Phân khúc hành vi: đó là gì và cách áp dụng

Một trưởng phòng marketing của một PMI Ý phải triển khai một chương trình khuyến mãi. Trong CRM, cô nhìn thấy tuổi, giới tính và khu vực cư trú của khách hàng, nhưng không biết ai đã ghé thăm nhiều lần một danh mục, ai đã bỏ dở checkout hay ai chỉ mua khi nhận được giảm giá. Cơ sở dữ liệu mô tả con người, nhưng không kể lại điều thực sự thúc đẩy họ mua hàng.

Đây chính là giới hạn của phân khúc truyền thống. Một thông điệp giống nhau cho tất cả có thể tiếp cận nhiều liên hệ nhưng chỉ nói đúng với một số ít. Phân khúc hành vi thay đổi góc nhìn: nó quan sát hành động, tần suất, mức độ gần đây, giá trị mua hàng và tương tác trên các kênh khác nhau, sau đó chuyển những tín hiệu này thành các nhóm hữu ích để ra quyết định.

Không cần xây dựng cả một bộ phận data science để bắt đầu. Với dữ liệu đã có sẵn trong CRM, website, email và e-commerce, cùng với một nền tảng AI-powered, bạn có thể chuyển từ danh sách tĩnh sang insights vận hành. Ở đây bạn sẽ tìm thấy một lộ trình thực tế, với ví dụ cho retail, finance và e-commerce, chú ý đến quyền riêng tư và một phương pháp để làm cho các phân khúc trở nên linh động.

Mục lục

• Khi khách hàng lên tiếng, bạn có thực sự lắng nghe?
• Mô tả thôi là chưa đủ
• Bắt đầu từ mục tiêu
• Kết nối các touchpoint
• Xây dựng các cluster có thể diễn giải được
• Từ vấn đề đến micro-segment
• Chọn KPI giải thích được hành vi
• Retail và grocery
• Finance
• E-commerce
• Bối cảnh kinh tế làm thay đổi cách đọc dữ liệu
• Tổ chức công việc trước khi nghĩ đến công nghệ
• Coi quyền riêng tư là một phần của dự án
• Phân biệt segment và hồ sơ dự đoán
• Từ lý thuyết đến thực hành, những bước tiếp theo

Khi khách hàng lên tiếng, bạn có thực sự lắng nghe?

Người phụ trách một cửa hàng online biết doanh thu của tháng. Anh ta biết sản phẩm nào bán chạy và có thể biết bao nhiêu khách hàng sống ở một vùng nhất định. Nhưng khi phải chọn gửi khuyến mãi cho ai, anh ta thường dùng các danh mục chung chung, như “phụ nữ trong một độ tuổi nhất định” hoặc “khách hàng miền Bắc Ý”.

Những thông tin này có thể hữu ích, nhưng không giải thích được hành vi. Hai người ở cùng một khu vực có thể có nhu cầu hoàn toàn trái ngược: một người mua hàng mỗi tháng mà không đợi giảm giá, người kia vào website, so sánh giá và chỉ hoàn tất mua hàng trong một chiến dịch khuyến mãi. Đối xử với họ theo cùng một cách nghĩa là bỏ qua những tín hiệu quan trọng.

Phân khúc hành vi chính là lắng nghe những tín hiệu này. Một lượt ghé thăm lặp lại, một lần mua hàng gần đây, một giỏ hàng bị bỏ dở hay một phản hồi với newsletter đều kể lại thời điểm khách hàng đang ở trong hành trình mua hàng. Nhờ đó, marketing có thể thay đổi nội dung, kênh và thời điểm, thay vì chỉ dựa vào dữ liệu nhân khẩu học.

Nguyên tắc thực tế: trước khi tự hỏi nên gửi thông điệp nào, hãy tự hỏi bạn muốn hiểu hành động nào của khách hàng.

Đối với một PMI, bước đầu tiên có thể đơn giản: so sánh lịch sử mua hàng với các tương tác kỹ thuật số và xác định các nhóm cần được đối xử khác nhau. Bạn có thể bắt đầu từ insights ELECTE về khách hàng để chuyển đổi dữ liệu sẵn có thành một nền tảng làm việc rõ ràng hơn, không nhầm lẫn giữa độ phức tạp của phân tích và giá trị của thông tin.

