Tất tần tật về data-driven marketing

Tất tần tật về data-driven marketing

Dữ liệu và hành vi khách hàng được xem là một trong những nguồn tài nguyên quý giá để doanh nghiệp tăng trưởng. Nhưng làm thế nào để thu thập, phân tích và lập chiến lược từ các dữ liệu có sẵn – đây là lúc data-driven marketing xuất hiện. Để hiểu rõ hơn về data-driven marketing, hãy cùng Adtek khám phá qua bài viết sau.

Bối cảnh xuất hiện data-driven marketing

Data-driven marketing cải thiện truyền thông thương hiệu dựa trên thông tin về người tiêu dùng. Với chiến lược phù hợp, bạn có thể dự đoán nhu cầu, mong muốn của khách hàng và hành vi trong tương lai. Đổi lại, bạn có thể phát triển cách tiếp cận được cá nhân hóa hơn và tăng doanh số bán hàng hơn.

Social media và các phần công nghệ khác (chẳng hạn như digital cookie) giúp các thương hiệu có thể thu thập một lượng lớn dữ liệu để hiểu rõ hơn về khách hàng mục tiêu. Nhưng khi mọi người trở nên quan tâm hơn đến quyền riêng tư trực tuyến nói chung, cách tiếp cận toàn diện đối với data-driven marketing đang thay đổi. 

Vào năm 2022, marketers linh hoạt đang cân nhắc lại chiến lược của họ để nỗ lực triển khai hoạt động marketing chính xác sau Covid-19. Nghiên cứu được thực hiện bởi công ty tư vấn McKinsey cho thấy rằng từ tháng 3 đến tháng 8 năm 2020, “1/5 người tiêu dùng chuyển hướng sang thương hiệu khác và 7/10 người dùng thử các kênh mua sắm kỹ thuật số mới”.

Chỉ trong một vài tháng, lĩnh vực bán lẻ đã có sự tăng trưởng đáng kinh ngạc, dự đoán sẽ xảy ra trong khoảng thời gian 10 năm. Sự thay đổi lớn này trong hành vi của đối tượng mục tiêu dẫn đến nhu cầu áp dụng data-driven marketing nếu các tổ chức muốn nắm bắt cơ hội tăng trưởng để thu ROI và hồi phục cao hơn. Các công ty nâng cấp các nỗ lực marketing đạt hiệu quả trong việc tạo ra doanh thu và xây dựng sự linh hoạt cần thiết để chứng minh hoạt động kinh doanh của họ trong tương lai.

Data-driven marketing là gì

Data-driven là thuật ngữ đề cập đến việc sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin giúp marketers ra quyết định nhanh hơn. Quyết định được đưa ra không còn dựa vào kinh nghiệm cá nhân và tất cả đều dựa trên con số thực tế. Data-driven hiện phổ biến ở nhiều lĩnh vực, đặc biệt là công nghệ và kinh doanh. Các doanh nghiệp khi đưa ra quyết định, lập chiến lược dựa trên dữ liệu sẽ đạt được mục tiêu kinh doanh nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Data-driven marketing là một kế hoạch, một chiến lược sử dụng dữ liệu người tiêu dùng làm cơ sở. Dữ liệu người tiêu dùng được thu thập theo nhiều cách, bao gồm các tương tác với thương hiệu cũng như trí tuệ nhân tạo và các bên thứ ba.

Dữ liệu người tiêu dùng rất hữu ích cho các thương hiệu. Dữ liệu cho họ thấy động cơ, hành vi và sở thích của người mua. Vì marketing được cá nhân hóa và nhắm mục tiêu có nhiều khả năng thu hút người mua nhất, marketers thu thập và sử dụng dữ liệu đó để mang lại trải nghiệm tốt nhất.

Data-driven marketing hoạt động như thế nào

Precision Marketing chỉ có hiệu quả nếu có dữ liệu phù hợp. Các mô hình mới với dữ liệu cũ vẫn có khả năng cung cấp kết quả không chính xác. Để nắm bắt insights, các nhà lãnh đạo trong lĩnh vực thông thường sẽ thực hiện cách tiếp cận theo phạm vi rộng để thu thập dữ liệu. Thông qua cách thu thập không chỉ dựa vào các xu hướng hành vi và insights dựa trên vị trí mà còn cả các phân tích của bên thứ ba về doanh nghiệp, khách hàng và đối thủ cạnh tranh để bổ sung cho dữ liệu khách hàng nội bộ. Các công ty bắt đầu cuộc hành trình này đang tìm ra giá trị nhất trong việc kết hợp dữ liệu nghiên cứu từ các nguồn chính phủ và dữ liệu bán hàng, dữ liệu khách hàng từ các nhà cung cấp bên thứ ba vào mô hình. Các công ty mở rộng thu thập dữ liệu theo những cách này có thể xác định nhu cầu gia tăng và khách hàng mới đến từ đâu, cũng như đánh giá xem khách hàng nào trong cơ sở hiện tại của họ đã tăng chi tiêu và khách hàng đã rời bỏ từ đâu.

Ví dụ: trước khi cập nhật cách tiếp cận mô hình hóa, một chuỗi bán lẻ chỉ có thể cho biết họ thu được hay mất đi bao nhiêu khách hàng. Sau đó, công ty quyết định lấy dữ liệu điện thoại di động để quét những thay đổi trong traffic ròng của đối thủ cạnh tranh. Phân tích cho thấy nhiều khách hàng mà họ tiếp cận trong thời kỳ đại dịch đến từ những người chuyên nghiệp, đắt tiền hơn, trong khi những người mà họ đang mất lại hướng đến những người có giá trị rẻ hơn. Trên cơ sở thông tin này, nhà bán lẻ đã chuyển đổi các chiến dịch onboard và ngăn chặn sự rời đi. Họ đã gửi email quảng cáo các sản phẩm cao cấp hơn cho khách hàng chuyển đổi từ các cửa hàng đặc biệt trong khi chào hàng các sản phẩm giá rẻ cho những khách hàng hướng đến giá trị có nguy cơ rời đi.

Trong một ví dụ khác, một nhà cung cấp dịch vụ kinh doanh đã khai thác các nguồn dữ liệu mới của bên thứ ba để xác định các thời điểm quan trọng trong vòng đời của doanh nghiệp nhỏ. Trong một nỗ lực như vậy, nhà cung cấp đã tổng hợp các nguồn dữ liệu chỉ ra rằng, với độ trễ chỉ một ngày, khi các công ty mới được thành lập trong thời kỳ bất ổn do COVID-19. Nhân viên bán hàng của họ liên hệ ngay với các sản phẩm và thông điệp phù hợp với nhu cầu của các công ty mới thành lập, chẳng hạn như các công cụ hệ thống. Những nỗ lực tập thể này đã làm tăng năng suất bán hàng lên hơn 25%.

Dữ liệu mạnh cũng có thể cho phép các công ty tạo ra insight tốt hơn về đối thủ cạnh tranh. Ví dụ: bằng cách so sánh dữ liệu phân loại, bán hàng và khuyến mại của bên thứ ba với số liệu của chính họ, marketers có thể đánh giá sức mạnh của các đề xuất giá trị khác nhau và xem yếu tố nào phù hợp với các nhóm khách hàng khác nhau. Sau đó, cung cấp cho các nhóm này thông điệp, nội dung và ưu đãi phù hợp.

Sự không chắc chắn gia tăng trong thông thường mới đòi hỏi marketers phải kiểm tra tốt hơn và phản ứng nhanh hơn. Một mô hình hoạt động nhanh nhẹn hơn là yếu tố quan trọng, nhưng cũng ngày càng cần thiết phải làm việc với công nghệ học hỏi trên quy mô lớn. Điều này đòi hỏi phải phát triển các khả năng công nghệ có thể đọc và giải thích các tín hiệu về ý định của người tiêu dùng và phản ứng của người tiêu dùng đối với các thông điệp marketing, sau đó đưa chúng trở lại công cụ marketing để tìm hiểu điều gì hiệu quả và điều gì không.

Marketers thực sự vượt qua giới hạn đang sử dụng trí thông minh nhân tạo (AI) để theo dõi các chiến dịch và thẩm định các phản hồi ở cấp độ chi tiết, nhằm tìm hiểu yếu tố nào hiệu quả và không. Hay khách hàng đến từ phân khúc nào, thời điểm nào và qua những kênh nào để điều chỉnh chiến lược dựa trên insights đó. Việc thu thập những insights cụ thể bằng cách sử dụng phân tích tiêu chuẩn có thể mất vài ngày để sắp xếp các hoạt động marketing. Nhưng sự giám sát dựa trên AI hỗ trợ có thể thực hiện điều này trong vài phút, đôi khi vài giây.

Ví dụ: một công ty dịch vụ tiêu dùng đã khởi động các chiến dịch giữ chân người tiêu dùng khi cộng đồng thoát khỏi lockdown. Phân tích thông thường chỉ có thể đánh giá tổng thể các chiến dịch, nhận diện hiệu quả ở mức độ vừa. Tuy nhiên, tổ chức đã thử nghiệm một công cụ AI mới có thể xem xét đủ sâu để đánh giá các phản hồi tại khu vực thống kê cơ sở cốt lõi (CBSA), điều này cho thấy rằng chiến dịch có hiệu quả cao trong các ngách cụ thể có cấu hình kinh tế và dịch tễ học tương tự. Công cụ AI này sẽ xác định cách các mô hình hiệu suất của chiến dịch phát triển, cho phép marketers định cấu hình hệ thống để dữ liệu phân tích dựa trên AI hàng đêm cung cấp trực tiếp vào logic nhắm mục tiêu của chiến dịch. Chiến dịch này và các chiến dịch tương tự là một yếu tố quan trọng trong một chương trình data-driven marketing rộng hơn đã giúp công ty tăng tỷ lệ thử nghiệm lên gấp năm lần.

3 xu hướng định hình data driven 2022

Cân bằng giữa quyền riêng tư và cá nhân hóa

Đáng chú ý, các thương hiệu đang chuyển chiến lược thu thập dữ liệu của họ từ hiểu khách hàng tốt hơn sang hiểu đủ.

Do mối quan tâm toàn cầu ngày càng tăng về quyền riêng tư dữ liệu, các thương hiệu có tư duy tương lai đang tìm cách chỉ thu thập thông tin người tiêu dùng họ cần để phục vụ cho các mục đích riêng. Sự bất mãn ngày càng lan rộng đối với các công ty công nghệ lớn, chẳng hạn như Facebook, cho thấy việc thu thập nhiều dữ liệu hơn mức cần thiết có thể gieo mầm giận dữ và mất lòng tin như thế nào.

Nếu bạn cần thu thập thông tin nhạy cảm về khách hàng, hãy xin phép và trao đổi trước về cách bạn định sử dụng thông tin đó.

Nhấn mạnh vào việc dựa vào dữ liệu hành vi

Dữ liệu hành vi nắm bắt cách khách hàng tương tác với sản phẩm hoặc dịch vụ. Các nguồn dữ liệu hành vi phổ biến bao gồm trang web, mobile app, help desk và chatbot.

Loại dữ liệu này thường được tạo và lưu trữ dưới dạng “event”, nghĩa là một hành động được thực hiện bởi một người dùng cá nhân.

Sự gia tăng mối quan tâm đến dữ liệu hành vi đã được thúc đẩy bởi những thay đổi trong bối cảnh bảo mật và mối quan tâm mới đối với các công cụ Google Analytics hoặc Matomo. Phân tích hành vi có thể tối ưu hóa chuyển đổi, tương tác và giữ chân.

Khi xu hướng xuất hiện, marketers hiện đang tìm cách đào sâu hơn, thay vì rộng hơn, khi thu thập dữ liệu.

Nhiều công cụ dữ liệu hơn yêu cầu tích hợp tốt hơn

Sự đa dạng của các công cụ dữ liệu mới dành cho marketers ngày càng tăng, với nhiều công ty sử dụng nhiều nền tảng và giải pháp khác nhau cho các lĩnh vực kinh doanh khác nhau. Các công cụ dữ liệu có thể đo lường các chỉ số chính, chẳng hạn như traffic (lưu lượng truy cập) trang web, lượt xem trang (pageview) và tỷ lệ nhấp (CTR) để biết điều gì phù hợp nhất với thương hiệu.

Tuy nhiên, với rất nhiều giải pháp dữ liệu được sử dụng, cần có sự tích hợp tốt hơn để cho phép luồng dữ liệu luân chuyển tự do giữa các hệ thống và giảm độ phức tạp tổng thể.

Tất cả những xu hướng này cho thấy sự chuyển hướng từ việc thu thập càng nhiều dữ liệu càng tốt sang một cách tiếp cận chiến lược và phẫu thuật hơn. Bắt đầu bằng cách quyết định xem chính xác những gì thương hiệu của bạn cần biết về khách hàng. Sau đó, hãy suy nghĩ về cách tốt nhất để thu thập thông tin này mà không bị vi phạm.

Lợi ích data-driven đem lại cho doanh nghiệp

Tiết kiệm chi phí cho hoạt động marketing

Chiến lược data-driven hướng đến chất lượng hơn là số lượng khách hàng tiềm năng cao. Bởi vì doanh nghiệp sử dụng các kênh marketing phù hợp để nhắm mục tiêu trực tiếp đến những khách hàng lý tưởng, họ đạt được tỷ lệ chuyển đổi cao hơn. Marketers – những người biết rõ về khách hàng hiện tại, có thể đầu tư một nửa số tiền như các chiến dịch truyền thống mà vẫn đạt được kết quả tốt hơn.

Data-driven marketing giải quyết cuộc đấu tranh của marketers để xác định nơi ngân sách bị lãng phí và phân bổ tốt hơn để tối ưu hóa chi tiêu. Với dữ liệu chi tiết, chất lượng cao hơn, marketers có thể kết hợp dữ liệu tổng hợp và insights do các mô hình phân bổ cung cấp thành một phép đo tổng thể, được gọi là đo lường marketing thống nhất hoặc UMM (Unified Marketing Measurement).

Sử dụng mô hình phân bổ, marketers đánh giá hành trình của khách hàng, kiểm tra nhiều điểm tiếp xúc dọc theo kênh marketing để cung cấp cái nhìn toàn diện về con đường mua hàng của từng phân khúc mục tiêu. Sau khi nhóm marketing xác định điều gì khiến khách hàng mới chuyển sang kênh mới, họ có thể phân bổ chi tiêu marketing một cách phù hợp nhất.

Phương pháp kỹ thuật mới

Khách hàng tiềm năng phải đối mặt với nhiều lựa chọn và nếu thông điệp marketing không phù hợp với họ, họ sẽ đơn giản chuyển đi nơi khác. Việc sử dụng dữ liệu phức tạp và phân tích có thể cải thiện trải nghiệm của khách hàng với thương hiệu bởi vì các tổ chức hiểu rõ hơn về những gì khách hàng muốn và từ đó có thể cung cấp khả năng cá nhân hóa hành trình của khách hàng. Về cơ bản, họ có thể thay thế các chiến dịch tổng thể bằng các chiến dịch có liên quan.

Các chiến lược data-driven marketing cho phép phân khúc đối tượng mục tiêu chính xác, cá nhân hóa trải nghiệm và tăng tương tác của khách hàng mới. Kiến thức cụ thể về cách các nhóm đối tượng mục tiêu khác nhau hành động cho phép bán thêm các sở thích và sử dụng giao tiếp đa kênh thích hợp cho các nhân khẩu học riêng biệt.

Việc thu thập dữ liệu chính xác và chi tiết cũng có thể giúp hiểu rõ hơn về mức độ hài lòng của khách hàng sau khi bán hàng. Hầu hết các công ty đều triển khai các cuộc khảo sát để hỗ trợ cải tiến sản phẩm và dịch vụ. Phân tích trải nghiệm khách hàng có thể tiết lộ nhiều điều về khách hàng mục tiêu và cách phục vụ họ tốt hơn. Trên thực tế, theo Harvard Business Review, 80% công ty sử dụng điểm số hài lòng của khách hàng để phân tích trải nghiệm khách hàng và cải thiện.

Lên kế hoạch trước

Dữ liệu người tiêu dùng dễ hành động hơn dẫn đến insights tập trung và sắc nét. Khi data-driven marketers hiểu khách hàng ở các cấp độ riêng lẻ, họ có thể dự đoán cách khách hàng sẽ tương tác với các chiến dịch khác nhau và đưa ra quyết định chiến lược dựa trên việc cung cấp thông điệp được cá nhân hóa nhằm mang lại trải nghiệm tốt nhất có thể.

Về cơ bản, các công cụ data-driven marketing giúp tạo ra quá trình cá nhân hóa trơn tru, đơn giản. Ví dụ, nếu bạn biết đối tượng mục tiêu của mình là các bà mẹ trẻ, bạn có thể sẽ không tạo ra các thông điệp marketing thu hút phụ nữ không có con. Các quyết định về chiến dịch marketing cũng có thể được theo dõi nhanh chóng, cho phép các tổ chức loại bỏ những gì không thành công và tối ưu hóa những gì đang diễn ra.

Một tập hợp dữ liệu người tiêu dùng giảm đáng kể nguy cơ thất bại, vì ngân sách chi cho các chiến dịch marketing và phát triển sản phẩm sẽ tự động đáp ứng nhu cầu và kỳ vọng của người dùng. Ngoài ra, dữ liệu bán hàng có thể tiết lộ các cơ hội chưa được khai thác để bán kèm trong suốt kênh bán hàng mà trước đây có thể đã bị bỏ qua.

Tìm kiếm mẫu phù hợp

Kể từ khi ra đời, quảng cáo đã tận dụng các mô hình hành vi của người tiêu dùng, trừ thời điểm hiện tại vì chúng có thể khó nhận biết hơn. Để xác định chính xác các chỉ số hành vi nổi bật, yêu cầu dữ liệu được làm mới liên tục từ kết hợp các nguồn ở cấp độ chi tiết. Trong một số trường hợp, điều này tương tự như nghiên cứu sâu các khu dân cư riêng lẻ của thành phố hoặc thói quen mua hàng của một vùng ngoại ô sang trọng so với các khu vực thượng lưu liền kề.

Ví dụ: Với dữ liệu khách hàng phù hợp, các nhà bán lẻ có thể đánh giá những sản phẩm mà các phân khúc khác nhau có khả năng mua cho Lễ Tạ ơn và điều chỉnh các thông điệp marketing để tăng doanh số bán hàng. Dữ liệu mạnh mẽ cũng cung cấp cho các công ty insights về đối thủ cạnh tranh tốt hơn. Bằng cách so sánh dữ liệu của bên thứ ba, như bán hàng và khuyến mại, với các chỉ số giúp họ đánh giá và cải thiện các dịch vụ của mình.

Ví dụ, một thuật toán có thể học được rằng người tiêu dùng tham gia vào hoạt động trưng bày có xu hướng mua sản phẩm mà họ đã xem ở giai đoạn sau với mức giá rẻ hơn trực tuyến. Các chỉ số như vậy có thể giúp các doanh nghiệp kích hoạt các ưu đãi phù hợp để làm mờ hình ảnh “khách hàng trưng bày” thành người mua khi họ có mặt tại cửa hàng, cho phép marketers chi tiêu vào các phân khúc có lợi hơn.

Giải thích nhanh về khách hàng trưng bày: Về cơ bản, điều này đề cập đến việc ghé thăm các cửa hàng bán lẻ để nghiên cứu hàng hóa trước khi mua trực tuyến với giá thấp hơn. Hành vi tiêu dùng này là đặc trưng cho hàng hóa có giá cao hơn.

Xây dựng kết nối

Các mục tiêu marketing của tổ chức sẽ xác định cách tổ chức sử dụng dữ liệu để thiết lập kết nối giữa bán hàng, hành vi của khách hàng và sử dụng kênh hiệu quả. Khi đánh giá các mục tiêu marketing, thường có sự trùng lặp giữa KPI được chọn và dữ liệu cần thiết để đưa ra quyết định tốt hơn. Việc sử dụng ngăn xếp dữ liệu hiện đại (phần mềm quản lý quan hệ khách hàng) có thể giúp thu được insights chính trên các điểm tiếp xúc hơn là xử lý tích hợp dữ liệu thủ công, vốn có tỷ lệ lỗi cao hơn.

