Dưới đây là những lợi ích và khả năng hàng đầu mà mạng lưới dịch vụ chuyên nghiệp PwC nhận thấy ở các nền tảng dữ liệu của khách hàng (Customer Data Platforms – CDPs).
Một trong những thách thức lớn nhất mà các thương hiệu phải đối mặt là dữ liệu khách hàng chưa được tổ chức và sắp xếp hợp lý. Với quá nhiều kênh, thiết bị và phân khúc nhân khẩu học, các nhà tiếp thị rất dễ mất dấu thông tin về người tiêu dùng, chưa kể đến sự thay đổi hoàn toàn nhu cầu của khách hàng do đại dịch COVID-19.
Molly Early, Giám đốc Phân tích Dữ liệu Tiếp thị tại PwC, đã trích dẫn nghiên cứu của tổ chức cô ấy về người tiêu dùng Hoa Kỳ trong phiên phỏng vấn với MarTech gần đây của cô ấy: “Cuộc khảo sát cho thấy rằng, về mặt tài chính, đại dịch đã phân cực giữa“ có ” và “ không có ”, tạo ra một sự thay đổi rõ rệt giữa các phân khúc người tiêu dùng và các hộ gia đình cá nhân. Điều này thực sự cung cấp cho các nhà tiếp thị cái họ cần để phát triển theo cách họ dự đoán và hành động theo nhu cầu và mong đợi của khách hàng ”.
Cô ấy cũng nói thêm: “COVID-19 cũng đặt ra những tác động lâu dài đối với việc tăng tốc và áp dụng kỹ thuật số, thay đổi các kênh và điểm tiếp xúc mà các thương hiệu có sẵn để tương tác với khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng của họ”.
May mắn thay, các nền tảng dữ liệu khách hàng có thể phát triển mạnh trong những tình huống như thế này. Chúng có thể giúp các nhà tiếp thị phân tích và hành động dựa trên dữ liệu khách hàng trên nhiều thiết bị, kênh và nền tảng.
Dưới đây là một số chức năng chính của CDPs mà các nhà tiếp thị có thể tận dụng.
1. Dữ liệu khách hàng được kết nối tốt
Dữ liệu tốt, rõ ràng chính là nền tảng vững chắc để tạo nên một chiến dịch thành công. CDPs tìm cách kết nối dữ liệu này bằng cách thu hẹp khoảng cách giữa các cấu hình và cung cấp một chế độ xem thống nhất.
Early cho biết: “Nền tảng dữ liệu khách hàng đại diện cung cấp cho bạn những giá trị mới bổ sung thêm những gì bạn biết về khách hàng. “Những nền tảng này hứa hẹn sẽ tổng hợp lại các nguồn dữ liệu khách hàng khác nhau về thương hiệu của bạn dưới một góc nhìn tổng thể, việc tổng hợp các khối dữ liệu lớn này thành những tài liệu hồ sơ mà bạn có thể truy cập được giúp bạn đưa ra những quyết định tức thời”.
2. Phân khúc khách hàng theo hướng dữ liệu
CDPs đã loại bỏ việc phỏng đoán dựa trên người xem. Thay vì phân chia nhóm khách hàng thành các nhóm người xem một cách tùy tiện, các nhà tiếp thị giờ đây có thể sử dụng các nền tảng này để tạo ra các phân khúc khách hàng dựa trên những dữ liệu hành vi.
Early đã nói rằng: “Bạn có thể khai thác các dữ liệu này dựa trên các mô hình phân tích và sử dụng trí tuệ nhân tạo để có thể xác định được chính xác hơn những trải nghiệm tùy chỉnh đó”.
Có ấy nói thêm: “CDPs cũng đảm bảo rằng thương hiệu của bạn có được những phản hồi tuần hoàn cần thiết để bạn theo dõi, đo lường và tối ưu hóa giúp bạn đạt được doanh thu cao hơn và cắt giảm bớt chi phí cho việc tương tác”.
3. Các chiến dịch được cá nhân hóa
Với CDP, các thương hiệu có thể rời bỏ các phong cách làm chiến dịch hàng loạt và chớp nhoáng của quá khứ để tiến đến các kênh truyền thông chéo được triển khai theo ngữ cảnh phù hợp giúp nhắm vào đúng đối tượng khách hàng dựa trên nhu cầu của họ.
Với việc sử dụng các dữ liệu thống nhất và các phân vùng dữ liệu liên quan, CDPs cho phép các nhà tiếp thị bổ sung thêm tính cá nhân hóa đến với người tiêu dùng. Điều này sẽ giúp tăng khả năng thành công của một chiến dịch.
Những lợi ích hàng đầu mà nhà tiếp thị cần tìm kiếm trong CDPs
Brian Morris – Trưởng nhóm Phân tích và Dữ liệu Tiếp thị tại PwC đã cho biết một thách thức đối với các thương hiệu là cần phải tìm được CDP nào sẽ hoạt động tốt nhất cho họ. “Những khả năng nào trong số này mà bạn có thể nghĩ đến khi bắt đầu tìm hiểu về CDPs?”
Góc nhìn về CDPs: Không phải tất cả các nền tảng dữ liệu khách hàng đều được tạo ra như nhau. Những định nghĩa không rõ ràng về CDP tạo ra sự nhầm lẫn và phức tạp đối với những doanh nghiệp đang tìm cách thích ứng.
Morris đã liệt kê 6 chức năng độc đáo của CDPs, lưu ý rằng không phải tất cả các đề xuất đều có khả năng như nhau:
- Hành vi của khách hàng: Theo dõi hoạt động của khách hàng trên các kênh thông qua hành trình của họ;
- Quản lý dữ liệu khách hàng: Tổng hợp dữ liệu khách hàng trực tuyến và ngoại tuyến thành một cơ sở dữ liệu thống nhất;
- Giải pháp nhận dạng: Xác định khách hàng trực tuyến và đối chiếu họ với dữ liệu ngoại tuyến liên quan;
- Phân tích khách hàng: Chạy các mô hình AI và máy học dựa trên dữ liệu thu thập được;
- Kích hoạt theo thời gian thực: Kích hoạt các mô hình để phân khúc các đối tượng khách hàng;
- Điều phối khách hàng: Điều phối hành trình của khách hàng trên các nền tảng.
Không phải tất cả các CDPs đều hoạt động tốt với các chiến dịch của bạn, vì vậy hãy chọn những nền tảng có đóng góp tích cực đối với mục tiêu cụ thể của bạn. Hãy có những sự lựa chọn để tạo ra giá trị phù hợp với trường hợp của thương hiệu.
Morris nói: “Nếu được sử dụng đúng trường hợp, đó sẽ thật sự là những gì bạn muốn xem”.
Anh ấy cũng nói thêm, “Việc tìm hiểu thật cụ thể và làm việc với đội của bạn để đạt được những thành quả chính xác đang dần trở nên quan trọng hơn bao giờ hết”.
Nguồn: MarTech
