Dữ liệu CRM là gì? Phân loại, cách thu thập & quản trị hiệu quả

Trong kỷ nguyên số, dữ liệu CRM trở thành nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng, tối ưu bán hàng và cải thiện hiệu suất đội ngũ. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp vẫn thu thập dữ liệu rời rạc, thiếu chuẩn hóa, dẫn đến khó dự báo doanh thu và đưa ra quyết định chính xác. Bài viết này sẽ giúp bạn hiểu rõ dữ liệu CRM là gì, phân loại, cách thu thập và ứng dụng trong thực tế. Đồng thời là cách quản trị dữ liệu CRM hiệu quả và áp dụng AI để nâng cấp toàn bộ quy trình bán hàng.

1. Dữ liệu CRM là gì? 

1.1 Khái niệm 

Dữ liệu CRM (Customer Relationship Management Data) là toàn bộ thông tin doanh nghiệp thu thập, lưu trữ và cập nhật liên quan đến khách hàng trong suốt thời gian gắn bó với doanh nghiệp - từ giai đoạn khách hàng chỉ mới là một lead, đến khi trở thành khách hàng thực sự, tái mua và được chăm sóc hậu mãi. Đây có thể là thông tin nhận dạng cơ bản, lịch sử tương tác đa kênh, hành vi trên môi trường số, dữ liệu giao dịch hoặc phản hồi trong quá trình chăm sóc khách hàng.

1.2 Lợi ích của việc sử dụng dữ liệu CRM

Khi dữ liệu khách hàng được thu thập và quản lý đúng cách, doanh nghiệp có thể cải thiện toàn bộ quy trình bán hàng - marketing - chăm sóc khách hàng một cách rõ ràng. Cụ thể:

• Tập trung hóa dữ liệu khách hàng, tránh rời rạc giữa Excel, email, Zalo hay các công cụ rời rạc khác.
• Nâng cao hiệu quả bán hàng, giúp đội ngũ hiểu rõ nhu cầu và lịch sử tương tác của từng khách hàng.
• Tối ưu chi phí marketing nhờ xác định chính xác kênh mang lại lead chất lượng cao.
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng với quy trình chăm sóc cá nhân hóa và follow-up đúng thời điểm.
• Hỗ trợ lãnh đạo ra quyết định thông qua báo cáo và dashboard dữ liệu realtime.
• Tạo nền tảng cho tự động hóa & AI, giúp giảm thao tác thủ công và tăng năng suất toàn đội.

2. Các loại dữ liệu CRM

Dữ liệu CRM trong doanh nghiệp xuất hiện dưới nhiều dạng khác nhau, tùy theo nguồn thu thập và bản chất thông tin. Việc phân loại rõ ràng giúp doanh nghiệp quản lý dữ liệu khoa học hơn, tránh trùng lặp và dễ dàng khai thác trong bán hàng - marketing - chăm sóc khách hàng.

2.1 Theo nguồn thu nhập

• Dữ liệu bên trong doanh nghiệp: Là các thông tin phát sinh từ hoạt động nội bộ: lịch sử bán hàng, hợp đồng, báo giá, ghi chú của nhân viên, ticket hỗ trợ, phản hồi CSKH. Đây là nguồn dữ liệu quan trọng nhất vì phản ánh trực tiếp hành vi và mối quan hệ giữa khách hàng với doanh nghiệp.
• Dữ liệu bên ngoài doanh nghiệp: Bao gồm dữ liệu hành vi khách hàng từ website, landing page, quảng cáo, form đăng ký, chatbot, mạng xã hội hoặc các nguồn data bên thứ ba. Loại dữ liệu này giúp doanh nghiệp hiểu sâu hơn về nhu cầu, mức độ quan tâm và hành trình khách hàng trước khi liên hệ trực tiếp.

