CDP là gì? Phân biệt CDP, CDM và CRM | Phần mềm quản lý doanh nghiệp thông minh

CDP là gì? Phân biệt CDP, CDM và CRM

02/08/19 Lượt xem: 791

Trong khoảng 3 năm nay, mọi người bàn luận khá nhiều về CDP, DMP, CRM, Marketing automation…Nhưng mỗi platform đó có vai trò gì và ứng dụng trong thực tế như thế nào thì không nhiều người nắm rõ. Loạt bài này sẽ giải nghĩa giúp các bạn một số điểm quan trọng nhất 

Xem lại bài Hiểu rõ về CRM và CDP trong 5 phút tại đây.

Trong bài này chúng ta sẽ đi sâu hơn về CDP: Nền tảng dữ liệu khách hàng? Nó khác nhau như thế nào so với DMP hoặc CRM?

CDP là gì

Chúng ta đều biết rằng Dữ liệu là nhiên liệu cho các hoạt động của Marketing trong thời đại số. Vậy động cơ để chạy sẽ là gì ? Marketing automation. Còn nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP – Customer Data Platform) chính là hệ thống ống dẫn đưa nhiên liệu cung cấp liên tục cho động cơ đó.

Mục tiêu của CDP là thu thập tất cả dữ liệu khách hàng lại, làm sạch rồi tổ chức thành các hồ sơ khách hàng (customer profile) thống nhất. Từ đó sẽ giúp Marketers thấu hiểu trọn vẹn khách hàng trong suốt hành trình trải nghiệm của họ: demographic, thông tin chi tiết, mối quan tâm, tương tác với brand, lịch sử mua hàng, complain/ review…..

Nếu trước đây để có những thông tin này phải tốn rất nhiều công sức đi gom góp dữ liệu thủ công (hoặc bất khả thi), thì giờ đây đã hoàn toàn sẵn sàng với sự phát triển của công nghệ, Big data và các API mở

Một nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là một hệ thống cơ sở dữ liệu khách hàng thống nhất do nhân viên tiếp thị quản lý và có thể được truy cập  bởi các hệ thống khác.

David Raab, một nhà phân tích về Adtech định nghĩa

CDP khác với CRM hoặc DMP thế nào?

1. Sự khác biệt so với CRM

Các hệ thống CRM là hệ thống dựa trên những lịch sử giao dịch cơ bản và thông tin khách hàng tương đối cố định và nhằm mục đích hỗ trợ cho Sale bán hàng, chăm khách. Chúng không được xây dựng để xử lý một loạt dữ liệu lớn từ các nguồn khác nhau, nhất là các loại dữ liệu chưa được định danh.

Một CDP có thể kết nối với tất cả các loại dữ liệu khách hàng, kể cả bên ngoài hay bên trong, cấu trúc hay không cấu trúc, hàng loạt hay liên tục. Nó cho phép bạn hình thành được một góc nhìn toàn diện hơn và để thấu hiểu khách hàng hơn, xử lý vấn đề ngay trong thời gian thực.

Các nguồn dữ liệu gồm có:

  • Dữ liệu giao dịch và đơn hàng: Hệ thống thương mại điện tử, hệ thống bán hàng và quản trị tạo ra dữ liệu khi có người mua hàng, đặt hàng, cập nhật ngày tháng, khách hàng và giá trị hàng hóa, giỏ hàng bị bỏ trống, hàng bị trả lại và còn nhiều nữa. Không phải bàn cãi, đây là những dữ liệu cực kỳ giá trị cho việc tiếp thị và bán hàng.
  • Dữ liệu hành vi, website và di động: Những sản phẩm và loại hàng đã lướt qua, nhấn vào, lưu lại, dữ liệu tương tác, số trang đã ghé vào và nhiều hơn nữa. Đây là những dữ liệu mà marketing campaign cần, performance marketers yêu thích và các Data analysis cần để làm mô hình dự đoán. Chúng được cập nhật và thay đổi liên tục, cho ta biết hành vi khách hàng hiện tại, tương lai và dùng vào mục đích tối ưu marketing/ customer experience.
  • Dữ liệu customer profile 360: Thấu hiểu khách hàng là điều bắt buộc với mọi marketer. Cơ bản nhất chỉ là những thông tin liên lạc/ social profile, rồi hệ thống sẽ thu thập thêm rất nhiều dữ liệu về tâm lý – hành vi, cách sống, ngữ cảnh, các mối quan hệ và cả tính cách. Từ đó bạn có thể tạo ra các tập Khách hàng tiềm năng có cùng nhu cầu và cá nhân hoá việc nuôi dưỡng Leads → chuyển đổi
  • Dữ liệu sản phẩm: Rất quan trọng. Ví dụ hàng tồn và giá cả cũng khi phân tích chung với dữ liệu khách hàng và hành vi sẽ ra được nhiều thông tin có giá trị.
    Việc quản trị dữ liệu ngày càng trở nên cồng kềnh vì SKU ngày càng nhiều và vòng đời sản phẩm thì ngày càng ngắn. Có rất nhiều sản phẩm chỉ bán được trong một mùa, ví dụ một chiếc áo đầm được bán trong vài tháng và sẽ bị thay thế với một mẫu mã hợp thời hơn. Thông thường thì dữ liệu này sẽ nằm chung với tổng quan dữ liệu của người dùng thông qua các ERP hoặc Ecommerce platform. 
  • CRM & các nguồn dữ liệu bên ngoài  (3rd parties -data): Dữ liệu CRM thông thường là theo loại hồ sơ dạng thẻ: Điện thoại, bài viết, email, địa chỉ, hàng đã mua, bổ sung thêm cả những thông tin từ các web, khảo sát do Marketing/ Sale thực hiện. Tuy nhiên CDP được xây dựng để xử lý dữ liệu bất cứ loại và dạng nào (đã biết trước). Khả năng bổ sung linh hoạt và thay đổi các loại nguồn gốc khiến nó càng có khả năng trở thành một kho trung tâm chứa mọi loại dữ liệu trong tương lai.

