Data analytics trong phân khúc khách hàng (Customer segmentation) (P.1)

Bigdatauni.com Follow Fanpage Contact

Quay trở lại với chuỗi các bài viết ứng dụng phân tích dữ liệu vào quá trình Customer Relationship Management (CRM), khai thác dữ liệu khách hàng phát triển các hoạt động Sales, Marketing hiệu quả. Ở phần trước, BigDataUni và các bạn đã tìm hiểu quy trình quản lý CRM là gì, các task, nhiệm vụ chính của CRM đặc biệt là mối quan hệ giữa Data mining và CRM, cũng như Data mining có thể hỗ trợ những gì. Bài viết tiếp theo tuần này sẽ về Customer segmentation, phần 1, chúng ta sẽ đi vào bàn luận chi tiết về phân khúc khách hàng bao gồm khái niệm, tầm quan trọng, các loại phân khúc ứng với các phương pháp phân tích dữ liệu tương ứng, sau cùng là các bước thực hiện trong phân tích phân khúc khách hàng còn gọi Customer segmentation analysis.

Ở bài viết phần 2, chúng ta sẽ đi qua sơ lược các phương pháp Data mining trong Customer segmentation theo từng lĩnh vực ngân hàng, bán lẻ, viễn thông.

Dành cho các bạn chưa tham khảo bài viết vừa rồi:

Ứng dụng của Data mining trong quản lý CRM

Customer segmentation là gì?

Trong bài viết trước, chúng tôi có đề cập một trong các ứng dụng cốt lõi của Data mining vào CRM đó là hỗ trợ phân khúc khách hàng, Customer segmentation. Chúng tôi cũng có giải thích 2 loại chính: phân theo đặc điểm/ nhu cầu từ khách hàng, phân theo mục đích lợi nhuận, giá trị kinh doanh mà công ty kỳ vọng. Lần này chúng ta sẽ làm rõ hơn về khái niệm.

Trước tiên là Segmentation. Segmentation theo định nghĩa của từ điển Cambridge là “việc phân chia một thứ gì đó thành các phần nhỏ”. Và trong thuật ngữ ngành Marketing, một thị trường được chia nhỏ thành nhiều phân khúc, trong mỗi phân khúc, các khách hàng sẽ có cùng các đặc điểm, hay nhu cầu. Segmentation có nhiều cách gọi phân khúc/ phân đoạn/ phân nhóm, cả 3 cách đều mang ý nghĩa như nhau. Có người sẽ nói “phân khúc khách hàng”, có người thì “phân nhóm khách hàng” và có người gọi chung là “phân đoạn thị trường”

Segmentation xuất hiện nhiều trong đời sống thường ngày. Trong thể thao, khi thành lập một đội bóng mà có nhiều cầu thủ cao to, có sức khỏe thường được các huấn luận viên chọn lựa, đưa vào thành một nhóm để tạo thành hàng phòng ngự, các cầu thủ có kỹ thuật, khả năng quan sát sẽ đưa vào nhóm tiền vệ, các cầu thủ có tốc độ, dứt điểm tốt sẽ đưa vào nhóm tiền đạo. Ngay bản thân các bạn cũng từng “thực hiện phân nhóm” mà không để ý. Chắc hẳn bạn đã từng phân chia một núi các công việc thành các nhóm nhỏ và thực hiện từng nhóm vào các khung thời gian nhất định trong ngày? Và tiêu chí hay cách thức để bạn thực hiện là gì?

Trong môi trường Data science, segmentation đồng nghĩa hay có thể gọi là “Clustering” – phân cụm, “Partitioning” – phân vùng. Hai kỹ thuật phân tích trong Data mining có điểm chung là phân chia dữ liệu dựa trên các tiêu chí, yêu cầu của người làm phân tích một cách phù hợp nhất. Phù hợp ở đây được hiểu là đạt được mục tiêu nghiên cứu, sự hiệu quả, chính xác, và mục đích kinh doanh.

