Hồ sơ dữ liệu là gì? Các loại & Tại sao nó quan trọng

Là chủ doanh nghiệp, bạn hiểu tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu để tìm hiểu thêm về khách hàng của mình. Có thể bạn đã triển khai các cuộc khảo sát sau khi thanh toán hoặc đăng ký khách hàng trên trang web của mình—hoặc có thể bạn đang theo dõi dữ liệu giao dịch thông qua hệ thống điểm bán hàng (POS) của mình.

Nhưng nó không đủ để chỉ thu thập dữ liệu này. Bạn cần tổng hợp và phân tích nó, xác định điều gì hữu ích và điều gì cần loại bỏ—một quá trình được gọi là lập hồ sơ dữ liệu. Nó có thể giúp tăng doanh thu, tận dụng khách hàng tiềm năng và nâng cao hiệu quả hoạt động. Đây là những gì bạn cần biết.

Mục lục

Hồ sơ dữ liệu là gì?

Lập hồ sơ dữ liệu là quá trình hợp nhất dữ liệu hiện có của bạn, loại bỏ lỗi và điểm không nhất quán, đồng thời phân tích dữ liệu đó để hiểu rõ hơn về cấu trúc, nội dung và chất lượng của dữ liệu. Lập hồ sơ dữ liệu cũng có thể liên quan đến việc làm phong phú dữ liệu bằng thông tin bổ sung, như dữ liệu địa lý hoặc nhân khẩu học.

3 loại hồ sơ dữ liệu

1. khám phá cấu trúc
2. khám phá nội dung
3. khám phá mối quan hệ

Hồ sơ dữ liệu có nhiều hương vị khác nhau. Các kỹ thuật lập hồ sơ dữ liệu cụ thể có thể phù hợp ít nhiều tùy thuộc vào ngành, quy mô và nhu cầu của doanh nghiệp bạn. Dưới đây là ba loại hồ sơ dữ liệu phổ biến được sử dụng bởi các doanh nghiệp thương mại điện tử.

1. Khám phá cấu trúc

Khám phá cấu trúc, còn được gọi là phân tích cấu trúc, liên quan đến việc kiểm tra dữ liệu của bạn để đảm bảo dữ liệu được định dạng chính xác và nhất quán. Ví dụ: tất cả các số điện thoại của khách hàng của bạn có đúng số chữ số không và địa chỉ email của khách hàng có phải đều có ký hiệu “@” không? Khám phá cấu trúc có thể cung cấp đánh giá thống kê cơ bản về dữ liệu của bạn, cung cấp cho bạn các giá trị như giá trị trung bình, trung bình, chế độ, phân phối tần số hoặc độ lệch chuẩn.

2. Khám phá nội dung

Khám phá nội dung là quá trình xác định nội dung hoặc ngữ cảnh của các phần tử dữ liệu. Đó cũng là phương pháp rà soát dữ liệu để tìm lỗi, điểm không chính xác và các vấn đề khác về chất lượng dữ liệu như giá trị null (nghĩa là giá trị không xác định hoặc bị thiếu).

Trong khi khám phá cấu trúc mang tính định lượng hơn thì khám phá nội dung mang tính chất định tính hơn—mục tiêu của nó là đảm bảo tính chính xác, rõ ràng và nhất quán trong tập dữ liệu.

Giả sử bạn có cơ sở dữ liệu gồm tất cả các địa chỉ cho mọi đơn đặt hàng mà bạn đã giao trong năm qua, bạn muốn phân tích cơ sở dữ liệu này để xác định nơi tập trung nhiều khách hàng nhất của mình. Đồng thời, bạn đang lập kế hoạch khởi chạy một chiến dịch quảng cáo trên mạng xã hội để tiếp cận nhiều người hơn ở những khu vực đó. Bạn cần đảm bảo rằng mọi thành phần trong địa chỉ được định dạng nhất quán—sử dụng mã ZIP gồm chín chữ số thay vì mã ZIP gồm năm chữ số và sử dụng chữ viết tắt trạng thái gồm hai chữ cái thay vì đánh vần chúng. Sự không nhất quán, định dạng không đúng và lỗi chính tả có thể dẫn đến việc bản ghi bị bỏ sót và tập dữ liệu không đầy đủ.

3. Khám phá mối quan hệ

Khám phá mối quan hệ, như tên gợi ý, là quá trình xác định và phân tích các kết nối giữa các biến hoặc thành phần dữ liệu khác nhau trong tập dữ liệu để xác định các mẫu hoặc xu hướng. Nếu bạn thu thập lịch sử mua hàng và vị trí của khách hàng, thì bạn có thể tìm thấy mối tương quan giữa hai yếu tố này cho biết cách bạn quảng cáo ở các vị trí cụ thể hoặc cách bạn nhập kho sản phẩm. Ví dụ: doanh số của một SKU cụ thể có thể cao hơn ở một mã vùng so với mã vùng khác.

Lợi ích của hồ sơ dữ liệu

Dữ liệu chất lượng cao là một thành phần thiết yếu để thành công trong thương mại điện tử. Không có nó, doanh nghiệp của bạn sẽ bị mù. Lợi ích bao gồm:

• Tăng doanh thu. Mặc dù việc lập hồ sơ dữ liệu tốt có thể giúp ích cho lợi nhuận của công ty bạn, nhưng các vấn đề về chất lượng dữ liệu có thể tốn kém, với các ước tính cho thấy các doanh nghiệp chi từ 10% đến 30% doanh thu của họ để giải quyết những vấn đề này. Khi các chiến dịch hoặc phân tích tiếp thị dựa trên dữ liệu không chính xác, điều đó có thể dẫn đến bỏ lỡ cơ hội và mất chuyển đổi.
• Cải thiện việc ra quyết định. Đưa ra các lựa chọn cho doanh nghiệp của bạn—cách quảng cáo, khi nào mở rộng, nhắm mục tiêu tiếp thị cho ai—dựa trên dữ liệu thiếu sót hoặc không đầy đủ là một công thức dẫn đến thảm họa. Lập hồ sơ dữ liệu có thể giúp đảm bảo tính chính xác và hợp pháp của dữ liệu của bạn, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết quý giá về chất lượng, mối quan hệ, mẫu và lỗ hổng trong dữ liệu.
• tổ chức tốt hơn. Lập hồ sơ dữ liệu bao gồm hợp nhất thông tin của bạn trong một hệ thống dễ điều hướng được gọi là kho dữ liệu. Đưa tất cả dữ liệu bạn thu thập—từ phương tiện truyền thông xã hội đến khảo sát—vào một hệ thống duy nhất có thể giúp bạn có cái nhìn đầy đủ hơn về nhận thức của khách hàng.

Charlie Gower, đồng sáng lập của công ty bổ sung The Nue Co., tóm tắt những lợi ích của dữ liệu chất lượng cao: “Nếu bạn là doanh nghiệp thương mại điện tử ở giai đoạn đầu và bạn có thể bắt đầu thu thập dữ liệu theo cách sáng tạo, thì điều đó thực sự sẽ giúp bạn khi bạn xây dựng và mở rộng quy mô.”

Cách tiến hành hồ sơ dữ liệu

1. Xác định dữ liệu bạn muốn sử dụng
2. Xác định các vấn đề trong dữ liệu
3. Sử dụng các công cụ để khám phá các mối quan hệ có lợi trong dữ liệu

Mặc dù một số phần của quy trình lập hồ sơ dữ liệu—chẳng hạn như tính toán các số liệu như độ lệch chuẩn—có thể được tự động hóa, nhưng điều cần thiết là vạch ra một kế hoạch tấn công để sử dụng hiệu quả nhất thời gian và sức lao động của bạn. Dưới đây là ba bước chính liên quan:

1. Xác định dữ liệu bạn muốn sử dụng

Chỉ vì bạn đã thu thập dữ liệu không có nghĩa là bạn cần lập hồ sơ hoặc sử dụng dữ liệu đó. Các bộ dữ liệu cụ thể có thể không đầy đủ hoặc không liên quan đến sở thích hiện tại của bạn và không đáng để dành thời gian và công sức tìm hiểu kỹ. Trước khi bạn bắt đầu lập hồ sơ, hãy xác định những gì bạn hy vọng đạt được và dữ liệu nào sẽ giúp bạn đạt được những mục tiêu này.

2. Xác định các vấn đề với dữ liệu

Sắp xếp thông tin từ kho dữ liệu của bạn thành bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu có thể tìm kiếm, xóa các bản sao, điền giá trị null, hoàn thành các trường và tìm kiếm các vấn đề chính thường chiếm phần lớn quy trình lập hồ sơ dữ liệu. Quá trình này—thường được gọi là trích xuất, biến đổi, tải (ETL)—chuẩn bị dữ liệu của bạn để phân tích bằng các công cụ như máy học (chương trình cung cấp thông tin chi tiết tự động) hoặc nền tảng tạo biểu đồ và đồ họa.

3. Sử dụng các công cụ để khám phá các mối quan hệ có lợi trong dữ liệu

Phân tích dữ liệu thủ công cần có thời gian mà lẽ ra nên dành để cải thiện các khía cạnh khác trong doanh nghiệp của bạn. Các công cụ và ứng dụng phần mềm có thể tự động hóa quy trình lập hồ sơ dữ liệu, hợp lý hóa cấu trúc, nội dung và khám phá mối quan hệ, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết nhanh chóng, hiệu quả về chi phí để hướng dẫn bạn ra quyết định.

