, October 26, 2021

0 kết quả được tìm thấy

Tầm quan trọng của Data Analytics trong chiến lược Marketing

  • Đăng bởi  Kieu Hoa
  •  Aug 21, 2021

  •   6 min reads
Tầm quan trọng của Data Analytics trong chiến lược Marketing

Trong thời đại hiện nay, data được thu thập ngày càng nhiều và đa dạng. Mỗi giao dịch trực tuyến, mỗi điểm định vị GPS được chụp bởi điện thoại, mỗi lần nhấp chuột của chúng ta đều góp vào tập dữ liệu khổng lồấy.

Analytics được sử dụng để biến tập dữ liệu này thành những insight giá trị - những insight đang được nhiều ngành công nghiệp trên thế giới sử dụng. Trong hơn một thập kỷ qua, marketing đã được cách mạng hóa bằng việc phân tích dữ liệu, giúp các thương hiệu đưa ra thông điệp nhắm đến gần mục tiêu hơn và đo lường được lợi tức đầu tư (ROI) của họ.

1. Cá nhân hóa tương tác với khách hàng

Các doanh nghiệp hiện có quyền truy cập vào nhiều thông tin liên quan đến khách hàng hơn bao giờ hết. Không những dữ liệu về giới tính, tuổi tác và vị trí địa lý, các công ty hiện có thể thu được những thông tin chi tiết hơn về hành vi và sở thích của người tiêu dùng. Chúng ta có thể thấy rằng khách hàng không chỉ sẵn sàng chia sẻ dữ liệu của mình để nhận được hoạt động marketing tốt hơn mà còn rất khuyến khích điều đó. Một báo cáo gần đây của Salesforce cho thấy 52% khách hàng có khả năng chuyển đổi thương hiệu nếu một công ty không cố gắng cá nhân hóa việc tương tác với họ.

Ngày nay, các thương hiệu đang cá nhân hóa các nỗ lực marketing theo nhiều cách. Những công ty như EasyJet, Marie Curie và O2 đều đã sử dụng dữ liệu từ các tương tác của khách hàng trước đây hoặc hồ sơ để gửi thông điệp đến khách hàng của mình. Khi phương pháp marketing này được thực hiện, khách hàng cảm thấy bản thân được coi trọng và càng yêu quý thương hiệu hơn.

2. Kênh nào hoạt động còn kênh nào không?

Độ bao phủ rộng lớn là một trong những lợi ích chính của marketing. Trước khi digital marketing và các dữ liệu liên quan phát triển, rất khó để các nhóm marketing xác định được họ cần tập trung vào việc gì để thu hút khách hàng. Liệu chiến dịch khuyến mại đó có làm tăng doanh số bán hàng không hay chỉ là sự vô tình?

Nhờ vào dữ liệu, các marketer có thể theo dõi khách hàng từ lúc bắt đầu quan tâm đến khi đưa ra quyết định cuối cùng. Với insight từ cookie và tỷ lệ nhấp (CTR), các marketer có bức tranh rõ ràng hơn về những kênh đang hoạt động và kênh nào không, giúp họ quyết định đầu tư vào những kênh phù hợp.

3. Có khả năng tiếp thị trên nhiều kênh

Tương tác với thương hiệu không chỉ đơn giản là đi vào cửa hàng và xem sản phẩm mà còn là việc liên lạc qua email, truy cập trang web và tương tác trên mạng xã hội... Theo dõi hết những tương tác này là một thử thách - đặc biệt khi trung bình một người dùng có 8 tài khoản mạng xã hội - và sử dụng data analytics là cách duy nhất để biến phạm vi tương tác rộng lớn đấy thành một tệp hồ sơ khách hàng. Nếu các thương hiệu có thể làm được điều này, các khách hàng sẽ nhận được trải nghiệm đồng nhất, chất lượng cao, bất kể họ đã sử dụng kênh nào để tiếp cận doanh nghiệp.

4. Phễu marketing trong thời đại kỹ thuật số

Phương pháp phễu marketing là một chiến lược lâu đời, nhưng nó cần một số điều chỉnh trong thời đại kỹ thuật số. Người tiêu dùng hiếm khi thực hiện hành trình từ việc tìm hiểu về sản phẩm cho đến khi mua chúng. Thay vào đó, người tiêu dùng thường tiến hành hầu hết các nghiên cứu của họ một cách độc lập, sử dụng nhiều nguồn khác nhau từ các trang web của công ty đến các mạng xã hội. Đặc biệt, kênh thứ hai là một phần cực kỳ quan trọng của phễu marketing hiện đại, với 43% người dùng trực tuyến trong độ tuổi từ 16 đến 24 sử dụng mạng xã hội để nghiên cứu sản phẩm. Các marketer phải nhắm mục tiêu và nuôi dưỡng khách hàng tiềm năng trên các phương tiện kỹ thuật số mới này nếu họ thực sự áp dụng phương pháp phễu marketing.

5. Không được đánh giá thấp vai trò của các data scientist

Dữ liệu đơn thuần là một tập hợp các con số. Phân tích dữ liệu và biến chúng thành những insight đáng giá, đó mới là điều hữu ích đối với những công ty. Mặc dù các package phần mềm như chương trình analytics rất hữu ích khi phân tích dữ liệu, nhưng các thương hiệu không được đánh giá thấp vai trò của các data scientist có tay nghề cao. Công nghệ có thể xử lý một lượng lớn các con số trong thời gian ngắn, nhưng cần có những người dùng dữ liệu này để phát triển các chiến lược và mục tiêu marketing.

6. Hiểu khách hàng như hiểu một người bạn

Cho dù bạn không tương tác trực tiếp với khách hàng thì bạn cũng sẽ có rất nhiều dữ liệu để thu thập. Để hiểu khách hàng như người bạn, nhiều thương hiệu đang chọn cách tăng cường dữ liệu của bên thứ nhất và bên thứ ba. Tất nhiên, điều này cũng tạo ra một số vấn đề - nên chọn dữ liệu của bên thứ ba nào trong số rất nhiều dữ liệu có sẵn, có liên quan và thực sự đáng tin cậy?

Thực tế là 30% người dùng trực tuyến sử dụng Mạng riêng ảo (VPN) khiến dữ liệu đáng tin cậy rất khó kiếm, nhưng không phải là không thể. Với tính năng theo dõi ID thiết bị chéo, các thương hiệu có thể truy cập vào dữ liệu của bên thứ ba để hiểu hơn về khách hàng của mình.

7. Tương lai được kiến tạo từ những nỗ lực ở hiện tại

Một trong những phát triển thú vị nhất trong marketing là việc sử dụng predictive analytics (phân tích dự đoán) để dự đoán trước hành vi của người tiêu dùng. Bằng cách sử dụng dữ liệu hồ sơ để dự đoán những gì khách hàng muốn, các marketer có thể chủ động hơn, bán thêm nhiều sản phẩm, tạo mối quan hệ lâu dài, bền chặt với người tiêu dùng và xác định được sự biến chuyển thị trường trước các đối thủ cạnh tranh.

Thật đáng tiếc khi nhiều bộ phận marketing đã chậm chạp trong việc áp dụng các công nghệ mới như predictive analytics, mặc cho những lợi ích mà chúng mang lại. Tuy nhiên, sự thay đổi chỉ là vấn đề về thời gian, với kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng 89% thương hiệu có kế hoạch đầu tư vào predictive analytics trong tương lai. Với xu hướng thị trường thay đổi nhanh chóng, dự đoán trước những phát triển mới là một phần thiết yếu của marketing hiện đại.

Bài viết được lược dịch từ đây.

Bài viết liên quan

10 dự án Data Analytics hàng đầu

Nếu muốn có một nền tảng Data Analytics vững chắc thì cần có một portfolio chứa các dự án data analytics....

10 dự án Data Analytics hàng đầu
10 câu hỏi phỏng vấn Data Analyst hay gặp và câu trả lời

Các cuộc phỏng vấn có thể rất đáng sợ. Nếu không chuẩn bị tốt, căng thẳng có thể dễ dàng xâm chiếm. Dưới đây là 10 câu hỏi của người phỏng vấn....

10 câu hỏi phỏng vấn Data Analyst hay gặp và câu trả lời
Quy trình Data Analysis: 5 bước để ra quyết định tốt hơn

Với quy trình và công cụ phân tích dữ liệu phù hợp, bạn có thể biến lượng thông tin khổng lồ thành một quyết định đơn giản, rõ ràng....

Quy trình Data Analysis: 5 bước để ra quyết định tốt hơn
So sánh Data Analyst và Data Scientist

Tầm quan trọng của Data Scientist và Data Analyst ngày càng được nâng cao. Vì thế nhiều bạn có ý định phát triển sự nghiệp hướng đến vị trí này....

So sánh Data Analyst và Data Scientist
Big data là gì? Mối liên hệ giữa big data và data analytics.

Big data là một thuật ngữ mô tả khối lượng dữ liệu lớn, rất khó quản lý (có cấu trúc, không cấu trúc và bán cấu trúc). Big data có thể được phân tích để tìm hiểu thông tin về insight của khách hàng giúp việc đưa ra các quyết định về chiến lược kinh doanh trở nên hiệu quả hơn....

Big data là gì? Mối liên hệ giữa big data và data analytics.
You've successfully subscribed to 200Lab Blog
Great! Next, complete checkout for full access to 200Lab Blog
Xin chào mừng bạn đã quay trở lại
OK! Tài khoản của bạn đã kích hoạt thành công.
Success! Your billing info is updated.
Billing info update failed.
Your link has expired.