Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, việc hiểu rõ khách hàng trở thành yếu tố then chót để doanh nghiệp duy trì và phát triển. Phân tích khách hàng không chỉ là việc thu thập dữ liệu, mà còn bao gồm đánh giá, hiểu rõ nhu cầu và xu hướng hành vi của họ. Bài viết này sẽ giới thiệu các bước ứng dụng dữ liệu trong phân tích khách hàng để thúc đẩy sự phát triển kinh doanh

1. Phân tích khách hàng là gì?

Phân tích khách hàng là quá trình thu thập, xử lý và phân tích các dữ liệu liên quan đến khách hàng để hiểu rõ nhu cầu, hành vi, và xu hướng mua sắm của họ. Kết quả phân tích giúp doanh nghiệp tối ưu hoá chiến lược kinh doanh, tăng tỷ lệ chuyển đổi và nâng cao lòng trung thành của khách hàng.

2.Lợi ích của việc phân tích khách hàng

Hiểu rõ nhu cầu và mong muốn của khách hàng
Phân tích khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về nhu cầu, sở thích và mong muốn của khách hàng. Nhờ đó, các sản phẩm hoặc dịch vụ được phát triển phù hợp hơn với thị hiếu của người tiêu dùng, gia tăng khả năng đáp ứng và thỏa mãn khách hàng.

Tăng hiệu quả trong chiến lược tiếp thị
Việc nắm bắt thông tin chi tiết về hành vi và xu hướng mua sắm của khách hàng giúp doanh nghiệp xây dựng các chiến dịch tiếp thị hiệu quả hơn. Thay vì quảng cáo đại trà, doanh nghiệp có thể tập trung nguồn lực vào đúng nhóm khách hàng tiềm năng, tiết kiệm chi phí và tăng tỷ lệ chuyển đổi.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Khi doanh nghiệp hiểu được hành trình và cảm nhận của khách hàng, họ có thể tối ưu hóa trải nghiệm ở mọi điểm chạm. Điều này không chỉ tạo sự hài lòng mà còn xây dựng lòng trung thành, khiến khách hàng quay lại và giới thiệu sản phẩm hoặc dịch vụ đến người khác.

Dự đoán xu hướng và ra quyết định chiến lược
Phân tích dữ liệu khách hàng giúp doanh nghiệp nhận diện các xu hướng tiềm năng, từ đó đưa ra các quyết định chiến lược mang tính định hướng tương lai. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể chủ động thích nghi với thị trường và duy trì lợi thế cạnh tranh.

Tăng doanh thu và tối ưu lợi nhuận
Thông qua việc phân nhóm khách hàng dựa trên giá trị và tiềm năng, doanh nghiệp có thể tập trung vào những nhóm mang lại lợi nhuận cao nhất. Đồng thời, việc cung cấp sản phẩm hoặc dịch vụ đúng với nhu cầu của khách hàng sẽ tăng khả năng bán chéo và bán thêm, từ đó tối ưu hóa doanh thu.

Giảm rủi ro kinh doanh
Bằng cách hiểu rõ khách hàng và thị trường, doanh nghiệp có thể giảm thiểu các rủi ro khi ra mắt sản phẩm mới hoặc mở rộng thị trường. Phân tích khách hàng cung cấp những thông tin cần thiết để xác định mức độ chấp nhận và phản ứng của thị trường trước khi triển khai.

3. Các bước ứng dụng dữ liệu trong phân tích khách hàng

Bước 1:Xác định mục tiêu phân tích

Xác định mục tiêu là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong phân tích khách hàng. Doanh nghiệp cần đặt ra câu hỏi: “Mình muốn đạt được điều gì từ việc phân tích này?”. Nếu không có mục tiêu rõ ràng, quá trình phân tích sẽ mất phương hướng và tốn nhiều thời gian, nguồn lực mà không đem lại kết quả hữu ích. Mục tiêu có thể rất đa dạng, chẳng hạn như xác định nhóm khách hàng tiềm năng để tăng cường chiến dịch tiếp thị, hiểu rõ hành vi mua sắm để tối ưu hóa chiến lược bán hàng, hoặc tìm kiếm cơ hội phát triển sản phẩm/dịch vụ mới.

Ví dụ, một công ty thương mại điện tử có thể muốn hiểu tại sao tỷ lệ khách hàng quay lại mua sắm giảm sút trong thời gian gần đây. Trong trường hợp này, mục tiêu là phân tích hành vi mua sắm và mức độ hài lòng của khách hàng cũ. Một mục tiêu khác có thể là dự đoán nhu cầu trong tương lai, từ đó lên kế hoạch nhập hàng hợp lý. Bằng cách xác định mục tiêu cụ thể ngay từ đầu, doanh nghiệp sẽ dễ dàng lựa chọn phương pháp thu thập dữ liệu, công cụ phân tích, và tập trung vào các yếu tố quan trọng.

Bước 2:Thu thập dữ liệu khách hàng

Sau khi xác định mục tiêu, bước tiếp theo là thu thập dữ liệu khách hàng từ các nguồn khác nhau. Dữ liệu này có thể đến từ cả kênh trực tuyến lẫn ngoại tuyến. Ví dụ, dữ liệu trực tuyến có thể được thu thập thông qua các công cụ như Google Analytics, ghi lại hành vi của khách hàng trên website: họ đã truy cập những trang nào, thời gian ở lại trang bao lâu, và các sản phẩm nào được thêm vào giỏ hàng. Các kênh mạng xã hội như Facebook, Instagram, và Twitter cũng cung cấp dữ liệu quan trọng, bao gồm mức độ tương tác, số lượt thích, chia sẻ, hoặc bình luận của khách hàng. Đối với doanh nghiệp truyền thống, dữ liệu có thể được thu thập thông qua các khảo sát trực tiếp, thẻ khách hàng thân thiết hoặc các báo cáo bán hàng từ cửa hàng.

Dữ liệu thu thập cần bao gồm cả hai dạng: định lượng và định tính. Dữ liệu định lượng là các con số cụ thể, như tổng giá trị mua hàng, tần suất mua sắm, hoặc số lượt truy cập. Trong khi đó, dữ liệu định tính là các phản hồi, cảm nhận và ý kiến của khách hàng, giúp hiểu sâu hơn về tâm lý và kỳ vọng của họ. Việc thu thập dữ liệu không chỉ cần đầy đủ mà còn phải tuân thủ các quy định pháp luật về bảo mật và quyền riêng tư, đảm bảo khách hàng cảm thấy tin tưởng khi cung cấp thông tin cá nhân.

Bước 3:Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

Khi dữ liệu đã được thu thập, nó thường tồn tại ở dạng thô và không đồng nhất, do đó bước làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu là cần thiết. Đây là quá trình xử lý những sai sót và loại bỏ các dữ liệu không phù hợp để đảm bảo kết quả phân tích chính xác. Dữ liệu có thể gặp các vấn đề như bản ghi trùng lặp, thông tin thiếu sót hoặc các định dạng không đồng bộ. Ví dụ, một hệ thống CRM có thể ghi nhận cùng một khách hàng với hai mã khác nhau, hoặc thông tin về ngày tháng được lưu trữ ở nhiều định dạng như “dd/mm/yyyy” và “mm/dd/yyyy”.

Quá trình làm sạch bao gồm kiểm tra và loại bỏ các bản ghi lỗi hoặc không liên quan, điền giá trị còn thiếu (nếu cần thiết) bằng các phương pháp ước lượng, hoặc loại bỏ chúng hoàn toàn nếu không ảnh hưởng lớn đến kết quả. Chuẩn hóa dữ liệu đảm bảo rằng mọi thông tin được lưu trữ theo một định dạng thống nhất. Điều này rất quan trọng khi làm việc với các hệ thống dữ liệu lớn và phức tạp, vì nó giúp tối ưu hóa quá trình phân tích và giảm thiểu rủi ro phát sinh từ dữ liệu sai lệch.

Bước 4:Phân loại và phân nhóm khách hàng

Phân nhóm khách hàng là một bước quan trọng trong việc biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích. Mục tiêu của bước này là tạo ra các nhóm khách hàng có đặc điểm tương đồng để doanh nghiệp có thể xây dựng các chiến lược tiếp cận và chăm sóc phù hợp. Các tiêu chí phân nhóm phổ biến bao gồm nhân khẩu học (tuổi, giới tính, khu vực địa lý), hành vi tiêu dùng (tần suất mua sắm, giá trị đơn hàng), và sở thích cá nhân. Một phương pháp hiệu quả thường được áp dụng là phân tích RFM (Recency – Frequency – Monetary). Với RFM, doanh nghiệp có thể chia khách hàng thành các nhóm dựa trên thời gian mua sắm gần nhất, tần suất giao dịch, và giá trị chi tiêu trung bình.

Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ có thể phân nhóm khách hàng thành: nhóm khách hàng trung thành (thường xuyên mua sắm với giá trị đơn hàng cao), nhóm khách hàng không thường xuyên (chỉ mua sắm vào các dịp khuyến mãi), và nhóm khách hàng tiềm năng (đã từng mua sắm nhưng hiện không còn hoạt động). Sau khi phân nhóm, doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến lược như gửi ưu đãi đặc biệt để khuyến khích nhóm khách hàng tiềm năng quay lại, hoặc chăm sóc kỹ lưỡng hơn nhóm trung thành để giữ chân họ.

Bước 5:Phân loại và phân nhóm khách hàng

Phân nhóm khách hàng là một bước quan trọng trong việc biến dữ liệu thô thành thông tin hữu ích. Mục tiêu của bước này là tạo ra các nhóm khách hàng có đặc điểm tương đồng để doanh nghiệp có thể xây dựng các chiến lược tiếp cận và chăm sóc phù hợp. Các tiêu chí phân nhóm phổ biến bao gồm nhân khẩu học (tuổi, giới tính, khu vực địa lý), hành vi tiêu dùng (tần suất mua sắm, giá trị đơn hàng), và sở thích cá nhân. Một phương pháp hiệu quả thường được áp dụng là phân tích RFM (Recency – Frequency – Monetary). Với RFM, doanh nghiệp có thể chia khách hàng thành các nhóm dựa trên thời gian mua sắm gần nhất, tần suất giao dịch, và giá trị chi tiêu trung bình.

Ví dụ, một doanh nghiệp bán lẻ có thể phân nhóm khách hàng thành: nhóm khách hàng trung thành (thường xuyên mua sắm với giá trị đơn hàng cao), nhóm khách hàng không thường xuyên (chỉ mua sắm vào các dịp khuyến mãi), và nhóm khách hàng tiềm năng (đã từng mua sắm nhưng hiện không còn hoạt động). Sau khi phân nhóm, doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến lược như gửi ưu đãi đặc biệt để khuyến khích nhóm khách hàng tiềm năng quay lại, hoặc chăm sóc kỹ lưỡng hơn nhóm trung thành để giữ chân họ.

6. Đưa ra kết luận và đề xuất hành động

Kết quả của phân tích dữ liệu cần được tổng hợp và chuyển hóa thành các kết luận và đề xuất cụ thể. Ví dụ, nếu phân tích chỉ ra rằng nhóm khách hàng ở độ tuổi 25-35 là đối tượng mang lại doanh thu cao nhất, doanh nghiệp có thể tập trung ngân sách tiếp thị vào việc quảng bá sản phẩm phù hợp với nhóm này. Ngoài ra, nếu dữ liệu cho thấy một sản phẩm cụ thể có doanh số giảm mạnh trong một khu vực, cần phân tích sâu hơn để tìm nguyên nhân, chẳng hạn như giá cả, chất lượng, hoặc đối thủ cạnh tranh.

Các đề xuất cần dựa trên dữ liệu thực tế và có tính khả thi cao. Sau đó, doanh nghiệp có thể trình bày các kết quả và kế hoạch hành động thông qua báo cáo trực quan để các bên liên quan dễ dàng hiểu và áp dụng.