Data-driven marketing là một công cụ vô giá để phát triển chiến lược marketing. Ví dụ: dữ liệu khách hàng được thu thập có thể chỉ ra rằng hầu hết thị trường mục tiêu đều mua điện thoại thông minh. Thông tin này có thể cung cấp insights cho các chiến lược mobile như mobile paid ads. Việc xây dựng các loại kết nối này trở nên quan trọng đối với các tổ chức để duy trì mối quan hệ và phù hợp với những khách hàng mới và trung thành.

Vì lý do này, việc sử dụng một nền tảng quản lý quan hệ khách hàng phù hợp tập trung dữ liệu là rất quan trọng để ngăn chặn thông tin và nhóm làm việc độc lập. Từ strategist đến creator và nhân viên bán hàng, một nhóm marketing tốt hoạt động như một hệ sinh thái, mọi người cần cộng tác để mang lại khách hàng tiềm năng và cải thiện doanh thu. Xây dựng kết nối hành vi của người tiêu dùng thông qua dữ liệu và làm việc theo nhóm là rất quan trọng để thành công.

Trải nghiệm khách hàng tốt hơn

Data-driven marketing tập trung vào việc sử dụng hồ sơ người tiêu dùng chuyên sâu để làm cho trải nghiệm khách hàng tốt hơn. Đây là điều cần thiết để thành công, vì gần một nửa số người tiêu dùng cho biết họ rời trang web để mua sản phẩm ở nơi khác do trải nghiệm kém.

Khả năng cá nhân hóa bổ sung do data-driven marketing tạo dựng niềm tin giữa người tiêu dùng và thương hiệu đồng thời tạo ra trải nghiệm tích cực cho khách hàng. Cá nhân hóa trải nghiệm cho người tiêu dùng có thể mang lại kết quả thực sự, McKinsey nhận thấy rằng trải nghiệm được cá nhân hóa có thể cung cấp ROI gấp 5-8 lần trên chi tiêu marketing.

Phân bổ tốt hơn để tối ưu hóa chi tiêu

Một thách thức phổ biến đối với marketers là xác định ngân sách quảng cáo của họ đang bị lãng phí ở đâu. Data-driven marketing được dẫn dắt bằng các công cụ phân tích cho phép các nhóm marketing khám phá phần nào của ngân sách quảng cáo đang có tác động lớn nhất đến chuyển đổi hoặc nhận thức về thương hiệu. Điều này được thực hiện bằng cách đánh giá hành trình của khách hàng thông qua việc sử dụng các mô hình phân bổ, chẳng hạn như unified marketing measurement (UMM). UMM xem xét mô hình phân bổ multi-touch và media mix để cung cấp cái nhìn toàn diện về con đường mua hàng. Các tổ chức có thể xác định điều gì di chuyển khách hàng tiềm năng và khách hàng xuống kênh sau đó phân bổ ngân sách cho phù hợp.

Sản xuất nội dung có liên quan 

Việc đánh giá dữ liệu người tiêu dùng cung cấp cho các nhóm marketing insights về các loại quảng cáo, hình ảnh, bản sao và nội dung mà đối tượng mục tiêu của bạn muốn tương tác. Cung cấp thông điệp phù hợp, thông điệp phục vụ cho lợi ích cá nhân và tạo ra giá trị vào đúng thời điểm là điều cần thiết để kết nối với người tiêu dùng. Thật không may, marketers phải vật lộn để điều chỉnh nội dung của họ với khán giả, cụ thể:

• Nội dung blog đã tăng 800% trong 5 năm qua, nhưng hoạt động chia sẻ trên social media lại giảm gần 90%. Điều này có nghĩa là có một sự không kết nối giữa những gì thương hiệu đang nói và những gì người dùng thấy có giá trị.
• 74% người tiêu dùng cảm thấy khó chịu khi nhìn thấy những quảng cáo mà họ thấy không liên quan từ các thương hiệu.

Bằng cách đi sâu vào phân tích của mình, bạn có thể tìm thấy thông điệp và phần nội dung nào gây được tiếng vang với khán giả. Điều này có thể dẫn đến các quyết định sản phẩm hiệu quả hơn và giúp bạn hiểu khách hàng của mình.

Quyết định tốt hơn

Nhìn chung, việc áp dụng phương pháp data-driven marketing cho phép các nhóm đưa ra quyết định sáng suốt hơn, với 2 trong số 3 marketers đồng ý rằng nên đưa ra quyết định data-driven hơn là dựa trên bản năng. Phân tích dữ liệu cho phép marketers đưa ra lựa chọn dựa trên các trường hợp sử dụng trong thế giới thực thay vì lý thuyết. Tuy nhiên, data-driven marketing không làm giảm đi những cân nhắc cảm tính có thể đi đến quyết định mua hàng của người tiêu dùng. Các nhóm marketing phải đánh giá dữ liệu trong một khuôn khổ xem xét việc đưa ra quyết định hợp lý và cảm tính để đảm bảo chúng được cân bằng hợp lý trong các chiến dịch.

Thách thức gặp phải khi sử dụng data-driven

Luật bảo mật dữ liệu thay đổi liên tục

Luật bảo mật dữ liệu đã thay đổi rất nhiều trong những năm qua. Thế giới đang thay đổi các quy định và chiến lược để bảo vệ người tiêu dùng khỏi tội phạm, sử dụng sai thông tin và gây tổn hại đến quyền riêng tư. Rủi ro lớn nhất đi kèm với việc thu thập dữ liệu khách hàng và sử dụng để marketing nằm ở luật bảo mật.

Miễn là bạn biết về các luật này và theo dõi các thay đổi, sẽ không có vấn đề gì khi tạo chiến lược data-driven. 

Việc không tuân theo các luật này có thể gây ra sự tốn kém cho doanh nghiệp và thậm chí có thể dẫn đến một vụ kiện và cấm sử dụng trang web. Do đó, bạn cần học cách điều chỉnh các quy định này và đảm bảo rằng bạn đang bảo vệ khách hàng khi sử dụng dữ liệu của họ.

Không nên tập trung trọng tâm vào các con số

Các thương hiệu chỉ tập trung vào các chiến lược data-driven sẽ chỉ tập trung vào các con số thay vì hành vi. Các thông tin này thường thể hiện dưới dạng số và báo cáo, đặc biệt nếu bạn sử dụng AI để thu thập.

Tuy nhiên, nếu bạn xem dữ liệu khách hàng là những con số và không tập trung vào những người đã cung cấp dữ liệu đó, điều duy nhất bạn có thể tạo ra với các chiến lược marketing của mình là một công cụ đơn giản, không được cá nhân hóa có thể đưa mọi người đến với thương hiệu, nhưng sẽ không khiến họ quan tâm.

Dữ liệu không phải lúc nào cũng chính xác

Có rất nhiều cách để thu thập dữ liệu người tiêu dùng. Bạn có thể sử dụng AI, các giải pháp phần mềm, theo dõi giao tiếp giữa khách hàng và doanh nghiệp, xem xét các đơn đặt hàng và hành vi trước đây của họ, thực hiện các cuộc khảo sát,… Tuy nhiên, thay vì tin tưởng vào dữ liệu này một cách mù quáng, bạn cần nghiên cứu kỹ lưỡng hơn và xem xét sự thiên vị. Không phải lúc nào mọi người cũng tìm đúng từ khóa hoặc điền vào các bản khảo sát một cách trung thực. Chú trọng quá nhiều vào dữ liệu người tiêu dùng chỉ có thể hiệu quả nếu bạn có rất nhiều thông tin và chắc chắn rằng bạn có thể cung cấp chính xác những gì khách hàng cần.

Thu thập quá nhiều thông tin

Mặc dù người tiêu dùng muốn trải nghiệm được cá nhân hóa nhưng họ không muốn các tổ chức biết mọi thứ về họ. Thậm chí, nếu họ quyết định cung cấp thông tin cá nhân, họ muốn biết thông tin sẽ được sử dụng như thế nào cho lợi ích của họ. Người tiêu dùng phản ứng mạnh về tính minh bạch của dữ liệu, với 79% khách hàng nói rằng họ sẽ ngừng mua hàng với một công ty nếu họ biết dữ liệu cá nhân của họ bị sử dụng và thu thập mà họ không biết.

Khi nhắm mục tiêu khách hàng bằng các chiến thuật nhắn tin hoặc cá nhân hóa, các công ty nên xem xét cách họ đang cung cấp giá trị cho người tiêu dùng. Ví dụ: giúp người tiêu dùng mua hàng dễ dàng hơn so với việc cho khách hàng biết bạn biết nhiều về họ như thế nào. Hơn nữa, các nhóm marketing phải cực kỳ minh bạch với cách dữ liệu được thu thập và sử dụng – mang lại cho người tiêu dùng khả năng chọn không tham gia thu thập dữ liệu, đặc biệt là theo các quy định như GDPR và CCPA.

Chất lượng dữ liệu kém

Để có một kế hoạch được điều chỉnh bởi dữ liệu, bạn cần phải có các quy trình dữ liệu phù hợp. Điều này sẽ đảm bảo bạn đưa ra quyết định và chiến lược data-driven chất lượng cao đại diện cho nhu cầu của khách hàng. Nếu dữ liệu không tuân theo các yếu tố như tính kịp thời, độ chính xác, tính đầy đủ, tính đại diện,…thì bạn có nguy cơ đưa ra quyết định data-driven ít cung cấp khả năng hiển thị nhu cầu thực tế của khách hàng. Trên thực tế, gần một nửa số bản ghi dữ liệu mới có ít nhất một lỗi nghiêm trọng và một nghiên cứu HBR chỉ có thể đánh giá một cách lỏng lẻo 3% điểm chất lượng dữ liệu là có thể chấp nhận được. Với lưu ý này, trước khi bắt tay vào các chiến thuật data-driven, nhóm marketing phải đảm bảo họ có các chính sách và tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu.

Trích xuất thông tin phù hợp

Nhiều công ty đang đầu tư vào dữ liệu lớn (thường chi hàng triệu USD), nhưng không thể tạo ra bất kỳ lợi tức hữu hình nào từ khoản đầu tư này. Nếu bạn đang thu thập một lượng lớn dữ liệu – nhưng không phải là dữ liệu phù hợp – thì việc cung cấp thông tin cho chiến lược marketing sẽ rất ít. 70% giám đốc điều hành marketing và bán hàng đã báo cáo data-driven marketing là một sáng kiến ​​quan trọng, tuy nhiên chỉ có khoảng 2% nhận thấy tác động tích cực khi đầu tư vào các giải pháp này.

Để tận dụng tối đa dữ liệu của mình, các công ty cần có nhân sự, chính sách và cơ sở hạ tầng phù hợp. Điều này có nghĩa data scientists có thể thu thập insights từ các tập dữ liệu lớn, các quy trình để giữ cho dữ liệu sạch và các đối tác phần mềm phù hợp để sắp xếp, tạo sự tương quan và xử lý số lượng lớn dữ liệu. Đó là chức năng của việc có nhân viên có kỹ năng phù hợp và phần mềm có các tính năng để hỗ trợ họ đưa ra quyết định đúng đắn.

Data-driven phức tạp

Việc thực hiện chiến lược data-driven marketing cần có thời gian và nguồn lực vì các nhóm marketing phải đảm bảo đưa ra các chính sách và biện pháp kiểm soát phù hợp. Mặc dù các nhóm marketing thường thấy quá trình này phức tạp, nhưng lợi nhuận cuối cùng là xứng đáng.

Ngay cả khi công ty của bạn có đủ tài năng và công nghệ phù hợp, bạn vẫn có thể khó hiểu nên bắt đầu từ đâu. Các nhóm marketing cần đảm bảo rằng họ đã có sẵn một kế hoạch chuyên sâu trước khi bắt đầu hoặc nên hợp tác với nhóm bên thứ ba có thể hướng dẫn marketers khai thác tối đa dữ liệu.

Data-driven tác động đến doanh nghiệp thế nào

Việc khai báo đánh dấu data-driven sẽ tăng doanh thu. Tất nhiên, khi được triển khai hiệu quả, data-driven sẽ làm tăng khách hàng tiềm năng và chuyển đổi. Điều này đơn giản là vì một tổ chức nắm được dữ liệu người tiêu dùng phù hợp sẽ marketing sản phẩm và dịch vụ một cách chính xác và mang lại kết quả có lợi. Nhưng phương pháp tiếp cận data-driven không chỉ là một giải pháp cắm và chạy. Data-driven cung cấp một phương pháp dài hạn để đạt được kết quả khả thi, cung cấp cho các tổ chức cách vận hành phù hợp.

Vì vậy, bên cạnh việc cải thiện lợi nhuận, data-driven thực sự tác động như thế nào đến hoạt động kinh doanh? Đối với người mới bắt đầu, có nghĩa là cá nhân hóa dữ liệu khách hàng với các nhân viên có liên quan (theo quy định tuân thủ). Kiến ​​thức về dữ liệu là sức mạnh; cấp cho các nhóm quyền truy cập vào cùng một thông tin nâng cao sức mạnh tổng hợp và đảm bảo mọi người đều phù hợp với các hoạt động và mục tiêu marketing hiện tại.

Thứ hai, các tổ chức có thể cần nâng cấp hoặc đầu tư vào các công cụ marketing như Google analytics, phần mềm CRM, lịch phát triển nội dung,…để giúp thu thập dữ liệu có liên quan và tự động hóa các quy trình. Đầu tư vào AI giúp loại bỏ sự xung đột và mâu thuẫn giữa các kênh.

Dữ liệu không nói dối. Ở mức độ sâu sắc, khoảng cách kỳ vọng ngày càng gia tăng khi các doanh nghiệp phải vật lộn để theo kịp với những người tiêu dùng có thông tin, kết nối và hiểu biết hơn. Sự chuyển dịch quyền lực giữa doanh nghiệp và người tiêu dùng đã làm gián đoạn hành trình của khách hàng truyền thống. Một báo cáo gần đây của Deloitte cho thấy “người tiêu dùng tìm kiếm nguồn cảm hứng bằng cách khám phá hồ sơ social media của những người tiêu dùng khác, thay vì mong đợi các thương hiệu truyền cảm hứng cho họ thông qua quảng cáo truyền thống”.

Sự tham gia của người tiêu dùng phải vượt ra ngoài marketing. Các công ty phải thực sự lắng nghe, truyền cảm hứng và đồng sáng tạo với người tiêu dùng. Dữ liệu khách hàng trong toàn ngành liên tục hướng đến các chủ đề xoay quanh tính bền vững và xoa dịu sự hoài nghi của người tiêu dùng. Hơn bao giờ hết, đòi hỏi các doanh nghiệp phải có mục đích và ý thức được vai trò và trách nhiệm của mình trong xã hội.

Ví dụ về data-driven

Theo Google, “marketers hàng đầu có khả năng đồng ý rằng các quyết định được hỗ trợ bởi dữ liệu cao hơn 56% so với các quyết định dựa trên bản năng và kinh nghiệm”. Một chiến lược data-driven marketing mạnh mẽ và cơ sở hạ tầng độc quyền có thể mang lại thành công vượt bậc. Đây là cách thực hiện:

#1 Nhắm mục tiêu quảng cáo

Giả sử bạn là một đơn vị cung cấp dịch vụ chải lông thú cưng muốn quảng cáo cho các gia đình bận rộn trong bán kính 5 dặm từ doanh nghiệp. Điều này hoàn toàn có thể xảy ra với quảng cáo data-driven. Các bản ghi nhắm mục tiêu quảng cáo được thông báo và lưu trữ thông tin dưới dạng cookie khi khách hàng tiềm năng truy cập vào trang web của công ty.

Dữ liệu thu thập bao gồm vị trí của người dùng, khoảng thời gian trên trang web, các trang đã xem và các tìm kiếm trực tuyến. Sử dụng thông tin này, marketers có thể xác định mức độ quan tâm của khách hàng tiềm năng đối với một dịch vụ hoặc sản phẩm cụ thể và phân phối các quảng cáo có tính chất sau đây thu hút sự quan tâm của người tiêu dùng:

• Mua quảng cáo có lập trình
• Quảng cáo trên TV hoặc YouTube ads và Instagram
• Retargeting
• Paid search results
• Email marketing

Bất kể loại quảng cáo nào, mục đích là gửi đúng thông điệp, đến đúng người tiêu dùng, vào đúng thời điểm và điều này chỉ có thể thực hiện được với insights về dữ liệu người tiêu dùng tinh vi có sẵn thông qua data-driven marketing.

#2 Trải nghiệm khách hàng được cá nhân hóa

Cách duy nhất để thu hút sự chú ý của người tiêu dùng trong một thị trường trực tuyến quá bão hòa, nơi họ bị choáng ngợp bởi ‘quyền lựa chọn chuyên chế’ là thu hút trực tiếp lợi ích của họ. Sử dụng dữ liệu nhân khẩu học để hiểu vị trí địa lý của thị trường mục tiêu, các tương tác trong quá khứ, tương tác trực tuyến và thói quen chi tiêu giúp phát triển các chiến dịch đánh dấu được cá nhân hóa gây được tiếng vang với khách hàng. Như vậy, 75% người tiêu dùng thích các nhà bán lẻ sử dụng dữ liệu cá nhân để cải thiện trải nghiệm mua sắm của họ. Trải nghiệm cá nhân hóa khiến khách hàng cảm thấy được trân trọng, điều này cuối cùng làm tăng chuyển đổi và doanh số bán hàng.

Phương pháp tiếp cận data-driven giúp phân khúc đối tượng để tạo thông điệp được cá nhân hóa cho các nhóm khách hàng cụ thể.

#3 Cải thiện nhóm bán hàng

Sử dụng dữ liệu trong bán hàng giúp tăng năng suất vì các nhóm chỉ theo đuổi những khách hàng tiềm năng đầy hứa hẹn. Cách tiếp cận bán hàng data-driven bao gồm việc thu thập và sử dụng các số liệu cụ thể để cung cấp thông tin cho tất cả các quyết định bán hàng. Điều này bao gồm tất cả mọi thứ từ tìm kiếm khách hàng tiềm năng đến giảm và định giá. Các công cụ phân tích có thể tiết lộ khách hàng tiềm năng đến từ đâu, tại sao đại diện bán hàng liên hệ với họ và cách họ liên hệ.

Dữ liệu về hiệu quả hoạt động của một sản phẩm hoặc dịch vụ so với sản phẩm hoặc dịch vụ khác, những tương tác nào của khách hàng dẫn đến việc mua hàng và ai đang mua hàng so với đối tượng dự định của doanh nghiệp cung cấp insights để đưa ra các quyết định sáng suốt về vị trí, giá cả và cá tính mục tiêu.

Các nhóm bán hàng cũng có thể theo dõi các chu kỳ bán hàng cho một khách hàng tiềm năng cụ thể và đối thủ cạnh tranh nào mà doanh nghiệp mất khách. Việc thu thập thông tin nhân khẩu học và tâm lý học từ mỗi khách hàng tiềm năng hỗ trợ thêm cho việc phát triển hồ sơ khách hàng hoặc tính cách người mua.

#4 Tạo hồ sơ khách hàng lý tưởng

Data-driven profile sử dụng dữ liệu có sẵn được thu thập để hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu, không có các giả định thiên vị và khát vọng làm lu mờ các quyết định marketing. Phân tích trang web theo thời gian thực, dịch vụ phản hồi khách hàng kỹ thuật số và insights về social media giúp các doanh nghiệp phát triển và cập nhật hồ sơ khách hàng với tốc độ nhanh chóng. Sự kết hợp giữa dữ liệu của bên thứ nhất và bên thứ ba tạo ra cái nhìn 360 độ về khách hàng của thương hiệu.

Biết được thiết bị nào được sử dụng ở mỗi giai đoạn của hành trình khách hàng, các kênh mà người tiêu dùng đang đăng nội dung, họ đang nói về điều gì, cách họ nghiên cứu sản phẩm và thái độ chung của họ giúp hiểu sâu hơn về động cơ và hành vi mua hàng. Mô hình tính cách tiên tiến thông qua trí tuệ nhân tạo thay thế phỏng đoán bằng marketing mục tiêu thực sự chính xác.

White book của Deloitte càng làm nổi bật hiệu quả đáng kinh ngạc của marketing data-driven. Hành vi trực tuyến của cá nhân có thể được sử dụng để phân loại thêm người tiêu dùng. Ví dụ: những khách hàng truy cập trang “giảm giá 70%” trên một trang web có thể được xếp vào nhóm “những người săn hàng hiệu” và được giới thiệu những sản phẩm phù hợp với mức giá của họ.

#5 Tối ưu hóa nội dung

Phân khúc đối tượng cũng có thể được sử dụng để cá nhân hóa trải nghiệm trang web cho các khách hàng cụ thể. Ví dụ: giả sử một cửa hàng dụng cụ thể thao có một nhóm khách hàng: thanh thiếu niên, chuyên gia trẻ tuổi, vận động viên, đàn ông và phụ nữ cao tuổi, những người chơi nhiều môn thể thao khác nhau. Trong trường hợp này, nhà marketing sẽ không trưng bày giày tập của trẻ em cho người lớn tuổi vì sản phẩm không liên quan đến họ.

Do đó, dữ liệu thị trường mục tiêu có thể giúp các doanh nghiệp tùy chỉnh trang web của họ trong thời gian thực dựa trên những người truy cập. Ví dụ: một công ty có thể xác định rằng khách hàng là người chạy theo đường mòn thông qua các thỏa thuận với nhà cung cấp dữ liệu bên thứ ba. Khi một người đến trang web, nhà marketing có thể giới thiệu các sản phẩm phổ biến liên quan đến chạy đường mòn.

Hoặc, nếu người dùng nhấp vào thiết bị yoga, trang web có thể giới thiệu cho họ các ưu đãi dành cho các sản phẩm yoga vào lần tiếp theo khi họ truy cập cửa hàng trực tuyến. Điều khiến data-driven marketing trở nên mạnh mẽ là khả năng các công ty nhắm mục tiêu lại các sản phẩm yoga cung cấp ở những nơi khác trên web, tức là trên mạng xã hội, trong email và trên các trang kết quả của công cụ tìm kiếm (SERPs).

Mỗi lần người dùng truy cập trang web hoặc landing page, họ để lại thêm thông tin về sở thích và ý định của họ, thông tin này có thể được lưu trữ trên nền tảng quản lý quan hệ khách hàng. Điều này hỗ trợ nỗ lực lập bản đồ hành trình của khách hàng để cải thiện khả năng quản lý trải nghiệm và cơ hội thành công. Các thương hiệu có dự đoán nhanh hơn và chính xác hơn về nhu cầu của khách hàng, thách thức thị trường và cơ hội mới sẽ có được lợi thế cạnh tranh.

Tương lai của data-driven

Tiết kiệm để đầu tư vào công nghệ

Trong khi một số công ty chỉ đơn giản là cắt giảm ngân sách và rút lui trên diện rộng, những công ty khác lại nhận thấy rằng việc giảm chi tiêu ở những khu vực không hiệu quả có thể có lợi hơn và phân bổ lại khoản tiết kiệm. Trong một số trường hợp, có thể có lợi hơn từ 10 đến 20% ngân sách tổng thể vào phân tích . Điều này đòi hỏi phải đánh giá lại toàn bộ chi tiêu marketing một cách kỹ lưỡng nhưng nhanh chóng để xem môi trường COVID-19 đã ảnh hưởng đến ROI như thế nào. Tài trợ sự kiện, quảng cáo truyền hình truyền thống và hiển thị có lập trình dựa trên các thuật ngữ lỗi thời chỉ là một vài lĩnh vực mà hiệu suất marketing có thể đã thay đổi đáng kể. Ví dụ, một nhà bán lẻ quần áo nhận thấy rằng hiệu quả của tìm kiếm có trả tiền đã giảm mạnh trong thời kỳ khủng hoảng, trong khi hoạt động truyền thông xã hội lại hiệu quả hơn nhiều. Các nhà lãnh đạo marketing có thể miễn phí đầu tư bổ sung bằng cách tái sử dụng và tái định vị các tài sản hiện có. Sau đó, số tiền tiết kiệm được có thể được tái triển khai để tài trợ cho các chương trình tăng trưởng data-driven.

Triển khai marketing nhanh từ xa

Linh hoạt áp dụng các cách thực hiện đem lại hiệu quả trong việc cho phép các nhóm marketing kiểm tra hành vi của người tiêu dùng và phản ứng nhanh với các thay đổi. Mặc dù theo truyền thống, các nhóm nhanh nhẹn được cho là hoạt động tốt nhất khi làm việc ở cùng một nơi, nhưng sự khắc nghiệt của đại dịch đã yêu cầu cách tiếp cận này nổi lên trở lại để làm việc từ xa. Các công ty hàng đầu đang chuyển đổi các phòng làm việc vật lý thành phòng ảo, tạo ra các điểm liên hệ bổ sung để hỗ trợ việc tuân thủ các giao thức nhanh (chẳng hạn như đăng ký chạy nước rút bằng video) và sử dụng các công cụ cộng tác. Các công ty tốt nhất đã tiến một bước xa hơn bằng cách tích hợp các nhóm nhà cung cấp vào các hoạt động từ xa của họ, bao gồm cả hợp tác với CNTT để tạo ra các công cụ dùng chung và hướng dẫn tương thích để tính đến các công nghệ khác nhau của nhà cung cấp.

Các công ty đi đúng hướng đang cho thấy những kết quả ấn tượng. Ví dụ: một công ty viễn thông ở Bắc Mỹ đã tạo ra một phòng làm việc ảo có không gian làm việc trực tuyến và bảng digital scrum để quản lý nhiệm vụ và hiệu suất. Việc lập kế hoạch Sprint được thực hiện bằng cách sử dụng các vòng biểu quyết liên tục, với mỗi phiếu bầu sẽ tạo ra các cuộc tranh luận sôi nổi về giá trị của mỗi ý tưởng thử nghiệm. Họ cũng tổ chức các buổi lễ bằng cách sử dụng video stand-up. Phòng làm việc ảo không chỉ cải thiện kết quả thử nghiệm mà còn giúp nhóm khởi động các thử nghiệm nhanh hơn gấp ba lần so với thiết lập trực tiếp truyền thống của họ.

Việc lập ngân sách và thực tiễn hoạt động cần được liên tục xem xét để hỗ trợ mô hình nhanh từ xa này. Thay vì các buổi lập kế hoạch hàng quý hoặc nửa năm, các nhà lãnh đạo marketing nên đánh giá hiệu suất hàng tháng để đảm bảo rằng kinh phí và nguồn lực phù hợp với các cơ hội lớn nhất.

Doanh nghiệp cần chuẩn bị gì cho data-driven

Sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau để thông báo chiến lược của bạn

Bao lâu thì bạn tìm kiếm một sản phẩm trực tuyến và được nhắm mục tiêu với các quảng cáo về các tùy chọn có liên quan trên khắp internet? Đây là cách data-driven marketing hoạt động, các công ty sử dụng hành vi và sở thích để tìm thấy bạn và cung cấp cho bạn giải pháp bạn đang tìm kiếm.

Điều này chỉ có thể hiệu quả với doanh nghiệp của bạn nếu bạn thu thập được nhiều thông tin để đưa ra quyết định sáng suốt. Có nhiều cách và nhiều nơi để lấy dữ liệu này. Tốt nhất, bạn nên thu thập tất cả ở một nơi duy nhất, có thể là một vị trí tập trung như CRM. Nếu bạn làm như vậy, bạn có thể dễ dàng phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định về chiến lược của mình dựa trên tất cả thông tin.

Nhưng, làm thế nào để bạn thu thập thông tin này ngay từ đầu?

Đối với người mới bắt đầu có dữ liệu CRM, nhiều doanh nghiệp sử dụng các nền tảng CRM để có được insights về khách hàng. Các công cụ như Salesforce thu thập dữ liệu về tương tác của khách hàng trên tất cả các kênh mà thương hiệu sử dụng, lưu trữ chúng ở một vị trí duy nhất và giúp họ phân đoạn và tổ chức thông tin để đưa ra quyết định tốt nhất có thể.

Tiếp theo là dữ liệu phân tích trang web mà bạn có thể thu thập bằng các công cụ như Google Analytics. Công cụ web đơn giản nhưng được sử dụng rộng rãi này sẽ cung cấp cho bạn thông tin hữu ích về người tiêu dùng và tương tác của họ trên trang web của bạn.

Ngoài việc nhận dữ liệu về hoạt động và việc sử dụng trang web, bạn cũng có thể thu thập dữ liệu về việc sử dụng mobile app của mình. Nếu bạn có một ứng dụng, bạn có thể sử dụng các công cụ phân tích để xem cách người dùng dành thời gian cho app, các tính năng yêu thích của họ là gì. Sau đó, bạn có thể sử dụng tất cả dữ liệu này để cá nhân hóa và cải thiện trải nghiệm của họ.

Tất nhiên, đừng quên quảng cáo trên social media và khả năng theo dõi và sử dụng dữ liệu hành vi, cũng như các phương pháp truyền thống như khảo sát mà bạn có thể triển khai để thu thập dữ liệu từ khách hàng của mình.

Phân đoạn dữ liệu trước khi bạn sử dụng

Tất cả những thông tin trong tay bạn có thể được sử dụng để cải thiện trải nghiệm của người dùng và quảng bá thương hiệu của bạn. Dữ liệu cũng không thể làm gì cho bạn nếu bạn không biết cách sử dụng hoặc không sắp xếp tốt.

Đây là lý do tại sao bước quan trọng thứ hai đối với bạn là phân đoạn dữ liệu của mình. Dữ liệu bạn thu thập được chỉ là một cơ hội tốt nếu bạn tìm thấy cách thích hợp để sử dụng nó trong hoạt động marketing của mình.

Có nhiều cách để phân đoạn dữ liệu, cũng như có nhiều cách để phân đoạn đối tượng. Điều này sẽ phụ thuộc vào mục tiêu marketing của bạn.

Nếu bạn muốn cung cấp một sản phẩm mới, cải tiến, bạn cần dữ liệu về những lần mua hàng trước đây của khách hàng, những điểm khó khăn của họ, giao tiếp của họ với công ty của bạn, xu hướng trong ngành.

Nếu bạn muốn có thêm traffic, bạn cần dữ liệu phân tích về số lượng người đã truy cập trang, thời gian truy cập, các trang đã truy cập, hành động đã thực hiện, bất kỳ cuộc khảo sát nào bạn đã thực hiện về trang đó,…

Như bạn thấy, có rất nhiều cơ hội để bạn sử dụng dữ liệu đã thu thập. Điều quan trọng là thu hẹp cách bạn có thể sử dụng dữ liệu đã thu thập để nắm bắt những cơ hội đó.

Cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng dựa trên các tương tác

Cá nhân hóa là cơ hội tốt nhất để phát triển mà bạn có ngày hôm nay. Mọi người yêu thích các thương hiệu cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa. Giữa rất nhiều cạnh tranh, cách duy nhất để bạn nổi bật bằng cách sử dụng dữ liệu là làm cho chiến lược của bạn trở nên cá nhân hơn.

Bắt đầu với trang web của bạn với nội dung phù hợp với sự hiện diện trên mạng xã hội của bạn – bạn có thể sử dụng dữ liệu để điều chỉnh trải nghiệm khách hàng và làm cho thương hiệu của bạn được khán giả mục tiêu công nhận.

Bạn đã biết những gì mọi người nói trên điện thoại hoặc trong cuộc trò chuyện trực tiếp khi họ nói chuyện với đại lý của bạn. Bạn biết cách họ nhận xét về các bài đăng trên mạng xã hội của bạn, cách họ sử dụng trang web của bạn và điều gì đã gây ra cho họ những rắc rối.

Điều này mang đến cho bạn cơ hội duy nhất để tối ưu hóa thiết kế và điều hướng trang web, sử dụng dữ liệu để điều chỉnh và cải thiện nội dung của bạn trên các nền tảng khác nhau, đồng thời cá nhân hóa trải nghiệm của họ bằng cách cung cấp giao tiếp mượt mà hơn và dịch vụ tốt hơn.

Đã đến lúc sử dụng một số dữ liệu để phát triển thương hiệu của bạn

Việc thu thập dữ liệu mất nhiều thời gian và đòi hỏi nhiều nỗ lực. Rất may, có những công cụ và phương pháp giúp bạn làm điều này. Đây là bước đầu tiên của kế hoạch marketing tuyệt vời. Thứ hai là đảm bảo rằng bạn tránh được những rủi ro đến với data-driven marketing và sử dụng những cơ hội tuyệt vời mà data-driven mang lại. Vì vậy, hãy bắt đầu làm việc, nghiên cứu các lựa chọn, xu hướng và cung cấp cho khách hàng trải nghiệm tốt nhất có thể.

Adtek đồng hành cùng doanh nghiệp ứng dụng data-driven để quản lý dữ liệu

Nhận ra nhu cầu sử dụng data-driven để đơn giản hóa quá trình thu thập, quản lý dữ liệu, Adtek cung cấp giải pháp thu thập dữ liệu dễ dàng với mức chi phí tối ưu. Bạn sẽ được các chuyên gia từ Adtek tư vấn, hỗ trợ thu thập thông tin từ các dữ liệu mà doanh nghiệp thu được từ khách hàng. Tiếp theo đó, Adtek sẽ dựa vào dữ liệu để lập chiến lược marketing phù hợp, giúp doanh nghiệp tăng trưởng, tiếp cận khách hàng dễ dàng và tăng ROI.