Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDPs) sẽ ngày càng trở nên quan trọng trong những năm tới.
Quy mô thị trường nền tảng dữ liệu khách hàng sẽ tăng từ 3,5 tỷ USD vào năm 2021 lên 15,3 tỷ USD vào năm 2026, với Tốc độ tăng trưởng hàng năm tổng hợp (CAGR) là 34,6% trong giai đoạn dự báo.
https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/customer-data-platform-market-94223554.html
Mặc dù thuật ngữ này được sử dụng đầu tiên vào năm 2013 để mô tả chung một số loại hệ thống tiếp thị có chung khả năng xây dựng cơ sở dữ liệu khách hàng thống nhất, nhưng vẫn có một số quan niệm sai lầm về Nền tảng dữ liệu khách hàng là gì.
Do đó, chúng ta sẽ làm rõ 9 quan điểm sai lầm về CDP ngay bên dưới bên dưới
1) CDP giống như một CRM ?
Mặc dù phần mềm CDP và CRM có một vài điểm tương đồng nhưng xét về mục đích và chức năng chính thì chúng có sự khác biệt rõ ràng.
CRM lưu trữ dữ liệu của những khách hàng đã từng tương tác với doanh nghiệp trước đó. Đó có thể là dữ liệu về khách hàng tiềm năng, khách hàng hiện tại, nhu cầu sản phẩm và lịch sử mua hàng của họ... Do đó, CRM có vai trò quan trọng đối với Sales để quản lý dữ liệu khách hàng.
Mặt khác, CDP là cơ sở dữ liệu hợp nhất dữ liệu khách hàng bao gồm số nhận dạng cá nhân, lượt truy cập trang web, đơn đặt hàng, phản hồi email, comment trên mạng xã hội, chat bot, tương tác với dịch vụ khách hàng, mobile app touch-point và bất kỳ dữ liệu nào khác liên quan đến khách hàng. CDP lấy dữ liệu này từ các nguồn khác nhau, sau đó làm sạch và kết hợp nó để tạo ra một customer view thống nhất và duy nhất. Do đó, CDP rất cần thiết nếu bạn dự định thực hiện các chiến dịch mở rộng, cá nhân hóa và đa kênh.
Việc so sánh này không nhằm mục đích để giúp bạn lựa chọn giữa CDP và CRM. Thay vào đó, marketer nên hiểu về sự khác biệt giữa CRM và CDP để có kế hoạch hành động cần thiết ứng với mỗi phần mềm trong từng trường hợp.
2) Nền tảng dữ liệu khách hàng giống như Kho dữ liệu (Data Warehouse) ?
Để lưu trữ dữ liệu bạn cần có một hệ thống lưu trữ dữ liệu. Ngày nay, nhiều công ty sử dụng Data Warehouse để lưu trữ dữ liệu, trong khi ngày càng nhiều công ty bắt đầu sử dụng Data Lake. Trong đó nhiều công ty cần cả hai. (Nếu bạn không biết Data Warehouse hoặc Data Lake là gì, đừng lo lắng, chỉ cần tiếp tục đọc để tìm hiểu).
Một kho dữ liệu và một hồ dữ liệu đều phục vụ mục đích lưu trữ dữ liệu, nhưng theo những cách rất khác nhau.
Data Warehouse (Kho dữ liệu): là một hệ thống tập hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau cho mục đích báo cáo và phân tích. Các báo cáo thường được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh. Một Kho dữ liệu lưu trữ dữ liệu đã xử lý và tinh chỉnh theo logic nghiệp vụ. Điều này có nghĩa là bạn cần chuẩn bị dữ liệu bằng cách làm sạch, chuyển đổi và tổng hợp dữ liệu trước khi sử dụng cho mục đích phân tích.
Data Lake (Hồ dữ liệu): là một hệ thống lưu trữ dữ liệu ở định dạng thô của nó. Về cơ bản, bạn có thể lưu trữ dữ liệu của mình nguyên trạng mà không cần phải cấu trúc dữ liệu trước. Dữ liệu được lưu trữ trong Data Lake có thể ở định dạng có cấu trúc, bán cấu trúc hoặc không có cấu trúc. Bạn có thể nhập dữ liệu này vào Kho dữ liệu của mình để tăng thêm giá trị kinh doanh cho nó hoặc bạn có thể sử dụng dữ liệu đó trong dashboards và trực quan hóa trực tiếp từ Data Lake. Lưu ý rằng việc hiển thị trực tiếp dữ liệu từ Data Lake có thể rủi ro, vì dữ liệu không được làm sạch và nó có thể chứa các bản ghi bị hỏng hoặc trùng lặp, có thể ảnh hưởng khá nhiều đến các số liệu cuối cùng.
