Skip to main content

Thấu hiểu nền tảng dữ liệu khách hàng CDP với 4 use cases tiềm năng

Use Case: Ecommerce Cart Abandonment

Khách hàng có thể từ bỏ giỏ hàng (Cart Abandonment) vì nhiều lý do, bao gồm cả những event như cần tìm thẻ tín dụng hoặc các vấn đề kỹ thuật như điện thoại của họ bị chết hoặc trang thanh toán của họ tải không đủ nhanh, nhưng điều đó không có nghĩa là họ không còn muốn hoặc không cần các sản phẩm trong giỏ hàng của mình nữa. .

Với khoảng 75% khách hàng từ bỏ giỏ hàng của họ trên toàn cầu, phân khúc đối tượng này là cơ hội lý tưởng để các thương hiệu nhắm mục tiêu lại khách hàng. Đôi khi khách hàng chỉ cần nhắc nhở một chút (email, web push notification hay SMS) về việc mua hàng chưa hoàn tất của họ để hoàn tất giao dịch. Công nghệ marketing automation + CDP có thể cứu doanh số đó.

Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) có thể giúp các thương hiệu chuyển đổi doanh số bán hàng bị mất này. Nó thu thập dữ liệu khách hàng từ mọi nguồn có sẵn, bao gồm cả dữ liệu hành vi theo thời gian thực, chẳng hạn như liệu khách hàng có từ bỏ giỏ hàng của họ hay không. Dữ liệu được cung cấp ngay lập tức cho các giải pháp khác, bao gồm cả giải pháp nhắn tin cho khách hàng, có thể hành động ngay lập tức dựa trên dữ liệu. Điều đó cho phép các nhà tiếp thị thiết lập thông báo tự động phản hồi việc từ bỏ giỏ hàng trong thời gian thực.

Tùy thuộc vào chiến lược của nhà tiếp thị, những khách hàng đã từ bỏ giỏ hàng của họ có thể được nhắm mục tiêu theo nhiều cách. Một số chiến lược bao gồm –

· Khi user chuẩn bị exit trang web thì gửi browser notification

· Email nhắc họ về những mặt hàng họ chưa mua và còn trong shopping cart.

· Gửi notification / email có vouchers theo những mặt hàng mà họ đã xem.

Tương tự như vậy, các tổ chức sẽ không muốn quảng cáo cho những khách hàng sau này đã mua các mặt hàng mà họ đã lưu trong giỏ hàng của mình. Sử dụng CDP, các tổ chức có thể tận dụng dữ liệu để tạo và đồng bộ hóa danh sách triệt tiêu với các nền tảng truyền thông để đảm bảo rằng tài nguyên không bị lãng phí khi nhắm mục tiêu sai người, do đó giảm chi phí. 

Use Case: Tối ưu Media Targeting với Lookalike Marketing


Tiếp thị các khách hàng tương tự nhau (Lookalike Marketing) là một phương pháp phổ biến sử dụng hồ sơ khách hàng hiện tại để tìm những khách hàng tiềm năng tương tự để tiếp thị. Khái niệm này giả định rằng một nhóm người có các thuộc tính và hành vi được chia sẻ sẽ phản hồi tương tự đối với các ưu đãi hoặc chiến dịch nhất định. Kỹ thuật này có lợi thế đáng kể so với các chiến lược nhắm mục tiêu ưu đãi truyền thống hơn dựa trên dữ liệu như nhân khẩu học hoặc vị trí địa lý. 

Nó không chỉ giúp các tổ chức tiết kiệm thời gian và giảm chi phí mua lại mà còn giúp xác định khách hàng chất lượng cao và mở rộng phân khúc đối tượng tiềm năng. Đối tượng tương tự trung bình có CTR (tỷ lệ nhấp) cao hơn so với các đối tượng khác trong 90% thời gian. 

Trong thế giới mới Cookieless, cần có hoạt động tiếp thị đổi mới để thúc đẩy tăng trưởng trong trường hợp không có cookie của bên thứ ba (từ các DMP)

Để gặt hái đầy đủ những lợi ích của tiếp thị tương tự, các tổ chức cần có quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu người tiêu dùng phong phú. Đây là nơi Nền tảng dữ liệu khách hàng xuất hiện.

CDP cho phép các tổ chức tích hợp các nguồn dữ liệu khách hàng của họ vào một kho lưu trữ trung tâm. Nguồn dữ liệu khách hàng duy nhất này có thể bao gồm cả tương tác trực tuyến và ngoại tuyến cũng như tất cả các điểm tiếp xúc của khách hàng, bao gồm hành vi trên trang web, tương tác email, mua hàng, chương trình khách hàng thân thiết, vé hỗ trợ khách hàng, đánh giá sản phẩm, v.v. Kết quả là một cái nhìn phong phú và chính xác hơn về hành vi của khách hàng.

Bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng hợp nhất này, các tổ chức có thể tạo phân khúc và hồ sơ dựa trên các thuộc tính của khách hàng. Sau đó, các phân khúc khách hàng tốt nhất và trung thành nhất có thể được chọn và các chiến dịch tiếp thị có thể được thiết kế để nhắm mục tiêu hiệu quả vào các phân khúc này. 

CDP tận dụng máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích tất cả dữ liệu này.

Use Case: Location Based Marketing

Tiếp thị dựa trên vị trí đã được chứng minh là có hiệu quả trong suốt vòng đời của khách hàng — từ khám phá và mua hàng, đến tương tác và duy trì. Khi được sử dụng đúng cách, tiếp thị dựa trên vị trí cho phép các nhà tiếp thị và tổ chức nhắm mục tiêu các phân khúc khách hàng cụ thể với các ưu đãi phù hợp, đồng thời cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Ví dụ: tiếp thị dựa trên vị trí có thể thông báo cho khách hàng tiềm năng (Lead / Prospect) rằng một sản phẩm mà họ đang xem xét đã có hàng ở một cửa hàng gần đó, cho phép họ lấy sản phẩm đó ngay lập tức.

Tiếp thị dựa trên vị trí phần lớn đã được kích hoạt trong vài năm qua nhờ sự phát triển của các thiết bị được kết nối. Ngày nay, dường như mọi thứ đều được kết nối với internet — điện thoại, ô tô, đồng hồ, v.v. Các thiết bị này thường theo dõi vị trí của chủ sở hữu, nghĩa là có rất nhiều dữ liệu vị trí và không gian có sẵn. Thông tin chi tiết thu được từ dữ liệu này cung cấp cho nhóm tiếp thị bối cảnh lớn hơn về cách tiếp cận khách hàng và cải thiện trải nghiệm tổng thể của họ.

CDP kết hợp dữ liệu vị trí với thông tin chi tiết bổ sung về khách hàng để có bức tranh hoàn chỉnh về nhu cầu và sở thích. Sau đó, các tổ chức có thể nhắm mục tiêu khách hàng bằng các dịch vụ tùy chỉnh và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Khi dữ liệu vị trí được tích hợp với CDP, các hành động dựa trên vị trí có thể được kích hoạt tự động trên nhiều kênh tiếp thị. Khi đối tượng mục tiêu vào một vị trí địa lý cụ thể, họ sẽ trở thành mục tiêu tích cực của chiến lược tiếp thị. Sau đó, các tổ chức có thể nhắm mục tiêu họ bằng cách cung cấp nội dung, ưu đãi có liên quan hoặc một số hình thức nhắn tin khác (email và/hoặc tin nhắn văn bản SMS) để mang lại trải nghiệm tốt nhất có thể.

Điều này có thể giúp các tổ chức và nhà tiếp thị: 

· Tăng số lượng visitor từ đó tăng các khách hàng tiềm năng

· Đưa ra các quảng cáo có nội dung, thông điệp liên quan hơn

· Thúc đẩy hành vi người tiêu dùng tập trung doanh nghiệp của bạn, thay vì  đối thủ cạnh tranh trực tiế

· Tạo trải nghiệm người dùng (CX/UX) tốt hơn

Use Case: Giải quyết các mối quan tâm về quyền riêng tư (Data Privacy)

CDP cũng có thể giúp giải quyết các mối lo ngại về quyền riêng tư xung quanh hoạt động tiếp thị dựa trên vị trí. Điều này có thể giúp các tổ chức đảm bảo tuân thủ các quy định pháp lý nghiêm ngặt như GDPR.

CDP có thể được sử dụng kết hợp với Consent Management Platform để thu thập dữ liệu về sự đồng ý của người dùng. Sau đó, dữ liệu này có thể được áp dụng cho các quy tắc phân khúc trên các kênh tiếp thị khác nhau để đảm bảo rằng những khách hàng đã từ chối nhận thông tin liên lạc cụ thể sẽ không nhận được bất kỳ quảng cáo hoặc tin nhắn nào.

Khách hàng cũng cảnh giác với các cuộc tấn công mạng có thể cung cấp dữ liệu của họ cho những đối tượng độc hại. Những cuộc tấn công này gây hại cho cả khách hàng và doanh nghiệp. CDP đảm bảo an toàn dữ liệu bằng cách cung cấp một lớp mã hóa tốt và bằng cách ngăn chặn các cuộc Tấn công Man-in-the-Middle (MitM) từ bên trong tổ chức.

Ngoài ra CDP còn có use cases mà giá trị nó đem lại cho kinh doanh rất lớn



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
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,
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