Tại sao Data Analysis quan trọng trong chiến dịch Marketing?

Tại sao làm marketing phải “dính dáng” đến data analysis? Data ảnh hưởng thế nào đến các chiến dịch marketing?... Và vô vàn câu hỏi khác tương tự được đặt ra bởi mình - một marketer không mấy “mặn mà” với con số. Thế nhưng, sau quá trình làm việc, mình đã có thể trả lời những câu hỏi trên một cách không thể thuyết phục hơn.

Tổng quan về Data Analysis

Thời điểm mới bắt đầu “hành nghề”, mình - một marketer non nớt, cũng đã từng ôm mộng về những chiến dịch viral, những content bạc tỷ, video triệu view..., cho đến khi bị nghề “hành” đến tối mặt. Và nghề đã “tặng” mình cú tát đầu tiên mang tên “Data Analysis”.

Giải thích một cách ngắn gọn, Data Analysis (hay phân tích dữ liệu) là quá trình chọn lọc dữ liệu và tìm kiếm, thu thập những thông tin quan trọng thông qua một số lượng rất lớn các thông tin hỗn độn. 

Trong marketing, nó hiện hữu thông qua quá trình thiết lập mục tiêu, hệ thống cách thức đo lường, sau đó phân tích dữ liệu được sinh ra từ hoạt động marketing. Thông qua quá trình phân tích, marketer có thể phát hiện ra các thông tin hữu ích để làm cơ sở cho việc đánh giá hiệu quả, hiểu thêm insight khách hàng và tối ưu các hoạt động marketing hoặc xác định KPI, dự đoán xu hướng, ra quyết định...

Vậy nên, thẳng thắn mà nói, Data Analysis chính là công cụ hoàn hảo để “uốn nắn” những tay marketer mơ mộng như mình.

Tại sao Data Analysis quan trọng trong chiến lược Marketing?

Sau những tháng ngày “ăn nằm” cùng data analysis (và không thích thú gì cho lắm), mình đúc kết được vài điều về nó như sau.

Đầu tiên, trong thời đại ngày nay, muốn bán được hàng thì phải biết khách hàng muốn gì 

Thành thật với nhau đi nào, sẽ chẳng doanh nghiệp nào kinh doanh chỉ vì họ “thích thế”! Đã gọi là kinh doanh, chắc chắn phải nói chuyện với nhau bằng doanh số, mà để có doanh số, thì phải bán “thứ” khách hàng muốn. Và đây là lúc Data Analysis thực hiện nhiệm vụ của nó: cung cấp tất tần tật thông tin về insight khách hàng. Thông tin càng đầy đủ và chi tiết, doanh số thu vào sẽ càng cao.

Tiếp theo, Marketing cần phải dựa trên dữ liệu để có hiệu quả

Marketing được thúc đẩy bởi nghiên cứu dựa trên dữ liệu và thông tin khách hàng có thể được nắm bắt ở mọi giai đoạn trong quy trình mua hàng. Hay cụ thể, chúng ta không cần đoán xem khách hàng muốn gì; chúng ta chỉ cần “nghiên cứu” đúng “chỗ”. Nếu biết hành vi, mục tiêu, điểm yếu và thách thức của tệp người dùng cần khai thác, bạn có thể phát triển các chiến dịch marketing đáp ứng nhu cầu cụ thể của họ. Dữ liệu về họ có ở khắp các nền tảng, chẳng hạn như kiểu duyệt web của người dùng, thao tác nhấn like trên mạng xã hội, hành vi mua hàng trực tuyến và các số liệu khác có thể giúp marketer tập trung hướng marketing vào chính xác insight, không lãng phí tài nguyên.

Ngoài ra, Data Analysis có ảnh hưởng to lớn đến hoạt động hay cả quá trình thực hiện marketing

Chính vì có khả năng tiếp cận nguồn thông tin khổng lồ, Data Analysis gần như trở thành “não bộ” của marketing, hay trong bất cứ ngành nghề nào cần đến dữ liệu, thông tin. Nói nôm na, đối với một marketer, Data Analysis chính là “bách khoa toàn thư” về khách hàng, kèm theo những tác động khác như sau.

