Chất lượng dữ liệu: Không phải data nào cũng là vàng, Marketers phải “đào” sao cho đúng?

marketing foundation

Tomorrow Marketers – Chất lượng dữ liệu là một thách thức đối với nhiều doanh nghiệp – và vấn đề với các dữ liệu chất lượng thấp thường gây hậu quả tồi tệ hơn so với những gì các doanh nghiệp dự tính. Muốn nhanh chóng thu thập dữ liệu và sử dụng nó để tối ưu hóa các chiến lược trong thời gian ngắn, doanh nghiệp bạn thường bỏ qua quy trình đảm bảo chất lượng dữ liệu, chẳng hạn như thiết lập các tiêu chuẩn và tiêu chí. Điều này có thể dễ dàng dẫn đến việc phụ thuộc vào dữ liệu không chính xác, không đầy đủ hoặc dư thừa, tạo ra “hiệu ứng domino” cho các chiến dịch marketing sau này.

Để tránh những hậu quả của việc sử dụng những data chất lượng thấp, các marketers cần hiểu cách đánh giá dữ liệu sao cho phù hợp nhất với nhu cầu của họ. Điều này bao gồm việc thiết lập quy trình và các khía cạnh để đảm bảo chất lượng data. Hãy cùng Tomorrow Marketers khám phá 7 khía cạnh trong bài viết này nhé.

Vấn đề của doanh nghiệp hiện nay

Công việc của các marketers ngày càng trở nên khó khăn hơn – họ phải thực sự thấu hiểu và tác động đến khách hàng vào đúng thời điểm với đúng thông điệp trong khi cũng cần thể hiện trách nhiệm với sản phẩm mà khách hàng đã chi trả. 

Phân tích hiệu quả theo hướng data-driven marketing có thể giúp xác định sự yếu kém của phương tiện truyền thông, marketing, theo dõi hành vi của người dùng và tìm hiểu cách khách hàng tương tác với thương hiệu. Nhận thức được lợi ích của data-driven marketing, không ít doanh nghiệp đã đổ tiền vào việc thu thập dữ liệu để làm nền tảng cho phòng Marketing phân tích hành vi, nhận ra “pain point” của khách hàng cũng như là nguồn dữ liệu dồi dào cho đội Sale chuyển đổi những lead tiềm năng. 

Tuy nhiên, giữa bạt ngàn các dữ liệu như vậy, không ít marketer cảm thấy hoảng hốt vì không biết nên thu thập những thông tin gì từ khách hàng hay các hoạt động kinh doanh, không biết cách chọn lựa và đánh giá được chất lượng dữ liệu. Theo Forrester, sự không nhất quán về chất lượng giữa các nguồn dữ liệu là thách thức hàng đầu, ngăn cản các marketers sử dụng công cụ đo lường và phân tích. Đây là một vấn đề nhức nhối và khá phổ biến trong các doanh nghiệp hiện nay.  

Bên cạnh đó, 82% các nhà quản lý marketing đều đánh giá “Cải thiện chất lượng dữ liệu” là điều họ ưu tiên “hàng đầu” hoặc được xếp trong nhóm ưu tiên cao. Họ cũng cho rằng dữ liệu chất lượng cao là yếu tố số 1 thúc đẩy sự thành công của các hoạt động  marketing của doanh nghiệp, xếp hạng trước các yếu tố quan trọng khác như chuyên môn của nhân viên nội bộ hay các đối tác của họ. 

