu dùng còn được phân khúc theo nhiều cách khác Chẳng hạn một nghiên cứu về khách du lịch tại Hồng Kông, khách hàng sử dụng dịch vụ spa được phân thành 4 nhóm:

+ Spa enthusiast (nhóm rất thích đi spa)

+ High spenders (nhóm sẵn sàng chi nhiều khi đi spa)

+ Value seekers (nhóm muốn nhận được giá trị tương xứng với chi phí bỏ ra)

+ Price-sensitive spa-goers (nhóm nhạy cảm về giá)

Hình 1.3 Phân khúc dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến việc ra quyết định của khách hàng

4 nhóm trên được phân loại dựa trên các tiêu chí ảnh hưởng đến quyết định lựa chọn của khách hàng gồm giá cả, kỹ thuật, mức độ riêng tư, cơ sở vật chất và thương hiệu của các sản phẩm mà spa sử dụng Trong đó, giá cả mang lại sự khác biệt lớn nhất giữa các nhóm Cụ thể:

+ Nhóm Spa enthusiast chiếm tỉ trọng lớn nhất với 34,2% Nhóm này không quan tâm về giá mà mong muốn trải nghiệm phải tương xứng với chi phí

+ Nhóm Value seekers chiếm 30% cũng chú trọng đến chất lượng trải nghiệm tốt nhưng chỉ muốn chi ra một số tiền vừa phải

+ Nhóm High spenders chiếm 13,9% Nhóm này có xu hướng đến những spa giá thành cao vì nghĩ rằng giá cao tương đương với chất lượng tốt

+ Nhóm Price-sensitive spa-goers chiếm 21,9% thích sử dụng dịch vụ ở các spa có mức giá thấp Đổi lại, họ không quá coi trọng sự riêng tư so với 3 nhóm trên

Như vậy, trên đây là hai cách thức phân khúc giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về những nhóm khách hàng riêng biệt một cách cụ thể Nhờ đó, doanh nghiệp có thể lựa chọn nhóm khách hàng mục tiêu mà thiết kế dịch vụ và các yếu tố phụ trợ cho phù hợ

 Phân khúc khách hàng theo mô hình RFM

Mô hình RFM (Recency, Frequency, Monetary) là một công cụ phân loại và phân tích khách hàng dựa trên ba yếu tố chính: Recency (Tần suất mua hàng), Frequency (Tần suất mua hàng), và Monetary (Giá trị tiêu dùng) Mô hình này giúp doanh nghiệp hiểu

16 rõ hơn về hành vi mua sắm của khách hàng và tập trung hơn vào nhóm khách hàng có tiềm năng cao nhất để giữ và phát triển

Hình 1.4 Mô hình RFM (Jan Bult and Tom Wansbeek,1990s)

+ R (Recency): Recency tạm dịch sang tiếng Việt là tính chất mới xảy ra, trong

Marketing được hiểu là khoảng thời gian mà khách hàng mua hàng gần đây nhất

Khoảng thời gian này mà càng lớn thì khả năng khách hàng rời bỏ công ty càng cao, và như vậy công ty sẽ mất càng nhiều thời gian để thuyết phục và chăm sóc để họ quay lại sử dụng sản phẩm Ngược lại, khả năng tiếp cận, tái mua và cross – sell sẽ càng tăng cao nếu Recency càng nhỏ Thang điểm cho yếu tố này được xếp từ một đến 5, cụ thể là điểm cho nhóm khách hàng có thời gian mua và sử dụng sản phẩm gần đây nhất là 5 điểm, tiếp tục xếp cho đến nhóm rất lâu chưa mua hàng là 1 điểm Số điểm của nhóm khách hàng sẽ còn phụ thuộc vào mỗi doanh nghiệp mà có thể sắp xếp thang điểm cho phù hợp

+ F (Frequency) là tần suất mua hay giao dịch giữa khách hàng và doanh nghiệp

Tần suất mua hàng của khách hàng càng thường xuyên thì khả năng tương tác với các chiến dịch tiếp thị của thương hiệu càng cao và có thể trở thành khách hàng trung thành

Thường những doanh nghiệp có sản phẩm hay dịch vụ có giá trị thấp sẽ quan tâm đến chỉ số này nhiều hơn Bởi để duy trì hoạt động của công ty, họ rất cần khách hàng sử dụng dịch vụ thường xuyên Ví dụ như các công ty kinh doanh taxi công nghệ như Grab, bee,…Tương tự như yếu tố “R” của mô hình RFM, Marketer sẽ chia khách hàng vào từng nhóm với số điểm tương ứng từ một đến năm Lưu ý: số điểm này còn phụ thuộc vào cách chia và tính điểm của mỗi business)

+ M (Monetary Value): Monetary Value là tổng số tiền mà khách hàng đã chi trả cho sản phẩm của doanh nghiệp trong một khoảng thời gian cụ thể Dựa vào chỉ số này, công ty sẽ nắm được mức độ và khả năng chi tiêu của mỗi nhóm khách hàng Thông thường khách hàng sử dụng sản phẩm nhiều lần, thì sẽ có sự tín nhiệm nhất định dành

17 cho thương hiệu mà họ sử dụng và có thể mạnh tay chi trả có những mặt hàng khác nằm trong sự quan tâm của họ Hầu hết các công ty quan tâm nhiều đến chỉ số này thường là những công ty kinh doanh về dịch vụ Chủ yếu là khách hàng không sử dụng thường xuyên, tuy nhiên mỗi lần sử dụng phải chi trả một khoản lớn Ví dụ như: các dịch vụ du lịch, kinh doanh khách sạn, hay bất động sản ,… Đối với bất kỳ chiến dịch tiếp thị sản phẩm nào thì nắm chắc lợi ích và bất lợi của mô hình RFM luôn là yếu tố quan trọng tạo nên thành công của chiến dịch đó Một trong những lợi ích vượt trội của mô hình RFM là có thể được áp dụng cho hầu hết các loại hình kinh doanh có mặt trên thị trường hiện nay Qua biện pháp này, công ty có thể nhìn ra nhóm khách hàng mà mình muốn hướng đến, như vậy có thể đề ra những chiến lược tối ưu nhất và đồng thời tiết kiệm chi phí tiếp thị Dữ liệu trên nền tảng số hiện nay luôn là một nguồn thông tin hữu ích nhất dành cho các dịch vụ, thương hiệu muốn tìm hiểu sâu về đối tượng khách hàng sử dụng sản phẩm của mình Ngoài ra mô hình RFM còn có thể kết hợp với một số công cụ khác để đem lại hiệu quả tốt nhất

Bên cạnh những ưu điểm vượt trội thì mô hình RFM cũng tồn tại song song một số hạn chế Cách tình điểm RFM có thể gây khó khăn đối với cách doanh nghiệp kinh doanh nhiều mặt hàng Hơn hết phân tích dữ liệu còn phụ thuộc vào các nguồn dữ liệu trong quá khứ và thường không có triển vọng trong tương lai.

Quản lý dữ liệu khách hàng

Bước tiếp theo rất quan trọng đó là quản lý toàn bộ hệ thống thông tin khách hàng doanh nghiệp, xây dựng dữ liệu một cách khoa học, chi tiết Tùy thuộc vào nhu cầu và quy mô của lượng dữ liệu doanh nghiệp sẽ sử dụng những biện pháp lưu trữ khác nhau từ thủ công cho đến công nghệ hóa

Những cửa hàng, quán ăn với quy mô nhỏ, kinh tế hạn chế thì có thể được thực hiện theo phương pháp thủ công như dùng Excel Còn đối với những doanh nghiệp quy mô lớn thì dùng các giải pháp CRM – phần mềm quản lý khách hàng là một biện pháp cực kỳ tối ưu

Có một số cách phổ biến để quản lý hệ thống thông tin khách hàng, cụ thể:

 Lưu trữ thông tin khách hàng bằng sổ sách: Đây là cách đơn giản nhất mà ai cũng có thể làm được để thu thập và lưu trữ thông tin Hiện nay xuất hiện rất nhiều mẫu quản lý khách hàng dạng quyển (sổ) in sẵn giúp doanh nghiệp có thể dễ dàng sử dụng mà không tốn nhiều thời gian in

Tuy nhiên, việc dùng mẫu quản lý khách hàng vẫn tồn tại nhiều hạn chế như : tốn nhiều tiền mua giấy, sổ, bút, ; không linh hoạt trong việc sao chép, chuyển dữ liệu, dễ thất lạc, mất mát dưới nhiều tác động từ môi trường bên ngoài như gió, mưa; dễ bị lấy cắp hoặc tẩy xóa, khi dữ liệu quá nhiều thì nhân viên không xử lý kịp sẽ bỏ lỡ các cơ hội bán hàng tiềm năng, tạo ra hình ảnh kém chuyên nghiệp trong mắt khách hàng

 Hệ thống thông tin khách hàng bằng Excel:

Quản lý khách hàng bằng Excel là một trong những cách lưu trữ danh sách khách hàng phổ biến bởi sự thông dụng và tiết kiệm chi phí (đa số các máy tính đều có sẵn excel mà không cần mua) Thông tin được lưu trữ khá nhanh chóng, dễ dàng chỉnh sửa, dễ truyền file trong nội bộ và có thể lưu trữ trong bộ nhớ máy tính cơ quan Tuy nhiên vẫn có những nhược điểm đáng kể như:

+ Không phải ai cũng có thể sử dụng thành thạo Excel: thực tế trình độ tin học văn phòng, đặc biệt là thao tác trên Excel rất đặc thù, đòi hỏi phải là người thành thạo được học và làm thường xuyên mới xử lý nhanh được

+ Dễ dàng chỉnh sửa hoặc xóa dữ liệu: đây vừa là ưu điểm cũng là nhược điểm của file Excel Nếu bạn cài đặt chế độ hạn chế chỉnh sửa thì sẽ ảnh hưởng đến quá trình cập nhật dữ liệu thường xuyên Ngược lại nếu không cài bảo mật thì rất dễ bị rò rỉ thông tin ra ngoài Nhất là khi trong nội bộ có người gian lận thì sẽ không biết được ai làm

+ Tra cứu mất thời gian: bạn sẽ mất rất nhiều thời gian và thao tác khi cần tìm kiếm thông tin của một ai đó Việc xử lý số liệu cũng khá cồng kềnh khi mỗi bộ phận phụ trách lại phải chỉnh sửa file, sau đó truyền qua bộ phận khác thao tác tiếp Việc lưu file liên tục gây ra nặng máy và dễ dàng bị nhầm lẫn Chưa kể đến việc khách hàng đó đã bị “lỡ tay” xóa mất hoặc nhân viên kinh doanh quên lưu vào danh sách thì dù bạn có tìm bao lâu cũng không thể thấy được

 Phần mềm quản lý thông tin khách hàng:

Với cuộc cách mạng chuyển đổi số, việc lưu trữ và xây dựng hệ thống thông tin khách hàng đã trở nên rất cần thiết, đặc biệt là ở các doanh nghiệp, tập đoàn lớn với tệp khách hàng khổng lồ mỗi ngày Việc áp dụng các giải pháp phần mềm phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp giải quyết nỗi lo của mình.

