Data driven marketing – 4 bước khai thác dữ liệu hiệu quả trong các mô hình quảng cáo hiện đại!

Data driven marketing là khái niệm ‘dễ để nói’ nhưng để triển khai một cách chỉn chu, bài bản lại khó vô cùng. Không chỉ là vấn đề nguồn lực, công nghệ mà còn nằm ở sự ‘hệ thống’ được đúc kết dựa trên quá trình thử nghiệm liên tục dưới sự bắt tay của nhiều bộ phận từ marketing, sales tới IT. 

Trong bài viết dưới đây, Digit Matter sẽ chia sẻ về một mô hình ‘lượm lặt’ được để làm nền tảng tư duy ban đầu, qua đó tùy chỉnh cho phù hợp đặc thù riêng của từng doanh nghiệp! Cùng tìm hiểu mô hình khai thác dữ liệu qua 4 bước dưới đây nhé!

Data Driven Marketing – 4 giai đoạn khai thác dữ liệu trong hoạt động quảng cáo, truyền thông!

Bước 1: Xác định vai trò của dữ liệu trên từng giai đoạn của hành trình khách hàng và tích hợp các hệ thống số tương ứng

Data driven marketing không phải là một khẩu hiệu để hô hào. Để tiến hành marketing theo phong thái thiên về dữ liệu, doanh nghiệp cần khởi đầu với việc những dữ liệu này sẽ được khai thác thế nào. Và nếu bạn chưa biết mở màn từ đâu, cần tích lũy những dữ liệu gì, đâu là mạng lưới hệ thống nên tích hợp, hãy mở màn dọc theo hành trình dài thưởng thức của người mua – từ lúc bắt có nhu yếu, tìm kiếm mẫu sản phẩm, tương tác từ nhiều bên, nhiều kênh và sự đổi khác nhu yếu theo từng tiến trình khác nhau .

Lúc này nhu cầu về dữ liệu sẽ phục vụ cho 2 mục đích chính:

• Phân tích insight khách hàng: từ nhu cầu, ‘nỗi đau’ rào cản cho tới hành vi trên digital và khái quát hóa những dữ liệu trên thành chân dung khách hàng điển hình (persona)
• Dự đoán: dự đoán những xu hướng nhu cầu mới, những thay đổi trong hành vi cũ (đặc biệt là trong giai đoạn biến động trong và sau mỗi đợt giãn cách), giai đoạn khách hàng đang dừng lại trên hành trình mua sắm, chỉ số cảm xúc của đối tượng mục tiêu tới những hoạt động truyền thông…

Không phải mọi dữ liệu đều có mức độ quan trọng như nhau khi từng doanh nghiệp có những ‘ bận tâm riêng ’ ở từng thời gian. Những doanh nghiệp tập trung chuyên sâu vào tăng nhanh hình ảnh và sự thương mến trên mạng xã hội thay vì bán hàng như durex hoàn toàn có thể sẽ chăm sóc nhiều hơn đến những chỉ số cảm hứng. Các trang thương mại điện tử sẽ cần ‘ cái nhìn toàn diện và tổng thể ’ hơn về người mua từ nhu yếu đến hành vi … Các nhà phân phối / phân phối dịch vụ sẽ chú trọng vào khuynh hướng thị trường để kiểm soát và điều chỉnh mẫu sản phẩm sao cho tương thích …
Tùy vào đặc trưng riêng và nguồn lực, doanh nghiệp hoàn toàn có thể lựa chọn đâu là ‘ trọng điểm ’ cần ưu tiên và tăng trưởng những mạng lưới hệ thống số đối sánh tương quan. Chẳng hạn như ứng dụng CRM để đào sâu vào nhu yếu người mua ; những mạng lưới hệ thống Google Analytics để ‘ theo dõi ’ hành vi tương tác từ quảng cáo đến website ; ‘ thuê ’ dịch vụ từ bên thứ 3 để ‘ định nghĩa ’ nhóm người mua hướng tới trên digital … ( xem thêm tại quy mô san sẻ bắt đầu )

Bước 2: Hoạch định chiến lược khai thác dữ liệu số 

Ở giai đoạn trước, doanh nghiệp đã nhận ra ‘những thông tin’ cần thu thập và phát triển các hệ thống liên quan. Tuy nhiên nếu dữ liệu được lưu trữ tản mác ở từng nơi sẽ rất khó mang đến sự thay đổi đáng kể. Trong bài viết “4 ví dụ về cách triển khai Data-Driven Marketing”, Digit Matter có chia sẻ về cách khai thác chéo dữ liệu của từng nền tảng khác nhau. Nếu đã dành thời gian đọc qua, ắt hẳn bạn sẽ thấy về tính ‘liên kết’ khó gọi thành tên của các nền tảng dữ liệu.

Nếu dữ liệu về cùng một đối tượng mục tiêu đang nằm rải rác đâu đó trên các kênh khác nhau thì nhiệm vụ của doanh nghiệp lúc này là:

•  ‘Hợp nhất’ các dữ liệu này lại để tạo ra bức tranh tổng thể về đối tượng hướng tới. Về lý thuyết, công nghệ hiện tại chưa thể cho phép doanh nghiệp làm điều này một cách trọn vẹn. Tuy nhiên các marketer vẫn có thể giải quyết một phần ‘nan đề’ thông qua phần mềm CRM – chỉ ‘đấu nối’ dữ liệu về đối tượng đã để lại ‘lead’ trên website thay vì cố gắng vẽ nên bức tranh tổng thể về tất cả mọi người
• ‘Phân nhóm’ dữ liệu theo ‘chân dung khách hàng mục tiêu’ hoặc các đặc tính chung để phục vụ cho các chiến dịch tiếp nối. Chẳng hạn dựa trên số liệu quá khứ, bạn có thể xác định được đâu là những nhóm đối tượng có xác suất chuyển đổi cao hơn, chi nhiều hơn, mua nhanh hơn so với phần đông còn lại, từ đó định hướng cho các chiến lược tiếp cận!

Lúc này tùy vào tiềm năng và đặc trưng doanh nghiệp, data driven marketing hoàn toàn có thể ứng dụng để phân loại người mua thành 4 nhóm sau :

• Nhóm phục vụ cho nhu cầu quảng cáo (chẳng hạn những người đang thực sự quan tâm cần kích thích và tiếp cận ngay để không bỏ lỡ cơ hội; những đối tượng tiềm năng nhưng cần chăm sóc lâu hơn…)
• Nhóm đối tượng theo tính lợi nhuận (đâu là những khách hàng quan tâm đến dịch vụ chủ chốt của doanh nghiệp, đâu là những đối tượng chỉ muốn thử nghiệm với các ‘đề nghị’ rẻ nhất…)
• Nhóm khách hàng cũ có thể khai thác thêm qua các chương trình bán chéo, bán thêm hoặc các đề nghị liên quan
• Nhóm đối tượng không khả dĩ – ví dụ đã lâu không truy cập website, ngừng theo dõi hay đã lâu không mở email từ phía doanh nghiệp!

Bước 3: Thiết kế các chiến lược cá nhân hóa thông qua ứng dụng tự động hóa

Sẽ là vô nghĩa khi ‘đã phân nhóm khách hàng’ nhưng vẫn áp dụng các chiến dịch truyền thông theo cách ‘đại trà’. Từ các nhóm khách đã phân loại, các marketer có thể phát triển các chiến lược cá nhân hóa về cả 2 mặt nội dung và kênh dưới sự hỗ trợ của các hệ thống số. CRM là một trong những hệ thống thường dùng ở các doanh nghiệp phát triển theo hướng data driven marketing dù định nghĩa về CRM là gì sẽ đơn giản hoặc phức tạp theo từng đơn vị cung cấp dịch vụ.

Ở quy trình tiến độ này, những marketer hoàn toàn có thể dữ thế chủ động ‘ cá thể hóa ’ những hoạt động giải trí tiếp cận người mua bằng những thiết lập tự động hóa như remarketing hay gửi email dựa theo ngữ cảnh có sẵn và hành vi ‘ phản hồi ’ từ người mua. Ví dụ như nếu người mua có vẻ như chăm sóc đến 1 chủ đề nhất định thì những nội dung email tiếp sau sẽ chỉ gói gọn và xoáy sâu vào đề tài khởi đầu .

Bên cạnh đó doanh nghiệp cũng có thể ứng dụng chat bot vào tự động chăm sóc khách hàng hoặc hỗ trợ  những câu hỏi thường gặp khi mới tiếp xúc trước khi cần đến những hỗ trợ chuyên sâu từ nhân viên tư vấn! Các hệ thống dự đoán cơ hội thành công trong việc thuyết phục khách hàng (lead scoring) cũng đóng vai trò giúp các marker ‘tinh gọn’ danh sách chăm sóc và chỉ nhắm đến những đối tượng phù hợp nhất với trải nghiệm tốt nhất!

Có muôn vàn ứng dụng và năng lực tối ưu khác nhau nhưng không có giải thuật chung cho mọi doanh nghiệp. Để tránh ‘ sợ hãi ’ không biết mở màn từ đâu, doanh nghiệp hoàn toàn có thể bình tâm ngồi xuống, nhìn nhận lại tiến trình hoạt động giải trí của mình và tái kiểm soát và điều chỉnh những ‘ mắt xích yếu ’ quy trình tiến độ hoạt động giải trí trở nên xuyên suốt, trơn tru hơn !

Bước 4: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

Nếu 3 trong bước đầu, doanh nghiệp ứng dụng data driven marketing vào lên khung kế hoạch thì ở bước ở đầu cuối sẽ là bước biểu lộ mức độ đồng cảm người mua ra bên ngoài trải qua những thưởng thức tối ưu. Các thưởng thức này sẽ nặng về

• Cách điều hướng, dẫn dắt đối tượng mục tiêu qua từng giai đoạn đưa ra quyết định với những thông điệp, đề nghị, kênh tiếp cận được thiết kế riêng cho từng đối tượng
• Những hoạt động theo thời gian thực – chẳng hạn khi đối tượng đã theo dõi website của bạn liên tục và đang ‘lướt’ đến phần xem giá, một tin nhắn hợp bối cảnh như ‘có vẻ bạn đang quan tâm tới mặt hàng B, chúng tôi có thể giúp gì được không?’ hay ‘sản phẩm B chỉ còn 2 chiếc’ có thể sẽ tạo ra những cơ hội tăng sales. Còn làm thế nào để ‘xuất hiện’ kịp thời, đúng chỗ, đó là câu chuyện của các hệ thống theo dõi và các công năng của CRM. 

Hy vọng bài viết trên giúp bạn phần nào hình dung được quá trình ứng dụng dữ liệu số vào thay đổi mô hình hoạt động từ quá trình lên kế hoạch đến giai đoạn triển khai. Để được tư vấn thêm về cách triển khai ‘data driven marketing’ và biến dữ liệu thành động lực tăng trưởng của doanh nghiệp, hãy để lại thông tin tại ‘đây’ để được hỗ trợ nhanh nhé!

Source: https://vh2.com.vn
Category : Startup