Dẫn đầu doanh nghiệp B2B với chiến lược quản lý dữ liệu

Theo Sales Intel, danh sách dữ liệu về khách hàng tiềm năng B2B không hợp lệ khiến doanh nghiệp thiệt hại gần 13 triệu USD mỗi năm. Không thể phủ nhận những thách thức về quản trị dữ liệu đặt ra bài toán cho các doanh nghiệp B2B trong việc thích ứng và nắm bắt công nghệ và hiểu thị trường. Việc thực hiện chiến lược quản lý dữ liệu hiệu quả và lựa chọn giải pháp phù hợp có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh, cải thiện việc ra quyết định và khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu trong lĩnh vực B2B.
 

1. Thách thức cho doanh nghiệp B2B khi ứng dụng quản trị dữ liệu

Đáp ứng sự mong đợi ngày càng tăng của khách hàng không phải là chuyện dễ dàng và điều này đặc biệt khó khăn hơn đối với các công ty B2B do bối cảnh kinh doanh ngày càng biến động và phát triển nhanh chóng. 
Theo khảo sát của Báo cáo Đổi mới sáng tạo 2023, 82% khách hàng cho rằng họ đã ngừng sử dụng sản phẩm/dịch vụ của một công ty vì họ không hài lòng về cách công ty quản lý dữ liệu. Không những vậy, danh sách dữ liệu không đạt yêu cầu về tệp khách hàng khiến doanh nghiệp thiệt hại gần 13 triệu USD mỗi năm theo Sales Intel. Thách thức quản trị dữ liệu đối mặt đặt ra bài toán về sự thích ứng và nắm bắt công nghệ cũng như hiểu biết về thị trường đối với các doanh nghiệp B2B.

• Sản phẩm mang tính cá nhân hóa cao

Khách hàng B2B hiện đại hiện nay yêu cầu những trải nghiệm không chỉ liền mạch mà còn mang tính cá nhân hóa cao, phản ánh các tiêu chuẩn do đối tác B2C đặt ra. Đầu tư vào trải nghiệm khách hàng kỹ thuật số và các công cụ tự phục vụ là cần thiết để hỗ trợ nhu cầu của khách hàng, thúc đẩy hiệu quả, đồng thời tạo ra các luồng doanh thu dựa trên dịch vụ mới. Các công ty B2B thường bán các sản phẩm phức tạp và xử lý các mối quan hệ khách hàng của họ thông qua các thỏa thuận độc đáo; do đó, việc xây dựng những trải nghiệm kỹ thuật số có thể phục vụ khách hàng với dữ liệu chính xác là một nhiệm vụ phức tạp theo các thỏa thuận và cấu trúc sản phẩm riêng của họ.  

• Dữ liệu phức tạp, chưa có hệ thống

Dữ liệu B2B thường phức tạp, nằm rải rác trên nhiều hệ thống khác nhau và bị khóa trong các silo, dẫn đến cấu trúc dữ liệu lộn xộn, tích hợp phức tạp, lỗi sao chép dữ liệu, v.v. Không những vậy, dữ liệu khó truy cập, phức tạp để lập bản đồ và khó hiển thị. Những thách thức về dữ liệu này thường bị đánh giá thấp và hiếm khi được đề cập đến trong giai đoạn lập kế hoạch dự án, khi mỗi bên cho rằng đó là vấn đề của người khác. Điều này dẫn đến việc nhiều doanh nghiệp đặt trọng tâm chính vào nguồn lực của nhóm công nghệ, đặc biệt là nền tảng thương mại điện tử của họ và nhóm công nghệ này chưa thực sự đầu tư và sát sao đến trải nghiệm giao diện người dùng. Sự thiếu chuyên nghiệp này khiến khách truy cập trang web gặp phải trải nghiệm mua hàng không tốt và dẫn đến các vấn đề về hiệu suất, do đó làm tổn hại đến trải nghiệm chung của khách hàng và mất niềm tin vào công ty. 

• Vấn đề về độ chính xác của dữ liệu 

Độ chính xác của dữ liệu là một trong những thách thức lớn nhất trong tiếp thị và bán hàng B2B. Theo nghiên cứu chính của Demand Science trong Báo cáo triển vọng bán hàng B2B năm 2023, 87% số người được hỏi chỉ ra rằng độ chính xác của dữ liệu là thách thức hàng đầu. Khi dữ liệu không được duy trì, có thể gây ra thảm họa cho các chiến dịch của doanh nghiệp.
Thách thức về nhắm mục tiêu: Phân rã dữ liệu dẫn đến việc thực hiện chiến dịch kém, không tiếp cận được những người ra quyết định được nhắm mục tiêu tại các tổ chức mà bạn muốn hợp tác kinh doanh, dẫn đến tỷ lệ chuyển đổi thấp hơn, lãng phí tài nguyên, bỏ lỡ cơ hội và ROI thấp hơn. 
Hiệu suất chiến dịch suy yếu: Khi chất lượng dữ liệu bị suy giảm thì hiệu quả của chiến dịch cũng giảm theo, biểu hiện ở tỷ lệ tương tác thấp hơn, khả năng tạo khách hàng tiềm năng kém và cản trở khả năng đạt được mục tiêu tiếp thị của nhóm. 
ROI bị tổn hại: Lợi tức đầu tư cho các chiến dịch tiếp thị gắn liền với chất lượng của dữ liệu được sử dụng trong chiến dịch. Khi các chiến lược tiếp thị được thực hiện bằng cách sử dụng dữ liệu không chính xác, hậu quả tài chính sẽ xảy ra ngay lập tức khi ngân sách sẽ bị lãng phí vào những nỗ lực vô ích nhằm thu hút các khách hàng tiềm năng đã lỗi thời và giá mỗi chuyển đổi sẽ tăng lên khi tỷ lệ chuyển đổi giảm. Hội nghị thượng đỉnh về Dữ liệu & Phân tích Gartner thậm chí còn ước tính rằng dữ liệu chất lượng kém khiến các công ty tốn khoảng  12,9 triệu USD mỗi năm.   

Các nghiên cứu tiếp thị cho thấy rằng sử dụng dữ liệu cá nhân hóa là chìa khóa để thu hút khách hàng cho sản phẩm hoặc dịch vụ của doanh nghiệp. Nhưng dữ liệu chất lượng kém có thể cung cấp cho doanh nghiệp cái nhìn mơ hồ hoặc không đầy đủ về nhân khẩu học của khách hàng và làm hỏng các chiến dịch tiếp thị cũng như ảnh hưởng nặng nề đến doanh thu và kế hoạch kinh doanh của công ty. Phải kể đến trường hợp dữ liệu xấu đã ảnh hưởng nặng nề đến Facebook. Mặc dù Facebook thu được khoảng 97,6% doanh thu thông qua các nhà quảng cáo, gã khổng lồ truyền thông xã hội từng khoe khoang với khách hàng rằng họ đã tiếp cận được 41 triệu khán giả người Mỹ trong độ tuổi từ 18-24, một nhóm nhân khẩu học chính của nhiều công ty. Tuy nhiên, Cục điều tra dân số Hoa Kỳ xác nhận toàn bộ dân số của nhóm nhân khẩu học trẻ này chỉ có 31 triệu người. Kết quả là Facebook đã phải đối mặt với một vụ kiện tập thể từ các nhà quảng cáo cho rằng dữ liệu xấu đã khiến công ty truyền thông xã hội này phóng đại tầm ảnh hưởng của mình. 

2. Giải pháp tối ưu hóa hiệu suất ứng dụng và quản lý dữ liệu với doanh nghiệp B2B

Theo Báo cáo Đổi mới sáng tạo Mở Việt Nam 2023, trong kỷ nguyên công nghệ 4.0, dữ liệu trở thành tài sản quý giá của doanh nghiệp và việc sử dụng dữ liệu hỗ trợ ra các quyết định kinh doanh trở nên ngày càng phổ biến. Không thể phủ nhận rằng dữ liệu lớn đã và đang giúp doanh nghiệp B2B đưa ra những quyết định thông minh hơn và ứng dụng các chiến lược tiếp thị được hỗ trợ bởi dữ liệu vững chắc một cách hiệu quả. 

Xây dựng đội ngũ chuyên gia có tay nghề cao về phân tích dữ liệu
Để chuẩn bị cho những thách thức dữ liệu trong tương lai, các doanh nghiệp nên đầu tư vào việc nâng cao kỹ năng cho lực lượng lao động của mình trong lĩnh vực quản lý và phân tích dữ liệu. Bằng cách có lực lượng lao động hiểu biết về dữ liệu, các tổ chức có thể tận dụng tài sản dữ liệu của mình hiệu quả hơn và tận dụng các công nghệ mới nổi. Các chuyên gia này không chỉ tìm ra các mẫu dữ liệu phức tạp mà còn tìm ra những hiểu biết quan trọng để có được khách hàng tiềm năng B2B thành công. 

Đầu tư vào các công cụ và công nghệ phân tích dữ liệu nâng cao
Sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu mới nhất và tốt nhất có thể giúp ích rất nhiều trong việc tìm kiếm các đầu mối kinh doanh trong thế giới B2B. Các công cụ mới phân tích dữ liệu và cung cấp thông tin chi tiết, đơn giản hóa việc ra quyết định.
Các công cụ phân tích tiên tiến đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa khách hàng tiềm năng B2B, đảm bảo ROI tối đa. Chúng cung cấp khả năng trực quan hóa dữ liệu toàn diện, báo cáo trực quan và khả năng dự đoán tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng hiệu quả.

HubSpot là một hệ thống Phần mềm tiếp thị B2B tất cả trong một dành cho nền tảng inbound marketing là gì bao gồm tạo khách hàng tiềm năng, tiếp thị qua email và phân tích. Phần mềm này cung cấp một loạt các tính năng được thiết kế để giúp doanh nghiệp thu hút, tương tác và chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng.

• Nền tảng tiếp thị B2B tốt nhất - Marketo

Marketo là một nền tảng tiếp thị B2B dựa trên đám mây giúp các doanh nghiệp tự động hóa và đo lường các chiến dịch tiếp thị của họ, quản lý khách hàng tiềm năng và tương tác với khách hàng trong suốt hành trình của khách hàng. 

• Nền tảng tiếp thị B2B Pardot

Pardot là một nền tảng tự động hóa tiếp thị B2B được thiết kế để giúp các doanh nghiệp tạo ra nhiều khách hàng tiềm năng hơn, nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng và thúc đẩy doanh thu. Nó cung cấp một loạt các tính năng, bao gồm chấm điểm và phân loại khách hàng tiềm năng, tiếp thị qua email, nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng, tiếp thị truyền thông xã hội và phân tích. 

Thu thập và sắp xếp dữ liệu liên quan để phân tích khách hàng tiềm năng B2B
Để có được những đầu mối kinh doanh tốt, doanh nghiệp cần thu thập nền tảng dữ liệu vững chắc. Điều đó có nghĩa là các doanh nghiệp nên nỗ lực để có được nhiều thông tin đầy đủ, chính xác và chất lượng cao về khách hàng tiềm năng B2B. Mọi thứ từ thông tin liên hệ cơ bản đến chi tiết cụ thể về những gì khách hàng cần đều có thể cung cấp cho doanh nghiệp B2B thông tin chi tiết cực kỳ hữu ích. Bước quan trọng tiếp theo là phân loại dữ liệu được thu thập này một cách hiệu quả. Cấu trúc dữ liệu có tổ chức và tiếp cận cá nhân hóa cho phép các doanh nghiệp phân tích và tận dụng nó một cách thành công để tạo ra khách hàng tiềm năng. Nó cũng cho phép doanh nghiệp xác định các mô hình và dự đoán xu hướng trong tương lai chính xác hơn.

Tận dụng phân tích dự đoán để chăm sóc và ưu tiên khách hàng tiềm năng
Hướng tới thành công trong việc chấm điểm khách hàng tiềm năng B2B liên quan đến việc sử dụng thứ gọi là phân tích dự đoán. Hệ thống phân tích dữ liệu trong quá khứ và sử dụng các chương trình máy tính tiên tiến. Các chương trình này chấm điểm cho khách hàng tiềm năng dựa trên khả năng họ trở thành khách hàng thực sự. Một phần khác của phân tích dự đoán là tìm ra khách hàng tiềm năng nào là quan trọng nhất. Nó xem xét các yếu tố khác nhau để xác định những yếu tố hứa hẹn nhất, hỗ trợ các doanh nghiệp nhắm mục tiêu hiệu quả vào các nhóm quan trọng này.

