Data-Driven Marketing là gì? Chiến lược Marketing Dựa Trên Dữ liệu

Với sự phát triển của các nền tảng Digital Marketing và sự cạnh tranh vô cùng khốc liệt từ các đối thủ cạnh tranh, các doanh nghiệp đang phải đối mặt với những thách thức chưa từng có trong việc thu hút, tăng trưởng và duy trì khách hàng.

Để thích nghi và thành công, các doanh nghiệp cần phải có một chiến lược tiếp thị hiệu quả, mang tính cá nhân hóa và dựa trên dữ liệu – hay nói cách khác đo chính là Data-Driven Marketing. Đây không chỉ là một xu hướng mà đã trở thành kim chỉ nam cho các hoạt động marketing hiện đại. Các Quyết định marketing ngày nay cần phải dựa trên thông tin khách hàng, dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo và cuối cùng là đạt được các mục tiêu kinh doanh.

Bài viết này sẽ đi sâu khám phá Data-Driven Marketing là gì? Lợi ích, thách thức, cho đến cách xây dựng một chiến lược tiếp thị dựa trên dữ liệu cho phép marketers tạo ra nội dung quảng cáo phù hợp hơn với đối tượng mục tiêu, hiệu quả hơn về chi phí, từ đó giúp doanh nghiệp chinh phục thị trường và đạt được thành công bền vững.

Lịch sử phát triển của Data-driven marketing

Để hiểu rõ hơn về nguồn gốc của xu hướng data-driven marketing, hãy cùng DataMark đi ngược dòng lịch sử và tìm hiểu về phát triển của ngành marketing từ marketing truyền thống đến data-driven marketing như hiện đại.

1. Quảng cáo truyền hình (1900-1960)

Có thể nói, Data-driven marketing đã có mầm mống tồn tại từ những năm 1950 của thế kỷ trước, lúc này các phương tiện quảng cáo chủ yếu vẫn là báo giấy, tạp chí, radio, vô tuyến… Giai đoạn này thường được gọi là “Production Orientation” – người bán chỉ quan tâm đến việc sản xuất, làm ra được sản phẩm gì rồi cố bán nó bằng mọi giá, chứ không cần biết người tiêu dùng cần gì và muốn gì. Họ tấn công, thậm trí là “khủng bố” khách hàng toàn diện và hy vọng chắc ai đó sẽ mua chúng.

Nhưng điều này cũng có nhiều bất cập và khi đó Nielsen đã đưa ra hệ thống đo lường và đánh giá nhu cầu mua hàng từ những khách hàng xem TV, radio, films … để quyết định xem là chương trình TV, radio, films.. đó có hiệu quả và có nên tiếp tục hay không.

Việc thu thập và phân tích dữ liệu đã “manh nha” từ đây và nó đặt nền móng Data-driven marketing cho các chiến lược tiếp thị sau này với sự kết hợp giữa dữ liệu và thông tin người dùng.

2.  Marketing truyền thống (1960-1980)

Đến giai đoạn này, người bán đã bắt đầu thực hiện marketing đúng nghĩa hơn thay vì chỉ đơn thuần là quảng cáo trên truyền hình. Kênh quảng cáo đã đa dạng hơn như báo giấy, TV, thương hiệu và sản phẩm còn bắt đầu xuất hiện trên các show truyền hình, các phim điện ảnh, các bài viết PR, tự giới thiệu, các chương trình tài trợ…

Giai đoạn này được gọi là “Consumer Orientation”. Doanh nghiệp, người bán đã quan tâm hơn đến những nhu cầu của người tiêu dùng và bắt tay với các hoạt động nghiên cứu thị trường để tự tin hiểu người ấy hơn.

Trong những năm 1980, các công ty đã bắt đầu nghiên cứu thị trường dựa trên dữ liệu họ thu thập được đã giúp cho việc cá nhân hóa thông tin khách hàng trở nên dễ dàng hơn. Các doanh nghiệp có thể thu thập và lưu trữ thông tin cá nhân của khách hàng, từ đó tạo ra những chiến lược tiếp thị phù hợp cho từng đối tượng khách hàng riêng biệt.

