Alexis RomeroSr. Giám đốc Dữ liệu & Phân tích, Munvođã đóng góp cho bài viết này.
Những thách thức dữ liệu nào mà các nhà quản lý tài sản thấy mình phải đối mặt ngày hôm nay?
Bối cảnh kinh doanh đang được định hình lại sau đại dịch COVID-19. Giờ đây, các nhà quản lý tài sản phải đối mặt với hai thách thức duy nhất: giảm mức độ tham gia trực tiếp và nhu cầu liên tục về hiệu quả hoạt động.
Đầu tiên, đại dịch đã làm giảm đáng kể mức độ tham gia trực tiếp để phát triển doanh nghiệp, vốn luôn là một công cụ quan trọng trong việc tạo niềm tin, xây dựng mối quan hệ và duy trì trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa. Mặc dù một số tương tác giữa các cá nhân đã trở lại vào cuối năm 2022, nhưng rõ ràng là việc sử dụng các công nghệ tiên tiến vẫn phải được tính đến để thay thế rất nhiều tương tác trực tiếp trong quá khứ.
Điều này dẫn đến việc các cố vấn yêu cầu những cách thức mới và độc đáo để có những tương tác phù hợp với khách hàng của họ. Kết quả là, ngành công nghiệp đã xây dựng cơ sở hạ tầng để thu hút sự tham gia của các cố vấn theo cách mà các cố vấn ưa thích. Người quản lý tài sản vẫn phải tập hợp nội dung cần thiết cho mức độ phù hợp trong trải nghiệm cố vấn được mong đợi. Cốt lõi của những trải nghiệm và tương tác này là dữ liệu.
Hiệu quả hoạt động trong quản lý tài sản
Hiệu quả hoạt động không còn đơn giản chỉ là một từ thông dụng, mà đó là một đặc tính hướng dẫn trong cộng đồng quản lý tài sản ngày nay. Theo khảo sát của Công nghệ tổng hợp, Đối tác Sondhelm và Nhóm chiến lược tăng trưởnggần 83% người quản lý tài sản được khảo sát lưu ý rằng việc cải thiện hiệu quả hoạt động là động lực quan trọng nhất duy nhất của thay đổi trong ngăn xếp công nghệ của họ trong hai năm tới.
Điều này được theo sát bởi gần 77% những người lưu ý rằng việc cải thiện trải nghiệm khách hàng là động lực chính. Nhìn vào hai chủ đề này, rõ ràng là người quản lý tài sản cần có quyền truy cập vào dữ liệu thời gian thực, chất lượng cao, bao gồm cả dữ liệu bán và không có cấu trúc, để đáp ứng các mục tiêu này.
Trong cùng một cuộc khảo sát, chỉ 6% người quản lý tài sản được khảo sát lưu ý rằng ngăn xếp hiện tại của họ được tích hợp rất tốt. Xét rằng sự tích hợp này là rất quan trọng đối với cả hiệu quả hoạt động cũng như khả năng cải thiện kinh nghiệm của cố vấn, rõ ràng là có nhiều việc phải làm. Khi được hỏi những yếu tố nào trong ngăn xếp của họ hiện không được tích hợp nhưng nên có, hệ thống CRM (53%) và Tiếp thị tự động hóa (40%) nổi bật khá cao, nhấn mạnh cơ hội ở đây.
Những người quản lý tài sản thành công, những người nhanh chóng tận dụng dữ liệu kỹ thuật số sẽ giành được giải thưởng gì? Nói một cách đơn giản – tăng trưởng hữu cơ, có lợi nhuận. Dữ liệu là yếu tố cơ bản quan trọng đối với điều đó và việc tích hợp liền mạch các công cụ để mở ra sức mạnh của dữ liệu đó là một yêu cầu của tổ chức.
Đó là tất cả về dữ liệu
Việc thiếu tích hợp dữ liệu thích hợp là một rào cản lớn để đạt được hiệu quả hoạt động và mang lại trải nghiệm khách hàng sẽ có được và giữ chân các cố vấn. Nếu cố vấn không thể thu thập thông tin chi tiết từ các cuộc gọi, dữ liệu bán hàng, hành vi trên site, tin nhắn SMS và các hình thức tham gia khác – họ sẽ không thể đáp ứng các mục tiêu về hiệu suất bán hàng của mình. Dữ liệu quan trọng này là cả dữ liệu của bên thứ nhất và bên thứ ba, ngoài ra, dữ liệu bán và không có cấu trúc cần phải có sẵn ở một vị trí để tương tác hiệu quả.
Đây là nơi mà Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) có thể ra đời và đóng một vai trò quan trọng – có dữ liệu ở một nơi sẽ hướng tới mục tiêu quan trọng đó là hiệu quả hoạt động. Khi dữ liệu kết hợp với nhau trong một CDP, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng để xác định xu hướng của khách hàng xem xét các giao dịch trước đây của họ và cung cấp manh mối cho cố vấn khi thời điểm lý tưởng để liên hệ. Học máy (ML) có thể được tận dụng để tạo ra các nhân vật hiểu khách hàng, kỳ vọng trở lại của họ và sự sẵn sàng của họ đối với các quyết định đầu tư và thay đổi.
Ngoài ra, CDP có thể đóng một vai trò nào đó để giảm các can thiệp thủ công vào dữ liệu và hạn chế nhu cầu phân tích phức tạp được thực hiện trong nhiều giờ có giá trị của các nhà tiếp thị. CX cải tiến của CDP cho phép người quản lý tài sản sử dụng dữ liệu để nhắm mục tiêu, dự đoán và cá nhân hóa thông tin liên lạc với cố vấn của họ, chẳng hạn như thời điểm liên hệ hoặc các sự kiện khác có liên quan nhất.
