Marketing Analytics

Marketing Analytics là gì? Những điều cần biết về phân tích dữ liệu trong marketing

Marketing Analytics là gì?

Marketing Analytics tiếng việt là phân tích dữ liệu marketing, là việc nghiên cứu các dữ liệu thông qua các chiến dịch marketing. Khi phân tích các dữ liệu trong marketing, bạn sẽ có thể nắm được cách mà các yếu tố tác động lẫn nhau, như là cách mà các chiến dịch tạo ra chuyển đổi, hành vi khách hàng, sự khác nhau giữa các khu vực, các yếu tố sáng tạo, v.v. 

Tiến về tương lai, dần dần kỹ năng phân tích cũng sẽ được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực Digital Marketing bởi vì sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và sự chuyển dao của các công ty từ mô hình truyền thống sang chuyển đỏi số. Lúc này số liệu của doanh nghiệp ngày càng tăng, đòi hỏi mỗi chúng ta cần biết tận dụng nguồn dữ liệu đó. Theo Marketing online Digihub

Mục tiêu của Marketing Analytics

Mục tiêu của Phân tích dữ liệu chính là nghiên cứu và sử dụng những yếu tố nói trên, để giúp doanh nghiệp tối ưu các chiến dịch khác trong tương lai.

Lợi ích khi phân tích Marketing

  • Marketing Analytics không chỉ giúp ích cho doanh nghiệp và các marketer, mà còn mang lại lợi ích cho cả người tiêu dùng, người mua hàng trực tiếp của doanh nghiệp. 
  • Đổi với các marketer thì việc phân tích dữ liệu trong marketing cũng có thể hiểu là phân tích dữ liệu khách hàng, giúp họ có thể hiểu được yếu tố nào giúp mang lại chuyển đổi, tăng nhận diện thương hiệu, v.v. Từ đó mà giúp các Marketers đạt được ROI cao hơn nhờ đầu tư vào các hoạt động marketing một cách hiệu quả.
  • Còn đối với người tiêu dùng, marketing analytics sẽ giúp họ có thể nhận được những quảng cáo phù hợp với nhu cầu và sở thích của họ, hơn là những quảng cáo chung chung, thường sẽ gây phiền nhiễu.
  • Các dữ liệu marketing có thể được phân tích bằng cách sử dụng nhiều phương pháp và mô hình khác nhau, tùy thuộc vào các chỉ số KPI được đo lường. Ví dụ như, việc phân tích khả năng nhận diện thương hiệu sẽ khác với phân tích các chuyển đổi. 

Một số mô hình và phương pháp marketing phổ biến bao gồm:

  • Media mix model (MMM): Mô hình phân bổ này tập trung vào các dữ liệu tổng hợp, được thu thập trong 1 khoảng thời gian dài.
Nielsen
  • Multi-Touch Attribution (MTA): Mô hình phân bổ này giúp cung cấp các dữ liệu mang tính cá nhân xuyên suốt hành trình của khách hàng.
Nguồn adjust

Unified Marketing Measurement (UMM): Một dạng đo lường tích hợp các mô hình phân bổ khác nhau, có cả MMM và MTA, và biến đổi chúng thành các chỉ số tương tác mang tính bao quát.

Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong Marketing 

Trong bối cảnh marketing hiện đại, việc phân tích càng phải cần được chính xác hơn bao giờ hết. Bởi vì, người tiêu dùng đang ngày càng trở nên khó tính hơn trong việc lựa chọn những loại hình truyền thông mà họ muốn tương tác. 

Chính vì vậy nên nếu thương hiệu của bạn muốn thu hút sự chú ý của các khách hàng tiềm năng, bạn cần phải dựa vào việc phân tích để xây dựng nên các quảng cáo hiệu quả hơn. Những mẫu quảng cáo này sẽ có mục tiêu rõ ràng, dựa trên sở thích và nhu cầu cụ thể của TỪNG cá nhân, và được hiển thị vào đúng thời điểm, đúng kênh, để giúp đưa người dùng xuống các tầng tiếp theo trong phễu bán hàng.

Và khi bạn có đủ dữ liệu, có đủ năng lực xử lý chúng thì việc cá nhân hóa đến người dùng sẽ là đòn bẩy lợi hại mang lại cho bạn nguồn khách hàng chất lượng.

Làm cách nào để một tổ chức sử dụng Marketing Analytics

Các dữ liệu trong Marketing Analytics giúp doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên những yếu tố thực sự quan trọng, như là: cập nhật của sản phẩm, định vị thương hiệu, v.v. 

Để làm được điều đó, bạn cần phải lấy và sử dụng dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, cả online và offline, để có thể có được cái nhìn tổng quan nhất. Bằng việc sử dụng những dữ liệu này, bạn có thể nắm được những thông tin như:

#1 Product intelligence (Sản phẩm)

Product intelligence bao gồm việc hiểu rõ về các sản phẩm của thương hiệu, cũng như hiệu suất của sản phẩm đó trong thị trường. Thông thường các doanh nghiệp sẽ đi khảo sát, tương tác với người tiêu dùng, đẻ có thể hiểu rõ hơn về những ưu điểm cạnh tranh và các đặc điểm tạo ra sự khác biệt cho các sản phẩm của họ. 

Từ đó, doanh nghiệp của bạn có thể thiết kế, truyền thông sản phẩm đến đúng các sở thích và vấn đề của người tiêu dùng, và mang lại hiệu quả kinh doanh tốt hơn.

#2 Sở thích và xu hướng của người tiêu dùng

Việc phân tích giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các khách hàng cuối của mình. Những thông điệp gì, yếu tố sáng tạo nào khiến cho họ hứng thú? Họ đang mua những sản phẩm nào và họ tìm kiếm các sản phẩm gì, vấn đề gì trong quá khứ? Quảng cáo này giúp họ chuyển đổi (tìm đến website, gửi tin nhắn, v.v) và quảng cáo nào bị họ bỏ qua?

#3 Các xu hướng phát triển sản phẩm

Phân tích dữ liệu Marketing còn giúp đưa ra các thông tin về những tính năng sản phẩm mà người tiêu dùng mong muốn. 

Team Marketing có thể nghiên cứu và truyền các thông tin này đến team phát triển sản phẩm, để nâng cấp và phát triển các sản phẩm giúp đáp ứng kỳ vọng của khách hàng.

#4 Hỗ trợ khách hàng

Marketing analytics còn có khả năng giúp khám phá ra những khu vực mới trong hành trình khách hàng, mà có thể được đơn giản hóa hoặc phát triển thêm nữa. 

Các khách hàng của bạn đang gặp vướng mắc ở đâu? Có cách nào để đơn giản hóa sản phẩm không? Quy trình thanh toán có thể dễ dàng hơn không?

#5 Các thông điệp và truyền thông

Việc phân tích dữ liệu có thể giúp các marketers chọn ra các kênh phù hợp để hiển thị các thông điệp marketing đến từng khách hàng cụ thể. Do sự bùng nổ của các kênh truyền thông như hiện nay, các kênh marketing hiện tại, bên cạnh các nền tảng truyền thông như báo, tạp chí, TV, radio, còn có sự xuất hiện của các kênh kỹ thuật số, mạng xã hội. 

