Data-driven marketing đã trở thành một phần không thể thiếu trong chiến lược tiếp thị của nhiều doanh nghiệp. Với sự phát triển của công nghệ và xu hướng số hóa, việc sử dụng dữ liệu để hiểu khách hàng và đưa ra các quyết định tiếp thị thông minh có thể giúp các doanh nghiệp giảm thiểu chi phí tiếp thị và tăng cường hiệu quả kinh doanh. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về data-driven marketing, yêu cầu để áp dụng, tiềm năng phát triển, ưu điểm và khuyết điểm của nó.

Data-driven marketing là gì?

Data-driven marketing là một chiến lược tiếp thị dựa trên dữ liệu, trong đó các quyết định tiếp thị được đưa ra dựa trên việc phân tích và sử dụng dữ liệu khách hàng, hành vi trực tuyến và thông tin liên quan khác. Trong data-driven marketing, các chiến lược tiếp thị được xây dựng và thực thi dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa hiệu quả và đạt được kết quả tốt nhất.

Các công cụ và kỹ thuật phân tích dữ liệu được sử dụng trong data-driven marketing bao gồm các phương pháp phân tích định lượng (quantitative analysis), phân tích dữ liệu lớn (big data analysis), phân tích hành vi khách hàng (customer behavior analysis) và các bộ công cụ và chức năng liên quan.

Yêu cầu để áp dụng data-driven marketing

Để áp dụng data-driven marketing, doanh nghiệp cần có một hệ thống quản lý dữ liệu mạnh mẽ và hiệu quả. Họ cần thu thập và lưu trữ dữ liệu khách hàng và thông tin liên quan khác một cách có cấu trúc và hệ thống, đảm bảo tính chính xác và an toàn của dữ liệu.

Ngoài ra, doanh nghiệp cần có các chuyên gia phân tích dữ liệu và tiếp thị có kinh nghiệm để phân tích dữ liệu và đưa ra các quyết định tiếp thị thông minh.

Tiềm năng phát triển của data-driven marketing

Data-driven marketing có tiềm năng phát triển rất lớn trong tương lai. Với sự phát triển của công nghệ và việc thu thập dữ liệu ngày càng thông minh hơn, doanh nghiệp có thể sử dụng data-driven marketing để tăng cường tương tác với khách hàng, nâng cao hiệu quả các chiến dịch tiếp thị và tăng doanh số bán hàng.

Theo một báo cáo của MarketsandMarkets, thị trường phân tích dữ liệu tiếp thị dựa trên dữ liệu sẽ đạt giá trị 23,8 tỷ USD vào năm 2025, tăng 18,3% so với năm 2020. (Nguồn: https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/marketing-analytics-market-870.html).

@trituenhantao.marketing

Data-driven Marketing

♬ original sound – AI Marketing – AI Marketing

Ưu điểm của data-driven marketing

1. Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị: Data-driven marketing giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định tiếp thị thông minh dựa trên dữ liệu, giúp tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và các chiến dịch quảng cáo.
2. Nâng cao hiệu quả tiếp cận khách hàng: Data-driven marketing giúp doanh nghiệp tiếp cận khách hàng một cách hiệu quả hơn, thông qua việc phân tích dữ liệu khách hàng và hành vi trực tuyến để đưa ra các quyết định tiếp thị chính xác.
3. Tăng cường độ tương tác với khách hàng: Data-driven marketing giúp doanh nghiệp tăng cường độ tương tác với khách hàng thông qua việc đưa ra các thông tin và sản phẩm phù hợp với nhu cầu của khách hàng.
4. Tăng doanh số bán hàng: Data-driven marketing giúp doanh nghiệp tăng doanh số bán hàng thông qua việc đưa ra các quyết định tiếp thị chính xác và hiệu quả.

Khuyết điểm của data-driven marketing

1. Chi phí đầu tư ban đầu cao: Data-driven marketing đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư một khoản tiền lớn vào hệ thống quản lý dữ liệu và các công cụ phân tích dữ liệu.
2. Khó khăn trong việc thu thập và sử dụng dữ liệu: Việc thu thập và sử dụng dữ liệu đòi hỏi các doanh nghiệp phải tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư, đồng thời cần phải có kỹ năng và kinh nghiệm để phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả.
3. Rủi ro về tính chính xác của dữ liệu: Việc phân tích dữ liệu có thể mắc phải sai sót và đưa ra các quyết định tiếp thị khôngchính xác nếu dữ liệu không được thu thập và quản lý một cách đúng đắn.

Các khuyết điểm trên là đúng. Tuy nhiên, vẫn có cách để áp dụng cho phù hợp với điều kiện của từng đơn vị. 

• Chi phí đầu tư cao: => thuê hạ tầng từ từ, tùy vào quy mô công ty mà đầu tư. Google, Amazon là những bên cho thuê.
• Khó khăn trong thu thập và sử dụng dữ liệu: xu hướng số hóa, IoTs và hành vi online của người dùng ngày càng tăng. Vì vậy khó khăn này sẽ giảm
• Rủi ro về tính chính xác của dữ liệu: dữ liệu thu thập được từ thiết bị digital thường là hành động thật (khác với survey thu thập data là “câu trả lời” của đáp viên), rủi ro có thể có là các hành động giả lập (ví dụ như click tặc ở google, like ảo share ảo… Nhưng thuật toán đã dần hoàn thiện để phát hiện.