3. Marketing kết hợp dữ liệu (1980-2000)

Sau những bước nghiên cứu thị trường nghiêm túc, doanh nghiệp bắt đầu có trong tay dữ liệu về khách hàng. Những dữ liệu này trở thành thông tin giúp họ hiểu sâu sắc hơn về khách hàng của mình, đồng thời đưa nội dung quảng cáo đến đúng đối tượng, đúng thông điệp (tham khảo mô hình Marketing mix modeling). Trong thời đại cạnh tranh ngày càng khốc liệt, tiếp cận đúng khách hàng mục tiêu là nước đi sống còn của mọi doanh nghiệp.

4. Data-driven marketing (2000 đến nay)

Trong thế kỷ 21, sự phát triển của mạng xã hội và công nghệ di động đã tạo ra một lượng dữ liệu khổng lồ. Đây là kỷ nguyên phát triển mạnh mẽ của các trang mạng xã hội trên Internet (Facebook, Twitter, Youtube…), sự gia tăng đột biến về số lượng điện thoại thông minh, sự phát triển của 3G, 4G, khái niệm Big Data, AI…

Người tiêu dùng ngày càng thông minh và bận rộn. Họ chỉ muốn xem những thông tin mà họ thật sự cần thiết mà họ quan tâm, đặc biệt là những thông tin phù hợp sở thích, hành vi cá nhân của họ. Sự phát triển công nghệ giúp họ có nhiều lựa chọn, nhiều cách, nhiều kênh để tìm thấy thông tin họ cần. Việc này phản ánh tình trạng tiếp cận đa chiều thông tin của người tiêu dùng, chứ không còn tuyến tính dễ theo dõi bằng mắt thường như thuở sơ khai của Marketing.

Do vậy, các doanh nghiệp phải có kế hoạch thu thập thông tin từ các trang mạng xã hội, từ các ứng dụng di động và website của mình để tạo ra những hồ sơ thông tin khách hàng đầy đủ và chi tiết để đưa ra các quyết định đúng đắn trong kỷ nguyên số.

Data-driven marketing là gì?

Data-driven Marketing hay tiếp thị dựa trên dữ liệu là một phương pháp tiếp thị dựa trên việc thu thập, phân tích và sử dụng dữ liệu khách hàng để thúc đẩy các quyết định marketing.

Thay vì dựa trên những phỏng đoán và kinh nghiệm chủ quan, Data Driven Marketing khuyến khích các marketers sử dụng dữ liệu có cấu trúc để hiểu rõ hơn về hành vi, sở thích, động lực mua hàng của khách hàng. Từ đó, họ có thể đưa ra những quyết định marketing chính xác hơn. Việc nhắm mục tiêu chính xác hơn đến các khách hàng tiềm năng là một trong những lợi ích điển hình của việc sử dụng data trong marketing giúp marketers tạo ra những chiến dịch marketing hiệu quả và mang lại lợi ích tối đa cho doanh nghiệp.

Mục tiêu của Data-driven marketing trong chiến lược marketing

Data-driven marketing mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp trong chiến lược tiếp thị. Một số mục tiêu quan trọng của data-driven marketing như:

Hiểu rõ hơn về khách hàng

Đối với các nhà tiếp thị, việc thu thập và phân tích dữ liệu giúp hiểu rõ hơn về nhu cầu và hành vi của khách hàng. Thông qua việc phân tích dữ liệu, các nhà tiếp thị có thể biết được khách hàng đang quan tâm đến gì, họ đang tìm kiếm thông tin gì và họ mong đợi gì từ sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn.

Đối với các công ty, dữ liệu có thể giúp xác định được tệp khách hàng, phân khúc thương hiệu mà công ty hướng tới, từ đó có cơ sở để định vị và xây dựng hình ảnh thương hiệu. Đồng thời xác định thời điểm và kế hoạch quảng bá phù hợp cho sản phẩm.

Tối ưu chiến dịch quảng cáo

Data-driven marketing cung cấp cho các nhà tiếp thị các số liệu đo lường hiệu suất của các chiến dịch quảng cáo. Nhờ vào việc này, họ có thể đánh giá hiệu quả của các chiến dịch và điều chỉnh lại nếu cần thiết. Việc này giúp tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo và đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu thực tế, thay vì chỉ dựa trên cảm tính.

Đo lường hiệu quả và ROI

Một trong những lợi ích quan trọng nhất của data-driven marketing là khả năng đo lường hiệu quả và ROI (hiệu suất đầu tư) của các chiến dịch tiếp thị. Các doanh nghiệp có thể dễ dàng theo dõi số liệu và đánh giá hiệu quả của các chiến dịch, từ đó đưa ra những quyết định chi tiết hơn cho các chiến lược tiếp thị tương lai.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng chỉ có dữ liệu chưa đủ, Marketer cần phải biến những thông tin này thành chiến lược hữu ích. Dòng chảy của dữ liệu hay còn gọi là dữ liệu quá lớn làm chúng ta gặp khó khi phân tích, tách biệt và tiếp cận thông tin cần thiết.

Vì thế, người làm Marketing cần phải nhận thức và phân biệt rõ sự khác nhau giữa Data (dữ liệu) và Information (thông tin).

Phân biệt data và information

Data: Dữ liệu là tập hợp các giá trị hoặc ký hiệu không mang ý nghĩa hoặc đang chờ được xử lý, phân tích để tạo ra thông tin.

Information: Thông tin là dữ liệu đã được xử lý, phân tích và có ý nghĩa cho người dùng.

Để rõ hơn về sự khác biệt giữa data và information, ta có thể cùng xem một ví dụ đơn giản. Ví dụ này sẽ giải thích về việc phân biệt data và information trong một báo cáo.

• Data: Một số liệu thống kê về doanh thu của một công ty.
• Information: Báo cáo tổng hợp về doanh thu của công ty, bao gồm các thông tin như doanh thu theo tháng/quý/năm, so với cùng kỳ năm trước, so với chỉ tiêu kế hoạch, biểu đồ thể hiện xu hướng tăng/giảm của doanh thu, giải thích nguyên nhân ảnh hưởng đến doanh thu, đưa ra các kế hoạch để cải thiện doanh thu trong tương lai.

Dữ liệu – Nền Tảng Của Data Driven Marketing

Dữ liệu chính là “nguyên liệu thô” quan trọng nhất trong Data-driven Marketing. Nó được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:

• Dữ liệu khách hàng: Bao gồm thông tin cá nhân, lịch sử mua hàng, tương tác trên website, ứng dụng, mạng xã hội… Đây là nguồn dữ liệu quan trọng nhất, giúp marketers hiểu rõ hành vi và sở thích của từng khách hàng cụ thể.
• Dữ liệu thị trường: Bao gồm thông tin về đối thủ cạnh tranh, thị phần, xu hướng tiêu dùng, thông tin kinh tế vĩ mô… Dữ liệu này giúp marketers hiểu rõ hơn về bối cảnh thị trường và đưa ra những quyết định phù hợp.
• Dữ liệu từ các nền tảng quảng cáo: Google Analytics, Facebook Insights, … cung cấp những thông tin chi tiết về Hiệu suất quảng cáo có thể được cải thiện thông qua các hoạt động marketing dựa trên dữ liệu., hành vi người dùng trên các nền tảng này.

Việc thu thập và quản lý dữ liệu một cách hệ thống và hiệu quả là điều kiện tiên quyết để áp dụng thành công Data-driven Marketing.

Phân tích Dữ liệu – Động Cơ Cho Quyết Định Marketing

Dữ liệu thô chỉ có giá trị khi được phân tích và biến thành thông tin có thể hành động. Phân tích dữ liệu là một phần quan trọng trong chiến lược kinh doanh. là một quá trình quan trọng trong Data-driven Marketing, giúp marketers khám phá ra những insight ẩn chứa trong dữ liệu.

