3 bước xây dựng chiến lược dữ liệu hiệu quả cho Marketing

Người tiêu dùng giờ đây luôn “thường trực” trên mạng sử dụng ngày càng nhiều đủ loại thiết bị kết nối cả ngày và luôn ở trạng thái sẵn sàng mua sắm. Đồng thời, người tiêu dùng giờ mong đợi sự nhất quán hơn giữa trải nghiệm online và off-line. Điều này dấy lên nhu cầu bắt buộc thống nhất các chiến lược Marketing.

Sẽ không còn hiệu quả nếu chỉ trông cậy vào “tag” và “cookie” để theo dõi và tiếp cận người dùng trên Web, khi thực hiện các chiến lược hoàn toàn khác nhau trên các kênh khác nhau. Thay vì vậy, Marketer giờ phải được trang bị để đánh giá và ứng phó với hành vi của người tiêu dùng trong thời gian thực, trên tất cả các kênh để tối đa hóa khả năng chuyển đổi dẫn đến hành vi mua sắm.

Điều này đòi hỏi một cách tiếp cận mới để tiến hành các chiến dịch Marketing. Thay vì theo đuổi các mục tiêu hấp dẫn hứa hẹn tiếp cận người tiêu dùng theo cách thức độc đáo, Marketer nên ưu tiên trước hết thu thập và phân tích dữ liệu như một tiến trình bắt buộc trong tất cả các hoạt động Marketing.

Với nền tảng dữ liệu vững chắc, việc tiếp cận người dùng trên các kênh bán hàng trở nên hiệu quả và chính xác hơn. Thực tế, một cuộc khảo sát gần đây của Signal và eConsultancy cho thấy Marketer có lợi nhuận cao nhất từ những chiến dịch theo định hướng dữ liệu (Data-Driven) có mức độ sử dụng dữ liệu cao hơn nhiều so với đồng nghiệp của họ.

Vậy, yếu tố thành công trong việc khai thác sức mạnh dữ liệu là gì? Thực tế là Marketer cấp cao cần phải bắt đầu suy nghĩ về dữ liệu như một yếu tố ưu tiên và bắt buộc. Có nhiều thứ họ có thể làm để đảm bảo đội ngũ đi lên theo mô hình dữ liệu và gắn chặt kết quả Marketing với các mục tiêu và kết quả kinh doanh cụ thể.

Để bắt đầu, Marketer cần phải xây dựng nền móng cho chiến lược dữ liệu. Dưới đây là ba bước để phân tích dữ liệu hiện tại hiệu quả:

big data

1. Rà soát toàn diện dữ liệu

Bước đầu tiên để hiểu toàn cảnh dữ liệu của một công ty đó là lên danh mục và phân loại tất cả các loại dữ liệu có liên quan, các nguồn thông tin và cách thức sử dụng. Nói cách khác đó là “kiểm toán” dữ liệu.

Trong nhiều trường hợp, các sáng kiến Marketing khác nhau từ các đội ngũ khác nhau tạo ra những lô cốt với mức độ phức tạp và quy mô đa đạng khi cần thu thập dữ liệu khách hàng. “Kiểm toán” dữ liệu sẽ giúp phá vỡ những lô cốt đó, tạo ra một cơ sở dữ liệu duy nhất từ các nguồn.

Ngoài ra, điều này nghe có vẻ đơn giản nhưng rất quan trọng để đảm bảo tính nhất quán trong việc sử dụng các thuật ngữ như “Impression”, “Lead” và “conversion”.

Kết quả của bước này là một bảng duy nhất sắp xếp tất cả các loại dữ liệu và định nghĩa rõ ràng các thuật ngữ quan trọng.

2. Xác định rõ mục tiêu

Mục tiêu ở đây không chỉ là mục tiêu tổng thể. Ví dụ như “Chúng tôi muốn có khả năng bán hàng đa kênh tốt nhất” được xem là một mục tiêu lớn, nhưng nó không giúp đạt được bất cứ điều gì. Vì vậy, điều quan trọng đó là chia nhỏ mục tiêu lớn thành các mục tiêu có thể thực hiện được nhằm vạch ra lộ trình dẫn đến mục tiêu cuối cùng.

Hãy lấy ví dụ một nhà bán lẻ thương mại điện tử. Một mục tiêu có thể là biến khách hàng một lần thành khách hàng thường xuyên. Mục tiêu này, ngược với mục tiêu tổng thể, đủ nhỏ để đạt được trong một khoảng thời gian nhất định.

Quá trình này cũng nên bao gồm các bên liên quan. Họ cần tham gia cuộc họp với khách hàng tiềm năng của các kênh tiếp thị khác nhau để cảm nhận được nhu cầu và mục tiêu cấp thiết. Điều này giúp cho lộ trình đi đến sáng sủa hơn nhờ nhận diện các cơ hội nhanh chóng và tác động tích cực đến doanh thu.

3. Đừng quên những thứ còn thiếu

Mặt khác của việc nhận biết những dữ liệu hiện có đó là xác định những dữ liệu cần thiết còn thiếu. Ví dụ, một công ty có thể hy vọng nhắm mục tiêu của một sản phẩm đến sinh viên vừa mới tốt nghiệp nhưng không có cách xác định đặc tính đó với dữ liệu hiện có.

Một khi khoảng trống dữ liệu được xác định, cách nhanh nhất để giải quyết là làm việc với nhà cung cấp dữ liệu bên thứ ba. Điều này đòi hỏi phân tích các nhà cung cấp tiềm năng một cách nghiêm túc để xác định đối tác phù hợp nhất.

Khi có thêm nguồn dữ liệu, Marketer không nên chăm chăm dùng hết cho tất cả các khâu, mà nên đặt câu hỏi về chất lượng, nguồn gốc và tính mới của dữ liệu để xem xét mức độ phù hợp với từng yêu cầu cụ thể.

Sau khi hoàn tất việc phân tích toàn bộ dữ liệu hiện tại, Marketer sẽ được trang bị để xử lý những thách thức phía trước. Phân tích dữ liệu thành công sẽ xác định được rõ ràng tất cả dữ liệu hiện có, bất kỳ dữ liệu còn thiếu, và các mục tiêu mà chương trình dữ liệu phải thực hiện.

Người tiêu dùng và Marketer có cùng mong muốn mức độ nhất quán cao hơn và phản ứng nhanh hơn bao giờ hết. Ngày nay chúng ta có khả năng giải quyết những nhu cầu đó, nhưng nó đòi hỏi nỗ lực với sự tham gia của các bên liên quan chủ chốt.

Nguồn: marketingland.com

Theo blog.ants.vn