Dữ liệu CRM phức tạp như thế nào?

Mỗi doanh nghiệp có một địa vị và sự trưởng thành khác nhau trong chiến lược dữ liệu của mình. Hãy tạm thời chia nó thành năm cấp độ: cấp 1 là thấp nhất, nói một cách đại khái, chỉ có Excel và dữ liệu khách hàng được quản lý theo cách cá nhân. Cấp độ 5 là cao nhất, dữ liệu được tập trung, tổ chức và quản lý một cách có phương pháp, giải quyết mọi vấn đề chuyên môn và kinh doanh, nói chung, nó không thể tốt hơn.

‍

Excel có lẽ là điều đầu tiên xuất hiện trong đầu khi nói đến việc thu thập dữ liệu: khả năng lưu trữ lên đến một triệu dòng, xử lý dữ liệu cực kỳ linh hoạt với hàng ngàn hàm và công thức, thiết kế biểu đồ đa dạng cùng với sự kỳ diệu của Macro, và trên hết là chi phí của một con muỗi khi so sánh với các giải pháp khác.

‍

Nhưng dữ liệu doanh nghiệp cần nhiều hơn thế. Nó đòi hỏi sự tương tác của nhiều phòng ban và nhóm, với sự phân cấp chức năng (tạo, xóa, chỉnh sửa) - và truy xuất dữ liệu (ai được nhìn thấy, dữ liệu nào được thao tác, khi nào). Do đó, mặc dù Excel đã xuất sắc trong việc quản lý dữ liệu cá nhân, Excel vẫn miễn cưỡng rút khỏi trò chơi.

‍

Từ bỏ Excel sớm để chúng ta không hối tiếc và lãng phí thời gian nói về “nên hay không nên Excel”, chúng ta đi thẳng vào việc xây dựng một chiến lược thực sự. Bất kỳ doanh nghiệp nào cũng có thể chia khách hàng thành hai nhóm: không phải khách hàng và đã là khách hàng. - Nhóm “không phải khách hàng” thường nằm trên CRM và trải rộng trên ba mô-đun: Tiếp thị, Bán hàng và Dịch vụ.

‍

Nhóm “đã trở thành khách hàng” quan trọng hơn, vì vậy nếu bạn đầu tư vào phần mềm thì sẽ được đầu tư trước tiên: Ngân hàng cốt lõi của ngân hàng, Bảo hiểm cốt lõi của doanh nghiệp bảo hiểm, hồ sơ y tế điện tử của bệnh viện, Thương mại điện tử của các doanh nghiệp thương mại điện tử, POS, hệ thống bảo hành, khách hàng trung thành, v.v.

‍

Nhu cầu kết nối dữ liệu giữa hai nhóm này là hoàn toàn tự nhiên, mang lại nhiều giá trị, vì vậy kết nối phải được tính đến. Về mặt kỹ thuật, nó có thể được chia thành hai xu hướng kết nối: Tính bền vững và Tính linh hoạt.

‍

Xu hướng bền vững

Mục tiêu xây dựng một “kho lưu trữ trung tâm” - Golden Record of Data, hay System of Record, là nơi kết nối tất cả dữ liệu của tất cả các nguồn vào một nơi tập trung, làm sạch và làm đẹp đến mức dữ liệu trở nên mẫu mực và sẵn sàng phục vụ các mục đích khác. Các công nghệ liên quan bao gồm:

‍

• Hồ dữ liệu hoặc nhóm dữ liệu: dữ liệu được tập trung nhưng chưa được xử lý hoặc nhóm lại.
• Kho dữ liệu: dữ liệu được tập trung và xử lý một phần, chia thành các nhóm dữ liệu nhưng không có kết nối giữa các nhóm này.
• MDM - Quản lý dữ liệu chính là hình thức tối ưu, dữ liệu đạt đến tiệm cận của sự hoàn hảo. Dữ liệu được kết nối, nhưng quan điểm được tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau, không chỉ dữ liệu khách hàng, vì vậy về mặt dữ liệu khách hàng, nó vẫn là cơ bản.
• Ở cấp độ hoàn hảo của dữ liệu khách hàng, đó là CDM (Quản lý dữ liệu khách hàng) hoặc CDP (Nền tảng dữ liệu khách hàng). Tại thời điểm này, tại CDM/CDP, dữ liệu khách hàng được chia thành các tập con, nhỏ, chính xác và kết nối chặt chẽ.

‍

‍

Quá trình xây dựng dữ liệu chung bao gồm các bước: thu thập, lọc, tiêu chuẩn hóa, thống nhất và sử dụng. Mặc dù tên khác nhau, nhưng tất cả các bước đều có điểm chung là chúng phức tạp.

‍

Tổng hợp: Quá trình này có ba bước cơ bản: ETL. Trích xuất - xuất từ hệ thống cũ; Chuyển đổi - chuyển đổi định dạng; và Tải - Nhập hệ thống mới. Do tính chất “bền vững” của nó, yếu tố thời gian thực thường không được nhấn mạnh. Dữ liệu được đổ vào kho trung tâm với tần suất xác định, thường là hàng ngày - vào ban đêm hoặc khi hệ thống không bận rộn.

‍

Lọc: quá trình này có vẻ dễ dàng nhưng khó khăn. Có hai giai đoạn: lọc dữ liệu trùng lặp trước khi đưa vào hệ thống và lọc dữ liệu mới phù hợp với dữ liệu đã có trong hệ thống. Khó khăn nằm ở cách định nghĩa “chồng chèn” nó quá phức tạp. Dữ liệu có nhiều trường: Khớp với tất cả các trường chắc chắn là khớp, nhưng khớp một phần cũng là khớp

‍

Ví dụ:

(1) Nam Nguyễn - Thành phố Hồ Chí Minh

(2) Nam Nguyễn - TP Hồ Chí Minh

(3) Nguyễn Nam - TP Hồ Chí Minh

Như trong 3 trường hợp trên, trường hợp nào giống nhau?

