post
Full stack Marketing
Marketing Analyst
51

Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong Marketing

Với các ngành nghề có liên quan đến Digital, chuyển đổi số thì dữ liệu được coi là “vàng đen", có tác động rất quan trọng tới mọi hoạt động, quyết định của doanh nghiệp, đặc biệt là đối với marketing. Để đưa ra được chiến lược marketing có tỷ lệ thành công cao, rủi ro thấp thì phải căn cứ từ dữ liệu thu thập được và cần phải biết xử lý, phân tích chúng. Dưới đây là 7 tác động của phân tích dữ liệu trong marketing, cùng tham khảo nhé.

Phân tích dữ liệu giúp bạn hiểu rõ khách hàng của mình là ai

Phân tích dữ liệu trong marketing không chỉ đơn giản là thu thập và xử lý thông tin mà còn là quá trình hiểu rõ khách hàng của bạn, từ thông tin nhân khẩu học, đến sở thích, hành vi, nỗi đau, mong muốn. Từ đó, marketer có thể tạo ra thông điệp, chiến lược marketing hiệu quả và nhắm đúng đối tượng mục tiêu. 

 

Phân tích dữ liệu giúp bạn dễ dàng phân khúc khách hàng 

 

Việc phân khúc khách hàng giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về từng nhóm khách hàng cụ thể, từ đó thiết kế các chiến dịch tiếp thị phù hợp với từng nhóm. Điều này không chỉ giúp tăng hiệu quả tiếp thị mà còn tối ưu hóa chi phí quảng cáo.

 

Bạn có thể sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu như Google Analytics, CRM, và các phần mềm phân tích thị trường để thu thập và phân tích dữ liệu khách hàng. Từ đó, tạo ra các phân khúc cụ thể và xác định chiến lược tiếp cận cho từng phân khúc.

 

Ví dụ: 

Công ty thời trang A muốn tối ưu hóa chiến dịch marketing của mình bằng cách phân khúc khách hàng dựa trên dữ liệu thu thập được từ website và các kênh bán hàng khác. Dưới đây là cách có thể sử dụng phân tích dữ liệu để phân khúc khách hàng trong ngành hàng thời trang:

 

Bước 1: Thu thập dữ liệu

Website analytics: Dữ liệu từ Google Analytics về lượt truy cập, hành vi trên trang, và các sản phẩm được xem nhiều nhất.

  • CRM (Customer Relationship Management): Dữ liệu về lịch sử mua hàng, tần suất mua hàng, và giá trị trung bình mỗi đơn hàng.
  • Social media: Dữ liệu từ các nền tảng mạng xã hội như Facebook, Instagram về mức độ tương tác, sở thích và phản hồi của khách hàng.
  • Email marketing: Dữ liệu về tỷ lệ mở email, tỷ lệ click, và các chiến dịch email marketing trước đó.

 

Bước 2: Phân tích và xác định các tiêu chí phân khúc

 

Dựa trên dữ liệu thu thập được, ta xác định các tiêu chí phân khúc khách hàng như sau:

  • Độ tuổi: Dữ liệu từ CRM và mạng xã hội giúp xác định độ tuổi của khách hàng.
  • Giới tính: Xác định giới tính của khách hàng từ thông tin tài khoản và dữ liệu mua hàng.
  • Lịch sử mua hàng: Tần suất mua hàng, loại sản phẩm ưa thích (quần áo, phụ kiện, giày dép), và giá trị trung bình mỗi đơn hàng.
  • Hành vi trên website: Các sản phẩm đã xem, đã thêm vào giỏ hàng nhưng chưa mua, và thời gian ở lại trang.
  • Sở thích và phong cách: Dựa trên dữ liệu từ mạng xã hội và các chiến dịch email marketing.

 

Bước 3: Tạo ra các phân khúc khách hàng cụ thể

 

Phân khúc "Fashion Enthusiasts":

  • Độ tuổi: 18-25
  • Giới tính: Nữ
  • Lịch sử mua hàng: Mua sắm thường xuyên, giá trị trung bình mỗi đơn hàng cao
  • Hành vi trên website: Thường xuyên xem các bộ sưu tập mới, thêm nhiều sản phẩm vào giỏ hàng
  • Sở thích và phong cách: Yêu thích thời trang trendy và phụ kiện đi kèm

 

Phân khúc "Bargain Hunters":

  • Độ tuổi: 26-35
  • Giới tính: Nam và Nữ
  • Lịch sử mua hàng: Thường mua vào các đợt giảm giá, giá trị trung bình mỗi đơn hàng thấp
  • Hành vi trên website: Thường xuyên tìm kiếm các mục "sale", "clearance"
  • Sở thích và phong cách: Ưu tiên mua sắm các sản phẩm cơ bản và giá cả phải chăng

 

Phân khúc "Luxury Shoppers":

  • Độ tuổi: 35-50
  • Giới tính: Nam
  • Lịch sử mua hàng: Mua sắm không thường xuyên nhưng giá trị mỗi đơn hàng cao
  • Hành vi trên website: Xem các sản phẩm cao cấp, giày dép và phụ kiện đắt tiền
  • Sở thích và phong cách: Ưa chuộng thời trang cao cấp và các thương hiệu nổi tiếng

 

 

Phân tích dữ liệu giúp bạn hiểu hành vi và sở thích của khách hàng

 

Hiểu rõ hành vi và sở thích của khách hàng là yếu tố then chốt giúp marketer tạo ra các chiến dịch marketing hiệu quả. Dựa trên dữ liệu thu thập từ các kênh trực tuyến và ngoại tuyến, các marketer có thể phân tích hành vi mua sắm của khách hàng, như tần suất mua hàng, các sản phẩm ưa thích, thời gian mua sắm và các tương tác khác.

 

Ví dụ: Với sở thích khách hàng, bạn có thể phân tích thông qua việc theo dõi các hoạt động trực tuyến như lượt truy cập website, lượt xem trang, thời gian ở lại trang hoặc các hành động khác. Từ đó, bạn có thể tạo ra các nội dung và sản phẩm phù hợp với nhu cầu và sở thích của từng khách hàng.

 

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng

 

Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng là việc tối ưu các hành động tiếp thị quảng cáo phù hợp với tương tác và trải nghiệm của khách hàng dựa trên các dữ liệu cá nhân và hành vi của họ. Đây là một xu hướng quan trọng trong marketing hiện đại, giúp tăng cường sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

 

Ví dụ: bạn có thể sử dụng dữ liệu từ các hệ thống CRM, các công cụ phân tích hành vi khách hàng và các nền tảng tiếp thị tự động hóa (marketing automation) để tạo ra các thông điệp đánh tới từng insight của một hay một nhóm khách hàng, có thể là gửi email marketing cá nhân hóa, tạo đề xuất tự động sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng,....

Giúp đo lường và đánh giá hiệu quả chiến dịch (KPI)

Phân tích dữ liệu giúp bạn có thể dễ dàng đo lường và đánh giá hiệu quả chiến dịch marketing cách nhanh chóng. Đặc biệt, khi chiến dịch của bạn được triển khai trên nhiều kênh với nhiều đối tượng khác nhau, thì kỹ năng thu thập, mô hình hoá dữ liệu trong phân tích dữ liệu sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian hơn rất nhiều để đưa ra những báo cáo chính xác.

 

KPI là số liệu quan trọng có thể giúp bạn hiểu được tình hình hoạt động và thành công của doanh nghiệp mình. Trong marketing, việc đo lường và phân tích KPI là điều cần thiết để đạt được mục tiêu.. KPI có thể cung cấp thông tin chi tiết về các khía cạnh khác nhau trong hoạt động kinh doanh, bao gồm khả năng thu hút khách hàng, tỷ lệ chuyển đổi , doanh thu, v.v. 

Phân tích dữ liệu giúp tối ưu hoá chiến dịch marketing

Phân tích dữ liệu giúp marketer tối ưu hóa nội dung và thông điệp quảng cáo một cách hiệu quả hơn. Nhờ dữ liệu thu thập được, bạn có thể: 

 

Tối ưu hoá nội dung thông điệp & quảng cáo

 

Bằng cách theo dõi và phân tích các phản hồi từ khách hàng (như lượt thích, bình luận, chia sẻ), bạn có thể xác định những yếu tố nào trong nội dung quảng cáo đang thu hút sự chú ý của người dùng. Điều này giúp bạn điều chỉnh nội dung sao cho phù hợp và hấp dẫn hơn.

 

Bằng cách sử dụng các công cụ như Google Analytics và các công cụ SEO khác, bạn có thể xác định những từ khóa và thông điệp nào đang mang lại hiệu quả cao nhất. Từ đó, có thể điều chỉnh nội dung để phù hợp với nhu cầu và sở thích của khách hàng.

 

Định vị đúng đối tượng khách hàng

 

Định vị đúng đối tượng khách hàng là một trong những yếu tố quan trọng nhất để tối ưu hóa chiến dịch marketing. Phân tích dữ liệu cung cấp những thông tin quý giá giúp bạn nhắm mục tiêu một cách chính xác và hiệu quả hơn. Ví dụ: Phân tích nhân khẩu học, sử dụng dữ dữ liệu về độ tuổi, giới tính, thu nhập, và địa lý của khách hàng, bạn có thể xác định các phân khúc thị trường khác nhau và điều chỉnh chiến lược marketing cho phù hợp với từng nhóm đối tượng,.. 

 

Phân bổ nguồn lực và ngân sách đúng đắn 

 

Đưa ra quyết định phân bổ ngân sách và nguồn lực là một phần quan trọng của marketing. Bằng cách sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định này, bạn có thể đảm bảo rằng ngân sách của mình được phân bổ một cách hiệu quả, hợp lý để tăng doanh thu, giảm chi phí. 

 

Ví dụ: bằng cách phân tích hiệu suất của các kênh tiếp thị khác nhau, bạn có thể xác định kênh nào đang mang lại nhiều doanh thu nhất và phân bổ nhiều nguồn lực hơn cho các kênh đó. Tương tự, bằng cách phân tích chi phí thu hút khách hàng và giá trị trọn đời của khách hàng, bạn có thể đưa ra quyết định sáng suốt hơn về số tiền chi tiêu cho việc thu hút và giữ chân khách hàng. Bằng cách sử dụng dữ liệu để đưa ra các quyết định phân bổ ngân sách và nguồn lực, bạn có thể tối ưu hóa chi tiêu marketing và thúc đẩy tăng trưởng cho doanh nghiệp của mình.

Dự đoán xu hướng kinh doanh

Phân tích dữ liệu không chỉ giúp marketer hiểu rõ về khách hàng hiện tại mà còn cung cấp những dự báo quan trọng về nhu cầu sản phẩm và xu hướng thị trường trong tương lai. Đây là một công cụ mạnh mẽ để giúp doanh nghiệp đón đầu xu hướng, tối ưu hóa chiến lược marketing và duy trì sự cạnh tranh. 

 

Bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ, doanh nghiệp có thể xác định các mẫu hình và xu hướng theo mùa, từ đó dự báo nhu cầu sản phẩm trong tương lai. Ví dụ, nếu dữ liệu cho thấy một sản phẩm cụ thể bán chạy hơn vào một thời điểm nhất định trong năm, doanh nghiệp có thể tăng cường sản xuất và marketing vào thời gian đó. Bên cạnh đó, các thuật toán AI và Machine Learning có khả năng phân tích lượng dữ liệu khổng lồ và phức tạp để đưa ra dự đoán chính xác về nhu cầu sản phẩm. Những hệ thống này có thể học từ dữ liệu lịch sử và điều chỉnh các mô hình dự báo khi có thêm dữ liệu mới. 

Ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu

Phân tích dữ liệu có thể giúp bạn đưa ra có các chiến lược có căn cứ, tăng tỷ lệ thành công và giảm tỷ lệ rủi ro. Bằng cách phân tích dữ liệu theo thời gian, bạn có thể xác định các xu hướng trong hành vi của khách hàng, hiệu suất marketing, và các lĩnh vực quan trọng khác.

 

Ví dụ, bạn có thể nhận thấy rằng một số chiến dịch marketing luôn đạt hiệu quả tốt hơn so với các chiến dịch khác hoặc các tính năng sản phẩm nhất định được khách hàng yêu thích hơn. Những mô hình và xu hướng này có thể giúp bạn quyết định nên tập trung nỗ lực marketing vào đâu, những thay đổi nào cần thực hiện đối với sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn, và loại thông điệp nào nên sử dụng để kết nối với đối tượng khách hàng mục tiêu. Bằng cách dựa vào các hiểu biết dựa trên dữ liệu để đưa ra quyết định, bạn có thể tin tưởng rằng những hành động của mình có khả năng cao nhất để thúc đẩy tăng trưởng và thành công cho doanh nghiệp. 

Phân tích dữ liệu giúp đánh giá đúng được chất lượng nhân sự và phân bổ KPI phù hợp

Đối với các cấp bậc quản lý, kỹ năng phân tích dữ liệu sẽ giúp ích rất nhiều trong việc đánh giá nhân sự và phân bổ KPI phù hợp. Ví dụ, với những dữ liệu khách hàng từ quá khứ, dữ liệu về xu hướng thị trường và hiệu suất performance trước có của từng nhân viên, bạn có thể đặt ra được mức KPI khả thi cho cả team và phù hợp với từng người để không bị xa vời so với thực tế, thúc đẩy động lực cho từng cá nhân trong team. 

Lời kết

Trên đây là những thông tin chi tiết về tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong marketing. Phân tích dữ liệu cũng là một kỹ năng quan trọng mà bất cứ marketer nào cũng nên biết hiện nay. 

 

Nếu bạn Nếu bạn muốn học thêm kỹ năng phân tích dữ liệu để làm việc trong các ngành Marketing Analyst, Data Analyst thì có thể tham khảo KHÓA HỌC DATA ANALYSIS tại MindX, giúp bạn có các kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu, có thể áp dụng trong mọi ngành nghề, giúp bạn thành thạo các công cụ phân tích quan trọng, nắm vững tư duy và các phương pháp phân tích cho nhiều loại dữ liệu khác nhau.

 

Xem lộ trình học tập chi tiết TẠI ĐÂY.

Đánh giá bài viết

0

0/5 - 0 lượt bình chọn
Đăng ký nhận bản tin
Đăng ký ngay để nhận tin tức và tài liệu mới nhất về công nghệ