Chuong 4 phan tich dữ liệu CRM

CHƯƠNG 4
CRM – PHÂN TÍCH

CustomerRelationshipManagement
NỘI DUNG CHI TIẾT
 Nhận diện khách hàng
 Tạo hồ sơ khách hàng
 Phân tích dữ liệu
2

NHẬN DIỆN KHÁCH HÀNG
 Bạn muốn biết gì về khách hàng của mình ?
 Dữ liệu gì sẽ chỉ ra đúng hướng ?
 Đặt câu hỏi Tại sao? Là gì? với những con số
3

CSDL mối quan hệ
 Đảm bảo lưu trữ các dữ liệu thích hợp, có ý nghĩa
để có thể triển khai các chính sách về mối quan hệ
 Các dữ liệu được sử dụng phân tích thống kê,
khai thác dữ liệu để đưa ra các chiến lược tiếp thị
 Phân tích phân khúc khách hàng.
 Phân tích cross-selling
 Phân tích xu hướng duy trì mối quan hệ
4

CSDL mối quan hệ bao gồm
 Các thông tin cơ bản: tên, địa chỉ, giới tính, tên
công ty…
 Các thông tin bổ sung: ngày sinh hoặc ngày trở
thành khách hàng, quốc tích, lĩnh vực công tác,
sđt, …
 Độ đo đặc tính khách hàng (RFM)
 Recency: ngày mua hàng gần nhất.
 Frequency: số giao tác và chi trả trong một khoảng
thời gian xác định.
 Monetary: giá trị của tất cả giao dịch trong một
khoảng thời gian xác định.
5

CSDL mối quan hệ cho phép
 Đo lường tính hiệu quả của các cuộc hội thoại với
khách hàng
 Xác định việc sử dụng các kênh truyền thông
thích hợp.
 Đánh giá hiệu quả về tài chính của các hoạt động
được triển khai.
6

TẠO HỒ SƠ KHÁCH HÀNG
Quyết định dữ liệu nào tạo nên một hồ sơ khách
hàng lý tưởng là nền tảng để tổ chức thực hiện các
chính sách quan hệ và triển khai hệ thống CRM
7
Phân khúc Nhân khẩu học
Giá trị khách hàng Đóng góp lợi nhuận hàng năm
Giao tác Loại và đóng góp
Sản phẩm Loại và đóng góp
Kênh thông tin Chi nhánh, internet, tổng đài
Sự hài lòng Sự hài lòng với nhà cung cấp
Đặc tính khách hàng Lối sống, sở thích

8
Phân khúc Khách hàng thuộc về phân khúc nào
Giá trị khách
hàng
Doanh thu hàng năm
Đóng góp vào lợi nhuận hàng năm
Phần trăm của tổng chi tiêu cho 1 loại sản
phẩm nào đó trong 1 khoảng thời gian xác
định
CLV
Giao tác Doanh thu và lợi nhuận trên toàn bộ giao tác
Mô tả quá trình giao tác
Hành vi thanh toán, phương thức thanh toán
Sản phẩm Những loại sản phẩm mà khách hàng thường
mua, số lượng và vào thời gian nào.
Thời gian bảo hành hết hạn khi nào.
Sản phẩm đã được sửa chữa chưa?

9
Kênh thông tin
_ Qua internet
Khách hàng thường login/truy cập từ link
nào?
Khách hàng thường xem trang nào?
Chuỗi sự kiện click
Thời gian truy cập
Kênh thông tin
- Qua điện thoại
Ai khởi tạo cuộc điện thoại? Khi nào và về
chủ đề gì?
Ai là người chịu trách nhiệm liên hệ trong tổ
chức
Kênh thông tin
khác
Khách hàng sử dụng email nào, khi nào họ
nhận/ đọc email
Khách hàng phản hồi sau khi nhận được
email quảng cáo như thế nào, khi nào
Khách hàng thích gì đối với các kênh thông
tin khác nhau

10
Sự hài lòng Sự hài long của khách hàng đối với sản
phẩm, dịch vụ, thông tin liên lạc, nhà
cung cấp
Đặc tính khách
hàng
Các thông tin nhận diện
Hình thức cư trú, nơi thường trú, loại
thành phố
Thành phần gia đình, thu nhập, giáo dục,
kinh tế
Phong cách sống, những giá trị mà KH
mong muốn
Lĩnh vực làm việc, quy mô công ty của
KH

Những vấn đề quan trọng dưới góc nhìn kỹ thuật
 Quy định nhập dữ liệu
 Khoảng thời gian có thể truy cập dữ liệu (internal
vs. external)
 Tránh trùng lắp dữ liệu
 Tránh sai sót
 Các dữ liệu phải phù hợp với nhau
 Các quy tắc phân tán dữ liệu
 Tốc độ và độ tin cậy
11

Có những nguồn dữ liệu nào (internal vs.
external) có thể dùng để mở rộng và tăng chất
lượng của CSDL?
 Internal
 CSDL contact: từ bộ phận liên hệ, lưu trữ lịch sử trao
đổi thông tin.
 CSDL sản phẩm: khách hàng nào đã đăng ký mua sản
phẩm
 CSDL giao tác: lưu trữ quá trình mua bán, phân phối,
thông tin xuất hóa đơn, thanh toán.
 CSDL của bộ phận sale
12

Có những nguồn dữ liệu nào (internal vs.
external) có thể dùng để mở rộng và tăng chất
lượng của CSDL?
Internal (tt)
 CSDL tiếp thị: lưu vết việc gửi mail, sự quan tâm các
sản phẩm của KH tiềm năng, sự sẵns àng nhận thông
tin từ nhà cung cấp, trả lời các câu hỏi
External:
 Những nhà cung cấp dịch vụ tạo CSDL về đặc tính liên
quan đến thương mại của con người, cho thuê hoặc bán.
 Data warehouse 13

Sức mạnh của data warehouse
 Lưu trữ số lượng lớn dữ liệu về lịch sử thói quen
khách hàng => so sánh
 Đánh giá yếu tố thu hút khách hàng để đưa đến
quyết định mua hàng.
 Đánh giá việc mua của khách hàng tăng hay
giảm
 Triển khai các chiến dịch marketing và bán hàng
“thông minh” , đề xuất cho khách hàng sử dụng
dịch vụ phù hợp
14

CASE STUDY
Tổ chức giải bóng đá EURO áp dụng
nguyên tắc bán vé: mỗi cá nhân chỉ được
mua 1 vé cho mình và 1 cho người khác,
thông tin của cả 2 phải được đăng ký =>
tránh vé chợ đen và hooligans
Yêu cầu:
 Lưu trữ tránh trùng lắp
 Cơ chế xác nhận và chuẩn hóa tên và địa chỉ lưu trong
CSDL
15

CASE STUDY
Các lỗi về tên Các lỗi về địa chỉ
Tên không phải là tên
riêng của người
Tên và giới tính không
phù hợp
2 người có cùng tên
Bị mất 1 phần tên
Họ bị lặp lại bất thường
Thiếu họ của gia đình
Thiếu tên gốc
….
Viết tắt
Đia chỉ nước khác
Sai tên đường
Sai/ thiếu số
Khu công nghiệp
Địa chỉ không có ý nghĩa
Công ty và postcode không
phù hợp.
…….
16

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
CRM phân tích giúp:
 Thưởng khách hàng bằng khuyến mãi đặc biệt
hoặc đặc quyền dùng các kênh thông tin chi phí
thấp.
 Chủ động cung cấp sản phẩm/ dịch vụ phù hợp
với nhu cầu khách hàng thông qua những lần
mua hàng của khách hàng đó.
 Điều chỉnh chi phí tiếp thị ứng với mỗi khách
hàng dựa trên CLV.
 Dựa trên thói quen sử dụng web của khách hàng
(ứng với từng phân đoạn khách hàng) để cải thiện
thiết kế web.
17

CRM phân tích giúp:
 Xác định cơ chế thưởng, chi hoa hồng, khuyến
mãi đối với các đối tác bán hàng dựa trên giá trị
của khách hàng mà họ đem lại.
 Ngăn chặn “sự dao động” của khách hàng bằng
cách đưa ra các ưu đãi dựa trên sở thích cá nhân.
 Cung cấp cho khách hàng những giá trị ràng buộc
cao nhất thông qua việc hiểu lịch sử và sở thích
của họ.
18

Một số nguyên tắc khi sử dụng dữ liệu:
 Thông tin luôn luôn cũ: chúng ta chỉ biết những
gì đã qua về khách hàng.
 Một cá nhân không phải là đại diện cho 1 nhóm:
dữ liệu có được từ thống kê các mẫu của 1 nhóm
lớn mới đưa ra được xu hướng thị trường.
 Bản chất dữ liệu không phải là mục tiêu mà
chúng ta muốn, dữ liệu chỉ là công cụ.
19

Các kỹ thuật chính:
 OLAP
 Tập trung vào việc cung cấp một tập hợp các
thuộc tính từ một CSDL đa chiều (VD: thời
gian, địa điểm)
 Việc phân tích dựa trên giả thiết/ truy vấn sản
phẩm nào mà khách hàng sẽ mua và xác định
những khách hàng thực hiện việc mua bán đó.
20

 Data mining
 Các hệ chuyên gia sử dụng các thuật toán thống
kê ứng dụng cho vấn đề về kinh doanh
(MATLAB, SPSS, SEM…)
 Giúp xác định các chiến lược nhắm đến khách
hàng mới bằng cách mô hình hóa các tình huống
của khách hàng hiện tại để dự đoán các rủi ro
hoặc dự báo CLV
21

 Data mining
 Có 03 loại
 Dự đoán: sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán
hành vi trong tương lai
VD: mô hình dự đoán có thể xác định sản phẩm
tiếp theo mà khách hàng có khả năng mua nhất,
dựa trên lịch sử mua hàng của khách hàng đó và
những khách hàng khác mua cùng sản phẩm.
22

 Data mining
 Có 03 loại
 Tuần tự: xác định các hoạt động kết hợp với
nhau theo thứ tự nhất định nào đó.
 VD: ngân hàng hoặc cty dịch vụ viễn thông có
thể khảo sát những trường hợp hủy dịch vụ, giảm
giao dịch để hiểu them về một đối tượng khách
hàng đặc biệt nào đó/ phân khúc khách hàng.
23

 Data mining
 Có 03 loại
 Mối kết hợp: phát hiện ra các nhóm mặt
hàng hoặc các sự kiện tương tự nhau.
Ví dụ: thường dùng để phân tích market-
basket giúp việc xác định những sản phẩm
nào thường được mua chung với nhau.
24

Chuong 4 phan tich dữ liệu CRM

Recommended

Recommended

More Related Content

What's hot

What's hot (20)

Similar to Chuong 4 phan tich dữ liệu CRM

Similar to Chuong 4 phan tich dữ liệu CRM (20)

Recently uploaded

Recently uploaded (20)

Chuong 4 phan tich dữ liệu CRM