Isaac Sacolick, StarCIO kể lại cuộc trò chuyện của mình với Kim Davis, giám đốc biên tập, MarTech, về việc triển khai CDP và chiến lược CDP tổng thể. Xem hoặc nghe toàn bộ cuộc trò chuyện bên dưới và xem thêm podcast về Quan điểm dữ liệu khách hàng nơi đây.
Tôi may mắn được gặp nhiều người chia sẻ kiến thức chuyên môn và ý kiến của họ về công nghệ và nền tảng thông qua các bài viết, bài diễn thuyết và các chuyến du lịch của tôi. bên trong tập đầu tiên của Quan điểm dữ liệu khách hàngTôi đã gặp David Raab của Viện CDPngười đã giải thích nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là gì và tại sao bạn cần một nền tảng dữ liệu khách hàng.
Trong tập đó, chúng tôi đi vào chi tiết kỹ thuật khá nhanh, xem xét sự khác biệt giữa CDP và các nền tảng khác như quản trị quan hệ khách hàng (CRM), Nền tảng quản lý dữ liệu (DMP) và Quản lý dữ liệu tổng thể (MDM). Đây là một bài nghe tuyệt vời cho tất cả những ai muốn hiểu tất cả các từ thông dụng kỹ thuật trong khi tìm hiểu về các vấn đề kinh doanh và khả năng kỹ thuật mà CDP giải quyết.
Trong tập mới nhất về Quan điểm dữ liệu khách hàng, tôi đã nói chuyện với Kim Davis, Giám đốc biên tập tại MarTechvà ông đã cung cấp một số bài học dễ hiểu về CDP. Đây là một sự lắng nghe tuyệt vời dành cho tất cả những ai muốn có một khóa học 101 về tích hợp dữ liệu, hành trình của khách hàngvà phân bổ tiếp thị. Anh ấy để lại những điều tốt nhất cuối cùng với những hiểu biết sâu sắc của mình về dữ liệu không tin cậy và bạn sẽ phải theo dõi podcast để nghe chúng!
Nếu bạn chưa quen với CDP, các sáng kiến 360 của khách hàng, cá nhân hóa thông báo, quản lý kích hoạt và tích hợp các chức năng hỗ trợ khách hàng, thì đây là một số thông tin chi tiết của Davis.
CDP tập trung dữ liệu khách hàng từ hàng trăm nền tảng
Davis bắt đầu với những điều cơ bản và nói, “Các nhà tiếp thị kết quả đang tìm kiếm là thứ thường được gọi là một nguồn chân lý duy nhất. Đôi khi nó còn được gọi là chế độ xem 360 độ về khách hàng ”.
Có vẻ như rất cơ bản rằng việc tập trung dữ liệu khách hàng nên được giải quyết bằng tất cả IT được đầu tư trong hai thập kỷ qua. Nhưng không phải vì, với mọi bộ khả năng mới như ứng dụng dành cho thiết bị di động, nền tảng truyền thông xã hội và công cụ quảng cáo, đều có những công nghệ mới thu thập dữ liệu khách hàng. Trên thực tế, phiên bản năm 2022 của Toàn cảnh công nghệ tiếp thị của Chiefmartec xác định gần 10.000 công nghệ được các bộ phận tiếp thị sử dụng và trung bình mỗi doanh nghiệp sử dụng 91 dịch vụ đám mây tiếp thị. Vì vậy, không dễ dàng để tập trung, hợp nhất và xóa dữ liệu này.
Davis tiếp tục tại sao việc đưa dữ liệu này lại quan trọng đối với các nhà tiếp thị kỹ thuật số, “Câu hỏi mà mỗi thương hiệu phải tìm ra là khách hàng của họ ở đâu? Họ đang ở những kênh nào? Bởi vì khách hàng sẽ khăng khăng rằng bạn hãy gặp họ, họ đang ở đâu ”.
Mặc dù điều này có vẻ giống như những thách thức B2C phổ biến trong bán lẻ, thương mại điện tử và giải trí, nhưng cả các công ty B2B và B2C từ nhiều ngành, bao gồm dịch vụ tài chính, hàng tiêu dùng đóng gói và khoa học đời sống, đang đầu tư vào CDP. David cho biết thêm, “Càng ngày, người mua B2B càng mong đợi một trải nghiệm kỹ thuật số không ma sát và phần lớn là tự phục vụ, giống như họ nhận được từ B2C”.
Thực hiện CDP: Xác định các mục tiêu trước khi bước vào con đường mòn
Mặc dù CDP nghe có vẻ đơn giản nhưng chúng đòi hỏi phải có chiến lược tích hợp nền tảng dữ liệu khách hàng với các kế hoạch để đạt được chiến thắng nhanh chóng và lộ trình mang lại giá trị lâu dài hơn. Bạn không thể đi bộ đường dài mà không có bản đồ đường mòn, thiết bị phù hợp và có thể là hướng dẫn viên. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nên nghĩ về việc triển khai CDP theo cách tương tự.
Lập kế hoạch triển khai CDP yêu cầu trả lời một số câu hỏi trả trước mà Davis đơn giản hóa trong podcast. Anh ấy nói, “Bạn phải tự hỏi mình những câu hỏi như trạng thái hiện tại của dữ liệu của chúng tôi là gì? Bạn muốn có thể làm gì với dữ liệu khách hàng? Bạn đã có nhân sự và những người có thể vận hành nó chưa? ”
Đây là cách tôi chia nhỏ điều này:
- Trạng thái hiện tại của dữ liệu đề cập đến việc Audit các nguồn dữ liệu, xem xét chất lượng dữ liệu và đánh giá các phương pháp tiếp cận thống nhất danh tính khách hàng.
- Cách bạn muốn sử dụng dữ liệu khách hàng tùy thuộc vào bộ phận và mục tiêu kinh doanh, và các hoạt động tiếp thị thông thường bao gồm phát triển nhiều phân khúc khách hàng, thử nghiệm với các hoạt độngphân tích kết quả và lặp lại các cải tiến.
- Việc có nhân sự phù hợp có nghĩa là bạn tổ chức một nhóm đa ngành gồm các nhà tiếp thị, các nhà lãnh đạo hỗ trợ khách hàng, các nhà công nghệ, kỹ sư dữ liệu và các nhân viên bảo mật sẵn sàng cộng tác trong việc triển khai.
Davis có khuyến nghị quan trọng này và nói, “Đừng thử làm tất cả cùng một lúc mà hãy lấy tất cả dữ liệu của bạn từ mọi nơi và đẩy nó vào CDP. Được hướng dẫn bởi các Case study bạn dự định thực hiện, điều này sẽ giúp ưu tiên dữ liệu để tập trung vào. ”
Đầu tư vào ghi nhận thực tế và có ý nghĩa
Sau khi dữ liệu được tải, giá trị và tác động của CDP được thúc đẩy bởi cách mỗi bộ phận sử dụng dữ liệu. CDP được sử dụng để nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, quản lý thời gian chuyển đổi của khách hàng, ưu tiên các đường ống bán hàng và cải thiện quy trình hỗ trợ khách hàng.
Đối với nhóm tiếp thị, các Case study chính bao gồm xác định chiến dịch, tùy chỉnh phân đoạn, thử nghiệm thông báo và tạo quy trình kích hoạt. Nói cách khác, họ đang chạy quảng cáo, gửi email và đăng trên mạng xã hội đến các phân đoạn phù hợp với hàng chục đến hàng trăm tin nhắn, nhằm mục đích tìm hiểu xem cái nào thu được phản hồi tối ưu.
Việc hiểu ai đã làm gì trước khi mua hàng là mô hình phân bổ, hay như David nói, “xác định hành động được thực hiện bởi bộ phận tiếp thị hoặc tổ chức bán hàng đã gây ra chuyển đổi”.
Trong nhiều trường hợp, tìm kiếm mối quan hệ nhân quả thông qua hành trình của khách hàng là một giấc mơ khoa học dữ liệu. Davis thừa nhận rằng “thật không may, thế giới trở nên thực sự phức tạp trong vòng 5 đến 10 năm qua. Số lượng điểm tiếp xúc trên hành trình của khách hàng đang gây hoang mang cho các ứng dụng Online, Offline, quảng cáo trên web, phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá ngang hàng và khách hàng đang nhận được thông tin từ tất cả những nơi khác nhau. “
Điều đó không có nghĩa là từ bỏ phân bổ, nhưng nó yêu cầu thiết lập các mục tiêu thực tế và có ý nghĩa. Có lần chạm đầu tiên, lần chạm cuối cùng và mô hình cảm ứng đa điểmnhưng như tôi đã nói trong podcast, nếu bạn tôi chia sẻ đề xuất sản phẩm tại quầy bar và tôi chỉ cần một cú nhấp chuột để mua nó Online, thì sẽ không có cách nào mô hình phân bổ tạo ra mối tương quan đó.
Davis nói: “Điều tốt nhất bạn có thể làm là hiểu rõ khách hàng đang làm gì ở bất kỳ thời điểm nào, những điểm tiếp xúc nào đang ảnh hưởng đến họ và có thể tối ưu hóa trong thời gian thực.
Đó là một nơi tuyệt vời để bắt đầu, nhưng các tổ chức chuyên dụng sẽ tìm ra những cách thông minh để thu thập dữ liệu có liên quan nhằm cải thiện mô hình phân bổ của họ. Một trong những cách đó là tạo trải nghiệm thu thập dữ liệu của bên không, nhưng bạn sẽ phải điều chỉnh podcast để có được quan điểm của Davis về nó!
Nguồn : cdp.com (post by Automation bot)