7. Theo dõi và đánh giá hiệu quả

Phân tích khách hàng không phải là một nhiệm vụ hoàn thành một lần mà cần được thực hiện liên tục để cập nhật với các thay đổi trong hành vi và nhu cầu khách hàng. Sau khi triển khai các chiến lược dựa trên kết quả phân tích, doanh nghiệp cần theo dõi hiệu quả và so sánh với các mục tiêu ban đầu. Điều này giúp đánh giá tính hiệu quả của các biện pháp đã áp dụng và điều chỉnh kịp thời khi cần thiết. Một vòng lặp liên tục giữa phân tích, thực hiện, và đánh giá sẽ giúp doanh nghiệp luôn đi đúng hướng và tối ưu hóa giá trị từ dữ liệu khách hàng.

4.1.Google Analytics

Google Analytics  là một trong những công cụ phân tích dữ liệu khách hàng phổ biến nhất, đặc biệt dành cho các doanh nghiệp hoạt động trên nền tảng trực tuyến. Công cụ này cung cấp thông tin chi tiết về hành vi người dùng trên website, bao gồm số lượt truy cập, thời gian ở lại trang, tỷ lệ thoát và nguồn lưu lượng truy cập. Google Analytics còn hỗ trợ doanh nghiệp theo dõi hiệu quả của các chiến dịch tiếp thị trực tuyến như quảng cáo Google Ads. Với khả năng tích hợp dữ liệu và báo cáo trực quan, đây là một giải pháp mạnh mẽ để hiểu rõ hành vi khách hàng và tối ưu hóa trải nghiệm trên website.

4.2.Tableau

Tableau là một công cụ trực quan hóa dữ liệu hàng đầu, giúp biến các tập dữ liệu phức tạp thành các biểu đồ, đồ thị dễ hiểu. Với khả năng kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, từ file Excel, cơ sở dữ liệu SQL, đến các dịch vụ đám mây, Tableau hỗ trợ phân tích đa chiều và khám phá các xu hướng tiềm năng. Một tính năng nổi bật của Tableau là khả năng tạo bảng điều khiển (dashboard) tương tác, cho phép người dùng xem xét dữ liệu theo các góc độ khác nhau. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác dựa trên thông tin có sẵn.

4.3.Power BI

Power BI của Microsoft là một giải pháp phân tích dữ liệu mạnh mẽ dành cho doanh nghiệp. Công cụ này không chỉ hỗ trợ trực quan hóa dữ liệu mà còn cung cấp khả năng tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm cả hệ thống ERP và CRM. Power BI giúp doanh nghiệp theo dõi các chỉ số hiệu suất chính (KPIs), xây dựng báo cáo chi tiết và khám phá các mẫu hành vi của khách hàng. Với giao diện thân thiện và khả năng tích hợp chặt chẽ với các ứng dụng Office, Power BI là lựa chọn lý tưởng cho các doanh nghiệp muốn tối ưu hóa việc ra quyết định dựa trên dữ liệu.

4.4.SPSS

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) là một công cụ phân tích thống kê mạnh mẽ, thường được sử dụng để phân tích dữ liệu định lượng. SPSS hỗ trợ thực hiện các phân tích phức tạp như phân tích hồi quy, phân tích phân cụm, và phân tích tương quan. Đây là một công cụ đặc biệt hữu ích cho các doanh nghiệp muốn tìm hiểu mối quan hệ giữa các biến số, từ đó xác định các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi và quyết định của khách hàng.

 

5.Kết luận

Phân tích khách hàng là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp địa ra các quyết định chính xác và tăng trưởng bền vững. Để đạt hiệu quả cao, doanh nghiệp cần kết hợp công nghệ hiện đại và một chiến lược phù hợp với từng đối tượng khách hàng.

https://clibme.com/5-bi-quyet-thiet-ke-website-doanh-nghiep-chuan-seo/

https://clibme.com/thuong-hieu-la-gi-bi-quyet-xay-dung-thuong-hieu/

https://1office.vn/phan-tich-khach-hang

 

Sinh viên thực hiện: Kim Đình Mạnh

Mã sinh viên: 21050265

Lớp: QH-2021-E QTKD 5

Mã lớp học phần: INE3104_3