• Các kỹ thuật Phân tích dữ liệu là một phần quan trọng trong việc hiểu rõ hơn về thông tin khách hàng và tối ưu hóa các chiến lược marketing.: Bao gồm phân tích mô tả, phân tích dự đoán, phân tích quy chuẩn… giúp marketers hiểu rõ hơn về hành vi mua hàng của khách hàng, dự đoán nhu cầu tương lai, và tối ưu hóa các chiến dịch marketing.
• Công cụ phân tích dữ liệu: Ngày nay có rất nhiều công cụ phân tích dữ liệu hiện đại như Google Analytics, Tableau, Power BI… giúp marketers dễ dàng hơn trong việc xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Ứng dụng Data driven Marketing trong chiến lược Marketing

Data-driven Marketing không chỉ quan trọng trong việc hiểu khách hàng mà còn ứng dụng vào nhiều hoạt động marketing khác nhau như:

• Tối ưu hóa nội dung: Phân tích dữ liệu từ website và mạng xã hội để hiểu rõ nội dung nào thu hút khách hàng nhất và điều chỉnh nội dung phù hợp.
• Tối ưu hóa chiến dịch quảng cáo: Sử dụng dữ liệu để nhắm mục tiêu chính xác đến đối tượng khách hàng tiềm năng, tối ưu hóa chi tiêu quảng cáo, tăng hiệu suất quảng cáo.
• Tạo ra trải nghiệm khách hàng tốt hơn: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng dựa trên lịch sử mua hàng, sở thích và hành vi của họ.
• Xây dựng chiến lược bán hàng hiệu quả: Dữ liệu giúp marketers xác định các kênh bán hàng phù hợp, tối ưu hóa quy trình bán hàng thông qua các ứng dụng data driven.

Lợi ích của Data-driven Marketing

Data-driven Marketing mang lại nhiều lợi ích thiết thực cho doanh nghiệp, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động marketing và đạt được các mục tiêu kinh doanh.

Data driven Marketing giúp marketers thấu hiểu khách hàng mục tiêu hơn

Việc hiểu rõ khách hàng mục tiêu là yếu tố then chốt để xây dựng một chiến lược marketing hiệu quả. Data-driven Marketing cung cấp cho marketers cái nhìn toàn diện về khách hàng, giúp họ hiểu rõ hơn về:

• Nhân khẩu học: Tuổi tác, giới tính, nghề nghiệp, thu nhập, trình độ học vấn…
• Hành vi mua hàng: Sản phẩm/dịch vụ thường mua, tần suất mua hàng, kênh mua hàng, giá trị đơn hàng…
• Sở thích và thói quen của đối tượng mục tiêu có thể được xác định thông qua phân tích dữ liệu. Thói quen sử dụng internet, mạng xã hội, các website thường truy cập…
• Động lực mua hàng: Lý do khách hàng lựa chọn sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp, pain point của khách hàng…

Dựa trên dữ liệu, marketers có thể xây dựng chân dung khách hàng (customer persona) một cách chi tiết và chính xác.

Ví dụ: marketing dựa trên dữ liệu đã giúp nhiều doanh nghiệp tăng trưởng doanh thu. Một doanh nghiệp bán hàng thời trang nữ có thể sử dụng dữ liệu thu thập được từ website và mạng xã hội để phân tích đối tượng khách hàng nữ nào thường xuyên mua hàng, họ quan tâm đến những sản phẩm nào, và những yếu tố nào ảnh hưởng đến quyết định mua hàng của họ. Từ đó, doanh nghiệp có thể nhắm mục tiêu chính xác đến nhóm khách hàng này thông qua các chiến dịch marketing hiệu quả.

Marketing dựa trên dữ liệu giúp tăng khả năng kết nối với khách hàng mục tiêu

Sự kết nối với khách hàng là yếu tố quan trọng để xây dựng lòng trung thành và thúc đẩy doanh số. Data-driven Marketing giúp marketers tăng khả năng kết nối với khách hàng thông qua việc:

• Nhắm mục tiêu chính xác: Dựa trên hành vi và sở thích của khách hàng, marketers có thể nhắm mục tiêu chính xác đến những khách hàng tiềm năng có khả năng quan tâm đến sản phẩm/dịch vụ của doanh nghiệp.
• Cá nhân hóa trải nghiệm: Dữ liệu cho phép marketers cung cấp những thông điệp và trải nghiệm phù hợp với từng khách hàng, tăng sự hài lòng và thúc đẩy họ tương tác nhiều hơn với thương hiệu, nhờ vào hoạt động marketing dựa trên dữ liệu.
• Tối ưu hóa kênh giao tiếp: Dựa trên dữ liệu, marketers có thể xác định kênh giao tiếp nào thu hút khách hàng nhất và tập trung vào các kênh này.

