Việc thu thập và phân tích dữ liệu ngày càng trở thành một phần không thể thiếu trong cách thức hoạt động của các doanh nghiệp hiện đại. Từ thị trường bán lẻ đến nhà phát triển trò chơi điện tử, dữ liệu được sử dụng trong nhiều ngành khác nhau để tăng doanh số bán hàng cũng như cải thiện sản phẩm và dịch vụ.

Việc sử dụng dữ liệu lớn đã cách mạng hóa cách các công ty thực hiện chiến lược tiếp thị. Tất cả các loại hình công ty đều có thể thấy lợi ích từ việc sử dụng dữ liệu, chẳng hạn như các số liệu tiếp thị trong ngành thương mại điện tử. Nhưng, các công ty tiếp thị sẽ sử dụng dữ liệu lớn như thế nào để đạt hiệu quả?

DỮ LIỆU LỚN LÀ GÌ?

Dữ liệu lớn được định nghĩa là các tập dữ liệu lớn và phức tạp đến mức không thể quản lý hoặc phân tích chúng bằng phương pháp truyền thống. Dữ liệu lớn bao gồm nhiều loại thông tin thường được lấy từ nhiều nguồn và thông qua nhiều phương tiện khác nhau. Ví dụ: nó có thể được lấy từ các bài đăng công khai trên mạng xã hội, được thu thập thông qua khảo sát hoặc bảng câu hỏi hoặc thông qua mua sản phẩm hoặc đăng ký trực tuyến.

Dữ liệu này được thu thập và lưu trữ trong cơ sở dữ liệu máy tính chuyên dụng, sau đó có thể quản lý và sắp xếp dữ liệu thông qua việc sử dụng các công cụ phần mềm chuyên dụng. Khi người tiêu dùng ngày càng sử dụng các dịch vụ trực tuyến, các công ty đang tích lũy ngày càng nhiều dữ liệu lớn và phải sử dụng các biện pháp và công nghệ mới nhất để tận dụng tốt nhất dữ liệu đó.

TẠO HỒ SƠ KHÁCH HÀNG

Khả năng phân tích hiệu quả cả khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng là một kỹ thuật vô cùng hữu ích có thể được sử dụng để tạo hồ sơ khách hàng toàn diện và chính xác. Những hồ sơ này có thể được sử dụng để cải thiện hơn nữa các chiến lược tiếp thị và đảm bảo chúng hấp dẫn đối với nhân khẩu học mục tiêu và đạt được kết quả tốt nhất có thể.

Hồ sơ khách hàng cũng có thể được sử dụng để cải thiện hơn nữa trải nghiệm tổng thể của khách hàng. Bằng cách tìm hiểu chi tiết về sở thích và hành vi cụ thể của khách hàng, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa và hợp lý hóa các nền tảng và dịch vụ của họ để thu hút khách hàng ở cấp độ sâu hơn.

NHẬN THỨC VỀ THƯƠNG HIỆU

Sử dụng dữ liệu để thu hút nhiều nhóm khách hàng cụ thể cũng có thể mang lại hiệu quả kỳ diệu cho nhận thức và danh tiếng của thương hiệu. Người tiêu dùng phản ứng tích cực hơn nhiều với những thương hiệu mà họ cho là cá nhân hơn và ít tách rời khỏi sở thích cá nhân của họ. Họ cảm thấy thoải mái hơn với những thương hiệu này và có nhiều khả năng mua sản phẩm và dịch vụ của họ hơn.

Bằng cách sử dụng dữ liệu, các công ty tiếp thị có thể kết nối hiệu quả hơn với người tiêu dùng và tạo ấn tượng rằng họ dễ tiếp cận hơn và liên lạc nhiều hơn với cơ sở khách hàng của họ.

PHÂN TÍCH HIỆU SUẤT ĐA NỀN TẢNG

Hoạt động kinh doanh hiện đại được tiến hành trên nhiều trang web và nền tảng khác nhau, bao gồm cả tên miền gia đình và các kênh truyền thông xã hội khác nhau. Chúng được sử dụng cho mọi thứ, từ quảng cáo đến bán sản phẩm và dịch vụ.

Trước đây, các công ty tiếp thị phải đối mặt với thách thức khi cố gắng đánh giá mức độ thành công của các chiến dịch đa nền tảng. Tuy nhiên, thông qua việc thu thập và phân tích dữ liệu lớn, các công ty tiếp thị giờ đây có thể đánh giá các số liệu bao gồm số lần nhấp chuột, cuộn và mua hàng cũng như có thể xác định những hành động này diễn ra trên nền tảng nào. Điều này có nghĩa là các công ty hiện có thể vẽ ra một bức tranh chi tiết về toàn bộ chiến dịch của họ, đánh giá nền tảng nào đang hoạt động tốt nhất và sau đó kết hợp thông tin này vào chiến lược của họ khi họ tiến lên phía trước.

ĐƯA RA DỰ ĐOÁN TRONG TƯƠNG LAI

Mặc dù dữ liệu có thể được sử dụng để phân tích hành vi của người tiêu dùng trong quá khứ, nhưng nó cũng cực kỳ hữu ích để đưa ra dự đoán về các xu hướng tiềm năng trong tương lai. Xu hướng rất quan trọng và các công ty tiếp thị có thể dự đoán chính xác xu hướng sẽ thu được lợi nhuận cao.

Các công cụ phân tích dữ liệu tinh vi và tiên tiến ngày nay có thể sử dụng dữ liệu để đưa ra dự đoán về tương lai. Sau đó, các công ty tiếp thị sử dụng những dự đoán này để tác động đến cách các chiến dịch trong tương lai được thiết kế và thực hiện, thu hút nhiều đối tượng hơn và đón đầu những biến động trên thị trường.

Google Analytics là một ví dụ điển hình về điều này. Bằng cách phân tích dữ liệu, Google có thể dự đoán một loạt các hành vi trong tương lai bao gồm xác suất mua hàng, doanh thu dự đoán và xác suất rời bỏ, tức là khả năng người dùng đã hoạt động trong bảy ngày qua sẽ hoạt động trở lại trong bảy ngày tới.

CHẠY QUẢNG CÁO THÀNH CÔNG

Phương tiện truyền thông xã hội thường được sử dụng để chạy các chiến dịch tiếp thị hữu cơ bằng cách sử dụng các bài đăng và nội dung gốc. Tuy nhiên, các công ty cũng phải chuẩn bị để chạy quảng cáo trả tiền trên một số kênh khác nhau. Những điều này có thể thúc đẩy thực sự cho các doanh nghiệp và hoạt động để bổ sung cho các chiến lược tiếp thị kỹ thuật số đã có sẵn.

Tuy nhiên, những quảng cáo trả tiền này có thể đạt mức cao và có thể ăn vào tỷ suất lợi nhuận. Ngoài ra, có thể khó đánh giá mức độ thành công của họ, khiến nhiều doanh nghiệp cho rằng họ không đáng gặp rắc rối. Bằng cách sử dụng dữ liệu lớn, các công ty tiếp thị có thể đánh giá chính xác mức độ thành công của các chiến dịch quảng cáo cụ thể, thu thập thông tin về những thứ như số lần nhấp, doanh số và lượt chia sẻ để đánh giá hiệu suất quảng cáo.

Dữ liệu cũng có thể được sử dụng để tính toán hiệu quả chi phí của các chiến dịch quảng cáo. Nó thực hiện điều này bằng cách so sánh khoản đầu tư cần thiết để chạy quảng cáo với doanh thu mà nó mang lại.

Chúng ta đang chứng kiến dữ liệu lớn được sử dụng ngày càng nhiều trong nhiều ngành và lĩnh vực khác nhau. Khi công nghệ tiếp tục cải thiện và thích ứng, chúng ta có thể mong đợi tích hợp dữ liệu hơn nữa và việc sử dụng rộng rãi hơn nữa các hệ thống máy học và trí tuệ nhân tạo tiên tiến để phân tích thông tin.

×