Công ty đã thành công với data-driven marketing

Dưới đây là 3 công ty đã sử dụng data-driven marketing thành công và có minh chứng về sự thành công của họ, kèm theo các references liên quan đến thông tin doanh thu, thị phần, market share, và tỷ lệ khách hàng trung thành:

Amazon:

Doanh thu: Theo báo cáo tài chính quý 1 năm 2021 của Amazon, doanh thu của công ty đạt 108.5 tỷ USD, tăng 44% so với cùng kỳ năm trước. (Nguồn: https://www.businessinsider.com/amazon-q1-2021-earnings-revenue-beats-expectations-2021-4)

Thị phần: Theo một báo cáo của eMarketer, Amazon hiện chiếm khoảng 38% thị phần bán lẻ trực tuyến tại Hoa Kỳ. (Nguồn: https://www.emarketer.com/content/amazon-s-share-of-us-e-commerce-is-now-38-7)

Khách hàng trung thành: Theo một báo cáo của Statista, khoảng 75% người Mỹ sử dụng Amazon ít là khách hàng trung thành. (Nguồn: https://www.statista.com/statistics/936074/share-of-amazon-customers-usa-who-are-prime-members/)

Netflix:

Doanh thu: Theo báo cáo tài chính quý 1 năm 2021 của Netflix, doanh thu của công ty đạt 7.16 tỷ USD, tăng 24% so với cùng kỳ năm trước. (Nguồn: https://ir.netflix.net/ir-overview/earnings-releases-and-financials/quarterly-results/2021/default.aspx)

Thị phần: Theo một báo cáo của Statista, Netflix hiện chiếm khoảng 20% thị phần truyền hình trực tuyến trên toàn thế giới. (Nguồn: https://www.statista.com/statistics/271774/global-market-share-of-netflix/)

Khách hàng trung thành: Theo một báo cáo của CNBC, Netflix có khoảng 208 triệu khách hàng trên toàn thế giới, với tỷ lệ hủy đăng ký thấp. (Nguồn: https://www.cnbc.com/2021/04/20/netflix-q1-2021-earnings.html)

@trituenhantao.marketing

Netflix data-driven marketing

♬ original sound – AI Marketing – AI Marketing

Procter & Gamble (P&G):

Doanh thu: Theo báo cáo tài chính năm 2021 của P&G, doanh thu của công ty đạt 76.1 tỷ USD. (Nguồn: https://www.pg.com/investors/financial-information/quarterly-results/default.aspx)

Thị phần: Theo một báo cáo của Forbes, P&G hiện chiếm khoảng 20% thị phần của ngành sản phẩm chăm sóc cá nhân trên toàn thế giới. (Nguồn: https://www.forbes.com/sites/greatspeculations/2019/06/10/procter-gamble-a-look-at-the-business-and-its-future/?sh=1c8fc5fa7c2c)

Khách hàng trung thành: Theo một báo cáo của Brand Keys, P&G là một trong những công ty có tỷ lệ khách hàng trung thành cao nhất, với 90% khách hàng trung thành. (Nguồn: https://brandkeys.com/loyalty-leaders-list/)

Kết luận

Data-driven marketing đã trở thành một phần quan trọng trong chiến lược tiếp thị của nhiều doanh nghiệp. Việc sử dụng dữ liệu để hiểu khách hàng và đưa ra các quyết định tiếp thị thông minh có thể giúp giảm thiểu chi phí tiếp thị và tăng cường hiệu quả kinh doanh. Tuy nhiên, việc áp dụng data-driven marketing cần phải tuân thủ các quy định về bảo mật và quyền riêng tư, đồng thời cần có kỹ năng và kinh nghiệm để phân tích và sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả. Data-driven marketing có tiềm năng phát triển rất lớn trong tương lai và các doanh nghiệp nên sẵn sàng đầu tư cho việc xây dựng hệ thống quản lýdữ liệu mạnh mẽ và các chuyên gia phân tích dữ liệu và tiếp thị có kinh nghiệm để tối ưu hóa chiến lược tiếp thị và tăng cường hiệu quả kinh doanh.

References:

• MarketsandMarkets. (2020). Marketing Analytics Market by Application, End-User, Deployment – Global Forecast to 2025. https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/marketing-analytics-market-870.html
• Kim, Y., & Ko, E. (2012). Do social media marketing activities enhance customer equity? An empirical study of luxury fashion brand. Journal of Business Research, 65(10), 1480-1486. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2011.10.014
• Rangaswamy, A., & Cutler, B. D. (2005). Principles of mobile marketing. Marketing Intelligence & Planning, 23(2), 119-134. https://doi.org/10.1108/02634500510587838
• Sharma, A (2020). Data-Driven Marketing: A Comprehensive Guide to Building and Scaling a Successful Data-Driven Organization. Apress.
• Wamba, S. F., Akter, S., Edwards, A., Chopin, G., & Gnanzou, D. (2015). How ‘big data’can make big impact: Findings from a systematic review and a longitudinal case study. International Journal of Production Economics, 165, 234-246. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2015.03.016
• Yoon, C., & Kim, Y. (2016). The impact of SNS on customer engagement: Focusing on social commerce platforms. Electronic Commerce Research and Applications, 16, 15-25. https://doi.org/10.1016/j.elerap.2016.03.001