Data khách hàng là gì? Các phương pháp thu thập data khách hàng tiềm năng.

Dữ liệu khách hàng tiềm năng được ví như mỏ vàng của doanh nghiệp. Nhưng không phải doanh nghiệp nào cũng khai thác hiệu quả Data này. Nếu đã có sẵn dữ liệu trong tay, Noka Marketing sẽ chia sẻ đến bạn  các cách khai thác khách hàng tiềm năng không thể bỏ lỡ

Dữ liệu khách hàng là gì?

Dữ liệu khách hàng là thông tin được thu thập về khách hàng của công ty; nó được sử dụng để cá nhân hóa các chiến dịch tiếp thị, xác định đối tượng mục tiêu và tăng doanh số bán hàng. Ngoài thông tin nhân khẩu học như tuổi, giới tính và nghề nghiệp, nó còn bao gồm lịch sử mua hàng, dữ liệu duyệt web và sở thích.

Các loại dữ liệu khách hàng

Với rất nhiều thông tin bạn có thể thu thập về khách hàng của mình, bạn nên bắt đầu từ đâu? Dữ liệu cá nhân, ưu đãi và hành vi có liên quan đến nhiều công ty B2C và đặc biệt là các nhà bán lẻ.

Dữ liệu cá nhân

Dữ liệu cá nhân, còn được gọi là dữ liệu nhân khẩu học, bao gồm những thứ như tuổi, dân tộc, thu nhập, tình trạng kinh tế xã hội, giáo dục, tình trạng hôn nhân và nơi họ sống của khách hàng. Những điểm dữ liệu này cung cấp hồ sơ cơ bản về khách hàng và thường ảnh hưởng đến hành vi mua hàng.

Dữ liệu ưu đãi

Loại dữ liệu này liên quan đến sở thích của khách hàng. Họ thích gì? Họ coi trọng điều gì? Họ trung thành với thương hiệu như thế nào? Họ chọn nơi mua sắm dựa trên lòng trung thành với thương hiệu hay họ định giá cửa hàng?

Dữ liệu hành vi

Dữ liệu hành vi là tất cả về cách khách hàng tương tác với công ty của bạn. Điều này bao gồm thông tin như  lịch sử mua hàng và những gì, khi nào, ở đâu và cách khách hàng mua sắm với bạn.

Nếu bạn là nhà bán lẻ, tần suất họ lui tới cửa hàng của bạn là bao nhiêu? Họ mua sắm trực tuyến hay tại cửa hàng? Họ chỉ mua các mặt hàng nguyên giá hay họ đợi giảm giá và sử dụng phiếu giảm giá? Họ dành bao nhiêu thời gian để duyệt ứng dụng của bạn? Họ mua những loại mặt hàng nào?

Dữ liệu nhận dạng

Dữ liệu nhận dạng được liên kết với danh tính của một khách hàng cụ thể và bao gồm các chi tiết như tên, địa chỉ email, số điện thoại và tần suất mua hàng. Dữ liệu này cũng cho biết thời điểm khách hàng hoạt động tích cực nhất và do đó, có nhiều khả năng mua hàng hơn.

Dữ liệu tương tác

Dữ liệu tương tác theo dõi các tương tác của khách hàng với sản phẩm hoặc các sản phẩm của bạn. Ví dụ: nó có thể hiển thị thời gian dành cho mỗi trang trên trang web hoặc ứng dụng của bạn, email nào đã được mở và sản phẩm nào đã được xem hoặc thêm vào giỏ hàng. Dữ liệu này cung cấp thông tin chi tiết có giá trị về hành vi và sở thích của khách hàng, đồng thời có thể được các nhóm bán hàng và tiếp thị sử dụng để tạo các chiến dịch được nhắm mục tiêu, cá nhân hóa hơn.

Dữ liệu thái độ

Dữ liệu thái độ khám phá cách khách hàng cảm nhận và suy nghĩ về một sản phẩm hoặc dịch vụ. Nó giúp các nhóm bán hàng và tiếp thị hiểu được động cơ, ước mơ và mong muốn của khách hàng của họ, để tạo các chiến dịch kết nối với đối tượng mục tiêu của họ.

