Dữ liệu khách hàng là sợi dây liên kết cho mức độ hiệu quả “kép” giữa phòng marketing và đội ngũ bán hàng (sales). Việc xác định hiệu suất qua từng giai đoạn đánh giá sẽ giúp cho hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp hoặc hiệu quả chiến dịch được cải thiện ở mức độ “cấp số nhân”.

 

Trong bài viết dưới đây, Munkas Creative Agency sẽ đi sâu vào việc giúp quý độc giả hiểu rõ hơn về tầm quan trọng của dữ liệu khách hàng đối với marketing bất động sản.

 

Các Loại Dữ Liệu Khách Hàng Trong Hoạt Động Marketing

Chỉ từ 3 năm trở lại đây, 90% dữ liệu người dùng đã được tạo ra với hơn 3,7 tỉ người đang sử dụng trên bề mặt của hệ thống Internet toàn cầu (ngoại trừ các deep web). Dữ liệu khách hàng là tập hợp những thông tin liên quan đến hành vi, nhân khẩu học và thông tin cá nhân. Trong marketing bất động sản, nguồn dữ liệu này được thu thập bởi các đơn vị chuyên nghiên cứu thị trường hoặc doanh nghiệp kinh doanh bất động sản.

 

 

Những dữ liệu đó được thu thập thông qua những touchpoint (điểm chạm) khi khách hàng tiếp xúc với các doanh nghiệp. Hiểu đơn giản hơn, khi chúng ta sử dụng Facebook thì cũng là lúc các công cụ đo lường của Meta cũng đang thu thập lại dữ liệu hành vi của bạn. Từng hành động của bạn trên hệ thống Internet (lượt nhấp vào Website, nghe nhạc trên Spotify, xem Youtube, …) đều được ghi nhận lại bởi hệ thống và lưu trữ dưới dạng dữ liệu.

 

Có 4 loại dữ liệu doanh nghiệp cần chú ý trong hoạt động marketing bất động sản:

Dữ Liệu Cá Nhân: (PII và Non-PII)

Thông tin khách hàng – loại cá nhân có thể được chia thành hai loại: Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) và thông tin nhận dạng phi cá nhân (Non-PII). Loại dữ liệu này thường được thu thập tại các cửa hàng, website, social hoặc ứng dụng điện thoại thông qua các chương trình chăm sóc khách hàng trung thành hoặc các chiến dịch truyền thông.

 

Dữ liệu PII

Đối với thông tin nhận dạng cá nhân (PII), đây là loại dữ liệu bao gồm bất kỳ thông tin nào có thể được sử dụng để nhận dạng danh tính của một cá nhân. PII được chia thành hai loại: 

Thông tin được liên kết là thông tin có thể được sử dụng để xác định một cá nhân mà không yêu cầu thêm thông tin / điểm dữ liệu. Ví dụ như:

• Họ tên
• Số điện thoại
• Email
• Tài khoản mạng xã hội
• Độ tuổi, giới tính, công việc, …

Thông tin có thể liên kết là bất kỳ thông tin nào không thể tự nhận dạng một người, nhưng khi được kết hợp với một phần thông tin khác thì có thể nhận dạng được người đó là ai. Ví dụ về thông tin có thể liên kết bao gồm:

• Họ và tên
• Địa chỉ: Quốc gia, Thành Phố, Quận-Huyện (không bao gồm địa chỉ cụ thể)
• Giới tính
• Dân tộc và tôn giáo
• Nhóm tuổi
• Chi tiết công việc

 

Dữ liệu Non-PII

Ngược lại, dữ liệu Non-PII là thông tin ẩn danh và không thể được sử dụng để nhận dạng về bất kỳ ai. Chẳng hạn như:

• Địa chỉ IP
• Cookie
• ID thiết bị di động, laptop, …
• Dữ liệu tương tác

 

Dữ liệu “tương tác” bao gồm nhiều điểm tiếp xúc giữa khách hàng với thương hiệu. Loại dữ liệu đặc biệt hữu ích để cung cấp thông tin cho các quyết định liên quan đến hành trình của người mua. Số lần xem trang, tốc độ lướt website, lượt chia sẻ trên mạng xã hội, yêu cầu qua email là những ví dụ phổ biến. Bên cạnh đó, dữ liệu tương tác thường được ẩn danh và tổng hợp cho các mục đích báo cáo với mục đích nghiên cứu hành vi khách hàng.

 

Trong marketing bất động sản, đâu là điểm tiếp xúc của khách hàng và thương hiệu?

• Tương tác qua email: tỷ lệ mở email, tỷ lệ thoát email, tỷ lệ nhấp, …

 

• Thu nhập hành vi qua website: lượt truy cập, lượt nhấp, tốc độ lướt website, trang được xem nhiều nhất, thời gian ở lại và thao tác của người dùng, …

 

• Thu nhập hành vi qua mạng xã hội: Lượt thích bài đăng, lượt share, lượt comment và lượt chuyển đổi, …

 

• Tương tác qua quảng cáo trả tiền: Impression, Click, Traffic, Messaging Connections và Leads Generation, …

Dữ Liệu Hành Vi Khách Hàng (Behavioural Data)

Dữ liệu hành vi cung cấp thông tin chi tiết về trải nghiệm của khách hàng với sản phẩm/ dịch vụ thực tế của doanh nghiệp. Có thể nói dữ liệu tương tác là một phần của dữ liệu hành vi khách hàng.

(Lưu ý: Sự khác biệt giữa dữ liệu tương tác và hành vi khá rõ ràng tùy thuộc vào doanh nghiệp và ngành của bạn)

 

 

Một số cách mà doanh nghiệp có thể cân nhắc để thu thập loại thông tin khách hàng này:

• Dữ liệu giao dịch: Chi tiết đăng ký, số lần mua hàng, số lần quay trở lại mua hàng, giá trị đơn hàng trung bình, bỏ qua giỏ hàng, giá trị vòng đời của khách hàng, …

• Sử dụng sản phẩm: Số lần tái sử dụng, thời gian sử dụng, …

• Dữ liệu định tính thể hiện hành vi của người dùng, chẳng hạn như thao tác về hành vi cụ thể trên các nền tảng mạng xã hội, website, landing page (nhấp chuột, cuộn trang, thêm vào giỏ hàng), …

*Tham Khảo: Time-Targeting & Contextual-Targeting Trong Marketing Bất Động Sản: Khi Thời Điểm Quyết Định Hiệu Suất!

 

Dữ Liệu Thái Độ (Attitudinal Data)

Dữ liệu cơ bản được thúc đẩy bởi cảm xúc và cảm xúc của khách hàng của bạn. Đó là cách họ cảm nhận thương hiệu và dịch vụ của bạn. Thông qua phiếu khảo sát, phỏng vấn, tổng hợp các phản hồi trực tiếp từ khách hàng, doanh nghiệp sẽ hiểu được khách hàng đang suy nghĩ như thế nào về thương hiệu cũng như dịch vụ/sản phẩm, những khía cạnh ảnh hưởng quyết định mua/đầu tư của khách hàng, sở thích, mối quan tâm, xu hướng, …

 

 

Lưu ý, hành vi và thị hiếu của người tiêu dùng luôn thay đổi theo từng ngày, thậm chí là từng phút. Chính vì vậy, doanh nghiệp không nên sử dụng lại “kho dữ liệu” đã khai thác vào thời điểm trong quá khứ bởi chúng không phù hợp với tình hình, xu hướng của khách hàng trong thời điểm hiện tại.

 

Mặt khác, thị trường bất động sản với nhiều phân khúc khách hàng và đặc điểm đối tượng mua hay đầu tư thì việc áp dụng một loại dữ liệu duy nhất cho tất cả đối tượng khách hàng là điều không thể.

Làm Thế Nào Để Thu Thập Dữ Liệu Khách Hàng?

Các nhà tiếp thị có thể thu thập dữ liệu từ mọi kênh mà khách hàng tương tác với thương hiệu/ doanh nghiệp tại đa điểm chạm (multi touchpoints). Mặc dù có thể có hàng trăm cách để thu thập dữ liệu khách hàng, nhưng trong phần này, chúng tôi sẽ xem xét các cách cơ bản nhất mà bạn có thể sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng của mình.

• Website Analytics và Console
• Social Media (Mạng Xã Hội)

 

• Theo dõi bằng đoạn mã HTML hoặc JavaScript
• Khảo sát, feedback và phỏng vấn trực tiếp

 

• Phần mềm quản lý thông tin khách hàng
• Thông tin giao dịch (transaction details)
• Thông tin cá nhân (personal data)

 

*Xem Thêm: Dữ Liệu Khách Hàng: Biến Số Của Các Chiến Dịch Performance Marketing Bất Động Sản

 

Third – Party Data & First – Party Data: Hiểu Thế Nào Cho Đúng?

Dữ liệu bên thứ nhất (first – party data) hay dữ liệu chính chủ được định nghĩa là dữ liệu được thu thập trực tiếp từ đối tượng của doanh nghiệp, bao gồm: khách hàng, khách truy cập website/ landing page và những người theo dõi trên mạng xã hội. Đây là loại dữ liệu có giá trị nhất, giúp doanh nghiệp nhắm mục tiêu lại đối tượng, vì dữ liệu này được thu thập từ chính đối tượng của doanh nghiệp. 

 

 

Việc đưa ra dự đoán và dự báo các xu hướng hành vi trong tương lai trở nên đáng tin cậy hơn. Những dữ liệu này có thể bao gồm:

• Các hành vi mà khách hàng để lại trên website, ứng dụng hoặc sản phẩm
• Dữ liệu tích lũy trong hệ thống CRM

 

• Thu nhập từ hồ sơ mạng xã hội
• Các lượt đăng ký email hoặc sản phẩm

 

• Thông tin thô (raw identity) từ các cuộc khảo sát
• Thống kê phản hồi từ khách hàng (feedbacks)

 

*Đọc Thêm: Landing Page – Công Cụ Tối Đa Hiệu Suất Chiến Dịch Marketing Bất Động Sản

 

First – Party Data

First – Party Data được sử dụng để làm rõ hơn chân dung của một khách hàng lý tưởng hoặc tìm hiểu thêm về cách tiếp cận với khán giả mới và cách gắn kết những khách truy cập trang web hoặc phương tiện truyền thông xã hội quen thuộc với thương hiệu của bạn, những người có thể trở thành khách hàng trong tương lai.