Phân khúc hành vi là gì

Phân khúc hành vi chia khách hàng thành các nhóm đồng nhất dựa trên những gì con người làm. Phân khúc nhân khẩu học trả lời câu hỏi “họ là ai?”, sử dụng các yếu tố như tuổi, giới tính hoặc khu vực địa lý. Phân khúc hành vi bổ sung một câu hỏi hữu ích hơn cho hành động: “họ hành xử như thế nào khi tương tác với doanh nghiệp?”.

Các biến số có thể bao gồm:

• Mức độ gần đây: thời gian đã trôi qua kể từ lần mua hàng cuối cùng.
• Tần suất: khách hàng mua hàng thường xuyên đến mức nào.
• Giá trị tiền tệ: số tiền chi tiêu theo thời gian hoặc theo đơn hàng.
• Điều hướng: những trang nào được ghé thăm và theo trình tự nào.
• Tương tác: phản ứng như thế nào trước email, ưu đãi và các thông báo.
• Sử dụng: cách sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ sau khi mua.

Ví dụ đơn giản nhất là một chủ cửa hàng. Biết rằng một người sống gần điểm bán là thông tin hữu ích, nhưng nhớ rằng người đó ghé mỗi tuần, luôn hỏi cùng một sản phẩm và không tận dụng các chương trình khuyến mãi giúp phục vụ họ tốt hơn. Dữ liệu hành vi kết nối quan sát với một quyết định.

Tại Ý, các nghiên cứu về khách hàng grocery từ lâu đã sử dụng decili chi tiêu, tần suất và mức độ gần đây của các lần mua hàng. Logic này đi trước các mô hình RFM, phân loại khách hàng dựa trên recency, frequency và monetary, giúp phân biệt khách hàng trung thành, có giá trị cao hoặc có nguy cơ rời bỏ. Phần tái hiện lịch sử có sẵn trong bài phân tích sâu về hành vi người tiêu dùng đa kênh.

Mô tả thôi là chưa đủ

Một cách phân loại mô tả nhóm các đặc điểm đã biết. Việc lập hồ sơ (profiling), ngược lại, có thể sử dụng các tương quan và mô hình để dự đoán xu hướng trong tương lai. Sự khác biệt này rất quan trọng: một phân đoạn có thể nói “những khách hàng này đã mua hàng gần đây”, còn một mô hình có thể giúp xác định ai đang có những dấu hiệu phù hợp với một lần mua hàng mới.

Các tài liệu của Ý về phân đoạn cho thấy rằng độ mới (recency) và tần suất (frequency) có thể có giá trị dự đoán cao hơn so với chỉ các đặc điểm nhân khẩu học, vì chúng phản ánh những nhu cầu đã được thể hiện. Điều này khiến việc phân đoạn trở nên hữu ích hơn để cá nhân hóa các chiến dịch và mức độ ưu tiên thương mại, như đã được thảo luận trong bài phân tích về phân đoạn theo thế hệ trong digital marketing.

Kỹ thuật và dữ liệu cần thiết

Một phân đoạn hữu ích ra đời từ sự kết hợp giữa dữ liệu có cấu trúc, các sự kiện số và bối cảnh doanh nghiệp. Không chỉ cần thêm nhiều thông tin. Bạn cần liên kết các hành động với cùng một khách hàng, xác định các sự kiện nhất quán và chọn các biến có thể định hướng một chiến dịch hoặc một quyết định thương mại.

Bắt đầu từ mục tiêu

Trước khi tạo các cụm, hãy làm rõ kết quả bạn muốn đạt được. “Hiểu khách hàng tốt hơn” là quá chung. “Kích hoạt lại những người không mua hàng từ lâu” hoặc “đề xuất phụ kiện cho những người đã mua sản phẩm chính” lại đưa ra một tiêu chí cụ thể để chọn dữ liệu.

Đối với một doanh nghiệp nhỏ và vừa, một cơ sở dữ liệu ban đầu có thể bao gồm:

• Lịch sử giao dịch: sản phẩm, danh mục, giá trị và ngày mua.
• Sự kiện trên website: lượt truy cập lặp lại, tìm kiếm nội bộ, trang đã xem và thanh toán.
• Email marketing: mở email, nhấp chuột và không có tương tác.
• Hậu mãi: yêu cầu hỗ trợ, trả hàng và phản hồi.
• Dữ liệu bối cảnh: kênh mua hàng, khu vực, tính thời vụ và độ nhạy cảm với các chương trình khuyến mãi.

Mô hình RFM thường là một điểm khởi đầu tốt vì nó chuyển đổi dữ liệu lịch sử thành ba câu hỏi dễ hiểu. Ai đã mua hàng gần đây? Ai mua thường xuyên? Ai tạo ra giá trị lớn nhất? Việc phân cụm sau đó có thể kết hợp các biến này với danh mục ưa thích, phản hồi với các ưu đãi hoặc hành vi duyệt web.

