8 BƯỚC XÂY DỰNG CUSTOMER 360 GIÚP DOANH NGHIỆP “ĐỌC VỊ” KHÁCH HÀNG

Customer 360 là giải pháp giúp doanh nghiệp tổng hợp và phân tích toàn diện dữ liệu khách hàng từ nhiều nguồn khác nhau. Việc xây dựng Customer 360 hiệu quả giúp “đọc vị” chính xác hành vi, nhu cầu của khách hàng để nâng cao trải nghiệm và tối ưu chiến lược kinh doanh. Bài viết này, AI FIRST sẽ hướng dẫn bạn 8 bước xây dựng Customer 360 giúp doanh nghiệp phát triển bền vững.

1. Customer 360 là gì?

Customer 360 (hay chân dung khách hàng 360 độ) là một chiến lược dữ liệu giúp doanh nghiệp xây dựng cái nhìn toàn diện, chính xác và cập nhật theo thời gian thực về từng khách hàng. Thay vì chỉ nắm các thông tin cơ bản như độ tuổi, giới tính hay lịch sử giao dịch, Customer 360 kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như CRM, mạng xã hội, website, email marketing, trung tâm chăm sóc khách hàng… để tạo ra một “chân dung 360 độ” phản ánh đầy đủ hành vi, nhu cầu, sở thích và tương tác của khách hàng trên mọi điểm chạm.

Mục tiêu của Customer 360 là giúp các bộ phận như marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng... phân tích hành vi khách hàng, từ đó có thể hiểu sâu và cung cấp trải nghiệm cá nhân hóa, dự đoán hành vi trong tương lai và đưa ra quyết định chính xác hơn. Đây không chỉ là một công cụ công nghệ, mà là nền tảng chiến lược để doanh nghiệp nâng cao hiệu quả kinh doanh và xây dựng mối quan hệ bền vững với khách hàng.

2. Vai trò quan trọng của hệ thống Customer 360 đối với doanh nghiệp

Hệ thống Customer 360 đóng vai trò như “trung tâm dữ liệu khách hàng” duy nhất trong doanh nghiệp, giúp loại bỏ tình trạng dữ liệu bị phân mảnh giữa các phòng ban, thiết lập một nguồn thông tin chính xác, đồng bộ và luôn sẵn sàng phục vụ cho mọi hoạt động liên quan đến khách hàng. Nhờ đó, mọi bộ phận từ marketing, bán hàng, chăm sóc khách hàng đến vận hành đều có thể truy cập cùng một hệ thống dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên thông tin nhất quán.

• Bán chéo và bán thêm hiệu quả: Hệ thống giúp xác định các sản phẩm hoặc dịch vụ bổ sung phù hợp với hành vi, nhu cầu hiện tại của khách hàng. Không chỉ dừng lại ở một cá nhân, Customer 360 còn phát hiện được các mối liên hệ gia đình hoặc nhóm doanh nghiệp, từ đó mở rộng cơ hội bán hàng sang cả hệ sinh thái khách hàng có liên kết.

• Tăng tỷ lệ giữ chân và xây dựng lòng trung thành: Bằng việc phân tích mức độ sử dụng sản phẩm, hành vi tương tác và mức độ hài lòng, doanh nghiệp có thể dự đoán nguy cơ rời bỏ và kịp thời triển khai các hoạt động giữ chân khách hàng. Việc cá nhân hóa trải nghiệm, đề xuất sản phẩm phù hợp sẽ giúp khách hàng cảm thấy được quan tâm, từ đó tăng mức độ gắn bó lâu dài.

• Đẩy nhanh đổi mới và chiến lược kinh doanh: Với dữ liệu khách hàng được tổ chức chặt chẽ và đáng tin cậy, doanh nghiệp có thể phân tích các kịch bản kinh doanh, huấn luyện mô hình AI, cũng như ra quyết định nhanh chóng hơn khi phát triển sản phẩm hoặc tung ra dịch vụ mới. Đây chính là nền tảng để thúc đẩy sự đổi mới và thích ứng nhanh với thị trường.

• Tự động hóa và tinh gọn quy trình: Hệ thống giúp dữ liệu khách hàng luôn sẵn sàng cho các quy trình tự động như chào đón khách hàng mới, lên lịch dịch vụ, theo dõi hậu cần... Nhờ vậy, doanh nghiệp giảm thiểu các thao tác thủ công, tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời tăng độ chính xác và hiệu suất làm việc.

