Tăng doanh số nhờ biết cách phân tích dữ liệu khách hàng

Dữ liệu khách hàng là một trong những tài sản quý giá nhất của doanh nghiệp. Bằng cách thu thập, phân tích và khai thác dữ liệu khách hàng một cách khoa học, bạn có thể thiết kế những chiến lược bán hàng chéo (cross-selling) và bán nâng cấp (upselling) hiệu quả, tăng doanh số và giữ chân khách hàng lâu dài. Và cũng nhờ làm trong lĩnh vực agency về marketing, mình có thể vừa nghiên cứu, vừa làm, vừa học từ cách làm của khách hàng của mình đang áp dụng. Nên là trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ với bạn cách mình đã áp dụng dữ liệu khách hàng để nâng cao hiệu quả công việc.

Thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, như:

Hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM). Mỗi công ty với các quy mô khác nhau, triển khai CRM ở các phần mềm là khác nhau. Với mình, sau khi xài nhiều công cụ đủ rồi, thì mình sử dụng những món đồ chơi có trực tiếp tại Microsoft và thiết kế luật chơi cho nó. Một vài thông tin sẽ do Marketing thu thập, một vài thông tin sẽ do BD Sales phụ trách bổ sung, khi đã trở thành client của công ty, 1 vài thông tin sẽ được nhân sự chỉnh định verified lại và bổ sung vào CRM đó.
Hệ thống giao dịch và thanh toán. Thời điểm hiện tại, mình có sử dụng qua, thì thấy bản thân cac phần mềm kế toán ngày nay đã tích hợp gần như toàn bộ các tính năng về ngân hàng, giao dịch, thanh toán. Đặc biệt như Misa thì ngày nay đã kết nối dữ liệu khá sâu vào dự án, tồn kho, nhà cung cấp … Chỉ có cái hơi bất tiện vì các thông tin này sẽ khó lấy ra để các phòng ban khác tận dụng sử dụng. Base thì tiện hơn, tạo ra môi trường sử dụng chung để liên phòng ban có thể biết và sử dụng. Còn hiện tại, mình cũng sử dụng chính bộ công cụ của Microsoft trang bị luôn, đỡ tốn tiền và các thông tin này có thể để các team dự án nắm thông tin thanh toán và kế toán cùng theo dõi. Mỗi tội sẽ tốn công thiết kế riêng và tối ưu từng quy trình.
Hệ thống theo dõi và phân tích trang web, mạng xã hội. Dĩ nhiên là GA google analytics và thêm vài kỹ năng xịn xò khác để tích hợp cả Facebook, Instagram, LinkedIn vào database. Chỗ này mình tiếp tục trung thành với Microsoft, gắn api để đẩy các dữ liệu đo lường tất tần tật vào AzureSQL, rồi kết nối sang dataflow.
Khảo sát và phản hồi khách hàng thông qua các phễu liên hệ nhanh, liên hệ trước, trong và sau kỳ dự án. Mình thấy có một số bên sử dụng Zalo OA, lớn hơn thì call center, email marketing để tìm cách thu thập được phản hồi của khách hàng. Công ty mình thì tiết kiệm nên xài email và
Mạng xã hội và kênh truyền thông đều gắn những automation để lúc nào cũng nhận được

Để thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng một cách hiệu quả, bạn cần có một hệ thống thống nhất và chuẩn hóa, đảm bảo rằng dữ liệu được cập nhật, chính xác và đầy đủ. Bạn cũng cần có những công cụ phân tích dữ liệu mạnh mẽ, giúp bạn khám phá những xu hướng, mẫu và tương quan trong dữ liệu.

Trong trường hợp của mình, mình đã sử dụng một số công cụ phân tích dữ liệu như:

Google Analytics: để theo dõi và phân tích lưu lượng truy cập, tỷ lệ chuyển đổi, tỷ lệ thoát, thời gian truy cập, nguồn gốc và hành vi của khách hàng trên trang web của mình.
Microsoft Forms: để tạo ra các khảo sát và thu thập ý kiến phản hồi của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ và sự hài lòng của họ.
AruzreSQL, Python: này hơi phức tạp xíu. Về cơ bản cũng để thu thập nguồn dữ liệu khác nhau ở các nền tảng.
Excel/ Sharepoint list: để nhập, thu nhập thông tin sau đó xử lý và trình bày dữ liệu khách hàng từ các nguồn khác nhau (nguồn khác nữa), sử dụng các công thức, hàm và biểu đồ bằng Power Bi.

