Skip to main content

Thẻ: dữ liệu

Để thấu hiểu được khách hàng, người làm Marketing cần nhiều thứ hơn chỉ là dữ liệu

Để thấu hiểu được khách hàng, người làm Marketing cần nhiều thứ hơn chỉ là dữ liệu

Written by testmtrips on . Posted in Marketing.

Người làm Marketing đang sống trong một thời đại nơi có nhiều dữ liệu về khách hàng hơn bao giờ hết, tuy nhiên, điều này cũng không thể giúp Marketer thực sự hiểu được khách hàng hay người tiêu dùng của mình. Một trong số các nguyên chính dẫn đến điều này đó là Marketer đang nhầm lẫn giữa thông tin hay dữ liệu của khách hàng với sự gần gũi cần có.

Để thấu hiểu được khách hàng, người làm Marketing cần nhiều thứ hơn chỉ là dữ liệu
Để thấu hiểu được khách hàng, người làm Marketing cần nhiều thứ hơn chỉ là dữ liệu

Với tư cách là người làm marketing, hơn ai hết bạn muốn hiểu rõ về khách hàng của mình – về sở thích, nhu cầu, quan điểm hay tâm lý mua sắm của họ – để thiết kế các sản phẩm hay chương trình marketing phù hợp. Người làm marketing cũng đang sống trong một kỷ nguyên có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết về khách hàng hay cả đối thủ của mình.

Tuy nhiên, sự thật là, có nhiều dữ liệu hơn không đồng nghĩa với việc marketer có thể thấu hiểu khách hàng của mình nhiều hơn, và một trong những lý do dẫn đến điều này là marketer đang hiểu nhầm giữa thông tin hay dữ liệu với sự gần gũi hay thân thiết với khách hàng.

Nhiều dữ liệu hơn là nền tảng để có được sự hiểu biết tốt hơn; tuy nhiên, nhiều marketer lại chỉ có thể rút ra được những hiểu biết (insights) tương đối hạn hẹp về con người thực sự của khách hàng.

Lý do đằng sau điều này là marketer chưa phân biệt được cái gọi là thông tin với sự gẫn gũi hay thân thiết với khách hàng. Thông tin là tất cả những thứ như lưu lượng truy cập vào website, mức độ tương tác trên nền tảng mạng xã hội, ý định mua hàng hay từ khoá tìm kiếm – bao gồm cả các sự kiện hay hành động mà khách hàng từng có với thương hiệu.

Các dữ liệu này có thể tiết lộ rất nhiều điều về sở thích, ý định và mong muốn của người tiêu dùng. Tuy nhiên, sự thật là tất cả những điều này không phải là về một con người thực sự, chúng chỉ đơn thuần là sản phẩm phụ của những gì mọi người vẫn làm để mô tả chính họ, cách họ làm thể hiện họ là ai và ngược lại.

Để hiểu mọi người hay khách hàng của bạn thực sự là ai, bạn cần nhiều thứ hơn chỉ là các điểm dữ liệu, bạn cần phải gần gũi hơn với khách hàng của mình, thiết lập một sự thân thiết nhất định và từ đó tạo ra các kết nối có ý nghĩa thực sự.

Xây dựng sự gần gũi hay thân thiết với khách hàng.

McDonald’s là một trong những thương hiệu thức ăn nhanh (ngành F&B) lớn nhất toàn cầu, trong nhiều năm, thương hiệu này là mục tiêu của nhiều nhà phê bình quan đến sức khoẻ, để có thể xoa dịu vấn đề, thương hiệu này không chỉ liên tục tìm cách để xây dựng các thực đơn lành mạnh hơn mà còn chạy các chiến dịch marketing nhằm xây dựng hình ảnh “đẹp” trong mắt người tiêu dùng.

Tuy nhiên, bất chấp những lời chỉ trích, sự thật là vẫn có hàng chục triệu người vẫn ăn ở McDonald’s mỗi ngày. Một câu hỏi đặt ra là, tại sao McDonald’s không tập trung vào những khách hàng thực sự ủng hộ thương hiệu của họ mà phải tìm cách đối phó với những ý kiến trái chiều (và McDonald’s cũng biết rằng nếu họ có tiếp tục thì cũng không thể xoa dịu hay xoá bỏ được các thành kiến về thức ăn nhanh).

Trên thực tế, McDonald’s thực sự rất muốn giao tiếp gần gũi hơn với những khách hàng thực sự yêu thích thương hiệu của mình, tuy nhiên thương hiệu lại không có sự hiểu biết đủ sâu về những con người này ngoài các giao dịch đơn thuần.

Để có thể có được sự thân thiết, McDonald’s đã kết hợp với một Agency thực hiện một nghiên cứu dân tộc học để hiểu các đặc điểm văn hóa của việc trở thành một người hâm mộ hay người ủng hộ McDonald’s.

Hàng loạt cuộc nói chuyện thân mật sau đó đã được agency thực hiện với hàng loạt khách hàng tại nhiều khu vực khác nhau với hy vọng tiết lộ những sự thật thực sự về người hâm mộ thương hiệu.

Bất chấp tất cả các dữ liệu mà McDonald’s từng có về khách hàng, những sự thật đằng sau dữ liệu vẫn chưa được biết đến cho đến khi thương hiệu thực hiện các nghiên cứu chuyên sâu với khách hàng của họ. Khi sự thật về những con người thực được xác định và tiết lộ cho các thành viên trong một cộng đồng, mọi người sẽ cảm thấy được nhìn thấy, đặc biệt là khi những hoạt động này diễn ra trong tiềm thức đến mức chính các thành viên cũng không hề hay biết.

Với McDonald’s, có được những sự hiểu biết sâu sắc về khách hàng hay nói đúng hơn là khi thương hiệu có thể giao tiếp với khách hàng một cách thân mật và gần gũi như là một cộng đồng chung thực sự, điều này đã mở ra những cơ hội mà McDonald’s không thể hình dung được trước đó.

Theo báo cáo thu nhập quý 2 năm 2023, McDonald’s đã đạt mức tăng trưởng doanh số bán hàng 10,3% ở Mỹ và 11,7% trên toàn cầu. Trong 2 năm qua, McDonald’s đã được công nhận là Thương hiệu hiệu quả số 1 và Nhà tiếp thị hiệu quả số 2 theo Chỉ số Effie toàn cầu (chỉ số chuyên xếp hạng các công ty đứng sau các chiến dịch Marketing hiệu quả nhất trên thế giới).

Cách thiết lập sự gần gũi với khách hàng.

Việc thiết lập sự gần gũi hay thậm chí là đồng cảm với người tiêu dùng đòi hỏi nhiều thứ hơn là chỉ quan sát và nói chuyện với họ. Người làm marketing phải nhìn thế giới qua lăng kính của họ. Điều này đòi hỏi các marketer phải gạt bỏ đi những thành kiến và chủ nghĩa cá nhân sang một bên.

Đối với trường hợp của McDonald’s, trong khi ý tưởng kết hợp nhiều chiếc bánh sandwich thành một có thể không hấp dẫn, nhưng với những người khác, nó hoàn toàn có ý nghĩa, thậm chí là vô cùng thích thú. Tiếp cận các nghiên cứu với mức độ đồng cảm cao về mặt văn hóa đối với người tiêu dùng có thể giúp marketer coi họ như những con người thực sự và hiểu rõ hơn về họ với tư cách là những con người xã hội.

Trong quá trình thiết lập sự gần gũi và đồng cảm với khách hàng, dưới đây là một số câu hỏi mà bạn có thể tham khảo sử dụng:

Câu hỏi đầu tiên bạn có thể hỏi là: Tại sao? Tại sao những người này lại cư xử theo cách này hoặc tại sao họ lại nhìn nhận mọi thứ theo một cách nhất định nào đó? Khi bạn hỏi tại sao, câu trả lời thường làm lộ rõ những thành kiến của bạn. Điều quan trọng là phải làm rõ những điều đó, có làm rõ thì bạn mới có thể vượt qua nó.

Để vượt qua những thành kiến của mình, hãy cân nhắc việc tự hỏi bản thân câu hỏi thứ hai: Cái gì? Những người này đang cảm thấy điều gì khiến họ hành động theo cách này hoặc nhìn mọi thứ theo một cách nhất định nào đó? Điều này sẽ giúp bạn bắt đầu bước ra ngoài chính mình và đứng vào vị trí của khách hàng.

Cuối cùng, hãy tự hỏi: Làm thế nào? Họ nhìn thấy mình như thế nào trong câu chuyện cuộc sống? Họ nhìn thế giới xung quanh như thế nào?. Điều này sẽ giúp bạn nhìn thế giới qua con mắt của khách hàng của mình. Bạn không cần phải đồng ý với nó hay tán dương nó; Mục đích chính của bạn là để hiểu nó bởi vì bạn càng hiểu rõ về nó, bạn càng được trang bị tốt hơn để tối ưu hoạt động Marketing của mình.

. . .
Tóm lại, như bạn có thể thấy, sự gần gũi hay thậm chí là thân mật và đồng cảm là nền tảng để xây dựng và thúc đẩy các kết nối, và các kết nối là nền tảng để thúc đẩy hành vi. Quan điểm này đã làm thay đổi hoàn toàn hoạt động Marketing của McDonald’s và vị trí của thương hiệu này trong các hệ tư tưởng về văn hóa.

Nếu những người làm marketing có thể đầu tư nhiều thời gian vào việc tìm hiểu mọi người như cách họ dành thời gian cho việc thu thập dữ liệu, hiệu quả marketing của doanh nghiệp sẽ sớm chạm đến một đỉnh cao mới.

Special Offer từ MarketingTrips:

  • Tham khảo giải pháp Agency Listing từ MarketingTrips: Agency Networks
  • Đăng bài không giới hạn trên MarketingTrips với chi phí chỉ bằng 1 bài đăng (Booking): Content Partner
  • Đăng ký (dành cho Agency): Sign up

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin tức trực tuyến về Marketing, Digital Marketing, Thương hiệu, Quảng cáo và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Đầu tư vào dữ liệu là chìa khoá để chuyển đổi số Đầu tư vào dữ liệu là chìa khoá để chuyển đổi số Đầu tư vào dữ liệu là chìa khoá để chuyển đổi số

Đầu tư vào dữ liệu là chìa khoá để chuyển đổi số

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Khi được tư vấn và thực hiện chuyển đổi số dữ liệu đúng cách, doanh nghiệp sẽ được giải phóng tiềm năng, tối ưu hóa tài nguyên và phát triển bền vững.

Đầu tư vào dữ liệu là chìa khoá để chuyển đổi số
Đầu tư vào dữ liệu là chìa khoá để chuyển đổi số

Việt Nam đang đặt mục tiêu hướng đến tỉ lệ đóng góp vào GDP của nền kinh tế số chiếm 20% vào năm 2025 và 30% vào năm 2030.

Theo Bộ Thông tin và Truyền thông, kinh tế số (Digital Economy) được định nghĩa là nền kinh tế dựa trên công nghệ số và nền tảng số, với các hoạt động kinh tế bằng công nghệ số và nền tảng số, đặc biệt là các giao dịch điện tử tiến hành trên internet.

Báo cáo Vietnam Customers Experience Excellence (CEE – Cung cấp trải nghiệm khách hàng xuất sắc) của KPMG năm 2022 cho thấy trong bảng xếp hạng Top 10 có đến 4 thương hiệu trong nước là PNJ, Viettel, Vietnam Airlines và Sacombank.

Trong đó, 3/4 thương hiệu này đều có thành tích kinh doanh khả quan trong năm 2022 gắn liền với nhiều hoạt động chuyển đổi số.

Đơn cử như Viettel, công bố doanh thu đạt 163.000 tỉ đồng, lợi nhuận trước thuế hơn 43.000 tỉ đồng, tăng lần lượt 6% và 3% so với năm 2021, đồng thời là mức lãi lớn nhất của doanh nghiệp này trong 5 năm trở lại đây. Tương tự là tình hình kinh doanh khả quan của PNJ và Sacombank.

Năm 2022, PNJ đạt doanh thu thuần 33.876 tỉ đồng (tăng 73%) và lợi nhuận sau thuế 1.807 tỉ đồng (tăng 75,6%) so với cùng kỳ. Sacombank cũng ghi nhận lãi trước thuế hơn 6.300 tỉ đồng, tăng 142%.

Theo nhận định của nhiều chuyên gia, các doanh nghiệp Việt Nam và thế giới đang đầu tư mạnh mẽ vào công nghệ; trong đó bao gồm tự động hóa trên nền tảng dữ liệu, phân tích dự báo (Predictive Analytics) và trí tuệ nhân tạo.

Sự đầu tư với hai mục tiêu chính là tăng hiệu suất vận hành trong khi giảm chi phí và gia tăng giá trị và trải nghiệm khách hàng.

Như vậy, chuyển đổi số và đầu tư vào dữ liệu, trí tuệ nhân tạo là yêu cầu cấp thiết ở mức toàn cầu nói chung và Việt Nam nói riêng.

Tuy nhiên, hiện trong quá trình thực hiện chuyển đổi số, doanh nghiệp đang gặp những rào cản như: Tư duy nhận thức của lãnh đạo về chuyển đổi số; văn hóa cục bộ Phòng ban; nhân viên tiêu cực, lợi ích nhóm, sợ nghĩ làm cùng lúc nhiều việc; sợ minh bạch; sợ mất dữ liệu, không bảo mật; nhân sự còn yếu kém công nghệ thông tin; cái gì cũng muốn làm, không giới hạn mục tiêu; sự chủ quan, chưa làm chủ công nghệ.

Theo báo cáo thường niên chuyển đổi số doanh nghiệp năm 2022 của Bộ Kế hoạch và Đầu tư và Cơ quan Phát triển quốc tế Hoa Kỳ (USAID): 48,8% các công ty trước đây đã sử dụng một số giải pháp chuyển đổi số nhất định, nhưng họ đã ngừng sử dụng do các giải pháp không phù hợp hoặc tính chất tạm thời của chúng.

35,3% các công ty đã số hóa dữ liệu và quy trình, chủ yếu chuyển đổi các tài liệu, văn bản và giấy tờ vật lý từ “bản cứng” sang “bản mềm” được lưu trữ trong hệ thống của họ. Bước này rất quan trọng để tiến tới phạm vi chuyển đổi số rộng hơn và đồng bộ hơn.

Một tỷ lệ nhỏ (2,2%) đã làm chủ công nghệ và phần mềm quản lý để phân tích dữ liệu và tự động hóa quy trình để tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định trong hoạt động kinh doanh, mặc dù một số vẫn gặp phải những thách thức trong quá trình sử dụng công nghệ.

Thực trạng này thể hiện trong những trường hợp Syllog đã tư vấn trong thời gian từ 2021-2023. Các công ty được Syllog tư vấn, dàn trải và loay hoay ở các bước đầu của số hoá.

Syllog là công ty tư vấn mảng dữ liệu và trí tuệ nhân tạo cho các doanh nghiệp, bao gồm từ Kiến trúc hạ tầng cho hệ thống dữ liệu, tới hệ thống báo cáo, phân tích chuyên sâu và các ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Khi doanh nghiệp xây dựng hệ thống dữ liệu và không biết bắt đầu từ đâu, các chuyên gia có thể tư vấn về chiến lược dữ liệu, giúp bạn tuyển dụng đội ngũ, thiết lập cơ sở dữ liệu dữ liệu đúng, hỗ trợ doanh nghiệp chọn các công cụ phù hợp và đánh giá sự sẵn sàng về trí tuệ nhân tạo (AI) cũng như các trường hợp ứng dụng trí tuệ nhân tạo.

Khi doanh nghiệp gặp khó khăn trong việc khai thác giá trị từ dữ liệu và cần một tư vấn độc lập đến để đánh giá lại chiến lược dữ liệu, cơ sở dữ liệu, các chỉ số KPI mà doanh nghiệp đang sử dụng.

Syllog cũng có thể giúp cung cấp các phân tích chuyên sâu để giúp khai thác việc cá nhân hoá trải nghiệm của khách hàng, tính toán CLV của khách hàng, tìm kiếm các cơ hội nâng cao doanh thu mới từ dữ liệu.

Nếu chủ doanh nghiệp muốn áp dụng trí tuệ nhân tạo nhưng không biết bắt đầu từ đâu, hoặc doanh nghiệp đã có ý tưởng về việc áp dụng trí tuệ nhân tạo nhưng chưa có đủ đội ngũ để triển khai, Syllog có thể cung cấp dịch vụ tư vấn và triển khai các mô hình Machine Learning và trí tuệ nhân tạo thiết thực nhất cho tình hình kinh doanh của doanh nghiệp.

Syllog muốn giải phóng tiềm năng của các doanh nghiệp bằng cách đo đúng, đề xuất chiến lược đúng, có các biện pháp theo dõi đúng và tận dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa tài nguyên và phục vụ khách hàng tốt nhất, hiểu khách hàng nhất.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Hà Anh  | MarketingTrips   

Theo Markettimes

kể chuyện bằng dữ liệu kể chuyện bằng dữ liệu kể chuyện bằng dữ liệu kể chuyện bằng dữ liệu kể chuyện bằng dữ liệu

Data Storytelling: Cách kể một câu chuyện hấp dẫn bằng dữ liệu

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Marketing.

Data Storytelling – Nếu bạn đang muốn kể một câu chuyện thương hiệu đầy sức hấp dẫn cho đối tượng mục tiêu của mình, dữ liệu (data) là “gia vị” không thể thiếu. 

Data Storytelling
Data Storytelling: Cách kể một câu chuyện hấp dẫn bằng dữ liệu

Trong thế giới kinh doanh và marketing nói chung, bạn đã từng bao giờ bị thuyết phục và lôi cuốn bởi những câu chuyện được kể theo những cách hết sức sáng tạo và mới mẻ chưa?

Trong khi có vô số cách để bạn có thể một câu chuyện hay, với sự phát triển mạnh mẽ của các yếu tố công nghệ như hiện nay, một câu chuyện được kể bằng dữ liệu sẽ có khả năng gắn kết hơn bao giờ hết.

Kể chuyện Storytelling là một hình thức vừa mang tính nghệ thuật lại vừa có yếu tố khoa học, nó là một công cụ giao tiếp mạnh mẽ giúp các nhóm đối tượng mục tiêu nhớ, gắn bó sâu hơn với thương hiệu và hiển nhiên là trung thành với thương hiệu (Brand Loyalty).

Dưới đây là một số ý tưởng bạn có thể tham khảo khi xây dựng các câu chuyện thương hiệu của riêng mình thông qua dữ liệu – Data Storytelling.

1. Hãy bắt đầu bằng một câu chuyện (Story) là những gì chiến thuật Data Storytelling cần.

Nói một cách đơn giản và dễ hiểu, câu chuyện (story) là chất keo có khả năng kết dính tất cả các khía cạnh của nội dung khi giao tiếp hay truyền thông.

Từ những chính trị gia đến những doanh nhân từ các thương liệu lớn trên toàn cầu đều trang bị cho mình những câu chuyện riêng biệt, có thể bạn không thể nhớ sản phẩm của họ có những thông số gì hay bài nói chuyện của họ có những dữ liệu gì, nhưng chắc chắn cái mà bạn có được là những cảm nhận mang tính cảm xúc, những chi tiết khiến bạn tò mò, quan tâm và muốn tìm hiểu sâu hơn.

Với bất kỳ câu chuyện nào, dữ liệu (data) hiếm khi là thứ có khả năng kết nối với tâm trí của người nghe, có thể dữ liệu đó là cần thiết nhưng nếu bạn thiếu đi những yếu tố khác như con người, hình ảnh, màu sắc, âm thanh, bối cảnh hay thậm chí là các quan điểm riêng, mọi dữ liệu được thêm vào dường như không mấy có ý nghĩa.

Bạn cũng đừng quên truyền tải những đoạn tóm tắt ngắn ở đầu hoặc cuối câu chuyện, có thể câu chuyện của bạn đề cập đến rất nhiều thứ, và nó cũng rất dài, bạn cần làm cho người đọc biết được bạn đang đưa họ đi đâu và tới đâu.

2. Làm cho dữ liệu trở nên thú vị.

Dữ liệu về bản chất cũng chỉ là thông tin (information). Mà đã là thông tin thì nó phải được giải thích và sắp xếp một cách có trình tự để không gây nhầm lẫn.

Thông qua quá trình sắp xếp, chọn lọc và giải mã, bạn có thể làm cho các nhóm đối tượng mục tiêu biết thực chất thông điệp của bạn là gì và họ cần (hay có thể) làm gì sau những thông điệp đó.

Việc xây dựng các câu chuyện theo hướng Data Storytelling có thể khiến những dữ liệu khô khan trở nên có nhiều ý nghĩa hơn và có giọng điệu riêng biệt hơn, dữ liệu cũng cần có những cá tính riêng thay vì thể hiện nó thông qua những đoạn chú thích ở cuối câu chuyện.