Ví dụ: Một doanh nghiệp bán sách trực tuyến có thể sử dụng dữ liệu để phân tích khách hàng nào thường xuyên mua sách về chủ đề nào. Sau đó, doanh nghiệp có thể gửi email marketing, tin nhắn SMS hoặc quảng cáo trên Facebook nhắm mục tiêu đến những khách hàng này với những nội dung liên quan đến chủ đề mà họ quan tâm.

Data-driven giúp hoàn thiện chiến lược kinh doanh “cá nhân hóa” trong marketing

Trong kỷ nguyên số, khách hàng mong muốn được đối xử một cách độc đáo và cá nhân hóa. Data-driven Marketing đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp hoàn thiện chiến lược cá nhân hóa, cụ thể:

• Hiểu rõ pain point của khách hàng: Dữ liệu cung cấp thông tin về những vấn đề mà khách hàng đang gặp phải, từ đó marketers có thể đưa ra giải pháp phù hợp và giải quyết những nỗi lo lắng của khách hàng bằng cách áp dụng data driven marketing.
• Cá nhân hóa nội dung: Dựa trên sở thích và hành vi của khách hàng, marketers có thể tạo ra những nội dung hấp dẫn và phù hợp với từng cá nhân.
• Tạo ra trải nghiệm mua hàng liền mạch: Dữ liệu giúp marketers hiểu rõ hơn hành trình khách hàng (customer journey), từ đó có thể tối ưu hóa quy trình mua hàng và tạo ra một trải nghiệm mua hàng thuận tiện và liền mạch cho khách hàng.

Ví dụ: Một trang web thương mại điện tử có thể sử dụng dữ liệu về lịch sử mua hàng và sở thích của khách hàng để gợi ý những sản phẩm liên quan mà họ có thể quan tâm. Hoặc, một cửa hàng thời trang có thể sử dụng dữ liệu để gửi email marketing đến khách hàng với những sản phẩm phù hợp với phong cách thời trang của họ.

Xây dựng một kế hoạch marketing dựa trên data

Để xây dựng một kế hoạch Data-driven Marketing hiệu quả, các doanh nghiệp cần phải tuân theo những bước sau:

Xác định Mục Tiêu Của Dữ Liệu

Trước khi bắt đầu thu thập và phân tích dữ liệu, doanh nghiệp cần phải xác định rõ mục tiêu mà họ muốn đạt được thông qua việc sử dụng dữ liệu.

• Mục tiêu này nên cụ thể, đo lường được, có thể đạt được, phù hợp và có giới hạn thời gian (SMART).
• Ví dụ: “Tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng tiềm năng thành khách hàng chính thức lên 20% trong vòng 6 tháng”, “Giảm tỷ lệ khách hàng rời bỏ (churn rate) xuống 5% trong quý tiếp theo”.

Xác định mục tiêu rõ ràng sẽ giúp doanh nghiệp tập trung vào việc thu thập và phân tích những dữ liệu cần thiết để đạt được mục tiêu đã đề ra.

Thu thập Dữ liệu Cần Thiết

Sau khi đã xác định rõ mục tiêu, doanh nghiệp cần xác định những loại dữ liệu nào cần thiết để đạt được mục tiêu đó.

• Xác định các nguồn dữ liệu: Các nguồn dữ liệu có thể bao gồm website, mạng xã hội, CRM, các nền tảng quảng cáo, khảo sát và các ứng dụng data driven.
• Lựa chọn công cụ thu thập dữ liệu là bước đầu tiên trong ứng dụng data driven marketing. Sử dụng các công cụ thu thập dữ liệu tự động như Google Analytics, Facebook Pixel…

Sắp xếp Dữ Liệu Trên Một Nền Tảng

Dữ liệu thu thập được cần được sắp xếp và lưu trữ trên một nền tảng tập trung để dễ dàng truy cập và phân tích.

• Sử dụng kho dữ liệu (Data Warehouse): Lưu trữ dữ liệu từ các nguồn khác nhau vào một nơi tập trung.
• Cấu trúc hóa dữ liệu: Đảm bảo dữ liệu được tổ chức một cách hợp lý, dễ dàng truy vấn và phân tích.

