Phân tích dữ liệu marketing đang thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận khách hàng. Thay vì rải quảng cáo tràn lan và hy vọng ai đó quan tâm, các doanh nghiệp hiệu suất cao ngày nay tập trung vào đúng người – đúng thời điểm – đúng thông điệp. Họ khai thác dữ liệu để xác định ai thực sự muốn xem quảng cáo về sản phẩm, từ đó tối ưu hiệu quả chiến dịch và mang lại trải nghiệm cá nhân hóa hơn cho khách hàng.
Doanh nghiệp theo đuổi hình thức marketing hiện đại đang tận dụng phân tích dữ liệu marketing kết hợp với phân tích dữ liệu kinh doanh để tăng tốc thu hút khách hàng – đặc biệt trong bối cảnh thị trường liên tục biến động và hành vi người tiêu dùng thay đổi theo thời gian thực.
Tuy nhiên, để thực sự nắm bắt cơ hội này, doanh nghiệp không thể vận hành theo cách cũ. Việc cập nhật mô hình quản lý dữ liệu, kết nối các nguồn thông tin rời rạc và tinh chỉnh thuật toán phân tích trở thành yêu cầu bắt buộc. Đây chính là nền tảng giúp doanh nghiệp phản ứng nhanh với sự thay đổi, đưa ra quyết định marketing chính xác và nâng cao hiệu quả tăng trưởng.
Doanh nghiệp sử dụng phân tích dữ liệu Marketing
Vậy marketing dựa trên dữ liệu – hay còn gọi là data-driven marketing – thực chất là gì? Nó đang được các doanh nghiệp áp dụng ra sao trong thực tế? Hãy cùng theo dõi bài phân tích dưới đây để khám phá câu trả lời.
Không thể phủ nhận rằng AI đang làm thay đổi cách chúng ta thực hiện marketing – đặc biệt trong mảng phân tích dữ liệu marketing. AI có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn, tự động tạo báo cáo, thậm chí đưa ra dự đoán xu hướng và đề xuất chiến dịch. Nhưng liệu AI có thể thay thế hoàn toàn con người? Câu trả lời là chưa – và có thể sẽ không bao giờ hoàn toàn.
AI đang dần thay thế các công việc mang tính chất lặp lại, tốn thời gian như tổng hợp số liệu, xử lý dữ liệu thô, hay phát hiện bất thường trong performance marketing. Đây là những phần việc nhàm chán mà nhiều marketer thực ra không hứng thú, nhưng lại là điều kiện cần để ra quyết định đúng.
Tuy nhiên, bản chất của phân tích dữ liệu marketing không chỉ là đọc số liệu – mà là hiểu ý nghĩa đằng sau dữ liệu và đưa ra chiến lược phù hợp với con người thực tế. AI có thể đưa ra đề xuất, nhưng quyết định triển khai thế nào, điều chỉnh ra sao, và truyền đạt câu chuyện gì đến khách hàng – vẫn phải do con người đảm nhiệm. Khả năng đồng cảm, đọc ngữ cảnh và thấu hiểu khách hàng là điều AI chưa thể sao chép.
Trong thời đại AI hỗ trợ phân tích marketing, vai trò của nhà quản trị càng trở nên quan trọng hơn bao giờ hết:
Hiểu được dữ liệu nào là “đáng tin”, dữ liệu nào có thể gây lệch pha.
Diễn giải đúng ngữ cảnh và insight từ dữ liệu, tránh “ảo giác AI” (AI hallucination).
Kết hợp phán đoán chiến lược + dữ liệu, để ra quyết định không chỉ đúng mà còn phù hợp với văn hóa, thị trường và mục tiêu dài hạn.
Một hệ thống AI có thể cho bạn biết rằng một chiến dịch Google Ads có tỷ lệ CTR 5,2% là cao. Nhưng chỉ người làm marketing hiểu rõ khách hàng mới biết đó có thể là do một dòng tiêu đề mang tính “giật tít” tạm thời chứ không phải giải pháp bền vững.
Thay vì sợ hãi, nhà quản trị cần chủ động khai thác AI như một công cụ tăng sức mạnh phân tích dữ liệu marketing. Công việc sẽ thay đổi – nhưng phần lớn là theo hướng giúp marketer tập trung hơn vào việc ra quyết định, chiến lược và sáng tạo thay vì bị mắc kẹt trong bảng tính.
Bán hàng không chỉ dựa vào cảm tính mà phải bắt nguồn từ hiểu biết sâu sắc về khách hàng. Thành thật mà nói, không có doanh nghiệp nào thành công chỉ vì họ “thích thế”. Kinh doanh là nghệ thuật chuyển đổi INSIGHT khách hàng thành DOANH SỐ; và đó chính là lúc phân tích dữ liệu marketing tỏa sáng: nó cung cấp đầy đủ và chi tiết những thông tin quan trọng về nhu cầu, hành vi và tâm lý khách hàng.
Marketing không còn là chuyện của cảm tính hay trực giác. Marketing hiện đại được thúc đẩy bởi dữ liệu – và điều đó có nghĩa là mọi quyết định, từ lựa chọn kênh truyền thông đến thông điệp gửi đi, đều có thể được tối ưu hóa dựa trên dữ liệu người dùng thực tế.
Thay vì đoán khách hàng cần gì, giờ đây doanh nghiệp có thể “lắng nghe” họ thông qua các dấu vết dữ liệu: từ cách họ duyệt web, những gì họ tương tác trên mạng xã hội, cho đến hành vi mua hàng. Những dữ liệu này không chỉ cho biết họ quan tâm điều gì, mà còn gợi mở điểm yếu, nhu cầu chưa được đáp ứng, và thời điểm phù hợp để tiếp cận.
Với sự hỗ trợ của phân tích dữ liệu marketing, marketer có thể thiết kế các chiến dịch đúng người – đúng thời điểm – đúng thông điệp, giảm lãng phí ngân sách và tối đa hiệu quả truyền thông.
“Content is King” – “Nội dung là vua”, nhưng sở dĩ để được gọi là “vua”, thì ắt phải “thấu” được “lòng dân”. Và công cụ “thấu hiểu lòng dân” ấy thuộc về quyền năng của phân tích dữ liệu Marketing. Marketing theo hướng data tạo điều kiện cho nội dung được “cá nhân hóa”, tạo thiện cảm cho người dùng, và người dùng thể hiện sự đánh giá cao của họ thông qua việc tương tác thường xuyên.
Với sự tham gia của người dùng tăng lên, niềm tin vào thương hiệu sẽ đến và với sự tin tưởng vào thương hiệu, nhận thức về thương hiệu được nâng cao. Về lâu dài, điều này dẫn đến việc tăng lượng mua hàng, lòng trung thành và sự ủng hộ.
Theo The Global Review of Data-Driven Marketing and Advertising của MediaMath, 53% marketer cho rằng việc liên lạc mang tính cá nhân hóa, lấy khách hàng làm trung tâm là yếu tố rất cần thiết. Với sự hỗ trợ của dữ liệu lớn và các công cụ phân tích hiện đại, marketer có thể thiết kế chiến dịch phù hợp hơn với từng nhóm khách hàng cụ thể.
Thông qua phân tích dữ liệu marketing, thông điệp truyền tải được điều chỉnh đúng đối tượng, đúng thời điểm. Sự kịp thời và tính cá nhân hóa này sẽ nâng cao khả năng kết nối cảm xúc với khách hàng, từ đó gia tăng sự tham gia và chuyển đổi.
Bạn cần phải biết đâu là chiến dịch đóng góp lớn vào kết quả chung, đâu là chiến dịch đang lãng phí nguồn lực và ngân sách và làm thế nào để giảm thiểu những nỗ lực không đem lại hiệu quả, cân đối và phân bổ hợp lý khi kết hợp giữa nhiêu kênh khác nhau. Với bài toán phân tích này, KPI cần được bám sát chặt chẽ để đánh giá tác động của từng chiến dịch.
Một số KPI thường gặp như tỷ lệ chuyển đối, tỷ lệ click, tỷ lệ hoàn vốn trên chi phí quảng cáo (return on ad spend – ROAS), và chi phí cho mỗi hành động chuyển đổi. Đánh giá này sẽ giúp marketers biết đâu là chiến dịch có kết quả chuyển đổi cao và đâu là kênh cần sự phân bổ nguồn lực hơn.
>> Xem thêm mẫu báo cáo Marketing quản trị hiệu suất
Báo cáo KPI Marketing với chỉ số chi phí trên lượt nhấp
Nhà quản trị có thể sử dụng báo cáo này để xác định xem ngân sách có đang được phân bổ hợp lý không, liệu CPC có đang quá cao so với giá trị mang lại, và đâu là điểm nghẽn cần cải thiện. Nếu CPC tăng nhưng tỷ lệ chuyển đổi không cải thiện, có thể cần điều chỉnh nội dung quảng cáo hoặc tối ưu trang đích.
Ngược lại, nếu có kênh nào đó duy trì CPC thấp nhưng mang lại tỷ lệ chuyển đổi cao, đây chính là cơ hội để đẩy mạnh ngân sách và khai thác tối đa.
Việc phân tích dữ liệu marketing sẽ giúp chọn ra đâu là kênh và thông điệp theo từng nhóm đối tượng tiếp cận cụ thể. Số lượng các kênh và điểm chạm ngày càng nhiều, ngoài các công cụ truyền thống như báo in, truyền hình và phát sóng, marketer ngày nay còn quen thuộc với các kênh digital như social media, SEO hơn nữa.
>> Xem thêm mẫu báo cáo Marketing quản trị hiệu suất
Báo cáo SEO
Báo cáo cross-channel là một cách để thu thập hiệu quả hoạt động của các kênh marketing và đóng góp vào chiến lược marketing tổng thể. Bạn có thể tổng hợp báo cáo của tất cả kênh và nền tảng marketing vào một dashboard để theo dõi, sau đó trực quan hóa với biểu đồ (chart, graph) để chỉ ra xu hướng, điểm bất thường và các kênh có thể cải thiện.
Analytics sẽ trả lời những câu hỏi:
Với các doanh nghiệp hoạt động đa ngành hoặc có danh mục sản phẩm phong phú, phân tích theo chiều dọc này không chỉ giúp marketer hiểu sâu hơn về từng phân khúc sản phẩm, mà còn là cơ sở để tối ưu hóa chiến lược đầu tư và phân bổ nguồn lực.
Một ứng dụng quan trọng của phân tích dữ liệu marketing trong bối cảnh này là product intelligence – quá trình tìm hiểu sâu về từng sản phẩm của thương hiệu. Việc thu thập thông tin từ khảo sát, phỏng vấn định tính, dữ liệu tiêu dùng thực tế và các công cụ theo dõi tương tác sẽ giúp thương hiệu không chỉ hiểu được cách người dùng tiếp cận sản phẩm, mà còn nhìn ra điểm mạnh, điểm yếu và rào cản trong chuyển đổi.
Thông tin này cực kỳ quan trọng đối với bộ phận marketing trong việc điều chỉnh thông điệp truyền thông và đề xuất cải tiến sản phẩm, đồng thời hỗ trợ bộ phận R&D trong phát triển sản phẩm phù hợp hơn với mong đợi thực tế của thị trường. Khi nhìn sản phẩm không chỉ là một đối tượng bán hàng mà là một “thực thể” đang vận động trong thị trường, marketer sẽ có cái nhìn chính xác và thực tế hơn để tối ưu chiến lược marketing.
Song song đó, việc đánh giá hiệu suất sản phẩm cũng cần gắn liền với các chỉ số dữ liệu cụ thể như sản lượng bán, tỷ lệ chuyển đổi và doanh thu đóng góp. Từ các chỉ số này, marketer có thể xây dựng các phân tích theo mô hình danh mục như ma trận BCG – phân loại sản phẩm thành nhóm ngôi sao, bò sữa, dấu hỏi hoặc “dogs” dựa trên thị phần và tốc độ tăng trưởng.
Bước này đóng vai trò vô cùng quan trọng, đóng vai trò như kim chỉ nam định hướng cho tất cả các hoạt động tiếp theo của doanh nghiệp. Trước hết, doanh nghiệp cần phải xác định rõ ràng vấn đề cần giải quyết và đặt ra các câu hỏi cụ thể mà dữ liệu có thể trả lời.
Cốt lõi của phân tích dữ liệu marketing không nằm ở việc có bao nhiêu dữ liệu, mà là liệu dữ liệu đó có đang trả lời đúng câu hỏi hay không. Khi marketer không xác định rõ ràng vấn đề cần giải quyết, việc thu thập và xử lý dữ liệu sẽ trở nên rời rạc, tốn thời gian và nguồn lực, đồng thời không tạo ra giá trị thực tiễn cho việc ra quyết định.
Chẳng hạn, trong một chiến dịch Performance Marketing cho sự kiện mua sắm 11.11 trên sàn thương mại điện tử, marketer có thể đặt câu hỏi: “Tại sao tỷ lệ chuyển đổi trong giai đoạn giữa chiến dịch lại giảm mạnh?” hay “Tệp khách hàng nào đóng góp doanh thu cao nhất trong khung giờ cao điểm?”.
Những câu hỏi này giúp xác định chính xác hướng phân tích, từ đó làm rõ nguyên nhân, rút ra bài học và chuẩn bị tốt hơn cho các chiến dịch kế tiếp như 12.12.
Một cách tiếp cận có hệ thống trong bước xác định mục tiêu là sử dụng bộ ba: Objective – KPIs – Target.
Objective (Mục tiêu) là định hướng chiến lược tổng thể – ví dụ: tăng tỷ lệ chuyển đổi, tối ưu ngân sách quảng cáo, hoặc cải thiện mức độ giữ chân khách hàng.
KPIs (Key Performance Indicators) là các chỉ số phản ánh hiệu quả thực thi – như CPA, ROAS, conversion rate hoặc CTR.
Target là mức kỳ vọng cụ thể cho từng KPI – ví dụ: giảm CPA xuống dưới 100.000đ, tăng ROAS lên ít nhất 5 lần, hoặc đạt tỷ lệ chuyển đổi 3% trong nhóm khách hàng tái tiếp cận.
Sự phối hợp giữa ba thành phần này tạo thành một khuôn khổ vững chắc giúp doanh nghiệp không chỉ tập trung đúng hướng, mà còn đo lường chính xác mức độ hiệu quả của chiến dịch marketing dựa trên dữ liệu. Từ đó, mọi nỗ lực phân tích sau này – từ việc chọn công cụ, kỹ thuật phân tích đến diễn giải insight – đều gắn liền với mục tiêu đã đặt ra và hướng đến cải thiện hiệu suất thực sự.
Khi mục tiêu phân tích đã rõ ràng, bước tiếp theo là làm việc với dữ liệu – thu thập, xử lý và đảm bảo tính chính xác. Trong marketing, dữ liệu đến từ nhiều nguồn như Facebook Ads, Google Ads, CRM, website, hay các sàn thương mại điện tử. Nếu không định hướng kỹ ngay từ đầu, việc thu thập tràn lan sẽ khiến quá trình xử lý tốn thời gian và dễ rối.
Điều quan trọng là doanh nghiệp cần xác định rõ đâu là những chỉ số quan trọng nhất để theo dõi – ví dụ như doanh thu, tỷ lệ chuyển đổi, ROAS – và đâu là những chỉ số phụ giúp làm rõ bức tranh toàn cảnh, như số lần hiển thị hay chi phí mỗi đơn hàng. Song song với đó, dữ liệu cũng nên được phân chia theo các góc độ như từng kênh quảng cáo, nhóm đối tượng khách hàng, hoặc nhóm sản phẩm, để có thể tìm ra insight giá trị.
Tuy nhiên, dữ liệu từ nhiều nguồn sẽ không giống nhau về cách thể hiện và cách đo lường, nên bước xử lý dữ liệu là không thể thiếu. Cần làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa định nghĩa các chỉ số và đảm bảo rằng các nền tảng có thể “nói chuyện” với nhau – ví dụ như sử dụng UTM tags để liên kết giữa dữ liệu từ quảng cáo với dữ liệu chuyển đổi thực tế.
Cuối cùng, trước khi mang dữ liệu đi phân tích, cần kiểm tra độ chính xác. Nếu tổng doanh số từ hệ thống chỉ ra 10 tỷ, nhưng file dữ liệu phân tích chỉ ghi nhận 8 tỷ, thì phải kiểm tra lại ngay. Việc xác minh dữ liệu ở bước này sẽ giúp doanh nghiệp tránh đưa ra quyết định sai lầm chỉ vì một lỗi nhỏ trong quá trình xử lý.
Case study: Thương hiệu mỹ phẩm Cocoon
Trong chiến dịch ra mắt sản phẩm mới trên Shopee và Tiki, Cocoon đã triển khai quảng cáo đồng thời trên Facebook, Google và TikTok. Nhóm marketing nội bộ sử dụng dữ liệu từ các nền tảng quảng cáo kết hợp với số liệu bán hàng từ sàn để đánh giá hiệu quả chiến dịch.
