Nội chung chính
Các ứng dụng của tiếp thị dự đoán, ứng dụng Predictive Marketing
Phân tích dự đoán sử dụng và phân tích dữ liệu lịch sử trong quá khứ. Tuy vậy, nó không chỉ đơn giản là các số liệu thống kê mô tả mà rất hữu ích cho việc báo cáo lại những kết quả trong quá khứ của doanh nghiệp và giải thích nguyên nhân phía sau chúng. Doanh nghiệp có tầm nhìn về tương lai đều muốn biết nhiều hơn chỉ những gì đã xảy ra trong quá khứ. Phân tích dự đoán cũng nằm ngoài phạm vi của phân tích theo thời gian thực được sử dụng để đưa ra phản ứng nhanh trong tiếp thị theo ngữ cảnh
Phân tích dự đoán nghiên cứu các hành vi trong quá khứ của khách hàng để đánh giá khả năng họ sẽ có những hành động tương tự hoặc liên quan trọng tương lai. Nó phát hiện ra những mẫu hình tinh tế ấn trong dữ liệu lớn và khuyến nghị các hướng hành động tốt nhất. Với tính chất định hướng tương lai rất cao, phương pháp này giúp nhà tiếp thị luôn ở vị trí dẫn đấu, sẵn sàng trước các phản ứng về tiếp thị và tác động vào kết quả.
Phân tích dự đoán rất quan trọng đối với các giải pháp mang tính chủ động và phòng ngừa, phục vụ hoàn hảo cho mục đích lập kế hoạch tiếp thị. Với phân tích dự đoán, nhà tiếp thị có một công cụ mạnh mẽ trong tay để tăng cường khả năng ra quyết định.
Nhà tiếp thị giờ đây có thể xác định kịch bản thị trường nào có khả năng xảy ra và khách hàng nào đáng để theo đuổi. Họ cũng có thể đánh giá những hành động và chiến lược tiếp thị nào có khả năng thành công cao nhất trước khi thực hiện, làm giảm đáng kể rủi ro thất bại.
Phân tích dự đoán trong quản lý khách hàng
Việc nhắm mục tiêu và phục vụ một khách hàng khi không biết doanh thu tương lai từ khách hàng này mang lại là cơn ác mộng đối với việc đầu tư vào hoạt động tiếp thị. Nhà tiếp thị cần quyết định có nên chi tiêu cho các hoạt động chuyển đổi và dịch vụ khách hàng – như quảng cáo, tiếp thị trực tiếp, hỗ trợ và quản lý khách hàng – để có được và nuôi dưỡng khách hàng hay không. Phân tích dự đoán có thể giúp nhà tiếp thị đưa ra quyết định này tốt hơn bằng cách ước tính giá trị của mỗi khách hàng.
Mô hình dự đoán áp dụng cho mục đích quản lý khách hàng được gọi là mô hình tổng giá trị vòng đời khách hàng. Nó đo lường giá trị vòng đời khách hàng (customer lifetime value – CLV), là giá trị hiện tại của thu nhập ròng dự kiến được tạo ra từ một khách hàng trong suốt mối quan hệ với doanh nghiệp. Nó cung cấp một cái nhìn dài hạn, hướng tới tương lai về tỷ suất hoàn vốn (return on investment – ROI), điều này rất quan trọng vì hầu hết khách hàng có thể không sinh lợi trong năm đầu tiên hoặc năm thứ hai do chi phi chuyển đổi khách hàng cao.
Khái niệm này phù hợp nhất với doanh nghiệp B2B (business – to – business) và các công ty có mối quan hệ khách hàng lâu dài như ngân hàng và nhà mạng viễn thông. Doanh nghiệp phục vụ khách hàng doanh nghiệp có mức chi tiêu lớn trong việc chuyển đối khách hàng, đặc biệt là thông qua các buổi triển lãm thương mại và chi phí cho lực lượng bán hàng. Tương tự, ngân hàng chi rất nhiều tiền cho quảng cáo và khuyến mãi khi đăng ký trong khi các công ty viễn thông nổi tiếng với việc trợ giá thiết bị di động để thu hút khách hàng. Đối với doanh nghiệp trong các lĩnh vực này, chi phí tiếp thị là quá cao nếu chỉ dừng lại ở các giao dịch một lần và mối quan hệ ngắn hạn. Vai trò của phân tích trong việc ước tính CLV là dự đoán phản hồi của khách hàng đối với hoạt động bán thêm và bán chéo, các thuật toán thường dựa trên dữ liệu lịch sử các sản phẩm được mua cùng với nhau bởi những khách hàng có củng hồ sơ phân khúc. Ngoài ra, nhà tiếp thị có thể dự đoán độ dài của mối quan hệ với từng khách hàng. Phân tích dự đoán có thể phát hiện ra hiện tượng rời bỏ thương hiệu và quan trọng hơn là biết được nguyên nhân của việc rời bỏ này. Vì vậy, doanh nghiệp có thể phát triển các chiến lược duy trì khách hàng hiệu quả để ngăn chặn việc mất khách hàng. Vì những lý do trên, phân tích dự đoán không chỉ ước tính được mà còn nâng cao CLV.
Sau khi khách hàng được lập hồ sơ và CLV của họ được tính toán, nhà tiếp thị có thể triển khai hoạt động tiếp thị phù hợp nhất. Đây là cách tiếp cận lấy khách hàng làm trung tâm mà nhà tiếp thị có thể sắp xếp một kế hoạch hành động rõ ràng và từng bước cho mỗi khách hàng. Nói cách khác, đây là kế hoạch tiếp thị cho “phân khúc từng cá nhân”. Với tương tác đa kênh từ tiếp thị số đến lực lượng bán hàng, nhà tiếp thị có thể định hướng từng khách hàng từ trước đến khi bán hàng và đến cả dịch vụ sau khi bán. Trong mỗi bước, phân tích dự đoán có thể giúp nhà tiếp thị quyết định động thái kế tiếp cần thực hiện: gửi thêm tài liệu tiếp thị, trình bày giới thiệu sản phẩm hoặc phân công một nhóm thực hiện cuộc gọi bán hàng.
Ở một hình thức đơn giản hơn, doanh nghiệp cũng có thể triển khai việc phân cấp khách hàng dựa trên CLV như một công cụ phân bổ nguồn lực. Việc phân cấp sẽ quyết định số tiền mà doanh nghiệp nên phân bổ để chuyển đổi và giữ chân một khách hàng trong từng cấp cụ thể. Nhà tiếp thị có thể ưu tiên những khách hàng hàng nào để xây dựng quan hệ và phát triển họ lên cấp cao hơn theo thời gian.
Phương pháp này cũng trở thành cơ sở cho việc thiết kế các giao diện khách hàng khác nhau đối với từng cấp độ khách hàng khác nhau. Nghĩa là những khách hàng đem lại doanh thu nhiều hơn sẽ có quyền tiếp cận với nhóm hỗ trợ khách hàng riêng trong khi các khách hàng khác sẽ truy cập vào giao diện kỹ thuật số tự động (xem Chương 11).
Phân tích dự đoán trong quản lý sản phẩm
Nhà tiếp thị có thể ứng dụng phân tích dự đoán trong suốt vòng đời của sản phẩm. Các dự đoán có thể được triển khai từ giai đoạn đầu lúc lên ý tưởng phát triển sản phẩm. Dựa vào việc phân tích những thuộc tỉnh nào hiệu quả trong các sản phẩm đang có mặt trên thị trường, doanh nghiệp có thể phát triển sản phẩm mới với tất cả các tính năng phù hợp.
Cách ứng dụng tiếp thị dự đoán này cho phép đội ngũ phát triển sản phẩm tránh phải loay hoay lập kế hoạch nhiều lần. Việc có được một thiết kế và sản phẩm ban đầu có cơ hội thành công cao trong các cuộc thử nghiệm thị trường và khi ra mắt thực tế sẽ giúp nhà tiếp thị tiết kiệm một phần đáng kể chi phí phát triển. Ngoài ra, thông tin bên ngoài từ thị trường như xu hướng và sở thích của người mua tiềm năng cũng có thể được đưa vào thuật toán, cho phép nhà tiếp thị chủ động và tận dụng sớm các xu hướng so với các đối thủ cạnh tranh.
Hãy xem xét trường hợp của Netflix. Công ty truyền thông này đã bắt đầu tạo nội dung gốc để tăng cường lợi thế cạnh tranh so với các đối thủ mới nổi và về lâu dài cũng làm giảm chi phí nội dung. Và Netflix đã sử dụng phân tích để ra quyết định vẽ thể loại series và phim gốc sẽ thực hiện. Ví dụ, House of Cards (Ván bài chính trị) được phát triển với dự đoán rằng sự kết hợp giữa Kevin Spacey thủ vai chính, David Fincher làm đạo diễn và chủ đề chính trị lấy cảm hứng từ bộ phim truyền hình gốc của Anh sẽ mang lại thành công.
Phân tích dự đoán cũng rất cần thiết để chọn sản phẩm sẽ cung cấp từ danh mục tùy chọn hiện có. Thuật toán dự đoán sử dụng trong ứng dụng này được gọi là hệ thống đề xuất, đưa ra các sản phẩm khuyến nghị cho khách hàng dựa trên lịch sử của họ và sở thích của những khách hàng tương tự. Mô hình xu hướng này đánh giá khả năng khách hàng với hồ sơ cụ thể có thể mua sắm khi được chào mời một số sản phẩm nhất định. Nó cho phép nhà tiếp thị cung cấp cho khách hàng những đề xuất giá trị được cá nhân hóa. Mô hình này hoạt động càng lâu và càng thu thập được nhiều dữ liệu phản hồi thì các đề xuất sẽ càng hiệu quả.