Chính vì vậy nên, các marketer cần phải biết được các khách hàng của mình ưa chuộng những kênh nào? Nên đầu tư vào kênh? Kênh nào mang lại nhiều doanh số nhất? Thông điệp nào khiến các khách hàng thích thú?

#6 Các đối thủ cạnh tranh

Hiệu quả các hoạt động marketing của bạn so với các đối thủ? Làm cách nào để bạn bắt kịp các đối thủ của mình? Có cơ hội nào mà các đối thủ của bạn nắm bắt được mà bạn đã bỏ lỡ không?

#7 Dự đoán các kết quả trong tương lai

Nếu như bạn đã nắm được tại sao mà một chiến dịch có thể hoạt động hiệu quả, bạn sẽ có thể đưa các kiến thức đó vào các chiến dịch trong tương lai để giúp tăng ROI.

Các thách thức của việc phân tích dữ liệu

Trong khi việc phân tích dữ liệu marketing là vô cùng cần thiết để mang lại thành công cho các chiến dịch, các quy trình phân tích lại có đi kèm với nhiều thách thức lớn, đến từ khối lượng lớn các dữ liệu mà các marketer cần phải xử lý. Điều này có nghĩa là các marketers cần phải xác định cách để sắp xếp các dữ liệu trở thành các hình thức dễ xử lý nhất, để từ đó đưa ra được các thông tin chiến lược.

Môt trong những thách thức lớn nhất trong phân tích dữ liệu Marketing hiện nay:

  • Khối lượng dữ liệu: Big data đã dần dần chiếm lĩnh kỷ nguyên kỹ thuật số, team marketing bây giờ phải thu thập từng lượt click, impression và view của người dùng. Tuy nhiên, những dữ liệu này sẽ không sử dụng được nếu như không được cấu trúc và phân tích phù hợp để tối ưu các chiến dịch. Điều này đã dẫn đến kết quả là các marketers cần phải “vật lộn” với việc sắp xếp dữ liệu như thế nào để có thể phân tích được các ý nghĩa của chúng. Nghiên cứu cho thấy rằng, kể cả những chuyên gia phân tích dữ liệu dày dặn kinh nghiệm, cũng phải dành phần lớn thời gian để sắp xếp và định dạng các dữ liệu.
  • Chất lượng của dữ liệu: Các vấn đề không chỉ nằm ở khối lượng khổng lồ các dữ liệu cần xử lý, mà còn ở việc những dữ liệu này thường không thực sự đáng tin. Theo nghiên cứu, 21% ngân sách truyền thông bị lãng phí do chất lượng dữ liệu quá thấp, không thể sử dụng. Và qua các năm thì các ngân sách bị lãng phí này lại càng tăng thêm, gây thiệt hại cho các doanh nghiệp. Các tổ chức cần một quy trình hiệu quả để đảm bảo chất lượng của các dữ liệu, để các nhân viên có thể có được các thông tin chính xác để ra quyết định một cách hiệu quả hơn.
  • Thiếu hụt các chuyên viên phân tích dữ liệu: Kể cả khi các công ty có thể truy cập vào đúng các dữ liệu cần thiết, vẫn có sự thiếu hụt trong nguồn nhân lực để phân tích các dữ liệu này. 
  • Chọn lựa mô hình phân bổ phù hợp: Việc chọn ra được các mô hình để cung cấp các thông tin phù hợp là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp. Ví dụ như, mô hình MMM và mô hình MTA lại cung cấp những thông tin khác nhau, một loại sẽ cho bạn các dữ liệu tổng hợp của mỗi chiến dịch, trong khi loại còn lại lại cung cấp các dữ liệu dành cho mỗi cá nhân người tiêu dùng. Mô hình mà các marketer chọn sẽ quyết định loại thông tin mà họ nhận được. Việc phân tích khả năng tương tác xuyên suốt các kênh có thể khiến các doanh nghiệp khó chọn ra được mô hình phân tích phù hợp.
  • Dữ liệu tương quan: Vì phải thu thập dữ liệu từ nguồn dữ liệu khác nhau, các marketer cần phải tìm ra cách nào đó để đơn giản hóa các dữ liệu này và khiến cho chúng tương thích và so sánh được với nhau. Đặc biệt là với các tương tác trong môi trường online và offline lại được đo lường bằng các mô hình khác nhau. Đây là lúc mà các nền tảng kết hợp đo lường marketing và phân tích marketing trở nên hữu dụng, nhờ vào cơ chế sắp xếp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Với đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu tại Marketing online Digihub, chúng tôi sẽ tư vấn cho bạn giải pháp để kéo số và tổng hợp tất cả các nguồn dữ liệu Marketing đa kênh về 1 nơi duy nhất và xây dựng cho chính doanh nghiệp của bạn 1 hệ thống báo cáo tự động dành cho việc phân tích hiệu suất các kênh Marketing cho chính doanh nghiệp của bạn. Để lại thông tin để được tư vấn ngay!

Các phần mềm phân tích dữ liệu marketing được sử dụng như thế nào?

Các phần mềm phân tích dữ liệu marketing sẽ có thể giúp doanh nghiệp giải quyết “nhanh-gọn-lẹ” các công việc thu thập, sắp xếp, và định dạng các dữ liệu, giúp các marketer có thể tối ưu các chiến dịch một cách nhanh chóng và kịp thời.

Các nền tảng marketing hiện đại cực kỳ hữu dụng trong việc lưu trữ và xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng.

Một trong những điểm yếu lớn nhất của việc có được một khối lượng lớn các dữ liệu là các marketer không thể phân tích hết được những dữ liệu này để có thể thực hiện việc tối ưu một cách kịp thời. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp lại cần đến sức mạnh xử lý của các nền tảng phân tích chuyên biệt, giúp các marketer có thể điều chỉnh các yếu tố content và vị trí đặt quảng cáo ngay khi cần, mà không cần đợi chiến dịch kết thúc, và giúp tăng tối đa ROI.

Thêm vào đó, nhiều nền tảng còn cho phép kết hợp đo lường marketing, để có thể đơn giản hóa và tổng hợp các dữ liệu marketing từ nhiều kênh khác nhau, nhiều chiến dịch khác nhau, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích.

Tìm hiểu thêm về SQL – cách Marketer hàng đầu thế giới sử dụng để phân tích dữ liệu

Tính năng và Khả năng của các phần mềm phân tích Marketing

Khi sử dụng các giải pháp đo lường hiệu quả marketing, bạn cần lưu ý đến những tính năng và khả năng quan trọng của một phần mềm phân tích dữ liệu marketing:

  • Phân tích và Insight real-time
  • Khả năng đo lường thương hiệu
  • Các dữ liệu cá nhân chi tiết
  • Khả năng đồng bộ các chỉ số phân bổ online và offline
  • Các thông tin khách hàng và thị trường theo từng ngữ cảnh
  • Các gợi ý để lên các kế hoạch truyền thông theo từng năm

Các kỹ năng mà các nhà quản lý Marketing Analytics cần có

Khi một team marketing muốn thực hiện việc phân tích một cách hiệu quả nhất, mà giúp mang lại một chiến dịch hiệu quả hơn, cần phải có một người quản lý về phân tích mà có thể:

  • Đưa ra các phân tích chất lượng: Một nhà quản lý cần phải có kinh nghiệm trong việc đánh giá các bộ dữ liệu lớn để đưa ra được các insight quan trọng, như là phương thức mua hàng, xu hướng tương tác của các đối tượng mục tiêu.
  • Đưa ra các gợi ý để tối ưu: Sau khi thu thập được các thông tin từ dữ liệu, nhà quản lý cần phải có khả năng đưa ra các gợi ý để cải thiện các chiến dịch đang hoạt động không hiệu quả, dựa trên xu hướng của thị trường.Ví dụ như, các dữ liệu có thể cho thấy rằng một khách hàng chỉ quan tâm đến các content về thương hiệu vào ban đêm, từ đó, ta có thể chuyển hướng các chiến lược qua phân phối các quảng cáo vào buổi tối.
  • Hiểu được các xu hướng của người tiêu dùng và công nghệ marketing: Một nhà quản lý cũng nên là người đầu tiên nắm được các xu hướng của người tiêu dùng và các công nghệ marketing. Việc hiểu được nhu cầu của người tiêu dùng về trải nghiệm đa kênh và cách mà người mua tương tác trên internet sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc xác định bước kế tiếp trong tối ưu các cơ hội.
  • Có thể làm việc với các công cụ phân tích: Tiếp theo đó, các nhà quản lý cần phải có khả năng tham gia vào việc sử dụng các công cụ tự động và các nền tảng phân tích dữ liệu, bởi vì các vai trò quan trọng của những công cụ này trong việc giảm thiểu thời gian phân tích các thông tin từ lúc người dùng bắt đầu tương tác.
  • Phối hợp với các nhà đầu tư: Cuối cùng, các thành viên trong đội phân tích cần phải có khả năng sử dụng các dữ liệu mà họ đang phân tích, để thảo luận và trình bày cho các nhà đầu tư, giúp họ hiểu được cách mà các phòng ban khác có thể sử dụng những dữ liệu này để tìm ra được cách tăng tương tác và chuyển đổi.

Làm sao để bắt đầu quy trình phân tích dữ liệu marketing

Nếu như bạn muốn cải thiện khả năng phân tích, đây là 4 bước bạn cần phải thiết lập cho các chương trình của mình:

#1 Hiểu được những gì bạn muốn đo lường

Có nhiều khía cạnh của một chiến dịch marketing mà bạn có thể đo lường: tỷ lệ chuyển đổi, thu thập lead và nhận diện thương hiệu. Hiểu được vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết, hoặc các thông tin mà bạn muốn thu thập trước khi phân tích dữ liệu.

Cách đo lường hiệu quả Marketing cho từng kênh, từng chiến dịch trong doanh nghiệp

#2 Thiết lập điểm chuẩn

Điều gì làm nên một chiến dịch thành công? Điều này sẽ giúp xác định loại dữ liệu và chỉ số các marketer cần thu thập. Ví dụ, nếu như mục tiêu của bạn là tăng nhận diện thương hiệu – một điểm chuẩn hiệu quả cần phải tăng phần trăm về độ trung thành của khách hàng được trình bày trong bảng khách hàng, hơn là chỉ có lượt click hay impression.

#3 Đánh giá các khả năng hiện tại của bạn 

Doanh nghiệp của bạn đang làm gì? Điểm yếu của bạn là gì? Liệu đánh giá kết quả các chiến dịch ngoại tuyến hay xác định các kênh truyền thông có khả năng chuyển đổi cao, hiểu được các khuyết điểm này có thể giúp bạn cải thiện các chương trình của mình.

#4 Sử dụng các công cụ Marketing Analytics

Các công cụ phân tích dữ liệu Marketing càng ngày càng quan trọng khi mà người tiêu dùng trở nên khó tính hơn và các bộ dữ liệu phát triển liên tục. Một công cụ nâng cao sử dụng việc đo lường các dữ liệu marketing kết hợp giúp các marketers xác định được thông điệp nào phù hợp và kênh truyền thông nào mang lại chuyển đổi. Điều này giúp đưa ra một cái nhìn toàn diện về chiến dịch nào đang thành công và chiến dịch nào không.

Phân tích dữ liệu? Top 10 công cụ tốt nhất cho Nhà Phân tích Dữ liệu

Marketing online


Thông tin thêm

Marketing Analytics là gì? Những điều cần biết về phân tích dữ liệu trong marketing

#Marketing #Analytics #là #gì #Những #điều #cần #biết #về #phân #tích #dữ #liệu #trong #marketing
[rule_3_plain] #Marketing #Analytics #là #gì #Những #điều #cần #biết #về #phân #tích #dữ #liệu #trong #marketing

Marketing Analytics là gì? Những điều cần biết về phân tích dữ liệu trong marketing

Mục lục

Marketing Analytics là gì? Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong Marketing Làm cách nào để một tổ chức sử dụng Marketing AnalyticsCác thách thức của việc phân tích dữ liệuCác phần mềm phân tích dữ liệu marketing được sử dụng như thế nào?Tính năng và Khả năng của các phần mềm phân tích MarketingCác kỹ năng mà các nhà quản lý Marketing Analytics cần cóLàm sao để bắt đầu quy trình phân tích dữ liệu marketing
Marketing Analytics là gì?

Marketing Analytics tiếng việt là phân tích dữ liệu marketing, là việc nghiên cứu các dữ liệu thông qua các chiến dịch marketing. Khi phân tích các dữ liệu trong marketing, bạn sẽ có thể nắm được cách mà các yếu tố tác động lẫn nhau, như là cách mà các chiến dịch tạo ra chuyển đổi, hành vi khách hàng, sự khác nhau giữa các khu vực, các yếu tố sáng tạo, v.v. 

Tiến về tương lai, dần dần kỹ năng phân tích cũng sẽ được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực Digital Marketing bởi vì sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và sự chuyển dao của các công ty từ mô hình truyền thống sang chuyển đỏi số. Lúc này số liệu của doanh nghiệp ngày càng tăng, đòi hỏi mỗi chúng ta cần biết tận dụng nguồn dữ liệu đó. Theo Marketing online Digihub

Mục tiêu của Marketing Analytics

Mục tiêu của Phân tích dữ liệu chính là nghiên cứu và sử dụng những yếu tố nói trên, để giúp doanh nghiệp tối ưu các chiến dịch khác trong tương lai.

Lợi ích khi phân tích Marketing

Marketing Analytics không chỉ giúp ích cho doanh nghiệp và các marketer, mà còn mang lại lợi ích cho cả người tiêu dùng, người mua hàng trực tiếp của doanh nghiệp. 

Đổi với các marketer thì việc phân tích dữ liệu trong marketing cũng có thể hiểu là phân tích dữ liệu khách hàng, giúp họ có thể hiểu được yếu tố nào giúp mang lại chuyển đổi, tăng nhận diện thương hiệu, v.v. Từ đó mà giúp các Marketers đạt được ROI cao hơn nhờ đầu tư vào các hoạt động marketing một cách hiệu quả.

Còn đối với người tiêu dùng, marketing analytics sẽ giúp họ có thể nhận được những quảng cáo phù hợp với nhu cầu và sở thích của họ, hơn là những quảng cáo chung chung, thường sẽ gây phiền nhiễu.

