Data-Driven Marketing là gì và tại sao quan trọng?

Data-Driven Marketing là gì?

Data-driven marketing là quá trình thu thập và sử dụng dữ liệu để định hướng các quyết định marketing và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng. Dữ liệu này thường xoay quanh nhân khẩu học và hành vi của người tiêu dùng, giúp marketer tiếp cận đúng người, đúng nơi, đúng thời điểm.

Dưới đây là một số ví dụ về data-driven marketing:

• Nhắm mục tiêu quảng cáo kỹ thuật số dựa trên nhân khẩu học của khách hàng trước đây
• Sử dụng thông tin chi tiết từ các chiến dịch paid search để định hướng chiến lược SEO của bạn
• Tạo nội dung được cá nhân hóa dựa trên dữ liệu người dùng (ví dụ: Spotify Wrapped)
• Gửi email cho khách hàng về những sản phẩm họ đã để lại trong giỏ hàng trực tuyến

Một số nguồn dữ liệu phổ biến nhất gồm:

• các nền tảng quản lý quan hệ khách hàng (CRM), chẳng hạn như Salesforce
• các công cụ nghiên cứu đối tượng, chẳng hạn như One2Target
• các công cụ nghiên cứu thị trường, chẳng hạn như Market Explorer
• các công cụ phân tích thông tin đối thủ cạnh tranh, chẳng hạn như Traffic Analytics
• các công cụ phân tích website, chẳng hạn như Google Analytics
• các nền tảng email marketing, chẳng hạn như Mailchimp
• các nền tảng mạng xã hội, chẳng hạn như Instagram

Marketer cũng có thể tự tiến hành khảo sát và thử nghiệm để thu thập dữ liệu hữu ích.

Data-Driven Marketing và marketing truyền thống

Marketing truyền thống là mọi hoạt động marketing không diễn ra trực tuyến. Điều này khiến dữ liệu phân tích mà marketer có thể thu thập cũng như cách họ sử dụng dữ liệu đó bị hạn chế đáng kể.

Dù có thể thu thập dữ liệu hữu ích (ví dụ: thông qua các nhóm thảo luận), dữ liệu này thường:

• Có phạm vi tương đối nhỏ
• Tĩnh
• Khó thu thập, mất thời gian và tốn kém

Điều này đồng nghĩa marketer truyền thống thường phải dựa vào kinh nghiệm trước đây và trực giác khi đưa ra quyết định, vì họ không có dữ liệu để định hướng.

Ngược lại, data-driven marketing tận dụng các công nghệ kỹ thuật số, cho phép:

• Thu thập và phân tích dữ liệu trên quy mô lớn
• Theo dõi dữ liệu theo thời gian thực
• Tự động hóa dựa trên dữ liệu

Tất cả những điều này giúp giảm chi phí, tăng hiệu quả và cải thiện kết quả.

Ví dụ, marketer truyền thống không thể xác định chính xác nhân khẩu học của những người đã nghe quảng cáo trên radio. Họ cũng không thể biết tỷ lệ người truy cập website sau khi nghe quảng cáo.

Nhưng marketer kỹ thuật số thì có thể theo dõi nhân khẩu học của những người xem quảng cáo trực tuyến của họ. Và điều chỉnh chiến dịch dựa trên các chỉ số hiệu quả, chẳng hạn như số lượng đơn hàng tạo ra.

Lợi ích của Data-Driven Marketing

Sử dụng dữ liệu trong marketing có thể giúp các nhóm đưa ra quyết định tốt hơn và nhanh chóng hơn.

Hãy cùng tìm hiểu những lợi ích chính của Data-Driven Marketing:

Nhắm mục tiêu và phân khúc khách hàng hiệu quả hơn

Thu thập và phân tích dữ liệu về khách hàng giúp bạn hiểu rõ hơn về con người thực sự của họ, cũng như những ai có khả năng mua hàng của bạn trong tương lai (tức là đối tượng mục tiêu).

