CDP (Nền tảng dữ liệu khách hàng): Cuộc đua bắt đầu và những ngã rẽ

Nen tang du lieu khach hang

Bạn có thể đọc lại bài 1 tại đây: CDP là gì ? Tác giả: Nam Nguyễn

A1 digihub  tóm gọn bài 2 và 3 về CDP (customer data platform) của anh Nam Nguyễn cho các bạn dễ theo dõi.

Bài 2: Nền tảng dữ liệu khách hàng – cuộc đua bắt đầu

Nền tảng dữ liệu khách hàng

Tiếp tục bài viết về CDP (Nền tảng dữ liệu khách hàng) , lần này tôi đi sâu hơn một tí về thị trường CDP dựa trên báo cáo mới nhất của CDPi (cdp institute org)

Định nghĩa CDP:

Tôi nhất trí với cách định nghĩa của CDPi, CDP nên có 3 yếu tố:

  • là phần mềm đóng gói dành cho đội Business user, khác với các loại Datalake hay MDM được quản bởi IT.
  • Nơi tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, kết nối về người dùng bằng cách định danh, bao gồm các tương tác và hành vi
  • là nguồn dữ liệu cho các hệ thống khác: phân tích hoặc quản lý tương tác khách hàng

Nhóm lãnh đạo tiềm năng: 4 đại ca Salesforce, Oracle, Microsoft, Adobe vẫn đang gầm gè lườm nguýt nhau.

Nhóm tiềm năng kế tiếp là 3 nhị ca: SAS (chiên gia BI analytics), SAP (chiên gia ERP) và Teradata (chiên gia DMP) cũng đang dòm ngó chờ ngày thăng hạng.

Ý kiến cá nhân của tôi là cũng không nên mong chờ gì nhiều ở 3 nhị ca trên. Trong khi SAP vẫn loay hoay giảm sự phụ thuộc vào database của Oracle hay vẫn còn nặng nề với công nghệ On-premise, SAS quá yếu đuối trong mảng activation/delivery dữ liệu thì Teradata có vẻ đã hụt hơi trong việc kiếm ăn qua ngày.

Nhóm bám đuôi khá nhộn nhịp, chừng hơn 100 thí sinh, bự con thì chừng 500–600 nhân viên, mẫu giáo chừng 3–4 nhân viên cũng có.

Nói một cách công bằng, nhóm bám đuôi không phải là tay chơi non trẻ, nhiều công ty thành công và đã có lượng khách hàng tương đối, tuy nhiên tiềm lực tài chính nhìn chung quá mỏng, chỉ vài tới vài chục triệu usd đầu tư.

Rủi ro ở chỗ đó, vì CDP là một cuộc chơi dài và rất dài. Một nước đi sai, xây dựng một chức năng không khả thi chẳng hạn, sẽ làm tiêu tốn nhiều nguồn lực, khi đã cạn tiền, thì sẽ không thể đi lại lần nữa.

Lấy ví dụ với Salesforce, doanh thu năm ngoái đã hơn 17 tỉ đô, bộ giải pháp đã đủ sẵn đồ chơi, thì một khi đã sản xuất CDP ắt hẳn chất và bài bản. Việc viết lại cuộc chơi, thay đổi thị phần, định nghĩa lại CDP có thể nằm trong dự đoán.

Tiếp tục câu chuyện với CDPi:

CDPi chia CDP vendor thành 4 nhóm:

  • Tập trung dữ liệu (data aggregator),
  • Phân tích (analytics xài AI, ML),
  • Lên chiến dịch (campaign oschestration)
  • Tiếp cận (deliver/execute/activate).

Nhóm bám đuôi được xếp vào 1 trong 4 nhóm trên. Nghĩa là đã gián tiếp cho rằng các tay chơi nhóm dưới chỉ đủ khả năng làm tốt một trong bốn việc.

Trong 4 nhóm trên thì nhóm tập trung vào tính năng lên chiến dịch (campaign) chiếm đa số, gần 50%. Điều này không khó hiểu vì việc này dễ làm và dễ kiếm tiền nhất.

Trong khảo sát của CDPi còn có rất nhiều số liệu thống kê. Tôi chưa quan tâm lắm nên không đánh giá. Các bạn nên xem qua, cũng khá thú vị. Các bạn search tài liệu: “Customer Data Platform Industry Update 2020”. Tôi kiếm tài liệu public chưa ra.

P/S: Bài tiếp theo: bắt đầu từ một khảo sát gần đây của “Segment” cho thấy, các doanh nghiệp B2B lại có nhu cầu xây dựng CDP cao hơn doanh nghiệp B2C. Điều này khá thú vị nhưng thực tế. Tôi sẽ phân tích sự khác biệt và nhận định thêm về này.

Bài 3: Nền tảng dữ liệu khách hàng – những ngã rẽ

Bài trước tôi có đặt vấn đề là nhu cầu CDP của các doanh nghiệp B2B có vẻ thậm chí còn cao hơn doanh nghiệp B2C trong thời gian sắp tới. Có gì bất thường ở đây không?

Nen tan du lieu khach hang

Ngữ cảnh B2C

Có lẽ nên bắt đầu việc giải thích cách thức hoạt động của CDP một cách phổ cập.