Bạn cũng có thể cân nhắc cách truyền tải dữ liệu thông qua những câu chuyện hài hước và mang tính giải trí, khi mà người dùng có quá nhiều thứ phải nhớ và biết, những nội dung mới mẻ và vui vẻ có thể khiến họ nhớ và gắn kết sâu hơn.

3. Đưa câu chuyện và dữ liệu vào những ngữ cảnh cụ thể.

Trong thế giới của công nghệ và thông tin ngày nay, khi khách hàng của bạn có quá nhiều nguồn thông tin để tiếp cận, từ email, báo chí hay đến các nền tảng mạng xã hội, một câu chuyện có đủ dữ liệu cũng chưa thể có sức thuyết phục hay ít nhất là khiến họ nhớ về.

Khi bạn kết nối câu chuyện, dữ liệu vào những ngữ cảnh cụ thể, điều này cho phép bạn nhìn nhận mọi thứ từ nhiều quan điểm khác nhau của những người khác bên cạnh các quan điểm riêng của bản thân.

Các câu chuyện khi kết hợp với ngữ cảnh và dữ liệu có thể làm cho mọi thứ trở nên liên quan và đáng nhớ hơn.

4. Thúc đẩy sự kết nối.

Theo góc nhìn của triết học, con người vốn là tổng hoà của những kết nối và mối quan hệ xã hội, nếu không có yếu tố kết nối xã hội, khái niệm con người trở nên mờ nhạt hoặc thậm chí là không tồn tại.

Khi các dữ liệu được truyền tải thông qua những câu chuyện, mọi người có thể thấy và nhớ dữ liệu theo những cách tốt hơn vì họ cảm thấy được kết nối.

Nếu các nhóm đối tượng mục tiêu cảm thấy được kết nối với câu chuyện của thương hiệu của bạn, họ sẽ được kết nối với dữ liệu và có nhiều khả năng hành động hơn.

Những bài thuyết trình tốt nhất thường có một ý tưởng, một câu chuyện, một cách kể mang bản sắc riêng, dữ liệu và cả những yếu tố trực quan khác.

Mỗi thành phần trong toàn bộ câu chuyện đều hoạt động như những chất kết dính có khả năng gắn kết người đọc với thương hiệu được kể.

5. Thấu hiểu đối tượng mục tiêu.

Trong khi kể chuyện (Storytelling) là cần thiết, những kiểu hay nhóm đối tượng mục tiêu khác nhau lại tỏ ra hứng thú với những câu chuyện khác nhau.

Ví dụ: Nếu bạn là một digital natives hay công dân kỹ thuật số, có thể bạn sẽ hứng thú hơn với những câu chuyện gắn liền với các yếu tố công nghệ, hay nếu bạn thuộc Gen Z, bạn lại hứng thú với những câu chuyện mang tính xác thực cao, ít trau chuốt và thể hiện được giá trị riêng của bản thân.

Dữ liệu là cần thiết, một câu chuyện hấp dẫn để làm cho dữ liệu trở nên đáng nhớ cũng quan trọng không kém, tuy nhiên vì mục tiêu cuối cùng của các câu chuyện là người đọc, những nhóm người này lại là yếu tố quyết định.

6. Khác biệt chưa bao giờ thiếu quan trọng với Data Storytelling.

Một trong những yếu tố quan trọng cuối cùng khi xây dựng các câu chuyện thương hiệu với dữ liệu đó là tính khác biệt hay USP của thương hiệu.

Khi có quá nhiều câu chuyện được kể hàng ngày, hiển nhiên nếu câu chuyện của bạn không có bất cứ điểm khác biệt hay độc đáo nào, khách hàng không có lý do để nhớ hay thậm chí là tìm cách kể lại nó.

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

Hà Anh

Xây dựng giá trị cho khách hàng khi nội dung và trải nghiệm được định hướng bởi dữ liệu Xây dựng giá trị cho khách hàng khi nội dung và trải nghiệm được định hướng bởi dữ liệu Xây dựng giá trị cho khách hàng khi nội dung và trải nghiệm được định hướng bởi dữ liệu Xây dựng giá trị cho khách hàng khi nội dung và trải nghiệm được định hướng bởi dữ liệu Xây dựng giá trị cho khách hàng khi nội dung và trải nghiệm được định hướng bởi dữ liệu

Xây dựng giá trị cho khách hàng khi nội dung và trải nghiệm được định hướng bởi dữ liệu

Written by testmtrips on . Posted in Content, Digital.

Tìm hiểu cách các thương hiệu có thể kết nối nội dung, trải nghiệm khách hàng và dữ liệu để tạo ra nhiều giá trị hơn cho khách hàng.

Xây dựng giá trị cho khách hàng khi nội dung và trải nghiệm được định hướng bởi dữ liệu
Source: Pexels

Ông Gene De Libero, Giám đốc Chiến lược và Trưởng bộ phận tư vấn tại công ty tư vấn công nghệ Marketing (Martech) GeekHive cho biết:

“Cách duy nhất để thúc đẩy doanh thu, thúc đẩy chuyển đổi và giữ chân người dùng là thông qua những trải nghiệm khách hàng có ý nghĩa.

Khi khách hàng tham gia vào phễu bán hàng, trước khi doanh nghiệp có thể chuyển đổi họ và xây dựng lòng trung thành, có vô số các điểm ngắt kết nối trong quá trình trải nghiệm.

Giải quyết các điểm ngắt kết nối đó là một phần của chiến lược trải nghiệm khách hàng (CX) và nội dung (content) được liên kết với nhau thông qua dữ liệu.

Nội dung và trải nghiệm.

Nội dung (content) và trải nghiệm (experience) được thúc đẩy bởi dữ liệu (data) và công nghệ marketing (martech), vì vậy những người làm marketing cần cố gắng quản lý và tích hợp cả 4 yếu tố này nếu muốn thúc đẩy những trải nghiệm và nội dung chất lượng cao.

Ông De Libero chia sẻ:

“Bạn phải thực sự hiểu nội dung và tất cả những ý nghĩa của nó đối với khách hàng của bạn. Bạn cần có một lượng kiến ​​thức thực sự vững chắc về quản lý dữ liệu.

Bạn cũng nên hiểu sức mạnh kích hoạt của yếu tố công nghệ marketing và cách nó có thể giúp bạn thúc đẩy doanh nghiệp tiến về phía trước.

Khi bạn hợp nhất 4 yếu tố này – trải nghiệm khách hàng, nội dung, dữ liệu và công nghệ tiếp thị, bạn đã có cho mình một chiến lược toàn diện thực sự vững chắc.”

Image: GeekHive.

Mục tiêu và công nghệ.

Khi nói đến sự phát triển doanh nghiệp, họ cần đạt được các mục tiêu kinh doanh, marketing và cả yếu tố công nghệ.

Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần tạo ra những trải nghiệm khách hàng có ý nghĩa nhằm mục tiêu thúc đẩy chuyển đổi và giữ chân khách hàng, họ cần bắt đầu với các hoạt động phân tích, thấu hiểu khách hàng, và hiểu các mục tiêu kinh doanh của họ.

Ông De Libero chia sẻ:

“Đối với yếu tố công nghệ, nó cho phép bạn sử dụng để tạo ra giá trị không chỉ cho khách hàng mà còn cho những người bên trong doanh nghiệp của bạn, những công nghệ có thể giúp doanh nghiệp vận hành một cách trơn tru hơn.”

Image: Geekhive.

Khi nói đến việc vận hành và tổ chức doanh nghiệp, một thách thức đang đặt ra là cả nội dung, trải nghiệm và các hoạt động khác hiện đang nằm rời rạc trong tổ chức.

Dữ liệu cần được thống nhất, phân tích một cách một cách liền mạch và đồng bộ, vì nó sẽ mang lại đầy đủ những thông tin chi tiết về khách hàng và trải nghiệm của họ trên nhiều điểm tiếp xúc khác nhau.

Dữ liệu khách hàng, hoạt động phân tích và thương mại điện tử.

Nền tảng dữ liệu khách hàng (CDP) là nơi tốt để lưu trữ và quản lý dữ liệu khách hàng. Cũng từ đây, tất cả các bộ phận khác nhau trong tổ chức có thể truy cập vào những hạng mục dữ liệu cần thiết của họ.

Các hoạt động thương mại điện tử sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ chiến lược đồng bộ hoá dữ liệu này. Thương mại điện tử vốn không phải là một mối quan hệ giao dịch bán hàng đơn thuần. Nó còn bao gồm nhiều hoạt động diễn ra trước và sau đó. Vì vậy, doanh nghiệp phải nhìn nhận thương mại điện tử hay dữ liệu từ một góc nhìn toàn diện.

Sau đại dịch, khi mà người tiêu dùng ngày càng ưu tiên các hoạt động mua hàng trực tuyến, yếu tố nội dung và trải nghiệm được hỗ trợ bởi dữ liệu sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Xem thêm:

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

Long Trần

DOOH: Cách dữ liệu đối tượng chuyển đổi hoạt động quảng cáo ngoài trời DOOH: Cách dữ liệu đối tượng chuyển đổi hoạt động quảng cáo ngoài trời DOOH: Cách dữ liệu đối tượng chuyển đổi hoạt động quảng cáo ngoài trời

DOOH: Cách dữ liệu đối tượng có thể chuyển đổi hoạt động quảng cáo ngoài trời

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Marketing.

Mức độ thành công của các hoạt động quảng cáo kỹ thuật số ngoài trời (D-OOH Advertising) vốn phụ thuộc vào mức độ hiểu biết về đối tượng mục tiêu của thương hiệu.

DOOH: Cách dữ liệu đối tượng chuyển đổi hoạt động quảng cáo ngoài trời
DOOH: Cách dữ liệu đối tượng chuyển đổi hoạt động quảng cáo ngoài trời

Trong thế giới marketing, có một câu nói nổi tiếng là “Khi bạn hiểu khách hàng của mình, khách hàng cũng sẽ biết điều đó”.

Tưởng chừng như là điều gì đó khá rõ ràng và hiển nhiên, để thực hiện được nó là cả một chặng đường dài, thậm chí là bất khả thi với nhiều thương hiệu.

Hầu hết các chiến dịch marketing hay quảng cáo thành công đều bắt đầu bằng việc có được sự hiểu biết sâu sắc về mong muốn, nhu cầu hay nỗi đau của khách hàng, mà thường vẫn gọi chung là đối tượng mục tiêu.

Việc xây dựng các nội dung quảng cáo phù hợp với sở thích, mối bận tâm và trải nghiệm của đối tượng mục tiêu (target audience) cho phép nhà quảng cáo khởi chạy các chiến dịch có khả năng thu hút sự chú ý của người tiêu dùng tốt hơn cũng như thúc đẩy mức độ liên quan và tương tác cao hơn.

Ngoài ra, việc hiểu hành vi của đối tượng mục tiêu cũng cho phép các marketer tiếp cận người xem một cách có chiến lược bằng những thông điệp thương hiệu có sức ảnh hưởng theo từng giai đoạn khác nhau trong hành trình khách hàng (Customer Jorney), với các điểm chạm khác nhau, khách hàng sẽ mong đợi các nội dung khác nhau.

Trước đây, quảng cáo ngoài trời (OOH – Out of Home) vốn được xem là một trong các hình thức quảng cáo truyền thống, giống như với TV hay Báo in (Print Ad).

Tuy nhiên, trong thế giới ngày nay, với sự phát triển và hỗ trợ của các yếu tố công nghệ, các quảng cáo ngoài trời dần được phủ lên một lớp công nghệ, khái niệm D-OOH (Digital Out of Home) cũng ra đời và phát triển như là một hình thức quảng cáo kỹ thuật số (Digital Ads) quan trọng trong các chiến dịch IMC của thương hiệu.

Với D-OOH, các mẫu quảng cáo ngoài trời giờ đây không chỉ là để xem mà còn có thể tương tác lại, nhà quảng cáo cũng nhắm mục tiêu quảng cáo (targeting) dựa trên các dữ liệu của đối tượng và hơn thế nữa.

Dưới đây là một số chiến lược mà marketer có thể tận dụng bằng cách tích hợp dữ liệu đối tượng vào các chiến dịch quảng cáo kỹ thuật số ngoài trời (D-OOH) để tiếp cận đối tượng mục tiêu bằng những thông điệp có sức ảnh hưởng cao nhất.

Các loại dữ liệu đối tượng chính có trong quảng cáo kỹ thuật số ngoài trời – Digital OOH Advertising.

  • Dữ liệu mẫu hành vi.

Nói về hành vi hay tâm lý của con người, nhà tâm lý học G. Stanley Hall từng nói: “Con người là một sinh vật của các thói quen. Họ có xu hướng tuân theo những khuôn mẫu hành vi tương đối dễ đoán trong cuộc sống hàng ngày, từ nơi họ làm việc, đến nơi họ vui chơi, tập thể dục hoặc bất cứ nơi nào khác.”

Thông qua việc sử dụng dữ liệu vị trí thụ động được ẩn danh (anonymized passive location data), các nhà tiếp thị có thể khai thác các mẫu hành vi này để hiểu sâu hơn về cách người tiêu dùng di chuyển trong suốt cả ngày.

Sử dụng thông tin này, nhà quảng cáo có thể xây dựng các tập đối tượng dựa trên những địa điểm mà các nhóm người tiêu dùng khác nhau ghé thăm và sau đó kích hoạt quảng cáo D-OOH phù hợp dựa trên nơi những đối tượng đó có nhiều khả năng đến nhất vào bất kỳ thời điểm nào.

  • Dữ liệu hộ gia đình.

Việc phân tích các dữ liệu mua hàng (purchase data) của người tiêu dùng có thể cung cấp cho các thương hiệu những thông tin có giá trị về nhân khẩu học, đặc tính kinh tế xã hội của hộ gia đình và cả những sản phẩm mà họ có khả năng mua trong tương lai.

Sử dụng loại dữ liệu này, các marketer có thể xây dựng nên các tệp đối tượng dựa trên các hộ gia đình đã mua một loại sản phẩm hay dịch vụ cụ thể nào đó trong quá khứ và sau đó kích hoạt màn hình D-OOH dựa trên các địa điểm mà những người mua đó thường lui tới.

Khi các thương hiệu tìm cách mang lại nhiều giá trị hơn từ người tiêu dùng và tối đa hóa lợi tức chi tiêu marketing (ROMI), dữ liệu của bên thứ nhất (hoặc dữ liệu từ khách hàng) là một tài sản vô giá.

Theo các nghiên cứu, trung bình, những người tiêu dùng đã từng mua hàng từ một thương hiệu có khả năng mua lại một lần nữa cao hơn đến 67%, tiếp cận lại (tiếp thị lại) theo đó là một giải pháp mà các thương hiệu không thể bỏ qua.

Các dữ liệu của bên thứ nhất khi được kết hợp với quảng cáo D-OOH có khả năng mang lại một cách thức hiệu quả để thu hút những người có khả năng mua hàng cao, vào thời điểm và địa điểm quan trọng nhất.

Sử dụng D-OOH để tiếp cận khách hàng mục tiêu.

Như đã phân tích ở trên, với bất cứ hoạt động marketing hay quảng cáo nào, việc có được những sự hiểu biết nhất định về khách hàng hay đối tượng mục tiêu là nền tảng cốt lõi, với D-OOH cũng vậy.

Bằng cách xây dựng đối tượng D-OOH dựa trên lịch sử mua hàng, thói quen mua sắm và đặc điểm nhân khẩu học, nhà quảng cáo có thể nhắm mục tiêu một cách hiệu quả tới những người tiêu dùng có tiềm năng cao bằng những thông điệp có sức ảnh hưởng và liên quan trực tiếp đến nhu cầu của họ.

Việc hiểu được các kiểu hành vi cụ thể của những đối tượng này cũng cho phép nhà quảng cáo kích hoạt các màn hình D-OOH vào đúng thời điểm, dữ liệu một lần nữa lại là chìa khoá thành công của thương hiệu.

Tham gia Cộng đồng We’re Marketer của MarketingTrips (Trang tin trực tuyến về Marketing và Kinh doanh) để thảo luận các chủ đề về Marketing và Business tại: We’re Marketer

Nam Nguyen | MarketingTrips

TikTok là ứng dụng chia sẻ dữ liệu người dùng nhiều nhất TikTok là ứng dụng chia sẻ dữ liệu người dùng nhiều nhất TikTok là ứng dụng chia sẻ dữ liệu người dùng nhiều nhất TikTok là ứng dụng chia sẻ dữ liệu người dùng nhiều nhất

TikTok là ứng dụng thu thập và chia sẻ nhiều dữ liệu người dùng nhất

Written by testmtrips on . Posted in Social.

Theo các nghiên cứu thì TikTok và YouTube là hai ứng dụng đang thu thập và chia sẻ nhiều dữ liệu người dùng nhất.

TikTok là ứng dụng chia sẻ dữ liệu người dùng nhiều nhất

Theo một nghiên cứu gần đây, được công bố bởi công ty tiếp thị di động (mobile marketing) URL Genius, YouTube và TikTok theo dõi dữ liệu cá nhân của người dùng nhiều hơn bất kỳ ứng dụng truyền thông mạng xã hội nào khác hiện có trên thị trường.

Nghiên cứu cho thấy rằng YouTube, thuộc sở hữu của Google, thu thập dữ liệu cá nhân của người dùng cho các mục đích riêng – bằng cách theo dõi lịch sử tìm kiếm trực tuyến hoặc vị trí sinh sống hiện tại, YouTube hay Google có thể phân phối các quảng cáo có liên quan nhất đến từng người dùng khác nhau.

Với TikTok, thuộc sở hữu của gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc ByteDance, lại sử dụng (hoặc cho phép) các trình theo dõi của bên thứ ba (third-party trackers) để thu thập dữ liệu và câu chuyện đằng sau các dữ liệu đó vẫn là những ẩn số lớn.

Với các trình theo dõi của bên thứ ba, về cơ bản người dùng không thể biết ai đang theo dõi dữ liệu của họ hoặc họ đang thu thập những thông tin gì.

Tuy nhiên tất cả các thông tin như bạn đã tương tác với bài đăng nào, thời gian bạn dành cho mỗi bài đăng ra sao hoặc vị trí thực của bạn đều được ghi nhận lại.

Như nghiên cứu đã lưu ý, các trình theo dõi của bên thứ ba có thể theo dõi hoạt động của người dùng trên các trang web khác ngay cả sau khi người dùng rời khỏi ứng dụng.

Để tiến hành nghiên cứu, URL Genius đã sử dụng tính năng ghi lại các hoạt động trong ứng dụng (Record App Activity) từ iOS của Apple để đếm xem hiện có bao nhiêu tên miền khác nhau đang theo dõi hoạt động của người dùng trên 10 ứng dụng truyền thông mạng xã hội như YouTube, TikTok, Twitter, Telegram, LinkedIn, Instagram, Facebook, Snapchat, Messenger và Whatsapp.

Kết quả sau nghiên cứu cho thấy rằng, YouTube và TikTok đứng là hai ứng dụng hiện sử dụng nhiều phương tiện theo dõi người dùng nhất so với các ứng dụng khác.

10 trong số các trình theo dõi của YouTube là mạng lưới của bên thứ nhất, có nghĩa là nền tảng này đang theo dõi hoạt động của người dùng cho các mục đích riêng.

4 trong số các trình theo dõi khác đến từ các tên miền của bên thứ ba, có nghĩa là nền tảng này đã cho phép một số ít các bên khác bên ngoài ứng dụng thu thập thông tin và theo dõi hoạt động của người dùng.

Đối với TikTok, một con số kỷ lục đã được thể hiện: 13 trong số 14 các trình theo dõi đến từ các mạng lưới hay nền tảng của bên thứ 3, tức TikTok để cho rất nhiều các bên khác theo dõi dữ liệu hay hành vi của người dùng thay vì chỉ là theo dõi cho mục đích riêng.

Theo tờ Wired, TikTok theo dõi dữ liệu người dùng, bao gồm vị trí, lịch sử tìm kiếm, địa chỉ IP, các video họ xem, thời lượng họ xem chúng và nhiều thông tin khác.

Từ những thông tin này, TikTok có thể dự báo hoặc suy ra hầu hết các đặc điểm cá nhân của người dùng từ độ tuổi đến giới tính. Google và các ứng dụng khác cũng đang làm điều tương tự, phương pháp này được gọi là “phỏng đoán nhân khẩu học”.

Như tờ CNBC đã lưu ý vào năm ngoái, chính sách quyền riêng tư của TikTok tuyên bố rằng ứng dụng này có thể chia sẻ dữ liệu của người dùng với công ty mẹ của nó ở Trung Quốc mặc dù ứng dụng vẫn tuyên bố rằng họ đang áp dụng các biện pháp khác nhau để bảo mật “các dữ liệu nhạy cảm của người dùng”.

Vào năm 2020, Tổng thống Donald Trump cũng đã ra lệnh cấm TikTok ở thị trường Mỹ vì lo ngại về chính sách bảo mật liên quan đến dữ liệu, tuy nhiên mọi thứ đã thay đổi kể từ khi tổng thống mới Joe Biden lên nắm quyền.

Hiện cả YouTube và TikTok vẫn chưa bình luận gì thêm về vấn đề này.

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

Nam Nguyen

Tại sao Marketers nên xem dữ liệu là động lực chính cho các chiến lược Marketing thông minh Tại sao Marketers nên xem dữ liệu là động lực chính cho các chiến lược Marketing thông minh Tại sao Marketers nên xem dữ liệu là động lực chính cho các chiến lược Marketing thông minh

Tại sao Marketers nên xem dữ liệu là động lực chính cho các chiến lược Marketing thông minh

Written by testmtrips on . Posted in Marketing.

Những chiến lược marketing thông minh hay hiệu quả, không còn đơn thuần là những chiến lược dựa trên kinh nghiệm hay cảm nhận của người làm marketing.

Source: TechRepublic

Chiến lược tối ưu hóa các hoạt động truyền thông thương hiệu (brand communications) dựa trên những thông tin của khách hàng nghe thì tưởng chừng như đơn giản. Nhưng trên thực tế, có nhiều lớp dữ liệu khác nhau của khách hàng, điều mà rất khó để có thể nhận ra.

Giao tiếp và tương tác (engagement) với khách hàng chỉ là điểm khởi đầu, những hiểu biết sâu sắc (customer insight) về sở thích, hành vi, nhu cầu hay khao khát của họ mới là điểm quyết định khi xây dựng chiến lược.

Các dữ liệu từ các điểm kết nối đầu tiên cần phải có tính liên quan và có thể phân tích được, những công cụ phân tích (chẳng hạn như Hotjar hay Google Analytics) đóng một vai trò rất lớn ở đây trong việc giúp bạn hiểu hơn về khách hàng.

Một trong những phần lớn nhất của các hoạt động marketing là xây dựng kết nối – và dữ liệu trang bị cho những marketer thông tin để có thể tạo ra được các kết nối đó.

Cá nhân hoá các thông điệp.

Nội dung hay thông điệp được cá nhân hóa có xu hướng thành công hơn nhiều trong các chiến dịch marketing, đặc biệt là khi thương hiệu muốn xác nhận những hiểu biết của mình với khách hàng mục tiêu.

Báo cáo của Business2community đã chứng minh rằng tiếp thị được cá nhân hóa theo hướng dữ liệu (Personalized Data Driven Marketing) có thể mang lại ROI cao hơn từ 5 đến 8 lần trên mỗi đơn vị ngân sách chi tiêu.

Các hoạt động marketing được cá nhân hóa có thể được thực hiện thông qua việc phân tích các dữ liệu nhằm mục tiêu thúc đầy lòng trung thành của khách hàng với thương hiệu.

Khi khách hàng biết bạn nhận thức được sở thích của họ, họ hoàn toàn có thể tin tưởng rằng bạn có thể đáp ứng nhu cầu của họ.

Tìm kiếm thành công với tiếp thị dựa trên dữ liệu (data-led marketing).

Phần lớn sự thành công của các hoạt động dựa trên dữ liệu phụ thuộc vào một số chức năng quan trọng nhất định. Phân tích dữ liệu là một bài tập phức tạp, chúng đòi hỏi các kỹ năng và năng lực cụ thể để có được những insights hấp dẫn từ phía khách hàng.

Mặc dù ở bối cảnh hiện tại, việc thu thập dữ liệu đang trở nên dễ dàng hơn đồng thời nguồn dữ liệu cũng dồi dào hơn, tuy nhiên nỗi lo sợ về việc dư thừa dữ liệu hay những dữ liệu không liên quan vẫn là một thách thức lớn.

Từ các dữ liệu tổng thể có sẵn, nhiệm vụ của các marketer là xác định các dữ liệu có thể hành động được. Có không ít các nền tảng phân tích marketing và hình ảnh hóa dữ liệu có thể giúp họ làm điều đó, nhưng công nghệ không phải là vấn đề duy nhất ở đây.

Để có thể hiểu sâu hơn về dữ liệu và tận dụng được yếu tố công nghệ, các marketers cũng cần có thêm các kỹ năng và kinh nghiệm (sống và làm việc) khác.

Điều này đặc biệt đúng khi mà sở thích hay hành vi của các nhóm khách hàng mục tiêu luôn ở trạng thái thay đổi liên tục. Bạn cần phải có cả kỹ năng công nghệ và kinh nghiệm sống để có thể có được những thông tin tốt nhất và từ đó đưa ra các quyết định đúng đắn.

Ngoài ra, thách thức cũng đến từ sự sẵn sàng về việc thích ứng công nghệ của các tổ chức.

Thông thường, các doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu trong các bộ phận khác nhau, tách rời nhau, trong khi với các yêu cầu của marketing hiện đại thì bạn cần phải tích hợp tất cả các điểm dữ liệu đó.

Lợi thế khi các insights được xác định bởi dữ liệu.

Những thấu hiểu về khách hàng được xác định bởi dữ liệu mang lại sự linh hoạt cho các hoạt động tiếp thị nhiều kênh (multi-channel) hoặc đa kênh (omni-channel), với các đề xuất được cá nhân hóa nhiều hơn.

Nó cũng cung cấp đầu vào cho sự phát triển liên tục của nội dung, khi mà bạn có thể đảm bảo rằng bạn đang truyền tải những gì tức thời nhất và liên quan nhiều nhất đến với sự quan tâm khách hàng.

Nghiên cứu cẩn thận về dữ liệu khách hàng và thị trường cũng có thể cung cấp những thông tin chi tiết về hành vi, xu hướng chiến lược và việc lập kế hoạch của các đối thủ cạnh tranh.

Đây sẽ là những thông tin vô cùng có giá trị để xây dựng các chiến lược sáng tạo nhằm đáp ứng nhu cầu của khách hàng trong khi vẫn để mắt đến yếu tố cạnh tranh.

Tuy nhiên, lợi thế quan trọng nhất mà dữ liệu cung cấp cho những người ra quyết định đó là khả năng xây dựng các chiến lược dựa trên sự thật – thay vì các phán đoán mang tính cảm tính hoặc cái tôi của cá nhân.

Những người làm marketing có thể sử dụng sức mạnh của những thông tin chi tiết có được từ các dữ liệu để tạo ra một chiến lược tinh gọn và nhanh nhẹn, chống lại các thông điệp chung chung và có thêm nhiều ROI.

Dữ liệu chắc chắn là vũ khí quan trọng nhất đối với một nhà tiếp thị nói chung và nhà tiếp thị kỹ thuật số nói riêng khi nói đến việc tìm kiếm các điểm thành công cao nhất với mức chi phí thấp nhất (hoặc tối ưu nhất).

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

Long Trần

thiên vị dữ liệu thiên vị dữ liệu thiên vị dữ liệu

3 cách đơn giản để loại bỏ tính “thiên vị dữ liệu” trong doanh nghiệp

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Trong thế giới công nghệ như hiện tại, dữ liệu (data) là tương lai, tuy nhiên cách nhìn nhận và đánh giá đúng vai trò của từng tập dữ liệu lại là một thách thức lớn.

thiên vị dữ liệu
Getty Images

AI (trí tuệ nhận tạo) và công nghê máy học (machine learning) đang dần trở nên là khái niệm đồng nghĩa với sự thành công của doanh nghiệp. Ở khắp mọi nơi trên toàn cầu, các doanh nghiệp đang tận dụng dữ liệu để đạt được những sự tăng trưởng mới.

Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích vốn có của nó, cách phân tích dữ liệu trong kinh doanh vẫn còn tồn tại nhiều vấn đề lớn. Một trong số đó là sự thiên vị về dữ liệu hay đánh giá sai lệch về vai trò của các tập dữ liệu khác nhau (data bias).

Sự thiên vị hay sai lệch về dữ liệu xảy ra khi doanh nghiệp sử dụng các dữ liệu không mang tính đại diện cho người dùng cuối (end-user), không xuất phát từ các nghiên cứu cụ thể hoặc không liên quan đến các quyết định cụ thể.

Nói cách khác, dữ liệu về cơ bản cũng chỉ là dữ liệu, và nó có thể bị thay đổi cách hiểu qua cơ cấu và hệ thống quản lý của doanh nghiệp.

Dưới đây là một số cách để bạn có thể đảm bảo rằng bạn đang sử dụng đúng dữ liệu và hạn chế tối đa sự thiên vị hay sai lệch dữ liệu.

1. Tập hợp một đội ngũ gồm những thành viên phù hợp.

Một trong những vấn đề lớn nhất đối với các dữ liệu bị sai lệnh là bạn không thể tin tưởng hoàn toàn vào một phần mềm có thể phát hiện ra những sai lệnh của chính nó. Mà nó còn phụ thuộc vào yếu tố con người.

Đó là lý do tại sao bước cơ bản đầu tiên không nằm ở yếu tố công cụ hay công nghệ mà là ở những thành viên trong đội ngũ. Bạn hãy bắt đầu bằng cách tìm ra những cá nhân mà bạn tin tưởng là họ có thể mang lại các dữ liệu chính xác, tự chịu trách nhiệm cho việc phân tích dữ liệu của chính họ.

Mọi thứ không chỉ dừng lại ở đây, các thành viên phù hợp cũng phải có khả năng giải thích dữ liệu và phát hiện ra các sai sót của dữ liệu.

Dữ liệu nên đi từ những người lập kế hoạch đến những người sẵn sàng tìm kiếm và giải quyết những thiếu sót giữa doanh nghiệp với khách hàng.

Quá trình phân tích dữ liệu toàn diện này đảm bảo các trách nhiệm giải trình khi cần thiết và giữ cho mức độ sai lệch về dữ liệu là thấp nhất.

2. Xác định các phạm vi thường có khả năng sai lệch về dữ liệu.

Bước tiếp theo trong việc hoàn thiện hoá quá trình phân tích dữ liệu của bạn là tìm kiếm các phạm vi hay khu vực thường xảy ra sai lệch nhất.

Việc thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu là một công việc hết sức phức tạp. Nó liên quan đến nhiều hoạt động khác nhau trong phòng ban và tổ chức, và bất kỳ hoạt động nào trong số đó đều có thể có những sai lệch tiềm ẩn về dữ liệu (cố ý hoặc vô ý).

Dưới đây là một số phạm vi có thể xảy ra sự thiên vị hay sai lệch trong doanh nghiệp:

  • Sai lệch khi lấy mẫu (sampling), khi một doanh nghiệp thu thập dữ liệu theo phong cách thiên vị hay sai lệch.
  • Sai lệch loại trừ, khi một doanh nghiệp loại bỏ hoặc sử dụng sai một số tập dữ liệu.
  • Sai lệch đo lường, trong đó một doanh nghiệp tổ chức hoặc quản lý kém các dữ liệu được thu thập. (rất thường hay xảy ra trong marketing).
  • Sai lệch quan sát, khi người thử nghiệm hay quan sát có thể tạo ra sự mâu thuẫn thông qua hành động ghi lại dữ liệu (recording data).
  • Sai lệch kỳ vọng, khi kết quả mong muốn của người thu thập làm ảnh hưởng đến kết quả thực tế qua phân tích dữ liệu.
  • Sai lệch về xu hướng, khi một doanh nghiệp chú trọng quá mức hoặc chú ý quá mức đến một xu hướng cụ thể nào đó trong dữ liệu.

Ngoài những phạm vi ở trên, tuỳ thuộc vào từng ngành hàng và bối cảnh kinh doanh khác nhau bạn có thể có những phạm vi sai lệch hay sự thiên vị khác về dữ liệu – tuy nhiên, điều quan trọng là bạn phải xem xét từng yếu tố có thể tác động tiêu cực đến dữ liệu của bạn như thế nào.

3. “Làm sạch” dữ liệu.

Có rất nhiều cách có thể khiến dữ liệu của bạn bị sai lệch. Tuy nhiên, trong không ít trường hợp, một tập dữ liệu vô tình bị sai lệch.

Trong bối cảnh doanh nghiệp có vô số dữ liệu cần thu thập hàng ngày, thậm chí là hàng giờ, điều này càng có thể dễ dàng xảy ra hơn.

Khi dữ liệu nhiều lên và có vô số dữ liệu không được sử dụng hoặc ngay cả khi được sử dụng, nếu một dữ liệu nào đó không được coi trọng, nó có thể khiến doanh nghiệp lúng túng trước các số liệu thống kê, từ đó họ không thể đưa ra các quyết định đúng đắn.

Bài toán đặt ra cho doanh nghiệp là cần làm sạch phương pháp thu thập dữ liệu, loại bỏ các dữ liệu dư thừa hoặc không cần thiết để từ đó có thể giảm nguy cơ sai lệch đồng thời đảm bảo rằng hệ thống chỉ thu thập những dữ liệu cần thiết và chính xác.

Dữ liệu là tương lai. Tuy nhiên, việc thu thập đúng dữ liệu, phân tích và rút ra được kết luận từ dữ liệu là một thách thức lớn.

Điều quan trọng là các doanh nghiệp cần phải nỗ lực nhiều hơn nữa để đảm bảo rằng các công nghệ AI hay máy học của họ không hoạt động dựa trên các mẫu dữ liệu quá nhỏ hoặc tiềm ẩn những sự thiên vị về dữ liệu.

Đội ngũ trong hệ thống phải được đào tạo để có khả năng phát hiện ra các mâu thuẫn trong dữ liệu nhanh nhất có thể.

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

Nam Nguyen

Tận dụng Small Data để khai thác insights trong thế giới tập trung vào quyền riêng tư Tận dụng Small Data để khai thác insights trong thế giới tập trung vào quyền riêng tư Tận dụng Small Data để khai thác insights trong thế giới tập trung vào quyền riêng tư

Tận dụng Small Data để khai thác insights trong thế giới tập trung vào quyền riêng tư

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Bên cạnh Big Data (dữ liệu lớn), Small Data (dữ liệu nhỏ) đang ngày càng được quan tâm nhiều hơn khi nói đến việc phân tích dữ liệu người dùng, đặc biệt tại các doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Tận dụng Small Data để khai thác insights trong thế giới tập trung vào quyền riêng tư
Source: iStock

Khi chúng ta nghe đến thuật ngữ “trí tuệ nhân tạo” (AI), chúng ta sẽ nghĩ ngay đến dữ liệu lớn (big data) và hàng loạt các nhiệm vụ sàng lọc khối lượng thông tin khổng lồ để có được các thông tin chi tiết chất lượng. Nhiều đột phá về AI trong vài năm qua cũng phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu lớn.

Tuy nhiên, một điều quan trọng khác là các doanh nghiệp cũng cần phải đánh giá cao sức mạnh của dữ liệu nhỏ (small data). Phần dữ liệu thường bị “lãng quên” này sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn bởi GDPR (các quy định về bảo vệ dữ liệu) và kiểm soát quyền riêng tư.

Khi Ông Christian Nielsen và Morten Lund của Đại học California thực hiện một nghiên cứu về cách Sokkelund, một nhà hàng ở Copenhagen đã tăng doanh thu từ 1,1 triệu USD lên 6,1 triệu USD trong vòng hai năm nhờ vào những insight từ dữ liệu nhỏ, họ thấy rằng nhà hàng này đã sắp xếp hợp lý của các luồng dữ liệu hiện có và loại bỏ các quy trình kém hiệu quả trong vô số các hiểu biết sâu sắc (insights) mà họ có được.

Khi số hóa các hoạt động kinh doanh của mình, Sokkelund đã chọn cách dựa vào các dữ liệu nhỏ hơn, dễ quản lý hơn mà nhà hàng đang tạo ra.

  • Những dữ liệu khách hàng, chẳng hạn như thông tin đặt chỗ, suất ăn đã mua, doanh thu trên mỗi chỗ ngồi và sự thay đổi theo mùa trong từng tệp khách hàng – tất cả những thông tin này về cơ bản đều có sẵn và dễ truy cập.
  • Thông tin chuỗi cung ứng cũng được sắp xếp hợp lý để có thể dễ quản lý hơn.
  • Lượng tiêu thụ năng lượng và nước.
  • Số hóa quy hoạch nhân viên.
  • Tận dụng dữ liệu từ các phương tiện truyền thông mạng xã hội và kỹ thuật số.

Bằng cách theo dõi chi tiết từ các dữ liệu được liệt kê ở trên – tất cả bộ phận quản lý của nhà hàng đều có thể dễ dàng truy cập, quản lý và có thể hành động mà không cần đến các dữ liệu lớn hay công nghệ AI tốn kém, Sokkelund có thể đưa ra các quyết định liên quan đến sự phát triển của nhà hàng rất kịp thời.

Dữ liệu nhỏ về cơ bản có thể thiết thực hơn đối với các doanh nghiệp nhỏ hay thậm chí là vừa do tính hiệu quả của nó về mặt chi phí, trong khi vẫn đủ dữ liệu để phân tích.

Trong thời đại GDPR và nhận thức về quyền riêng tư của người tiêu dùng dần được nâng cao, dữ liệu lớn có thể khó tiếp cận hơn đối với các doanh nghiệp, nhưng những thông tin chi tiết từ dữ liệu nhỏ lại có thể thể hiện được sức mạnh của mình.

Dữ liệu nhỏ hay small data là gì?

Trong khi dữ liệu lớn (big data) tập trung vào khối lượng thông tin khổng lồ mà các cá nhân và người tiêu dùng đã tạo ra để sau đó doanh nghiệp sử dụng AI để sàng lọc, dữ liệu nhỏ được tạo thành từ các khối thông tin có kích thước nhỏ, dễ tiếp cận hơn, điều mà doanh nghiệp có thể chuyển tải nhanh nó thành các insights có thể hành động được.

Trong khi dữ liệu lớn có thể là trở ngại đối với các doanh nghiệp vừa và nhỏ do tính chất phi cấu trúc của nó cũng như yêu cầu một khối lượng lớn không gian lưu trữ cần thiết, dữ liệu nhỏ có nhiều sức hấp dẫn ở chỗ nó có thể sẵn sàng được sử dụng ngay mà không cần qua quá nhiều bước xử lý phức tạp.

Tuy nhiên, vì dữ liệu nhỏ thường được lưu trữ trong một công ty, điều cần thiết là các doanh nghiệp phải sử dụng các cấp độ an ninh mạng thích hợp để bảo vệ quyền riêng tư của khách hàng và giữ an toàn cho dữ liệu của họ.

Vì các dữ liệu nhỏ được lưu trữ tập trung (tại doanh nghiệp) nên nó có thể dễ bị tin tặc đánh cắp hơn – trong khi dữ liệu lớn được lưu trữ trên các máy chủ bên ngoài.

Do quy mô dữ liệu bạn đang thu thập là tương đối nhỏ và cụ thể, bạn có thể sử dụng chúng để trả lời các câu hỏi cụ thể hoặc giải quyết các vấn đề mới nảy sinh trong doanh nghiệp.

Dữ liệu này có thể bao gồm bất kỳ thứ gì từ dữ liệu bán hàng, lượt truy cập website, báo cáo hàng tồn kho, dự báo thời tiết, cảnh báo sử dụng hay bất kỳ thứ gì con người có thể truy cập và dễ dàng tìm nạp (lấy dữ liệu về).

Thách thức của dữ liệu nhỏ.

Source: Data Science

Theo các nhà phân tích của Gartner, có tới 70% doanh nghiệp sẽ chuyển trọng tâm từ dữ liệu lớn sang dữ liệu nhỏ và rộng vào năm 2025.

Cũng giống như dữ liệu nhỏ, dữ liệu rộng (wide data) dựa vào việc các doanh nghiệp liên kết các dữ liệu được tạo ra từ nhiều nguồn khác nhau như lưu lượng truy cập website, lượt ghé qua cửa hàng (offline), các tương tác trên mạng xã hội hay các yêu cầu tư vấn qua điện thoại.

Có một số thách thức đi kèm khi sử dụng các dữ liệu nhỏ, đặc biệt là khi liên quan đến việc quản lý sự mất cân bằng về dữ liệu và khó khăn trong việc tối ưu hóa tập dữ liệu nhỏ hơn.

Với suy nghĩ này, những người ra quyết định nên dành nhiều thời gian hơn để xem xét khối lượng dữ liệu mà họ có thể thu thập từ khách hàng trước khi áp dụng các thuật toán máy học phức tạp hơn để sàng lọc dữ liệu.