Sử dụng thông tin khách hàng hiệu quả

Bước cuối cùng của quy trình quản trị dữ liệu là sử dụng thông tin của khách hàng một cách hiệu quả Dựa vào những thông tin khách hàng đã phân tích, doanh nghiệp có thể tập trung vào việc nuôi dưỡng nhu cầu, mong muốn của khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp có thể:

 Thông qua khách hàng cải thiện được các hoạt động tiếp thị,

 Nhờ có những phản hồi về sản phẩm/ dịch vụ, doanh nghiệp có thể cải thiện sản phẩm/ dịch vụ của mình

 Tạo cho khách hàng một trải nghiệm cá nhân hóa

 Những thông tin thu thập của khách hàng, dựa vào đó doanh nghiệp có thể sáng tạo những nội dung thú vị hoặc sáng tạo ra sản phẩm, dịch vụ mới Để sử dụng hiệu quả dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần:

 Bảo mật thông tin khách hàng tuyệt đối Hiện nay nhiều khách hàng rất quan ngại về việc cung cấp thông tin cá nhân cho doanh nghiệp Đây là một điều doanh nghiệp nên chú trọng và lưu ý hơn Việc rò rỉ thông tin khách hàng là một tổn thất lớn của doanh nghiệp Điều này làm giảm uy tin của doanh nghiệp Do đó cần chú trọng việc quản lý thông tin để mang lại kết quả tốt

 Cải thiện dịch vụ khách hàng Dịch vụ khách hàng là một phương thức giúp gắn chặt mối quan hệ giữa doanh nghiệp và khách hàng Các thông tin về hành vi mua, phản hồi giúp doanh nghiệp tiếp cận người dùng nhanh hơn Cập nhật mong muốn của khách hàng nhanh chóng giúp doanh nghiệp hiểu biết sâu sắc và cá nhân hóa khách hàng nhanh hơn

 Đưa ra kế hoạch trong quản trị dữ liệu khách hàng: khi doanh nghiệp quản lý thông tin hiệu quả, đồng nghĩa với việc các quảng cáo cho một lần nhấp chuột hay bào đăng trên mạng xã hội sẽ hiệu quả hơn Đồng thời, doanh nghiệp cũng có thể thực hiện cá nhân hóa email hiệu quả tới từng khách hàng để mang lại hiệu quả tốt hơn

 Tập trung vào các dữ liệu quan trọng Hiện nay tình trạng dữ liệu rác ngày càng phổ biến Không chỉ trong danh sách thông tin doanh nghiệp tìm kiếm mà còn có cả danh sách chạy quảng cáo Dữ liệu bị bão hòa tạo ra tổn thất lớn cho doanh nghiệp dẫn đến phân tích khách hàng bị bỏ phí Doanh nghiệp cần xác định dữ liệu nào cần thiết để quá trình thu thập diễn ra nhanh hơn, tránh tìm được dữ liệu không phù hợp với mục đích doanh nghiệp hướng tới gây lãng phí thời gian tiền bạc

 Dọn dẹp, sắp xếp lại dữ liệu khách hàng: Dữ liệu khách hàng là yếu tố doanh nghiệp cập nhật liên tục Các dữ liệu cũ đôi khi sẽ làm cho doanh nghiệp ngập trong các thông tin lỗi thời, không còn tính ứng dụng với hiện tại Doanh nghiệp cần dọn dẹp dữ liệu định kỳ để mang hiệu quả tốt nhất trong kinh doanh

 Phân quyền truy cập, quản lý cho nhân viên: việc phân quyền truy cập giúp nhân viên có thể gọi tư vấn cho khách hàng nhanh hơn Ghi chú về khách hàng được cập nhật liên tục, nhanh chóng giúp chăm sóc khách hàng dễ hơn Dữ liệu khách hàng cũng được dọn dẹp, làm mới thường xuyên giúp tăng hiệu suất làm việc của nhân viên.

Một số yếu tố tác động đến hoạt động quản trị dữ liệu khách hàng

 Dữ liệu thông tin phân tán mọi nơi Đây chính là một trong những khó khăn phổ biến đầu tiên có ảnh hưởng trực tiếp đến cấp quản lý của công ty Phần lớn các nhân viên kinh doanh sẽ nắm giữ thông tin khách hàng của mình Cùng với đó là những chi tiết giao dịch và đặc điểm khách hàng sẽ không có trong báo cáo Vì vậy mà người quản lý khó có thể tổng hợp chi tiết nguồn thông tin này

Dữ liệu về khách hàng bị phân tán ở nhiều nơi khiến cho ban quản lý khó có được cái nhìn toàn diện về khách hàng Chưa kể, việc quản lý thông tin khách hàng theo cách thủ công trên Excel cũng có thể bị nhầm lẫn, sai sót

Vì thế, nếu doanh nghiệp có những công cụ chuyên nghiệp như các phần mềm quản lý thông tin khách hàng thì sẽ không phải quá lo lắng về điều này Bởi dữ liệu khách hàng luôn được lưu giữ lại trên máy chủ, cũng như lịch sử mỗi lần giao dịch

 Dữ liệu chia sẻ không kịp thời

Trong quá trình tư vấn chăm sóc khách hàng thì việc chia sẻ các thông tin giao dịch trong nội bộ rất quan trọng Nó vừa giúp công ty kiểm soát phản hồi của khách hàng, vừa giúp hiểu rõ nhu cầu của họ để đáp ứng đúng ý và kịp thời Đối với mô hình quản lý thông tin khách hàng thủ công, việc chia sẻ các dữ liệu quan trọng thường chỉ đạt ở mức trung bình, không nhanh chóng dẫn đến một số trường hợp cấp thiết không kiểm soát kịp thời

 Bỏ quên những phản hồi từ phía khách hàng

Một vấn đề thường xuyên gặp phải của nhiều doanh nghiệp chính là bỏ sót phản hồi của khách hàng Khi không có một hệ thống quản lý thông tin khách hàng chuyên nghiệp, doanh nghiệp không có đủ công cụ để ghi nhận và kiểm soát phản hồi từ khách hàng tốt Điều này dễ xảy ra tình trạng bị bỏ quên khách hàng hay chưa xử lý xong vấn đề cho khách Điều này sẽ trực tiếp làm ảnh hưởng đến trải nghiệm của khách hàng, mang lại ảnh hưởng không tốt đẹp về dịch vụ chăm sóc khách hàng của công ty

 Mất nhiều thời gian để báo cáo Báo cáo là công việc bắt buộc hàng ngày trong mỗi doanh nghiệp Do đó, nếu dữ liệu bị phân tán ở nhiều nơi, khó tổng hợp thì sẽ mất rất nhiều thời gian cho việc báo cáo thủ công

 Đánh giá hiệu suất công việc Một nhu cầu cơ bản của ban quản lý là cần biết được hoạt động và hiệu quả công việc trong một ngày của các nhân viên Họ cần biết nhân viên hôm nay đã làm những gì, có kế hoạch gì tiếp theo, gặp những ai, kết quả ra sao để có thể phối hợp và cùng giải quyết (nếu cần)

Nếu ban lãnh đạo phải nhận kết quả đánh giá từ một người báo cáo bằng miệng, một người gửi Gmail, người thì bằng file excel thì thực sự rất đau đầu, gây rối cho việc đánh giá hiệu suất công việc của mỗi nhân viên

Vì vậy, đầu tư một công cụ để hỗ trợ giải quyết các vấn đề trên cho doanh nghiệp là việc tất yếu, đặc biệt là các doanh nghiệp hoạt động nhiều trong lĩnh vực dịch vụ Áp dụng phần mềm quản lý khách hàng chính là chìa khảo giúp doanh nghiệp nâng cao chất lượng dịch vụ cũng như để hoạt động kinh doanh được hiệu quả hơn

Bài học kinh nghiệp về quản trị dữ liệu khách hàng tại doanh nghiệp

Starbucks làm nên thương hiệu dịch vụ khách hàng với Data Analysis

Mỗi ngày, Starbucks xay hàng tá hạt cà phê để phục vụ khách hàng của mình Cùng với quá trình đó, công ty cũng đã thu thập rất nhiều dữ liệu có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm khách hàng và hiệu quả kinh doanh

Bằng cách sử dụng dữ liệu được thu thập tại cửa hàng và thông qua các ứng dụng dành cho thiết bị di động với hơn 17 triệu thành viên đăng ký, công ty đã thúc đẩy các cải tiến kinh doanh theo 3 cách quan trọng:

 Cá nhân hóa trải nghiệm và các chương trình khuyến mãi Khi Starbucks triển khai chương trình trao thưởng và ứng dụng dành cho thiết bị di động, lượng dữ liệu thu thập được đã tăng đáng kể, từ đây có thể sử dụng chúng để tìm hiểu khách hàng cũng như trích xuất thông tin về thói quen mua hàng Thông qua ứng dụng di động của mình, Starbucks đã thu thập các dữ liệu như các thành viên đã mua những gì, ở đâu và khi nào

Hỗ trợ quá trình đó, Starbucks tận dụng chương trình Digital flywheel, một công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên điện toán đám mây có thể đề xuất các mặt hàng thực phẩm và đồ uống một cách chính xác Do đó, ngay cả khi mọi người ghé thăm một địa điểm hoàn toàn mới của Starbucks, hệ thống point-of-sale của cửa hàng vẫn có thể xác định được vị khách này thông qua điện thoại và cho nhân viên pha chế biết món đồ uống yêu thích của họ là gì

Dựa trên lịch sử mua hàng, Starbucks cũng đưa ra đề xuất về các sản phẩm mới mà người tiêu dùng có thể thích và cung cấp các khoản giảm giá cũng như phần thưởng dựa trên sở thích riêng của khách hàng

Xa thêm chút nữa, Starbucks còn thu thập dữ liệu về các dạng thời tiết và mối liên hệ của chúng đối với cách gọi món của khách hàng Hành động này cho phép công ty cung cấp nhiều trải nghiệm và chương trình khuyến mãi được cá nhân hóa hơn, chẳng hạn như nhắm mục tiêu vào các khách hàng thích các đồ uống lạnh vào những ngày nắng nóng

Chọn đúng địa điểm là rất quan trọng để giành chiến thắng trong bán lẻ Bằng cách sử dụng phân tích dựa trên vị trí được cung cấp bởi Atlas (một công cụ lập bản đồ và kinh doanh thông minh do Esri phát triển), công ty có thể chọn vị trí chiến lược nhất để mở các cửa hàng mới của mình

Công cụ này cho phép Starbucks đánh giá lượng dữ liệu khổng lồ bao gồm các biến số như dân số, mức thu nhập, lưu lượng truy cập, sự hiện diện của đối thủ cạnh tranh và khoảng cách với các cửa hàng khác của Starbucks trước khi đề xuất địa điểm cửa hàng

22 mới Sử dụng những dữ liệu này, công ty cũng có thể dự đoán doanh thu, lợi nhuận và các khía cạnh khác của hoạt động kinh tế liên quan đến địa điểm đó

 Giới thiệu sản phẩm mới:

Khi tung ra sản phẩm mới, Starbucks cũng sử dụng dữ liệu thu thập được để xác định sản phẩm mà họ nên cung cấp trong tương lai Ví dụ, dữ liệu thu thập được cho thấy 43% khách hàng uống trà có xu hướng không thêm đường Để phục vụ cho phân khúc này, Starbucks đã tạo ra dòng trà đá không đường; hoặc khi dữ liệu cho thấy 25% người tiêu dùng không thêm sữa vào cà phê của họ, công ty đã tung ra một dòng cà phê đen đá không sữa mới.

