Quy Trình 8 Bước như sau:
1) Xác Định Điểm Tiếp Xúc & Phương Pháp Thu Thập (Identify Touchpoints & Collection Methods):
Đây là bước đầu tiên, quan trọng nhất. Xác định tất cả các điểm mà khách hàng tương tác với doanh nghiệp (website, ứng dụng di động, cửa hàng, mạng xã hội, email...). Sau đó, xác định phương pháp thu thập dữ liệu tại mỗi điểm tiếp xúc (ví dụ: sử dụng cookies, form đăng ký, hệ thống CRM...).
Ví dụ: Một website thương mại điện tử có thể thu thập dữ liệu về hành vi duyệt web, sản phẩm đã xem, lịch sử mua hàng, thông tin đăng ký tài khoản...
2) Thiết Lập Quy Tắc Nghiệp Vụ Dữ Liệu (Establish Data Business Rules):
Đặt ra các quy tắc để đảm bảo dữ liệu được thu thập chính xác, nhất quán và tuân thủ quy định pháp luật (ví dụ: GDPR).
Ví dụ: Quy định về việc lưu trữ và sử dụng dữ liệu cá nhân của khách hàng.
3) Quản Lý Quy Trình Nhập & Định Dạng Dữ Liệu (Manage Data Input & Formatting):
Xử lý dữ liệu thô, chuyển đổi sang định dạng chuẩn và lưu trữ vào hệ thống.
Ví dụ: Chuẩn hóa số điện thoại, địa chỉ email, và loại bỏ các ký tự đặc biệt.
4) Tách Dữ Liệu Liên Kết Khách Hàng (Separate Customer Linkage Data):
Tách riêng dữ liệu liên quan đến việc xác định và liên kết các thông tin của cùng một khách hàng từ các nguồn khác nhau. Kết quả của bước số 4 là các segments
Ví dụ: Nhận diện một khách hàng đã mua hàng online và offline thông qua số điện thoại hoặc email với hành vi cụ thể ở các touchpoint. Khách mua online thường có hành vi lướt web, tạo ra các pageview, khách offline thường dùng app tích điểm tại một cửa hàng / điểm bán.
5) Nâng Cao & Xác Định Liên Kết Khách Hàng (Enhance & Identify Customer Linkage):
Sử dụng các thuật toán như xác suất thống kê, machine learning, AI để liên kết các dữ liệu rời rạc và tạo ra một hồ sơ khách hàng thống nhất.
Ví dụ: Liên kết dữ liệu từ website, ứng dụng di động và hệ thống CRM để tạo ra một hồ sơ duy nhất cho mỗi khách hàng.
6) Sửa & Chuẩn Hóa Dữ Liệu Liên Kết (Correct & Standardize Linkage Data):
Loại bỏ các dữ liệu trùng lặp, không chính xác hoặc thiếu sót.
Ví dụ: Hợp nhất hai hồ sơ khách hàng có cùng số điện thoại nhưng khác tên do lỗi nhập liệu.
7) Loại Bỏ & Hợp Nhất Dữ Liệu (Suppress & Consolidate Data):
Loại bỏ dữ liệu không cần thiết và hợp nhất tất cả dữ liệu liên quan vào một hồ sơ duy nhất.
Ví dụ: Loại bỏ dữ liệu về giỏ hàng đã bị hủy và hợp nhất dữ liệu mua hàng, lịch sử duyệt web, tương tác trên mạng xã hội...
8) Kết Quả cuối cùng: Chân Dung Khách Hàng 360 Độ (360° Customer View):
Kết quả cuối cùng là một hồ sơ khách hàng hoàn chỉnh, bao gồm tất cả thông tin liên quan, giúp doanh nghiệp hiểu rõ khách hàng hơn.
Ví dụ: Doanh nghiệp có thể biết được sở thích mua sắm, hành vi, nhân khẩu học, lịch sử tương tác... của từng khách hàng để cá nhân hóa trải nghiệm và tối ưu hóa chiến dịch marketing.
Xem demo thực tế:
- User Login: demo
- Password: 123456
