Data Driven Marketing là gì? Áp dụng hiệu quả vào chiến lược kinh doanh

Nhờ sức ảnh hưởng của công nghệ, việc thu thập các thông tin như thói quen, nhu cầu của người dùng ở các doanh nghiệp đã trở nên dễ dàng và tiện lợi hơn. Bên cạnh đó, kho dữ liệu rộng lớn này còn giúp các nhà marketer tiếp cận nhiều khách hàng hơn và tối ưu hoạt động chăm sóc khách hàng. Do đó, khái niệm Data Driven Marketing đã ra đời nhằm tạo ra một khái niệm tổng quát, đại diện cho chiến lược tiếp thị này. Vậy bạn đã hiểu Data Driven Marketing là gì? Và ứng dụng nó vào quá trình kinh doanh như thế nào? Cùng EQVN tìm hiểu qua bài viết dưới đây nhé!

1. Data Driven Marketing là gì? 

Data Driven Marketing là hình thức nghiên cứu thị trường trong thời đại số, đề cập đến việc xây dựng chiến lược dựa trên các thông tin chi tiết sau khi phân tích nguồn dữ liệu lớn (Big Data) (từ tương tác với khách hàng, hoặc các bên thứ 3).

Người làm Data Driven Marketing sử dụng kỹ thuật phân tích và công nghệ mới nhất (Data analytics and latest technology) vào dữ liệu khách hàng, thị trường và bản thân hoạt động kinh doanh, để phân tích, đưa ra dự đoán về nhu cầu, mong muốn, hành vi của khách hàng.

Cụ thể, thay vì khảo sát định tính qua các buổi phỏng vấn, hay nghiên cứu định lượng để nhận được thông tin, doanh nghiệp sẽ quan sát hành vi hoặc “theo dấu” tương tác của người dùng trên môi trường số.

Sau đó, người làm marketing tiến hành lý giải suy nghĩ thực của đối tượng mục tiêu, làm cơ sở giúp doanh nghiệp đề ra chiến lược marketing được cá nhân hóa (Personalized marketing strategies) nhằm tạo ra hiệu suất đầu tư (ROI) tốt nhất.

2. Data đóng vai trò gì trong hoạt động Marketing?

2.1. Hiểu rõ hơn về khách hàng mục tiêu

Data Driven Marketing là cách hiệu quả để đưa ra quyết định chính xác mà không chỉ dựa trên kinh nghiệm hay trực giác. Bởi lẽ, các số liệu sau thời gian quan sát sẽ giúp marketer tạo ra cái nhìn chính xác nhất về insight của đối tượng mục tiêu.

Chẳng hạn, các thông tin chi tiết từ công tác quản lý quan hệ khách hàng (CRM) có thể giúp bạn tự tin dự đoán hành vi khách hàng, chuẩn bị trước bất kỳ thay đổi do tác động bên ngoài nào, đảm bảo các chiến dịch tiếp thị tiếp cận đúng thời điểm, truyền tải đúng thông điệp đến khách hàng.

2.2. Gây dựng mối liên kết chặt chẽ với khách hàng tiềm năng

CEO của Hiệp hội Dữ liệu và Tiếp thị – Tom Benton cho rằng “Với toàn bộ dữ liệu từ các kênh phương tiện, marketer có cơ hội truyền tải trải nghiệm người dùng 1:1 trên quy mô lớn”. Do đó, khi áp dụng thành thạo chiến lược này, bạn có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu, tăng cường khả năng lắng nghe từng khách hàng, nâng cao mức độ yêu thích thương hiệu.

2.3. Tìm ra kênh quảng bá phù hợp

Dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội hay các kênh truyền thông không chỉ tiết lộ sở thích của đối tượng mục tiêu, chúng còn có thể là thước đo để lựa chọn phương tiện truyền thông phù hợp cho bạn. Các dữ liệu sẽ cho bạn gợi ý để biết nên ưu tiên đầu tư vào kênh quảng cáo nào, chiến dịch marketing như thế nào sẽ thu hút khán giả của bạn ở hiện tại và trong tương lai.

2.4. Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Bạn có thể truyền tải thông điệp tiếp thị chung chung, và dĩ nhiên, chúng vẫn tiếp cận lượng lớn khách hàng, nhưng hoàn toàn khó kích thích người tiêu dùng chuyển đổi thành hành động mà bạn mong muốn. Digital Information World cũng đã thống kê rằng “Có khoảng 74% khách hàng cảm thấy không hài lòng khi thấy những thông tin không thích hợp từ thương hiệu”.

Do đó, để thu hút khách hàng cũng như tối ưu chi phí tiếp thị, bạn nên tập trung vào cá nhân hóa trải nghiệm của họ. Đừng lo lắng, Data Driven Marketing hoàn toàn có thể hỗ trợ người làm marketing đối mặt với thử thách này. Bởi nó sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện về đối tượng mục tiêu (Target Audience), giúp xác định nỗi đau của họ, để bạn tạo ra các trải nghiệm cá nhân hóa và xây dựng mối quan hệ lâu dài với khách hàng.

3. Lợi ích của Marketing dựa trên dữ liệu (Data Driven Marketing) 

3.1. Ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu thay vì cảm nhận trực tiếp

Thay vì đưa ra các quyết định theo cảm tính hay kinh nghiệm, Data Driven Marketing là chiến lược tiếp thị mang lại hiệu quả hơn cả. Lý do là vì nó dựa trên một hệ thống dữ liệu lớn, có độ chính xác cao và có thể đánh giá rõ ràng. Luồng thông tin này sẽ trợ giúp bạn đánh giá hiệu suất hiện tại, dự đoán và triển khai chu trình phát triển trong tương lai, tăng cường mức tỷ lệ CTA.

3.2. Xác định các mối đe dọa mới, xu hướng mới nổi trong ngành

Luôn có thói quen cập nhật các biến đổi từ thị trường là kỹ năng cần được lặp lại thường xuyên của người làm marketer. Cụ thể hơn, bạn sẽ luôn phân tích lượt truy cập tìm kiếm các từ khóa hàng tuần, để xác định đâu là xu hướng mới đang được người tiêu dùng quan tâm, đâu là rủi ro cần được phòng tránh.

Nhờ điều này, doanh nghiệp có thể tạo ra các chiến dịch quảng cáo, đăng tải các bài viết thu hút được sự chú ý của người lao động, gia tăng lượng truy cập website, cũng như gia tăng khả năng lập kế hoạch bán hàng hiệu quả.

3.3. Nâng cao hiệu quả hoạt động, tiết kiệm chi phí

Việc phân tích từ nguồn dữ liệu lớn giúp doanh nghiệp ít tốn chi phí đầu tư vào các hoạt động kém hiệu quả. Lý do rất đơn giản, khi ta ra quyết định theo Data Driven Marketing, bản thân doanh nghiệp có thể dễ dàng dự đoán xu hướng, nhu cầu trong tương lai của khách hàng, và sẵn sàng chuẩn bị các phương án đề đón đầu cơ hội mới.

3.4. Cung cấp khả năng kết nối mạnh mẽ hơn với khách hàng tiềm năng

Từ lượng dữ liệu vô hạn, cho phép doanh nghiệp có thể kết nối tới từng khách hàng tốt hơn, dù cho họ ở bất kể quy mô nào, bất kỳ phương tiện, thiết bị hay nền tảng nào.

3.5. Nâng cao hiệu suất lâu dài cho doanh nghiệp

Sau quá trình phân tích dữ liệu, bạn đã có các thông tin chi tiết để đo lường và hoàn thành các mục tiêu cụ thể. Theo thời gian, các yếu tố này sẽ góp phần cải thiện hiệu suất công việc, để thảo luận và đưa ra thay đổi một cách dễ dàng, giúp doanh nghiệp tiếp cận hướng đi mới nhanh hơn.

Mặt khác, nâng cao hiệu suất còn là thời điểm người lao động xác định các vấn đề, tiến hành giải quyết trực tiếp nó, và một phần của việc này xuất phát từ dữ liệu của Data Driven Marketing.

3.6. Trải nghiệm khách hàng hiệu quả

Như đã trình bày, dữ liệu có được từ Data Driven Marketing sẽ thông qua các cuộc khảo sát về mức độ hài lòng của khách hàng, cũng như quan sát quá trình tương tác giữa họ với doanh nghiệp.

Điều này sẽ giúp marketer xác định được nhu cầu, mong muốn của đối tượng khách hàng cụ thể, tiến hành cải thiện quá trình chăm sóc khách hàng, hay nói cách khác là nâng cao trải nghiệm của họ.

4. Chiến lược triển khai Data Driven Marketing hiệu quả

4.1. Xây dựng chân dung khách hàng

Nguồn dữ liệu lớn (Big Data) cho phép người làm marketing dễ dàng thu thập thông tin và phác thảo chân dung khách hàng mục tiêu. Bạn có biết, xây dựng chân dung khách hàng một cách chi tiết và rõ ràng có thể thúc đẩy khả năng chuyển đổi của khách hàng từ 2 đến 5 lần, đưa các chiến dịch truyền thông thu hút nhiều sự chú ý của họ hơn.

Tuy nhiên, sẽ chỉ có bạn hiểu rõ chính những vị khách mà bạn phục vụ nhất. Do đó, bạn nên tự mình phân tích các dữ liệu, từ thói quen, đặc điểm, lối sống, hành vi mua hàng… từ phân khúc đối tượng khác nhau, để nhắm mục tiêu tiếp thị hiệu quả, hướng thông điệp đến đúng những gì khách hàng cần hơn.

4.2. Sử dụng Data Driven Marketing để tối ưu trang đích – Landing Page

Vì Data Driven Marketing đã ảnh hưởng gần như 78% marketer, đừng bỏ lỡ việc áp dụng nó cho Landing Page (trang đích) của bạn, để phân phối đúng nội dung tới đúng người mà bạn muốn.

Trang đích cho phép các doanh nghiệp tiếp cận nhiều đối tượng hơn thông qua các cụm từ tìm kiếm liên quan đến sản phẩm/dịch vụ của bạn. Theo đó, những chân dung khách hàng có liên quan nhất sẽ trở thành mục tiêu của mỗi trang đích, để nội dung trên trang đó thu hút nhiều sự chú ý của đối tượng mục tiêu hơn.

4.3. Sử dụng tệp đối tượng tùy chỉnh

Khi đề cập đến tệp đối tượng tùy chỉnh, tôi muốn đề cập cụ thể hơn đến nền tảng Facebook, nơi thu hút hơn 1,9 tỷ người dùng hàng tháng. Một điều tuyệt vời mà Facebook đã tạo ra là cung cấp cho các công ty các công cụ để cải thiện hoạt động marketing, như mục “Đối tượng tùy chỉnh” của Facebook.

Đây là công cụ dựa trên dữ liệu, để các nhà marketer nhắm mục tiêu người tiêu dùng, như những khách hàng họ đã có. Qua cách này, công ty có thể tìm được nhiều khách hàng tiềm năng có chất lượng cao, và tăng tốc doanh số bán hàng của mình. 

4.4. Hãy cho khách hàng một thỏa thuận

Trên thực tế, có khoảng 85% người dùng chọn tìm kiếm phiếu giảm giá trước khi ghé thăm các cửa hàng bán lẻ. Khi tận dụng được điều này, bạn có thể nhắm chính xác mục tiêu phiếu thưởng, hay đúng hơn là các hoạt động truyền thông, đến đúng phân khúc khách hàng của mình.

Bên cạnh đó, bạn cũng có thể sử dụng các dữ liệu liệu khách hàng cũ, để đánh giá hành vi của họ và gửi cho họ các phiếu giảm giá tùy chỉnh, hoặc các ưu đãi thích hợp. Thậm chí, việc theo dõi tỷ lệ đổi quà còn giúp bạn đo lường hiệu quả của phiếu giảm giá, kể cả cửa hàng thực hay sàn thương mại điện tử.

4.5. Sử dụng tiếp thị lại – Remarketing thông qua Data Driven Marketing

Đối tượng khách hàng cũ đã từng quan tâm đến thương hiệu là nhóm đối tượng đã tốn nhiều chi phí và thời gian của bạn. Nếu không có các hoạt động tiếp thị lại (Remarketing) đến họ, bạn sẽ bỏ qua mối quan hệ gắn bó và thái độ trung thành của họ, lãng phí đi một nhóm khách hàng quan trọng.

Để nhắm mục tiêu tiếp thị lại những vị khách đã từng tương tác với thương hiệu, bạn có thể hiển thị các quảng cáo tùy chỉnh phù hợp với hành vi truy cập website của họ, thu hút sự quan tâm và hướng dẫn họ quay lại doanh nghiệp của bạn.

Hơn thế nữa, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, hầu hết khách hàng không thực sự bận tâm về phương pháp Remarketing (Tiếp thị lại) này, bởi chỉ khoảng 30% người tiêu dùng có phản ứng tích cực hoặc rất tích cực về các quảng cáo được nhắm mục tiêu lại, so với 11% người tiêu cực về vấn đề này.

4.6. Tăng cường các chiến dịch Email

Data Driven Marketing sẽ đưa cho bạn dữ liệu về khách hàng để tạo ra các chiến dịch email được cá nhân hóa, phù hợp với sở thích riêng của họ. Theo đó, các email nhắm mục tiêu chính xác có thể thu hút từ 10% đến 20% khách hàng từng không yêu thích thương hiệu của bạn.

4.7. Hãy chú ý thời gian tương tác

Tuy khó có thể nhận ra hiệu quả đáng kể khi tập trung vào yếu tố này, tuy nhiên, nội dung được đăng tải đúng thời gian tương tác có thể tác động đến số lượng người xem, cũng như người sẽ tương tác với quảng cáo của bạn.

Chẳng hạn, bằng một số thao tác phân tích dữ liệu, bạn có thể nhận ra tỷ lệ khách hàng tương tác trên Facebook cao hơn 18% vào các ngày thứ Năm và thứ Sáu. Hoặc bạn cũng có thể xem thời gian đăng bài tốt nhất cho Facebook như hình bên dưới, dựa theo báo cáo mới nhất năm 2023 của Hubspot.

4.8. Áp dụng Data Driven Marketing vào quảng cáo hiển thị – Display Ads

Lợi thế của việc sử dụng quảng cáo hiển thị hình ảnh (Display Advertising) hoặc quảng cáo biểu ngữ rất cao, tuy nhiên, chỉ 2,8% người dùng nhận ra các quảng cáo trên website có liên quan đến họ, nên bạn sẽ cần dựa vào dữ liệu của Data Driven Marketing để thu hút sự chú ý từ họ.

Bạn có thể triển khai quảng cáo hiển thị hình ảnh bên cạnh nội dung của website, trên mạng xã hội và email. Vì vậy, bạn hãy tiếp tục cải thiện các hoạt động quảng cáo hiện có theo hướng dữ liệu, làm cho chúng hiệu quả hơn trong việc thu hút sự chú ý của khách hàng.

4.9. Tối ưu quảng cáo tìm kiếm có trả phí

Bằng cách thấu hiểu những gì khách hàng tìm kiếm, tối ưu hóa các tìm kiếm có trả phí, người làm marketing có thể hiểu được những từ khóa nào mà khách hàng đang sử dụng. Từ đó, bạn có thể đưa từ khóa vào quảng cáo của mình, để khách hàng nhanh chóng truy cập thông tin mà họ cần, bạn cũng có thể nhanh chóng tiếp cận họ.

Bởi theo một nghiên cứu đã chỉ ra rằng, có 50% người dùng không thật sự phân biệt được chính xác giữa quảng cáo trả phí với các kết quả tự nhiên có trong trang kết quả tìm kiếm. Đồng nghĩa với việc, họ có nhiều khả năng sẽ nhấp vào các tìm kiếm có trả phí để chọn mua một món hàng nào đó.

5. Ứng dụng Data Driven Marketing trong kinh doanh

5.1. Nghiên cứu thị trường và dự báo xu hướng

Trước đây: Doanh nghiệp chỉ hình dung về thị phần và doanh số, không có thông tin chính xác về sức khỏe thương hiệu hay của đối thủ cạnh tranh. Thị hiếu của người dùng thì luôn thay đổi bởi sự phát triển nhanh chóng của mạng xã hội. Từ đó dẫn đến tình hình kinh doanh gặp nhiều sự cố do việc thiếu đi lượng thông tin cần thiết.

Thời đại Data Driven Marketing: Thảo luận từ hệ thống Social Listening về nhóm ngành có trên 90% nguồn internet dựa trên 2 tiêu chí: từ khóa và kênh thảo luận. Hệ thống tự động quét các nội dung hằng ngày từ Facebook, Instagram, diễn đàn…

Ứng dụng: Doanh nghiệp theo dõi số liệu từ mạng xã hội để đánh giá hiệu quả hoạt động của mình hay đối thủ trên thị trường. Các báo cáo về sức khỏe thương hiệu cho bạn biết cảm nhận của người dùng mạng về thương hiệu, lý do để họ cân nhắc hay từ bỏ thương hiệu. Bên cạnh đó, theo dõi từng chủ đề trong ngành còn hỗ trợ nhà quản lý dự báo xu hướng, thị hiếu của người tiêu dùng, cũng như ngành hàng, để liên tục có những bước cải tiến, đón đầu xu thế.

5.2. Phân tích hành vi khách hàng omni-channel

Trước đây: Các nhà tiếp thị chỉ tập trung phân tích tình hình khách hàng theo từng kênh riêng lẻ, chưa có sự tích hợp đa kênh. Mô phỏng hành trình mua hàng trở nên thiếu chính xác, vì khách hàng có thể chọn xem sản phẩm online, sau đó quyết định chọn mua tại cửa hàng thực, hoặc họ có thể ghé cửa hàng trước, sau đó mới quyết định mua online để thuận tiện hơn.

Thời đại Data Driven Marketing: Khách hàng sử dụng cùng một tài khoản mạng xã hội, hoặc dùng email, số điện thoại cho nhiều tài khoản khác nhau, mở ra cơ hội để tiếp cận hành vi của khách hàng thông qua nhiều nền tảng khác nhau, để theo sát người dùng và sẵn sàng hỗ trợ khi cần thiết.

Ứng dụng: Doanh nghiệp theo dõi các báo cáo hành vi người dùng, kể cả online hay offline, để tạo tiền đề tổ chức những chương trình khuyến mại, sự kiện dành riêng cho khách hàng trên các phương tiện và địa điểm mua hàng. Cụ thể, bạn có thể tạo ưu đãi hoặc sự kiện riêng cho khách hàng online, remarketing đến đối tượng khách hàng đã đăng ký nhận thông tin sản phẩm từ không gian trưng bày tại các hội chợ.

5.3. Làm giàu profile khách hàng

Trước đây: Các doanh nghiệp chỉ dựa trên các dữ liệu như tên, điện thoại, email, địa chỉ, nên không thể hiểu hết về tệp khách hàng hiện có. Lượng thông tin cơ bản mà doanh nghiệp có được đã hạn chế các tương tác với khách hàng và truyền tải thông điệp bị gián đoạn, không đúng nhu cầu của họ.

Thời đại Data Driven Marketing: Cùng với thông tin cơ bản, sau quá trình phân tích có hệ thống, doanh nghiệp nhận được các thông tin chi tiết hơn, như sở thích cá nhân, tình trạng hôn nhân, phong cách sống, những cá nhân tạo ra tầm ảnh hưởng đến quyết định của họ… gần như là toàn bộ về khách hàng.

Ứng dụng: Các dữ liệu trở nên đa dạng và có hệ thống hơn nhờ tiếp thị bằng dữ liệu, cho phép thương hiệu phân tách khách hàng thành các tiêu chí chi tiết, theo đuổi và chăm sóc họ tốt hơn. Nếu nguồn dữ liệu bạn thu được đủ lớn, bạn hoàn toàn có thể triển khai các chiến dịch truyền thông mà chỉ nhằm vào nhóm đối tượng đã được phân loại sẵn. Bên cạnh đó, nắm rõ thông tin chi tiết của khách hàng còn giúp xây dựng Chân dung khách hàng lý tưởng (Buyer Persona). Đây là sự hình dung rõ ràng và dễ hiểu nhất về đối tượng mà thương hiệu cần tập trung đầu tư vào, để các chiến lược tiếp thị nội dung trở nên rõ ràng và dễ thuyết phục khách hàng chuyển đổi thành hành động hơn.

5.4. Tiếp thị cá nhân hóa, theo ngữ cảnh

Trước đây: Nhà tiếp thị thường thông qua các concept quảng cáo cố định để quảng bá đến tất cả đối tượng mục tiêu, không tối ưu nội dung cho từng nhóm hay cá nhân vị khách nào. Lý do là vì mục tiêu của các chiến dịch chỉ cần tiếp cận nhiều khách hàng nhất có thể mà thôi.

Thời đại Data Driven Marketing: Giờ đây, hệ thống quản lý thông tin người dùng đã được tích hợp cùng các công cụ quảng cáo và các kênh quảng cáo. Từ đó, nhà tiếp thị có thể phân phối nội dung quảng cáo tới đúng người, đúng thời điểm. Điều này dẫn đến một mục tiêu tiếp thị mới là nâng cao trải nghiệm khách hàng, biến việc tiêu thụ sản phẩm trở nên dễ dàng hơn.

Ứng dụng: Xu hướng phổ biến hiện nay là các quảng cáo theo ngữ cảnh. Bên cạnh đó, hệ thống quảng cáo từ các trang mạng xã hội, video, ứng dụng di động và các hệ thống khác như Double Click, Criteo… đều phân tích được sở thích và mối quan tâm của từng cá nhân người dùng, dẫn đến tối ưu hóa hiệu suất quảng cáo. Để quảng cáo trở nên phù hợp hơn, không chỉ các thương hiệu vừa và nhỏ mà các thương hiệu lớn cũng đã liên kết với website, ứng dụng di động trong ngành của mình.

5.5. Chăm sóc khách hàng tự động và thông minh hơn

Trước đây: Dịch vụ chăm sóc khách hàng chỉ gói gọn trong hoạt động khách hàng hỏi và nhân viên chăm sóc khách hàng giải đáp vấn đề đó. Doanh nghiệp không tìm hiểu lý do của những khó khăn hay thắc mắc của khách hàng, không biết được các vấn đề phát sinh sau hoạt động bán hàng, như khách hàng nghĩ gì và đánh giá gì về sản phẩm, thương hiệu. Một vài vấn đề phát sinh như liên hệ bộ phận chăm sóc gặp khó khăn, thời gian chờ đợi phản hồi kéo dài quá lâu.

Thời đại Data Driven Marketing: Hồ sơ khách hàng đa dạng đã hỗ trợ doanh nghiệp chăm sóc các vị khách tốt hơn. Thông qua việc đánh giá lại các câu hỏi thường gặp từ khách hàng, doanh nghiệp đã chuẩn bị trước các phương án giải đáp thắc mắc, để phục vụ họ nhanh chóng hơn. “Lắng nghe” khách hàng bằng Social Listening giúp kết nối giữa doanh nghiệp và khách hàng được tự động theo thời gian thực.

Ứng dụng: Sự phổ biến của chat bot (công cụ tự động trả lời khách hàng), dựa trên nền tảng trí thông minh nhân tạo (AI) và máy học (Machine Learning) đã đưa đến những kết quả nổi bật trong hoạt động chăm sóc khách hàng. Chẳng hạn, các doanh nghiệp có thể cài đặt sẵn các phương án đối thoại, chat bot tự động dựa vào từ ngữ của khách hàng để đưa ra câu trả lời thích hợp nhất. Bên cạnh đó, trong trường hợp câu hỏi liên quan đến lịch sử mua hàng, bảo hành sản phẩm, các dữ liệu từ hồ sơ người dùng cũng giúp chat bot đưa ra câu trả lời rõ ràng và kỹ lưỡng. Hơn thế nữa, khi được cài đặt cụ thể và cập nhật nhanh chóng, chatbot còn có thể giảm thiểu chi phí và nhân lực trong khía cạnh chăm sóc khách hàng.

6. Làm thế nào để xây dựng hệ thống quản lý và phân tích dữ liệu tối ưu cho hoạt động Marketing?

6.1. Thu thập dữ liệu

Quá trình khảo sát khách hàng để thu thập thông tin chưa bao giờ là dễ dàng với các nhà tiếp thị, chúng tiêu tốn nhiều ngân sách và tiềm ẩn nhiều rủi ro. Do đó, để đạt đến hiệu quả, bạn có thể học hỏi và ghi nhận những nghiên cứu trước đó vào quá trình nghiên cứu của mình. Cụ thể, để thu thập dữ liệu khách hàng hiệu quả, bạn có thể sử dụng một số cách như:

• Công cụ phân tích website: Google Analytics, Ahrefs, Serush,…
• Những phân tích cụ thể cho những chiến dịch trên nền tảng mạng xã hội (Facebook, LinkedIn,…)
• Khảo sát: Có thể thực hiện trên diện rộng thông qua Google form, Google survey
• Nghiên cứu từ các báo cáo dựa trên số liệu khảo sát của quá khứ
• Nghiên cứu insight từ các quốc gia lân cận
• Thông qua phỏng vấn, trải nghiệm từ chính đại diện cho đối tượng mục tiêu

6.2. Phân loại và xử lý dữ liệu

Xử lý dữ liệu

Sau khi đã thu thập thành công dữ liệu, doanh nghiệp sẽ tiến hành xử lý để lọc ra những dữ liệu thật sự chất lượng. Để đánh giá chất lượng một nguồn dữ liệu, bạn cần xét đến các yếu tố như:

• Mức độ chính xác (Accuracy): Thể hiện mức độ chính xác của thông tin mà dữ liệu cung cấp.

Ví dụ: tên của khách hàng thực sự là Nguyễn Văn Dũng, đã được kiểm chứng và được liên hệ bởi nhân viên chăm sóc khách hàng. Tuy nhiên, trong bộ dữ liệu thu thập về thông tin mà khách hàng đã viết thì lại để thông tin của Nguyễn Văn Dung, vậy là có vấn đề sai sót và nên được đánh giá lại.

• Tính đầy đủ (Completeness): Thể hiện các dữ liệu phải thu thập theo nhu cầu là đầy đủ.

Nghĩa là toàn bộ các thành phần, yếu tố trong dữ liệu đều mang giá trị hữu hình (values), không có trường hợp “missing values”, hay “null values”.

• Tính nhất quán (Consistency): Không có sự mâu thuẫn giữa cùng một đối tượng dữ liệu trong các tập dữ liệu khác nhau.

Ví dụ: Trong 1 tập dữ liệu về giao dịch, thời gian giao dịch để theo thứ tự ngày/tháng/năm, thì tất cả các ô còn lại cũng phải theo ngày/tháng/năm, tình trạng tương tự khi xem xét giữa nhiều tập dữ liệu giao dịch.

• Tính vẹn toàn (Integrity): Tập dữ liệu đầy đủ thông tin và giá trị tại các ô quan sát, có thể sử dụng và không trùng lặp hay bị lỗi…
• Mức độ liên quan (Relevance): Dữ liệu liên quan đến mục tiêu kinh doanh, mục tiêu nghiên cứu của tổ chức, có tính hữu ích cho các chiến lược, sáng kiến trong tương lai tại doanh nghiệp. Liệu mẫu dữ liệu đáp ứng sự kỳ vọng của tổ chức, công ty không? 

Ví dụ: Dựa trên việc phân tích dữ liệu khách hàng trong chính khu vực thành phố Hồ Chí Minh, bạn bạn có đầy đủ cơ sở để trả lời “Việc phân phối các điểm bán hàng trong khu vực thành phố Hồ Chí Minh có ý nghĩa không?”.

• Tính kịp thời (Timeliness): Dữ liệu mới nhất ngay khi nó vừa xuất hiện.

Vì qua thời gian, các dữ liệu về một sự kiện, về một hiện tượng, đối tượng nghiên cứu nào đó sẽ không còn chính xác, giảm giá trị, không còn phù hợp để nghiên cứu hay sử dụng trong tương lai.

• Tính hợp lệ (Validity): Dữ liệu được coi là có hiệu lực sử dụng khi nó đạt yêu cầu về định dạng, loại dữ liệu, giá trị, thông tin dữ liệu cung cấp nằm trong phạm vi phù hợp… Yêu cầu này đang đánh giá về cách dữ liệu được thu thập, không bàn về bản chất của dữ liệu.

Phân loại dữ liệu:

Các nguồn dữ liệu trong tổ chức có thể chia thành các loại dữ liệu:

• Dữ liệu có thể tham gia: Những dữ liệu có thể kết hợp với dữ liệu doanh nghiệp khác khi cần thiết.
• Dữ liệu có thể chia sẻ: Những nguồn dữ liệu cần thiết, được chia sẻ giữa các phòng ban, được xem là văn hóa chia sẻ dữ liệu trong doanh nghiệp.

Chẳng hạn, phòng sales chia sẻ thông tin khách hàng để bộ phận CSKH có thể thực hiện nhiệm vụ chăm sóc khách hàng sau khi mua hàng.

• Dữ liệu có thể truy vấn: Dữ liệu yêu cầu các công cụ truy vấn và chia nhỏ dữ liệu thích hợp.

Sau quá trình lọc, nhóm và tổng hợp dữ liệu từ dữ liệu thô thành thành các tập hợp nhỏ hơn, người lao động có thể hiểu tất cả báo cáo, chính xác là những gì đang xảy ra trong doanh nghiệp. Qua đó, người lao động còn nhìn ra các xu hướng hay sự khác biệt giữa các phân khúc khách hàng.

6.3. Đo lường dữ liệu

Dữ liệu cần được cập nhật thường xuyên, có thể theo giờ, ngày, tuần, tháng… Nếu tiến độ cập nhật bị gián đoạn, dữ liệu có thể mất đi giá trị và trở nên dư thừa trong các chiến dịch tiếp thị của doanh nghiệp.

6.4. Phân tích dữ liệu

Thông qua quá trình phân tích dữ liệu, tổ chức có thể nhìn ra vấn đề mà họ đang hoặc sắp phải đối mặt. Tuy nhiên, dữ liệu cũng chỉ tồn tại dưới các con số, nên sẽ không chỉ ra một cách rõ ràng nguồn gốc của vấn đề, cũng như cách để khắc phục vấn đề đó.

6.5. Báo cáo

Sau toàn bộ quá trình trên, doanh nghiệp sẽ tiến hành tổng kết thành một bảng báo cáo dữ liệu, nhằm mục đích tìm ra tệp dữ liệu nào phù hợp với chiến dịch tiếp thị mà doanh nghiệp đang chạy. Tuy nhiên, để báo cáo dữ liệu hiệu quả, nhà tiếp thị sẽ cần nắm vững một số bí quyết sau:

• Hiểu mục tiêu, nhiệm vụ phân tích, cũng như dữ liệu cần xuất ra là gì?
• Phân tích và liên kết dữ liệu: Tệp dữ liệu cần ngắn gọn và trọng tâm, để quá trình ra quyết định trở nên dễ dàng hơn
• Nắm rõ một số loại biểu đồ thường gặp: Biểu đồ cột, biểu đồ tròn…

7. Kết luận

Data Driven Marketing là chiến lược tiếp thị thông minh trong thời đại số, dựa vào nguồn dữ liệu phức tạp để phân tách nhiều thông tin chi tiết, có ích cho tương lai của các doanh nghiệp. Bên cạnh đó, nhờ vào sự bùng nổ của Social Media Listening, cùng các giải pháp quản lý dữ liệu, doanh nghiệp hoàn toàn có thể áp dụng mô hình Data Driven vào các khía cạnh khác nhau của quy trình Marketing.

Trong bối cảnh mà các nội dung quảng cáo, thông tin đa dạng từ mạng xã hội đã trở nên bão hòa với người dùng, việc tối ưu cũng như cá nhân hóa trải nghiệm của họ là cách tốt nhất để doanh nghiệp tiếp cận gần hơn và thu hút được sự chú ý của họ. Và để theo dõi hiệu quả hoạt động của các kênh truyền thông khác nhau, giải pháp quản trị hiệu suất hoạt động doanh nghiệp – Phần mềm Bitrix24 tích hợp triển khai CRM sẽ giúp ích cho doanh nghiệp cực kỳ hiệu quả trong quá trình quản lý các hoạt động kinh doanh và truyền thông.

Bên cạnh đó, nhằm ứng dụng và hoạch định kế hoạch truyền thông các hoạt động Digital Marketing vào doanh nghiệp, bạn có thể tham khảo qua Khóa học Marketing Manager 4.0 tại EQVN. Khóa học là nguồn kiến thức rộng lớn cả về hoạt động bán hàng, chăm sóc khách hàng, quản trị hiệu quả hệ thống Digital Marketing cũng như phát huy tối đa khả năng truyền thông của các công cụ trong doanh nghiệp.

• Thấu hiểu khách hàng và hành trình chuyển đổi
• Cập nhật các xu hướng mới trong Digital Marketing
• Tối ưu vận hành doanh nghiệp thông qua CRM và tự động hóa trong Marketing
• Vận hành hệ thống Digital Marketing khoa học

Để chiếm lĩnh sự chú ý của người dùng, cũng như tăng cường thị phần, bạn sẽ cần một một nơi để củng cố và cải tiến kiến thức kinh doanh của mình. Với nguồn kiến thức được tổng hợp đầy đủ bởi đội ngũ biên tập, cùng lời tư vấn từ chuyên gia trong ngành, Blog Doanh nghiệp là website hữu ích, trở thành nguồn tham khảo uy tín mà bạn không thể bỏ lỡ.

Có thể bạn muốn xem thêm:

• Growth Marketing | Giải Pháp Tăng Trưởng Hoạt Động Kinh Doanh Vượt Bậc
• Mô Hình 5A Trong Marketing – Thấu Hiểu Hành Trình Khách Hàng
• Phần Mềm CRM Là Gì? Tại Sao Cần Phải Triển Khai Phần Mềm CRM?

:

Bài viết cùng chủ đề