1. Cá nhân hóa chiến dịch

Theo The Global Review of Data-Driven Marketing and Advertising, một bài báo của MediaMath, 53% marketer cho rằng rất cần thông tin liên lạc lấy khách hàng làm trung tâm. Dữ liệu lớn và các công cụ phân tích sáng tạo cho phép các marketer thực hiện các chiến dịch có định hướng phù hợp, với thông tin liên lạc được cá nhân hóa.

Với những dữ liệu, thông tin được chọn lọc, phân tích kỹ lưỡng, các marketer sẽ xác định tốt hơn về nội dung thông điệp marketing và thời điểm nên gửi thông điệp. Tính kịp thời và chính xác này sẽ làm tăng cơ hội tạo cảm xúc với khán giả và khuyến khích sự tham gia tích cực.

Dữ liệu lớn và các công cụ phân tích sáng tạo cho phép các marketer thực hiện các chiến dịch có định hướng phù hợp, với thông tin liên lạc được cá nhân hoá

2. Không ngừng nâng cao trải nghiệm của khách hàng

Khách hàng dù có thể khác biệt về dân tộc, địa lý, văn hóa..., nhưng đều mong muốn lợi ích ở bất cứ hình thức nào (sản phẩm, dịch vụ và cả thông tin). Chính vì thế, các hoạt động của chiến dịch marketing dựa trên dữ liệu nhằm mục đích nâng cao trải nghiệm của khách hàng, bằng cách tiến hành khảo sát mức độ hài lòng và xác định các lĩnh vực cần cải thiện.

Phân tích giá trị khách hàng cho phép các nhà tiếp thị tăng tốc chu kỳ bán hàng mà không ảnh hưởng đến dịch vụ được cá nhân hóa. Đồng thời, dữ liệu lớn hỗ trợ marketer trong quá trình cung cấp dịch vụ đa kênh và giúp nâng cao trải nghiệm của khách hàng bằng cách tạo tính nhất quán. Cho dù phương thức liên hệ khác nhau (qua phương tiện truyền thông xã hội, qua điện thoại hay thông qua tương tác trực tiếp), khách hàng đều nhận được những thông tin giống nhau và có trải nghiệm đồng bộ với nhau.

Đâu ai muốn trải nghiệm cảm giác “thua thiệt”, phải không nào?

3. Tối ưu hóa các kênh 

Với marketing theo hướng dữ liệu, marketer có thể xác định kênh nào hoạt động tốt nhất và thông điệp nào gợi lên hành vi mong muốn của người dùng. Họ cũng có thể xác định định dạng nội dung nào hoạt động tốt nhất tại bất kỳ thời điểm nào trong bất kỳ kênh nào - có thể là email, phương tiện truyền thông xã hội hoặc bài đăng trên blog...

Với Data Analysis trong “tay”, các marketer sẽ trở thành những người quản lý thực thụ, những “ông/bà trùm” của những “con số biết nói”.

4. Tăng mức độ tương tác của khách hàng

“Content is King” - “Nội dung là vua”, nhưng sở dĩ để được gọi là “vua”, thì ắt phải “thấu” được “lòng dân”. Và công cụ “thấu hiểu lòng dân” ấy thuộc về quyền năng của Data Analysis. Marketing theo hướng data tạo điều kiện cho nội dung được “cá nhân hóa”, tạo thiện cảm cho người dùng, và người dùng thể hiện sự đánh giá cao của họ thông qua việc tương tác thường xuyên. Vì thông điệp marketing phù hợp với nhu cầu của họ nên người dùng sẽ có nhiều khả năng thích, chia sẻ và tương tác với nội dung.

Với sự tham gia của người dùng tăng lên, niềm tin vào thương hiệu sẽ đến và với sự tin tưởng vào thương hiệu, nhận thức về thương hiệu được nâng cao. Về lâu dài, điều này dẫn đến việc tăng lượng mua hàng, lòng trung thành và sự ủng hộ.

Nói nôm na, ông “vua” mang tên là “content”, nhưng đội chiếc vương miện tên “data” trên đầu.

5. Cải thiện chất lượng nội dung

Thông tin mới bắt nguồn từ các số liệu và dữ liệu cho phép các marketer liên tục cải thiện content phù hợp với nhu cầu luôn thay đổi của khách hàng. Chính vì thế, data đã được phân tích sẽ giúp doanh nghiệp xử lý thông tin mới và cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ để “bắt kịp” những thay đổi trong thị trường cạnh tranh.

Việc dựa trên dữ liệu cũng cải thiện chất lượng tổng thể của nội dung, với điều kiện cần là các marketer thường xuyên “làm mới” cơ sở dữ liệu của mình. Hiệu quả được cải thiện từ data analysis chính là tính đầy đủ, tiêu chuẩn hóa, độ chính xác, tính nhất quán và tính toàn vẹn của dữ liệu.

6. Thấu hiểu và phân tích dữ liệu trong marketing

Để thực sự hiểu khách hàng và hướng tới trải nghiệm thông minh, marketer luôn cần kết hợp thông tin nhận được từ nhiều điểm, góc độ khác nhau và sử dụng dữ liệu đó trong các chiến dịch marketing của mình.

Các chuyên gia riêng của IBM xác định bốn loại riêng biệt cho các phân tích thông thường về khách hàng trong marketing:

• Hành trình: Yếu tố “hành trình” tập trung vào quá trình khách hàng tìm đến website, các trang mạng xã hội của doanh nghiệp. Đồng thời, yếu tố cũng xem xét đến số lượt truy cập khách hàng đã thực hiện và thiết bị họ đã sử dụng cho việc truy cập.
• Hành vi: Phân tích hành vi của khách hàng khi gặp khó khăn trong quá trình “tìm đến” hay sử dụng sản phẩm, dịch vụ; hay mặt hàng nào họ đã “ưng” nhưng không mua và họ đã thử lại bao nhiêu lần…
• Tình cảm: Xem xét cách khách hàng cảm nhận về trải nghiệm của họ. Họ đang nói gì về sản phẩm? Họ cảm thấy thế nào sau khi trải nghiệm sản phẩm/dịch vụ? Điểm nào họ quan tâm nhất?
• Dự đoán: Liên quan đến việc tìm ra các động thái tiếp theo của khách hàng. Đây là lúc marketer có thể quyết định cách thu hút lại họ và tìm được cách cung cấp cho họ những gì họ cần.

7. Giám sát ROI hiệu quả

Trước đây, rất khó để theo dõi và giám sát chính xác ROI, cũng như tác động của chiến dịch sau khi khởi chạy. Dữ liệu lớn và marketing cơ sở dữ liệu đã cho phép người quản lý chiến dịch theo dõi các chiến dịch đang diễn ra, tiến hành thử nghiệm, đo lường kết quả và phân tích tác động. Đổi lại, quá trình giám sát ROI thuận lợi đòi hỏi các marketer phải tối ưu hóa các nỗ lực và cải thiện hiệu suất một cách thường xuyên.

8. Tích hợp dữ liệu lớn (Big Data) với ngữ cảnh marketing

Dữ liệu lớn (Big Data) không có khái niệm cụ thể. Hiểu đơn giản, big data là tập hợp dữ liệu lớn (cấu trúc và phi cấu trúc), đa dạng, thay đổi nhanh và phức tạp đến nỗi những công nghệ hay phần mềm truyền thống không có khả năng xử lý trong một khoảng thời gian nhất định.

Hiện nay, việc phân tích dữ liệu lớn đã phát triển đến mức có thể cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu từ bán hàng, dịch vụ và khách hàng mục tiêu. Các công nghệ được liên kết phù hợp có thể giúp marketer tiến hành các phân tích và xây dựng hệ thống có thể mở rộng để “theo kịp” các yêu cầu phát triển.

Việc có quyền truy cập vào nguồn dữ liệu khổng lồ này cũng có thể giúp xác định nội dung nào hiệu quả và nội dung nào không phù hợp với đối tượng cần tiếp cận ở từng giai đoạn của quy trình mua hàng. Kiến thức này sau đó có thể được sử dụng để phát triển nội dung phù hợp/được cá nhân hóa hơn nữa trong tương lai.

9. Nâng cao hình ảnh thương hiệu

Việc tiếp cận và truy cập big data cho phép marketer quan sát cách người dùng tương tác với thương hiệu bằng việc theo dõi các trang web, kênh truyền thông xã hội và “dấu chân kỹ thuật số” của khách hàng. Ta hoàn toàn có thể tìm thấy các bài đánh giá, lời chứng thực và lời phê bình trung thực về công ty, sản phẩm và dịch vụ... Những thông tin này có thể là nguồn tài nguyên vô giá để quản lý danh tiếng thương hiệu hoặc cải thiện hình ảnh doanh nghiệp. Các giải pháp dữ liệu về cơ bản có nghĩa là các thương hiệu có thể theo dõi bằng chứng xã hội của họ và phản hồi các vấn đề có thể được giải quyết nhanh chóng.

Nói cách khác, data analysis góp phần cung cấp thông tin “tiêu cực” (bóc phốt, review kém...) từ phía khách hàng, giúp các thương hiệu, cụ thể là các marketer “phản ứng” kịp thời (sửa sai, bảo vệ thương hiệu, xử lý khủng hoảng truyền thông...).

Cuối cùng, trước những ảnh hưởng trên, thật khó để hình dung đến “viễn cảnh” marketing không nhận sự trợ giúp của data analysis. Nếu không có dữ liệu thì...

1. Không thể triển khai chiến dịch: Dữ liệu chính là “xương sống” của toàn bộ dự án, chiến dịch. Nếu không có dữ liệu sẽ dẫn đến tình trạng “vô định” ngay từ đầu - không kế hoạch, không thông tin về khách hàng hay đối thủ cạnh tranh... Nếu dại dột triển khai, việc thất bại sẽ chỉ là “vấn đề thời gian”.

2. Thiếu tính định hướng: Do thiếu thông tin, doanh nghiệp sẽ hoàn toàn “mù tịt” trong việc xác định tệp khách hàng, cũng như thế mạnh của chính doanh nghiệp. Như một vị vua không có quân sư, doanh nghiệp sẽ không thể phát huy thế mạnh, cũng như không rõ đâu mới là sản phẩm, dịch vụ mà khách hàng muốn.

3. Không nhận được tương tác từ khách hàng: Đây cũng là nỗi sợ lớn nhất của marketing nói chung. Do thiếu thông tin, về khách hàng (thói quen, sở thích,...), dẫn đến nội dung không phù hợp với thị hiếu, sẽ nhanh chóng bị “ngó lơ”. Chưa kể đến việc nội dung sẽ không có tính sáng tạo. (Vì không chạm đến khách hàng, nội dung “không ai hiểu”!)

4. Tính toán ROI sai lệch: Vốn dĩ ROI là chỉ số mang tính tương đối, và nếu “cộng hưởng” với tình trạng thiếu sót dữ liệu để đo lường thì sẽ là một “thảm họa”! Doanh nghiệp sẽ không thể đánh giá “chuẩn xác” và khách quan tỷ số lợi nhuận thu được, dẫn đến việc lãng phí tiền của không đáng có vào những chiến dịch “bất khả thi”.

Data Analysis tác động tích cực vào quá trình quản lý, lên kế hoạch, thực thi chiến dịch marketing; và trở thành yếu tố không thể tách rời.

5. Hình ảnh doanh nghiệp/ thương hiệu kém chuyên nghiệp: Trên thực tế, không có doanh nghiệp nào được thành lập “chỉ để cho vui”. Đã là doanh nghiệp, hiển nhiên phải chú tâm đến lợi nhuận - nguồn lợi thu về từ khách hàng. Nếu không có thông tin, dữ liệu về khách hàng, các sản phẩm, dịch vụ sẽ thiếu tính thực tế, không mang lại lợi nhuận, nhanh chóng trở nên “thừa thãi” và “vô ích” trong mắt người tiêu dùng.

Tóm lại, Data Analysis tác động tích cực vào quá trình quản lý, lên kế hoạch, thực thi chiến dịch marketing; và trở thành yếu tố không thể tách rời. Tuy nhiên, lợi ích đi kèm với trách nhiệm, dẫn đến khối lượng công việc của marketer cũng vì thế mà tăng lên để có thể “làm chủ” lượng thông tin khổng lồ và cập nhật những thay đổi thường xuyên và kịp lúc.

Cách nội dung theo hướng dữ liệu (data driven content) cải thiện mức độ tương tác

Đối với một chiến dịch marketing, nội dung (hay content) là linh hồn của toản bộ chiến dịch. Các nhãn hàng, thương hiệu hay doanh nghiệp đều dành tâm sức tạo ra nội dung hấp dẫn để thu hút khách hàng, biến họ thành “khách hàng trung thành”. Tuy nhiên, để nội dung không quá “bay bổng”, bám sát thực tế, “nói điều khách hàng muốn nghe”, marketing đã “sản sinh” ra “Nội dung theo hướng dữ liệu” - Data driven content.

Nội dung theo hướng dữ liệu (data driven content) là một loại chiến lược phân tích được sử dụng cho các chiến dịch content marketing trực tuyến. Dữ liệu được sử dụng để sáng tạo nội dung được lấy từ hồ sơ khách hàng hoặc tính cách người mua; và được thu thập từ đối tượng được nhắm mục tiêu, những người sẽ mua dịch vụ/sản phẩm và trở thành người mua cũ.

Nội dung theo hướng dữ liệu có 3 loại phổ biến. Mỗi loại đều ảnh hưởng nhất định đến mức độ tương tác của khách hàng.

Data Journalism (Báo chí dữ liệu)

Báo chí dữ liệu là sử dụng con số, dữ liệu để tạo ra một tác phẩm báo chí một cách bao quát, hấp dẫn nhất có thể. Trong đời sống hiện đại, khoảng thời gian của cá nhân mỗi người dần trở nên eo hẹp, độc giả không muốn dành quá nhiều thời gian chỉ để tiếp nhận một thông tin mà muốn tiếp nhận được càng nhiều thông tin càng tốt. Điều này khiến báo chí phải thay đổi cách trình bày bằng việc đơn giản những con chữ, con số bằng hình ảnh phong phú, những thông tin số liệu trực quan.

Nội dung chất lượng được tạo bằng chiến lược báo chí dữ liệu được dự đoán là yếu tố quan trọng tiếp theo trong marketing. Điều này bắt nguồn từ việc khán giả khao khát sự độc đáo và nhà xuất bản mong muốn tính độc quyền, nên nội dung xoay quanh số liệu thống kê ban đầu, phát hiện mới và ý tưởng độc đáo sẽ thu hút nhiều sự chú ý hơn và thường tiếp cận được nhiều đối tượng hơn.

Một số ảnh hưởng tích cực mà báo chí dữ liệu đem lại là:

• Cách sắp xếp thông tin mang tính khoa học, giúp độc giả nắm bắt thông tin nhanh chóng, tổng quát nhưng không thiếu sót.
• Minh bạch thông tin công cụ khảo sát/phân tích, chống lại tin giả, tin “vịt”
• Trực quan số liệu thông qua biểu thị thông tin bằng đồ họa, biểu đồ (hay còn gọi là Infographic)

Data Curation (Quản lý dữ liệu)

Quản lý dữ liệu là tổ chức và tích hợp dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau. Nó liên quan đến chú thích, xuất bản và trình bày dữ liệu sao cho giá trị của dữ liệu được duy trì theo thời gian và dữ liệu vẫn có sẵn để sử dụng lại và bảo quản. Quản lý dữ liệu bao gồm "tất cả các quy trình cần thiết để tạo, bảo trì và quản lý dữ liệu theo nguyên tắc và được kiểm soát , cùng với khả năng gia tăng giá trị cho dữ liệu". 

Đối với nội dung (content), đó là quy trình xác định những nội dung liên quan từ những nguồn, kênh khác nhau, từ đó chỉnh sửa, xếp lại những nội dung này một cách hợp lý và phù hợp với nhu cầu của độc giả cũng như sẵn sàng cho các kênh phân phối nội dung hiện có.

Data curation mang đến những ảnh hưởng tích cực sau:

• Tạo dựng hình ảnh lãnh đạo tư tưởng, khẳng định thương hiệu
• Tăng tỷ lệ hiển thị, tiếp cận và gắn kết bằng những nội dung phù hợp với thị hiếu
• Tối ưu chi phí và thời gian bằng việc sử dụng những tài liệu có sẵn giúp giảm bớt gánh nặng công việc và giúp định vị những mối quan tâm thật sự của các đối tượng mục tiêu
• Gia tăng thứ hạng tìm kiếm trên google cũng như lưu lượng trang web
• Cải thiện tương tác truyền thông xã hội bằng những nội dung chất lượng cao, dễ chia sẻ 

Original Data (Dữ liệu gốc)

Nghiên cứu trực tiếp hoặc thậm chí chuyển sang dữ liệu nội bộ là một cách tuyệt vời để thêm tính độc đáo vào chiến lược ý tưởng của nội dung dựa trên dữ liệu. Thu thập dữ liệu bên ngoài trực tiếp thông qua nghiên cứu như khảo sát và nghiên cứu thực địa cho phép thương hiệu linh hoạt và sáng tạo hơn khi tìm dữ liệu mới để truyền cảm hứng cho chiến dịch. 

Mặc dù các cuộc khảo sát đang trở nên dễ dàng hơn và nhanh chóng, tiện lợi hơn vì có thể tiến hành trực tuyến, nhưng việc đi ra ngoài thực địa để thu thập các mẫu có thể mang lại dữ liệu tuyệt vời thu hút nhiều sự tương tác cho một chiến dịch (yếu tố bất ngờ của kết quả, sự hấp dẫn rộng rãi của chủ đề và tính độc đáo của dữ liệu).

Tận dụng data như thế nào để làm marketing hiệu quả?

Đọc tới đây, chắc hẳn bạn đã biết quyền lực của data đối với marketing (đặc biệt đối với content) “lớn” đến thế nào rồi nhỉ? Chính vì mang quyền năng lớn, nên việc sử dụng data hiệu quả cũng là một vấn đề “nan giải” không kém việc làm quen với nó. Đây là một số lưu ý mình đã rút ra về việc sử dụng dữ liệu để làm marketing hiệu quả:

1. Nhìn dữ liệu trong một bức tranh tổng thể

Vì luôn được dùng làm nền tảng phát triển thương hiệu, xây dựng chiến lược, hiển nhiên nguồn data sẽ thường xuyên được “chắt lọc”, phân biệt và cập nhật. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, dữ liệu có thể đúng hoặc không, phù hợp hoặc không, đáng tin cậy hoặc không... Chính vì thế, bạn cần nhìn dữ liệu một cách tổng quát nhất, đánh giá uy tín và mức độ đáng tin cậy của nguồn dữ liệu trước khi đưa ra quyết định hay tiến hành công việc. Hay cụ thể hơn, câu hỏi lớn nhất bạn cần trả lời và “thỏa mãn” như là: “Những thông tin/ dữ liệu này có phù hợp với kế hoạch marketing không?”. 

“Cung cấp thông tin” là việc của Data Analysis, nhưng quyền “sử dụng thông tin” nằm trong tay marketer.

2. Đánh giá dữ liệu trên nhiều góc nhìn/phương diện khác nhau

Việc nhìn dữ liệu sâu hơn sẽ giúp bạn có cái nhìn thấu đáo về những gì đang diễn ra. Hãy đứng trên những góc nhìn khác nhau để hiểu được tác động của chiến lược marketing đối với thương hiệu.

Đừng chỉ quan sát số liệu ở một khía cạnh thương hiệu duy nhất. Thay vào đó, bạn cần nhìn nhận vấn đề ở nhiều phương diện khác như: chuyên gia, khách hàng, đối thủ.

3. Đặt câu hỏi

Như bạn đã biết, thông tin hay dữ liệu “thuần túy” không mang tính nghi vấn, từ đó dẫn đến bản chất không bao hàm bất kì công dụng nào, cho đến khi chúng được sử dụng bởi một ngành nghề nào đó hay một ai đó. Đối với marketing, để sử dụng nguồn dữ liệu hiệu quả, bạn cần đánh giá được nguồn dữ liệu nào “phù hợp”. Và để làm được điều này, bạn cần đặt câu hỏi để “cụ thể hóa” chúng dựa trên mục đích cá nhân hay mục đích của kế hoạch.

Cụ thể, thương hiệu hoạt động để phục vụ nhu cầu của khách hàng. Do đó, những dữ liệu hữu ích là những dữ liệu hướng đến lợi ích của khách hàng. Người tiêu dùng muốn được giảm chi phí và rủi ro. Vậy thì, câu hỏi được đặt ra là: “Loại thông tin nào sẽ giúp khách hàng giảm được chi phí và rủi ro?...” Tương tự như thế, những câu hỏi đặt ra sẽ dựa trên mục đích, mục tiêu bạn hay doanh nghiệp mong muốn khai thác từ nguồn dữ liệu. Sau khi được “sàng lọc” bởi những câu hỏi, các thông tin sẽ được “cụ thể hóa”, rõ ràng và trở nên mang tính “mục tiêu”.

4. Luôn cẩn trọng

Cẩn trọng là điều cần thiết khi thu thập và phân tích dữ liệu trong marketing. Việc này sẽ giúp bạn hạn chế được sự sai lệch thông tin không đáng có. Nếu gặp các dữ liệu mâu thuẫn nhau, bạn cần xem xét tỉ mỉ mọi khía cạnh, từ đó tìm hiểu nguyên nhân dẫn đến mâu thuẫn và tiến hành “sàng lọc” lại từ đầu. Trong trường hợp dù đã phân tích nhưng vẫn chưa tìm được kết luận chính xác, bạn cần trung thực thừa nhận mâu thuẫn trong việc phân dữ liệu. Dữ liệu không biết nói dối, do đó thừa nhận chúng “xung khắc” với nhau an toàn hơn nhiều so với việc bạn đưa ra kết luận sai lầm.

Các tips data analysis cho marketer

1. Thiết lập quy trình phân tích dữ liệu rõ ràng

Một quy trình rõ ràng sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và rắc rối khi tiếp cận các nguồn thông tin. Một quy trình phân tích dữ liệu đơn giản được phác thảo dưới đây:

• Xác định câu hỏi: Xác định đầy đủ câu hỏi mà bạn đang cố gắng trả lời và các mục tiêu của việc phân tích dữ liệu.
• Thu thập dữ liệu: Làm việc với các data analyst hoặc các chuyên gia dữ liệu khác để thu thập dữ liệu liên quan cho dự án của bạn.
• “Sàng lọc” dữ liệu: Chuẩn hóa dữ liệu bạn đã thu thập và loại bỏ những dữ liệu không chính xác hoặc không liên quan.
• Phân tích dữ liệu: Sử dụng các kỹ thuật phân tích để thấu hiểu dữ liệu và đưa ra câu trả lời cho câu hỏi của bạn. Bước này có thể có nhiều hình thức khác nhau, tùy thuộc vào câu hỏi mà bạn đang cố gắng trả lời.
• Chia sẻ kết quả của bạn: Tạo tài nguyên và trực quan hóa dữ liệu sẽ giúp người khác hiểu được thông tin chuyên sâu mà bạn đã tạo ra.

2. Không quên điểm mấu chốt của vấn đề

Để phần báo cáo được tối ưu, hãy thử thể hiện dữ liệu của bạn bằng một vài biểu đồ được lựa chọn cẩn thận. Bạn cần đảm bảo rằng chúng liên quan đến câu hỏi cốt lõi và được truyền đạt dễ hiểu với người nghe. Ngoài ra, việc tóm tắt thông tin và sắp xếp chúng gọn gàng trong một câu trả lời ngắn gọn sẽ giúp bạn lẫn người nghe dễ dàng nắm bắt dù thông tin là tổng quan hay cụ thể. Bằng cách này, bạn sẽ tránh gây xáo trộn giữa các thông tin và tập trung vào những phân tích của mình. 

3. Tìm hiểu góc nhìn và lắng nghe nhận xét từ người khác

Công bằng mà nói, marketer chúng mình không phải là những Data Analyst chuyên nghiệp. Do đó, tìm kiếm nhận xét từ người khác đối với các phân tích của bạn là một trong những cách tốt nhất để đảm bảo thành quả được hợp lý và chính xác. Có được một góc nhìn thứ hai có thể giúp bạn tìm ra các lỗi tiềm ẩn hoặc chỗ cần cải thiện. Nhận xét từ đồng nghiệp đặc biệt quan trọng đối với những người có ít kinh nghiệm. Nếu bạn có thể nhờ một nhà phân tích có kinh nghiệm hơn xem xét thành quả của mình, bạn sẽ có thể học hỏi từ những hiểu biết và nhận xét của họ.

4. Luôn kiểm tra thông tin nhiều lần trước khi tiến hành phân tích/ báo cáo

Bất cứ khi nào làm việc với dữ liệu, bạn nên giả định rằng chúng có ít nhất một số sai sót. Những sai sót này có thể bao gồm từ lỗi đơn giản đến các phần dữ liệu bị lỗi hoàn toàn. Vì lý do này, bạn nên tập thói quen kiểm tra lại dữ liệu của mình khi tiến hành phân tích và trước khi báo cáo.

5. Biết điểm dừng

Một kỹ năng quan trọng cuối cùng thường bị bỏ qua là biết khi nào nên dừng việc phân tích của bạn. Có một điểm cuối đã được định sẵn là một phần quan trọng của quy trình phân tích dữ liệu. Nếu không có điểm cuối rõ ràng, bạn có thể dễ dàng nghĩ ra những câu hỏi mới và dần lạc vào sự vô định, dẫn đến nguồn thông tin dữ liệu không liên quan đến dự án hay mục đích ban đầu. Mặc dù có những lúc việc khám phá sâu hơn mang lại những hiểu biết hữu ích, nhưng việc phân tích dữ liệu vô tận thường không mang lại kết quả có giá trị thực tiễn.

Tạm kết

Trên đây chỉ là những ảnh hưởng “nho nhỏ” của data analysis đối với marketing mà thôi. Mặc dù bạn và mình đều không phải là những data analyst chuyên nghiệp, hay có mong muốn “dấn thân” vào con đường trải đầy “con số” này; nhưng là một marketer nhất định không được “ngó lơ” kỹ năng cần thiết này.

Nếu bạn mong muốn làm chủ data trong marketing, cũng như tìm hiểu cụ thể hơn về những kỹ năng, công cụ...về data analysis, hãy đăng ký ngay khóa học Data Analytics For Marketer tại AIM Academy để cùng mình chinh phục những con số nhé!