Sau khi nền tảng dữ liệu đã được xây dựng và vận hành ổn định trong nhiều năm, CellphoneS bắt đầu bước sang giai đoạn tiếp theo: ứng dụng AI để khai thác dữ liệu sâu hơn trong vận hành.

Trong nhiều năm gần đây, khái niệm data-driven marketing hay AI-driven business được nhắc đến rất nhiều trong ngành marketing và bán lẻ. Tuy nhiên, trên thực tế, việc triển khai các hệ thống dữ liệu khách hàng ở quy mô doanh nghiệp vẫn là một thách thức lớn.

Không ít doanh nghiệp đầu tư vào CDP, CRM hoặc marketing automation với kỳ vọng nhanh chóng trở thành “data-driven”. Nhưng sau giai đoạn triển khai ban đầu, nhiều hệ thống lại không được khai thác đúng tiềm năng. Nguyên nhân thường không nằm ở công cụ, mà ở việc doanh nghiệp chưa xây dựng được một nền tảng dữ liệu đủ vững để kết nối toàn bộ hoạt động marketing, thương mại điện tử và vận hành khách hàng.

Trong bối cảnh đó, hành trình xây dựng nền tảng dữ liệu khách hàng tại CellphoneS là một ví dụ đáng chú ý. Trong khoảng 5 năm, doanh nghiệp bán lẻ này đã từng bước chuyển từ mô hình marketing dựa trên các chiến dịch rời rạc sang một hệ thống CRM và automation vận hành liên tục dựa trên dữ liệu khách hàng.

Nhìn lại hành trình này cũng giúp làm rõ một câu hỏi quan trọng đối với nhiều doanh nghiệp bán lẻ hiện nay: để triển khai data-driven marketing hiệu quả, đâu là những nền tảng doanh nghiệp cần xây dựng trước tiên?

Bài toán dữ liệu quen thuộc của ngành bán lẻ

Trước khi triển khai hệ thống dữ liệu khách hàng, bối cảnh của CellphoneS khá giống với nhiều doanh nghiệp bán lẻ lớn.

• Dữ liệu khách hàng tồn tại ở nhiều hệ thống khác nhau.
• Các kênh online và offline chưa được kết nối đầy đủ.
• Việc sử dụng dữ liệu cho quảng cáo, CRM hay phân tích vẫn diễn ra theo từng công cụ riêng lẻ.

Tỷ lệ nhận diện khách hàng đa kênh (cross-channel identity) khi đó ở mức dưới 2%, khiến doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc đo lường hiệu quả marketing và tối ưu phân bổ ngân sách quảng cáo.

Bên cạnh đó, phần lớn hoạt động marketing vẫn được triển khai theo từng chiến dịch riêng lẻ, thay vì dựa trên các luồng tương tác dài hạn với khách hàng.

Đây cũng là tình trạng khá phổ biến của nhiều doanh nghiệp bán lẻ tại Việt Nam: không thiếu công cụ marketing, nhưng thiếu một nền tảng dữ liệu thống nhất để kết nối các hoạt động đó.

Data foundation: nền móng của chuyển đổi dữ liệu

Một điểm đáng chú ý trong cách tiếp cận của CellphoneS là mục tiêu của dự án ngay từ đầu không chỉ dừng lại ở việc tối ưu marketing.

Ban lãnh đạo doanh nghiệp xác định khá rõ: mục tiêu là xây dựng một nền tảng dữ liệu khách hàng có thể vận hành lâu dài cho toàn bộ hệ sinh thái bán lẻ.

Các mục tiêu chính của dự án bao gồm:

• Hợp nhất định danh khách hàng trên nhiều kênh
• Chuẩn hóa hệ thống event tracking
• Xây dựng khả năng phân khúc khách hàng ở quy mô lớn
• Tự động hóa các kịch bản tương tác theo vòng đời khách hàng
• Thiết lập khả năng đo lường full-funnel cho marketing và vận hành

Thay vì triển khai toàn bộ ngay từ đầu, dự án được bắt đầu bằng một giai đoạn thử nghiệm khoảng 3 tháng nhằm kiểm chứng mô hình trước khi mở rộng.

Cách tiếp cận này khá phổ biến trong các dự án chuyển đổi dữ liệu tại doanh nghiệp: thử nghiệm nhanh, sau đó mở rộng dần theo từng giai đoạn khi hệ thống bắt đầu chứng minh được hiệu quả.

12 tháng đầu: khi dữ liệu bắt đầu tạo ra tác động

Sau giai đoạn triển khai ban đầu và khi hệ thống dữ liệu bắt đầu vận hành ổn định, các cải thiện về hiệu quả marketing xuất hiện khá rõ.

Trong khoảng 12 tháng đầu tiên, một số chỉ số ghi nhận:

• Conversion Rate tăng khoảng 30%
• ROAS tăng khoảng 35%
• CPA giảm khoảng 28%
• Số lượng hồ sơ khách hàng được nhận diện tăng hơn 250%

Phần lớn cải thiện trong giai đoạn này đến từ việc giảm lãng phí trong hoạt động marketing.

Khi khả năng nhận diện khách hàng được cải thiện, các chiến dịch quảng cáo có thể nhắm đúng nhóm khách hàng tiềm năng hơn. Điều này giúp doanh nghiệp phân bổ ngân sách hiệu quả hơn và giảm đáng kể chi phí chuyển đổi.

Một bước quan trọng trong giai đoạn này là chuẩn hóa hệ thống event tracking trên các kênh digital. Các hành vi như xem sản phẩm, tìm kiếm, thêm vào giỏ hàng hay mua hàng được ghi nhận theo cùng một chuẩn dữ liệu, giúp dữ liệu từ website, ecommerce và CRM có thể được phân tích nhất quán.

Từ campaign-based sang tương tác always-on theo vòng đời khách hàng

Sau khi nền tảng dữ liệu bắt đầu cho thấy hiệu quả, CellphoneS tiếp tục mở rộng sang bước tiếp theo: tự động hóa các hoạt động tương tác với khách hàng theo vòng đời.

Các kênh Email, SMS và Zalo được đưa vào vận hành trên cùng một nền tảng dữ liệu khách hàng thay vì hoạt động rời rạc trên nhiều công cụ khác nhau.

Hai loại kịch bản chính được triển khai:

• Always-on journeys: Các luồng tự động dựa trên hành vi và vòng đời khách hàng, bao gồm onboarding sau khi mua hàng, chăm sóc sau bán và các chương trình giữ chân khách hàng.
• Campaign-based journeys: Các chiến dịch marketing theo mùa, theo sản phẩm hoặc theo các sự kiện kinh doanh.

Một trong những use-case mang lại hiệu quả rõ rệt là cross-sell phụ kiện theo sản phẩm đã mua, giúp doanh thu phụ kiện tăng 3 lần so với giai đoạn trước đó.

Việc triển khai các kịch bản automation này cũng giúp doanh nghiệp chuyển từ mô hình marketing theo chiến dịch sang một hệ thống tương tác khách hàng always-on vận hành liên tục dựa trên dữ liệu và vòng đời khách hàng.

Mở rộng sang Mobile App và Offline

Khi các luồng automation đã vận hành ổn định, nền tảng dữ liệu tiếp tục được mở rộng sang mobile và các hoạt động offline.

Ứng dụng thành viên SMember được ra mắt và nhanh chóng đạt hơn 1 triệu người dùng sau khoảng một năm.

Mobile App trở thành một kênh tương tác quan trọng trong hệ sinh thái khách hàng của CellphoneS, với các use-case như:

• Thông báo trạng thái đơn hàng
• Ưu đãi cá nhân hóa
• Chương trình thành viên
• Các chiến dịch App Push dựa trên hành vi khách hàng

Song song với đó, các nền tảng như Zalo Mini App cũng được triển khai trong một số hoạt động tiếp cận và chăm sóc khách hàng, giúp mở rộng các điểm chạm ngoài cửa hàng.

Việc kết nối Mobile App, Zalo, Email, SMS và các hoạt động offline trên cùng một nền tảng dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn hành trình khách hàng trên nhiều điểm chạm khác nhau.

Điều này cũng phản ánh một xu hướng đang ngày càng rõ trong ngành bán lẻ: mobile app và messaging platform đang dần trở thành trung tâm của hệ sinh thái tương tác khách hàng, nơi dữ liệu, CRM và trải nghiệm người dùng được kết nối chặt chẽ hơn.

