Trong nhiều doanh nghiệp Việt Nam (đặc biệt là SME), dữ liệu khách hàng thường nằm tản mát khắp nơi: chút ở Excel, trong CRM, nằm trong các nhóm chat…. Điều này không sai, nhưng khi bắt đầu làm Social Data, Performance Marketing hay chăm sóc đa kênh thì sự phân mảnh này có thể tạo ra nhiều rủi ro. Dưới đây là một góc nhìn nhanh, rất thực tế: 📍 Excel - Ưu điểm: dễ dùng, linh hoạt, gần như miễn phí. - Nhược điểm: khó mở rộng, dễ lỗi. Forrester từng chỉ ra 90% file Excel trong doanh nghiệp có lỗi – thực tế ở Việt Nam cũng vậy: sai 1 dòng, lệch cả báo cáo. 📍 CRM (HubSpot, Salesforce, Getfly…) - Ưu điểm: tập trung hành trình khách hàng, hỗ trợ tự động hóa bán hàng và chăm sóc. - Nhược điểm: chỉ lưu phần “hậu trường”. Muốn kết hợp thêm Social Data thì CRM không đủ bối cảnh. 📍 Database (MySQL, BigQuery, MongoDB…) - Ưu điểm: phân tích sâu, xử lý quy mô lớn, phù hợp khi muốn kết nối CRM, Social, Ads. - Nhược điểm: cần người vận hành; không có quy chuẩn thì dữ liệu cũng loãng như Excel nhưng ở… quy mô lớn hơn. Vậy hướng nào phù hợp? SME: CRM + quy chuẩn nhập liệu. Doanh nghiệp tăng trưởng nhanh: CRM + data warehouse nhỏ (BigQuery/PostgreSQL). Doanh nghiệp lớn: CRM + Social Data + Data Warehouse → tạo chân dung khách hàng đầy đủ hơn.

Trong các thị trường niche – như nông nghiệp, B2B kỹ thuật, thiết bị chuyên dụng, dịch vụ đặc thù – việc target theo demographic (tuổi, giới, khu vực) hầu như không hiệu quả. Khách hàng thật lại không giống nhau ở “tuổi – giới”, mà giống nhau ở hành vi, vấn đề và bối cảnh. Đó là lý do Social Data trở thành công cụ mạnh để “vẽ lại chân dung khách hàng” chính xác hơn rất nhiều. 1. Social Data giúp nhìn đúng vào hành vi thật, không đoán theo profile Social Data phản ánh: - Nội dung họ xem - Page/Group họ tham gia - Câu hỏi họ đặt ra - Vấn đề họ đang bàn luận Nhờ đó, bạn hiểu người mua thật sự là ai. Ví dụ: Không phải “nam 25–40 làm nông” mua drone phun thuốc. Mà là người: - quản lý 2–5ha, - hay xem video kỹ thuật nông nghiệp, - gặp vấn đề đau lưng vì phun thủ công, - và quan tâm đến tính an toàn khi bay. Không demographic nào mô tả được điều này. 2. Ba nhóm dữ liệu quan trọng khi xây chân dung khách hàng bằng Social Data (1) Hành vi - Chủ đề họ xem nhiều - Kiểu nội dung họ tương tác (hỏi–chia sẻ–than phiền) - Mức độ hiểu biết (newbie/experienced) Đây là phần quan trọng nhất, chiếm gần 70% chính xác của chân dung khách hàng. (2) Bối cảnh Xác định: - Họ đang gặp vấn đề gì? - Họ muốn đạt điều gì? - Điều gì khiến họ chưa mua? Ví dụ: một nhóm lo về hiệu quả drone, nhóm khác sợ bay không an toàn, nhóm khác quan tâm pháp lý. Mỗi nhóm cần nội dung khác nhau. (3) Ngôn ngữ Từ bình luận: - “Đau lưng quá phun không nổi” - “Sâu bệnh nặng quá không xuể” - “Máy bay có phun được dưới tán không?” Đây là vàng để viết content, script video, ads. 3. Mô hình 5 bước “vẽ lại chân dung khách hàng” Bước 1: Thu thập Social Data – từ group, page, comment, video trending. Bước 2: Gom nhóm hành vi – dựa vào chủ đề & pattern tương tác. Bước 3: Xác định bối cảnh – vấn đề, mục tiêu, rào cản. Bước 4: Trích xuất ngôn ngữ – từ khóa & câu lặp lại. Bước 5: Tạo chân dung dạng “Hành vi – Bối cảnh – Ngôn ngữ”. Ví dụ chân dung chuẩn: “Người quản lý 2–5ha, thường xem nội dung bệnh cây + công nghệ, đang đau lưng khi phun thủ công, muốn tăng năng suất và lo ngại tính an toàn khi bay.”

Trong quá trình mình phát triển các nền tảng về Social Data, mình nhận ra một điều khá thú vị: càng hoàn thiện sản phẩm thì càng nhiều đối tác chủ động liên hệ để muốn hợp tác. Lý do là phần lớn các sản phẩm của mình nằm ở nhóm giải pháp phễu đầu – chuyên về phân tích hành vi từ Social, tìm lead, tạo data đầu vào. Còn đối tác thường nằm ở nhóm giải pháp tiếp theo như: - CRM, CDP, Data Hub - Các nền tảng quảng cáo - Các giải pháp phần mềm cho doanh nghiệp như quản lý phòng khám, spa, TMV, trung tâm đào tạo… Nói một cách dễ hiểu: bên mình tạo ra data đầu vào, còn đối tác xử lý data đầu ra. Sự kết hợp rất tự nhiên. Vì sao mình luôn gửi file template trước khi gặp đối tác? Để tối ưu thời gian và giúp đối tác nắm nhanh về sản phẩm, mình luôn gửi trước một file template tổng hợp tất cả thông tin quan trọng. Kinh nghiệm của mình là: - Khi đối tác xem qua file này, họ hiểu ngay khoảng 70% toàn bộ nền tảng. - Buổi meeting kế tiếp chỉ còn xoay quanh một vài ghi chú về kỹ thuật, mô hình hợp tác, cách kết nối sản phẩm và phần chiết khấu. File này cũng giúp đội sales mới hoặc khách hàng mới dễ hình dung tổng quan về cách vận hành, tính năng, ưu điểm và điểm mạnh của hệ thống. Nói cách khác, đây là “khung chuẩn” mà bên mình luôn dùng trong mọi cuộc trao đổi liên quan đến sản phẩm Social Data. 11 câu hỏi lớn mà bất cứ sản phẩm Social Data hoặc Data Platform nào cũng cần trả lời rõ ràng Mình luôn thiết kế template dựa trên 11 câu hỏi này. Đây là bộ câu hỏi giúp bất kỳ ai, kể cả người mới, có thể hiểu rõ sản phẩm trong thời gian ngắn. 1. Sản phẩm/Dịch vụ là gì (Product Core) 2. Sản phẩm dành cho ai (Target Audience) 3. Nỗi đau – rào cản – động lực 4. Khoảnh khắc mua hàng 5. Lý do chọn bạn – lý do không chọn bạn 6. USP (điểm khác biệt) 7. Quy trình vận hành – điều kiện thực tế 8. Trải nghiệm sử dụng (User Experience) 9. Bằng chứng – số liệu – case study 10. Insight thị trường & đối thủ 11. Tài nguyên có sẵn (website, proposal, demo…) Đây là bộ khung mình tham khảo nhiều nguồn và dùng cho các sản phẩm bên mình. Mình nghĩ có thể dùng nó cho tất cả các sản phẩm gói gọn trong 11 câu hỏi lớn