“Khi phân khúc khách hàng, có cần dùng hết mọi kỹ thuật không?” – Một học viên từng hỏi mình như vậy 
.
.Bởi vì theo mình thì: Chỉ cần 3 phương pháp phổ biến nhất là đã có thể giải quyết đến 90% các bài toán trên.
Vậy 3 phương pháp đó là gì?
1. Persona – Phân khúc dựa trên đặc điểm con người
-
Định nghĩa: Xây dựng chân dung khách hàng điển hình dựa trên dữ liệu nhân khẩu học, hành vi và tâm lý.
-
Mục đích: Hiểu rõ “ai” là khách hàng, “vì sao” họ mua và “điều gì” ảnh hưởng đến quyết định mua hàng.
-
Ứng dụng: Giúp đội ngũ marketing xây dựng thông điệp, nội dung và chiến dịch phù hợp với từng nhóm khách hàng.
-
Các yếu tố phân tích: Nhân khẩu học, tâm lý học, hành vi, mục tiêu & thách thức, kênh truyền thông.
-
Các bước thực hiện:1. Thu thập dữ liệu để tiến hành nghiên cứu.2. Đặt câu hỏi để phân tích dữ liệu đã thu thập.3. Gán thông tin miêu tả chi tiết hơn về từng persona.4. Sử dụng persona trong việc xây dựng thông điệp, kịch bản nội dung, hành trình trải nghiệm.
2. RFM Analysis – Phân khúc dựa trên hành vi mua hàng
-
Định nghĩa: Mô hình phân tích giá trị khách hàng theo 3 yếu tố: Recency (lần mua hàng gần nhất), Frequency (tần suất mua), Monetary (giá trị chi tiêu).
-
Mục đích: Xác định nhóm khách hàng trung thành, có giá trị cao hoặc có nguy cơ rời bỏ.
- Ứng dụng: Tối ưu chương trình chăm sóc khách hàng (CRM) và chiến lược giữ chân khách hàng.
- Các bước thực hiện:
1. Thu thập dữ liệu khách hàng và xác định các giá trị R – F – M.2. Tính toán điểm RFM score cho từng khách hàng.3. Chia khách hàng thành các nhóm dựa trên điểm RFM.4. Trực quan hóa RFM với biểu đồ Treemap.5. Dựa vào RFM để đưa ra quyết định và thông điệp MKT với từng nhóm khách hàng.
3. K-means Clustering – Phân khúc dựa trên thuật toán học máy
-
Định nghĩa: Thuật toán phân cụm giúp nhóm các khách hàng có đặc điểm tương đồng (về hành vi, chi tiêu, tần suất mua, v.v.) vào cùng một cụm.
-
Mục đích: Phát hiện các nhóm khách hàng tiềm năng hoặc hành vi ẩn trong dữ liệu mà không cần biết trước nhãn.
-
Ứng dụng: Tự động chia nhóm khách hàng để cá nhân hoá trải nghiệm và tối ưu chiến dịch marketing.
- Các bước thực hiện:
1. Tiền xử lý dữ liệu.2. Xác định số cụm (K).3. Ứng dụng kết quả phân cụm.
🎁 Nhận Ngay Tài Liệu Data Analysis Cơ Bản
Bao gồm:
Bộ 10 sách: Thống kê, Tư duy phân tích
Bộ 4 slide phân tích chuyên nghiệp
Bạn muốn nâng cấp Tư duy & Kỹ năng phân tích?
Nếu những tài liệu này hữu ích với bạn, và bạn muốn có lộ trình học có hệ thống + mentor trực tiếp + dự án thực tế, bạn có thể tham khảo khóa học thực chiến của mình.
📚
Lộ trình có hệ thống
Lộ trình có hệ thống rõ ràng được chắc lọc giúp bạn đi từ những kiến thức cơ bản đến chuyên sâu
🎓
Mentor trực tiếp
Nhận hỗ trợ 1-1, feedback chi tiết và làm bài tập kèm hỗ trợ từ mentor project
🎯
Dự án thực tế
3 capstone projects dự án xây dựng portfolio ấn tượng
💎
Chứng nhận + Portfolio
Chứng nhận hoàn thành + Website portfolio chuyên nghiệp
Khóa học nâng cấp Tư duy & Kỹ năng phân tích chuyên nghiệp:
Master Analytical Thinking & Data Analysis with Power BI
⏰ Khai giảng: 10/11/2025 • 🎓 Ưu đãi Early Bird đến 6/11