Các dữ liệu marketing có thể được phân tích bằng cách sử dụng nhiều phương pháp và mô hình khác nhau, tùy thuộc vào các chỉ số KPI được đo lường. Ví dụ như, việc phân tích khả năng nhận diện thương hiệu sẽ khác với phân tích các chuyển đổi. 

Một số mô hình và phương pháp marketing phổ biến bao gồm:

Media mix model (MMM): Mô hình phân bổ này tập trung vào các dữ liệu tổng hợp, được thu thập trong 1 khoảng thời gian dài.

Nielsen

Multi-Touch Attribution (MTA): Mô hình phân bổ này giúp cung cấp các dữ liệu mang tính cá nhân xuyên suốt hành trình của khách hàng.

Nguồn adjust

Unified Marketing Measurement (UMM): Một dạng đo lường tích hợp các mô hình phân bổ khác nhau, có cả MMM và MTA, và biến đổi chúng thành các chỉ số tương tác mang tính bao quát.

Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong Marketing 

Trong bối cảnh marketing hiện đại, việc phân tích càng phải cần được chính xác hơn bao giờ hết. Bởi vì, người tiêu dùng đang ngày càng trở nên khó tính hơn trong việc lựa chọn những loại hình truyền thông mà họ muốn tương tác. 

Chính vì vậy nên nếu thương hiệu của bạn muốn thu hút sự chú ý của các khách hàng tiềm năng, bạn cần phải dựa vào việc phân tích để xây dựng nên các quảng cáo hiệu quả hơn. Những mẫu quảng cáo này sẽ có mục tiêu rõ ràng, dựa trên sở thích và nhu cầu cụ thể của TỪNG cá nhân, và được hiển thị vào đúng thời điểm, đúng kênh, để giúp đưa người dùng xuống các tầng tiếp theo trong phễu bán hàng.

Và khi bạn có đủ dữ liệu, có đủ năng lực xử lý chúng thì việc cá nhân hóa đến người dùng sẽ là đòn bẩy lợi hại mang lại cho bạn nguồn khách hàng chất lượng.

Làm cách nào để một tổ chức sử dụng Marketing Analytics

Các dữ liệu trong Marketing Analytics giúp doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên những yếu tố thực sự quan trọng, như là: cập nhật của sản phẩm, định vị thương hiệu, v.v. 

Để làm được điều đó, bạn cần phải lấy và sử dụng dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, cả online và offline, để có thể có được cái nhìn tổng quan nhất. Bằng việc sử dụng những dữ liệu này, bạn có thể nắm được những thông tin như:

#1 Product intelligence (Sản phẩm)

Product intelligence bao gồm việc hiểu rõ về các sản phẩm của thương hiệu, cũng như hiệu suất của sản phẩm đó trong thị trường. Thông thường các doanh nghiệp sẽ đi khảo sát, tương tác với người tiêu dùng, đẻ có thể hiểu rõ hơn về những ưu điểm cạnh tranh và các đặc điểm tạo ra sự khác biệt cho các sản phẩm của họ. 

Từ đó, doanh nghiệp của bạn có thể thiết kế, truyền thông sản phẩm đến đúng các sở thích và vấn đề của người tiêu dùng, và mang lại hiệu quả kinh doanh tốt hơn.

#2 Sở thích và xu hướng của người tiêu dùng

Việc phân tích giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các khách hàng cuối của mình. Những thông điệp gì, yếu tố sáng tạo nào khiến cho họ hứng thú? Họ đang mua những sản phẩm nào và họ tìm kiếm các sản phẩm gì, vấn đề gì trong quá khứ? Quảng cáo này giúp họ chuyển đổi (tìm đến website, gửi tin nhắn, v.v) và quảng cáo nào bị họ bỏ qua?

#3 Các xu hướng phát triển sản phẩm

Phân tích dữ liệu Marketing còn giúp đưa ra các thông tin về những tính năng sản phẩm mà người tiêu dùng mong muốn. 

Team Marketing có thể nghiên cứu và truyền các thông tin này đến team phát triển sản phẩm, để nâng cấp và phát triển các sản phẩm giúp đáp ứng kỳ vọng của khách hàng.

#4 Hỗ trợ khách hàng

Marketing analytics còn có khả năng giúp khám phá ra những khu vực mới trong hành trình khách hàng, mà có thể được đơn giản hóa hoặc phát triển thêm nữa. 

Các khách hàng của bạn đang gặp vướng mắc ở đâu? Có cách nào để đơn giản hóa sản phẩm không? Quy trình thanh toán có thể dễ dàng hơn không?

#5 Các thông điệp và truyền thông

Việc phân tích dữ liệu có thể giúp các marketers chọn ra các kênh phù hợp để hiển thị các thông điệp marketing đến từng khách hàng cụ thể. Do sự bùng nổ của các kênh truyền thông như hiện nay, các kênh marketing hiện tại, bên cạnh các nền tảng truyền thông như báo, tạp chí, TV, radio, còn có sự xuất hiện của các kênh kỹ thuật số, mạng xã hội. 

Chính vì vậy nên, các marketer cần phải biết được các khách hàng của mình ưa chuộng những kênh nào? Nên đầu tư vào kênh? Kênh nào mang lại nhiều doanh số nhất? Thông điệp nào khiến các khách hàng thích thú?

#6 Các đối thủ cạnh tranh

Hiệu quả các hoạt động marketing của bạn so với các đối thủ? Làm cách nào để bạn bắt kịp các đối thủ của mình? Có cơ hội nào mà các đối thủ của bạn nắm bắt được mà bạn đã bỏ lỡ không?

#7 Dự đoán các kết quả trong tương lai

Nếu như bạn đã nắm được tại sao mà một chiến dịch có thể hoạt động hiệu quả, bạn sẽ có thể đưa các kiến thức đó vào các chiến dịch trong tương lai để giúp tăng ROI.

Các thách thức của việc phân tích dữ liệu

Trong khi việc phân tích dữ liệu marketing là vô cùng cần thiết để mang lại thành công cho các chiến dịch, các quy trình phân tích lại có đi kèm với nhiều thách thức lớn, đến từ khối lượng lớn các dữ liệu mà các marketer cần phải xử lý. Điều này có nghĩa là các marketers cần phải xác định cách để sắp xếp các dữ liệu trở thành các hình thức dễ xử lý nhất, để từ đó đưa ra được các thông tin chiến lược.

