Advance
Phân hệ cung cấp bộ công cụ cho việc cấu hình quy trình tự động hóa doanh nghiệp.
18/04/2022 15:04:24

Data Driven Marketing là gì? 5 Xu Hướng Data Driven Marketing Mới Nhất 2022

Trong thời kỳ công nghệ số, khi hành vi của người tiêu dùng các khó xác định thì data driven là một phương pháp tiếp cận thông tin tối ưu nhất mà các doanh nghiệp sử dụng trong thời điểm hiện tại. Thông qua Data driven, doanh nghiệp sẽ bám sát hành trình KH, xây dựng chiến lược marketing phù hợp giúp tăng doanh thu, ra quyết định đúng đắn và chính xác hơn. 

I. Data – Driven là gì?

1. Data driven là gì? Data driven marketing là gì?

  • Data driven: Có thể nói, định hướng dữ liệu là việc xây dựng các công cụ, khả năng và quan trọng nhất là văn hóa hành động dựa trên dữ liệu. Bằng việc xác định thông tin theo hướng dữ liệu, các quỹ định được đưa ra dựa trên các con số thay vì trực giác và nó có thể đo lường được.
data driven chuẩn
Data driven – Công cuộc dữ liệu hóa giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả hoạt động
  • Data driven marketing ( Tiếp thị theo hướng dữ liệu): Là cách tối ưu hoá thương hiệu truyền thông của doanh nghiệp bạn dựa trên dữ liệu khách hàng. Dựa vào dữ liệu của khách hàng mà doanh nghiệp có, bạn có thể xác định được mong muốn, nhu cầu từ đó ra quyết định cho các chiến dịch marketing, quảng bá một cách chính xác, nhanh chóng hơn.

2. 5 Lợi ích khi doanh nghiệp ra quyết định theo hướng Data driven

Để có thể đánh giá tới những lợi ích mà doanh nghiệp đạt được khi tiến hành dữ liệu hoá MKT, trước tiên ta hãy phân biệt marketing truyền thống khác Data driven marketing ở điểm nào: 

Có thể thấy, ở MKT truyền thống, để có thể đạt được mục tiêu, người lao động thường phụ thuộc vào 2 yếu tố: 

  • Các nghiên cứu về thị trường có sẵn tại thời điểm đó
  • Giả định của họ về mục tiêu

Nhận thấy, đây chỉ là những đánh giá dựa trên trực giác. Vì vậy, để hiểu thêm về Data driven marketing, ta có thể xét tới những lợi ích mà nó mang lại cho doanh nghiệp:

2.1 Ra quyết kinh doanh dựa trên dữ liệu thay vì cảm nhận trực tiếp.

Các quyết định được đưa ra theo hướng dữ liệu sẽ chính xác hơn so với những giả định thực tế. Bằng cách phân tích dữ liệu như vậy sẽ cung cấp sự rõ ràng về luồng thông tin mà bạn không thể có bằng việc đưa ra giả định hay là các quan điểm cá nhân. Nó sẽ trợ giúp cho bạn đánh giá hiệu suất hiện tại và tạo nên chu trình phát triển của dự án trong tương lai một cách chính xác từ đó giúp cho tỷ lệ CTA tăng cao.

2.2 Xác định các mối đe dọa mới, xu hướng mới nổi trong ngành

Việc phân tích lượt truy cập tìm kiếm các từ khoá hàng tuần là một làm thường xuyên đối với  marketer. Vì vậy, nhờ vào việc phân tích lượt truy cập như vậy sẽ giúp bạn xác định được đâu là xu hướng mới nhờ vào mức độ quan tâm của người dùng để từ đó doanh nghiệp có thể có các chiến dịch quảng cáo, bài viết có thể thu hút sự quan tâm của người lao động, giúp gia tăng số lượng truy cập website và lập kế hoạch bán hàng hiệu quả hơn.

2.3 Nâng cao hiệu quả hoạt động, tiết kiệm chi phí

Nhờ vào việc phân tích số liệu rồi từ đó mới đưa ra các quyết định sẽ giúp doanh nghiệp không tốn chi phí vào việc thực hiện các công việc kém hiệu quả. Bởi, khi đưa ra quyết định theo hướng data driven, ta đã có thể xác định nó có phải xu hướng trong thời gian sắp tới hay không.

