Các nguyên tắc quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả

Dữ liệu khách hàng chính là nguồn tài sản quý giá nhất của bất kỳ một doanh nghiệp thành công nào. Nó đóng một vai trò quan trọng không thể thiếu trong quá trình đưa ra quyết định của doanh nghiệp, bởi các quyết định đều dựa trên cơ sở có căn cứ từ dữ liệu. Do đó, việc quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả sẽ là một vấn đề luôn được các doanh nghiệp đặc biệt quan tâm. 

Dữ liệu khách hàng là gì? 

Dữ liệu khách hàng là thông tin khách hàng mà doanh nghiệp có được thông qua quá trình theo dõi và thu thập, hoặc có thể do khách hàng cung cấp trong quá trình tương tác với doanh nghiệp.

Dữ liệu khách hàng là gì?

Trước khi có máy tính và internet, dữ liệu khách hàng được thu thập một cách khá thủ công và thậm chí là rất ít. Tuy nhiên, trong thời đại ngày nay, nhờ sự phát triển của công nghệ, lượng dữ liệu được thu thập ngày càng nhiều và rất khó để kiểm soát hay phân tích chúng. Chính điều này đòi hỏi sự cần thiết phải áp dụng các nguyên tắc, quy tắc trong quá trình quản lý dữ liệu khách hàng để đảm bảo nguồn dữ liệu được phát huy tối đa vai trò của nó, đẩy mạnh quá trình phát triển doanh nghiệp hiệu quả và nhanh chóng.

7 Nguyên tắc quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả

Theo số liệu thống kê của IBM, khoảng 83% doanh nghiệp sẽ gặp phải tình trạng dữ liệu lỗi hoặc dữ liệu không chính xác. Điều này có nghĩa rằng quá trình quản lý dữ liệu khách hàng của doanh nghiệp vẫn chưa được hoạt động một cách hiệu quả. Do đó, để cải thiện vấn đề này, bạn có thể chú ý đến các nguyên tắc quản lý dữ liệu khách hàng như sau:

Xác định vai trò và trách nhiệm của người tham gia quản lý dữ liệu

Theo Brenda Reeb, cố vấn quản lý dữ liệu cấp cao tại IData Incorporated, việc quản lý dữ liệu phải là nỗ lực chung của cả tập thể và mọi người sẽ đảm nhận một vai trò nhất định, tuy nhiên chúng sẽ phụ thuộc và có tác động lẫn nhau. Do đó mà dựa theo nguyên tắc này, bạn sẽ cần phải xác định cụ thể vai trò của các chủ thể sau:

• Chủ sở hữu dữ liệu: chịu trách nhiệm về việc quản lý dữ liệu, là người có thẩm quyền quyết định các chủ thể tiếp theo có quyền truy cập và sử dụng dữ liệu đó hay không. 
• Người quản lý dữ liệu: chịu trách nhiệm về việc kiểm soát chất lượng và ý nghĩa của dữ liệu.
• Người giám sát dữ liệu: chịu trách nhiệm bảo mật, lưu trữ và phục hồi dữ liệu. Đây là chủ thể không trực tiếp sử dụng hay phân tích dữ liệu mà là người thiết lập, xây dựng và duy trì hệ thống dữ liệu để cung cấp đầy đủ nguồn dữ liệu cho các chủ thể khác có thể truy cập sử dụng. 
• Nhà phân tích dữ liệu: được coi là người sử dụng dữ liệu, họ có thể sử dụng dữ liệu thô hoặc dữ liệu đã được chuẩn hoá có nghĩa.

Như vậy, khi mỗi một chủ thể hiểu rõ được vai trò, nhiệm vụ của mình thì họ mới có thể hoàn thành tốt công việc, từ đó việc quản lý dữ liệu khách hàng sẽ trở nên hiệu quả.

Thiết kế hệ thống cơ sở dữ liệu

Trước khi bước vào thiết kế cấu trúc hệ thống cơ sở dữ liệu, chúng ta cần kiểm tra chất lượng đầu vào và đầu ra của dữ liệu. Dữ liệu đầu vào và đầu ra thông thường sẽ sử dụng các công cụ hỗ trợ như CRM (Customer Relationship Management), CDP (Customer Data Platform) hoặc DMP (Data Management Platform).

Với cấu trúc liên kết của hệ thống dữ liệu, sẽ có 2 cách để truy cập nguồn dữ liệu:

• Cách truy cập dữ liệu tập trung: lượng dữ liệu sẽ chỉ được truy cập ở 1 hệ thống trung tâm dữ liệu duy nhất.
• Cách truy cập dữ liệu phi tập trung: lượng dữ liệu có mặt ở các hệ thống và các hệ thống có thể kết nối, trao đổi với nhau để lấy thông tin cần thiết.

Thiết kế hệ thống cơ sở dữ liệu trong quản lý dữ liệu khách hàng

Ngoài ra, trong nguyên tắc thiết kế hệ thống cơ sở dữ liệu này, chúng ta cũng cần thiết kế dữ liệu đồng bộ hoá. Có 3 cách thiết kế cấu trúc đồng bộ hoá dữ liệu phổ biến là: 

• Đồng bộ dữ liệu dạng hợp nhất: dữ liệu từ nhiều nguồn sẽ được đưa đến nơi lưu trữ tại một hệ thống dữ liệu chính và các nguồn này có thể xem thông tin dưới dạng tổng hợp, tuy nhiên lượng dữ liệu này sẽ không thể chuyển lại hệ thống nguồn ban đầu.
• Đồng bộ dữ liệu dạng tồn tại hoặc lai ghép: dữ liệu từ nhiều nguồn sẽ được đưa đến trung tâm lưu trữ chính và các bản cập nhật dữ liệu sẽ được gửi liên tục đến các hệ thống dữ liệu nguồn này.
• Đồng bộ dữ liệu dạng tập trung: tương tự với dữ liệu dạng hợp nhất, tuy nhiên hệ thống dữ liệu nguồn có thể truy cập dữ liệu từ trung tâm lưu trữ khi cần.

Chỉ tập trung vào dữ liệu quan trọng

Việc thu thập dữ liệu không cần thiết có thể dẫn đến tình trạng quá tải dữ liệu khi lưu trữ, đồng thời việc này cũng khiến bạn tốn nhiều thời gian và công sức. Do vậy, bạn chỉ nên thu thập cơ sở dữ liệu khách hàng đủ cho nhu cầu sử dụng của doanh nghiệp. 

3 Câu hỏi dưới đây có thể giúp bạn cân nhắc xem loại dữ liệu này có nên thu thập hay không:

• Ai sẽ là người cần loại dữ liệu này?
• Nó được sử dụng để làm gì và trong trường hợp nào?
• Nếu bạn không thu thập dữ liệu này, liệu doanh nghiệp bạn vẫn tiếp tục hoạt động như cũ được không?

Đo lường và quản lý chất lượng dữ liệu 

Một trong những khía cạnh đánh giá năng suất hiệu quả của việc quản lý dữ liệu đó chính là chất lượng của dữ liệu. Sự xuất hiện của dữ liệu lỗi cho thấy khâu quản lý dữ liệu của doanh nghiệp vẫn còn chưa được chặt chẽ và thống nhất. Hơn nữa, lượng dữ liệu kém chất lượng có thể ảnh hưởng đến năng suất và hiệu quả làm việc. Do đó, để quản lý chất lượng dữ liệu tốt, bạn cần phải làm sạch và chuẩn hoá dữ liệu với các cách sau đây:

• Sàng lọc lại hồ sơ dữ liệu khách hàng để đánh giá trạng thái hiện tại của dữ liệu đang ở mức độ chính xác nào, ví dụ địa chỉ email của khách hàng đã thay đổi thì mức độ chính xác của dữ liệu khách hàng này cũng đã giảm xuống.
• Đồng bộ các kỹ thuật chuẩn hoá và làm sạch dữ liệu trên tất cả các nguồn liên kết với hệ thống. 
• Hợp nhất dữ liệu trùng lặp và thực hiện thao tác kiểm tra, chỉnh sửa dữ liệu theo thời gian nhất định.

Sau khi đã làm sạch và chuẩn hoá dữ liệu thì đo lường dữ liệu sẽ là một thao tác quan trọng tiếp theo, cụ thể các chỉ số sau có thể giúp bạn đánh giá lại mức độ cần thiết của dữ liệu:

• Độ chính xác và tính xác thực: dữ liệu được mô tả và lưu trữ có giống với thực tế, tính xác thực cao hay không.
• Tính đầy đủ: dữ liệu sẽ đáp ứng đầy đủ các thông tin và nhu cầu khi cần thiết của doanh nghiệp.
• Tính nhất quán: dữ liệu đúng mẫu, đúng định dạng và giống nhau về cách biểu thị thông tin trên các hệ thống dữ liệu khác nhau.
• Khả năng nhận dạng: dữ liệu là duy nhất, có đặc điểm nhận diện, không chứa các bản sao hay tình trạng trùng dữ liệu,…

Nguyên tắc bảo mật dữ liệu 

Tại Hoa Kỳ, các công ty sẽ phải trả 7.910.000 đô la nếu vi phạm tiêu chuẩn về quy định bảo mật dữ liệu. Tương tự tại Canada là 4.740.000 đô la, tại Đức là 4.670.000 đô la và các quốc gia khác đều phải chi trả các khoản chi phí lớn liên quan đến bảo mật dữ liệu khách hàng.  Điều này cũng có nghĩa rằng nguyên tắc bảo vệ dữ liệu là một trong những nội dung quan trọng của việc quản lý dữ liệu khách hàng. Bất kể bạn có đang thu thập loại dữ liệu nào thì khách hàng của bạn vẫn muốn biết rằng các thông tin liên quan đến họ đều sẽ được bảo mật một cách an toàn. Do đó, khi tuân thủ nguyên tắc bảo vệ dữ liệu, bạn có thể bảo vệ doanh nghiệp của mình khỏi các thiệt hại về tài chính hay uy tín thương hiệu. 

Bảng số liệu thống kê liên quan đến khoản chi phí phải trả cho việc vi phạm tiêu chuẩn về bảo mật dữ liệu (Nguồn: IBM)

Một số cách làm hiệu quả để bảo mật dữ liệu:

• Thường xuyên thực hiện kiểm tra bảo mật theo định kỳ tháng/ quý/ năm
• Hạn chế cấp quyền truy cập dữ liệu quá nhiều và tạo một bản sao lưu
• Thiết kế mật khẩu đủ mạnh
• Sử dụng công nghệ mã hoá dữ liệu để lưu trữ

Tránh các silo về dữ liệu 

Silo dữ liệu là tình trạng dữ liệu không được chia sẻ và kết nối với hệ thống, loại dữ liệu này bị cô lập và chỉ có một phòng ban hoặc một bộ phận nhất định mới có thể truy cập được. Giả sử, phòng ban dịch vụ khách hàng muốn truy cập thông tin phản hồi của khách hàng từ nền tảng mạng xã hội nhưng không thể thực hiện được, đó chính là do nguyên nhân của tình trạng silo dữ liệu. 

Do vậy, để các phòng ban trong nội bộ doanh nghiệp có thể cộng tác hiệu quả và linh hoạt trong công việc thì bạn cần thiết phải tạo ra một hệ thống quản lý chung về dữ liệu khách hàng và tránh các silo dữ liệu. 

Tuân thủ các tiêu chuẩn về dữ liệu 

Với nguyên tắc này, bạn sẽ phải tuân theo các tiêu chuẩn về dữ liệu như HIPAA (​​Health Insurance Portability and Accountability Act), CCPA (California Consumer Privacy Act), GDPR (General Data Protection Regulation),.. để đảm bảo rằng dữ liệu cá nhân của khách hàng sẽ được bảo mật một cách tuyệt đối. Ngoài ra, chủ sở hữu dữ liệu cần phải thực hiện các hành động thiết lập: 

• Các quyền sở hữu như quyền sở hữu trí tuệ, quyền sở hữu dữ liệu,…
• Thực hiện các chính sách, hoạt động về bảo mật dữ liệu theo quy định của pháp luật.
• Sử dụng các điều khoản rõ ràng, minh bạch đối với các thỏa thuận về chia sẻ, sử dụng dữ liệu.

Như vậy, để quản lý dữ liệu khách hàng hiệu quả không phải là trách nhiệm của riêng một cá nhân nào mà là trách nhiệm của cả một tập thể, một tổ chức. Do vậy, cần thiết phải có sự hợp tác và tin tưởng lẫn nhau giữa các thành viên trong nội bộ doanh nghiệp. Ngoài ra, bạn có thể tham khảo thêm các nguồn cung cấp công cụ quản lý dữ liệu khách hàng uy tín hiện nay.