Môt trong những thách thức lớn nhất trong phân tích dữ liệu Marketing hiện nay:

Khối lượng dữ liệu: Big data đã dần dần chiếm lĩnh kỷ nguyên kỹ thuật số, team marketing bây giờ phải thu thập từng lượt click, impression và view của người dùng. Tuy nhiên, những dữ liệu này sẽ không sử dụng được nếu như không được cấu trúc và phân tích phù hợp để tối ưu các chiến dịch. Điều này đã dẫn đến kết quả là các marketers cần phải “vật lộn” với việc sắp xếp dữ liệu như thế nào để có thể phân tích được các ý nghĩa của chúng. Nghiên cứu cho thấy rằng, kể cả những chuyên gia phân tích dữ liệu dày dặn kinh nghiệm, cũng phải dành phần lớn thời gian để sắp xếp và định dạng các dữ liệu.Chất lượng của dữ liệu: Các vấn đề không chỉ nằm ở khối lượng khổng lồ các dữ liệu cần xử lý, mà còn ở việc những dữ liệu này thường không thực sự đáng tin. Theo nghiên cứu, 21% ngân sách truyền thông bị lãng phí do chất lượng dữ liệu quá thấp, không thể sử dụng. Và qua các năm thì các ngân sách bị lãng phí này lại càng tăng thêm, gây thiệt hại cho các doanh nghiệp. Các tổ chức cần một quy trình hiệu quả để đảm bảo chất lượng của các dữ liệu, để các nhân viên có thể có được các thông tin chính xác để ra quyết định một cách hiệu quả hơn.Thiếu hụt các chuyên viên phân tích dữ liệu: Kể cả khi các công ty có thể truy cập vào đúng các dữ liệu cần thiết, vẫn có sự thiếu hụt trong nguồn nhân lực để phân tích các dữ liệu này. Chọn lựa mô hình phân bổ phù hợp: Việc chọn ra được các mô hình để cung cấp các thông tin phù hợp là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp. Ví dụ như, mô hình MMM và mô hình MTA lại cung cấp những thông tin khác nhau, một loại sẽ cho bạn các dữ liệu tổng hợp của mỗi chiến dịch, trong khi loại còn lại lại cung cấp các dữ liệu dành cho mỗi cá nhân người tiêu dùng. Mô hình mà các marketer chọn sẽ quyết định loại thông tin mà họ nhận được. Việc phân tích khả năng tương tác xuyên suốt các kênh có thể khiến các doanh nghiệp khó chọn ra được mô hình phân tích phù hợp.Dữ liệu tương quan: Vì phải thu thập dữ liệu từ nguồn dữ liệu khác nhau, các marketer cần phải tìm ra cách nào đó để đơn giản hóa các dữ liệu này và khiến cho chúng tương thích và so sánh được với nhau. Đặc biệt là với các tương tác trong môi trường online và offline lại được đo lường bằng các mô hình khác nhau. Đây là lúc mà các nền tảng kết hợp đo lường marketing và phân tích marketing trở nên hữu dụng, nhờ vào cơ chế sắp xếp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Với đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu tại Marketing online Digihub, chúng tôi sẽ tư vấn cho bạn giải pháp để kéo số và tổng hợp tất cả các nguồn dữ liệu Marketing đa kênh về 1 nơi duy nhất và xây dựng cho chính doanh nghiệp của bạn 1 hệ thống báo cáo tự động dành cho việc phân tích hiệu suất các kênh Marketing cho chính doanh nghiệp của bạn. Để lại thông tin để được tư vấn ngay!

Các phần mềm phân tích dữ liệu marketing được sử dụng như thế nào?

Các phần mềm phân tích dữ liệu marketing sẽ có thể giúp doanh nghiệp giải quyết “nhanh-gọn-lẹ” các công việc thu thập, sắp xếp, và định dạng các dữ liệu, giúp các marketer có thể tối ưu các chiến dịch một cách nhanh chóng và kịp thời.

Các nền tảng marketing hiện đại cực kỳ hữu dụng trong việc lưu trữ và xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng.

Một trong những điểm yếu lớn nhất của việc có được một khối lượng lớn các dữ liệu là các marketer không thể phân tích hết được những dữ liệu này để có thể thực hiện việc tối ưu một cách kịp thời. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp lại cần đến sức mạnh xử lý của các nền tảng phân tích chuyên biệt, giúp các marketer có thể điều chỉnh các yếu tố content và vị trí đặt quảng cáo ngay khi cần, mà không cần đợi chiến dịch kết thúc, và giúp tăng tối đa ROI.

Thêm vào đó, nhiều nền tảng còn cho phép kết hợp đo lường marketing, để có thể đơn giản hóa và tổng hợp các dữ liệu marketing từ nhiều kênh khác nhau, nhiều chiến dịch khác nhau, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích.

Tìm hiểu thêm về SQL – cách Marketer hàng đầu thế giới sử dụng để phân tích dữ liệu

Tính năng và Khả năng của các phần mềm phân tích Marketing

Khi sử dụng các giải pháp đo lường hiệu quả marketing, bạn cần lưu ý đến những tính năng và khả năng quan trọng của một phần mềm phân tích dữ liệu marketing:

Phân tích và Insight real-timeKhả năng đo lường thương hiệuCác dữ liệu cá nhân chi tiếtKhả năng đồng bộ các chỉ số phân bổ online và offlineCác thông tin khách hàng và thị trường theo từng ngữ cảnhCác gợi ý để lên các kế hoạch truyền thông theo từng năm

Các kỹ năng mà các nhà quản lý Marketing Analytics cần có

Khi một team marketing muốn thực hiện việc phân tích một cách hiệu quả nhất, mà giúp mang lại một chiến dịch hiệu quả hơn, cần phải có một người quản lý về phân tích mà có thể:

Đưa ra các phân tích chất lượng: Một nhà quản lý cần phải có kinh nghiệm trong việc đánh giá các bộ dữ liệu lớn để đưa ra được các insight quan trọng, như là phương thức mua hàng, xu hướng tương tác của các đối tượng mục tiêu.Đưa ra các gợi ý để tối ưu: Sau khi thu thập được các thông tin từ dữ liệu, nhà quản lý cần phải có khả năng đưa ra các gợi ý để cải thiện các chiến dịch đang hoạt động không hiệu quả, dựa trên xu hướng của thị trường.Ví dụ như, các dữ liệu có thể cho thấy rằng một khách hàng chỉ quan tâm đến các content về thương hiệu vào ban đêm, từ đó, ta có thể chuyển hướng các chiến lược qua phân phối các quảng cáo vào buổi tối.Hiểu được các xu hướng của người tiêu dùng và công nghệ marketing: Một nhà quản lý cũng nên là người đầu tiên nắm được các xu hướng của người tiêu dùng và các công nghệ marketing. Việc hiểu được nhu cầu của người tiêu dùng về trải nghiệm đa kênh và cách mà người mua tương tác trên internet sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc xác định bước kế tiếp trong tối ưu các cơ hội.Có thể làm việc với các công cụ phân tích: Tiếp theo đó, các nhà quản lý cần phải có khả năng tham gia vào việc sử dụng các công cụ tự động và các nền tảng phân tích dữ liệu, bởi vì các vai trò quan trọng của những công cụ này trong việc giảm thiểu thời gian phân tích các thông tin từ lúc người dùng bắt đầu tương tác.Phối hợp với các nhà đầu tư: Cuối cùng, các thành viên trong đội phân tích cần phải có khả năng sử dụng các dữ liệu mà họ đang phân tích, để thảo luận và trình bày cho các nhà đầu tư, giúp họ hiểu được cách mà các phòng ban khác có thể sử dụng những dữ liệu này để tìm ra được cách tăng tương tác và chuyển đổi.

Làm sao để bắt đầu quy trình phân tích dữ liệu marketing

Nếu như bạn muốn cải thiện khả năng phân tích, đây là 4 bước bạn cần phải thiết lập cho các chương trình của mình:

#1 Hiểu được những gì bạn muốn đo lường

Có nhiều khía cạnh của một chiến dịch marketing mà bạn có thể đo lường: tỷ lệ chuyển đổi, thu thập lead và nhận diện thương hiệu. Hiểu được vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết, hoặc các thông tin mà bạn muốn thu thập trước khi phân tích dữ liệu.