2.4 Cung cấp khả năng kết nối mạnh mẽ hơn với khách hàng tiềm năng

Với việc sử dụng dữ liệu, doanh nghiệp sẽ kết nối tốt hơn với tệp khách hàng tiềm năng của họ dù ở bất kỳ quy mô nào của tổ chức. 

data driven marketing
 Tệp khách hàng tiềm năng được xác định đúng giúp nâng cao hiệu quả làm việc

Như Tom Benton – the CEO of the Data and Marketing Association ( Hiệp hội Dữ liệu và Tiếp thị) đã chỉ ra rằng: “ Lượng dữ liệu từ sự kết hợp gần như vô hạn giữa phương tiện, thiết bị và nền tảng cho phép marketer có cơ hội mang đến trải nghiệm 1-1 cho khách hàng ở quy mô lớn “.

2.5 Nâng cao hiệu suất lâu dài cho doanh nghiệp

Việc ra kết quả dựa trên dữ liệu giúp bạn có thể đo lường và hoàn thành các mục tiêu cụ thể. Về lâu dài, yếu tố này sẽ giúp cải thiện hiệu suất hoàn thành công việc. Các phòng bạn có thể đánh giá hiệu suất làm việc dựa vào việc data driven từ đó đưa ra những thay đổi một cách dễ dàng hơn. Do đó, nó mở ra hướng đi và cơ hội mới nhanh hơn.

Bên cạnh đó, việc nâng cao hiệu suất còn được thể hiện qua việc khi người lao động đã xác định được các vấn đề và tiến hành giải quyết trực tiếp những vấn đề đó thông qua việc kiểm soát quy trình thống kê Kaizen.

II. Các bước ứng dụng Data driven vào quy trình hoạt động chiến dịch marketing của doanh nghiệp

1. Thu thập dữ liệu

Để có thể tiến hành data driven, thu thập dữ liệu là điều không thể bỏ qua. Tập dữ liệu mà doanh nghiệp cần có phải liên quan đến vấn đề cần giải đáp. Bên cạnh đó, một tệp dữ liệu phù hợp phải đáp ứng các yếu tố: Chính xác, kịp thời, đáng tin cậy.

Theo như nghiên cứu, 80% thời gian của một dự án dành ra để tiến hành thu thập và xử lý dữ liệu còn 20% là để hoàn thành dự án. 

Cách thức thu thập dữ liệu phổ biến: 

  • Khảo sát: Có thể thực hiện trên diện rộng thông qua Google form, Google survey
  • Nghiên cứu từ các báo cáo dựa trên số liệu trong quá khứ
  • Thông qua phỏng vấn, trải nghiệm của khách hàng

2. Xử lý và phân loại dữ liệu

Xử lý dữ liệu

Sau khi đã thu thập thành công dữ liệu, doanh nghiệp sẽ tiến hành xử lý nó để có thể lọc ra những dữ liệu chất lượng. Vậy để đánh giá chất lượng của một nguồn dữ liệu, ta phải xét các yếu tố: 

  • Mức độ chính xác (Accuracy): nó thể hiện mức độ chính xác của thông tin mà dữ liệu cung cấp.

Ví dụ: tên 1 khách hàng VIP thực sự là Nguyễn Văn Dũng đã được kiểm chứng và được liên hệ bởi nhân viên chăm sóc khách hàng, nhưng trước đó trong bộ dữ liệu thu thập về nhóm những khách hàng viết thì lại để tên là Nguyễn Văn Dung,  vậy là có sai sót.

  • Tính đầy đủ (Completeness): trả lời cho câu hỏi “Dữ liệu phải thu thập theo nhu cầu đã đầy đủ chưa?”, tức là tất cả các thành phần, yếu tố trong dữ liệu đều mang giá trị hữu hình – values – không có các trường hợp “missing values”, hay “null values”.
  • Tính nhất quán (Consistency): không có sự mâu thuẫn giữa cùng một đối tượng dữ liệu trong các tập dữ liệu khác nhau.