Ban đầu, báo cáo từ Facebook ghi nhận ROAS rất cao, tuy nhiên khi đối chiếu với dữ liệu đơn hàng thực tế, doanh nghiệp phát hiện ra sự chênh lệch lớn giữa lượt click và số đơn. Nhóm phân tích dữ liệu đã lần theo UTM tags và so sánh với hệ thống đơn hàng, từ đó phát hiện một phần click đến từ đối tượng không phù hợp với tệp khách hàng mục tiêu, do sai sót trong cài đặt đối tượng quảng cáo.
Nhờ xử lý và xác minh dữ liệu kịp thời, Cocoon đã điều chỉnh đối tượng nhắm mục tiêu giữa chiến dịch, cắt giảm chi phí lãng phí và tăng gấp đôi tỷ lệ chuyển đổi trong tuần tiếp theo. Đây là ví dụ điển hình cho thấy việc thu thập và xử lý dữ liệu đúng cách có thể tạo ra khác biệt lớn trong hiệu quả marketing thực tế.
Trong môi trường marketing hiện đại, dữ liệu không còn đơn thuần là tập hợp những con số – mà là nền tảng cho ra quyết định. Tuy nhiên, để dữ liệu thực sự mang lại giá trị, điều quan trọng là khả năng trực quan hóa và diễn giải kết quả phân tích một cách rõ ràng, chiến lược và định hướng hành động.
Minh hoạ hệ thống phân tích trực quan
Với vai trò là nhà quản trị, bạn không chỉ cần nhìn thấy số – mà cần thấy được bức tranh toàn cảnh: xu hướng, nguyên nhân, điểm nghẽn, cơ hội và rủi ro. Việc trình bày dữ liệu truyền thống là không đủ – bạn cần có một hệ thống trực quan, tự động hoá với biểu đồ phân tầng, và các hình thức thể hiện insight có thể được đọc nhanh – hiểu sâu – phản ứng kịp thời.
Các yếu tố quan trọng trong bước này gồm:
Xác định thông điệp cốt lõi cần truyền đạt: Không phải dữ liệu nào cũng cần trình bày – hãy chọn lọc những gì ảnh hưởng trực tiếp đến mục tiêu marketing và KPI đã đặt ra.
Làm rõ tương quan giữa các chỉ số: Tỷ lệ chuyển đổi tăng nhưng ROAS giảm có thể là tín hiệu chiến dịch đang tiếp cận sai phân khúc – đó là insight mà trực quan hóa giúp bạn phát hiện nhanh.
Tối ưu kênh truyền đạt cho từng nhóm liên quan: Báo cáo gửi cho team vận hành sẽ khác với báo cáo cho CMO hoặc ban điều hành. Một dashboard tốt phải vừa tóm tắt cho quản trị cấp cao, vừa đủ chi tiết cho bộ phận thực thi.
Từ góc nhìn chiến lược, trực quan hóa dữ liệu marketing là cách để:
Chuyển đổi báo cáo phân tích thành công cụ ra quyết định
Ưu tiên vấn đề theo mức độ ảnh hưởng đến hiệu suất marketing
Tạo nền tảng dữ liệu thống nhất giữa các phòng ban
Phân tích dữ liệu marketing không còn là lợi thế, mà đã trở thành điều kiện bắt buộc để tối ưu hiệu suất chiến dịch, phân bổ ngân sách hợp lý và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp Việt hiện vẫn gặp rào cản lớn khi tiếp cận các nền tảng phân tích dữ liệu quốc tế – từ rào cản kỹ thuật, chi phí triển khai, đến yếu tố ngôn ngữ và đặc thù thị trường.
Thấu hiểu nhu cầu nội tại của doanh nghiệp Việt, TacaSoft phát triển giải pháp phần mềm báo cáo quản trị B-Canvas – một nền tảng phân tích “may đo” cho thị trường trong nước, giúp doanh nghiệp tự động ứng dụng phân tích dữ liệu marketing dựa trên AI mà không cần phụ thuộc vào đội ngũ IT hay phần mềm nước ngoài phức tạp.
Trong bối cảnh thị trường cạnh tranh khốc liệt và hành vi người tiêu dùng liên tục thay đổi, phân tích dữ liệu marketing hiệu quả không chỉ là một lựa chọn, mà là nền tảng sống còn đối với các doanh nghiệp đang theo đuổi tăng trưởng bền vững.