Segmentation được thấy nhiều nhất trong lĩnh vực kinh tế, áp dụng cho việc tìm hiểu khách hàng. Đó là quá trình phân chia các khách hàng thành các nhóm riêng biệt, có ý nghĩa và đồng nhất dựa trên một loạt những đặc điểm, thuộc tính. Một nhóm hay một phân khúc được hiểu một cách tổng quát đó là “các đối tượng bên trong phân khúc sẽ giống nhau/ đồng nhất và khác biệt/ không đồng nhất với các đối tượng bên ngoài phân khúc”

Quá trình phân khúc khách hàng hiệu quả nghĩa là tất cả các khách hàng trong một phân khúc phải tương đồng nhau với một mức độ cao nhưng phải rất khác với các khách hàng nằm ở các phân khúc khác.

Tại sao Customer segmentation lại quan trọng?

Customer segmentation được coi là công cụ marketing mang tính “khác biệt” trong thời đại ngày nay khi mà sự cạnh tranh càng trở nên khốc liệt giữa các công ty từ hầu hết nhiều ngành nghề, lĩnh vực khác nhau. Nó cho phép các tổ chức hiểu hơn về khách hàng của mình xây dựng các chiến lược marketing, sales “khác biệt” theo các đặc điểm, tính chất, hành vi của khách hàng.

Một công ty giành chiến thắng trước đối thủ của mình khi họ vượt trội trong việc thấu hiểu khách hàng. Trước đây, khoảng chục năm về trước, các tổ chức, đến từ bất kỳ ngành nào, khi công nghệ chưa phát triển như ngày nay, chỉ dừng lại phân khúc khách hàng theo khu vực địa lý, đặc điểm nhân khẩu học, thông tin về doanh thu của từng khu vực thúc đẩy chiến lược kinh doanh theo kiểu mở rộng hay thu hẹp, phát triển các cửa hàng, đóng cửa các chi nhánh, tối ưu các kênh phân phối, hoạt động logistics,… Ngoài ra, họ còn thúc đẩy phát triển các sản phẩm, dịch vụ, mang tính sáng tạo, nhưng dựa trên các quy luật về phân khúc thị trường do chính mình đặt ra.

Trong bối cảnh hiện tại, tất cả là chưa đủ, các công ty nhận thấy rằng họ phải có được cái nhìn “từ toàn cảnh đến chi tiết” về khách hàng của mình từ nhu cầu, sở thích, hành vi, thái độ, nhận thức,… đến những gì là thầm kín nhất của khách hàng, sau đó các hoạt động sản xuât,sales, marketing phải tinh chỉnh, target chính xác và đáp ứng đến 100%, thỏa mãn từng khách hàng. Đây sẽ là lợi thế cạnh tranh cần hướng đến.

Và để làm được điều này, Customer segmentation là công cụ rất quan trọng.

Vai trò của phân khúc khách hàng hay phân khúc thị trường trong Marketing, Sales cụ thể là như thế nào?

Mục đích của chức năng Marketing: giới thiệu, khuyến nghị, tiếp thị các sản phẩm, dịch vụ phù hợp nhất với những nhu cầu, mong muốn thực sự của khách hàng để thỏa mãn họ. Marketing thành công sẽ mang lại lợi nhuận và lợi ích cho cả các công ty, nhà sản xuất, và cả khách hàng.

Điều kiện cần và đủ đó là các công ty cần một quy trình ra kế hoạch Marketing trong đó gồm 2 phần: chiến lược và chiến thuật. Chiến lược Marketing cho thấy định hướng dài hạn của công ty trong việc phát triển thương hiệu trong mắt người tiêu dùng, khách hàng. Chiến thuật Marketing là các hoạt động tiếp thị, quảng bá thực hiện hàng ngày, hàng giờ, dựa trên các chỉ dẫn chi tiết hay “kim chỉ nam” từ chiến lược đề ra trước đó.