• Cải thiện trải nghiệm và xây dựng niềm tin: Customer 360 cho phép doanh nghiệp kết nối với khách hàng theo những cách cá nhân hóa, tạo ra các “khoảnh khắc quan trọng” giúp xây dựng lòng tin. Thông qua tương tác đa kênh, từ website, email, chatbot đến tổng đài – khách hàng được phục vụ một cách liền mạch và thống nhất, tạo nên trải nghiệm nhất quán và đáng nhớ.

3. Hệ thống Customer 360 hoạt động như thế nào?

Để xây dựng một cái nhìn toàn diện về khách hàng, hệ thống Customer 360 cần đi qua một quy trình chặt chẽ từ việc thu thập dữ liệu rời rạc cho đến khi chúng được xử lý, liên kết và trực quan hóa thành một hồ sơ khách hàng thống nhất và có thể hành động được. Dưới đây là các bước cốt lõi thể hiện cách hệ thống Customer 360 vận hành:

1- Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (Data Collection)

Hệ thống bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ nhiều điểm chạm khác nhau của khách hàng như:

• Dữ liệu sự kiện (event data): hành vi tương tác trong ứng dụng hoặc trên website.

• Dữ liệu clickstream: các luồng nhấp chuột, di chuyển và hành vi truy cập.

• Dữ liệu từ phần mềm SaaS (CRM, email marketing, hệ thống chăm sóc khách hàng...).

Việc đa dạng hóa nguồn dữ liệu là yếu tố quan trọng để hệ thống có thể xây dựng bức tranh khách hàng nhiều chiều hỗ trợ doanh nghiệp không chỉ biết họ là ai mà còn hiểu họ làm gì, thích gì và quan tâm đến điều gì.

2- Nhập và hợp nhất dữ liệu (Data Ingestion)

Sau khi thu thập, dữ liệu được đưa vào kho dữ liệu tập trung (data warehouse). Quá trình này gọi là "data ingestion", với nhiệm vụ:

• Kết nối các nền tảng khác nhau như CRM, ERP, hệ thống thanh toán, mạng xã hội...

• Đồng bộ hóa dữ liệu theo định dạng chuẩn để sẵn sàng xử lý.

Giai đoạn này đóng vai trò như cầu nối giúp các bộ dữ liệu rời rạc trở thành một hệ thống thông tin liền mạch.

3- Chuẩn bị và xử lý dữ liệu (Data Preparation)

Tại kho dữ liệu, hệ thống sẽ:

• Làm sạch, lọc trùng lặp, chuẩn hóa các trường thông tin.

• Căn chỉnh dữ liệu để phù hợp với cấu trúc phân tích.

• Tạo bảng dữ liệu đã được tổ chức hợp lý để có thể khai thác thông tin nhanh chóng và chính xác.

Đây là bước giúp dữ liệu không chỉ tồn tại mà còn trở nên hữu ích, là nền tảng cho mọi hoạt động phân tích và cá nhân hóa.

4- Xác định danh tính khách hàng (Identity Resolution)

Khách hàng có thể tương tác với doanh nghiệp qua nhiều kênh với các danh tính khác nhau (email, số điện thoại, tài khoản mạng xã hội…). Customer 360 sử dụng công nghệ đồ thị danh tính (identity graph) để:

• Liên kết tất cả các hành động, tương tác, và thiết bị của một người thành một hồ sơ duy nhất.

• Hợp nhất dữ liệu ẩn danh (chưa đăng nhập) và dữ liệu xác định (đã đăng nhập).

Đây là bước trọng yếu để hình thành chân dung khách hàng 360 độ, giúp doanh nghiệp hiểu rõ từng cá nhân chứ không chỉ nhóm người dùng chung chung.

5- Truy xuất và hành động hóa dữ liệu (Activation & Visualization)

Sau khi hoàn thiện hồ sơ khách hàng, dữ liệu sẽ được:

• Trực quan hóa qua dashboard hoặc các công cụ phân tích BI (Business Intelligence).

• Tích hợp vào các hệ thống như CRM, công cụ marketing automation, chatbot... để cá nhân hóa trải nghiệm, gửi thông điệp đúng lúc, đúng kênh và đúng người.

4. Các bước xây dựng hệ thống Customer 360 hiệu quả

Để hệ thống Customer 360 thực sự phát huy hiệu quả trong doanh nghiệp, việc xây dựng cần có lộ trình rõ ràng, đảm bảo đúng người, đúng dữ liệu và đúng mục tiêu. Dưới đây là các bước triển khai chuẩn giúp doanh nghiệp xây dựng một hệ thống Customer 360 hiệu quả và bền vững:

4.1. Xác định mục tiêu và bài toán kinh doanh

Trước khi bắt đầu xây dựng hệ thống Customer 360, doanh nghiệp cần trả lời rõ ràng câu hỏi: “Chúng ta xây dựng hệ thống này để làm gì?” Việc xác định mục tiêu kinh doanh không chỉ giúp định hướng chiến lược dữ liệu mà còn là cơ sở để đo lường hiệu quả đầu tư (ROI) sau này.

Một số mục tiêu phổ biến khi triển khai Customer 360 bao gồm:

• Tăng doanh thu thông qua bán chéo (cross-sell) và bán thêm (up-sell)

• Giảm tỷ lệ rời bỏ khách hàng (churn rate)

• Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở quy mô lớn

• Tối ưu hiệu quả các chiến dịch marketing và quảng cáo

• Tăng tỷ lệ giữ chân khách hàng trung thành

Bên cạnh đó, doanh nghiệp cần xác định rõ đối tượng sử dụng hệ thống là ai: phòng marketing, phòng kinh doanh, CSKH hay ban lãnh đạo? Mỗi nhóm người dùng sẽ có nhu cầu khai thác dữ liệu khác nhau và ảnh hưởng đến cách thiết kế hệ thống.

4.2. Liệt kê và đánh giá các nguồn dữ liệu hiện có

Để hệ thống Customer 360 phát huy hiệu quả, dữ liệu đầu vào phải được thu thập đầy đủ, chính xác và có tính kết nối. Vì vậy, doanh nghiệp cần liệt kê tất cả các nguồn dữ liệu liên quan đến khách hàng đang sử dụng, chẳng hạn như:

• CRM: Thông tin cơ bản, lịch sử tương tác, hợp đồng, phân loại khách hàng

• Hệ thống bán hàng (POS/ERP): Hóa đơn, đơn hàng, tồn kho, thanh toán

• Website & App: Lượt truy cập, hành vi duyệt, sản phẩm quan tâm

• Mạng xã hội: Tương tác Facebook, Instagram, Zalo, TikTok

• Tổng đài / Call center: Lịch sử cuộc gọi, mức độ hài lòng, khiếu nại

• Email marketing / chatbot: Mức độ mở mail, click, nội dung đã tương tác

Tiếp theo, đánh giá chất lượng dữ liệu hiện tại thông qua các tiêu chí:

• Dữ liệu có đầy đủ và liên tục không?

• Có bị trùng lặp, thiếu chuẩn hóa hay sai định dạng không?

• Có được cập nhật theo thời gian thực hay chậm trễ?

• Mức độ dễ dàng khi kết nối dữ liệu sang các hệ thống khác?

4.3. Thiết kế kiến trúc hệ thống dữ liệu

Sau khi nắm rõ nguồn dữ liệu và mục tiêu triển khai, doanh nghiệp cần bắt tay vào thiết kế kiến trúc dữ liệu, là nền tảng công nghệ cho toàn bộ hệ thống Customer 360. Kiến trúc này cần đảm bảo ba yếu tố: hiệu quả, bảo mật và dễ mở rộng.

Các bước thiết kế bao gồm:

1- Xây dựng kho dữ liệu tập trung

Tuỳ vào đặc thù doanh nghiệp mà lựa chọn nền tảng phù hợp:

• Với dữ liệu có cấu trúc: dùng Google BigQuery, Snowflake, Amazon Redshift

• Với dữ liệu bán cấu trúc và phi cấu trúc: ưu tiên Data Lake như Amazon S3, Azure Data Lake

2- Xác định luồng dữ liệu (data flow)

Thiết lập quy trình xử lý từ: Thu thập ➝ Làm sạch ➝ Chuẩn hóa ➝ Đồng bộ ➝ Phân tích ➝ Kích hoạt

Luồng dữ liệu cần được tự động hóa bằng công cụ ETL/ELT như Talend, Fivetran, Airbyte, hoặc Apache NiFi.

3- Chuẩn bị API và công cụ kết nối

Tích hợp dữ liệu từ CRM, website, hệ thống bán hàng... thông qua các API hoặc công cụ đồng bộ dữ liệu tự động.

4- Xây dựng chính sách bảo mật và phân quyền truy cập

Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu (GDPR, ISO/IEC 27001...), hạn chế truy cập trái phép và phân quyền theo vai trò người dùng.

5- Tính toán khả năng mở rộng (scalability)

Hệ thống nên được thiết kế để có thể linh hoạt tăng thêm người dùng, dung lượng dữ liệu hoặc tích hợp thêm công cụ mới mà không cần viết lại toàn bộ kiến trúc.

4.4. Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu

Một trong những yếu tố then chốt quyết định độ chính xác của hệ thống Customer 360 là chất lượng dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu bị trùng lặp, sai lệch, thiếu hụt hoặc không nhất quán, thì các phân tích sau đó sẽ sai lệch, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến quyết định kinh doanh và trải nghiệm khách hàng.

Các bước làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu bao gồm:

• Xử lý trùng lặp: Loại bỏ hoặc hợp nhất các bản ghi trùng (duplicate records) – ví dụ như một khách hàng có nhiều hồ sơ ở các hệ thống khác nhau với tên viết khác nhau (Nguyễn Văn A, Nguyen Van A…).

• Chuẩn hóa định dạng: Đồng nhất định dạng ngày tháng, số điện thoại, địa chỉ email, quốc gia… để dễ phân tích và lọc dữ liệu.

• Bổ sung dữ liệu thiếu: Tự động điền hoặc yêu cầu cập nhật các trường thông tin còn thiếu quan trọng như giới tính, email, độ tuổi, hành vi tương tác…

• Kiểm tra tính hợp lệ: Loại bỏ dữ liệu không phù hợp hoặc không còn giá trị sử dụng (ví dụ: email hỏng, số điện thoại sai, khách hàng không hoạt động lâu dài…).

4.5. Xây dựng và vận hành hệ thống nhận diện khách hàng 

Đây là quy trình quan trọng nhất để hình thành "chân dung khách hàng 360 độ". Trong thực tế, một khách hàng có thể tương tác với doanh nghiệp qua nhiều kênh (website, app, email, tổng đài...) và sử dụng nhiều định danh khác nhau (email, số điện thoại, mã đơn hàng...).

Mục tiêu của bước này là kết nối tất cả các hành vi và dữ liệu từ nhiều điểm chạm vào cùng một người dùng duy nhất.

Các bước triển khai gồm:

• Tạo Identity Graph: Hệ thống sẽ xây dựng bản đồ danh tính khách hàng – nơi tập hợp các ID, tài khoản, cookies, thiết bị, hành vi… liên kết với cùng một người.

• Ghép nối định danh thông minh: Dùng thuật toán AI/ML để nhận diện và đối chiếu các mẩu dữ liệu tưởng chừng rời rạc thành một hồ sơ thống nhất.

• Thiết lập quy tắc ưu tiên (hierarchy rules): Ví dụ: nếu một khách hàng có 3 email khác nhau nhưng chung số điện thoại và tên, thì hệ thống sẽ ưu tiên định danh chính xác nhất làm “ID trung tâm”.

• Vận hành theo thời gian thực: Hệ thống Identity Resolution hiện đại cho phép cập nhật và đồng bộ hóa hồ sơ khách hàng ngay khi họ có thêm tương tác mới (real-time sync).

4.6. Phân tích và cá nhân hóa dữ liệu khách hàng

Sau khi đã có hồ sơ khách hàng đầy đủ và thống nhất, bước tiếp theo là phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn hành vi, nhu cầu và giá trị của từng khách hàng, từ đó tạo ra các hoạt động cá nhân hóa thông minh và hiệu quả.

Các hoạt động chính gồm:

• Phân khúc khách hàng (Customer Segmentation): Dựa trên dữ liệu lịch sử mua hàng, hành vi truy cập, mức độ tương tác để chia khách hàng thành các nhóm như: khách hàng tiềm năng, khách hàng trung thành, khách hàng có rủi ro rời bỏ...

• Dự đoán hành vi (Predictive Analytics): Sử dụng AI để dự đoán xu hướng mua hàng, khả năng quay lại, hoặc phản ứng với các chiến dịch marketing.

