Tận dụng data như thế nào để làm marketing hiệu quả?

Trong bài trước mình có chia sẻ về tầm quan trọn của Data Analysis quan trọng trong chiến dịch Marketing? bạn có thể đọc nó trước khi đọc bài viết này nhé! Sau khi đọc xong cùng mình bắt đầu tìm hiểu về việc tận dụng data như thế nào để làm marketing hiệu quả? ở dưới đây nhé. 

1. Nhìn dữ liệu trong một bức tranh tổng thể

Vì luôn được dùng làm nền tảng phát triển thương hiệu, xây dựng chiến lược, hiển nhiên nguồn data sẽ thường xuyên được “chắt lọc”, phân biệt và cập nhật. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, dữ liệu có thể đúng hoặc không, phù hợp hoặc không, đáng tin cậy hoặc không... Chính vì thế, bạn cần nhìn dữ liệu một cách tổng quát nhất, đánh giá uy tín và mức độ đáng tin cậy của nguồn dữ liệu trước khi đưa ra quyết định hay tiến hành công việc. Hay cụ thể hơn, câu hỏi lớn nhất bạn cần trả lời và “thỏa mãn” như là: “Những thông tin/ dữ liệu này có phù hợp với kế hoạch marketing không?”.

“Cung cấp thông tin” là việc của Data Analysis, nhưng quyền “sử dụng thông tin” nằm trong tay marketer.

2. Đánh giá dữ liệu trên nhiều góc nhìn/phương diện khác nhau

Việc nhìn dữ liệu sâu hơn sẽ giúp bạn có cái nhìn thấu đáo về những gì đang diễn ra. Hãy đứng trên những góc nhìn khác nhau để hiểu được tác động của chiến lược marketing đối với thương hiệu.

Đừng chỉ quan sát số liệu ở một khía cạnh thương hiệu duy nhất. Thay vào đó, bạn cần nhìn nhận vấn đề ở nhiều phương diện khác như: chuyên gia, khách hàng, đối thủ.

3. Đặt câu hỏi

Như bạn đã biết, thông tin hay dữ liệu “thuần túy” không mang tính nghi vấn, từ đó dẫn đến bản chất không bao hàm bất kì công dụng nào, cho đến khi chúng được sử dụng bởi một ngành nghề nào đó hay một ai đó. Đối với marketing, để sử dụng nguồn dữ liệu hiệu quả, bạn cần đánh giá được nguồn dữ liệu nào “phù hợp”. Và để làm được điều này, bạn cần đặt câu hỏi để “cụ thể hóa” chúng dựa trên mục đích cá nhân hay mục đích của kế hoạch.

Cụ thể, thương hiệu hoạt động để phục vụ nhu cầu của khách hàng. Do đó, những dữ liệu hữu ích là những dữ liệu hướng đến lợi ích của khách hàng. Người tiêu dùng muốn được giảm chi phí và rủi ro. Vậy thì, câu hỏi được đặt ra là: “Loại thông tin nào sẽ giúp khách hàng giảm được chi phí và rủi ro?...” Tương tự như thế, những câu hỏi đặt ra sẽ dựa trên mục đích, mục tiêu bạn hay doanh nghiệp mong muốn khai thác từ nguồn dữ liệu. Sau khi được “sàng lọc” bởi những câu hỏi, các thông tin sẽ được “cụ thể hóa”, rõ ràng và trở nên mang tính “mục tiêu”.

4. Luôn cẩn trọng

Cẩn trọng là điều cần thiết khi thu thập và phân tích dữ liệu trong marketing. Việc này sẽ giúp bạn hạn chế được sự sai lệch thông tin không đáng có. Nếu gặp các dữ liệu mâu thuẫn nhau, bạn cần xem xét tỉ mỉ mọi khía cạnh, từ đó tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến mâu thuẫn và tiến hành “sàng lọc” lại từ đầu. Trong trường hợp dù đã phân tích nhưng vẫn chưa tìm được kết luận chính xác, bạn cần trung thực thừa nhận mâu thuẫn trong việc phân dữ liệu. Dữ liệu không biết nói dối, do đó thừa nhận chúng “xung khắc” với nhau an toàn hơn nhiều so với việc bạn đưa ra kết luận sai lầm.

Cách nội dung theo hướng dữ liệu (data driven content) cải thiện mức độ tương tác

Đối với một chiến dịch marketing, nội dung (hay content) là linh hồn của toản bộ chiến dịch. Các nhãn hàng, thương hiệu hay doanh nghiệp đều dành tâm sức tạo ra nội dung hấp dẫn để thu hút khách hàng, biến họ thành “khách hàng trung thành”. Tuy nhiên, để nội dung không quá “bay bổng”, bám sát thực tế, “nói điều khách hàng muốn nghe”, marketing đã “sản sinh” ra “Nội dung theo hướng dữ liệu” - Data driven content.

Nội dung theo hướng dữ liệu (data driven content) là một loại chiến lược phân tích được sử dụng cho các chiến dịch content marketing trực tuyến. Dữ liệu được sử dụng để sáng tạo nội dung được lấy từ hồ sơ khách hàng hoặc tính cách người mua; và được thu thập từ đối tượng được nhắm mục tiêu, những người sẽ mua dịch vụ/sản phẩm và trở thành người mua cũ.

Nội dung theo hướng dữ liệu có 3 loại phổ biến. Mỗi loại đều ảnh hưởng nhất định đến mức độ tương tác của khách hàng.

Data Journalism (Báo chí dữ liệu)

Báo chí dữ liệu là sử dụng con số, dữ liệu để tạo ra một tác phẩm báo chí một cách bao quát, hấp dẫn nhất có thể. Trong đời sống hiện đại, khoảng thời gian của cá nhân mỗi người dần trở nên eo hẹp, độc giả không muốn dành quá nhiều thời gian chỉ để tiếp nhận một thông tin mà muốn tiếp nhận được càng nhiều thông tin càng tốt. Điều này khiến báo chí phải thay đổi cách trình bày bằng việc đơn giản những con chữ, con số bằng hình ảnh phong phú, những thông tin số liệu trực quan.

Nội dung chất lượng được tạo bằng chiến lược báo chí dữ liệu được dự đoán là yếu tố quan trọng tiếp theo trong marketing. Điều này bắt nguồn từ việc khán giả khao khát sự độc đáo và nhà xuất bản mong muốn tính độc quyền, nên nội dung xoay quanh số liệu thống kê ban đầu, phát hiện mới và ý tưởng độc đáo sẽ thu hút nhiều sự chú ý hơn và thường tiếp cận được nhiều đối tượng hơn.

Một số ảnh hưởng tích cực mà báo chí dữ liệu đem lại là:

• Cách sắp xếp thông tin mang tính khoa học, giúp độc giả nắm bắt thông tin nhanh chóng, tổng quát nhưng không thiếu sót.
• Minh bạch thông tin công cụ khảo sát/phân tích, chống lại tin giả, tin “vịt”
• Trực quan số liệu thông qua biểu thị thông tin bằng đồ họa, biểu đồ (hay còn gọi là Infographic)

Data Curation (Quản lý dữ liệu)

Quản lý dữ liệu là tổ chức và tích hợp dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Nó liên quan đến chú thích, xuất bản và trình bày dữ liệu sao cho giá trị của dữ liệu được duy trì theo thời gian và dữ liệu vẫn có sẵn để sử dụng lại và bảo quản. Quản lý dữ liệu bao gồm "tất cả các quy trình cần thiết để tạo, bảo trì và quản lý dữ liệu theo nguyên tắc và được kiểm soát , cùng với khả năng gia tăng giá trị cho dữ liệu".

Đối với nội dung (content), đó là quy trình xác định những nội dung liên quan từ những nguồn, kênh khác nhau, từ đó chỉnh sửa, xếp lại những nội dung này một cách hợp lý và phù hợp với nhu cầu của độc giả cũng như sẵn sàng cho các kênh phân phối nội dung hiện có.

Data curation mang đến những ảnh hưởng tích cực sau:

• Tạo dựng hình ảnh lãnh đạo tư tưởng, khẳng định thương hiệu
• Tăng tỷ lệ hiển thị, tiếp cận và gắn kết bằng những nội dung phù hợp với thị hiếu
• Tối ưu chi phí và thời gian bằng việc sử dụng những tài liệu có sẵn giúp giảm bớt gánh nặng công việc và giúp định vị những mối quan tâm thật sự của các đối tượng mục tiêu
• Gia tăng thứ hạng tìm kiếm trên google cũng như lưu lượng trang web
• Cải thiện tương tác truyền thông xã hội bằng những nội dung chất lượng cao, dễ chia sẻ

Original Data (Dữ liệu gốc)

Nghiên cứu trực tiếp hoặc thậm chí chuyển sang dữ liệu nội bộ là một cách tuyệt vời để thêm tính độc đáo vào chiến lược ý tưởng của nội dung dựa trên dữ liệu. Thu thập dữ liệu bên ngoài trực tiếp thông qua nghiên cứu như khảo sát và nghiên cứu thực địa cho phép thương hiệu linh hoạt và sáng tạo hơn khi tìm dữ liệu mới để truyền cảm hứng cho chiến dịch.

