Bạn có đang tò mò về Data-Driven Marketing không? Bạn có muốn khám phá cách dữ liệu lớn (big data) có thể giúp bạn mang lại tỷ suất lợi nhuận (ROI) cao hơn nhiều không?
Marketing đã trải qua một sự thay đổi căn bản trong thời gian gần đây. Phương pháp tiếp cận cũ – làm việc dựa trên giả định hoặc cảm tính – đã dần bị thay thế. Ngày nay, các nhà làm marketing đã dần chuyển sang nguồn thông tin đáng tin cậy nhất: Dữ liệu khách hàng.
Tuy nhiên, thật đáng tiếc là nhiều người vẫn đang loay hoay với phương pháp này. Nhiều người thường hỏi chúng tôi nơi tìm kiếm dữ liệu phù hợp, số khác lại than phiền về việc thiếu công cụ, hay không biết cách truy cập, phân tích và so sánh thông tin mà họ đang có.
Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá:
- Data-driven marketing là gì?
- Thương hiệu của bạn có thể hưởng lợi từ dữ liệu lớn như thế nào.
- Những thách thức phổ biến nhất mà các marketer như bạn phải đối mặt.
- Ví dụ cơ bản các chiến dịch dựa trên dữ liệu.
- Hướng dẫn ngắn gọn về cách xây dựng chiến lược marketing dựa trên dữ liệu và các công cụ nên sử dụng.
1. Giới thiệu
Trước khi bắt đầu, chúng tôi muốn khẳng định với bạn một điều: Khái niệm Data-driven marketing thoạt nghe có vẻ phức tạp, nhưng nếu loại bỏ các thuật ngữ chuyên ngành, nhiều chiến lược trong số đó sẽ trở nên rất quen thuộc.
Vì vậy, chúng tôi đã nỗ lực trình bày phương pháp này theo cách đơn giản nhất có thể. Chúng tôi đã hạn chế sử dụng thuật ngữ chuyên môn trừ khi thực sự cần thiết và đan xen các ví dụ thực tế để giúp bạn hiểu rõ hơn về các khía cạnh khác nhau của hướng tiếp cận mới này.
2. Data-driven marketing là gì?
Data-driven marketing (Marketing dựa trên dữ liệu) là phương pháp tối ưu hóa thông điệp thương hiệu dựa trên thông tin khách hàng. Các marketer sử dụng dữ liệu để dự đoán nhu cầu, mong muốn và hành vi tương lai của khách hàng. Những thông tin chi tiết (insight) này giúp phát triển các chiến lược marketing cá nhân hóa nhằm đạt được tỷ suất hoàn vốn (ROI) cao nhất có thể.
Vậy Data-driven marketing khác gì với marketing truyền thống?
Để hiểu sự khác biệt, chúng ta phải quay lại tiền đề ban đầu của marketing. Về cơ bản, marketing luôn tập trung vào hai mục tiêu: Đầu tiên là khám phá nhu cầu và mong muốn của khách hàng, sau đó là sử dụng insight đó để cung cấp chính xác những gì khách hàng muốn mua.
Trong thực tế, điều này có nghĩa là:
- Thấu hiểu sâu sắc khách hàng mục tiêu.
- Xác định và dự đoán nhu cầu khách hàng.
- Thiết kế chiến lược cung cấp sản phẩm/dịch vụ giải quyết được những nhu cầu đó.
Các đội ngũ marketing truyền thống đã sử dụng kết hợp hai yếu tố để đạt được các mục tiêu này: Các nghiên cứu thị trường có sẵn tại thời điểm đó và các giả định của họ về khách hàng mục tiêu. Thật không may, cách tiếp cận này thường dựa trên phương pháp “thử và sai”. Các công ty phải tung ra nhiều chiến lược khác nhau để tìm ra chiến lược có khả năng đạt được mục tiêu.
Ngược lại, Data-driven marketing cho phép các marketer kết nối với khách hàng vào đúng thời điểm, đúng kênh, với đúng ưu đãi.
Lợi ích của việc sử dụng dữ liệu không chỉ dừng lại ở việc cải thiện giao tiếp. Các đội ngũ marketing hiện đại còn sử dụng insight khách hàng để:
- Cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.
- Nhắm mục tiêu vào các phân khúc khách hàng được xác định rõ ràng.
- Thu hút khách hàng mới.
Với nguồn dữ liệu sẵn có, các thương hiệu cũng có thể đo lường và cải thiện chiến lược của họ theo thời gian thực (real-time).
3. Lợi ích của việc sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) trong Marketing
Marketer có thể hưởng lợi từ dữ liệu theo nhiều cách khác:
3.1. Dữ liệu giúp hiểu rõ hơn về đối tượng mục tiêu
Bất kỳ thông tin nào về khách hàng cũng giúp marketer có được cái nhìn sắc bén về đối tượng mục tiêu của mình. Ví dụ, các insight từ CRM có thể tăng khả năng dự đoán hành vi khách hàng của marketer. Kết quả là các chiến dịch marketing đảm bảo tiếp cận khách hàng với thông điệp phù hợp vào đúng thời điểm.
3.2. Khả năng xây dựng kết nối bền chặt hơn với khách hàng tiềm năng
Với dữ liệu, marketer có thể xây dựng kết nối tốt hơn với khán giả, và có thể thực hiện việc đó trên quy mô lớn. Như Tom Benton, CEO của Data and Marketing Association, đã chỉ ra trong bài viết trên Forbes:
“Lượng dữ liệu khổng lồ từ sự kết hợp gần như vô hạn của các phương tiện truyền thông, thiết bị, nền tảng và kênh cho phép các marketer cơ hội mang đến trải nghiệm 1-1 cho khách hàng ở quy mô lớn. Nếu tận dụng khéo léo, một doanh nghiệp với hàng triệu khách hàng có thể cung cấp trải nghiệm được cá nhân hóa giống như một doanh nghiệp chỉ có một tá khách hàng.”
3.3. Khám phá các kênh quảng bá tốt nhất
Dữ liệu không chỉ tiết lộ sở thích của đối tượng mục tiêu mà còn gợi ý các kênh thương hiệu nên sử dụng để tương tác với họ cả hiện tại và trong tương lai. Insight này giúp marketer đặt thông điệp đúng nơi mà đối tượng mục tiêu đang ở hoặc sắp hướng tới.
3.4. Cá nhân hóa
Khách hàng ngày nay tỏ ra hoài nghi với các thông điệp marketing chung chung. Một nghiên cứu cho thấy 74% khách hàng cảm thấy thất vọng khi thấy nội dung không liên quan từ các thương hiệu, và 79% sẽ không xem xét một lời đề nghị trừ khi thương hiệu đó cá nhân hóa nó dựa trên các tương tác trước đây của họ. Các doanh nghiệp sử dụng cá nhân hóa mang lại ROI cao gấp 5 – 8 lần cho các nỗ lực marketing của họ.
4. Những thách thức phổ biến nhất của Data-driven marketing
Theo Campaign Monitor, 81% các marketer cho rằng việc triển khai chiến lược dựa trên dữ liệu là cực kỳ phức tạp. Và đây là những điều khiến việc triển khai trở nên khó khăn:
Thách thức #1 – Thu thập dữ liệu Nhiều marketer mới bắt đầu làm marketing dựa trên dữ liệu cảm thấy choáng ngợp trước ý tưởng thu thập thông tin khách hàng. Hầu hết tự hỏi tìm dữ liệu ở đâu. Một số người cảm thấy bị tê liệt bởi sự dư thừa thông tin hiện có. Kết quả là, họ sợ hãi ngay cả khi xem xét đến việc thực hiện một chiến dịch dựa trên dữ liệu.
- Làm thế nào để xử lý? Bạn gần như chắc chắn đã có quyền truy cập vào phần lớn dữ liệu, tuy nhiên việc làm việc với những dữ liệu bị cô lập này không hề dễ dàng. CRM, phân tích website, thương mại điện tử và các công cụ quảng cáo, hệ thống ERP của riêng bạn, tất cả các loại phần mềm mạng xã hội và nhiều công cụ khác có thể cung cấp thông tin chi tiết về tương tác của khách hàng. Từ thông tin hồ sơ của họ đến việc sử dụng website cho đến các tương tác với sản phẩm và quảng cáo của bạn. OpenDB đã đưa ra nhiều luận điểm mạnh mẽ trong bài đăng blog trên OpenDB.VN: bạn có rất nhiều dữ liệu, nhưng một số trong đó bạn lại chưa tận dụng tối đa. Để đưa ra quyết định hoàn toàn sáng suốt, bạn sẽ cần nhiều hơn thế. Đặc biệt là trong thời điểm sở thích của nhóm mục tiêu thay đổi nhanh chóng. Đưa ra quyết định thuần túy dựa trên dữ liệu bán hàng từ vài năm qua là một khởi đầu tốt – nhưng nếu bạn có thể lấy thêm dữ liệu, hãy cố gắng lấy các tập dữ liệu lớn hơn.
Không may là, việc có một lượng lớn nguồn dữ liệu sẵn có lại tạo ra một vấn đề khác:
Thách thức #2 – Tổng hợp dữ liệu Để hưởng lợi từ nó, dữ liệu của bạn phải mới nhất có thể. Nếu được, bạn nên sử dụng thông tin theo thời gian thực. Nếu không, dữ liệu của bạn nên được cập nhật thường xuyên. Tối đa là hàng ngày hoặc hàng tuần. Thách thức là gì? Việc kéo và cập nhật dữ liệu đó theo cách thủ công thường xuyên là một công việc tẻ nhạt. Đặc biệt nếu bạn nhập thông tin vào Excel bằng tay.
- Làm thế nào để xử lý? Hãy tạo một dashboard marketing. Các nền tổng hợp dữ liệu và trực quan hóa như DBHub cho phép bạn kết nối với tất cả các nguồn dữ liệu của mình tại một nơi. Dashboard đồng bộ thông tin từ nhiều kênh marketing khác nhau mà chúng ta đang sử dụng. Và DBHub thực hiện điều đó theo thời gian thực (15’-1h). Sau đó hiển thị thông tin theo như đã cài đặt để giúp bạn xem tất cả dữ liệu chiến dịch của mình ở một nơi.
Thách thức #3 – Vượt qua các “đảo dữ liệu” (Data Silos) để phân tích dữ liệu Đáng kinh ngạc: Chỉ 8% công ty lưu trữ tất cả dữ liệu ở một nơi – một kho dữ liệu (data warehouse). Những công ty còn lại phân phối nó giữa các địa điểm, nhóm, phòng ban… Nhưng đó chưa phải là tất cả. Dữ liệu phân tán khiến 69% tổ chức không thể cung cấp cái nhìn duy nhất về khách hàng. Kết quả là các đảo dữ liệu (data silos) hạn chế khả năng của một đội ngũ marketing trong việc: hiểu đối tượng của họ, và có được cái nhìn đầy đủ về hiệu suất chiến dịch của họ. Không ngạc nhiên khi 42% marketer chỉ có thể chạy các báo cáo hiệu suất cơ bản.
- Làm thế nào để xử lý? Thật không may, đối với hầu hết các công ty, việc phá vỡ các đảo dữ liệu sẽ là một quá trình gian khổ. Không đi quá sâu vào chi tiết, nó thường bao gồm: Thiết lập các tiêu chuẩn dữ liệu chung, Thay đổi văn hóa trao đổi dữ liệu, và Tiếp nhận nền tảng phân tích marketing mà chúng ta đã thảo luận ở trên.
Thách thức #4 – Xây dựng đội ngũ Data nội bộ Việc xử lý lượng lớn dữ liệu thường đòi hỏi phải xây dựng các nhóm chuyên gia liên phòng ban. Nhiều mô hình giúp cấu trúc các nhóm dữ liệu. Mô hình “trung tâm xuất sắc” (centre of excellence) tập trung vào việc thiết lập một chuyên gia dữ liệu duy nhất. Người này lần lượt thiết lập các hướng dẫn và tài liệu để xử lý dữ liệu. Mô hình đội ngũ dữ liệu phân tán nhúng một chuyên gia dữ liệu vào các nhóm hoặc phòng ban quan trọng. Và mô hình “hub and spoke” (trung tâm và nan hoa) kết hợp cả hai mô hình trên. Nó cung cấp một trung tâm quản lý dữ liệu duy nhất nhưng cũng cung cấp sự hỗ trợ cá nhân cho các nhóm quan trọng.
5. Các ví dụ sử dụng Data-driven marketing
Chúng tôi đã đề cập đến tất cả các kiến thức cơ bản về cách tiếp cận dựa trên dữ liệu. Nhưng đôi khi, cách dễ nhất để hiểu một khái niệm là xem cách người khác đã sử dụng nó như thế nào.
5.1. Tối ưu quản trị đa kênh và chuẩn hóa dữ liệu: Cara Luna
Khi quy mô mở rộng, Cara Luna phải đối mặt với “cơn ác mộng” dữ liệu: Vận hành cùng lúc nhiều tài khoản trên Facebook Ads, Google Ads, TikTok Shop, Website và Instagram. Mỗi bộ phận sử dụng một file báo cáo riêng lẻ, dẫn đến thiếu tính tổng hợp và tối ưu sai điểm.
Giải pháp: OpenDB đã đồng hành cùng Cara Luna chuẩn hóa toàn bộ luồng dữ liệu, tự động kết nối và tổng hợp thông tin về một file Google Sheet duy nhất. Thông qua hệ thống Dashboard Data Studio, họ có thể tổng hợp doanh thu, chi phí quảng cáo và ROAS theo từng kênh, từng ngày và từng cửa hàng.
Kết quả: Cara Luna không chỉ tiết kiệm được nguồn nhân lực vận hành báo cáo mà còn theo dõi được doanh thu chi tiết của từng sản phẩm và nhóm khách hàng, từ đó đưa ra quyết định kinh doanh chính xác và nhanh chóng hơn.
5.2. Tự động hóa báo cáo quảng cáo đa quốc gia: Lust Chocolate
Trước khi hợp tác với OpenDB, Lust Chocolate gặp rào cản lớn trong việc tổng hợp dữ liệu thủ công từ nhiều tài khoản quảng cáo tại các quốc gia khác nhau, gây tốn thời gian và dễ sai sót trong khâu quy đổi tiền tệ và đối soát kết quả.
Giải pháp: Với bộ giải pháp từ OpenDB, Lust Chocolate đã tự động hóa toàn bộ quy trình thu thập dữ liệu từ các tài khoản quảng cáo, cập nhật định kỳ theo giờ/ngày và chuẩn hóa về cùng một đơn vị tiền tệ.
Kết quả: Doanh nghiệp đã tiết kiệm được tới 80% thời gian tổng hợp và xử lý dữ liệu. Đội ngũ vận hành giờ đây có thể theo dõi trực quan bảng lãi – lỗ hàng ngày ngay trên Dashboard, giúp tối ưu hóa hiệu suất chạy quảng cáo một cách tức thời.
5.3. Đo lường chính xác chuyển đổi Lead đến Khách hàng: Trung tâm Anh ngữ Easy Edu
Trong giai đoạn mở rộng tuyển sinh, Easy Edu đối mặt với tình trạng dữ liệu rời rạc giữa nội bộ và agency, không thể đo lường chính xác tỷ lệ chuyển đổi từ Lead sang Học viên (MQL), dẫn đến việc không biết nội dung (content) nào thực sự mang lại học viên đăng ký.
Giải pháp: OpenDB đã kết hợp DB Connector để tập trung dữ liệu từ Facebook Ads và Pancake CRM về một màn hình Dashboard duy nhất. Hệ thống cho phép đo lường chi tiết theo các chỉ số CTR, CPC, CPM và phân loại tin nhắn/lead để đánh giá chính xác content nào thu hút học viên thực tế thay vì chỉ đếm số lượng lead “ảo”.
Kết quả: Easy Edu đã chuyển sang tư duy ra quyết định dựa trên dữ liệu thực, giúp tối ưu ngân sách hiệu quả và nâng cao đáng kể tỷ lệ tuyển sinh.
6. Cách tạo chiến lược marketing dựa trên dữ liệu
Chúng tôi phải thừa nhận rằng, việc xây dựng một chiến lược dựa trên dữ liệu là một chủ đề rất rộng lớn. Sau đây vẫn chắc chắn là đủ để bảo đảm một hướng dẫn đầy đủ. Nhưng chúng tôi nghĩ bạn nên có cái nhìn thoáng qua về quy trình này. Vì thế, đây sẽ Là hướng dẫn nhanh về việc thiết lập một chiến lược dựa trên dữ liệu:
🎯 Bước 1: Thiết lập các mục tiêu cho dữ liệu: Trước khi vội vàng thu thập dữ liệu, bạn phải quyết định những gì bạn muốn nó giúp bạn đạt được. Giống như các công ty trong các ví dụ trên, bạn phải xác định một mục tiêu rõ ràng cho dữ liệu. Tại sao? Bởi vì các mục tiêu của bạn sẽ hướng dẫn các bước tiếp theo của bạn. Bạn sẽ biết thông tin nào cần thu thập. Lấy nó từ đâu. Và cũng như, những thông tin chi tiết nào cần tìm kiếm.
🔍 Bước 2: Thu thập dữ liệu: Với các mục tiêu đã đặt ra, bạn cần xác định thông tin nào cần thu thập. Hãy xem xét các mục tiêu của bạn và cân nhắc, thông tin nào sẽ giúp cung cấp thông tin cho chiến lược của bạn. Sau đó, khám phá nơi bạn có thể truy cập dữ liệu.
🗄️ Bước 3: Thu thập và tổ chức dữ liệu: Bước này bao gồm hai hành động. Đầu tiên, quyết định một nền tảng dữ liệu để tổ chức dữ liệu. Thứ hai, sử dụng nó để thu thập các nguồn dữ liệu của bạn.
👥 Bước 4: Xây dựng đội ngũ nội bộ/ngoài: Tùy thuộc vào mục tiêu của bạn, bạn có thể cần xây dựng một đội ngũ để giúp phân tích và hành động dựa trên dữ liệu.
🤝 Bước 5: Có được sự đồng ý của các bên: Việc kết hợp phương pháp dựa trên dữ liệu, đặc biệt nếu đó là chiến dịch đầu tiên như vậy, có thể yêu cầu xin phép từ nhiều bên liên quan.
📈 Bước 6: Đo lường và theo dõi tiến độ: Cuối cùng, bạn phải lập một quy trình để theo dõi cách chiến dịch của bạn hoạt động. Điều này không chỉ giúp bạn phân tích hành động của mình tốt hơn mà còn báo cáo về tiến độ cho các bên liên quan khác.
7. Các công cụ Data-Driven Marketing để xây dựng bộ công cụ (Data Stack) hiệu quả
7.1. Công cụ Thu thập Dữ liệu (Data Connector)
Đây là các công cụ chuyên dụng cho việc “nhập” (ingest) dữ liệu từ các nền tảng quảng cáo (Facebook Ads, Google Ads, TikTok Shop…) về kho dữ liệu.
Ví dụ: DBConnector
Chức năng: Tập trung hoàn toàn vào việc kết nối ổn định, đảm bảo dữ liệu đầu vào luôn thông suốt và chính xác từ các nguồn khác nhau.
7.2. Hệ sinh thái Quản trị Dữ liệu toàn diện (All-in-one Data Hub)
Đây là giải pháp “All-in-one” giúp doanh nghiệp giải quyết toàn bộ bài toán dữ liệu trên cùng một nền tảng mà không cần sử dụng nhiều công cụ rời rạc.
Giải pháp tiêu biểu: DBHub (của OpenDB)
Tại sao DBHub là lựa chọn tối ưu? Khác với các công cụ chỉ đơn thuần kết nối, DBHub tích hợp cả quy trình:
- Thu thập & Tổng hợp: Kết nối đa nguồn dữ liệu (quảng cáo, CRM, Website, ERP) về một mối.
- Làm sạch dữ liệu: Tự động loại bỏ dữ liệu rác, chuẩn hóa các chỉ số, đảm bảo độ tin cậy trước khi đưa vào phân tích.
- Tích hợp Dashboard: Không cần qua bước trung gian, DBHub cho phép bạn tải dữ liệu trực tiếp lên Dashboard để phân tích và ra quyết định ngay lập tức. Với DBHub, việc chuyển đổi từ dữ liệu thô sang insight kinh doanh trở nên liền mạch và nhanh chóng nhất.
7.3. Công cụ Phân tích & Trực quan hóa chuyên sâu (BI & Analytics)
Nếu doanh nghiệp cần các báo cáo phân tích chuyên sâu hơn hoặc kết hợp nhiều nguồn dữ liệu ngoài phạm vi marketing, các công cụ BI vẫn là mảnh ghép quan trọng.
- Các công cụ phổ biến: Google Data Studio, PowerBI, Tableau.
- Chức năng: Hỗ trợ trình bày các kịch bản báo cáo phức tạp, chuyên sâu cho đội ngũ quản trị cấp cao.