Kinh nghiệm quản trị dữ liệu khách hàng của Người Đức

Người đức đã thiết lập một tiêu chuẩn cao về an ninh và minh bạch trong việc quản trị dữ liệu khách hàng Một ví dụ cụ thể có thể là cách họ đảm bảo rằng thông tin cá nhân của khách hàng được bảo vệ một cách tối ưu Một số công ty Đức đã sử dụng các biện pháp bảo mật tiên tiến để đảm bảo rằng dữ liệu cá nhân không bị xâm phạm và không bao giờ bị lộ ra ngoài Cụ thể, người Đức chú trọng đầu tư vào các giải pháp mã hóa dữ liệu, kiểm tra và duyệt các ứng dụng để đảm bảo tính an toàn và bảo mật của thông tin khách hàng Điều này không chỉ là để tuân thủ nghiêm ngặt các quy định về bảo mật dữ liệu mà còn để xây dựng niềm tin với khách hàng

Người Đức không sợ thất bại và xem đó là cơ hội học hỏi và cải thiện Ví dụ rõ ràng có thể là cách họ đã áp dụng tinh thần này vào quản trị dữ liệu khách hàng Khi gặp sự cố hoặc lỗi, họ xem đó là một cơ hội để nâng cao hiệu suất và đáp ứng khách hàng tốt hơn Cụ thể, sau khi một lỗi trong hệ thống quản lý dữ liệu khách hàng gây ra sự cố về bảo mật, họ đã nhanh chóng xác định lỗi và cải thiện quy trình để đảm bảo rằng lỗi không xảy ra một lần nữa Thay vì tránh né trách nhiệm, họ chọn đối mặt, học hỏi từ sai lầm và thay đổi để trở nên tốt hơn

Một trong những đặc điểm quan trọng của người Đức là họ không chấp nhận lặp lại cùng một lỗi Trong quản trị dữ liệu khách hàng có thể là việc xây dựng và thực hiện một quy trình kiểm tra và đánh giá thường xuyên để đảm bảo rằng dữ liệu được cập nhật và không bị trùng lặp Họ cũng sử dụng công nghệ để theo dõi và phát hiện các sai sót trong dữ liệu và sửa chúng ngay khi chúng xảy ra Điều này đảm bảo tính chính xác và tin cậy của dữ liệu khách hàng Đặc biệt, với các công cụ, hệ thống có khả năng hợp nhất hồ sơ khách hàng và phân tập rõ ràng, mọi bước trong quản lý, vận hành và khai thác dữ liệu khách hàng đều được đảm bảo không mắc phải lỗi sai, thiếu sót tương tự trước đó

Người Đức luôn tối giản hoá và tự động hóa quy trình để tăng hiệu quả Ví dụ cụ thể có thể là cách họ sử dụng công nghệ để tự động hóa việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu khách hàng Thay vì dành nhiều thời gian và nguồn lực cho việc thủ công, họ đã

23 đầu tư vào các hệ thống tự động hóa để thực hiện công việc này một cách hiệu quả hơn

Họ ưu tiên sử dụng các công cụ tự động hóa tiếp thị để theo dõi hành vi của khách hàng và tùy chỉnh các chiến dịch tiếp thị dựa trên dữ liệu thu thập được

Người Đức coi trọng tính cá nhân hoá khi tương tác với khách hàng Cách họ vận dụng dữ liệu khách hàng nhằm gửi ra các thông điệp và giá trị thặng dư đáp ứng nhu cầu cá nhân của từng khách hàng thay vì tiếp cận thông qua khuyến mãi chung chung

Họ đã phát triển chiến dịch tiếp thị mục tiêu dựa trên hành vi và sở thích của từng khách hàng Ví dụ, họ có thể sử dụng dữ liệu về lịch sử mua sắm và hành vi trực tuyến của khách hàng để tạo ra các ưu đãi và chương trình khuyến mãi đặc biệt dành riêng cho họ Điều này tạo ra một trải nghiệm cá nhân hóa và tạo sự kết nối mạnh mẽ hơn giữa doanh nghiệp và khách hàng

Việc học hỏi từ nguyên tắc quản trị dữ liệu khách hàng của người Đức có thể giúp chúng ta xây dựng chiến lược tiếp thị di động hiệu quả và bền vững tại Đông Nam Á Áp dụng an ninh dữ liệu, tinh thần học hỏi và cải thiện, nguyên tắc không chấp nhận lặp lại lỗi, tối giản hoá và tự động hóa quy trình, và tính cá nhân hóa trong tiếp thị di động giúp tạo ra trải nghiệm tích cực cho khách hàng và xây dựng mối quan hệ lâu dài

Kinh nghiệm từ hệ thống quản trị dữ liêu khách hàng của Vinamilk

Trước khi có hệ thống quản trị khách hàng của công ty Vinamilk, công ty này đã là một thương hiệu sữa lớn tại Việt Nam Tuy nhiên, bộ máy ngày càng phình to ra đòi hỏi những yêu cầu cao hơn về việc quản lý dữ liệu khách hàng, kết nối dữ liệu, chia sẻ thông tin cũng như bắt buộc phải có quy trình làm việc chính xác doanh nghiệp này phân phối sản phẩm theo cách truyền thống mà nhiều doanh nghiệp vẫn sử dụng đó là thông qua nhà phân phối xuống đến các cơ sở bán lẻ rồi mới đến tay người tiêu dùng Hình thức phân phối này gặp phải muôn vàn khó khăn

 Thứ nhất, bị chi phối nhiều bởi quyền lực của nhà phân phối

 Thứ hai, tốn nhiều thời gian và chi phí để thiết lập được hệ thống phân phối ở thị trường nông thôn bởi đặc điểm của thị trường này là rộng lớn, dân cư phân bố rải rác, điều kiện hạ tầng giao thông kém, mức thu nhập không đều giữa các vùng

 Thứ ba, không thể kiểm soát tất cả thông tin mà nhà phân phối, đại lý bán lẻ trao đổi với khách hàng và ngược lại

 Thứ tư, gián đoạn thông tin giữa các khâu trung gian Ví dụ tổng công ty không thể nắm bắt được số lượng tồn kho của nhà phân phối để phân bổ hàng hóa kịp thời làm mất cơ hội bán hàng

Sau khi quan tâm và triển khai hệ thống quản trị dữ liệu khách hàng đồng bộ toàn hệ thống, Vinamilk đã gặt hái được nhiều thành tựu đáng kể Những năm vừa qua Vinamilk tiếp tục tăng trưởng 2 con số và gia tăng thị phần, khẳng định vị trí số một của Vinamilk trong ngành sữa, nâng cao uy tín và niềm tin về chất lượng với người tiêu

24 dùng Đó là cả một sự nỗ lực không ngừng nghỉ của cả bộ máy và tất nhiên không thể không kể đến công lao của hệ thống quản trị khách hàng của công ty Vinamilk

Các doanh nghiệp học được gì từ hệ thống quản trị dữ liệu khách hàng của công ty Vinamilk?

 Thứ nhất, vai trò của người đứng đầu doanh nghiệp Thay đổi cả một quy trình, cách làm việc bao năm từ truyền thống sang hiện đại, nếu không phải xuất phát từ nhu cầu và khao khát mãnh liệt của người đứng đầu doanh nghiệp thì cả bộ máy cấp dưới sẽ vô cùng trì trệ và làm lơ yêu cầu thay đổi ấy Thời gian triển khai hệ thống quản trị khách hàng cũng vị thế mà bị kéo dài tới vô thời hạn

 Thứ hai, lựa chọn đối tác cung cấp hệ thống CRM phù hợp Sự phù hợp ở đây thể hiện ở việc nhà cung cấp phần mềm CRM thấu hiểu phương thức kinh doanh của khách hàng, có chung tư tưởng, triết lý kinh doanh Và quan trọng hơn cả là chi phí hệ thống CRM phù hợp với ngân sách triển khai của khách hàng

 Thứ ba, thay đổi văn hóa làm việc trước khi thay đổi công cụ làm việc Hơn cả một công cụ làm việc, CRM là một cuộc cách mạng trong kinh doanh Nhân viên là những người trực tiếp làm việc hàng ngày với công cụ nên nếu không thay đổi tư duy của họ thì việc triển khai hệ thống CRM khó mà thành công được

 Thứ tư, triển khai hệ thống quản trị khách hàng của công ty Vinamilk thành công hay không phụ thuộc vào cả bộ máy, chứ không phó mặc toàn bộ cho phòng công nghệ thông tin Phòng Công nghệ thông tin chỉ nên là người hỗ trợ các yêu cầu dự án và kiểm soát hệ thống, còn các yêu cầu về nghiệp vụ chuyên môn nào thì sẽ thuộc nhiệm vụ của phòng ban đó

Trong chương đầu tiên, tác giả đã trình bày chi tiết về cơ sở lí luận về các vấn đề của quản trị dữ liệu khách hàng từ các khái niệm, tầm quan trọng, quy trình Bên cạnh đó, còn là một số yếu tố thường ảnh hưởng đến quá trình quản trị dữ liệu khách hàng hiện nay Kết thúc chương 1, sau khi tìm hiểu dựa trên các lí thuyết sẵn có, có thể khẳng định rằng quản trị dữ liệu khách hàng đóng vai trò quan trọng đối với mỗi doanh nghiệp, là tiền đề của sự phát triển doanh nghiệp cũng như sự phát triển của xã hội – kinh tế

Quản lý dữ liệu khách hàng là vấn đề then chốt giúp doanh nghiệp tồn tại, gia tăng sự cạnh tranh và hướng tới thành công bền vững trong tương lai

Dựa trên cơ sở này, tác giả sẽ phát triển chương 2 –Thực trạng công tác quản trị dữ liệu khách hàng tại công ty Cổ phần Công ty Cổ phần SmartOSCTừ đó, tác giả đề xuất chương 3 – Giải pháp hoàn thiện công tác quản trị dữ liệu khách hàng tại công ty Cổ phần Công ty Cổ phần SmartOSC

PHÂN TÍCH THỰC TRẠNG QUẢN LÝ DỮ KHÁCH HÀNG TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN SMARTOSC

Khái quát chung về Công ty Cổ phần SmartOSC

2.1.1 Thông tin chung của Công ty Cổ phần SmartOSC

Công ty Cổ phần SmartOSC là đơn vị tiên phong dẫn đầu trong lĩnh vực cung cấp giải pháp thương mại điện tử (TMĐT) đa kênh trên quy mô toàn cầu Thành lập từ năm

2006, công ty hiện đang sở hữu hơn 500 chuyên gia trong lĩnh vực IT, cùng 8 văn phòng đại diện tại 6 quốc gia: Mỹ, Úc, Singapore, Nhật Bản, Thái Lan và Việt Nam Năng lực tư vấn chuyên sâu kết hợp với nỗ lực đổi mới công nghệ không ngừng chính là tiền đề vững chắc để SmartOSC đồng hành cùng hàng trăm doanh nghiệp trên thế giới trong suốt 15 năm qua Dưới đây là một số thông tin chung của Công ty:

- Tên doanh nghiệp: Công ty Cổ phần SmartOSC - Tên quốc tế SMARTOSC CORPORATION - Tên viết tắt: SMARTOSC CORP

- Địa chỉ: Handico Tower, Phạm Hùng, Mễ Trì, Nam Từ Liêm, Hà Nội - Loại hình DN: Công ty cổ phần ngoài NN

- Người đại diện pháp luật: Nguyễn Thái Sơn - Ngày hoạt động: 10-06-2008

- Mã số thuế: 0102776987 - Vốn điều lệ:

Tầm nhìn: Trở thành công ty dẫn đầu toàn cầu về chuyển đổi số

Sứ mệnh: Tạo điều kiện để tăng trưởng và thành công với các dịch vụ linh hoạt và công nghệ tiên tiến

Thương mại điện tử (TMĐT):

Xây dựng và phát triển website TMĐT đa kênh (B2C, B2B, Marketplace) trên các nền tảng phổ biến như Magento, Shopify, SAP Hybris, BigCommerce

Tư vấn chiến lược TMĐT, tích hợp hệ thống thanh toán, vận chuyển, marketing tự động

Dịch vụ quản lý vận hành cửa hàng TMĐT trọn gói

Phát triển phần mềm theo yêu cầu (Custom Software Development) cho web, mobile, desktop

Các công nghệ chuyên môn: Java, NET, ReactJS, NodeJS, Python, Swift, Kotlin

Dịch vụ kiểm thử phần mềm, bảo trì và nâng cấp phần mềm

Tư vấn giải pháp CNTT:

Tư vấn an ninh mạng, bảo mật dữ liệu Điểm nổi bật:

27 Đội ngũ: Hơn 1000 chuyên gia CNTT giàu kinh nghiệm, được chứng nhận quốc tế Đối tác: Hợp tác với các hãng công nghệ hàng đầu thế giới như Microsoft, Amazon, SAP, Adobe

