4.1 Cơ sở dữ liệu khách hàng
4.1.1 Phân biệt dữ liệu với thông tin
Trong những thập kỷ trước đây, các doanh nghiệp đã tốn kém rất nhiều chi phí cho những nghiên cứu về khách hàng nhưng kết quả cũng chỉ là những hiểu biết sơ sài về khách hàng. Thông tin về khách hàng ngày nay đã trở nên dễ dàng thu thập. Nguồn dữ liệu thứ cấp có thể có được qua những báo cáo về nhân khẩu học ở những khu vực địa lý cụ thể mà không tốn nhiều chi phí. Doanh nghiệp cũng có thể mua những phần mềm dữ liệu phức tạp với mức giá hợp lý. Do đó, vấn đề là doanh nghiệp cần thông tin nào chứ không phải là làm thế nào có được thông tin.
Dữ liệu và thông tin đều cung cấp khối lượng kiến thức lớn về khách hàng. Để đạt hiệu quả, cần sử dụng cả hai yếu tố đi liền nhau.
Dữ liệu
Dữ liệu bao gồm mọi thứ có thể đi kèm với số liệu. Do đó, dữ liệu không giúp phát hiện ra những xu hướng chủ đạo trong việc kinh doanh. Muốn tìm ra khuynh hướng cần phải biết so sánh dữ liệu giữa các mốc thời gian.
Dữ liệu khách hàng là bất kỳ cơ sở lập luận nào về khách hàng của doanh nghiệp hoặc những khách hàng mà doanh nghiệp có thể đính kèm một con số vào đó. Dữ liệu thường là về thu nhập, số năm là khách hàng, mức mua sắm bình quân, trình độ học vấn, độ tuổi, số trẻ con trong gia đình, mã vùng…
Thông tin
Dữ liệu thường dễ thu thập nên doanh nghiệp thường mắc phải vấn đề là có quá nhiều dữ liệu về khách hàng mà lại có ít cơ sở để quyết định. Nên cần chuyển dữ liệu thành thông tin. Thông tin là điều cần để bổ sung dữ liệu về khách hàng, trả lời cho những câu hỏi tại sao và như thế nào. Thông tin làm dữ liệu trở nên có ý nghĩa.
Thông tin về khách hàng giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định quan trọng về việc sắp xếp tổ chức lại công việc kinh doanh, những dịch vụ cung cấp cho khách hàng, nghiên cứu thị trường và những chiến lược khác. Thông tin cho biết khách hàng cần và muốn gì hay cho ta một cái nhìn tổng quát về cảm tưởng của khách hàng về một lĩnh vực kinh doanh cụ thể.
Doanh nghiệp có thể tự tiến hành nghiên cứu thị trường để liên kết những thông tin cơ bản về khách hàng. Trường hợp này dễ gặp rủi ro khi doanh nghiệp không đặt đúng câu hỏi hoặc đặt câu hỏi dễ gây hiểu lầm, dẫn đến có câu trả lời sai. Khi đó cần đặt hàng cho một công ty chuyên nghiên cứu thị trường để có được câu trả lời chính xác và những phân tích chuyên sâu.
Xác định dữ liệu và thông tin
Để xác định dữ liệu và thông tin cần thiết, doanh nghiệp cần xác định mình muốn biết điều gì về khách hàng của mình. Bên cạnh đó, cần biết dữ liệu nào sẽ chỉ ra phương hướng đánh giá đúng. Với dữ liệu đã có cần tìm câu trả lời cho câu hỏi tại sao những con số đó lại như vậy, từ đó doanh nghiệp sẽ biết cần tập hợp thông tin gì.
4.1.2 Phân tích cơ sở dữ liệu khách hàngCơ sở dữ liệu Cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu là nơi lưu trữ dữ liệu cho phép tham khảo những số liệu cần tìm một cách nhanh chóng, cho phép rút ra những tập hợp con từ những số liệu đó thường xuyên. Cơ sở dữ liệu thường được lưu trữ trong máy tính, thường không chứa thông tin.
