Data Driven Marketing: Đừng để doanh nghiệp bạn lạc lõng

Data Driven Marketing: Đừng để doanh nghiệp mình bạn lạc lõng với Marketing trên dữ liệu

Thời gian gần đây, tôi có cơ hội qua các doanh nghiệp bán lẻ Thương mại điện tử lớn tại Việt Nam, và thật bất ngờ, các doanh nghiệp này gần như họ chưa hề triển khai Data Driven Marketing, hoặc họ có triển khai và gặp phải những thất bại mà chưa rõ nguyên nhân do đâu.

Mặc dù họ biết tầm quan trọng của Marketing trên dữ liệu có tác dụng gì với doanh nghiệp của mình. Tôi cũng nhận ra rằng, các nhân sự, team Marketing chưa có đủ kỹ năng về Data Driven Marketing và có khả năng đọc phân tích và đưa ra những quyết định tối ưu kênh marketing để có hiệu quả tốt nhất.

Và tôi chợt nhớ tới cuốn sách Marketing 5.0 của cha đẻ Marketing Philip Kotler đã viết gần đây. Trong cuốn Marketing 5.0 – Marketing vị nhân sinh, Philip Kotler có chia sẻ rằng: “Tiếp thị dựa trên dữ liệu là bước đầu tiên trong việc triển khai marketing trong thời đại 5.0. Bằng việc sở hữu một công cụ phân tích, thương hiệu có thể dự đoán những gì khách hàng tiềm năng có khả năng mua trong lần kế tiếp dựa trên lịch sử mua sắm của họ. Bằng cách này, thương hiệu có thể chào hàng những ưu đãi được cá nhân hóa và triển khai các chiến dịch tùy biến. Cơ sở hạ tầng kỹ thuật số ngày nay giúp bạn có thể thực hiện những điều đó không chỉ cho một vài nhóm phân khúc thị trường mà còn cho từng khách hàng riêng lẻ”

Kết hợp với những gì tôi làm và trải nghiệm về Data Driven Marketing trong 10 năm qua, tôi vô cùng tâm đắc với nhận định của cha đẻ Marketing Philip Kotler.

Sự thực, Doanh nghiệp đang bỏ đi một cơ hội giúp tối ưu hiệu quả kênh Marketing dựa trên dữ liệu, một số tiền khổng lồ bỏ ra để thu thập và kéo data khách hàng về nhưng doanh nghiệp lại bỏ và không khai thác được hiệu quả nhất.

Thật đáng buồn! Thật đáng buồn!

Đến đây, tôi nghĩ tới, có lẽ doanh nghiệp đang thiếu đi một chiến lược dữ liệu tổng thể cho doanh nghiệp của mình chăng? Hay doanh nghiệp còn loay hoay chưa biết mình cần triển khai Data Driven Marketing như thế nào, hay chi phí triển khai quá lớn dẫn tới doanh nghiệp chưa sẵn sàng.

Rõ ràng, dưới góc nhìn của tôi, tôi tin dù doanh nghiệp nào, ở quy nào đều có thể triển khai Data Driven Marketing một cách hiệu quả nhất phù hợp với mức chi phí tối ưu nhất. Thậm chí, với phiên bản Google Analytics 4, doanh nghiệp hoàn toàn có thể triển khai một cách miễn phí với công cụ phân tích và hệ thống báo cáo tự động chuyên sâu.

Vậy tại sao? Nhiều doanh nghiệp, kể cả những doanh nghiệp top đầu trong ngành bán lẻ, thương mại điện tử vẫn đứng ngoài, mặc dù họ biết Data Driven Marketing là rất quan trọng trong chiến lược marketing tổng thể.

Theo bạn tại sao doanh nghiệp chưa triển khai hoặc triển khai Data Driven Marketing nhưng gặp phải những thất bại

Hầu hết doanh nghiệp đều dừng lại ở việc đầu tư một khoảng lớn vào công nghệ mà chưa thể hiện thực hóa được toàn bộ lợi ích của hệ sinh thái dữ liệu. Những thất bại trong việc áp dụng tiếp thị dựa trên dữ liệu chủ yếu nằm ở ba lý do chính như sau:

