Data driven marketing – từ chiến lược tới thực thi

Cuối năm 2022, trong bản cập nhật iOS mới, Apple cho phép khách hàng lựa chọn “Yêu cầu ứng dụng không theo dõi” khi tải và cài đặt tất cả ứng dụng từ Apple Store. Điều này đã ảnh hưởng trực tiếp tới các nhà cung cấp dịch vụ quảng cáo trả phí trên chợ ứng dụng này, tiêu biểu như Facebook đã giảm tới 16,6% giá trị cổ phiếu (theo tổng hợp từ kinhtedothi.vn).

Sự ảnh hưởng rõ rệt này là do Facebook và các nhà cung cấp dịch vụ quảng cáo trả phí khác đang kiếm tiền dựa trên việc thu thập dữ liệu (data) của người sử dụng ứng dụng, sau đó điều hướng tới các quảng cáo phù hợp. Như vậy, khi bị chặn tiếp cận tới nguồn dữ liệu cũng đồng nghĩa với các quảng cáo trở nên kém hiệu quá.

Ví dụ trên cho thấy dữ liệu có tầm ảnh hưởng ngày càng lớn đến giá trị của doanh nghiệp. 

Những công ty tận dụng được nguồn dữ liệu sẽ đạt được ưu thế trên thị trường bởi có thể đưa ra quyết định nhanh chóng, kịp thời. Đặc biệt, ở những lĩnh vực liên tục thay đổi như marketing, dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong chiến lược, kế hoạch và thực thi.

Đó là lý do ngày nay Data driven marketing được rất nhiều doanh nghiệp quan tâm và mong muốn áp dụng.

1. Từ marketing truyền thống đến data driven marketing

Năm 1902, khái niệm “marketing” lần đầu được sử dụng tại Trường Đại học Tổng hợp Michigan (Mỹ) và nhanh chóng trở thành môn học được quan tâm tại nhiều trường đại học trọng điểm khác bởi tính thời thượng của nó.

Đến thập niên 30 của thế kỷ 20, kỷ nguyên nỗ lực bán mới mở ra, các doanh nghiệp hiểu rằng muốn bán được nhiều hàng cần thêm nhiều nỗ lực để tiêu thụ, thúc đẩy kênh bán và khuyến mại. Họ bắt đầu thực hiện các khảo sát khách hàng, thu thập thông tin và dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh. Đây chính là tiền thân của ngành nghiên cứu thị trường, một mảng rất quan trọng trong marketing truyền thống.

Tuy nhiên, việc thu thập dữ liệu tốn nhiều công sức, xử lý data thô rất cồng kềnh. Quá trình này dễ dẫn tới sai lệch, mỗi thông tin chỉ phản ánh một khía cạnh cụ thể, dẫn đến kết quả các cuộc khảo sát không liên kết với nhau và không mang đến được góc nhìn toàn diện. Điều này khiến hoạt động nghiên cứu, báo cáo số liệu trở thành gánh nặng đối với marketing truyền thống.

Với sự xuất hiện của máy tính, kết nối internet, cùng các nền tảng chia sẻ và tương tác online, việc phân tích dữ liệu cho marketing đã được nâng lên một tầm cao mới. Nhiều phần mềm có thể xử lý hàng trăm ngàn dữ liệu chỉ sau vài giây, trả ra những báo cáo rõ ràng, đẹp mắt, có chế độ lọc để lựa chọn kết quả tổng thể hay chi tiết, … Quá trình này giúp công việc của người làm marketing trở nên dễ dàng, các quyết định đưa ra cũng nhanh chóng và chính xác hơn. Đây chính là cơ sở đầu tiên của Data driven marketing – một xu hướng hoàn toàn mới, hứa hẹn thay đổi hoàn toàn cách làm marketing truyền thống.

