Sử dụng dữ liệu điểm bán hàng để tiếp thị hiệu quả – có xét đến quy…

Thông tin tiếp thị giá trị nhất thường không nằm ở các công cụ phân tích đắt tiền, mà nằm ngay trong hệ thống bán hàng của bạn: Sản phẩm nào được mua thường xuyên nhất? Những mặt hàng nào thường xuyên được cho vào giỏ hàng cùng nhau? Thời điểm nào đông khách nhất – và khách hàng nào thường xuyên quay lại?

Khi được phân tích đúng cách, dữ liệu này giúp lập kế hoạch khuyến mãi hiệu quả hơn, hiểu rõ hơn về khách hàng và xây dựng mối quan hệ khách hàng lâu dài. Tuy nhiên, ngay khi dữ liệu điểm bán hàng được liên kết với một cá nhân cụ thể, việc bảo vệ dữ liệu và các khuôn khổ pháp lý phải được xem xét ngay từ đầu.

Bài viết này sẽ giải thích những khả năng mà dữ liệu điểm bán hàng mang lại cho hoạt động tiếp thị của bạn và các quy tắc bảo vệ dữ liệu cơ bản mà các doanh nghiệp tại Áo cần tuân thủ.

Dữ liệu POS tiết lộ điều gì về doanh nghiệp của bạn?

Ngay cả khi không có dữ liệu khách hàng cá nhân, hệ thống bán hàng hiện đại vẫn cung cấp những thông tin hữu ích. Các phân tích điển hình cho thấy, ví dụ:

• Các mặt hàng bán chạy nhất và các mặt hàng bán chậm nhất trong những khoảng thời gian cụ thể.
• Sự thay đổi theo mùa trong hành vi mua sắm.
• các sản phẩm thường được mua cùng nhau,
• giá trị trung bình của giỏ hàng,
• đặc biệt là vào những ngày và giờ có lượng giao thông cao.
• Sự khác biệt giữa các địa điểm hoặc khu vực bán hàng.

Những báo cáo như vậy giúp tránh việc đưa ra quyết định chỉ dựa trên cảm tính. Các hành động có thể được lên kế hoạch vào thời điểm thích hợp nhất, các sự kết hợp sản phẩm có thể được lựa chọn hợp lý và việc bố trí nhân sự có thể được điều chỉnh tốt hơn theo giờ cao điểm.

Ví dụ, một quán cà phê có thể nhận thấy rằng cà phê và bánh ngọt thường được gọi cùng nhau vào chiều thứ Sáu. Thay vì tung ra bất kỳ chương trình khuyến mãi giảm giá ngẫu nhiên nào, họ có thể xây dựng một chương trình ưu đãi có thời hạn vào thứ Sáu và sau đó sử dụng dữ liệu bán hàng để kiểm tra xem chương trình khuyến mãi đó có thực sự thành công hay không.

Đánh giá ẩn danh và dữ liệu cá nhân là hai khái niệm khác nhau.

Chừng nào việc đánh giá còn thực sự ẩn danh và không cho phép rút ra bất kỳ kết luận nào về cá nhân, thì trọng tâm chủ yếu vẫn là những hiểu biết về quản lý kinh doanh.

Tình huống sẽ khác khi các giao dịch mua hàng được liên kết với tài khoản khách hàng, thẻ khách hàng, địa chỉ email hoặc một người có thể xác định danh tính khác. Trong trường hợp đó, nó được coi là dữ liệu cá nhân và phải tuân thủ các yêu cầu của GDPR.

Ngay cả dữ liệu được mã hóa vẫn về cơ bản là dữ liệu cá nhân nếu vẫn có thể xác định được nguồn gốc bằng cách sử dụng thông tin bổ sung. Hơn nữa, nếu tần suất mua hàng, sở thích hoặc sản phẩm yêu thích của cá nhân được phân tích tự động, điều này có thể cấu thành một hình thức lập hồ sơ cá nhân.

Từ báo cáo máy tính tiền đến tiếp thị lòng trung thành của khách hàng

Tài khoản khách hàng hoặc thẻ khách hàng thân thiết cho phép doanh nghiệp cung cấp thêm các tính năng bổ sung, chẳng hạn như:

• Chương trình tích điểm và thưởng,
• tín dụng kỹ thuật số,
• giảm giá riêng lẻ,
• Các hoạt động sinh nhật,
• Ưu đãi độc quyền dành cho khách hàng thường xuyên.
• Thông tin về các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp.

Các chương trình khách hàng thân thiết và sự đồng ý nhận quảng cáo cần được xem xét riêng biệt. Việc tham gia chương trình tích điểm không tự động có nghĩa là người đó cũng muốn nhận bản tin hoặc quảng cáo cá nhân hóa.

Do đó, đối với mỗi lần sử dụng dữ liệu khách hàng, cần phải xác định mục đích xử lý dữ liệu và cơ sở pháp lý của việc này. Tùy thuộc vào trường hợp sử dụng cụ thể, các cơ sở pháp lý có thể bao gồm, ví dụ, thực hiện hợp đồng, sự đồng ý, nghĩa vụ pháp lý hoặc lợi ích hợp pháp.

Những quy tắc bảo vệ dữ liệu quan trọng nhất trong cuộc sống hàng ngày

1. Xác định mục tiêu rõ ràng

Dữ liệu chỉ nên được thu thập cho các mục đích đã được xác định trước và có thể kiểm chứng.

Bất kỳ ai nhận được địa chỉ email chỉ để gửi biên lai điện tử đều không được tự động sử dụng nó cho các tin nhắn quảng cáo. Do đó, dữ liệu máy tính tiền, kế toán và tiếp thị cần được tách biệt hoàn toàn, cả về mặt kỹ thuật và tổ chức.

2. Chỉ thu thập dữ liệu cần thiết

Đối với tài khoản khách hàng cơ bản, tên và địa chỉ email có thể là đủ. Ngày sinh, số điện thoại hoặc địa chỉ chỉ nên được yêu cầu nếu thông tin này thực sự cần thiết cho một chức năng cụ thể.

Việc thu thập càng ít dữ liệu cá nhân thì nỗ lực quản lý và rủi ro bảo vệ dữ liệu càng giảm.

3. Thông báo cho khách hàng một cách minh bạch

Những điểm sau đây cần được giải thích rõ ràng trong quá trình thu thập dữ liệu:

• Dữ liệu nào được xử lý?
• Dữ liệu sẽ được sử dụng cho mục đích gì?
• Việc xử lý dữ liệu được thực hiện trên cơ sở pháp lý nào?
• Dữ liệu sẽ được lưu trữ trong bao lâu?
• Bất cứ ai có quyền truy cập vào nó,
• Người đó có những quyền gì.

Chính sách bảo mật dễ tiếp cận có thể cung cấp thông tin này. Tuy nhiên, một liên kết đơn giản mà không có giải thích rõ ràng về quy trình cụ thể thì không phải lúc nào cũng đủ.

4. Ghi chép rõ ràng các giấy tờ đồng ý

Nếu việc xử lý dữ liệu dựa trên sự đồng ý, thì sự đồng ý này phải được đưa ra một cách tự nguyện, có hiểu biết đầy đủ, rõ ràng và vì một mục đích cụ thể. Không nên sử dụng các ô chọn được đánh dấu sẵn.

Đối với bản tin, quy trình xác nhận hai bước (double opt-in) được khuyến nghị sử dụng trong thực tế. Với phương pháp này, việc đăng ký chỉ được xác nhận sau khi người dùng nhấp vào liên kết trong email xác nhận. Điều này giúp dễ dàng chứng minh sự đồng ý và giảm thiểu việc lạm dụng địa chỉ email của người khác. Cơ quan Bảo vệ Dữ liệu Áo đã từng xử lý một trường hợp mà việc thiếu quy trình xác nhận hai bước được coi là biện pháp bảo mật dữ liệu không đầy đủ.

5. Tuân thủ các quy tắc đối với email quảng cáo

Tại Áo, thông thường cần có sự đồng ý trước đối với hoạt động tiếp thị trực tiếp điện tử.

Điều 174, khoản 4 của Luật Viễn thông Đức (TKG) 2021 quy định ngoại lệ cho khách hàng hiện tại trong những điều kiện nghiêm ngặt. Điều này đặc biệt quan trọng nếu thông tin liên hệ được thu thập liên quan đến việc bán hàng hoặc dịch vụ, chỉ quảng cáo các sản phẩm hoặc dịch vụ tương tự của công ty và chủ thể dữ liệu có thể dễ dàng và miễn phí phản đối cả tại thời điểm thu thập dữ liệu và trong mỗi tin nhắn.

Việc liệu ngoại lệ này có áp dụng trong từng trường hợp cụ thể hay không cần được xem xét kỹ lưỡng. Việc ai đó đã mua hàng không tự động cho phép tất cả các hình thức quảng cáo qua email.