1. Doanh nghiệp thường coi tiếp thị dựa trên dữ liệu là một dự án công nghệ thông tin.

   Khi bắt đầu hành trình, họ tập trung quá nhiều vào việc lựa chọn công cụ phần mềm, đầu tư vào cơ sở hạ tầng và tuyển dụng các chuyên gia dữ liệu. Tiếp thị dựa trên dữ liệu nên là một dự án của hoạt động tiếp thị. Cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin phải phục vụ cho chiến lược tiếp thị chứ không phải ngược lại. Không chỉ đơn giản là bộ phận tiếp thị tài trợ cho dự án mà nhà tiếp thị phải là người xác định và thiết kế toàn bộ quy trình tiếp thị dựa trên dữ liệu. Như nhiều nhà nghiên cứu thị trường vẫn tin, một khối lượng dữ liệu lớn hơn không phải lúc nào cũng đồng nghĩa với việc tìm ra sự thật ngầm hiểu tốt hơn. Mẫu chốt là phải hiểu được những gì cần tìm kiếm trong các đại dương thông tin đó bằng cách nắm rõ các mục tiêu tiếp thị.

2. Việc phân tích dữ liệu lớn thường được coi là giải pháp đơn giản cho vấn đề, làm sáng tỏ mọi sự thật ngầm hiểu của khách hàng và giải quyết mọi vấn đề của tiếp thị.

   Dữ liệu lớn không phải là sự thay thế cho các phương pháp nghiên cứu thị trường truyền thống, đặc biệt là những phương pháp mang tính tương tác cao, chẳng hạn như nghiên thi hiếu nhu cầu, kiểm tra tính khả dụng và kiểm tra thị hiếu. Trên thực tế, dữ liệu lớn và nghiên cứu thị trường nên bổ sung và tăng cường lẫn nhau vì tiếp thị dựa trên dữ liệu cả hai. Nghiên cứu thị trường được thực hiện theo một chu kỳ nhất định cho các mục tiêu cụ thể và hẹp. Mặt khác, dữ liệu lớn được thu thập và phân tích theo thời gian thực để nâng cao hoạt động tiếp thị ngay khi đang triển khai.

3. Việc phân tích dữ liệu lớn mang lại nhiều hứa hẹn về tự động hóa đến mức các doanh nghiệp nghĩ rằng một khi thiết lập xong, nó có thể tự vận hành.

   Họ kỳ vọng là các nhà tiếp thị có thể đó hàng đống dữ liệu vào một hộp đen có tên thuật toán và nhận được ngay câu trả lời cho các vấn đề của họ. Trên thực tế, nhà tiếp thị vẫn cần phải can thiệp vào hoạt động tiếp thị dựa trên dữ liệu. Và mặc dù máy móc có thể chỉ ra những mẫu hình dữ liệu mà con người không thể, nhưng nó luôn cần một nhà tiếp thị có kinh nghiệm và kiến thức về ngữ cảnh để lọc và diễn giải các mẫu hình này. Quan trọng hơn, mặc dù có sự trợ giúp của máy tính nhưng chỉ các nhà tiếp thị mới có khả năng xác định những sự thật ngầm hiểu có thể hành động được để thiết kế ra các ưu đãi và chiến dịch phù hợp.

Đến đây, tôi tin rằng bạn đã hiểu được phần nào về triển khai Data Driven Marketing. Bạn đừng lo lắng, doanh nghiệp của chúng ta hoàn toàn triển khai Data Driven hiệu quả, nếu bạn xác định mục tiêu và nguồn lực phù hợp để triển khai theo từng giai đoạn.

Tôi có đọc cuốn sách có tên “Data Strategy – Chiến Lược Dữ Liệu”, Cuốn sách chỉ ra rằng: Dữ liệu đang thực sự làm thay đổi thế giới ngày nay. Và một lẽ tất yếu, những công ty nào nhìn nhận dữ liệu như một tài sản chiến lược có vai trò quan trọng không kém các tài sản khác sẽ có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh hiệu quả. Mỗi doanh nghiệp ngày nay đều là một doanh nghiệp dữ liệu, và một lẽ tất yếu, mọi doanh nghiệp đều phải xây dựng cho riêng mình một chiến lược dữ liệu đủ mạnh, đủ vững chắc.

Bạn tin vào chiến lược dữ liệu của mình chưa, hãy cùng tôi xác định bước triển khai để có cách thức triển khai Data Driven Marketing hiệu quả nhất nhé.

Bước 1 Xác định mục tiêu của tiếp thị dựa trên dữ liệu 

Khi bắt đầu bất cứ một dự án nào mà không có mục tiêu rõ ràng thì trông có vẻ như không biết suy nghĩ. Tuy nhiên, dự án tiếp thị dựa trên dữ liệu thì lại rất thường rơi vào trường hợp được bắt đầu trước rồi xác định mục tiêu sau. Hơn nữa, hầu hết dự án dữ liệu đều trở nên quá tham vọng vì nhà tiếp thị muốn giải quyết mọi thứ cùng một lúc. Kết quả là các dự án trở nên quá phức tạp, kết quả cần đạt được trở nên quá khó để đạt được và cuối cùng các doanh nghiệp phải bỏ cuộc.

Các trường hợp sử dụng của tiếp thị dựa trên dữ liệu thực sự rất đa dạng và có phạm vi rộng. Với dữ liệu lớn, nhà tiếp thị có thể phát hiện ra những ý tưởng sản phẩm và dịch vụ cũng như ước tính được nhu cầu thị trường. Doanh nghiệp cũng có thể tạo ra các sản phẩm và dịch vụ được tùy biến và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Việc tính giá phù hợp và thiết lập mô hình định giá động cũng đòi hỏi cách tiếp cận theo hướng dữ liệu.

Ngoài việc hỗ trợ nhà tiếp thị xác định những gì sẽ cung cấp, dữ liệu lớn cũng hữu ích trong việc xác định phương pháp thực hiện. Trong truyền thông tiếp thị ,nhà tiếp thị sử dụng dữ liệu lớn để nhằm mục tiêu đối tượng, tạo nội dung và lựa chọn phương tiện truyền thông. Nó có giá trị đối với tiếp thị đẩy, ví dụ như lựa chọn kênh và tạo ra khách hàng tiềm năng. Việc sử dụng dữ liệu cho dịch vụ hậu mãi và giữ chân khách hàng cũng rất phổ biến. Dữ liệu lớn thường được sử dụng để dự đoán việc khách hàng rời bỏ và xác định các giải pháp khắc phục vấn đề này.

Buớc 2: Xác định yêu cầu và tính khả dụng của dữ liệu 

Trong thời đại số, khối lượng dữ liệu đang tăng lên theo cấp số nhân, không chỉ ở mức độ chi tiết ngày càng sâu mà còn ở sự đa dạng ngày càng rộng. Tuy nhiên, không phải tất cả dữ liệu đều có giá trị và có liên quan. Sau khi doanh nghiệp đặt ra các mục tiêu họ phải bắt đầu xác định những dữ liệu phù hợp để thu thập và phân tích Không có công thức chung nào dùng trong việc phân loại dữ liệu lớn. Nhưng một trong các phương pháp thực tế là phân loại dựa theo nguồn

1. Dữ liệu từ mạng xã hội: Bao gồm tất cả tin mà người dùng phương tiện truyền thông xã hội chia sẻ như vị trí, hồ sơ nhân khẩu học và sự thích

2. Dữ liệu truyền thông: Bao gồm việc đo lường đối tượng khán giả của phương tiện truyền thông truyền thống như truyền hình, radio, án phát và rạp chiếu phim.

3. Dữ liệu truy cập web: Bao gồm tất cả nhật ký của người dùng được tạo ra trong quá trình truy cập trang web như số lượt xem của trang, lượng tìm kiếm và các giao dịch mua hàng.

4. Dữ liệu giao dịch và POS: Bao gồm tất cả thông tín giao dịch của khách hàng như địa điểm, số tiền, thông tin thẻ tín dụng, các giao dịch mua hàng thời gian và đôi khi là ID khách hàng

5. Dữ liệu IoT: Bao gồm tất cả thông tin được thu thập bởi các thiết bị được kết nối và các cảm biến như địa điểm, nhiệt độ, độ ẩm, khoảng cách với các thiết bị khác và các dấu hiệu quan trọng

6. Dữ liệu tương tác: Bao gồm tất cả các điểm tiếp xúc trực tiếp mà doanh nghiệp tương tác với khách hàng như dữ liệu trung tâm cuộc gọi, thông tin trao đổi qua email và dữ liệu trò chuyện.

Buớc 3: Xây dựng hệ sinh thái dữ liệu tích hợp 

Hầu hết các sáng kiến tiếp thị dựa trên dữ liệu bắt đầu dưới dạng những dự án tinh thể và linh động. Tuy vậy, về dài hạn, tiếp thị dựa trên dữ liệu phải là một hoạt động thường xuyên. Để đảm bảo cho các nỗ lực thu thập thông tin liên tục được duy trì và cập nhật, doanh nghiệp phải xây dựng một hệ sinh thái dữ liệu tích hợp cả dữ liệu bên ngoài và dữ liệu nội bộ. Thách thức lớn nhất đối với việc tích hợp dữ liệu là tìm ra một mẫu số chung phổ biến trong tất cả các nguồn dữ liệu. Lý tưởng nhất là tích hợp dữ liệu ở cấp độ từng cá nhân khách hàng, tạo điều kiện cho hoạt động tiếp thị phân khúc từng cá nhân. Để thực hiện việc lưu trữ hồ sơ tốt, cần đảm bảo mọi dữ liệu thu thập được từ khách hàng luôn gắn liền với ID duy nhất của khách hàng đó.

