Ứng Dụng Bigdata

TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.1) – DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG LÀ GÌ?

In bài này

Dữ liệu khách hàng hay Customer data được coi là tài sản, nguồn thông tin vô giá đối với mọi công ty thuộc nhiều lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Việc triển khai các quy trình khai thác, dự án nghiên cứu, phân tích Customer data với mục đích tìm hiểu, nắm bắt mong muốn, nhu cầu thầm kín của khách hàng, và chuyển nó thành những giá trị cụ thể thông qua từng chiến lược, kế hoạch hoạt động chính là chìa khóa cạnh tranh của mỗi tổ chức ngày nay.

TỔNG QUAN VỀ CUSTOMER DATA (P.1) – DỮ LIỆU KHÁCH HÀNG LÀ GÌ?

Hướng dẫn nghe bài dạng audio

Đặc biệt so với những 10 năm trước đây, thì hiện tại với sự phát triển của khoa học công nghệ, kĩ thuật qua đó nâng cao khả năng của các công ty trong việc tiếp cận gần hơn với khách hàng, tiệp cận gần hơn với mỗi dữ liệu chứa đựng thông tin về sở thích, hành vi,…của khách hàng.

Tuy nhiên, để đạt được các mục tiêu đề ra khi sử dụng dữ liệu khách hàng hỗ trợ những chiến lược kinh doanh một cách hiệu quả thì không phải là điều đơn giản hay dễ dàng, mà nó chứa đựng muôn vàn thách thức, khó khăn khác nhau thậm chí cả rủi ro ví dụ trường hợp công ty bị tin tặc tấn công hệ thống mạng, hệ thống dữ liệu, bị rò rỉ, đánh cắp dữ liệu là thông tin cá nhân của khách hàng,…như chúng tôi từng đề cập ở 2 bài viết trước về Data security. Do đó, để tối ưu dữ liệu khách hàng, công ty cần xây dựng những kế hoạch quản lý Customer data đi đôi với các giải pháp phù hợp hỗ trợ quá trình phân tích.

Trong chủ đề bài viết “Tổng quan về Customer data”, ở phần 1, BigDataUni sẽ cùng các bạn tìm hiểu trước dữ liệu khách hàng là gì, các khái niệm về quy trình phân tích dữ liệu khách hàng những loại dữ liệu nào cần thu thập từ khách hàng.

“Hãy tiến gần hơn đến với các khách hàng của bạn, gần đến nổi bạn có thể nói cho họ biết họ cần gì trước khi họ tự nhận ra.” – Steve Jobs. Câu nói của Steve Jobs càng thích hợp để nói về khuynh hướng tiếp cận khách hàng ngày nay của đa số các công ty. Trong thị trường cạnh tranh khốc liệt hiện tại, việc chủ động tìm kiếm và xác định, lôi kéo khách hàng tiềm năng bằng những chiến lược marketing, chiến lược sản phẩm thích hợp sẽ giúp một công ty có cơ hội vượt lên trên đối thủ của mình. Dĩ nhiên để thực hiện mục đích trên, công ty phải biết được khách hàng mình cần thu hút là ai, khách hàng nào sẽ đem lại giá trị lợi nhuận, khách hàng nào có thể sẽ mua sản phẩm, dịch vụ,…; tất cả thông tin có được đều phải dựa trên dữ liệu khách hàng mà công ty sẽ được thu thập, quản lý, và phân tích.

Customer data – dữ liệu khách hàng là gì?

Đầu tiên chúng ta có thể đơn giản hiểu dữ liệu khách hàng là bất kỳ loại dữ liệu nào mà công ty sở hữu cho biết khách hàng đang sử dụng sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty như thế nào và tương tác với thương hiệu của công ty ra sao (ví dụ khách hàng có quan tâm đến sản phẩm công ty hay không? Thể hiện sự quan tâm bằng cách nào); cụ thể các dữ liệu này phải cung cấp thông tin hữu ích về nhu cầu, mong muốn, cảm xúc, trải nghiệm của khách hàng đối với từng sản phẩm, dịch vụ.