• Cá nhân hóa nội dung và đề xuất: Tùy từng nhóm khách hàng, hệ thống sẽ cá nhân hóa:

• Email marketing

• Giao diện website (gợi ý sản phẩm, banner cá nhân hóa)

• Ưu đãi/khuyến mãi riêng biệt

• Thời gian và kênh gửi thông điệp phù hợp nhất

• Phân tích vòng đời khách hàng (Customer Lifecycle Analytics): Theo dõi hành trình từ khách hàng mới ➝ chuyển đổi ➝ trung thành ➝ rủi ro ➝ rời bỏ, từ đó triển khai các chiến lược giữ chân phù hợp từng giai đoạn.

4.7. Tích hợp dữ liệu vào hệ thống vận hành và đo lường hiệu quả

Sau khi hệ thống Customer 360 đã hoàn thiện về mặt dữ liệu và phân tích, bước tiếp theo là đưa dữ liệu vào “vòng đời vận hành” thực tế của doanh nghiệp. Đây là giai đoạn chuyển hóa dữ liệu thành hành động cụ thể, giúp các phòng ban khai thác hiệu quả trong hoạt động hàng ngày.

• Tích hợp với các hệ thống nghiệp vụ: Kết nối dữ liệu từ Customer 360 vào các hệ thống như:

• CRM (Salesforce, HubSpot, Zoho CRM...)

• Marketing Automation (Mailchimp, ActiveCampaign, MoEngage...)

• CSKH (Zendesk, Freshdesk, Genesys...)

• eCommerce, ERP, hệ thống POS hoặc chatbot

• Tự động kích hoạt chiến dịch cá nhân hóa: Dữ liệu từ Customer 360 sẽ tự động kích hoạt các luồng chăm sóc khách hàng như: gửi email đúng lúc, gợi ý sản phẩm, nhắc nhở giỏ hàng bị bỏ quên, ưu đãi sinh nhật...

• Thiết lập dashboard theo dõi hiệu suất: Doanh nghiệp cần tạo các bảng điều khiển (dashboard) hiển thị các chỉ số quan trọng như:

• Tỷ lệ giữ chân khách hàng

• CLV (giá trị vòng đời khách hàng)

• Tỷ lệ chuyển đổi từ chiến dịch marketing

• Hiệu quả upsell/cross-sell theo từng nhóm khách hàng

4.8. Đào tạo đội ngũ và duy trì cải tiến liên tục

Dù hệ thống có hiện đại và thông minh đến đâu, nếu người dùng không hiểu, không sử dụng đúng cách thì hiệu quả sẽ bị triệt tiêu. Vì vậy, việc đào tạo đội ngũ nhân sự và xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven) là yếu tố sống còn trong quá trình duy trì và phát triển Customer 360.

• Đào tạo toàn bộ đội ngũ sử dụng hệ thống:

• Hướng dẫn cách truy cập và sử dụng dashboard, đọc dữ liệu phân tích

• Cách tạo báo cáo cá nhân hóa, sử dụng thông tin khách hàng trong CSKH, marketing, bán hàng

• Đào tạo nhận thức về bảo mật và quyền riêng tư dữ liệu

• Thiết lập bộ phận phụ trách dữ liệu khách hàng (Data Steward): Đây là đội ngũ có nhiệm vụ

• Duy trì độ sạch và cập nhật của dữ liệu

• Kiểm tra định kỳ độ chính xác và đồng bộ hệ thống

• Tiếp nhận yêu cầu, cải tiến hệ thống theo nhu cầu thực tế

• Tổ chức cải tiến hệ thống định kỳ: Hàng quý hoặc hàng năm, doanh nghiệp cần

• Rà soát lại cấu trúc dữ liệu, luồng xử lý và hiệu suất hệ thống

• Cập nhật nguồn dữ liệu mới, loại bỏ những điểm chạm không hiệu quả

• Cập nhật công nghệ mới hoặc mở rộng thêm tính năng (AI, chatbot, phân tích cảm xúc...)

• Khuyến khích văn hóa sử dụng dữ liệu trong toàn tổ chức: Xây dựng thói quen ra quyết định dựa trên thông tin thực tế từ dữ liệu thay vì cảm tính, giúp nâng cao hiệu suất và độ chính xác trong mọi hoạt động.

5. Một số thách thức khi triển khai hệ thống chân dung khách hàng 360 độ

Mặc dù Customer 360 mang lại nhiều lợi ích to lớn, nhưng trong quá trình triển khai, doanh nghiệp cũng phải đối mặt với không ít thách thức. Việc xây dựng một hệ thống dữ liệu đồng nhất, chính xác và có thể hành động không hề đơn giản, đặc biệt trong môi trường doanh nghiệp có nhiều bộ phận, nhiều nguồn dữ liệu và quy trình phức tạp.

Dưới đây là những thách thức phổ biến nhất khi triển khai hệ thống chân dung khách hàng 360 độ:

• Dữ liệu phân mảnh và thiếu nhất quán: Các doanh nghiệp thường lưu trữ dữ liệu khách hàng tại nhiều hệ thống khác nhau như CRM, ERP, POS, website, email marketing... Điều này dẫn đến dữ liệu bị trùng lặp, thiếu thông tin hoặc không đồng bộ, khiến quá trình hợp nhất gặp khó khăn.

• Khó khăn trong việc kết nối và tích hợp hệ thống: Việc đồng bộ dữ liệu từ nhiều nền tảng với cấu trúc và định dạng khác nhau đòi hỏi hệ thống tích hợp mạnh mẽ và phức tạp. Nếu không có nền tảng kỹ thuật phù hợp, việc kết nối dữ liệu trở nên tốn kém và dễ thất bại.

• Thiếu nhân sự có chuyên môn về dữ liệu: Triển khai Customer 360 đòi hỏi sự tham gia của các chuyên gia dữ liệu (data analyst, data engineer, architect...) – đây là nguồn nhân lực mà không phải doanh nghiệp nào cũng sẵn có, đặc biệt là ở các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

• Đảm bảo quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu: Việc xử lý dữ liệu khách hàng luôn đi kèm với các rủi ro về vi phạm bảo mật hoặc không tuân thủ quy định pháp luật (như GDPR, Nghị định 13 tại Việt Nam...). Thiếu chính sách bảo vệ dữ liệu sẽ khiến doanh nghiệp đối mặt với nguy cơ bị phạt và mất lòng tin từ khách hàng.

• Khó đo lường giá trị ROI trong ngắn hạn: Đầu tư vào Customer 360 thường mang lại hiệu quả trong trung và dài hạn. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp kỳ vọng kết quả ngay lập tức, dẫn đến sự thiếu kiên nhẫn hoặc ngừng đầu tư khi chưa kịp thấy hiệu quả rõ ràng.

6. Ví dụ thực tế về ứng dụng Customer 360

Việc triển khai Customer 360 không chỉ là lý thuyết mà đã và đang được nhiều doanh nghiệp lớn tại Việt Nam ứng dụng thành công, đặc biệt là trong ngành Tài chính – Ngân hàng. Hai ví dụ tiêu biểu dưới đây sẽ minh chứng rõ ràng cách Customer 360 giúp doanh nghiệp hiểu sâu khách hàng và tạo ra giá trị thực tế.

6.1. VIB

Ngân hàng Quốc Tế Việt Nam (VIB) là một trong những tổ chức tài chính đầu tiên tại Việt Nam triển khai Customer Data Platform (CDP) – một giải pháp lõi để xây dựng hệ thống Customer 360 hiện đại. Việc áp dụng CDP đánh dấu một bước tiến chiến lược trong quản lý dữ liệu khách hàng, đặc biệt khi được vận hành trên nền tảng điện toán đám mây đa tầng (multi-cloud), đảm bảo tính linh hoạt, bảo mật và khả năng mở rộng cao.

Cách VIB ứng dụng CDP để xây dựng chân dung khách hàng 360 độ:

1- Tập trung hóa dữ liệu đa kênh 

CDP cho phép VIB tích hợp dữ liệu từ mọi kênh phân phối, bao gồm giao dịch tại quầy, LiveBank, ngân hàng số (Internet Banking, Mobile Banking), tổng đài, mạng xã hội, chatbot và các nền tảng thương mại điện tử. Nhờ đó, VIB xây dựng được một hệ thống dữ liệu khách hàng thống nhất, cập nhật theo thời gian thực và loại bỏ hoàn toàn tình trạng phân mảnh thông tin.

2- Hiểu sâu nhu cầu và hành vi của từng khách hàng

Với sự hỗ trợ của các công nghệ phân tích dữ liệu hiện đại, VIB có thể phân khúc khách hàng tự động, dự đoán hành vi, đồng thời nhận diện nhu cầu tiềm ẩn dựa trên lịch sử tương tác và giao dịch. Điều này tạo nền tảng vững chắc để triển khai các chiến dịch cá nhân hóa ở quy mô lớn.

