Tài liệu Bí quyết sử dụng dữ liệu TMĐT để doanh nghiệp đạt lợi nhuận cao pdf

Bí quyết sử dụng dữ liệu TMĐT để doanh
nghiệp đạt lợi nhuận cao

hực tế ai cũng đều biết rằng điều quan trọng để thúc đẩy được hoạt
động kinh doanh ngày nay chính là dữ liệu, bởi một công ty càng có nhiều
thông tin bao nhiều thì thuận lợi cạnh tranh trên thị trường của nó càng tốt
bấy nhiêu.


Nhờ việc lấy được dữ liệu “theo đường kích chuột” trên Internet từ các máy
chủ mà các công ty có thể phân tích được hành vi khách hàng, nhận biết được
những mối quan tâm của khách hàng cũng như xác định được những sở thích của
họ đối với các sản phẩm và dịch vụ cụ thể.

Kho báu thông tin vô chủ này có thể cũng được sử dụng để dự báo xem
khách hàng sẽ mua cái gì, khi nào và ở mức giá nào. Còn bạn thì chỉ cần biết làm
như thế nào mà thôi.
Khai thác dữ liệu thay vàng
Hầu hết các nhà tiếp thị đều có một tri giác bẩm sinh về những cái mà các
khách hàng của họ muốn. Dẫu vậy, các nhà tiếp thị giỏi vẫn luôn cố gắng tìm cách
hợp thức đúng được các giả định đó với “bằng chứng” hơn là đơn giản chỉ tin vào
kinh nghiệm và trực giác của họ.

Thế nhưng, cho dù nhiều người đều chắc chắn rằng dữ liệu đang nằm đâu
đó trên máy chủ của web thì họ cũng vẫn không làm thế nào để lấy nó ra được.

Nơi đầu tiên mà các nhà tiếp thị trực tuyến hướng vào tìm sự trợ giúp
thường chính là bộ phận công nghệ thông tin của họ. Mặc dù những nhà quản lý
mạng, các nhà quản trị công nghệ thông tin và cả những người quản trị web có thể
biết nơi tìm ra dữ liệu quan trọng, nhưng họ không biết làm thế nào để phân tích
được nó hoặc lấy ra được tin tức.

Dưới áp lực từ bộ phận tiếp thị, một kỹ sư tích cực có thể phát triển được
một hệ thống đơn giản nhằm xác định được các khách hàng theo các mẫu hành vi
hoặc quá trình giao dịch tương tự. Tuy nhiên, khả năng để hiểu làm thế nào để sử
dụng được thông tin đó thì luôn luôn nằm ngoài tầm với của họ.

Nâng cấp “mánh lới” cũ
Hai phương pháp phổ biến nhất đối với sự phân khúc các khách hàng đều
đòi hỏi sử dụng dữ liệu nhân khẩu học và tinh thần học. Dữ liệu nhân khẩu học
bao gồm thông tin chẳng hạn như thu nhập, giáo dục, dòng tộc, độ tuổi, mối quan
hệ với chủ hộ, vân vân... Còn dữ liệu tinh thần học lại kiểm tra về những hành vi
và lối sống của từng cá nhân, kể cả việc quyền lợi và giá trị. Những phân khúc này
thường dựa trên những số liệu được thu thập trong suốt các giao dịch khách hàng,
hoặc từ thông tin được khách hàng cung cấp khi tham gia đăng ký trên một dịch
vụ hoặc một trang web.
Vấn đề đối với cả hai phương pháp tách biệt này đó là chúng đem lại sự
thấu hiểu nghèo nàn về cái mà khách hàng thực sự mong muốn cũng như trong
việc dự đoán về hành vi tương lai của người đó. Lấy ví dụ, các nhà tiếp thị thường
đưa ra những kết luận rằng: một phụ nữ với thu nhập 100.000 đô la sẽ cảm thấy
hứng thú trong việc mua một chiếc túi xách của một nhà thiết kế bởi cô ta có thể
đủ điều kiện mua nó, thậm chí dường như không hề có bằng chứng trực tiếp nào
hỗ trợ cho việc khách hàng thực sự muốn mua nó.
Phương pháp thứ ba đó chính là quan sát hành vi. Trong khi ít được áp
dụng nhất thì đây lại chính là phương pháp có giá trị nhất. Nhờ vào việc quan sát
hành vi của các khách hàng trong lúc trải qua việc mua hàng trực tuyến, các nhà
tiếp thị có thể có được một hồ sơ chính xác hơn về những sở thích thật sự và
những mục đích mua sắm trong tương lai của một khách hàng.

Việc nhắm vào hành vi sử dụng thông tin được thu thập dựa vào hành vi
lướt Web của mỗi cá thể - chẳng hạn như những trang đã xem, những tìm kiếm đã

làm, những đối tượng được bổ sung, việc kích chuột vào các đường dẫn và cả
những quảng cáo đã được xem. Những hành vi đó có thể kết hợp với những dữ
liệu nhân khẩu học và tinh thần học đã được thu thập một khi chúng được quan
sát.

Kỹ thuật của sự phân khúc
Sau đó, một sự phối hợp phân khúc phải được phát triển. Rốt cuộc, những
sự phối hợp phân khúc đó nên được dùng để tìm ra được những bộ khách hàng có
giá trị nhất. Những cái đó có thể được tìm thấy bằng phân loại khách hàng theo
những mẫu chẳng hạn như: việc mua sắm gần đây, việc đăng ký tham gia chương
trình đều đặn hoặc việc sử dụng tiền nong hợp lý.

Hầu hết những sự phối hợp phân khúc đều có thể có lợi từ những phân khúc
RFM cơ bản (Recency – thời gian, Frequency – tần suất, và Monetary – tiền tệ),
cũng như việc xem (hành vi lướt web). Một số phương thức đối với tất cả những
điều này có thể được kết hợp để xác định ra được năm nhóm khách hàng đầu tiên.

Đúc tiền từ dữ liệu