Inbound marketing: Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu

Vai trò của phân tích dữ liệu trong inbound marketing

Với phương thức quảng cáo đầy lý tính như inbound marketing, ‘hơn thua’ nằm ở khả năng phân tích dữ liệu. Nếu chỉ dừng lại ở những phân tích nửa vời, không bóc tách đến tận cùng ý nghĩa đằng sau con số, kết luận đưa ra còn đáng sợ hơn những quyết định cảm tính. 

Trong thời đại của data-driven marketing, nếu dữ liệu là điều kiện cần thì khả năng nghiền ngẫm, khai thác dữ liệu là điều kiện đủ để giúp thương hiệu ‘vượt lên’ đối thủ một bước. Đặc biệt là với phương thức thiên về xác định các khuôn mẫu hành vi để thiết lập quy trình tự động như inbound marketing, vai trò của những marketer có khả năng làm việc với số lại càng quan trọng.

Bỏ qua các vấn đề chuyên sâu về kỹ thuật vốn đã được nhắc tới nhiều lần trong các bài viết trước, hãy cùng Digit Matter tìm hiểu 2 vai trò chính của phân tích dữ liệu trong các chiến lược marketing nói chung và inbound marketing nói riêng qua những chia sẻ dưới đây nhé!

1. Lý giải ‘nguyên lý’ thành công và khoanh vùng phạm vi nơi cơ hội ẩn náu

Inbound marketing: Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu 1

Lý trí có thể sai lầm nhưng những con số thì không bao giờ nói dối miễn là bạn đã ‘bới móc’ tới tận cùng những ẩn ý phía sau. Bằng những con số thực tế, không chỉ xác định được những chiến lược hiệu quả, doanh nghiệp còn có thể nhìn sâu hơn vào bản chất vấn đề: 

  • Đâu là những giả định đúng để có thể tiếp tục làm điểm tựa cho các chiến dịch tiếp theo – chẳng hạn  như những khuôn mẫu về chân dung khách hàng điển hình, hành vi tương tác, lộ trình ra quyết định… Bởi suy cho cùng, bạn không thể bắt đầu mọi chiến dịch từ con số 0, càng xây dựng ‘nền tảng tư duy’ một cách vững chắc, các KPI càng gần với hiện thực hơn.
  • Đâu là những ngộ nhận sai mà nếu thay đổi có thể ‘cứu cả chiến dịch – ví dụ như rào cản trong việc quyết định, cách tiếp cận hay những dịch vụ đang cố bán. Nghĩ thử mà xem, sẽ ra sao khi họ chỉ quan tâm đến gói dịch vụ rẻ nhất mà bạn lại muốn ‘ép’ họ lựa chọn những giá trị lớn hơn? Tất nhiên điều này hoàn toàn khả thi sau một quá trình dài tiếp cận. Thế nhưng trong ngắn hạn, để không đánh mất khách hàng về tay đối thủ sẽ tối ưu hơn nếu đặt ‘mũi nhọn’ nội dung vào những điều họ. 

Bởi vậy, thay vì chỉ giới hạn tầm mắt trong những nội dung, bài viết đem lại kết quả cao nhất hãy nhìn rộng hơn về những nguyên nhân đằng sau và tìm cách lý giải bằng số liệu. Đa phần các marketer chỉ dừng lại ở bước 1 và cố gắng dồn mọi traffic về nơi tối ưu. Dù đây là tư duy không sai nhưng đôi lúc sẽ hạn chế khả năng nhân rộng của tương lai. 

Ngoài ra, không phải mọi chiến dịch đã đúng sẽ luôn luôn đúng còn các chiến dịch ‘sai’ sẽ không thể cứu nổi. Cuộc sống luôn thay đổi và nhu cầu con người cũng thế, hôm nay đúng, mai có thể sai và ngược lại. Nhiều ngành hàng bị ảnh hưởng khá nhiều bởi các thay đổi trong thị trường đặc biệt là trong bối cảnh hiện nay. Dù sự chuyển dịch trong hành vi sẽ không ‘biến thiên’ tức thì nhưng nhìn vào xu hướng dữ liệu có thể giúp doanh nghiệp phần nào nhìn ra những ‘thực tại mới’ và có kế hoạch ứng biến từ hôm nay.

2. Phân tích dữ liệu là nền tảng thiết lập các quy trình tự động

Vai trò của phân tích dữ liệu trong inbound marketing

Inbound marketing là phương thức vận hành tối ưu dựa trên khả năng tự động quy trình. Lấy ví dụ như lead scoring chẳng hạn, đây là chức năng tự động cho phép thương hiệu đánh giá xác suất chốt deal của từng đối tượng và sắp xếp thứ tự ưu tiên theo lợi ích kinh tế để doanh nghiệp không bỏ lỡ thời cơ khi mải ‘lụi trong bóng tối’. Để thiết lập được quy trình ‘đặc thù’ này, khả năng phân tích dữ liệu của marketer là yếu tố cốt lõi.

Trong bài viết “5 bước xây dựng hệ thống lead scoring giúp tối ưu hiệu suất tư vấn, chuyển đổi”, Digit Matter tạm giải thích chức năng này như một ‘bộ máy tính điểm’ – cộng điểm cho mỗi hành vi giúp gia tăng khả năng chuyển đổi; trừ điểm cho các hành vi ngụ ý họ không phải là đối tượng tiềm năng. Chẳng hạn như:

  • Vào website và xem hết trang báo giá → cộng điểm
  • Không mở email qua 3 tháng → trừ điểm

Nhưng cộng bao nhiêu, trừ bao nhiêu, đây lại là câu hỏi chỉ có thể trả lời bằng dữ liệu. Thông qua bẻ nhỏ hành vi các khách hàng chuyển đổi thành công/ thất bại trong quá khứ thành những khuôn mẫu để tính tỷ lệ, doanh nghiệp sẽ dần dần xây dựng được cơ chế tính điểm – cộng trừ bao nhiêu là vừa đủ cho mỗi hành vi; tổng điểm bao nhiêu thì nên ‘nhấc máy’ gọi điện; điểm hạ tới bao nhiêu thì nên loại khỏi danh sách…

Bên cạnh đó, khi đào sâu hơn về dữ liệu hành vi, các giả định ban đầu về cơ chế trừ điểm cũng bớt phần ‘hiển nhiên’ và mang tính insight hơn. Ai cũng biết việc không mở email quá 3 tháng, cơ hội chốt deal sẽ thấp, nhưng ngay cả khi họ đã ‘ngấu nghiến’ rất kỹ nội dung bài viết, chưa chắc họ đã là khách hàng tiềm năng – hãy nghĩ về các dữ liệu nhân khẩu học chẳng hạn, đôi lúc điều này cũng giúp doanh nghiệp ‘gạn’ bớt những đối tượng truy cập trang web của mình vì những mục đích khác – ví dụ như vì mục đích học tập hoặc tải tài liệu!

Lời cuối về vai trò của phân tích dữ liệu trong inbound marketing

“Chơi dữ liệu’ trong inbound marketing là quá trình bảo khó – không khó, bảo dễ – chẳng dễ. Không đơn thuần là việc phân tích, marketer còn cần:

  • Kết nối dữ liệu từ nhiều kênh nhiều nguồn khác nhau để có cái nhìn tổng quát về bức tranh lớn. Khi dữ liệu còn phân mảnh hay chưa đủ lớn, mối liên kết còn đứt gãy sẽ rất khó để tạo ra sự thay đổi tích cực nhất thời
  • Có khả năng xử lý dữ liệu. Đôi lúc trở ngại lớn nhất của việc phân tích dữ liệu nằm ở khả năng bóc tách nhưng chỉ số quan trọng sau khi đã tích hợp mọi thông tin về cùng một chỗ. Thường thì marketer không am hiểu về điều này còn đội kỹ thuật lại ‘mù tịt’ về marketing. Bởi vậy sự kết hợp giữa các digital marketer kỳ cựu và đội ngũ kỹ thuật cũng là một trong những yếu tố quan trọng khi triển khai chiến dịch inbound marketing.
  • Thậm chí đã ứng dụng các hệ thống CRM vào quản lý dữ liệu, các tùy chỉnh cho phù hợp nhu cầu ngành nghề vẫn làm khó không ít doanh nghiệp khi các bên cung cấp hệ thống thường chỉ ‘hỗ trợ hời hợt’ qua 1-2 buổi training online.

Chỉ khi ‘nền tảng dữ liệu’ vững từ gốc rễ, các phân tích và chiến lược mới đề xuất mới ‘nảy lộc, đơm hoa’. Mà để làm được điều này cần có sự phối hợp chặt chẽ từ các chuyên gia trong marketing, hệ thống quản trị dữ liệu và các IT. Đôi lúc, doanh nghiệp có thể nuôi ‘quân’ trong nhà nếu đặc thù doanh nghiệp đòi hỏi (ví dụ các trang thương mại điện tử). Đôi lúc doanh nghiệp sẽ cần đến sự hỗ trợ tư vấn từ các digital agency thiên về hệ thống số như Digit Matter.

Để biến dữ liệu làm sức bật doanh thu và triển khai inbound marketing thêm phần lý tính, hãy chia sẻ cho Digit Matter thách thức của bạn và cùng nhau đi đến giải pháp tối ưu nhé! Để lại thông tin để được hỗ trợ tư vấn ngay!

Share on facebook
Facebook
Share on linkedin
LinkedIn
arrow-effect-dm

Tư vấn miễn phí

Contact Full

Liên hệ quảng cáo

Tư vấn tối ưu quảng cáo, thiết kế website, đối tác Google tại Việt Nam.

  • CÔNG TY TNHH WISDOM AGENCY
  • Địa chỉ làm việc: 36 đường số 14, P.Tân Hưng, Quận 7
  • Mức lương: 7 – 12 triệu
  • Thời gian làm việc: thứ 2 – thứ 6