Xây dựng Đội Ngũ Phân Tích Dữ Liệu

Đội ngũ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc phát triển các chiến lược marketing hiệu quả. phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc chuyển hóa dữ liệu thô thành thông tin có thể hành động.

• Tuyển dụng nhân sự có chuyên môn: Các chuyên gia phân tích dữ liệu (data analyst), khoa học dữ liệu (data scientist),…
• Đào tạo kỹ năng cho nhân viên: Nâng cao kiến thức và kỹ năng phân tích dữ liệu Cho đội ngũ nhân viên, việc sử dụng data để phân tích hành vi khách hàng là rất quan trọng.

Kết Hợp Phương Pháp Tiếp Cận Dữ Liệu

Các doanh nghiệp cần phải kết hợp các phương pháp tiếp cận dữ liệu khác nhau để có cái nhìn toàn diện hơn về khách hàng.

• Kết hợp các nguồn dữ liệu là rất quan trọng để xây dựng một bức tranh toàn diện về thông tin khách hàng. Dữ liệu từ các nguồn khác nhau cần được kết hợp để tạo ra bức tranh toàn diện hơn về hành vi khách hàng.
• Sử dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu: Các kỹ thuật như phân tích mô tả, phân tích dự đoán…

Đo Lường Và Theo Dõi Tiến Độ

Việc đo lường và theo dõi tiến độ là rất quan trọng để đảm bảo rằng chiến lược Data-driven Marketing Đang hoạt động hiệu quả trong việc khai thác dữ liệu và tối ưu hóa các chiến lược marketing.

• Thiết lập các chỉ số đo lường (KPI) là cần thiết để đánh giá hiệu suất của các hoạt động marketing dựa trên dữ liệu. Các KPI cần được xác định dựa trên mục tiêu đã đề ra.
• Theo dõi các chỉ số này định kỳ: Giúp xác định những gì đang hoạt động hiệu quả và những gì cần được cải thiện.

Các khó khăn thường gặp trong data-driven marketing

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích, nhưng việc ứng dụng Data-driven Marketing cũng gặp phải một số khó khăn mà các doanh nghiệp cần phải vượt qua.

Thu thập dữ liệu

Thu thập dữ liệu là bước đầu tiên và cũng là một trong những bước khó khăn nhất trong Data-driven Marketing. Các doanh nghiệp có thể gặp phải các khó khăn như:

• Khó khăn trong việc tìm kiếm nguồn dữ liệu: Không phải lúc nào cũng dễ dàng để tìm kiếm và tiếp cận những nguồn dữ liệu cần thiết. Các doanh nghiệp cần phải tìm hiểu và áp dụng các phương pháp thu thập dữ liệu phù hợp, chẳng hạn như sử dụng các form online, khảo sát trực tuyến, phân tích hành vi người dùng trên website, để khai thác dữ liệu hiệu quả.
• Lượng dữ liệu khổng lồ: Ngày càng nhiều dữ liệu được tạo ra, và các doanh nghiệp có thể bị choáng ngợp trước lượng dữ liệu khổng lồ này. Họ cần phải xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả để lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu.

Để giải quyết các khó khăn này, các doanh nghiệp cần:

• Sử dụng các công cụ thu thập dữ liệu tự động: Google Analytics, Facebook Pixel, các công cụ tracking… giúp tự động thu thập dữ liệu về truy cập website, tương tác trên mạng xã hội…
• Xây dựng hệ thống quản lý dữ liệu tập trung: Giúp lưu trữ, quản lý và truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả.

Khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu

Việc cập nhật, trình bày và phân tích dữ liệu cũng là một thách thức đối với nhiều doanh nghiệp.