2.2 Theo bản chất dữ liệu

• Dữ liệu nhận dạng: Thông tin cơ bản giúp xác định khách hàng như: họ tên, số điện thoại, email, công ty, chức vụ, ngành nghề, quy mô doanh nghiệp. Đây là phần cơ bản nhất của mọi hồ sơ khách hàng.
• Dữ liệu mô tả: Bao gồm thông tin mở rộng như nhu cầu, nhóm sản phẩm quan tâm, ngân sách dự kiến, thời gian dự định triển khai, mức độ ưu tiên… giúp sale phân loại mức độ tiềm năng.
• Dữ liệu hành vi: Là dữ liệu ghi lại các tương tác của khách hàng: mở email, bấm link, xem trang web, tải tài liệu, tham gia webinar, gửi yêu cầu tư vấn, trao đổi qua chatbot/ callbot… Đây là nguồn dữ liệu quan trọng để xây dựng lead scoring và lead nurturing.
• Dữ liệu giao dịch: Bao gồm đơn hàng, báo giá, hợp đồng, hóa đơn, lịch sử mua hàng. Dữ liệu này giúp doanh nghiệp phân tích doanh thu, hành vi tái mua và nâng cao hiệu quả dự báo.
• Dữ liệu chăm sóc khách hàng: Gồm ticket, phản hồi, lịch sử hỗ trợ, mức độ hài lòng, yêu cầu xử lý… Đây là cơ sở để tối ưu trải nghiệm khách hàng và cải thiện chất lượng dịch vụ.

3. Thu thập dữ liệu CRM như thế nào?

Để dữ liệu CRM thực sự hữu ích, doanh nghiệp cần thu thập thông tin từ nhiều điểm chạm khác nhau trong hành trình khách hàng. Điều này giúp bức tranh dữ liệu đầy đủ, liên tục và phản ánh chính xác mối quan hệ giữa khách hàng và doanh nghiệp.

3.1 Thu thập dữ liệu CRM qua hoạt động với khách hàng

• Cuộc gọi điện thoại: Mỗi cuộc gọi tư vấn, trao đổi hay hỗ trợ đều tạo ra dữ liệu như nhu cầu, vấn đề, mức độ quan tâm và lịch sử tương tác. CRM có thể tự động ghi âm, lưu nội dung trao đổi hoặc đính kèm ghi chú của nhân viên, giúp doanh nghiệp phân tích chất lượng cơ hội và theo dõi quy trình bán hàng chính xác hơn.
• Mạng xã hội: Các tương tác qua Facebook, Zalo, TikTok hoặc Instagram (tin nhắn, bình luận, lượt quan tâm) đều phản ánh hành vi của khách hàng. Khi được đồng bộ vào CRM, dữ liệu này giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng đang quan tâm điều gì và tối ưu kế hoạch truyền thông phù hợp hơn.
• Email: Email chứa nhiều dữ liệu giá trị như phản hồi của khách hàng, yêu cầu tư vấn, mức độ tương tác (mở mail, nhấp link). CRM có thể tự động phân loại và lưu trữ email theo từng hồ sơ, hỗ trợ doanh nghiệp cá nhân hóa chăm sóc và đánh giá mức độ sẵn sàng mua hàng.
• Khảo sát sau mua: Bảng khảo sát khách hàng cung cấp dữ liệu về mức độ hài lòng, trải nghiệm thực tế và các điểm cần cải thiện. Khi được lưu vào CRM, doanh nghiệp dễ dàng phân tích xu hướng phản hồi và nâng cao chất lượng sản phẩm/dịch vụ.
• Hội thảo và sự kiện: Mỗi hoạt động hội thảo, webinar hoặc sự kiện offline đều tạo ra danh sách khách hàng tiềm năng. CRM lưu trữ dữ liệu đăng ký, lịch sử tham gia và mức độ tương tác để doanh nghiệp tiếp tục nurturing đúng nhu cầu.

3.2 Thu thập dữ liệu CRM qua bên thứ ba

• Dữ liệu thị trường: Doanh nghiệp có thể mua hoặc truy cập dữ liệu từ các đơn vị cung cấp thông tin ngành, danh sách doanh nghiệp hoặc báo cáo thị trường. Khi được đưa vào CRM, dữ liệu này giúp mở rộng tệp khách hàng và đánh giá tiềm năng theo từng nhóm ngành.
• Nền tảng dữ liệu doanh nghiệp: Các nền tảng như LinkedIn, các cổng dữ liệu B2B, hoặc các nhà cung cấp data chuyên nghiệp thường cung cấp thông tin chi tiết về doanh nghiệp, quy mô, người ra quyết định và thông tin công khai. CRM sẽ lưu trữ và đồng bộ dữ liệu này để hỗ trợ sale trong việc tiếp cận đúng khách hàng mục tiêu.
• Hệ thống đối tác: Dữ liệu có thể đến từ đại lý, nhà phân phối hoặc các đối tác kinh doanh. Thông tin về khách hàng chung, đơn hàng, nhu cầu hoặc phản hồi từ đối tác được đưa vào CRM để đảm bảo mọi bộ phận đều có cùng góc nhìn về khách hàng và tránh trùng lặp khi xử lý.
• Nguồn dữ liệu bên ngoài theo API: CRM có thể tích hợp với các nền tảng như advertising tools (quảng cáo), hệ thống ERP, DMS hoặc các ứng dụng khác để đồng bộ dữ liệu tự động. Điều này giúp doanh nghiệp thu thập dữ liệu liên tục, hạn chế sai lệch và đảm bảo thông tin luôn cập nhật theo thời gian thực.

4. Ứng dụng của dữ liệu CRM trong doanh nghiệp

4.1 Theo dõi & tối ưu chuyển đổi 

Dữ liệu CRM cho phép doanh nghiệp theo dõi tỷ lệ chuyển đổi ở từng giai đoạn (lead → tiềm năng → cơ hội → chốt đơn). Khi có dữ liệu đầy đủ, doanh nghiệp dễ dàng xác định điểm nghẽn như: khách hay rớt ở bước nào và nguyên nhân vì sao. Việc phân tích này giúp tối ưu quy trình, cải thiện tỷ lệ chuyển đổi và rút ngắn thời gian chốt sale.

 

Ví dụ: Một doanh nghiệp B2B nhận thấy 48% khách rớt ở bước “gửi báo giá”. Kiểm tra dữ liệu CRM cho thấy sale mất 3-4 ngày mới gửi báo giá do quy trình nội bộ rườm rà. Doanh nghiệp dùng automation để tạo báo giá tự động → tỷ lệ chốt tăng 22% chỉ sau 2 tháng.

4.2 Xác định kênh có hiệu suất cao nhất

CRM lưu lại nguồn của từng khách hàng: quảng cáo Facebook, Google, SEO, hội thảo, telesales, giới thiệu... Nhờ đó doanh nghiệp biết kênh nào tạo nhiều lead, kênh nào tạo lead chất lượng và tỷ lệ chốt cao. Điều này giúp tối ưu ngân sách marketing và tập trung vào kênh hiệu quả nhất thay vì dàn trải đều.

Ví dụ: Dữ liệu CRM cho thấy 60% lead đến từ Facebook Ads nhưng tỷ lệ chốt chỉ 1,2%, trong khi SEO chỉ chiếm 20% lead nhưng tỷ lệ chốt là 7,5%. Từ đó, doanh nghiệp quyết định cắt 30% ngân sách Facebook và tăng đầu tư SEO → chi phí để có được một khách hàng giảm 35%.

4.3 Cải thiện và tối ưu hiệu suất bán hàng

Thông qua dữ liệu tương tác (số lần gọi, số lần follow-up, thời gian phản hồi, tỷ lệ email được mở...), CRM giúp quản lý đánh giá chính xác năng lực của từng nhân viên sale. Dữ liệu cũng chỉ ra nguyên nhân thất bại: thiếu follow-up, chưa hiểu nhu cầu, gửi báo giá sai thời điểm, hoặc khách chưa đủ ngân sách. Từ đó doanh nghiệp có kế hoạch đào tạo hoặc điều chỉnh quy trình để tăng hiệu suất.

 

Ví dụ: Một nhân viên sale liên tục bỏ lỡ cơ hội do phản hồi chậm. CRM ghi nhận thời gian phản hồi trung bình là 17 giờ, trong khi những sale top đạt 1-2 giờ. Sau khi áp dụng automation nhắc nhở và đào tạo kỹ năng quản lý pipeline, hiệu suất của sale này tăng từ 8% lên 19%.

