Predictive Analytics là gì? Khái niệm về Phân tích dự đoán

17 Tháng Mười, 2023

Cùng tìm hiểu toàn diện các nội dung về thuật ngữ Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) trong bối cảnh kinh doanh: Predictive Analytics là gì, tại sao nó lại quan trọng với doanh nghiệp, các mô hình Predictive Analytics hoạt động như thế nào, hướng dẫn từng bước làm Predictive Analytics.

Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) là một mô hình phân tích dữ liệu (data analysis) trong đó dữ liệu trong quá khứ được sử dụng để đưa ra các dự đoán hay định hướng chiến lược trong tương lai.

Vốn được sử dụng rộng rãi trong Marketing, Predictive Analytics là một phương thức hiệu quả để hiểu về hành vi của khách hàng, hiểu những gì họ muốn và cần, đây chính là nền tảng giúp doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm và dịch vụ phù hợp, cùng với đó là các chiến lược marketing có sức ảnh hưởng.

Trong phạm vi bài viết này, hãy cùng tìm hiểu chi tiết các lý thuyết xoay quanh khái niệm và cách sử dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp.

Các nội dung sẽ được MarketingTrips phân tích bao gồm:

Predictive Analytics là gì?
Tại sao Predictive Analytics lại quan trọng trong kinh doanh?
Predictive Analytics hoạt động như thế nào?
Các loại dữ liệu chính có thể được sử dụng trong Predictive Analytics là gì?
Các bước ứng dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp.

Bên dưới là nội dung chi tiết.

1. Predictive Analytics là gì?

Predictive Analytics trong tiếng Việt có thể hiểu theo nghĩa là Phân tích dự đoán hoặc Phân tích dự báo.

Predictive Analytics là phương pháp sử dụng dữ liệu (trong quá khứ) để đưa ra các dự đoán về các hành vi hoặc sự kiện trong tương lai. Predictive Analytics được sử dụng rộng rãi trong tiếp thị, bán hàng hay dịch vụ khách hàng.

Predictive Analytics có thể được sử dụng để dự báo cách mọi người sẽ ứng xử hoặc tương tác lại trong tương lai dựa trên hành vi của họ trong quá khứ, đây chính là nền tảng có thể giúp doanh nghiệp lập các kế hoạch marketing (Marketing Plan), tối ưu hoá các chương trình khuyến mãi, cải tiến sản phẩm theo từng phân khúc thị trường cụ thể và hơn thế nữa.

Predictive Analytics cũng có thể được sử dụng để dự đoán cách khách hàng sẽ phản ứng với những thay đổi được thực hiện trên các nền tảng của doanh nghiệp. Ví dụ: bằng cách hiểu vị trí và cách thức khách hàng tương tác với website (nơi khách hàng nhấp vào hay cuộn qua), các marketer có thể biết cách trình bày nội dung sao cho hiệu quả.

Cuối cùng, Predictive Analytics còn được sử dụng để cải thiện dịch vụ khách hàng bằng cách dự đoán những khách hàng nào có khả năng cần được quan tâm nhiều hơn so với những khách hàng khác. Điều này cho phép các nhân viên chăm sóc khách hàng phân bổ thời gian phù hợp tới những tệp khách hàng khác nhau.

2. Tại sao Predictive Analytics lại quan trọng trong hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp?

Như đã phân tích ở trên, Predictive Analytics là một công cụ hiệu quả có thể giúp các nhà lãnh đạo hay người làm marketing đưa ra quyết định tốt hơn cho doanh nghiệp của mình.

Không chỉ được sử dụng để dự báo kết quả của các sự kiện và xu hướng trong tương lai, Predictive Analytics có thể được sử dụng để tối ưu hoá quá trình ra quyết định trong toàn bộ tổ chức.

Dưới đây là một số lý do chính giải thích tại sao Predictive Analytics lại quan trọng với các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp:

Giúp doanh nghiệp tối ưu hóa các hoạt động của mình.
Giúp doanh nghiệp xác định và ngăn ngừa trước các rủi ro tiềm ẩn.
Giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định về chiến lược giá bán, marketing, quảng cáo, nội dung và phát triển sản phẩm hiệu quả hơn.
Predictive Analytics cũng có thể giúp cải thiện khả năng giữ chân khách hàng và lòng trung thành của khách hàng với thương hiệu bằng cách hiểu rõ (Insights) điều gì đang thúc đẩy họ tương tác và mua hàng.

3. Predictive Analytics hoạt động như thế nào?

Predictive Analytics là một phương pháp dự đoán kết quả trong tương lai dựa trên việc phân tích dữ liệu trong quá khứ.

Bằng cách hiểu cách mọi người tương tác và điều gì ảnh hưởng đến hành vi tương tác của họ, doanh nghiệp hay người làm marketing có thể đưa ra những quyết định tối ưu hơn trong tương lai.

Về tổng thể, Predictive Analytics có thể hoạt động theo 3 cách:

Mô hình dự đoán (Predictive modeling).

Có thể nói Predictive modeling là loại Predictive Analytics phổ biến nhất, Predictive modeling sử dụng các mô hình toán học để dự đoán kết quả trong tương lai. Các mô hình phân tích này thường dựa trên các nguồn dữ liệu như dữ liệu bán hàng trước đây hoặc sở thích của khách hàng.

Phân khúc dự đoán (Predictive segmentation).

Predictive segmentation được sử dụng để xác định các nhóm người dùng cụ thể có nhiều khả năng sẽ cùng tương tác theo một cách nhất định.

Ví dụ: doanh nghiệp có thể sử dụng mô hình Predictive segmentation để biết phân khúc khách hàng (Segment) nào có nhiều khả năng chuyển đổi thương hiệu nhất hoặc phân khúc nào sẽ chi tiêu nhiều tiền hơn.

Phân tích dự báo (Predictive Analytics).

Các mô hình phân tích dự báo sử dụng dữ liệu để hiểu các yếu tố khác nhau như giá cả, thiết kế sản phẩm, v.v., những thứ có thể ảnh hưởng trực tiếp đến hành vi tổng thể của khách hàng. Phân tích dự báo cũng có thể được sử dụng để cải thiện hiệu suất kinh doanh bằng cách xác định sớm các vấn đề và tìm cách khắc phục trước khi nó lan rộng.

4. Các loại dữ liệu chính có thể được sử dụng trong mô hình phân tích dự báo (Predictive Analytics) là gì?

Dù cho bạn là nhà lãnh đạo doanh nghiệp hay người làm Digital Marketing, bạn đều nên có hiểu biết căn bản về các loại dữ liệu liên quan đến khách hàng.

Có nhiều loại dữ liệu khác nhau có thể được sử dụng trong Predictive Analytics và mỗi loại mang lại những lợi ích riêng.

Dưới đây là 4 loại dữ liệu chính có thể được sử dụng trong các mô hình phân tích dự báo Predictive Analytics:

Dữ liệu nhân khẩu học (Demographic data): Dữ liệu này bao gồm các thông tin cơ bản về đối tượng như thông tin về tuổi, giới tính, địa điểm và các chi tiết cá nhân khác. Dữ liệu nhân khẩu học thường được sử dụng để dự đoán ai sẽ mua sản phẩm hoặc dịch vụ gì, hoặc để hiểu xu hướng của khách hàng thay đổi theo thời gian.
Dữ liệu về hành vi (Behavioral data): Dữ liệu hành vi bao gồm các thông tin về cách mọi người cư xử, tương tác, bao gồm cả thói quen và sở thích mua sắm cá nhân. Dữ liệu hành vi thường được sử dụng để nhắm mục tiêu quảng cáo (Ad Targeting) và xây dựng nội dung quảng cáo sao cho phù hợp với từng tập đối tượng mục tiêu khác nhau.
Dữ liệu trên các nền tảng mạng xã hội (Social Media Data): Loại dữ liệu này bao gồm các thông tin như ai đang nói về điều gì trên mạng xã hội và những cuộc trò chuyện này đang phát triển như thế nào theo thời gian. Các marketer thường tận dụng dữ liệu này để xác định các cơ hội marketing.
Dữ liệu kinh tế: Dữ liệu này bao gồm các thông tin về các xu hướng kinh tế như tỷ lệ lạm phát hay tốc độ tăng trưởng GDP (Gross Domestic Product). Dữ liệu về kinh tế thường được sử dụng để đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên những dự đoán về hành vi của khách hàng trong tương lai.

5. Các bước cần làm để ứng dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp.

Có rất nhiều cách khác nhau để ứng dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp, dưới đây là 6 bước đơn giản nhất bạn có thể tham khảo:

Xây dựng các mục tiêu cụ thể khi sử dụng Predictive Analytics trong doanh nghiệp. Bạn muốn đạt được những gì? Bạn muốn thấy kết quả gì?
Xác định những gì cần đo lường để đánh giá chính xác kết quả của các nỗ lực Predictive Analytics.
Phát triển chiến lược về cách doanh nghiệp sẽ sử dụng dữ liệu Predictive Analytics để đưa ra quyết định. Bạn sẽ sử dụng Predictive Analytics như thế nào để cải thiện hoạt động kinh doanh của mình?
Đào tạo nhân viên về cách sử dụng dữ liệu và cách nó có thể trở nên hữu ích trong công việc của họ.
Thực hiện quy trình giám sát và điều chỉnh chiến lược dựa trên những kết quả có được. Có bất kỳ thay đổi nào cần phải được thực hiện hay không? hay có những kết quả nào không như kỳ vọng không?
Sử dụng các công nghệ Predictive Analytics như một phần của nỗ lực tổng thể nhằm cải thiện việc ra quyết định dựa trên tất cả các bộ phận trong doanh nghiệp, nó không chỉ liên quan đến các hoạt động marketing hoặc bán hàng mà còn cả công nghệ, sản phẩm, phân phối, và hơn thế nữa.

Kết luận.

Trong thế giới kỹ thuật số ngày nay, khi hành vi của khách hàng đang thay đổi với tốc độ chóng mặt, doanh nghiệp hay người làm marketing có thể sử dụng Predictive Analytics (Phân tích dự đoán) như là một cách thức hiệu quả để tối ưu hoá sản phẩm, hiệu suất marketing hay bán hàng.

Bằng cách hiểu Predictive Analytics là gì, tại sao nó lại quan trọng với doanh nghiệp, các mô hình Predictive Analytics hoạt động ra sao, bạn có nhiều cơ hội hơn để gia tăng sự hài lòng của khách hàng, giành được lợi thế so với đối thủ và hơn hết là sự phát triển bền vững trên một thị trường đầy biến động.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips