Popular Nền tảng Dữ liệu Khách hàng AI tools in Dữ liệu include Ortto và Heyario, helping you work more efficiently.
Heyario là một API cho phép doanh nghiệp truy cập lịch sử mua hàng cấp độ sản phẩm của khách hàng, với sự đồng ý của họ, từ bất kỳ trang web nào. Nó cung cấp thông tin chi tiết sâu sắc về hành vi mua sắm thực tế để thúc đẩy marketing siêu cá nhân hóa, giảm tỷ lệ trả hàng và tăng giá trị vòng đời khách hàng.
Nền tảng Dữ liệu Khách hàng
Ortto là một nền tảng tất cả trong một được hỗ trợ bởi AI, hợp nhất dữ liệu khách hàng, tự động hóa tiếp thị và phân tích. Nó cho phép các doanh nghiệp tạo ra các hành trình khách hàng được cá nhân hóa, dựa trên dữ liệu qua email, SMS, thông báo đẩy và trò chuyện trực tiếp. Bằng cách hợp nhất nhiều công cụ thành một, Ortto giúp các công ty thu hút, chuyển đổi và giữ chân khách hàng hiệu quả hơn, cung cấp một cái nhìn toàn diện về vòng đời khách hàng và các công cụ để tối ưu hóa mọi tương tác.
Trò chuyện trực tiếpNền tảng Dữ liệu Khách hàng (CDP) là một hệ thống thu thập và hợp nhất dữ liệu khách hàng của bên thứ nhất từ nhiều nguồn để xây dựng một cái nhìn duy nhất, mạch lạc và hoàn chỉnh về mỗi khách hàng. Nó hoạt động bằng cách thu thập dữ liệu từ các điểm tiếp xúc như trang web, ứng dụng và hệ thống CRM, sau đó giải quyết danh tính để tạo hồ sơ người dùng bền vững. Cơ sở dữ liệu hợp nhất này cho phép doanh nghiệp thúc đẩy tiếp thị cá nhân hóa, nâng cao dịch vụ khách hàng và tiến hành phân tích sâu. Không giống như các công cụ dữ liệu khác, CDP được thiết kế để các hệ thống khác có thể truy cập, biến nó thành một trung tâm tình báo khách hàng.
CDP chủ yếu được sử dụng bởi các nhóm tiếp thị, sản phẩm và dữ liệu trong các ngành B2C như thương mại điện tử, truyền thông và SaaS. Chúng rất cần thiết để thực hiện các chiến lược tiếp thị đa kênh, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng trên trang web và ứng dụng, và hiểu toàn bộ hành trình của khách hàng qua các điểm tiếp xúc khác nhau.
Khi chọn một Nền tảng Dữ liệu Khách hàng, hãy xem xét khả năng tích hợp của nó với hệ thống công nghệ hiện tại của bạn, sự tinh vi của công cụ giải quyết danh tính, khả năng xử lý dữ liệu thời gian thực so với xử lý theo lô, và sự hỗ trợ của nó đối với các quy định về quyền riêng tư và quản trị dữ liệu như GDPR và CCPA. Đồng thời, hãy đánh giá xem trọng tâm chính của nó là phân tích, điều phối hay cả hai.
Một người quản lý tiếp thị thương mại điện tử sử dụng Nền tảng Dữ liệu Khách hàng để xây dựng một phân khúc đối tượng rất cụ thể. Họ lọc những người dùng đã xem sản phẩm trong danh mục 'giày chạy bộ' hơn ba lần trong 7 ngày qua nhưng chưa mua hàng. Sau đó, CDP kích hoạt phân khúc này bằng cách gửi danh sách người dùng đến công cụ tiếp thị qua email của họ để thực hiện một chiến dịch nhắm mục tiêu cung cấp giảm giá 10% cho giày chạy bộ và đến nền tảng quảng cáo của họ để chạy quảng cáo nhắm mục tiêu lại. Điều này mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao hơn so với các chiến dịch thông thường.
Một nhân viên dịch vụ khách hàng tại một công ty bán lẻ nhận được một cuộc gọi. Trong phần mềm hỗ trợ của họ, họ thấy một hồ sơ khách hàng hợp nhất được cung cấp bởi CDP. Hồ sơ này cho thấy hoạt động trang web gần đây của khách hàng, lần mua hàng cuối cùng của họ tại một cửa hàng thực tế và một phiếu hỗ trợ trước đó được gửi qua ứng dụng di động. Với bối cảnh hoàn chỉnh này, nhân viên có thể cung cấp hỗ trợ phù hợp, hiệu quả mà không cần yêu cầu khách hàng lặp lại thông tin. Điều này tạo ra một trải nghiệm liền mạch, bất kể khách hàng sử dụng kênh nào để tương tác.
Một nhà quảng cáo kỹ thuật số cho một công ty SaaS muốn tránh hiển thị quảng cáo thu hút khách hàng mới cho khách hàng hiện tại. Họ sử dụng CDP của mình để tạo một phân khúc động của tất cả người dùng có trạng thái 'đăng ký đang hoạt động'. Phân khúc này được tự động đồng bộ hóa dưới dạng danh sách loại trừ (hoặc đối tượng loại trừ) với các nền tảng quảng cáo của họ như Google Ads và Facebook Ads. Khi khách hàng mới đăng ký, CDP cập nhật phân khúc gần như theo thời gian thực, đảm bảo chi tiêu quảng cáo chỉ tập trung vào việc thu hút khách hàng tiềm năng mới, từ đó cải thiện lợi tức trên chi tiêu quảng cáo (ROAS).
Một người quản lý sản phẩm cho một dịch vụ đăng ký truyền thông sử dụng CDP để hiểu hành vi của người dùng từ điểm tiếp xúc đầu tiên đến khi chuyển đổi. Bằng cách phân tích dữ liệu hợp nhất, họ phát hiện ra rằng những người dùng lần đầu tương tác với nội dung qua một liên kết mạng xã hội, sau đó truy cập trang giá và sau đó mở một email tiếp thị có khả năng đăng ký cao nhất. Cái nhìn sâu sắc này, có được từ một cái nhìn đa kênh mà chỉ CDP mới có thể cung cấp, cho phép họ tối ưu hóa hành trình của người dùng bằng cách đầu tư nhiều hơn vào nội dung mạng xã hội và tùy chỉnh các email theo dõi cho những người dùng truy cập trang giá.
Một nhóm vận hành tiếp thị B2B tích hợp CDP của họ với một mô hình học máy. CDP cung cấp cho mô hình một bộ dữ liệu phong phú, hợp nhất cho mỗi khách hàng tiềm năng, bao gồm hành vi trên trang web, lượt tải xuống nội dung, tương tác qua email và dữ liệu công ty từ CRM của họ. Sau đó, mô hình tính toán một điểm số dự đoán cho biết khả năng chuyển đổi. Điểm số này được ghi lại vào CDP và sau đó được đồng bộ hóa với CRM, cho phép đội ngũ bán hàng ưu tiên các nỗ lực tiếp cận của họ vào những khách hàng tiềm năng có khả năng chốt đơn cao nhất, tăng hiệu quả bán hàng và tỷ lệ chuyển đổi.
Một nhân viên phụ trách quyền riêng tư dữ liệu sử dụng CDP như một hệ thống trung tâm để quản lý sự đồng ý của người dùng và các yêu cầu về dữ liệu. Khi một người dùng ở Châu Âu gửi yêu cầu 'quyền được lãng quên' theo GDPR, nhân viên này sẽ tìm hồ sơ hợp nhất của người dùng trong CDP. Chỉ với một hành động duy nhất, họ có thể kích hoạt một quy trình không chỉ xóa hoặc ẩn danh dữ liệu của người dùng trong CDP mà còn gửi yêu cầu xóa đến tất cả các hệ thống hạ nguồn được kết nối như nền tảng email và các công cụ phân tích. Điều này tập trung và đơn giản hóa việc tuân thủ, giảm nỗ lực thủ công và nguy cơ sai sót.
Nền tảng Dữ liệu Khách hàng (CDP) là một loại phần mềm tạo ra một cơ sở dữ liệu khách hàng bền vững và hợp nhất. Vai trò chính của nó là thu thập dữ liệu của bên thứ nhất từ nhiều nguồn khác nhau (như trang web, ứng dụng và CRM của bạn), làm sạch và kết hợp dữ liệu đó thông qua việc giải quyết danh tính, và xây dựng một cái nhìn 360 độ duy nhất về mỗi khách hàng. Hồ sơ hợp nhất này sau đó được cung cấp cho các hệ thống khác, chẳng hạn như các nền tảng tự động hóa tiếp thị, công cụ phân tích và phần mềm hỗ trợ khách hàng, để cho phép trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa và nhất quán hơn.
Các hệ thống này đều quản lý dữ liệu khách hàng nhưng phục vụ các mục đích chính khác nhau:
Việc lựa chọn CDP phù hợp phụ thuộc vào nhu cầu kinh doanh cụ thể của bạn. Hãy xem xét các yếu tố chính sau:
Nền tảng Dữ liệu Khách hàng có giá trị nhất đối với các công ty B2C có lượng lớn dữ liệu khách hàng đến từ nhiều điểm tiếp xúc. Người dùng chính bao gồm:
Mặc dù CDP chứa một cơ sở dữ liệu, nhưng nó còn hơn thế nữa. Một cơ sở dữ liệu tiêu chuẩn là một hệ thống lưu trữ thụ động, trong khi CDP là một hệ thống chủ động được thiết kế đặc biệt để quản lý dữ liệu khách hàng. Các điểm khác biệt chính bao gồm:
Về cơ bản, CDP đóng gói cơ sở dữ liệu, giải quyết danh tính, phân khúc và khả năng tích hợp vào một nền tảng được quản lý duy nhất.