Bằng cách sử dụng Data Lake, bạn đang xây dựng một nền tảng dữ liệu vững chắc để đưa ra các quyết định tốt hơn và một nguồn uy tín.
Data Warehouse tập trung chủ yếu vào report (báo cáo) và mô hình dữ liệu rất nghiêm ngặt dẫn tới giới hạn dữ liệu bạn có thể lưu trữ. Mặt khác, Data Lake linh hoạt hơn và có thể xử lý nhiều nguồn dữ liệu hơn với bất kỳ loại định dạng nào. Nó cũng sẽ cung cấp cho bạn các hình mẫu về khách hàng thay vì sự thật thuần túy, điều này sẽ giúp bạn tạo ra trải nghiệm khách hàng hấp dẫn và phù hợp
Bạn có thể lưu trữ loại dữ liệu nào với Data Lake ?
Dữ liệu có cấu trúc
Dữ liệu quan hệ (hàng và cột)
Dữ liệu bán cấu trúc (nhật ký, XML, JSON và CSV)
Dữ liệu phi cấu trúc (email, PDF và tài liệu)
Dữ liệu nhị phân (âm thanh, hình ảnh và video)
Nếu bạn đang tìm cách xử lý dữ liệu của mình - Data Lake là thứ bạn cần. Đây là nền tảng cho bất kỳ công ty dựa trên dữ liệu nào. Và như bạn có thể đoán, nó được bao gồm và là một phần thiết yếu của CDP!
Do đó, một CDP bao gồm một Data Lake (và / hoặc một Data Warehouse) nhưng nó không dừng lại ở đó. CDP chịu trách nhiệm điều phối các chiến dịch đa kênh và cá nhân hóa mà bạn sẽ chạy, cũng như phân tích, dự đoán và báo cáo dữ liệu của bạn.
Một CDP có thể được kết nối với Data Lake hoặc Data Warehouse có sẵn, cung cấp năng lượng cho dữ liệu kinh doanh hiện có của bạn với thông tin chi tiết từ các hoạt động marketing
3) CDP giống với DMP ?
- CDP là phục vụ cho quản lý các dữ liệu first-party, nguồn dữ liệu từ các data sources mà tổ chức bạn trực tiếp quản lý.
- DMP là phục vụ cho quản lý các dữ liệu third-party, với nguồn dữ liệu từ các website, mobile app trong mạng lưới quảng cáo (Advertising Network)
4) Bạn có thể thu thập loại dữ liệu nào?
- Zero-party data: Bất kỳ dữ liệu nào mà khách hàng có ý định và chủ động chia sẻ với thương hiệu được gọi là 'Zero-party data'. Nó có thể bao gồm preference centre data, ý định mua hàng, bối cảnh cá nhân và cách cá nhân muốn thương hiệu nhận ra họ. Điều này khác với first-party data vì trong khi các thương hiệu sở hữu “first-party data”, họ không sở hữu zero-party data. Thay vào đó, người tiêu dùng cấp cho một thương hiệu quyền sử dụng “zero-party data” cho mục đích trao đổi giá trị hoặc mục đích cụ thể.
- First-party data: Đây là loại dữ liệu tốt nhất vì first-party data là thông tin mà chính bạn đã thu thập về khách hàng của mình.
- Second-party data: Đây là dữ liệu quan trọng tiếp theo. Second-party data là dữ liệu của người khác (thường là một đối tác đáng tin cậy sẵn sàng và đồng ý chia sẻ dữ liệu khách hàng của họ với bạn).
- Third-party data: Điều này giúp bổ sung cho dữ liệu hiện tại. Third-party data thường được cung cấp bởi các công ty, còn được gọi là công ty tổng hợp dữ liệu, bán dữ liệu người dùng. Bạn nên rất cẩn thận khi sử dụng loại dữ liệu này. Đảm bảo rằng bạn có thể tin tưởng nguồn data trước khi ký hợp đồng dài hạn.
DMP được sử dụng khi bạn muốn xây dựng các chiến dịch tiếp thị cho những đối tượng không quen thuộc với bạn. DMP là tốt nhất cho việc này vì chúng sử dụng Third-party data. Họ có thể cho phép bạn tiếp cận những audiences mà bạn không biết. Sau đó, bạn có thể sử dụng dữ liệu mới đó để xây dựng chiến dịch tiếp thị được nhắm mục tiêu.
CDP được xây dựng để xử lý zero-party data, first-party data và second-party data. Nếu bạn định tạo các chiến dịch tiếp thị được cá nhân hóa cao dựa trên dữ liệu của riêng mình, hãy sử dụng CDP. CDP của bạn có thể thu thập dữ liệu trang web và gửi dữ liệu đó đến bất kỳ công cụ nào khác nhau, tùy thuộc vào nhu cầu của bạn.
