Bối cảnh chương trình
Khách hàng để lại ngày càng nhiều dữ liệu trong quá trình sử dụng sản phẩm và dịch vụ tài chính. Tuy nhiên, việc sở hữu dữ liệu không đồng nghĩa với việc hiểu khách hàng.
Thách thức của nhiều tổ chức hiện nay không nằm ở việc thu thập dữ liệu, mà ở khả năng chuyển đổi dữ liệu thành insight phục vụ kinh doanh, chăm sóc khách hàng và quản trị rủi ro.
Nhằm nâng cao năng lực khai thác dữ liệu khách hàng trong toàn hệ thống, KPIM đã triển khai chương trình đào tạo “Phân tích dữ liệu hành vi và phân khúc khách hàng” kéo dài 3 ngày dành cho gần 40 cán bộ thuộc Ngân hàng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Việt Nam (Agribank).
Điểm đặc biệt của chương trình là sự tham gia của nhiều đơn vị khác nhau như kinh doanh, khách hàng, quản lý rủi ro, công nghệ và dữ liệu. Điều này cho thấy phân tích dữ liệu khách hàng không còn là nhiệm vụ của riêng một bộ phận, mà đang trở thành năng lực cốt lõi của toàn tổ chức.
Xây dựng tư duy phân tích hành vi khách hàng bằng dữ liệu
1. Hiểu khách hàng từ góc nhìn dữ liệu
Chương trình được thiết kế theo lộ trình từ nền tảng đến ứng dụng thực tế, giúp học viên hiểu cách dữ liệu phản ánh hành vi của khách hàng trong từng điểm chạm.
Thông qua AI, học viên được hướng dẫn:
- Hệ thống hóa dữ liệu và chỉ tiêu khách hàng.
- Nhận diện các yếu tố ảnh hưởng đến hành vi sử dụng sản phẩm.
- Phân tích xu hướng và đặc điểm của từng nhóm khách hàng.
- Rút ra insight hỗ trợ các quyết định kinh doanh.
Thay vì tiếp cận dữ liệu dưới dạng các bảng số liệu rời rạc, học viên được xây dựng tư duy nhìn dữ liệu như một công cụ giúp hiểu khách hàng sâu hơn.
2. Kết hợp AI và SQL trong khai thác dữ liệu
Một nội dung quan trọng của khóa học là khả năng khai thác dữ liệu trực tiếp từ hệ thống.
Học viên thực hành:
- Truy vấn dữ liệu khách hàng bằng SQL.
- Kết hợp AI để hỗ trợ phân tích và diễn giải dữ liệu.
- Tăng tốc quá trình tìm kiếm thông tin và phát hiện insight.
- Nâng cao độ chính xác trong quá trình phân tích.
Việc kết hợp AI với dữ liệu giúp rút ngắn đáng kể thời gian xử lý thông tin và hỗ trợ cán bộ nghiệp vụ đưa ra các đánh giá nhanh hơn.
Từ dữ liệu đến quyết định kinh doanh
3. Xây dựng hệ thống phân tích khách hàng
Sau khi khai thác dữ liệu, học viên tiếp tục được hướng dẫn:
- Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu.
- Thiết kế mô hình dữ liệu phục vụ phân tích.
- Tổ chức dữ liệu theo hướng dễ khai thác và mở rộng.
Đây là nền tảng quan trọng giúp các hoạt động phân tích khách hàng được thực hiện nhất quán và hiệu quả hơn.
4. Phân khúc khách hàng và trực quan hóa dữ liệu
Một trong những nội dung trọng tâm của chương trình là xây dựng hệ thống phân khúc khách hàng phục vụ kinh doanh.
Học viên thực hành:
- Phân nhóm khách hàng theo nhiều tiêu chí khác nhau.
- Nhận diện nhóm khách hàng tiềm năng.
- Theo dõi hành vi khách hàng qua dashboard trực quan.
- Trực quan hóa dữ liệu nhằm hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng.
Thông qua các tình huống thực tế, học viên hiểu cách biến dữ liệu thành hành động thay vì chỉ dừng lại ở việc quan sát báo cáo.
Giá trị đạt được sau khóa học
Sau 3 ngày đào tạo, đội ngũ cán bộ Agribank đã từng bước hình thành tư duy khai thác dữ liệu khách hàng phục vụ hoạt động kinh doanh và quản trị.
Một số giá trị nổi bật bao gồm:
- Hiểu rõ hơn về hành vi và nhu cầu của khách hàng.
- Xác định các nhóm khách hàng tiềm năng và cơ hội tăng trưởng.
- Nâng cao hiệu quả bán hàng và chăm sóc khách hàng.
- Hỗ trợ hoạt động marketing và quản lý rủi ro dựa trên dữ liệu.
- Giảm phụ thuộc vào báo cáo thủ công và tăng tốc độ ra quyết định.
Quan trọng hơn, chương trình giúp học viên chuyển từ cách tiếp cận dựa trên kinh nghiệm sang cách tiếp cận dựa trên dữ liệu trong quá trình phục vụ khách hàng.
KPIM – Đồng hành cùng doanh nghiệp trên hành trình khai thác dữ liệu khách hàng
Với kinh nghiệm triển khai các chương trình đào tạo về Data Analytics, AI và Business Intelligence cho nhiều tổ chức tài chính – ngân hàng, KPIM luôn hướng tới mục tiêu giúp doanh nghiệp ứng dụng dữ liệu hiệu quả trong hoạt động thực tiễn.
Chương trình đào tạo tại Agribank là một bước tiến trong việc nâng cao năng lực phân tích hành vi khách hàng, góp phần xây dựng văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu và thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong toàn tổ chức.