Công nghệ One-shot learning (học một lần).

Trong khi con người thường có khả năng học hỏi từ một ví dụ duy nhất và có khả năng phân biệt nó với các sự kiện mới một cách chính xác, thì điều này lại rất khó khăn với các máy móc.

Các máy móc hay hệ thống máy học yêu cầu khối lượng lớn dữ liệu được lặp lại để đào tạo chúng và từ đó chúng dần có thể học và phân biệt được.

Tuy nhiên, với công nghệ học một lần (one-shot learning), máy tính có thể học chỉ thông qua một lần duy nhất từ các dữ liệu nhỏ.

Điều này có nghĩa là bằng cách phân tích một tập dữ liệu lớn, công nghệ one-shot learning sẽ học hỏi từ các quy trình của nó và lặp lại chúng trên các tập dữ liệu nhỏ hơn.

Điều này chắc chắn có thể hữu ích cho các doanh nghiệp nhỏ vốn không có quá nhiều dữ liệu để đào tạo máy móc hay AI.

Nói một cách đơn giản, “học một lần” chỉ yêu cầu một tập dữ liệu lớn ban đầu để áp dụng các quy trình của nó cho các tập dữ liệu nhỏ tiếp theo.

Tận dụng các công cụ phân tích để có được các insights từ các dữ liệu nhỏ.

Tận dụng dữ liệu nhỏ có nghĩa là các doanh nghiệp có thể khai thác các nguồn dữ liệu dễ tiếp cận và quản lý hơn như Google Analytics hay Hotjar – cả hai nền tảng đều cung cấp những thông tin chi tiết toàn diện về cách người dùng tương tác với website.

Đối với các doanh nghiệp nhỏ, những thông tin chi tiết từ các dữ liệu nhỏ mà các công cụ phân tích có thể cung cấp có khả năng thúc đẩy mức độ tương tác lớn hơn rất nhiều và các chiến dịch marketing từ đây cũng mang tính chiến lược hơn.

Học hỏi từ AI.

Về mặt kỹ thuật, các mô hình AI có thể học hỏi từ các điểm dữ liệu nhỏ nhờ các thuật toán khám phá dữ liệu (discovery algorithms), đây là một loại thuật toán mới được thiết kế để xác định các thông tin quan trọng của người dùng.

Về mặt kinh doanh, điều này có nghĩa là các thuật toán AI thông thường có thể được “nuôi dưỡng” bởi các dữ liệu nhỏ trên nhiều nguồn khác nhau để xác định các sự kiện được lặp lại hay các insights hữu ích khác.

Khi công nghệ phát triển, AI có thể xác định thêm thông tin chi tiết về người tiêu dùng cho những người làm marketing qua vô số thông tin mà người tiêu dùng đã tạo ra thông qua các điểm tiếp xúc khác nhau trên các kênh.

Mặc dù dữ liệu lớn (big data) đang được nhiều người biết đến, nhưng dữ liệu nhỏ (small data) có thể sẽ nổi lên như một phần thiết yếu của một tương lai bị ràng buộc bởi chính sách GDPR và quyền riêng tư của người dùng.

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

Tra Nguyen

Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2) Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2) Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2) Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2)

Tương lai của nghề marketing – Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số

Written by testmtrips on . Posted in Marketing.

Sau một năm với nhiều lần bị ‘khoá cửa’, nhiều nhà marketers đang suy nghĩ về tương lai của nghề marketing cũng như các cách thức làm việc mới.

Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số

‘Đại dịch đã làm thay đổi mọi thứ’. Từ cuộc sống, cách sinh hoạt đến cả cách mà chúng ta đang giao tiếp và làm việc.

Trong bối cảnh đầy sự bất ổn đó, một câu hỏi mà nhiều người trong chúng ta đang đặt ra là, tương lai công việc của chúng ta sẽ thay đổi như thế nào?

Làm thế nào tôi có thể đưa ra những lựa chọn nghề nghiệp phù hợp hơn với tôi, cho sự nghiệp của tôi và cho cả nơi mà thế giới đang hướng đến?”

Mặc dù tôi không phải là một chuyên gia về tư vấn nghề nghiệp, nhưng với tư cách là một người làm marketing có kinh nghiệm, tôi từng trải qua những cuộc khủng hoảng buộc tôi phải cân nhắc lựa chọn nghề nghiệp của mình – và chứng kiến những gì xảy ra sau đó.

Ngay bây giờ đây, khi ngành marketing đang thay đổi nhanh chóng với vô số những thứ mới, tôi cũng đang phải suy nghĩ cho nghề nghiệp của mình trong những giai đoạn sắp tới.

Rốt cuộc nghề marketing của tôi sẽ đi về đâu và chúng sẽ thay đổi như thế nào?

Phần mềm đã ‘xâm chiếm’ thế giới và bây giờ nó tiếp tục ‘xâm chiếm’ ngành marketing.

Vào năm 2011, nhà đầu tư mạo hiểm ở Thung lũng Silicon (Silicon Valley) và cũng là người sáng tạo ra Netscape, Ông Marc Andreessen đã viết một bài luận với tên gọi “Why Software is Eating the World” (Tạm dịch: Tại sao phần mềm lại có thể ‘xâm chiếm’ thế giới).

Một trong những điểm đáng chú ý trong bài luận, là ông mô tả cách các doanh nghiệp mới được xây dựng trên những phần mềm tiên tiến đang ‘xâm chiếm’ và ‘phá vỡ’ cả những tập đoàn vốn thống trị trước đây.

Có lẽ, Andreessen đã biết trước tương lai. Ông viết rằng “trong 10 năm tới, các trận chiến sẽ diễn ra giữa những tên tuổi lớn vốn đang thống trị và những đội quân mới nổi được trang bị đầy những phần mềm tiên tiến”, ông đặc biệt đề cập đến những cái tên như Google, Netflix, Square, Spotify, PayPal và Salesforce.

Ý tưởng rằng một số doanh nghiệp ‘bám chặt’ với phần mềm và công nghệ trong năm 2011 sẽ là các doanh nghiệp dẫn đầu và thống trị thị trường trong tương lai theo một cách mà bạn không thể tưởng tượng được.

Đại dịch Covid-19 đã đẩy đi nhanh hơn một sự thật rằng ‘phần mềm đang xâm chiếm thế giới’. Andreessen đã viết vào năm 2011 rằng “Amazon là một công ty phần mềm – năng lực cốt lõi của nó là có những công cụ phần mềm tuyệt vời để có thể bán hầu như tất cả mọi thứ trực tuyến”.

Ít nhất cho đến nay, Andreesen đã được chứng minh là ông đã đúng – ngay cả trong marketing. Khi hầu hết những việc chúng ta làm trong marketing đều có liên quan đến hoặc gắn liền trực tiếp với các yếu tố phần mềm hoặc công nghệ.

Những nhà marketers ngày nay có nhiều công cụ công nghệ hơn, nhiều thông tin hơn và nhiều sức mạnh tính toán hơn cả các CEO của các công ty lớn nhất thế giới cách đây khoảng 2 thập kỷ trước.

Vào năm 2011, Ông Scott Brinker đến từ trang tin chuyên về công nghệ marketing, Chief Martech đã cố gắng tìm kiếm tất cả các công ty chuyên về công nghệ marketing (MarTech) mà ông có thể tìm thấy.

Theo Scott, ông đã tìm ra hơn 150 logo của các công ty công nghệ marketing khác nhau, điều đang thể hiện một sự bùng nổ đầy cảm hứng của yếu tố phần mềm trong markeing.

Và sự thật sau đó là, mọi thứ đã vượt ra những gì ông có thể tưởng tượng! Từ con số chỉ 150, Scott cho rằng hiện đã có hơn 8.000 công ty mà ông có thể tìm thấy đang cung cấp những phần mềm hoặc giải pháp về công nghệ marketing.

Từ năm 2011 đến nay, đó là mức tăng trưởng kỷ lục với 5,233%.

Cũng như Scott chỉ ra, Châu Âu hiện có nhiều công ty công nghệ marketing nhất, cụ thể, số lượng nó đang có bằng con số của toàn bộ thế giới vào năm 2016.

Các nền tảng Adobe Marketing Cloud, SalesForce Marketing Cloud, Google Marketing Platform – vốn rất mới mẻ và chưa hoàn chỉnh cách đây 10 năm. Bây giờ họ có thể chi phối không nhỏ đến thế giới marketing toàn cầu.

Khả năng dự báo – đặc biệt là về tương lai – thực sự rất khó!

Thật khó để có thể dự đoán được bao nhiêu phần mềm và công nghệ sẽ ‘xâm chiếm thế giới vào năm 2011 và mãi sau đó. Hầu hết các dự báo về những gì có thể xảy ra đều dựa trên ‘lý thuyết mơ mộng’ và những thành kiến ​​trong nhận thức.

Các nhà dự báo khá an toàn khi nói rằng sẽ không ai có thể gọi tên họ trong thời gian 10 năm tới và nói với họ rằng họ đã sai.

Vậy có cách nào để lập kế hoạch sự nghiệp của chúng ta mà không cần lắng nghe những suy nghĩ viển vông từ những dự báo này không?

Tôi nghĩ rằng có một số bằng chứng có thể giúp chúng ta. Hãy bắt đầu với những gì chúng ta có thể đảm bảo từ yếu tố công nghệ.

Năm 1965, Gordon Moore, người sáng lập của Intel, đã đưa ra dự báo – điều mà ngày nay được gọi là ‘Định luật Moore’ – rằng sức mạnh của máy tính sẽ tăng gấp đôi sau mỗi 18 đến 24 tháng – và / hoặc giảm một nửa về giá.

Định luật Moore cũng được chứng minh là đúng với hầu hết các công nghệ dựa trên thông tin khác như chip, điện toán đám mây, cảm biến, robot và di truyền. Điều này có nghĩa là tương lai sẽ không tuyến tính – trực tiếp – từ vị trí của chúng ta hôm nay.

Tất cả chúng ta đều suy nghĩ theo thuật ngữ tuyến tính vì đó là những gì chúng ta đã quan sát được về cách thế giới tự nhiên được vận hành và đó là cách chúng ta đưa ra dự báo về tương lai trong hàng thiên niên kỷ tới.

Nhiều người đọc sẽ tỏ ra nghi ngờ ý tưởng này về một thế giới theo cấp số nhân, tin rằng vì phần lớn mọi thứ trên thế giới này không phát triển theo cấp số nhân và, ngay cả khi nếu chúng có, thì cũng không thể phát triển vô hạn.

Tuy nhiên với những bằng chứng về sự phát triển của phần mềm như đã nói và cách nó mở rộng quy mô của nó, cho thấy niềm tin này của nhiều người là không đúng.

Để dễ hiểu hơn và thú vị hơn, hãy nghĩ đến iPhone. Nhiều người trong số chúng ta có thể nhớ iPhone đời đầu khi nó ra mắt.

Nếu bạn giống tôi, bạn có thể đã cười nhạo nó và nói các câu kiểu như, “Tôi sẽ gắn bó với Blackberry của tôi thôi” hay “Nó thật điên rồ…”.

Chiếc iPhone đầu tiên vào năm 2007 có màn hình 3,5 inch, chỉ nặng 2g – không có ứng dụng và không có camera. 3G và app store xuất hiện sau đó vào năm 2008 và máy ảnh xuất hiện vào năm 2010.

Hãy lấy điện thoại thông minh của riêng bạn ra ngay bây giờ. Và xem điều gì đã xảy ra với suy nghĩ của chúng ta cách đây khoảng 14 năm.

Vào năm 2011, khoảng một phần tư toàn cầu, khoảng 1,8 tỷ người, được kết nối với Internet. Vào tháng 1 năm 2021, 4,66 tỷ người trên thế giới sử dụng Internet, tăng 316 triệu người (7,3%) trong một năm.

Tỷ lệ thâm nhập của internet (internet penetration) toàn cầu hiện đạt gần 60% – trong đó phần lớn là trên điện thoại thông minh với màn hình có độ phân giải cao.

Nếu bạn đọc tin tức về marketing và quảng cáo – và xem xét góc nhìn dựa trên những người tự xưng là marketers, bạn có thể nghĩ rằng việc phụ thuộc vào công nghệ marketing (Martech) hay Digital là một điều gì đó rất tồi tệ.

Tuy nhiên, nếu bạn xem xét trên một góc nhìn chuyên nghiệp hơn, từ những người làm marketing thực thụ, khi các doanh nghiệp đang khuyến khích đo lường và quản lý hoạt động marketing bằng công nghệ thì mọi thứ sẽ hoàn toàn khác.

Các CEO và CFO ngày nay không thể quản lý “sự sáng tạo” hay “sự dũng cảm” đơn thuần, họ chỉ có thể nhìn với kết quả, bằng những con số để giải thích cho vấn đề.

Những điều duy nhất chúng ta có thể đảm bảo trong 10 năm tới trong lĩnh vực marketing.

  • Nhiều công nghệ hơn sẽ giúp thúc đẩy mọi doanh nghiệp.
  • Nhiều công nghệ hơn sẽ giúp thúc đẩy các hoạt động marketing.
  • Nhiều công nghệ hơn sẽ thúc đẩy việc đo lường và quản lý hiệu suất.
  • Nhiều người trên Internet hơn sẽ truy cập qua màn hình điện thoại di động.
  • Ít TV tuyến tính (linear TV) hơn và thay vào đó là TV thông minh (Smart TV).

Vào đầu những năm 1950, Chủ tịch của NBC, Ông ‘Pat’ Weaver đã phát minh ra các chương trình ‘hoành tráng’ và xa hoa kéo dài hơn một giờ với mục tiêu sẽ lấp đầy một buổi tối của mọi người xem. Cái mà thời điểm đó ông gọi là magazine format (định dạng tạp chí).

Là tác giả của hai trong số những cuốn sách hàng đầu về quảng cáo ‘The Anatomy of Humbug’ và ‘Why Does the Pedlar Sing?’, Paul Feldwick nói từng nói:

“Các nhà quảng cáo có thể mua các chương trình này nhưng không phải bằng cách tài trợ toàn bộ mà bằng cách mua thời gian phát sóng theo từng phút một, điều này cho phép nhà mạng cung cấp một chương trình chất lượng và đắt giá hơn nhiều.”

“Việc lựa chọn một phút làm thời lượng bán hàng là tùy ý; sự thay đổi này về bản chất của các quảng cáo truyền hình không phải là để làm cho bản thân quảng cáo trở nên hiệu quả hơn, mà bởi mục tiêu gia tăng lượng khán giả và doanh thu quảng cáo thông qua việc tài trợ cho các chương trình đắt giá hơn.”

Fedwick tiếp tục: “Truyền hình Anh sử dụng thời lượng phút làm đơn vị cơ bản, nhưng theo thời gian, ba mươi giây đã trở thành tiêu chuẩn mới.”

Trở lại với nghề marketing. Mọi thứ cũng đang thay đổi. Dưới đây là các công việc thường có của một số Giám đốc Marketing (Marketing Director/CMO/Head of Marketing) ở một số các ngành hàng khác nhau.

  • Chịu trách nhiệm lãnh đạo, chiến lược và thực thi tất cả các hoạt động marketing của doanh nghiệp (hoặc thương hiệu).

Nó bao gồm việc phát triển và thực hiện chiến lược, B2C và B2B Marketing, vận hành marketing, sáng tạo quảng cáo, phân tích marketing, điều phối với chiến lược chung của công ty, chuyển đổi số doanh nghiệp, dự báo nhu cầu của khách hàng…

Tiếp thị hiệu suất hay performance marketing có thể thực hiện qua quảng cáo tìm kiếm có trả phí, SEO, đối tác chiến lược (Strategic Partnerships), tiếp thị liên kết (Affiliates) và các phương tiện truyền thông mạng xã hội (social media).

Quản lý danh tiếng thương hiệu cả trực tuyến (Search, Social…) và ngoại tuyến (PR) bằng cách liên tục tối ưu thông điệp thương hiệu và thiết kế sáng tạo trên tất cả các kênh để thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững lâu dài.

Hiểu, theo dõi hành vi và xây dựng các chiến lược marketing được nhắm mục tiêu phù hợp trên tất cả các kênh.

  • Chịu trách nhiệm về chiến lược kỹ thuật số.

Đối với các hoạt động Tìm kiếm (Search), Mạng xã hội, Display, Video, Programmatic Ads…để mang lại hiệu suất cao, hiệu quả chi tiêu tốt và tính nhất quán của chiến dịch.

Tuỳ vào mỗi ngành hàng hay chiến lược cụ thể trong từng giai đoạn của doanh nghiệp hoặc thương hiệu mà các công việc của từng Giám đốc Marketing là khác nhau.

Qua nhiều nghiên cứu từ các doanh nghiệp khác nhau, nhu cầu về các nhà marketers đa năng vẫn còn, nhưng các yêu cầu để thành công thì đang thay đổi.

Các doanh nghiệp đang tìm kiếm các nhân tài có chuyên môn sâu về nền tảng kỹ thuật số (digital) và tiếp thị (marketing).

Họ đang tìm kiếm những người có chuyên môn kỹ thuật (technical) trong tất cả các khía cạnh của hoạt động digital. Họ đang tìm kiếm những người làm (do-ers) – thay vì chỉ là những người nghĩ (think-ers).

Tương lai của vai trò marketing.

Quay lại với câu hỏi ban đầu mà các nhà marketer đã tự hỏi: “Làm thế nào tôi có thể đưa ra những lựa chọn nghề nghiệp phù hợp với tôi, cho sự nghiệp của tôi và cho cả thứ mà thế giới đang hướng tới?”

Tương lai của vai trò marketing trong 10 năm tới là sự kết hợp hài hoà giữa các yếu tố chiến lược, marketing, dữ liệu và công nghệ.

Marketing sẽ được thực hiện thông qua sự hỗ trợ của các yếu tố phần mềm và công nghệ, vì vậy những người làm marketing không thể không hiểu công nghệ cũng như các thành phần liên quan đến nó.

Thị trường muốn bạn có kiến ​​thức chuyên môn sâu về marketing – nhưng cũng phải có kiến ​​thức chuyên môn về công nghệ, dữ liệu và cả kỹ thuật số, cho dù bạn có muốn hay không.

Sự bùng nổ của công nghệ là một khía cạnh cũng tương đối mới đối với ngành marketing, vì vậy không có gì quá ngạc nhiên khi chúng ta nói chung hiện không thể nắm bắt được cách khai thác và quản lý nó một cách thực sự ‘mượt mà’.

Công nghệ trong marketing, không phải là có hay không, tận dụng hay không mà là phải tận dụng nó như thế nào.

Các thông số kỹ thuật không biết nói dối.

Nếu bạn muốn có một công việc marketing đủ tốt trong tương lai, bạn phải biết rằng công nghệ (technology) cũng như 4 Ps (hoặc 7Ps) hay phân khúc và định vị là đều quan trong như nhau.

Digital không phải là một lĩnh vực tách biệt: hiểu và trở thành một chuyên gia về nó là trọng tâm của marketing.

Hãy cố gắng tận dụng các yếu tố công nghệ, thương mại điện tử, kỹ thuật số vào các hoat động kinh doanh của doanh nghiệp và thương hiệu.

Phát triển kiến ​​thức chuyên môn với các nền tảng marketing. Biết cách một phần mềm ‘hoạt động’. Và nhiều thứ khác.

Mặc dù, dưới một thế giới đầy bất ổn như thế này, rất khó để có thể nói chắc chắn điều gì sẽ xảy ra trong tương lai, tuy nhiên có một thứ mà chúng ta có thể chắc chắn được đó là ‘tương lai sẽ luôn thay đổi’, công nghệ hay marketing cũng sẽ thay đổi.

Điều cuối cùng của chúng ta chỉ là sẵn sàng tiếp nhận và phát triển nó một cách hiệu quả !

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

Nam Nguyen 

Các tổ chức đang lo lắng rủi ro mất dữ liệu Các tổ chức đang lo lắng rủi ro mất dữ liệu Các tổ chức đang lo lắng rủi ro mất dữ liệu Các tổ chức đang lo lắng rủi ro mất dữ liệu

Các tổ chức hiện đang lo lắng rủi ro mất dữ liệu

Written by testmtrips on . Posted in Business.

85% số tổ chức được hỏi trong một cuộc khảo sát chuyên sâu của Fortinet bày tỏ mối lo ngại về tấn công bằng mã độc tống tiền bởi khoảng hai phần ba trong số họ đã từng là mục tiêu của ít nhất một vụ tấn công kiểu này.

Mối quan tâm hàng đầu của các tổ chức đối với một vụ tấn công bằng mã độc tống tiền đó là nguy cơ mất dữ liệu, ngay sau đó là lo ngại về suy giảm năng suất và gián đoạn vận hành. Các tổ chức cho biết bảo hiểm an ninh mạng chiếm 57% trong các kế hoạch ứng phó với sự cố.