Ngày nay dữ liệu khách hàng thường được gán với thuật ngữ “Big data” – dữ liệu lớn, mô tả đặc điểm Customer data càng ngày đa dạng hơn về loại, định dạng, khối lượng, và yêu cầu được xử lý bằng các công cụ, phần mềm mới, tiên tiến hơn đặc biệt khi công ty vẫn còn vận hành những hệ thống, nền tảng công nghệ cũ, lỗi thời đã không còn phù hợp. Customer data có thể bao gồm:

Ngoài ra, chúng ta có thể thu thập dữ liệu tương tác của khách hàng (mô tả hành vi, suy nghĩ, cảm nhận khách hàng về sản phẩm, thương hiệu của công ty, và thậm chí cả đối thủ cạnh tranh) có thể chia chi tiết thành các loại dữ liệu khác như:

Tóm tắt lại một công ty cần phải thu thập một hệ thống dữ liệu khách hàng bao gồm:

Tất cả các dữ liệu trên sẽ cung cấp những thông tin cụ thể sau khi được phân tích:

Hiểu thế nào về “phân tích dữ liệu khách hàng”?

Ở phần này chúng ta sẽ tìm hiểu rõ hơn về các dữ liệu khách hàng dựa trên việc phân loại những cách thức phân tích hay kết quả phân tích Customer data.

Phân tích dữ liệu khách hàng (cũng có thể gọi ngắn gọn Phân tích khách hàng) hiểu đơn giản là các quy trình, và hệ thống các phương pháp, công nghệ được ứng dụng giúp công ty nắm bắt, trích xuất những kiến thức, thông tin hữu ích tiềm ẩn trong nguồn dữ liệu khách hàng.  Mục đích chính của phân tích dữ liệu khách hàng là tạo ra một cái nhìn chi tiết và chính xác về khách hàng, để công ty có thể đề xuất các chiến lược kinh doanh, các quyết định phù hợp, hiệu quả trong tương lai nhằm thu hút nhiều khách hàng hơn và “giữ chân” họ lâu dài bằng các chiến dịch marketing, chiến dịch bán hàng, các hoạt động quản lý mối quan hệ khách hàng (CRM – customer relationship management)

Theo định nghĩa Wikipedia: “Phân tích khách hàng là một quá trình trong đó dữ liệu từ hành vi của khách hàng được sử dụng để giúp công ty đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng thông qua phân khúc thị trường và phân tích dự báo để hỗ trợ các hoạt động marketing, CRM,…”

Một kết quả chi tiết có được sau khi phân tích dữ liệu khách hàng (gọi là Customer analysis) hay tóm tắt thành một hồ sơ khách hàng (Customer profile) sẽ là thành phần quan trọng, “nguyên liệu” để công ty triển khai các kế hoạch tăng lợi nhuận, phát triển kinh doanh mà cụ thể đầu tiên là kế hoạch tiếp thị – Marketing plan. Customer profile giúp công ty xác định những khách hàng mục tiêu ở hiện tại, đặc điểm của khách hàng tiềm năng, nhu cầu của những nhóm khách hàng này, và sản phẩm của công ty sẽ phải thoản mãn họ như thế nào? Tiếp thị sản phẩm bằng các kênh nào? Cách thức bán hàng phù hợp hay chưa? Kết quả phân tích khách hàng, hay quá trình phân tích dữ liệu khách hàng có thể chia làm 2 hướng: thông tin về hành vi khách hàng (Behavioral analysis) và thông tin về nhân khẩu học của khách hàng (Demographic analysis).

Behavioral

Dựa vào Behavioral analysis, kết quả phân tích hành vi khách hàng, công ty sẽ xác định và đo lường mức độ quan trọng của những yếu tố tác động đến việc khách hàng chọn mua sản phẩm, còn gọi là yếu tố quyết định mua hàng (buying criteria). Đây chính là cơ sở để công ty hiểu được các nguyên nhân tại sao khách hàng ưu tiên sản phẩm của công ty hơn đối thủ cạnh tranh hoặc ngược lại.

Ngoài ra, phân tích hành vi khách hàng là việc tìm hiểu sâu hơn về quá trình khách hàng ra quyết định mua sản phẩm, hay đăng ký dịch vụ. Ví dụ công ty phải trả lời được những câu hỏi sau:

Còn sau khi ra quyết định mua hàng, công ty có thể theo dõi khách hàng để thu thập thêm các dữ liệu hành vi và phân tích để tìm hiểu:

Ngoài ra, nếu có khả năng, công ty cũng nên thu thập về cách thức khách hàng giao dịch, tương tác với sản phẩm, dịch vụ của đối thủ cạnh tranh ví dụ khách hàng có ý kiến như thế nào về chiến dịch quảng cáo mới của công ty đối thủ, khách hàng thường mua sản phẩm của công ty đối thủ qua các kênh nào? Mặc dù ở phần Customer data ở trên chúng tôi không đề cập đến một cách rõ ràng, nhưng chúng tôi cho rằng việc phân tích dữ liệu khách hàng ở phía đối thủ cạnh tranh, sẽ đóng góp rất rất nhiều thông tin hữu ích để công ty cải thiện hiệu quả hoạt động kinh doanh của mình.

Một loại thông tin khác cũng cực kỳ quan trọng sau khi phân tích dữ liệu hành vi mà chúng tôi muốn đề cập đến, đó chính là dữ liệu liệu tâm lý (tính cách) của khách hàng ví dụ yêu thích, ưa chuộng, tẩy chay, căm ghét, mong muốn thể hiện bản thân, phát cuồng hay nhạy cảm, thận trọng,… Thông thường nhiều người cho rằng dữ liệu tâm lý tương đồng với dữ liệu hành vi, và theo chúng tôi thì điều này không hề sai. Vì tâm lý của con người được thể hiện qua hành động và hành vi. Tâm lý khách hàng là thông tin cần thiết để công ty phát triển chiến lược tiếp thị, ví dụ cụ thể là chiến lược quảng cáo đánh vào tâm lý mua hàng, đặc biệt là cơ sở để công ty có thể tìm hiểu sâu hơn về nhu cầu, mong muốn thầm kín của khách hàng (Customer insights).

Để xác định được tâm lý khách hàng ngoài việc thu thập dữ liệu hành vi khách hàng, chúng ta cần phải thu thập dữ liệu về tầng lớp xã hội, lối sống, phong cách, sở thích của khách hàng,… và một loạt các dữ liệu nhân khẩu học mà chúng tôi sẽ nói ngay sau đây. Sau khi phân tích đầy đủ dữ liệu, các công ty sẽ biết được sản phẩm nào phù hợp với khách hàng ví dụ sản phẩm thời trang cao cấp A có khiến khách hàng thuộc tầng lớp thượng lưu cảm thấy ưa chuộng, mong muốn mua nó để tôn vinh sự quý phái, sang trọng hay không? Hay sản phẩm thời trang tầm trung B có giá cả hợp lý, thiết kế đơn giản phù hợp cho nhóm khách hàng tầng lớp trung lưu, thu nhập trung bình hay không?

Demographic

Thành phần chính thứ hai trong phân tích khách hàng là xác định các phân khúc thị trường mục tiêu có thể đem lại lợi nhuận như kì vọng của công ty. Phân khúc khách hàng hay phân khúc thị trường là xác định các “tập hợp con”, chia thị trường hay chia tập khách hàng lớn thành những phân khúc nhỏ, mỗi phân khúc gồm những khách hàng, những tổ chức có chung (hoặc không chung) một hoặc nhiều đặc điểm (sở thích, lối sống, thu nhập,…) khiến họ có nhu cầu mua cùng sản phẩm và hoặc đăng ký cùng dịch vụ. Ngoài ra còn có thể kết hợp những đặc điểm của các sản phẩm đó như giá cả hoặc chức năng, để tiến hành phân khúc thị trường.

Để xây dựng các chiến lược bán hàng, chiến lược marketing nhắm đúng khách hàng mục tiêu, thì công ty phải hiểu và phân biệt rõ từng phân khúc thị trường, sử dụng các thông tin mô tả về những phân khúc này một cách hợp lý để đề xuất các quyết định kinh doanh.

Một trong những loại dữ liệu khách hàng đóng vai trò cốt lõi trong quá trình phân khúc khách hàng hay phân khúc thị trường, đó là nhân khẩu học – Demographic. Thu thập và phân tích dữ liệu nhân khẩu học – Demographic analysis, sẽ giúp công ty có được thông tin cụ thể về khách hàng như giới tính, tuổi tác, dân tộc, khu vực địa lý và thu nhập hàng tháng. Ví dụ, công ty sẽ phải có câu trả lời cho những câu hỏi về nhân khẩu học dưới đây, để tiến hành phân khúc chính xác:

Những dữ liệu về nhân khẩu học là cực kỳ cần thiết, và tối quan trọng đối với nhiều tổ chức, công ty hoạt động trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng để ngăn chặn, dự báo các rủi ro tín dụng hay trong khu vực công, Nhà nước để phát hiện tội phạm, thống kê dân số.

Bên cạnh đó, công ty không chỉ nên dựa vào thông tin khách hàng được xây dựng trên cơ sở phân tích dữ liệu khách hàng mà tiến hành phân khúc thị trường. Quá trình phân khúc thị trường còn dựa vào nhiều yếu tố, dữ liệu khác được phân tích như đối thủ cạnh tranh, về tình hình cung – cầu thị trường, giá cả,…để đánh giá khả năng phát triển thị phần và khả năng gia tăng lượng khách hàng của công ty tại các thị trường tiềm năng.

Như vậy chúng ta đã tìm hiểu xong về các dữ liệu hành vi, và nhân khẩu học, tiếp đến là quy trình tổng quan của Customer analysis.

Một quy trình phân tích khách hàng thường đi qua 3 giai đoạn:

  1. Đầu tiên cần tìm hiểu khách hàng của công ty mình là ai, thông qua việc thu thập những dữ liệu khách hàng mà chúng tôi vừa đề cập ở trên. Càng hiểu rõ khách hàng chi tiết bao nhiêu sẽ góp phần tăng sự hiệu quả của các chiến lược kinh doanh lên bấy nhiêu.
  2. Phân tích dữ liệu, sau đó tiến hành phân khúc khách hàng thành từng nhóm khác nhau.
  3. Xác định các chiến dịch marketing, chiến lược bán hàng, chiến lược sản phẩm nhắm mục tiêu chính xác đến từng phân khúc khách hàng, sau đó kiểm tra xem ví dụ sản phẩm thỏa mãn từng nhóm khách hàng như thế nào, nếu khách hàng không hài lòng thì công ty cần đưa ra giải pháp gì?

Quy trình khác về phân tích dữ liệu khách hàng có thể gồm những bước sau:

  1. Xác định khách hàng tiềm năng và nghiên cứu các nhu cầu của họ
  2. Xác định tiếp các nguyên nhân, yếu tố dẫn đến quyết định mua hàng của khách hàng, và các hành vi khách hàng có thể nói lên suy nghĩ của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ.
  3. Xác định các giá trị cốt lõi của sản phẩm, dịch vụ, và chứng minh chúng sẽ đáp ứng nhu cầu của khách hàng thông qua những chiến lược marketing, bán hàng.

Xét đến quy trình mua hàng của khách hàng, thì việc phân tích dữ liệu khách hàng nên xuyên suốt 3 giai đoạn sau:

  1. Trước khi mua hàng: ví dụ phân tích phản ứng, hành vi của khách hàng trong khi tra cứu, tìm hiểu sản phẩm, dịch vụ, để tìm ra Buying criteria như đã nói ở trên.
  2. Trong khi khách hàng đang sử dụng sản phẩm, dịch vụ: ví dụ thu thập, phân tích dữ liệu để tìm hiểu những tính năng của sản phẩm khách hàng ưa chuộng, hay đặc điểm nào của sản phẩm mà không làm hài lòng khách hàng.
  3. Sau khi kết thúc giao dịch (sau khi sử dụng xong sản phẩm, dịch vụ): ví dụ thu thập, phân tích dữ liệu về lượt truy cập website, fanpage của công ty của khách hàng sau khi giao dịch lần đầu để tìm hiểu khả năng khách hàng có quay lại mua sản phẩm lần nữa hay không.

Kết hợp quy trình chúng tôi vừa đề cập cùng với tất cả loại dữ liệu của khách hàng mà chúng tôi trình bày từ đầu bài viết đến giờ, chính là cơ sở để công ty tăng trải nghiệm của khách hàng một cách tối đa thông qua việc vẽ bản đồ trải nghiệm của khách hàng (Customer Journey Map).

Theo BrandsVietNam: “ Customer Journey Map là một bản đồ thể hiện hành trình trải nghiệm của khách hàng về một thương hiệu theo thời gian; hay chính là hành trình kết nối khách hàng với thương hiệu. Bản đồ trình bày các điểm tiếp xúc trong quá trình khách hàng tương tác với doanh nghiệp.” Gồm 3 giai đoạn:

Giai đoạn 1: Trước mua hàng
Nhận thức – awareness – người mua nhận ra rằng họ có vấn đề.
Xem xét – consideration – người mua xác định rõ vấn đề của họ và nghiên cứu, đánh giá các phương án để giải quyết vấn đề.
Quyết định – decision – người mua chọn giải pháp.​

Giai đoạn 2: Mua hàng
Mua hàng – PurchaseKhách hàng tiến hành mua sản phẩm
Sử dụng – Use – Khách hàng sử dụng sản phẩm​

Giai đoạn 3: Sau mua hàng
Chia sẻ trải nghiệm – Advocacy – Khách hàng chia sẻ sản phẩm cho bạn bè, người thân​

Tóm lại, mỗi công ty có những cách thức, quy trình phân tích dữ liệu khách hàng khác nhau, nó còn phụ thuộc vào mục tiêu hoạt động trong ngắn hạn, và dài hạn, khả năng, nguồn lực hiện có của chính công ty có thích hợp để tiến hành thu thập, khai thác dữ liệu khách hàng hiệu quả hay không.

