Một chút về lịch sử CRM & CDP
Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) đã trải qua một chặng đường dài. Từ những năm 1990, CRM đã phát triển từ một công cụ quản lý bán hàng đơn giản thành một hệ thống phức tạp hỗ trợ nhiều hoạt động kinh doanh. Và giờ đây, bước tiến mới nhất trong lĩnh vực này chính là nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP). Hãy cùng nhìn lại hành trình thú vị này!
CRM 1.0 (1990s): Thời kỳ sơ khai
Giai đoạn đầu, CRM tập trung vào việc tự động hóa các tác vụ bán hàng, như quản lý danh sách liên hệ, theo dõi giao dịch và báo cáo. CRM 1.0 chủ yếu phục vụ đội ngũ bán hàng, giúp họ tổ chức và quản lý thông tin khách hàng một cách hiệu quả hơn. Dữ liệu được thu thập thường là dữ liệu giao dịch cơ bản.
CRM 2.0 (2000s): Mở rộng sang marketing
Với sự phát triển của internet, CRM bước vào giai đoạn 2.0, mở rộng phạm vi sang hoạt động marketing. CRM 2.0 tích hợp các công cụ email marketing, tự động hóa marketing và phân tích dữ liệu khách hàng, giúp doanh nghiệp tiếp cận và tương tác với khách hàng hiệu quả hơn. Việc thu thập và tổng hợp dữ liệu cũng được chú trọng hơn.
CDPs (2020s): Tập trung vào trải nghiệm khách hàng
Ngày nay, khách hàng mong đợi những trải nghiệm cá nhân hóa và liền mạch trên mọi kênh tương tác. CDP ra đời để đáp ứng nhu cầu này. Khác với CRM, CDP được thiết kế để thu thập và thống nhất dữ liệu khách hàng từ mọi nguồn (website, ứng dụng, email, mạng xã hội...), tạo ra một "hồ sơ vàng" duy nhất cho mỗi khách hàng. CDP cho phép doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi, nhu cầu và sở thích của khách hàng, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm và tối ưu hóa chiến dịch marketing.
Hạn chế chết người của các hệ thống CDP hiện nay là gì ?
Là nằm ở khả năng thống nhất dữ liệu khách hàng một cách thực sự và duy trì tính cập nhật, chính xác của dữ liệu đó theo thời gian thực. Nói cách khác, CDP hứa hẹn tạo ra một "golden record" cho mỗi khách hàng, nhưng thực tế lại thường gặp khó khăn trong việc đạt được điều này.
Ví dụ:
- Dữ liệu không đồng nhất và phân mảnh: Một khách hàng có thể tương tác với doanh nghiệp qua nhiều kênh khác nhau (website, ứng dụng di động, cửa hàng, email, mạng xã hội...). CDP phải thu thập và khớp đúng dữ liệu từ tất cả các nguồn này để tạo ra một hồ sơ khách hàng thống nhất. Tuy nhiên, dữ liệu từ các nguồn khác nhau thường có định dạng, cấu trúc và mức độ chi tiết khác nhau, khiến việc khớp nối trở nên phức tạp và dễ xảy ra lỗi. Ví dụ, thông tin địa chỉ của khách hàng có thể khác nhau giữa đơn hàng online và thông tin đăng ký tài khoản.
- Dữ liệu lỗi thời và không chính xác: Dữ liệu khách hàng liên tục thay đổi (địa chỉ, số điện thoại, sở thích...). CDP cần cơ chế cập nhật dữ liệu theo thời gian thực để đảm bảo tính chính xác. Tuy nhiên, việc tích hợp và đồng bộ dữ liệu từ các nguồn khác nhau thường có độ trễ, dẫn đến dữ liệu lỗi thời và không phản ánh đúng tình trạng hiện tại của khách hàng. Ví dụ, một khách hàng đã chuyển nhà nhưng CDP vẫn gửi email marketing đến địa chỉ cũ.
- Khó khăn trong việc xử lý dữ liệu lớn và phức tạp: Với lượng dữ liệu khách hàng ngày càng tăng, CDP cần có khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp. Một số CDP gặp khó khăn trong việc xử lý dữ liệu theo thời gian thực, đặc biệt là khi phải phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Ví dụ, một chiến dịch marketing cá nhân hóa theo thời gian thực có thể bị trì hoãn do CDP không kịp xử lý dữ liệu hành vi của khách hàng.
- Phụ thuộc vào dữ liệu nhận thức (declared data): Nhiều CDP dựa quá nhiều vào dữ liệu do khách hàng tự khai báo, mà ít tận dụng dữ liệu hành vi (behavioral data). Dữ liệu nhận thức thường không đầy đủ và chính xác, trong khi dữ liệu hành vi cung cấp thông tin giá trị hơn về nhu cầu và sở thích thực tế của khách hàng.
Tóm lại, hạn chế chết người của CDP nằm ở khả năng thực sự thống nhất và duy trì tính chính xác, cập nhật của dữ liệu khách hàng. Điều này dẫn đến việc khó khăn trong việc cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, phân tích hành vi và đưa ra quyết định kinh doanh hiệu quả.
