Skip to main content

Posts

MÔ HÌNH KHÁCH HÀNG TRỌN ĐỜI (LTV)

  NGUỒN GỐC – CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA MÔ HÌNH Năm 1988, Robert Shaw và Merlin Stone xuất bản cuốn sách Database Marketing (tạm dịch: Quản trị tiếp thị bằng cơ sở dữ liệu).  Database Marketing by Robert Shaw Database marketing là một hình thức tiếp thị trực tiếp đến khách hàng dựa trên cơ sở phân tích dữ liệu. Tiếp thị bằng cơ sở dữ liệu sử dụng các phương pháp thống kê để xây dựng các mô hình dự đoán hành vi của khách hàng và chọn lựa khách hàng cho từng hình thức tiếp thị tương ứng. Các doanh nghiệp sử dụng tiếp thị bằng cơ sở dữ liệu thường có xu hướng sử dụng những cơ sở dữ liệu khổng lồ, vì dữ liệu về khách hàng càng nhiều thì khả năng các mô hình được xây dựng chính xác càng cao. Mô hình giá trị vòng đời khách hàng (Customer Lifetime Value – CLV) lần đầu tiên được giới thiệu trong cuốn sách Database Marketing nhanh chóng được các nhà tư vấn doanh nghiệp phổ biến rộng rãi và áp dụng nhanh chóng. Tính toán và phân tích giá trị vòng đời khách hàng hiện nay trở thành quy trình quản lý ki
Recent posts
Retail businesses need to stay competitive to survive and thrive in today’s market. With the rise of e-commerce, retailers need to find new ways to stay ahead of their competitors and reach their customers. One way to do this is by using a Customer Data Platform (CDP). In this blog article, we’ll discuss what a CDP is, the benefits of using a CDP, how CDPs are transforming the retail industry, why omnichannel is essential for retail success, understanding customer data, how a CDP can help unlock customer insights, CDPs and personalization, the top CDPs for retail businesses, CDPs and marketing automation, and conclude with the importance of using a CDP for retail businesses. What is a Customer Data Platform (CDP)? A Customer Data Platform (CDP) is a software platform that enables retailers to collect, store, manage, and analyze customer data from multiple sources. CDPs are designed to be used by marketers and provide an integrated view of customer data, which can be used to improve cus
Nguồn gốc Sankey Diagram Sơ đồ Sankey được đặt theo tên của Matthew Henry Phineas Riall Sankey, một thuyền trưởng người Ireland sử dụng biểu đồ này để thể hiện hiệu suất năng lượng của động cơ hơi nước vào năm 1898. Theo thời gian, biểu đồ này bắt đầu được sử dụng để hiển thị dòng năng lượng và thậm chí cả dữ liệu trong các hạng mục khác . Biểu đồ Sankey hiển thị các luồng và số lượng của chúng theo tỷ lệ với nhau. Thông thường, Biểu đồ Sankey được sử dụng để thể hiện trực quan quá trình truyền năng lượng, tiền bạc, vật liệu hoặc dòng chảy của bất kỳ hệ thống hoặc quy trình biệt lập nào. Độ dày của mũi tên và đường kẻ cho thấy độ lớn hoặc số lượng của chúng. Mũi tên hoặc dòng chảy có thể kết hợp hoặc tách ra ở mỗi giai đoạn của quy trình. Màu sắc có thể được sử dụng để chia biểu đồ thành các loại khác nhau hoặc để hiển thị quá trình chuyển đổi từ trạng thái này sang trạng thái khác của quy trình. Khi nào sử dụng sơ đồ Sankey Biểu đồ Sankey thường được sử dụng để hiển thị dòng năng lượn
How to target your customers wisely using life-cycle stages Different customer life-cycle stages should have different objectives, right?  You need to treat customers in each group to separate promotions, offers, and communication frequencies to continue exciting them and adequately engage with them over time. To easily monitor and measure KPIs along the way, it’s much easier to automate your entire customer base when you have a life-cycle-first strategy in place as it ensures optimal coverage rates. So, how do you go about planning a life-cycle-first strategy?  Establishing objectives per customer life-cycle Prospect or New Customer : You want to make sure to retain new customers and overcome the challenge of a single purchase or single deposit. You also want to build brand awareness and educate your customers about your product. And finally, expose them to the promotions you run. Active/Engaged Customer : With active customers, you want to retain them too, but you also want to maximi
How to think in the age of Dataism with LEO CDP ? Demo: Tasting consumer success with a Customer Data Platform (CDP) built on Google Cloud How much is a customer worth to Netflix? - Lifetime Value Implementing and Training Predictive Customer Lifetime Value Models in Python
In LEO CDP, you can import tracking events manually. All event data can be collected from 3rd-party systems or just using Excel / Google Sheets. This function could be useful if you have a lot of offline data, but need to import into LEO CDP for data unification Example Data can be viewed at this link:  https://docs.google.com/spreadsheets/d/16i4_FCI5OXf0AepMyC1d7wLlWFdzjsgsKt_YLGKJZIc/view Import Tracking Event UI The steps are:  Customer Data Hub  => Profile Management  => Event Data Import You can watch the video for demo: