Trang chủ/Blog/Nền tảng dữ liệu
Nền tảng dữ liệu

Đọc dữ liệu Customer 360 để hiểu rõ hơn về khách hàng

Một khách mua ở cửa hàng, một lần trên sàn, một lần qua tin nhắn. Nếu đó là ba hồ sơ khác nhau, mọi phân tích khách hàng đều sai.

·8 phút đọc

Customer 360 là hồ sơ hợp nhất của một khách hàng, gom mọi tương tác và giao dịch từ mọi kênh về một chỗ. Nghe đơn giản, nhưng bước hợp nhất là phần khó nhất trong toàn bộ nền tảng dữ liệu.

Vì sao hợp nhất khó

  • Cùng một người dùng số điện thoại khác nhau ở các kênh khác nhau.
  • Số điện thoại được nhập sai hoặc thiếu số 0 đầu.
  • Sàn thương mại điện tử che thông tin liên hệ của khách vì lý do bảo mật.
  • Một số điện thoại được nhiều người trong nhà dùng chung.
  • Khách vãng lai mua không để lại thông tin.

Không có giải pháp nào ghép đúng 100%. Mục tiêu thực tế là ghép đúng phần lớn, và quan trọng hơn — biết rõ phần nào chưa chắc chắn thay vì giả vờ là đã chắc.

Quy tắc ghép theo thứ tự ưu tiên

  1. Trùng khớp mã khách hàng nội bộ, nếu có hệ thống thành viên.
  2. Trùng số điện thoại đã chuẩn hoá về một định dạng.
  3. Trùng email đã chuẩn hoá.
  4. Trùng tên kết hợp địa chỉ giao hàng — chỉ dùng làm gợi ý, đánh dấu là chưa chắc chắn.

Mọi lần ghép nên được ghi nhật ký để về sau còn tách ra lại được nếu phát hiện ghép nhầm.

Đọc hồ sơ hợp nhất thế nào cho có ích

Phân nhóm theo hành vi, không theo cảm tính

Ba chiều cơ bản đủ dùng cho hầu hết doanh nghiệp bán lẻ: lần mua gần nhất cách đây bao lâu, mua bao nhiêu lần, tổng giá trị bao nhiêu. Ba chiều này chia được khách thành các nhóm hành động rõ ràng.

Nhìn nhóm đang trôi đi

Nhóm đáng chú ý nhất thường không phải khách mới, mà là khách từng mua đều nay đã quá chu kỳ mua thông thường. Nhóm này chi phí chăm sóc thấp và tỷ lệ quay lại cao hơn nhiều so với tìm khách mới.

Gắn với sản phẩm

Sản phẩm nào thường là đơn đầu tiên của một khách sau này mua nhiều lần? Đó là sản phẩm nên được đẩy mạnh, kể cả khi biên lợi nhuận của riêng nó không cao.

Tóm lại

  • Không ghép đúng 100% được — quan trọng là biết phần nào chưa chắc chắn.
  • Ba chiều lần mua gần nhất, số lần mua, tổng giá trị đủ để phân nhóm hành động.
  • Nhóm khách đang trôi đi thường có giá trị cao hơn nhóm khách mới.
Bắt đầu

Muốn thấy điều này chạy trên dữ liệu của chính bạn?

Buổi demo 30 phút: chúng tôi rà soát nguồn dữ liệu bạn đang có và chỉ ra việc nào tự động hoá được ngay.

Hotline 0934 227 049Email bluecore@bluecore.vn

Đăng ký demo miễn phí

Không mất phí, không ràng buộc.

Bluecore cam kết bảo mật thông tin theo chính sách xử lý dữ liệu.