Với Customer Data Platform bạn có thể tập hợp các nguồn dữ liệu từ khắp tổ chức của mình để tạo ra một nguồn sự thật duy nhất, trực tiếp, đáng tin cậy. Giờ đây, bạn có thể sử dụng dữ liệu này để tạo hồ sơ đa kênh 360 độ cho khách hàng của mình. Khi bạn có hồ sơ khách hàng hoàn chỉnh, bạn có hiểu biết sâu sắc hơn về hành trình của khách hàng.
Ví dụ: trước khi hợp nhất dữ liệu khách hàng, bạn có thể xác định có năm điểm liên hệ:
- Một người đọc blog của bạn
- Một người đã duyệt qua các trang sản phẩm của bạn
- Một người đã ghé thăm cửa hàng truyền thống của bạn
- Một người đã mua hàng online
Với dữ liệu khách hàng đa kênh, bạn có thể xác nhận rằng năm tương tác này là từ cùng một người. Sau đó, bạn có thể phân bổ chính xác những gì đã dẫn đến chuyển đổi và triển khai tính năng theo dõi có liên quan hơn để tiếp tục mối quan hệ. Trong giai đoạn tiếp theo, chúng ta sẽ sử dụng các chế độ xem khách hàng thống nhất này để thu thập thông tin chi tiết và tạo ra một vòng phản hồi và nuôi dưỡng khép kín.
Dưới đây là cách bắt đầu hợp nhất dữ liệu khách hàng và các khái niệm liên quan.
Tại sao việc hợp nhất dữ liệu khách hàng lại quan trọng?
Hành trình của khách hàng phức tạp hơn nhiều so với trước đây và nó cũng diễn ra trên nhiều kênh hơn. Khách hàng có thể nhảy vào với quảng cáo hiển thị hình ảnh, sau đó tiếp tục thông qua phương tiện truyền thông xã hội, trang web của bạn, trang web đánh giá, ứng dụng phiếu giảm giá, tìm kiếm địa phương, lượt truy cập truyền thống và mua hàng online.
Nếu không có khả năng kết hợp dữ liệu vật lý và kỹ thuật số trong một cơ sở dữ liệu khách hàng duy nhất, bạn sẽ không thấy toàn bộ hành trình. Bạn có thể gửi cho khách truy cập truyền thống một email tiếp theo, sản phẩm họ mua thứ gì đó họ vừa mua từ cửa hàng online của bạn. Bạn có thể không gán quảng cáo hiển thị hình ảnh cho giao dịch mua cuối cùng. Cuối cùng, bạn có thể theo dõi tất cả các điểm tiếp xúc này dưới dạng các cuộc gặp gỡ cá nhân riêng biệt, thay vì hành trình của một khách hàng duy nhất.
Nói tóm lại, hợp nhất dữ liệu khách hàng cho phép tiếp thị hiệu quả hơn, phù hợp hơn với khách hàng và cuối cùng là hiệu quả hơn trong việc xây dựng mối quan hệ.
Câu chuyện thành công thống nhất dữ liệu: Shiseido
Thương hiệu làm đẹp Shiseido đã hoạt động được 150 năm. Họ đang tìm kiếm những cách mới để tiếp cận khách hàng và duy trì sự phù hợp. Ứng dụng khách hàng thân thiết của họ cung cấp nhiều dữ liệu, nhưng họ cần một cách để tổ chức và phân tích nó.
Shiseido đã sử dụng nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) từ Treasure Data để hợp nhất dữ liệu thuộc sở hữu của mình từ lượt truy cập trang web, điểm bán hàng tại cửa hàng (POS), POS di động, chương trình khách hàng thân thiết và các yêu cầu mẫu. Kết hợp dữ liệu đó với dữ liệu của bên thứ ba, Shiseido đã có thể tạo mô hình cho các phân khúc khách hàng dựa trên bốn loại dữ liệu:
- Nhân khẩu học: “Khách hàng là ai?”
- Lòng trung thành với thương hiệu: “Khách hàng thích thương hiệu của chúng tôi đến mức nào?”