Có khả năng cao là bạn cần cả hai nền tảng trong kho công cụ tiếp thị của mình. CDP của bạn có thể xử lý việc phân đoạn và tạo đối tượng trông giống nhau, trong khi bạn có thể sử dụng DMP để nhắm mục tiêu những đối tượng này trong nền tảng quảng cáo ưa thích của mình.
5) CDP là hệ thống chỉ dành cho marketing manager và marketer ?
CDP được định nghĩa là một hệ thống do Marketer quản lý được thiết kế để thu thập dữ liệu khách hàng từ tất cả các nguồn, chuẩn hóa dữ liệu đó và xây dựng hồ sơ thống nhất, duy nhất của từng khách hàng. Điều đó không nên được hiểu là chỉ các Nhà tiếp thị mới nên quản lý và làm việc với nó.
Chắc chắn, các nhà tiếp thị nên thúc đẩy việc triển khai vì họ là những người đã xác định các trường hợp sử dụng và sẽ chịu trách nhiệm chứng minh ROI. Tuy nhiên, CNTT cũng nên tham gia, ít nhất là trong quá trình lựa chọn đối tác và triển khai giải pháp ban đầu. Điều đó sẽ đảm bảo rằng các trục trặc kỹ thuật lớn sẽ được tránh hoặc phát hiện sớm trong quá trình. Ngoài ra, hãy nhớ rằng CDP sẽ được kết nối lý tưởng với Kho dữ liệu hiện có (hoặc Hồ dữ liệu) do đó cần có sự tham gia của CNTT để một dự án suôn sẻ.
Khi nó được triển khai, các bạn data scientist, database developer hoặc data analyst của bạn có thể muốn truy cập để tìm một số dữ liệu hoặc triển khai thuật toán machine learning AI, hỗ trợ các hoạt động tiếp thị của bạn. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, bộ phận Finance có thể muốn kiểm tra lại số tiền bạn đã chi cho một chiến dịch cụ thể trong một kênh cụ thể vì hóa đơn từ nhà cung cấp quảng cáo có vẻ quá cao trong tháng này.
Ngân sách marketing là một dạng đầu tư để phát triển business, hãy sử dụng nó thông minh.
6) Khả năng chính của CDP là Identity Resolution ?
Đúng là CDP của bạn có thể kết nối nhiều số nhận dạng khác nhau từ nhiều nền tảng và thiết bị trong thời gian thực để cho phép nhắm mục tiêu, cá nhân hóa và đo lường dựa trên con người.
Thông qua đối sánh xác định và xác suất, nó sẽ có thể tạo hồ sơ khách hàng (profile) bằng cách giải quyết danh tính của khách hàng và khách truy cập ở các trạng thái khác nhau (đã biết và chưa biết).
Tuy nhiên, đây chỉ chức năng cơ bản để giảm dữ liệu trùng lặp (duplicated data) trong CDP
7) CDP được biết đến là chỉ xử lý dữ liệu nhận dạng cá nhân từ dữ liệu first-party ?
CDP có thể xử lý dữ liệu của bên thứ không, thứ nhất, thứ hai và thứ ba.
8) Việc triển khai CDP bao gồm việc thay thế phần mềm Tự động hóa Tiếp thị hoặc phần mềm trực quan hóa ?
Đó là một điều khó khăn và phụ thuộc vào nhà cung cấp mà bạn sẽ chọn hợp tác. Có thể xảy ra trường hợp nhà cung cấp CDP đã có đầy đủ tính năng thay thế Marketing Automation, do đó, bạn muốn ngừng sử dụng các hệ thống Marketing Automation (MA) để tối ưu chi phí. Tuy nhiên, mỗi CDP chỉ tối ưu trên 1 số chức năng cơ bản cho Marketing Automation, nếu bạn muốn kết nối và tiếp cận với nhóm khách hàng mới, bạn cần tự phát triển các data connector đến các hệ thống MA mới. VD một mạng xã hội mới chuyên cho VR games
9) Việc thực hiện CDP mất nhiều năm ?
Đây là một mối quan tâm hợp lý. Bạn đọc tất cả thông tin trực tuyến về CDP, bạn nói chuyện với một số nhà cung cấp và bạn hiểu sự phức tạp. Trung bình, đối với một doanh nghiệp, mất 6 tuần để xây dựng một giải pháp tích hợp. Giả sử bạn có 5-6 nguồn dữ liệu, một phần mềm Marketing Automation và một công cụ trực quan như Google Data Studio để kết nối, điều đó là ... tốt, không cần phải tính toán. Nó dường như là một dự án không bao giờ kết thúc.
Và đó sẽ là thực tế trong trường hợp bạn chọn xây dựng thay vì mua giải pháp CDP. Nếu bạn muốn tăng tốc quá trình triển khai CDP bạn cần tìm đến 1 chuyên gia CDP để giúp bạn lên chiến lược hợp lý.