Liên kết các điểm tiếp xúc

Vào năm 2020, số người tiêu dùng đa kênh tại Ý là 46,5 triệu, tương đương 88% dân số trên 14 tuổi, với tổng dân số là 52,7 triệu người, tăng 6% so với năm trước, theo phân tích của CustomerMinding về phân đoạn đa kênh. Cùng nghiên cứu này cho thấy sự khác biệt về sở thích thanh toán giữa các hồ sơ hành vi: PayPal được ưa chuộng bởi nhóm Digital Rooted và Digital Engaged, cả hai đều ở mức 53%, trong khi nhóm Digital Bouncers và Digital Rookies ưa chuộng thẻ trả trước, với tỷ lệ tương ứng là 41% và 44%.

Giá trị của ví dụ này không nằm ở phương thức thanh toán tự nó. Nó cho thấy rằng hành vi có thể quan sát được có thể định hướng các ưu đãi, kênh và thông điệp hiệu quả hơn một danh mục nhân khẩu học chung.

Xây dựng các cụm dễ hiểu

Một cụm phải giúp ai đó làm được điều gì đó. “Nhóm 4” không nói lên điều gì với đội marketing. Ngược lại, “Khách hàng gần đây, thường xuyên, nhạy cảm với khuyến mãi” gợi ra một logic truyền thông và một chỉ số cần theo dõi.

Hãy duy trì cơ sở dữ liệu tập trung, xác định một mã định danh nhất quán và kiểm tra chất lượng dữ liệu trước khi tự động hóa. Hướng dẫn phân tích dữ liệu doanh nghiệp có thể giúp bạn kết nối việc thu thập, làm sạch và diễn giải trong một quy trình dễ hiểu ngay cả với các nhóm không có chuyên môn kỹ thuật.

Quy trình làm việc thực tế và KPI

Một phân đoạn chỉ trở nên hữu ích khi nó kích hoạt một quy trình làm việc. Quy trình này có thể bắt đầu bằng một mục tiêu thương mại, tiếp tục với việc lựa chọn các sự kiện liên quan và kết thúc bằng một chiến dịch, một hành động của người bán hoặc một quyết định về dịch vụ.

Từ vấn đề đến vi phân đoạn

Giả sử một sàn thương mại điện tử muốn giảm tỷ lệ bỏ dở khi thanh toán. Không cần phải phân loại mọi hành vi có thể xảy ra. Có thể tập trung vào những người đã truy cập một sản phẩm nhiều lần, thêm một mặt hàng vào giỏ hàng và ngừng lại trước khi hoàn tất mua hàng.

Phân đoạn trở nên có thể hành động được nếu chứa:

1. Một sự kiện rõ ràng, chẳng hạn như việc ngừng thanh toán.
2. Một khung thời gian, được xác định dựa trên chu kỳ mua hàng của sản phẩm.
3. Một điều kiện loại trừ, để không liên hệ với những người đã hoàn tất đơn hàng.
4. Một hành động, chẳng hạn như lời nhắc, nội dung thông tin hoặc liên hệ bán hàng.
5. Một tiêu chí thoát, để loại khách hàng khỏi luồng sau khi mua hàng hoặc có phản hồi.

Các hướng dẫn kỹ thuật dành riêng cho thị trường Ý khuyến nghị kết hợp các chỉ số RFM với các sự kiện điều hướng, như lượt truy cập lặp lại, click path, tương tác email và bỏ dở thanh toán, để tạo ra các vi phân đoạn chi tiết nhưng có thể đo lường được. Nguyên tắc rất đơn giản: ít nhãn mang tính trang trí hơn, nhiều nhóm gắn liền với một hành động cụ thể hơn.

Chọn KPI giải thích được hành vi

Tỷ lệ chuyển đổi cho biết liệu phân đoạn có phản ứng với chiến dịch hay không. Tần suất mua hàng giúp hiểu xem mối quan hệ có đang được củng cố hay không. Giá trị vòng đời khách hàng, hay LTV, liên kết giá trị kinh tế của mối quan hệ với các quyết định marketing, trong khi tỷ lệ bỏ dở cho thấy sự suy giảm mức độ gắn kết.

