Data-Driven là gì? Hướng đi mới cho Marketing và doanh nghiệp trong thời đại số

Bài viết này sẽ giúp bạn biết được tầm quan trọng của việc ra quyết định dựa trên việc biết được Data-driven là gì, cũng như cách mà nó thay đổi các quy trình ra quyết định của hai tập đoàn trị giá hàng tỷ đô tại Mỹ là Progressive và Macy’s.

Data-driven là gì?

“Data-Driven” là một thuật ngữ kinh doanh đề cập đến việc sử dụng dữ liệu để cung cấp thông tin giúp bạn ra quyết định nhanh hơn

Trái ngược với việc chỉ được thúc đẩy bởi trực giác hoặc kinh nghiệm cá nhân. Nói cách khác, quyết định được đưa ra với bằng chứng thực nghiệm thực tế chứ không phải suy đoán hay cảm giác ruột gan.

Data Driven được sử dụng trong nhiều lĩnh vực, nhưng phổ biến nhất là vẫn lĩnh vực công nghệ và kinh doanh. Đối với công ty nước ngoài thì việc dựa trên dữ liệu chắc chắn sẽ giúp doanh nghiệp đạt đến mục tiêu kinh doanh nhanh hơn và hiệu quả hơn.

Data-driven decision making (hay DDDM) là quá trình đưa ra quyết định của tổ chức dựa trên dữ liệu thực tế hơn là trực giác hoặc quan sát đơn thuần.

Quyết định dựa trên dữ liệu là một quá trình bao gồm việc thu thập dữ liệu, trích xuất các mẫu và dữ kiện từ dữ liệu đó và sử dụng các dữ kiện đó để đưa ra các suy luận ảnh hưởng đến việc ra quyết định. Bởi vì sự phức tạp của quá trình thu thập dữ liệu nên hiện tại, Data-Driven phù hợp với các tập đoàn hay doanh nghiệp có lượng dữ liệu khách hàng lớn từ đa kênh.

Data Driven được ứng dụng như thế nào trong kinh doanh?

Lợi ích khi ra quyết định dựa theo hướng dữ liệu

• Các quyết định được đưa ra dựa trên bằng chứng thay vì cảm tính -> Giúp quyết định đó có xác suất chính xác cao hơn
• Phân tích dữ liệu sẽ cung cấp thông tin chi tiết và cực kỳ hữu ích về nhiều lĩnh vực, cả bên trong và bên ngoài
• Có 1 quy trình thu thập và phân tích dữ liệu hoàn chỉnh chính là 1 lợi thế cạnh tranh cực kỳ lớn mà không phải ai cũng có thể làm được
• Tất cả lĩnh vực hay phòng ban đều có thể áp dụng cách ra quyết định dựa trên hướng dữ liệu

Data Driven được áp dụng ở bộ phận nào trong công ty?

• Business intelligence
• Marketing
• Chăm sóc khách hàng, customer service
• HR (Nhân sự)
• Finance and accounting (Tài chính và kế toán)

Các phương pháp kinh doanh theo hướng dữ liệu có thể được áp dụng trong toàn bộ tổ chức theo nhiều cách khác nhau.

Data driven marketing – Cách tạo nên những marketers hàng đầu

Data Driven Marketing đề cập đến các chiến lược được xây dựng dựa trên thông tin chi tiết thu được từ việc phân tích dữ liệu lớn (Big Data). Tức là các hoạt động marketing này được triển khai dựa trên việc tổng hợp và phân tích các dữ liệu.

Việc hiểu dữ liệu và ra quyết định theo hướng dữ liệu sẽ giúp Marketer phân tích được nhu cầu tiềm ẩn, hành vi khách hàng trong tương lai., tăng trải nghiệm người dùng. Đồng thời hỗ trợ cho các doanh nghiệp có thể quảng bá được các sản phẩm & dịch vụ phù hợp với nhu cầu của khách hàng hơn.

Không còn việc ra các quyết định dựa vào cảm tính, đối với các Marketer trong thời đại công nghệ và kỹ thuật số, tất cả các quyết định của họ đều cần phải dựa trên việc phân tích số liệu và dữ liệu một cách chính xác nhất.

Bởi vì dữ liệu cho phép bạn xác định và lên từng chiến dịch cụ thể cho từng phân khúc khách hàng khác nhau. Cũng như biết chính xác nội dung phù hợp để lên với từng đối tượng khách hàng và xây dựng các thông điệp mà chúng ta biết là sẽ tạo mối liên kết giữa bạn và các khách hàng của bạn. 

Nhiều công ty nước ngoài đã áp dụng thành công mô hình ra quyết định dựa trên dữ liệu từ nhiều năm trước đây, trong đó, 2 công ty tiên phong này đã áp dụng mô hình này và phát triển vượt trội chính là Progressive và Macy’s. Đây là cách mà hai tập đoàn khổng lồ này áp dụng Data-driven vào việc ra quyết định và thực sự đã đạt được những thành công nổi bật. Không chỉ mang lại cho họ hàng tỷ đô, mà còn giúp họ dự đoán tình hình thị trường, khách hàng và các vấn đề có thể xảy ra trong tương lai.

Marketer ứng dụng dữ liệu như thế nào?

Các Marketer trong ngành tìm ra các insight từ việc phân tích và hiểu dữ liệu, được tìm ra bằng nhiều cách để dùng chúng làm nền tảng cho các chiến dịch marketing. Một số ví dụ như:

• Nếu bạn đang chạy các chiến dịch Marketing trên nhiều kênh khác nhau, dữ liệu có thể được sử dụng để xác định xem kênh nào có hiệu suất tốt nhất, và ở giai đoạn nào trong phễu chuyển đổi. Từ đó, doanh nghiệp có thể phân bổ các chiến dịch Marketing hiệu quả hơn, tăng trải nghiệm người dùng.
• Netflix và Spotify có thể đưa ra các bộ phim hoặc bài hát thông qua hệ thống gợi ý, dựa trên các sở thích và các hoạt động trong lịch sử của người dùng.

• Walmart sử dụng các câu hỏi tìm kiếm để hiểu hơn về nhu cầu và mong muốn của khách hàng. Bằng việc sử dụng AI và Machine learning, doanh nghiệp này có thể phân tích và đưa ra các sản phẩm mà phù hợp với nhu cầu của người dùng.
• Các dòng xe hiện tại được kết nối với Cloud có thể thu thập và gửi về máy chủ các dữ liệu về hành vi của chủ xe. Với công nghệ dự đoán hành vi người dùng, những dữ liệu này có thể giúp đưa ra các trải nghiệm cá nhân của người dùng. Từ đó, không chỉ người dùng có được các trải nghiệm độc nhất và cá nhân hóa, mà doanh nghiệp còn dự đoán được khi nào người đó sẽ quyết định mua xe mới.

Ứng dụng phân tích Data vào bán hàng đa kênh liên kết (omni-channel)

Nhiều thương hiệu hiện nay đã bắt đầu áp dụng omni-channel ngay từ lúc người tiêu dùng phát sinh nhu cầu về sản phẩm, có hành động tương tác với trang fanpage hoặc trang web của doanh nghiệp. 

Đọc thêm: Omni-Channel là gì? Cách xây dựng mô hình đa kênh trong thời điểm vàng 2021

Các dữ liệu thu được từ người dùng thông qua các touchpoints ở online & offline sẽ được doanh nghiệp sử dụng để xây dựng nên chân dung khách hàng, cũng như đo lường hiệu suất của từng giai đoạn. Từ đó, doanh nghiệp có thể áp dụng lại những dữ liệu này vào các chiến dịch Marketing và bán hàng đa kênh của mình.

Dưới đây là các bước cần thiết mà A1 đã tổng hợp để giúp bạn có thể áp dụng thành công các chiến lược data-driven marketing

#Bước 1: Xác định mục tiêu mà bạn muốn đạt được với chiến lược data-driven marketing. 

Bạn có thể sử dụng phương pháp SMART để thiết lập mục tiêu hiệu quả. Các mục tiêu này có thể là thu hút thêm khách hàng mới, tăng doanh thu, lợi nhuận, v.v

#Bước 2: Xây dựng một team để phân tích dữ liệu

Team này nên bao gồm những người có khả năng phân tích dữ liệu mà bạn thu thập được, họ có thể đến từ nhiều phòng ban khác nhau như: marketing, bán hàng, dịch vụ khách hàng

#Bước 3: Xây dựng chân dung khách hàng từ các dữ liệu này

Từ những dữ liệu như phiên truy cập, những hành động tương tác trên mạng xã hội, lịch sử mua hàng, v.v bạn có thể xác định được chân dung của từng khách hàng của mình, hành vi, sở thích và động lực mua hàng của họ.

#Bước 4: Xác định loại dữ liệu mà bạn cần

Dựa vào mục tiêu của chiến dịch, mà bạn có thể xem xét mà phân tích thời gian khách truy cập vào webpage, lịch sử truy cập, tương tác trên mạng xã hội, dữ liệu từ CRM, v.v

#Bước 5: Tự động hóa các quy trình của bạn

Khối lượng lớn dữ liệu thu được sẽ tốn rất nhiều thời gian để phân tích và xử lý để đưa ra được insight khách hàng. Thay vì sử dụng quá nhiều nhân lực và thời gian, bạn có thể chọn ra một số công cụ tự động để xử lý các dữ liệu mà bạn thu thập được.

#Bước 6: Thu thập các dữ liệu và xử lý dữ liệu

Các dữ liệu mà bạn có được có thể đến từ các thời gian thực (real-time) như: số người truy cập trên trang web hiện tại; hoặc từ bên thứ 3 sẽ được xử lý bằng các công cụ tự động mà bạn đã chọn ở bước 5.

#Bước 7: Xây dựng các chiến dịch cho từng kênh

Từ các dữ liệu mà bạn thu thập được, bạn sẽ chia nhỏ các chiến dịch này ra thành các chiến dịch nhỏ và chọn các kênh cần thiết và phù hợp cho mỗi chiến dịch.

Ví dụ như: Facebook để tăng nhận diện thương hiệu, Email để nuôi dưỡng lead, v.v

#Bước 8: Thu thập kết quả, tính toán ROI và tối ưu các chiến dịch tiếp theo bằng dữ liệu thu thập được

Các xu hướng Marketing theo hướng dữ liệu

Nếu như bạn đang là một marketer và bạn muốn tìm hiểu thêm về data-driven marketing, thì dưới đây là những xu hướng về marketing theo hướng dữ liệu mà bạn nên biết trong thời đại kỷ nguyên số này:

#1: Tầm ảnh hướng ngày càng lớn của trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (Machine learning) đến các ngành khác nhau trong thị trường. Đây là những nhân tố quan trọng trong data-driven marketing. Các công nghệ này giúp doanh nghiệp có thể đưa ra các phân tích dự đoán và tương tác với khách hàng hiệu quả hơn, như là chatbot.

#2: Các phân tích dự đoán có thể giúp các marketer:

• Ưu tiên những khách hàng tiềm năng, những người có khả năng sẽ mang lại lợi ích cho doanh nghiệp
• Xác định những và thu thập những khách hàng tiềm năng có đặc điểm giống với các khách hàng hiện tại của bạn.
• Cung cấp các thông điệp được cá nhân hóa cho từng khách hàng tiềm năng và khách mua hàng.

#3: Đưa các dữ liệu sơ cấp, do chính công ty tạo ra, lên đầu tiên khi xây dựng các chiến dịch marketing theo hướng dữ liệu. Khi những khách hàng tương tác với bạn, dữ liệu mà họ tạo ra sẽ giúp bạn có thể hiểu hơn về sở thích, hành vi và động lực của khách hàng hơn so với dữ liệu từ các bên khác.

#4: Các phòng ban khác nhau trong team marketing cần phải kết hợp với nhau. Nhân viên media, phân tích dữ liệu và nghiên cứu dữ liệu nên làm việc với nhau để hiểu từng hành động (lượt click, đăng ký nhận bản tìn, v.v) ảnh hưởng như thế nào đến hành vi khách hàng. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp có thể cải thiện và phát triển mối quan hệ với khách hàng.

Case Study: Cách mà Progressive ra quyết định bằng data driven là gì?

Khi Progressive, một trong những công ty bảo hiểm xe hơi lớn nhất ở Mỹ, ra mắt app mobile của họ, nó chỉ được dùng với mục đích duy nhất là để giới thiệu về những sản phẩm bảo hiểm mà công ty đang kinh doanh.

Tuy nhiên, khi mà họ nhìn vào dữ liệu thu về và nghiên cứu cách mà người dùng tương tác với ứng dụng, họ phát hiện ra rằng phần lớn người dùng quan tâm đến việc mua bảo hiểm trực tiếp luôn từ ứng dụng. Chính vì vậy, tính năng “mua hàng” đã được thêm vào, giúp công ty tăng hơn 2 tỷ lợi USD lợi nhuận ngay trong năm đó.

Hơn thế nữa, khi Progressive cho ra mắt chương trình Snapshot, Pay as you drive của họ. Đây được xem là công nghệ bảo hiểm dựa vào việc sử dụng của người dùng. Snapshot sử dụng số dặm, thời gian trong ngày và các dữ liệu “hard-braking” (đo hành vi của các lái xe) để tính toán chiết khấu cho các lái xe.

Điều này đã giúp Progressive cá nhân hóa các tỷ lệ bảo hiểm của họ dựa trên xu hướng lái xe thực tế hơn là các nguyên tố trong quá khứ. Đặc biệt, những người lái xe an toàn nhất sẽ nhận được tỷ lệ bảo hiểm cao nhất! Một bước đi vô cùng tuyệt vời của Progressive!

Tới thời điểm hiện tại, Progressive đã thu thập được hơn 10 tỷ dặm dữ liệu lái xe với Snapshot. Theo như website của họ, đây là đã giúp chiết khấu hơn 700 triệu đô la cho khách hàng của họ.

Với Progressive, “marketing dựa vào dữ liệu” không chỉ về cụm từ vô nghĩa, đó là phần cốt lõi của doanh nghiệp của bạn.

Bằng việc ra quyết định dựa vào dữ liệu, Progressive đã có thể giới thiệu một sản phẩm chất lượng mà giúp giải quyết các vấn đề của khách hàng. Ví dụ như, Snapshot có những chức năng tiên tiến có thể xác định các vấn đề tiềm ẩn của khách hàng trước khi nó trở thành một vấn đề thực sự! Đó chính là một giá trị gia tuyệt vời.

Hơn cả việc có thể phản ứng với vấn đề, Progressive đã tiến tới một bước đến khả năng dự đoán (phân tích dự đoán). Điều này hoàn toàn có thể thông qua việc thu thập, phân tích và ứng dụng dữ liệu. Trong khi nhiều công ty vẫn còn chưa biết đến thuật ngữ -driven gì.

Case Study: Cách mà Macy’s ra các quyết định dựa vào dữ liệu 

Một trong những ví dụ của việc marketing dựa vào dữ liệu để đưa ra các công thức để giải quyết câu hỏi truy vấn ad-hoc. 

Việc phân tích các  câu hỏi truy vấn ad-hoc là phương pháp được thiết kế cho các vấn đề đặc thù (có thể xảy ra trong tương lai).

Thông qua việc máy học, các thuật toán có thể học từ các dữ liệu hiện tại và trong quá khứ để giúp xác định các vấn đề trong tương lai trước khi chúng xảy ra. Điều này sẽ giúp các chuyên viên và nhà quản lý đưa ra các quyết định nhanh hơn khi có vấn đề xảy ra.

Chính vì vậy, các câu hỏi truy vấn ad-hoc chỉ là cách đặc biệt hơn để nói về những câu hỏi, vấn đề xảy ra trong tương lai mà có thể xảy ra và giúp cho các nhà quản lý doanh nghiệp có thể nâng cấp và đưa ra các giải pháp cho tương lai.

“Máy học có thể tìm ra được tất cả các thông tin mà chúng ta không hề hỏi”, Một kỹ sư hàng đầu của Google đã nói, “Một khi mà bạn có những thông tin đó, bạn có thể đưa ra thông tin kể cả trước khi câu hỏi đó được hỏi. Đó có thể là ưu điểm cạnh tranh cực kỳ lớn.”

Các công ty như Macy’s và Progressive liên tục tiến tới việc hình thành một mô hình có thể dự đoán trước, để giúp họ có thể dự báo về tương lai và đi trước các đối thủ của họ.

Trong khi phần lớn các doanh nghiệp đang phản ứng với những thử thách mới và tìm hiểu ý nghĩa data-driven là gì, các công ty như Macy’s và Progressive đã hoàn thành việc tạo ra các phương án cho những vấn đề có thể xảy ra trong tương lai. Điều này giúp đưa họ đến một vị thế có thể giới thiệu sản phẩm tới thị trường trước các đối thủ của mình.

Chiến lược Marketing dựa vào dữ liệu có phù hợp với tất cả các doanh nghiệp không?

Câu trả lời là có! Trong cuộc khảo sát toàn cầu của McKinsey, những công ty có hiệu suất cao nói rằng phân tích dữ liệu có ảnh hưởng lớn đến doanh thu trong vòng 3 năm trở lại đây.

Tuy nhiên, các công ty này vẫn đang tụt lại phía sau do thiếu sự hỗ trợ chuyên môn và các cấu trúc hệ thống hỗ trợ cho việc phân tích.

Các nhà quản lý và cấu trúc tổ chức đóng vai trò quan trọng trong các nỗ lực phân tích của công ty

Làm sao để bắt kịp xu hướng phân tích dữ liệu

Trong khi các doanh nghiệp trên thế giới đã đi trước Việt Nam rất nhiều năm kinh nghiệm về việc đưa ra các chiến lược marketing dựa vào việc phân tích số liệu. Các doanh nghiệp Việt Nam vẫn có thể sử dụng những kiến thức và kinh nghiệm từ những người đi trước, để có thể nhanh chóng bắt kịp xu hướng data-driven và đưa ra các chiến lược hiệu quả nhất. Và từ đó, giải quyết và dự đoán trước các xu hướng có thể xảy ra, phát triển doanh nghiệp của mình.

Và để việc phân tích số liệu để đưa ra quyết định được diễn ra một cách hiệu quả nhất, các doanh nghiệp có thể sử dụng nền tảng A1-Analytics để trực quan hóa các bảng báo cáo về số liệu của công ty, từ đó giúp tăng hiệu suất công việc, cũng như tiết kiệm các chi phí nhân sự khi thực hiện các công việc làm báo cáo theo từng thời điểm.

Kết luận

Các doanh nghiệp thông minh đang sử dụng Data-Driven và các công cụ dựa vào dữ liệu phức tạp để tập trung vào tương lai, hơn là quá khứ. Họ thu thập thông tin từ các dữ liệu mà họ có được từ khách hàng. Nhưng có lẽ, quan trọng hơn, họ sử dụng các dữ liệu đó để tạo ra các chiến lược Marketing để giúp doanh nghiệp phát triển.

Nếu bạn muốn dùng nội dung của A1 Digihub với mục đích tham khảo, cung cấp giá trị cho người đọc thì vui lòng xin phép hoặc trích nguồn đầy đủ nhé! Thank you