Hàng năm, các tổ chức đang tạo ra dữ liệu với tốc độ chưa từng thấy. Đến năm 2025, lượng dữ liệu toàn cầu được tạo, lưu trữ và tiêu thụ sẽ vượt quá 180 zettabyte.
Tất cả dữ liệu đó đang mang lại cho doanh nghiệp một lượng thông tin chi tiết vô song về khách hàng của họ. Giờ đây, phân tích đã trở lại tiêu điểm như một công cụ quan trọng được thiết lập để hiểu và hành động trên các tập dữ liệu có giá trị. Nhiều tập đoàn đang sử dụng giải pháp quản lý dữ liệu tập trung, giống như một nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) để thu thập, tích hợp và thống nhất dữ liệu khách hàng của họ để điều chỉnh thông điệp và tùy chỉnh trải nghiệm của khách hàng.
Vì vậy, điều này đặt ra câu hỏi – các Case study CDP hàng đầu để phân tích dữ liệu khách hàng hiện nay là gì và chúng giúp các nhà tiếp thị hiểu, nhắm mục tiêu và nhắn tin cho những khách hàng có giá trị nhất của họ hiệu quả và hiệu quả như thế nào?
1. Phân khúc khách hàng
Khách hàng muốn trải nghiệm được cá nhân hóa từ các thương hiệu mà họ tương tác, nhưng chỉ khi những trải nghiệm đó mang lại giá trị cho họ. Khả năng tổng hợp dữ liệu khách hàng từ bất kỳ nguồn nào và sàng lọc dữ liệu đó để tìm thông tin nhân khẩu học, thuộc tính và hành vi chung, cho phép bạn nhóm khách hàng thành các phân khúc đối tượng nhỏ hơn để kích hoạt.
Một CDP với khả năng phân khúc khách hàng sẽ cho phép bạn xác định các thuộc tính chính từ phân khúc khách hàng có giá trị cao nhất của mình. Sau đó, bạn có thể hiển thị thông tin đó trong giao diện người dùng phân tích dễ sử dụng để các nhà tiếp thị đưa ra quyết định thông minh, dựa trên dữ liệu.
Khi được làm giàu với thứ nhất, thứ hai và dữ liệu của bên thứ baphân khúc khách hàng có thể giúp các nhà tiếp thị hiểu được sở thích chung của người dùng và cách hành vi của người dùng thể hiện xu hướng kinh doanh và ngành rộng hơn.
2. Phân tích tâm lý khách hàng
Phân tích nâng cao là để hiểu rõ hơn về khách hàng của bạn. Có thể hiểu được những cảm xúc chủ quan của khách hàng của bạn là tất cả những gì phân tích tình cảm. Phân tích cảm xúc của khách hàng, còn được gọi là khai thác ý kiến, là quy trình tự động xác định cảm xúc trong các tương tác kỹ thuật số để thu thập cảm nhận của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ hoặc thương hiệu của bạn nói chung. Mức độ hiểu biết sâu sắc về khách hàng này cho phép các thương hiệu gửi thông điệp tới khách hàng của họ như những người toàn diện.
Phân tích cảm tính của khách hàng tận dụng các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Machine Learning nâng cao để phát hiện các mẫu trong văn bản và phân loại cảm xúc của khách hàng là tích cực, tiêu cực hoặc trung tính.
Các thuật toán có thể tiến xa hơn bằng cách phân biệt các ý kiến, cho dù chúng có thể chủ quan hay khách quan, so sánh hay trực tiếp, rõ ràng hay ẩn ý. Bằng cách áp dụng phân tích tình cảm của khách hàng, dữ liệu phi cấu trúc được biến thành thông tin có cấu trúc.
Dữ liệu về sở thích và không thích của khách hàng này có thể được thống nhất với dữ liệu khách hàng khác và được sử dụng bởi hoạt động tiếp thị, bán hàng, phát triển sản phẩm và dịch vụ khách hàng để phát triển các sản phẩm và dịch vụ lấy khách hàng làm trung tâm hơn. Các Case study khác để phân tích cảm tính của khách hàng bao gồm tối ưu hóa chiến lược thương hiệu, theo dõi danh tiếng thương hiệu và theo dõi cảm tính của khách hàng theo thời gian.