Ví dụ: Trong 1 tập dữ liệu về giao dịch, thời gian giao dịch để theo thứ tự ngày/tháng/năm,  thì tất cả các ô còn lại cũng phải theo ngày/tháng/năm chứ không được xuất hiện tháng/ngày/năm tại bất kỳ ô nào, tương tự xét giữa nhiều tập dữ liệu giao dịch.

cách data driven mới nhất
                                   7 yếu tố để đánh giá chất lượng của một nguồn dữ liệu
  • Tính vẹn toàn (Integrity): Một tập dữ liệu không đảm bảo Integrity được coi là tập dữ liệu thiếu thông tin, thiếu giá trị tại các ô quan sát, dữ liệu bên trong không thể sử dụng vì bị sai lệch, bị sửa đổi, dữ liệu bị trùng lặp, bị lỗi,…
  • Mức độ liên quan (Relevance): dữ liệu thu thập phải liên quan đến mục tiêu kinh doanh, mục tiêu nghiên cứu của tổ chức, có hữu ích cho các chiến lược, sáng kiến trong tương lai hay không? Còn tính hợp lý thể hiện ở chỗ liệu mẫu dữ liệu đáp ứng sự kỳ vọng của tổ chức, công ty không? 

Ví dụ: Việc phân phối các điểm bán hàng trong khu vực thành phố Hồ Chí Minh có ý nghĩa không? dựa trên việc phân tích dữ liệu khách hàng trong chính khu vực này.

  • Tính kịp thời (Timeliness): Dữ liệu về một sự kiện, về một hiện tượng, đối tượng nghiên cứu nào đó phải được thu thập càng sớm càng tốt khi nó vừa xuất hiện, vì dữ liệu qua thời gian sẽ không còn chính xác, giảm giá trị, không còn phù hợp để sử dụng trong các bối cảnh hiện tại hay tương lai.
  • Tính hợp lệ (Validity): Liên quan đến cách dữ liệu được thu thập, chuyển đổi chứ không phải bản chất của chính dữ liệu. Dữ liệu được coi là hợp lệ, có hiệu lực sử dụng nếu nó đạt yêu cầu về định dạng, loại dữ liệu, giá trị, thông tin dữ liệu cung cấp nằm trong phạm vi phù hợp,…

Phân loại dữ liệu:

Các nguồn dữ liệu trong 1 tổ chức có thể chia thành các loại dữ liệu:

  • Dữ liệu có thể tham gia: Là những dữ liệu ở dạng có thể kết hợp với dữ liệu doanh nghiệp khác khi cần thiết
  • Dữ liệu có thể chia sẻ: Trong một tổ chức, các phòng ban phải chia sẻ những nguồn dữ liệu cần thiết với nhau và nó có thể gọi là văn hóa chia sẻ dữ liệu trong doanh nghiệp. Ví dụ: Phòng sales chia sẻ thông tin khách hàng để bộ phận CSKH có thể thực hiện nhiệm vụ của họ sau bán.
  • Dữ liệu có thể truy vấn: Phải có các công cụ thích hợp để truy vấn và chia nhỏ dữ liệu. Tất cả các báo cáo và phân tích đều yêu cầu lọc, nhóm và tổng hợp dữ liệu để giảm lượng lớn dữ liệu thô thành một tập hợp nhỏ hơn giúp chúng ta hiểu được những gì đang xảy ra trong một doanh nghiệp. Từ đó, người lao động có khả năng nhìn thấy xu hướng hoặc hiểu sự khác biệt giữa các phân khúc khách hàng.

3. Báo cáo dữ liệu

Việc báo cáo dữ liệu được thực hiện sau khi doanh nghiệp đã tiến hành xử lý và phân loại dữ liệu. Báo cáo dữ liệu sẽ chỉ ra rằng tệp data nào phù hợp với chiến dịch marketing mà doanh nghiệp đang chạy. Để có thể báo cáo dữ liệu một cách hiệu quả, người lao động phải nắm được một số tips:

  • Nắm rõ mục tiêu, nhiệm vụ phân tích là gì cũng như dữ liệu cần xuất ra
  • Phân tích và liên kết các dữ liệu: Data càng trọng tâm, ngắn gọn càng tốt bởi khi có tệp data quá lớn sẽ khiến quá trình phân tích và ra quyết định trở nên khó khăn.
  • Nắm rõ một số loại biểu đồ thường gặp trong Data driven marketing: Biểu đồ cột, biểu đồ tròn,..

4. Phân tích dữ liệu

Thông qua quá trình phân tích dữ liệu, các vấn đề mà tổ chức đang phải đối mặt sẽ xuất hiện. Các vấn đề sẽ được thể hiện một cách cụ thể thông qua báo cáo phân tích. Nhưng vì chỉ là những con số cho nên chúng sẽ không cho bạn biết tại sao vấn đề đó lại xảy ra cũng như việc bạn phải làm để có thể khắc phục vấn đề. 

III. 5 xu hướng Data driven marketing mới nhất mà các doanh nghiệp không thể bỏ qua

1. Tích hợp dữ liệu giúp quảng cáo nhắm được mục tiêu

Bản chất: Nó thể hiện ở việc khi bạn lấy dữ liệu offline về khách hàng của mình và chuyển dữ liệu đó sang môi trường online. Từ đó tiến hành phân tích và sử dụng cho nhu cầu marketing của mình.

Dự đoán phát triển: Đây là một yếu tố quan trọng trong việc tạo ra các quảng cáo  nhắm mục tiêu phù hợp, tạo điều kiện cho mọi người có được trải nghiệm 1: 1 đáng nhớ.

Trường hợp áp dụng: Chiến lược này song hành với tiếp thị đa kênh, giúp các công ty cá nhân hóa hoạt động marketing của mình để kết nối với mọi người trên nhiều thiết bị khác nhau.

2. Tiếp thị đa kênh ở mọi nơi

Tại thời điểm khoa học và công nghệ phát triển, mọi người đang sử dụng nhiều thiết bị nhất có thể, từ website, social media và các phương pháp khác để tìm kiếm, mua sắm.

                     Tiếp thị đa kênh giúp doanh nghiệp thu hút được số lượng khách hàng tối đa

Bản chất: Tiếp thị đa kênh giúp các doanh nghiệp tạo ra trải nghiệm liền mạch trên tất cả các kênh này. Qua đó, các thương hiệu sẽ tạo được độ phủ sóng mạnh mẽ ở mọi nơi mà khách hàng mục tiêu đặt chân đến, cho dù là online hay offline.

Dự đoán phát triển: Tiếp thị đa kênh sẽ giúp doanh nghiệp cập nhật thông tin sản phẩm, giải đáp thắc mắc khách hàng một cách nhanh chóng; Đặt hàng trực tuyến và giao hàng tận nơi diễn ra nhanh gọn.

3. Độ nhận dạng cao hơn cho bạn thấy bức tranh tổng thể về chân dung người dùng.

Bản chất: Khi thực hiện xu hướng này, bạn sẽ phải đối chiếu nhiều điểm dữ liệu, sau đó phân tích mọi thứ liên quan đến kênh tiếp thị đó cũng như các kênh khác. Giải pháp nhận dạng danh tính giúp doanh nghiệp có cái nhìn tổng thể về tất cả khách hàng. 

Dự đoán phát triển: Giúp doanh nghiệp rà soát các kênh và hiểu rõ hơn về nhu cầu hành vi của  người dùng, sở thích và mức độ tương tác của người tiêu dùng. 

4. Chất lượng dữ liệu

Bản chất: Khi việc dữ liệu hóa các chiến dịch marketing ngày càng phổ biến, nhu cầu về dữ liệu sạch, chính xác cũng tăng lên. 

Dữ liệu kém có thể gây ra sai lệch trong quá trình phân tích dữ liệu, đánh lừa người tiến hành phân tích và từ đó các quyết định được đưa ra cũng sẽ là sai lầm. 

5. SEO content marketing

Với việc ra đời của Data driven marketing khiến các công ty phải lên lại chiến lược từ khóa thích hợp cho chiến dịch SEO của họ. Trong thời gian hiện tại và tương lai, bạn sẽ phải dùng các công cụ để có thể tăng thứ hạng website trên các trang tìm kiếm. 

Những công cụ này sẽ giúp doanh nghiệp tìm ra: 

  • Xu hướng tìm kiếm từ khóa
  • Volume tìm kiếm từ khóa trung bình hàng tháng

Tất cả các yếu tố trên giúp bạn đưa ra quyết định tốt hơn về việc chọn từ khóa. 

