Phân tích dữ liệu – Dự đoán trong Quản lý khách hàng

Với sự phát triển kinh tế hiện nay, dữ liệu khách hàng là một yếu tố quan trọng đang được rất nhiều doanh nghiệp và diễn đàn quốc tế gọi tên là “vàng trong thời đại số”, chúng mang lại cho doanh nghiệp rất nhiều lợi ích về mặt thông tin và dự đoán để ra quyết định trong tương lai. Tuy nhiên để tận dụng tối ưu giá trị của dữ liệu khách hàng, doanh nghiệp cần biết cách khai thác, loại bỏ những dữ liệu trùng lặp, sai lệch từ đó tìm kiếm những thông tin hữu ích cho chính công ty của họ. Cùng COLE tìm hiểu ứng dụng Phân tích dữ liệu và dự đoán trong quản lý khách hàng.

Sự phát triển bùng nổ của Phân tích dữ liệu

Sự phát triển bùng nổ của phân tích dữ liệu đã thay đổi toàn diện cách thức doanh nghiệp tiếp cận và quản lý thông tin. Nhờ vào tiến bộ vượt bậc trong công nghệ quản lý và khai thác dữ liệu, các doanh nghiệp hiện nay có khả năng thu thập, tổng hợp và phân tích lượng dữ liệu lớn nhanh chóng, theo thời gian thực. Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, tối ưu hóa quy trình kinh doanh, dự đoán xu hướng thị trường và đưa ra quyết định kinh doanh thông minh. Việc dựa vào dữ liệu để đưa ra các phân tích chi tiết và chính xác đã tạo nên sự cạnh tranh vượt trội và khả năng thích ứng nhanh chóng cho các doanh nghiệp. Sự bùng nổ của phân tích dữ liệu không chỉ là một xu hướng mà còn là yếu tố quyết định đem lại lợi ích lớn cho sự phát triển và thành công của các doanh nghiệp trong thế giới kinh doanh khốc liệt và thay đổi ngày nay. Vì thế nhu cầu khai thác và lưu trữ thông tin dữ liệu ngày càng cao, đặc biệt đối với các tổ chức doanh nghiệp. Khi áp dụng phân tích dữ liệu vào quản lý khách hàng, ta có thể tìm ra các thông tin giá trị từ dữ liệu khách hàng như hành vi mua hàng, sở thích, xu hướng, và tạo ra những nhận định và hướng dẫn cụ thể để tối ưu hóa quản lý khách hàng.

Ứng dụng của Phân tích dữ liệu và dự đoán trong quản lý khách hàng

Dưới đây là một số ứng dụng cụ thể của phân tích dữ liệu và dự đoán trong quản lý khách hàng:

• Dự đoán hành vi mua hàng: Phân tích dữ liệu và dự đoán có thể giúp dự đoán hành vi mua hàng của khách hàng, bao gồm sản phẩm hoặc dịch vụ mà họ có xu hướng mua, thời điểm mua, và kênh mua hàng. 
• Tối ưu hóa chiến dịch tiếp thị: Phân tích dữ liệu giúp đánh giá hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị và tối ưu hóa chúng. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các chiến dịch tiếp thị trước đây, doanh nghiệp có thể tìm ra các yếu tố thành công và thất bại, từ đó điều chỉnh chiến lược tiếp thị, tối ưu hóa kênh tiếp thị, nội dung và thời điểm phù hợp đối với một chiến dịch nhất định. 
• Xác định và quản lý khách hàng tiềm năng: Phân tích dữ liệu giúp xác định liệu nhóm khách hàng tiềm năng nào có thể trở thành khách hàng thực sự. Bằng cách phân tích thông tin từ khách hàng hiện tại và mô hình hóa các đặc điểm của khách hàng tiềm năng, tạo thành các phân khúc khác nhau, doanh nghiệp có thể tìm ra nhóm khách hàng có khả năng cao để tập trung tiếp cận và tăng cường quy trình chuyển đổi. 
• Tối ưu hóa trải nghiệm khách hàng: Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa cho từng khách hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu về sở thích, hành vi mua hàng và phản hồi từ khách hàng, doanh nghiệp có thể tùy chỉnh dịch vụ, sản phẩm, các giá trị kèm theo và thông điệp để đáp ứng đúng nhu cầu và mong muốn của từng khách hàng. 
• Dự đoán giá trị khách hàng: Phân tích dữ liệu giúp dự đoán giá trị của từng khách hàng cho doanh nghiệp. Dựa trên lịch sử mua hàng, hành vi và các yếu tố khác, doanh nghiệp có thể xác định khách hàng có tiềm năng tạo ra giá trị cao và tạo ra các chiến lược tùy chỉnh nhằm tăng cường giá trị khách hàng, bao gồm chương trình khuyến mãi, ưu đãi cá nhân hóa, chương trình upsell, cross sell và dịch vụ chăm sóc khách hàng đặc biệt. 

Lợi ích của việc Phân tích dữ liệu – Dự đoán trong việc quản lý khách hàng 

Khi ứng dụng được phân tích dữ liệu và dự báo vào trong quy trình hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, tiến trình quản lý khách hàng sẽ tối ưu và tiết kiệm thời gian hơn vì:

• Phân tích dữ liệu và dự đoán giúp nhà quản lý khách hàng đưa ra những quyết định sáng suốt. 
• Các mô hình phân tích dữ liệu và dự đoán được đào tạo có thể tải nhập dữ liệu theo thời gian thực và ngay lập tức cung cấp câu trả lời.
• Phân tích dữ liệu và dự đoán có thể giúp khách hàng hiểu được những vấn đề phức tạp. 
• Ngoài ra, công ty đạt được lợi thế cạnh tranh. Các công ty sử dụng phân tích dự đoán có lợi thế cạnh tranh cao hơn những công ty không dùng nhờ khả năng dự đoán chính xác hơn các sự kiện trong tương lai.

Kỹ năng Phân tích dữ liệu 

Để khai thác được 100% ứng dụng của Phân tích dữ liệu trong quản lý, doanh nghiệp cần trang cho nhân viên những kỹ năng sau: 

• Làm chủ tư duy: Nắm được khái niệm tổng quan: Data Mining, OLAP,…
• Thành thạo công cụ: Power BI, Excel,…
• Nắm gọn quy trình: Tự hệ thống hóa quy trình 
• Mô hình hóa mọi dữ liệu: Xử lý và mô hình hóa dữ liệu các dạng thông tin

Nhìn chung, phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp nhìn thấy bức tranh toàn cảnh và phạm vi rộng hơn của những thách thức trong ngành. Để giúp bạn hiểu hơn về phân tích dữ liệu nhằm dự đoán trong việc quản lý khách hàng thì bạn có thể tham khảo ngay khóa học Phân tích dữ liệu COLE, nắm rõ hơn các kỹ năng, công việc cần làm của nghề này.