Bỏ qua

Phân Tích Khách Hàng CRM

Trang Phân Tích Khách Hàng (/dashboard/crm/analytics) cung cấp góc nhìn 360° về sức khỏe tệp khách hàng — từ chỉ số tăng trưởng, hành vi đặt phòng, phân khúc đến dự đoán rủi ro rời bỏ (churn).

Bộ Lọc & Xuất Dữ Liệu

Tổng quan KPI cards và bộ lọc

# Thành phần Mô tả
① Lọc Phân Khúc Xem theo nhóm: Tất cả · VIP · Frequent Guests · Corporate · Leisure
② Khoảng Thời Gian Date range picker với preset: 30 ngày · 90 ngày · 6 tháng · 1 năm
③ Làm Mới Tải lại dữ liệu
④ Xuất Dữ Liệu Export ra CSV / Excel / PDF

KPI Tổng Quan

Hàng 1 — Chỉ Số Tăng Trưởng & Sức Khỏe

# KPI Mô tả
⑤ Tổng Khách Hàng Tổng số hồ sơ + tag số khách mới trong kỳ
⑥ Khách Hàng Hoạt Động Số khách có tương tác trong khoảng thời gian
⑦ Avg Lifetime Value (LTV) Giá trị trung bình mỗi khách trong toàn vòng đời
⑧ Tỷ Lệ Tăng Trưởng % tăng/giảm số lượng khách hàng so với kỳ trước

Hàng 2 — Giữ Chân & Rủi Ro

# KPI Mô tả
⑨ Tỷ Lệ Giữ Chân % khách quay lại đặt phòng (retention rate)
⑩ Avg Booking Value Giá trị trung bình mỗi lần đặt phòng
⑪ Khách Đã Rời Bỏ Số khách không còn hoạt động (churned)
⑫ Khách Có Rủi Ro Số khách có nguy cơ rời bỏ cần chú ý

Cảnh báo rủi ro churn

Nếu có khách ở trạng thái "At-Risk", hệ thống hiển thị banner cảnh báo màu vàng ngay bên dưới KPI cards — nhấp View Details để chuyển đến tab Churn Analysis.

Tab Demographics — Nhân Khẩu Học

Tab Demographics với phân bổ tuổi, giới tính và địa lý

# Bảng Nội dung
① Phân Bổ Độ Tuổi Mỗi nhóm tuổi (18–25, 26–35…): số khách + thanh % + chi tiêu TB
② Phân Bổ Giới Tính Nam/Nữ/Khác: số khách + thanh %
③ Phân Bổ Địa Lý Thành phố/Quốc gia: số khách + thanh %

Dữ liệu hiển thị dạng danh sách với thanh tiến trình — không phải biểu đồ — giúp đọc chính xác từng con số.

Tab Behavior Analysis — Hành Vi

Tab Behavior Analysis phân tích mẫu đặt phòng:

Bảng Nội dung
Tần Suất Đặt Phòng Monthly/Quarterly/Yearly: số khách + % + tổng doanh thu nhóm đó
Loại Phòng Ưa Thích Mỗi loại phòng: số lần đặt + doanh thu + thời gian ở trung bình (đêm)

Tab Customer Segments — Phân Khúc

Tab Customer Segments hiển thị từng phân khúc dưới dạng thẻ:

  • Tên phân khúc + số lượng khách
  • Mô tả phân khúc
  • Chỉ số: Số khách · Điểm Loyalty (%)

Phân khúc có thể tạo/quản lý tại trang Segmentation.

Tab Top Customers — Khách Hàng Hàng Đầu

Tab Top Customers liệt kê các khách hàng có giá trị cao nhất dạng bảng có thể sắp xếp:

Cột Nội dung
Khách Hàng Avatar + Tên + Loyalty tier + Email + Ngày trở thành thành viên
Số Đặt Phòng Tổng số lần đặt (có thể sắp xếp)
Tổng Chi Tiêu Tổng giá trị tích lũy VND (có thể sắp xếp)
Avg Booking Value Giá trị trung bình mỗi booking
Lần Đặt Gần Nhất Ngày booking cuối cùng

