Skip to main content

Data Science & Marketing: Use Cases

Dữ liệu được tạo ra liên tục với số lượng ngày càng tăng thông qua các loại phương tiện truyền thông mới. Dữ liệu không chỉ được tạo ra bởi con người nữa mà còn được tạo ra bởi máy móc (IoT) và các thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI algorithms). Điều này đặc biệt có liên quan trong thế giới Digital nơi các quy trình kinh doanh dựa trên dữ liệu đã trở thành tiêu chuẩn.

Khoa học dữ liệu (Data Science) sử dụng các phương pháp khoa học để trích xuất kiến thức từ dữ liệu trong một quy trình lặp đi lặp lại liên quan đến Dữ liệu, Công cụ và Trải nghiệm. Khoa học dữ liệu cung cấp nền tảng cho việc ra quyết định khi bạn dựa vào thông tin không đầy đủ hoặc thiên vị về khách hàng của mình hoặc khi bạn cần đối phó với sự không chắc chắn. Khoa học dữ liệu định hình Big Data để bạn có thể đưa ra các quyết định sáng suốt nhanh hơn bao giờ hết - với tốc độ tính toán của máy tính và tính sáng tạo của con người.

Hãy bắt đầu bằng cách xem xét các câu hỏi điển hình từ tiếp thị trực tuyến và từ quan điểm của một nhà khoa học dữ liệu.

Phân khúc khách hàng (Customer Segmentation)

Đối với nhà tiếp thị trực tuyến, đây là việc tìm kiếm các nhóm khách hàng hoặc khách hàng tiềm năng giống nhau và khác với những nhóm khác. Những điều này sau đó nên được nhắm mục tiêu cụ thể để đạt được tác động tối đa. Khoa học dữ liệu cung cấp một phương tiện xác định các đặc điểm hoặc biến số nhất định tạo nền tảng cho việc phân khúc khách hàng này. Dữ liệu Các nhà khoa học tìm thấy những biến số mô tả tốt nhất các nhóm khác nhau. 

Ví dụ: Các nhà khoa học dữ liệu có thể xác định liệu các thuộc tính trang web nhất định như Danh mục sản phẩm hoặc Thương hiệu có thể được sử dụng làm các biến chính để xác định phân khúc dựa trên hành vi mua hàng hay sử dụng dịch vụ hay không. 

Hình ảnh sau mô tả customer segmentation trong lĩnh vực ngân hàng bán lẻ (Retail Banking)


Chấm điểm khách hàng tiềm năng (Lead Scoring)

Mục đích ở đây là dự báo các giá trị cho khách hàng tiềm năng sẽ cho phép bạn hiểu rõ và xếp hạng các profile theo các tiêu chí cụ thể. 

Các phương pháp khoa học dữ liệu được sử dụng để xác định các biến chính (chẳng hạn như hành vi mua hàng) có thể được kết hợp để dự đoán khả năng phản hồi hoặc thành công khi bạn cố gắng tiếp cận những khách hàng này. Dữ liệu các nhà khoa học sử dụng lựa chọn biến và mô hình thuật toán trong quá trình này, được gọi là phân tích dự đoán (Predictive Analytics). Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu kết hợp kết quả của họ với Khai phá dữ liệu để phát triển các bộ công cụ cho phép người ra quyết định đưa ra quyết định tốt hơn.


Công cụ giới thiệu sản phẩm (Recommendation Engines)

Đây là các giải pháp Khoa học dữ liệu được các nhà tiếp thị trực tuyến sử dụng để đề xuất sản phẩm dựa trên hành vi của khách hàng, lịch sử mua hàng, phân loại thương hiệu, truy vấn tìm kiếm trang web, v.v. Mục đích của bài toán Khoa học dữ liệu này là giới thiệu sản phẩm phù hợp vào đúng thời điểm cho một khách hàng cụ thể trên một trang web.

Có nhiều cách tiếp cận khác nhau dựa trên hành vi của người dùng hoặc nội dung của sản phẩm. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật Khai phá dữ liệu trong cả hai trường hợp để phân loại các sản phẩm theo cách giúp ích cho việc trình bày của họ. Các phương pháp Khoa học dữ liệu cũng được sử dụng để xác định cách tiếp cận tính điểm tốt nhất để đưa ra các đề xuất dựa trên hành vi của khách hàng hoặc sự tương đồng về nội dung.




Dự đoán mức độ trung thành của khách hàng và điểm số churn (Customer loyalty prediction and churn score prediction)

Ở đây, các thuật toán được sử dụng để cố gắng dự đoán những khách hàng nào có thể bị mất nhằm chống lại điều này. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các mô hình kinh doanh có đăng ký hoặc hợp đồng đang thực hiện. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật Khai phá dữ liệu để xác định các yếu tố có thể dự đoán khả năng rời đi của khách hàng. Các nhà khoa học dữ liệu cũng phát triển các giải pháp Khoa học dữ liệu để xác định những khách hàng có khả năng rời đi để bạn có thể tiếp cận họ với các ưu đãi hoặc khuyến khích để cố gắng xoay chuyển tình thế trước khi quá muộn.

Tối ưu hoá Kênh và Tối ưu hoá Ngân sách (Channel Optimization and Budget Optimization)

Để có thể xác định được đâu là nơi đáng để chi tiền quảng cáo, các chỉ số hoạt động được lấy làm cơ sở. Khoa học dữ liệu có thể được áp dụng để xây dựng các thuật toán sẽ tự động quyết định xem ROI của chiến dịch là tích cực hay tiêu cực. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng các kỹ thuật Khai phá dữ liệu trong quá trình này để tìm ra sự kết hợp của các kênh tạo ra lợi tức đầu tư tốt nhất. Các nhà khoa học dữ liệu cũng xác định ngân sách nào nên được phân bổ cho từng kênh để bạn có thể tối đa hóa chi tiêu của mình mà không lãng phí tiền bạc.