4 công cụ định hình dữ liệu cho thương mại điện tử

1. Xưởng mở Talend
2. tin học
3. Trình phân tích thông tin InfoSphere của IBM
4. Xóa phân tích

Các nền tảng phần mềm có thể hỗ trợ dữ liệu hồ sơ doanh nghiệp của bạn, phân tích siêu dữ liệu và tạo các báo cáo và đồ họa đánh giá chất lượng dữ liệu hữu ích. Trước khi chọn một, hãy quyết định những khả năng bạn cần (chẳng hạn như lưu trữ dữ liệu lịch sử, tích hợp giữa nhiều nguồn dữ liệu và mã hóa dữ liệu) và số tiền bạn sẵn sàng chi tiêu. Dưới đây là một số tùy chọn để giúp bạn bắt đầu:

1. Xưởng mở Talend

Open Studio, công cụ chất lượng dữ liệu của Talend, tích hợp với một số nền tảng SaaS (phần mềm dưới dạng dịch vụ), bao gồm Marketo, Salesforce và NetSuite, đồng thời cung cấp phân tích mối quan hệ và siêu dữ liệu từ giao diện dễ sử dụng, có thể tìm kiếm. Talend cung cấp phiên bản miễn phí của công cụ này, với phiên bản trả phí dành cho các tập dữ liệu phức tạp hơn và tích hợp thêm.

2. Tin học

Informatica cung cấp một số khả năng định hình dữ liệu, bao gồm phân tích liên tục, cung cấp cho bạn thông tin chi tiết cập nhật từng phút khi bạn thu thập và nhập thông tin mới. Nó cũng bao gồm xác minh địa chỉ (cần thiết cho mọi doanh nghiệp thu thập dữ liệu email của khách hàng) và lưu trữ đám mây để truy cập dữ liệu của bạn khi đang di chuyển. Informatica cung cấp bản dùng thử miễn phí 30 ngày, với giá khởi điểm khoảng 19¢ mỗi giờ của máy chủ.

3. Trình phân tích thông tin InfoSphere của IBM

Trình phân tích thông tin InfoSphere của IBM có thể cung cấp 80 loại báo cáo khác nhau để trực quan hóa các xu hướng trong dữ liệu của bạn. InfoSphere cũng bao gồm một phiên bản trình duyệt để phân tích cấu hình quy mô nhỏ hoặc phân tích ngoài cơ sở. Nó bắt đầu từ $ 16,500 mỗi tháng.

4. Xóa phân tích

Clear Analytics cung cấp một công cụ phân tích dữ liệu dựa trên Excel, giá cả phải chăng cho các doanh nghiệp thương mại điện tử nhỏ hơn hoặc ít kỹ thuật hơn. Phần mềm bao gồm một lộ trình kiểm toán hoàn chỉnh theo dõi dữ liệu đến từ đâu, khi nào dữ liệu được nhập và ai đã xử lý dữ liệu đó. Nó cũng tích hợp với Microsoft Power BI để tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác như đồ thị và biểu đồ. Nó bắt đầu từ $ 29 mỗi tháng.

Cách Shopify có thể trợ giúp lập hồ sơ dữ liệu

Shopify cung cấp khả năng tích hợp với các ứng dụng và công cụ của bên thứ ba có thể trợ giúp lập hồ sơ dữ liệu, bao gồm:

• Google Analytics: Khi tích hợp cửa hàng Shopify của mình với Google Analytics, bạn có thể theo dõi và phân tích hành vi của khách hàng bao gồm thông tin nhân khẩu học, vị trí và mức sử dụng thiết bị.

• Klaviyo: Klaviyo là một nền tảng tiếp thị qua email có thể giúp bạn thu thập dữ liệu khách hàng, phân khúc đối tượng và tạo các chiến dịch email được nhắm mục tiêu dựa trên hành vi của khách hàng.

• Yotpo: Yotpo là nền tảng nội dung do người dùng tạo tích hợp với Shopify và có thể giúp bạn thu thập đánh giá của khách hàng cũng như nội dung do người dùng tạo khác—thông tin chi tiết có giá trị về sở thích và hành vi của khách hàng.

• Recharge: Recharge là nền tảng lập hóa đơn đăng ký và thanh toán định kỳ tích hợp với Shopify và có thể giúp bạn theo dõi dữ liệu đăng ký của khách hàng, bao gồm lịch sử và tần suất mua hàng.

Shopify cũng cung cấp một API mạnh mẽ có thể dùng để tích hợp với các công cụ khác của bên thứ ba. Nhà phát triển có thể tạo tích hợp tùy chỉnh để lấy dữ liệu từ API của Shopify và cung cấp dữ liệu đó vào công cụ lập cấu hình dữ liệu như Talend Open Studio hoặc IBM InfoSphere Information Analyzer—cung cấp cho bạn thông tin chuyên sâu hơn về hành vi của khách hàng, cải thiện hiệu quả hoạt động và tăng trưởng doanh thu.