Thị trường: Hoạt động tại 9 quốc gia, phục vụ hơn 1000 khách hàng trên toàn cầu

Giải thưởng: Đạt nhiều giải thưởng uy tín trong nước và quốc tế, như Vietnam

Software Top 500, FAST100, Stevie Awards

Văn hóa doanh nghiệp: Môi trường làm việc năng động, sáng tạo, cởi mở Chú trọng đào tạo và phát triển nhân viên

Chuyên nghiệp: SmartOSC luôn cam kết cung cấp cho khách hàng những sản phẩm và dịch vụ chất lượng cao nhất

Uy tín: SmartOSC luôn đặt uy tín lên hàng đầu và giữ chữ tín với khách hàng

Sáng tạo: SmartOSC luôn nỗ lực sáng tạo để mang đến cho khách hàng những giải pháp và dịch vụ mới nhất

Hiệu quả: SmartOSC luôn hướng đến mục tiêu mang lại hiệu quả cao nhất cho khách hàng

Hợp tác: SmartOSC luôn đề cao tinh thần hợp tác và chia sẻ với khách hàng, đối tác và nhân viên

2.1.2 Quá trình hình thành của Công ty Cổ phần SmartOSC Được thành lập từ năm 2006, Công ty Cổ phần SmartOSC là công ty hoạt động trong lĩnh vực Thương mại hiện tử hàng đầu khu vực Chúng em cung cấp các giải pháp tối ưu và hiệu quả nhất, từ tư vấn, phát triển web, thiết kế UX/UI đến các dịch vụ quản trị khác Trong năm vừa qua, Công ty Cổ phần SmartOSC đã đạt được cột mốc 1000 nhân sự Với chiến lược “lấy con người làm trọng tâm”, Công ty Cổ phần SmartOSC luôn tạo điều kiện cho nhân viên phát triển toàn diện và thực hiện hóa ước mơ trên con đường sự nghiệp của họ

Những dấu mốc quan trọng trong lich sử phát triển của Công ty:

- 2006: Thành lập Công ty con - 2009: Hiện diện thương mại tại Mỹ, Hợp tác Net Implementers và triển khai dự án trên nền tảng Magento

- 2011: Thành lập Corner Store – cửa hàng phi lợi nhuận dành cho CBNV - 2013: Hiện diện thương mại tại Vương Quốc Anh và chào đón thành viên thứ 100 gia nhập Công ty

- 2015: Thành lập văn phòng tại thành phố HCM và chính thức thị trường Singapore

- 2016: Tham gia thị trường Indonesia và thành lập văn phòng tại Sydney (Úc) và

Công ty con tại Singapore - 2017: Thành lập văn phòng tại Vương Quốc Anh và trở thành đối tác vàng của Magento

- 2018: Thành lập văn phòng tại Mỹ và Công ty con tại Nhật Bản - 2019: Thành lập Công ty con tại Úc và joint-venture tại Mỹ - 2022: Đạt cột mốc 1000 nhân sự, mở thêm chi nhánh tại Hàn Quốc, Indonesia Những thành tựu mà Công ty đã đạt được trong suốt thời gian qua:

- 2012 Công ty vinh dự trở thành đối tác bạc của Magento và đôi tác cung cấp giải pháp của Epipserver

- 2014: Công ty đạt chứng nhận ISO 2008:9001 - 2015: Công ty dành giải thưởng Sao Khuê tại hạng mục giải pháp Thương Mại điện tử xuất sắc và hoàn thiện 5 giá trị cốt lõi của Công ty

- 2017: Vinh danh Công ty top 15 Công ty IT hàng đầu Việt Nam do VINASA bình chọn và trở thành đối tác vàng của Magento

- 2018: Giành giải thưởng “Sitcore best web content experience” với dự án Mystays Hotel tại Nhật Bản

- 2021: Dành cúp giải thưởng Stevie Awards tại hạng mục Production Innovation

- 2022: Đạt chứng nhận danh giá Great Place to work

2.1.3 Cơ cấu bộ máy của Công ty Cổ phần SmartOSC

Công ty cổ phần Công ty Cổ phần SmartOSC có cơ cấu tổ chức khá chặt chẽ và thống nhất với đội ngũ nhân viên chất lượng, nhiệt tình, năng động, sáng tạo, có trình độ chuyên môn vững vàng Cơ cấu tổ chức của công ty được thiết lập theo kiểu chuyên môn hóa theo chức năng, nghĩa là các nhiệm vụ quản trị được phân chia cho các đơn vị riêng biệt theo chức năng quản trị và hình thành nên những người lãnh đạo được chuyên môn hóa Điều này đã thúc đẩy sự chuyên môn hóa về kỹ năng của cán bộ công nhân viên Đồng thời, cán bộ công nhân có thể gia tăng hiệu quả hoạt động công việc thông qua sự phối hợp với các đồng nghiệp trong cùng phòng ban, làm giảm sự lãnh phí của nguồn lực Tuy nhiên, hình thức chuyên môn hóa theo chức năng cũng gặp phải nhiều hạn chế Việc lãnh đạo chỉ chú trọng vào công việc hàng ngày, giảm sự trao đổi, gây khó khăn trong việc phối hợp giữa các bộ phận Ban lãnh đạo sẽ mất nhiều thời gian để phối hợp hoạt động giữa các bộ phận Mặt khác, người tiếp nhận mệnh lệnh cũng phải một lúc nhận nhiều mệnh lệnh khác nhau, thậm chí có những mệnh lệnh trái ngược nhau

(Nguồn: Phòng nhân sự) 2.1.4 Chức năng của từng phòng ban

Hiện nay ông Nguyễn Thái Sơn giữ vai trò là giám đốc điều hành (CEO), kiêm nhà sáng lập (Founder) của Công ty Ông là người điều hành cấp cao nhất trong tổ chức nhằm thực hiện các mục tiêu dài hạn của Công ty Ông phụ trách điều hành doanh nghiệp theo mục tiêu, tầm nhìn và giá trị cốt lõi vốn có của doanh nghiệp Giám đốc điều hành còn là người đưa ra các quyết định chiến lược kinh doanh Nhiệm vụ của CEO bao gồm:

- Thay mặt công ty, có trách nhiệm phát ngôn với các cổ đông, các cơ quan chính phủ, và với công chúng

- Đề ra những quyết định về doanh nghiệp trong ngắn và dài hạn

- Thiết lập và triển khai tầm nhìn và mục tiêu của doanh nghiệp

- Đánh giá hiệu quả công việc của các lãnh đạo cấp cao trong doanh nghiệp, gồm các giám đốc, phó giám đốc và trưởng bộ phận phát triển chiến lược

- Nhận diện thách thức mà doanh nghiệp có thể gặp phải, nắm bắt những cơ hội từ thị trường

- Đảm bảo doanh nghiệp thực hiện những cam kết có trách nhiệm với cộng đồng xã hội

- Đánh giá rủi ro của doanh nghiệp, đảm bảo những rủi ro ấy được giám sát và giảm thiểu đáng kể

- Đề xuất mục tiêu chiến lược, và đảm bảo mục tiêu đó phải cụ thể và đo lường được

Hội đồng quản lý chịu trách nhiệm xây dựng và xác định chiến lược tổ chức Họ

HR Legal Accounting Smart Labs

30 thường là người đưa ra quyết định lớn về hướng phát triển và mục tiêu dài hạn của tổ chức Hỗ trợ, tư vấn cho CEO về định hướng, chiến lược kinh doanh trong những giai đoạn tiếp theo của Công ty

Phòng Hành chính nhân sự là phòng ban chịu trách nhiệm trực tiếp các hoạt động và vấn đề liên quan đến nhân sự và quản lý nhân lực Đồng thời, phòng ban này sẽ trực tiếp giải quyết các vấn đề hành chính văn phòng như quản lý hồ sơ, công tác lễ tân, công lương,… Phòng có nhiệm vụ tham mưu cho Giám đốc trong công tác tổ chức bộ máy, tổ chức quản lý sản xuất, quản lý đội ngũ nhân viên trong Công ty; huy động sắp xếp lao động, thực hiện công tác bảo hộ lao động, kỹ thuật, an toàn, công tác bảo vệ, bảo hiểm xã hội, bảo hiểm y tế, công tác hành chính quản trị; lập và quản lý chặt chẽ hồ sơ lý lịch công nhân viên trong Công ty đồng thời lưu trữ hồ sơ tài liệu, công văn đi và đến

Phòng kế toán chịu trách nhiệm về các hoạt động liên quan đến quản lý tài chính đồng thời xây dựng các kế hoạch để phù hợp với hoạt động kinh doanh của công ty; lập báo cáo tài chính vào cuối mỗi kỳ hạch toán; kiểm tra các hoạt động thu chi, thực hiện nộp ngân sách nhà nước, bảo đảm và có trách nhiệm với cấp trên về tình hình tài chính công ty, theo dõi sổ sách chứng từ; kiểm kê tình hình tài sản, nguồn vốn của công ty để đưa ra giải pháp kịp thời, chính xác; lưu trữ và bảo quản số sách kế toán, bảo mật về số liệu kế toán

Khối Delivery chịu trách nhiệm lập kế hoạch, thực hiện và theo dõi tiến độ dự án để đảm bảo dự án được hoàn thành đúng thời hạn, ngân sách và chất lượng, chịu trách nhiệm phân bổ và quản lý các nguồn lực cần thiết cho dự án như nhân lực, tài chính và thiết bị, khối Delivery là cầu nối giữa công ty và khách hàng, chịu trách nhiệm giải đáp thắc mắc, cập nhật tiến độ và bàn giao sản phẩm cho khách hàng

Phòng Kinh doanh là bộ phận chịu trách nhiệm về kế hoạch sản xuất kinh doanh, kế hoạch tiêu thụ sản phẩm, kế hoạch đầu tư phát triển mở rộng sản xuất; thực hiện các hoạt động tiếp thị, giới thiệu, quảng bá cho các sản phẩm công ty đang cung cấp Phòng Kinh doanh tham mưu về công tác chỉ đạo và tổ chức thực hiện nhiệm vụ sản xuất kinh doanh, công tác tiếp thị, hồ sơ hợp đồng kinh tế và thanh lý hợp đồng kinh tế, thanh quyết toán với khách hàng; lập kế hoạch kinh doanh và triển khai thực hiện.; Thiết lập, giao dịch trực tiếp với khách hàng, nhà phân phối; tìm kiếm mở rộng thị trường, phát triển sản xuất kinh doanh; giải đáp các yêu cầu, khiếu nại của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ của công ty; tặng quà, vật lưu niệm, viết thư cảm ơn cho khách hàng; đưa ra các chính sách ưu đãi, khuyến mại cho những khách hàng thân thiết

Thực trạng quản trị dữ liệu tại Công ty Cổ Phần SmartOSC

2.2.1 Thực trạng thu thập thông tin, dữ liệu về khách hàng tại Công ty Cổ phần

Công ty Cổ phần SmartOSC là một công ty hoạt động trong lĩnh vực thương mại điện tử và cung cấp các giải pháp tối ưu từ tư vấn, phát triển web, thiết kế UX/UI cho đến các dịch vụ quản trị khác Với mỗi tệp khách hàng mục tiêu hay mỗi loại sản phẩm, dịch vụ và loại hình doanh nghiệp sẽ có các quy trình thu thập thông tin, dữ liệu khách hàng khác nhau Do đó Công ty Cổ phần SmartOSC cũng đã triển khai và thực hiện theo quy trình riêng của mình, cụ thể như sau:

Sơ đồ 1.2 Quy trình thu thập thông tin, dữ liệu khách hàng tại Công ty Cổ phần

2.2.1.1 Lập kế hoạch thu thập thông tin Đây là bước đầu tiên cũng là bước vô cùng quan trọng trong quy trình thu thập thông tin khách hàng Tại bước này, người lập kế hoạch cần xác định rõ các đầu mục, công việc chi tiết, ai là người phụ trách, ai là người liên quan, deadline và chi phí cho từng hàn mục Thông thường việc lập kế hoạch thông tin đang được giao cho phòng vận hành