Sau cùng, một quá trình phân tích dữ liệu khách hàng phải giúp công ty trả lời được những câu hỏi tổng quát, ví dụ như sau:

Ngoài ra, xin đề cập lại lần nữa, không những tìm hiểu về những dữ liệu khách hàng có liên quan đến công ty, công ty cũng nên nghiên cứu về đối thủ cạnh tranh, ví dụ có thể phân tích hành vi của khách hàng đối với những sản phẩm, dịch vụ của đối thủ. Quá trình nghiên cứu đối thủ cạnh tranh của cần diễn ra đồng thời với phân tích dữ liệu khách hàng, để kịp thời đưa ra sự so sánh, và giải pháp hành động trước đối thủ cạnh tranh.

Ví dụ trước một dịp lễ sắp diễn ra, công ty bạn và công ty đối thủ cùng thời điểm chạy một chiến dịch quảng cáo, hay khuyến mãi trên các nền tảng mạng xã hội. Khi công ty bạn thu thập những dữ liệu hành vi, sự tương tác của khách hàng đối với chiến dịch quảng cáo, khuyến mãi của mình và đồng thời của đối thủ cạnh tranh, sau đó tiến hành phân tích thì thấy khách hàng ưa chuộng đối thủ hơn, rồi xác định các lý do, nguyên nhân tại sao khách hàng làm như vậy (có thể do đối thủ ra nhiều ưu đãi hấp dẫn hơn, hoặc các poster, banner quảng cáo bắt mắt hơn, nội dung hay hơn). Câu hỏi đặt ra: công ty bạn cần làm gì để lôi kéo khách hàng lại phía mình?

Các bạn thấy đó, dữ liệu khách hàng chính là cốt lõi quyết định thành công của mọi công ty trong thời đại ngày nay. Mỗi lần khách hàng tương tác với thương hiệu, sản phẩm, dịch vụ của công ty bạn, ngay cả từ lúc khách hàng bắt đầu truyền miệng nhau (Word of mouth) những thông tin về công ty, từ lúc khách hàng lần đầu tiên ghé thăm fanpage của công ty, lần đầu tiên lướt qua các post quảng cáo,… cho đến lúc sau khi khách hàng hoàn thành giao dịch, hay đã cảm thấy thỏa mãn sau khi sử dụng sản phẩm của công ty, tất cả dữ liệu ở những “điểm tiếp xúc” giữa khách hàng và công ty đều phải được thu thập và phân tích, vì chúng luôn luôn chứa đựng những thông tin hữu ích là tài sản vô giá, thậm chí quan trọng hơn nguồn tiền, tài chính của công ty. “Khách hàng là thượng đế, mãi mãi là thượng đế”, khai thác mọi dữ liệu khách hàng là bước đầu tiên để chăm sóc “thượng đế” ở mọi thời điểm, và chắc chắn nếu làm được như vậy thì còn lâu “thượng đế” mới bỏ rơi công ty bạn.

Ở bài viết tới, BigDataUni sẽ tổng hợp lần nữa các loại phân tích dữ liệu khách hàng mà một công ty cần thực hiện theo tạp chí Forbes. Bên cạnh đó là lợi ích, mục đích của việc phân tích dữ liệu khách hàng, và một quy trình quan trọng khác giúp tận dụng hiệu quả dữ liệu khách hàng bên cạnh việc phân tích, đó chính là quản lý dữ liệu khách hàng (Customer data management), BigDataUni cũng sẽ trình bày khái niệm, lợi ích của nó. Mong các bạn tiếp tục theo dõi, ủng hộ.