Để đạt được điều đó, doanh nghiệp cần triển khai một cách tiếp cận toàn diện, tập trung vào cả chiến lược và công cụ thực thi:
Ở cấp độ quản trị, phân tích đối thủ không dừng lại ở việc “biết họ đang làm gì” – mà là hiểu được vì sao họ làm điều đó, làm ở đâu, và với hiệu quả ra sao. Khi dữ liệu trở thành lăng kính phân tích, doanh nghiệp có thể đọc được logic chiến lược của đối thủ:
Ngân sách quảng cáo đang được phân bổ vào kênh nào?
Thông điệp nào đang được đẩy mạnh và tối ưu theo từng nhóm khách hàng?
Họ đang nhắm đến thị trường nào, với tốc độ và ưu tiên ra sao?
Những insight này không chỉ giúp doanh nghiệp soi chiếu điểm mạnh – yếu của chính mình, mà còn mở ra khoảng trống thị trường chưa ai tận dụng. Quan trọng hơn, dữ liệu đối thủ khi được phân tích đúng cách có thể giúp nhà quản trị tránh “va chạm” không cần thiết và lựa chọn hướng đi khác biệt để chiếm lĩnh thị phần một cách thông minh hơn.
Theo dõi hiệu quả theo chu kỳ, không theo chiến dịch
Một sai lầm phổ biến trong quản trị marketing là đánh giá hiệu quả thông qua từng chiến dịch đơn lẻ – nhanh nhưng thiếu chiều sâu. Thay vào đó, doanh nghiệp cần xây dựng hệ thống theo dõi dữ liệu marketing theo chu kỳ dài hạn(tháng, quý, năm) để:
Phân tích xu hướng vận động: Điều gì dẫn đến tăng trưởng? Khi nào thì hiệu quả chững lại, và vì sao?
Nhận diện mô hình hoạt động của thị trường và hành vi khách hàng trong chu kỳ tiêu dùng.
Đưa ra quyết định chiến lược thay vì chỉ phản ứng mang tính tình huống.
Khi theo dõi theo chu kỳ, nhà quản trị không còn đơn thuần “đánh giá một chiến dịch có tốt hay không”, mà có thể nhìn toàn cảnh để hiểu được cách doanh nghiệp đang phát triển về mặt marketing, từ đó định hướng ngân sách, con người và công nghệ một cách bền vững hơn.
Trong kỷ nguyên số, dữ liệu khách hàng không chỉ còn là công cụ hỗ trợ bán hàng, mà đã trở thành một trong những tài sản chiến lược quan trọng nhất mà doanh nghiệp sở hữu. Những gì khách hàng để lại – từ hành vi truy cập, lịch sử mua hàng, phản hồi, cho đến các kênh tương tác – đều mang trong mình những tín hiệu có giá trị về nhu cầu, kỳ vọng và xu hướng ra quyết định.
Với góc nhìn của một nhà quản trị, việc khai thác dữ liệu khách hàng không dừng lại ở phân tích những gì đã diễn ra, mà còn là khả năng dự đoán những gì sẽ xảy ra. Khi dữ liệu được xử lý đúng cách, doanh nghiệp không chỉ hiểu khách hàng đang cần gì, mà còn có thể thiết kế các chiến lược cá nhân hóa chính xác, từ đó gia tăng đáng kể tỷ lệ chuyển đổi và giá trị vòng đời khách hàng.
Điều quan trọng là dữ liệu không tự tạo ra giá trị – chính cách doanh nghiệp đầu tư, phân tích và hành động dựa trên dữ liệu mới là yếu tố tạo nên khác biệt. Trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt, việc coi dữ liệu khách hàng là một tài sản cần được quản lý, bảo vệ và khai thác bài bản có thể trở thành lợi thế cạnh tranh bền vững. Đây chính là lúc các nhà quản trị cần đặt dữ liệu vào trung tâm của mọi quyết định chiến lược.
Việc thu thập dữ liệu hiện nay vô cùng dễ dàng nhưng thường khiến các doanh nghiệp cảm thấy choáng ngợp bởi khối lượng lớn thông tin không biết cách xử lý. Để hỗ trợ doanh nghiệp khai thác hiệu quả dữ liệu trong các chiến dịch Performance Marketing, chúng ta cần nắm bắt ba loại dữ liệu cơ bản sau:
Một trong những thách thức lớn nhất mà các nhóm marketing – đặc biệt trong mô hình B2B hoặc SaaS – thường gặp phải là thiếu thời gian và nguồn lực để xử lý hết khối lượng công việc ngày càng tăng. Không phải nhiệm vụ nào cũng mang lại hiệu quả, và đây là lúc phân tích dữ liệu marketing phát huy vai trò của mình.