Điều quan trọng là phân khúc thị trường, tức là xác định các nhóm khách hàng chính. Nhờ đó, bạn có thể:

• Tạo tài liệu marketing được điều chỉnh sát với từng nhóm để đạt kết quả tốt hơn
• Giảm chi phí phân phối bằng cách nhắm đến các nhóm đối tượng nhỏ hơn
• Tinh chỉnh hình ảnh thương hiệu để phù hợp với giá trị của từng phân khúc

Ví dụ, nếu không có dữ liệu phù hợp, các marketer của Lego có thể đã cho rằng tất cả người dùng cuối đều là trẻ em và triển khai hoạt động marketing theo giả định đó.

Thay vào đó, họ phát hiện nhóm khách hàng trưởng thành đang tăng lên và điều chỉnh chiến lược marketing, Báo cáo chiến dịch.

Vào tháng 10 năm 2023, Lego đã chi hơn $900K cho chiến dịch quảng cáo kỹ thuật số “Adults Welcome” tại Mỹ. Theo ứng dụng AdClarity.

Lego cũng đăng tải nội dung trên website dành riêng cho phân khúc đối tượng này, tập trung vào những nhu cầu cụ thể của họ, chẳng hạn như mong muốn thư giãn thay vì chơi đồ chơi Lego.

Để đảm bảo bạn không bỏ sót một nhóm nhân khẩu học quan trọng, hãy sử dụng công cụ One2Target của Semrush.

Nhập domain của tối đa 100 đối thủ cạnh tranh để công cụ cung cấp thông tin phân tích đối tượng.

Báo cáo “Demographics” bao gồm dữ liệu về độ tuổi, giới tính và vị trí.

Báo cáo “Socioeconomics” có các biểu đồ về quy mô hộ gia đình, thu nhập hộ gia đình, tình trạng việc làm và trình độ học vấn.

Còn báo cáo “Behavior” cung cấp thông tin về các nền tảng mạng xã hội, sở thích và loại thiết bị.

Mẹo

Hãy tạo buyer persona (hồ sơ khách hàng giả định) để đại diện cho từng phân khúc đối tượng. Công cụ Persona của Semrush sẽ hướng dẫn bạn từng bước trong quy trình này.

Cá nhân hóa hiệu quả hơn và nâng cao trải nghiệm người dùng

Data-Driven Marketing giúp marketer gửi thông điệp dựa trên nhu cầu, sở thích và hành vi của từng cá nhân, đồng thời khiến hoạt động giao tiếp trở nên gần gũi hơn.

Ví dụ, công cụ thiết kế đồ họa Canva yêu cầu người dùng cung cấp tên khi đăng ký để có thể gửi email được cá nhân hóa.

Công cụ này cũng hỏi người dùng sẽ sử dụng nền tảng vào mục đích gì.

Nhờ đó, Canva có thể đưa ra gợi ý và hỗ trợ phù hợp với những nhu cầu có khả năng cao nhất của người dùng.

Cách tiếp cận này mang lại trải nghiệm người dùng tốt hơn, từ đó có thể giúp bạn bán thêm sản phẩm và tăng lòng trung thành của khách hàng.

Phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn

Trong khuôn khổ chiến lược marketing dựa trên dữ liệu, bạn nên theo dõi các KPI marketing (chỉ số hiệu suất chính) để biết điều gì đang hiệu quả và phân bổ nguồn lực trong tương lai cho phù hợp.

Dưới đây là một số chỉ số bạn có thể theo dõi và dựa vào đó để hành động:

• các chỉ số SEO (ví dụ: Organic Traffic, thứ hạng keyword)
• Chỉ số social media (ví dụ: followers, Engagement Rate)
• Chỉ số email marketing (ví dụ: tỷ lệ mở email, click-through rate)
• Các chỉ số content marketing (ví dụ: thời gian trên trang, Conversion Rate)
• Các chỉ số tương tác trên website (ví dụ: Bounce Rate, thời lượng phiên trung bình)
• Các chỉ số quảng cáo (ví dụ: lợi tức trên chi tiêu quảng cáo, cost per click)

Khi có thể, hãy sử dụng A/B testing (còn gọi là thử nghiệm phân tách). Cách này cho phép bạn so sánh hai lựa chọn trong những điều kiện tương tự để xem lựa chọn nào hoạt động tốt hơn.