 

Nguồn tham khảo:

https://www.datapine.com/blog/customer-data-management-best-practices/

https://www.brandwatch.com/blog/how-to-write-customer-analysis/

https://www.scnsoft.com/blog/customer-big-data-analytics-an-overview

https://www.scnsoft.com/blog/customer-data-analytics

https://www.acsbdc.org/resources/small-business-topics/marketing/customer-analysis

https://www.marketing91.com/customer-analysis/

https://www.educba.com/customer-data/

https://blog.teamleader.eu/customer-data-management-how-to

https://www.ngdata.com/what-is-customer-marketing-analytics/

https://www.dummies.com/business/customers/the-benefits-of-customer-analytics/

https://www.imd.org/imd-reflections/focused-programs-reflections/customer-analysis-marketing-plan/

https://strategiccfo.com/customer-analysis/

https://searchbusinessanalytics.techtarget.com/definition/customer-analytics

https://mixpanel.com/topics/what-is-customer-analytics/

https://www.brandsvietnam.com/congdong/topic/12902-Customer-Journey-Map-Ban-do-hanh-trinh-trai-nghiem-cua-khach-hang

https://en.wikipedia.org/wiki/Customer_analytics

 

Có thể bạn chưa biết:

 

Tư vấn và xây dựng hệ thống big data

Phân tích dữ liệu big data

Tư vấn chiến lược

Training lĩnh vực dữ liệu

DVMS chuyên:
- Tư vấn, xây dựng, chuyển giao công nghệ Blockchain, mạng xã hội,...
- Tư vấn ứng dụng cho smartphone và máy tính bảng, tư vấn ứng dụng vận tải thông minh, thực tế ảo, game mobile,...
- Tư vấn các hệ thống theo mô hình kinh tế chia sẻ như Uber, Grab, ứng dụng giúp việc,...
- Xây dựng các giải pháp quản lý vận tải, quản lý xe công vụ, quản lý xe doanh nghiệp, phần mềm và ứng dụng logistics, kho vận, vé xe điện tử,...
- Tư vấn và xây dựng mạng xã hội, tư vấn giải pháp CNTT cho doanh nghiệp, startup,...

Vì sao chọn DVMS?
- DVMS nắm vững nhiều công nghệ phần mềm, mạng và viễn thông. Như Payment gateway, SMS gateway, GIS, VOIP, iOS, Android, Blackberry, Windows Phone, cloud computing,…
- DVMS có kinh nghiệm triển khai các hệ thống trên các nền tảng điện toán đám mây nổi tiếng như Google, Amazon, Microsoft,…
- DVMS có kinh nghiệm thực tế tư vấn, xây dựng, triển khai, chuyển giao, gia công các giải pháp phần mềm cho khách hàng Việt Nam, USA, Singapore, Germany, France, các tập đoàn của nước ngoài tại Việt Nam,…

Quý khách xem Hồ sơ năng lực của DVMS tại đây >>

Quý khách gửi yêu cầu tư vấn và báo giá tại đây >>

Có thể bạn quan tâm:

Quản lý thu chi kinh doanh, tài chính cá nhân,... trên điện thoại và máy tính bảng.

Đầy đủ tính năng cần thiết và dễ dàng sử dụng. Dùng miễn phí nhưng an toàn tuyệt đối!

Quản lý thu chi kinh doanh.
Quản lý thu chi bán hàng online.
Quản lý thu chi cửa hàng.
Quản lý vay nợ, trả nợ.
Quản lý thanh khoản hợp đồng.
Quản lý tài chính cá nhân.
Quản lý tài chính hộ gia đình.
Quản lý tài khoản tiền mặt, tài khoản ngân hàng.
An toàn, không sợ bị lộ dữ liệu tài chính.
Dễ dàng thao tác mọi lúc mọi nơi.

* Ứng dụng của chúng tôi hoàn toàn miễn phí, chạy offline, trên ứng dụng chỉ có banner quảng cáo nhỏ của Google. Chúng tôi không thu thập dữ liệu người dùng, không cài cắm các phần mềm độc hại, không gây tốn pin,...

Cài đặt và sử dụng hoàn toàn miễn phí và an toàn khi sử dụng cho điện thoại và máy tính bảng Android TẠI ĐÂY >>

hoặc qua QRCODE sau:

quản lý thu chi trên smartphone android

Cài đặt và sử dụng hoàn toàn miễn phí và an toàn khi sử dụng qua file APK, tải file tại đây >>

 Xem hướng dẫn chi tiết từng tính năng tại phần Hướng dẫn >>

 

 

Bằng cách đăng ký kênh và chia sẻ bài, bạn đã cùng DVMS chia sẻ những điều hữu ích