- Kênh: “Khách hàng đi theo những con đường nào để mua sản phẩm?”
- Lợi ích: “Khách hàng quan tâm đến điều gì?”
Việc có được sự hiểu biết phong phú này về những người mua cốt lõi đã cho phép Shiseido cung cấp thông điệp được cá nhân hóa khi người tiêu dùng duyệt qua các danh mục, tìm kiếm địa điểm cửa hàng và đặt hàng sản phẩm.
Nhờ quản lý dữ liệu khách hàng, thống nhất dữ liệu khách hàng và cá nhân hóa trên quy mô lớn, Shiseido đã chứng kiến doanh thu tại cửa hàng tăng 20% và tăng trưởng 38% về thu nhập ròng so với cùng kỳ năm ngoái.
“Blasting emails to everyone who tried samples or bought a particular product won’t lead to customer delight. Detecting a mood swing in each customer and changing the tone of push notifications, does.” – Kenji Yoshimoto, Chief Analyst for Direct Marketing, Shiseido
Tạo một ID khách hàng duy nhất
Một thành phần chính của việc hợp nhất dữ liệu khách hàng là giải quyết danh tính. Phân giải danh tính, hoặc định danh tính, là quá trình phân bổ chính xác nhiều điểm dữ liệu cho cùng một người và gán cho mỗi hồ sơ một ID khách hàng vĩnh viễn.
Một nhiệm vụ lớn như vậy sẽ là tất cả nhưng không thể làm bằng tay. Hãy tưởng tượng bạn phải đánh giá hàng nghìn điểm tiếp xúc, với dữ liệu trực tiếp liên tục bổ sung thêm và gán chúng cho đúng ID khách hàng! May mắn thay, quá trình này có thể hầu như hoàn toàn tự động với AI và học máy.
CDP sử dụng hai loại đối sánh để tạo ID khách hàng vĩnh viễn, liên tục:
Đối sánh xác định hợp nhất hồ sơ khách hàng bằng cách tìm kiếm các giá trị nhận dạng như email, số điện thoại và tên người dùng. Cách tiếp cận này mang lại sự tin tưởng cao rằng các điểm dữ liệu có liên quan trực tiếp đến cùng một khách hàng.
Probabilistic matching sử dụng trí tuệ nhân tạo để khớp thông qua ước tính khả năng thống kê rằng hai danh tính là cùng một khách hàng. Số nhận dạng được sử dụng có thể là những thứ như địa chỉ IP, loại thiết bị, hệ điều hành hoặc loại trình duyệt. Loại đối sánh này ít chắc chắn hơn so với đối sánh xác định, nhưng rất hữu ích để mở rộng phạm vi tiếp cận hoặc bù đắp cho dữ liệu hạn chế của bên thứ nhất.
Với ID khách hàng liên tục, cuối cùng bạn cũng có thể nhận ra khách hàng của mình là cá nhân, không chỉ các điểm dữ liệu bị ngắt kết nối. Bạn có thể sử dụng thông tin này để:
Cải thiện độ chính xác của các mô hình phân bổ
Tối ưu hóa chiến dịch dựa trên dữ liệu đầy đủ hơn
Tăng hiệu quả tiếp thị: Tránh gửi quảng cáo cho các sản phẩm mà khách hàng đã mua, tinh chỉnh nhắm mục tiêu của bạn và triển khai giới hạn tần suất đa kênh để tránh làm quá tải đối tượng của bạn.
Customer IAM (CIAM) là gì?
Định nghĩa Gartner
Trong một trong những báo cáo của Gartner định nghĩa CIAM theo cách nhẹ nhàng hơn là,
Theo quan điểm của tôi, nó không đủ mạnh và không mang đủ chiều sâu để đạt được mục tiêu của CIAM. CIAM không chỉ là quản lý danh tính khách hàng theo cách truyền thống. Nó cần phải là người hỗ trợ để tận dụng dữ liệu nhận dạng để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.
CIAM tập trung vào khách hàng
IAM tập trung vào khách hàng không nhất thiết có nghĩa là bạn chỉ quản lý danh tính khách hàng. Đó là lý do tại sao tôi thích IAM tập trung vào khách hàng hơn là quản lý danh tính khách hàng. Trong một giải pháp CIAM điển hình ngoài khách hàng trực tiếp, bạn cũng cần quản lý danh tính của những nhân viên có quyền truy cập trực tiếp vào giải pháp CIAM hoặc nên tích hợp với hệ thống IAM quản lý danh tính nhân viên. Sau này là lựa chọn ưu tiên. Ngoài ra, không phải tất cả các giải pháp CIAM chỉ là B2C (doanh nghiệp với người tiêu dùng), nó cũng có thể là B2B (doanh nghiệp với doanh nghiệp) hoặc B2B2C (doanh nghiệp với doanh nghiệp-người tiêu dùng) là tốt.
Các cấp độ trưởng thành của CIAM
Cấp độ 0, không tồn tại
Hầu hết các doanh nghiệp bắt đầu với cấp độ 0, hoặc Không tồn tại. Ở cấp độ này, bạn không phải lo lắng về việc theo dõi bất kỳ tương tác nào của khách hàng. Có thể bạn không có cổng thông tin online và có thể bạn không thực hiện bất kỳ hoạt động bán hàng online nào. Trong trường hợp bạn có một cổng thông tin online, bạn chỉ có thể sử dụng nó để chia sẻ sản phẩm và thông tin liên hệ của mình – và sẽ không mong đợi bất kỳ tương tác khách hàng năng động nào. Có thể bạn có thể sử dụng các hệ thống như Viber, WhatsApp hoặc đường dây điện thoại để chấp nhận đơn đặt hàng, nhưng bạn không lo lắng về việc theo dõi ai đặt hàng nào.
Nhiều nhà hàng, dịch vụ taxi, cửa hàng bán lẻ và doanh nghiệp gia đình đi theo mô hình này ngay từ đầu. Khi bạn bước vào một nhà hàng, không ai biết về bạn, ngay cả khi đó là cùng một nhà hàng mà bạn sẽ quay lại nhiều lần, mỗi lần, bạn cần chọn nơi bạn muốn ngồi và những gì bạn muốn cho bữa ăn.
Điều tương tự cũng áp dụng cho nhiều dịch vụ taxi, ngoài Uber và Lyft. Bất cứ khi nào bạn đặt taxi, bạn cần chia sẻ địa chỉ bạn cần đến. Bạn không thể chỉ nói thả tôi về nhà – hoặc thả tôi đến văn phòng.
Cấp độ 1, Danh tính được quản lý
Ở cấp độ 1 — hoặc giai đoạn Danh tính được quản lý, bạn chỉ lo lắng về việc đưa khách hàng của mình lên hệ thống và quản lý kỹ thuật số danh tính của họ.
Các doanh nghiệp hoạt động dưới mức độ trưởng thành cấp 1 có mức độ nhấn mạnh khác nhau về cách họ muốn quản lý danh tính khách hàng của mình. Người ta có thể chỉ lo lắng về việc lên máy bay của khách hàng thông qua một cổng thông tin online và sau đó để họ xác thực với hệ thống thông qua tên người dùng và mật khẩu. Một doanh nghiệp khác sẽ lo lắng về việc tích hợp với các nhà cung cấp danh tính xã hội để đăng ký, cho phép các tùy chọn xác thực mạnh mẽ với xác thực thích ứng, tích hợp với các công cụ rủi ro, thực hiện phân tích danh tính, v.v.
Những gì bạn làm trong giai đoạn này được phân phối trên nhiều phạm vi rộng hơn, nhưng bạn vẫn chỉ lo lắng về việc quản lý kỹ thuật số danh tính khách hàng của mình. Không có hệ thống CRM tại chỗ, không có hệ thống quản lý sở thích của khách hàng tại chỗ.
Hầu hết các công ty, những người đang bắt đầu làm việc hướng tới một chiến lược kỹ thuật số đang trong giai đoạn này hoặc ít nhất là bắt đầu với giai đoạn này. Sau đó, một lần nữa, câu hỏi đặt ra là, bạn muốn ở trong giai đoạn này bao lâu?
Tác giả bài viết đã làm việc với nhiều công ty, những người đã ở trong giai đoạn này trong nhiều năm – và một số thậm chí trong hơn một thập kỷ. Những gì Tác giả bài viết đã thấy là, bạn càng ở trong giai đoạn này, bạn bắt đầu xây dựng các silo nhận dạng bị ngắt kết nối và bạn cảm thấy khó khăn hơn để thoát ra khỏi giai đoạn này.
Bạn có thể sử dụng liên kết giữa các ứng dụng và nhà cung cấp danh tính, nhưng cuối cùng vẫn sẽ có nhiều silo liên kết, có thể bởi các bộ phận khác nhau. Mỗi bộ phận có thể có kho lưu trữ danh tính và nhà cung cấp danh tính riêng, điều này sẽ dẫn đến sự trùng lặp thông tin nhận dạng, trong toàn công ty.
Cấp độ 2, Siloed
Cấp độ 2 là một bước tiến từ giai đoạn danh tính được quản lý. Tại đây, bạn có một hệ thống quản lý danh tính tại chỗ và bạn cũng lo lắng về việc có một hệ thống CRM, một nền tảng tiếp thị, một nền tảng thương mại điện tử, một hệ thống quản lý nội dung, một nền tảng quản lý dữ liệu và nhiều hơn nữa để biết về khách hàng của bạn tốt hơn. Điều này không nhất thiết có nghĩa là tất cả các doanh nghiệp ở mức độ trưởng thành này đều có tất cả các hệ thống này. Có lẽ bạn bắt đầu với một hệ thống CRM, và sau đó dần dần chuyển sang những người khác.
Một thiếu sót mà Tác giả bài viết thấy ở các doanh nghiệp trong giai đoạn này là, mặc dù họ thu thập dữ liệu khách hàng tại các điểm tiếp xúc khác nhau, các nguồn dữ liệu bị ngắt kết nối và không giúp xây dựng hồ sơ thống nhất cho một khách hàng nhất định.
Khi bạn muốn tạo một báo cáo trên nhiều nguồn dữ liệu, điều đó sẽ đòi hỏi một quy trình sử dụng nhiều lao động với sự tham gia của con người. Và thậm chí trong một số trường hợp, bạn có thể không tìm thấy mối tương quan giữa các nguồn dữ liệu khác nhau.
Trên thực tế, đây là giai đoạn chúng ta thấy một doanh nghiệp sẽ bắt đầu lo lắng về một hệ thống CIAM. Khi bạn đang ở trong giai đoạn này, bạn sẽ hiểu những lợi ích trong việc xây dựng một cái nhìn thống nhất về khách hàng – đồng thời, bạn sẽ bắt đầu nhận ra những thiếu sót trong hệ thống hiện tại của mình khiến bạn không thể đạt được điều đó.
Cấp độ 3, Được kết nối
Cấp độ 3 là giai đoạn kết nối. Đây là giai đoạn mà bạn bắt đầu tích hợp hệ thống IAM của mình với hệ thống CRM, nền tảng tiếp thị, nền tảng thương mại điện tử, hệ thống quản lý nội dung, nền tảng quản lý dữ liệu và nhiều hơn nữa. Điều này giúp xây dựng một cái nhìn thống nhất về khách hàng của bạn. Ví dụ: bạn có thể xem mất bao lâu để nuôi dưỡng một khách hàng tiềm năng ẩn danh đến một khách hàng trung thành.
Hồ sơ tiến bộ là một tính năng chính mà chúng ta thấy trong giai đoạn này. Khi bạn giới thiệu một khách hàng, bạn chỉ yêu cầu một bộ thông tin tối thiểu, nhưng khi họ bắt đầu sử dụng hệ thống, hệ thống sẽ bắt đầu tìm hiểu thêm. Hệ thống có thể tìm hiểu thêm từ hành vi của người dùng hoặc nếu không sẽ trực tiếp yêu cầu người dùng cung cấp thông tin đầu vào. Bất kể hệ thống tìm hiểu về người dùng như thế nào, nó sẽ cung cấp những dữ liệu đó vào hệ thống IAM bằng API.