3. Tiếp thị đa kênh được cá nhân hóa
Các thương hiệu toàn cầu muốn thực hiện các chiến dịch tiếp thị đa kênh thành công cần có các giải pháp phân tích nâng cao để hiểu rõ các tương tác của khách hàng trên các kênh. Các thương hiệu cần có khả năng theo dõi các hành vi phức tạp của người dùng ở bất cứ đâu, sau đó cung cấp dữ liệu đó cho các ứng dụng khác để tác động đến trải nghiệm của khách hàng. CDP giúp các thương hiệu quản lý dữ liệu khách hàng để họ có thể tham gia vào tiếp thị đa kênh được cá nhân hóa các hoạt động.
CDP có thể thu thập dữ liệu về khách hàng từ bất kỳ kênh nào và kết hợp dữ liệu đó với nhau để bạn có một nguồn trung thực duy nhất cho dữ liệu khách hàng của mình. Hồ sơ thống nhất của khách hàng có thể được quản lý trên toàn cầu, vì vậy khách hàng có thể được tiếp thị một cách thích hợp.
CDP cấp doanh nghiệp sẽ có khả năng phân tích mạnh mẽ cho phép các nhà tiếp thị thu thập thông tin chi tiết có thể hành động để giúp các chiến dịch tiếp thị đa kênh của họ hiệu quả hơn.
4. Phân tích dự đoán
phân tích dự đoán sử dụng trí tuệ nhân tạo và thuật toán học máy để dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên dữ liệu. Có nhiều mô hình phân tích dự đoán, bao gồm mô hình phân loại, dự báo nhóm và chuỗi thời gian. Các mô hình này giúp dự đoán các biến trong tương lai dựa trên thông tin chi tiết và dữ liệu.
Các Case study CDP hàng đầu tận dụng các phân tích dự đoán bao gồm:
- giảm khuấy đảo
- Cải thiện tỷ lệ giữ chân
- Nâng cao giá trị trọn đời của khách hàng
- phân khúc khách hàng
- hành động tốt nhất tiếp theo khuyến nghị
- Xác định các cơ hội bán thêm và bán chéo
- Dự đoán hành vi mua hàng
- Lập kế hoạch nhu cầu và dự báo hàng tồn kho
5. Tối ưu hóa giá
Làm thế nào một cái gì đó được định giá là một biến số quan trọng trong cách nó ảnh hưởng đến một doanh nghiệp và khách hàng của nó nói chung. Giá cả ảnh hưởng đến doanh thu, lợi nhuận, nhu cầu, sự hài lòng và hành vi mua của khách hàng. Tuy nhiên, việc định giá có thể khá phức tạp, vì nó bao gồm nhiều biến số có thể tác động đến lập kế hoạch nhu cầu và dự báo hàng tồn kho.
Analytics cung cấp cho các nhà tiếp thị và thương hiệu thông tin chi tiết họ cần về hành vi mua hàng trong quá khứ. Bằng cách xác định giá tối ưu dựa trên phân tích dữ liệu lịch sử, các thương hiệu có thể phát triển các chiến dịch quảng cáo hoặc triển khai giá động. Tối ưu hóa giảm giá cũng có thể được áp dụng để đề xuất tỷ lệ chiết khấu tối ưu.
Phân tích dữ liệu với Nền tảng dữ liệu khách hàng
Phân tích và dữ liệu đi đôi với nhau. Để trở thành một công ty dựa trên dữ liệu, bạn phải có các giải pháp phân tích nâng cao để hiểu khách hàng của mình.
Phân tích nâng cao đã đi một chặng đường dài từ thời của KPI đơn giản và đo lường hiệu suất chiến dịch tiêu chuẩn. Ngày nay, phân tích rất rộng và đa dạng, đồng thời các ứng dụng và thuật toán phân tích mạnh mẽ là khả năng tiêu chuẩn cho các Case study CDP thiết yếu nhất.
Tìm hiểu thêm về các Case study CDP thiết yếu khác để phân tích:
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)