 

 

Một ví dụ điển hình là chúng ta thường lướt thấy sản phẩm trực tuyến, chúng ta dừng lại đọc bài viết quảng cáo đó và rồi lại bỏ qua. Nhưng sau đó liên tục thấy quảng cáo cho sản phẩm này trong các banner quảng cáo và phương tiện truyền thông xã hội, thì đó là một ví dụ về cách hoạt động của nhắm mục tiêu lại từ dữ liệu bên thứ nhất.

 

Khi sở hữu dữ liệu dạng first-party data, doanh nghiệp/ thương hiệu cần phải nhận thức được về các điểm mạnh như sau:

• Thuộc quyền sở hữu về thương hiệu
• Tính độc nhất trong suốt quá trình
• Ít quy định ràng buộc hơn

 

Tuy nhiên, khả năng tối đa hóa khả năng mang lại loại dữ liệu này đòi hỏi sự chỉn chu có chiều sâu và chiến lược và mô hình hành trình khách hàng (customer journey) rõ ràng.

 

*Tham Khảo: Làm Sao Để Xây Dựng Chiến Lược Thương Hiệu Trên Nền Tảng Dữ Liệu Khách Hàng Như Spotify?

 

Third – Party Data

Đối với Third – Party Data (Dữ liệu đến từ bên thứ ba hay dữ liệu độc lập) là bất kỳ dữ liệu nào được thu thập bởi một doanh nghiệp hoặc tổ chức khác mà không có bất kỳ liên kết trực tiếp nào đến khách truy cập hoặc khách hàng.

 

Dữ liệu bên thứ ba thường được đơn vị chuyên nghiên cứu thị trường triển khai thu thập, tổng hợp và bán cho các công ty để giúp họ xây dựng chiến lược quảng cáo và nhắm mục tiêu lại hiệu quả. Third – party data sẽ giúp doanh nghiệp tiết kiệm được thời gian và nguồn lực trong việc thu thập dữ liệu bên thứ nhất.

 

Điểm hạn chế duy nhất loại dữ liệu này là không được thu thập từ khách hàng thực tế của doanh nghiệp, vậy nên cần cân nhắc kỹ lưỡng trước khi sử dụng để đảm bảo rằng dữ liệu thực sự cần thiết.

 

 

Các nghiên cứu của bên thứ ba được thực hiện trên các kích thước mẫu ngẫu nhiên, tức là bất kỳ ai cũng có thể điền vào biểu mẫu khảo sát. Mặc dù được nhiều người tham gia và phản hồi hơn, nhưng thật khó để đo lường hiệu quả và không thực sự đảm bảo rằng nó có hữu ích cho doanh nghiệp hay không.

 

*Xem Thêm: Sự Biến Đổi Của Thị Trường & Tính Linh Hoạt Từ Nhà Quảng Cáo Trong Marketing Bất Động Sản

 

Dữ Liệu Khách Hàng: “Huyền Thoại” Về Sự Liên Kết Marketing & Sales

Theo số liệu thống kê, sự liên kết hợp lý giữa hai bộ phận bán hàng và tiếp thị quảng cáo sẽ đem đến doanh thu cao hơn 32%, tỷ lệ chốt đơn cao hơn 38% và tỷ lệ giữ chân khách hàng tặng thêm 36%. Bên cạnh đó, tốc độ tăng trưởng nhanh hơn 24% và tăng trưởng doanh thu cũng nhanh hơn 27%.

 

Với dữ liệu khách hàng, bộ phận Sales sẽ tiếp nhận từ bộ phận Marketing, các chuyên viên chăm sóc khách hàng sẽ tập trung khai thác và tiếp cận với khách hàng, tăng cơ hội chuyển đổi nhu cầu thực. Dữ liệu khách hàng chất lượng giúp người làm Sales có thể khai thác nhu cầu khách hàng hiệu quả, biết được khách hàng có nhu cầu thuê/ mua bất động sảj với mức tài chính khoảng bao nhiêu, từ đó đưa ra được những sản phẩm phù hợp, tăng khả năng chốt đơn thành công.

 

 

Cuối cùng, dữ liệu khách hàng là sợi dây vô hình liên kết Marketing và Sales. Có được thông tin khách hàng đối với một doanh nghiệp/ thương hiệu không phải là việc dễ dàng. Vì vậy, khi doanh nghiệp/ thương hiệu đã sở hữu “vũ khí” trong tay và đã tiếp cận được với khách hàng thành công thì việc cần làm tiếp theo là chăm sóc khách hàng, giữ chân và thu thập khách hàng, thu hút khách hàng giúp doanh nghiệp ổn định và tăng doanh số bán hàng.

 

---

 

*Đọc Tiếp: Marketing Trong Bất Động Sản: Vai Trò Tối Đa Hóa Hiệu Suất Của Hệ Thống CRM

 

Munkas Creative Agency