Điều này giúp hệ thống IAM đưa ra quyết định sáng suốt hơn, liên quan đến hành động của người dùng — cũng như chia sẻ hồ sơ thống nhất của người dùng trên tất cả các ứng dụng.
Một lợi thế khác mà bạn thấy khi tích hợp IAM với các nền tảng kinh doanh khác là bạn có thể theo dõi khách hàng trên nhiều nền tảng hoặc nhiều thiết bị. Hầu hết các nền tảng tiếp thị theo dõi người dùng bằng cookie. Khi bạn sử dụng cookie, bạn không thể theo dõi người dùng trên nhiều thiết bị. Tuy nhiên, việc tích hợp nền tảng tiếp thị của bạn với hệ thống IAM, giúp bạn xác định các tương tác của người dùng trên các thiết bị.
Đây là một lý do, tôi có thể nói, tại sao Google giới thiệu GMail. Bạn luôn đăng nhập vào tài khoản Gmail của mình (và cả trình duyệt), vì vậy Google có thể tương quan các mẫu tìm kiếm với danh tính của bạn — và họ có thể làm điều đó trên tất cả các thiết bị. Sau đó, Apple ID, có lẽ được giới thiệu vì lý do tương tự. Khi bạn sử dụng Apple ID, Apple biết, những ứng dụng nào bạn sử dụng từ thiết bị di động của mình, cũng như bên ngoài thiết bị di động của bạn.
Để xây dựng giải pháp CIAM trong giai đoạn này, bạn sẽ cần nhiều hơn một Nhà cung cấp danh tính. Bạn cần phải lo lắng về việc tích hợp các hệ thống, hiển thị dữ liệu dưới dạng API, quản lý các API đó và nhiều hơn nữa. Đây là lý do tại sao Tác giả bài viết thấy nhiều khách hàng trong giai đoạn này làm việc với các nhà tích hợp hệ thống để xây dựng giải pháp CIAM, nếu họ không có một đội ngũ phát triển mạnh trong nhà.
Cấp độ 4, Tối ưu hóa
Cuối cùng, cấp độ 4 hoặc giai đoạn tối ưu hóa. Truy cập bán hàng đa kênh là một tính năng chính mà Tác giả bài viết thấy trong các doanh nghiệp hoạt động ở cấp độ này. Trong môi trường đa kênh, khách hàng tương tác với doanh nghiệp thông qua nhiều kênh, nhưng vẫn sẽ có được trải nghiệm người dùng liền mạch – liên tục. Ví dụ: nếu bạn sử dụng ứng dụng Newsweek iPhone để làm nổi bật một số nội dung, khi bạn xem nội dung tương tự từ web, bạn sẽ thấy nó vẫn được đánh dấu.
Trên thực tế, Amazon đã đưa hệ thống đặt hàng bán lẻ lên một tầm cao mới với Alexa. Nếu bạn là khách hàng của Amazon, bạn có thể đặt hàng qua trang web, ứng dụng di động, Alexa hoặc qua kindle của họ. Khi Amazon công bố Amazon Books , một vài năm trở lại đây, ý định của họ là mang lại trải nghiệm kỹ thuật số tương tự (từ web) cho thế giới vật lý. Nếu bạn ghé thăm Một hiệu sách Amazon, bạn sẽ thấy các bài đánh giá sách, xếp hạng và nhiều tính năng chỉ dành cho kỹ thuật số khác ở đó.
Amazon Go, sử dụng các cảm biến để theo dõi các mặt hàng khi Tác giả bài viết đặt chúng vào giỏ hàng hoặc trả chúng vào kệ và cuối cùng tài khoản Amazon của bạn sẽ tự động bị tính phí, không có nhân viên thu ngân nào tham gia. Khi bạn truy cập vào cửa hàng Amazon Go, hệ thống sẽ xác thực liền mạch bạn thông qua ứng dụng di động Amazon Go. Đây là cấp độ tiếp theo của trải nghiệm đa kênh mà Amazon đang xây dựng.
Bảng điều khiển CxO là một tính năng quan trọng khác mà Tác giả bài viết thấy trong giai đoạn này của CIAM. Bảng điều khiển CxO được cập nhật gần như theo thời gian thực, với dữ liệu liên quan đến tình trạng hiện tại của doanh nghiệp và cả các dự đoán bắt nguồn từ việc tích hợp với các hệ thống máy học.
Cũng trong giai đoạn này, máy học và phân tích hành vi đang được sử dụng để đề xuất cách bạn có thể thiết kế thử nghiệm A / B UX tốt hơn, hiệu quả hơn cho các luồng đăng ký và đăng nhập người dùng.
Tại sao doanh nghiệp cần CDP để hợp nhất dữ liệu khách hàng?
Sử dụng CDP không phải là cách duy nhất để thống nhất dữ liệu khách hàng. Bạn có thể thử nó với CRM hoặc bằng cách thu thập dữ liệu theo cách thủ công trong kho dữ liệu và thao tác với nó bằng phần mềm nghiệp vụ thông minh. Nhưng CDP cho đến nay là cách mạnh mẽ, hiệu quả và thông minh nhất để thực hiện nó.
CRM và DMP bị hạn chế trong các loại dữ liệu mà chúng có thể thu thập và xử lý. CRM được tối ưu hóa cho dữ liệu bán hàng và tiếp thị, nhưng ít được trang bị hơn để xử lý dữ liệu dịch vụ khách hàng và dữ liệu từ các tương tác Offline. DMP không được định cấu hình để xử lý thông tin nhận dạng cá nhân. Và các quy trình thủ công có thể hoạt động đối với các doanh nghiệp nhỏ, nhưng thật khó để đạt được bất kỳ loại dữ liệu xử lý quy mô nào bằng tay.
Ngoài những điều trên, CDP được xây dựng để xử lý các cân nhắc về quy định và quyền riêng tư đến từ việc phân tích dữ liệu khách hàng. CDP phù hợp mang lại niềm tin rằng bạn sẽ luôn đứng về phía đúng luật pháp – và phía bên phải của niềm tin của khách hàng đối với thương hiệu của bạn.
Hợp nhất dữ liệu khách hàng là điểm khởi đầu
Cuối cùng, điều quan trọng là phải hiểu rằng hợp nhất dữ liệu khách hàng không phải là hoạt động một lần. Đó là một quá trình cập nhật hồ sơ liên tục khi có dữ liệu mới. Hồ sơ khách hàng của bạn sẽ tiếp tục được làm phong phú theo thời gian, mang lại nhiều dữ liệu hơn nữa cho các nỗ lực tiếp thị của bạn.
CDP theo dõi người dùng ẩn danh thông qua Javascript và thẻ di động, cùng với COOKIE hoặc ID thiết bị di động. Dữ liệu này được lưu trữ cùng với id khách hàng liên tục và được phân tích để tìm các kết quả phù hợp. CDP thậm chí có thể kết hợp địa chỉ email cơ quan và nhà riêng với danh tính chính của chúng. Khi khách hàng mở email đến cả hai địa chỉ trên cùng một thiết bị, ID doanh nghiệp và ID cá nhân có thể được ghép lại với nhau thành một hồ sơ khách hàng đã biết.
Khi bạn đặt ra các quy tắc để CDP của mình tuân theo trong việc kết hợp các danh tính khách hàng lại với nhau, nó có thể tiếp tục xử lý hàng tỷ điểm dữ liệu cùng một lúc để liên tục phát triển các hồ sơ này. Các hồ sơ này sau đó có sẵn cho các hệ thống tự động hóa tiếp thị khác của bạn để thúc đẩy các chiến dịch được cá nhân hóa..
Tham khảo từ : www.treasuredata.com & Medium.
