Khai thác dữ liệu trong CRMVị trí kết hợp giữa lý thuyết và thực hành : Khai thác dữ liệu trong CRM
Các công cụ khai thác thông tin sẽ nhận dạng các mô hình trong dữ liệu và cung cấp những thông tin mới có giá trị giúp công ty hiểu về chính mình và khách hàng của mình. Thông thường, việc khai thác thông tin được tiến hành nhằm giúp các nhà phân tích dữ liệu tìm kiếm những thông tin mà họ không biết, thường không bao gồm giả thuyết. Nó đã giúp công ty khám phá vô số kiến thức mới, từ lần mua sắm kế tiếp của khách hàng đến những sản phẩm trưng bày trong cửa hàng cho đến ngày ra mắt phù hợp nhất của một bộ phim trong quá trình chuẩn bị.
Có nhiều thuật toán khác nhau dùng để khai thác dự liệu, một vài trong số đó tuyệt mật và không dễ áp dụng cho vấn đề kinh doanh. Mặc dù bản thân các thuật toán này có thể thay đổi – về cơ bản, sơ đồ quyết định (decision tree) và các mạng  lưới thần kinh là khác nhau nhưng đều được sử dụng để dự báo hành vi – dưới đây là ba kiểu khai thác dữ liệu thích hợp với CRM:
1. Dự báo. Việc sử dụng dữ liệu trong quá khứ giúp dự đoán hành vi tương lai. Mô hình dự báo thông tin đầu ra thể hiên kiểu mẫu hay cấu trúc đại diện cho kết quả đó. Ví dụ, một mô hình dự báo có thể chỉ ra sản phẩm tiếp theo mà có khả năng khách hàng sẽ mua, dựa trên thông tin mua hàng trước đây của khách hàng đó và những khách hàng cùng mua những sản phẩm tương tự.
2. Chuỗi. Phân tích chuỗi (Sequential analysis) nhận diện các tổ hợp hoạt động xảy ra theo một thứ tự đặc biệt. Các doanh nghiệp sử dụng phân tích chuỗi để xem xét khách hàng có hành động theo một quy trình đặc biệt nào hay không. Cách này giúp doanh nghiệp chọn lọc thông tin về hành vi thu thập được từ nhiều hệ thống vận hành khác nhau trong một công ty để quyết định các mô hình phù hợp. Ví dụ, bằng việc đánh giá các trường hợp hoãn dịch vụ hoặc chậm mua hàng, một ngân hàng hay một công ty điện thoại có thể hiểu hơn về một khách hàng hoặc phân khúc khách hàng.
3. Kết hợp. Phân tích kết hợp giúp phát hiện những tin tức hay sự kiện tương tự. Phương pháp này được dùng để dò tìm các tin tức hay sự kiện xảy ra cùng một lúc. Thuật toán kết hợp này thường được áp dụng để phân tích rổ thị trường (market basket) để giúp các doanh nghiệp hiểu về những sản phẩm đang được mua cùng nhau (ví dụ như bơ đậu phụng và rau câu). Bằng việc hiểu rõ những mối quan hệ giữa khách hàng và sản phẩm, một công ty có thể quyết định nên quảng cáo hoặc giảm giá cho những sản phẩm nào và nên hướng các sản phẩm tới những đối tượng khách hàng nào.
Điểm khác biệt chủ yếu giữa việc khai thác dữ liệu và các kiểu phân tích hỗ trợ ra quyết định ở chổ là việc khai thác dữ liệu thường đòi hỏi các nhà thống kê hay chuyên gia về sản phẩm phải biết kết hợp các thuật toán chính xác và  ứng dụng chúng vào các vấn đề kinh doanh, cũng như phần mềm khai thác dữ liệu chuyên biệt. Mặc dù hiếm khi tự mình khai thác thông tin nhưng những người làm kinh doanh có thể sử dụng các kết quả của việc khai thác dữ liệu – dù được thể hiện bằng đồ thị trong một công cụ hiện hình (visualization tool) hay được triển khai đến một cơ sở dữ liệu dùng để kết nối chung – để đưa ra các quyết định quan trọng về quản lý các mối quan hệ khách hàng.
Có vô số cách sử dụng đối với ba hình thức khai thác thông tin vừa được mô tả ở trên, từ việc hướng tới khách hàng mới bằng việc xây dựng mô hình những kiểu phản ứng của khách hàng đến việc tránh những rủi ro tiêm ẩn thông qua dự đoán rủi ro và ước tính giá trị lâu dài của một khách hàng. Nhiều công ty đã lắp đặt máy chủ khai thác dữ liệu chuyên dụng để tải hồ sơ dữ liệu khách hàng nhằm xây dựng các mô hình và khám phá các kiểu hành vi của khách hàng. Các hoạt động trên thường chuyên về xử lý, vì thế các nền khai thác dữ liệu độc lập sẽ tránh tác động đến quá trình xử lý ở các hệ thống khác. Các máy chủ này thường được liên kết với kho dữ liệu của công ty,  cho phép các nhà phân tích dễ dàng truy cập vào dữ liệu khách hàng, ví dụ như để thử nghiệm các kế hoạch định giá khác nhau, hoặc tạo ra các phân khúc khách hàng năng động cho việc thử nghiệm các chiến dịch mới và tiến  hành phân tích giả định (what-if analysis).
Mỗi loại hình khai thác dữ liệu có thể tạo ra những kết quả có ảnh hưởng lớn đến hoạt động kinh doanh. Ví dụ, một nhà bán lẻ đồ điện tử ở London phát hiện ra rằng hầu hết những khách hàng có khả năng mua đầu DVD xách tay trong nay mai đều là những người đi làm bằng tàu hoả, khiến cho nhà bán lẻ đó phân bổ lại ngân sách marketing từ quảng cáo truyền hình ban ngày sang quảng cáo trên báo và áp phích. Sau khi thay đổi hình thức quảng cáo, công ty này đã đạt được doanh thu tăng vọt 43%. Hiểu rõ những hành vi sắp xảy ra và những viễn cảnh tương lai là chìa khoá để khai thác thông tin, và nơi CRM được quan tâm sẽ xuất hiện hai ứng dụng đặc biệt: phân tích dòng kích chuột (clickstream analysis) và nhân cách hoá.

genCRM – letranghoanganh
Nguồn: Sách “Cẩm Nang Quản Lý Mối Quan Hệ Khách Hàng”_Jill Dyché

Tags

 

0 Comments

You can be the first one to leave a comment.

Leave a Comment

 




 
*