CDP là gì?
CDP là công nghệ tiếp thị dựa trên một trung tâm dữ liệu tập trung với khả năng nhập, tích hợp, quản lý và cung cấp dữ liệu khách hàng cho các giải pháp công nghệ tiếp thị khác trong một tổ chức với mục tiêu cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng. Các CDP tập hợp tất cả các dạng dữ liệu khách hàng để tạo ra một hồ sơ khách hàng thống nhất. Chế độ xem này có thể được sử dụng để điều chỉnh tất cả các nỗ lực kinh doanh và tiếp thị xung quanh một nguồn duy nhất về sự thật của khách hàng.
Tập hợp dữ liệu hành vi của người tiêu dùng, dữ liệu nhân khẩu học cũng như dữ liệu giao dịch, CDP có thể theo dõi và phân tích các tương tác của cố vấn với tổ chức của bạn. Đầu năm, Munvo gọi năm 2022 là ‘Năm của CDP‘lưu ý rằng các CDP cung cấp một phổ thông tin khách hàng thống nhất và trao quyền cho các nhà tiếp thị trong một hệ sinh thái tự phục vụ.
CDP có một số khả năng cốt lõi để được chứng nhận RealCDP ™ theo định nghĩa của CDP Institute về CDP – “phần mềm đóng gói tạo ra dữ liệu khách hàng liên tục, thống nhất, có thể truy cập được vào các hệ thống khác”. Để đủ điều kiện, họ phải:
- Nhập dữ liệu từ bất kỳ nguồn nào
- Ghi lại chi tiết đầy đủ của dữ liệu đã nhập
- Lưu trữ dữ liệu đã nhập vô thời hạn (tuân theo các ràng buộc về quyền riêng tư)
- Tạo hồ sơ thống nhất của các cá nhân đã xác định
- Chia sẻ dữ liệu với bất kỳ hệ thống nào cần nó
- Phản hồi theo thời gian thực với dữ liệu mới và các yêu cầu hồ sơ
Có những loại CDP nào?
Các Viện CDP nhóm các nhà cung cấp CDP thành bốn loại dựa trên chức năng của họ.
1. CDP dữ liệu
Các hệ thống này thu thập dữ liệu khách hàng từ hệ thống nguồn, liên kết dữ liệu với danh tính khách hàng và lưu trữ kết quả trong kho dữ liệu có sẵn cho các hệ thống bên ngoài. Đây là bộ chức năng tối thiểu cần thiết để đáp ứng định nghĩa của CDP. Trên thực tế, các hệ thống này cũng có thể trích xuất các phân đoạn đối tượng và gửi chúng đến các hệ thống bên ngoài. Các hệ thống trong danh mục này thường sử dụng các công nghệ chuyên biệt để quản lý và truy cập dữ liệu. Một số bắt đầu là hệ thống quản lý Tag hoặc phân tích site và duy trì hoạt động kinh doanh kế thừa đáng kể trong các lĩnh vực đó.
2. CDP của Analytics
Các hệ thống này cung cấp tập hợp dữ liệu cộng với các ứng dụng phân tích. Các ứng dụng luôn bao gồm phân khúc khách hàng và đôi khi mở rộng sang Machine Learning, mô hình dự đoán, phân bổ doanh thu và lập bản đồ hành trình. Các hệ thống này thường tự động hóa việc phân phối dữ liệu cho các hệ thống khác.
3. CDP của chiến dịch
Các hệ thống này cung cấp tập hợp dữ liệu, phân tích và điều trị khách hàng. Điều phân biệt chúng với phân đoạn là chúng có thể chỉ định các phương pháp điều trị khác nhau cho các cá thể khác nhau trong một phân đoạn. Phương pháp điều trị có thể là thông điệp được cá nhân hóa, chiến dịch tiếp thị ra nước ngoài, tương tác trong thời gian thực hoặc các đề xuất về sản phẩm hoặc nội dung. Chúng thường bao gồm điều phối các phương pháp điều trị khách hàng trên các kênh.
4. CDP phân phối
Các hệ thống này cung cấp tập hợp dữ liệu, phân tích, điều trị khách hàng và gửi thông điệp. Việc phân phối có thể thông qua email, site, ứng dụng dành cho thiết bị di động, CRM, quảng cáo hoặc một số trong số này. Các sản phẩm trong danh mục này thường bắt đầu là hệ thống phân phối và sau đó được bổ sung thêm các chức năng CDP.
Sẵn sàng để Bắt đầu?
Làm cách nào để biết CDP có phù hợp với bạn hay không, và nếu có thì nên chọn loại nào? Trước tiên, bạn phải xác định các Case study cụ thể mà bạn đang cố gắng giải quyết, sau đó đối sánh các Case study đó với các khả năng CDP cung cấp.
Xác định xem một CDP có phù hợp với nhu cầu và mục tiêu của bạn hay không. Trước tiên, bằng cách lấy kho MarTech hiện có của bạn, cũng như mục tiêu và lộ trình hiện có của bạn, chúng tôi có thể hợp tác với bạn để xác định các Case study quan trọng và đối sánh chúng với các dịch vụ CDP thích hợp.
Học nhiều hơn về Cách chọn CDP phù hợp cho doanh nghiệp của bạn.
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)