Mặc dù rất đơn giản đối với các nguồn dữ liệu nội bộ, việc sử dụng ID khách hàng cho dữ liệu bên ngoài lại rất thách thức, mặc dù vẫn có thể thực hiện được. Ví dụ, dữ liệu xã hội có thể được tích hợp với ID khách hàng và dữ liệu mua sắm nếu khách hàng đăng nhập vào các trang web thương mại điện tử bằng tài khoản mạng xã hội của họ như Google và Facebook. Một vị dụ khác về tích hợp dữ liệu là sử dụng ứng dụng khách hàng thân thiết để kết nối với các cảm biến beacon thông minh. Bất cứ khi nào khách hàng đến gắn một cảm biến, ví dụ như một lối đi giữa các kệ hàng thì cảm biến sẽ ghi lại sự di chuyển đó nhờ vào việc giao tiếp với điện thoại di động của khách hàng. Cách này hữu ích cho việc theo dõi hành trình của khách hàng tại các địa điểm vật lý.

Tuy vậy, đôi khi không thể gắn mọi dữ liệu với một ID khách hàng cá nhân, chủ yếu là vì các lo ngại về quyền riêng tư. Giải pháp thỏa hiệp là sử dụng một biến phân khúc theo nhân khẩu học cụ thể làm mẫu số chung. Ví dụ, tên phân khúc “khách hàng nam từ 18 đến 34 tuổi” có thể là ID duy nhất để hợp nhất mọi thông tin từ mọi nguồn dữ liệu về phân khúc cụ thể này.

Mọi tập dữ liệu động nên được lưu trữ trong một nền tảng quản lý dữ liệu duy nhất, điều này cho phép nhà tiếp thị nắm bắt, lưu trữ, quản lý và phân tích các dữ liệu đó một cách toàn diện. Bất kỳ dự án tiếp thị dựa trên dữ liệu nào mới được tạo ra với các mục tiêu mới nên được triển khai trên cùng một nền tảng, điều này sẽ giúp cho hệ sinh thái dữ liệu trở nên phong phú hơn, có lợi hơn cho doanh nghiệp khi quyết định áp dụng học máy để tự động hóa việc phân tích.

Tóm lại

Sự nổi lên của dữ liệu lớn đã thay đổi cục diện của việc phân khúc và nhằm mục tiêu thị trường. Độ rộng và độ sâu của dữ liệu khách hàng đang tăng lên theo cấp số nhân. Dữ liệu truyền thông, dữ liệu xã hội, dữ liệu truy cập web, dữ liệu POS, dữ liệu IoT và dữ liệu tương tác đều có thể tạo nên một hồ sơ phong phú về từng khách hàng cá nhân, cho phép nhà tiếp thị triển khai hoạt động tiếp thị phân khúc từng cá nhân.

Bạn là doanh nghiệp, bạn đừng đứng ngoài, đừng bỏ qua Data Driven Marketing

Cùng tôi tìm hiểu công cụ Google Analytics 4 tích hợp sẵn cho website, Mobile App của bạn và triển khai Data Driven Marketing hiệu quả với chi phí vô cùng tối ưu

Google Analytics 4 – Tự động hóa báo cáo Google Analytics4 trong vài phút

Tiết kiệm thời gian và đơn giản hóa phân tích GA4, phân tích dữ liệu nhanh hơn và dễ dàng hơn

Data Studio

Xử lý và phân tích dữ liệu thô nhanh hơn và chi tiết hơn.

Dữ liệu chính xác

Ứng dụng công nghệ BigData, AI từ Google thông minh nhất. Rút ra những kết quả phân tích có thể hành động dựa trên dữ liệu chính xác 100%.

Phân tích chuyên sâu

Kết hợp nhiều bộ lọc thông minh, báo cáo về luồng doanh thu, chuyển đổi đơn hàng theo từng hành trình khách hàng.

Dễ tương tác

Tích hợp mạnh mẽ với nền tảng Marketing: A/B Testing, Google tag manager, Google Ads, Facebook Ads, Tiktok Ads.

TrungND88 – Founder MePuzz