Sức Mạnh Của Digital Marketing Theo Hướng Data-Driven
Không giống như nhiều chiến thuật tiếp thị truyền thống, tiếp thị kỹ thuật số có khả năng theo dõi cao. Hầu hết các chiến thuật kỹ thuật số có thể được đánh giá dựa trên một số chỉ số như lượt xem, tỷ lệ nhấp và chuyển đổi, trong số các KPI khác.
Các chiến thuật tiếp thị truyền thống như bảng quảng cáo hoặc quảng cáo radio dựa trên báo cáo ít chi tiết hơn và thường giả định các biến dựa trên dữ liệu tốt nhất hiện có. Ví dụ: biển quảng cáo lấy lượng lưu lượng truy cập và sau đó giả định phần trăm lượt xem. Các chiến thuật truyền thống thường tập trung vào việc tạo ra sự thu hút hàng loạt thông qua tiếp thị rộng rãi. Với các chiến thuật kỹ thuật số, bạn biết chính xác những gì bạn nhận được cho ngân sách của mình trong khi các chiến thuật truyền thống chỉ mang tính tương đối.
Do tính chất dễ theo dõi của hầu hết các chiến thuật tiếp thị kỹ thuật số, các nhà tiếp thị kỹ thuật số có thể sử dụng dữ liệu thu được để đưa ra các quyết định nhắm mục tiêu thông minh hơn nhằm tận dụng ngân sách tiếp thị, tập trung vào các chiến thuật hiệu quả nhất và nhắm mục tiêu đúng người dùng để giảm lãng phí chi tiêu.
1. Hiểu dữ liệu có sẵn
Chỉ thu thập dữ liệu thôi là chưa đủ. Để thực sự thành công, bạn cần hiểu cách diễn giải những gì bạn thu thập được và phân tích cách sử dụng hiệu quả nhất cho mỗi tập dữ liệu. Có một số danh mục dữ liệu và phân tích được sử dụng trong các chiến dịch tiếp thị và vô số công cụ để thu thập dữ liệu này.
2. Phân tích trang web
Dữ liệu trang web được thu thập bằng công cụ phân tích, công cụ phổ biến nhất là Google Analytics. Dữ liệu phân tích cho phép theo dõi nhiều số liệu trên trang web bao gồm hầu hết các trang phổ biến, nhân khẩu học, dữ liệu phiên, lượt nhấp chuột, nguồn lưu lượng truy cập, v.v. Hiểu được toàn bộ sức mạnh của dữ liệu có sẵn thông qua Google Analytics, cách theo dõi và báo cáo về dữ liệu đó cũng như cách sử dụng nó để dự đoán hành vi của đối tượng là một phần quan trọng trong việc quản lý dữ liệu.
Bạn cũng có thể theo dõi dữ liệu bên ngoài trang web bằng cách sử dụng url theo dõi của Google. Url theo dõi Google cho phép bạn áp dụng các tham số cho các liên kết đến để theo dõi thông tin nguồn tốt hơn cho lưu lượng truy cập đến.
3. Phân tích tìm kiếm
Hiểu những gì người tiêu dùng đang tìm kiếm liên quan đến doanh nghiệp của bạn là chìa khóa để tạo các chiến dịch tiếp thị phù hợp. Việc tối ưu hóa trang web của bạn cho các cụm từ có mục đích cao có liên quan dẫn đến tăng khả năng hiển thị thương hiệu, giúp đảm bảo các khách hàng tiềm năng mới và chuyển đổi các khách hàng tiềm năng đó thành khách hàng. Dữ liệu phân tích tìm kiếm cũng có thể được sử dụng để thông báo cho các quyết định khác của kênh, chẳng hạn như chiến dịch truyền thông trả phí hoặc nội dung .
4. Dữ liệu Tìm kiếm Trang web
Người dùng không chỉ sử dụng công cụ tìm kiếm cho các câu hỏi của họ. Họ cũng có thể đang tìm kiếm câu trả lời trên trang web của bạn. Theo dõi dữ liệu tìm kiếm trang web và phân tích các truy vấn mà đối tượng của bạn đang sử dụng để tìm kiếm trang web của bạn có thể cung cấp manh mối về những câu hỏi mà người dùng của bạn có. Xem xét các kết quả được cung cấp có thể giúp xác định những khoảng trống nào tồn tại trên trang web hiện tại của bạn và cách bạn có thể sử dụng trang web của mình để trả lời những câu hỏi đó tốt hơn. Sử dụng công cụ tìm kiếm trang web phân tích của google cho phép bạn tổng hợp kết quả dữ liệu tìm kiếm trang web với các số liệu trang web khác.
5. Dữ liệu hành vi
Tạo phân đoạn hồ sơ hành vi cho phép bạn thiết lập mô hình phân tích dự đoán để đánh giá các khách hàng tiềm năng mới. Hiểu được hành vi và lịch sử mua hàng của người dùng có thể cung cấp chiến thuật và thời gian cho phiếu mua hàng. Lộ trình mua hàng của một khách hàng điển hình có thể theo một mô hình có thể đoán trước được. Loại chiến lược tiếp thị theo hướng dữ liệu này có thể mang lại giá trị cho người tiêu dùng và tăng tỷ lệ chuyển đổi của bạn.
6. Google Attribution
Attribution là một bộ công cụ trong Google Analytics cung cấp tiện ích phân bổ theo hướng dữ liệu kênh chéo, miễn phí. Bộ công cụ có sẵn này cho phép bạn báo cáo tổng số chuyển đổi và xem một cái nhìn tổng hợp, nhất quán về tất cả hiệu suất kỹ thuật số. Các doanh nghiệp sử dụng Google Attribution để giúp xây dựng sự hiểu biết về hành trình của khách hàng của họ.
7. Phân tích dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn bao gồm việc xem xét các tập hợp dữ liệu lớn để nhận ra các mẫu dựa trên đó đưa ra quyết định. Phân tích dữ liệu lớn có thể được sử dụng ở cấp độ vĩ mô hơn để xác định xu hướng của ngành hoặc thị trường và sở thích của người tiêu dùng. Dữ liệu lớn được sử dụng để tạo các bộ mô hình dữ liệu cung cấp thông tin về các phương pháp tiếp thị.
8. Biết cách sử dụng dữ liệu của bạn
Có quyền truy cập vào dữ liệu là một chuyện, nhưng biết cách sử dụng nó để tăng hiệu quả và khả năng mở rộng cho các kế hoạch tiếp thị của bạn là một chuyện khác. Nhiều nhà tiếp thị có xu hướng thiên về khía cạnh sáng tạo - với nền tảng là văn bản sáng tạo hoặc thiết kế đồ họa. Tìm kiếm các nhà tiếp thị hiểu cách sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định tiếp thị thông minh là chìa khóa thành công của bạn.
9. Lập kế hoạch
Sử dụng dữ liệu nhân khẩu học và mục đích tìm kiếm để hướng dẫn cách tiếp cận sáng tạo của bạn, điều chỉnh thông điệp phù hợp với khán giả của bạn. Điều gì thúc đẩy khán giả của bạn? Họ thực sự đang tìm kiếm điều gì? Những câu hỏi này sẽ giúp bạn tìm ra ý định muốn nói với khán giả của mình.
10. Nhắm mục tiêu
Mô hình hóa dữ liệu cho phép bạn tạo hồ sơ về đối tượng mục tiêu lý tưởng của mình và gửi thông điệp đến những cá nhân có xu hướng mua hàng lớn hơn.
11. Thử nghiệm
Khả năng theo dõi cho phép bạn chạy nhiều phiên bản chiến dịch để tìm ra cách tiếp cận hiệu quả nhất. Thử nghiệm cho phép bạn nâng cao trải nghiệm khách hàng và xác định thông điệp phù hợp nhất với các đối tượng khác nhau của bạn.
12. Chuyển đổi khách hàng tiềm năng
Thông tin chi tiết về dữ liệu cho phép bạn tập trung vào các khách hàng tiềm năng chất lượng cao và nhắm mục tiêu thời gian và năng lượng của bạn vào các khách hàng tiềm năng được nhắm mục tiêu.
13. Tối ưu hóa
Thử nghiệm cho phép bạn xác định thông điệp có tác động mạnh nhất cho từng đối tượng và kênh, nhưng việc tối ưu hóa cho phép bạn liên tục cải thiện thông điệp và phân phối kênh để tìm ra cách tiếp cận tốt nhất.
14. Tự động hóa
Dữ liệu cho phép chúng tôi hiểu “hành trình của người dùng” hoặc một loạt các hành động của người dùng, chẳng hạn như mua hàng trên trang web, đăng ký liên lạc qua bản tin hoặc thậm chí ghé thăm cửa hàng thực. Các hành trình của người dùng này được thiết kế để chủ động nói chuyện với từng đối tượng mục tiêu bằng thông tin hữu ích, có liên quan để làm cho thông điệp hiệu quả hơn. Việc phân tích dữ liệu có sẵn để hiểu các hành trình của người dùng này cho phép các thông điệp được thiết kế để nói chuyện trực tiếp với từng đối tượng mục tiêu bằng các thông điệp một cách tự động.
Có rất nhiều cách để sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin cho các quyết định tiếp thị của bạn. Đây chỉ là một vài ví dụ. Và hãy nhớ rằng, không phải tất cả các chiến lược tiếp thị kỹ thuật số đều có thể mở rộng hoặc áp dụng cho tất cả các loại hình kinh doanh. Biết cách diễn giải dữ liệu doanh nghiệp của bạn và sử dụng nó để cung cấp thông tin cho các quyết định tiếp thị là một chuyên môn mà rất ít chuyên gia đại lý tiếp thị thành thạo - ngay cả trong số các đại lý kỹ thuật số. Hãy chắc chắn chọn đối tác không chỉ có thể báo cáo về KPI mà còn có thể hiểu cách chuyển dữ liệu thô thành thông tin chi tiết hữu ích.
Người làm Digital Marketing cần trang bị nhiều kiến thức kinh doanh, công nghệ lẫn dữ liệu và mức độ kiến thức không chỉ dừng lại ở đọc hiểu mà còn phải nắm rõ bản chất vấn đề, vận dụng vào từng bài toán thực tế, ví dụ như:
Dữ liệu: cần hiểu thế nào là dữ liệu phù hợp cho reports & dashboard, cách đánh giá dữ liệu chất lượng để tránh sai sót, quy trình xử lý dữ liệu đúng đắn,...
Công nghệ: các bài toán AI xác định bất thường, gom nhóm, phân loại, dự đoán, đề xuất & các bài toán Big data
Sẽ rất khó khăn nếu bạn tự học một mình để hiểu rõ tường tận cũng như áp dụng tư duy dữ liệu & công nghệ để giải các bài toán kinh doanh. Ghi danh tham gia ngay workshop "Tư duy dữ liệu & công nghệ trong BI/BA" được giảng dạy trực tiếp bởi TS Trần Anh Tuấn - Trưởng ban Công nghệ Tri thức tại VTC Academy.
Với nhiều năm kinh nghiệm làm việc & giảng dạy trong lĩnh vực AI, thầy Tuấn chắc chắn sẽ mang đến lượng kiến thức khổng lồ cũng như giải đáp rất nhiều thắc mắc cho bạn.
-----------------------------------------
Đăng ký tham gia tại: https://forms.gle/nXYnc2erNcz8YeB49
19:45 - 21:35 | 09/06/2022
Học Online qua Zoom