Tuy đa số các tổ chức được khảo sát khẳng định họ đã chuẩn bị cho các vụ tấn công bằng mã độc tống tiền, bao gồm đào tạo về không gian mạng cho nhân viên, chuẩn bị các kế hoạch ứng phó rủi ro, trang bị bảo hiểm an ninh mạng, thì thực tế vẫn có những thiếu sót rất rõ ràng về công nghệ chính là các giải pháp bảo vệ thiết yếu giúp phòng tránh hiệu quả nhất trước các phương pháp chiếm quyền truy cập vào hệ thống phổ biến nhất hiện nay.

Theo khuyến cáo của Fortinet, với các tổ chức đang lo ngại nhất về thiết bị vận hành và đội ngũ làm việc từ xa, thì các lựa chọn công nghệ hàng đầu của họ là Secure Web Gateway, VPN và Network Access Control.

Mặc dù ZTNA là một công nghệ mới đang phát triển nhưng nên được cân nhắc để trở thành giải pháp thay thế cho công nghệ VPN truyền thống.

Tuy nhiên, điều đáng lo nhất là tỷ lệ phổ biến khá thấp của giải pháp phân đoạn mạng (31%) – một giải pháp công nghệ quan trọng giúp ngăn chặn những kẻ xâm nhập di chuyển trên khắp hệ thống để tiếp cận những dữ liệu và IP quan trọng.

Hoạt động bảo mật cổng email cũng chưa được chú trọng đúng mức mặc dù lừa đảo qua email đã được ghi nhận là phương thức xâm nhập phổ biến của những kẻ tấn công.

Cuối cùng, quan trọng nhất theo Fortinet là các giải pháp nên được thiết kế để cùng vận hành như một hệ thống đồng nhất và được tăng cường bởi công nghệ AI và máy học nhằm phát hiện và phản ứng tốt hơn với các mối đe dọa từ mã độc tống tiền.

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

Hà Anh

3 bẫy nhận thức khiến nhà lãnh đạo ra quyết định sai trong thời đại dữ liệu

Written by testmtrips on . Posted in Leader.

Các nhà lãnh đạo đừng nghĩ rằng việc ra quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu ngày nay có thể giúp họ tránh được sai sót.

3 bẫy nhận thức khiến nhà lãnh đạo ra quyết định sai trong thời đại dữ liệu
Source: Getty Images

Nhờ vào sự phát triển mạnh mẽ hơn bao giờ hết của công nghệ dữ liệu, việc tập hợp và phân tích thông tin trở nên dễ dàng hơn rất nhiều so với mức độ mà con người có thể tưởng tượng được cách đây vài năm.

Kết quả, quá trình ra quyết định trong các công ty/tổ chức ngày nay trở nên khoa học hơn và có căn cứ hơn so với giai đoạn trước, khi kinh nghiệm và cảm tính gần như là căn cứ chính của nhiều hoạt động.

Tuy nhiên, các nhà lãnh đạo đừng nên nghĩ rằng việc ra quyết định dựa trên cơ sở dữ liệu có thể giúp họ tránh được sai sót, theo tác giả Roger Trapp.

 Một bài viết được đăng trên tạp chí Rotman Management cho rằng, trong một số trường hợp, dữ liệu và việc phân tích dữ liệu đôi khi khiến mọi thứ tệ hơn.

Đó là vì, dù được tiếp cận một lượng lớn bộ dữ liệu mới nhất và có được công cụ phân tích hiệu quả nhất, nhà lãnh đạo vẫn có thể bị rơi vào rất nhiều cái bẫy, nhất là khi họ cố gắng tìm ra các kiểu “lập luận tắt” vì bị quá tải thông tin.

Trong một bài viết trên Harvard Business Review, tác giả MacGarvie (Giáo sư ở Trường Kinh doanh Questrom) và McElheran (Giáo sư dự bị ở Trường Quản lý Rotman) cho biết, có 3 bẫy nhận thức chính khiến việc ra quyết định rơi vào thế thiên vị, dù được căn cứ vào những dữ liệu tốt nhất. Dưới đây là 3 loại bẫy nhận thức đó và cách để tránh bị mắc bẫy.

1. Bẫy xác nhận.

Bẫy xác nhận xuất hiện khi chúng ta dành phần lớn sự chú ý chỉ để tìm ra những thông tin phù hợp với niềm tin sẵn có của mình và từ chối thu nhận vào những thông tin khác.

Khuynh hướng thiên kiến xác nhận này rất khó tránh khỏi, nhất là khi bạn phải chịu áp lực lớn từ một người khác để phân tích dữ liệu và tìm ra những điều hỗ trợ cho quan điểm có sẵn của họ.

Giải pháp cho vấn đề này là đừng tránh né những thông tin không phù hợp với một niềm tin đã có. Thay vào đó, hãy xác định trước cách tiếp cận và phân tích dữ liệu nhằm tránh trường hợp “thu thập dữ liệu có chọn lọc”, chủ động tìm ra những thông tin không hỗ trợ cho quan điểm có sẵn của mình, chia đội ngũ ra thành nhiều nhóm phân tích dữ liệu một cách độc lập để nếu có cho ra những kết luận không đồng nhất thì phải tìm ra xem điểm khác biệt hoặc sai sót nằm ở đâu.

Hãy xem những điều mình khám phá ra chỉ giống như những dự đoán và vì thế, bạn sẽ phải kiểm tra chúng.

2. Bẫy tự tin thái quá.

Những nhà lãnh đạo cấp cao thường dễ có khuynh hướng mắc vào bẫy nhận thức này. Lý do đơn giản là vì họ tin rằng họ đã được thăng chức nhờ vào kỹ năng ra quyết định đúng trong quá khứ.

Tuy nhiên sự tự tin thái quá này cũng có thể khiến họ bị rơi vào một cái bẫy khi phân tích dữ liệu. Nó ngăn cản họ tự vấn về phương pháp của mình, động lực của mình và cách mà họ sẽ truyền thông kết quả đến cho người khác. Nó cũng dễ dàng khiến họ đánh giá thấp quá trình phân tích dữ liệu ngay từ đầu.

Một trong những cách giúp nhà lãnh đạo tránh cái bẫy này là mô tả lại trải nghiệm lý tưởng nhất của mình rồi sau đó so sánh nó với dữ liệu thực tế để xem còn thiếu sót chỗ nào.

Khi đã đưa ra dự đoán, bạn cũng cần phải theo dõi các dự đoán của mình và so sánh một cách hệ thống với những điều thực sự diễn ra để kiểm tra độ chính xác của những dự đoán đó.

Hãy lặp đi lặp lại các quá trình này để tạo thành thói quen cho những lần ra quyết định sau này, nhằm tránh đưa ra quá nhiều thiên kiến về sau.

3. Bẫy quá ăn khớp.

Đây là điều diễn ra khi một mô hình thống kê cho thấy một thông tin ngẫu nhiên chứ không phải là thông tin ẩn sâu bên dưới mà công ty/tổ chức muốn tìm kiếm. Và do đó, nó chỉ có thể phản ánh quá khứ chứ gần như không có giá trị để dự đoán tương lai.

Để tránh bẫy này, bạn có thể tiến hành chia ngẫu nhiên dữ liệu thành một bộ thử nghiệm (dùng để đưa ra dự đoán) và một bộ xác nhận (dùng để kiểm tra độ chính xác của các dự đoán).

Cũng giống như cách để tránh bẫy xác nhận, điều cần lưu ý ở đây là tính ngẫu nhiên, nghĩa là đừng lấy dữ liệu theo kiểu có chọn lọc. Sau đó, hãy xem thử xem liệu có thể sử dụng cùng một dữ liệu đó để xây dựng các câu chuyện khác hay không.

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

Nam Nguyen

Cách PepsiCo sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất để xây dựng mối quan hệ trực tiếp với người tiêu dùng

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Marketing.

Dữ liệu là yếu tố then chốt giúp người làm marketing và kinh doanh hiểu người tiêu dùng, nhưng PepsiCo cũng tin rằng việc tôn trọng mối quan hệ giữa thương hiệu với người tiêu dùng và sở thích riêng tư của họ cũng quan trọng không kém.

Ông Abhishek Jadon, Giám đốc phụ trách mảng dữ liệu người tiêu dùng và cá nhân hoá toàn cầu của PepsiCo cho biết:

“Tại PepsiCo, chúng tôi hướng tới việc tương tác với người tiêu dùng ở cấp độ con người. Chúng tôi muốn đáp ứng sở thích ăn nhanh và đồ uống của họ ở thời điểm hiện tại cũng như khi nhu cầu của họ phát triển theo thời gian.”

Cũng giống như hầu hết các công ty hàng tiêu dùng đóng gói (CPG/FMCG) khác, trước đây PepsiCo chủ yếu phân phối hàng loạt, khuyến mãi và truyền thông rộng rãi để kết nối với người tiêu dùng.

Điều này có nghĩa là công ty này sẽ đưa các sản phẩm của họ vào các cửa hàng lớn và sau đó dựa trên các sự kiện hay chương trình phát sóng nổi bật để tiếp cận mọi người trên quy mô lớn.

Mặc dù những chiến lược đã được thử và đúng này vẫn làm tăng thêm giá trị, nhưng PepsiCo nhận ra rằng thế giới đang trong tình trạng biến đổi liên tục.

Người tiêu dùng ngày càng sáng suốt hơn trong các lựa chọn về thực phẩm và đồ uống, và ngay cả thói quen ăn vặt của họ cũng đã thay đổi.

Không chỉ hành vi của người tiêu dùng đang biến đổi, mà bối cảnh truyền thông cũng đang được thay đổi nhanh chóng. Để đáp ứng lại với những điều này, PepsiCo hiện đang thay đổi phương pháp marketing và sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất (first party data) để thúc đẩy sự phát triển.

Điều này cho phép họ thích ứng tốt hơn với các quy định mới về quyền riêng tư, những thay đổi trong công nghệ và các xu hướng mới nổi đang làm tác động đến cách các doanh nghiệp tận dụng dữ liệu của người tiêu dùng cho hoạt động marketing.

Dưới đây là 5 chiến lược hàng đầu đang được PepsiCo ứng dụng để thúc đẩy sự tăng trưởng của mình.

Ưu tiên các mối quan hệ với khách hàng.

Dữ liệu là yếu tố then chốt giúp người làm marketing và kinh doanh hiểu người tiêu dùng, nhưng PepsiCo cũng tin rằng việc tôn trọng mối quan hệ giữa thương hiệu với người tiêu dùng và tôn trọng sở thích riêng tư của họ cũng quan trọng không kém. Nguyên tắc này được xem là kim chỉ nam cho sự phát triển bền vững của Pepsi.

PepsiCo đã xây dựng một đội ngũ gồm những chủ sở hữu sản phẩm, nhà khoa học dữ liệu và insights để tập trung vào khả năng tận dụng dữ liệu.

Họ cũng đã đầu tư vào công nghệ máy học và điện toán đám mây để phát triển các sản phẩm dữ liệu tích hợp. PepsiCo cũng ưu tiên dữ liệu của bên thứ nhất và coi nó là một trong những nguyên tắc marketing toàn cầu cốt lõi.

Dữ liệu của bên thứ nhất giúp PepsiCo xây dựng mối quan hệ bền chặt hơn với khách hàng và cung cấp cho họ nhiều thông tin cần thiết để đưa ra các quyết định kinh doanh thông minh hơn, chẳng hạn như sản phẩm mới nào sẽ được ra mắt, theo những cách ưu tiên quyền riêng tư nhất. 

Thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng với việc trao đổi qua lại những giá trị phù hợp.

Mục đích của Pepsi là phát triển những cuộc đối thoại liên tục với khách hàng và sử dụng các điểm chạm marketing trên toàn cầu để bắt đầu các cuộc trò chuyện này.

Đó là lý do tại sao họ khuyến khích khách hàng tham gia các chương trình giành phần thưởng cho lòng trung thành với những lời kêu gọi hành động rõ ràng trên các bao bì sản phẩm hoặc thông qua các chương trình khuyến mãi trên các nền tảng tương tác với người tiêu dùng như website hay ứng dụng.

Pepsi có những chương trình khách hàng thân thiết riêng biệt cho từng thị trường. Mỗi chương trình đều tính đến các động lực thị trường và sở thích riêng biệt của người tiêu dùng để có thể đưa ra các đề xuất giá trị tốt nhất.

Nhũng thông tin chi tiết từ các chương trình khách hàng thân thiết này giúp họ hiểu các thành viên (khách hàng thân thiết) của họ, cá nhân hóa trải nghiệm của khách hàng và tối ưu hóa các ưu đãi dựa trên sở thích của từng người.

Ví dụ: Qua việc phân tích dữ liệu Pepsi biết rằng người dân ở Thổ Nhĩ Kỳ hiểu biết nhiều hơn về thiết bị di động và phản hồi nhiều hơn với các khuyến mãi tức thì, trong khi người tiêu dùng ở Mỹ có thể quan tâm nhiều hơn đến việc khám phá các công thức mới.

Điều bắt buộc ở đây là phải xây dựng lòng tin và sự minh bạch để nuôi dưỡng mối quan hệ lâu dài với khách hàng và đảm bảo rằng các thành viên là khách hàng trung thành luôn hiểu được những giá trị rõ ràng mà họ nhận được khi họ đồng ý chia sẻ dữ liệu của họ với thương hiệu.

Cuối cùng, cách tiếp cận này cũng giúp chúng ta tôn trọng lựa chọn của người tiêu dùng đồng thời bảo vệ quyền riêng tư của chính họ.

Sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất được tích hợp để thúc đẩy kết quả kinh doanh.

Mọi người hiện đang nhận được hàng chục thậm chí hàng trăm thông điệp mỗi ngày, chúng ta hiểu rằng để vượt qua những rào cản này đòi hỏi các thương hiệu phải cung cấp những thông điệp có tính liên quan và gặp gỡ người tiêu dùng vào đúng thời điểm họ cần nhất.

Giải pháp tích hợp các nguồn dữ liệu bên thứ nhất khác nhau của người tiêu dùng cung cấp cho Pepsi những thông tin chi tiết tổng thể để họ có thể điều hướng tốt hơn hành trình của người tiêu dùng và đưa ra những thông điệp phù hợp đến đúng người vào đúng nơi.

Điều này đảm bảo rằng người tiêu dùng của Pepsi luôn nhìn thấy các sản phẩm mà họ yêu thích nhất, trên các kênh mà họ thường xuyên truy cập nhất.

Giả sử, nếu bạn yêu thích Doritos (một loại snacks khoai tây)? Bạn sẽ thấy các hương vị mới nhất của nó sớm nhất có thể.

Phương pháp coi dữ liệu và khách hàng là trung tâm đã giúp PepsiCo tăng hiệu quả của các chiến dịch truyền thông lên nhiều lần và đối với một số chiến dịch, ROI đã được cải thiện gấp 3 lần.

Vượt ra khỏi các vấn đề về marketing để đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt và thông minh hơn.

Việc sử dụng dữ liệu của bên thứ nhất và ứng dụng chúng vào các hoạt động ngoài marketing cũng mang lại nhiều giá trị gia tăng cho PepsiCo.

Điều này cho phép họ ra mắt các sản phẩm mới, đảm bảo quá trình mua hàng lặp lại và kéo dài thời gian người dùng sử dụng sản phẩm bằng những insights sâu sắc và phong phú hơn.

Dữ liệu của bên thứ nhất tạo ra một vòng phản hồi liên tục của người tiêu dùng thông qua các mối quan hệ trực tiếp, những dữ liệu vốn có thể được tận dụng để thử nghiệm các hương vị mới, nghiên cứu nhóm tập trung và lấy mẫu.

Sức mạnh của dữ liệu của bên thứ nhất và chuyên môn kỹ thuật số của PepsiCo đã giúp họ đáp ứng nhanh và tốt hơn các mục tiêu kinh doanh, đẩy nhanh tốc độ phát triển bằng cách xây dựng những mối quan hệ lâu dài với người tiêu dùng.

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

Nam Nguyen

Top 10 lý do tại sao doanh nghiệp của bạn cần marketing trên Instagram Top 10 lý do tại sao doanh nghiệp của bạn cần marketing trên Instagram Top 10 lý do tại sao doanh nghiệp của bạn cần marketing trên Instagram Top 10 lý do tại sao doanh nghiệp của bạn cần marketing trên Instagram

Instagram thêm dữ liệu phân tích mới để đánh giá hiệu suất cho marketer

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Instagram đang tìm cách cung cấp thêm dữ liệu cho những người làm marketing thông qua bản cập nhật insights mới dành cho doanh nghiệp và nhà sáng tạo.

Dữ liệu mới sẽ cung cấp cho marketer nhiều thông tin cụ thể hơn về những người đang tương tác với nội dung của họ – cho dù họ có theo dõi tài khoản của doanh nghiệp hay không – tổng phạm vi tiếp cận của các bài đăng cũng được cập nhật.

Các điểm dữ liệu mới sẽ giúp định hướng các quyết định đăng bài của người làm marketing và từ đó mang lại nhiều cơ hội hơn để tối ưu hóa phương pháp tiếp cận dựa trên các điểm dữ liệu cụ thể hơn.

Các chỉ số mới được thêm vào Instagram insights là:

  • Tài khoản đã tương tác – Dữ liệu sẽ hiển thị tổng số tài khoản đã tương tác với nội dung của bạn trong một khoảng thời gian nhất định. (xem thêm hình bên dưới).
  • Đối tượng tương tác – Dữ liệu này sẽ cung cấp những thông tin chi tiết về nhân khẩu học của những người dùng đang tương tác với nội dung của bạn, cho dù họ có theo dõi bạn hay không, bao gồm các thành phố hàng đầu, quốc gia hàng đầu, độ tuổi và giới tính hàng đầu.
  • Đối tượng tiếp cận – Tương tự như đối tượng tương tác, dữ liệu này sẽ cung cấp thông tin về nhân khẩu học của những người bạn đã tiếp cận với các bài đăng của bạn trong một khoảng thời gian nhất định, bao gồm các thành phố hàng đầu, quốc gia hàng đầu, độ tuổi và giới tính hàng đầu.

Quay lại vào tháng 5, Instagram đã cập nhật dữ liệu tài khoản được tiếp cận của mình, dữ liệu giúp bổ sung thêm các chi tiết cụ thể về các kiểu tài khoản mà bạn đang tiếp cận (người chọn theo dõi so với người không theo dõi) cũng như các định dạng nội dung đang thúc đẩy hiệu suất tốt nhất trên tài khoản của bạn.

Giờ đây, những thông tin chi tiết về nhân khẩu học mới này sẽ được tích hợp vào tập dữ liệu để từ đó cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về những người bạn đang tiếp cận và tương tác với các bài đăng khác nhau trên Instagram.

Ngoài ra, Instagram cũng đang tìm cách tăng cường tính minh bạch cho quan hệ đối tác giữa nhà sáng tạo và thương hiệu, quy trình chia sẻ dữ liệu mới cho phép nhà sáng tạo xem được dữ liệu về những insights có sẵn cho doanh nghiệp.

Theo giải thích của Instagram:

“Khi một thương hiệu quảng cáo bài đăng của nhà sáng tạo với nhãn đối tác có trả phí (paid partnership) hoặc tạo quảng cáo mới mà không có bài đăng trước đó, nhà sáng tạo giờ đây sẽ có thể xem được hiệu suất của các quảng cáo đó, bao gồm phạm vi tiếp cận, lượt thích, bình luận, lượt lưu và lượt chia sẻ.

Giờ đây, các nhà sáng tạo nội dung (Content Creator) có thể tìm thấy thông tin này bằng cách chọn mục ‘xem quảng cáo và thông tin chi tiết’ trong phần quảng cáo nội dung có thương hiệu trong tab cài đặt.”

Nhà sáng tạo cũng sẽ có thể theo dõi hiệu suất của chính họ, sau đó họ có thể sử dụng kết quả đó để xây dựng thương hiệu của riêng họ.

Với những cập nhật mới này, các marketer giờ đây có nhiều cách hơn để hiểu về hiệu suất cũng như đối tương mục tiêu của chính họ, từ đó có thể cải thiện các chiến lược marketing tổng thể của thương hiệu.

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

Tra Nguyen

Facebook đang thử nghiệm việc xoá dữ liệu với những người xem cá nhân trên Stories Facebook đang thử nghiệm việc xoá dữ liệu với những người xem cá nhân trên Stories Facebook đang thử nghiệm việc xoá dữ liệu với những người xem cá nhân trên Stories Facebook đang thử nghiệm việc xoá dữ liệu với những người xem cá nhân trên Stories

Facebook đang thử nghiệm việc xoá dữ liệu với những người xem cá nhân trên Stories

Written by testmtrips on . Posted in Social.

