Tổng quan về Data Analysis

Thời điểm mới bắt đầu “hành nghề”, mình - một marketer non nớt, cũng đã từng ôm mộng về những chiến dịch viral, những content bạc tỷ, video triệu view..., cho đến khi bị nghề “hành” đến tối mặt. Và nghề đã “tặng” mình cú tát đầu tiên mang tên “Data Analysis”.

Giải thích một cách ngắn gọn, Data Analysis (hay phân tích dữ liệu) là quá trình chọn lọc dữ liệu và tìm kiếm, thu thập những thông tin quan trọng thông qua một số lượng rất lớn các thông tin hỗn độn.

Trong marketing, nó hiện hữu thông qua quá trình thiết lập mục tiêu, hệ thống cách thức đo lường, sau đó phân tích dữ liệu được sinh ra từ hoạt động marketing. Thông qua quá trình phân tích, marketer có thể phát hiện ra các thông tin hữu ích để làm cơ sở cho việc đánh giá hiệu quả, hiểu thêm insight khách hàng và tối ưu các hoạt động marketing hoặc xác định KPI, dự đoán xu hướng, ra quyết định...

Vậy nên, thẳng thắn mà nói, Data Analysis chính là công cụ hoàn hảo để “uốn nắn” những tay marketer mơ mộng như mình.

Tại sao Data Analysis quan trọng trong chiến lược Marketing?

Sau những tháng ngày “ăn nằm” cùng data analysis (và không thích thú gì cho lắm), mình đúc kết được vài điều về nó như sau.

Đầu tiên, trong thời đại ngày nay, muốn bán được hàng thì phải biết khách hàng muốn gì

Thành thật với nhau đi nào, sẽ chẳng doanh nghiệp nào kinh doanh chỉ vì họ “thích thế”! Đã gọi là kinh doanh, chắc chắn phải nói chuyện với nhau bằng doanh số, mà để có doanh số, thì phải bán “thứ” khách hàng muốn. Và đây là lúc Data Analysis thực hiện nhiệm vụ của nó: cung cấp tất tần tật thông tin về insight khách hàng. Thông tin càng đầy đủ và chi tiết, doanh số thu vào sẽ càng cao.

Tiếp theo, Marketing cần phải dựa trên dữ liệu để có hiệu quả

Marketing được thúc đẩy bởi nghiên cứu dựa trên dữ liệu và thông tin khách hàng có thể được nắm bắt ở mọi giai đoạn trong quy trình mua hàng. Hay cụ thể, chúng ta không cần đoán xem khách hàng muốn gì; chúng ta chỉ cần “nghiên cứu” đúng “chỗ”. Nếu biết hành vi, mục tiêu, điểm yếu và thách thức của tệp người dùng cần khai thác, bạn có thể phát triển các chiến dịch marketing đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ. Dữ liệu về họ có ở khắp các nền tảng, chẳng hạn như kiểu duyệt web của người dùng, thao tác nhấn like trên mạng xã hội, hành vi mua hàng trực tuyến và các số liệu khác có thể giúp marketer tập trung hướng marketing vào chính xác insight, không lãng phí tài nguyên.

Ngoài ra, Data Analysis có ảnh hưởng to lớn đến hoạt động hay cả quá trình thực hiện marketing

Chính vì có khả năng tiếp cận nguồn thông tin khổng lồ, Data Analysis gần như trở thành “não bộ” của marketing, hay trong bất cứ ngành nghề nào cần đến dữ liệu, thông tin. Nói nôm na, đối với một marketer, Data Analysis chính là “bách khoa toàn thư” về khách hàng, kèm theo những tác động khác như sau.

1. Cá nhân hóa chiến dịch

Theo The Global Review of Data-Driven Marketing and Advertising, một bài báo của MediaMath, 53% marketer cho rằng rất cần thông tin liên lạc lấy khách hàng làm trung tâm. Dữ liệu lớn và các công cụ phân tích sáng tạo cho phép các marketer thực hiện các chiến dịch có định hướng phù hợp, với thông tin liên lạc được cá nhân hóa.

Với những dữ liệu, thông tin được chọn lọc, phân tích kỹ lưỡng, các marketer sẽ xác định tốt hơn về nội dung thông điệp marketing và thời điểm nên gửi thông điệp. Tính kịp thời và chính xác này sẽ làm tăng cơ hội tạo cảm xúc với khán giả và khuyến khích sự tham gia tích cực.

Dữ liệu lớn và các công cụ phân tích sáng tạo cho phép các marketer thực hiện các chiến dịch có định hướng phù hợp, với thông tin liên lạc được cá nhân hoá

2. Không ngừng nâng cao trải nghiệm của khách hàng

Khách hàng dù có thể khác biệt về dân tộc, địa lý, văn hóa..., nhưng đều mong muốn lợi ích ở bất cứ hình thức nào (sản phẩm, dịch vụ và cả thông tin). Chính vì thế, các hoạt động của chiến dịch marketing dựa trên dữ liệu nhằm mục đích nâng cao trải nghiệm của khách hàng, bằng cách tiến hành khảo sát mức độ hài lòng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

Phân tích giá trị khách hàng cho phép các nhà tiếp thị tăng tốc chu kỳ bán hàng mà không ảnh hưởng đến dịch vụ được cá nhân hóa. Đồng thời, dữ liệu lớn hỗ trợ marketer trong quá trình cung cấp dịch vụ đa kênh và giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách tạo tính nhất quán. Cho dù phương thức liên hệ khác nhau (qua phương tiện truyền thông xã hội, qua điện thoại hay thông qua tương tác trực tiếp), khách hàng đều nhận được những thông tin giống nhau và có trải nghiệm đồng bộ với nhau.

Đâu ai muốn trải nghiệm cảm giác “thua thiệt”, phải không nào?

3. Tối ưu hóa các kênh

Với marketing theo hướng dữ liệu, marketer có thể xác định kênh nào hoạt động tốt nhất và thông điệp nào gợi lên hành vi mong muốn của người dùng. Họ cũng có thể xác định định dạng nội dung nào hoạt động tốt nhất tại bất kỳ thời điểm nào trong bất kỳ kênh nào - có thể là email, phương tiện truyền thông xã hội hoặc bài đăng trên blog...

Với Data Analysis trong “tay”, các marketer sẽ trở thành những người quản lý thực thụ, những “ông/bà trùm” của những “con số biết nói”.

4. Tăng mức độ tương tác của khách hàng

“Content is King” - “Nội dung là vua”, nhưng sở dĩ để được gọi là “vua”, thì ắt phải “thấu” được “lòng dân”. Và công cụ “thấu hiểu lòng dân” ấy thuộc về quyền năng của Data Analysis. Marketing theo hướng data tạo điều kiện cho nội dung được “cá nhân hóa”, tạo thiện cảm cho người dùng, và người dùng thể hiện sự đánh giá cao của họ thông qua việc tương tác thường xuyên. Vì thông điệp marketing phù hợp với nhu cầu của họ nên người dùng sẽ có nhiều khả năng thích, chia sẻ và tương tác với nội dung.

Với sự tham gia của người dùng tăng lên, niềm tin vào thương hiệu sẽ đến và với sự tin tưởng vào thương hiệu, nhận thức về thương hiệu được nâng cao. Về lâu dài, điều này dẫn đến việc tăng lượng mua hàng, lòng trung thành và sự ủng hộ.

Nói nôm na, ông “vua” mang tên là “content”, nhưng đội chiếc vương miện tên “data” trên đầu.

Xem thêm: Tạo nội dung quảng cáo Facebook cho người mới bắt đầu

5. Cải thiện chất lượng nội dung

Thông tin mới bắt nguồn từ các số liệu và dữ liệu cho phép các marketer liên tục cải thiện content phù hợp với nhu cầu luôn thay đổi của khách hàng. Chính vì thế, data đã được phân tích sẽ giúp doanh nghiệp xử lý thông tin mới và cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ để “bắt kịp” những thay đổi trong thị trường cạnh tranh.

Việc dựa trên dữ liệu cũng cải thiện chất lượng tổng thể của nội dung, với điều kiện cần là các marketer thường xuyên “làm mới” cơ sở dữ liệu của mình. Hiệu quả được cải thiện từ data analysis chính là tính đầy đủ, tiêu chuẩn hóa, độ chính xác, tính nhất quán và tính toàn vẹn của dữ liệu.

6. Thấu hiểu và phân tích dữ liệu trong marketing

Để thực sự hiểu khách hàng và hướng tới trải nghiệm thông minh, marketer luôn cần kết hợp thông tin nhận được từ nhiều điểm, góc độ khác nhau và sử dụng dữ liệu đó trong các chiến dịch marketing của mình.

Các chuyên gia riêng của IBM xác định bốn loại riêng biệt cho các phân tích thông thường về khách hàng trong marketing:

• Hành trình: Yếu tố “hành trình” tập trung vào quá trình khách hàng tìm đến website, các trang mạng xã hội của doanh nghiệp. Đồng thời, yếu tố cũng xem xét đến số lượt truy cập khách hàng đã thực hiện và thiết bị họ đã sử dụng cho việc truy cập.
• Hành vi: Phân tích hành vi của khách hàng khi gặp khó khăn trong quá trình “tìm đến” hay sử dụng sản phẩm, dịch vụ; hay mặt hàng nào họ đã “ưng” nhưng không mua và họ đã thử lại bao nhiêu lần…
• Tình cảm: Xem xét cách khách hàng cảm nhận về trải nghiệm của họ. Họ đang nói gì về sản phẩm? Họ cảm thấy thế nào sau khi trải nghiệm sản phẩm/dịch vụ? Điểm nào họ quan tâm nhất?
• Dự đoán: Liên quan đến việc tìm ra các động thái tiếp theo của khách hàng. Đây là lúc marketer có thể quyết định cách thu hút lại họ và tìm được cách cung cấp cho họ những gì họ cần.

Xem thêm: Xu hướng nào cho các kênh bán hàng qua mạng xã hội?

7. Giám sát ROI hiệu quả

Trước đây, rất khó để theo dõi và giám sát chính xác ROI, cũng như tác động của chiến dịch sau khi khởi chạy. Dữ liệu lớn và marketing cơ sở dữ liệu đã cho phép người quản lý chiến dịch theo dõi các chiến dịch đang diễn ra, tiến hành thử nghiệm, đo lường kết quả và phân tích tác động. Đổi lại, quá trình giám sát ROI thuận lợi đòi hỏi các marketer phải tối ưu hóa các nỗ lực và cải thiện hiệu suất một cách thường xuyên.

8. Tích hợp dữ liệu lớn (Big Data) với ngữ cảnh marketing

Dữ liệu lớn (Big Data) không có khái niệm cụ thể. Hiểu đơn giản, big data là tập hợp dữ liệu lớn (cấu trúc và phi cấu trúc), đa dạng, thay đổi nhanh và phức tạp đến nỗi những công nghệ hay phần mềm truyền thống không có khả năng xử lý trong một khoảng thời gian nhất định.

Hiện nay, việc phân tích dữ liệu lớn đã phát triển đến mức có thể cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu từ bán hàng, dịch vụ và khách hàng mục tiêu. Các công nghệ được liên kết phù hợp có thể giúp marketer tiến hành các phân tích và xây dựng hệ thống có thể mở rộng để “theo kịp” các yêu cầu phát triển.

Việc có quyền truy cập vào nguồn dữ liệu khổng lồ này cũng có thể giúp xác định nội dung nào hiệu quả và nội dung nào không phù hợp với đối tượng cần tiếp cận ở từng giai đoạn của quy trình mua hàng. Kiến thức này sau đó có thể được sử dụng để phát triển nội dung phù hợp/được cá nhân hóa hơn nữa trong tương lai.

9. Nâng cao hình ảnh thương hiệu

Việc tiếp cận và truy cập big data cho phép marketer quan sát cách người dùng tương tác với thương hiệu bằng việc theo dõi các trang web, kênh truyền thông xã hội và “dấu chân kỹ thuật số” của khách hàng. Ta hoàn toàn có thể tìm thấy các bài đánh giá, lời chứng thực và lời phê bình trung thực về công ty, sản phẩm và dịch vụ... Những thông tin này có thể là nguồn tài nguyên vô giá để quản lý danh tiếng thương hiệu hoặc cải thiện hình ảnh doanh nghiệp. Các giải pháp dữ liệu về cơ bản có nghĩa là các thương hiệu có thể theo dõi bằng chứng xã hội của họ và phản hồi các vấn đề có thể được giải quyết nhanh chóng.

Nói cách khác, data analysis góp phần cung cấp thông tin “tiêu cực” (bóc phốt, review kém...) từ phía khách hàng, giúp các thương hiệu, cụ thể là các marketer “phản ứng” kịp thời (sửa sai, bảo vệ thương hiệu, xử lý khủng hoảng truyền thông...).

Trên đây chỉ là những ảnh hưởng “nho nhỏ” của data analysis đối với marketing mà thôi. Mặc dù bạn và mình đều không phải là những data analyst chuyên nghiệp, hay có mong muốn “dấn thân” vào con đường trải đầy “con số” này; nhưng là một marketer nhất định không được “ngó lơ” kỹ năng cần thiết này.

Xem thêm: TikTok ADS là gì? Tổng quan về quảng cáo TikTok hiệu quả 2023

Khám phá 6 xu hướng xây dựng chiến lược marketing nổi bật nhất 2023