Tomorrow Marketers – Data – driven marketing là chiến lược tiếp thị và bán hàng được đề xuất dựa trên phân tích các dữ liệu về khách hàng, thị trường và bản thân hoạt động kinh doanh của công ty. Việc ra quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra nhận định khách quan, kiểm soát các giả thuyết và tránh những khoản đầu tư không hợp lý. Data – driven marketing đã chứng minh được những lợi ích mình mang lại, nhất là trong kỉ nguyên số. Tuy nhiên, nếu doanh nghiệp của bạn chưa có hệ thống cơ sở dữ liệu thì nên bắt đầu từ đâu để ứng dụng data – driven marketing? Hãy cùng Tomorrow Marketers trò chuyện với anh Trương Nguyễn Ngọc Quý, NielsenIQ Manager để giải đáp thắc mắc này nhé!
Đọc thêm: Data – Driven Marketing: Kim chỉ nam dẫn lỗi cho các chiến lược kinh doanh kỉ nguyên số
Chào anh Quý, cảm ơn anh đã nhận lời tham gia buổi phỏng vấn của TM. Anh có thể chia sẻ để bắt đầu ứng dụng data – driven marketing, doanh nghiệp nên bắt đầu từ bước nào được không ạ?
Trước tiên cần xác định rõ mục tiêu doanh nghiệp là gì. Mục tiêu doanh nghiệp phải thỏa mãn 5 tiêu chí trong mô hình SMART, đó là Specific (cụ thể, dễ hiểu), Measurable (đo lường được), Achievable (vừa sức), Realistics (thực tế) và Timebound (có thời hạn). Mục tiêu thường sẽ đi từ vấn đề doanh nghiệp đang gặp phải và muốn giải quyết. Hãy bẻ nhỏ vấn đề phức tạp thành những vấn đề nhỏ, đơn giản và rõ ràng hơn, từ đó chúng ta vừa có một cái nhìn toàn cảnh, vừa không bỏ lỡ những thứ đơn giản có thể giải quyết được ngay trước mắt. Và việc mổ xẻ như vậy cũng giúp chúng ta tập trung giải quyết vấn đề cốt lõi. Ví dụ như công ty nhận thấy sự hài lòng của khách hàng bị giảm. Công ty đó sẽ bổ nhỏ xem sự hài lòng của khách hàng giảm là do đâu dựa trên số liệu thực tế, do phục vụ từ nhân viên chưa tốt, do chất lượng sản phẩm, do trải nghiệm không gian,… từ đó có thể xác định được vấn đề nào có thể ưu tiên cải thiện và đưa ra mục tiêu cụ thể.
Sau khi xác định được mục tiêu, bạn cần đưa ra được các chỉ số cần thiết để đo lường (Metrics) và KPI cần đạt được sau chiến dịch. Hãy liệt kê các chỉ số nhiều nhất có thể dựa theo chiến lược dài hạn của doanh nghiệp và đưa ra các tiêu chí đánh giá về tính quan trọng (Các chỉ số này có phục vụ trực tiếp cho hoạt động hàng ngày không, cấp thiết như thế nào) và đánh giá về mức độ bỏ công sức để thu thập (Có mất nhiều công sức và chi phí không, doanh nghiệp có thể tự thu thập hay nên thuê ngoài,…). Từ đó đưa ra được TOP 5, TOP 7 chỉ số để tiến hành nghiên cứu và thu thập dữ liệu. Những dữ liệu chưa đủ quan trọng và công sức bỏ ra để thu thập là quá lớn thì có thể để lại sau, khi doanh nghiệp có đủ nguồn lực. Hãy nhớ rằng, không quan trọng là ít hay nhiều chỉ số, quan trọng là các chỉ số ấy có ý nghĩa thế nào với doanh nghiệp của bạn trong việc ra quyết định
Sau khi đã xác định được các chỉ số quan trọng, các bước để tiến hành nghiên cứu, xử lý và thiết lập hệ thống cơ sở dữ liệu sẽ diễn ra như thế nào?
Sau khi kết nối các phòng ban, cùng đánh giá và đưa ra được chiến lược về chỉ số, hãy xem các dữ liệu nào cần để đo lường các chỉ số đó, doanh nghiệp có thể lấy các dữ liệu từ đâu. Có 3 nguồn dữ liệu mà doanh nghiệp có thể khai thác. Đầu tiên là thông tin tại hệ thống quản lý khách hàng (CRM Data): đây là những dữ liệu tự doanh nghiệp thu thập trong quá trình cung cấp sản phẩm/ dịch vụ cho khách hàng, bao gồm tên tuổi khách hàng, thông tin liên hệ, nhu cầu mua, sản phẩm đã mua, chat log, call log… Nguồn thông tin thứ 2 là từ các kênh của doanh nghiệp (Owned channel data). Ở kênh này, doanh nghiệp sẽ có thống kê chi tiết về đối tượng khách thăm website, fanpage, group, người dùng mobile app, người tương tác với chiến dịch quảng cáo, phân loại khách hàng, nhà cung cấp, chi tiết chi phí hoạt động nội bộ… Cuối cùng, doanh nghiệp có thể thuê bên thứ ba cung cấp giải pháp quản lý và mở rộng quét thêm dữ liệu từ social media, internet hay nghiên cứu thị trường ngoại tuyến để thu thập thông tin cần thiết.
Tuỳ thuộc vào quy mô hoạt động, các công ty có thể chọn xây dựng cho mình hệ thống cơ sở dữ liệu phù hợp. Với doanh nghiệp nhỏ, các bạn có thể lưu trữ thông tin trên Google Sheet – nơi bạn có thể cập nhật real – time, có hầu hết tính năng của excel và nhiều người có thể truy cập cùng lúc. Nếu Google Sheet không thể thoả mãn những yêu cầu khác mà doanh nghiệp bạn đang tìm kiếm như tích hợp đa kênh hay đòi hỏi dung lượng lớn, tối ưu chức năng cho từng phòng ban riêng hay phát triển hệ thống tự động đo lường tiềm năng của tối tượng,… thì bạn có thể tham khảo bên thứ 3 cung cấp nền tảng CRM (Customer Relationship Management) được thiết kế riêng cho từng mục đích với hệ thống lưu trữ cơ sở dữ liệu lớn hơn
Sau khi xác định độ chính xác của thông tin, chúng ta sẽ trực quan hoá nguồn dữ liệu đó qua các biểu đồ, đồ thị để có thể nhìn nhận xu hướng và các mô hình dễ dàng hơn. Không trực quan hoá dữ liệu, những thông điệp quan trọng có thể bị mất hoặc không được hiểu chính xác.
Đối với doanh nghiệp chưa có kinh nghiệm và mới bắt đầu áp dụng data – driven marketing, việc xử lý dữ liệu thô sẽ gặp nhiều khó khăn. Anh có thể chia sẻ cách sử dụng những dữ liệu thu thập được một cách có hiệu quả được không ạ?
Chất lượng dữ liệu nên được quy chuẩn sớm trước khi bắt đầu chiến dịch. Và để tối đa hoá được tiềm năng của các insight hay những hiểu biết sâu sắc có ảnh hưởng đến quyết định, chúng ta nên cố gắng thu thập dữ liệu dựa trên các tiêu chuẩn về tính kịp thời, tính đầy đủ, tính nhất quán, mức độ liên quan, tính minh bạch, độ chính xác và tính đại diện.
Sau khi có nguồn dữ liệu chất lượng, hãy lập một dashboard tổng hợp các dữ liệu, trực quan hoá bằng các biểu đồ, đồ thị và phân tích xu hướng của chúng. Một bản phân tích trực quan sẽ giúp chúng ta dễ dàng tìm ra insight ẩn sau dữ liệu, giúp dữ liệu có giá trị hơn. Chúng ta có thể tổng hợp và trực quan hoá dữ liệu bằng các cách khác nhau như thay đổi theo thời gian, xác định tần suất, xác định mối tương quan. Lấy ví dụ về mối tương quan, các công ty FMCG luôn có danh mục sản phẩm gồm nhiều SKUs (đơn vị lưu kho của hàng hoá) khác nhau. Công ty sẽ liên kết các dữ liệu về doanh số, chi phí bán hàng, chi phí marketing, chi phí sản xuất của mỗi sản phẩm để đánh giá xem mức đầu tư cho sản phẩm đó có hiệu quả không, tỷ suất hoàn vốn (ROI) đang ở mức nào để đẩy mạnh đầu tư hay cắt giảm chi phí cho sản phẩm.
Đọc thêm: Data Visualization là gì? Tại sao nó quan trọng?
Theo anh, trở ngại lớn nhất trong việc ứng dụng hệ thống dữ liệu để ra quyết định trong doanh nghiệp là gì?
Trở ngại lớn nhất chính là làm sao để xây dựng được văn hoá sử dụng số liệu để ra quyết định, không chỉ là ra những quyết định lớn tác động trực tiếp đến chiến lược doanh nghiệp mà còn là thói quen data – driven ngay trong nội bộ. Điều này phải bắt đầu từ các lãnh đạo hàng đầu trong công ty bởi họ là những hình mẫu và dẫn dắt nhân viên đi theo một định hướng làm việc chung. Trách nhiệm của một nhà lãnh đạo trong việc thúc đẩy văn hóa data – driven không chỉ dừng lại ở việc bỏ tiền mua công cụ hay thuê người làm Business Intelligence, mà chính họ phải là người quyết liệt triển khai, tin tưởng vào tính đúng đắn của dữ liệu và ra quyết định dựa trên đó.
Song song với đó, truyền thông nội bộ cũng đóng vai trò quan trọng trong việc xây dựng văn hoá dữ liệu. Việc này giúp nhân viên thấu hiểu được mục tiêu, tầm nhìn và những lợi ích khi áp dụng văn hóa dữ liệu; hình thành thói quen sử dụng dữ liệu trong quyết định và đồng thời cập nhật các kiến thức liên quan để phát triển năng lực của nhân viên. Hãy để data – driven mindset trở thành thói quen ngay từ những quyết định nhỏ nhất trong doanh nghiệp.
Tạm kết
Trong thế giới “data – packed” như hiện nay, việc phân tích, xử lý dữ liệu để đưa ra quyết định là một yêu cầu không thể thiếu đối với doanh nghiệp. Bằng data – driven marketing, chúng ta có thể xây dựng chiến dịch phù hợp với xu hướng chung của thị trường và nhu cầu của khách hàng, tránh được những nhận định chủ quan, cảm tính gây ra sự hao tổn chi phí trong doanh nghiệp.
Để tận dụng tối đa nguồn sức mạnh từ hệ thống dữ liệu, tránh đưa ra các quyết định cảm tính, bạn cần sở hữu tư duy phân tích dữ liệu. Tư duy này sẽ giúp bạn biết được và hiểu rõ từng bước cần phải làm gì, các kỹ thuật phân tích ra sao, khi đối diện với các biểu đồ, dashboard. Nếu bạn muốn trang bị và củng cố tư duy phân tích dữ liệu, tham gia ngay khóa học Data Analysis của Tomorrow Marketers nhé!
Để ứng dụng data – driven marketing, các doanh nghiệp nên bắt đầu từ văn hoá ra quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu ngay trong chính hoạt động nội bộ của công ty, biến data – driven decision making trở thành tư duy chứ không đơn thuần là một công cụ rập khuôn từng bước làm. Nếu vẫn lạc lối trong hệ thống cơ sở dữ liệu và chưa biết sử dụng dữ liệu sao cho hiệu quả, hãy đến với khoá học Data System của Tomorrow Marketers để được hướng dẫn từ các chuyên gia đầu ngành trong mảng Nghiên cứu thị trường và Phân tích dữ liệu nhé!
Bài viết thuộc bản quyền của Tomorrow Marketers, xin vui lòng không sao chép dưới mọi hình thức!
