Trong thế giới đa kênh hiện nay, các doanh nghiệp phải đối mặt với một thách thức lớn: thống nhất dữ liệu khách hàng trải rộng trên các trang web, ứng dụng, email, mạng xã hội và các lần ghé thăm cửa hàng thành một hồ sơ thống nhất. Một Nền tảng Dữ liệu Khách hàng (CDP) giải quyết vấn đề này bằng cách thu thập, ghép nối và sắp xếp dữ liệu khách hàng vào một cơ sở dữ liệu thống nhất. Hoạt động như một người điều phối trung tâm, CDP ghép các dữ liệu rời rạc lại với nhau để tạo ra một bức tranh rõ ràng và có thể hành động về mỗi khách hàng.
Họ duyệt trang web của bạn trên máy tính xách tay. Sau đó, họ xem cùng một sản phẩm trên ứng dụng di động của bạn. Họ nhấp vào email quảng cáo. Cuối cùng, họ mua hàng tại cửa hàng.
Thu thập dữ liệu: Thu thập đầu vào từ mọi nơi
Truy cập trang web Hoạt động ứng dụng di động Mua hàng tại cửa hàng
Ghép nối dữ liệu: Kết nối các điểm
Giải quyết danh tính: Sử dụng các định danh như địa chỉ email, số điện thoại, cookie hoặc ID thiết bị để khớp dữ liệu từ các hệ thống khác nhau.Khớp đa thiết bị: Nhận dạng cùng một người dùng trên nhiều thiết bị (ví dụ: liên kết phiên duyệt web trên máy tính xách tay với đăng nhập ứng dụng di động).
Thống nhất dữ liệu: Xây dựng hồ sơ khách hàng duy nhất
Hành vi trên trang web: Duyệt giày, xem đánh giá. Hoạt động ứng dụng: Thêm giày vào giỏ hàng. Mua hàng tại cửa hàng: Mua giày và tham gia chương trình khách hàng thân thiết.
Phân khúc: Nhóm khách hàng theo hành vi
Khách hàng cao cấp mua sắm cả trực tuyến và tại cửa hàng. Khách hàng thường bỏ giỏ hàng nhưng phản hồi các ưu đãi qua email. Khách hàng mới chưa mua hàng.
Kích hoạt: Sử dụng dữ liệu để cá nhân hóa
Một khách hàng bỏ giỏ hàng nhận được email cung cấp giảm giá 15% cho đôi giày họ đã bỏ lại. Khách hàng mua hàng tại cửa hàng nhận được thông báo trên ứng dụng với mức giảm giá cho các phụ kiện phù hợp. Khách hàng thường xuyên mua sắm được quyền truy cập sớm vào bộ sưu tập mới.
Hồ sơ trùng lặp: Coi cùng một người là nhiều khách hàng. Cơ hội bị bỏ lỡ: Không nhận ra khách hàng cao cấp. Thông điệp không nhất quán: Gửi thông điệp không liên quan hoặc thừa.
Starbucks: CDP của Starbucks tích hợp dữ liệu từ ứng dụng, trang web và cửa hàng vật lý. Ví dụ: Khi một khách hàng đặt một ly latte thông qua ứng dụng di động, CDP liên kết việc mua hàng này với tài khoản khách hàng thân thiết của họ. Sau đó, ứng dụng đề xuất các đồ uống theo mùa mới dựa trên các lần mua hàng trước đó của họ. Nếu khách hàng đến cửa hàng và đổi điểm khách hàng thân thiết để lấy đồ ăn nhẹ, CDP sẽ cập nhật hồ sơ của họ theo thời gian thực, đảm bảo các thông điệp tiếp thị phù hợp với hoạt động gần đây của họ. Việc tích hợp liền mạch này thúc đẩy trải nghiệm cá nhân hóa, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và khuyến khích khách hàng quay lại.Sephora: CDP của Sephora tích hợp dữ liệu từ ứng dụng, trang web và cửa hàng vật lý. Ví dụ: Khi một khách hàng mua son môi tại cửa hàng, CDP sẽ ghép nối việc mua hàng đó với hồ sơ ứng dụng của họ. Sau đó, ứng dụng đề xuất một cây kẻ viền môi phù hợp dựa trên lần mua hàng trước đó của họ. Nếu khách hàng duyệt các màu son môi mới trên trang web, họ sẽ thấy quảng cáo cá nhân hóa nhắc nhở họ về các màu họ thích. Việc tích hợp liền mạch này tạo ra một trải nghiệm thống nhất, thúc đẩy lòng trung thành và doanh số bán hàng của khách hàng.
Hiểu biết toàn diện về khách hàng: Ghép nối dữ liệu đảm bảo bạn biết toàn bộ hành trình của mỗi khách hàng, từ duyệt đến mua hàng.Tiếp thị cá nhân hóa quy mô lớn: Hồ sơ thống nhất cho phép các chiến dịch nhắm mục tiêu siêu chính xác.Ví dụ: Một khách hàng đã xem váy mùa hè và mua dép sẽ nhận được email về đồ bơi.Cải thiện khả năng giữ chân khách hàng: Khách hàng cảm thấy được trân trọng khi họ nhận được các ưu đãi và đề xuất phù hợp.Hiệu quả cho các nhóm: CDP loại bỏ các silo dữ liệu, đảm bảo mọi người từ tiếp thị đến bán hàng đều có quyền truy cập vào các hồ sơ chính xác giống nhau.
E-commerce: Tạo các đề xuất sản phẩm cá nhân hóa dựa trên lịch sử duyệt web, mua hàng và hành vi trên ứng dụng. Phân khúc khách hàng để gửi các email tiếp thị nhắm mục tiêu (ví dụ: email khuyến mãi cho khách hàng bỏ giỏ hàng).Ngành bán lẻ: Tích hợp dữ liệu từ các chương trình khách hàng thân thiết, thu thập dữ liệu từ các điểm bán hàng để tạo ra một cái nhìn tổng quan về khách hàng. Tối ưu hóa chiến lược đặt hàng và quản lý kho dựa trên xu hướng mua sắm dự đoán.Ngành dịch vụ tài chính: Xác định các khách hàng có nguy cơ rời bỏ, gửi các ưu đãi cá nhân hóa để giữ chân khách hàng. Phát hiện gian lận và bảo vệ dữ liệu khách hàng tốt hơn.Ngành du lịch và khách sạn: Tạo ra các đề xuất tour du lịch và gói dịch vụ phù hợp với sở thích của từng khách hàng dựa trên lịch sử đặt phòng, đánh giá và phản hồi của khách hàng.Ngành chăm sóc sức khỏe: Cá nhân hóa chương trình chăm sóc sức khỏe cho từng bệnh nhân dựa trên lịch sử bệnh án, thói quen sống và phản hồi điều trị.Ứng dụng mạng xã hội: Cung cấp quảng cáo được nhắm mục tiêu chính xác đến từng người dùng dựa trên hoạt động, sở thích và mối quan hệ của họ.