2. Data driven marketing là gì?

Theo thống kê từ tạp chí Forbes, trong năm 2010 thế giới đã tạo ra khoảng 2 ZB (zettabyte) dữ liệu số, tương đương 22,000,000,000,000 GB. Nếu chia nhỏ dữ liệu này thành các USB 1GB và đặt nối tiếp nhau có thể tạo nên quãng đường dài bằng 184 triệu sân bóng đá. Đến năm 2020, Diễn đàn Kinh tế Thế giới công bố báo cáo cho biết con số này đã tăng lên 44 ZB và sẽ tiếp tục tăng theo cấp số nhân.

Nguyên nhân chính của sự bùng nổ này là do sự phát triển mạnh mẽ của các thiết bị sử dụng nền tảng và công nghệ kỹ thuật số để tương tác như điện thoại, máy tính bảng, màn hình cảm biến và các thiết bị khác được kết nối với nhau. 

Phần lớn những gì chúng ta chạm vào sẽ tự động tạo ra dữ liệu, tự động được ghi nhận và chuyển về các máy chủ thông tin để đợi được xử lý. Quá trình xử lý thông tin này dành cho các hoạt động marketing được gọi chung là data – driven marketing.

Chưa có định nghĩa chính thức cho khái niệm data driven marketing, nhưng có thể hiểu:

“Data driven marketing đây là một hình thức marketing trong đó mọi quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu và thông tin khách hàng”.

Đó có thể là các thông tin cá nhân, sở thích, hành vi, thói quen tiêu dùng, các mối quan hệ xã hội, thương hiệu yêu thích, tin tức … bất cứ thông tin nào của khách hàng mà doanh nghiệp thu thập được đều có thể trở thành dữ liệu hữu ích để doanh nghiệp khai thác.

Đây chính là khác biệt lớn nhất của data driven marketing. Với hình thức marketing truyền thống, do cần phải thu thập và xử lý số liệu một cách thủ công, nên đơn vị khảo sát thường phải xác định rõ mục tiêu, triển khai khảo sát bằng bộ câu hỏi để có câu trả lời. 

Các khảo sát này cũng mất rất nhiều thời gian và chi phí để thực hiện, và kết quả thường có sai số cao. Vì thế, các quyết định marketing đưa ra có độ trễ , kích cỡ mẫu nhỏ và không mang giá trị dự đoán cho doanh nghiệp.

Đối với hình thức data-driven marketing, tất cả các vấn đề này được giải quyết một cách nhanh chóng. Với lượng thông tin khổng lồ thu được trong quá trình theo dõi hành vi khách hàng, doanh nghiệp có thể trích xuất dữ liệu mọi lúc mọi nơi, phục vụ cho các quyết định marketing của mình. Điển hình như cho các hoạt động phân tích hành vi, tìm hiểu nhu cầu, mong muốn và tạo ra các trải nghiệm mang tính cá nhân hoá,… 

Quan trọng hơn, data-driven marketing còn là công cụ giúp doanh nghiệp dự đoán được các xu hướng mua sắm, tiêu dùng trong tương lai. Đây chính là nguồn thông tin vô giá mà doanh nghiệp nào cũng muốn nắm bắt.

3. Vai trò của data driven marketing

Không chỉ là xu hướng nhất thời, data-driven marketing là hoạt động các doanh nghiệp nhất định phải triển khai nếu không muốn bị tụt lại trong cuộc chiến thương hiệu và bán hàng. 

Có thể thấy rõ tầm quan trọng của data-driven marketing đối với doanh nghiệp thông qua 3 điểm sau.

Thứ nhất, data-driven là căn cứ cho các nhận định và mục tiêu marketing.

Thay vì đánh giá và đưa ra các mục tiêu kinh doanh dựa theo kinh nghiệm, người làm marketing hoàn toàn có thể sử dụng lượng dữ liệu đã thu thập được để xây dựng phễu hành vi khách hàng theo một logic cụ thể.  Đồng thời, nhờ vậy mà các con số mục tiêu đưa ra sẽ sát với thực tế hơn. 

Bên cạnh đó, với lượng data đủ lớn, doanh nghiệp hoàn toàn có căn cứ để đánh giá lại các nhận định. Đây là ưu thế vượt trội của hình thức marketing dựa trên dữ liệu lớn so với marketing theo cách truyền thống.