Sau khi có đủ dữ liệu khách hàng, bước tiếp theo là phân khúc khách hàng thành các nhóm khác nhau dựa trên các yếu tố như:

Mức chi tiêu: là tổng số tiền mà khách hàng đã chi trả cho sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn trong một khoảng thời gian nhất định.
Thói quen mua sắm: là tần suất, thời điểm, kênh và phương thức mà khách hàng sử dụng để mua sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.
Thói quen online: thời gian, tần suất truy cập website, các trang đã xem
Độ tuổi: là khoảng thời gian tính từ ngày sinh của khách hàng đến thời điểm hiện tại.
Giới tính: là đặc điểm sinh học và xã hội của khách hàng, thường được phân biệt là nam, nữ hoặc không xác định.
Sở thích: là những điều mà khách hàng thích, quan tâm hoặc mong muốn.
Với doanh nghiệp vận hành B2B thì thêm vào các thông tin liên quan đến bộ phận purchasing. Thậm chí cả quy trình mua hàng ở các đối tác này.

Bằng cách phân khúc khách hàng, bạn có thể hiểu rõ hơn về nhu cầu, mong muốn và hành vi của từng nhóm khách hàng. Trong trường hợp của mình, công ty đã thiết kế các chiến dịch bán hàng chéo và bán nâng cấp dựa trên phân khúc khách hàng của mình, như sau:

Với nhóm khách hàng chi tiêu cao, mình áp dụng chiến lược kết hợp các sản phẩm bán thêm, bổ trợ hoặc nâng cấp dịch vụ sản phẩm với mức giá hấp dẫn. Ví dụ, khi khách hàng mua gói livestream always on, thì việc xây dựng một group zalo để chăm sóc khách hàng của khách hàng sau bán hàng là điều quan trọng. Và ở đây, ngoài việc cung cấp dịch vụ livestream, mình có thể gia tăng thêm gói dịch vụ xây dựng và quản lý group zalo sau bán hàng.
Với nhóm khách hàng mới, tập trung vào các chương trình giới thiệu, ưu đãi dùng thử sản phẩm. Ví dụ, khi khách hàng làm website, thì tích hợp xây dựng flow chuyển đổi traffic giữa website và cá trang thương mại điện tử. Như vậy, khách hàng vừa sử dụng dịch vụ website, vừa được tối ưu luôn cả các channel khác.
Với nhóm khách hàng lâu năm và chi tiêu trung bình, áp dụng chiến lược tạo ra những gợi ý sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp với sở thích và nhu cầu của họ. Và sau đó thì, các dịch vụ ngày càng được tối ưu để nâng mức chất lượng phù hợp, đồng thời doanh thu cũng cao hơn.

Khi đọc đến đây, có thể bạn sẽ nói rằng “Không cần dữ liệu vẫn có thể đưa ra chiến lược như thế này được mà”. Mình không phản đối, nhưng đó là khi bạn nhìn bài toán là B2B với số lượng khách hàng nhỏ. Trường hợp B2B số lượng lớn, bạn rất cần cân nhắc để ra quyết định, vì mỗi quyết định sẽ là một sự chuẩn bị về nhân sự để đáp ứng các nhu cầu phục vụ. Với B2C thì chắc chắn bạn sẽ nghĩ khác, và có thể áp dụng vài kiểu như:

Nhóm khách hàng thường xuyên: Giới thiệu chương trình khách hàng thân thiết để tặng quà sinh nhật, thiết kế riêng voucher ưu đãi dành riêng cho thành viên VIP.
Nhóm khách hàng mới: Tặng voucher giảm giá cho lần mua tiếp theo nếu khách hàng đăng ký nhận bản tin. Cho phép trả góp 0% nếu mua online.

Nhờ áp dụng dữ liệu khách hàng để thiết kế các chiến lược bán hàng chéo và bán nâng cấp, mình đã đạt được những kết quả sau:

Doanh số bán hàng của công ty mình tăng 22% so với cùng kỳ năm ngoái.
Tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tăng 11%, tức là có nhiều khách hàng mua nhiều sản phẩm hoặc dịch vụ hơn.
Tỷ lệ giữ chân khách hàng tăng 10%, tức là có nhiều khách hàng quay lại mua hàng hoặc sử dụng dịch vụ hơn.
Độ hài lòng của khách hàng tăng 20%, tức là có nhiều khách hàng đánh giá cao và giới thiệu sản phẩm hoặc dịch vụ của mình cho người khác hơn.

Đây chính là hiệu quả mà phân tích dữ liệu khách hàng mang lại cho hoạt động bán hàng và chăm sóc khách hàng của công ty.

Bạn có thể đọc thêm về chuỗi bài viết về Bí kíp để chinh phục vị trí Giám đốc Bán hàng? với xu hướng Nói về chiến lược cross-selling và upselling dựa trên dữ liệu Data-driven

Hy vọng qua bài viết này, bạn cũng có thêm cái nhìn tổng quan hơn về vai trò quan trọng của dữ liệu đối với công tác bán hàng và chăm sóc khách hàng. Hãy liên tục cập nhật xu hướng, ứng dụng công nghệ mới nhất để nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh của bạn nhé. Chúc bạn thành công!