IV. Case Study – Progressive và cách ứng dụng data driven vào quy trình hoạt động. 

Progressive – công ty bảo hiểm xe hơi lớn nhất ở Mỹ, đã ra mắt app mobile của họ nhưng nó chỉ được dùng với mục đích là để giới thiệu về những sản phẩm bảo hiểm mà công ty đang kinh doanh.

               Progressive – Một trong các doanh nghiệp thành công trong việc dữ liệu hóa

Tuy nhiên, khi mà họ nhìn vào dữ liệu thu về và nghiên cứu hành vi sử dụng ứng dụng của người tiêu dùng, họ đã phát hiện ra phần lớn người dùng quan tâm đến việc mua bảo hiểm trực tiếp luôn trên ứng dụng. Do đó, tính năng “mua hàng” đã được thêm vào, giúp công ty tăng hơn 2 tỷ lợi USD lợi nhuận trong năm đó.

V.  Giải pháp CRM 1OFFICE – Phân tích dữ liệu để tối ưu chiến lược bán hàng

Việc sử dụng các dữ liệu và tiến hành phân tích nó dựa trên phần mềm là một trong những hoạt động giúp doanh nghiệp tối ưu hóa dữ liệu, dữ liệu được xử lý một cách nhanh chóng. Với việc sử dụng CRM của 1Office, bạn sẽ có: 

  • Quản lý liên hệ: Tổ chức dữ liệu khách hàng của bạn, điều cơ bản nhất là đặt chúng vào cơ sở dữ liệu tập trung. Thông thường, kế hoạch cơ bản bắt đầu với giới hạn về số lượng bản ghi và người dùng và bộ lọc cơ bản.
  • Xác định được tỉ lệ hoàn thành công việc, dự án của từng phòng bán t#f đó có thể đưa ra các quyết định mới sao cho phù hợp.
  • Ưu đãi: Cho phép bạn nhập các dữ liệu như giá trị, danh bạ, trạng thái và người phụ trách.
  • Tự động hóa: Một số tính năng tự động hóa cơ bản bạn cần bao gồm các công cụ để theo dõi tương tác của khách hàng, lên lịch theo dõi email, ghi nhật ký hoạt động của đại diện và đồng bộ hóa hồ sơ.
  • Tích hợp cơ bản: điều tối thiểu đó là phần mềm CRM phải cho phép bạn đính kèm tệp, đồng bộ hóa với các email phổ biến như Gmail và Outlook, nhập/xuất các định dạng tệp tiêu chuẩn và truy cập các mạng xã hội phổ biến để đề cập thương hiệu và công khai profiles doanh nghiệp.

Qua bài viết trên đã giúp người đọc có một cái nhìn cụ thể về Data driven và Data driven marketing. Bên cạnh đó, ta còn xác định được những lợi ích và hiểu rõ lý do vì sao các doanh nghiệp lại ưa chuộng dữ liệu hóa trong thời buổi “số” như hiện tại. Nếu bạn vẫn đang băn khoăn không biết nên hay không nên sử dụng phần mềm quản lý CRM thì bạn có thể tham khảo đến phần mềm quản lý khách hàng CRM – 1Office giúp lưu trữ và khai thác data, bảo mật cao phù hợp với mọi quy mô doanh nghiệp. 

Để đăng ký trải nghiệm phần mềm quản lý khách hàng CRM giúp quản lý thông tin, dữ liệu khách hàng và lưu trữ khách hàng hiệu quả. Bạn vui lòng để lại số điện thoại, đội ngũ chuyên gia của 1Office liên hệ tư vấn cho bạn ngay trong ngày hôm nay.   

Mọi thông tin chi tiết xin vui lòng xem tại:

Fanpage: https://www.facebook.com/1officevn/

Youtube: https://www.youtube.com/channel/UCeTIRNqxaTwk0_kcTw6SxmA

 

 

Các bài viết mới nhất

Tags

Bài viết liên quan

Hãy Để 1Office - Nền tảng Quản Trị Tổng Thể doanh nghiệp đồng hành cùng bạn

×

ĐĂNG KÝ NHẬN TƯ VẤN 1OFFICE





Trải nghiệm để khám phá những tính năng tuyệt vời 1Office mang lại

ĐĂNG KÝ TRỞ THÀNH PARTNER CỦA 1OFFICE

Tham gia cùng chúng tôi vào quá trình chuyển đổi số.


Hotline: 083 483 8888