Tab Churn Analysis — Phân Tích Rủi Ro Rời Bỏ

Tab Churn Analysis với summary cards và bảng dự đoán

Summary Cards

# Card Nội dung
① Tỷ Lệ Churn Hiện Tại % khách đã rời bỏ trong kỳ
② Khách Có Rủi Ro Số khách đang có nguy cơ churn
③ Lý Do Churn Hàng Đầu Danh sách 2–3 lý do phổ biến nhất + %

Bảng Dự Đoán Rủi Ro Churn

# Cột Nội dung
④ Khách Hàng Tên khách
⑤ Churn Risk Thanh tiến trình % + tag Mức Rủi Ro (đỏ >70% / cam 40–70% / xanh <40%)
⑥ Hoạt Động Cuối Thời gian từ lần tương tác gần nhất
⑦ Yếu Tố Rủi Ro Tag đỏ liệt kê nguyên nhân (VD: "Không đặt phòng 3 tháng", "Đánh giá tiêu cực")

Mức Rủi Ro Churn

Mức Ngưỡng Màu Hành động gợi ý
High Risk > 70% Đỏ Liên hệ ngay — gửi ưu đãi tái kích hoạt
Medium Risk 40–70% Cam Theo dõi — đưa vào chiến dịch re-engagement
Low Risk < 40% Xanh Bình thường — duy trì tương tác định kỳ

Hướng Dẫn Đọc Chỉ Số

Chỉ Số Định nghĩa Mục tiêu tốt
Retention Rate % khách quay lại trong kỳ / tổng khách kỳ trước ≥ 60%
Churn Rate % khách không còn hoạt động / tổng khách ≤ 20%
Avg LTV Tổng doanh thu / số khách hàng Tăng dần theo quý
Growth Rate (Khách mới − Khách rời) / Tổng khách kỳ trước > 0%

Mẹo & Thực Hành Tốt Nhất

Dùng filter Phân Khúc để so sánh nhóm

Chọn từng phân khúc (VIP, Frequent, Leisure) để xem KPI riêng của từng nhóm — dễ phát hiện nhóm nào đang suy giảm để can thiệp sớm.

Chú ý tab Churn hàng tuần

Khách ở mức High Risk (>70%) nên được liên hệ trong vòng 7 ngày — tỷ lệ giữ chân cao hơn đáng kể khi can thiệp sớm so với sau khi khách đã rời bỏ hoàn toàn.

Export để báo cáo quản lý

Dùng Export Excel với toàn bộ khoảng thời gian để tạo báo cáo khách hàng tháng — file tải về tên customer-analytics-YYYY-MM-DD.xlsx.

Dữ liệu phụ thuộc vào khoảng ngày

Tất cả chỉ số thay đổi theo Khoảng Thời Gian đã chọn. Khi so sánh với báo cáo trước, đảm bảo cùng khoảng thời gian để kết quả có ý nghĩa.

Câu Hỏi Thường Gặp

Dữ liệu cập nhật theo thời gian thực không?

Không — dữ liệu analytics được tổng hợp theo batch. Nhấn Làm Mới để lấy dữ liệu mới nhất từ server.

Tại sao Retention Rate và Churn Rate không cộng lại bằng 100%?

Retention Rate tính trên khách quay lại, còn Churn Rate tính trên khách không hoạt động. Có nhóm khách "trung gian" chưa được phân loại rõ ràng vào hai nhóm này.

\"At-Risk\" khác gì \"Churned\"?

Churned: Khách đã xác nhận rời bỏ (không có hoạt động vượt ngưỡng). At-Risk: Mô hình dự đoán có xác suất rời bỏ cao nhưng chưa chính thức.

Phân khúc \"Frequent Guests\" được xác định thế nào?

Dựa trên tần suất đặt phòng — thường là khách có ≥ 3 booking trong 12 tháng. Ngưỡng cụ thể có thể cấu hình trong trang Segmentation.

Export PDF có bao gồm biểu đồ không?

Trang này hiển thị dữ liệu dạng bảng và thanh tiến trình thay vì biểu đồ, nên file PDF xuất ra là dữ liệu dạng bảng.

Liên Kết Liên Quan

Quay lại CRM