Để phân tích nhu cầu khách hàng một cách toàn diện, chúng ta cần dựa vào nhiều loại dữ liệu. Trong đó, các dữ liệu quan trọng bao gồm:
- Dữ liệu nhân khẩu học: Các yếu tố như giới tính, độ tuổi, nghề nghiệp, tình trạng hôn nhân, gia đình, con cái, trình độ học vấn, thu nhập, và khu vực địa lý là cơ sở giúp chúng ta xác định phân khúc khách hàng chính xác.
- Dữ liệu hành vi: Bao gồm thói quen mua sắm, tần suất mua sắm, cách sử dụng dịch vụ, xu hướng tiêu dùng trực tuyến và ngoại tuyến, cũng như các phương thức thanh toán ưa thích của khách hàng. Đây là chìa khóa để hiểu rõ cách khách hàng tương tác với các sản phẩm và dịch vụ.
- Dữ liệu tâm lý: Như sở thích, quan điểm sống, phong cách sống và các giá trị mà khách hàng theo đuổi. Dữ liệu này giúp chúng ta thấu hiểu động lực và quyết định của khách hàng ở mức độ sâu hơn.
- Dữ liệu giao dịch: Lịch sử mua hàng, các sản phẩm thường mua, giá trị đơn hàng, và phương thức thanh toán giúp chúng ta theo dõi hành vi tiêu dùng theo thời gian và xây dựng các chiến lược chăm sóc khách hàng cá nhân hóa.
- Xu hướng thị trường: Nắm bắt xu hướng của thị trường giúp chúng ta không chỉ đáp ứng nhu cầu hiện tại mà còn có thể dự đoán và thích nghi với những thay đổi sắp tới.
Dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc giúp Techcombank hiểu rõ và đáp ứng tốt nhu cầu của khách hàng. Khi chúng ta tổng hợp và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả, chúng ta có thể xác định chính xác các sản phẩm khách hàng tìm kiếm, cách họ tương tác với các kênh bán hàng và dịch vụ. Điều này không chỉ giúp chúng ta hiểu rõ sở thích và thói quen của khách hàng mà còn cho phép chúng ta cá nhân hóa trải nghiệm của họ dựa trên nhu cầu cụ thể. Một hệ thống cơ sở dữ liệu hoàn chỉnh sẽ giúp chúng ta đề xuất những giải pháp tài chính phù hợp, gia tăng sự hài lòng của khách hàng và tối ưu hóa trải nghiệm. Đặc biệt, nếu có thể thu thập phản hồi của khách hàng từ các nền tảng, bao gồm mạng xã hội, chúng ta sẽ dễ dàng nhận ra những điểm cần cải thiện và nhanh chóng điều chỉnh các dịch vụ, sản phẩm cho phù hợp với từng nhóm khách hàng. Tại Techcombank, team Segment and CVP cùng với bộ phận Data Analytics (DA) đóng vai trò cầu nối giữa các đơn vị kinh doanh và nhu cầu của khách hàng. Điều này giúp chúng ta phát triển các giải pháp phù hợp với từng nhóm khách hàng, thông qua các kênh O2O, và tạo nên lợi thế cạnh tranh trong ngành tài chính.
Sử dụng dữ liệu khách hàng không đúng cách có thể dẫn đến rủi ro rò rỉ thông tin cá nhân, điều này không chỉ gây thiệt hại cho khách hàng mà còn ảnh hưởng đến uy tín của ngân hàng. Tuy nhiên, tại Techcombank, bảo mật dữ liệu luôn được đặt lên hàng đầu. Chúng tôi có các quy trình nghiêm ngặt để bảo vệ thông tin khách hàng, và chỉ sử dụng dữ liệu với mục tiêu nâng cao trải nghiệm của họ. Mọi thông tin khách hàng đều được mã hóa và bảo vệ an toàn.
Techcombank là một trong những ngân hàng tiên phong trong số hóa dịch vụ. Chúng tôi có quy trình chặt chẽ để chuyển đổi dữ liệu thành các giải pháp phù hợp với từng phân khúc khách hàng. Quy trình bao gồm: Thu thập thông tin khách hàng từ hệ thống cơ sở dữ liệu, giao dịch, và các nguồn bên ngoài. Phân tích và đánh giá nhu cầu dựa trên hành vi và xu hướng tiêu dùng của từng khách hàng. Thiết kế sản phẩm và dịch vụ phù hợp với từng chân dung khách hàng, đảm bảo mỗi khách hàng đều nhận được giải pháp cá nhân hóa, phù hợp với nhu cầu và sở thích của họ. Đánh giá mức độ hiệu quả của các chiến dịch và điều chỉnh nếu cần thiết để đảm bảo hiệu suất cao nhất.