Cách thu thập data khách hàng

• Thông qua hoạt động quảng cáo: Từ các chiến dịch quảng cáo Facebook, Google, Tiktok chúng ta có thể thu thập được pixel ,cookie v.v…. để từ đó chăm sóc lại
• Biểu mẫu đăng ký: Thu thập dữ liệu từ khách hàng như tên và email thông qua biểu mẫu đăng ký.
• Theo dõi trang web hoặc ứng dụng: Theo dõi hành động và hành vi của khách hàng trên trang web hoặc ứng dụng của bạn.
• Giám sát phương tiện truyền thông xã hội: Giám sát các cuộc trò chuyện và tương tác của khách hàng trên phương tiện truyền thông xã hội.
• Dữ liệu chương trình khách hàng thân thiết: Phân tích dữ liệu khách hàng từ các chương trình khách hàng thân thiết để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng.
• Dữ liệu điểm bán hàng (POS) : Phân tích dữ liệu từ các giao dịch, chẳng hạn như loại sản phẩm đã mua, tần suất và địa điểm.
• Dữ liệu của bên thứ ba: Tận dụng dữ liệu của bên thứ ba như nghiên cứu thị trường, nhân khẩu học và thông tin chi tiết về khách hàng.
• Tiếp thị qua email: Phân tích tương tác của khách hàng với email và sử dụng dữ liệu này để cải thiện chiến dịch.
• Dữ liệu công cụ tìm kiếm: Theo dõi các truy vấn tìm kiếm của khách hàng để hiểu rõ hơn về sở thích và sở thích của họ.
• Khảo sát: Đặt câu hỏi cho khách hàng để hiểu rõ hơn về nhu cầu và sở thích của họ.

Một số gợi ý khi bạn muốn thu thập data khách hàng

Bất kể, hãy làm theo năm lời khuyên này để bổ sung suôn sẻ.

• Liệt kê tất cả dữ liệu mà bạn đã thu thập hoặc muốn thu thập cho B2B và B2C. Ánh xạ dữ liệu và các mối quan hệ cũng như tương tác của nó với nhau để trực quan hóa sự hiểu biết tổng thể.

• Thiết lập trường hoặc cờ phân tách dữ liệu B2B và B2C. Cái này quan trọng. Bạn có thể tách biệt hơn nữa với các trường B2B thứ cấp, chẳng hạn như khách hàng so với khách hàng tiềm năng hoặc chuỗi quốc gia so với một địa điểm.

• Đối với B2B, hãy tách thông tin trụ sở chính khỏi các địa điểm bán lẻ của nó. Điều này thường khó đối với các công cụ B2C, thường không bao gồm các mối quan hệ như vậy trong cùng một bản ghi liên hệ. Một giải pháp thay thế là thêm một trường khác cho vị trí trụ sở chính so với bán lẻ hoặc kho hàng. Một trường khác có thể bao gồm tên của trụ sở chính.

• Đối với thông tin liên hệ cơ bản (email, điện thoại, địa chỉ), hãy sử dụng các trường giống nhau bất kể B2B hay B2C. Tạo các trường bổ sung cho khách hàng B2B, chẳng hạn như chức danh (CEO, người mua), loại liên hệ (người quản lý tiếp thị cho các chương trình khuyến mãi, người quản lý kho cho các lô hàng, người mua cho các giao dịch mua) và tên công ty.

• Đối với dữ liệu nhân khẩu học và công ty, hãy tách các trường dành cho B2B so với B2C để giúp truy cập dễ dàng hơn — dành cho đại diện bán hàng , nhà phân tích và nhà tiếp thị. Nếu bạn có nhiều địa chỉ liên hệ cho cùng một công ty trong công cụ B2C hoặc một bảng đơn giản, hãy đảm bảo rằng thông tin công ty giống hệt nhau cho từng địa chỉ liên hệ đó.

NOKA MARKETING

Website: Nokamarketing.com

Email: Khanhvo@nokamarketing.com

Sdt/zalo: 0901 634 434 - Khánh

Fanpage: Dịch vụ Quảng Cáo Marketing