CDP không phải là tương lai của marketing hay sales. Bản chất của việc kinh doanh nằm ở thấu hiểu tâm lý con người và cá nhân hóa nhu cầu tiêu dùng của họ
CDP và công ty sử dụng nó, có thực sự hiểu tâm lý của khách hàng ?
Bạn có thật sự có cùng suy nghĩ với khách hàng hay ngồi giả định từ mấy cái fake reports từ fake data ?
Hạn chế của CDP, đặc biệt là việc xử lý dữ liệu và cá nhân hoá (Personalization), có thể liên kết với các khái niệm trong cuốn "Tư duy nhanh và chậm" của Daniel Kahneman như sau:
- Ảo tưởng về tính hợp lý (WYSIATI - What You See Is All There Is): CDP thường dựa trên dữ liệu có sẵn, dễ dàng truy cập, dẫn đến cái nhìn phiến diện về khách hàng. Hệ thống dễ rơi vào "bẫy" WYSIATI, bỏ qua những thông tin quan trọng không được ghi nhận hoặc khó tiếp cận, dẫn đến phân khúc khách hàng không chính xác và chiến dịch marketing kém hiệu quả. Ví dụ, CDP chỉ dựa trên dữ liệu mua hàng online mà bỏ qua tương tác của khách hàng tại cửa hàng, tạo nên bức tranh không đầy đủ về hành vi mua sắm của họ.
- Hiệu ứng neo (Anchoring Effect): Dữ liệu ban đầu được đưa vào CDP có thể tạo ra "hiệu ứng neo", ảnh hưởng đến cách hệ thống xử lý và phân tích thông tin sau này. Ví dụ, nếu ban đầu CDP gắn nhãn một khách hàng là "giá rẻ" dựa trên một vài giao dịch mua hàng giảm giá, hệ thống có thể tiếp tục phân loại khách hàng này vào phân khúc "giá rẻ" ngay cả khi họ có những giao dịch mua hàng giá trị cao sau đó.
- Định kiến xác định (Confirmation Bias): CDP, đặc biệt là khi được tích hợp với AI, có thể củng cố "định kiến xác định" bằng cách ưu tiên tìm kiếm và phân tích dữ liệu phù hợp với giả định ban đầu, bỏ qua những dữ liệu mâu thuẫn. Điều này dẫn đến việc cá nhân hoá kém hiệu quả và thậm chí có thể gây ra phân biệt đối xử với một số nhóm khách hàng.
- Hệ thống 1 và Hệ thống 2: CDP hoạt động dựa trên cả Hệ thống 1 (tư duy nhanh, tự động) và Hệ thống 2 (tư duy chậm, logic). Việc thu thập và phân loại dữ liệu ban đầu thường do Hệ thống 1 đảm nhiệm, dễ dẫn đến sai sót nếu không được kiểm tra và điều chỉnh bởi Hệ thống 2. Việc thiếu sự giám sát và phân tích cẩn thận từ con người có thể khiến CDP đưa ra những kết luận sai lầm về khách hàng.
Tương lai sau khi CRM &CDP chết ?
- Hệ thống tập trung vào dữ liệu (Data-centric systems): Data Lake và Data Mesh sẽ đóng vai trò trung tâm, lưu trữ và quản lý toàn bộ dữ liệu khách hàng. Các công cụ phân tích và AI sẽ được tích hợp trực tiếp vào hệ thống này, giúp doanh nghiệp khai thác dữ liệu hiệu quả hơn.
- Trí tuệ nhân tạo thời gian thực (Real-time AI): AI sẽ không chỉ phân tích dữ liệu lịch sử mà còn phân tích dữ liệu theo thời gian thực, cho phép cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng tức thì và tự động hóa các quy trình marketing.
- Cá nhân hóa siêu ngữ cảnh (Hyper-personalization): Việc hiểu sâu sắc về khách hàng, kết hợp với AI, sẽ cho phép doanh nghiệp tạo ra những trải nghiệm cá nhân hóa ở mức độ "siêu ngữ cảnh", phù hợp với từng cá nhân ở từng thời điểm, từng địa điểm và từng ngữ cảnh cụ thể.
- Tự động hóa quy trình marketing (Marketing automation 2.0): Các quy trình marketing sẽ được tự động hóa ở mức độ cao hơn, từ việc phân khúc khách hàng, tạo nội dung, gửi email, đến việc tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo.
- Trải nghiệm khách hàng liền mạch (Seamless customer experience): Dữ liệu khách hàng sẽ được chia sẻ liền mạch giữa các phòng ban và các kênh tương tác, tạo ra trải nghiệm khách hàng thống nhất và liền mạch trên mọi điểm chạm.
- Chú trọng quyền riêng tư dữ liệu (Data privacy and security): Với việc thu thập và sử dụng ngày càng nhiều dữ liệu khách hàng, việc bảo vệ quyền riêng tư và an ninh dữ liệu sẽ trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Các quy định và công nghệ bảo mật dữ liệu sẽ được áp dụng nghiêm ngặt hơn.