Thông tin người dùng được chia thành 2 loại: PII (personal identified information-thông tin định danh) và non-PII.

Khi bạn vào website mà không đăng nhập, thì không ai biết bạn là ai (không có thông tin định danh) mà chỉ biết hành vi dựa vào web cookies. Thông tin đó gọi là non-PII.

Khi bạn đăng nhập, nghĩa là đã cung cấp định danh thông qua email hay phone hay còn gọi là PII.

Thông tin non-PII và PII thường được lưu trữ 2 nơi khác nhau theo yêu cầu thực tế.

=> Trong ngữ cảnh B2C: người mua hàng mua cho mục đích cá nhân

Ngữ cảnh B2B

Non-PII được lưu ở Google Analytics để phân tích, hoặc ở các DMP (data management platform) , DSP (Demand Side Platform) để xây các look-alike model nhằm retargeting quảng cáo tới mục tiêu chính xác hơn.

Một số công cụ còn cá nhân hoá giao diện web dựa trên thông tin non-PII. Ví dụ nữ vào web thì hiện banner màu hồng, nam vào hiện banner màu xanh…)

Thông tin PII của khách mua hàng, bao gồm món hàng, nhóm hàng giá tiền, tần suất…được lưu ở các ecommerce site. Với các nền tảng ecommerce xịn xò, nó có thể phân tích hành vi, dự đoán và cá nhân hoá nội dung hiển thị sản phẩm…

Nhưng mấy ông marketing muốn nhiều hơn thế. Ổng muốn biết tất cả. Chỉ có cách nối (mapping) thông tin non-PII vào PII để “hiểu khách hàng từ khi chưa là khách hàng”.

Một CDP B2C tốt được kỳ vọng là lưu hết tất cả thông tin non-PII, sau khi có PII thì nối với non-PII để xây dựng một chân dung khách hàng 720 độ.

=> Trong ngữ cảnh B2B: người mua hàng mua cho tổ chức

Sự khác nhau của CDP cho B2C & B2B

Thông tin PII thường được lưu vào CRM, chính xác hơn là phân hệ Sales. Ở phân hệ này, mấy ông Sales đã biết thông tin cơ bản của khách, rồi các activity mà ông sales trực tiếp tương tác như email, gọi điện, gặp mặt…

Thậm chí với nền tảng CRM tốt, các kênh mà khách hàng tương tác với phòng chăm sóc khách hàng: Số lần gọi điện phàn nàn, nội dung chat trên chatbot, comment trên Fanpage, nội dung sự vụ…lưu ở phân hệ Service cũng được giao cho mấy ông Sales biết để chăm sóc khách hàng tốt hơn.

Nhưng mấy ông Sales lại đòi hỏi nhiều hơn thế. Ổng muốn biết số lần khách hàng của ổng click vào Facebook ads hay YouTube video, số lần và thời điểm khách hàng mở email, click Link, hay thậm chí heatmap khi khách hàng duyệt web công ty mà không hề đăng nhập…

=> Như thế, CDP cho B2C đi từ non-PII đến PII, còn B2B đi từ PII lan ra non-PII.

So với B2C, mỗi khách hàng B2B đem lại giá trị cao hơn. Thêm vào đó, CDP B2B có yêu cầu dễ hình dung hơn (bắt đầu từ PII), lượng dữ liệu ít hơn nên xử lý đỡ tốn kém, giá trị đem lại có thể đo đạc chính xác hơn (Conversion rate đo theo pipeline hoặc win-rate chẳng hạn).

Lời kết: với những phân tích trên, cách tiếp cận CDP cho B2B theo tôi sẽ có nhiều lợi thế, cho cả doanh nghiệp xây dựng để bán lẫn doanh nghiệp muốn sử dụng.

Bài 4 dự kiến: CDP – personalised và privacy. Đánh đổi hay thỏa hiệp.

P/S: loạt bài sử dụng nhiều thuật ngữ hoặc chữ viết tắt có thể gây khó hiểu cho các bạn trẻ (hoặc già mà không cập nhật). Mong các bạn thông cảm, tự mình nghiên cứu thêm cho theo kịp thời đại.

Bạn có thể quan tâm bài viết liên quan CDP:

Hiểu rõ khái niệm CRM và CDP là gì từ A – Z

CDP là gì – phân biệt với DMP hoặc CRM

———————————————————————————————-
Một phần của hệ sinh thái A1Digihub – A1 Analytics là công cụ tổng hợp, phân tích dữ liệu và làm báo cáo sale, marketing, vận hành đầu tiên tại Việt Nam. Với hơn 2000 khách hàng cả cá nhân và doanh nghiệp trong vòng chỉ 6 tháng. A1 Analytics tự tin sẽ thay đổi hoàn toàn cách làm kinh doanh, làm báo cáo của hàng triệu doanh nghiệp Việt.
Đăng ký và sử dụng miễn phí ngay

Những Bài Viết Liên Quan

Mới ra mắt

Xem nhiều nhất

Theo dõi A1 Blog

Cập nhật các bài viết, tài liệu BỔ ÍCH bằng cách ĐĂNG KÝ A1 MAIL NGAY HÔM NAY !!!

Vẽ báo cáo cho bạn