Data analysis - từ Tinh hoa đến Bình dân (bài 1)
Chúng ta sẽ không biết cách tối ưu, nếu chưa biết cách đo lường - Peter Drucker.
Nếu bạn không biết cách đặt câu hỏi đúng, bạn sẽ chẳng tìm thấy được điều gì hay ho - Edwards Deming.
Sự tiến hoá của các platform Quảng cáo/ Bán hàng đã đem tới cho Marketers 1 tài nguyên vô cùng đáng giá: Dữ liệu. Luôn dồi dào, đa dạng, tươi mới và ẩn chứa nhiều bí mật. Nhưng Dữ liệu sẽ không có giá trị nếu không được tổ chức và phân tích thành các thông tin có ý nghĩa cho người quyết định.
Rất nhiều bạn làm Digital/ Ecommerce lâu năm còn đang khá lóng ngóng trong việc thấu hiểu dữ liệu. Công cụ cơ bản nhất là Google analytics, Google data studio mới chỉ được khai thác khoảng 30%. Còn Tableau, R, Python, SQL… vẫn còn xa lạ. Series này sẽ giúp các bạn hiểu rõ hơn về ứng dụng của Data analysis trong thực tế, cũng như 1 số công cụ và khoá học để bắt đầu hành trang tiến vào kỷ nguyên mới.
Bài 1: Data analysis áp dụng cho việc tối ưu Digital Ads
Bạn đang chạy Google/ Facebook ads cho vài chục khách hàng. Việc theo dõi các số liệu bắt đầu tốn khá nhiều thời gian khi phải login vào nhiều platform, export số về rồi dùng Google sheet để thống kê. Mỗi tuần làm report cho Khách hàng hoặc Sếp là cực hình vì phải trình bày nhiều thông tin mà dễ bị nhầm lẫn. Không thể giao phó cho người khác, cũng không thể đi tắt được.
Qua Hàng năm, bạn muốn thống kê các chỉ số lại để rút kinh nghiệm hoặc đào tạo cho team thì việc ngồi đào bới dữ liệu càng trở nên mệt mỏi.
- Framework nào để định nghĩa KPI;
- Phương pháp thu thập dữ liệu đầy đủ;
- Làm sao để phân tích hiệu quả hoạt động marketing dễ dàng và chính xác;
- Làm sao để xác định tập khách hàng giá trị để tăng hiệu quả marketing;
- Làm sao để Hiểu chính xác hơn hành vi người dùng trên website và tối ưu hoá UX/ và Online sell.
Bạn đã quá quen với việc chạy Google/ Facebook ads, hứng leads bằng form hoặc google sheet, chốt đơn rồi đẩy qua đội giao nhận. Việc đó không quá khó khăn với quy mô nhỏ, nhưng khi công việc kinh doanh bắt đầu tăng tốc lên tới vài chục đơn, hàng trăm khách mỗi ngày thì Dữ liệu sẽ là nỗi đau khó chia sẻ cùng ai. Bạn rất muốn biết:
- CPL, CPA, CPO, CLTV;
- Cohort analysis;
- ROAs;
- Kênh nào đem lại chuyển đổi tốt nhất;
- Tập khách hàng nào đem lại hiệu quả cao nhất.
Tất cả những câu hỏi hóc búa này đều có thể trả lời được nếu chúng ta chịu thu thập và phân tích cẩn thận từ đầu. Lấy ví dụ biểu đồ sau đây của một bạn ecommerce, sử dụng google analytics.
Biều đồ thể hiện số liệu từ Google Analytics.
Rất rõ ràng, dễ hiểu và giàu thông tin đúng không ? Điều tuyệt vời nữa là mọi thứ đều tự động, real time, và nằm gọn trong lòng bàn tay (mobile).
- CEO/ Quản lí sẽ nhìn thấy được những chỉ số mà họ quan tâm nhất : acquisition, evaluation, conversion và retention. Tránh phải bơi trong 1 đống metrics và biểu đồ phức tạp.
- Marketers sẽ giảm nỗi đau phải vật lộn với Excel để report hàng tuần cho sếp. Bạn cũng đoán để làm được mấy cái bảng này cũng phải tốn cả ngày, mà phải xin số từ sale/ admin/ web/ social/ seo…. chứ không thể tự có hết số được.
Bật mí là làm được mấy cái bảng cho mục đích như trên sẽ tốn khoảng 12000 USD và 3 tháng cật lực. Với quy mô nhỏ hơn, chúng tôi đã mất vài tuần và hàng trăm USD/ tháng để cấu hình trọn vẹn. Không đơn giản chút nào.
Vậy DN vừa và nhỏ hoặc 1 cá nhân không lắm tiền thì làm thế nào? Hãy cùng điểm qua các giải pháp dễ chịu hơn đang khá phổ biến trên thị trường.
1. Excel/ Googlesheet
Cái này thì dễ nhất (nhưng cũng khoai lắm khi số lượng dữ liệu lớn).
- Cấu hình Google analytics cho thật chuẩn (hiểu rõ về GTM, UTM, conversion tracking…);
- Cài script đổ dữ liệu tự động từ Google ads và Google analytics về Google sheet;
- Xây dựng các bảng biểu và phân tích chuẩn;
- Phân quyền cho các đối tác liên quan.
Phương án này phù hợp nếu bạn chỉ có 1 vài dự án, và chỉ chạy kênh Google ads → Web. Còn nếu phát sinh Facebook ads, Zalo ads… thì khó đáp ứng được, hoặc phát sinh việc phải nhập bằng tay tự động.
Dưới đây là tấm hình huyền thoại từ Topica, đo lường các chỉ số từ Clicks –> Leads → Sale:
Quản lý dữ liệu trên excel.
2. Supermetrics + Google data studio (hoặc Tableau)
Supermetrics là 1 startup tuyệt vời đến từ Phần Lan. Mình rất thích slogan của họ: Built with love, tea and coffee in Helsinki. Với khả năng kéo dữ liệu siêu mượt, siêu nhanh từ hàng trăm platform rồi cho phép đổ về excel/ googlesheet hoặc database, Supermetrics là cánh tay đắc lực giúp Marketers kéo số trong chớp mắt.
Google data studio là 1 sản phẩm của Google, cho phép bạn visualize mọi loại dữ liệu thành các bảng biểu và chỉ số tự động. Tableau, vừa được Saleforce mua lại(1) còn xịn hơn Data studio. Phương pháp này giúp các bạn sẽ ra được những loại report rất cool như hình dưới đây:
Sự kết hợp giữa Supermetrics + Google data studio.
Tuy vậy vẫn hạn chế ở các điểm sau:
- Tốn phí cho Supermetrics: 99 USD/ tháng nếu bạn muốn có đủ tính năng đáp ứng nhu cầu. Tối thiểu cũng là 23 USD/ tháng nhưng chỉ cho 1 connector (google hoặc facebook);
- Google data studio rất chậm khi xử lí dữ liệu nhiều (mình không hiểu tại sao, nhưng có khi phải đợi 5’ mới load ra được report);
- Bạn phải tự vẽ chart, phải design mọi thứ theo ý muốn. Việc này không hề đơn giản với những người chưa đủ kiến thức về Ads. Các template sẵn có khá đơn giản, và không sát với thị trường VN.
3. A1 analytics(2)
Phát triển từ 8/2018, bọn mình mất gần 6 tháng để thực sự hiểu thị trường và ra được protyotype. Mất thêm 4 tháng nữa để ra được sản phẩm. Hiện nay công cụ đã cho phép report tự động số liệu từ Google ads/ Facebook ads/ Google analytics, và sắp cho import số từ Excel/ Google sheet.
A1 analytics có thể hiểu đơn giản là: supermetrics + data studio cho mảng Digital marketing + Ecommerce, buid sẵn template cho từng ngành và từng mục đích. Nhanh hơn Data studio, rẻ hơn supermetrics (hiện giờ đang free). Đội ngũ phát triển sản phẩm A1 đến từ những người có 10 năm kinh nghiệm trong ngành Adtech, Agency, Ecommerce. Bọn mình cũng thường xuyên kết nối, học hỏi từ những chuyên gia trong từng ngách và học các mô hình hay ho của họ để đem về nâng cấp thư viện Dashboard, vì vậy mọi người đang được sử dụng những kiến thức rất tốt ở mặt bằng chung của thị trường.
(1): Salesforce mua công ty data visualization Tableau với giá 15,7 tỷ đô la bằng hoán đổi cổ phiếu