‍

Ở cấp độ cơ bản, hệ thống chỉ có thể xác định một trận đấu theo các tiêu chí nhất định: cùng tên và số điện thoại là giống nhau - nghĩa là, khớp 100%. Theo cơ chế này, cả ba dữ liệu trên đều không giống nhau.

‍

Nhưng ở cấp độ cao hơn, hệ thống có thể cho phép mã hóa thông tin trường thành chuỗi số và sử dụng ngưỡng mờ, ví dụ 80% để so sánh. Theo cơ chế này, cả ba dữ liệu đều giống hệt nhau.

‍

Vậy nên làm gì sau khi phát hiện một bản sao? Vấn đề này cũng là khó khăn nhất và giải pháp chưa bao giờ dễ dàng đối với người giải quyết.

‍

• Ở cấp độ cơ bản, nếu hai bản ghi được sao chép, hãy giữ một bản và xóa một bản. Đó là nó!
• Ở cấp độ nâng cao, hệ thống cho phép hợp nhất các bản ghi để tạo thành một bản ghi tổng hợp dựa trên các định luật được xác định trước. Ví dụ: ưu tiên dữ liệu mới/cũ hơn, ưu tiên nguồn A hơn nguồn B, ưu tiên dữ liệu dài hơn...
• Ở cấp độ “vũ trụ”, hệ thống quan sát cách xử lý của người dùng và cung cấp khả năng xử lý linh hoạt cho từng trường hợp.

‍

Tất nhiên, mọi tùy chọn đều có lỗi, nhưng với một tập dữ liệu quá lớn, bạn phải đánh đổi và chấp nhận một tỷ lệ lỗi nhất định. Những tỷ lệ này thường được gọi là ngưỡng rủi ro.

‍

Đối với các hệ thống tốt, nó sẽ cho phép linh hoạt để thiết lập tỷ lệ này cho cả thử nghiệm trùng lặp và xử lý gộp. Ví dụ, nếu tỷ lệ trùng hợp trên 80%, hệ thống được phép tự lọc và hợp nhất, nếu dưới 80%, nó sẽ gửi Email cho Quản trị viên để xử lý thủ công. Sau khi được dọn dẹp, dữ liệu được trả về vùng dữ liệu (Datamart), hoặc là được phân loại, hoặc không cần chia bất cứ thứ gì... nhưng chờ một hệ thống khác đến truy vấn.

‍

Cho đến nay, chúng ta đã xem xét một số đặc điểm chính của xu hướng “Bền vững”, chúng ta hãy tiến thêm một bước nữa hướng tới xu hướng “Linh hoạt”, một xu hướng ngày càng trở nên phổ biến và có nhiều ưu điểm nổi bật.

‍

Xu hướng linh hoạt

Xu hướng chính là cơ sở triển khai dịch vụ vi mô, có ba trụ cột chính: lập bản đồ, phân cấp và trao đổi thông tin.

‍

Lập bản đồThay vì thu thập tất cả dữ liệu ở một nơi như “Bền vững”, xu hướng “Linh hoạt” không đòi hỏi điều đó. Dữ liệu chỉ lưu vị trí của nó, chỉ cần khai báo địa chỉ. Sẽ có một cơ chế ánh xạ dữ liệu với các địa chỉ tương ứng để truy xuất khi cần thiết.

‍

Như sau: Thông tin khách hàng được chỉ định tên, email và địa chỉ nhà trong ứng dụng Thương mại điện tử, số điện thoại được lấy từ ứng dụng Giao hàng, tài khoản Facebook là từ ứng dụng chăm sóc khách hàng. Khi bất kỳ hệ thống nào cần truy xuất thông tin khách hàng, hệ thống sẽ tự động truy xuất thông tin đó đến các ứng dụng tương ứng để tổng hợp.

‍

Phân cấp: Đối với một doanh nghiệp có nhiều ứng dụng, việc quy định tài khoản nào có thể truy cập dữ liệu/ứng dụng/hệ thống nào với quyền nào (gửa/xóa/đọc/thay đổi) là rất phức tạp và thường xuyên thay đổi. Một giải pháp dẫn điều phối tài nguyên và quyền truy cập sẽ giải quyết việc này. Giải pháp được sử dụng phổ biến nhất là Kubernetes, một ứng dụng mã nguồn mở được sử dụng để quản lý các ứng dụng và dịch vụ.

‍

Trao đổi thông tin: Sau khi hoàn thành việc phân cấp và lập bản đồ, các ứng dụng sẽ bắt đầu truy xuất dữ liệu và cần một cơ chế phối hợp để đảm bảo hiệu suất khi lượng dữ liệu lớn và thông tin phản hồi trong thời gian thực hoặc gần như thực tế. Giải pháp được sử dụng phổ biến nhất là Kafka, nền tảng phát trực tuyến sự kiện mã nguồn mở của Apache. Bộ đôi Kubernetes và Kafka là một trong những lựa chọn hàng đầu về xây dựng cơ sở hạ tầng kiến trúc theo xu hướng linh hoạt gần đây.

‍

Phần này đang đi xa một chút về mặt công nghệ, đặc biệt là đối với độc giả phi kỹ thuật, vì vậy bài viết sẽ dừng lại ở đây. Nếu bạn không hiểu nhiều về những điều trên, hãy nhớ rằng”dữ liệu về CRM cũng phức tạp“, và bạn đã hoàn thành.

‍