Cách đo lường hiệu quả Marketing cho từng kênh, từng chiến dịch trong doanh nghiệp

#2 Thiết lập điểm chuẩn

Điều gì làm nên một chiến dịch thành công? Điều này sẽ giúp xác định loại dữ liệu và chỉ số các marketer cần thu thập. Ví dụ, nếu như mục tiêu của bạn là tăng nhận diện thương hiệu – một điểm chuẩn hiệu quả cần phải tăng phần trăm về độ trung thành của khách hàng được trình bày trong bảng khách hàng, hơn là chỉ có lượt click hay impression.

#3 Đánh giá các khả năng hiện tại của bạn 

Doanh nghiệp của bạn đang làm gì? Điểm yếu của bạn là gì? Liệu đánh giá kết quả các chiến dịch ngoại tuyến hay xác định các kênh truyền thông có khả năng chuyển đổi cao, hiểu được các khuyết điểm này có thể giúp bạn cải thiện các chương trình của mình.

#4 Sử dụng các công cụ Marketing Analytics

Các công cụ phân tích dữ liệu Marketing càng ngày càng quan trọng khi mà người tiêu dùng trở nên khó tính hơn và các bộ dữ liệu phát triển liên tục. Một công cụ nâng cao sử dụng việc đo lường các dữ liệu marketing kết hợp giúp các marketers xác định được thông điệp nào phù hợp và kênh truyền thông nào mang lại chuyển đổi. Điều này giúp đưa ra một cái nhìn toàn diện về chiến dịch nào đang thành công và chiến dịch nào không.

Phân tích dữ liệu? Top 10 công cụ tốt nhất cho Nhà Phân tích Dữ liệu

#Marketing #Analytics #là #gì #Những #điều #cần #biết #về #phân #tích #dữ #liệu #trong #marketing
[rule_2_plain] #Marketing #Analytics #là #gì #Những #điều #cần #biết #về #phân #tích #dữ #liệu #trong #marketing
[rule_2_plain] #Marketing #Analytics #là #gì #Những #điều #cần #biết #về #phân #tích #dữ #liệu #trong #marketing
[rule_3_plain]

#Marketing #Analytics #là #gì #Những #điều #cần #biết #về #phân #tích #dữ #liệu #trong #marketing

Marketing Analytics là gì? Những điều cần biết về phân tích dữ liệu trong marketing

Mục lục

Marketing Analytics là gì? Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong Marketing Làm cách nào để một tổ chức sử dụng Marketing AnalyticsCác thách thức của việc phân tích dữ liệuCác phần mềm phân tích dữ liệu marketing được sử dụng như thế nào?Tính năng và Khả năng của các phần mềm phân tích MarketingCác kỹ năng mà các nhà quản lý Marketing Analytics cần cóLàm sao để bắt đầu quy trình phân tích dữ liệu marketing
Marketing Analytics là gì?

Marketing Analytics tiếng việt là phân tích dữ liệu marketing, là việc nghiên cứu các dữ liệu thông qua các chiến dịch marketing. Khi phân tích các dữ liệu trong marketing, bạn sẽ có thể nắm được cách mà các yếu tố tác động lẫn nhau, như là cách mà các chiến dịch tạo ra chuyển đổi, hành vi khách hàng, sự khác nhau giữa các khu vực, các yếu tố sáng tạo, v.v. 

Tiến về tương lai, dần dần kỹ năng phân tích cũng sẽ được ứng dụng nhiều trong lĩnh vực Digital Marketing bởi vì sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ và sự chuyển dao của các công ty từ mô hình truyền thống sang chuyển đỏi số. Lúc này số liệu của doanh nghiệp ngày càng tăng, đòi hỏi mỗi chúng ta cần biết tận dụng nguồn dữ liệu đó. Theo Marketing online Digihub

Mục tiêu của Marketing Analytics

Mục tiêu của Phân tích dữ liệu chính là nghiên cứu và sử dụng những yếu tố nói trên, để giúp doanh nghiệp tối ưu các chiến dịch khác trong tương lai.

Lợi ích khi phân tích Marketing

Marketing Analytics không chỉ giúp ích cho doanh nghiệp và các marketer, mà còn mang lại lợi ích cho cả người tiêu dùng, người mua hàng trực tiếp của doanh nghiệp. 

Đổi với các marketer thì việc phân tích dữ liệu trong marketing cũng có thể hiểu là phân tích dữ liệu khách hàng, giúp họ có thể hiểu được yếu tố nào giúp mang lại chuyển đổi, tăng nhận diện thương hiệu, v.v. Từ đó mà giúp các Marketers đạt được ROI cao hơn nhờ đầu tư vào các hoạt động marketing một cách hiệu quả.

Còn đối với người tiêu dùng, marketing analytics sẽ giúp họ có thể nhận được những quảng cáo phù hợp với nhu cầu và sở thích của họ, hơn là những quảng cáo chung chung, thường sẽ gây phiền nhiễu.

Các dữ liệu marketing có thể được phân tích bằng cách sử dụng nhiều phương pháp và mô hình khác nhau, tùy thuộc vào các chỉ số KPI được đo lường. Ví dụ như, việc phân tích khả năng nhận diện thương hiệu sẽ khác với phân tích các chuyển đổi. 

Một số mô hình và phương pháp marketing phổ biến bao gồm:

Media mix model (MMM): Mô hình phân bổ này tập trung vào các dữ liệu tổng hợp, được thu thập trong 1 khoảng thời gian dài.

Nielsen

Multi-Touch Attribution (MTA): Mô hình phân bổ này giúp cung cấp các dữ liệu mang tính cá nhân xuyên suốt hành trình của khách hàng.

Nguồn adjust

Unified Marketing Measurement (UMM): Một dạng đo lường tích hợp các mô hình phân bổ khác nhau, có cả MMM và MTA, và biến đổi chúng thành các chỉ số tương tác mang tính bao quát.

Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu trong Marketing 

Trong bối cảnh marketing hiện đại, việc phân tích càng phải cần được chính xác hơn bao giờ hết. Bởi vì, người tiêu dùng đang ngày càng trở nên khó tính hơn trong việc lựa chọn những loại hình truyền thông mà họ muốn tương tác. 

Chính vì vậy nên nếu thương hiệu của bạn muốn thu hút sự chú ý của các khách hàng tiềm năng, bạn cần phải dựa vào việc phân tích để xây dựng nên các quảng cáo hiệu quả hơn. Những mẫu quảng cáo này sẽ có mục tiêu rõ ràng, dựa trên sở thích và nhu cầu cụ thể của TỪNG cá nhân, và được hiển thị vào đúng thời điểm, đúng kênh, để giúp đưa người dùng xuống các tầng tiếp theo trong phễu bán hàng.

Và khi bạn có đủ dữ liệu, có đủ năng lực xử lý chúng thì việc cá nhân hóa đến người dùng sẽ là đòn bẩy lợi hại mang lại cho bạn nguồn khách hàng chất lượng.

Làm cách nào để một tổ chức sử dụng Marketing Analytics

Các dữ liệu trong Marketing Analytics giúp doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định dựa trên những yếu tố thực sự quan trọng, như là: cập nhật của sản phẩm, định vị thương hiệu, v.v. 

Để làm được điều đó, bạn cần phải lấy và sử dụng dữ liệu đến từ nhiều nguồn khác nhau, cả online và offline, để có thể có được cái nhìn tổng quan nhất. Bằng việc sử dụng những dữ liệu này, bạn có thể nắm được những thông tin như:

#1 Product intelligence (Sản phẩm)

Product intelligence bao gồm việc hiểu rõ về các sản phẩm của thương hiệu, cũng như hiệu suất của sản phẩm đó trong thị trường. Thông thường các doanh nghiệp sẽ đi khảo sát, tương tác với người tiêu dùng, đẻ có thể hiểu rõ hơn về những ưu điểm cạnh tranh và các đặc điểm tạo ra sự khác biệt cho các sản phẩm của họ. 

Từ đó, doanh nghiệp của bạn có thể thiết kế, truyền thông sản phẩm đến đúng các sở thích và vấn đề của người tiêu dùng, và mang lại hiệu quả kinh doanh tốt hơn.

#2 Sở thích và xu hướng của người tiêu dùng

Việc phân tích giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về các khách hàng cuối của mình. Những thông điệp gì, yếu tố sáng tạo nào khiến cho họ hứng thú? Họ đang mua những sản phẩm nào và họ tìm kiếm các sản phẩm gì, vấn đề gì trong quá khứ? Quảng cáo này giúp họ chuyển đổi (tìm đến website, gửi tin nhắn, v.v) và quảng cáo nào bị họ bỏ qua?

#3 Các xu hướng phát triển sản phẩm

Phân tích dữ liệu Marketing còn giúp đưa ra các thông tin về những tính năng sản phẩm mà người tiêu dùng mong muốn. 

Team Marketing có thể nghiên cứu và truyền các thông tin này đến team phát triển sản phẩm, để nâng cấp và phát triển các sản phẩm giúp đáp ứng kỳ vọng của khách hàng.

#4 Hỗ trợ khách hàng

Marketing analytics còn có khả năng giúp khám phá ra những khu vực mới trong hành trình khách hàng, mà có thể được đơn giản hóa hoặc phát triển thêm nữa. 

Các khách hàng của bạn đang gặp vướng mắc ở đâu? Có cách nào để đơn giản hóa sản phẩm không? Quy trình thanh toán có thể dễ dàng hơn không?

#5 Các thông điệp và truyền thông

Việc phân tích dữ liệu có thể giúp các marketers chọn ra các kênh phù hợp để hiển thị các thông điệp marketing đến từng khách hàng cụ thể. Do sự bùng nổ của các kênh truyền thông như hiện nay, các kênh marketing hiện tại, bên cạnh các nền tảng truyền thông như báo, tạp chí, TV, radio, còn có sự xuất hiện của các kênh kỹ thuật số, mạng xã hội. 

Chính vì vậy nên, các marketer cần phải biết được các khách hàng của mình ưa chuộng những kênh nào? Nên đầu tư vào kênh? Kênh nào mang lại nhiều doanh số nhất? Thông điệp nào khiến các khách hàng thích thú?

#6 Các đối thủ cạnh tranh

Hiệu quả các hoạt động marketing của bạn so với các đối thủ? Làm cách nào để bạn bắt kịp các đối thủ của mình? Có cơ hội nào mà các đối thủ của bạn nắm bắt được mà bạn đã bỏ lỡ không?

#7 Dự đoán các kết quả trong tương lai

Nếu như bạn đã nắm được tại sao mà một chiến dịch có thể hoạt động hiệu quả, bạn sẽ có thể đưa các kiến thức đó vào các chiến dịch trong tương lai để giúp tăng ROI.

Các thách thức của việc phân tích dữ liệu

Trong khi việc phân tích dữ liệu marketing là vô cùng cần thiết để mang lại thành công cho các chiến dịch, các quy trình phân tích lại có đi kèm với nhiều thách thức lớn, đến từ khối lượng lớn các dữ liệu mà các marketer cần phải xử lý. Điều này có nghĩa là các marketers cần phải xác định cách để sắp xếp các dữ liệu trở thành các hình thức dễ xử lý nhất, để từ đó đưa ra được các thông tin chiến lược.

Môt trong những thách thức lớn nhất trong phân tích dữ liệu Marketing hiện nay:

Khối lượng dữ liệu: Big data đã dần dần chiếm lĩnh kỷ nguyên kỹ thuật số, team marketing bây giờ phải thu thập từng lượt click, impression và view của người dùng. Tuy nhiên, những dữ liệu này sẽ không sử dụng được nếu như không được cấu trúc và phân tích phù hợp để tối ưu các chiến dịch. Điều này đã dẫn đến kết quả là các marketers cần phải “vật lộn” với việc sắp xếp dữ liệu như thế nào để có thể phân tích được các ý nghĩa của chúng. Nghiên cứu cho thấy rằng, kể cả những chuyên gia phân tích dữ liệu dày dặn kinh nghiệm, cũng phải dành phần lớn thời gian để sắp xếp và định dạng các dữ liệu.Chất lượng của dữ liệu: Các vấn đề không chỉ nằm ở khối lượng khổng lồ các dữ liệu cần xử lý, mà còn ở việc những dữ liệu này thường không thực sự đáng tin. Theo nghiên cứu, 21% ngân sách truyền thông bị lãng phí do chất lượng dữ liệu quá thấp, không thể sử dụng. Và qua các năm thì các ngân sách bị lãng phí này lại càng tăng thêm, gây thiệt hại cho các doanh nghiệp. Các tổ chức cần một quy trình hiệu quả để đảm bảo chất lượng của các dữ liệu, để các nhân viên có thể có được các thông tin chính xác để ra quyết định một cách hiệu quả hơn.Thiếu hụt các chuyên viên phân tích dữ liệu: Kể cả khi các công ty có thể truy cập vào đúng các dữ liệu cần thiết, vẫn có sự thiếu hụt trong nguồn nhân lực để phân tích các dữ liệu này. Chọn lựa mô hình phân bổ phù hợp: Việc chọn ra được các mô hình để cung cấp các thông tin phù hợp là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp. Ví dụ như, mô hình MMM và mô hình MTA lại cung cấp những thông tin khác nhau, một loại sẽ cho bạn các dữ liệu tổng hợp của mỗi chiến dịch, trong khi loại còn lại lại cung cấp các dữ liệu dành cho mỗi cá nhân người tiêu dùng. Mô hình mà các marketer chọn sẽ quyết định loại thông tin mà họ nhận được. Việc phân tích khả năng tương tác xuyên suốt các kênh có thể khiến các doanh nghiệp khó chọn ra được mô hình phân tích phù hợp.Dữ liệu tương quan: Vì phải thu thập dữ liệu từ nguồn dữ liệu khác nhau, các marketer cần phải tìm ra cách nào đó để đơn giản hóa các dữ liệu này và khiến cho chúng tương thích và so sánh được với nhau. Đặc biệt là với các tương tác trong môi trường online và offline lại được đo lường bằng các mô hình khác nhau. Đây là lúc mà các nền tảng kết hợp đo lường marketing và phân tích marketing trở nên hữu dụng, nhờ vào cơ chế sắp xếp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

Với đội ngũ chuyên gia phân tích dữ liệu tại Marketing online Digihub, chúng tôi sẽ tư vấn cho bạn giải pháp để kéo số và tổng hợp tất cả các nguồn dữ liệu Marketing đa kênh về 1 nơi duy nhất và xây dựng cho chính doanh nghiệp của bạn 1 hệ thống báo cáo tự động dành cho việc phân tích hiệu suất các kênh Marketing cho chính doanh nghiệp của bạn. Để lại thông tin để được tư vấn ngay!