Source: Forrester, 2019

Hơn thế nữa, nhiều marketers công nhận rằng, poor data có lẽ là một “cơn ác mộng” khi lên một chiến lược marketing tích hợp. Việc thu thập dữ liệu với chất lượng thấp sẽ ảnh hưởng không ít đến việc phân tích, đánh giá các chiến lược, chiến dịch marketing hay thậm chí là target nhầm đối tượng. Hãy cùng xem poor data ảnh hưởng như thế nào đến doanh nghiệp: 

Source: Forrester, 2019

Rõ ràng có thể thấy, để chiến lược Marketing được diễn ra hiệu quả, doanh nghiệp cần thu thập dữ liệu với theo quy định nghiêm ngặt về tiêu chuẩn. Tiêu chuẩn này phải được áp dụng cho tất cả dữ liệu, từ trong lẫn ngoài công ty, về digital marketing và marketing truyền thống, dữ liệu về thị trường, kinh tế,…

Tiêu chuẩn về chất lượng của data để marketer thu thập và chọn lọc sao cho chuẩn

Từ những phân tích trên, có thể nhu cầu về cải thiện chất lượng data, cũng như việc đặt tiêu chuẩn ngay từ đầu để thu thập data là một việc cấp bách và nên được lên quy chuẩn sớm ngay từ khi bắt đầu bất cứ chiến dịch nào. 

Chúng ta đều biết doanh nghiệp cần dữ liệu chất lượng cao, nhưng “chất lượng cao” ở đây nghĩa là gì? Chắc chắn, việc đạt được dữ liệu truyền thông/ marketing “hoàn hảo” là không thực tế, đặc biệt là khi xem xét sự khác biệt và không thống nhất tồn tại giữa các nguồn dữ liệu có sẵn. 

Để tối đa hóa tiềm năng của các insight thu được từ dữ liệu, các marketer ngày nay nên cố gắng thu thập dữ liệu marketing dựa  trên 7 yếu tố sau:

  • Timeliness – Tính kịp thời: Dữ liệu chất lượng là những dữ liệu được thu thập và cập nhật từ các nguồn mới nhất, “up-to-date” nhất, từ đó mới đảm bảo được việc nghiên cứu và rút ra những insight, hay quyết định nhanh nhạy, phù hợp với thời cuộc.
  • Completeness – Tính đầy đủ: Trong hoạt động Marketing, dữ liệu đầy đủ là tập hợp những thông tin liên quan đến toàn bộ hành trình mua hàng của người tiêu dùng – từ hành vi, tính cách cho tới mong muốn của họ. Với dữ liệu đầy đủ, bạn mới có thể có góc nhìn toàn diện về đối tượng khách hàng của mình, từ đó đưa ra những insight chính xác hơn, lên những chiến dịch marketing hiệu quả hơn.
  • Consistency – Tính nhất quán: Tính nhất quán của dữ liệu để cập đến việc chúng phải được tham chiếu, cũng như kết nối trên toàn bộ nền tảng, kênh và chiến dịch marketing của doanh nghiệp. Nắm trong tay dữ liệu nhất quán, marketers có thể đẩy nhanh tốc độ thu thập và phân tích data theo thời gian, đồng thời giúp việc lưu trữ data trong doanh nghiệp trở nên chính xác, khoa học.
  • Relevance – Mức độ liên quan: Tính liên quan của dữ liệu tức là các dữ liệu thu thập được cần có mối quan hệ, ví dụ nguyên nhân – kết quả, kết quả – mục đích với các dữ liệu cũ đã có trong hệ thống. Chúng sẽ giúp marketers giải đáp các vấn đề kinh doanh, trả lời câu hỏi về hành vi khách hàng, cũng như đưa ra các quyết định chiến lược. Nếu lưu trữ quá nhiều dữ liệu không cần thiết, thiếu tính liên quan, doanh nghiệp có thể đối mặt với tình trạng data overload
  • Transparency – Tính minh bạch: Dữ liệu minh bạch đề cập đến dữ liệu có nguồn gốc rõ ràng, có thể dễ dàng theo dõi và xác định. Nếu xác minh được nguồn dữ liệu, marketer có thể xác định dữ liệu này có đủ liên quan và chính xác cho việc đo lường hiệu quả của hoạt động Marketing hay không. 
  • Độ chính xác: Nếu tính nhất quán của dữ liệu thể hiện qua việc dữ liệu này có giá trị đồng nhất trên tất cả các kênh, thì độ chính xác lại đảm bảo các dữ liệu nhất quán đó là chính xác và phản ánh sát thực tế hành vi của khách hàng. Yêu cầu của tính chất này với dữ liệu là tương đối dễ hiểu – khi bạn phân tích những dữ liệu sai thì insights nhận được, hay quyết định đưa ra sẽ không bao giờ đúng được. 
  • Tính đại diện: Tính đại diện của dữ liệu là là chìa khóa giúp marketers có thể target được đúng đối tượng mục tiêu và đưa ra insight hữu ích: Tính chất này đảm bảo dữ liệu được thu thập và sử dụng sẽ phản ánh chính xác thị trường hoặc các nhóm đối tượng mục tiêu của thị trường đang được nghiên cứu.

Giải quyết vấn đề cải thiện chất lượng dữ liệu và nâng cao lòng tin của các marketers đối với dữ liệu của họ là một nỗ lực đáng giá. Các công ty có sự tự tin về dữ liệu đạt chuẩn theo 7 tiêu chí trên sẽ hoạt động và có hiệu quả hoàn toàn khác biệt so với các công ty không có sự tự tin trong việc sử dụng dữ liệu.

Bên cạnh đó, cải thiện trải nghiệm khách hàng, cải thiện việc target đúng đối tượng  mục tiêu, đưa ra quyết định nhanh hơn và giảm lãng phí chi tiêu cho các chiến dịch truyền thông là những lợi ích dễ nhận thấy cho các doanh nghiệp này.

lợi ích của chất lượng dữ liệu

Để đảm bảo chất lượng dữ liệu, doanh nghiệp cần làm gì?

Có thể thấy với các công ty có thế mạnh về data, họ đã sớm nhận ra tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu và bỏ không ít công sức vào việc xây dựng và đảm bảo chất lượng dữ liệu. Vậy bằng cách nào chúng ta có thể đảm bảo được điều này?

Đối với một vài doanh nghiệp, học đã xây dựng quy trình khá thực tế để đảm bảo thu được những dữ liệu chất lượng nhất. Có thể kể đến một số bước như sau: 

  • Xác định tiêu chuẩn về chất lượng dữ liệu.
  • Xây dựng và xác định các phương pháp luận để kiểm soát các dữ liệu ngoại lai.
  • Xây dựng các mẫu tiêu chuẩn cho báo cáo hàng ngày (lựa chọn dữ liệu nào, trong thời gian nào, insight thu được là gì)
  • Đảm bảo các dữ liệu về hiệu quả chiến dịch marketing đều được đánh dấu trong khoảng thời gian xác định.
  • Xác định và loại bỏ dữ liệu lỗi thời.

Tạm kết

Nói tóm lại, chìa khóa để đạt được thành công kinh doanh trong thời đại số là việc sở hữu các dữ liệu chất lượng cao và đáng tin. Các marketer nên liên tục theo dõi dữ liệu của phòng ban cũng như doanh nghiệp dựa trên 7 yếu tố đã được đề cập bên trên. Đặt một “chuẩn” cho dữ liệu, quy trình thu thập dữ liệu là điều cần thiết và nên làm ngay từ khi brainstorm ý tưởng cho các dự án marketing. Dữ liệu sẽ không còn là nỗi ám ảnh nếu bạn biết thu thập đúng cách, đánh giá ngay từ đầu nguồn dữ liệu để có thể tiết kiệm thời gian và chi phí của doanh nghiệp. 

Để hiểu thêm về các dữ liệu, cách lựa chọn dữ liệu cho từng phòng ban, cũng như việc phân tích dữ liệu cho các quyết định chiến lược của doanh nghiệp, tham gia ngay khóa học Data Analysis của Tomorrow Marketers bạn nhé!

Tagged: