Để giải quyết những vấn đề này, bạn có thể xây dựng chiến lược tiếp thị dựa trên dữ liệu bằng cách áp dụng mười kỹ thuật sau đây.
1. Tập hợp đội của bạn.
Việc sử dụng dữ liệu để xây dựng chiến lược marketing hiển nhiên bắt đầu từ việc xử lý dữ liệu. Tuy nhiên, để điều này hiệu quả, cần phải có các nhóm liên phòng ban và liên ngành. Richard Bayston gợi ý trên Effin Amazing, “Điều đó không chỉ có nghĩa là ai đó từ bộ phận CNTT hợp tác với bất kỳ ai từ bộ phận bán hàng mà các nhà quản lý cho rằng họ có thể điều động người giỏi nhất.” Điều đó có nghĩa là bạn phải tìm những cá nhân “sẵn sàng vượt ra ngoài lĩnh vực kiến thức của họ.” Ví dụ, “Các nhà khoa học dữ liệu phải sẵn sàng học về marketing; nhân viên bán hàng phải sẵn sàng học về CNTT.”
Vì vậy, khi tập hợp đội ngũ toàn sao của mình, hãy tìm kiếm các nhà khoa học dữ liệu đến từ “các lĩnh vực chuyên môn rất khác nhau” hoặc bố trí một người vào ban lãnh đạo cấp cao, chẳng hạn, để giám sát dữ liệu và phân tích. Và, hãy ưu tiên sự hợp tác giữa những người này bằng cách tổ chức các cuộc họp thường xuyên, nơi mọi người không chỉ chia sẻ ý tưởng và thông tin mà còn cùng nhau chia sẻ thành công.
2. Hãy lo chuyện của mình đi.
Trong một bài viết trên MarketingProfs, Jim Bergeson chỉ ra rằng “Dữ liệu đôi khi bị ẩn giấu trong các nguồn lực nội bộ của tổ chức bạn—có thể là ở các đại lý hoặc nhà phân phối sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn, lực lượng bán hàng của bạn, hoặc bị khóa trong kho lưu trữ CNTT.”
Bạn có thể bắt đầu khai thác dữ liệu này bằng cách xây dựng “một mã định danh khách hàng duy nhất để kết nối các nguồn dữ liệu khác nhau ở cấp độ hồ sơ khách hàng”. Điều này sẽ cung cấp thông tin chi tiết về toàn bộ trải nghiệm của khách hàng, chẳng hạn như “những gì đang xảy ra trong kênh đại lý, điểm bán hàng, khiếu nại hoặc cuộc gọi dịch vụ từ trung tâm chăm sóc khách hàng, đề xuất trực tuyến, giới thiệu, dữ liệu bảo hành, đăng ký, gia hạn và các giao dịch mua hàng tiếp theo”.
Từ đó, bạn có thể xác định và nghiên cứu các mối quan hệ giữa các yếu tố dữ liệu.
3. Dữ liệu không chỉ đơn thuần là những con số.
Erik Bitmanis của Iversoft Solutions cho biết: “Hãy gán cho dữ liệu và các con số một ý nghĩa vượt ra ngoài giá trị số học của chúng. Điều này được thực hiện bằng cách trước tiên phải xác định rõ mục tiêu của bạn là gì và các chỉ số KPI nào sẽ ảnh hưởng đến những mục tiêu đó.”
Bitmanis kết luận bằng cách nói: “Một khi nhóm của bạn thấy được những chỉ số này có thể ảnh hưởng tích cực (hoặc tiêu cực) đến tiến trình đạt được mục tiêu như thế nào, thì những điểm dữ liệu này sẽ trở nên hữu hình hơn là những con số đơn thuần trên bảng tính. Tính hữu hình là chìa khóa để khiến mọi người quan tâm và muốn sử dụng dữ liệu.”
4. Xác định các kênh phù hợp.
Bạn có biết rằng “90% người dùng Twitter khi thấy một tweet liên quan đến chương trình truyền hình có khả năng sẽ xem chương trình đó ngay lập tức, tìm kiếm thêm thông tin hoặc chia sẻ nội dung dựa trên tweet về chương trình đó?” Những nhà tiếp thị thông minh biết cách tận dụng dữ liệu để khám phá những thông điệp nào kết nối tốt nhất với khách hàng của họ và nên sử dụng kênh nào để gửi những thông điệp đó.
Ted Karczewski, chuyên gia nội dung tiếp thị tại Skyword, chia sẻ với Viện Tiếp thị Nội dung rằng “Arby's làm rất tốt việc cân bằng giữa các sáng kiến dữ liệu và tiếp thị sáng tạo của mình.” Ví dụ, trong lễ trao giải Grammy năm 2014, Arby's biết “rằng một tỷ lệ lớn khán giả của họ sẽ tham gia vào các cuộc trò chuyện trực tiếp về sự kiện trên Twitter.” Trong khi theo dõi mạng xã hội trong suốt chương trình, giám đốc truyền thông xã hội của công ty “đã xem lễ trao giải và chờ đợi cơ hội để tham gia vào cuộc trò chuyện bằng nội dung truyền thông xã hội phù hợp, cập nhật theo thời gian thực.”
5. Xây dựng mô hình để dự đoán và tối ưu hóa kết quả kinh doanh.
Dominic Barton và David Court nhắc nhở chúng ta trên McKinsey & Company rằng “Dữ liệu rất cần thiết, nhưng việc cải thiện hiệu suất và lợi thế cạnh tranh xuất phát từ các mô hình phân tích cho phép các nhà quản lý dự đoán và tối ưu hóa kết quả.” Khi xây dựng mô hình này, bạn không bắt đầu từ dữ liệu. Thay vào đó, hãy xác định các cơ hội kinh doanh và các mô hình có thể cải thiện hiệu suất.
Barton và Court đã phát hiện ra rằng “việc mô hình hóa dựa trên giả thuyết như vậy tạo ra kết quả nhanh hơn và gắn kết các mô hình với các mối quan hệ dữ liệu thực tiễn mà các nhà quản lý dễ hiểu hơn.”
6. Xác định những chỉ số cần đo lường khi đánh giá sự thành công.
Sau khi xác định được mục tiêu của chiến lược, bạn cần xác định các chỉ số sẽ sử dụng để đánh giá mức độ thành công của chiến lược đó. Tricia Moon sử dụng mục tiêu tăng lượng độc giả blog trên Rival IQ, trong đó bạn sẽ sử dụng các chỉ số như “Tỷ lệ tương tác bài đăng, số lần nhấp chuột vào liên kết, số lần bài viết được chia sẻ trên mạng xã hội, thời gian trung bình người dùng dành cho một bài viết đến từ mạng xã hội, tỷ lệ phần trăm tăng trưởng độc giả đến từ các trang mạng xã hội”.
Khi đánh giá mục tiêu của mình, hãy xem xét những con số này và tự hỏi chúng tác động đến doanh nghiệp của bạn như thế nào.
7. Hãy đảm bảo dữ liệu của bạn chính xác.
“Bạn muốn mọi thứ phải càng hoàn hảo càng tốt, đặc biệt là khi mọi người sử dụng bạn làm nguồn thông tin và có thể xây dựng các nghiên cứu điển hình hoặc báo cáo dựa trên thông tin của bạn,” Amy Medeiros, quản lý tiếp thị của BroadbandSearch, nói trên CIO. Giám đốc tiếp thị của Akamai, Brad Rinklin, bổ sung: “Điều tồi tệ nhất bạn có thể làm là nhận được nhiều sự chú ý từ báo chí về dữ liệu của mình, rồi sau đó bị đối thủ cạnh tranh hoặc một ấn phẩm lớn nói rằng dữ liệu của bạn là rác rưởi.”
Bạn có thể tránh sai lầm này bằng cách nhờ bên thứ ba kiểm duyệt dữ liệu, chẳng hạn như giáo sư tại MIT hoặc Stanford, nhà khoa học dữ liệu hoặc nhà phân tích ngành, trước khi tiến hành chiến lược của mình.
8. Xây dựng hồ sơ khách hàng mục tiêu và nội dung hướng đến khách hàng.
Trong khi bạn đang bận rộn phân tích dữ liệu, rất dễ quên mất một điểm cực kỳ quan trọng: “Chỉ riêng dữ liệu thôi thì không thể tạo nên chiến lược marketing”, Sreeram Sreenivasan nói trên StartUp Nation. Những hiểu biết sâu sắc được hình thành sau khi nhóm của bạn phân tích dữ liệu và sau đó “hình thành giả thuyết, tầm nhìn và các bước tiếp theo”. Điều này bao gồm phân tích “hành vi khách hàng, thói quen mua hàng, sở thích và thông tin cá nhân để phát triển các chân dung người mua khác nhau”. Với thông tin này, bạn có thể “tìm ra từng khách hàng là ai, họ thích mua gì, thích tìm kiếm gì, sở thích của họ là gì và điều gì ảnh hưởng đến họ”.
Sau khi tạo ra các hồ sơ khách hàng tiềm năng, bạn cần tạo nội dung tập trung vào khách hàng, được cá nhân hóa và hấp dẫn đối với đối tượng mục tiêu của mình.
9. Thiết lập các mục tiêu chung cho toàn công ty.
Farnaz Erfan, giám đốc chiến lược sản phẩm tại Birst, chia sẻ với Neil Davey của Mycustomer.com:
“Việc đo lường hiệu quả đầu tư tiếp thị (ROI) ngày càng khó khăn hơn, bởi vì nó đòi hỏi sự thống nhất với định nghĩa về khách hàng tiềm năng sẵn sàng mua hàng của bộ phận bán hàng hoặc tiêu chí mà đội ngũ dịch vụ cho rằng quyết định mức độ sẵn sàng mua thêm sản phẩm/dịch vụ của khách hàng. Trong bối cảnh này, việc thảo luận về ROI đòi hỏi các nhà tiếp thị – và các đối tác kinh doanh của họ – phải có một quan điểm nhất quán về định nghĩa khách hàng, và đặc biệt là định nghĩa khách hàng có giá trị cao.”
Davey nói thêm: “Sẽ rất hữu ích nếu các tổ chức phá bỏ rào cản giữa các bộ phận, tích hợp dữ liệu từ CRM, tự động hóa tiếp thị, hệ thống dịch vụ và tài chính vào một giao diện duy nhất, cũng như thống nhất các định nghĩa chung và điều chỉnh định nghĩa về ROI.”
10. Hãy tiếp tục thử nghiệm.
Mặc dù dữ liệu có thể cung cấp cho chúng ta điểm khởi đầu để phát triển chiến lược tiếp thị, nhưng nó cần được thường xuyên xử lý và thử nghiệm. May mắn thay, Matthew Buckley nói trên New Breed Marketing rằng việc thử nghiệm các nỗ lực tiếp thị của bạn bằng các thử nghiệm nhỏ "có thể được thực hiện trong một ngày".
Buckley đề xuất bạn nên sử dụng phương pháp khoa học khi tiến hành thử nghiệm. Điều này bao gồm:
- Hãy bắt đầu với dữ liệu.
- Hãy đặt câu hỏi về những thông tin mà bạn hiện có.
- Đưa ra giả thuyết.
- Kiểm chứng bằng thí nghiệm.
- Xác nhận rằng bài kiểm tra/quy trình đã hoạt động theo đúng kế hoạch.
- Phân tích dữ liệu và rút ra kết luận
- Trình bày kết quả và xác định các bước tiếp theo.
Hãy nhớ rằng, bạn càng sớm tìm ra phương pháp hiệu quả, bạn càng nhanh chóng phát triển được doanh nghiệp của mình.
___
by JOHN RAMPTON
