Nền tảng quản lý dữ liệu khách hàng và chiến dịch tiếp thị cá nhân hoá

Nền tảng quản lý dữ liệu khách hàng và chiến dịch tiếp thị cá nhân hoá

Mô tả chung về dự án

Một hãng hàng không cần triển khai chiến dịch tiếp thị cá nhân hóa để quảng bá bán vé thông qua kênh trực tuyến. họ cần một nền tảng dữ liệu khách hàng đáng tin cậy để tập hợp, phân loại dữ liệu và tạo ra các phân đoạn khách hàng, từ đó tiến hành các chiến dịch tiếp thị nhắm mục tiêu một cách chính xác. Bên cạnh đó, yêu cầu về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu cũng được đặt lên hàng đầu để tuân thủ các quy định trong ngành.

1. Triển khai Nền tảng Dữ liệu Khách hàng (CDP):

Chúng tôi đã bắt đầu bằng việc triển khai CDP, nơi tập trung dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau, từ hệ thống đặt vé cho đến ứng dụng di động và trang web. Mục tiêu là tạo nên một hồ sơ khách hàng toàn diện, cung cấp cho nhóm tiếp thị cái nhìn sâu sắc về hành vi và thói quen của khách hàng.

2. Phân đoạn Khách hàng và triển khai chiến dịch:

Với CDP tại tâm, chúng tôi đã thực hiện việc phân loại khách hàng dựa trên các thông tin chi tiết từ hồ sơ khách hàng, từ lịch sử đặt vé, tới sở thích điểm đến, thói quen du lịch và mức độ chi tiêu. Các nhóm khách hàng được phân loại một cách chi tiết này đã giúp nhóm tiếp thị thực hiện các chiến dịch nhắm mục tiêu hiệu quả và tận dụng tối đa ngân sách tiếp thị.

3. Tăng cường Bảo mật và Riêng tư Dữ liệu:

Chúng tôi đã cung cấp giải pháp bảo mật dữ liệu đáng tin cậy, bao gồm mã hóa dữ liệu, quản lý quyền truy cập và thực hiện các kiểm tra an ninh định kỳ. Chúng tôi cũng đã thiết lập các chính sách rõ ràng về việc sử dụng và chia sẻ dữ liệu để bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng, đồng thời tuân thủ các quy định ngành.

Thách thức 

1. Tích hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống:

Thách thức đầu tiên là việc dữ liệu khách hàng được lưu trữ ở nhiều hệ thống khác nhau và không có mã khách hàng chung. Để giải quyết điều này, chúng tôi đã phát triển một giải pháp tích hợp dữ liệu linh hoạt có khả năng thu thập và thống nhất dữ liệu từ nhiều hệ thống. Quá trình này bao gồm việc xác định và ánh xạ các trường dữ liệu liên quan, xử lý dữ liệu trùng lặp và không nhất quán để tạo ra một hồ sơ khách hàng duy nhất và toàn diện.

2. Dữ liệu đặt chỗ không nhất quán:

Vì dữ liệu đặt chỗ thường được điền bởi các đại lý, việc thống nhất mã khách hàng trở nên khó khăn. Chúng tôi đã giải quyết vấn đề này bằng cách sử dụng công nghệ học máy để phân tích và nhận biết các mô hình trong dữ liệu, giúp xác định được khách hàng dựa trên thông tin không nhất quán.

3. Yêu cầu phản hồi nhanh cho các chiến dịch tiếp thị:

Các chiến dịch tiếp thị hiệu quả đòi hỏi phản hồi nhanh. Để đáp ứng nhu cầu này, chúng tôi đã tối ưu hóa hệ thống để xử lý dữ liệu và cập nhật hồ sơ khách hàng gần như theo thời gian thực. Điều này cho phép nhóm tiếp thị tận dụng những cơ hội ngay lập tức và thực hiện các chiến dịch nhắm mục tiêu một cách chính xác và kịp thời.

Giải pháp của chúng tôi

Dự án đòi hỏi giải pháp đáp ứng nhu cầu cụ thể của hãng hàng không. Sau đây là cách chúng tôi đã giải quyết các thách thức:

1. Xây dựng Data Warehouse trên đám mây:

Để hợp nhất và quản lý dữ liệu khách hàng từ nhiều hệ thống riêng biệt, chúng tôi đã xây dựng một Kho dữ liệu trên đám mây. Giải pháp này cung cấp một nguồn dữ liệu duy nhất, đáng tin cậy về khách hàng, giúp nhóm tiếp thị thực hiện các chiến dịch tiếp thị dựa trên thông tin chính xác và toàn diện.

2. Triển khai giải pháp đồ thị mã và phân loại xác suất:

Vấn đề về việc không có mã khách hàng chung đã được giải quyết bằng việc sử dụng đồ thị mã và phương pháp phân loại xác suất. Các thuật toán học máy đã được sử dụng để phân loại và liên kết các hồ sơ khách hàng dựa trên các thông tin không nhất quán, như dữ liệu nhập từ các đại lý.

3. Phát triển đường ống dữ liệu gần thời gian thực:

Chúng tôi đã xây dựng một đường ống dữ liệu gần thời gian thực từ đầu đến cuối, với việc đồng bộ dữ liệu tăng dần. Giải pháp này giúp giảm thời gian trễ, tăng hiệu suất và cho phép nhóm tiếp thị phản ứng nhanh chóng với các cơ hội tiếp thị.

4. Mã hóa thông tin nhận dạng cá nhân (PII):

Để đảm bảo bảo mật và tuân thủ quy định về quyền riêng tư dữ liệu, tất cả thông tin nhận dạng cá nhân của khách hàng (PII) đã được phát hiện và mã hóa ngay từ giai đoạn đầu của đường ống dữ liệu. Điều này giúp bảo vệ thông tin khách hàng khỏi rủi ro bị rò rỉ hoặc bị lạm dụng.

Kết quả của dự án

Kết quả của dự án đã thể hiện rõ ràng thông qua một loạt lợi ích đáng kể:

1. Giao diện người dùng thân thiện:

Nhóm tiếp thị đã có thể thực hiện các chiến dịch tiếp thị một cách dễ dàng và nhanh chóng thông qua giao diện người dùng thân thiện và dễ sử dụng. Việc tận dụng kho dữ liệu trên đám mây cho phép họ truy cập và sử dụng dữ liệu khách hàng một cách linh hoạt và hiệu quả.

2. Bảo mật và riêng tư dữ liệu:

Mặc dù cung cấp cho đội ngũ phân tích một lượng lớn thông tin về khách hàng, giải pháp của chúng tôi đã đảm bảo rằng tất cả dữ liệu nhạy cảm về khách hàng vẫn được bảo vệ. Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) đã được phát hiện và mã hóa ngay từ giai đoạn đầu của quá trình, đảm bảo rằng thông tin của khách hàng luôn an toàn.

3. Tăng cường hiệu suất kinh doanh:

Bằng cách cung cấp khuyến nghị gần thời gian thực về việc đặt vé bị bỏ, dự án đã góp phần đáng kể vào việc cải thiện hiệu suất kinh doanh. Các chiến dịch tiếp thị được điều chỉnh một cách nhanh chóng và chính xác dựa trên phân tích dữ liệu, giúp hãng hàng không tận dụng cơ hội kinh doanh và tăng lượng vé bán ra.

Khách hàng: Sovico, GalaxyJoy, VJ-HDB

Chúng tôi ở đây để hỗ trợ mọi nhu cầu kinh doanh của bạn

Chúng tôi tập trung vào các giải pháp CNTT để bạn có thể tập trung vào công việc kinh doanh của mình. Hãy xem chúng tôi có thể làm gì cho bạn ngay hôm nay!

Liên hệ ngay