Nền tảng dữ liệu khách hàng theo thời gian thực: Kỳ vọng và thực tế

Nền tảng dữ liệu khách hàng thời gian thực (CDP) hứa hẹn sẽ thay đổi cách doanh nghiệp thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu khách hàng để thúc đẩy các chiến lược tiếp thị được cá nhân hóa và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.

Truyền tải những thông điệp phù hợp đến đúng đối tượng vào đúng thời điểm là sứ mệnh của các nhà tiếp thị. Có thể truyền tải thông điệp phù hợp với từng cá nhân cụ thể là ước mơ của nhà tiếp thị.

Nhưng tất nhiên mỗi cá nhân là chủ thể thay đổi. Một người nào đó đang tìm kiếm thiết bị cắm trại hoặc thiết bị lặn có bình dưỡng khí vào tháng 7 hoặc tháng 8 có thể đang tìm kiếm các sản phẩm hoàn toàn khác nhau vào tháng 2 và tháng 3. Ai đó đang tìm kiếm chuyến bay và khách sạn trong tháng 5 có thể đã đặt chuyến đi của họ trước tháng 6.

Để các thông điệp liên quan đến nhau, chúng cần được tập hợp bằng cách sử dụng dữ liệu khách hàng được cập nhật theo thời gian thực — hoặc càng gần với thời gian thực càng tốt. Liệu có thể làm được bằng cách sử dụng nền tảng dữ liệu khách hàng không?

CDP thời gian thực so với CDP truyền thống

Nền tảng dữ liệu khách hàng là một hệ thống do nhà tiếp thị quản lý và được thiết kế để thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, chuẩn hóa dữ liệu đó và xây dựng hồ sơ thống nhất, độc đáo của từng cá nhân khách hàng. Kết quả là một cơ sở dữ liệu khách hàng thống nhất, liên tục (nhưng được cập nhật), chia sẻ dữ liệu với các hệ thống công nghệ tiếp thị khác, chủ yếu nhằm mục đích vận hành.

Trong không gian CDP, rất ít nhà cung cấp có tính cạnh tranh cao sẽ nói với khách hàng rằng sản phẩm của họ không phải là CDP thời gian thực. Adobe đã bắt kịp cuộc đua bằng cách đặt tên cho sản phẩm Adobe Real-Time CDP của mình. Blueshift cho biết, với CDP của mình, “hồ sơ khách hàng sẽ cập nhật theo thời gian thực với mọi hoạt động mới để bạn luôn truy cập được dữ liệu khách hàng phù hợp nhất”.

Cập nhật hồ sơ theo thời gian thực và truy cập dữ liệu

Sự mơ hồ càng trở nên sâu sắc hơn khi bạn hỏi điều gì sẽ xảy ra trong thời gian thực. CDP có thể (thực sự nên) cho phép truy cập dữ liệu khách hàng nhanh hơn nhiều so với truy vấn kho dữ liệu hoặc hồ sơ dữ liệu. Không nhất thiết phải có hồ sơ khách hàng được cập nhật nhanh chóng.

CDP và nhà cung cấp điều phối hành trình RedPoint Global đã liệt kê bốn yếu tố khác nhau của thời gian thực trong bối cảnh sử dụng CDP. Tầm quan trọng của mỗi yếu tố sẽ phụ thuộc vào trường hợp sử dụng của khách hàng:

