Dịch Vụ

Tầm Quan Trọng Của Việc Chuẩn Hóa Dữ Liệu Trong Doanh Nghiệp

Như chúng ta đã từng tìm hiểu, cấp độ đầu tiên và cơ bản nhất của một hệ thống CRM chính là cấp độ chuẩn hóa dữ liệu. Đây được xem nền tảng và quan trọng nhất của một phần mềm CRM. Qua bài viết này, SmartOSC DX  xin chỉ ra cho bạn đọc tầm quan trọng của việc chuẩn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp. 

Tất cả các công việc lớn đều được bắt đầu từng bước nhỏ, vì thế muốn xây dựng ngôi nhà cao tầng, bền chặt thì chắc hẳn việc chuẩn hóa cũng thế. Muốn phần mềm CRM của mình hoạt động tối ưu những chức năng hiệu quả bao nhiêu thì dữ liệu cần chuẩn bị quan trọng bấy nhiêu. 

Nhu cầu chuẩn hóa dữ liệu CRM dành cho doanh nghiệp

Hầu hết các dữ liệu tới từ các doanh nghiệp đều có mong muốn, nhu cầu nhằm triển khai CRM đều được chuẩn hóa tuyệt vời. Thông thường dữ liệu từ các doanh nghiệp/công ty sẽ bị phân mảng bởi nhiều phòng ban hay chi nhánh… với các hình thức lưu trữ khác nhau (trên máy tính, trong điện thoại, bản Excel..). Điều này có tác động rất lớn tới hệ quả của doanh nghiệp khi không thể nào kiểm soát một giải pháp CRM tối ưu, dẫn tới hiện tượng sai sót, thiếu hụt thông tin. 

Trên thực tế hầu như doanh nghiệp nhỏ và lớn hay tập đoàn đều xem nhẹ vấn đề này bởi họ chưa thực sự khai thác hết những tính năng của dữ liệu CRM. Hiểu được vấn đề này, SmartOSC DX sẽ tóm tắt ngắn gọn một số tiêu chỉ nhằm giúp doanh nghiệp đánh giá quá trình chuẩn hóa dữ liệu của mình. 

Một số tiêu chí đánh giá việc chuẩn hóa dữ liệu của Doanh Nghiệp như: 

1. Tập trung dữ liệu lưu trữ ở một nơi: dù dữ liệu này là gì? hiện nó đang nằm ở phòng ban, chi nhanh hay lưu trữ trên một hệ thống phần mềm duy nhất. 
2. Dữ liệu cần có tính nhất quán để đảm bảo tính duy nhất của bộ phận dữ liệu, ví dụ như khách hàng tên Nguyễn Văn A – Số điện thoại: 0912.345.678 trên toàn bộ hệ thống CRM. 
3. Dữ liệu cần có tính kế thừa: Dữ liệu có thể chia sẻ cho các chi nhánh, phòng ban hay những chi nhánh khác để sử dụng ứng dụng này. 
4. Dữ liệu phần quyền rõ ràng: Tuy dữ liệu có tính chia sẻ song cần nắm rõ và phân quyền chi tiết. Ví dụ: Khách hàng này thuộc bộ phận bán hàng được bộ phận chăm sóc khách hàng sử dụng sẽ không có quyền cập nhật đơn hàng. 
5. Dữ liệu phải có tính bảo mật, an toàn: cuối cùng dữ liệu cần phải có tính bảo mật trên toàn hệ thống, tránh việc rò rỉ và mất thông tin của khách hàng. 

Dữ liệu khi được chuẩn hóa sẽ giúp cho những quy trình nghiệp vụ khác của doanh nghiệp được diễn ra thuận lợi, dễ dàng và hiệu quả hơn trong việc chuẩn hóa dữ liệu. Đây được xem là một nhiệm vụ bắt buộc doanh nghiệp phải làm trước khi triển khai hệ thống CRM.

Một vài tips nhỏ để chuẩn hóa dữ liệu 

Chuẩn hóa dữ liệu khách hàng theo phân loại khách hàng hiện có

Đây là việc đầu tiên nên làm, mỗi khi có một giao dịch với khách hàng nhất định (chưa được cập nhật trên hệ thống), ngoài việc cập nhật vào danh sách thông tin của khách hàng bắt buộc, thì lập tức đội ngũ/hệ thống sẽ chuẩn hóa dữ liệu này nhằm phân vào danh sách khách hàng lập tức. Mỗi khách hàng tương ứng với một mã số riêng dùng cho các đợt tracking sau đó về tới khách hàng (như báo cáo doanh số trên khách hàng, họ đến từ đâu, đi cùng với ai hay một mình…)

Cần đưa vào phân loại: 

• Khách hàng thuộc B2B/B2C
• Nếu trường hợp là B2C thì phải lấy ngay nhân khẩu học như: Tuổi tác, giới tính, khu vực sinh sống và làm việc…
• Trường hợp là B2B thì phân loại Bigsize: loại hình doanh nghiệp, ngân sách về chi tiêu bình quân, số nhân viên…

Chuẩn hóa dữ liệu khách hàng theo SKU (mã SP – DV)

Ngay lúc này, dù công ty thương mại – sản xuất hay các công ty liên quan tới dịch vụ đều nên xây dựng cho một bộ mã quy ước cho từng loại sản phẩm, dịch vụ cụ thể cho riêng mình. Rất nhiều bạn buôn bán online, phân phối lượng hàng nhỏ lẻ, tới lúc làm ăn lớn lại quên không xây dựng SKU nên việc quản lý gặp rất nhiều khó khăn và chồng chéo lên nhau. Nhất là với việc xử lý hàng tồn kho. 

Cần phân loại và cập nhật dữ liệu khách hàng liên tục: 

• Đổi mã sản phẩm, mỗi tháng có thể mua với tổng lượng sản phẩm là bao nhiêu/ tổng order dịch vụ tương ứng với SKU. 
• Ở chiều ngược lại, hệ thống cần được truy xuất ngược, nếu click vào SKU nào đó, bạn sẽ biết được từng tháng, có bao nhiêu khách hàng đã mua và tổng số lượng hàng là bao nhiêu). 

Chuẩn hóa dữ liệu khách hàng theo hành vi mua hàng.

Mỗi một mã khách hàng, cần biết số lượng theo từng tuần/tháng/ngày.. số lần mà họ ghé mua sản phẩm của bạn, mua vào lúc nào. Chỉ điểm là thời tiết sao sao? Tình trạng khi ghé (đi một mình, đi cùng với gia đình hay với nhóm bạn bè), phương tiện mỗi lần ghé mua được hình dung ví dụ như: xe đạp, gắn máy, đi bộ hay đi ô tô… Số lần mà họ tham gia khi có khuyến mãi. 

• Lượt mua khi ghé cửa hàng
• Khách hàng qua trực tiếp hay sử dụng tại chỗ
• Khách hàng đặt ship tận nơi
• Khách hàng khi ghé tham quan mua sắm
• Khách hàng khi ghé tham quan rồi đặt hàng qua trang web của doanh nghiệp
• Khách hàng ghé tham quan và đặt hàng thông qua hotline 
• Khách hàng tới tham quan và hẹn lần tới mua hàng trực tiếp tại cửa hàng. 
• …

Chuẩn hóa bằng hình thức quảng bá thương hiệu

• Khách hàng tới từ kênh đại lý
• Khách hàng đến từ kênh Affiliate
• Khách hàng đến từ mạng xã hội: facebook, instagram…
• Khách hàng đến từ Google
• Khách hàng đến từ các bài quảng cáo hay PR trên trang tạp chí, KOL..
• Khách hàng đến từ vị trí chăm sóc khách hàng

Chuẩn hóa dữ liệu dựa vào sự hài lòng từ phía khách hàng đối với dịch vụ

• Số lần khách hàng phàn nàn về mã đơn hàng
• Số lần khách hàng quay trở lại khi sử dụng dịch vụ của doanh nghiệp bạn
• Số lượng khách hàng mới khi thông qua lời giới thiệu từ vị trí khách hàng cũ
• Số lần khách hàng đánh giá về chất lượng sản phẩm/dịch vụ 

Một trong những rào cản vô cùng lớn đối với việc tracking chính là dữ liệu gặp phải sự cố, không hợp tác đối với nhiều bộ phận. Đi đôi với đó là sự thiếu hụt hỗ trợ từ phần mềm, công nghệ khiến cho việc tracking trở nên không còn chính xác, chỉ đạt ở mức độ tối đa là 50 – 60%. Tuy nhiên, có còn hơn không việc dựa vào dữ liệu chứ không phải truy xét cho mình theo cảm tính.

Với bài viết trên SmartOSC DX hy vọng đã cung cấp cho bạn những thông tin hữu ích về chuẩn hóa dữ liệu, nếu bạn còn thắc mắc hay cần sự trợ giúp hãy liên lạc ngay với chúng tôi.