Lập kế hoạch và xác định mục đích thu thập thông tin

Xác định nguồn dữ liệu khách hàng

Xác định thông tin, dữ liệu khách hàng cần thu thập

Lựa chọn phương pháp thu thập thông tin

Tiến hành thu thập thông tin

(Operations) phụ trách chính Hiện nay việc lập kế hoạch thu thập dữ liệu khách hàng được thực hiện dựa trên nhu cầu của đối tác Tùy vào nhu cầu của khách hàng để là cơ sở chính để xây dựng bản kế hoạch Thực tế cho thấy hoạt động này của Công ty đang còn mang tính bị động Chưa có kế hoạch dài hạn, bản kế hoạch thu thập thông tin của khách hàng thường được thiết kế đơn giản

Và để thu thập thông tin khách hàng đầy đủ và chính xác, Công ty cũng cần xác định mục đích thu thập thông tin rõ ràng Thông thường Công ty thu thập thông tin của khách hàng

- Cung cấp dịch vụ - Cải thiện trải nghiệm - Tiếp thị và quảng cáo - Phân tích dữ liệu Nhìn chung việc lập kế hoạch và xác định mục tiêu của Công ty còn chung chung, chưa có chiến lược rõ ràng cũng như mục tiêu chưa đưa ra cụ thể Thay vào đó việc lập kế hoạch này phụ thuộc rất nhiều vào yêu cầu của khách hàng khiến cho việc thu thập thông tin mang tính bị động

2.2.1.2 Nguồn dữ liệu khách hàng

Công ty hiện nay đang sử dụng nhiều nguồn thu thập thông tin, dữ liệu của khách hàng nhằm đảm bảo tính đa dạng, chính xác Mỗi nguồn dữ liệu có những ưu và nhược điểm khác nhau Do đó việc kết hợp các nguồn dữ liệu để thỏa mãn nhu cầu thông tin một cách cao nhất và tiết kiệm kinh phí trong các thao tác nghiệp vụ như phân tích, xử lý và quản lý dữ liệu và hiện nay Công ty đang sử dụng một số nguồn thu thập thông tin chính sau:

Công ty là một công ty cung cấp giải pháp phần mềm cho công ty đối tác, điển hình có những Công ty như là Nike, Lotte,

Trong quá trình quản trị webiste Công ty của đối tác Công ty kết hợp cài đặt và sử dụng công cụ marketing để thu thập thông tin khi khách hàng truy cập vào website của đối tác Các công cụ này sẽ kích thích khách hàng để lại thông tin như tên, tuổi, điện thoại, email… để đạt được giá trị nào đó (ví dụ ưu đãi, hoặc nhận tư vấn miễn phí) Cách này phù hợp nhất khi triển khai cùng các sự kiện ưu đãi vì khách hàng sẽ thường không muốn bỏ lỡ ưu đãi nên sẽ chốt mua hàng hoặc để lại thông tin nhanh hơn Công ty có thể biết được các trang web khách hàng đã truy cập, thời gian truy cập, sản phẩm đã xem Điển hình khi một khách hàng vào trang chủ của Nike để xem sản phẩm hoặc thao tác bất cứ hành động nào trên trang web thì những hành động của họ sẽ được lưu vào một cơ sở dữ liệu và thông qua nghiệp vụ truy vấn từ cơ sở dữ liệu thì những chuyên

33 viên phân tích dữ liệu có thể biết được tại thời điểm này thì trang chủ của Nike có lượng khách hàng truy cập là bao nhiêu

Hình 2.1 Hình ảnh về website của Nike

Với phương pháp này sẽ giúp công ty thu thập dữ liệu khách hàng nhanh chóng, tuy nhiên sẽ có những hạn chế do một số khách hàng chỉ lướt qua để xem gọi là dữ liệu ảo

Hình 2.2 Hình ảnh truy cập của khách hàng trên website

- Mua dữ liệu từ bên thứ ba

Tìm kiếm thông tin khách hàng thông qua các điểm mua bán dữ liệu có thể được xem là một cách tiện lợi và nhanh nhất Công ty đã lựa chọn một số cơ sở phổ biến để thu thập thông tin khách hàng:

- Các trang web cung cấp dữ liệu khách hàng - Trang Facebook chuyên bán dữ liệu khách hàng

- Các group trao đổi thông tin về khách hàng

- Tại những địa điểm này, bạn có thể tìm thấy thông tin khách hàng phù hợp nhất với lĩnh vực kinh doanh của bạn Tuy nhiên, hãy lưu ý rằng chi phí mua dữ liệu khách hàng có thể thay đổi tùy thuộc vào chất lượng của dữ liệu Vì vậy, hãy tìm địa điểm cung cấp dữ liệu phù hợp với tệp khách hàng mục tiêu của bạn để có được mức giá tốt nhất

Tại những điểm này Công ty có thể tìm kiếm thông tin khách hàng phù hợp nhất mà

Trong một vài trường hợp khi đối tác của Công ty có những yêu cầu thu thập thông tin về khách hàng hoặc thị trường nằm ngoài khả năng của Công ty thì Công ty mua dữ liệu về khách hàng tiềm năng hoặc dữ liệu về thị trường từ các nhà cung cấp bên thứ ba, Công ty Cổ phần SmartOSC đã sử dụng Công ty dữ liệu Dun & Bradstreet và VTEX để có dữ liệu về khách hàng tiềm năng

Hình 2.3 Công ty Cổ phần SmartOSC kí thỏa thuận hợp tác với VETX

VTEX là nền tảng thương mại kỹ thuật số hàng đầu dành cho các công ty bán lẻ ở khu vực Mỹ Latinh và đang mở rộng tầm ảnh hưởng quy mô toàn cầu Với nhiều khách hàng lớn như Sony, Walmart, Coca-Cola, AB InBev và Nestlé, công nghệ mà VTEX cung cấp đang mở ra lối đi mới cho các doanh nghiệp, đồng thời hiện thực hóa tầm nhìn kinh doanh Việc hợp tác giữa hai bên có thể mang lại những những tệp dữ liệu khách hàng cực kì lớn hỗ trợ cho hoạt động kinh doanh

Khi sử dụng dữ liệu từ bên thứ ba thì đối tác sẽ chia sẻ nguồn thông tin mà Công ty cần, đồng thời việc trao đổi sẽ giúp củng cố kho dữ liệu của cả hai bên Tuy nhiên chi phí mua nguồn dữ liệu này thường không cố định và có thể thay đổi và tùy thuộc chất lượng dữ liệu Mặt khác bên thứ ba có thể thu thập thông tin ngược lại những group trao đổi thông tin Từ đó họ sẽ xây dựng cơ sở thông tin để bán cho đối thủ Do đó doanh nghiệp cần tìm bên cung cấp bên uy tín để tránh mất thời gian và chi phí Tuy nhiên nếu chi phí mua quá lớn thì Công ty có thể chuyển sang nguồn khác phù hợp hơn

Công ty Cổ phần SmartOSC đã sử dụng Fanpage Facebook chính thức của mình để tương tác và thu thập thông tin về khách hàng Thông qua khách hàng bình luận,

35 chia sẻ Công ty có thể thu thập thông tin về tên, email, số điện thoại của khách hàng từ các bình luận hoặc chia sẻ

Hình 2.4 Fanpage Facebook của Công ty Cổ phần SmartOSC

Việc theo dõi các hoạt động của khách hàng trên mạng xã hội thông qua đánh giá và bình luận của khách hàng sẽ giúp Công ty biết được dữ liệu liên quan đến hành vi của khách hàng về một sản phẩm, chủ đề nào đó Cũng như theo dõi các hastag liên quan để xác định được các khách hàng mục tiêu cho phù hợp

Thực trạng phân nhóm dữ liệu khách hàng tại Công ty Cổ SmartOSC

Xây dựng thông tin khách hàng theo nhóm là nhu cầu cấp thiết của các doanh nghiệp trong thời đại công nghệ số Nhờ phân nhóm khách hàng hiệu quả, doanh nghiệp có thể triển khai các chiến lược marketing và chăm sóc khách hàng phù hợp, từ đó tăng hiệu quả kinh doanh Việc áp dụng các công nghệ tiên tiến như AI, Big Data, Machine Learning vào việc phân nhóm khách hàng đang mở ra nhiều tiềm năng to lớn cho doanh nghiệp

Một số xu hướng phân loại khách hàng:

- Phân nhóm khách hàng theo hành vi: Doanh nghiệp ngày càng chú trọng phân nhóm khách hàng dựa trên hành vi mua sắm, tương tác với thương hiệu, v.v

- Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng: Doanh nghiệp sử dụng thông tin khách hàng theo nhóm để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ đó tăng mức độ hài lòng và gắn kết với thương hiệu

- Ứng dụng công nghệ AI và Big Data: Các công nghệ AI và Big Data đang được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong việc phân nhóm khách hàng, giúp nâng cao hiệu quả và độ chính xác Ở đây công ty đã sử dụng cách thức phân nhóm khách hàng theo hàng vi, cụ thể hơn một trong những cách công ty đã phân nhóm khách hàng đó là dựa trên 3 tiêu chí chính:

Recency, Frequency, và Monetary là 3 yếu tố quan trọng trong việc định lượng hành vi của khách hàng, cũng như tương tác của khách hàng với doanh nghiệp Trong đó, Frequency và Monetary là các chỉ số quyết định tới Giá trị lâu dài của khách hàng

(Customer lifetime value), và Recency ảnh hưởng tới Khả năng giữ chân khách hàng

Mỗi khách hàng sẽ được tính điểm về 3 yếu tố R, F, M Mỗi yếu tố được tính điểm tương đối với toàn bộ khách hàng, và được chấm trên thang điểm từ 1 tới 4, trong đó 1 là điểm thấp nhất và 4 là điểm cao nhất so với toàn bộ tệp khách hàng Sau đó, 3 số điểm này sẽ được gộp lại thành một chỉ số RFM duy nhất dùng để phân loại khách hàng vào từng nhóm

Lợi ích phân nhóm khách hàng theo RFM

RFM giúp Công ty tăng khả năng giữ chân khách hàng bằng cách hỗ trợ doanh nghiệp hiểu được những nguyên lý cơ bản của marketing:

Hình 2.12: Lợi ích phân nhóm khách hàng

Dưới đây là khung chấm điểm khách hàng theo 3 tiêu chí R-F-M của công ty:

Recency (Khoảng thời gian mua hàng gần đây):

- 5 điểm: Mua hàng trong vòng 1 tháng gần đây

- 4 điểm: Mua hàng trong vòng 1 - 3 tháng gần đây

- 1 điểm: Mua hàng hơn 12 tháng trước

- Frequency (Tần suất mua hàng):

- 5 điểm: Mua hàng hơn 10 lần/năm

- 4 điểm: Mua hàng 6 - 10 lần/năm

- 1 điểm: Mua hàng ít hơn 1 lần/năm

- Monetary (Giá trị tiền mỗi lần mua hàng):

- 5 điểm: Tổng giá trị đơn hàng trên 10 triệu đồng

- 4 điểm: Tổng giá trị đơn hàng từ 5 - 10 triệu đồng

- 1 điểm: Tổng giá trị đơn hàng dưới 1 triệu đồng

- Khi có được thông tin sơ bộ về mức thu nhập, tần suất mua hàng và khoảng thời gian mua hàng của khách hàng thì tác giả sẽ tính toán dựa trên các công thức sau:

- "Recency",DATEDIFF(MAX(Sales[OrderDate]), "2021-12-31",DAY) - MAX(Sales[OrderDate]): Lấy ngày mua hàng gần đây nhất của khách hàng

- 2021-12-31: ngày muốn tính toán - DATEDIFF(): Tính số ngày chênh lệch giữa hai ngày

- Frequency = DISTINCTCOUNT(Sales[OrderNumber]) - DISTINCTCOUNT(): Đếm số lượng các giá trị khác nhau trong cột Sales[OrderNumber]

- [Tổng doanh thu]: Cột dữ liệu lưu trữ giá trị mỗi đơn hàng R_Score var perc_20 = PERCENTILE.EXC(RFM[Recency], 0.2) var perc_40 = PERCENTILE.EXC(RFM[Recency], 0.4) var perc_60 = PERCENTILE.EXC(RFM[Recency], 0.6) var perc_80 = PERCENTILE.EXC(RFM[Recency], 0.8) RETURN

SWITCH(TRUE(), RFM[Recency] >= perc_80,1, RFM[Recency] >= perc_60,2,

RFM[Recency] >= perc_40,3, RFM[Recency] >= perc_20,4,5) var perc_20 = PERCENTILE.EXC(RFM[Recency], 0.2) - Tính toán giá trị percentile thứ 20 cho cột "Recency" var perc_40 = PERCENTILE.EXC(RFM[Recency], 0.4) - Tính toán giá trị percentile thứ 40 cho cột "Recency" var perc_60 = PERCENTILE.EXC(RFM[Recency], 0.6) - Tính toán giá trị percentile thứ 60 cho cột "Recency" var perc_80 = PERCENTILE.EXC(RFM[Recency], 0.8) - Tính toán giá trị percentile thứ 80 cho cột "Recency"

Nếu "Recency" lớn hơn hoặc bằng giá trị percentile 80%, gán điểm 1

Nếu không rơi vào bất kỳ điều kiện nào trên, gán điểm 5

Tổng cộng, cột "R_Score" sẽ chứa điểm từ 1 đến 5, phản ánh mức độ gần đây của khách hàng dựa trên percentiles của "Recency" Việc tính toán Frequency và Monetary cũng tương tự như Recency

Sau khi tính toán dựa trên những công thức trên thì sẽ trả ra kết quả như bảng dữ liệu như sau:

Bảng 2.1 Phân loại khách hàng dựa vào mô hình R-F-M

Sau khi đã có điểm RFM của từng khách hàng, công ty sẽ phân nhóm khách hàng theo nhóm dựa vào khung RFM được phát triển vào năm những năm 1990 bởi Jan Roelf Bult and Tom Wansbeek được xuất bản trong tạp chí Marketing Science:

Hình 2.13 Phân nhóm khách hàng theo điểm RFM

Mặc dù phân khúc khách hàng theo RFM có nhiều ưu điểm, không thể phủ nhận rằng phương pháp này vẫn còn một số sai sót và hạn chế:

- Công ty sử dụng chủ yếu là Excel thì khi thực hiện phân nhóm một cách thủ công, các phép tính có thể xảy ra lỗi sai ví dụ khi tính toán chỉ số Monetary = Tổng giá trị đơn hàng / số lần mua hàng, việc nhập sai công thức hoặc sử dụng sai hàm có thể dẫn đến kết quả tính toán Monetary không chính xác, ngoài ra việc tính toán mô hình RFM sẽ phải làm việc với lượng lớn dữ liệu nên khi tính toán trên Excel việc quản lý, tính toán sẽ gặp nhiều khó khăn Hơn nữa phân tích RFM cũng chỉ dựa trên ba đặc điểm của hành vi tiêu dùng cơ bản và phân tích hoàn toàn dựa vào dữ liệu trong quá khứ Vì vậy những thông tin rút ra từ những phân tích này chủ yếu được áp dụng cho những khách hàng hiện tại và chỉ mang tính chất dự báo cơ bản về hành vi tiêu dùng trong tương lai của những khách hàng đó, đồng thời không trực tiếp giúp doanh nghiệp đưa ra các đề xuất có thể thu hút khách hàng mới

- Mặt khác, phân tích RFM có thể khiến các chuyên viên marketing bỏ qua những khách hàng ở nhóm thấp dù những khách hàng dó vẫn có tiềm năng để mua hàng với value và volume nhiều hơn Và phân nhóm RFM không tính đến các yếu tố tác động bên ngoài như các chương trình khuyến mãi hay các dịp lễ tết, kỷ niệm, làm cho chi tiêu của khách hàng tăng đột biến.

Thực trạng phân tích dữ liệu khách hàng tại Công ty Cổ phần

Công ty Cổ phần SmartOSC là một trong những công ty hàng đầu Việt Nam trong lĩnh vực cung cấp dịch vụ công nghệ thông tin và giải pháp phần mềm Công ty có đội

45 ngũ nhân viên giàu kinh nghiệm và chuyên môn cao, luôn nỗ lực cung cấp cho khách hàng những dịch vụ và giải pháp tốt nhất

Về phân tích dữ liệu khách hàng, Công ty Cổ phần SmartOSC đang áp dụng một số phương pháp sau:

- Phân tích dữ liệu giao dịch: Công ty sử dụng dữ liệu giao dịch để phân tích hành vi mua hàng của khách hàng, từ đó đưa ra các khuyến nghị phù hợp

- Phân tích dữ liệu website: Công ty sử dụng dữ liệu website để phân tích hành vi truy cập của khách hàng, từ đó tối ưu hóa website và thu hút khách hàng tiềm năng

- Phân tích dữ liệu mạng xã hội: Công ty sử dụng dữ liệu mạng xã hội để phân tích xu hướng thị trường và lắng nghe ý kiến khách hàng

Sau khi phân nhóm khách hàng thành 11 nhóm, Công ty sẽ tiến hành phân tích dữ liệu giao dịch thông qua dữ liệu giao dịch của khách hàng dựa vào mô hình RFM Thông qua mô hình RFM Công ty có thể biết được đâu là nhóm khách hàng chiếm tỷ trọng nhiều nhất thông qua biểu diễn trực quan sử dụng biểu đồ cột như dưới đây:

Biểu đồ 2.1 Số lượng khách hàng từng phân khúc

Dựa vào biểu đồ treemap ta có thể thấy được tỷ trọng lớn khách hàng của công ty đến từ các nhóm Potential Loyalist, At Risk và Champions Dựa vào chỉ số RFM đã phân tích ở trên, chúng ta có thể thấy được rằng, 3 nhóm khách hàng này đóng góp thường xuyên và nhiều cho doanh nghiệp, và đây là những nhóm khách hàng rất quan trọng cần có những chiến lược cụ thể:

- Tập trung vào phát triển chiến lược marketing: doanh nghiệp cần tập trung - vào phát triển chiến lược marketing đặc biệt để tăng tần suất mua hàng của nhóm

- này Ví dụ như tạo các chương trình khuyến mãi hấp dẫn dành riêng cho nhóm - khách hàng này, tặng quà giới hạn hay các chương trình ưu đãi khác để khuyến - khích họ tiếp tục mua hàng và tăng độ trung thành

- Cung cấp giá trị gia tăng: Nhóm khách hàng này có xu hướng quan tâm đến giá trị hơn là giá thành Doanh nghiệp có thể cung cấp các giá trị gia tăng như sản phẩm chất lượng cao, dịch vụ sau bán hàng tốt hơn, chương trình khách hàng thân thiết để tăng độ hài lòng và giữ chân khách hàng trong nhóm này

- Chăm sóc khách hàng tốt hơn: Doanh nghiệp nên đảm bảo rằng các khách hàng của 2 nhóm này đều được chăm sóc tốt hơn bằng cách thường xuyên liên hệ để giữ cho họ hài lòng và trung thành với thương hiệu của doanh nghiệp

Biểu đồ 2.2 Doanh thu theo nhóm khách hàng

Qua biểu đồ chúng ta có thể thấy 80% doanh thu của công ty đang đến từ 3 nhóm Champions, Loyal và At Risk Một điểm ta cần chú ý đó là khách hàng ở nhóm At Risk đang mang lại nhiều doanh thu hơn so với những nhóm như là Potential Loyalist Điều này cho thấy công ty cần tập trung vào việc giữ chân khách hàng At Risk để duy trì doanh thu Công ty nên đưa ra những giải pháp để có thể giữ chân được nhóm khách hàng này, có thể là cung cấp các chương trình khuyến mãi hấp dẫn cho nhóm này để kích thích nhu cầu mua hàng của họ, và nên kết hợp năng cao chất lượng dịch vụ khách hàng kết hợp với tăng cường giao tiếp và tương tác tới khách hàng để giữ chân được nhóm khách hàng này

Theo lý thuyết 3 nhóm khách hàng tốt nhất đó là Champions, Loyal và Potential Loyalist, Công ty luôn mong đợi 20% nhóm khách hàng tốt nhất này có thể mang lại 80% tổng doanh thu

Biểu đồ 2.3 Phân bổ doanh thu theo nhóm khách hàng

Trong trường hợp này 20% khách hàng tốt nhất của Công ty đang không đạt được 80% doanh thu, khi đó Công ty nên tiếp tục khai thác khách hàng cũ bằng các chương trình khuyến mãi, hoặc các gói ưu đãi, để hướng tới phục vụ khách hàng cũ và chưa cần thiết phải đi tìm kiếm khách hàng mới bởi vì tệp khách này cũ này vẫn còn khai thác được cho đến khi 3 nhóm tốt nhất chạm mốc 80% thì Công ty sẽ đạt được mục tiêu Tuy nhiên, không phải là Công ty dừng việc tìm kiếm khách hàng mới mà đơn giản đó là tập trung ưu tiên khách hàng cũ nhiều hơn, trong trường hợp Công ty có thừa nguồn lực thì vẫn khai phá khách hàng mới

Tuy nhiên, Công ty Cổ phần SmartOSC cũng đang gặp phải một số hạn chế trong việc phân tích dữ liệu khách hàng như nhân lực còn hạn chế Công ty chưa có đội ngũ chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, do phần đa nhân sự của công ty còn trẻ và để có thể phân tích chuyên sâu hơn như là dự báo xu hướng tương lai thì họ cần trải qua đào tạo dài hạn và chuyên sau để họ có thể nắm và hiểu rõ nội dung này Thêm vào đó, các công cụ sử dụng phân tích dữ liệu vẫn còn ở mức đơn giản và chưa có phần mềm chuyên nghiệp nên vẫn còn nhiều thiếu sót nên chưa đảm bảo yêu cầu của đối tác

Phân tích dữ liệu khách hàng dù là cho đối tác hay là phục vụ nhu cầu của công ty thì đều là là một công việc quan trọng giúp Công ty Cổ phần SmartOSC nâng cao hiệu quả kinh doanh Công ty cần đầu tư vào hệ thống dữ liệu, nhân lực và công cụ phân tích dữ liệu để nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu khách hàng.

Thực trạng về quản lý dữ liệu khách hàng tại công ty Cổ phần

2.5.1 Thực trạng về tiếp nhận thông tin tại Công ty Cổ phần SmartOSC

Sau khi đã phân nhóm và trải qua quá trình phân tích thì dữ liệu sau đó sẽ được trả về các phòng ban

Bộ phận Chăm sóc khách hàng: Tiếp nhận trực tiếp các thông tin liên quan đến sản phẩm/dịch vụ, giải đáp thắc mắc, hỗ trợ khách hàng

Bộ phận Bán hàng: Tiếp nhận các yêu cầu báo giá, tư vấn sản phẩm/dịch vụ phù hợp với nhu cầu khách hàng

Bộ phận Marketing: sẽ nhận dữ liệu từ phòng phân tích dữ liệu sau khi đã được phân nhóm và phân tích để từ đó đưa ra những chính sách, khuyến mãi cho từng nhóm khách hàng

Tuy nhiên trong một vài trường hợp quá trình phân nhóm và phân tích có thể mất nhiều thời gian, làm chậm tiến độ của các chiến dịch tiếp theo, hoặc là đã có trường hợp dữ liệu trả ra bị sai định dạng do quá trình mã hóa thông tin bị sai khi triển khai

2.5.2 Thực trạng về lưu trữ thông tin tại Công ty Cổ phần SmartOSC

Mặc dù là một công ty có quy mô khá lớn tuy nhiên việc quản lý dữ liệu khách hàng của Công ty còn nhiều hạn chế Đa phần Công ty sử dụng các công cụ thủ công như Excel, thậm chí sổ sách để quản lý dữ liệu khách hàng Việc quản lý dữ liệu thủ công như vậy gây khó khăn trong việc theo dõi, cập nhập và phân tích dữ liệu

Hình 2.14 Quản lý dữ liệu tại file Excel

Bảng trên là dữ liệu về khách hàng của phòng Marketing theo chiến dịch trong năm 2023, có thể thấy việc quản lý quá nhiều cột dữ liệu trong một sheet và quá nhiều sheet trong một file như trên sẽ làm file Excel bị phình to một lượng dữ liệu cực kì lớn, điều này sẽ làm bị chậm, bị giật khi thực hiện các thao tác trên file Hơn nữa, mỗi một chiến dịch sẽ có một tệp khách hàng khác nhau thì hiện tại phòng marketing của Công ty đang lưu những khách hàng có từ các chiến dịch ở các file Excel khác nhau dẫn đến tình trạng dữ liệu khách hàng thường phân tán ở nhiều file khác nhau, thiếu thống nhất và khó khăn trong việc truy cập và tìm kiếm

Hơn nữa các nhân viên ở khối Back-Office của Công ty thường không có kiến thức và kỹ năng về quản lý dữ liệu, việc thiếu hụt kiến thức và kỹ năng trên dẫn đến việc quản lý dữ liệu đang không hiệu quả

2.5.3 Thực trạng về bảo mật thông tin tại Công ty Cổ phần SmartOSC

Công ty còn là một Công ty dịch vụ, được khách hàng là những công ty hàng đầu Như Lotte, Nike, thuê để thực hiện khảo sát, phân tích dữ liệu tệp khách hàng, vì vậy việc lưu trữ và quản lý dữ liệu ở trên files Excel gây mất dữ liệu khách hàng của phía đối tác và điều này đã làm giảm sự uy tín của Công ty Hơn nữa việc quản lý khách hàng ở file Excel sẽ dễ dàng có thể bị sao chép và làm lộ những thông tin này ra ngoài, điều này mang lại nhiều hậu quả nghiêm trọng cho cả doanh nghiệp và khách hàng Đối với doanh nghiệp:

 Mất uy tín và thương hiệu: Doanh nghiệp sẽ mất đi niềm tin của khách hàng, dẫn đến việc giảm doanh thu và lợi nhuận

 Mất khách hàng: Khách hàng sẽ không muốn giao dịch với doanh nghiệp nếu họ không tin tưởng rằng doanh nghiệp có thể bảo vệ thông tin cá nhân của họ

 Phạt tiền: Doanh nghiệp có thể bị phạt tiền bởi các cơ quan chức năng do vi phạm luật bảo mật dữ liệu

 Kiện tụng: Doanh nghiệp có thể bị kiện tụng bởi khách hàng nếu họ bị tổn hại do việc lộ dữ liệu Đối vơi khách hàng:

 Mất mát tài chính: Khách hàng có thể bị đánh cắp thông tin tài khoản ngân hàng, thẻ tín dụng, v.v

 Mất danh tính: Khách hàng có thể bị giả mạo danh tính để thực hiện các hành vi lừa đảo

 Quấy rối: Khách hàng có thể bị quấy rối qua điện thoại, email, tin nhắn, v.v

Công ty Cổ phần SmartOSC đã có những chính sách bảo mật riêng để bảo vệ thông tin khách hàng

Nhận thức được rủi ro về bảo mật thông tin là điều thực sự cần thiết nên công ty đã bổ sung chứng nhận ISO 2008:9001 (là một chứng nhận quốc tế về hệ thống quản lý chất lượng được ban hành bởi Tổ chức Tiêu chuẩn hóa Quốc tế (ISO) và ISO 27001 (chứng nhận quốc tế về bảo mật thông tin trên toàn cầu)

Chứng nhận ISO 2008:9001 là một công cụ hữu ích giúp tổ chức nâng cao chất lượng sản phẩm hoặc dịch vụ, tăng sự hài lòng của khách hàng và nâng cao uy tín và thương hiệu của tổ chức, còn ISO 27001 chứng minh tổ chức có một bộ các yêu cầu và hướng dẫn giúp tổ chức xây dựng và duy trì hệ thống quản lý an toàn thông tin hiệu quả, nhằm bảo vệ tính bí mật, tính toàn vẹn và tính sẵn có của thông tin

Chính sách này bao gồm các thông tin về cách thức Công ty Cổ phần SmartOSC thu thập, sử dụng và bảo vệ thông tin khách hàng Khách hàng có thể truy cập chính sách bảo mật của Công ty Cổ phần SmartOSC trên website của công ty

Công ty Cổ Phần Công ty Cổ phần SmartOSC cam kết bảo mật dữ liệu khách hàng một cách nghiêm ngặt Chúng em áp dụng nhiều biện pháp kỹ thuật và tổ chức để bảo vệ dữ liệu khách hàng khỏi các truy cập trái phép, sử dụng sai mục đích hoặc tiết lộ

- Mạng lưới: Công ty Cổ phần SmartOSC sử dụng mạng lưới riêng ảo (VPN) để bảo mật dữ liệu khi truyền tải

- Thiết bị: Công ty Cổ phần SmartOSC sử dụng các thiết bị bảo mật tiên tiến như tường lửa, hệ thống phát hiện xâm nhập (IDS) và hệ thống ngăn chặn xâm nhập (IPS) để bảo vệ hệ thống khỏi các tấn công mạng

- Mã hóa dữ liệu: Công ty Cổ phần SmartOSC sử dụng các thuật toán mã hóa mạnh mẽ để bảo vệ dữ liệu khách hàng khi lưu trữ và truyền tải

- Nhìn chung, Công ty thực hiện thu thập thông tin khách hàng một cách minh bạch và tuân thủ theo các quy định của pháp luật Công ty có chính sách bảo mật rõ ràng để bảo vệ thông tin khách hàng Tuy nhiên, khách hàng cũng nên cẩn trọng khi cung cấp thông tin cá nhân cho bất kỳ công ty nào

2.5.4 Thực trạng về xây dựng cơ sở dữ liệu tại Công ty Cổ phần SmartOSC

Cách thức và hệ thống cơ sở dữ liệu được triển khai:

Dữ liệu được lưu trữ trên các máy chủ đám mây an toàn và cơ sở dữ liệu của công ty và có khả năng mở rộng cao, sử dụng nhiều trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới để đảm bảo tính sẵn sàng cao và khả năng phục hồi dữ liệu

Sử dụng thông tin, dữ liệu khách hàng hiệu quả trong hoạt động kinh

Bước cuối cùng của quy trình quản trị dữ liệu là sử dụng thông tin của khách hàng một cách hiệu quả Dựa vào những thông tin khách hàng đã phân tích, doanh nghiệp có thể tập trung vào việc nuôi dưỡng nhu cầu, mong muốn của khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu quả kinh doanh

 Phân tích dữ liệu khách hàng để hiểu rõ nhu cầu, sở thích và hành vi của họ

 Tạo ra các phân khúc khách hàng dựa trên các đặc điểm chung

 Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng dựa trên thông tin cá nhân của họ

Cải thiện hoạt động marketing:

 Nhắm mục tiêu các chiến dịch marketing đến đúng đối tượng khách hàng

 Tăng tỷ lệ chuyển đổi bằng cách gửi các thông điệp marketing phù hợp

 Đo lường hiệu quả của các chiến dịch marketing để tối ưu hóa chi phí Bằng cách sử dụng thông tin, dữ liệu khách hàng hiệu quả, doanh nghiệp có thể tăng doanh thu, lợi nhuận, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và cạnh tranh hiệu quả trên thị trường

Việc sử dụng dữ liệu khách hàng hiệu quả giúp công ty đối tác tăng trưởng mạnh được chứng minh qua những con số sau:

Hình 2.16 DAIKIN Việt Nam hợp tác với Công ty Cổ phần SmartOSC

Nổi tiếng với những giải pháp điều hòa không khí và kiểm soát khí hậu tiên tiến, DAIKIN đứng đầu như một nhà chơi chính trong cảnh quan công nghiệp của Việt Nam

Cam kết với công nghệ tiên tiến và bền vững đặt họ làm những nhà lãnh đạo trong ngành

Trong việc chuyển giao từ thủ tục giấy tờ truyền thống sang hệ thống E-Office hiệu quả, DAIKIN đã nhanh chóng hiện đại hóa hoạt động của mình, điều này là một phần của sự chuyển đổi hậu Covid

“Giải pháp DX của SmartOSC đã thực sự làm sống lại công ty chúng tôi Các quy trình làm việc trở nên minh bạch, vấn đề được giải quyết nhanh chóng, quyết định được đưa ra một cách nhanh nhẹn - tạo ra một cảm giác của sự năng động, công bằng và nuôi dưỡng một liên kết mạnh mẽ giữa nhân viên và công ty Hiện tại, DAIKIN Việt Nam ước tính khoảng 80% quy trình hiện tại của chúng tôi đều đã chuyển sang nền tảng trực tuyến Nhìn vào tương lai, chúng tôi tập trung vào việc tối ưu hóa các quy trình còn lại để đạt được sự tích hợp đầy đủ 100%”

Nguyen Tuan Dung-Projet Manager, DAIKIN Vietnam

Hình 2.17 Sacombank hợp tác với Công ty Cổ phần SmartOSC

Thành lập vào năm 1991, Sacombank là một trong những ngân hàng thương mại tiên phong tại Thành phố Hồ Chí Minh và là ngân hàng thương mại cổ phần đầu tiên được niêm yết trên Sở Giao dịch Chứng khoán Thành phố Hồ Chí Minh Sacombank là một trong bảy ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam được ủy quyền phát hành thẻ nội địa sử dụng công nghệ chip EMV, tối ưu hóa thông tin thẻ và khả năng thanh toán không tiếp xúc

“Là một trong những ngân hàng toàn cầu hàng đầu (theo Brand Finance), Sacombank đặt ra những tiêu chuẩn cao cho đối tác của mình Việc chọn SmartOSC cho dự án cải tiến trang web này, tích hợp công nghệ phân tích hành vi người dùng hàng đầu, khiến chúng tôi tự hào là ngân hàng hàng đầu tại Việt Nam trong việc cá nhân hóa hành trình của khách hàng Khả năng triển khai nhanh chóng và hiệu quả của SmartOSC đã đóng vai trò quan trọng trong việc tăng tốc độ ra mắt, mang lại trải nghiệm mượt mà và thuận lợi cho cả đội ngũ nội bộ của Sacombank và khách hàng của chúng tôi Kể từ khi trang web trải qua sự chuyển đổi, lưu lượng truy cập của Sacombank đã tăng gấp đôi, trong khi số lượng leads trên trang web đã tăng lên 2.5 lần Dữ liệu hành vi người dùng được liên tục thu thập để tối ưu hóa hành trình của khách hàng, đảm bảo phản ứng nhanh chóng đối với nhu cầu trải nghiệm tài chính ngày càng thay đổi của khách hàng chúng tôi”

Trần Thái Bình - Chief Digital Officer, Sacombank

GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ NHẰM CẢI THIỆN VIỆC QUẢN LÝ DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN SMARTOSC

Định hướng phát triển của công ty

3.1.1 Tầm nhìn của Công ty trong những năm tới

Trong những năm tới, Công ty sẽ mở rộng và ngoài ra còn hướng đến là một công ty “outsource” tối hưu hóa trang web bán hàng, và có kế hoạch IPO vào năm 2025 Định hướng trong những năm tới sẽ mở rộng nhiều hơn nữa các chi nhánh Công ty Cổ phần SmartOSC trên toàn thế giới và trở thành công ty được khánh hàng đặt trọn niềm tin Để đạt được mục tiêu này thì toàn bộ CBNV toàn công ty phải cùng cố gắng, đặc biệt mỗi cá nhân ngày càng học hỏi và phát triển bản thân trong một thế giới số như hiện nay Và trong một thế giới số thì dữ liệu không chỉ đơn thuần là những con số, mà được coi là một loại tài sản của công ty Dữ liệu được coi là nguyên liệu thô của kiến thức và thông qua quá trình nhào nặn sẽ thành những nguyên liệu quý giá góp phần vào sự phát triển của công ty