Customer Data Platform A1digihub

2. Custom integrations

Liệu bạn có thể tự xây dựng một hệ thống CDP không?

Theo lý thuyết thì có, tuy vậy đầu tư sẽ rất lớn về thời gian và gặp nhiều  rủi ro.

Các CDP không chỉ liên quan đến dữ liệu. Chúng chuẩn hóa và đóng gói các tính năng “ẩn”, bao gồm dữ liệu tiền tiếp thị và công cụ đã được đóng gói để khiến việc khởi tạo – vận hành dữ liệu trở nên dễ dàng hơn. Một số hệ thống CDP còn có những tính năng bổ sung được xây dựng sẵn như Hệ thống báo cáo quản trị thông minh (Business Intelligence), phân tích dự đoán, báo cáo hoặc theo dõi.

3. Khác nhau so với các delivery platforms

Trong thế giới CDP, các hệ thống tương tác tại các điểm tiếp xúc kênh được gọi là nền tảng phân phối (delivery platforms) hoặc nền tảng tương tác (engagement platforms). Chúng có thể là hệ thống quảng cáo qua email hoặc phần mềm tự động, website, DSP, social content..

Những hệ thống đó tương tác với CDP để gửi đi các thông điệp, đồng thời cũng sẽ thu thập những dữ liệu tương tác và chiến dịch để trả lại cho CDP. Chúng không phải là một phần của CDP nhưng luôn tích hợp chặt chẽ để tự động hoá và tối ưu hoá các hoạt động marketing

4. Khác biệt so với DMP

Có khá nhiều điểm chung dễ gây nhầm lẫn giữa 2 hệ thống này. DMP được thiết kế để phục vụ cho mục đích quảng cáo và retargeting dựa vào cookie trình duyệt người dùng. Chúng tập trung nhiều hơn vào các nhóm người dùng chưa định danh, hơn là chỉ tập trung vào từng khách hàng riêng biệt.

Trong DMP, thông tin chưa định danh rất nhiều và thường chỉ lưu trữ trong 90 ngày. CDP thì tạo ra những hồ sơ khách hàng chắc chắn trong suốt lịch sử..
Google/ Facebook sở hữu DMP hàng đầu thế giới, nhờ vậy có thể phân phối quảng cáo và retargeting đến hàng tỉ người trong tích tắc

CDP versus other popular customer data systems A1digihub

5. Khác biệt so với data warehouse

Những Data warehouse truyền thống được xây dựng và vận hành bởi các đội ngũ IT để lưu trữ toàn bộ dữ liệu Doanh nghiệp. Tuy nhiên các Marketer không đủ kĩ năng và quyền để truy cập vào, ảnh hưởng đến việc sáng tạo ý tưởng và làm giảm hiệu suất vận hành. Nhu cầu của Marketer về việc làm chủ Dữ liệu khách hàng để phân tích nhanh chóng và ra quyết định, nhưng Data warehouse không được thiết kế cho mục đích đó

Điều gì làm CDP khác biệt so với các hệ thống khác?

CDP là một hệ thống được đóng gói, tạo ra một cơ sở dữ liệu người dùng chắc chắn và thống nhất. Nó có thể chứa tất cả các loại nguồn dữ liệu và cho các hệ thống khác khả năng truy cập vào như một trung tâm cho các hoạt động quảng cáo

Khoảnh khắc là nhân tố thiết yếu tạo nên các mối quan hệ.

Tạo ra một góc nhìn khách hàng toàn diện là triết lý tiếp thị tuyệt vời

Khoảnh khắc là những nhân tố thiết yếu tạo nên các mối quan hệ. Chúng là những thứ mà khách hàng sẽ nhớ và sẽ xác định cách họ nhìn nhận nhãn hàng của bạn. Đó là lý do vì sao các công ty luôn tập trung khai thác những khoảnh khắc đó tốt nhất thông qua một số (có thể là tất cả) kênh bán hàng của mình

Trong cuốn sách “The Power of Moments: Why Certain Experiences Have Extraordinary Impact”, Chip and Dan Heath đã giải thích một hiện tượng tâm lý gọi là quy tắc Peak-End:

“Khi mọi người đánh giá một sự trải nghiệm nào đó, họ thường sẽ quên hoặc bỏ qua luôn thời gian trải qua chúng. Thay vào đó họ sẽ đánh giá trải nghiệm của mình thông qua hai khoảnh khắc chủ chốt: (1) khoảnh khắc tuyệt nhất hoặc tệ nhất, hay còn gọi là “peak” và  (2) lúc kết thúc trải nghiệm. [..] Có một điều không thể chối cãi rằng khi chúng ta đánh giá trải nghiệm của bản thân thì ta sẽ không nhớ lại cảm xúc lúc đó từng chút một được”.

Marketer luôn cố gắng xây dựng những khoảnh khắc tuyệt vời và đáng nhớ trong giai đoạn peak. Tôi có nói chuyện với Dr. Markus Wuebben, nhà sáng lập nền tảng CDP CrossEngage vào tuần trước. Ông cho tôi xem ví dụ:

Công ty đường sắt Đức – Deutsche Bahn nghiên cứu ra rằng việc đi lại với hành lý cồng kềnh là điều khó khăn, và hành khách muốn chuyển lên vé hạng nhất trong trường hợp này – ngay khi có cơ hội. Sử dụng CDP, họ đưa ra đề nghị cho hành khách voucher để nâng cấp lên vé hạng nhất nếu vé hạng hai đã quá đông. Việc này thực hiện thông qua ứng dụng của Deutsche Bahn. Không quan trọng là người dùng mua vé ở ứng dụng, trên website hoặc kênh bán hàng khác, vì tất cả đều được kết nối với CDP.

Có một điều mà họ cần phải biết cho chiến dịch này chính là điểm đến của hành khách, và CDP đã kết hợp dữ liệu cá nhân với dữ liệu ngữ cảnh (con tàu sẽ đông như thế nào trên đường đi). Đó là một khoảnh khắc đặc biệt mà hành khách chắc chắn sẽ nhớ đến, nó cũng tạo ra một lợi thế trực tiếp cho cơ sở dữ liệu của bạn.

Chắc bạn đang tự hỏi có bao nhiêu khách hàng đã đăng ký thông tin để nhận được yêu cầu nâng cấp này: 77% khách hàng đã đăng nhập khi đặt vé, từ đó CDP có thể tiếp cận họ. Với 1.7 triệu lượt đặt vé và 2.7 triệu lượt đăng nhập một tháng thì đó là một con số rất đáng kể.

Kết luận

CDP (Customer Data Platform) tạo ra góc nhìn toàn diện về khách hàng (customer 360) trên một hệ thống duy nhất. Nhưng giá trị thật sự không chỉ nhìn mà có thể phân tích để có một tầm nhìn sâu sắc về khách hàng. Đây là những câu hỏi mà CDP sẽ có câu trả lời:

  • Mặt hàng mà khách hàng đã mua trước lần mua hiện tại là gì?
  • Khách hàng này thuộc phân khúc nhóm người dùng nào?
  • Khách hàng này có nguy cơ rời bỏ không?
  • Gần đây anh ta thích thú với cái gì?
  • Mục đích (mua sắm) của họ là gì, thời gian thế nào?
  • Giá trị hiện tại và tương lai của khách hàng này là gì?
  • Họ thích tương tác và tạo ra những khoảnh khắc ở nơi nào hơn?
  • Điều gì liên quan đến họ và vị trí của họ ở đâu trong nhật ký khách hàng?

Visage Funnel Cake A1digihub

Từ đó ta có thể dễ dàng quyết định đúng người, đúng thời điểm, đúng thông điệp, đúng kênh phân phối để tăng CLV – customer life time value (giá trị vòng đời khách hàng) và giảm tỉ lệ khách hàng rời bỏ. Khi bạn kết hợp lại các dữ liệu nền tảng và những tầm nhìn sâu sắc, chúng có thể tạo ra những khoảnh khắc giá trị và đáng nhớ.

Theo a1digihub

No votes yet

Thông tin khác