Để hiểu rõ insight khách hàng và cải tiến thông minh các chiến lược Marketing, doanh nghiệp cần phải hiểu và sử dụng nguồn dữ liệu một cách hiệu quả. Quá trình này được xem là Phân tích dữ liệu (Data Analytics). Để hiểu rõ hơn về phương pháp này, hãy cùng Antsomi CDP 365 khám phá thông qua bài viết dưới đây.

1. Phân tích dữ liệu là gì?

Phân tích dữ liệu là quá trình thu thập – nghiên cứu – chuyển đổi dữ liệu thô thành những thông tin chuyên sâu hữu ích cho chiến lược kinh doanh.  

Phân tích dữ liệu khách hàng là quá trình phân tích các tệp dữ liệu để nhận biết xu hướng, thấu hiểu hành vi của khách hàng. Từ đó, doanh nghiệp có thể hành động phù hợp và tạo mối quan hệ tốt với khách hàng. 

2. Phân tích dữ liệu khách hàng quan trọng ra sao đối với doanh nghiệp?

Với lượng dữ liệu khách hàng khổng lồ từ nhiều kênh hiện nay như: Facebook, Instagram, Website, SMS, Zalo OA, Paid ads,… và các kênh offline; thì việc phân tích dữ liệu lại càng cần thiết hơn. Bởi khi hiểu rõ lợi ích mà phân tích dữ liệu mang lại, doanh nghiệp sẽ có được lợi thế cạnh tranh không hề nhỏ; đặc biệt là những công ty sở hữu nhiều kênh và nhiều tệp khách hàng lớn.

Hiện nay, có khá nhiều công cụ và công nghệ được sử dụng rộng rãi bởi nhiều doanh nghiệp, chẳng hạn như Nền tảng dữ liệu khách hàng (Customer Data platform), để họ có thể đưa ra các chiến lược thông minh và logic. Giải pháp này đã được tích hợp khả năng của Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) giúp thu thập, sắp xếp và phân tích nhanh chóng – hiệu quả hơn so với cách thủ công bởi con người. Điều này tiết kiệm thời gian cho việc triển khai các nhiệm vụ chiến lược.

Hơn nữa, việc tích hợp phân tích dữ liệu một cách hợp lý giúp doanh nghiệp của bạn dễ dàng nhận biết xu hướng của người tiêu dùng và nhanh chóng đối phó với những sự kiện bất ngờ; đồng thời tạo ra điểm khác biệt so với các đối thủ cạnh tranh –  Antsomi CDP 365 là công cụ giúp bạn làm được điều này!

3. 4 loại phân tích dữ liệu cơ bản

3.1. Phân tích Mô tả (Descriptive Analytics)

Phân tích mô tả là loại phân tích phổ biến và cơ bản nhất. Phân tích mô tả trả lời cho các câu hỏi:

• Điều gì đã xảy ra?
• Xảy ra ở đâu?
• Tại sao nó xảy ra?
• Xảy ra khi nào?

Phân tích mô tả cũng là giai đoạn đầu tiên của việc phân tích dữ liệu. Nó có thể được chia thành hai loại: Báo cáo tức thì (Ad hoc reporting) và báo cáo đã được định sẵn (canned reports):

• Báo cáo tức thì được làm cho một mục đích cụ thể và không được lên lịch. Chúng được thiết kế để giải đáp một câu hỏi cụ thể và được dùng để thu thập thông tin chi tiết về một chủ đề đặc biệt.
• Báo cáo đã định sẵn được định dạng và gửi theo một chủ đề cụ thể: Ví dụ, báo cáo hiệu suất hàng tháng về các chỉ số trang web được gửi đến các cấp lãnh đạo cấp cao.

3.2. Phân tích Chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Nếu phân tích mô tả giải đáp câu hỏi về “Điều gì đã xảy ra”, phân tích chẩn đoán sẽ trả lời cho câu “Tại sao điều đó xảy ra?”. Phân tích chẩn đoán sẽ thực hiện phân tích và khai thác dữ liệu chuyên sâu để xem xét các xu hướng, thiết lập mối tương quan giữa các biến và xác định mối quan hệ nguyên nhân nếu có.

Diagnostic Analytics thường sử dụng phương pháp như: 

• Drilling down – Tập trung chi tiết dữ liệu
• Finding correlations – Tìm ra các mối tương quan giữa các biến và xác định mối quan hệ nhân quả
• Root cause analysis – Tìm ra nguyên nhân các sai sót hay kết quả không mong đợi trong chuỗi nhân quả.

3.3. Phân tích Dự đoán (Predictive Analytics)

Đây là phương pháp giải đáp cho câu hỏi: “Điều gì sẽ xảy ra?”. Phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử, cùng với việc xem xét xu hướng trong ngành, để cung cấp chính xác về xu hướng tương lai. Điều này giúp doanh nghiệp hiểu mối quan hệ và nguyên nhân dựa trên các kịch bản có khả năng xảy ra nhiều nhất. 

Hiện nay, phân tích dự đoán đã trở thành một trong những loại được sử dụng và thảo luận rộng rãi nhất. Đặc trưng của phương pháp này là các kỹ thuật như: dự báo, so khớp mẫu, tạo các mô hình dự đoán. Bất kỳ lĩnh vực kinh doanh nào cũng có thể ứng dụng Predictive Analytics để giảm rủi ro và tối ưu hoá các hoạt động kinh doanh.

Bạn có biết: Antsomi CDP 365 hợp nhất data realtime, nhanh chóng đưa ra gợi ý giúp bạn có quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu một cách hiệu quả!

3.4. Phân tích Đề xuất (Perspective Analytics) 

Nếu phân tích dự đoán đặt ra câu hỏi điều gì có thể xảy ra vào ngày mai thì phân tích đề xuất lại đưa ra câu trả lời: “Điều gì nên được thực hiện tiếp theo (What-if).” Những nhân viên tiếp thị và các nhà quản lý thực sự muốn thực hiện việc ra quyết định dựa trên dữ liệu sẽ triển khai phần mềm phân tích đề xuất. Nó xem xét tất cả dữ liệu đã thu thập trong quá khứ, hiện tại và dự đoán tương lai để cung cấp những thông tin hữu ích và hướng dẫn có thể thực hiện được. 

Phân tích dự đoán hướng dẫn sử dụng công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) để dự đoán kết quả và xác định hành động tiếp theo tốt nhất. Mô hình này cho phép bạn kiểm tra các biến số chính xác và đề xuất các biến số mới có khả năng tạo ra kết quả tích cực cao hơn.

Kết luận

Antsomi Việt Nam sử dụng nền tảng phân tích dữ liệu CDP 365 để thực hiện quá trình phân tích một cách hiệu quả. Thông qua CDP 365, Antsomi tổng hợp và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu về khách hàng, hành vi trực tuyến, tương tác với sản phẩm và dịch vụ. Qua đó, doanh nghiệp có thể xác định xu hướng, thị trường và hành vi của khách hàng để tạo ra những hiểu biết có giá trị.