• Cập nhật dữ liệu thủ công tốn thời gian: Việc cập nhật dữ liệu thủ công thường tốn rất nhiều thời gian và công sức, đặc biệt là khi lượng dữ liệu lớn.
• Thiếu kinh nghiệm phân tích dữ liệu: Nhiều marketers thiếu kiến thức và kỹ năng để phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

Để giải quyết các khó khăn này, doanh nghiệp cần:

• Sử dụng dashboard để trực quan hóa dữ liệu: Các dashboard giúp trình bày dữ liệu một cách trực quan, dễ hiểu, giúp marketers nắm bắt nhanh chóng thông tin quan trọng.
• Đầu tư vào đào tạo: Đào tạo cho đội ngũ marketers về các kỹ năng phân tích dữ liệu, sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu.

Silo Dữ liệu

Silo dữ liệu là tình trạng dữ liệu bị phân tán, lưu trữ ở nhiều nơi khác nhau và không thể kết hợp lại với nhau, điều này gây khó khăn cho việc hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định. Điều này gây khó khăn trong việc phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định marketing.

• Dữ liệu bị phân tán: Dữ liệu khách hàng có thể bị lưu trữ trong nhiều hệ thống khác nhau, chẳng hạn như CRM, email marketing, website…
• Khó khăn trong việc kết hợp dữ liệu: Việc kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau đòi hỏi phải có kỹ thuật và công nghệ phức tạp.

Để giải quyết vấn đề Silo dữ liệu, doanh nghiệp cần:

• Thiết lập tiêu chuẩn dữ liệu chung: Đảm bảo rằng dữ liệu được lưu trữ và định dạng theo một tiêu chuẩn nhất quán.
• Thay đổi văn hóa trao đổi dữ liệu: Khuyến khích các bộ phận trong doanh nghiệp chia sẻ và trao đổi dữ liệu với nhau.
• Sử dụng nền tảng phân tích marketing hiện đại: Các nền tảng như HubSpot, Mailchimp, Adverity… tích hợp nhiều chức năng phân tích marketing, giúp doanh nghiệp dễ dàng kết hợp và phân tích dữ liệu.

Các công cụ hỗ trợ làm Data-driven marketing

Để triển khai data-driven marketing hiệu quả, các doanh nghiệp cần sử dụng các công cụ hỗ trợ phù hợp. Dưới đây là một số công cụ phổ biến được sử dụng trong data-driven marketing:

Google Analytics

Google Analytics là một công cụ phân tích website miễn phí giúp các doanh nghiệp theo dõi và đo lường hiệu suất của trang web của họ. Công cụ này cung cấp thông tin chi tiết về lượng truy cập, hành vi người dùng, và hiệu suất của các chiến dịch tiếp thị. Việc sử dụng Google Analytics giúp các doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng và điều chỉnh chiến lược tiếp thị của mình.

CRM (Customer Relationship Management)

CRM là một hệ thống quản lý mối quan hệ khách hàng giúp các doanh nghiệp thu thập, tổ chức, và phân tích thông tin về khách hàng. Hệ thống CRM giúp tạo ra hồ sơ khách hàng chi tiết và cá nhân hóa trải nghiệm của họ. Việc tích hợp CRM vào chiến lược tiếp thị giúp tăng khả năng chuyển đổi và duy trì mối quan hệ với khách hàng.

Marketing Automation

Marketing Automation là việc tự động hóa các hoạt động tiếp thị dựa trên dữ liệu khách hàng. Công cụ này giúp tối ưu hóa quy trình tiếp thị, từ việc gửi email marketing cho đến quảng cáo trực tuyến. Marketing Automation giúp tiết kiệm thời gian và công sức cho các doanh nghiệp, đồng thời tăng khả năng tương tác và chuyển đổi từ khách hàng.

Kết luận

Data-driven Marketing đang ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh kinh doanh hiện nay. Việc sử dụng dữ liệu để hiểu khách hàng, tối ưu hóa chiến dịch và nâng cao hiệu quả kinh doanh đã trở thành một sự cần thiết đối với các doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc triển khai Data-driven Marketing cũng gặp phải một số thách thức, đòi hỏi doanh nghiệp cần phải có sự đầu tư và chuẩn bị kỹ lưỡng.

Khóa học Data-driven Marketing được thiết kế để giúp người làm tiếp thị – những người vốn không phải là chuyên gia công nghệ thông tin – đọc vị các loại dữ liệu, đơn giản hóa mê trận data để có được những quyết định đúng đắn trong kinh doanh.