6. Giúp việc hủy đăng ký và phản đối trở nên dễ dàng hơn.

Mỗi thông điệp quảng cáo nên bao gồm một cách hủy đăng ký rõ ràng, miễn phí và đơn giản – trên thực tế thường là thông qua một liên kết hủy đăng ký hoạt động được.

Nếu một người phản đối việc xử lý dữ liệu của họ cho mục đích tiếp thị trực tiếp, dữ liệu của họ sẽ không còn được sử dụng cho mục đích này nữa. Quyền phản đối này cũng áp dụng cho việc lập hồ sơ cá nhân trong phạm vi liên quan đến tiếp thị trực tiếp.

7. Cho phép truy cập, chỉnh sửa và xóa

Khách hàng có quyền, trong số những quyền khác, yêu cầu thông tin về dữ liệu cá nhân nào của họ đang được xử lý. Dữ liệu không chính xác phải được phép sửa chữa.

Bạn cũng có thể yêu cầu xóa dữ liệu. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là tất cả thông tin đều có thể được xóa ngay lập tức. Các nghĩa vụ lưu giữ theo luật định, ví dụ như đối với một số tài liệu kế toán hoặc kinh doanh nhất định, có thể ngăn cản việc xóa hoàn toàn.

Do đó, hệ thống điểm bán hàng hoặc hệ thống quản lý khách hàng được kết nối cần phải có khả năng phân biệt giữa dữ liệu phải tiếp tục được lưu giữ theo quy định pháp luật và dữ liệu không còn được sử dụng cho mục đích tiếp thị.

Cách thực hiện thực tế: bắt đầu từ quy mô nhỏ và có kiểm soát.

Việc bắt đầu không đòi hỏi phải sử dụng các công cụ tự động hóa tiếp thị phức tạp. Một phương pháp rõ ràng, từng bước một sẽ hiệu quả hơn:

1. Trước tiên, hãy đánh giá các báo cáo thu ngân ẩn danh.
2. Hãy xây dựng một chương trình khách hàng đơn giản và dễ hiểu.
3. Ghi lại sự đồng ý và phản đối một cách dễ hiểu.
4. Hãy bắt đầu với một vài phân khúc khách hàng phù hợp.
5. Xác định các hành động dựa trên dữ liệu mua hàng thực tế.
6. Đánh giá hiệu quả của mỗi chiến dịch dựa trên doanh số bán hàng, giá trị giỏ hàng hoặc tỷ lệ mua lại.

Ví dụ, việc phân loại ban đầu có thể phân biệt giữa khách hàng mới, khách hàng thường xuyên và khách hàng đã không hoạt động trong thời gian dài. Tuy nhiên, cần phải luôn kiểm tra xem việc xử lý dữ liệu đó có được phép theo luật bảo vệ dữ liệu hay không và liệu các chủ thể dữ liệu đã được thông báo một cách minh bạch hay chưa.

Phần kết luận

Tiếp thị dựa trên dữ liệu điểm bán hàng có nghĩa là: giảm thiểu phỏng đoán và phản ứng nhanh hơn với hành vi mua hàng thực tế.

Các báo cáo ẩn danh đã giúp cải thiện phạm vi sản phẩm, chương trình khuyến mãi và nhân sự. Tài khoản khách hàng và chương trình thưởng mang đến những cơ hội bổ sung để xây dựng lòng trung thành lâu dài của khách hàng – nhưng cũng đi kèm với trách nhiệm bảo vệ dữ liệu.

Những người xác định mục đích rõ ràng, chỉ thu thập dữ liệu cần thiết, ghi lại sự đồng ý một cách minh bạch và giải quyết các phản đối một cách đáng tin cậy sẽ tạo nền tảng tốt cho hoạt động tiếp thị giữ chân khách hàng bền vững.

Chúng tôi rất hân hạnh được giới thiệu cho bạn cách thức hệ thống POS, quản lý khách hàng và quy trình tiếp thị có thể phối hợp hiệu quả với nhau trong buổi tư vấn ban đầu miễn phí với Lonio.

Lưu ý: Bài viết này chỉ mang tính chất thông tin chung và không cấu thành tư vấn pháp lý hoặc bảo vệ dữ liệu. Đánh giá pháp lý phụ thuộc vào mô hình kinh doanh cụ thể, dữ liệu được sử dụng và các biện pháp tiếp thị tương ứng. Để có đánh giá ràng buộc, vui lòng tham khảo ý kiến ​​cố vấn pháp lý hoặc chuyên gia bảo vệ dữ liệu có trình độ.