Mô hình phân bổ (Attribution models)

Khoa học dữ liệu được áp dụng để xác định điểm tiếp xúc khách hàng nào thành công nhất trong việc thúc đẩy chuyển đổi. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ Khai phá dữ liệu để theo dõi hành trình của người tiêu dùng, ví dụ: cách khách hàng nghiên cứu sản phẩm trực tuyến trước khi mua hàng ngoại tuyến hoặc ghé thăm cửa hàng. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng bộ công cụ Khai thác dữ liệu và Khoa học dữ liệu để khám phá những điểm tiếp xúc quan trọng nhất cũng như những điểm kém hiệu quả hơn.

Phân tích cảm xúc khách hàng của xếp hạng sản phẩm (Sentiment analysis of product ratings)

Ở đây các nhà khoa học dữ liệu sử dụng khai phá dữ liệu để xác định xem một sản phẩm đang được khách hàng đánh giá tích cực hay tiêu cực. Sau đó, các nhà khoa học dữ liệu xác định sản phẩm dữ liệu mà nhóm quản trị dữ liệu có thể sử dụng để phân tích xếp hạng tổng thể của sản phẩm và tìm hiểu các nguyên nhân có thể gây ra xếp hạng tiêu cực.

Định giá sản phẩm (Product Pricing)

Khi Khoa học dữ liệu được áp dụng, giá cho các sản phẩm trực tuyến được tối ưu hóa ở cấp độ cá nhân. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng Khai thác dữ liệu, Khoa học dữ liệu và Sản phẩm dữ liệu để xác định mức giá tốt nhất cần đặt cho từng sản phẩm hoặc phân khúc khách hàng. Các nhà khoa học dữ liệu cũng phát triển các giải pháp Khoa học dữ liệu để tự động quét các biến động giá trên trang web của bạn để bạn có thể phản ứng nhanh chóng nếu cần.
Điểm mấu chốt của tất cả các ứng dụng này là, Khoa học dữ liệu cung cấp một phương tiện giải quyết các vấn đề điển hình từ tiếp thị trực tuyến. Các vấn đề Khoa học dữ liệu này thường yêu cầu Nhà khoa học dữ liệu sử dụng bộ công cụ Khai thác dữ liệu và Quản lý sản phẩm dữ liệu. Điều kiện tiên quyết cần thiết cho giải pháp của tất cả những câu hỏi này là sự sẵn có của dữ liệu cần thiết cho việc phân tích. Dữ liệu này thường được thu thập trong cơ sở dữ liệu.

Nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform)

Các cơ sở dữ liệu này chứa dữ liệu để hiểu hành vi của khách hàng, ví dụ: trên trang web, trong hành trình mua hàng của họ và trên các điểm tiếp xúc khác nhau. Các nhà khoa học dữ liệu có thể tiến hành các hoạt động Khai phá dữ liệu để phát hiện ra các mô hình tiềm ẩn trong hành vi của khách hàng (bao gồm cả phân tích dự đoán) sẽ giúp các nhà tiếp thị xác định các nguyên tắc cá nhân hóa.



Popular posts from this blog

Nền tảng Dữ Liệu Khách Hàng (Customer Data Platforms - CDP) là gì? - Một cách giải thích đơn giản Ngày nay, Thu nhập dữ liệu khách hàng là một trong những hoạt động “sót còn” để phát triển doanh nghiệp. Do đó, để giúp doanh nghiệp giải đáp bài toán phức tạp liên quan đến vấn đề này, một giải pháp mới được hình thành: Nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data Platform - CDP). Vậy chính xác nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là gì? Không cần sử dụng các biệt ngữ phần mềm và thuật ngữ kỹ thuật, chúng ta có thể hiểu đơn giản Nền tảng Dữ Liệu Khách Hàng như sau: 1, Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) là gì? “ A Customer Data Platform is a packaged software that consolidates customer data from multiple sources and creates a persistent, unified and real-time customer database easily accessible by other systems. ” Có thể dịch đơn giản như sau: “Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) là một loại phần mềm tạo ra một cơ sở dữ liệu khách hàng liên tục, thống nhất, bền vững có thể truy cập được từ các hệ
Leo CDP System Architecture   Checklist for Server Specification (Minimum System Requirements)  The system needs 2 public IP addresses: 1 for Leo Observer (data tracking), 1 for admin dashboard Data Observer: 2 instances  (2 CPU, 2 GB RAM, SSD disk 20 GB)  Database: 1 instance  (2 CPU, 8 GB RAM, SSD disk 120 GB) Processing Job: 1 instances  (2 CPU, 4 GB RAM, SSD disk 40 GB) Admin Dashboard: 1 instance  (2 CPU, 2 GB RAM, SSD disk 20 GB) F.A.Q. in Vietnamese: 1. LEO CDP có giá bao nhiêu, mua như thế nào ? Nền tảng Leo CDP có tất cả là 3 phiên bản:  Miễn phí  (Free Edition with maximum 10,000 human profiles) cho mục đích giáo dục, học tập và các công ty muốn thử nghiệm test thử trước quyết định mua phiên bản có tính phí. Có tính phí  (Professional  Edition - 0.07 USD / year for every human profile), phí sử dụng là 7 USD cho mỗi 1000 profile ($0.007 / profile).   Mục đích sử dụng là tối ưu kinh doanh với công nghệ Big Data, phân tích dữ liệu khách hàng và sử dụng các chức năng mặc định tr
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,