Bạn có thể kết hợp các chỉ số này với một NPS được phân biệt theo từng phân đoạn, miễn là dữ liệu được đọc cùng với các hành động thực tế. Một khách hàng có thể bày tỏ sự hài lòng nhưng lại ít khi mua hàng, hoặc tương tác rất nhiều mà không hoàn tất đơn hàng. Hành vi không thay thế phản hồi, mà bổ sung cho nó.

Tiêu chí chất lượng: một KPI hữu ích khi nó thay đổi một quyết định, chứ không phải khi nó lấp đầy một dashboard.

Phân đoạn động cập nhật nhóm khi hành vi thay đổi. Một khách hàng hoàn tất mua hàng sẽ ra khỏi phân đoạn những người bỏ dở. Một khách hàng thường xuyên ngừng truy cập có thể bước vào một hành trình tái kích hoạt. Để tổ chức việc kiểm soát này và lựa chọn các chỉ số nhất quán, bạn có thể tham khảo ELECTE cho phân tích KPI doanh nghiệp.

Các ví dụ ứng dụng theo ngành

Cùng một logic đó thay đổi hình thức tùy theo ngành. Một siêu thị quan sát tần suất và giá trị chi tiêu. Một công ty tài chính theo dõi việc sử dụng dịch vụ và các tín hiệu rủi ro. Một sàn thương mại điện tử theo dõi hành trình từ tìm kiếm, sản phẩm, giỏ hàng đến thanh toán.

Bán lẻ và tạp hóa

Trong ngành bán lẻ tại Ý, phân đoạn dựa trên thập phân vị chi tiêu và các biến số về tần suất, tính gần đây của các lần mua hàng đại diện cho một nguồn gốc lịch sử của phương pháp RFM, như đã được ghi nhận trong các nghiên cứu về khách hàng tạp hóa. Do đó, một điểm bán hàng có thể phân biệt giữa khách hàng có giá trị cao, khách hàng thường xuyên nhưng chi tiêu thấp, người mua không thường xuyên và khách hàng đã giảm tần suất mua hàng.

Những nhóm này không nhất thiết cần cùng một hình thức khuyến khích. Khách hàng quen thuộc có thể nhận được dịch vụ nhanh hơn hoặc các gợi ý bổ sung. Khách hàng không thường xuyên có thể cần một thông điệp liên quan đến danh mục sản phẩm mà họ đã mua. Người đã giảm tần suất trước tiên cần được phân tích bối cảnh, chứ không phải một chương trình khuyến mãi tự động.

Giá cả là một biến số nhạy cảm. Một gia đình có thể mua một lựa chọn thay thế rẻ hơn vì trung thành với thương hiệu của nhà phân phối, hoặc vì ngân sách trong giai đoạn đó bị hạn chế hơn. Hành vi quan sát được không tự nó giải thích được lý do.

Tài chính

Trong lĩnh vực tài chính, các cụm hành vi có thể mô tả cách khách hàng sử dụng dịch vụ: tần suất truy cập, loại giao dịch, các kênh ưa thích và những thay đổi trong hồ sơ hoạt động. Những tín hiệu này có thể hỗ trợ việc cá nhân hóa dịch vụ, quản lý mức độ ưu tiên và giám sát các quy trình tuân thủ.

Tuy nhiên, việc phân tích phải được tách biệt khỏi các quyết định tự động hóa có tác động lớn nhưng chưa được quản trị đầy đủ. Một mô hình có thể chỉ ra một thay đổi cần được kiểm tra, nhưng không nên được coi là một lời giải thích đầy đủ về hành vi của khách hàng. Đối với các hoạt động tài chính, tín dụng hoặc tuân thủ, cần có sự kiểm soát của con người, tài liệu chứng minh và các đánh giá pháp lý cụ thể. Nội dung này không cấu thành tư vấn tài chính cũng như ý kiến tuân thủ.

Một quy trình thận trọng có thể tuân theo trình tự sau:

• Phát hiện: xác định một sự thay đổi trong các giao dịch hoặc trong việc sử dụng dịch vụ.
• Đặt vào bối cảnh: so sánh tín hiệu với dữ liệu lịch sử, kênh và thông tin có sẵn.
• Xác minh: yêu cầu sự can thiệp của một đội ngũ được ủy quyền.
• Quyết định có ghi chép: ghi lại lý do, các kiểm soát và kết quả.

Thương mại điện tử

Một cửa hàng trực tuyến có thể phân khúc người dùng dựa trên điểm mà họ dừng lại trong hành trình mua sắm. Người xem đi xem lại một trang sản phẩm có mối quan tâm khác với người đi đến bước thanh toán rồi bỏ dở ở bước cuối cùng. Ngay cả người mở email mà không nhấp vào cũng thể hiện nhu cầu khác với người nhấp vào, so sánh nhiều sản phẩm và quay lại trang web.