Thường xuyên theo dõi và tối ưu hóa các chiến lược phân tích dữ liệu
Trong thị trường thay đổi nhanh chóng, điều quan trọng là phải thường xuyên cập nhật cách doanh nghiệp vận hàng và quản lý thông tin khách hàng tiềm năng B2B của mình. Điều này giúp doanh nghiệp B2B tìm ra những thay đổi từ phía khách hàng đê thực hiện để duy trì tính cạnh tranh và điều chỉnh theo những thay đổi về sở thích của khách hàng. Thực hiện phân tích dữ liệu khách hàng tiềm năng B2B không phải là việc bạn làm chỉ một lần. Giống như một quá trình cải tiến liên tục. Không ngừng cải tiến để đảm bảo kết quả tối đa, tiết kiệm chi phí và luôn dẫn đầu trong thế giới dựa trên dữ liệu.

                             Ngân hàng DBS khai thác AI và phân tích dữ liệu để phục vụ khách hàng tốt hơn

Một trong những công ty thành công  trong việc phân tích dữ liệu để đưa ra chiến lược phục vụ khách hàng hiệu quả, ngân hàng DBS - một trong những ngân hàng hàng đầu ở Singapore, không còn xa lạ với sự cạnh tranh và trong môi trường có nhiều đối thủ fintech đang gia tăng, thương hiệu này phải đổi mới trước mắt. Với hơn 4,4 tỷ đô la Singapore được đầu tư vào công nghệ trong 4 năm qua, DBS đã đầu tư rất nhiều vào AI và phân tích dữ liệu để cung cấp cho khách hàng những hiểu biết và đề xuất siêu cá nhân hóa nhằm cho phép khách hàng đưa ra quyết định tài chính tốt hơn. Điều này có nghĩa là cung cấp các khả năng ngân hàng thông minh bao gồm:

• Đưa ra đề xuất đầu tư về các sản phẩm và công cụ tài chính
• Khuyến nghị cổ phiếu dựa trên danh mục đầu tư của nhà đầu tư
• Thông báo về tỷ giá FX thuận lợi
• Thông báo giao dịch bất thường

Bằng cách phân tích các nguồn dữ liệu của họ, DBS đang tìm cách cách mạng hóa cách giao dịch ngân hàng của khách hàng và chuyển đổi thương hiệu của họ không chỉ là một ngân hàng mà còn trở thành một cố vấn tài chính đáng tin cậy hơn. Để đảm bảo quá trình phát triển này diễn ra hiệu quả và lâu dài, ngân hàng đã đào tạo hơn 16.000 nhân viên về dữ liệu lớn và phân tích dữ liệu để thực sự biến công ty thành một tổ chức dựa trên dữ liệu. Nhân viên trong toàn ngân hàng sẽ có thể sử dụng dữ liệu để giải quyết các thách thức kinh doanh, xác định cơ hội và tạo ra những trải nghiệm và sản phẩm trực quan hơn cho khách hàng của họ.

Việc lựa chọn giải pháp quản lý dữ liệu phù hợp là rất quan trọng để doanh nghiệp quản lý dữ liệu của mình một cách hiệu quả. Có một số điểm chính, doanh nghiệp B2B cần lưu ý khi chọn giải pháp quản lý dữ liệu: 

     ●    Khả năng mở rộng:  

Đảm bảo rằng giải pháp quản lý dữ liệu đã chọn có thể xử lý khối lượng dữ liệu ngày càng tăng và đáp ứng sự tăng trưởng trong tương lai. Khả năng mở rộng là điều cần thiết để đảm bảo rằng giải pháp có thể phát triển cùng với doanh nghiệp và hỗ trợ nhu cầu dữ liệu ngày càng tăng của doanh nghiệp. 

     ●    Tính linh hoạt:  

Tìm kiếm các giải pháp hỗ trợ các định dạng và tích hợp dữ liệu khác nhau để đáp ứng các yêu cầu đa dạng của hoạt động B2B. Khả năng xử lý các loại dữ liệu khác nhau và tích hợp với các hệ thống hiện có là rất quan trọng để quản lý dữ liệu liền mạch. 

     ●    Bảo mật:  

Bảo mật dữ liệu phải được ưu tiên hàng đầu khi lựa chọn giải pháp quản lý dữ liệu. Điều cần thiết là chọn một giải pháp cung cấp khả năng mã hóa mạnh mẽ, kiểm soát quyền truy cập và tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu . Điều này đảm bảo rằng dữ liệu kinh doanh nhạy cảm vẫn được bảo mật và bảo vệ khỏi sự truy cập trái phép. 

     ●    Dễ sử dụng:  

Lựa chọn các giải pháp thân thiện với người dùng cho phép cả các bên liên quan về kỹ thuật và phi kỹ thuật sử dụng và thu được giá trị từ dữ liệu một cách hiệu quả. Giao diện trực quan, bảng điều khiển dễ hiểu và khả năng tự phục vụ cho phép người dùng khám phá và phân tích dữ liệu mà không cần dựa vào sự hỗ trợ của CNTT. 

Bằng cách xem xét các yếu tố chính này, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định sáng suốt khi lựa chọn giải pháp quản lý dữ liệu. Việc thực hiện chiến lược quản lý dữ liệu hiệu quả và lựa chọn giải pháp phù hợp có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh, cải thiện việc ra quyết định và khai thác toàn bộ tiềm năng của dữ liệu trong lĩnh vực B2B. Hơn nữa, phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các khía cạnh khác nhau của hoạt động B2B, từ quản lý chuỗi cung ứng đến chiến lược định giá, thông tin chi tiết dựa trên phân tích cho phép các tổ chức nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu
 
Phân tích dữ liệu đóng vai trò then chốt trong doanh nghiệp B2B bằng cách biến dữ liệu thô thành hiểu biết sâu sắc và hành động có hiệu quả. Bằng cách áp dụng các kỹ thuật phân tích tiên tiến, doanh nghiệp có thể tìm ra các mô hình, xu hướng và mối liên hệ trong dữ liệu của mình, tối ưu hóa quy trình kinh doanh và phát triển chiến lược kinh doanh dài hạn để đạt được sự thành công và tăng trưởng bền vững trong thị trường B2B ngày nay

Để thích nghi với sự biến động của thị trường, doanh nghiệp B2B cần nắm vững các xu hướng chính trong thế giới doanh nghiệp để xây dựng chiến lược kinh doanh linh hoạt và hiệu quả nhất. Không thể phủ nhận rằng, đối mặt với biến đổi thị trường và áp dụng đổi mới sáng tạo, doanh nghiệp B2B  đã đối diện với nhiều thách thức, đặc biệt là trong việc phân tích và quản lý dữ liệu. Những thách thức trong quá trình xử lý về tệp khách hàng cũng như các dữ liệu doanh nghiệp đặt ra bài toán với doanh nghiệp B2B. Để thích ứng và duy trì năng suất trong bối cảnh này, doanh nghiệp phải sẵn sàng điều chỉnh quy trình làm việc, chú trọng vào những yếu tố then chốt để dẫn lỗi doanh nghiệp phát triển bền vững. Báo cáo Đổi mới sáng tạo Mở Việt Nam 2023 là cánh tay đắc lực cung cấp nguồn thông tin khổng lồ về các xu hướng phát triển cũng như cập nhật thông tin mới nhất về thị trường. Báo cáo này không chỉ cung cấp cơ sở dữ liệu chiến lược cho các doanh nghiệp tại Việt Nam, mà còn tổng hợp các tiềm năng và thách thức đối với doanh nghiệp và tập đoàn thông qua việc phân tích chi tiết về các xu hướng đổi mới sáng tạo và công nghệ trên toàn cầu, cũng như tình hình cụ thể tại Việt Nam.
Còn chần chừ gì nữa, đọc và sở hữu báo cáo ngay tại đây

Phương Anh