Customer segmentation hỗ trợ đắc lực cho toàn bộ quá trình Marketing từ việc thực hiện các chiến thuật cho đến hoàn thành chiến lược đề ra. Với mục tiêu “the right customer, the right offer”, phân khúc khách hàng không chỉ đảm bảo tính hiệu quả của các hoạt động tiếp thị mà còn sẽ gián tiếp xây dựng mối quan hệ bền vững với các khách hàng, tăng sự tín nhiệm từ các khách hàng trên cơ sở liên tục thỏa mãn các nhu cầu họ đề ra.

Trước khi đi vào chi tiết các giá trị mà Customer segmentation đem lại trong marketing, sales, chúng ta cùng nhìn qua những lợi ích tổng quát của nó đối với một công ty.

Thông qua việc phân khúc khách hàng của mình, công ty xác định được vị trí thương hiệu mà mình muốn trong tâm trí của khách hàng, tầm nhìn, các chiến lược tổng thể cần triển khai.
Buộc công ty phải chủ động trong việc thu hút khách hàng mục tiêu, phải cho thấy sức mạnh của mình trong việc hoàn thiện sản phẩm, dịch vụ.
Nhờ vào sự am hiểu về từng phân khúc khách hàng của mình, công ty sẽ nhanh chóng nắm bắt các xu hướng của thị trường, của ngành.
Thấu hiểu khách hàng ở từng phân khúc giúp công ty “matching” tốt hơn giữa các giá trị sản phẩm, dịch vụ với các nhu cầu của khách hàng
Mở rộng kinh doanh, tìm thấy được các cơ hội tăng trưởng bền vững khi công ty thúc đẩy phát triển các sản phẩm, dịch vụ đáp ứng từ các phân khúc lớn cho đến các phân khúc nhỏ hơn. Một phân khúc nhỏ còn gọi là Hyper/ Micro-segmentation có thể không mang lại lợi nhuận theo yêu cầu nhưng nhiều phân khúc nhỏ thì là chuyện khác!
Tối ưu chi phí hoạt động và tối ưu lợi nhuận. 20% khách hàng sẽ mang lại 80% lợi nhuận theo nguyên tắc Pareto ứng dụng trong kinh doanh. Nếu công ty chọn chính xác các phân khúc khách hàng tìm năng, lợi nhuận cao, và đáp ứng tốt nhu cầu của họ không những giảm thiểu sự lãng phí trong tài chính khi đầu tư ở các phân khúc kém hiệu quả mà còn tạo đòn bẩy gia tăng lợi nhuận.

Các giá trị mà Customer segmentation mang lại trong Marketing:

Thấu hiểu tốt hơn về các khách hàng của mình, hỗ trợ phát triển các ý tưởng marketing, cơ hội quảng báo, giới thiệu sản phẩm
Xác định những khách hàng nào mang lại lợi nhuận cao, trung bình, thấp.
Tìm ra các phân khúc khách hàng tốt nhất để giảm thiểu chi phí marketing cho các phân khúc kém hiệu quả, hoặc loại bỏ kiểu tiếp thị truyền thống – tiếp thị đa số “Mass marketing” không có mục tiêu cụ thể, kém hiệu quả, chi phí cao, gây ảnh hưởng đến hình ảnh thương hiệu, nếu khách hàng cảm thấy mình bị làm phiền.
Tăng các chiến lược, chiến thuật tiếp thị tập trung vào từng phân khúc. Các phân khúc thị trường sẽ phản ánh các nhu cầu, đặc điểm khách hàng khác nhau do đó công ty có thể linh hoạt xây dựng các nội dung marketing sáng tạo cho từng phân khúc.
Phát triển khả năng, năng lực tiếp thị “cá nhân hóa” theo từng khách hàng, xây dựng hệ thống khuyến nghị giới thiệu sản phẩm, dịch vụ theo nhu cầu, sở thích, hành vi của từng khách hàng
Chọn lựa tốt hơn các kênh marketing, kênh truyền thông, phát triển các kênh khác, tối ưu các hoạt động quảng cáo vừa target đúng đối tượng khách hàng, vừa phát triển các nội dung marketing phù hợp.
Ưu tiên các ý tưởng tiếp thị, truyền thôgn đẩy mạnh phát triển mối quan hệ khách hàng, giữ chân khách hàng, phát triển nguồn khách hàng dựa trên giá trị kinh doanh từng phân khúc mang lại, tầm quan trọng của từng phân khúc.