Chiến dịch cần phản ánh sự khác biệt này. Một thông điệp mang tính thông tin có thể giúp ích cho người đang cân nhắc. Một lời nhắc nhở có thể phù hợp với người đã bỏ dở việc thanh toán. Một gợi ý bổ sung có thể hữu ích cho người đã hoàn tất việc mua hàng. Mục tiêu không phải là gửi nhiều thông điệp hơn, mà là thu hẹp khoảng cách giữa hành vi và nội dung.

Bối cảnh kinh tế thay đổi cách diễn giải

Nghiên cứu về các hộ gia đình Ý cho thấy có sự khác biệt giữa các nhóm về ý định tuyên bố và hành vi thực tế được quan sát. Có những nhóm nhất quán và những nhóm mâu thuẫn hơn, do đó những gì một người nói họ ưa thích không phải lúc nào cũng trùng khớp với những gì họ thực sự mua.

Giữa năm 2024, 85% người tiêu dùng Ý có thu nhập thấp đã từng thực hiện trade-down, tức chọn các lựa chọn thay thế rẻ hơn, theo số liệu Statista được trích dẫn trong nghiên cứu có tại kho lưu trữ của Đại học Parma. Điều này không tự động chứng minh mức độ trung thành thấp hơn. Nó có thể chỉ ra một sự hạn chế ngân sách tạm thời.

Chính vì vậy, các nhà bán lẻ và doanh nghiệp thương mại điện tử nên kết hợp hành vi, giá cả, danh mục, kênh và bối cảnh. Một phân khúc nhầm lẫn giữa độ nhạy cảm về giá với sở thích thực sự có thể dẫn đến các chiến dịch sai lầm và những kết luận bất công về khách hàng.

Thực hành tốt nhất khi triển khai và tích hợp

Việc chuyển từ phân khúc tĩnh sang phân khúc động không chỉ phụ thuộc vào thuật toán. Một doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể có một mô hình tốt nhưng vẫn thu được kết quả kém nếu CRM không giao tiếp với trang web, các email không chia sẻ cùng một mã định danh, và đội ngũ kinh doanh diễn giải các sự kiện khác với đội ngũ marketing.

Tại Ý, việc áp dụng AI vẫn phổ biến hơn ở các doanh nghiệp lớn so với các doanh nghiệp vừa và nhỏ: 53,1% doanh nghiệp lớn sử dụng các giải pháp AI, so với 15,7% doanh nghiệp vừa và nhỏ, theo báo cáo thường niên của Intesa Sanpaolo về trí tuệ nhân tạo trong các doanh nghiệp Ý. Con số này cho thấy một khoảng cách về hạ tầng, năng lực và chất lượng dữ liệu, chứ không phải là sự thiếu giá trị của phương pháp.

Tổ chức công việc trước khi nói đến công nghệ

Hãy bắt đầu với một trường hợp sử dụng cụ thể và giới hạn. Nếu mục tiêu là kích hoạt lại các khách hàng không hoạt động, hãy xác định “không hoạt động” nghĩa là gì đối với doanh nghiệp của bạn, những sự kiện nào xác nhận điều đó và đội nhóm nào cần can thiệp. Sau đó, phân công trách nhiệm: ai kiểm soát dữ liệu, ai phê duyệt chiến dịch, ai đo lường kết quả.

Một lộ trình bền vững bao gồm:

• Mục tiêu kinh doanh: chọn một quyết định cần cải thiện.
• Biến số ưu tiên: chọn một số ít biến số hành vi thực sự liên quan đến mục tiêu.
• Tích hợp: kết nối CRM, bộ phận bán hàng, trang web, email và thương mại điện tử.
• Kiểm thử có kiểm soát: thử nghiệm phân khúc trên một chiến dịch giới hạn trước khi mở rộng.
• Rà soát: kiểm tra KPI, chất lượng dữ liệu và các quy tắc gia nhập hoặc rời khỏi.

Không cần thiết phải bắt đầu bằng một hệ thống phân khúc cực kỳ phức tạp. Một nhóm nhỏ được xác định rõ ràng, cập nhật thường xuyên và gắn với một hành động cụ thể, mang lại nhiều giá trị hơn hàng chục cụm mà không ai sử dụng.

Xem quyền riêng tư là một phần của dự án

GDPR định nghĩa việc lập hồ sơ (profilazione) là một hình thức xử lý tự động được sử dụng để đánh giá các khía cạnh cá nhân, bao gồm sở thích, mối quan tâm, độ tin cậy, hành vi, vị trí và sự di chuyển, như Cơ quan Bảo vệ Dữ liệu Ý (Garante Privacy) làm rõ trong định nghĩa về việc lập hồ sơ. Tại Ý, Garante còn phân biệt giữa việc thu thập dữ liệu và việc phân chia sau đó các đối tượng thành các nhóm đồng nhất cho các mục đích cụ thể.

Đối với việc lập hồ sơ phục vụ marketing, sự đồng ý thường phải mang tính cụ thể và tách biệt với sự đồng ý cho việc gửi các thông tin quảng cáo. Thông báo về quyền riêng tư phải giải thích rõ việc lập hồ sơ, việc xử lý phải được ghi vào sổ đăng ký xử lý dữ liệu, và khi hoạt động diễn ra trên quy mô lớn, có thể cần thực hiện đánh giá tác động, theo tổng hợp của thực tiễn pháp lý Ý về lập hồ sơ theo GDPR.

Vụ việc Google của Garante cũng cho thấy dữ liệu không thể được sử dụng để lập hồ sơ nếu không có sự đồng ý trước. Thông báo về quyền riêng tư phải giải thích rõ ràng việc giám sát và sử dụng dữ liệu cho mục đích quảng cáo, bao gồm cả các kỹ thuật như fingerprinting, như được nêu trong quyết định của Garante đối với Google.

Phân biệt phân khúc và hồ sơ dự đoán

Phân khúc đơn giản có thể sử dụng các truy vấn dựa trên đặc điểm đã biết. Phân tích hồ sơ (profiling) bổ sung thêm các mô hình, tương quan và suy luận để ước tính xu hướng hoặc hành vi, theo phân tích về sự khác biệt giữa phân tích hồ sơ và phân khúc.

Sự khác biệt này làm thay đổi trách nhiệm. Trước khi kích hoạt một mô hình, hãy kiểm tra cơ sở pháp lý, tính minh bạch, chất lượng dữ liệu và khả năng giải thích việc sử dụng phân khúc đó. Một nền tảng như ELECTE, an AI-powered data analytics platform for SMEs, có thể giúp kết nối các nguồn dữ liệu, tự động hóa quá trình xử lý sơ bộ và phân tích, phát hiện các mẫu hình, bất thường và xu hướng, đồng thời tạo báo cáo, nhưng việc quản trị mục đích và hoạt động xử lý dữ liệu vẫn là trách nhiệm của doanh nghiệp.

Từ lý thuyết đến thực hành, các bước tiếp theo

Phân khúc hành vi không phải là một dự án chỉ dành riêng cho các tập đoàn lớn. Đó là một phương pháp để kết nối các hành động có thể quan sát được với các quyết định hàng ngày, từ khuyến mãi trong bán lẻ, quản lý giỏ hàng, cho đến việc đọc các tín hiệu trong dịch vụ tài chính.

Hãy bắt đầu từ những dữ liệu bạn đã có sẵn. Chọn một mục tiêu, xác định các biến số quan trọng nhất, kiểm tra xem CRM, website, email và bộ phận bán hàng có thể kết nối với nhau không, và tạo ra một phân khúc đầu tiên dễ hiểu. Đo lường phản hồi bằng các KPI phù hợp, sau đó cập nhật các quy tắc khi hành vi, bối cảnh kinh tế hoặc ưu tiên của doanh nghiệp thay đổi.

Sự khác biệt giữa phân khúc tĩnh và phân khúc động không chỉ nằm ở công nghệ. Nó nằm ở khả năng của nhóm trong việc chuyển đổi một sự kiện, như một lần mua hàng gần đây hoặc một lượt thanh toán bị bỏ giữa chừng, thành một hành động kịp thời và tôn trọng quyền riêng tư. Một quy trình được hỗ trợ bởi AI có thể giảm bớt công việc thủ công và giúp các insight dễ tiếp cận hơn, ngay cả khi không có một nhóm data science.

ELECTE kết nối các nguồn dữ liệu doanh nghiệp của bạn, tự động phân tích hành vi mua hàng và giúp chuyển đổi các phân khúc, bất thường và xu hướng thành báo cáo có thể sử dụng được. Truy cập ELECTE để tìm hiểu cách đưa phân khúc động vào công việc hàng ngày của doanh nghiệp SME của bạn.