Công cụ để xuất được ứng dụng phổ biến nhất bởi các nhà bán lẻ như Amazon hay Walmart và các doanh nghiệp dịch vụ số như YouTube hoặc Tinder. Không chỉ dừng lại đó, cách ứng dụng này cũng đã xâm nhập vào các lĩnh vực khác. Bất kỳ doanh nghiệp nào có số lượng khách hàng lớn và danh mục sản phẩm hoặc nội dung đa dạng đều thấy công cụ đề xuất này có giá trị. Mô hình này sẽ giúp doanh nghiệp tự động hóa quá trình lựa chọn sản phẩm phù hợp với thị trường
Ngoài ra, mô hình đề xuất dự đoán hữu ích nhất khi các sản phẩm được mua và sử dụng cùng nhau hoặc kết hợp với nhau. Mô hình này liên quan đến cái gọi là phân tích mối quan hệ sản phẩm. Ví dụ, những người mua áo sơ mi có thể quan tâm đến việc mua quần tây hoặc giày phù hợp. Và những người đang đọc một bài báo có thể muốn đọc các bài báo khác do cùng phóng viên viết hoặc cùng chủ đề.
Phân tích dự đoán trong quản trị thương hiệu
Phân tích dự đoán có thể giúp nhà tiếp thị lập kế hoạch cho các hoạt động truyền thông tiếp thị và thương hiệu, đặc biệt là trên môi trường kỹ thuật số. Để làm được điều này, cần phải phân tích dữ liệu đến từ việc xây dựng hồ sơ hoàn chỉnh về đối tượng mục tiêu và xác định những thành phần chính của các chiến dịch thành công trong quá khứ. Việc phân tích sẽ hữu dụng để hình dung ra những chiến dịch trong tương lai nào có khả năng thành công. Vì học máy là một nỗ lực không ngừng, nhà quản lý thương hiệu có thể tiếp tục đánh giá các chiến dịch và tối ưu hóa những chỗ chưa hiệu quả.
Khi thiết kế quảng cáo sáng tạo và phát triển tiếp thị nội dung, nhà quản lý thương hiệu co thể áp dụng học máy để đánh giá và sở thích của khách hàng thông qua nhiều cách kết hợp giữa thông điệp quảng cáo và hình ảnh thiết kế. Việc phân tích cảm xúc trên phương tiện truyền thông xã hội và các trang web đánh giá bên thứ ba có thể được sử dụng để hiểu cảm nhận của khách hàng về thương hiệu và chiến dịch của chúng ta. Chúng ta có thể thu thập dữ liệu về chiến dịch lý thuật số nào thúc đẩy nhiều cú nhấp chuột nhất với đó, nhà quản lý thương hiệu có thể tạo ra quảng cáo và nội dung có kết quả tối ưu như cảm xúc tích cực hoặc tỷ lệ nhấp chuột cao.
Phân tích dự đoán cũng có thể là một công cụ mạnh mẽ để định hướng phân phối nội dung đến đúng đối tượng. Nó hoạt động theo hai cách. Doanh nghiệp có thể thiết kế nội dung có thương hiệu và sau đó xác định những phân khúc khách hàng nào hiệu quả nhất để tiếp cận cũng như thời gian và địa điểm để thu hút họ. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể lập hồ sơ khách hàng và sau đó dự đoán nội dung nào sẽ phù hợp nhất với họ trong mỗi chặng của hành trình khách hàng.
Khách hàng có thể gặp khó khăn trong việc tìm kiếm thông tin họ cần trong một khối lượng lớn nội dung của thương hiệu. Mô hình dự đoán có thể cung cấp giải pháp bằng cách dự báo sự phù hợp giữa đối tượng và nội dung để tạo ra kết quả tối ưu. Nhờ đó, nhà tiếp thị có thể khắc phục được sự lộn xộn của nội dung và thực hiện phân phối đúng mục tiêu cho đối tượng dự định.
Trên không gian số, doanh nghiệp có thể dễ dàng theo dõi hành trình của khách hàng trên nhiều trang web và phương tiện truyền thông xã hội. Do đó, họ có thể dự đoán động thái kế tiếp của khách hàng trong các tương tác kỹ thuật số. Với thông tin này, nhà tiếp thị có thể thiết kế một trang web động mà trong đó, nội dung có thể thay đổi tùy theo đối tượng. Khi khách hàng duyệt qua trang web, hệ thống phân tích sẽ dự đoán nội dung tốt nhất tiếp theo giúp tăng dẫn mức độ quan tâm và đưa khách hàng một bước gần hơn đến hành động mua hàng.
Nguồn: Trích dẫn sách Marketing 5.0 – Công nghệ vị nhân sinh
Mình là Đình Trung, rất vui được chia sẻ cùng bạn. Bạn có thể kết nối với mình trên kênh Tiktok Đình Trung nhé