Data khách hàng & xử lý dữ liệu – chìa khóa bước vào vùng đất “Big Data”

Data khách hàng có được từ đâu? Bạn có biết, hơn 3,3 tỷ người dùng Internet, có hơn 10,2 tỷ video trên Youtube hàng ngày được xem và thực hiện hơn 4,5 tỷ lượt tìm kiếm Google, hay là đăng hơn 4,2 triệu bài viết trên Blog,…Vâng! đó là những con số khổng lồ và đang không ngừng gia tăng từng giây.

Nhưng chính xác cơ hội của bạn đang nằm đâu trong những con số kể trên, làm thế nào để các công ty truyền thông và quảng cáo khai thác tiềm năng của tất cả dữ liệu này? datavoc.com và xử lý dữ liệu thay bạn, để có được những gói data khách hàng được xác định là phù hợp với nhu cầu của bạn.

Đồng ý là lượng dữ liệu lớn không chỉ tạo ra thay đổi về lượng mà còn sẽ là thay đổi cả về chất trong cách thức sử dụng dữ liệu. Một mặt, dữ liệu có thể là tài sản chiến lược, nhưng nó cũng là nguy cơ lớn nếu bạn không được sử dụng đúng. Cho nên, để giám sát tốt dữ liệu cá nhân người dùng, datavoc.com khuyên bạn nên hiểu cách quản trị và xử lý dữ liệu, và luôn nhớ rằng lượng dữ liệu lớn luôn đi kèm với trách nhiệm lớn.

Ứng dụng data khách hàng

Trong ngữ cảnh quảng cáo trực tuyến, thuật ngữ “dữ liệu” rất rộng nhưng có ba công dụng chính:

  • Hoạch định chiến dịch – Báo cáo thu được từ các hoạt động trước đó, các nghiên cứu, cuộc điều tra offline có thể được sử dụng để phân nhóm, nhắm mục tiêu khách hàng và đo lường hiệu quả.
  • Phân nhóm và tối ưu hoá dữ liệu – dữ liệu được thu thập qua cookie cung cấp cho nhà quảng cáo, mạng lưới quảng cáo hoặc các hệ thống giao dịch, tạo nên khả năng tối ưu hóa trước khi chạy chiến dịch, cũng như trong suốt chiến dịch.
  • Và được dùng để phân tích hậu chiến dịch – báo cáo hiệu quả sau chiến dịch, đặc biệt là khi chiến dịch có thời gian sau khi nhấn lên quảng cáo “post-click” và sau khi xem quảng cáo “post-view” kéo dài vượt quá thời gian chiến dịch. Tạo nên cho người mua cơ hội so sánh hiệu suất tương đối của các phân khúc khán giả và các kích thước quảng cáo.

Tất cả những công dụng trên được thiết kế để tạo ra cái gọi là dữ liệu khách hàng hỗ trợ cho những quyết định thời gian thực, hoặc phân nhóm và tối ưu hóa, báo cáo về hiệu quả chiến dịch.

Nguồn data khách hàng

Dữ liệu khi nói đến phân nhóm và nhắm mục tiêu có thể được chia thành: Dữ liệu chính chủ, bên thứ hai và bên thứ ba:

  • Dữ liệu chính chủ (First-party Data): cơ bản là dữ liệu mà các bên thu thập dữ liệu tạo ra và vì thế sở hữu nó.
  • Dữ liệu đối tác (Second-party Data): một cơ hội rất thú vị cho đối tác chiến lược trong thế giới trực tuyến, vì nó đại diện cho việc chia sẻ dữ liệu chính chủ trực tiếp từ nguồn, hoặc chia sẻ qua DMP (nền tảng quản lý dữ liệu).
  • Dữ liệu độc lập (Third-party Data): đây là dữ liệu được một bên thứ ba thu thập để cung cấp thông tin về người dùng cá nhân cho người mua.

Thu thập và nhóm dữ liệu

Dữ liệu khách hàng thường được dùng với mục đích phân nhóm và tối ưu hóa việc mua truyền thông. Dữ liệu này thường được thu thập dưới các dạng:

Two beautiful women looking at clothing on hangers with smile while standing at the clothing store
  • Nhân khẩu học (Demographic): thường được thu thập trong quá trình đăng ký thông tin, đặc biệt là với các mạng xã hội, xác định sẵn người dùng theo độ tuổi và giới tính. Ví dụ: Nếu quảng cáo sản phẩm rượu, có thể loại trừ nhóm người dùng dưới 18 tuổi; Giới thiệu quần áo phụ nữ, bạn có thể chủ động chỉ nhắm mục tiêu vào phụ nữ, hoặc loại trừ tất cả người dùng nếu bạn biết là nam giới.
  • Sở thích (Interest): người dùng là những fan hâm mộ hình ảnh của những địa điểm du lịch, thường đọc blog du lịch và các trang web thông tin.
  • Ý định (Intent): thông qua các hành vi như tìm kiếm, ví dụ: người dùng đã chỉ ra rằng họ đang tích cực tìm chuyến bay phù hợp, nhưng có lẽ vẫn chưa có điểm đến ưa thích hay nhắm vào hãng baynào cụ thể.
  • Đeo bám trang (Site Retargeting): được thu thập thông qua việc sử dụng các điểm ảnh trên trang chủ hoặc trang đích, để xác định một người dùng hay truy cập vào website của hãng hàng không, nhưng, họ vẫn chưa đặt chuyến bay nào.

Ngoài điểm ảnh trên trang web, dữ liệu khách hàng hiện tại có thể được thực hiện thông qua việc sử dụng dữ liệu CRM, dữ liệu xã hội hoặc email tiếp thị lại.

datavoc.com là nhà cung cấp dữ liệu khách hàng uy tín, đừng ngại liên lạc với chúng tôi ngay khi bạn cần data khách hàng để lên kế hoạch tiếp thị nào đó.

Demo các data khách hàng hot trong 3 tháng gần đây của datavoc.com , các bạn có thể tham khảo:

10.000 Công ty xây dựng địa ốc

11,000 khách hàng thân thiết Parkson

1200 khách hàng bất động sản Sài Gòn Pearl tphcm

16,000 doanh nghiệp tại Bình dương

1,200 giám đốc Bình dương

25,000 khách hàng sở hữu xe Ford