Sau 5 năm: một nền tảng dữ liệu ở quy mô doanh nghiệp

Sau 5 năm triển khai, hệ thống dữ liệu của CellphoneS đã phát triển từ một hệ thống thử nghiệm ban đầu thành một hạ tầng dữ liệu vận hành ở quy mô lớn.

Tính đến đầu năm 2026:

• Khoảng 380 triệu log dữ liệu được xử lý mỗi tháng
• Hơn 11,5 triệu hồ sơ khách hàng được nhận diện
• Tỷ lệ định danh khách hàng đa kênh tăng từ dưới 2% lên hơn 27%
• Hơn 10,5 triệu tương tác khách hàng mỗi tháng qua Email, App Push, Zalo và SMS

Hệ thống hiện vận hành:

• Hơn 1.500 phân khúc khách hàng
• Hơn 1.600 luồng tự động hóa
• 80 kịch bản always-on vận hành liên tục theo vòng đời khách hàng

Chất lượng tương tác khách hàng được cải thiện

Không chỉ số lượng dữ liệu tăng lên, chất lượng tương tác khách hàng cũng được cải thiện đáng kể.

Một số chỉ số tiêu biểu:

• Email Open Rate khoảng 28,2%, cao hơn mức trung bình 18-22% của ngành bán lẻ.
• App Push CTR khoảng 5,4%, so với mức phổ biến 2-3,5% của ngành

Các audience quảng cáo cũng được tự động cập nhật từ các phân khúc khách hàng trong hệ thống dữ liệu, giúp các chiến dịch tiếp cận đúng nhóm khách hàng tiềm năng hơn và cải thiện hiệu quả media.

Bài học từ hành trình này

Nhìn lại hành trình triển khai dữ liệu tại CellphoneS, có thể thấy một cấu trúc khá rõ trong quá trình chuyển đổi sang data-driven marketing.

1. Data foundation trước, automation sau

Một nền tảng dữ liệu thống nhất là điều kiện cần trước khi triển khai các hệ thống automation hoặc AI.

2. Bắt đầu từ những use-case cụ thể

Những cải thiện đầu tiên thường đến từ các use-case rõ ràng như tối ưu quảng cáo, CRM lifecycle hoặc cross-sell.

3. Mở rộng theo maturity của dữ liệu

Sau khi dữ liệu và automation đã ổn định, doanh nghiệp mới có thể mở rộng sang các ứng dụng nâng cao như AI hoặc predictive analytics.

Chặng tiếp theo: AI trên nền dữ liệu đã sẵn sàng

Sau khi nền tảng dữ liệu đã vận hành ổn định trong nhiều năm, CellphoneS bắt đầu thử nghiệm một số ứng dụng AI trong vận hành như:

• AI Agent hỗ trợ đội ngũ chăm sóc khách hàng
• Các mô hình phân tích hành vi khách hàng
• Hệ thống scoring và profiling tự động

Những thử nghiệm này cho thấy một xu hướng chung trong ngành bán lẻ: AI không phải là bước khởi đầu của chuyển đổi dữ liệu, mà là bước phát triển tiếp theo sau khi nền tảng dữ liệu đã đủ trưởng thành.

Kết luận

Câu chuyện của CellphoneS cho thấy data-driven retail không bắt đầu từ AI hay automation, mà từ việc xây dựng một nền tảng dữ liệu đủ vững để kết nối toàn bộ hoạt động marketing, thương mại và vận hành khách hàng. Khi dữ liệu đã được chuẩn hóa và vận hành ổn định, các hệ thống CRM, automation và AI mới có thể phát huy hiệu quả thực sự.

Với nhiều doanh nghiệp bán lẻ, chuyển đổi dữ liệu vì vậy không phải là một dự án công nghệ ngắn hạn, mà là một quá trình phát triển theo nhiều giai đoạn: từ xây dựng data foundation, mở rộng automation, đến khai thác dữ liệu sâu hơn bằng AI. Giá trị lớn nhất thường không đến từ một bước nhảy lớn, mà từ những cải tiến nhỏ được tích lũy liên tục theo thời gian.