3- Tự động hóa marketing và tối ưu hóa hành trình khách hàng

Thay vì gửi các chiến dịch đại trà, hệ thống CDP giúp VIB tự động hóa các chiến dịch marketing và bán hàng dựa trên hành vi thực tế của từng khách hàng. Những nội dung, ưu đãi, gợi ý sản phẩm được cá nhân hóa theo từng đối tượng, từ đó gia tăng tỷ lệ phản hồi, chuyển đổi và giữ chân khách hàng.

4- Kết nối xuyên suốt với hệ sinh thái số

CDP không chỉ hỗ trợ kênh nội bộ, mà còn liên kết chặt chẽ với nền tảng bên ngoài như mạng xã hội, sàn thương mại điện tử… Từ đó, VIB tạo ra một hành trình trải nghiệm ngân hàng số xuyên suốt, liền mạch và đồng nhất trên mọi nền tảng mà khách hàng hiện diện.

VIB không chỉ là đơn vị tiên phong triển khai hệ thống Customer 360 qua nền tảng CDP, mà còn là hình mẫu tiêu biểu cho quá trình chuyển đổi số lấy khách hàng làm trung tâm, giúp ngân hàng tối ưu hóa vận hành, tạo ra trải nghiệm khách hàng khác biệt và tăng trưởng bền vững.

6.2. TP Bank

TPBank (Ngân hàng Tiên Phong) là một trong những ngân hàng số tiên phong tại Việt Nam, nổi bật với chiến lược lấy công nghệ làm nền tảng và khách hàng làm trung tâm. Việc xây dựng hệ sinh thái khách hàng 360 độ chính là chìa khóa giúp TPBank dẫn đầu trong cuộc đua trải nghiệm số hóa và cá nhân hóa dịch vụ ngân hàng.

Hệ sinh thái Customer 360 tại TPBank được triển khai như thế nào?

1- Tích hợp đa kênh – Tạo trải nghiệm liền mạch

TPBank kết nối toàn bộ hành vi khách hàng từ các điểm chạm khác nhau: ứng dụng ngân hàng số, LiveBank (ngân hàng tự động 24/7), quầy giao dịch, tổng đài, mạng xã hội... giúp ngân hàng hiểu sâu về hành trình khách hàng và tối ưu hóa mọi điểm tiếp xúc theo thời gian thực.

2- Cá nhân hóa sản phẩm và dịch vụ theo nhu cầu riêng biệt

Thông qua hệ thống dữ liệu thông minh, TPBank thiết kế sản phẩm tài chính phù hợp với phong cách sống và thói quen tiêu dùng của từng khách hàng. Ví dụ: khách hàng trẻ được gợi ý thẻ tín dụng hoàn tiền hoặc tiết kiệm online linh hoạt, trong khi nhóm khách hàng doanh nhân được tư vấn các giải pháp đầu tư, tín dụng hoặc bảo hiểm chuyên biệt.

3- Ứng dụng công nghệ sinh trắc học và định danh tiên tiến

TPBank là một trong những ngân hàng đầu tiên tại Việt Nam cho phép thanh toán bằng khuôn mặt (FacePay) tại các cửa hàng tiện ích. Ngoài ra, khách hàng có thể đăng nhập và thực hiện giao dịch bằng vân tay, giọng nói hoặc khuôn mặt, giúp tối ưu trải nghiệm người dùng theo hướng nhanh chóng – tiện lợi – bảo mật cao.

4- Cá nhân hóa tài khoản ngân hàng độc đáo

Không chỉ dừng lại ở các dịch vụ truyền thống, TPBank còn cho phép khách hàng sử dụng số điện thoại hoặc nickname làm số tài khoản, thể hiện cá tính riêng và tăng tính tiện lợi khi giao dịch.

TPBank đang từng bước tái định nghĩa trải nghiệm ngân hàng bằng công nghệ – nơi mỗi khách hàng không chỉ là một con số, mà là một “hệ sinh thái cá nhân” được chăm sóc theo cách riêng biệt và tối ưu nhất.

Việc triển khai Customer 360 giúp doanh nghiệp nắm bắt chính xác nhu cầu khách hàng, từ đó nâng cao hiệu quả kinh doanh rõ rệt. Đừng bỏ lỡ cơ hội ứng dụng Customer 360 để phát triển doanh nghiệp vượt trội. Hãy theo dõi AI FIRST để cập nhật thêm nhiều kiến thức và giải pháp AI tiên phong cho doanh nghiệp bạn!