Mặc dù các cuộc khảo sát đang trở nên dễ dàng hơn và nhanh chóng, tiện lợi hơn vì có thể tiến hành trực tuyến, nhưng việc đi ra ngoài thực địa để thu thập các mẫu có thể mang lại dữ liệu tuyệt vời thu hút nhiều sự tương tác cho một chiến dịch (yếu tố bất ngờ của kết quả, sự hấp dẫn rộng rãi của chủ đề và tính độc đáo của dữ liệu).

Các tips data analysis cho marketer

1. Thiết lập quy trình phân tích dữ liệu rõ ràng

Một quy trình rõ ràng sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và rắc rối khi tiếp cận các nguồn thông tin. Một quy trình phân tích dữ liệu đơn giản được phác thảo dưới đây:

• Xác định câu hỏi: Xác định đầy đủ câu hỏi mà bạn đang cố gắng trả lời và các mục tiêu của việc phân tích dữ liệu.
• Thu thập dữ liệu: Làm việc với các data analyst hoặc các chuyên gia dữ liệu khác để thu thập dữ liệu liên quan cho dự án của bạn.
• "Sàng lọc dữ liêu": Chuẩn hóa những dữ liệu bạn đã thu thập và loại bỏ những dữ liệu không cần thiết và không liên quan. 
• Phân tích dữ liệu: Sử dụng các kỹ thuật để phân tích các dữ liệu đã được sàng lọc để từ đó trả lời các câu hỏi của bạn. 
• Chia sẻ kết quả của bạn: Tạo tài nguyên và trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp người khác hiểu được thồn tin chuyên sâu mà bạn thu thập được. 

2. Không quên điểm mấu chốt của vấn đề

Để phần báo cáo được tối ưu, hãy thử thể hiện dữ liệu của bạn bằng một vài biểu đồ được lựa chọn cẩn thận. Bạn cần đảm bảo rằng chúng liên quan đến câu hỏi cốt lõi và được truyền đạt dễ hiểu với người nghe. Ngoài ra, việc tóm tắt thông tin và sắp xếp chúng gọn gàng trong một câu trả lời ngắn gọn sẽ giúp bạn lẫn người nghe dễ dàng nắm bắt dù thông tin là tổng quan hay cụ thể. Bằng cách này, bạn sẽ tránh gây xáo trộn giữa các thông tin và tập trung vào những phân tích của mình.

3. Tìm hiểu góc nhìn và lắng nghe nhận xét từ người khác

Công bằng mà nói, marketer chúng mình không phải là những Data Analyst chuyên nghiệp. Do đó, tìm kiếm nhận xét từ người khác đối với các phân tích của bạn là một trong những cách tốt nhất để đảm bảo thành quả được hợp lý và chính xác. Có được một góc nhìn thứ hai có thể giúp bạn tìm ra các lỗi tiềm ẩn hoặc chỗ cần cải thiện. Nhận xét từ đồng nghiệp đặc biệt quan trọng đối với những người có ít kinh nghiệm. Nếu bạn có thể nhờ một nhà phân tích có kinh nghiệm hơn xem xét thành quả của mình, bạn sẽ có thể học hỏi từ những hiểu biết và nhận xét của họ.

4. Luôn kiểm tra thông tin nhiều lần trước khi tiến hành phân tích/ báo cáo

Bất cứ khi nào làm việc với dữ liệu, bạn nên giả định rằng chúng có ít nhất một số sai sót. Những sai sót này có thể bao gồm từ lỗi đơn giản đến các phần dữ liệu bị lỗi hoàn toàn. Vì lý do này, bạn nên tập thói quen kiểm tra lại dữ liệu của mình khi tiến hành phân tích và trước khi báo cáo.

5. Biết điểm dừng

Một kỹ năng quan trọng cuối cùng thường bị bỏ qua là biết khi nào nên dừng việc phân tích của bạn. Có một điểm cuối đã được định sẵn là một phần quan trọng của quy trình phân tích dữ liệu. Nếu không có điểm cuối rõ ràng, bạn có thể dễ dàng nghĩ ra những câu hỏi mới và dần lạc vào sự vô định, dẫn đến nguồn thông tin dữ liệu không liên quan đến dự án hay mục đích ban đầu. Mặc dù có những lúc việc khám phá sâu hơn mang lại những hiểu biết hữu ích, nhưng việc phân tích dữ liệu vô tận thường không mang lại kết quả có giá trị thực tiễn.

Trên đây là những các giúp bạn có thể tận dụng một cách hiệu quả nhất nguồn dữ liệu data analysis và những tips giúp cho các maketer có thể sử dụng được nguồn dữ liệu một cách hiệu quả nhất và đem lại kết quả cho các kế hoách và chiến dịch marketing

Xem thêm: Bí quyết xây dựng marketing cho spa hoàn hảo nhất