4.4 Căn cứ để ra quyết định

Dữ liệu CRM cung cấp dashboard realtime về doanh thu dự kiến, sales pipeline đang xử lý, hành vi khách hàng, mức độ hài lòng và hiệu suất của từng chiến dịch marketing. Nhờ dữ liệu trực quan, CEO có thể lập kế hoạch doanh thu, dự báo nguồn lực, phân bổ nhân sự, hoặc điều chỉnh chiến lược bán hàng ngay lập tức thay vì chờ báo cáo thủ công.

 

Ví dụ: CEO một công ty phân phối quan sát dashboard CRM và phát hiện doanh thu dự báo tháng sau sụt giảm 30% do số lượng cơ hội mới giảm mạnh. Ngay lập tức công ty kích hoạt chiến dịch tìm kiếm khách hàng trong 2 tuần, phân bổ thêm 3 sale vào nhóm bán hàng chủ lực. Nhờ đó, doanh thu thực tế chỉ giảm 8% thay vì 30%.

5. Cách quản trị dữ liệu CRM hiệu quả

Quản trị dữ liệu CRM là nền tảng giúp doanh nghiệp duy trì thông tin khách hàng chính xác, nhất quán. Khi dữ liệu được quản lý đúng cách, doanh nghiệp sẽ giảm rủi ro sai lệch, tăng hiệu suất đội ngũ và cải thiện chất lượng ra quyết định. Dưới đây là các nguyên tắc quan trọng cần áp dụng.

5.1 Chuẩn hoá dữ liệu

Việc chuẩn hoá giúp đảm bảo mọi thông tin được nhập vào CRM theo cùng một quy tắc. Doanh nghiệp cần thống nhất danh mục ngành nghề, khu vực, trạng thái khách hàng, định dạng số điện thoại, email và thông tin doanh nghiệp. Khi dữ liệu đồng nhất, hệ thống mới có thể phân tích chính xác và tránh nhầm lẫn giữa các hồ sơ.

5.2 Loại bỏ dữ liệu trùng lặp & sai lệch

Dữ liệu trùng hoặc sai làm giảm chất lượng báo cáo và gây khó khăn trong theo dõi khách hàng. Doanh nghiệp cần thiết lập các quy tắc tự động kiểm tra trùng lặp, cảnh báo khi nhập thông tin đã tồn tại và định kỳ rà soát dữ liệu để loại bỏ hoặc hợp nhất các hồ sơ không chính xác. Điều này giúp CRM luôn sạch và đáng tin cậy.

5.3 Phân quyền & bảo mật dữ liệu

Phân quyền dữ liệu giúp kiểm soát ai được xem, ai được chỉnh sửa và ai được chia sẻ thông tin khách hàng. Với những doanh nghiệp có nhiều cấp bậc hoặc phòng ban, việc thiết lập quyền truy cập theo vai trò là cực kỳ quan trọng để đảm bảo bảo mật và tuân thủ quy định nội bộ. Dữ liệu khách hàng chỉ nên được truy cập bởi những người có nhiệm vụ liên quan.

5.4 Tự động hóa các luồng dữ liệu

Tự động hoá giúp giảm thao tác thủ công và hạn chế sai sót trong quá trình nhập liệu. Các luồng dữ liệu như đổ lead về từ marketing, phân công cơ hội cho sale, cập nhật trạng thái pipeline hay gửi thông báo nội bộ nên được tự động hoá dựa trên quy tắc rõ ràng. Khi dữ liệu được tự động cập nhật theo thời gian thực, doanh nghiệp có thể theo dõi hoạt động chính xác hơn và phản hồi nhanh hơn.

5.5 Ứng dụng AI để khai thác dữ liệu

AI giúp doanh nghiệp xử lý và phân tích lượng dữ liệu lớn mà con người khó làm thủ công. Từ phân loại khách hàng, dự đoán khả năng mua hàng, đánh giá chất lượng hội thoại đến gợi ý bước follow-up, AI giúp thông tin trong CRM trở nên hữu ích hơn. Khi kết hợp với mô hình dữ liệu chuẩn, AI trở thành công cụ mạnh mẽ hỗ trợ bán hàng và tối ưu vận hành.

6. Cogover CRM - Giải pháp tối ưu dữ liệu CRM

Cogover CRM được xây dựng theo định hướng platform-first, cho phép doanh nghiệp quản trị và khai thác dữ liệu khách hàng một cách linh hoạt, chính xác và dễ mở rộng. Thay vì chỉ lưu trữ thông tin, hệ thống hỗ trợ tự động hóa toàn bộ luồng dữ liệu, giúp đội ngũ bán hàng - marketing - CSKH phối hợp hiệu quả hơn.

 

Quản trị dữ liệu khách hàng tập trung: Thay vì để dữ liệu nằm rải rác ở Excel, email, Zalo, phần mềm bán hàng hoặc các chiến dịch marketing, Cogover tổng hợp toàn bộ thông tin vào một nền tảng duy nhất. Dữ liệu nhận dạng, lịch sử tương tác, giao dịch, hành vi và ticket hỗ trợ đều được liên kết với nhau. Cách quản trị tập trung này giúp doanh nghiệp có góc nhìn 360 độ về khách hàng, hạn chế thất thoát dữ liệu và đảm bảo mọi phòng ban đều làm việc trên một nguồn dữ liệu thống nhất.

Chống trùng lặp: Cogover xây dựng các quy tắc xác định dữ liệu trùng theo số điện thoại, email, mã khách hàng hoặc nhiều trường kết hợp. Khi người dùng tạo bản ghi mới, hệ thống sẽ cảnh báo và gợi ý hợp nhất. Điều này giúp doanh nghiệp tránh sai lệch báo cáo, giữ dữ liệu sạch và đặc biệt hữu ích với mô hình có nhiều kênh thu lead cùng lúc.
 

Tự động đổ lead về từ marketing: Các lead từ quảng cáo, website, form đăng ký, chatbot/callbot AI, mạng xã hội, landing page hay sự kiện đều được đưa vào CRM theo thời gian thực. Hệ thống tự động gắn nhãn nguồn, chiến dịch và trạng thái, đảm bảo đội sale nhận lead ngay lập tức, không bỏ sót và không phải nhập tay. Điều này giúp doanh nghiệp tăng tốc độ phản hồi - yếu tố then chốt để nâng tỷ lệ chuyển đổi.
 

Hệ thống báo cáo & dashboard realtime: Thay vì tổng hợp thủ công mỗi tuần hay mỗi tháng, các chỉ số quan trọng như số lượng lead, cơ hội mở, tỷ lệ chuyển đổi, doanh thu dự báo hoặc mức độ hài lòng khách hàng được cập nhật tự động theo thời gian thực. Dashboard trực quan giúp lãnh đạo đánh giá hiệu suất đội ngũ, phát hiện sớm vấn đề và ra quyết định nhanh hơn dựa trên dữ liệu chính xác.

Nền tảng mở rộng (Platform-first): Cogover không chỉ là CRM mà là một nền tảng vận hành doanh nghiệp. Mọi dữ liệu từ CRM, quy trình tự động (Process), công việc (Task) đến quản lý tồn kho (Inventory) đều dùng chung một mô hình dữ liệu. Nhờ đó doanh nghiệp dễ dàng mở rộng mà không gặp tình trạng vỡ dữ liệu như các phần mềm rời rạc. Đây là lợi thế lớn với doanh nghiệp tăng trưởng nhanh hoặc có nhiều nghiệp vụ cần số hóa.

 

ĐĂNG KÝ DÙNG THỬ MIỄN PHÍ NGAY HÔM NAY

 

Lời kết

Dữ liệu CRM là nền tảng giúp doanh nghiệp hiểu khách hàng chính xác hơn, tối ưu quy trình bán hàng và vận hành dựa trên dữ liệu thay vì cảm tính. Khi được thu thập đầy đủ, quản trị đúng chuẩn và khai thác hiệu quả, dữ liệu sẽ trở thành lợi thế giúp doanh nghiệp nâng cao năng suất đội ngũ, cải thiện trải nghiệm khách hàng và đưa ra quyết định đúng và kịp thời trong môi trường cạnh tranh liên tục.