Tương tự, các giá trị mà Customer segmentation mang lại trong Sales, bán hàng:

Thiết kế, phát triển sản phẩm, dịch vụ theo từng phân khúc khách hàng
Thúc đẩy các ý tưởng kết hợp sản phẩm, dịch vụ, giới thiệu đến từng khách hàng, hỗ trợ hoạt động Cross-selling, Up-selling, Deep-selling
Chọn lựa kênh bán hàng, kênh phân phối, cung cấp dịch vụ phù hợp
Xác định cách thức bán hàng sử dụng hình ảnh thương hiệu, lợi ích, giá trị các sản phẩm chính “key products” để giới thiệu khách hàng dựa trên những đặc điểm cụ thể, riêng biệt từng phân khúc.
Thúc đẩy các hoạt động bán hàng, chăm sóc khách hàng, cung cấp dịch vụ theo hướng cá nhân hóa
Phân bổ nguồn lực từ tài chính, đến nhân lực tốt hơn đến các phân khúc quan trọng, tiềm năng, giá trị.

Như vậy phân khúc khách hàng hiệu quả theo các lợi ích trên là như thế nào?

Giải quyết các mục tiêu kinh doanh do tổ chức đặt ra.
Xác định các phân khúc được phân biệt rõ ràng với các đặc điểm và nhu cầu riêng biệt.
Có thể chỉ định chính xác từng khách hàng riêng lẻ vào một phân khúc.
Mang lại cơ hội thu về lợi nhuận trong các phân khúc đã xác định.
Có thể thúc đẩy marketing, sales và áp dụng cho các hoạt động kinh doanh khác.

Các loại Customer segmentation

Sau khi tìm hiểu lợi ích chúng ta cùng đến với các loại hay tiêu chí tiến hành phân khúc khách hàng.

Có nhiều tiêu chí trong việc phân khúc khách hàng. Trong đó có 6 loại chính:

Dựa theo giá trị khách hàng: ví dụ các khách hàng được phân chia dựa trên doanh số, số tiền chi ra cho các sản phẩm dịch vụ, CLV – Customer lifetime value, chỉ số RFM – Recency, Frequency, Monetary,… Đây là chỉ tiêu quan trọng nhất mà các công ty luôn hướng đến hỗ trợ việc xác định khách hàng nào là giá trị nhất, theo dõi quá trình thay đổi giá trị khách hàng theo thời gian. Nó cũng được sử dụng để phân biệt các chiến lược bán hàng, cung cấp dịch vụ và để tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực trong các hoạt động tiếp thị.
Dựa theo hành vi: với công nghệ phát triển, dữ liệu ngày nay của khách hàng đa dạng và phong phú hơn, cung cấp nhiều thông tin hơn như dữ liệu hành vi khách hàng truy cập website, tương tác, giao dịch trên các nền tảng mạng xã hội đều có thể thu thập và tiến hành phân tích. Khách hàng sẽ được phân cụm theo từng loại hành vi như các khách hàng chỉ mới truy cập web, tìm hiểu sản phẩm, khách hàng đã để lại thông tin, khách hàng trực tiếp liên hệ, khách hàng comment trên fanpage, khách hàng phản hồi sản phẩm,… Việc phân khúc khách hàng theo hành vi trong ngắn hạn giúp công ty phát triển các chiến lược marketing, sales phù hợp theo từng hành vi, thu hút, dẫn dắt khách hàng hoàn thành Customer journey kết thúc bằng việc mua sản phẩm, và phản hồi sản phẩm, còn trong dài hạn thì góp phần phát triển các sản phẩm và thiết kế các chính sách giữ chân khách hàng.

Dựa theo đánh giá khuynh hướng: phân khúc khách hàng dựa theo tỷ lệ khả năng khách hàng rời dịch vụ, khả năng khách hàng mua thêm các sản phẩm khác,… dựa trên điểm xu hướng (Propensity scores) ước tính từ khách hàng bao gồm Churn scores, Cross-selling/ Up-selling/ Deep-selling scores,…Phân khúc khách hàng theo khuynh hướng có thể kết hợp với các dạng phân khúc khác để phát triển các chiến lược sales và marketing tối ưu hơn. Ví dụ kết hợp với phân tích hành vi, phân khúc theo hành vi để dự báo chính xác hơn các khách hàng nào có khả năng mua thêm sản phẩm, đăng ký dịch vụ như những khách hàng nào phản hồi tốt, tích cực nên cần tập trung. Mặt khác các khách hàng có khả năng rời dịch vụ như lần cuối phản hồi tiêu cực về sản phẩm, dịch vụ, và thời điểm kể từ lần cuối mua hàng là đã từ rất lâu có thể được phân khúc vào nhóm có giá trị thấp hay nhóm có Churn scores cao.
Dựa vào mức độ trung thành của khách hàng: phân khúc khách hàng trung thành bao gồm việc theo dõi trạng thái trung thành của khách hàng và xác định các phân khúc dựa trên lòng trung thành, chẳng hạn như phân khúc “trung thành” và “không trung thành”. Các hành động giữ chân sau đó có thể được tập trung vào những khách hàng có giá trị cao với nhóm không trung thành trong khi cung cấp sản phẩm cho những khách hàng trung thành và tiềm năng. Phân khúc theo lòng trung thành có thể kết hợp các dạng kể trên.
Dựa vào đặc điểm nhân khẩu/ xã hội học: đây là cách phân khúc cổ điển, dựa theo thông tin về khu vực địa lý, tuổi, giới tính, tình trạng hôn nhân, giai đoạn cuộc đời. Phân khúc khách hàng theo dạng này hỗ trợ tinh chỉnh các sản phẩm, dịch vụ theo giai đoạn cuộc đời, ví dụ như các sản phẩm bảo hiểm – bảo hiểm nhân thọ, sức khỏe, dịch vụ tài chính khác – cho vay mua bất động sản cho các cặp đôi mới cưới. Các hoạt động marketing, sales
Dựa theo nhu cầu: đây cũng là dạng phân khúc truyền thống, phân khúc khách hàng theo nhu cầu, mong muốn, sở thích, nhận thức về sản phẩm, dịch vụ của công ty. Kết quả phân khúc sẽ được sử dụng để phát triển các sản phẩm, dịch vụ mới, định vị, phát triển hình ảnh thương hiệu, bên cạnh thúc đẩy các hoạt động sales và marketing thông thường theo từng phân khúc.

Trong 6 cách phân khúc khách hàng kể trên, thì cách 1, 2, 3 (3 chấm đầu) yêu cầu áp dụng chuyên sâu các kỹ thuật thống kê, và các phương pháp Data mining trong việc xử lý dữ liệu, phân tích, dự báo và đánh giá kết luận. Còn 3 cách còn lại, dựa trên các thông tin có sẵn thu thập hay theo dõi từ khách hàng, kết hợp với các mục tiêu kinh doanh của công ty mà tiến hành phân khúc. Các công ty có thể linh hoạt chọn lựa cách phân khúc phù hợp nhất với sản phẩm, dịch vụ, với tình hình hoạt động hiện tại và những kế hoạch sắp tới

Ngoài 6 cách này, phân khúc khách hàng có thể dựa vào việc đặt câu hỏi (5 W’s + 1 H) và tùy vào thông tin input cho quá trình segmentation mà các công ty có thể quyết định ứng dụng phân tích dữ liệu vào hay không.

Who: xác định khách hàng là ai, phân khúc khách hàng theo tuổi, giới tính, nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân, học vấn,…
Wheree: xác định nguồn khách hàng từ đâu, phân khúc khách hàng theo khu vực địa lý sinh sống, nơi mua hàng, kênh mua hàng,…
What: xác định khách hàng đã làm gì, hành vi trong quá khứ, hiện tại, và dự báo trong tương lai, ví dụ phân khúc theo lịch sử giao dịch, sản phẩm từng mua, số tiền bỏ ra, phân khúc theo hành vi hiện tại như khách hàng sử dụng dịch vụ ra sao, có đủ hết các tính năng, khách hàng đang cảm thấy thế nào về sản phẩm, dịch vụ, phân khúc theo dự báo như khả năng khách hàng mua tiếp, giới thiệu sản phẩm, dịch vụ đến người thân, hay rời dịch vụ.
When: phân khúc theo thời điểm mua hàng, sử dụng dịch vụ, sản phẩm ví dụ khách hàng thường mua hàng vào giai đoạn nào trong năm, dịp nào, ngày lễ nào, hay các sự kiện nào khác hoặc khách hàng sử dụng dịch vụ vào giờ nào trong ngày, buổi sáng, buổi chiều?
Why: phân khúc khách hàng theo mục đích kinh doanh, tự đánh giá của công ty. Ví dụ tại sao các khách hàng này cần được đưa vào phân khúc giá trị cao? Phân khúc nào sẽ mang lại giá trị kinh doanh cao nhất? Tại sao cần quan tâm đến những khách hàng này, và vì sao phải giữ chân họ?
How: phân khúc khách hàng theo cách mà khách hàng tương tác với công ty, khách hàng tương tác với công ty theo hình thức gì, như thế nào, tiếp cận các sản phẩm, dịch vụ, công ty qua trung gian nào,…

Tương tự, các hoạt động sales, marketing có thể tinh chỉnh phù hợp theo các câu trả lời dành cho những câu hỏi kể trên. Như vậy chúng ta đã tìm hiểu qua các tiêu chí, các cách thức phân khúc khách hàng. Tiếp theo chúng ta cùng qua các bước sử dụng trong phân khúc khách hàng có sử dụng phân tích dữ liệu.

Các phương pháp phân tích dữ liệu áp dụng cho các loại phân khúc

Phân khúc theo hành vi, thái độ, nhu cầu: kết hợp các phương pháp nghiên cứu, khảo sát khách hàng, thống kê (bảng chéo – cross-tabulating) và phân tích phân cụm (Clustering), phân tích yếu tố (Factor analysis như PCA)
Phân khúc theo giá trị khách hàng kết hợp với các đặc điểm nhân khẩu học của khách hàng như tuổi: phương pháp Regression ước tính giá trị khách hàng, phương pháp Binning, Cross-tabulating để phân nhóm khách hàng theo giá trị và các đặc điểm nhân khẩu học.
Phân khúc theo giá trị khách hàng kết hợp với dự báo khả năng khách hàng rời dịch vụ, hay tiếp tục mua hàng: phương pháp nghiên cứu, khảo sát khách hàng, phương pháp Binning, Cross-tabulating, phương pháp Clustering hỗ trợ phân khúc khách hàng, và phương pháp Regression, CR&T hay các phương pháp khác trong Classification, và Survival analysis hỗ trợ dự báo hành vi khách hàng.
Phân khúc khách hàng theo khuynh hướng: sử dụng phương pháp Regression, Survival analysis ước tính Churn rate, hay Association rules ước tính khả năng Cross-selling/ Up- selling,… phương pháp Classification – xây dựng mô hình phân loại, để phân nhóm khách hàng theo các đặc điểm phản ánh khả năng mua hàng hay nguy cơ rời dịch vụ.

Steps trong Customer segmentation analysis?

Trong ứng dụng phân tích dữ liệu vào phân khúc khách hàng hay phân khúc thị trường bao gồm 4 lớp chính:

Hoạch định, lên kế hoạch: xác định mục tiêu của việc phân khúc, các tiêu chí, các hướng phân khúc, dựa trên chiến lược sales, marketing, kết hợp các ý kiến của người làm kinh doanh và người làm phân tích dữ liệu để biết được các phân khúc khách hàng nào phải tìm ra theo mục đích của công ty. Xây dựng các kế hoạch triển khai
Thực hiện phân tích: thu thập dữ liệu đặc biệt là phải đảm bảo dữ liệu có chất lượng để đưa vào phân tích, sau đó khám phá dữ liệu để có được cái nhìn sơ bộ về bản chất của nghiên cứu, của các đối tượng trong dữ liệu và các phân khúc có thể sẽ tìm được. Các bước chuẩn bị dữ liệu đã xong tiếp đến là áp dụng thuật toán, phương pháp phân tích trong thống kê và Data mining để tiến hành phân khúc.
Mô tả từng phân khúc tìm được: trường hợp chúng ta biết trước phân khúc đó là gì, hay tất cả các đặc điểm của phân khúc thì việc tìm hiểu các khách hàng bên trong đó sẽ nhanh hơn, dễ dàng hơn, ngược lại, chúng ta phải thực hiện quá trình “learn”, tự tìm ra các thuộc tính khác của khách hàng, vẽ được chân dung khách hàng một cách hoàn chỉnh. Quá trình học, nắm bắt phân khúc là rất quan trọng, giúp công ty khám phá thêm các thông tin hữu ích khác chưa biết, quan trọng là xác định được phân khúc nào sẽ là phân khúc mục tiêu, chính hay phụ – “input” cốt lõi cho những hoạt động sales, marketing.
Ứng dụng vào kinh doanh: xác định phân khúc nào sẽ là phân khúc cần quan tâm, lý tưởng, phát triển các chiến lược, đến chiến thuật, đến các hoạt động sales, marketing chi tiết, phù hợp. Sau cùng là đánh giá hiệu quả kinh doanh và hiệu quả phân khúc, tính chính xác.

Chi tiết các bước phân khúc khách hàng ứng dụng Data mining suy ra được:

Ra quyết định: bước này bao gồm việc công ty cần đánh giá lại tình hình kinh doanh hiện tại, và đảm bảo các nguồn lực hiện có để hỗ trợ quá trình phân tích, phân khúc khách hàng. Hiểu đơn giản, công ty phải trả lời được câu hỏi “liệu đây có phải thời điểm để tiến hành phân khúc?” Nên nhớ rằng Customer segmentation cũng được coi là một chức năng trong kinh doanh và dĩ nhiên nó đòi hỏi chi phí bao gồm chi phí khảo sát, chi phí thu thập dữ liệu, chi phí đầu tư vào các nền tảng công nghệ, và nhiều chi phí khác nữa. Nếu công ty đang trong giai đoạn khó khăn, cần quản lý tốt chi phí thì cần xem xét lại có nên bắt đầu Customer segmentation hay không, các rào cản là gì. Nếu công ty đang trên đà mở rộng kinh doanh, thì là điều ngược lại. Lưu ý rất quan trọng khác, Customer segmentation không phải là một công việc đơn giản làm trên bảng tính “Excel” là xong, nó cần nhiều thời gian, và nhiều việc cần triển khai trước và sau quá trình phân khúc.
Xác định thế nào là phân khúc lý tưởng: công ty sẽ xác định các tiêu chuẩn của một phân khúc chất lượng, độ lớn của phân khúc, xác định quy trình, các thước đo dùng trong đánh giá các phân khúc sẽ tìm được.
Thu thập dữ liệu: xác định cách phân khúc, các biến, thuộc tính liên quan đến khách hàng mà cần lấy về (còn phù thuộc vào các phương pháp Data mining), xác định nguồn dữ liệu cần tiếp cận hay cách thu thập dữ liệu như từ khảo sát, từ hệ thống dữ liệu tập trung, từ các kênh khác,…
Khám phá dữ liệu: đọc các trường dữ liệu, tìm hiểu thông tin mà các trường cung cấp, trực quan hóa dữ liệu, tóm tắt, thống kê dữ liệu để tìm hiểu về các đối tượng khách hàng có được, sau đó mô tả, đánh giá chất lượng dữ liệu, tiến hành làm sạch, chuẩn bị dữ liệu cho quá trình phân tính phân khúc tiếp theo – loại bỏ missing values, outliers, chọn ra các biến cần đưa vào phân tích, cần loại bỏ.
Phân tích: áp dụng các phương pháp, thuật toán Data mining vào quá trình phân khúc. Ở phần cuối bài viết chúng tôi sẽ sơ lược các phương pháp phân tích.
Tìm hiểu các phân khúc tìm được: xác định các đặc điểm chính của phân khúc sử dụng các phương pháp thống kê, hay trực quan hóa. Đánh giá chất lượng của các phân khúc theo các tiêu chí đề ra ở bước 2. Bước này nhấn mạnh vào tìm hiểu sự khác biệt giữa các phân khúc với nhau.
Mô tả chi tiết phân khúc: bước này giống bước 6, đều là tìm hiểu phân khúc nhưng khác biệt đó là tại bước này, công ty sẽ cố gắng khai phá thêm các đặc điểm, thông tin hữu ích khác từ các khách hàng trong từng phân khúc mà trước đó không hề biết đến. Hay nói cách khác là tìm ra các đặc điểm khác của khách hàng chưa được dùng để làm “criteria” cho quá trình phân khúc
Chọn lựa các phân khúc mục tiêu: kết hợp bước 2, 6, 7 các công ty sẽ xác định được các nhóm khách hàng nào cần đầu tư những hoạt động sale, marketing. Ngoài ra, công ty ở bước này sẽ bắt đầu ước tính giá trị kinh doanh mà từng phân khúc sẽ mang lại để tiến hành chọn lựa.
Xây dựng, tinh chỉnh các hoạt động tiếp thị bán hàng: từ các kết quả có được, công ty tiến hành các hoạt động cải tiến sản phẩm, dịch vụ, giá cả, định vị lại thương hiệu thông qua các hình thức quảng cáo, tiếp thị khác nhau, công ty thúc đẩy các hoạt động bán hàng, phân phối sản phẩm, dịch vụ linh hoạt theo từng phân khúc.
Theo dõi, đánh giá hiệu quả, cải thiện: quy trình đánh giá một cách tổng quan. Ví dụ nếu phân khúc chính xác thì các hoạt động marketing sẽ có tỷ lệ tương tác cao từ khách hàng, thu thập nhiều “lead”, khách hàng tiềm năng về cho đội ngũ bán hàng và ngược lại. Nếu phân khúc chính xác thì các hoạt động cross-selling, up-selling có tỷ lệ chuyển đổi cao, mang lại nhiều doanh thu và ngược lại.

Hành vi tiêu dùng của khách hàng, cũng như nhu cầu, mong muốn của họ ngày càng cao hơn, phức tạp hơn vì thế bên cạnh tìm hiểu các sai sót, vấn đề cần khắc phục trong quá trình phân khúc khách hàng, các công ty vẫn cần nghiên cứu thêm các phương pháp mới trong Data science, các nền tảng công nghệ tiên tiến để nâng cao hiệu quả, để cải thiện tối ưu.

Đến đây là kết thúc phần 1 bài viết, ở phần 2, chúng ta sẽ đi qua sơ lược các phương pháp Data mining trong Customer segmentation theo từng lĩnh vực ngân hàng, bán lẻ, viễn thông.

Về chúng tôi, công ty BigDataUni với chuyên môn và kinh nghiệm trong lĩnh vực khai thác dữ liệu sẵn sàng hỗ trợ các công ty đối tác trong việc xây dựng và quản lý hệ thống dữ liệu một cách hợp lý, tối ưu nhất để hỗ trợ cho việc phân tích, khai thác dữ liệu và đưa ra các giải pháp. Các dịch vụ của chúng tôi bao gồm “Tư vấn và xây dựng hệ thống dữ liệu”, “Khai thác dữ liệu dựa trên các mô hình thuật toán”, “Xây dựng các chiến lược phát triển thị trường, chiến lược cạnh tranh”.