Làm thế nào để biến dữ liệu thành sức mạnh trong hoạt động tiếp thị truyền thông? Dưới đây là 4 ví dụ về cách triển khai data-driven marketing thông thường và những ưu điểm của từng trường hợp, cùng Digit Matter thảo luận thêm nhé!
Ví dụ 1: ứng dụng dữ liệu về nhân khẩu học trong digital planning
Hiệu quả: nội dung quảng cáo mang tính cá nhân cao hơn
Trong performance marketing, những người mới thường bắt đầu bằng cách chạy mass – không đặt điều kiện rồi bắt đầu ‘bóp’ lại sau khi đã đủ dữ liệu. Cách tiếp cận này đôi lúc không sai đặc biệt khi doanh nghiệp không có áp lực về ngân sách. Tuy nhiên nếu ngân sách là hữu hạn, người chạy quảng cáo cần học cách tối ưu hơn ngay từ khâu hoạch định chiến lược.
Cách đơn giản nhất là xây dựng chân dung khách hàng mục tiêu và tìm cách ‘khoanh vùng’ họ trên digital. Lúc này các chiến lược A/B testing sẽ được triển khai với tỷ lệ 80% dùng để duy trì cho các chiến dịch đang tốt và 20% ngân sách thử nghiệm những ‘tổ hợp’ mới. Điều quan trọng là, làm thế nào để những yếu tố được test vơi đi cảm tính đồng thời những nội dung quảng cáo thêm phần cá nhân!
Lấy ví dụ như các trung tâm tiếng anh/ làm đẹp, thay vì chạy rộng ra toàn thành phố, mục tiêu/ khu vực quảng cáo thường có bán kính hẹp hơn xoay quanh địa chỉ công ty. Hãy nghĩ thử mà xem, liệu bạn có sẵn sàng đi hết thành phố mỗi ngày để học hay làm đẹp? Trừ khi không có lựa chọn, với nhiều lĩnh vực, tập trung khai thác thị trường xung quanh vẫn tối ưu hơn ‘nhắm’ dọc thành phố.
Lúc này, nếu nhìn tới các khu vực lân cận, liệu đâu là cách tối ưu quảng cáo ngay từ bước đầu tiên? Lấy ví dụ như bạn có thông tin về mặt bằng thu nhập các phường quận xung quanh chẳng hạn, hiểu về ‘độ nhạy giá’ của những cư dân nơi đây cũng có thế giúp bạn điều chỉnh thông điệp quảng cáo cho phù hợp hay tách chiến lược tiếp cận theo các nhóm khác nhau. Tất nhiên không phải mọi thông tin về nhân khẩu học đều sẵn có và miễn phí, vấn đề là bạn sẽ kiếm qua đâu và phải ‘đánh đổi’ những gì mà thôi!
Ví dụ 2: Dùng dữ liệu ở kênh này để bổ trợ cho kênh khác
Hiệu quả: Tránh được tình trạng ‘ném đá dò đường’ từ con số 0
SEO và SEM đều dùng chung một công cụ: “từ khóa”. Vậy tại sao doanh nghiệp không sử dụng dữ liệu từ 2 kênh để làm tham chiếu cho các hoạt động của nhau.
Từ các chiến dịch SEM, doanh nghiệp sẽ biết đâu là những ‘từ khóa’ ăn tiền và xu hướng nội dung có khả năng ‘kích thích’ nhu cầu mua hàng (thông qua tỷ lệ hiển thị và khả năng chuyển đổi của ad text). Dựa trên dữ liệu đó, các marketer sẽ xác định được đâu là những từ khóa cần chú trọng và phương hướng nội dung khi làm SEO onpage.
Ở mặt ngược lại, dựa trên dữ liệu về tính hiệu quả của các nội dung SEO, các marketer cũng có thể điều chỉnh thông điệp quảng cáo sao cho phù hợp. Đôi lúc nếu những bài viết SEO mang lại hiệu quả chuyển đổi cao, thay vì dẫn về landing page, điều hướng khách hàng mục tiêu tới những bài viết trên cũng là cách gia tăng khả năng thúc đẩy họ tới bước tiếp theo trên hành trình khách hàng (customer journey).
Giờ thì nghĩ thử nhé, làm thế nào để dùng chung dữ liệu giữa SEO, SEM, email marketing và social media?
Câu trả lời là kết nối tất cả các dữ liệu trên lại về một nơi nền tảng duy nhất. Nếu đã theo dõi những nội dung Digit Matter chia sẻ, chắc hẳn bạn đã đoán được phương thức sẽ đề cập đến sau đây: sử dụng phần mềm CRM – hệ thống trung tâm giúp xâu chuỗi dữ liệu từ nhiều kênh khác nhau để tạo nên miếng ghép hoàn chỉnh về chân dung khách hàng mục tiêu và những khát khao của họ.
→ Nếu CRM đối với bạn vẫn là khái niệm mơ hồ, hãy dành chút thời gian tìm hiểu thêm qua 2 bài viết dưới đây nhé: “CRM là gì?” , “Đâu là những phần mềm CRM tốt nhất hiện nay”?
Hiệu quả: Tăng độ sexy của những thông điệp nhắn gửi
Một trong những cách triển khai của data-driven marketing mở rộng của ví dụ 2 là ‘dùng hành vi của một nhóm đối tượng đã biết’ để làm căn cứ cho các chiến lược tiếp cận với ‘nhóm chưa biết’.
Khi triển khai chiến lược inbound marketing và thu về danh sách ‘lead tự nhiên’, các dữ liệu nhận được từ việc gửi email marketing chăm sóc khách hàng tiềm năng sẽ giúp bạn định hình được: đâu là những ‘đường link’ hay chủ đề khách hàng có xu hướng nhấn vào. Điều này nói lên điều gì?
Nếu những khách hàng tiềm năng nhất quan tâm về một chủ đề (giữa vô vàn các chủ đề khác được gửi đi), phải chăng những nội dung tương tự sẽ mang lại khả năng chuyển đổi cao hơn khi quảng cáo trên mạng xã hội? Khả năng cao là có nếu bạn đang nhắm tới cùng một nhóm người. Ngay cả khi hiệu quả không như mong đợi, ít nhất bạn đã bắt đầu suy nghĩ ‘lý tính’ hơn thay vì ‘lụi trong bóng tối’ như cách các marketer mới vào nghề đang làm.
Ví dụ 4: Ứng dụng data-driven marketing trong tối ưu ‘hành trình ra quyết định của khách hàng
Hiệu quả: Khoanh vùng được ‘lỗ thủng’ trên phễu bán hàng
Đôi lúc thứ ‘kéo’ hiệu quả của các chiến dịch đi xuống không phải toàn bộ chiến dịch quảng cáo mà có thể là ‘một điểm chạm’ bất kỳ trong hành trình khách hàng. Lấy ví dụ về các ứng dụng cho vay tiêu dùng, từ lúc bắt đầu cho đến khi hoàn thành thủ tục, người dùng sẽ trải qua rất nhiều giai đoạn khác nhau. Lúc này nhìn sâu vào dữ liệu doanh nghiệp sẽ có thể sẽ nhận thấy xu hướng bỏ ngang tập trung ở một vài giai đoạn mà nếu đưa ra điều chỉnh phù hợp có thể sẽ giảm bớt tỷ lệ thoát hiện tại!
Chẳng hạn như dựa vào dữ liệu bạn sẽ đánh giá được:
- Nên chia làm nhiều bước nhỏ hay giữ 1 bước ngắn. Nếu chia nhỏ thì số bước tối ưu là bao nhiêu?
- Khách hàng thường bỏ ngang ở bước nào? Đâu là lý do? Khi làm điều chỉnh tương ứng có giúp gia tăng khả năng chuyển đổi hay không?
Từ từ khoanh vùng và từng bước tối ưu trải nghiệm khách hàng, con số cuối ngày sẽ ngày càng tăng cao hoặc bản chất vấn đề ngay từ đầu đã nằm ở ngay chính bản thân sản phẩm!
Lời cuối
Trong thế giới của dữ liệu, mọi sự thật đều trở nên rõ ràng. Càng đào sâu vào những con số, các marketer càng trở nên chắc chắn về những quyết định đưa ra – không chỉ giới hạn trong các hoạt động quảng cáo mà còn xa hơn như tối ưu sản phẩm cũ, phát triển sản phẩm mới hay bắt kịp với những thay đổi trong xu hướng thị trường. Chính vì thế data-driven marketing đang là xu thế ngày càng được chú trọng ở nhiều lĩnh vực, doanh nghiệp nhất là những đơn vị ‘tăng tốc’ thông qua chuyển đổi số hóa.
Tuy nhiên, bản thân data-driven marketing cũng có những giới hạn riêng – giới hạn bởi khả năng thu thập dữ liệu của doanh nghiệp. Dữ liệu không đủ lớn, các dự báo, cơ hội chỉ là những mảnh ghép vụn vặt trong khi phương thức xử lý dữ liệu truyền thống lại như ‘cổ chai hẹp’, làm chậm tốc độ lưu chuyển thông tin.
Vậy nên để triển khai data-driven marketing, trước hết doanh nghiệp phải giải quyết bài toán về dữ liệu. Và để tạo ra những dữ liệu lớn nhưng không ngay lập tức ‘dự chi’ một khoản vốn khổng lồ, ứng dụng các phần mềm quản lý dữ liệu khách hàng là cách đơn giản nhất.
Nếu bạn đang quan tâm đến cách thức khai thác dữ liệu chéo giữa nhiều kênh từ marketing đến sales, hãy theo dõi các bài viết tiếp theo từ Digit Matter nhé. Hoặc nếu doanh nghiệp của bạn đang có những bận tâm, vướng mắc về vấn đề số, hãy chia sẻ cùng Digit Matter để cùng tìm ra những giải pháp tối ưu nhất nhé!
Click vào đây nếu bạn cần hỗ trợ tư vấn!