Thay vì làm mọi thứ cùng lúc, nhà quản trị có thể ứng dụng phân tích dữ liệu để xác định:
Hoạt động nào tạo ra kết quả rõ rệt (lead chất lượng, conversion tốt, chi phí thấp),
Chỉ số nào là đáng theo dõi thường xuyên,
Và nguồn lực nên được phân bổ lại ở đâu để tối đa hiệu suất.
Việc gắn KPI rõ ràng cho từng vai trò trong đội marketing – từ content, paid media đến automation – rồi theo dõi đều đặn sẽ giúp đội nhóm nắm bắt được đâu là kênh đang hiệu quả, đâu là điểm nghẽn cần xử lý. Đây là cách các nhóm marketing hiện đại vận hành: dựa vào dữ liệu thay vì phán đoán chủ quan.
Thử nghiệm A/B, theo dõi hành vi người dùng, đo lường chi tiết hiệu quả từng kênh và chiến dịch – tất cả đều tạo ra vòng lặp cải tiến liên tục. Những quyết định như: nên tổ chức hội thảo ở đâu, đăng nội dung gì, hay nên đầu tư vào nhóm khách hàng nào – đều có thể được dẫn dắt bởi dữ liệu cụ thể, thay vì cảm tính.
Điều quan trọng nhất với nhà quản trị marketing hiện nay không chỉ là hiểu các con số – mà còn biết cách truyền thông insight từ dữ liệu đó cho đội nhóm. Khi toàn bộ team cùng hiểu “vì sao mình làm việc này”, và “chỉ số nào là thành công”, thì hiệu quả và sự tập trung sẽ tăng vượt trội.
Bán hàng B2B và SaaS đều là những ngành có tính cạnh tranh cao. Hàng ngàn sản phẩm và dịch vụ mới tràn ngập thị trường mỗi năm. Đối với phần lớn khách hàng, thật khó để đánh giá sự khác biệt giữa chúng.
Dữ liệu tiếp thị giúp sản phẩm hoặc dịch vụ của bạn nổi bật giữa đám đông vì với dữ liệu khách hàng, bạn có thể nhận ra:
Ngày nay, phân tích dữ liệu marketing không chỉ là công cụ hỗ trợ ra quyết định – mà đang trực tiếp tạo ra tăng trưởng. Các doanh nghiệp đi đầu đang tận dụng dữ liệu để xác định chính xác thời điểm, địa điểm và cách thức tác động đến hành vi người tiêu dùng – và họ đang gặt hái kết quả thực sự.
Một tập đoàn hàng tiêu dùng đã tiên đoán nhu cầu tăng cao đối với sản phẩm làm đẹp khi một sự kiện cộng đồng lớn sắp diễn ra. Thay vì phân bổ ngân sách theo cảm tính, họ phân tích dữ liệu dân số, báo cáo của thành phố để xác định khu vực nào sẽ có “nhiệt” tiêu dùng cao. Nhờ tập trung ngân sách truyền thông vào đúng nơi, đúng thời điểm, họ ghi nhận mức tăng trưởng doanh số hai con số trong một chiến dịch.
Một công ty cung cấp dịch vụ cho doanh nghiệp (B2B) nhận thấy qua dữ liệu đăng ký kinh doanh và thị trường lao động rằng các phòng khám và nhà cung cấp dịch vụ y tế nhỏ đang mở rộng nhanh chóng tại các đô thị lớn. Thay vì theo đuổi thị trường đại trà, họ xây dựng gói giải pháp chuyên biệt cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, kèm theo chiến dịch quảng cáo số. Doanh số dòng sản phẩm chiến lược dự kiến tăng hơn 10% trong quý triển khai đầu tiên.
Một thương hiệu thiết bị gia dụng lâu năm từng chi phần lớn ngân sách vào quảng cáo truyền thống như báo in và TV. Tuy nhiên, phân tích hành vi mua hàng cho thấy người tiêu dùng chủ yếu tìm kiếm và ra quyết định trên các trang web nhà bán lẻ – trong khi chưa đến 9% ghé thăm website của hãng. Công ty nhanh chóng chuyển hướng đầu tư nội dung và truyền thông số sang các nền tảng phân phối, giúp doanh số thương mại điện tử tăng vọt 21%.
TacaSoft,
