Cách lọc data khách hàng tiềm năng CHÍNH XÁC và HIỆU QUẢ nhất

Với bối cảnh thị trường cạnh tranh ngày càng khốc liệt, việc sở hữu một kho dữ liệu khách hàng chất lượng cao là yếu tố quan trọng giúp doanh nghiệp B2B chăm sóc khách hàng và phát triển bền vững. Tuy nhiên, không phải mọi dữ liệu đều mang lại giá trị, vì thế, cách lọc data khách hàng chính là bước then chốt giúp doanh nghiệp quản lý tệp khách hàng tốt hơn. Trong bài viết, hãy cùng CNV CDP tìm hiểu cách lọc dữ liệu khách hàng chi tiết và chuẩn xác nhất.

1. Xác định nhóm đối tượng khách hàng mục tiêu

Để lọc được data khách hàng chất lượng cao, điều kiện tiên quyết là doanh nghiệp cần xác định rõ ai là khách hàng mục tiêu mà mình đang hướng đến. Việc xác định sai đối tượng sẽ dẫn đến việc thu thập dữ liệu không hiệu quả, tốn chi phí remarketing và tạo ra tỷ lệ chuyển đổi thấp. Sau đây là chi tiết các bước thực hiện:

1.1. Phân tích và phân loại nhóm khách hàng

Phân nhóm tệp khách hàng là bước đầu tiên và quan trọng nhất trong hành trình cách lọc data khách hàng. Cụ thể, việc này giúp doanh nghiệp không chỉ tiếp cận đúng người mà còn có thể cá nhân hóa nội dung chăm sóc – tư vấn – bán hàng cho từng nhóm cụ thể. Doanh nghiệp nên bắt đầu bằng cách phân loại khách hàng theo các nhóm cơ bản như sau:

– Theo nhân khẩu học:

• Giới tính: Nam – Nữ – Không xác định
• Độ tuổi: Nhóm tuổi 18–24, 25–34, 35–44, 45–55, trên 55
• Vị trí địa lý: Tỉnh/ thành, quận/ huyện (nếu sản phẩm dịch vụ có giới hạn vùng phục vụ)
• …

Ví dụ:
Sản phẩm giảm cân sẽ phù hợp với nhóm nữ từ 25–45 tuổi, đang sinh sống ở thành phố, thu nhập trung bình khá trở lên.

– Theo hành vi:

Đối với cách lọc data khách hàng theo hành vi khách hàng, hãy tập trung vào các yếu tố sau:

• Cách thức tiếp cận khách hàng: Khách hàng tiềm năng đến từ quảng cáo Facebook, Google, chatbot, Zalo OA hay điền form trên website?
• Mức độ tương tác: họ chỉ bấm xem, đã inbox, đã để lại số điện thoại, hay đã mua hàng?
• Tần suất tương tác: họ chỉ tương tác một lần, hay quay lại nhiều lần trong 7 ngày gần nhất?

– Theo nhu cầu/ động cơ:

• Họ quan tâm đến sản phẩm nào trong danh mục?
• Họ tìm kiếm giải pháp gì? Làm đẹp, giảm cân, chăm sóc da, tăng sức khỏe?
• Họ bị thúc đẩy bởi điều gì: ưu đãi, hiệu quả sản phẩm, bảo hành, thương hiệu?

Lưu ý: Phân nhóm theo nhu cầu giúp doanh nghiệp gửi nội dung trúng insight, tăng cơ hội bán hàng mà không bị spam.

Xem thêm: Tìm hiểu tâm lý khách hàng khi mua hàng cực ĐƠN GIẢN

1.2. Xác định tiêu chí quan trọng khi lọc data khách hàng

Khi đã phân loại, bước tiếp theo là lọc và giữ lại những data thực sự tiềm năng – tức là những người không chỉ phù hợp về đặc điểm, mà còn có dấu hiệu muốn mua hàng hoặc có khả năng ra quyết định. Doanh nghiệp nên đặt ra bộ tiêu chí lọc cụ thể tùy theo sản phẩm, dịch vụ và nguồn data. Một số tiêu chí quan trọng cần lưu ý trong cách lọc data khách hàng:

– Độ chính xác của thông tin

Việc kiểm tra kỹ phần này giúp giảm chi phí cho telesales, remarketing hoặc automation gửi email vì doanh nghiệp không bị tốn vào những liên hệ “rác”.

• Thông tin liên hệ có đúng và còn hoạt động không? (email không lỗi, số điện thoại có thể gọi)
• Họ đã xác nhận thông tin qua OTP hay nhắn tin?

– Mức độ quan tâm thực sự

Hãy chú ý đến những thông tin sau:

• Khách hàng chỉ like/ post – hay đã inbox hỏi giá, để lại thông tin, yêu cầu tư vấn?
• Họ tương tác mấy lần trong 3–7 ngày qua?
• Họ phản hồi lại sau khi được tư vấn chưa?

Thông thường, những người chủ động để lại số điện thoại/ inbox thường có tỷ lệ chuyển đổi cao hơn gấp 5–10 lần so với người chỉ tương tác nhẹ.

– Phù hợp với sản phẩm/ dịch vụ

Hãy chú ý đến những thông tin sau trong cách lọc data khách hàng phù hợp với sản phẩm/ dịch vụ:

• Đúng giới tính, độ tuổi mục tiêu?
• Có khả năng chi trả cho sản phẩm/ dịch vụ? (xác định qua khu vực sống, nghề nghiệp nếu có)
• Đúng thời điểm? (Ví dụ sản phẩm học hè thì data thu thập vào mùa xuân sẽ hiệu quả hơn)

Xem thêm: Cách tìm kiếm data khách hàng cực ĐƠN GIẢN và NHANH CHÓNG

1.3. Tiến hành lọc dữ liệu khách hàng

Sau khi có tiêu chí, doanh nghiệp có thể bắt đầu quy trình cách lọc data khách hàng như sau:

Bước 1: Chuẩn hóa thông tin

• Loại bỏ những dòng bị trùng số điện thoại, trùng Email.
• Định dạng lại tên, ngày tháng nếu cần (rất quan trọng khi automation gửi Email/ SMS cá nhân hóa).

Bước 2: Xác minh và làm sạch

• Dùng các công cụ xác thực số điện thoại và Email.
• Gắn tag “sai số” hoặc “không liên lạc được” để lọc sau này.

Bước 3: Gắn nhãn phân loại

Tùy theo chiến dịch, bạn có thể chia ra các nhãn như:

• “Quan tâm cao – nữ – skincare”
• “Đã inbox – chốt chưa thành công”
• “Không phản hồi – cần nurturing lại sau 7 ngày”

Bước 4: Chuyển nhóm data cho từng mục tiêu

• Nhóm “nóng” cho telesales, remarketing.
• Nhóm “ấm” chuyển qua Email/ Zalo chăm sóc dần.
• Nhóm “nguội” có thể retarget sau hoặc loại bỏ.

Xem thêm: Tìm hiểu cách lưu trữ thông tin khách hàng CHUẨN XÁC nhất cho doanh nghiệp

2. Sử dụng công cụ và phần mềm lọc dữ liệu khách hàng

Việc sử dụng các công cụ, phần mềm cũng là một bước đi thông minh và nhanh chóng hơn rất nhiều so với phương thức truyền thống trong cách lọc data khách hàng. Dưới đây là một số gợi ý sử dụng công cụ lọc data khách hàng cho doanh nghiệp:

2.1. Sử dụng công cụ quảng cáo để chọn lọc data

Các nền tảng quảng cáo như Facebook Ads, Google Ads, LinkedIn Ads đều cung cấp tính năng lọc và nhắm mục tiêu theo:

• Vị trí địa lý
• Ngành nghề, chức danh
• Mức độ tương tác với quảng cáo
• Tập tệp tương tự (Lookalike Audience)

Với việc tận dụng các công cụ này, doanh nghiệp không chỉ thu hút được tệp data mới tiềm năng hơn mà còn có thể loại bỏ các tệp không có giá trị từ đầu.

2.2. Sử dụng các công cụ phân loại và lọc dữ liệu khách hàng

Một số công cụ phổ biến mà doanh nghiệp B2B có thể sử dụng trong quá trình thực hiện cách lọc data khách hàng:

• CRM (Customer Relationship Management): CNV CDP, Salesforce, HubSpot, Zoho CRM
• Email verification tools: NeverBounce, ZeroBounce
• Data enrichment: Clearbit, Lusha
• Tự động hóa phân loại: Zapier, Make, Integromat

Tuy nhiên, việc tích hợp và đồng bộ hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau thường gây khó khăn cho doanh nghiệp. Đây là lúc cần đến một nền tảng toàn diện hơn.

Xem thêm: Tổng hợp các CRM Tool phổ biến và được sử dụng rộng rãi, hiệu quả nhất hiện nay

3. CNV CDP – Nền tảng quản lý và phân loại dữ liệu khách hàng toàn diện

Trong bối cảnh số hóa và dữ liệu phân mảnh như hiện nay, giải pháp CDP (Customer Data Platform) ra đời để giải quyết bài toán đồng bộ, phân loại và khai thác toàn bộ giá trị dữ liệu khách hàng.

CNV CDP là một nền tảng dữ liệu mạnh mẽ, cung cấp nguồn dữ liệu chất lượng và toàn diện hàng đầu Đông Nam Á. Điểm nổi bật của CNV CDP là khả năng hiển thị chân dung khách hàng 360 độ, giúp doanh nghiệp không chỉ lọc data tốt mà còn hiểu sâu về từng khách hàng, từ đó đưa ra chiến lược tiếp cận chính xác hơn. Một số tính năng vượt trội khác của CNV CDP:

• Thu thập dữ liệu khách hàng từ nhiều kênh như Website, Zalo OA, Zalo Mini App, Facebook, telesales…
• Phân loại tự động theo hành vi, nhu cầu và hành trình khách hàng mua hàng
• Tích hợp và đồng bộ với các hệ thống CRM, Marketing Automation
• Hỗ trợ lọc và xây dựng tệp khách hàng chất lượng chỉ trong vài thao tác

Cách lọc data khách hàng không chỉ là một bước quan trọng trong chăm sóc khách hàng mà còn là chiến lược trọng tâm trong phát triển doanh nghiệp B2B. Việc lọc đúng giúp tiết kiệm chi phí, tăng hiệu quả tiếp cận và cải thiện tỷ lệ chuyển đổi đáng kể cho doanh nghiệp. Nếu bạn cần tư vấn về dịch vụ CDP, hãy liên hệ ngay với CNV CDP – Nền tảng tăng trưởng bền vững và khai thác toàn diện sức mạnh dữ liệu qua số hotline 1900 636 400 hoặc truy cập website để được hỗ trợ ngay nhé.

———-

Để biết thêm thông tin về dịch vụ, liên hệ ngay với chúng tôi:

CNV CDP – Nền tảng tăng trưởng bền vững và khai thác toàn diện sức mạnh dữ liệu

🌎 Facebook: https://www.facebook.com/cnvcdp

📌 Trụ sở: Tầng 3 – 42/2 Nguyễn Văn Trỗi, phường 15, quận Phú Nhuận, Thành phố Hồ Chí Minh.

📌 Văn phòng Hà Nội: Tòa nhà Gem, Số 48 Nguyễn Chánh, Phường Trung Hòa, Quận Cầu Giấy, TP. Hà Nội

☎️ Hotline: 0856.999.959/ 0911.116.587/ 1900.636.400