Facebook đang thử nghiệm một quy trình mới có thể giới hạn những thông tin chi tiết mà bạn có thể biết về những người đã xem Stories trên Facebook của bạn.

Như bạn có thể thấy trong ảnh chụp màn hình này từ SocialMediaToday, một số người dùng Facebook hiện đang được thông báo rằng họ sẽ không còn nhận được danh sách đầy đủ về những người đã xem Stories (Câu chuyện).

Về cơ bản điều này cho phép những người khác có thể xem ngẫu nhiên Stories trên Facebook của bạn mà bạn không thể biết gì thêm về họ nếu họ không có thực hiện các phản ứng như like hoặc comment trên Stories.

Cho đến nay, Facebook đã cung cấp danh sách đầy đủ những người xem Stories, cũng như bất kỳ phản ứng nào mà mỗi người đã tương tác với bạn.

Khi tính năng mới được cập nhật, nếu bạn muốn chia sẻ điều gì đó mà bạn không muốn những “người lạ” nhìn thấy, bạn có thể cài đặt chia sẻ ở chế độ “Friends only”.

Mặc dù Facebook chưa chia sẻ lý do vì sao họ lại cập nhật điều này, tuy nhiên nhiều ý kiến cho rằng Facebook đang tìm cách tránh những trường hợp khó xử có thể xảy ra khi ai đó xem nội dung của bạn, điều này có thể khiến bạn cảm thấy không thoải mái, mặc dù người xem không có ý đồ gì xấu.

Trong phần lớn các trường hợp, điều này sẽ vô hại, nhưng một lần nữa, nếu bạn có bất kỳ mối lo ngại nghiêm trọng nào về việc để ai đó xem nội dung mà bạn không thể kiểm soát, bạn có thể giữ các câu chuyện của mình ở chế độ riêng tư.

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

Nam Nguyen

“Nghịch lý dữ liệu” trong các doanh nghiệp Việt Nam

Written by testmtrips on . Posted in Business.

Kết quả từ một nghiên cứu của Dell Technologies cho thấy, hầu hết các doanh nghiệp tại Việt Nam đang gặp khó khăn khi khối lượng dữ liệu ngày càng tăng.

Thay vì mang đến lợi thế cạnh tranh, dữ liệu trở thành gánh nặng bởi một loạt rào cản như khoảng cách các kỹ năng dữ liệu, kho chứa dữ liệu, các quy trình thủ công, kho lưu trữ nghiệp vụ, cũng như các vấn đề về bảo mật và riêng tư về dữ liệu.

“Nghịch lý về dữ liệu” này phát sinh do khối lượng, tốc độ và sự đa dạng của dữ liệu vượt trội so với khả năng của các DN, công nghệ, nhân lực và quy trình.

Trong đó vấn đề “Không thể trích xuất các thông tin chi tiết từ dữ liệu và/hoặc quá tải thông tin” chiếm vị trí thứ 3 trên bảng xếp hạng toàn cầu về rào cản chuyển đổi số, tăng 11 bậc so với năm 2016.

73% người tham gia khảo sát từ Việt Nam cho biết DN của họ hoạt động dựa trên dữ liệu và “dữ liệu chính là mạch máu của công ty”.

Chỉ có 18% cho thấy họ xem dữ liệu là yếu tố cốt lõi và sử dụng chúng xuyên suốt hoạt động của DN. 91% các DN vẫn chưa phát triển đủ công nghệ và quy trình về dữ liệu, cũng như văn hóa và kỹ năng về dữ liệu.

Chỉ 9% DN được xếp hạng Data Champion: Những công ty thỏa mãn cả hai điều kiện trên (về công nghệ/quy trình và văn hóa/kỹ năng).

74% DN cho rằng ban giám đốc vẫn chưa có những động thái hỗ trợ cụ thể để phục vụ cho chiến lược dữ liệu và phân tích của doanh nghiệp, 49% DN đang tập trung vào các kho dữ liệu (data lake) mà chưa xem xét đến việc chuẩn hóa những gì đang có.

Do vậy, sự bùng nổ của dữ liệu đang khiến công việc của nhiều DN trở nên khó khăn thay vì ngược lại: 71% DN than phiền họ sở hữu nhiều dữ liệu đến mức không thể đáp ứng các yêu cầu về bảo mật và quy định, trong khi đó 70% cho rằng các đội nhóm làm việc đang quá tải bởi lượng dữ liệu đang có.

Mặc dù hiện nay các DN đang gặp nhiều khó khăn, nhưng rất nhiều DN đã có những kế hoạch để tạo ra một tương lai tươi sáng hơn: 53% dự định triển khai máy học ML để tự động hóa quá trình phát hiện dữ liệu bất thường, 54% mong muốn chuyển sang mô hình DaaS (data-as-a-service) và 38% dự định xem xét sâu hơn về hiệu suất của các tủ đĩa để tái cấu trúc cách họ xử lý và sử dụng dữ liệu trong vòng 1 đến 3 năm tới.

Để khắc phục nghịch lý này và có thể chuyển đổi gánh nặng dữ liệu thành lợi thế, ông Vũ Trần- Giám đốc điều hành Dell Technologies Việt Nam cho rằng: “Các DN cần xem xét nhu cầu thực tiễn của DN mong muốn đặt dữ liệu ở đâu, sử dụng bao nhiêu phần trăm trên đám mây, bởi dữ liệu là sản phẩm chúng ta có thể biết trước được kết quả.

Khi tiến hành thuê đám mây, cần xem rõ biểu phí ra sao, như mỗi khi đăng nhập có tính chi phí phụ thêm bao nhiêu, tính tổng lại có phù hợp với nhu cầu của mình không. Dell Technologies thường sẽ tư vấn và so sánh giữa các giải pháp cũng như chi phí dựa trên nhu cầu của khách hàng, nhằm giúp DN tối ưu chi phí.

Cần tối ưu hóa “ống” dẫn dữ liệu để nó có thể “chảy” tự do và an toàn bằng cách tăng cường ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) và máy học (ML); phát triển phần mềm để mang đến những trải nghiệm tích hợp, cá nhân hóa mà khách hàng mong muốn”.

Với thực tế có hơn ½ DN Việt Nam vẫn chưa đạt được mục tiêu chuyển đổi số, ông Vũ Trần cho rằng: “ Chuyển đổi số là một cuộc hành trình đòi hỏi sự thay đổi về tổng thể của các thiết bị, hạ tầng, nhằm đạt được một mục tiêu chung.

Theo tôi, chúng ta chỉ đang chậm hơn một chút với các nước khác do sự khác biệt về văn hóa mua sắm. Trong 18 tháng qua, rất nhiều DN đã chuyển đổi số thành công, như những công ty về chứng khoán, thương mại điện tử, thanh toán điện tử.

Ông Vũ Trần cũng cho rằng: “Không có bất kỳ DN nào có thể đạt được chuyển đổi số chỉ sau một ngày. Trong 6 năm vừa qua, trên toàn cầu cũng chỉ có 12% DN đạt được, bởi như tôi nói, đây là một cuộc hành trình đòi hỏi thời gian và đối tác có những giải pháp hiệu quả như Dell Technologies đồng hành.

Chúng ta cần xác định được 3 năm tới mục tiêu sẽ là gì, để đạt được mục tiêu đó chúng ta phải làm gì? Sau đó, 5 năm nữa chúng ta sẽ đạt được gì?

Tốc độ phát triển của công nghệ rất nhanh, do đó hành trình chuyển đổi số của chúng ta cần phải bắt kịp xu thế phát triển của công nghệ, cũng như nội bộ DN để có thể đạt được mục tiêu mong muốn.

Trong thời điểm các DN đang phải chịu áp lực lớn trong việc chuyển đổi số để tăng tốc dịch vụ khách hàng, DN cần phải kết hợp hài hòa giữa việc thu thập thêm dữ liệu, đồng thời khai thác những dữ liệu hiện hữu.

Đặc biệt trong hoàn cảnh hiện nay, 39% DN cho rằng dịch bệnh đang gia tăng lượng dữ liệu họ cần thu thập, lưu trữ và phân tích. Trở thành một DN hoạt động dựa trên dữ liệu là một chặng đường dài và họ sẽ cần đến những chỉ dẫn trong suốt cuộc hành trình này”.

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

Hà Anh

Tại sao mô hình chuyển đổi lại trở nên rất quan trọng trong một thế giới không cookies

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Digital Advertising hay quảng cáo kỹ thuật số cung cấp khả năng tiếp cận mọi người mọi lúc mọi nơi với những thông điệp phù hợp và kịp thời.

Khi hiểu được hiệu quả của những quảng cáo này, các nhà quảng cáo mong đợi một cái nhìn trực tiếp và đầy đủ về hành trình của khách hàng, từ nhận thức đến chuyển đổi.

Nhưng hành trình của khách hàng lại trở nên khó đo lường hơn bao giờ hết. Mọi người giao thoa giữa nhiều thiết bị trước khi mua một mặt hàng nào đó, điều này có thể dẫn đến cái nhìn rời rạc về hành vi của người tiêu dùng.

Ngay cả khi trên một thiết bị, các trình duyệt khác nhau cũng dẫn đến các hành trình mua hàng khác nhau.

Đồng thời, việc đo lường thành công trực tuyến phụ thuộc rất nhiều vào cookies, tức ghi lại lịch sử những thông tin hữu ích về những gì xảy ra sau khi một người nhấp vào quảng cáo.

Tuy nhiên, cho dù do hạn chế cookies trong trình duyệt hay những ‘điểm mù’ từ việc mua sắm trên nhiều thiết bị, ngày càng có nhiều trường hợp không còn khả năng quan sát liệu chuyển đổi có diễn ra hay không.

Quy định về quyền riêng tư gia tăng cũng đã áp đặt các nguyên tắc nghiêm ngặt về việc thu thập dữ liệu theo khu vực.

Kết quả của những thách thức này là một bối cảnh kỹ thuật số phức tạp với những lỗ hổng trong đo lường hiệu suất các phương tiện truyền thông.

Chìa khoá để mở cửa việc đo lường.

Làm thế nào bạn có thể đánh giá chính xác hiệu quả của các khoản đầu tư marketing của mình khi có rất nhiều khoảng trống tiềm ẩn trong hành trình của khách hàng? Đây là lúc mô hình chuyển đổi xuất hiện.

Mô hình chuyển đổi (Conversion modeling) đề cập đến việc sử dụng công nghệ máy học tức machine learning để định lượng tác động của các nỗ lực marketing khi không thể quan sát thấy một tập hợp con các chuyển đổi.

Ví dụ: khi đo lường chuyển đổi trên các thiết bị, bạn có thể không có sẵn cookies để liên kết các thiết bị này. Trong trường hợp này, bạn sẽ không thể phân bổ một số chuyển đổi của mình cho những khách hàng tương ứng đã tương tác với quảng cáo.

Nếu bạn không sử dụng bất cứ kỹ thuật lập mô hình nào, vấn đề phân bổ này sẽ để lại vô số các lỗ hổng trong hành trình của khách hàng, điều vốn sẽ ngăn bạn hiểu đầy đủ các ‘đường dẫn’ đến chuyển đổi của khách hàng.

Nhưng với nền tảng lập mô hình, dữ liệu quan sát có thể cung cấp nguồn cấp dữ liệu cho các thuật toán cũng sử dụng các xu hướng trong lịch sử để xác thực và cung cấp thông tin cho phép bạn đo lường một cách tương đối chính xác.

Lập mô hình cho phép đo lường chính xác trong khi chỉ báo cáo về dữ liệu tổng hợp và ẩn danh. Điều này mở ra bức tranh đầy đủ, tập trung vào quyền riêng tư về hành vi của khách hàng, đảm bảo rằng hiệu suất của bạn không bị ảnh hưởng chỉ vì không phải lúc nào cũng có thể đo lường trực tiếp.

Sự cần thiết của một thế giới không cookies.

Nếu không có mô hình chuyển đổi, điều này không chỉ ảnh hưởng đến một chiến dịch mà còn có tác động đến tình trạng chung của doanh nghiệp của bạn.

Các chiến dịch của bạn có hoạt động tốt so với nhau hoặc nói chung không? Quảng cáo của bạn có đáp ứng mục tiêu doanh thu mục tiêu không?

Nếu không có một cái nhìn đầy đủ về hiệu suất và một cơ sở hạ tầng mạnh mẽ, sẽ rất khó để tự tin trả lời những câu hỏi như thế này.

Ngược lại, nếu mô hình được xây dựng trong cấu trúc của các giải pháp đo lường của bạn, thì nó có thể cung cấp một biện pháp bảo vệ thiết yếu để tự động lấp đầy khoảng trống bằng cách sử dụng các tín hiệu theo hướng dữ liệu được tùy chỉnh cho chiến dịch của bạn.

Đo lường chính xác là nền tảng thiết yếu để xây dựng quá trình học hỏi, quyết định và tối ưu hóa liên tục của bạn. Không có lựa chọn nào khác ngoài việc làm đúng để bạn có thể tiếp tục cải thiện kết quả kinh doanh của mình theo thời gian.

Hãy để công nghệ máy học hiểu và lấp đầy khoảng trống đó.

Trong nhiều năm, các nhà marketer đã tận mắt trải nghiệm sức mạnh của việc mô hình hóa để làm được nhiều việc hơn với ít dữ liệu hơn.

Đặc biệt, đối với dữ liệu chuyển đổi, dữ liệu này được sử dụng như một công cụ để thu hẹp khoảng cách đo lường giữa các thiết bị cũng như từ trực tuyến đến ngoại tuyến.

Giờ đây, khi khoảng trống trong thế giới trực tuyến tăng lên, việc đo lường chuyển đổi website trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Hơn nữa, sự phong phú và phạm vi tiếp cận của dữ liệu vẫn là những yếu tố cần thiết để tạo ra các mô hình đáng tin cậy. Điều này có nghĩa là tận dụng dữ liệu chất lượng cao với cái nhìn toàn diện trên các nền tảng, thiết bị, trình duyệt và hệ điều hành.

Quy mô (Scale) phải là ưu tiên hàng đầu của bạn khi đánh giá các nhà cung cấp dịch vụ đo lường phù hợp về độ chính xác của mô hình.

Để tạo chế độ xem tổng hợp, chính xác về hành vi của khách hàng, công nghệ máy học có thể phân tích các tín hiệu quan sát được hiện tại, chẳng hạn như thiết bị, ngày và giờ, loại chuyển đổi và mô hình trên các chiến dịch đang hoạt động.

Việc đưa điều này vào khả năng đo lường, được cung cấp bởi bộ dữ liệu mạnh mẽ, loại bỏ sự không chắc chắn và đảm bảo rằng báo cáo tự động được tạo ra từ việc lập mô hình.

Có một cơ sở hạ tầng trực tuyến mạnh mẽ là điều quan trọng để tạo ra một môi trường dựa trên dữ liệu để lập mô hình và giảm thiểu mất mát chuyển đổi hơn nữa, ngay cả khi ngành công nghiệp này thay đổi.

Chìa khóa để đạt được điều này là triển khai các giải pháp có thể giúp tăng lượng dữ liệu quan sát được cho các chiến dịch của bạn.

Những người làm marketing từ lâu đã biết tầm quan trọng của việc gắn thẻ (tag) để đo lường chuyển đổi đáng tin cậy và điều này vẫn đúng qua các nền tảng.

Bằng cách chủ động tận dụng các công cụ như ‘Trình quản lý thẻ của Google’ (Google Tag Manager) hoặc thẻ trang web toàn cầu (global site tag) trên website của mình, bạn có thể đảm bảo rằng cơ sở hạ tầng của mình được thiết lập để đo lường thành công trên Google Ads và Google Marketing Platform.

Để đạt được mục tiêu này, bạn không chỉ thu thập được nhiều dữ liệu chuyển đổi hơn mà còn đang tạo nền tảng vững chắc hơn để cải thiện chất lượng mô hình khi có những khoảng trống xảy ra.

Chúng ta đang trong quá trình đổi mới của yếu tố đo lường và những thay đổi trong hệ sinh thái toàn cầu đang thách thức những người làm marketing phải có tư duy đi trước và tập trung vào quyền riêng tư.

Đây là cơ hội để nhân đôi sức mạnh của marketing theo hướng dữ liệu để bạn có thể tiếp tục nắm bắt được những cái nhìn đầy đủ và chính xác về hiệu suất kinh doanh của mình, ngay bây giờ, ngày mai và cả trong tương lai.

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

 

Huy Lâm

5 “trụ cột” của một bản kế hoạch đo lường chiến dịch marketing toàn diện

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Marketing.

Vào năm 2021, quyền riêng tư sẽ tiếp tục là trọng tâm chính đối với các nhà marketers khi digital marketing phải thích ứng với kỳ vọng của người tiêu dùng về các tính năng bảo mật dữ liệu.

Các biện pháp tăng cường quyền riêng tư không chỉ quan trọng đối với việc bảo vệ mọi người dùng mà còn cải thiện sức khỏe lâu dài của ngành marketing nói chung.

Cải thiện quyền riêng tư của người dùng sẽ yêu cầu áp dụng các cách tiếp cận mới để đo lường marketing, đây có thể là một thách thức của bạn khi việc đo lường vốn được áp dụng với các bộ KPIs nhất định.

Việc cập nhật những tiến bộ mới nhất trong các giải pháp đo lường có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về hiệu quả marketing và thậm chí có thể giúp bạn đạt được KPIs của mình trong suốt cả năm.

Dưới đây là 05 trụ cột của kế hoạch đo lường marketing toàn diện mà bạn có thể tham khảo để thành công hơn vào năm 2021.

1. Tận dụng sức mạnh của dữ liệu từ bên thứ nhất – first-party data.

Tương tác trực tiếp của khách hàng với doanh nghiệp của bạn có thể cho bạn biết nhiều điều về nhu cầu của khách hàng và do đó, giúp bạn đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên những thông tin chi tiết của khách hàng trên suốt con đường chuyển đổi tiếp thị kỹ thuật số của mình.

Ví dụ, khi bạn xem lại lịch sử mua hàng trước đây, có những sản phẩm nào mà khách hàng trung thành chỉ có xu hướng mua trong những thời điểm nhất định trong năm không?

Hình thức mua hàng của họ có thể giúp bạn xác định đúng thời điểm để quảng bá sản phẩm phù hợp.

Dữ liệu của bên thứ nhất cũng có thể báo hiệu những khách hàng có nguy cơ bị gián đoạn, điều này có thể khiến bạn bắt đầu các chiến lược tương tác lại phù hợp hơn.

Hãy tự hỏi bản thân: Có loại dữ liệu của bên thứ nhất nào mà tôi chưa bao giờ phân tích không? Việc phân tích dữ liệu đó có thể ảnh hưởng như thế nào đến các quyết định marketing trong tương lai?

2. Tập hợp dữ liệu của bên thứ nhất với các công cụ đa nền tảng – cross-platform tools.

Khi bạn giao tiếp với khách hàng của mình trên nhiều nền tảng, việc kết nối dữ liệu và tổng hợp thông tin chi tiết có thể khó khăn hơn.

Trong một cuộc khảo sát gần đây do Forrester đại diện cho Google thực hiện, hơn một nửa số nhà marketers trên khắp thế giới cho biết họ gặp khó khăn trong việc quản lý phạm vi dữ liệu mà họ có quyền truy cập.

Việc phân tích mờ nhạt về hành vi của khách hàng yêu cầu các giải pháp phân tích đa nền tảng. Những người sử dụng phân tích đa nền tảng có nhiều khả năng xem dữ liệu phân tích kỹ thuật số của họ là đầy đủ và chính xác hơn so với những người không sử dụng.

Các giải pháp phân tích hợp nhất thông tin chi tiết trên nhiều nền tảng và thiết bị cũng có thể giúp những người làm marketing có được cái nhìn đầy đủ hơn về hành trình của khách hàng.

Ví dụ: Domino’s Pizza Canada sử dụng một giải pháp phân tích duy nhất để đo lường các tương tác của khách hàng trên website và ứng dụng (app) của mình, điều này cho phép Domino’s xem các chiến dịch đa nền tảng của mình đang hoạt động như thế nào và cách tối ưu hóa chúng hiệu quả hơn.

Hãy tự hỏi bản thân: Tôi có đang phân tích dữ liệu từ các nền tảng khác nhau trong cùng một công cụ không? Nếu vậy, làm cách nào tôi có thể làm việc với đội nhóm của mình để bắt đầu đầu tư vào một giải pháp đa nền tảng?

3. Hãy minh bạch với khách hàng về cách bạn sử dụng dữ liệu.

Việc tôn trọng quyền riêng tư của khách hàng là điều cần thiết để đo lường hiệu suất digital cũng như sử dụng các công cụ và phân tích phù hợp.

Nếu bạn giải thích chính xác dữ liệu nào sẽ được sử dụng và cách sử dụng dữ liệu đó khi có sự đồng ý của khách hàng, thì nhiều khách hàng sẽ hiểu những gì họ đồng ý.

Hãy bắt đầu bằng cách đảm bảo rằng chính sách bảo mật của bạn được cập nhật cùng với các quy định đang phát triển của người dùng trong việc kiểm soát cách dữ liệu của họ được sử dụng.

Tiếp theo, hãy xem lại tất cả các thông tin liên lạc có liên quan và sửa đổi bất kỳ ngôn ngữ nào sử dụng các thuật ngữ ngành phức tạp để khách hàng có thể dễ dàng hiểu các chính sách của bạn và cảm thấy được trao quyền để hành động.

Các đội nhóm thường xuyên tương tác trực tiếp với khách hàng có thể có một số ý tưởng tuyệt vời về cách sửa đổi ngôn ngữ để phù hợp hơn với phong cách giao tiếp của khách hàng của bạn.

Ví dụ: họ có thể thay thế các từ như “đồng ý” bằng “tùy thuộc vào bạn”.

Bạn cũng có thể cập nhật cách website của mình quản lý quảng cáo và cookies phân tích để bạn có thể tiếp tục đo lường chuyển đổi trong khi vẫn tôn trọng các lựa chọn đồng ý của người dùng.

Hãy tự hỏi bản thân: Các chính sách về quyền riêng tư dành cho người tiêu dùng của tôi có rõ ràng và ngắn gọn không? Tôi có đang yêu cầu khách hàng đồng ý để được sử dụng dữ liệu của họ không? 

4. Lấp đầy các khoảng trống đo lường bằng cách mô hình hoá dữ liệu – modeled data.

Khi các quy định về quyền riêng tư và hạn chế cookies ngày càng tăng, các cách đo lường chuyển đổi truyền thống sẽ càng trở nên khó khăn hơn, đôi khi dẫn đến những khoảng trống trong hành trình của khách hàng.

Những mô hình chuyển đổi giúp thu hẹp những khoảng trống này theo cách tự động và ưu tiên quyền riêng tư.

Được hỗ trợ bởi công nghệ máy học, mô hình hóa dữ liệu có thể giúp bạn lấp đầy các chỗ trống trong hành trình đến chuyển đổi của khách hàng, chẳng hạn như hành trình trải rộng trên nhiều thiết bị, từ đó xác định những tác động đầy đủ của các nỗ lực marketing của bạn trong từng điểm chạm với khách hàng mục tiêu trước khi họ tiến hành mua hàng.

Hãy đầu tư xây dựng chất lượng các mô hình dữ liệu bằng cách sử dụng các thẻ (tags) khác nhau trên website để đo lường toàn bộ hành trình của khách hàng.

Hãy tự hỏi bản thân: Có phải các khoảng trống đo lường tạo ra những chỗ trống trong hành trình của khách hàng của tôi không? Làm cách nào để tôi có thể chứng minh với nhóm của mình rằng việc lấp đầy những khoảng trống này thông qua mô hình hoá dữ liệu sẽ dẫn đến những trải nghiệm khách hàng tốt hơn?

5. Dự báo các hành vi khách hàng với những giải pháp dựa trên đám mây an toàn – cloud-based.

Ngày nay, mọi người mong đợi những trải nghiệm hữu ích và được cá nhân hóa hơn khi họ tương tác với thương hiệu của bạn.

Để đáp ứng những kỳ vọng này, những người làm digital marketing chuyên nghiệp đang tập hợp dữ liệu của bên thứ nhất trong một giải pháp đám mây an toàn.

Ví dụ, một nghiên cứu gần đây mà Boston Consulting Group thực hiện ở khu vực Châu Á Thái Bình Dương cho thấy rằng tất cả các thương hiệu lớn đều báo cáo rằng họ sử dụng giải pháp đám mây để xử lý dữ liệu.

Khi tất cả dữ liệu của bạn ở một vị trí tập trung, bạn sẽ có thể đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn nhờ quyền truy cập kịp thời vào các dữ liệu và tự động hóa phân tích khách hàng.

Bạn cũng sẽ có thể sử dụng công nghệ máy học để ‘mở khóa’ các thông tin chi tiết nâng cao, chẳng hạn như dự đoán xác suất mua hàng và giá trị lâu dài của khách hàng.

Hãy sẵn sàng cho kỷ nguyên mới.

Bằng cách ưu tiên và đầu tư vào cơ sở hạ tầng của việc đo lường, các doanh nghiệp có thể thành công hơn về lâu dài.

Với sự chuẩn bị phù hợp, các nhà marketer có thể tiếp tục đo lường hiệu quả các chiến dịch digital của họ, khám phá nhiều thông tin chi tiết hơn trước đây trong khi vẫn cung cấp những trải nghiệm mượt mà, có tính riêng tư và được trao quyền cho người dùng của họ.

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

 

Huy Lâm | MarketingTrips 

Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2) Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2) Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2) Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2)

Tương lai của nghề marketing – Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2)

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Marketing.

Sau một năm với nhiều lần bị ‘khoá cửa’, nhiều nhà marketers đang suy nghĩ về tương lai của nghề marketing cũng như các cách thức làm việc mới.

Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2)
Tương lai của nghề marketing – Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2)

Trở lại với nghề marketing. Mọi thứ cũng đang thay đổi. Dưới đây là các công việc thường có của một số Giám đốc Marketing (Marketing Director/CMO/Head of Marketing) ở một số các ngành hàng khác nhau.

  • Chịu trách nhiệm lãnh đạo, chiến lược và thực thi tất cả các hoạt động marketing của doanh nghiệp (hoặc thương hiệu).

Nó bao gồm việc phát triển và thực hiện chiến lược, B2C và B2B Marketing, vận hành marketing, sáng tạo quảng cáo, phân tích marketing, điều phối với chiến lược chung của công ty, chuyển đổi số doanh nghiệp, dự báo nhu cầu của khách hàng…

  • Phát triển và quản lý chiến lược tiếp thị hiệu suất – Performance Marketing.

Tiếp thị hiệu suất hay performance marketing có thể thực hiện qua quảng cáo tìm kiếm có trả phí, SEO, đối tác chiến lược (Strategic Partnerships), tiếp thị liên kết (Affiliates) và các phương tiện truyền thông mạng xã hội (social media).

Quản lý danh tiếng thương hiệu cả trực tuyến (Search, Social…) và ngoại tuyến (PR) bằng cách liên tục tối ưu thông điệp thương hiệu và thiết kế sáng tạo trên tất cả các kênh để thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững lâu dài.

Hiểu, theo dõi hành vi và xây dựng các chiến lược marketing được nhắm mục tiêu phù hợp trên tất cả các kênh.

  • Chịu trách nhiệm về chiến lược kỹ thuật số.

Đối với các hoạt động Tìm kiếm (Search), Mạng xã hội, Display, Video, Programmatic Ads…để mang lại hiệu suất cao, hiệu quả chi tiêu tốt và tính nhất quán của chiến dịch.

Tuỳ vào mỗi ngành hàng hay chiến lược cụ thể trong từng giai đoạn của doanh nghiệp hoặc thương hiệu mà các công việc của từng Giám đốc Marketing là khác nhau.

Qua nhiều nghiên cứu từ các doanh nghiệp khác nhau, nhu cầu về các nhà marketers đa năng vẫn còn, nhưng các yêu cầu để thành công thì đang thay đổi.

Các doanh nghiệp đang tìm kiếm các nhân tài có chuyên môn sâu về nền tảng kỹ thuật số (digital) và tiếp thị (marketing).

Họ đang tìm kiếm những người có chuyên môn kỹ thuật (technical) trong tất cả các khía cạnh của hoạt động digital. Họ đang tìm kiếm những người làm (do-ers) – thay vì chỉ là những người nghĩ (think-ers).

Tương lai của vai trò marketing.

Quay lại với câu hỏi ban đầu mà các nhà marketer đã tự hỏi: “Làm thế nào tôi có thể đưa ra những lựa chọn nghề nghiệp phù hợp với tôi, cho sự nghiệp của tôi và cho cả thứ mà thế giới đang hướng tới?”

Tương lai của vai trò marketing trong 10 năm tới là sự kết hợp hài hoà giữa các yếu tố chiến lược, marketing, dữ liệu và công nghệ.

Marketing sẽ được thực hiện thông qua sự hỗ trợ của các yếu tố phần mềm và công nghệ, vì vậy những người làm marketing không thể không hiểu công nghệ cũng như các thành phần liên quan đến nó.

Thị trường muốn bạn có kiến ​​thức chuyên môn sâu về marketing – nhưng cũng phải có kiến ​​thức chuyên môn về công nghệ, dữ liệu và cả kỹ thuật số, cho dù bạn có muốn hay không.

Sự bùng nổ của công nghệ là một khía cạnh cũng tương đối mới đối với ngành marketing, vì vậy không có gì quá ngạc nhiên khi chúng ta nói chung hiện không thể nắm bắt được cách khai thác và quản lý nó một cách thực sự ‘mượt mà’.

Công nghệ trong marketing, không phải là có hay không, tận dụng hay không mà là phải tận dụng nó như thế nào.

Các thông số kỹ thuật không biết nói dối.

Nếu bạn muốn có một công việc marketing đủ tốt trong tương lai, bạn phải biết rằng công nghệ (technology) cũng như 4 Ps (hoặc 7Ps) hay phân khúc thị trường và định vị thương hiệu là đều quan trong như nhau.

Digital không phải là một lĩnh vực tách biệt: hiểu và trở thành một chuyên gia về nó là trọng tâm của marketing.

Hãy cố gắng tận dụng các yếu tố công nghệ, eCommerce, kỹ thuật số vào các hoat động kinh doanh của doanh nghiệp và thương hiệu.

Phát triển kiến ​​thức chuyên môn với các nền tảng marketing. Biết cách một phần mềm ‘hoạt động’. Và nhiều thứ khác.

Mặc dù, dưới một thế giới đầy bất ổn như thế này, rất khó để có thể nói chắc chắn điều gì sẽ xảy ra trong tương lai, tuy nhiên có một thứ mà chúng ta có thể chắc chắn được đó là ‘tương lai sẽ luôn thay đổi’, công nghệ hay marketing cũng sẽ thay đổi.

Điều cuối cùng của chúng ta chỉ là sẵn sàng tiếp nhận và phát triển nó một cách hiệu quả !

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

Nam Nguyen | MarketingTrips 

Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2) Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2) Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2) Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P2)

Tương lai của nghề marketing – Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số (P1)

Written by testmtrips on . Posted in Marketing.

Sau một năm với nhiều lần bị ‘khoá cửa’, nhiều nhà marketers đang suy nghĩ về tương lai của nghề marketing cũng như các cách thức làm việc mới.

Tương lai của nghề marketing - Sự hài hoà giữa marketing, dữ liệu, công nghệ và kỹ thuật số

‘Đại dịch đã làm thay đổi mọi thứ’. Từ cuộc sống, cách sinh hoạt đến cả cách mà chúng ta đang giao tiếp và làm việc.

Trong bối cảnh đầy sự bất ổn đó, một câu hỏi mà nhiều người trong chúng ta đang đặt ra là, tương lai công việc của chúng ta sẽ thay đổi như thế nào?

Làm thế nào tôi có thể đưa ra những lựa chọn nghề nghiệp phù hợp hơn với tôi, cho sự nghiệp của tôi và cho cả nơi mà thế giới đang hướng đến?”

Mặc dù tôi không phải là một chuyên gia về tư vấn nghề nghiệp, nhưng với tư cách là một người làm marketing có kinh nghiệm, tôi từng trải qua những cuộc khủng hoảng buộc tôi phải cân nhắc lựa chọn nghề nghiệp của mình – và chứng kiến những gì xảy ra sau đó.

Ngay bây giờ đây, khi ngành marketing đang thay đổi nhanh chóng với vô số những thứ mới, tôi cũng đang phải suy nghĩ cho nghề nghiệp của mình trong những giai đoạn sắp tới.

Rốt cuộc nghề marketing của tôi sẽ đi về đâu và chúng sẽ thay đổi như thế nào?

Phần mềm đã ‘xâm chiếm’ thế giới và bây giờ nó tiếp tục ‘xâm chiếm’ ngành marketing.

Vào năm 2011, nhà đầu tư mạo hiểm ở Thung lũng Silicon (Silicon Valley) và cũng là người sáng tạo ra Netscape, Ông Marc Andreessen đã viết một bài luận với tên gọi “Why Software is Eating the World” (Tạm dịch: Tại sao phần mềm lại có thể ‘xâm chiếm’ thế giới).

Một trong những điểm đáng chú ý trong bài luận, là ông mô tả cách các doanh nghiệp mới được xây dựng trên những phần mềm tiên tiến đang ‘xâm chiếm’ và ‘phá vỡ’ cả những tập đoàn vốn thống trị trước đây.

Có lẽ, Andreessen đã biết trước tương lai. Ông viết rằng “trong 10 năm tới, các trận chiến sẽ diễn ra giữa những tên tuổi lớn vốn đang thống trị và những đội quân mới nổi được trang bị đầy những phần mềm tiên tiến”, ông đặc biệt đề cập đến những cái tên như Google, Netflix, Square, Spotify, PayPal và Salesforce.

Ý tưởng rằng một số doanh nghiệp ‘bám chặt’ với phần mềm và công nghệ trong năm 2011 sẽ là các doanh nghiệp dẫn đầu và thống trị thị trường trong tương lai theo một cách mà bạn không thể tưởng tượng được.

Đại dịch Covid-19 đã đẩy đi nhanh hơn một sự thật rằng ‘phần mềm đang xâm chiếm thế giới’. Andreessen đã viết vào năm 2011 rằng “Amazon là một công ty phần mềm – năng lực cốt lõi của nó là có những công cụ phần mềm tuyệt vời để có thể bán hầu như tất cả mọi thứ trực tuyến”.

Ít nhất cho đến nay, Andreesen đã được chứng minh là ông đã đúng – ngay cả trong marketing. Khi hầu hết những việc chúng ta làm trong marketing đều có liên quan đến hoặc gắn liền trực tiếp với các yếu tố phần mềm hoặc công nghệ.

Những nhà marketer ngày nay có nhiều công cụ công nghệ hơn, nhiều thông tin hơn và nhiều sức mạnh tính toán hơn cả các CEO của các công ty lớn nhất thế giới cách đây khoảng 2 thập kỷ trước.

Vào năm 2011, Ông Scott Brinker đến từ trang tin chuyên về công nghệ marketing, Chief Martech đã cố gắng tìm kiếm tất cả các công ty chuyên về công nghệ marketing (MarTech) mà ông có thể tìm thấy.

Theo Scott, ông đã tìm ra hơn 150 logo của các công ty công nghệ marketing khác nhau, điều đang thể hiện một sự bùng nổ đầy cảm hứng của yếu tố phần mềm trong markeing.

Và sự thật sau đó là, mọi thứ đã vượt ra những gì ông có thể tưởng tượng! Từ con số chỉ 150, Scott cho rằng hiện đã có hơn 8.000 công ty mà ông có thể tìm thấy đang cung cấp những phần mềm hoặc giải pháp về công nghệ marketing.

Từ năm 2011 đến nay, đó là mức tăng trưởng kỷ lục với 5,233%.

Cũng như Scott chỉ ra, Châu Âu hiện có nhiều công ty công nghệ marketing nhất, cụ thể, số lượng nó đang có bằng con số của toàn bộ thế giới vào năm 2016.

Các nền tảng Adobe Marketing Cloud, SalesForce Marketing Cloud, Google Marketing Platform – vốn rất mới mẻ và chưa hoàn chỉnh cách đây 10 năm. Bây giờ họ có thể chi phối không nhỏ đến thế giới marketing toàn cầu.

Khả năng dự báo – đặc biệt là về tương lai – thực sự rất khó!

Thật khó để có thể dự đoán được bao nhiêu phần mềm và công nghệ sẽ ‘xâm chiếm thế giới vào năm 2011 và mãi sau đó. Hầu hết các dự báo về những gì có thể xảy ra đều dựa trên ‘lý thuyết mơ mộng’ và những thành kiến ​​trong nhận thức.

Các nhà dự báo khá an toàn khi nói rằng sẽ không ai có thể gọi tên họ trong thời gian 10 năm tới và nói với họ rằng họ đã sai.

Vậy có cách nào để lập kế hoạch sự nghiệp của chúng ta mà không cần lắng nghe những suy nghĩ viển vông từ những dự báo này không?

Tôi nghĩ rằng có một số bằng chứng có thể giúp chúng ta. Hãy bắt đầu với những gì chúng ta có thể đảm bảo từ yếu tố công nghệ.

Năm 1965, Gordon Moore, người sáng lập của Intel, đã đưa ra dự báo – điều mà ngày nay được gọi là ‘Định luật Moore’ – rằng sức mạnh của máy tính sẽ tăng gấp đôi sau mỗi 18 đến 24 tháng – và / hoặc giảm một nửa về giá.

Định luật Moore cũng được chứng minh là đúng với hầu hết các công nghệ dựa trên thông tin khác như chip, điện toán đám mây, cảm biến, robot và di truyền. Điều này có nghĩa là tương lai sẽ không tuyến tính – trực tiếp – từ vị trí của chúng ta hôm nay.

Tất cả chúng ta đều suy nghĩ theo thuật ngữ tuyến tính vì đó là những gì chúng ta đã quan sát được về cách thế giới tự nhiên được vận hành và đó là cách chúng ta đưa ra dự báo về tương lai trong hàng thiên niên kỷ tới.

Nhiều người đọc sẽ tỏ ra nghi ngờ ý tưởng này về một thế giới theo cấp số nhân, tin rằng vì phần lớn mọi thứ trên thế giới này không phát triển theo cấp số nhân và, ngay cả khi nếu chúng có, thì cũng không thể phát triển vô hạn.

Tuy nhiên với những bằng chứng về sự phát triển của phần mềm như đã nói và cách nó mở rộng quy mô của nó, cho thấy niềm tin này của nhiều người là không đúng.

Để dễ hiểu hơn và thú vị hơn, hãy nghĩ đến iPhone. Nhiều người trong số chúng ta có thể nhớ iPhone đời đầu khi nó ra mắt.

Nếu bạn giống tôi, bạn có thể đã cười nhạo nó và nói các câu kiểu như, “Tôi sẽ gắn bó với Blackberry của tôi thôi” hay “Nó thật điên rồ…”.

Chiếc iPhone đầu tiên vào năm 2007 có màn hình 3,5 inch, chỉ nặng 2g – không có ứng dụng và không có camera. 3G và app store xuất hiện sau đó vào năm 2008 và máy ảnh xuất hiện vào năm 2010.

Hãy lấy điện thoại thông minh của riêng bạn ra ngay bây giờ. Và xem điều gì đã xảy ra với suy nghĩ của chúng ta cách đây khoảng 14 năm.

Vào năm 2011, khoảng một phần tư toàn cầu, khoảng 1,8 tỷ người, được kết nối với Internet. Vào tháng 1 năm 2021, 4,66 tỷ người trên thế giới sử dụng Internet, tăng 316 triệu người (7,3%) trong một năm.

Tỷ lệ thâm nhập của internet (internet penetration) toàn cầu hiện đạt gần 60% – trong đó phần lớn là trên điện thoại thông minh với màn hình có độ phân giải cao.

Nếu bạn đọc tin tức về marketing và quảng cáo – và xem xét góc nhìn dựa trên những người tự xưng là marketer, bạn có thể nghĩ rằng việc phụ thuộc vào công nghệ marketing (Martech) hay Digital là một điều gì đó rất tồi tệ.

Tuy nhiên, nếu bạn xem xét trên một góc nhìn chuyên nghiệp hơn, từ những người làm marketing thực thụ, khi các doanh nghiệp đang khuyến khích đo lường và quản lý hoạt động marketing bằng công nghệ thì mọi thứ sẽ hoàn toàn khác.

Các CEO và CFO ngày nay không thể quản lý “sự sáng tạo” hay “sự dũng cảm” đơn thuần, họ chỉ có thể nhìn với kết quả, bằng những con số để giải thích cho vấn đề.

Những điều duy nhất chúng ta có thể đảm bảo trong 10 năm tới trong lĩnh vực marketing.

  • Nhiều công nghệ hơn sẽ giúp thúc đẩy mọi doanh nghiệp.
  • Nhiều công nghệ hơn sẽ giúp thúc đẩy các hoạt động marketing.
  • Nhiều công nghệ hơn sẽ thúc đẩy việc đo lường và quản lý hiệu suất.
  • Nhiều người trên Internet hơn sẽ truy cập qua màn hình điện thoại di động.
  • Ít TV tuyến tính (linear TV) hơn và thay vào đó là TV thông minh (Smart TV).

Vào đầu những năm 1950, Chủ tịch của NBC, Ông ‘Pat’ Weaver đã phát minh ra các chương trình ‘hoành tráng’ và xa hoa kéo dài hơn một giờ với mục tiêu sẽ lấp đầy một buổi tối của mọi người xem. Cái mà thời điểm đó ông gọi là magazine format (định dạng tạp chí).

Là tác giả của hai trong số những cuốn sách hàng đầu về quảng cáo ‘The Anatomy of Humbug’ và ‘Why Does the Pedlar Sing?’, Paul Feldwick nói từng nói:

“Các nhà quảng cáo có thể mua các chương trình này nhưng không phải bằng cách tài trợ toàn bộ mà bằng cách mua thời gian phát sóng theo từng phút một, điều này cho phép nhà mạng cung cấp một chương trình chất lượng và đắt giá hơn nhiều.”

“Việc lựa chọn một phút làm thời lượng bán hàng là tùy ý; sự thay đổi này về bản chất của các quảng cáo truyền hình không phải là để làm cho bản thân quảng cáo trở nên hiệu quả hơn, mà bởi mục tiêu gia tăng lượng khán giả và doanh thu quảng cáo thông qua việc tài trợ cho các chương trình đắt giá hơn.”

Fedwick tiếp tục: “Truyền hình Anh sử dụng thời lượng phút làm đơn vị cơ bản, nhưng theo thời gian, ba mươi giây đã trở thành tiêu chuẩn mới.”

Hết phần 1 !

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

Nam Nguyen | MarketingTrips 

Cách tận dụng và khai thác dữ liệu mạng xã hội để tăng ROI (P2)

Written by testmtrips on . Posted in Digital, Social.

Dữ liệu là ‘tiền tệ’ và sức mạnh của thế kỷ 21. Các thương hiệu và doanh nghiệp trên toàn cầu đầu tư một số tiền lớn vào nhân sự, công cụ và nền tảng cần thiết cũng chỉ để thu thập, phân tích những thông tin chi tiết từ nguồn dữ liệu đó.

Cách tận dụng và khai thác dữ liệu mạng xã hội để tăng ROI (P2)

5 mẹo phân tích dữ liệu từ các phương tiện truyền thông mạng xã hội để tăng ROI?

Trong phần nội dung này, hãy cùng xem một số mẹo giúp bạn thu thập những thông tin sâu sắc nhất từ dữ liệu mạng xã hội của mình và sau đó, giúp tăng doanh thu của bạn.

1. Xác định KPIs chính trên tất cả các nền tảng truyền thông mạng xã hội của bạn.

Đối với những người làm digital marketing có kinh nghiệm, điều này không cần phải bàn.

Bạn phải tìm ra các chỉ số hiệu suất cốt lõi (core performance) được chia sẻ trên tất cả các tài khoản mạng xã hội đang hoạt động của mình.

Điều này sẽ cho phép bạn so sánh hiệu suất của các chiến dịch marketing của mình giữa các nền tảng này.

Ví dụ: nếu bạn phân tích giữa Twitter và Instagram, bạn có thể dễ dàng phân biệt được nền tảng nào mà các bài đăng của bạn có hiệu quả tốt nhất về ‘lượt thích’ của người dùng.

Snapchat lại không có tính năng “thích” theo cách tương tự, vì vậy nó sẽ không nằm trong danh mục KPIs phổ biến cụ thể là ‘lượt thích’ này.

2. Thu thập dữ liệu và các chỉ số đặc biệt trên từng nền tảng.

Trái ngược hoàn toàn với quan điểm trước đây, các chỉ số cụ thể trên nền tảng là những chỉ số chỉ tồn tại trên một nền tảng truyền thông nhất định.

Điều này có thể là do sự khác biệt về các tính năng, bố cục và các hành động có sẵn của người dùng.

Ví dụ: Hành động trên trang (Actions on Page) là một ví dụ về các chỉ số dành riêng cho Facebook Analytics vì nó cho thấy nơi người dùng đang nhấp vào trang của bạn, bao gồm cả số lần nhấp vào website, số điện thoại và cả nút kêu gọi hành động (CTA).

Các chỉ số thông thường nên được sử dụng cùng với các chỉ số dành riêng cho từng nền tảng để từ đó bạn có cái nhìn tổng thể hơn về hiệu suất tiếp thị nội dung (content marketing) của mình.

MẸO: Để làm cho các chiến dịch truyền thông mạng xã hội của bạn thành công hơn, bạn nên sử dụng dữ liệu để phân khúc dữ liệu (khách hàng) và làm cho quá trình giao tiếp với khách hàng của bạn được cá nhân hóa theo nhu cầu và sở thích của họ, điều này sẽ dẫn đến việc cải thiện kênh bán hàng và ROI marketing của bạn cao hơn.

3. Sử dụng Google và Adobe Analytics để bổ sung cho quá trình phân tích dữ liệu của bạn.

Ngoài các công cụ vốn có trên các nền tảng mạng xã hội, Google Analytics là một công cụ rất hữu ích khi nói đến việc đối chiếu dữ liệu.

Là một công cụ nâng cao, bạn có thể tận dụng sức mạnh của nó để tìm hiểu về khách hàng tiềm năng, doanh số bán sản phẩm, thời lượng truy cập website, tải xuống tài nguyên và hơn thế nữa.

Bạn có thể kết nối các trang mạng xã hội của mình với nhau để có được những thông tin chi tiết giúp bạn tìm ra nền tảng nào đang mang về cho bạn nhiều khách hàng tiềm năng và doanh thu nhất.

Và một khi bạn được trang bị dữ liệu đó, bạn có thể tối ưu hay đưa ra những hành động phù hợp hơn để tăng hiệu suất của mình.

Adobe Analytics cũng là một công cụ hữu ích cho những người muốn có được báo cáo chuyên sâu hơn. Nó không chỉ theo dõi những số liệu mà Google Analytics có sẵn mà còn có thêm nhiều số liệu nâng cao hơn, điều mà Google Analytics chưa làm được.

Adobe Analytics cũng tính các chuyển đổi (conversions) theo nhiều cách khác nhau.

Ví dụ: Tỷ lệ chuyển đổi của bạn phụ thuộc vào việc người dùng hoặc khách truy cập bấm xem video trên website của bạn và bạn có một người dùng truy cập xem 3 video trong một lượt truy cập trang.

Khi này, Google Analytics sẽ tính nó chỉ là 01 chuyển đổi, nhưng Adobe Analytics sẽ tính nó là 03. Đối với Adobe, điều quan trọng không chỉ là ‘hành động’, mà là số lần người dùng thực hiện một hành động cụ thể trên trang của bạn.

4. Sử dụng dữ liệu để phân khúc đối tượng của bạn.

Đến lúc này, bạn đã nên có ý tưởng về cách thu thập những dữ liệu quan trọng từ nhiều tài khoản mạng xã hội của mình và thậm chí là kiểm tra cả chiến lược quảng cáo của đối thủ cạnh tranh.

Bây giờ chúng ta sẽ cùng xem xét một cách quan trọng để sử dụng dữ liệu đó: phân khúc đối tượng.

Như đã phân tích ở trên, những thông tin chi tiết bạn có được bằng cách sử dụng dữ liệu sẽ cho phép bạn hiểu rõ hơn về nhân khẩu học, sở thích và danh tính của đối tượng khách hàng mục tiêu của bạn.

Bạn có thể tách biệt những thông tin như giới tính, độ tuổi, vị trí, nghề nghiệp, xu hướng chính trị và tình trạng kinh tế, đồng thời sử dụng các điểm dữ liệu này để tạo những nội dung hoặc quảng cáo phù hợp với từng phân khúc.

Việc phân tích đối tượng cho phép bạn xác định chính xác những gì thu hút từng phân khúc đối tượng của bạn và từ đó bạn tạo ra những nội dung thu hút trực tiếp đến họ.

5. Tận dụng thông tin chi tiết về hành vi để phân phối nội dung hấp dẫn hơn.

Người dùng nữ của bạn có thích bình luận về những nội dung mang tính trực quan như infographics hoặc hình ảnh minh họa không?

Những người trẻ tuổi có thường dành thời gian để xem hết các video có thương hiệu của bạn không? Phụ đề của bạn có thúc đẩy tương tác không? Đây là một số câu hỏi được trả lời bằng thông tin chi tiết về hành vi dựa trên dữ liệu.

Các chỉ số như lượt truy cập trang, thời lượng xem video trung bình, số lần hiển thị, lượt thích tự nhiên và tổng phạm vi tiếp cận là rất quan trọng để tinh chỉnh chất lượng nội dung của bạn theo từng bài đăng.

Bằng cách hiểu cách người dùng tương tác với nội dung của bạn, bạn có thể xác định bất kỳ thiếu sót nào để cải thiện nó.

Ví dụ: nếu bài đăng hình ảnh trên Instagram của bạn có chú thích dài và chi tiết có mức độ tương tác thấp hơn bài đăng có chú thích ngắn gọn, thì điều đó có thể báo hiệu rằng đối tượng mục tiêu của bạn thích ngắn gọn và linh hoạt hơn là ‘những thứ dài lê thê’.

Hơn nữa, bạn cũng có thể sử dụng những thông tin chi tiết này để phục vụ cho chiến lược nội dung nhằm tối ưu hóa công cụ tìm kiếm (SEO) của mình.

Có rất nhiều công cụ SEO trực tuyến mà bạn có thể sử dụng để xây dựng bộ từ khoá phù hợp với sở thích nội dung của đối tượng của bạn.

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

 

Huy Lâm | MarketingTrips 

Khoảng 68% người dùng iPhone sẽ chặn theo dõi quảng cáo

Written by testmtrips on . Posted in Digital.

Có 68% số người dùng iPhone chọn cách từ chối ứng dụng theo dõi quảng cáo khi Apple triển khai tính năng này trên iOS 14.5.

Kết quả nghiên cứu được AppsFlyer – một công ty chuyên về tiếp thị di động – đưa ra sau khi phân tích 300 ứng dụng phổ biến được cài trên iPhone của 2.000 người.

Trong đó, chỉ có 32% số người đồng ý cho phép kích hoạt App Tracking Transparency, tính năng buộc ứng dụng phải xin phép người dùng nếu muốn kích hoạt IDFA (Identifier for Advertisers) – mã số riêng trên mỗi iPhone, iPad, giúp doanh nghiệp triển khai quảng cáo cá nhân hóa.

Cũng theo AppsFlyer, người dùng iPhone sử dụng các ứng dụng phổ biến và có mức độ quan tâm cao có tỷ lệ chấp nhận quảng cáo nhiều hơn, khoảng 40%. Đối với những ứng dụng ít phổ biến hơn, tỷ lệ chấp nhận chỉ từ 0 đến 20%.

Theo BGR, với tỷ lệ từ chối App Tracking Transparency cao, các công ty cung cấp ứng dụng dựa trên quảng cáo có thể gặp khó khăn do không thể đề xuất quảng cáo được cá nhân hóa dựa trên thói quen người dùng thông qua IDFA.

Điều này có thể khiến mô hình ứng dụng miễn phí biến mất – điều mà CEO Facebook Mark Zuckerberg từng lo ngại.

Trade Desk, công ty chuyên về quảng cáo kỹ thuật số, cho biết có khoảng 10% trong 12 triệu quảng cáo tiềm năng mỗi giây được liên kết trực tiếp với IDFA.

Nếu số lượng người dùng iPhone kích hoạt App Tracking Transparency quá lớn, các quảng cáo hướng đối tượng gần như sẽ không thực hiện được trên nền tảng của Apple, từ đó gây thiệt hại không nhỏ đến các nhà phát triển ứng dụng.

Loch Rose, Giám đốc công ty tiếp thị Epsilon, cho rằng các nhà phát triển ứng dụng iOS sẽ giảm tới 50% lợi nhuận trên mỗi CMP – chi phí để quảng cáo hiển thị 1.000 lần.

Một thống kê khác cho thấy, có tới 58% các nhà quảng cáo và phát triển ứng dụng đang có kế hoạch rời hệ sinh thái Apple để đầu tư vào các nền tảng khác có lợi nhuận cao hơn, như Android hoặc TV.

Số khác cho biết sẽ chuyển các ứng dụng sang hình thức trả phí, nhưng chỉ kỳ vọng đạt doanh thu trong ngắn hạn.

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

Giang Nguyễn | MarketingTrips 

Cách tận dụng và khai thác dữ liệu mạng xã hội để tăng ROI (P1)

Written by testmtrips on . Posted in Social.

Dữ liệu là ‘tiền tệ’ và sức mạnh của thế kỷ 21. Các thương hiệu và doanh nghiệp trên toàn cầu đầu tư một số tiền lớn vào nhân sự, công cụ và nền tảng cần thiết cũng chỉ để thu thập, phân tích những thông tin chi tiết từ nguồn dữ liệu đó.

mạng xã hội

Kể từ khi những phương tiện truyền thông mạng xã hội bùng nổ phổ biến, nhiều người làm marketing đã đặt ra câu hỏi về tính hữu ích của nó như một phương tiện marketing và nguồn dữ liệu vô tận từ người dùng.

Với những câu hỏi như “Bài đăng trên Facebook của tôi từ tuần trước thực sự đã tạo ra bao nhiêu doanh thu?” hay “Tweet của tôi đã kiếm được bao nhiêu khách hàng từ việc kinh doanh?”, thật khó để định lượng được lợi ích thực sự của các phương tiện truyền thông mạng xã hội.

Mặc dù một số hoài nghi này là chính đáng, nhưng phương tiện truyền thông mạng xã hội vẫn là tài sản vô giá đối với thương hiệu của bạn – và trong phạm vi bài viết này, chúng ta sẽ cùng xem xét ‘tại sao?”.

Chúng ta sẽ cùng xem xét cách tận dụng những thông tin chi tiết từ dữ liệu của phương tiện mang xã hội để tăng tỉ suất lợi nhuận đầu tư (ROI) của doanh nghiệp và đo lường những lợi nhuận đó.

Dữ liệu từ phương tiện mạng xã hội là gì?

Dữ liệu từ những phương tiện truyền thông mạng xã hội bao gồm các chỉ số khác nhau về hành vi, sở thích và mức độ tương tác của người dùng trên các nền tảng truyền thông mạng xã hội.

Nói một cách đơn giản hơn, đó là thông tin được tổng hợp từ các tài khoản mạng xã hội khác nhau, điều sẽ cho bạn biết cách khán giả chia sẻ, xem và tương tác với những nội dung của bạn.

Dạng dữ liệu từ mạng xã hội khách quan nhất thường ở dạng số liệu. Các chỉ số này có thể khác nhau trên các nền tảng khác nhau và bao gồm những thứ như:

  • Bình luận.
  • Người theo dõi.
  • Chia sẻ.
  • Thích/không thích.
  • Đề cập.
  • Số lần hiển thị.
  • Lượt xem video.
  • Lượt nhấp chuột.
  • Sử dụng thẻ hashtag.
  • Phân tích và từ khóa được sử dụng.
  • Lượt truy cập mới từ Trang.

Trong khi vẫn có một số chỉ số khác có thể xem xét, nhưng trên đây là những chỉ số dữ liệu chính cốt lõi cho chiến lược marketing của bạn.

Mặc dù việc chuẩn bị càng nhiều chỉ số dữ liệu càng tốt, nhưng không phải lúc nào chúng cũng hữu ích. Đây cũng chính là sự phân tách ranh giới giữa dữ liệu hay chỉ số truyền thông có ý nghĩa và các chỉ số ‘phù phiếm’ khác.

Chỉ số ‘phù phiếm’ là các chỉ số nhìn bề ngoài thì có vẻ ấn tượng nhưng thực chất chúng không cung cấp bất cứ thông tin hay căn cứ nào để đánh giá mức độ hiệu quả.

Ví dụ: số lượng người theo dõi của bạn trên mạng xã hội Twitter hay Facebook có thể đang tăng lên, nhưng điều này sẽ không hữu ích lắm nếu không có sự gia tăng tương ứng trong các chỉ số tương tác như ‘bình luận’ và ‘lượt tiếp cận’.

Khai thác dữ liệu trên mạng xã hội có thể tăng ROI của bạn như thế nào?

Nhiều người làm marketing hiểu rằng phương tiện truyền thông mạng xã hội (Social Media) thực sự hữu ích với các chiến dịch marketing hiệu quả nhưng vẫn phải vật lộn để gắn những lợi ích này trực tiếp đến ROI của doanh nghiệp.

Bằng cách cung cấp cho doanh nghiệp của bạn vô số thông tin chi tiết, dữ liệu từ mạng xã hội có thể được tận dụng để tăng ROI trên nhiều khía cạnh khác nhau.

Dưới đây là một số cách mà dữ liệu thu thập được từ các tài khoản mạng xã hội có thể giúp tăng ROI của bạn:

  • Thông qua lượt thích, nhấp chuột, chia sẻ, bình luận, v.v., dữ liệu này cung cấp cho bạn hiểu biết sâu sắc hơn về cách người dùng tương tác với nội dung của bạn.
  • Việc hợp nhất các tập dữ liệu này có thể giúp bạn hợp lý hóa các nỗ lực marketing của mình, loại bỏ các khoản chi tiêu không cần thiết hay có các số liệu hiệu suất rõ ràng có thể đo lường được cho khách hàng, đối tác và nhà đầu tư (nếu có).

Ví dụ: bằng cách nhận ra rằng Instagram có giá trị hơn đối với thị trường ngách sản phẩm của bạn so với Twitter, bạn có thể tập trung nhiều hơn vào quảng cáo Instagram có trả phí và ít hơn vào các chiến dịch trên Twitter.

  • Dữ liệu giúp doanh nghiệp của bạn luôn cập nhật các xu hướng sản phẩm và dịch vụ mới nổi, điều này đảm bảo rằng bất kể ngành của bạn đang chuyển theo hướng nào, bạn sẽ không bao giờ bị bỏ lại ở phía sau.
  • Dữ liệu là cơ sở để bạn không ngừng tối ưu và cải thiện mọi khía cạnh của chiến lược – từ các chỉ số như chi phí trên mỗi lần nhấp chuột (CPC), tỉ lệ chuyển đổi (CR)… đến xây dựng thương hiệu, marketing, nội dung…để từ đó giúp giảm chi phí và tăng ROI v.v.

Hết phần 1 !

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

Huy Lâm | MarketingTrips 

Facebook làm rò rỉ dữ liệu của 533 triệu người dùng trên thế giới

Written by testmtrips on . Posted in Social.

Vụ rò rỉ dữ liệu được cho là đã ảnh hưởng đến hơn 32 triệu người dùng Facebook ở Mỹ, gần 20 triệu người ở Pháp, 11,5 triệu người ở Vương quốc Anh và 10 triệu người ở Nga.

Hãng tin AFP dẫn thông tin từ chuyên gia an ninh mạng và truyền thông quốc tế cho biết dữ liệu cá nhân của 533 triệu người dùng Facebook đã bị đăng tải trên một diễn đàn “tin tặc” trực tuyến.

Các thông tin này có thể bị sử dụng trong các vụ lừa đảo, tấn công mạng hay tiếp thị.

AFP dẫn thông báo của chuyên gia Alon Gal, người đồng sáng lập Hudson Rock, một công ty tình báo tội phạm mạng có trụ sở tại Israel, nêu rõ: “Tất cả 533.000.000 hồ sơ Facebook vừa bị rò rỉ miễn phí… Tôi vẫn chưa thấy Facebook thừa nhận về sự bất cẩn tuyệt đối này về dữ liệu của các bạn.”

Theo ông Gal, dữ liệu bị rò rỉ bao gồm tên đăng nhập Facebook, số điện thoại, họ tên, vị trí, ngày sinh, địa chỉ email, thông tin tiểu sử và các thông tin khác.

Ông nói: “Những kẻ xấu chắc chắn sẽ sử dụng những thông tin này để lừa đảo, tấn công mạng và tiếp thị.”

Theo chuyên gia này, dữ liệu bị rò rỉ đã được lưu hành trực tuyến từ tháng 1/2021.

Vụ việc được cho là đã ảnh hưởng đến hơn 32 triệu người dùng ở Mỹ, gần 20 triệu người ở Pháp, 11,5 triệu người ở Vương quốc Anh và 10 triệu người ở Nga.

Về phần mình, người phát ngôn của Facebook Liz Bourgeois thừa nhận việc làm rò rỉ dữ liệu song giải thích: “Đây là dữ liệu cũ đã được báo cáo trước đó vào năm 2019. Chúng tôi đã phát hiện và khắc phục sự cố này vào tháng 8/2019”.

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

Hà Anh | MarketingTrips