Một ví dụ điển hình về việc sử dụng dữ liệu tại Techcombank là dự án PS8-CRM. Dự án này tập trung vào việc thu thập và lưu trữ có hệ thống toàn bộ dữ liệu từ giao dịch của khách hàng như lịch sử gửi tiết kiệm, các giao dịch tài khoản và các khoản vay. Nhờ đó, các bộ phận chuyên trách có thể truy cập thông tin xuyên suốt và liền mạch, giúp tư vấn chính xác và hiệu quả hơn cho khách hàng mà không cần yêu cầu lặp lại thông tin. Điều này giúp tối ưu hóa quá trình chăm sóc khách hàng, nâng cao sự hài lòng và trải nghiệm của họ. Trong công việc của tôi, với gần 9 năm kinh nghiệm tại HUB MG, việc chia sẻ thông tin dữ liệu phù hợp giữa các bộ phận giúp tạo ra bức tranh chân dung khách hàng rõ ràng và đồng nhất. Nhờ có sự chia sẻ thông tin nội bộ này, quy trình thẩm định và xử lý hồ sơ khoản vay của các khách hàng lớn, đặc biệt là chủ doanh nghiệp, trở nên nhanh chóng và hiệu quả hơn. Khách hàng cảm thấy hài lòng vì không phải trao đổi cùng một nội dung với nhiều bộ phận, trong khi chúng tôi có thể tập trung vào những điểm thực sự quan trọng và cần thiết.
Thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng là yếu tố cốt lõi trong ngành tài chính, ngân hàng. Để thực hiện điều này hiệu quả, các banker cần nắm vững các phương pháp sau: Khảo sát khách hàng: Thu thập thông tin trực tiếp từ khách hàng qua các kênh giao tiếp khác nhau. Phân tích dữ liệu sẵn có: Khai thác dữ liệu hiện có trong hệ thống của ngân hàng để hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Sử dụng các công cụ phân tích hiện đại như phân tích dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI) để dự đoán hành vi khách hàng trong tương lai. Tích hợp nhiều nguồn thông tin: Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như mạng xã hội, thị trường để có cái nhìn toàn diện và sâu sắc hơn về khách hàng.
Theo chị, những loại dữ liệu nào thường được sử dụng để phân tích nhu cầu của khách hàng?
Vai trò của dữ liệu trong việc hiểu rõ nhu cầu của khách hàng tại Techcombank là gì?
Việc sử dụng dữ liệu có thể mang lại rủi ro gì và Techcombank quản lý rủi ro như thế nào?
Techcombank biến dữ liệu thành giải pháp cá nhân hóa cho khách hàng như thế nào?
Chị có thể chia sẻ một ví dụ thành công về việc sử dụng dữ liệu để cải thiện trải nghiệm khách hàng?
Chị có thể chia sẻ một số nguyên tắc hoặc phương pháp phân tích dữ liệu cơ bản mà các banker nên nắm vững?
XEM CÁC BÀI VIẾT KHÁC TRONG SERIES "NGHỀ BANKER"
Chị Đặng Thái Hằng
Phân tích dữ liệu sẽ ngày càng trở nên quan trọng khi ngân hàng chuyển dần sang các giải pháp số hóa và cá nhân hóa cao. Công nghệ số và dữ liệu lớn sẽ giúp chúng ta dự đoán nhu cầu của khách hàng trước khi họ bày tỏ rõ ràng, từ đó tạo ra các giải pháp tài chính đón đầu. Xu hướng này cũng bao gồm việc tăng cường trải nghiệm số hóa cho khách hàng trên các nền tảng như ứng dụng di động và ngân hàng trực tuyến, giúp họ quản lý tài chính cá nhân hiệu quả hơn.
Phân tích dữ liệu khách hàng là một kỹ năng đòi hỏi sự kết hợp giữa tư duy logic, kỹ năng kỹ thuật và hiểu biết về thị trường. Các banker nên không ngừng học hỏi về các công cụ phân tích dữ liệu, tư duy phân tích và giải quyết vấn đề. Việc tham gia các khóa học về AI, Big Data, phân tích hành vi khách hàng và quản lý dữ liệu sẽ giúp nâng cao kỹ năng và áp dụng hiệu quả vào công việc.
Xu hướng phân tích dữ liệu trong ngành ngân hàng trong tương lai sẽ phát triển ra sao?
Lời khuyên nào cho các banker muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu?