Data-driven Marketing: Các chiến lược kinh doanh kỷ nguyên số

CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM

Thiết kế Website trọn gói 2,900,000đ

Quảng cáo Google

Quảng cáo Facebook

Chăm sóc Website

Chăm sóc Fanapge

Thiết kế Mobile App

Quảng cáo Tiktok

Với sự phát triển chóng mặt của công nghệ kỹ thuật, dữ liệu đang dần trở thành biến số thay đổi các hoạt động kinh doanh của mỗi công ty. Tất nhiên, ngành nghề đòi hỏi sự nhạy bén như Marketing cũng không nằm ngoài guồng quay này: Nếu biết cách khai thác dữ liệu cả trong và ngoài doanh nghiệp, Marketers có thể khám phá ra insight cho những quyết định chiến lược, tác động trực tiếp đến kết quả kinh doanh!

Tuy nhiên, có rất nhiều doanh nghiệp hiện đang “vật lộn” với việc làm marketing dựa trên data, vì không biết khai thác dữ liệu ở đâu, cũng như “mù tịt” trong việc đọc và phân tích chúng như thế nào để ra được insight quan trọng.

Data-driven Marketing là gì?

Data-driven marketing là chiến lược sử dụng data (thu được từ những tương tác với khách hàng, hoặc qua một bên thứ 3) để hiểu hơn về động lực, sở thích và hành vi của khách hàng. Từ những insight đó, các “data-driven marketers” có thể đưa ra các quyết định chiến lược, tối ưu hóa hiệu suất của các kênh giao tiếp với khách hàng, nhằm nâng cao trải nghiệm khách hàng, tối đa lợi nhuận và doanh thu của doanh nghiệp.

Data-driven marketing còn được hiểu là lấy khách hàng và dữ liệu là trung tâm, tức là khách hàng và dữ liệu sẽ quyết định tới cách thức hoạt động Marketing của doanh nghiệp.

Lợi ích của Data-driven Marketing

Cứ 2 trong 3 senior marketers khẳng định quyết định đưa ra dựa trên data hoạt động hiệu quả hơn quyết định đưa ra theo cảm tính. Vậy sử dụng data trong marketing sẽ giúp giải quyết những công việc gì của marketers? Cùng tìm hiểu các lợi ích dưới đây nhé:

1. Data-driven giúp marketers thấu hiểu khách hàng mục tiêu hơn

Bất kỳ thông tin nào như nhân khẩu học, hành vi, đặc điểm về khách hàng sẽ đều cung cấp cho các marketers cái nhìn rõ hơn về đối tượng mục tiêu của họ. Chẳng hạn, những thông tin từ các phần mềm CRM (customer relationship management) có thể cải thiện khả năng “đọc vị” khách hàng, giúp cho việc tìm “điểm chạm” giữa doanh nghiệp và khách hàng được thực hiện dễ dàng hơn.

Kết quả là gì ư? Đó chính là việc đảm bảo các chiến dịch digital marketing sẽ chạm tới đúng khách hàng, đúng thời điểm với đúng thông điệp.

2. Data-driven giúp tăng khả năng kết nối với khách hàng mục tiêu

Với dữ liệu, marketers có thể tương tác, kết nối tốt hơn với khách hàng. Đặc biệt hơn, dữ liệu sẽ cho phép marketers kết nối với không chỉ 1, 10 mà còn là cả 1000 khách hàng cùng một lúc. Lượng dữ liệu gần như vô hạn thu được từ việc kết hợp giữa phương tiện, thiết bị, nền tảng và kênh cho phép các marketers có cơ hội cung cấp trải nghiệm 1-1 giữa khách hàng và doanh nghiệp ở một quy mô lớn hơn trước đây rất nhiều. Chúng không chỉ giúp marketers “target” tới đúng sở thích/ nguyện vọng của khách hàng mà còn giúp họ lựa chọn kênh truyền thông hiệu quả để tương tác với khách hàng trong tương lai.

Ví dụ: sử dụng hệ thống email marketing automation để phân luồng khách hàng và gửi email tới từng khách hàng dựa vào tên tuổi, mức độ quan tâm của họ với sản phẩm.

3. Data-driven giúp hoàn thiện chiến lược “cá nhân hóa” trong marketing

Khách hàng sẽ càng ngày càng khó tính trong việc tiếp nhận và sử dụng các “thông điệp” từ nhãn hàng. Theo thống kê, có tới 74% người tiêu dùng cảm thấy thất vọng khi tiếp nhận những thông tin không liên quan từ thương hiệu. Chưa hết, 79% người tiêu dùng cũng chia sẻ, họ không cân nhắc mua hàng nếu việc tương tác giữa họ với thương hiệu không được “cá nhân hóa”.

Vì vậy, để thu hút khách hàng, marketers cần tập trung nguồn lực vào các quy trình cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Chính tại điểm này, data sẽ phát huy tác dụng, chúng giúp bạn:

• Có cái nhìn tổng thể về khách hàng, qua đó khám phá ra “pain point” cùng các điểm “trigger” hành vi mua hàng của khách hàng.
• Ghi nhận thông tin cá nhân của khách hàng, nhờ vậy có thể giao tiếp/ tương tác với họ tốt hơn.
• Hiểu thêm về hành vi của người tiêu dùng khi mua sắm, xác định được insight để gợi ý mua hàng, hay thậm chí là cross-sale, up-sale cho khách.

Hiệu quả của việc cá nhân hóa trong digital marketing đã được ghi nhận khi nó có thể đem lại ROI cao hơn từ 5 đến 8 lần hiệu quả marketing thông thường.

Nhìn chung, theo nghiên cứu từ Forbes, việc ứng dụng Data-driven marketing sẽ giúp cho doanh nghiệp nhận được nhiều lợi ích như:

• Xây dựng được tệp khách hàng trung thành hơn
• Thu hút được nhiều khách hàng mới hơn
• Và nâng cao được sự hài lòng của khách hàng

Tuy nhiên, như đã đề cập ở trên, marketers cũng sẽ gặp không ít khó khăn khi bắt đầu chuyển sang hướng data-driven marketing. Những khó khăn nổi cộm đó sẽ được chia sẻ ngay dưới đây.

Các khó khăn thường gặp trong data-driven marketing

Theo Campaign Monitor, 81% marketers thừa nhận việc thực hiện một chiến lược data-driven marketing là vô cùng phức tạp. Lý giả đằng sau còn số này, các marketers sẽ phải đối mặt với những vấn đề sau:

1. Thu thập dữ liệu

Nhiều marketers cảm thấy choáng ngợp trước việc thu thập thông tin khách hàng. Một số luôn tự hỏi nơi để tìm được nguồn dữ liệu. Một số khác lại thấy mình bị “loay hoay” bởi sự dư thừa của các thông tin có sẵn.

Kết quả, họ sợ phải đụng chạm đến dữ liệu, nhiều đến mức có thể chẳng thèm đoái hoài đến những lợi ích tột bậc mà chúng mang lại.

Vậy làm thế nào để vượt qua khó khăn này?

Để thu thập được những data khách hàng, bạn có thể một số công cụ phổ biến, chẳng hạn như:

• Website Analytics: Google Analytics đang là công cụ số một được sử dụng tại Việt Nam, vì nó miễn phí và cung cấp được gần như là đầy đủ những thông tin mà doanh nghiệp cần: từ sở thích, chi tiết conversion trên website cho tới cả hành vi ghé thăm trang theo thời gian thực của khách hàng.
• Social Network: Dữ liệu mạng xã hội là thông tin được thu thập được thông qua những gì người dùng chia sẻ, xem hoặc tương tác với nội dung hoặc doanh nghiệp của bạn. Nhìn chung, dạng dữ liệu này tương đối  “thô”, và cần được xử lý trước khi đưa ra phân tích. Chẳng hạn, trên kênh Facebook, bạn nên xử lý dữ liệu người dùng qua Facebook Topic Data trước khi đi vào phân tích, tìm kiếm insight.
• Tracking Pixels: Tracking Pixels là những đoạn mã HTML hoặc JavaScript được thêm vào website để ghi lại hoạt động của người dùng khi truy cập vào trang. Các pixel có thể ghi lại địa chỉ IP, hệ điều hành, trình duyệt, hành vi của người dùng,… qua đó cung cấp insight để bạn chạy các chiến dịch retargeting hiệu quả hơn.

Nhìn chung, qua các công cụ nói trên, bạn có thể thu thập được không ít dữ liệu, qua đó làm cơ sở vững chắc để đưa ra những quyết định marketing của mình.

2. Cập nhật, trình bày và phân tích dữ liệu

Để thu được lợi ích từ các data, dữ liệu của bạn phải mới nhất có thể. Nếu có thể, bạn nên sử dụng “real-time” data, hoặc cập nhật dữ liệu thường xuyên – hàng ngày, hoặc hàng tuần.

Nhưng thách thức ở đây là gì? Việc cập nhật dữ liệu theo các thủ công thường được đánh giá là một việc tẻ nhạt. Đặc biệt là nếu bạn nhập thông tin đó vào Excel (spreadsheet) bằng tay.

Ngoài ra, nhiều marketers đã quen với việc đưa ra các phỏng đoán liên quan đến marketing truyền thống, vì vậy họ có ít hoặc không hề có kinh nghiệm cũng như nhận được đào tạo về nghiệp vụ phân tích dữ liệu.

Một nghiên cứu năm 2019 đã tiết lộ rằng chỉ 1/5 marketers biết cách giải thích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Ngoài ra, ngay cả khi một marketer hiểu cách sử dụng dữ liệu, vẫn có khả năng các bên liên quan khác (ví dụ như các nhà đầu tư) không hiểu điều đó – tạo ra rào cản giao tiếp, cản trở sự phát triển của doanh nghiệp.

Bên cạnh đó, dữ liệu khi đã thu thập thì cần phải được xử lý. Ngay cả khi dữ liệu có sẵn có ý nghĩa đối với phòng marketing của bạn, không phải lúc nào bạn cũng biết rõ ràng phải làm gì với dữ liệu đó.

Giải pháp:

Thay vì ngụp lặn với những tác vụ thủ công, thiếu hiệu quả, bạn hoàn toàn có thể ứng dụng những công cụ tổng hợp và quản lý data qua dashboard* để cập nhật “real-time data” cũng như dễ dàng trực quan hóa dữ liệu tự động. Hơn nữa, dashboard còn hiển thị thông tin theo thứ tự được chỉ định sẵn, để đảm bảo bạn có thể xem xét dữ liệu của chiến dịch nhanh chóng, hiệu quả, chỉ tại 1 nơi.

3. Silo Dữ liệu 

Silo dữ liệu có thể hiểu là khi data tồn tại ở các vị trí biệt lập trong doanh nghiệp và không thể kết hợp với dữ liệu khác.

Các silo dữ liệu có thể xảy ra vì nhiều lý do, có thể kể đến như:

• Chỉ có một số người nhất định mới có quyền truy cập vào một số dữ liệu cụ thể nào đó
• Mọi người không muốn chia sẻ quyền truy cập dữ liệu với những người từ các đơn vị kinh doanh khác
• Hệ thống dữ liệu của doanh nghiệp không cho phép việc dữ liệu được di chuyển tự do
• Thiếu chiến lược phối hợp dữ liệu giữa các phòng ban
• Dữ liệu được lưu trữ ở các định dạng khác nhau

Nhìn chung, Silo dữ liệu là một trở ngại với các data-driven marketers vì chúng không tạo ra dữ liệu tổng quan, tích hợp – điều này cần thiết để đưa ra các quyết định sáng suốt.

Ngoài ra, khi xảy ra tình trạng silo dữ liệu, bạn cũng sẽ gặp khó khi không thể đánh giá được độ chính xác hay up-to-date của data. Từ góc độ marketing, điều này làm cho việc xác định thông tin về thị trường mục tiêu hoặc cá nhân hóa các chiến dịch trở thành một thách thức.

Giải pháp: 

Với hầu hết các doanh nghiệp, giải quyết vấn đề silo dữ liệu là một quy trình hết sức nan giải. Tuy nhiên, để đơn giản hóa nó, bạn có thể thực hiện các bước sau:

• Thiết lập tiêu chuẩn dữ liệu chung
• Thay đổi văn hóa trao đổi dữ liệu trong doanh nghiệp
• Sử dụng các nền tảng phân tích marketing hiện đại, có thể kể đến như: Hubspot (nền tảng CRM), Mailchimp (nền tảng automated email marketing, landing page,v.v..), Adverity (nền tảng cho data-driven marketing)..

Xây dựng một kế hoạch marketing dựa trên data như thế nào?

Có thể thừa nhận rằng, xây dựng chiến lược marketing theo hướng dữ liệu là một chủ đề rộng, rất khó để dẫn giải chi tiết. Tuy nhiên, Hbmedia tin rằng marketer cần có một cái nhìn tổng quát về quy trình này, vì vậy dưới đây là các bước để xây dựng một chiến lược data-driven marketing:

Bước 1: Xác định mục tiêu của các dữ liệu. Trước khi vội vàng thu thập dữ liệu, bạn phải quyết định xem bạn muốn những dữ liệu ấy phục vụ cái gì, và sẽ giúp phòng ban hay doanh nghiệp bạn đạt được gì.

Bước 2: Thu thập dữ liệu. Với các mục tiêu đã đặt ra, bạn cần xác định dữ liệu nào cần thiết cho mục tiêu đó. Xem xét các mục tiêu của bạn và cân nhắc xem thông tin nào sẽ giúp cung cấp các insight cho chiến lược của bạn. Sau đó, khám phá nơi bạn có thể truy cập các dữ liệu đó.

Bước 3:  Sắp xếp dữ liệu. Bạn cần quyết định một nền tảng để tổ chức, trình bày các dữ liệu. Sau đó sử dụng các công cụ trên nền tảng đó để thu thập và minh họa dữ liệu.

Bước 4: Xây dựng đội ngũ, nhân sự nội bộ để đọc hiểu và phân tích cá dữ liệu trên.

Bước 5: Việc kết hợp phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu, đặc biệt nếu đây là chiến dịch đầu tiên sẽ cần quyền truy cập và đồng thuận của các bên liên quan trong doanh nghiệp.

Bước 6: Đo lường và theo dõi tiến độ. Cuối cùng, bạn phải thiết lập một quy trình để theo dõi chiến dịch của bạn hoạt động như thế nào. Điều này sẽ giúp bạn phân tích tốt hơn các hành động của chiến dịch mà còn báo cáo về tiến độ cho các bên liên quan khác.

Tạm kết

Trong thế giới “data-packed” như hiện nay, không có lý do gì để bạn không biết đối tượng mục tiêu của mình muốn gì và cung cấp cho họ thứ họ muốn. Với đội ngũ nhân lực, quy trình và công nghệ phù hợp, bạn có thể vượt qua những thách thức dữ liệu phổ biến này và thiết lập các chiến dịch marketing thành công cho doanh nghiệp.