Các phần mềm phân tích dữ liệu marketing được sử dụng như thế nào?

Các phần mềm phân tích dữ liệu marketing sẽ có thể giúp doanh nghiệp giải quyết “nhanh-gọn-lẹ” các công việc thu thập, sắp xếp, và định dạng các dữ liệu, giúp các marketer có thể tối ưu các chiến dịch một cách nhanh chóng và kịp thời.

Các nền tảng marketing hiện đại cực kỳ hữu dụng trong việc lưu trữ và xử lý khối lượng lớn dữ liệu một cách nhanh chóng.

Một trong những điểm yếu lớn nhất của việc có được một khối lượng lớn các dữ liệu là các marketer không thể phân tích hết được những dữ liệu này để có thể thực hiện việc tối ưu một cách kịp thời. Đó là lý do tại sao các doanh nghiệp lại cần đến sức mạnh xử lý của các nền tảng phân tích chuyên biệt, giúp các marketer có thể điều chỉnh các yếu tố content và vị trí đặt quảng cáo ngay khi cần, mà không cần đợi chiến dịch kết thúc, và giúp tăng tối đa ROI.

Thêm vào đó, nhiều nền tảng còn cho phép kết hợp đo lường marketing, để có thể đơn giản hóa và tổng hợp các dữ liệu marketing từ nhiều kênh khác nhau, nhiều chiến dịch khác nhau, giúp đơn giản hóa quá trình phân tích.

Tìm hiểu thêm về SQL – cách Marketer hàng đầu thế giới sử dụng để phân tích dữ liệu

Tính năng và Khả năng của các phần mềm phân tích Marketing

Khi sử dụng các giải pháp đo lường hiệu quả marketing, bạn cần lưu ý đến những tính năng và khả năng quan trọng của một phần mềm phân tích dữ liệu marketing:

Phân tích và Insight real-timeKhả năng đo lường thương hiệuCác dữ liệu cá nhân chi tiếtKhả năng đồng bộ các chỉ số phân bổ online và offlineCác thông tin khách hàng và thị trường theo từng ngữ cảnhCác gợi ý để lên các kế hoạch truyền thông theo từng năm

Các kỹ năng mà các nhà quản lý Marketing Analytics cần có

Khi một team marketing muốn thực hiện việc phân tích một cách hiệu quả nhất, mà giúp mang lại một chiến dịch hiệu quả hơn, cần phải có một người quản lý về phân tích mà có thể:

Đưa ra các phân tích chất lượng: Một nhà quản lý cần phải có kinh nghiệm trong việc đánh giá các bộ dữ liệu lớn để đưa ra được các insight quan trọng, như là phương thức mua hàng, xu hướng tương tác của các đối tượng mục tiêu.Đưa ra các gợi ý để tối ưu: Sau khi thu thập được các thông tin từ dữ liệu, nhà quản lý cần phải có khả năng đưa ra các gợi ý để cải thiện các chiến dịch đang hoạt động không hiệu quả, dựa trên xu hướng của thị trường.Ví dụ như, các dữ liệu có thể cho thấy rằng một khách hàng chỉ quan tâm đến các content về thương hiệu vào ban đêm, từ đó, ta có thể chuyển hướng các chiến lược qua phân phối các quảng cáo vào buổi tối.Hiểu được các xu hướng của người tiêu dùng và công nghệ marketing: Một nhà quản lý cũng nên là người đầu tiên nắm được các xu hướng của người tiêu dùng và các công nghệ marketing. Việc hiểu được nhu cầu của người tiêu dùng về trải nghiệm đa kênh và cách mà người mua tương tác trên internet sẽ đóng vai trò quan trọng trong việc xác định bước kế tiếp trong tối ưu các cơ hội.Có thể làm việc với các công cụ phân tích: Tiếp theo đó, các nhà quản lý cần phải có khả năng tham gia vào việc sử dụng các công cụ tự động và các nền tảng phân tích dữ liệu, bởi vì các vai trò quan trọng của những công cụ này trong việc giảm thiểu thời gian phân tích các thông tin từ lúc người dùng bắt đầu tương tác.Phối hợp với các nhà đầu tư: Cuối cùng, các thành viên trong đội phân tích cần phải có khả năng sử dụng các dữ liệu mà họ đang phân tích, để thảo luận và trình bày cho các nhà đầu tư, giúp họ hiểu được cách mà các phòng ban khác có thể sử dụng những dữ liệu này để tìm ra được cách tăng tương tác và chuyển đổi.

Làm sao để bắt đầu quy trình phân tích dữ liệu marketing

Nếu như bạn muốn cải thiện khả năng phân tích, đây là 4 bước bạn cần phải thiết lập cho các chương trình của mình:

#1 Hiểu được những gì bạn muốn đo lường

Có nhiều khía cạnh của một chiến dịch marketing mà bạn có thể đo lường: tỷ lệ chuyển đổi, thu thập lead và nhận diện thương hiệu. Hiểu được vấn đề mà bạn đang cố gắng giải quyết, hoặc các thông tin mà bạn muốn thu thập trước khi phân tích dữ liệu.

Cách đo lường hiệu quả Marketing cho từng kênh, từng chiến dịch trong doanh nghiệp

#2 Thiết lập điểm chuẩn

Điều gì làm nên một chiến dịch thành công? Điều này sẽ giúp xác định loại dữ liệu và chỉ số các marketer cần thu thập. Ví dụ, nếu như mục tiêu của bạn là tăng nhận diện thương hiệu – một điểm chuẩn hiệu quả cần phải tăng phần trăm về độ trung thành của khách hàng được trình bày trong bảng khách hàng, hơn là chỉ có lượt click hay impression.

#3 Đánh giá các khả năng hiện tại của bạn 

Doanh nghiệp của bạn đang làm gì? Điểm yếu của bạn là gì? Liệu đánh giá kết quả các chiến dịch ngoại tuyến hay xác định các kênh truyền thông có khả năng chuyển đổi cao, hiểu được các khuyết điểm này có thể giúp bạn cải thiện các chương trình của mình.

#4 Sử dụng các công cụ Marketing Analytics

Các công cụ phân tích dữ liệu Marketing càng ngày càng quan trọng khi mà người tiêu dùng trở nên khó tính hơn và các bộ dữ liệu phát triển liên tục. Một công cụ nâng cao sử dụng việc đo lường các dữ liệu marketing kết hợp giúp các marketers xác định được thông điệp nào phù hợp và kênh truyền thông nào mang lại chuyển đổi. Điều này giúp đưa ra một cái nhìn toàn diện về chiến dịch nào đang thành công và chiến dịch nào không.

Phân tích dữ liệu? Top 10 công cụ tốt nhất cho Nhà Phân tích Dữ liệu

Related Articles

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai.

Back to top button