3.1.2 Định hướng về xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu khách hàng

Trong thời gian tới Công ty sẽ xây dựng hệ thống CRM (Customer Relationship Management – hệ thống quản trị khách hàng) thống nhất giúp quản lý hiệu quả thông tin khách hàng, từ đó nâng cao chất lượng dịch vụ, tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng và thúc đẩy doanh thu Cung cấp cho các bộ phận trong công ty một cái nhìn tổng quan về hành trình khách hàng, giúp họ phối hợp hiệu quả hơn trong việc đáp ứng nhu cầu của khách hàng, Tận dụng dữ liệu khách hàng để đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn, tăng hiệu quả hoạt động và lợi nhuận của công ty

Xây dựng hệ thống CRM sẽ giúp lưu trữ tập trung thông tin khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, giúp truy cập và sử dụng thông tin dễ dàng, hệ thống CRM giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, cung cấp dịch vụ nhanh chóng và hiệu quả hơn Tận dung hệ thống CRM sẽ giúp Công ty có được những dữ liệu về khách hàng, thông qua những bài toán phân tích sẽ dự đoán được mong muốn và nhu cầu của khách hàng, từ đó đưa ra các chương trình khuyến mãi và chăm sóc khách hàng phù hợp

Hệ thống CRM là một công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp quản lý hiệu quả thông tin khách hàng, nâng cao chất lượng dịch vụ và thúc đẩy doanh thu Doanh nghiệp cần xác định rõ nhu cầu, lựa chọn giải pháp phù hợp và triển khai hệ thống một cách bài bản để đảm bảo thành công

Đề xuất giải pháp quản trị dữ liệu khách hàng tại Công ty Cổ phần

3.2.1 Giải pháp tối ưu thu thập dữ liệu khách hàng tại Công ty Cổ phần SmartOSC

Cài đặt Google Analytics: Google Analytics là công cụ miễn phí và hiệu quả để theo

57 dõi hành vi của khách hàng trên website Công ty Cổ phần SmartOSC nên cài đặt Google Analytics để thu thập dữ liệu về lượng truy cập, trang web được xem nhiều nhất, thời gian lưu trú trên trang, v.v Tuy nhiên Google Analytics là công cụ hỗ trợ thêm cho việc theo dõi hành vi của khách hàng trên website do bản thân Google Analytics vân còn một vài nhược điểm về độ chính xác của dữ liệu đầu vào Độ chính xác của dữ liệu Google Analytics phụ thuộc vào cách triển khai mã theo dõi và cài đặt Nếu cài đặt không đúng hoặc bị giả mạo, dữ liệu có thể không chính xác

Tích hợp chatbot: Chatbot có thể giúp Công ty Cổ phần SmartOSC thu thập thông tin khách hàng và giải đáp thắc mắc của khách hàng một cách tự động, Chatbot giúp giảm áp lực cho nhân viên bằng cách xử lý những công việc lặp đi lặp lại và thắc mắc cơ bản, giúp họ có thêm thời gian để tập trung vào những nhiệm vụ phức tạp hơn Tích hợp chatbot không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình hỗ trợ khách hàng mà còn nâng cao trải nghiệm người dùng và độ hiệu quả của Công ty Cổ phần SmartOSC trong việc quản lý thông tin và tương tác với khách hàng Tuy nhiên chatbot vẫn có nhược điểm đó là chi phí vận hành và phát triển chatbot khá cao, những câu hỏi phức tạp của khách hàng đôi khi chatbot không thể hiểu và đưa ra câu trả lời, hơn nữa chatbot có thể tạo ra trải nghiệm khách hàng không tự nhiên

Công ty cần tối ưu hóa hơn nữa các kênh mạng xã hội là kênh thu thập thông tin khách hàng hiệu quả bởi số lượng người dùng mạng xã hội đang ngày càng tăng Theo thống kê của We Are Social và Hootsuite năm 2022, trung bình mỗi người dùng mạng xã hội trên toàn cầu đã sử dụng mạng xã hội 2 giờ 35 phút mỗi ngày, tăng 20 phút so với năm 2021 Bạn có thể tổ chức các event, minigame, tích hợp với công cụ lưu trữ dữ liệu CRM để tăng tính hiệu quả trong việc thu thập thông tin khách hàng trên fanpage Facebook hoặc instagram Tổ chức minigame trên website giúp tăng khả năng nhận diện thương hiệu, thúc đẩy tỷ lệ chuyển đổi, tăng lượng truy cập cho trang web và thu thập thông tin khách hàng Doanh nghiệp cần tổ chức minigame với nội dung sáng tạo, giao diện thu hút và thể lệ rõ ràng để kích thích người chơi tham gia và để lại thông tin

Thu thập dữ liệu khách hàng là yếu tố quan trọng để Công ty Cổ phần SmartOSC hiểu rõ hơn về khách hàng và đưa ra các chiến dịch marketing hiệu quả Bằng cách kết hợp các phương pháp thu thập dữ liệu và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu, Công ty Cổ phần SmartOSC có thể tối ưu hóa quy trình thu thập dữ liệu và nâng cao hiệu quả hoạt động

3.2.2 Giải pháp cải thiện cách thức thu thập thông tin tại Công ty Cổ phần

Xác định một cách rõ ràng mục đích thu thập thông tin khách hàng để có phương pháp thu thập phù hợp Thông tin thu thập cho mục đích chăm sóc khách hàng thì cần những thông tin gì, thông tin thu thập cho mục đích phân tích dữ liệu, dự đoán hành vi

58 của khách hàng thì cần những thông tin thế nào

Xác định rõ ràng trách nhiệm của từng bộ phận trong việc thu thập thông tin khách hàng Bộ phận Marketing thu thập thông tin khách hàng qua website, email marketing, mạng xã hội, bộ phận Kinh doanh: thu thập thông tin khách hàng qua các hoạt động bán hàng và chăm sóc khách hàng, bộ phận Chăm sóc khách hàng: thu thập thông tin phản hồi của khách hàng Đào tạo thêm nhân viên về các cách thức thu thập thông tin khách hàng hiệu quả và sử dụng phần mềm CRM để quản lý để giúp nhân viên hiểu rõ mục đích thu thập thông tin và cách thức sử dụng thông tin khách hàng một cách hiệu quả

3.2.3 Giải pháp cải thiện phân nhóm khách hàng tại Công ty Cổ phần SmartOSC

Hiện nay Công ty mới đang phân nhóm khách hàng theo mô hình RFM, mô hình này có một số điểm yếu là chỉ dựa trên ba đặc điểm của hành vi tiêu dùng cơ bản và phân tích hoàn toàn dựa vào dữ liệu trong quá khứ Vì vậy những thông tin rút ra từ những phân tích này chủ yếu được áp dụng cho những khách hàng hiện tại và chỉ mang tính chất dự báo cơ bản về hành vi tiêu dùng trong tương lai của những khách hàng đó, đồng thời không trực tiếp giúp doanh nghiệp đưa ra các đề xuất có thể thu hút khách hàng mới Do đó Công ty cần áp dụng thêm các thuật toán machine learning để phân nhóm khách hàng như là dựa trên nhiều yếu tố hơn, bao gồm cả dữ liệu lịch sử mua hàng, tương tác trực tuyến, và các yếu tố khác Công ty cố thể áp dụng thêm các bài toán phân tích nhân tố (Factor Analysis) xác định yếu tố tiềm ẩn đến hành vi khách hàng, hoặc là phân tích tập hợp (Cluster Analysis) phân chia khách hàng thành các nhóm dựa trên các đặc điểm tương đồng

Mô hình RFM là một công cụ hữu ích để phân nhóm khách hàng Tuy nhiên, để phân nhóm khách hàng hiệu quả hơn, doanh nghiệp cần kết hợp RFM với các mô hình khác, sử dụng công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp và xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu khách hàng thống nhất

3.2.4 Giải pháp cải thiện phân tích dữ liệu khách hàng tại Công ty Cổ phần

SmartOSC Để có được dữ liệu để phân tích thì Công ty cần đầu tư vào hệ thống dữ liệu trước tiên Hệ thống CRM cần nhanh chóng hoàn thiện và đi vào hoạt động để lưu trữ và quản lý thông tin khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, chuẩn hóa dữ liệu khách hàng để đảm bảo tính chính xác và thống nhất Ngoài ra Công ty cần chú trọng hơn vào việc nâng cao năng lực của nhân sự, do phân tích dữ liệu là một lĩnh vực cần cả những kĩ năng về kỹ thuật, lập trình và cần cả tư duy về các bài toán kinh doanh của doanh nghiệp, và nhu cầu về phân tích diệu trong những năm tới sẽ bùng nổ vì nó ảnh hưởng tới việc ra các quyết định chiến lược của doanh nghiệp Công ty cần tuyển dụng và đào tạo đội ngũ chuyên viên phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, phát triển chương trình đào tạo nội

59 bộ về phân tích dữ liệu cho nhân viên toàn công ty để mọi nhân viên trong công ty đều có thể ứng dụng phân tích dữ liệu vào công việc, ngoài ra Công ty cần tạo môi trường học tập và làm việc khuyến khích nhân viên học hỏi và phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu

Công ty nên cập nhật và ứng dụng thêm các phương pháp, mô hình phân tích dữ liệu hiện nay ngoài mô hình RFM như là mô hình bán chéo (cross-sales analysis) để gia tăng năng mua hàng cuark hách hàng, hoặc sử dụng các phương pháp dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng trong tương lai để có những chiến lược phù hợp đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng

Phân tích dữ liệu khách hàng là một công việc quan trọng giúp Công ty Cổ phần SmartOSC nâng cao hiệu quả kinh doanh Để phân tích dữ liệu khách hàng hiệu quả, Công ty Cổ phần SmartOSC cần đầu tư vào hệ thống dữ liệu, nhân lực và công cụ phân tích dữ liệu, đồng thời áp dụng các phương pháp phân tích dữ liệu tiên tiến

3.2.5 Giải pháp về quản lý dữ liệu khách hàng của Công ty Cổ phần SmartOSC

Giải pháp mà đa số các Công ty hiện nay sử dụng đó là triển khai phần mềm CRM giúp Công ty quản lý dữ liệu khách hàng một cách tập trung, thống nhất và hiệu quả

CRM mang lại nơi lưu trữ dữ liệu khách hàng tập trung, thống nhất, giúp dễ dàng theo dõi, cập nhật và phân tích dữ liệu, ngoài ra CRM còn có chức năng tự động hóa các quy trình marketing và bán hàng, giúp cải thiện hiệu quả công việc và tăng doanh thu Một số phần mềm CRM phổ biến hiện nay như là SalesForce, HubSpot, Zoho CRM, MS Dynamic CRM,

Việc đào tạo kiến thức và kỹ năng quản lý dữ liệu cho nhân viên là vô cùng quan trọng để đảm bảo hiệu quả hoạt động của hệ thống CRM Nội dung đào tạo bao gồm:

- Giới thiệu về quản lý dữ liệu khách hàng (CRM)

- Cách sử dụng phần mềm CRM

- Kỹ năng phân tích dữ liệu khách hàng

Tiêu đề	Hoàn thiện công tác quản trị dữ liệu khách hàng tại Công ty Cổ phần SmartOSC
Tác giả	Phạm Vinh Quang
Người hướng dẫn	Th.S Lê Thị Hạnh
Trường học	Trường Đại học Thăng Long
Chuyên ngành	Quản trị Kinh doanh
Thể loại	Khóa luận tốt nghiệp
Năm xuất bản	2024
Thành phố	Hà Nội

Định dạng
Số trang	73
Dung lượng	2,4 MB