Ví dụ trong biểu đồ trên, marketing đo lường hiệu quả từ video ra đơn hàng. Khi tiếp cận 100 khách hàng, video mang lại 60 đơn thành công, tỷ lệ từ đầu phễu đến cuối phễu là 60%. Nhận định tỉ lệ ra đơn từ video đang cao hơn các bài post chạy quảng cáo (đang là 30%). 

Nhưng khi tiếp cận 10.000 khách hàng, tỉ lệ ra đơn từ đầu phễu đến cuối phễu chỉ còn là 24% với 2.400 đơn hàng / 10.000 người tiếp cận. 

Những con số này mang nhiều ý nghĩa.

• Thứ nhất: khi chạy trên diện rộng, tiếp cận ra đơn bằng video chưa chắc đã tốt hơn vượt trội so với tiếp cận bằng bài post, do đó vẫn cần phân bổ nguồn lực cho cả 2 để tiếp tục test.
• Thứ hai: Như vậy nếu cần ra 6.000 đơn hàng, nếu tính theo tỉ lệ của bảng (1) thì chỉ cần tiếp cận 10.000 người, nhưng thực tế cho thấy tiếp cận 10.000 người chỉ ra được 2.400 đơn hàng (đạt 40% kế hoạch). Như vậy, khi nhận định trên lượng mẫu nhỏ, mục tiêu đưa ra cực kỳ rủi ro và không sát với thực tế. Khi mở rộng quy mô càng lớn, sai số càng tăng và marketing càng khó kiểm soát.
• Thứ ba: Khi mở rộng trên quy mô lớn, các tỉ lệ trung gian của mô hình thấp hẳn. Từ đó marketing có thể biết điểm nào cần cải thiện và đưa phương án vào chiến dịch.

Như vậy có thể thấy, với các doanh nghiệp có lượng data đủ lớn, cơ sở dữ liệu chắc chắn, tỉ lệ trung gian rõ ràng, chỉ cần nhận mục tiêu về doanh số, người làm marketing hoàn toàn lên được một kế hoạch marketing hoàn thiện, sát với thực tế. Bởi nhờ thông tin mà các dữ liệu mang lại, bạn có thể  tính được cần tiếp cận bao nhiêu khách hàng, triển khai trên các kênh nào, chi phí dự kiến bao nhiêu …. Đây là ý nghĩa quan trọng của mô hình data driven marketing. 

Quan trọng hơn, khi sử dụng hình thức data-driven marketing, doanh nghiệp có thể khảo sát đồng thời trên nhiều thị trường, nhiều tệp khách hàng khác nhau cùng lúc, mà không bị giới hạn bởi thời gian hay khoảng cách địa lý. Đây là cách các doanh nghiệp lớn triển khai khi muốn tiếp cận thị trường nước ngoài. Do đặc trưng văn hoá của mỗi nơi khác nhau, thay vì phải tuyển nhân sự bản địa thông hiểu thị trường, doanh nghiệp có thể sử dụng các dữ liệu phân tích thị trường để lựa chọn sản phẩm, nội dung, thông điệp, hình ảnh phù hợp.

Điểm thứ hai cho thấy tầm quan trọng của data-driven với hoạt động marketing đó là việc sử dụng dữ liệu để tối ưu các chiến dịch quảng cáo. 

Nhờ hệ thống báo cáo tự động, hiện nay hầu hết các nền tảng như Facebook, TikTok, đến sàn TMĐT Shopee, Lazada đều đưa ra các phân tích chỉ số cụ thể, chi tiết với lượng mẫu đủ lớn. 

Qua đó, người làm marketing dễ dàng đánh giá dạng quảng cáo nào thích hợp nhất với từng tệp khách hàng, nội dung, hình ảnh và thông điệp nào tương tác tốt nhất, giờ nào đăng dễ bán hàng nhất. Doanh nghiệp có thể tiết kiệm chi phí và tăng tối đa hiệu quả quảng cáo nhờ tăng giảm ngân sách hợp lý cho từng chiến dịch.

Cuối cùng, doanh nghiệp có lượng data đủ lớn có thể sử dụng dữ liệu để dự đoán xu hướng thị trường, thậm chí điều hướng để tránh các nguy cơ trong tương lai. 

Đây là ý nghĩa cực kỳ quan trọng của data-driven marketing. Ví dụ, thông qua thống kê lượng bán hàng qua từng tháng trong 10 năm trở lại đây, doanh nghiệp nhận thấy hàng năm vào mùa hè, nhu cầu sử dụng bông tẩy trang tăng lên. Và xu hướng tìm kiếm sản phẩm này chủ yếu là loại 100% cotton nhập khẩu, khi đó doanh nghiệp có thể chủ động đặt hàng từ nhà sản xuất vào tháng 1 để có đủ hàng đáp ứng cho thị trường trong mùa hè.

4. Sai lầm thường gặp khi triển khai data driven marketing

Một thí nghiệm mới đây của trường đại học Boston cho thấy, ngay cả với những trí tuệ nhân tạo AI thông minh nhất cũng không thể phát huy hiệu quả nếu thông tin nhập vào  không chính xác. 

Các công cụ phân tích của hình thức data-driven hiện nay hầu như đơn thuần là nhập và xuất số liệu, do đó người làm marketing cần tránh 4 sai lầm sau để tận dụng được tối đa ưu thế của công nghệ này.

4.1 Nguồn số liệu không thống nhất

Số liệu không cùng chu kì thời gian, không cùng đơn vị đo, không cùng một hệ quy chiếu sẽ dẫn tới những tỉ lệ sai và nhận định sai. Như trong ví dụ về phễu bán hàng ở trên, các chỉ số về lượt tiếp cận, lượt tương tác, lượt đặt hàng, lượt thanh toán phải tính trong cùng 1 chiến dịch, 1 khoảng thời gian nhất định và cut-off theo đơn. 

Nếu số lượng đặt hàng là 3.000 đơn trong tháng, trong đó 2.700 đơn đã giao và thanh toán 2.300 đơn; còn 300 đơn đang trên đường giao và dự kiến thanh toán 100 đơn. Vậy hiệu quả chiến dịch phải tính trên tổng 2.400 đơn giao thành công chứ không phải 2.300 đơn giao trong tháng. Như vậy các chỉ số đo lường mới chính xác và nhận định về tỷ lệ đúng với thực tế.

4.2 Nhiều số liệu trung gian

Tận dụng ưu thế tự động hóa tính toán của các công cụ, người làm marketing đôi khi đưa ra quá nhiều chỉ số trung gian. Như vậy vừa khó kiểm soát, vừa dễ dẫn đến sai lệch bởi tính năng làm tròn số. Do đó, khi tính toán, cần quy ước về nguyên tắc làm tròn số, cách lấy số tuyệt đối, tương đối … để đảm bảo có được dữ liệu chính xác nhất.

4.3 Không sắp xếp khoa học

Một sai lầm lớn các doanh nghiệp gặp phải khi triển khai data-driven marketing là cố gắng thu thập càng nhiều số liệu càng tốt, nhưng lại không tận dụng được số liệu; cũng như không kết nối được các số liệu với nhau để tạo nên báo cáo hoàn chỉnh. Doanh nghiệp có thể sử dụng các phần mềm báo cáo tự động, vừa lưu trữ vừa phân tích số liệu để đảm bảo có thể trích xuất ngay khi cần, hạn chế những data không cần thiết sẽ làm phân tán sự tập trung trong khi lập kế hoạch và đưa ra nhận định.

4.4 Không chú trọng bảo mật dữ liệu

Đây là sai lầm lớn nhất các doanh nghiệp nhiều dữ liệu hay gặp phải. Ngày nay, nhiều doanh nghiệp được định giá dựa trên lượng data sở hữu. Việc để mất dữ liệu sẽ gây ảnh hưởng trực tiếp tới quyền lợi của khách hàng và doanh nghiệp, thậm chí khiến doanh nghiệp bị phạt. Giống như trường hợp British Airways nhận án phạt 230 triệu USD mới đây. Doanh nghiệp cần có cơ chế bảo mật, phân quyền truy cập và truy xuất thông tin, đảm bảo dữ liệu được bảo vệ tối đa và không lộ lọt ra ngoài.

5. Ứng dụng của data driven marketing

Data-driven marketing có rất nhiều tác dụng trong hoạt động marketing, tiêu biểu có thể kể đến 4 ứng dụng sau:

5.1 Kết hợp và phân tích các dữ liệu khách hàng

Với quy mô doanh nghiệp càng lớn, dữ liệu càng nhiều thì lượng data cần xử lý càng khổng lồ. Nhất là với sự phát triển của các kênh bán hàng online, offline hiện nay, hoạt động quảng cáo, truyền thông được diễn ra liên tục với rất nhiều điểm chạm. 

Nhờ mô hình data-driven marketing, các dữ liệu sẽ được tập hợp, phân loại và kết hợp trong một góc nhìn chung nhất, giúp người làm marketing có được sự chuẩn bị tốt nhất cho từng chiến dịch với những mục tiêu khác nhau. Đồng thời, thông qua các số liệu được tập hợp đầy đủ, có thể đánh giá hiệu quả của hoạt động marketing một cách tường minh, đây là điều các marketers đều mong muốn.

5.2 Dự đoán và dẫn dắt xu hướng thị trường

Với lượng dữ liệu lớn và kết hợp các máy học AI thông minh, mô hình data-driven marketing có thể dự đoán sức mua và xu hướng tiêu dùng của thị trường. Từ đó, giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định nhanh chóng và chính xác hơn. 

Hơn thế nữa, với khả năng nắm bắt thị trường tốt, chiến dịch marketing dựa trên mô hình data-driven hoàn toàn có thể đạt vị thế tiên phong và trở thành người dẫn dắt thị trường; Thông qua việc đi trước đón đầu, đưa ra các sản phẩm mới, khơi gợi nhu cầu và khao khát của người dùng khi họ chưa tự nhận ra.

5.3 Cải thiện hiệu suất 

Tính toán hiệu suất là một trong những điểm khó của hoạt động marketing theo phương pháp truyền thống, do mỗi hoạt động lại có KPI khác nhau. Điều này dẫn đến vô số các chiến dịch marketing tốn nhiều chi phí nhưng không mang lại hiệu quả tương xứng mà ngay cả chính các marketers cũng không thể nhận định vấn đề ở đâu.

Mô hình data-driven đảm bảo mọi kết quả của hoạt động marketing được tập trung tại một nơi, phân tích và đánh giá cụ thể, chỉ ra “điểm gãy” để doanh nghiệp có thể nhanh chóng cải thiện. Đồng thời, với lượng mẫu (dữ liệu) lớn, hiệu suất làm việc sẽ được tính toán chính xác hơn, từ đó đánh giá được khách quan hiệu quả marketing và truyền thông mang lại.

5.4 Hỗ trợ xây dựng chiến lược

Thông thường, một chiến lược marketing được xây dựng dựa trên các chỉ số như doanh thu, chi phí, lợi nhuận, CTR, CPM … Tuy nhiên, marketing là hoạt động bị ảnh hưởng rất nhiều và rất nhanh bởi yếu tố thị trường, do đó các công thức không thể tạo nên một bản chiến lược hoàn chỉnh.

Thông thường, doanh nghiệp cần kết hợp cả phân tích vi mô, vĩ mô, cơ hội, nguy cơ, trên cơ sở đánh giá số liệu nội bộ và ngoại lực, tính mùa vụ, các áp lực cạnh tranh để đưa ra chiến lược hay quyết định … Tuy nhiên, đối với mô hình marketing truyền thống, các yếu tố này hầu hết dựa vào  kinh nghiệm của người làm kế hoạch là chính, dẫn tới tỷ lệ rủi ro cao.

Data-driven marketing giúp chiến lược marketing và kinh doanh của doanh nghiệp có căn cứ thông qua những con số một cách rõ ràng, do đó các mục tiêu trong bản kế hoạch sẽ rõ ràng và cụ thể hơn, từ đó tăng hiệu quả của chiến dịch.

Như vậy data-driven marketing có rất nhiều ứng dụng giúp các doanh nghiệp giải bài toán khó trong năm 2023. Vậy những xu hướng data-driven marketing nào sẽ thống trị trong năm tới? Hãy cùng theo dõi ở phần tiếp theo.

6. Những xu hướng data driven marketing đáng chú ý nhất 2023

6.1 Bán hàng và chăm sóc khách hàng tự động

Thông qua việc thu thập các câu hỏi và câu trả lời thường gặp, doanh nghiệp có thể đưa ra kịch bản bán hàng và chăm sóc khách hàng tự động, giúp giảm thiểu chi phí nhân sự cho các công việc lặp đi lặp lại, tối ưu thời gian phản hồi. Thậm chí tại một số công ty, luồng bán hàng, chăm sóc khách hàng đã được tự động hoá tới 90%, chỉ cần một người duy nhất để kiểm soát hệ thống hoạt động ổn định. Đây là giải pháp để doanh nghiệp dễ dàng mở rộng hoặc thu hẹp kinh doanh mà không lệ thuộc vào số lượng nhân sự hiện hữu.

Đầu năm 2023, McDonald’s đã mở cửa hàng không người phục vụ đầu tiên trên thế giới. Đồng nghĩa với việc McDonald’s mở ra một hình thức kinh doanh mới cho ngành F&B, vốn được biết đến là phụ thuộc nhiều vào nhân lực, các trao đổi mang tính cá nhân giữa người bán và người mua. 

Nhờ việc thu thập các đoạn hội thoại trong hệ thống cửa hàng toàn thế giới, McDonald’s có sẵn hệ thống máy móc có thể tương tác tự nhiên bằng nhiều ngôn ngữ, hiểu rõ tâm lý khách hàng và làm họ hài lòng. 

Trong tương lai không xa, mô hình này sẽ được nhân rộng giúp duy trì hiệu suất bán hàng 24/24 của nhiều cửa hàng trong hệ thống.

6.2 SEO web tự động hoá

Thay vì lọc từ khoá và viết bài thủ công, mô hình data-driven marketing mang đến cho doanh nghiệp một lựa chọn mới, nhanh chóng và toàn diện hơn trong việc SEO web. 

Cụ thể, các công cụ sẽ thu thập và sàng lọc những từ khóa được khách hàng tiềm năng quan tâm nhất, sau đó kết hợp với công nghệ AI như Dall-E hay mới đây nhất là ChatGPT để tạo thành những văn bản hoàn chỉnh. Loại văn bản này tương thích với thuật toán của nền tảng như Google, Facebook … giúp website thăng hạng nhanh chóng.

6.3 Nhận diện một chạm

Bằng việc thu thập và lưu lại thông tin trên mọi kênh khách hàng đã tiếp cận dù chỉ một lần, các doanh nghiệp có thể giúp các thao tác của người dùng trở nên đơn giản và nhanh chóng chỉ với một chạm. 

Ví dụ, khi điền một form khảo sát trên Facebook, người dùng sẽ được gợi ý các câu trả lời sẵn có dựa trên thông tin đã từng khai báo trước đó, lúc này chỉ cần bấm “Đồng ý” là hoàn thành. Hoặc việc một số website có thể lưu lại thông tin của người mua theo số đo, kích cỡ hoặc sản phẩm đã xem,  từ đó đưa ra gợi ý phù hợp. 

Theo thống kê từ trang bán lẻ trực tuyến Amazon, việc lưu thông tin và đưa ra các gợi ý mang tính cá nhân hoá, rút ngắn thời gian mua và tối ưu “một chạm” đã giúp doanh số của hãng tăng thêm 35% trong năm 2020.

6.4 Bùng nổ số lượng các công cụ theo dõi hành vi khách hàng

Với giá trị to lớn của data, không khó hiểu khi 2023 sẽ tiếp tục là năm bùng nổ của các ứng dụng và phần mềm theo dõi hành vi khách hàng. Đây là xu hướng tất yếu mà nhiều doanh nghiệp theo đuổi. 

Không chỉ theo dõi khách hàng online (website yêu thích, thông tin tìm kiếm, thông tin cá nhân …) doanh nghiệp còn có thể theo dõi hành vi của khách hàng tại điểm bán (như nhận diện gương mặt, đo lường thời gian trong cửa hàng, màu sắc và dạng trang phục yêu thích), từ đó gợi ý cho người bán hàng cách tư vấn phù hợp. Những công cụ này đã được áp dụng phổ biến tại các quốc gia như Trung Quốc, Mỹ … và chắc chắn sẽ nhanh chóng có mặt tại Việt Nam trong thời gian tới.

>> Tìm hiểu thêm: Những điều cần biết và các ví dụ về hành vi mua của người tiêu dùng

6.5 Kết hợp dữ liệu

Sức mạnh thật sự của data-driven marketing nằm ở việc các công cụ có thể phân tích và kết nối nhiều mảng dữ liệu với nhau. Cho dù đó là những dữ liệu  đến từ nhiều nguồn khác nhau, chúng đều sẽ được đặt vào một hệ quy chiếu và trả ra những kết quả báo cáo hoàn chỉnh chỉ trong tích tắc. Từ đó, chân dung khách hàng sẽ hiện lên hoàn chỉnh với đầy đủ insight và bối cảnh, giúp cho việc nhắm mục tiêu quảng cáo và xây dựng chiến dịch marketing hiệu quả hơn

6.6 Tạo ra ảnh hưởng trên diện rộng

Xu hướng của 2022 là cá nhân hoá triệu để, khi các phần mềm đều tập trung vào việc mô tả chi tiết hành vi khách hàng và truyền thông bám theo hành vi đó. Tuy nhiên, khi người dung được bám đuổi quá chặt chẽ, họ lại mất niềm tin vào quảng cáo và dần nghiêng về việc tự tìm hiểu hoặc nhận lời khuyên từ chuyên gia (người nổi tiếng, người có tầm ảnh hưởng, bạn bè, người thân …) 

Lúc này, các doanh nghiệp dần nhận ra, nếu chỉ tác động tới từng cá nhân sẽ không mang đến hiệu quả toàn diện. Thay vào đó, doanh nghiệp sẽ tạo các chiến dịch data-driven marketing trong đó gom nhóm những khách hàng có mối quan tâm chung, chia sẻ một thông điệp chung. Qua đó, như một cách để khách hàng tình cờ tiếp cận (tiếp cận “giả” tự nhiên) thông tin về sản phẩm, dịch vụ; Hoạt động này sẽ khiến khách hàng bớt đề phòng và dễ dàng đón nhận thương hiệu hơn. 

Tạm kết

Theo thống kê của marketingai.vn, 88% doanh nghiệp đã sử dụng dữ liệu để phân tích nhằm hiểu hơn về khách hàng của mình. Và chiến lược data driven marketing giúp họ có khả năng đạt được lợi thế cạnh tranh và lợi nhuận cao hơn gấp 6 lần; Theo đó, 62% doanh nghiệp được khảo sát khẳng định sẽ tiếp tục ứng dụng chiến lược này trong những năm sắp tới. Có thể nói, kỷ nguyên marketing đang bước vào một trang mới với sự đồng hành của công nghệ, giúp các hoạt động marketing trở nên tự nhiên, bài bản và hiệu quả hơn.

Qua bài viết này, hi vọng các độc giả đã có được cái nhìn đúng về tầm quan trọng của chiến lược data-driven marketing đối với doanh nghiệp. Hãy tập trung vào hoạt động này ngay hôm nay để sẵn sàng bứt phá trên thị trường trong năm 2023 sắp tới.

Tác giả: Lương Hà