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 triển khai marketing theo phong cách thiên về dữ liệu, doanh nghiệp cần bắt đầu với việc những dữ liệu này sẽ được khai thác ra sao. Và nếu bạn chưa biết bắt đầu từ đâu, cần thu thập những dữ liệu gì, đâu là hệ thống nên tích hợp, hãy bắt đầu dọc theo hành trình trải nghiệm của khách hàng – từ lúc bắt có nhu cầu, tìm kiếm sản phẩm, tương tác từ nhiều bên, nhiều kênh và sự thay đổi nhu cầu theo từng giai đoạn 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 điểm. Những doanh nghiệp tập trung vào đẩy mạnh hình ảnh và sự yêu thích trên mạng xã hội thay vì bán hàng như durex có thể sẽ quan tâm nhiều hơn đến các chỉ số cảm xúc. Các trang thương mại điện tử sẽ cần ‘cái nhìn tổng thể’ hơn về khách hàng từ nhu cầu đến hành vi… Các nhà sản xuất/ cung cấp dịch vụ sẽ chú trọng vào xu hướng thị trường để điều chỉnh sản phẩm sao cho phù hợp…
Tùy vào đặc thù riêng và nguồn lực, doanh nghiệp có thể lựa chọn đâu là ‘trọng điểm’ cần ưu tiên và phát triển các hệ thống số tương quan. Chẳng hạn như ứng dụng CRM để đào sâu vào nhu cầu khách hàng; các 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 khách hàng hướng tới trên digital… (xem thêm tại mô hình chia sẻ ban 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 mục tiêu và đặc thù doanh nghiệp, data driven marketing có thể ứng dụng để phân loại khách hàng 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 giai đoạn này, các marketer có thể chủ động ‘cá nhân hóa’ các hoạt động tiếp cận khách hàng bằng các thiết lập tự động như remarketing hay gửi email dựa theo kịch bản có sẵn và hành vi ‘phản hồi’ từ khách hàng. Ví dụ như nếu khách hàng dường như quan tâm đến 1 chủ đề nhất định thì các nội dung email tiếp sau sẽ chỉ gói gọn và xoáy sâu vào đề tài ban 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 khả năng tối ưu khác nhau nhưng không có lời giải chung cho mọi doanh nghiệp. Để tránh ‘hoang mang’ không biết bắt đầu từ đâu, doanh nghiệp có thể bình tâm ngồi xuống, đánh giá lại quy trình hoạt động của mình và tái điều chỉnh những ‘mắt xích yếu’ quy trình hoạt động trở nên xuyên suốt, trơn tru hơn!
Bước 4: Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng
Nếu 3 bước đầu, doanh nghiệp ứng dụng data driven marketing vào lên khung chiến lược thì ở bước cuối cùng sẽ là bước thể hiện mức độ thấu hiểu khách hàng ra bên ngoài thông qua những trải nghiệm tối ưu. Các trải nghiệm 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!