• Cập nhật theo thời gian thực. Điều này đề cập đến việc cập nhật hồ sơ khách hàng theo thời gian thực với dữ liệu từ hệ thống nguồn - và nó dựa vào các hệ thống nguồn đó, bên ngoài CDP, để có thể cung cấp dữ liệu theo thời gian thực.
• Tra cứu thời gian thực. Đây là khả năng các hệ thống bên ngoài truy cập vào hồ sơ khách hàng trong thời gian thực, ngay cả khi nó chỉ cập nhật các hồ sơ cơ bản theo các khoảng thời gian, chẳng hạn như mỗi đêm.
• Độ phân giải nhận dạng theo thời gian thực. Lý tưởng nhất là các cập nhật hoặc tra cứu dựa trên một mã định danh duy nhất cho phép CDP dễ dàng khớp thông tin đầu vào hoặc yêu cầu với một hồ sơ khách hàng. Trong trường hợp không đúng như vậy, có thể cần phải chạy quy trình phân giải danh tính, cố gắng khớp các cấu hình dựa trên các thành phần dữ liệu. “Loại giải pháp nhận dạng này có thể gây khó khăn ngay cả khi không có hạn chế về thời gian.”
• Tương tác thời gian thực. Kết hợp cập nhật và tra cứu, đây là khả năng tối ưu hóa cho các tương tác khi chúng đang diễn ra. Ví dụ: tối ưu hóa các ưu đãi cho khách hàng dựa trên hành vi trực tuyến theo thời gian thực của họ.
• Bất kể chúng có hiển thị dưới dạng “CDP thời gian thực” hay không, không phải tất cả CDP đều cung cấp hết các khả năng này.

Khai thác dữ liệu thời gian thực để đưa ra phản hồi ngay lập tức

Quan điểm hoài nghi bắt đầu từ các bước từ thu thập dữ liệu khách hàng đến hành động. Quan điểm này hiếm khi xảy ra trong bất kỳ điều gì mà người ta gọi theo nghĩa đen là “thời gian thực”.

• Thu thập dữ liệu thời gian thực. Như đã nêu, điều này phụ thuộc vào khả năng của các hệ thống bên ngoài CDP. Nếu các hệ thống đó cung cấp dữ liệu theo đợt thì nó sẽ bao gồm dữ liệu cũ, ngay cả khi quá trình nhập dữ liệu diễn ra trong thời gian thực.
• Chuẩn hóa dữ liệu thời gian thực. Có nhiều cách để thực hiện việc này nhanh chóng nhưng đây là một bước trong quy trình — và nếu nó được cài đặt để chạy định kỳ thì nó sẽ không chạy trong thời gian thực.
• AI thời gian thực. Mô hình AI có thể giúp giải quyết các thách thức như định danh khách hàng, nhưng một lần nữa, xử lý lại dữ liệu thông qua mô hình AI là một bước khác trong quy trình.
• Phân đoạn thời gian thực. CDP có thể cho phép người dùng phân khúc đối tượng theo thời gian thực, nhưng việc phân khúc đó có dựa trên dữ liệu thời gian thực không? Điều này có thể thực hiện nếu nó không tạo ra sự khác biệt nào đối với chiến dịch cho dù dữ liệu có cách đây một giờ hay một ngày.
• Kích hoạt thời gian thực. Bước cuối cùng của quy trình một lần nữa đòi hỏi sự hợp tác của các hệ thống bên ngoài. Bất kể phân khúc đối tượng theo thời gian thực như thế nào, nếu nó được đẩy vào một hệ thống yêu cầu một số loại kích hoạt thủ công, riêng biệt thì phân khúc đó sẽ bị cũ.

Lợi ích và hạn chế

Mặc dù không thể nghi ngờ rằng tin nhắn được cá nhân hóa, dựa trên dữ liệu đầy đủ cho thấy rằng, tin nhắn có liên quan đến cá nhân, là loại tin nhắn tốt nhất, cho cả người gửi và người nhận, nhưng điều đó không gì khác hơn là tạo bối cảnh cho việc hỏi liệu “dữ liệu thời gian thực” là bắt buộc và “thời gian thực” thực sự có ý nghĩa gì.

Nói cách khác, trở thành CDP không nhất thiết phải là CDP thời gian thực. Thay vì hỏi liệu bất kỳ CDP cụ thể nào có phải là CDP thời gian thực hay không, cần phải liệt kê các nhiệm vụ hoặc quy trình cần thiết để hoàn thành và kiểm tra tốc độ mà nó có thể hoàn thành từng mục trong danh sách.