Phân loại cơ sở dữ liệu
Phân loại dựa trên chức năng kinh doanh chính, có cơ sở dữ liệu giúp quản trị việc vận hành và cơ sở dữ liệu hỗ trợ các hoạt động ra quyết định. Các cách phân loại khác là theo thông tin chứa trong cơ sở dữ liệu (cơ sở dữ liệu khách hàng, cơ sở dữ liệu khách hàng tiềm năng, cơ sở dữ liệu cụm, cơ sở dữ liệu nâng cấp), dựa trên bản chất của hoạt động marketing (cơ sở dữ liệu tĩnh và động), dựa trên công nghệ cơ sở dữ liệu sử dụng (cơ sở dữ liệu thứ bậc, cơ sở dữ liệu đảo, cơ sở dữ liệu có liên hệ).
Dựa trên thông tin chứa trong cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu khách hàng
Cơ sở dữ liệu khách hàng là dữ liệu về khách hàng còn giao dịch và khách hàng không còn giao dịch. Với khách hàng còn giao dịch, dữ liệu thường gồm:
- Thông tin cơ bản (thông tin cá nhân): Đây là dữ liệu giúp xác định khách hàng (tên), có thể thay đổi như địa chỉ, mã vùng, số điện thoại… nên cần được cập nhật thường xuyên.
- Đặc điểm nhân khẩu: Đây là thông tin ít thay đổi theo thời gian như tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, trình độ giáo dục, thu nhập, số người trong gia đình…
- Hành vi: Tần suất mua, khoản chi tiêu, thay đổi về loại hàng mua…
- Thái độ: Dữ liệu này thường khó thu thập, lượng hóa, là những cảm xúc, nhận xét khen chê của khách hàng như khách hàng thích điều gì nhất về doanh nghiệp, họ mong muốn điều gì…
- Yếu tố tác động đến quyết định giao dịch: Yếu tố thuộc về doanh nghiệp như chất lượng sản phẩm, giá, chủng loại sản phẩm, dịch vụ khách hàng, mối quan hệ lâu dài… và yếu tố thuộc phía khách hàng như kết hôn, nghỉ hưu, truy cập internet… Cần thu thập dữ liệu về khách hàng không còn giao dịch nữa nhằm có biện pháp khắc phục, có những tương tác thích hợp thu hút khách hàng quay lại. Với những khách hàng này, ngoài thông tin cơ bản, đặc điểm nhân khẩu, dữ liệu cần thu thập gồm:
- Hành vi: Đặc điểm hành vi mua sắm của khách hàng trước đây, khoản chi phí của họ cho doanh nghiệp.
- Thời gian giao dịch: Thời gian khách hàng từng giao dịch với doanh nghiệp, họ đã không còn giao dịch bao lâu.
- Cách thức trước đây doanh nghiệp đạt được khách hàng. - Lý do khách hàng thôi giao dịch với doanh nghiệp.
Cơ sở dữ liệu khách hàng tiềm năng
Khách hàng tiềm năng có hồ sơ tương tự khách hàng hiện tại. Sản phẩm đã được phân biệt của doanh nghiệp phải đáp ứng nhu cầu cụ thể của khách hàng tiềm năng. Chẳng hạn:
- The InfoBaseR list: Cung cấp một nguồn dữ liệu người tiêu dùng sẵn có gồm 111 triệu hộ gia đình và 176 triệu cá nhân để cho thuê.
- Harris Selectory Online: Một cơ sở dữ liệu khách hàng tiềm năng từ bộ phận D&B giúp công ty tìm được khách hàng mới để hiểu rằng chúng đang phát triển, tương tác với người ra quyết định và những cơ hội.
Cơ sở dữ liệu cụm: Cụm được xác định dựa trên các nhóm nghiên cứu nhân khẩu,
nhóm có cấu trúc, lối sống giống nhau. Chẳng hạn cơ sở dữ liệu của Prizm phân đoạn vùng lân cận US. thành 62 vùng riêng biệt. Mỗi cơ sở dữ liệu của Prizm được phân nhóm, mỗi nhóm có nhiều cụm:
- S1 (Ngoại ô Elite) – 5 cụm với những người giàu nhất nước
- U1 (Khu phố trên thành thị) – những cụm với cơ chế hành pháp tốt, chuyên nghiệp
- C1 (Thượng lưu thành phố) – 3 cụm tạo nên tầng lớp thượng lưu ở những thành phố loại 2 của Mỹ
- T1 (Quý tộc địa chủ nhỏ) – những cụm gồm những gia đình đa thu nhập, có trẻ em trong độ tuổi đến trường với nền giáo dục tốt, chuyên nghiệp
Hay như tạp chí Globe and Mail của Canada tạo cơ sở dữ liệu marketing của những người mua dài hạn tiềm năng, nâng cao dữ liệu khách hàng hiện tại nhờ Compusearch cung cấp. Tạp chí sử dụng cơ sở dữ liệu cụm, những khách hàng mục tiêu trong cơ sở dữ liệu tiềm năng rồi gửi những cung ứng của mình cho khách hàng tiềm năng có dữ liệu nhân khẩu giống khách hàng hiện tại
Cơ sở dữ liệu nâng cấp
Cơ sở dữ liệu nâng cấp được sử dụng để bổ sung thông tin về khách hàng và khách hàng tiềm năng. Việc nâng cấp có thể bao gồm dữ liệu về nhân khẩu và tâm lí, lịch sử giao dịch, sự thay đổi địa chỉ, mức thu nhập, yếu tố cá nhân, chủng loại sản phẩm mới mua gần nhất… Chẳng hạn một doanh nghiệp kinh doanh hàng tiêu dùng có thể sử dụng dữ liệu này để đạt được mục tiêu quảng cáo, các chiến dịch marketing, mở rộng nhãn hiệu, cải thiện việc thâu tóm và duy trì khách hàng, tăng khả năng sinh lợi.
Dựa trên bản chất hoạt động marketing
Cơ sở dữ liệu tĩnh (Passive database): Đây là một danh sách địa chỉ liên lạc của khách hàng chỉ lưu trữ các thông tin về những khách hàng đã có mà không hề được cập nhật, đổi mới, bổ sung. Những nỗ lực marketing của doanh nghiệp trong tương lai chỉ hướng đến các khách hàng trong danh sách này mà thôi.
Cơ sở dữ liệu động (Active database): Thường xuyên được bổ sung, cập nhật, đổi mới qua từng hoạt động quan hệ khách hàng, tương tác với khách hàng.
Dựa trên công nghệ cơ sở dữ liệu
Cơ sở dữ liệu thứ bậc: Đây là tập hợp tất cả các thông tin gắn liền với khách hàng
trong một hồ sơ chuyên biệt, hữu ích khi cần truy vấn chuẩn xác, thường xuyên với tốc độ cao. Cơ sở dữ liệu thứ bậc thích hợp trong ngành ngân hàng, hàng không và khách sạn.
Cơ sở dữ liệu đảo ngược: Thích hợp cho các ứng dụng marketing trực tiếp, có tốc
độ và sự linh hoạt đáp ứng được những câu hỏi bất ngờ. Việc thêm thành tố mới vào một cơ sở dữ liệu đảo ngược là dễ dàng và thông tin cần được cập nhật thường xuyên.
Cơ sở dữ liệu có quan hệ: Đây là cơ sở dữ liệu linh hoạt nhất nhưng có tốc độ
chậm hơn (như Oracle, SQL server, Microsoft Access). Người sử dụng có thể tạo ra những truy vấn để lấy thông tin từ những bảng này và tổ hợp lại.
Lợi ích của cơ sở dữ liệu khách hàng
Cơ sở dữ liệu khách hàng đảm bảo marketing vận hành có hiệu quả, tăng khả năng của doanh nghiệp trong việc:
- Thực thi phân đoạn thị trường có lợi: Cơ sở dữ liệu cho phép người làm marketing phân tích các khách hàng và phân loại khách hàng thành những nhóm khác nhau để triển khai những chương trình marketing một cách có hiệu quả.
- Giữ khách hàng và khuyến khích mua lặp lại: Cơ sở dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng và những nhân tốt chính ảnh hưởng đến sự hài lòng khách hàng, từ đó có thể xác định được các chương trình marketing, quan hệ khách hàng nhằm tạo lòng trung thành cho họ, đáp ứng tốt hơn các nhu cầu của họ với chi phí thấp nhất.
- Nhắm đến những khách hàng sinh lợi tiềm năng: Khách hàng sinh lợi tiềm năng là những khách hàng hiện tại mà dựa trên cơ sở dữ liệu khách hàng doanh nghiệp có thể nhận ra đâu là khách hàng có giá trị tiềm năng nhất từ đó có chính sách quan hệ khách hàng phù hợp.