Ví dụ, chúng tôi đã dùng ứng dụng SplitSignal để tìm hiểu title tag nào nhận được nhiều lượt nhấp hơn trong kết quả tìm kiếm: loại đặt tên thương hiệu ở đầu hay ở cuối.

Chúng tôi nhận thấy việc đặt tên thương hiệu ở đầu khiến lượt nhấp giảm 6.7%. Vì vậy, nhìn chung đây không phải là lựa chọn hay.

Ra quyết định nhanh gọn hơn

Marketing dựa trên dữ liệu giúp đơn giản hóa quá trình ra quyết định nhờ đưa ra căn cứ cụ thể cho từng cách tiếp cận.

Các bên liên quan sẽ ít phải tranh luận về ý kiến và ý tưởng hơn. Họ chỉ cần thống nhất làm theo những gì dữ liệu cho thấy.

Chẳng hạn, rất khó để khẳng định một kênh marketing tốt hơn kênh khác nếu số liệu bán hàng cho thấy điều ngược lại.

Để đảm bảo giao tiếp hiệu quả, hãy tạo các báo cáo marketing rõ ràng, nêu bật dữ liệu quan trọng và những điểm chính dành cho các bên liên quan.

Truy cập My Reports trong Semrush để tạo báo cáo tự động như sau:

Bạn có thể chèn dữ liệu từ Semrush, Google Analytics, Google Search Console và các nguồn khác.

Những thách thức của marketing dựa trên dữ liệu

Hãy cùng tìm hiểu những thách thức chính trong marketing dựa trên dữ liệu và cách khắc phục:

Thu thập và phân tích dữ liệu

Việc thu thập và phân tích dữ liệu ngày càng dễ dàng, nhưng vẫn có thể là một quá trình khiến bạn nản lòng.

Xét cho cùng, có quá nhiều công cụ và chỉ số để lựa chọn.

Dưới đây là một số mẹo nhanh giúp bạn thành công:

• Đầu tư vào các công cụ dễ sử dụng, đáng tin cậy và đa chức năng
• Từng bước tích hợp dữ liệu vào từng mảng trong chiến lược marketing
• Xây dựng các dashboard phân tích giúp bạn tập trung vào những chỉ số quan trọng nhất

Nếu bạn không có dữ liệu riêng để sử dụng, hãy tiến hành nghiên cứu đối thủ cạnh tranh. để xem điều gì đang mang lại hiệu quả cho những đối thủ gần nhất của bạn.

Ví dụ, công cụ Traffic Analytics của Semrush cung cấp các chỉ số như số trang mỗi lượt truy cập, thời lượng truy cập trung bình và Bounce Rate.

Bạn cũng có thể xem những kênh nào mang lại nhiều traffic nhất. Và còn nhiều thông tin khác.

Thiếu hiểu biết về dữ liệu

Hiểu biết về dữ liệu là khả năng nắm bắt và sử dụng dữ liệu hiệu quả.

Nếu bất kỳ ai trong nhóm của bạn thiếu kỹ năng hiểu biết về dữ liệu, điều đó có thể dẫn đến việc đưa ra quyết định kém.

Dưới đây là một số cách để khắc phục vấn đề này:

• Đầu tư đào tạo nhân viên về phân tích dữ liệu
• Chọn các công cụ cung cấp kết quả và thông tin tổng kết rõ ràng
• Thường xuyên xem xét kết quả và tìm hiểu mọi vấn đề phát sinh
• Sử dụng các quy trình tự động để giảm nguy cơ xảy ra lỗi

Tuân thủ quy định về dữ liệu

Điều quan trọng là phải thu thập, lưu trữ và sử dụng dữ liệu một cách có trách nhiệm. Nhiều khu vực có luật bảo vệ dữ liệu mà bạn cần tuân thủ.

Ví dụ:

• EU: General Data Protection (GDPR)
• California, Hoa Kỳ: California Consumer Privacy (CCPA)
• Vương quốc Anh: The Data Protection Act 2018
• Canada: Personal Information Protection and Electronic Documents Act (PIPEDA)
• Brazil: Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais (LGPD)

Trước khi áp dụng chiến lược marketing dựa trên dữ liệu, hãy xác định những quy định nào áp dụng cho doanh nghiệp của bạn. Đồng thời, thiết lập các chính sách rõ ràng để nhóm của bạn tuân thủ.

Cách triển khai Data-Driven Marketing

Dưới đây là các bước cơ bản trong Data-Driven Marketing:

1. Đặt mục tiêu. Xác định điều bạn muốn đạt được thông qua hoạt động marketing.
2. Thu thập dữ liệu. Thu thập dữ liệu liên quan từ các nguồn đáng tin cậy.
3. Phân tích dữ liệu. Tìm kiếm insight và các mẫu hình trong dữ liệu.
4. Xây dựng chiến lược. Lập kế hoạch marketing dựa trên phân tích dữ liệu.
5. Khởi chạy chiến dịch. Triển khai các hoạt động marketing.
6. Đo lường hiệu quả. Theo dõi kết quả các chiến dịch marketing.
7. Tối ưu hóa. Điều chỉnh chiến lược dựa trên những gì dữ liệu cho thấy là hiệu quả nhất.

Case study về Data-Driven Marketing

Để minh họa rõ hơn cách Data-Driven Marketing hoạt động, hãy cùng tìm hiểu case study LiberEat x Semrush.

LiberEat, công ty cung cấp công nghệ cho các doanh nghiệp thực phẩm, nhận thấy quảng cáo không phải là giải pháp bền vững để thu hút người dùng về lâu dài.

Vì vậy, họ đã sử dụng công cụ Market Explorer của Semrush để tìm hiểu cách các đối thủ có được traffic. Qua đó, họ phát hiện Organic Search đóng vai trò quan trọng.

Dưới đây là ví dụ về diện mạo của biểu đồ:

Điều này thôi thúc công ty tìm hiểu về thứ hạng trên Google. Với công cụ Organic Rankings .

Đây là bước đệm để tiếp tục nghiên cứu keyword, qua đó giúp công ty xác định các keyword có tiềm năng kinh doanh cao.

Ví dụ, họ tránh các cụm tìm kiếm có keyword difficulty điểm (KD %) trên 50 vì họ biết rằng một website còn tương đối mới như của mình sẽ khó đạt thứ hạng cho những cụm từ đó.

Sau đó, họ có thể ưu tiên các keyword dựa trên những yếu tố như mức độ liên quan và số lượt tìm kiếm trung bình mỗi tháng. Rồi bắt đầu tạo nội dung.

Nếu không có quyền truy cập vào loại dữ liệu này, các nhóm marketing sẽ chỉ có thể phỏng đoán nên tập trung vào kênh nào và theo đuổi keyword nào.

Bắt đầu thu thập thông tin chi tiết cho chiến lược marketing dựa trên dữ liệu

Với gói đăng ký Semrush .Trends , bạn có thể thu thập những thông tin chi tiết giá trị cho hoạt động marketing dựa trên dữ liệu:

• Tìm hiểu về nhân khẩu học, tình hình kinh tế xã hội và hành vi của đối tượng
• Khám phá những kênh marketing hàng đầu của đối thủ cạnh tranh
• Xem doanh nghiệp của bạn đang ở đâu trong thị trường rộng lớn hơn