Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP)

Nền tảng dữ liệu khách hàng (CRP) là một hệ thống thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, xử lý chúng thành các hồ sơ thống nhất cho từng cá nhân và cung cấp các hồ sơ đó cho các hệ thống khác để phân khúc, cá nhân hóa và đo lường. Nó khác với kho dữ liệu (data warehouse) ở chỗ hướng đến việc kích hoạt hoạt động hơn là phân tích, và khác với hệ thống quản lý quan hệ khách hàng (CRM) ở chỗ được xây dựng để tiếp nhận lượng lớn dữ liệu hành vi hơn là để quản lý các mối quan hệ và quy trình bán hàng.

Vấn đề mà nó đề cập là có thật và phổ biến. Thông tin khách hàng tích lũy trong các hệ thống riêng lẻ: nền tảng thương mại điện tử, công cụ email, bộ phận hỗ trợ, tài khoản quảng cáo, phân tích ứng dụng di động, điểm bán hàng ngoại tuyến. Cùng một người xuất hiện trong mỗi hệ thống với một mã định danh khác nhau, và không hệ thống nào nắm được toàn bộ thông tin. Do đó, bộ phận tiếp thị liên hệ với những khách hàng vừa mới khiếu nại, bộ phận hỗ trợ không nắm được lịch sử mua hàng, và việc phân tích giá trị khách hàng là không thể nếu không thực hiện thao tác đối chiếu thủ công lặp đi lặp lại mỗi khi cần thiết.

Xác định danh tính là chức năng kỹ thuật cốt lõi và cũng là phần khó nhất. Việc đối khớp một tài khoản đã đăng nhập với một phiên duyệt web ẩn danh, với một địa chỉ email được sử dụng vào thời điểm khác, với một ứng dụng đã được cài đặt và với một giao dịch mua hàng tại cửa hàng đòi hỏi phải có sự đối khớp chính xác khi có thông tin nhận dạng và đối khớp xác suất khi không có thông tin nhận dạng. Chất lượng của quá trình xác định danh tính này quyết định giá trị của mọi thứ tiếp theo, và đây cũng là nơi tập trung các hậu quả về quyền riêng tư, vì việc kết hợp các tập dữ liệu tạo ra các hồ sơ tiết lộ nhiều thông tin hơn bất kỳ dữ liệu đầu vào nào.

Phân loại sản phẩm đã trở nên mơ hồ do định vị của các nhà cung cấp, và việc đánh giá các lựa chọn đòi hỏi phải nhìn xa hơn nhãn mác. Một số sản phẩm chủ yếu là công cụ kích hoạt tiếp thị với khả năng thu thập dữ liệu, một số khác là cơ sở hạ tầng dữ liệu được bổ sung thêm chức năng kích hoạt, và một xu hướng ngày càng phổ biến là xây dựng khả năng tương tự trực tiếp trên kho dữ liệu đám mây bằng cách sử dụng các công cụ chuyên dụng để xác định danh tính và phân phối đối tượng, tránh việc sao chép dữ liệu khách hàng vào một kho lưu trữ độc quyền riêng biệt. Lựa chọn đúng đắn phụ thuộc vào cơ sở hạ tầng hiện có và nhóm nào sẽ sở hữu hệ thống, và câu hỏi về quyền sở hữu thường mang tính quyết định hơn so với việc so sánh các tính năng.

Việc triển khai thất bại vì những lý do dễ đoán. Các tổ chức mua một nền tảng trước khi quyết định nền tảng đó sẽ cải thiện những quyết định nào, và cuối cùng lại có những hồ sơ thống nhất mà không ai sử dụng. Chất lượng dữ liệu nguồn kém, và việc hợp nhất tạo ra một cái nhìn tổng hợp về thông tin không đáng tin cậy thay vì một cái nhìn đáng tin cậy. Quản trị không được xác định, vì vậy không ai đồng ý hệ thống nào có thẩm quyền đối với lĩnh vực nào. Và các nhóm vận hành dự kiến ​​sẽ sử dụng các phân đoạn không được tham gia vào việc định nghĩa chúng, do đó các phân đoạn không phù hợp với cách các nhóm đó thực sự làm việc.

Việc đánh giá trung thực các lựa chọn thay thế nên được thực hiện trước bất kỳ giao dịch mua nào, bởi vì một phần đáng kể giá trị mà các tổ chức tìm kiếm từ các nền tảng này có thể đạt được bằng các công cụ mà họ đã có. Một kho dữ liệu được mô hình hóa tốt với việc xuất dữ liệu theo lịch trình sang nền tảng tiếp thị có thể đáp ứng hầu hết các trường hợp sử dụng phân khúc và loại trừ mà không cần hệ thống mới. Trong trường hợp thực sự cần phản hồi theo thời gian thực, và khi số lượng hệ thống nguồn đủ lớn khiến việc tích hợp điểm-điểm trở nên khó quản lý, thì lý do cần đến công cụ chuyên dụng càng trở nên thuyết phục hơn. Việc đưa ra quyết định dựa trên những khả năng cụ thể nào còn thiếu, thay vì dựa trên toàn bộ danh mục, thường dẫn đến một dự án nhỏ hơn và thành công hơn.

Mô hình thành công là bắt đầu từ một số ít trường hợp sử dụng cụ thể có giá trị thương mại rõ ràng, chẳng hạn như loại bỏ những người mua gần đây khỏi các chiến dịch thu hút khách hàng hoặc kích hoạt hoạt động giữ chân khách hàng dựa trên hành vi được xác định, và chỉ xây dựng sự tích hợp mà các trường hợp đó yêu cầu. Khung này thường được thiết lập trong quá trình... Phân tích dữ liệu sự tham gia, với chiến lược kích hoạt thuộc sở hữu của quản lý tăng trưởngvà điều đó thường được biện minh trong doanh nghiệp môi trường mà số lượng hệ thống không kết nối đủ lớn khiến việc đối chiếu thủ công trở thành một chi phí thường trực.