Tối ưu hóa dữ liệu với Marketing Mix Modeling: 4 giai đoạn thực hiện

05/08/2024
905
0

Marketing Mix Modeling (MMM) chính là “la bàn” chỉ đường cho doanh nghiệp trong hành trình tối ưu hóa chiến lược marketing. Với MMM, doanh nghiệp có thể bóc tách từng yếu tố marketing như quảng cáo, khuyến mãi, giá cả… để hiểu rõ đâu là “chìa khóa vàng” giúp tăng doanh số. Bằng việc kết hợp dữ liệu lịch sử và các thuật toán thông minh, MMM không chỉ giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định đầu tư marketing hiệu quả hơn mà còn tiết kiệm chi phí đáng kể.

Trong bài viết này, hãy cùng PMAX tìm hiểu qua 4 giai đoạn thực hiện Marketing Mix Modeling:

Quy trình thực hiện Marketing Mix Modeling (MMM).
Nguồn: PMAX

Giai đoạn 1: Xác định phạm vi dự án

Giai đoạn đầu tiên trong quá trình thực hiện Marketing Mix Modeling (MMM) là “Xác định phạm vi dự án”. Đây là giai đoạn cực kỳ quan trọng, vì nó đặt nền móng cho toàn bộ dự án và đảm bảo rằng các mục tiêu kinh doanh và yêu cầu phân tích được rõ ràng và chính xác. Trong bước này, cần trả lời một số câu hỏi cơ bản:

Bài toán kinh doanh cần giải quyết là gì? Điều này giúp xác định mục tiêu chính của dự án MMM, chẳng hạn như tăng doanh số bán hàng, tối ưu hóa chi phí tiếp thị, hay cải thiện hiệu quả chiến dịch quảng cáo.
Biến phụ thuộc (Dependent variable) là gì? Đây là yếu tố mà doanh nghiệp muốn tối ưu hóa hoặc giải thích, có thể là doanh số, số lượng đơn hàng, số khách hàng mới, số lượt cài đặt ứng dụng, hoặc bất kỳ chỉ số kinh doanh nào quan trọng.
Các biến không phụ thuộc (Independent variable) là gì? Đây là các yếu tố có thể ảnh hưởng đến biến phụ thuộc. Ví dụ bao gồm chi phí đầu tư cho từng kênh truyền thông, loại hình khuyến mãi, hoạt động tiếp thị trên các kênh khác nhau, và nhiều yếu tố khác có thể giải thích cho biến phụ thuộc đã được đặt ra. Ở đây chúng ta cần chuyên môn sâu sắc về thị trường & lĩnh vực kinh doanh để xác định đầy đủ các biến không phụ thuộc.
Khoảng thời gian mà chúng ta thu thập dữ liệu và đo lường là bao lâu? Việc xác định rõ khoảng thời gian này giúp đảm bảo dữ liệu được thu thập đầy đủ và chính xác, phản ánh đúng những thay đổi và xu hướng trong hoạt động kinh doanh.
Mức độ chi tiết (granularity) của từng biến số là gì? Điều này liên quan đến việc chia nhỏ các biến số để phân tích chi tiết hơn, ví dụ như tách biệt chi phí quảng cáo trên Facebook theo các mục tiêu khác nhau như Branding và Performance, tương tự cho các kênh khác.

Việc trả lời các câu hỏi này không chỉ giúp xác định rõ phạm vi và mục tiêu của dự án mà còn đảm bảo rằng tất cả các yếu tố quan trọng đều được xem xét và phân tích một cách toàn diện và chi tiết.

Các yếu tố cần xác định khi tiến hành dự án Marketing Mix Modeling (MMM).
Nguồn: PMAX

Giai đoạn 2: Data Selection & Data Review (Chọn lọc và đánh giá dữ liệu)

Data Collection & Consolidation (Thu thập và tổng hợp dữ liệu): Quá trình bắt đầu bằng việc thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm các dữ liệu về chi phí marketing, doanh số bán hàng, lợi nhuận và các yếu tố khác như điều kiện thị trường, yếu tố kinh tế, và các yếu tố cạnh tranh. Dữ liệu này thường được thu thập từ hệ thống quản lý khách hàng (CRM), hệ thống quản lý doanh nghiệp (ERP), các nền tảng quảng cáo trực tuyến, dịch vụ nghiên cứu thị trường và các nguồn dữ liệu bên ngoài.
Data Cleaning & Preprocessing (Sàng lọc và xử lý dữ liệu): Dữ liệu thu thập được thường cần phải được làm sạch và tiền xử lý trước khi sử dụng để loại bỏ các giá trị ngoại lệ, giá trị thiếu hoặc sai sót. Các quy trình tiền xử lý bao gồm việc điền giá trị thiếu, loại bỏ dữ liệu trùng lặp, kiểm tra tính nhất quán và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và chính xác.

Giai đoạn 3: Model Building & Validation (Xây dựng và xác thực mô hình)

Model Building (Xây dựng mô hình)

Đây là giai đoạn trọng tâm của toàn bộ dự án, nơi các dữ liệu đã được chọn lọc và chuẩn bị sẽ được sử dụng để tạo ra các mô hình thống kê:

Lựa chọn phương pháp mô hình hóa: Quyết định phương pháp thống kê hoặc máy học sẽ được sử dụng để xây dựng mô hình. Các phương pháp phổ biến bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy phi tuyến, cây quyết định, mô hình vector hỗ trợ (SVM), và mạng nơ-ron nhân tạo. Lựa chọn phương pháp phù hợp sẽ dựa trên tính chất của dữ liệu và mục tiêu phân tích.
Xây dựng mô hình: Sử dụng dữ liệu đã được chuẩn bị để xây dựng mô hình. Quá trình này bao gồm việc lựa chọn các biến số thích hợp, đặt các tham số ban đầu, và thực hiện quá trình huấn luyện mô hình. Mục tiêu là tạo ra một mô hình có thể giải thích một cách chính xác và đầy đủ mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc.
Tối ưu hóa mô hình: Điều chỉnh các tham số và biến số để tối ưu hóa hiệu suất của mô hình. Điều này có thể bao gồm việc thêm hoặc loại bỏ các biến số, điều chỉnh hệ số hồi quy, hoặc sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa khác để cải thiện độ chính xác và tính dự báo của mô hình.

Model Validation (Xác thực mô hình)

Một bước quan trọng trong quá trình xây dựng mô hình là kiểm tra và đánh giá tính chính xác (validity) và độ tin cậy (reliability) của mô hình. Quá trình này bao gồm việc kiểm tra mô hình trên các tập dữ liệu độc lập, so sánh kết quả dự đoán với dữ liệu thực tế và kiểm tra độ ổn định của mô hình qua thời gian. Điều này giúp đảm bảo rằng mô hình không bị quá khớp (overfitting) và có thể tổng quát hóa tốt với dữ liệu mới. Các chỉ số quan trọng để đánh giá bao gồm R-squared, Mean Absolute Error (MAE), và Root Mean Squared Error (RMSE).

Giai đoạn 4: Insights & Recommendation Generation (Khám phá và đề xuất insights)

Insights Extraction (Trích xuất insights): Sau khi mô hình đã được xây dựng và kiểm tra, các phân tích chi tiết được thực hiện để hiểu rõ hơn về cách các biến số marketing ảnh hưởng đến doanh số bán hàng/lợi nhuận. Các yếu tố quan trọng và mức độ ảnh hưởng của chúng được xác định và cung cấp cho các marketers.
Recommendation Generation (Đề xuất insights): Dựa trên thông tin phân tích từ MMM, các khuyến nghị được đưa ra để cải thiện hiệu suất marketing và tối ưu (optimizing) hóa phân bổ ngân sách marketing. Các nhà quản lý có thể sử dụng các khuyến nghị này để điều chỉnh chiến lược marketing của họ và đạt được mục tiêu kinh doanh.

Tổng kết

Quá trình thực hiện Marketing Mix Modeling (MMM) là một hành trình phức tạp nhưng vô cùng giá trị, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hiệu quả của các hoạt động marketing và đưa ra những quyết định chiến lược chính xác. Từ việc xác định phạm vi dự án, chọn lọc và đánh giá dữ liệu, đến xây dựng và xác thực mô hình, mỗi giai đoạn đều đòi hỏi sự tỉ mỉ và chuyên nghiệp cao. Khi được thực hiện đúng đắn, MMM không chỉ mang lại cái nhìn sâu sắc về tác động của các yếu tố marketing mà còn tối ưu hóa chi phí và tăng cường hiệu suất kinh doanh.

Nếu bạn muốn hiểu rõ hơn về cách Marketing Mix Modeling (MMM) có thể cải thiện hiệu quả chiến dịch Marketing của mình, hãy liên hệ với PMAX và đừng bỏ lỡ Ebook của PMAX về Marketing Mix Modeling tại đây.