Triển Khai CDP (Customer Data Platform) Cho Doanh Nghiệp – Những Điều Nhà Quản Lý Cần Biết

Triển Khai CDP (Customer Data Platform) Cho Doanh Nghiệp – Những Điều Nhà Quản Lý Cần Biết

1. Giới Thiệu về CDP

1.1. CDP là gì?

Cdp 1 1716783740

Hiện tượng “CDP” được bắt đầu từ Mỹ vào năm 2016, từ đó nhanh chóng trở thành xu hướng công nghệ với kỳ vọng cao về việc thay đổi ngành Martech trên toàn cầu. CDP được dự đoán là sẽ thay thế DMP, ngôi sao đang suy tàn của Adtech.

CDP (Customer Data Platform) cung cấp ba tính năng cốt lõi khiến nó khác biệt so với các hệ thống khác: 

  • Tổng hợp dữ liệu khách hàng, liên tục cung cấp tính minh bạch và chi tiết ở mức từng khách hàng. CDP có thể xác định một khách hàng từ nhiều nguồn dữ liệu khác nhau bằng cách tổng hợp thông tin dưới một định danh cá nhân riêng biệt và sau đó sẽ lưu trữ bản sao của dữ liệu này.
  • Kiểm soát việc thu thập, phân đoạn và điều phối dữ liệu khách hàng thông qua tích hợp gốc (native integration) để giảm thiểu sự can thiệp của IT hoặc nhà phát triển.
  • Tích hợp dữ liệu của tất cả khách hàng đã biết và ẩn danh với bất kỳ nguồn hoặc nền tảng bên ngoài nào, bao gồm CRM, điểm bán hàng (POS), điện thoại di động, giao dịch, trang web, email và tiếp thị tự động.

CDP hoạt động như các hệ thống lưu trữ (systems of record), hợp nhất hồ sơ khách hàng vào một kho lưu trữ trung tâm. Dữ liệu này có thể truy cập để phân tích tiếp thị, phân đoạn và tìm kiếm thông tin, nâng cao hiệu quả và hiệu suất của các chiến dịch tiếp thị đa kênh.

Định nghĩa “RealCDP” của Viện CDP yêu cầu nó phải làm được năm điều sau:

  • Thu nhận dữ liệu theo thời gian thực từ bất kỳ nguồn nào.
  • Ghi lại chi tiết đầy đủ của dữ liệu đã thu nhận.
  • Lưu trữ dữ liệu thu nhận vô thời hạn (theo các hạn chế về quyền riêng tư).
  • Tạo hồ sơ hợp nhất của các cá nhân đã xác định.
  • Chia sẻ dữ liệu với bất kỳ hệ thống nào cần nó.

(Parker, Pamela. “What is a CDP and how does it give marketers the coveted ‘single view’ of their customers?”, 2023)

1.2. Thị trường CDP tại Việt Nam

Thị trường CDP tại Việt Nam bắt đầu phát triển mạnh mẽ vào cuối năm 2010 đến đầu năm 2011, một số nhà cung cấp sản phẩm CDP tại Việt Nam như Antsomi, PrimeData và Mobio đã được đầu tư tốt ngay từ đầu. Những CDP khác được phát triển bằng cách kết hợp các giải pháp dữ liệu, báo cáo và triển khai khác nhau, tận dụng các nền tảng như Azure và AWS để giải quyết các thách thức khác nhau của khách hàng.

Xu hướng CDP thực sự đã được quan sát trong gần bốn năm, đánh dấu tác động đáng kể của nó kể từ tháng 11 năm 2019. Dưới đây là cái nhìn lại về các điểm chính của xu hướng này:

Các yếu tố chính trong Giải Pháp CDP Doanh Nghiệp

  1. Salesforce Data Cloud: Ra mắt năm 2019, giải pháp này được phát triển từ đầu mặc dù Salesforce đã có nền tảng mạnh mẽ trong báo cáo, nền tảng và tiếp thị.
  2. Oracle Cx Unity: Giới thiệu năm 2018, nó tận dụng nền tảng Oracle Fusion Cx và dữ liệu bên thứ ba phong phú từ Oracle Data Cloud, gần đây được đổi tên thành Oracle Advertising.
  3. SAP’s CDP: Phát triển từ giải pháp Gigya chuyên về CIAM từ năm 2017, tập trung vào việc tích hợp sâu dữ liệu khách hàng với dữ liệu ERP.
  4. Microsoft Dynamic 365 Customer Insights: Kết hợp các công cụ hệ sinh thái khác nhau như MS Marketing, PowerBI và hỗ trợ học máy trên Azure.
  5. Adobe Real-time CDP: Ra mắt để tăng cường Experience Cloud, cung cấp nền tảng tích hợp hoàn hảo với các giải pháp khác của Adobe.Cdp 2 1716783734

Tính đến năm 2024, đồ thị trên cho thấy các nhà cung cấp CDP chính trong thị trường toàn cầu.

Điểm Mạnh và Yếu của CDP Doanh Nghiệp

Điểm Mạnh:

  • Tăng Trưởng Nhanh: Các giải pháp này được hưởng lợi từ nguồn tài chính phong phú, tạo điều kiện cho sự phát triển nhanh chóng.
  • Tích Hợp Hệ Sinh Thái: Là một phần của hệ sinh thái lớn hơn cho phép sự hiệp lực và tích hợp tuyệt vời.

Điểm Yếu:

  • Điểm yếu của CDP xuất phát từ các định hướng rất khác nhau của chúng.
  • Salesforce Data Cloud: Chủ yếu nhắm đến khách hàng đã sử dụng các giải pháp khác của mình.
  • Oracle: Gần đây Oracle đã chuyển trọng tâm khỏi thị trường APAC sang các thị trường trưởng thành hơn như Mỹ và Châu Âu.
  • SAP: Mặc dù dẫn đầu trong ERP, nhưng SAP là người chơi trẻ trong CRM/Cx/Dữ liệu khách hàng. Nó quảng bá thông điệp “CDP không chỉ dành cho Tiếp Thị,” nhắm đến việc sử dụng CDP cho nhiều chức năng khác nhau.
  • Microsoft: Bán Dynamics chủ yếu thông qua các đối tác mà không có Bán Hàng Trực Tiếp, dẫn đến sự hiện diện hạn chế tại Việt Nam.
  • Adobe: Không có Bán Hàng Trực Tiếp tại Việt Nam và coi đây là một thị trường không trọng điểm do chi phí cao của các giải pháp.

2. Các Sai Lầm Thường Gặp của Doanh Nghiệp Khi Áp Dụng CDP

Việc áp dụng các Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) đang trở nên phổ biến khi các doanh nghiệp đang ráo riết tìm cách hợp nhất dữ liệu khách hàng và nâng cao nỗ lực tiếp thị. Tuy nhiên, việc triển khai CDP thường gặp nhiều thách thức và sai lầm phổ biến có thể dẫn đến các dự án không thành công. Dưới đây là những cái nhìn sâu hơn về những sai lầm này và cách tránh chúng.

2.1. Tránh nhầm lẫn giữa DMP với CDP

Khi chúng ta bước vào kỷ nguyên cookie-less (không sử dụng cookie) của năm 2024, Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng (CDP) trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Với sự biến mất của cookie của bên thứ ba, các doanh nghiệp đang cố gắng thu thập và quản lý dữ liệu khách hàng của riêng mình một cách hiệu quả. CDP cung cấp giải pháp hoàn hảo, hợp nhất dữ liệu từ nhiều nguồn, làm phong phú dữ liệu và cho phép tiếp thị có mục tiêu và trải nghiệm cá nhân hóa.

(Krishnan, Anish. https://www.linkedin.com/posts/anishkrishnan8_keytrends-cdp-community-activity-7147888893491662848-jLI2, 2024)

Một pain points lớn trong quá trình chuyển đổi này là việc vô hiệu hóa các Nền Tảng Quản Lý Dữ Liệu (DMP). DMP dựa nhiều vào cookie của bên thứ ba để theo dõi hành vi người dùng trên các trang web khác nhau, tạo các phân đoạn khán giả cho từng quảng cáo mục tiêu. Khi không có cookie, DMP gặp khó khăn trong việc duy trì chức năng của mình, dẫn đến sự suy giảm về hiệu quả và sự liên quan.

DMP tập trung vào dữ liệu bên thứ ba, cung cấp khả năng nhắm tới mục tiêu nâng cao, tối ưu hóa chiến dịch và kiếm tiền từ dữ liệu. Mặc dù có nhiều ưu điểm, DMP phải đối mặt với các thách thức như lo ngại về quyền riêng tư, suy giảm dữ liệu và những hiểu biết hạn chế về khách hàng.

Ngược lại, CDP hợp nhất dữ liệu bên thứ nhất được thu thập trực tiếp từ khách hàng thông qua các tương tác, đăng ký email, lịch sử mua hàng và các chương trình khách hàng thân thiết. CDP cung cấp cái nhìn toàn diện về cơ sở khách hàng, với các tính năng như cơ sở dữ liệu khách hàng hợp nhất, kiểm soát thu thập, phân đoạn dữ liệu, và tích hợp với nhiều nguồn bên ngoài khác nhau.

2.1.1 Sự khác biệt chủ chốt giữa DMP và CDP

  • Nguồn Dữ Liệu: DMP sử dụng dữ liệu bên thứ ba, trong khi CDP tập trung vào dữ liệu bên thứ nhất.
  • Tập Trung Khách Hàng: DMP tạo các phân đoạn khán giả, trong khi CDP xây dựng hồ sơ khách hàng hợp nhất.
  • Trường Hợp Sử Dụng: DMP chủ yếu hỗ trợ quảng cáo, trong khi CDP hỗ trợ nhiều sáng kiến tiếp thị hơn như cá nhân hóa, phân đoạn khách hàng và tiếp thị theo vòng đời.

2.1.2. Tại sao nên chuyển từ sử dụng DMP sang CDP

  • Lấy khách hàng làm trung tâm: CDP cho phép tiếp cận theo hướng lấy khách hàng làm trung tâm bằng cách tập trung vào dữ liệu khách hàng đã biết, cho phép doanh nghiệp tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng.
  • Tuân Thủ Quy Định: CDP cải thiện việc tuân thủ các quy định về bảo mật dữ liệu bằng cách tập trung vào dữ liệu của bên thứ nhất và cung cấp sự minh bạch và kiểm soát cho khách hàng về dữ liệu của họ.
  • Chất Lượng và Tích Hợp Dữ Liệu: CDP nhấn mạnh chất lượng và tích hợp dữ liệu, đảm bảo rằng doanh nghiệp có cái nhìn hoàn chỉnh và chính xác về khách hàng qua các kênh và điểm tiếp xúc.
  • Thông Tin Toàn Diện: CDP cung cấp thông tin sâu sắc hơn về hành vi, sở thích và tương tác của khách hàng, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu.

2.2. Ý Tưởng Sử Dụng DWH Làm CDP

Kho dữ liệu đám mây (DWH) đã cách mạng hóa việc lưu trữ và xử lý dữ liệu, mang lại triển khai đơn giản hơn, quy mô lớn hơn và hiệu suất tốt hơn cho các trường hợp sử dụng dựa trên dữ liệu. Chúng đã trở nên phổ biến hơn trong Tech Stack doanh nghiệp, bao gồm cả Martech. Điều này đặt ra câu hỏi: Có nên sử dụng DWH hiện có làm CDP không? 

Tái sử dụng DWH hiện có như một CDP có thể tiết kiệm tài nguyên, tuy nhiên kèm theo đó là một số vấn đề tồn đọng: 

  1. Thiếu Truy Cập Thân Thiện Với Marketer: Các DWH doanh nghiệp thường được xây dựng để hỗ trợ các trường hợp sử dụng phân tích, không phải các trường hợp sử dụng kích hoạt. Dữ liệu được lưu trữ trong các bảng cơ sở dữ liệu với tên cột là các thuộc tính, yêu cầu các câu lệnh SQL phức tạp để truy cập. Cấu hình này không thân thiện với các nhà tiếp thị khi cần tạo các phân đoạn để kích hoạt.
  2. Giới Hạn Thời Gian Thực: DWH không được thiết kế để hỗ trợ các trường hợp sử dụng tiếp thị thời gian thực mà nhiều CDP nhắm đến. Mặc dù chúng có thể thực hiện các tính toán nhanh chóng và lập lịch xử lý dữ liệu thường xuyên, nhưng chúng không thực sự là thời gian thực. Các nhà tiếp thị thường cần dữ liệu thời gian thực để kích hoạt một số kích hoạt nhất định.
  3. Thiếu Các Tính Năng: Hầu hết CDP cung cấp các tính năng bổ sung như hệ thống sự kiện với kích hoạt, giải quyết danh tính ẩn danh, giao diện thân thiện với nhà tiếp thị cho phân đoạn và hồ sơ kích hoạt phân đoạn với các đầu nối. DWH không cung cấp những tính năng này, nó đòi hỏi tích hợp và hỗ trợ bổ sung.

Bảng dưới đây minh hoạt tổng quát về việc CDP khác biệt so với các hệ thống công nghệ marketing như thế nào

Cdp 3 1716783730

2.3. Một Số Sai Lầm Khác Trong Việc Áp Dụng CDP

  1. Kỳ Vọng Quá Cao: Các cuộc thảo luận ban đầu về CDP thường liên quan đến thuật ngữ kỹ thuật trừu tượng và các từ viết tắt dẫn đến kỳ vọng không thực tế. Các thuật ngữ như lõi động cơ, DSP/DMP, AI/ML, cá nhân hóa và dự đoán đã tạo ra những hiểu lầm về khả năng của CDP.
  2. Triển Khai Từ Trên Xuống: Trong các công ty lớn, việc triển khai CDP thường theo cách từ trên xuống. CMOs tập trung vào thương hiệu mà không hiểu các số liệu hiệu suất, trong khi CTOs/CIOs, có thể thiếu kinh nghiệm thực tế về kinh doanh, thường dựa vào mối quan hệ với nhà cung cấp thay vì giải pháp thực tế.
  3. Thông Tin Nội Bộ Không Đúng: Đội ngũ thương mại điện tử, những người hưởng lợi nhiều nhất từ CDP, thường nhận được hỗ trợ không đủ và đối mặt với các yêu cầu không thực tế từ quản lý cấp cao. Sự ngắt kết nối này dẫn đến sự không hiệu quả và đình trệ.
  4. Phụ Thuộc Kỹ Thuật: Tùy chỉnh các giải pháp CDP thường yêu cầu sự tham gia của đội ngũ kỹ thuật, dẫn đến sự chậm trễ và không hiệu quả do hướng dẫn không rõ ràng và các phụ thuộc.
  5. Lời Hứa Không Thực Tế: Để đạt được mục tiêu bán hàng, các nhà cung cấp CDP thường đưa ra những lời hứa phóng đại, cam kết đạt được các số liệu vượt quá khả năng của họ. Điều này dẫn đến các triển khai thất bại và làm tổn hại đến danh tiếng của cả doanh nghiệp và nhà cung cấp CDP.

3. Cách Đúng Đắn Để Áp Dụng CDP: Dữ Liệu – Công Cụ – Kênh Phù Hợp

3.1. Dữ liệu

CDP chỉ tốt như khi dữ liệu nó thu thập. Để tối đa hóa lợi ích của CDP, cần tích hợp tất cả các nguồn dữ liệu của bạn, bao gồm hệ thống CRM, các nền tảng mạng xã hội và công cụ phân tích trang web. Quá trình tích hợp này có thể phức tạp, nhưng nhiều nhà cung cấp CDP cung cấp tích hợp liền mạch để đơn giản hóa nhiệm vụ. Trước khi tận dụng CDP của bạn, điều quan trọng là làm sạch và làm giàu dữ liệu của bạn. Điều này bao gồm việc loại bỏ dữ liệu trùng lặp, chuẩn hóa các trường dữ liệu và điền vào các thông tin còn thiếu. Ngoài ra, việc làm giàu dữ liệu của bạn với các thông tin nhân khẩu học hoặc hành vi từ các nguồn bên thứ ba có thể cung cấp cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng. Sau khi dữ liệu của bạn đã được làm sạch và làm giàu, bạn có thể phân tích và phân đoạn nó, xác định các mẫu và xu hướng trong hành vi khách hàng. Việc phân đoạn này cho phép các chiến dịch tiếp thị mục tiêu và tương tác khách hàng cá nhân hóa. Chuyên môn trong quản lý dữ liệu, phân tích và báo cáo là rất quan trọng cho quá trình này, đòi hỏi nhân sự thành thạo trong kiến trúc dữ liệu, thiết kế cơ sở dữ liệu và quản lý chất lượng dữ liệu. Các công ty có cơ sở hạ tầng dữ liệu trưởng thành và văn hóa quản lý dữ liệu mạnh mẽ sẽ có vị trí tốt hơn để triển khai thành công một CDP, trong khi những công ty có thực tiễn dữ liệu kém phát triển có thể cần tập trung vào việc xây dựng nền tảng dữ liệu vững chắc trước.

3.2. Công cụ

Khi chọn lựa công nghệ CDP phù hợp, cần xem xét một số điểm chính:

  • Tính Tuân Thủ: Đảm bảo công nghệ tuân thủ các giải pháp tuân thủ Nghị định 13 về bảo vệ dữ liệu cá nhân, Nghị định 53 về an ninh mạng và các yêu cầu định vị dữ liệu trong nước tại Việt Nam.
  • Khả Năng Thu Thập & Tích Hợp Dữ Liệu: Hệ thống nên hỗ trợ tích hợp dữ liệu không có lược đồ, nhiều định dạng dữ liệu và nhiều đầu nối với các hệ thống khác nhau. Hệ thống nên cung cấp xử lý thời gian thực, tích hợp sẵn và tự nhiên với các giải pháp CMP, yêu cầu tùy chỉnh thấp và phụ thuộc vào IT tối thiểu khi sử dụng. Hỗ trợ cả cơ chế PULL và PUSH dữ liệu vào hệ thống Treasure Data cũng rất quan trọng.
  • Xác Định Khách Hàng & Hợp Nhất Hồ Sơ: Công nghệ nên xác định khách hàng bằng cả phương pháp ánh xạ tuyệt đối và tương đối, sử dụng nhiều ID khách hàng để xác định. Xác định khách hàng và hợp nhất hồ sơ thời gian thực qua nhiều kênh và nền tảng là một điểm cộng.
  • Quản Lý Dữ Liệu & Quản Trị Dữ Liệu Khách Hàng: Hệ thống nên mở, cho phép tích hợp với các hệ thống hoạt động khác để quản lý và quản trị dữ liệu khách hàng. Nó cần tự động xác định và quản lý dữ liệu dựa trên siêu dữ liệu/từ điển dữ liệu. Kế hoạch dữ liệu nên cho phép người dùng thiết kế các quy tắc chuẩn hóa, thu thập và biến đổi dữ liệu trong giao diện người dùng của CDP, với các tùy chọn để chặn hoặc cách ly dữ liệu để đảm bảo chất lượng dữ liệu. Hệ thống phải hỗ trợ băm/mã hóa dữ liệu PII trong và sau khi nhập khẩu, cho phép quyền truy cập dữ liệu cấp cột và cung cấp xuất dữ liệu báo cáo qua tệp hoặc API. Không giới hạn số lượng thuộc tính cho hồ sơ khách hàng.
  • Tính Năng Kỹ Thuật trong AI/ML & Phân Tích: Hỗ trợ phân đoạn khách hàng thời gian thực, phân đoạn dựa trên quy tắc/kích hoạt/sự kiện qua giao diện người dùng và phân đoạn nâng cao bằng kết quả mô hình AI/ML với các tập lệnh tùy chỉnh. Các phân đoạn đã tạo nên có thể sử dụng cho các tình huống tiếp thị thời gian thực qua các kênh/nền tảng khác nhau. Hành trình khách hàng nên có thể cấu hình trong giao diện người dùng của CDP, hỗ trợ các phân đoạn không giới hạn và tích hợp với các mô hình máy học tùy

3.3. Kênh

Một Nền tảng Dữ liệu Khách hàng (CDP) nên được coi là người đồng hành tốt nhất của nhà tiếp thị. Được thiết kế dành riêng cho các nhà tiếp thị và đội ngũ bán hàng, CDP là công cụ vô giá để tạo ra các hành trình khách hàng hấp dẫn và cá nhân hóa, từ đó tăng cường lòng trung thành của khách hàng và thúc đẩy doanh số. Trong bối cảnh tiếp thị hiện đại, việc truyền tải thông điệp qua kênh hợp lý vào thời điểm phù hợp là điều quan trọng để thành công trong việc gắn kết khách hàng. CDP trở nên xuất sắc trong lĩnh vực này bằng cách cung cấp các công cụ cần thiết để điều phối hiệu quả trên nhiều kênh khác nhau.

Phương pháp Tiếp cận Đa Kênh

Các công nghệ tiếp thị trước đây đều không thể xử lý được phạm vi rộng lớn của các thiết bị và kênh ngày nay. Chúng chủ yếu tập trung vào các đề xuất qua email cố định, như một chương trình khuyến mãi có hiệu lực trực tuyến hoặc tại cửa hàng, nhưng không phải cả hai. Hiện nay, phương pháp tiếp cận đa kênh là điều cần thiết vì người tiêu dùng sử dụng nhiều kênh khác nhau trước khi mua hàng. Nếu không có nó, việc theo dõi và hiểu những tương tác này là gần như không thể. CDP giúp các nhà marketing tận dụng nhiều kênh, bao gồm email, SMS, thông báo đẩy qua di động, tin nhắn trong ứng dụng và mạng xã hội, để tiếp cận khách hàng tại nơi họ hoạt động nhiều nhất. Hình dưới đây cho thấy sự khác biệt giữa tiếp thị đa kênh và tiếp thị toàn kênh.

Cdp 4 1716783724

(Wood, Karen. “A CDP Guide for CMOs”, 2022)

Hơn nữa, một chiến lược đa kênh được hỗ trợ bởi CDP cải thiện việc quy kết tiếp thị bằng cách cung cấp cái nhìn toàn diện về cách các điểm tiếp xúc khác nhau đóng góp vào chuyển đổi, cho phép trải nghiệm khách hàng liền mạch và giúp nhà tiếp thị tạo ra các hành trình nhất quán và cá nhân hóa trên tất cả các điểm tiếp xúc. Cái nhìn toàn diện này cho phép các nhà tiếp thị điều chỉnh chiến lược của họ, tối ưu hóa chiến dịch để có sự gắn kết tốt hơn và lợi tức đầu tư cao hơn. Cuối cùng, bằng cách tận dụng các kênh đúng qua CDP, doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng các nỗ lực tiếp thị của họ hiệu quả và hiệu quả, thúc đẩy việc thu hút, giữ chân và lòng trung thành của khách hàng.

Áp dụng Tự động hóa Tiếp thị

Trong bối cảnh tự động hóa tiếp thị, CDP nâng cao đáng kể khả năng của các Hệ thống Tự động hóa Tiếp thị (MAS) truyền thống. Không giống như các công nghệ cũ dựa vào các hướng dẫn định trước, CDP sử dụng các thuật toán AI mạnh mẽ để mang lại kết quả vượt trội. Những khả năng tiên tiến này cho phép kích hoạt chiến dịch theo thời gian thực, tương tác siêu cá nhân hóa và tiếp thị toàn kênh liền mạch, làm cho CDP trở nên không thể thiếu cho các chiến lược tiếp thị hiện đại. Bằng cách tích hợp CDP với MAS của bạn, bạn có thể đạt được hiệu quả cao hơn, gắn kết khách hàng tốt hơn và lợi tức đầu tư đáng kể, đặt ra một tiêu chuẩn mới trong tự động hóa tiếp thị.

Các thành phần của một sự tích hợp CDP liền mạch

Việc tích hợp một Nền tảng Quản lý Chiến dịch với một Nền tảng Dữ liệu Khách hàng có thể là câu trả lời cho một sự tích hợp CDP liền mạch. CMP cho phép các nhà tiếp thị sử dụng thông tin chi tiết về khách hàng phong phú để phân đoạn hiệu quả hơn, chiến dịch mục tiêu và tương tác khách hàng cá nhân hóa. Sự kết hợp này nâng cao hiệu quả tiếp thị tổng thể và gắn kết khách hàng bằng cách đảm bảo rằng truyền tải đúng thông điệp, đúng kênh vào đúng thời điểm.

Cdp 5 1716783720

  1. Tích hợp Dữ liệu: CDP thu thập dữ liệu từ bên thứ nhất và bên thứ hai để xây dựng hồ sơ khách hàng toàn diện. Dữ liệu này sau đó được đưa vào Nền tảng Quản lý Chiến dịch.
  1. Quyết định: Thành phần quyết định trong hệ thống sử dụng dữ liệu và thông tin phân đoạn để xác định các hành động tiếp thị tốt nhất, tối ưu hóa hành trình khách hàng và cải thiện sự gắn kết.
  2. Truyền tải: Cuối cùng, cơ chế truyền tải đảm bảo rằng các thông điệp tiếp thị được gửi qua các kênh phù hợp, dù là quảng cáo, liên lạc trực tiếp hay thông báo ứng dụng.

Nền tảng Quản lý Chiến dịch

  1. Chiến dịch Gửi đi: CMP sử dụng dữ liệu phân đoạn từ CDP để thực hiện các chiến dịch gửi đi, như tiếp thị qua email, SMS và các kênh liên lạc trực tiếp khác.
  2. Giao tiếp Đầu vào Web/Ứng dụng: CMP cũng quản lý các tương tác đầu vào qua web và ứng dụng di động, đảm bảo rằng sự gắn kết của khách hàng là cá nhân hóa và liên quan dựa trên thông tin của CDP.
  3. Phân đoạn & Dự đoán: Trong CMP, phân đoạn và phân tích dự đoán tận dụng dữ liệu khách hàng phong phú được cung cấp bởi CDP để xác định đối tượng mục tiêu và dự đoán hành vi khách hàng.
  4. Phân tích Chiến dịch: CMP cung cấp phân tích về hiệu suất chiến dịch, đưa dữ liệu này trở lại CDP để tinh chỉnh hồ sơ khách hàng và cải thiện các chiến dịch trong tương lai. Điều này tạo ra một vòng lặp phản hồi liên tục nâng cao chiến lược tiếp thị theo thời gian.

Quảng cáo

Chức năng quảng cáo trong CMP sử dụng thông tin khách hàng từ CDP để tùy chỉnh quảng cáo, đảm bảo rằng chúng liên quan và cá nhân hóa, từ đó cải thiện hiệu quả và giảm lãng phí chi tiêu quảng cáo.

4. Tổng kết

Việc triển khai Nền tảng Dữ liệu Khách hàng (CDP) là điều cần thiết để thống nhất dữ liệu khách hàng và nâng cao chiến lược tiếp thị. CDP cung cấp thông tin chi tiết theo thời gian thực và hồ sơ toàn diện, điều này rất quan trọng trong kỷ nguyên sắp tới khi không có cookie.

Thị trường CDP đang phát triển, nhưng để thành công cần tránh các cạm bẫy như kỳ vọng không thực tế và truyền thông kém. Lựa chọn công nghệ đúng đắn và tập trung vào chất lượng và tích hợp dữ liệu là then chốt.

Sử dụng CDP hiệu quả cải thiện hiệu quả tiếp thị và gắn kết khách hàng, tạo ra trải nghiệm cá nhân hóa dựa trên dữ liệu. CDP đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo các tương tác nhất quán trên tất cả các điểm tiếp xúc, đảm bảo sự phát triển của doanh nghiệp và lòng trung thành của khách hàng.

Bài viết độc quyền bởi Chuyên gia FPT IS

Lê Việt Thanh – Phó Giám đốc Trung tâm Phân tích Dữ liệu và Nền tảng

Chia sẻ:
FPT IS

FPT IS

Img Contact

Đăng ký nhận tin tức mới nhất từ FPT IS

    Tôi đồng ý chia sẻ thông tin và đồng ý với Chính sách bảo mật dữ liệu cá nhân